《智慧的疆界 从图灵机到人工智能》读书笔记⑤
文摘
2024-10-26 19:20
泰国
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When God calculates and exercises his thought, theworld is created.——戈特弗里德·莱布尼茨(Gottfried Leibniz) 本章介绍了诺伯特·维纳（Norbert Wiener，1894年 - 1964年）的生平及贡献，其美国数学家，控制论的创始人，其工作横跨多个学科，对现代计算机、工程控制系统以及人工智能的发展产生了深远影响。 维纳出生于美国密苏里州的哥伦比亚市。他是一位神童，极早展现出卓越的数学天赋。在14岁时，他获得了哈佛大学的学士学位，20岁便获得哈佛大学哲学博士学位，之后继续在欧洲（包括剑桥大学和哥廷根大学）从事学术研究，接触了当时众多杰出的科学家。 维纳大部分职业生涯在麻省理工学院（MIT）度过，他成为该院一名教授，主要从事数学、工程和哲学的跨学科研究。二战期间，他从事研究麻省理工学院与军事相关的电子和弹道学难题，这也促使他朝通信和控制理论进行深入研究。 1948年，维纳发表了《控制论：关于在动物和机器中控制与通信的科学》，该书被视为控制论的奠基性作品。 控制论是一门研究控制和通信在生物体和机器中如何实现的科学。它引入了反馈机制、信息理论及系统论的概念，推动了后来的自动控制和计算机科学的发展。 维纳的工作不仅影响了自动化和控制领域，还在神经网络、人工智能和社会系统分析中发挥了重要作用。 在他晚年的研究中，维纳关注于社会伦理，尤其是科技对社会的影响，他极力推进跨学科的合作。 维纳的控制论思想对后来的信息科学、系统论及人工智能的萌芽起到了重要的影响作用，他被誉为“信息时代之父”。1. 反馈控制的应用：人工智能系统，尤其是在自适应控制和机器人领域，广泛采用反馈控制机制。通过实时反馈修正行为或路径，人工智能系统能够更加精准和灵活地操作。2. 神经网络的发展：维纳的工作对早期神经网络研究产生了影响，尤其是在自适应学习模型和信号处理上，为连接主义学派提供了理论支持。3. 信息理论的基础：信息处理和通信理论中的许多概念，如熵和信息传输效率，被用于理解和开发AI算法，特别是在自然语言处理和机器学习领域。4. 自适应与学习系统：控制论中关于自适应系统的概念影响了AI中的自学习系统，比如强化学习，这种学习机制允许智能体通过环境反馈不断优化其行为。5. 机器人学：在机器人控制和行为系统设计中，控制论的方法论提供了基础思维框架，特别是涉及机器感知、环境交互和行动规划的方面。6. 跨学科思维：维纳倡导的跨学科方法推动了AI研究的多元化和复杂性，促使研究者从多个角度探索智能的实现，包括生理学、心理学以及社会学等领域。 在当前信息技术飞速发展的时代，人工智能正处于一个至关重要的节点。人工智能的三大学派逐渐面临各自领域内难以突破的瓶颈。 符号主义这个学派就像个充满学术腔的书呆子，总以为用逻辑和规则就能解决世界上所有的问题，仿佛生活是一本待解的数学卷子。结果这个书呆子发现，这个世界比想象中的复杂多了，无法用单纯的定理去形容。就像是用谜一样的微积分公式去解析浪漫的李白诗句，怎一个“尴尬”了得！ 连接主义这个学派有点像一个无忧无虑的艺术家，迷恋于神经网络的美丽，却没法真正地理解本质。他们总是说：“数据多多益善，参数量大还不够，要有超多层的网络，那样才能模拟出一个像人一样聪明的家伙来。” 然后，他们的小模型就像一幅未完成的草稿涂涂改改，调整无数次的权重，还是一个“数据堆积如山，结果徒劳无功”。 行为主义仿佛是个有点懒散的生活哲学家。他们相信，只要模拟生物的行为，就能创造出一个像人一样灵活的机器。简直就是“生活就要向前看，管它前方是泥潭还是天堂”，然而现实却是，绕了好多弯，结果找不到昨天的我，还不小心跌进数据的深渊。 随着人工智能应用场景的日益复杂，仅依靠某一单一学派的理论与方法已难以满足现代智能系统的多样化需求。将三大学派的方法糅合起来，取长补短、共同运用，已成为人工智能未来发展的关键趋势。正如让·雅克·卢梭所言：“团结就是力量”。在人工智能领域，只有通过各大学派之间的团结与合作，才能够突破现有技术的瓶颈，开辟一条更加广阔的智能发展道路。这不仅是一种未来趋势，更是通向人工智能革命性突破的可行之路。在追求更加智能、更加人性化的技术应用的过程中，各学派携手共进，将共同推动人工智能进入崭新的时代。![]()
