类比方法分析人脑与人工智能

1. 人与人工智能区别

人与人工智能的区别：

1、人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。

2、人脑的左右半球有着不同分工：左半脑擅长分析、逻辑、演绎、推理等理性抽象思维；右半脑擅长直觉、情感、艺术、灵感等感性形象思维。

迄今为止，人工智能的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完全不具备右半脑的感性思维。“也就是说，目前的人工智能技术还很难应对具有显着人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题，而人脑却可以通过长期在复杂社会环境下的学习成长轻松应对这类问题。

3、机器不可能产生自己的情感。机器人系统能够做到部分理解场景、环境及对话内容，并根据其结果做出相应的反应或者表情。但要机器人或人工智能系统完全达到人类的水平，有自发的情感和创造性，那是很难实现的，或者说不可能实现。

(1)类比方法分析人脑与人工智能扩展阅读：

人工智能影响

1、人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

2、人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。

3、人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

2. 为什么大脑与人工智能神经网络的程序如此不同

行为主义认为,智能是一种行为,通过感知,动作和反馈来模拟智能,智能是一种行为结果(输入到输出),虽然与人脑的硬件软件以及算法都可以不同,但其结果是可以相当的(其最终输出结果是等价的,具体行为相同).
以上三种都是决定式为主的智能.
RUI先生的思路因该是演化计算的一部分,随机联结一些DNA片段(在吸引域内,同科异属间随机选择,组成工能相似又不同的程序).用生物来比喻,请不要怪
现在有许多不是决定式的人工智能方法(注:联结主义的方法,已经不是全决定式的),通过随机变异,杂交选择,竞争等来自动产生智能体(智能模块).

3. 它是人类吗人工智能VS人类大脑

人工智能当然不是人类 ， 人工智能是由人类创造出的东西 虽然有了 自动推演编程的过程 ，既然是人类创造 总还能发现BUG

4. 人工智能和人类智慧有何本质区别软件的本质是什么，物质还是精神

⊙人类的智能是生物特有的〝生命〞活动，目的是为了自主适应后天环境变动求生存，生物起源于环境，维持生命又依赖于环境。唯有能适应新环境变动的生物才有生存机会。所以生物必具有自我意识，生成智能，作为对善变的环境作出反应和适应的能力，因此所有动物的后天智力都是靠教育学习和经验积累形成的。人脑在成熟阶段记忆过程主要是经验块堆信息的关联和重组，即关联记忆。由关联记忆形成的人脑活动使人的思维模式天生具有归纳Inction推理Reasoning等智能。
⊙人工智能（计算机软件）是人类大脑信息活动的产品，不是物质，只是按人为规则运行的非遗传信息活动程序。人工智能本身并没有生命活性的成份，只能算是人工仿真的部份生命活动程序。所以人工智能并没有自我意识的成分。
⊙人工智能（计算机软件）记录所接受或感受到的信息，主要是指外部进来的信息。这是计算机和人脑两者都可以做到的。计算机的记忆过程是被动地执行指令，所能记住的东西仅仅是工作所需的程序和要处理的数据。所以计算机的记忆内容和记忆过程是可以被控制的。
⊙人脑能够自动记录主体自身的活动过程。计算机软件只能记忆外部进来的信息，而不能记忆(记录)自身的活动过程，而人脑则两者都可以做到。人脑所记录的不仅仅是感受到的信息，而且最重要的是能够记录处理信息的过程，或者说能够记录大脑自身有意识的信息活动内容。这些记忆内容和记忆过程都是自动而且不是大脑有意识控制的。
⊙人类能够通过文字、音乐、计算机软件、声波、电波…等信息载体把获得的知识和经验储藏在外界环境中，再以学习的形式把这些信息转化为本身储存在大脑的记忆并加以利用。现代的计算机则还末有主动的学习功能，更不可能主动将生物储藏在外界环境中的知识和经验转化为可记忆的信息。
⊙计算机几乎完全依靠机械式把信息精确地记录(记忆)起来，而不能利用记忆的信息进行归纳推理等信息活动，人记住一张脸至少不比记住一个外语单词要难，而计算机宁愿去记一个城市的电话簿(更大量但比较简单的信息)。因为计算机几乎完全靠机械般的精确记忆，而且不能利用记忆进行归纳推理，故无法实现生物智能所必须的利用自身经验之功能。换言之，计算机虽能记忆，但不能具有经验。
⊙软件的本质就是人类智能制作的软件信息活活动程式，不是物质只是人类精神活动的外延。

5. “人工智能”和人脑谁更厉害

不管人工智能多么高级，人的大脑才是他们的主宰。我们不能让人工智能取代我们自己的大脑，还是加油吧，让我们的大脑变得越来越强大。

6. 人脑和人工智能的关系是什么

近50年来，人工智能走的是一条曲折发展的道路。1990年代初，研究者深感人工智能理论及技术的局限性，从而从不同角度和层次进行反思。同时，人工智能有待于人类对人脑工作机理的深入了解，需要神经生理学、神经解剖学给出更加详细的信息和证据。

人工智能交融了诸多学科，与哲学更是密不可分。尽管事实上，新近的哲学进展基本上没给科学带来任何冲击，并且哲学的讨论对象往往是悬而未决的（Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: Amodern Approach. NJ：Prentice Hall，1995. 817），但科学却在继续改变着我们对自己的认识。

正如恩格斯所说（恩格斯. 自然辩证法. 北京: 人民出版社, 1972. 187）：“不管自然科学家采取什么样的态度，他们还是得受哲学的支配。问题只在于：他们是愿意受某种坏的时髦的哲学的支配，还是愿意受一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理论思维的支配。”

着眼于更宽泛的视野和更远大的目标，要求从哲学角度寻求更加有效的人工智能研究方法。坚持物质决定意识的观点，辩证地看待已有的认识和方法，融合与集成各相关学科的成就和意见，是正确的出发点。

人工智能的哲学意义
人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟。

思维

思维科学是研究思维的规律和方法的科学，钱学森将它划分为基础科学、技术科学和工程技术三部分，人工智能属于工程技术范畴（钱学森. 关于思维科学. 上海：上海人民出版社，1986.20）。人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争，有时似使人感到迷惘而莫知所从，但从思维科学的角度来看，无非是形象思维和逻辑思维的关系问题，两者都属于思维科学的基础科学。抽象思维的不足在于缺乏结构的综合能力。只有形象思维才能综合出新的结构。这也许就是创造和学习最终必须具有形象思维的原因（潘云鹤. 模式识别与人工智能, 1991, 4(4): 7）。

不同的划分观点认为，思维科学体系的基础科学包括两大类：一类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学，包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学，是理论的思维科学。另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理结构和功能，揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等。这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内。其实两种观点，
都不否认人工智能和哲学通过认识论相联系。

认识论

认识论研究认识的源泉、发展、过程、能力、作用等一般规律问题。换言之，认识论研究的是知识及其形式和局限性。哲学家强调通过最大机会的观察和计算，明确什么是潜在可知的；而人工智能注重通过现有的观察和计算途径，弄清什么是可知的。而在实际情况中，人工智能和认识论在本质上是互相交融和兼备的。

认识论对人工智能的研究方向和方法具有指导意义，但并不意味它能替代具体的研究，也不表示任何人工智能的研究都要显式地考虑到认识论。由于对诸如世界的一般表达等问题还未真正达成一致，如果仅依赖从哲学中获得具体的丰富信息来编写计算机程序，人工智能将会处于非常无望的状态。

心智哲学和认知科学

心智是指人们的记忆、思想、意识、感情、意向、愿望、思维、智能等多种心理行为（章士嵘，王炳文. 当代西方着名哲学家评传（2）.心智哲学.济南：山东人民出版社，1996）。普特南（H.Putnam）根据计算机科学对软件与硬件的划分，将心智与大脑的关系理解为功能状态和物理状态。西蒙（H.Simon）根据信息加工理论，认为人类思维本质上是信息加工过程，计算机也是信息加工系统，所以，计算机能思维而且能模拟人的思维。人们的心灵、精神世界历来是哲学家反思的对象，这一研究领域构成了心智哲学的主题。心智哲学在人工智能、脑科学、认知心理学、控制论、语言学等的推动下，呈现出生机勃勃的景象。

胡塞尔（E.Husserl）是第一位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家，他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一般理论。他认为，智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动，是一种对预期事实的搜素。

与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科。它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合，研究智能系统的工作原理。其核心思想是称为认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。因而，一个很自然的假设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理，把认知过程理解为信息加工过程，把一切智能系统理解为物理符号系统。

心智哲学是较认知科学高一层次的理论，但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的。心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论假设，认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索。

认知心理学

认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。将人脑和计算机相类比，是发展认知心理学的一条主要途径。

认知心理学旨在认识人类的认知心理，将这种认识通过计算机程序语言表达出来；人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能。然而，它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。这说明人工智能是确
实的、得到证实的。而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有很大假说性。

德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱。他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系：第一，胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。第二，胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成，及其所包含的复杂的形式结构。德雷福斯指出，人的认知能力是通过实践而发展的。这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无
限的丰富性，构成了人类所有智能行为的基础。认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面，这种想法注定不会成功。一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上，而这一点由于会陷入无穷的递归，所以人类永远不能完全弄清。人类智能的基础既不可能被分离出来，也不可能被清晰地理解。他还指出，胡塞尔的意识与明斯基（M.Minsky）的框架理论十分类似。人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题，它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的，人工智能至今仍在为之奋斗。

人工智能的物质基础

早在1950年代，就出现了两种争论激烈的观点：一种认为计算机是处理思维符号的系统，另一种认为是对大脑建模的媒介；一种致力于用计算机示例世界的形式化表达，另一种则仿真神经元的交互；一种把问题解决当作智能的范型；另一种强调学习；一种使用逻辑，另一种基于统计；一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者，另一种将自己视作神经科学。事实上，它们分别代表了符号主义学派和连接
主义学派。

心理学中，定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。符号是思维的材料，但也是物质的样式。“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同，这无疑对人工神经网络的建模具有意义。但很遗憾，目前人类对真实神经系统的了解非常有限，对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。譬如，波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处，然而却缺乏必要的神经生理学基础 （董军，潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲.见：中国人工智能进展. 北京：北京邮电大学出版社，2001. 22）。

有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。为此，迫切需要方法论的指导，因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统，而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。

神经网络的基础结构更类似于脑，而不是标准计算机的结构。它们的单元并没有真实神经元那样复杂，它们的结构与新皮层的回路相比也过于简单。尽管神经网络具有这些局限性，但仍然显示出惊人的完成任务的能力。人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理过程，一开始就被现代数字计算机所采用。

有趣的是，仿佛有这样一条人工智能的“定理”：一旦某种思维的功能被编成程序，人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部分了。而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分。

人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决。在某种程度上，它仅仅作为一种算法，但这不能掩盖神经网络是在思维是物质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物。无论是对史前文明的探索，还是“天”外智能的好奇，都没有理由否认物质决定意识这个基本观点。

人类智慧与人工智能

对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等。例如，原始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有的符号手段结构化，它们被赋予特有的形式，从而组合成各种表现形态的形象系统。这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达，也明白智能是依赖于社会生活和客观现实的。

然而，道途艰辛。把人类原始的、潜意识的思想加以分解，有如分解佛教禅宗大师为迷惑心智以达到绝对虚无所下的玄秘功夫那样，十分困难。况且，要到达人类级的人工智能已被证明是困难的，而且进展缓慢。

辩证唯物主义不同意那种机器能够独立地思维、机器可以比人更聪明的观点，很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是社会活动的产物。哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论。计算机中能不断繁殖和复制自己的人工生命如病毒,最初也是由人类制造的。计算机的世界完全是由科学家们设计创造的，是人脑的结晶。

庄子与惠子有如下的对话。庄子与惠子游于濠梁之上，庄子曰：“倏鱼出游从容，是鱼之乐也。”惠子曰：“子非鱼，安知鱼之乐？”庄子曰：“子非我，安知我不知鱼之乐。”惠子曰：“我非子，固不知子矣，子固非鱼矣，子之不知鱼之乐全矣。”庄子曰：“请循其本，子曰‘汝安知鱼乐’云者，既已知吾知之而问我，我知之濠上也。”（庄子·秋水）

人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负，智能的复杂和神秘，如同这段文字本身的内涵和后代的种种解析那样，引人入胜，令人悠然神往。

探寻人工智能的发展途径

人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因。第一，希望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道的和所想要的进行推理；第二，用户对机器的了解常常能用精神术语最好地表达。在人工智能的发展过程中，心理学和哲学自然而然与它互相影响。而人工智能与哲学的关系，最初是通过心理学这个桥梁的。

人工智能一开始是自上而下和自下而上相结合的。自上而下或“内涵式”的表述往往给人带来一种恍然大悟的感觉，自下而上或“外延式”的表述却像一份说明书。其实，的确需要两种途径：一种是自上而下的、把思想映射于神经元群上；另一种是自下而上的、用来解释思想如何由那些看起来是杂乱无章的神经元集群产生的。

认知科学发展中存在一个值得思考的奇怪现象，对诸如下棋、解密码之类的可以相对跟环境隔离的看似很困难的任务而言，计算机系统可以超过专门训练的人；然而对一些最通常的通过由长期进化形成的认知功能，比如视觉和听觉，经过几十年努力发展的人工智能系统还不如婴儿的能力。大脑的智力活动必须从进化的角度、从社会和历史发展的约束的角度来研究才能得到充分正确的理解。

虽然我们必须经常遵循有统整作用和简化作用的大原则，但也必须承认在科学里存在着不可还原的复杂性。讨论人工智能与认识论的关系，当然不能替代人工智能的研究，但它可使人工智能研究者不致如入沼泽而迷失方向。然而，遗憾的是，人工智能研究者往往会忽略人工智能与哲学的联系和基本的辩证思维方法——归纳和演绎，分析和综合等。事实上，每个人在自己的思维体验中都能感到分析与综合
的频繁与重要。但是，人类对这样一对基本思维机理的研究却如此薄弱。历史地看，人工智能的发展不时地陷入没有预想到的深层困境，这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题，而且应当从人工智能的最根本概念和理论上去寻找原因，人工智能需要更为宽广的眼界
和宏观的方法论指导。

来源于（www.csslhy.com）

7. 2020年吉林省考类比推理习题练习38

1.一般人总会这样认为，既然人工智能这门新兴学科以模拟人的思维为目标。那么，就应该深入地研究人思维的生理机制和心理机制。其实，这种看法很可能误导这门新兴学科。如果说，飞机发明的最早灵感可能是来自于鸟的飞行原理的话，那么，现代飞机从发明、设计、制造到不断改进，没有哪一项是基于对鸟的研究之上的。

题干是用类比的方法来论证自己的观点。以下哪项是题干中所做的类比?( )

Ⅰ. 把对人思维的模拟，比作对鸟的飞行的模拟。

Ⅱ. 把人工智能的研究，比作飞机的设计制造。

Ⅲ. 把飞机的飞行，比作鸟的飞行。

A.只有Ⅰ

B.只有Ⅱ

C.只有Ⅲ

D.只有Ⅰ和Ⅱ

2.风筝：广场;老人

A.奔跑;草原：骏马

B.垂钓：海边：钓手

C.气球：天空：孩子

D.车：盘山路：驴友

3.军装∶士兵

A.套装∶女人

B.服装∶场合

C.警服∶警察

D.制服∶邮递员

4.电子政务 对于 纸张 ，相当于 ( ) 对于 ( )

A.电子邮件 信封

B.网络歌手 歌迷

C.网上购物 现金

D.电脑游戏 软件

5.剪刀︰布匹( )

A.玻璃︰门窗

B.锯子︰木头

C.衣服︰缝纫机

D.门窗︰玻璃

参考与解析

1.答案: D

解析:

题干的结论是：虽然人工智能以模拟人的思维为目标，但这并不意味着必须深入地研究人思维的生理机制和心理机制。题干的论据是：虽然飞机发明的最早灵感可能是来自于鸟的飞行，但是，现代飞机从发明、设计、制造到不断改进，没有哪一项是基于对鸟的研究之上的。显然，题干的论证是基于把人工智能的研究比作飞机的设计制造，把人工智能对人的模拟比作飞机对鸟的飞行的模拟，但并不基于把飞机的飞行比作鸟的飞行。故选D。

2.答案: D

解析:

老人在广场上放风筝，驴友在盘山路上骑车。题干中的三个词都为名词，

可排除A、B两项，C项中所给的地点不合逻辑，孩子不可能在天空中玩气球，也可排除。故本题选D。

3.答案: C

解析:

士兵穿军装，警察穿警服。因此，本题答案为C选项。

纠错

A选项女人不一定都穿套装，是白领女人穿套装，所以排除。B选项什么样的场合穿什么样的服装，不是主宾关系，所以排除。D选项邮递员穿的制服应该是邮递员专有服装，制服是统称，所以排除。

4.答案: C

解析:

第一步：判断题干词语间逻辑关系

题干两词是对应关系，且前者可以将后者电子化的的对应关系，即“电子政务”是将“纸张”电子化。

第二步：判断选项词语间逻辑关系

与题干相同逻辑关系的即为C，即“网上购物”是将“现金”电子化。A中“电子邮件”对应的应该为“信纸”;B明显不是前者可以将后者电子化的的对应关系;D是包容关系。综上，故正确答案为C。

5.答案: B

解析:

题干中两个词的关系为工具与作用对象;A项为局部与整体的关系;C项中为作用对象与工作之间的关系;D项为整体与局部的关系。

好老师，好课程，好服务。

8. 人工智能与人脑辩论赛

人工智能在某种程度上是大于百分九十以上的人类大脑，人工智能数据库的装载远远超越常人的知识量。但相对于控制人工智能的人来说，人工智能不能比！上述的比较可以看出，人工智能的优势和对比。取代人脑也只是由控制人工智能的人来取代并非人工智能取代！

9. 关于人工智能是否超越人类大脑的论文

人工智能的发展趋势问题从20世纪80年代在国内外就进行了非常激烈的辩论。既有认为人工智能只能作为人的工具的延长而不可能取代人的大脑的工具论,他们认为:人工智能诞生的初衷是作为人类工具的延长,其作用从其诞生的那一天就已经定性,人工智能只能作为人类智能的附庸和补充,而不可能对人类智能构成挑战,更不可能取代人类智能;也有认为人工智能一定会战胜人类智能的观点,他们从达尔文的进化论进行类比推断,对比人类智能和人工智能相对发展的速度和加速度,认为人类智能虽然在短时期内还占有绝对的优势,但是从人工智能近些年突飞猛进的发展速度和加速度来对比人类智能对等时间发展来看,人工智能战胜人类智能绝对只是时间的问题。 当时间进入21世纪,计算机硬件和软件更新的速度越来越快,计算机这个以往总给人以冷冰冰机器的形象也得到了彻底的改变。人机交互的情况越来越普遍,计算机由于需要的缘故被人类赋予了越来越多的智能因素。伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科,对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段,促使大量的新的研究成果不断涌现。例如:“人机大战”中计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、克隆人理论实质性的突破、人类大脑结构性解密和单纯器官性克隆的成功实现等等。而且随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的能力不断发展,伴随着不断有新理论的涌现,大量的已经似乎应当盖棺定论的理论受到了越来越严峻的挑战,人类必须从全新的角度对它们一一进行分析和审视。由于近几年生物学和神经生理学许多新的研究成果的出现,对于人工智能与人类智能之间的关系也有了进行再次讨论分析的必要。 本文通过综合最新与人工智能相关的理论和成果对以往的工具论和纯进化论进行分析和探讨,并且从马克思主义哲学的角度再次去分析人工智能与人类智能的关系,并尝试着给出新的结论:人类对人脑的功能会不断地进行认识,从而人工智能会不断的迫近人类智能。但从动态分析上,即人类智能也在不断的进化和发展,人工智能作为人类智能主体客体化的产物,其作用和功能受到人类智能的制约所以要低于人类智能。

10. 文科生谈人工智能在哪些不如人脑，feidian17

近50年来，人工智能走的是一条曲折发展的道路。1990年代初，研究者深感人工智能理论及技术的局限性，从而从不同角度和层次进行反思。同时，人工智能有待于人类对人脑工作机理的深入了解，需要神经生理学、神经解剖学给出更加详细的信息和证据。

人工智能交融了诸多学科，与哲学更是密不可分。尽管事实上，新近的哲学进展基本上没给科学带来任何冲击，并且哲学的讨论对象往往是悬而未决的（Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: Amodern Approach. NJ：Prentice Hall，1995. 817），但科学却在继续改变着我们对自己的认识。

正如恩格斯所说（恩格斯. 自然辩证法. 北京: 人民出版社, 1972. 187）：“不管自然科学家采取什么样的态度，他们还是得受哲学的支配。问题只在于：他们是愿意受某种坏的时髦的哲学的支配，还是愿意受一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理论思维的支配。”

着眼于更宽泛的视野和更远大的目标，要求从哲学角度寻求更加有效的人工智能研究方法。坚持物质决定意识的观点，辩证地看待已有的认识和方法，融合与集成各相关学科的成就和意见，是正确的出发点。

人工智能的哲学意义
人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟。

思维

思维科学是研究思维的规律和方法的科学，钱学森将它划分为基础科学、技术科学和工程技术三部分，人工智能属于工程技术范畴（钱学森. 关于思维科学. 上海：上海人民出版社，1986.20）。人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争，有时似使人感到迷惘而莫知所从，但从思维科学的角度来看，无非是形象思维和逻辑思维的关系问题，两者都属于思维科学的基础科学。抽象思维的不足在于缺乏结构的综合能力。只有形象思维才能综合出新的结构。这也许就是创造和学习最终必须具有形象思维的原因（潘云鹤. 模式识别与人工智能, 1991, 4(4): 7）。

不同的划分观点认为，思维科学体系的基础科学包括两大类：一类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规律的各种思维科学，包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学，是理论的思维科学。另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理结构和功能，揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等。这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内。其实两种观点，
都不否认人工智能和哲学通过认识论相联系。

认识论

认识论研究认识的源泉、发展、过程、能力、作用等一般规律问题。换言之，认识论研究的是知识及其形式和局限性。哲学家强调通过最大机会的观察和计算，明确什么是潜在可知的；而人工智能注重通过现有的观察和计算途径，弄清什么是可知的。而在实际情况中，人工智能和认识论在本质上是互相交融和兼备的。

认识论对人工智能的研究方向和方法具有指导意义，但并不意味它能替代具体的研究，也不表示任何人工智能的研究都要显式地考虑到认识论。由于对诸如世界的一般表达等问题还未真正达成一致，如果仅依赖从哲学中获得具体的丰富信息来编写计算机程序，人工智能将会处于非常无望的状态。

心智哲学和认知科学

心智是指人们的记忆、思想、意识、感情、意向、愿望、思维、智能等多种心理行为（章士嵘，王炳文. 当代西方着名哲学家评传（2）.心智哲学.济南：山东人民出版社，1996）。普特南（H.Putnam）根据计算机科学对软件与硬件的划分，将心智与大脑的关系理解为功能状态和物理状态。西蒙（H.Simon）根据信息加工理论，认为人类思维本质上是信息加工过程，计算机也是信息加工系统，所以，计算机能思维而且能模拟人的思维。人们的心灵、精神世界历来是哲学家反思的对象，这一研究领域构成了心智哲学的主题。心智哲学在人工智能、脑科学、认知心理学、控制论、语言学等的推动下，呈现出生机勃勃的景象。

胡塞尔（E.Husserl）是第一位把心智表达的指向性作为其哲学中心的哲学家，他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一般理论。他认为，智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动，是一种对预期事实的搜素。

与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交叉学科。它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经生理学等学科的综合，研究智能系统的工作原理。其核心思想是称为认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知过程”即理性的思维过程来解释。因而，一个很自然的假设就是从与计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理，把认知过程理解为信息加工过程，把一切智能系统理解为物理符号系统。

心智哲学是较认知科学高一层次的理论，但两者的相互作用和影响是毋庸置疑的。心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的理论假设，认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索。

认知心理学

认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。将人脑和计算机相类比，是发展认知心理学的一条主要途径。

认知心理学旨在认识人类的认知心理，将这种认识通过计算机程序语言表达出来；人工智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能。然而，它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。这说明人工智能是确
实的、得到证实的。而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有很大假说性。

德雷福斯（L.Dreyfus）把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智能的先驱。他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系：第一，胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。第二，胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成，及其所包含的复杂的形式结构。德雷福斯指出，人的认知能力是通过实践而发展的。这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无
限的丰富性，构成了人类所有智能行为的基础。认知心理学企图通过纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面，这种想法注定不会成功。一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什么的理解上，而这一点由于会陷入无穷的递归，所以人类永远不能完全弄清。人类智能的基础既不可能被分离出来，也不可能被清晰地理解。他还指出，胡塞尔的意识与明斯基（M.Minsky）的框架理论十分类似。人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题，它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的，人工智能至今仍在为之奋斗。

人工智能的物质基础

早在1950年代，就出现了两种争论激烈的观点：一种认为计算机是处理思维符号的系统，另一种认为是对大脑建模的媒介；一种致力于用计算机示例世界的形式化表达，另一种则仿真神经元的交互；一种把问题解决当作智能的范型；另一种强调学习；一种使用逻辑，另一种基于统计；一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者，另一种将自己视作神经科学。事实上，它们分别代表了符号主义学派和连接
主义学派。

心理学中，定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。符号是思维的材料，但也是物质的样式。“观念”与大脑可触知的生物物质之间有明显、根本的不同，这无疑对人工神经网络的建模具有意义。但很遗憾，目前人类对真实神经系统的了解非常有限，对自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，众多神经网络的模型实际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。譬如，波尔茨曼机引入随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处，然而却缺乏必要的神经生理学基础 （董军，潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲.见：中国人工智能进展. 北京：北京邮电大学出版社，2001. 22）。

有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用的合适研究方法还至今阙如。为此，迫切需要方法论的指导，因为它对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。

1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示脑活动的深层机制而受到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统，而只是根据物质基础和客观依据进行简化、抽象和模拟。

神经网络的基础结构更类似于脑，而不是标准计算机的结构。它们的单元并没有真实神经元那样复杂，它们的结构与新皮层的回路相比也过于简单。尽管神经网络具有这些局限性，但仍然显示出惊人的完成任务的能力。人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理过程，一开始就被现代数字计算机所采用。

有趣的是，仿佛有这样一条人工智能的“定理”：一旦某种思维的功能被编成程序，人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部分了。而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分。

人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决。在某种程度上，它仅仅作为一种算法，但这不能掩盖神经网络是在思维是物质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物。无论是对史前文明的探索，还是“天”外智能的好奇，都没有理由否认物质决定意识这个基本观点。

人类智慧与人工智能

对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等。例如，原始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有的符号手段结构化，它们被赋予特有的形式，从而组合成各种表现形态的形象系统。这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达，也明白智能是依赖于社会生活和客观现实的。

然而，道途艰辛。把人类原始的、潜意识的思想加以分解，有如分解佛教禅宗大师为迷惑心智以达到绝对虚无所下的玄秘功夫那样，十分困难。况且，要到达人类级的人工智能已被证明是困难的，而且进展缓慢。

辩证唯物主义不同意那种机器能够独立地思维、机器可以比人更聪明的观点，很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是社会活动的产物。哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论。计算机中能不断繁殖和复制自己的人工生命如病毒,最初也是由人类制造的。计算机的世界完全是由科学家们设计创造的，是人脑的结晶。

庄子与惠子有如下的对话。庄子与惠子游于濠梁之上，庄子曰：“倏鱼出游从容，是鱼之乐也。”惠子曰：“子非鱼，安知鱼之乐？”庄子曰：“子非我，安知我不知鱼之乐。”惠子曰：“我非子，固不知子矣，子固非鱼矣，子之不知鱼之乐全矣。”庄子曰：“请循其本，子曰‘汝安知鱼乐’云者，既已知吾知之而问我，我知之濠上也。”（庄子·秋水）

人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负，智能的复杂和神秘，如同这段文字本身的内涵和后代的种种解析那样，引人入胜，令人悠然神往。

探寻人工智能的发展途径

人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因。第一，希望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道的和所想要的进行推理；第二，用户对机器的了解常常能用精神术语最好地表达。在人工智能的发展过程中，心理学和哲学自然而然与它互相影响。而人工智能与哲学的关系，最初是通过心理学这个桥梁的。

人工智能一开始是自上而下和自下而上相结合的。自上而下或“内涵式”的表述往往给人带来一种恍然大悟的感觉，自下而上或“外延式”的表述却像一份说明书。其实，的确需要两种途径：一种是自上而下的、把思想映射于神经元群上；另一种是自下而上的、用来解释思想如何由那些看起来是杂乱无章的神经元集群产生的。

认知科学发展中存在一个值得思考的奇怪现象，对诸如下棋、解密码之类的可以相对跟环境隔离的看似很困难的任务而言，计算机系统可以超过专门训练的人；然而对一些最通常的通过由长期进化形成的认知功能，比如视觉和听觉，经过几十年努力发展的人工智能系统还不如婴儿的能力。大脑的智力活动必须从进化的角度、从社会和历史发展的约束的角度来研究才能得到充分正确的理解。

虽然我们必须经常遵循有统整作用和简化作用的大原则，但也必须承认在科学里存在着不可还原的复杂性。讨论人工智能与认识论的关系，当然不能替代人工智能的研究，但它可使人工智能研究者不致如入沼泽而迷失方向。然而，遗憾的是，人工智能研究者往往会忽略人工智能与哲学的联系和基本的辩证思维方法——归纳和演绎，分析和综合等。事实上，每个人在自己的思维体验中都能感到分析与综合
的频繁与重要。但是，人类对这样一对基本思维机理的研究却如此薄弱。历史地看，人工智能的发展不时地陷入没有预想到的深层困境，这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题，而且应当从人工智能的最根本概念和理论上去寻找原因，人工智能需要更为宽广的眼界
和宏观的方法论指导。