触及通用人工智能天花板的三个小问题

学术   2024-11-20 12:07   北京  
一、人类的谋算(算计)可以用多项式求解得出吗?

人类的谋算(算计)通常是非常复杂的,涉及到大量的因素和变量,往往不容易简单地用数学模型来描述。尤其是涉及人类行为、情感和社会因素的决策,更是难以简化为数学问题。


虽然有些决策问题可以通过一些简单的数学模型来近似求解,但是考虑到人类的行为常常是非理性的,而且受到文化、历史、心理等多方面因素的影响,因此用多项式求解这类问题是相当困难的。


在实际应用中,通常会采用统计分析、机器学习等方法来尝试理解和预测人类的行为和决策,但即使如此,也很难完全准确地模拟人类的复杂思维和行为模式。


二、人类的谋算(算计)与计算是可逆的吗?

人类的谋算和计算并不是完全可逆的。尽管人类在进行谋算和计算时可以考虑各种因素并做出相对准确的预测,但由于现实世界的复杂性和不确定性,无法预测出所有可能的结果。


谋算通常涉及更多的主观因素,包括情感、价值观和个人经验等,这些因素可能会影响决策和结果。而计算更加依赖于客观的输入和算法,其结果可以通过逻辑推理和数学运算得出。


然而,即使在计算中,也存在一些不可逆的因素,例如计算机硬件的故障,输入数据的错误或不完整性以及算法的局限性等。这些因素可能导致计算结果的不准确或不完整。


概括而言,人类的谋算(算计)和计算在一定程度上是可逆的,但由于各种因素的干扰和不确定性,无法保证完全准确和可逆。


三、机器智能能够产生谋算(算计)吗?

机器智能能够在特定条件下进行“谋算(算计)”,例如使用算法分析和预测数据、制定决策或执行特定任务,在国际象棋、围棋、蛋白质结构分析等方面超过人类。但是,机器智能的谋算能力受限于其程序和算法,无法完全模拟人类的思维和决策过程。在进行谋算时,机器智能还需要依赖于大量的数据和输入,无法像人类一样具有小样本直觉、情感和创造性。因此,机器智能的谋算能力与人类的谋算能力仍存在一定的差距。

目前来说,机器智能还不能完全产生通用智能。尽管人工智能技术、数学、物理学、心理学等领域正在不断发展并取得重大进展,但目前的机器智能仍然存在较大的局限性。目前的机器智能依赖于大量的数据统计和规则模块来执行特定任务,而且通常只能在特定领域或任务中表现出较好的表现。要达到真正的通用智能,机器智能需要更多的创新和发展,以实现更深层次的学习和理解能力,如新的数学、新的物理学、新的信息论、新的控制论、新的系统论、新的协同论、新的科学技术、新的复杂论……因此,虽然机器智能已经在许多领域展现出了惊人的潜力,但要实现真正的通用智能还需要更多的研究和创新,更远的路要走……

人机与认知实验室
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