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不确定性人工智能的基础科学问题 一、人工智能50年 二、 21世纪人工智能研究的一个新方 向：不确定性人工智能 三、不确定性人工智能的基础科学问题 四、不确定性的计算机模拟 人工智能从一开始就是交叉学科的产物 “达特茅斯会议”与会者： 数学家和逻辑学家； 认知学家和心理学家； 神经生理学家； 计算机科学家 50年人工智能主流研究 符号主义方法——逻辑学派 联结主义方法——仿生学派 行为主义方法——控制论学派 在人类认知面前，人工智能显得过于单薄： 至少五位认知科学家获得诺贝尔奖： 1962年：Francis H.C.Crick Consciousness and Neuroscience, in Physiology or Medicine 1963年： Sir John Eccles The Self and Its Brain, in Physiology or Biochemistry , 1978年： Herbert A.Simon in Economics, 1981年： 罗杰斯佩尔 生理心理学家，对左右脑功能作了解释, 2002年： Daniel Kahneman uncertainty in Economics, 丹尼尔的主要贡献： 关于不确定情形下的决策。 人的判断会因为依照“倾向于观测小样本”形成的小数法则行事，因为对于容易接触到的信息的熟悉和对主观概率准确性的偏信，导致决策行为系统性地偏离了基本的概率论和标准经济理论所预测的结果。 脑科学 认识脑 (Understanding the brain) 揭示脑功能的本质 保护脑 (Protecting the brain) 预防和治疗脑的疾病 创造脑 (Creating the brain) 创造具备人恼特点的智能计算机 脑科学研究的切入点 从脑的生物化学层次和神经构造层次研究。认知活动可能对应着一定的生理上的化学、电学的变化。但是目前生命科学还不能在思维活动与亚细胞的化学、电学层次的活动建立确切的关系。如：一个概念如何以生物学形式存储，它与其它概念发生联系的生物学过程是什么。也不能决定什么样的神经构造可以决定着哪些认知模式的发生。 脑科学研究趋势 把对神经活动的认识推向细胞和分子水平 强调从多层次来研究脑的整合功能,包括:恼如何感知、如何思维、如何理解语言、如何产生情感等。 脑的复杂性体现在它是由太个数量级的神经元和千太个数量级的突接触联结的信息处理和决策系统。 对《还原论》的质疑 如同我们不能从最基础的硅芯片的活动来推测计算机网络上电子邮件的行为一样，我们不可能从分析单个离子、神经元、突触的性质去理解人们欣赏落日美景的感受。因此，我们怎么能够设想从分析单个器官、细胞、基因、蛋白质分子的性质和神经传导就能够推断人脑的认知和思维活动呢？系统论关于系统整体特征不是由低层元素加和而成的原理对还原论提出质疑。 脑科学与人工智能 尽管“脑科学十年计划”对意识的本质仍然是一个未解之谜，尽管正在执行的“行为科学十年计划”仍然想通过生命科学研究发明出“读心机”、“记忆丸”、“聪明丸”等，但这不能阻止我们用机器去模拟人的智能的努力。 人工智能研究中的3个追求 计算机下棋 倒立摆控制 机器人足球赛 和计算机下围棋，会如何？ 象棋有明确的最终目标状态；围棋没有。 电脑象棋可以从一个目标状态不断有哪些信誉好的足球投注网站最合理的走法（推理）达到下一个目标状态；围棋没有。 电脑象棋可以有目的地向着某一目标状态不断有哪些信誉好的足球投注网站最合理的走法（推理）；围棋没有。 围棋想围住对方，在某个状态下应对的步骤比象棋要多得多，更注重形象思维，更大局观。 没有哪门学科比人工智能和哲学的联系更紧密 人工智能的基础理论和本体论都归结到一个基本问题：概念化、常识、知识的知识。 这个世界到底是确定的？还是不确定的？ 爱因斯坦：在宇宙中，上帝不会和我们掷色子。 玻尔：我们不能决定上帝该做什么 我们问：上帝在哪里 人的模式识别能力从整体特征开始？是还原论还是整体论？ 二、 21世纪人工智能研究的一个新方 向：不确定性人工智能 Artificial Intelligence with Uncertainty Uncertainty in Artificial Intelligence 不确定性： 随机性 模糊性 不完全性 不稳定性 不一致性 确定性和不确定性 精确数学是描述确定性规律的； 概率论是揭示随机现象的统计规律性，是对精确数学的突破，但不排斥概率统计模型可能转化为精确数学模型去处理； 模糊集和