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與劉博士探討:如何讓人工智能理解什麼是“質量” 2016-03-16 16:02:25

法國劉學偉博士貼了一篇題為“人工智能暢想曲”的文章。在該文後面,我留了這樣一個貼:“問一個簡單的問題:你如何讓你的人工智能理解什麼是“質量”?”。。。然後我們對此進行了一些討論。我將把具體的對話放在本文後面,從對話中可以看出劉博士顯然沒有理解我的問題,所以這裡我再把我為什麼要問這個問題,及如何來看待這個問題說明一下。

首先,我之所以問這個問題是因為劉博在他的文章中提到“超級人工智能就是遠超最聰明的人類(比如愛因斯坦)的聰明程度的人工智能。”。。。既然能有這種超級人工智能,那麼它一定能夠在未來不需要人的幫助下理解人們以前沒有遇到的或沒有注意到的因而沒有理解過的概念。。。或即便注意到過,但是就沒有能理解的概念。。。。。。

我的這個問題的要點,不在知識,而在理解力,因為遠比人聰明的人工智能的理解力一定要超過人。。。。。。所以,我們不妨做這麼一個思想實驗:

把這個遠超過人的人工智能機放在5千年前,並且是它所具有的知識只處於5千年前的人類的知識,不具有任何其後的知識,然後讓它目睹從5千年前到伽利略時代的人類進化過程。。。然後在伽利略時代,我(假設那時候已經有了我)帶着它走上比薩斜塔,我手裡拿着兩個大小不同的重鐵球。

這時我問它:如果我現在一撒手,讓這兩個鐵球同時落下去,哪一個會先着地?

我現在要問劉博的是:他的人工智能機這時會怎麼回答?為什麼?

然後我一撒手,讓兩個鐵球同時落了下去。我再問那個人工智能機:這個結果說明了什麼?

我要問劉博,這時他的人工智能機會如何回答?為什麼?


下面是我之前在劉博文章後面與他的對話:

作者:慕容青草 留言時間:2016-03-15 04:11:35

問一個簡單的問題:你如何讓你的人工智能理解什麼是“質量”?

作者:法國劉學偉博士 留言時間:2016-03-16 08:33:44

很容易呀!計算成功率、誤差率等。一個標準以上就是質量好,反之就是質量不好。

作者:慕容青草 留言時間:2016-03-16 10:48:45

看來先要弄清你的人工智能是說中文,還是說英文,還是只會說機器語言。。。我說的理解不是指你給它一個公式。。。那不是它理解。。。是你如何用中文,或英文,或機器語言也行,讓它知道什麼是“質量”。。。我們假定你的人工智能會說中文,那麼中文裡的質量出了你所做的解釋外,還有mass的意思。。。我是說,你如何讓你的機器人“理解”不論是你所做的解釋也罷,還是mass這個意思也罷,不是你給它輸入一個計算公式而已。。。。我之所以這麼問是因為你在文章中談論什麼“超級人工智能就是遠超最聰明的人類(比如愛因斯坦)的聰明程度的人工智能。”。。。。如果,你連讓機器人理解什麼是“質量”都做不到就不必奢談遠超最聰明的人類了。。。。。

作者:法國劉學偉博士 留言時間:2016-03-16 12:13:56

這是一個太簡單的多義詞。比如你給我一句話,我當然能明白是哪種質量。人工智能能下圍棋超過九段水平,理解這個多義詞自然不成問題。當然翻譯整篇的文章就會有許多這種多義詞問題。機器似乎做得還不夠好。關於超級智能的定義,不是我說的。你可以去看一些有關的書籍。比如庫茲韋爾的《奇點臨近》。

作者:慕容青草 留言時間:2016-03-16 14:18:43

我的問題的要點不是指多義詞。。。這麼說吧,你如何能讓你的人工智能用它自己的語言來給我解釋什麼是“質量”(mass的意思),而不是你給它輸入關於質量的定義?

作者:法國劉學偉博士 留言時間:2016-03-16 15:16:38

你這個問題是一個典型的“中文房間”疑問。網上已經有很多人討論過這個問題。你可以參看。我來概述一下就是如下:空的電腦當然不懂那些概念,它就是一個初生嬰兒,一張白紙。但已經輸入了完整程序的電腦當然是懂得它要處理的那些概念的。比如AlphaGo豈會不懂下圍棋的規矩。中文房間裡的那個人可以不懂中文,但是他手裡的那本手冊懂中文。他加上那本手冊,就是懂中文。你說的“質量”一個詞,電腦當然可以懂,它懂10萬個詞都沒有困難。難的是複雜得多的實際語言翻譯。電腦還可以幫助科學家們處理無數的科學實驗,它當然得懂它要處理的那些術語、數據。其中不知多少,比“質量”的概念複雜。

 

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文章評論
作者:溪谷閒人 留言時間:2016-03-18 07:37:12
博主在內,一群外行。
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作者:xjgg 留言時間:2016-03-17 20:09:41
我對考試結果的預測:
可以通過一級考試,如果‘學得好’(機器學了大量例子,給機器講屬性是對牛談琴)
二級考試0分(機器沒有‘創新’能力)
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作者:xjgg 留言時間:2016-03-17 19:54:03
為避免雞鴨討論,究竟提出的問題有道理。我試着給個答案。

‘理解’就是‘懂了’。判斷是否‘懂了’用如下過程:
1.人教給機器一種語言;
2.人給機器講‘質量’屬性,並給機器提供大量的‘是例’和大量的‘非例’。
3.測試機器理解(懂)‘質量’的水平:
3.1給出一些‘是例’和一些‘非例’(這些例子沒在教機器時使用過)讓機器判斷(一級考試);
3.2讓機器給出5個‘是例’5個‘非例’(不能是教機器時使用過的)(二級考試)。

答對60%算基本懂了。低於60%不過關。
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 18:09:50
究竟:

我再多提示一些吧:今天有朋友傳給我一篇文章說,DeepMind能夠用於解譯自然語句的意思。。。我給朋友回覆說:這就證實了我所說的,機器人可以通過閱讀學習知識,並通過與過去的知識的對比來“理解”知識。。。顯然這裡的“理解”不是你所問的本文所說的理解.。。但是,我想上面這段話應該足以提示你關於本文所說的“理解”的意思了吧?。。。。呵呵。。。。

我不是要難為網友你,而是要鼓勵讀者好好地讀原文,理解原文的意思之後再討論,而不是頭腦一熱,就盯着一個話題沒完。。。。原來以為這是中國人的特點,近來在洋人論壇里發現洋教授也會有這特點----看來是人類的一種不值得鼓勵的共性。。。。呵呵

祝你能真正理解本文,而不是為了滿足心中一種快感而為了爭辯而爭辯。。。。。
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 17:58:26
究竟:

容我再耐心地提示一下:本文的理解的意思已經在文中描述出來了,如果你只習慣於按字典定義讀文章,或按課本後的提示句子來讀文章,那麼就缺乏閱讀“理解”力----這裡提到的理解就是本文所說的理解的一個意思。。。。。。
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 15:41:19
我這裡的“理解”不需要定義。。。而是在文章用由上下文來表明的。。。

看來你對定義的問題只理解了一半,即它的解構的不足:任何一個開放意義的定義都可以被不斷解構而受到挑戰。。。。。但是你顯然沒有理解所謂定義的另一半意義,即它的建構基礎:所謂的定義都是對於特定語義環境或文化環境下的建構的反映。。。

如果你理解不了所謂定義的建構意義,卻死盯着你自己一知半解的關於定義的解構缺陷的了解來較真,那麼我們之間並不具備真正的討論基礎。。。我也無意就這個問題繼續和你浪費時間。。。

但是,如果你理解了所謂定義的建構基礎,那麼你可以從原文裡找到本文所說的“理解”的意義。。。。。希望你能理解而且能找到你要找的。。。呵呵,我希望讀者能好好地讀文章,而不是在沒有仔細讀文章的前提下做無謂的討論。。。。

謝謝
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 09:54:48
紫鳥好。。。我不是說要泛泛地定義什麼是智慧,而是說當人們大談機器人的智慧將超過人的時候,他們應該知道他們所說的智慧指的是什麼。。。如果說指的是高速度,高分辨率,遙控。。。。那機器人的智慧早在AlphaGo之前就可以超過人了。。。。。。所以,為了避免大家忽悠來忽悠去,需要在討論的時候明確自己所說的智慧指的是什麼。。。。。。

靜待紫鳥的雌文:)

謝謝
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作者:紫荊棘鳥 留言時間:2016-03-17 09:36:49
呵呵,至於什麼是“智慧”,要給個好的定義就難了,但好歹大家對這個概念的理解,都有應該不會相差多大的理解,所以說阿狗有沒有智慧就是個可行的討論,而不必在其(哲學)定義上繞彎彎。

前段時間比較忙,有點兒精力不濟的感覺,呵呵,引力波一事確實想插嘴一句的,但最後還是沒有動筆。下周看有沒有時間和興趣(這個周末得去外邊溜達一下)。
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 07:33:26
xjgg:

謝謝前來討論分享。。。不過你好象和前面三位網友一樣沒有理解本文的意思(紫鳥或許理解了,因為她指出了人工智能的局限。。。但是,她的評論有些含糊,使我不敢肯定她真地理解了)。。。

首先,本文的意思恰恰是針對人工智能是否有可能跳出“關聯”或搜索來象人一樣地“理解”概念。。。。。。

不要把我上面的這句話與前面究竟網友的評論混淆了:)。。。你可以仔細品品其中的不同。。。:)。。。其實,那位“雞同鴨講”的究竟博的評論究竟存在什麼問題是個挺微妙的問題。。。不象表面上看來那麼簡單。。。呵呵

第二,xjgg網友的第二段評論其實在一定程度上幫本博客回覆你在第一段中提出的“理解”與“關聯”之間的對比的問題。。。當然,只是在一定程度上。。。。。。

同時,你提出了另一個新問題。。。說是新問題是因為是本文沒有提到的,不過實話說我曾想到過劉博士可能會在他的回覆中提到的(但是他沒有提)你所說的這個問題,因此我對此早就有了如何回答的準備:)。。。

我的答覆是:我們可以在將來想象具有人的肉體,血液,經脈,骨骼,內臟等各種生物組成,唯獨大腦是機器的人工智能機,不過,那不是本文現在所討論的問題,現在討論的是目前我們所知道的人工智能的極限,因為在劉博士的文章中並沒有給出具有人的肉體,血液等各種生物組成的條件。。。。

如我前面給紫鳥博的回覆中所說,如果從專業角度談人工智能,就應該給出大概如何能實現的解釋。。。如果你說實現的方法之一是讓它具有人的肉體,血液等生物組成,那麼我們可以接受你給出了一種具體的方案,接下來我們就要問,你憑什麼說那是可能的?。。。。
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作者:xjgg 留言時間:2016-03-17 07:08:41
青草和劉博的討論有意思。
青草提到的‘理解’可能不確切, ‘關聯’或‘分類’要好些。這兩個詞(還有‘劃分)是人工神經網絡書中常見章節標題。比如青草另一篇博文提到的掃描紙頁文字轉換成可編輯電子文件。智能軟件包括字庫。比如‘自己’的‘己’,訓練軟件時把大量的各種形體的‘己’輸給軟件,軟件根據他們的點陣式樣‘劃分’出幾個或多個‘類別’,再按指令把這些類別跟字庫中的‘己’建立關聯。使用時,讀入一個字時,軟件把這個字和各個相近的類別比較(比較是目前人工智能使用的基本方法),找出最相近的一個類別(分類),通過建立的關聯找到字庫中的一個字。通常這個字就是‘己’。用‘通常’是說會有誤差,比如找到的類別關聯到‘已經’的‘已。這個例子說明軟件不懂‘己’或‘已’,只會關聯,分類和劃分。

劉博士提到的超智能,按目前使用的方法,是不靠譜的事,我以為,目前人類神經的認識已經足夠了。關鍵問題應該是材料(現在納米材料熱門,我不太懂)。人類神經會死(生物性質,遺忘的原因?人類不遺忘,情況會怎樣?),人體內應該有化學活動;等等。要跟人學得先有這些條件。有些宗教說,這是不可能的。
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 06:42:33
謝謝紫鳥來鳴。。。:)。。。好久不見你的倩影。。。呵呵

萬維上一輪的引力波討論我還以為你也會插一腳呢:)。。。那一輪討論挺有意思,最後好象萬維沒有一個是真正說對的。。。呵呵。。。。我把我的文章扯掉了,因為網上有專業物理大拿告訴我其實有兩種引力波,一種是我在萬維討論的,是以1/r^2的速率衰減,但那不是LIGO測出的,LIGO測出的是一種以1/r衰減的肥瘦變幻的ripple :)。。。不過,我在那次討論中收穫很大。。。呵呵

謝謝你上面的發言。。。你所說的幾個level非常細,但是漏掉非常重要的一環:哲學分析,本博客從未寫過AI文章,本博客只寫哲學分析。。。

你所說的“在很遙遠的未來,機器或許(我覺得是應該)能具備智慧,但現在還沒任何跡象。AI 無非就是算法和implementations,也就是一堆 instructions,主要的math background 無非就是統計。 ”接近我的意思,但也還是有不同。。。。。。

首先,我強調當你說智慧的時候,要弄清你所說的智慧是什麼意思。。。

第二,我強調在專業level談論未來人工智能有多牛一定要給出如何可能地實現之的理由。。。不一定是完整嚴格,但需要在原理上可行,而不是象小學生那樣地憑想象說:“我大哥一個人能摔倒兩隻熊”。。。。。。

之所以要求給出大概的可行性的原因是在這樣的討論過程中能幫助人們逐漸認清人工智能可能的極限。。。。。。比如,本文提到的“質量”問題是我之前在“機器人如何能超過人 (3)文字閱讀(http://blog.creaders.net/u/980/201603/251286.html)”一文中提到的。。。當我在寫相關內容時,我並不是隨便地寫,而是要閉上眼睛來仔細思索如何能讓機器人理解什麼是“質量”這個概念。。。儘管我個人的思索或許不全面,但是這樣的思索,尤其是社會性的這樣的思索能幫我們認識到或漸進地認識到人工智能可能的極限,而那是一個非常有意義的問題。。。。。。。

謝謝
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 06:18:59
謝謝劉博士的來訪和分享。。。

你還沒有真正了解我的問題。。。我的問題針對的不是你的弱人工智能,恰恰是你的強人工智能或超強人工智能。。。因為你的文章或現有的任何文章都不能給出如何能使人工智能超出它的數值計算及建立在數值計算之上的搜索能力來“理解”抽象概念的問題。。。。。。

在這種情況下談論什麼人工智能可以遠超過人的智慧是不靠譜的。。。因為,提出可以有超強人工智能來遠超過人,比愛因斯坦那樣的人都聰明許多這樣的論點並不需要由什麼專家來提出,更不需要由什麼繁複的數據和曲線,那是小學生們所專長的。。。他們在日常對話中,常會根據wishful thinking來想象出各種完美的人物景況來。。。

如果專家來提出存在什麼能夠遠超過人的超強人工智能,就一定要告訴我們如何實現這一點。。。比如,本博客的三篇論文的所有討論都是基於現有的常識所提供的可行性之上:

機器人如何能超過人 (1)功能性識別 (http://blog.creaders.net/u/980/201603/251110.html)

機器人如何能超過人 (2)動作模仿 (http://blog.creaders.net/u/980/201603/251183.html#)

機器人如何能超過人 (3)文字閱讀 (http://blog.creaders.net/u/980/201603/251286.html)
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作者:紫荊棘鳥 留言時間:2016-03-17 06:13:56
這種文章,通常能分為四個 levels:
1)沒有康門三四的人寫的,通常包括大部分文科生(例如文學博士,人民日報記者),typical 用詞一般包括機器具備智慧,機器戰勝人類,等;
2)不懂 artificial intelligence 但有康門三四的人寫的,例如一般的電民;
3)懂 artificial intelligence 的電民寫的
4)懂 阿狗的algirithms/implementation 人寫的。
自然4)是可遇不可求。大火能看到 3)這類文章,就應該算幸運了。懂 AI 的人其實不少,但 AI principle 雖然不難,但寫這類文章的人卻少,我想根源在 4):不知 details,寫出來難免泛泛而談。
所幸 2)還是不少的。

在很遙遠的未來,機器或許(我覺得是應該)能具備智慧,但現在還沒任何跡象。AI 無非就是算法和implementations,也就是一堆 instructions,主要的math background 無非就是統計。
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作者:慕容青草 留言時間:2016-03-17 06:06:43
究竟:

謝謝你來這裡進行雞同鴨講的討論。。。很顯然,你的雞同我的鴨講的不是一回事。。。或者說我們三隻雞或鴨原來講的不是一回事。。。不過,謝謝你提出新的問題,儘管你的問題表明你沒有理解我們這裡所討論的要點。。。
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作者:法國劉學偉博士 留言時間:2016-03-17 03:55:10
我是劉學偉,謝謝你心平氣和的討論。我現在明白了你的意思,就是說機器無法自行理解創新的概念,以前無人理解的概念。
這個問題,現在的弱人工智能的確做不到,每一個概念都是人教給它的,當然它也能有發揮,所以阿狗才能戰勝人。
但是強人工智能出現以後,它就應當能夠自行理解新概念。這個創新思維當然是最困難的。要讓電腦做到這一點,人類還得努力,尤其是在腦科學神經科學方面努力。搞懂了人腦是如何創新思維的,才能教會電腦創新思維。
但是強人工智能向超級智能的過度會很快。因為兩者之間是量變,強人工智能就會覺醒的。
再一次謝謝你的心平氣和的討論。
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