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人机融合的人工智能发展方向
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文章录入:BRUDER 文章来源:《人工智能学报》陈体滇,龚英辅 更新时间:2010-1-25
人机融合的人工智能发展方向

    一、人机融合的方向

    从石器时代以来,人类创造了各种各样的工具,唯独人工智能的出规,向人智能本身提出了挑战。对人工智能远景的预测,国内学者大多认为人工智能永远只能是受制于人的一种工具,是人智能的模拟物,不可能达到人智能的水平;而西方学者大多认为,人也只是一种高级机器,因此,人工智能机器将定能像人一样的进行思维,成为人的一种特殊“伙伴”,更有甚者,少数人认为人工智能的进化速度远远超过人智能的进化,故总有一天“进化计算机”将会奴役、控制人类。

    上述三类视点,从本质上讲都贬低了人类自身的智能,1983年作者和陈体滇先生提出了“人工智能的未来最终将实现与人智能融合为一体”的新观点。

    人工智能的发展,要依靠人智能的支持,要吸取对人自身智能机制的研究成果,同时人工符能的科技成果反过来又可直接帮助和改善人智能。按熙事物发展的辩证规律,人工智能不会与人智能相对独立和平行地向前发展,而误人和"机"相互影响、相互渗透、相互交织在一起共同向前发展。只有对人的智能结构不断地作更透彻的研究了解,才可能研制更高水平的人工智能,这种技术进步的趋势,必然使人工智能领域的尖端成果具有与人智能结构越来越大的同构性和相亲性。基于人类高度关心改善自身的智能,人工智能的这些尖端成果必然被优先用来改港人类自身的智能。例如,用技术手段改善普通人的记忆力、改造提高低能儿和白痴的智能水平等。这类改善、改造的发展和升级,最终将导致高级的人工智能与人智能融合为一休,实现“人机融合”。这里所说的"机"并非单指电子计算机,“融合”主要是指人机的同体和信息的直接耦合,而非一般所说的“人机共存”关系。

    人机融合是一个相当长的发展过程,它将伴随技术进步,逐级逐步地向前发展。首先实现的是低级和局部的融合,近几年人工智能科授的进步不断证实了这种趋势。如最近美国科学家就明确宣布,他们研制的“神经芯片”首先就是用于改善人的中枢神经功能,“使截瘫患者丢掉手杖”。随着人机融合的升级,最终将在地球上产生一种人机高度融合、高智慧、能自行繁殖(复制)的“新智体”(或曰“新人类”)。因此,文明

    人类的演化由于技术的影响将经历自然进化——人工促进人智能的进化——人机融合体(新智体)的自行进化的辩证发展过程。在人机融合时代,出于物理目标的不同,将存在多种多样、多层次的智能机(体),但具有怨茁级智能的应是人机融合体。

    当今人工智能科技和其他高科技的种种发展动向表明,在人类进入“信息社会”之后,将有一场规模巨大的“智能革命”,智能革命的环境是人工智能对人、对社会的广泛而深入的影响,就像今天的微电子技术对信息革命的影响一样。人工智能科技将渗透到社会各个领域,人类将对人工智能科技进行大规模的研究、开发和应用。

    从古到今,每一个人所具有的知识和智能均是通过接受教育和学习等“软”的方式获得的。人工智能科技的进步,将可能使普通人通过植入、直接耦合和“外科手术”等“硬”的方式获得知识和改善智能。这种硬的改造人类方式将是智能革命的最主要的特征,智能革命又将促进人工智能与人智能的融合,使人类进入“智能社会”。按照当前高科技迅速发展的势头,智能革命并非遥远之事,其起点即可能在下个世纪初叶,对此我们应有充分认识。可以预言,一个国家如果在智能革命中能先行一步,那末它就可能在整整一个历史时期中走在世界的前面。

    如果我们确认人机融合的人工智能发展方向,则研制和发展人工智能的理想目标不在于追求研制像人一样的智能机器人 (用于各种专门目的的智能系统和机器人是必需的),而应加强研究用于改善和改造人智能的各种技术。在技术路线上,人工智能的近期目标应为研究与人智能有较大同构性和相亲性的技术,如毫微技术(Nonatechnology)、微器件、生物芯片、基因工程和更靠近思维机制的新逻辑体系等等,而不是追求完善通用型智能系统,更不是把人脑想象为层次分既完美的形式系统来模拟。总之,按照人机融合的发展方向,必须有一套新的人工智能发展技术路线和战略规划。

    二、关于“第五代计算机”的反思

    1981年日本提出“第五代计算机(FGCS)”计划,并称为"人工智能机",为世界各国所瞩目。日本科学家研制“第五代计算机”的依据主要有两点:

    (1)对研制超大规模集成电路有把握,

    (2)靠当时“认知心理学”的成果,对人智能有一定了解。

    人脑是一个涉及到化学、物理、心理、生理和社会多个层次的综合系统,而智能则是这个综合系统的综合效应,“认知心理学”只涉及到其中一二个层次,其成果是很有限的了,例如在弄清人脑语言的生理机制之前,很难深刻分析人脑的思雏祝制。另外,半导体集成电路芯片已接近集成度的极限,且现代计算机(包括所谓非冯诺依曼结构的“第五代”)二进制硬件系统,说到底只有“移位”和“相加”两种操作,这样,尽管日本专家设计了周详而庞大的硬件和软件系统,但进行到怎样在第五代计算机上实规较高级智能(即问题求解和并行推理)这一步时,陷入到一种自我感觉肤浅的困惑之中。事实上,“第五代计算机”计划在基础理论方面是准备不足的,其要害问题是,二值逻辑体系为最简形式化,它必须把所有问题都化为最大量的逻辑无穷小的和,一项一项地运算。而智能恰恰是一种系统的宏观效应,其内部的层次之间还存在自相缠绕现象,在很多情况下不能用二又树来表达,故问题求解——并行推理模块最后无法完满地落实到硬件上、除非挺这个模块大大地退化,换句话说,二选制系统很难演化成商级的智能。歌德尔不完全性定理是数学 乍发展史上的一个里程碑,它还深刻地揭示了这样一个真理:与人智能有越大的同构性的人工系统,越容易实现智能和接近人智能的水平,尤其是在低层次 (如基础硬件)上更是如此,而二进制系统的这种同构性似乎非常小。因此,耍实规比现在水平更高的电子式智能机,关键是研究和筛选新的逻辑系统及其逻辑元件。这个问题不解决,人工智能的其他领域,如模式识别、定理证明、专家系统等的水准是很难突破的,这不是靠并行处埋或数据流技术所能解决的。在二进制逻辑元件基础上研究非冯诺依曼结构计弊机,至少很难绕过指数爆炸这一关。

    现在模潮逻辑颇受人重视,并已有了一些进展,但遗憾的是,模糊数学始终没有建立自己真正的模糊集。模糊逻辑的缺陷在于它的一切演化均需映射到经典逻辑的对等式上。人脑的模糊识别与巨大数最的冗

    余神经元有关,模糊逻辑的另一个问题是,它只关心模糊度(隶属度),而不考虑模糊量(冗余量)的影响。广东工学院蔡文提出的可拓集合和可拓逻辑有可能在处理冗余量方面走出一条新路。

    三、生物芯片和生物计算机

    日本科学家在"第五代计算机"受挫之后,不得不回过头来于1986年提出人类领域工程和生命科学的庞大计划,重新研究人体和人智能的生理机制,他们己投入大量的资金,以图为人工智能科技在今后的发展

    打下坚实的基础。与此同时,美、日、英等国都竞相开展了研制生物芯片,生物传感器和生物计算机的工作。

    集成电路是电子计算机的核心硬件,它的发展目前几乎接近技术上所能容许的极限,而生物芯片是利用生物材料在分子水平上进行信息传输和处理的,集成度可比半导体芯片高几个数量级。美国电子分子生物风险公司的J·麦卡里尔博士认为,由蛋白质成分构成的集成电路,大小可仅为现有硅集成电路的十万分之一,其开关速度将达到10微微秒级。日本通产省宣布使用低等动物有机体来设计一个模拟芯片,原则上可以执行当代计算机的运算和存储功能,并已准务化10年时间,投资80一100亿日元,研制处理功能为n个千比特的生物材料。

    生物分子的有机功能为生物计算机提供了新的基础,如储存功能可利用细菌视紫红质、铁蛋白等材料,门和开关功能可利用细菌视紫红质、腺苷三磷酸酶等材料(但更受重视的还是光合系统)。生物计算机的研

  制首先要解决两个基本问题:

    (1)研究生物计算机有机体(生物组织)的信息处理功能,形成模型;目前其主攻方向是阐明神经系统比较简单的低等动物的信息处理功能;

    (2)研究怎样把主物芯片形成一种结构,取有效的发挥各生物芯片的功能,生产出一台生物计算机;这里目前需集中研究神经和模拟高等动物大脑的信息处理系统以及研究神经传递中起作用的物质等。

    目前关于生物芯片和生物计算机的研究工作还是很基本的,今后如何发展,尚难详测。日本科学家认为生物芯片是研制21世纪新型信息处理机的关键;欧美专家们]则把有机计算机誉为21世纪的微电子学。可以肯定,生物芯片与人脑结构具有最大的同源性和相亲性,生物芯片的蛋白质成分具有生物活性,可以与人的大脑、神经网络有机地相互连接。如果研制出具有推埋功能和学习功能的生物计算机或生物智能体,

    那么人工智能科技将会有一个更大发展,并促使人类更加积极地推动人积机的融合。

    随着人工智能的发展,走向人机融合时代的主要技术路线有两条:

    一条是电子的,即目前电子计算机的发展。今后能否研制出高水平的电子式智能机,将取决于新的逻辑系统、毫微技术和微器件的发展。毫微技术是在分子水平上进行操作的,有可能使电子式智能机与人智能有更大的同构性和相亲性。

    另一条是生物的,即生物计算机的发展。在人机融合的道路上,生物计算机可能后来居上,率先实现与人智能的融合。

    1982年10月在北京西山举行的第二届全国人工智能学术讨论会上,对当时刚刚引入不久的模糊数学的研究伏况,北京工业学院的一位教理逻辑教授尖锐指出,模糊数学是在研究工作陷入困境后才被推荐到中国来的,以利用中国学者做些工作。1983年以后,哈伯特·西蒙散授等人又将“认知心理学”推荐给中国学者,并几次来中国讲学,在中国掀起了一股“认知热”。现在知道,这个时刻也恰恰是认知心理学在人工智能领域的进展陷入停顿,西方学着正在改弦更张的时候。1985年以后,日本“第五代计计算机”计划已露出窘态,我国却掀起了“第五代”的新热潮。

    从这些例子也许能品味到,对一门影响全局的新兴学科;的发照战战略进行研究是一项十分有意义的工作。若仅是不进行整体研究的单纯技术性跟踪,则将是可悲的。人工智能的发展也正好处于亟需作这种整体研究的关键时刻。

    【1】陈体滇,龚英辅,《人工智能学报》,1 (1983) 101

  (注:本文发表于《自然杂志》1984年11卷7期。其英文稿发表于欧洲《AI & Society》学报1988年10月号。)

  

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