智能科学技术导论-周乐昌-第13讲展望.docx

第13讲展望导语面对智能科学技术众多成就和美好的前景，或者读者会提出一个尖锐的问题，那就是机器的心智水平能不能达到、甚至超过人类的水平呢？换句话讲，我们能不能完全仿造人脑呢？课程在最后这一讲展望之中就是首先来讨论这一基本问题的，然后在此基础上来憧憬智能科学技术未来的发展趋势为此让我们首先给出有关逻辑计算局限性的一些经典理论，以便我们的讨论有一个基点第13.1节机器困境公元一九三一年是一个具有划时代意义的年份，正是在这一年，伟大的奥地利逻辑学家库尔特·哥德尔发表了题为《ＰＭ及有关系统中的形式不可判定命题》的论文在这篇论文中，哥德尔用严密的数学论证方法，指出了任意足够强大的一致性逻辑系统（强大到足以描述初等数论中的全部命题），一定是不完备的，即起码有一个命题在该逻辑系统中既不为真又不为假（存在着不能证明的命题）；反之，如果一个逻辑统要避免这样的不完备的结局，那么其又肯定是描述能力有限的或不一致的（即这一逻辑系统能够导致自相矛盾）更有甚者，一个逻辑系统是不是一致的、是不是完备的这一问题本身，对于这一逻辑系统而言也是不能证明的这意味着什么？这意味着，根据哥德尔定理，逻辑系统不再是无所不能了，其存在着致命的局限性，除非你放弃是非分别，否则靠逻辑的手段是无法企及完美至善的事物。

于是哥德尔定理彻底动摇了作为理想和权威的逻辑思维的基础，其结果是震撼人心的因为正是哥德尔定理，抽掉了一切理性思维活动完备性的支点，逻辑思维的局限性亦暴露无遗是的，由于直接受到哥德尔定理的影响，1936年，英国年轻的数学家阿兰·图灵提出了一种被人们称为图灵机的理论计算机模型，就是为了寻找计算机器的极限能力的如图所示，图灵机由控制器、存储带和读写头组成控制器代表图灵机所处的状态，图灵机在不同的状态下采取不同的操作，用来驱动存储带左右移动和控制读写头的操作存储带则是一条可向两端无限延伸的带子，带上分成一个个方格，每一方格可以存储规定字符表中的一个字符，也可保持空白读写头主要对存储带进行扫描，每次读出或写入一个字符读写头正描准的格子中字符，称为当前字符当前字符与当前状态一起决定着图灵机的一步计算，使得图灵机进入一个新状态，相应地带子或不动或左移一格或右移一格，以及当前字符或不变或改写为新字符或清空都也发生变化如果把一开始带上的字符串看作为输入数据，那么经过一系列的计算步操作后，当图灵机处于终止状态时带上的字符串就是输出结果于是，对于给定的图灵机（规定了初始状态和终止状态在内的所有状态及其变换和操作规则）就对应地规定了该图灵机的计算功能。

因此我们也称图灵机定义了一种计算函数，不同的图灵机完成不同的计算功能，也就对应了不同的计算函数进一步，图灵证实存在着这样的图灵机，其可以模拟实现任意给定图灵机的功能，这便是通用图灵机的概念现有理论表明，任何计算装置，包括理论模型和实际机器，其计算能力均不大于图灵机的计算能力如果我们规定带上的符号仅由“ ０” 和“１” 两种数字组成并约定ｎ＋１个“１”连写表示自然数ｎ，而用“０” （不管连写几次均作为一个看待）来作为数与数之间的间隔符，那么同样可以证明任何计算装置的计算能力均不大于这种自然数上的图灵机也就是说，任意一个可计算的问题，使用编码方法，都可以对应为相应的一个自然数上的图灵机阿兰·图灵那么是不是所有的问题都是图灵机可计算解决的呢？根据上述说明，这个问题可以归结为是不是所有的自然数函数都是可计算函数呢？也就是说存在不存在图灵机不能计算的自然数函数呢？回答是肯定的，因为确实存在着图灵机不可计算的自然数函数如果设f i（x）为所有自然数可计算函数，那么通过g(x)=fx′ (x)+1导出悖论，就可以证明存在不可计算函数不仅如此，实际上从理论上讲，几乎处处都有不可计算（不可判定）问题，就拿数论命题的可判定性来说，就存在着不可数的不可判定命题，而可判定命题则是可数。

打个比方说，如果可计算（可判定）问题看作有整数集那么大，那么不可计算（不可判定）问题就有实数集那么大，其差距之大，不言而喻比较著名的不可计算问题有图灵停机问题、刁番图方程解的问题、铺地砖问题等因此，图灵机及其存在着不可计算问题是具有普适性意义的不仅如此，我们还知道问题不可判定性本身也是不可判定的现在我们还想补充告诉读者的是，要想让计算机解决问题，还必须首先将该问题表述为图灵机（计算机）能处理的形式，比如说用０，１符号来给问题进行编码，这时我们还会遇到一个对问题进行形式化描述的问题由于这一问题本身（任意问题可不可形式化描述）又是一个不可计算问题因此问题能不能形式化与形式化的问题可不可计算一起，就成为计算机器能力极限的双重限制除了计算机器能力极限的双重限制外，我们还知道机器的任何计算有效性又是建立在逻辑一致性之上的，而哥德尔定理却指出，一致性要求势必会以丧失完备性为代价，从而机器的计算能力注定将是有局限性的这种局限性首先体现在机器无法处理普遍存在的各种不合逻辑的悖论之中于是，面对充满矛盾的世界，机器就显得苍白无力了的确，悖论是无处不在的，只要你以逻辑一致性看待问题，那么当问题变得足够复杂或完备时，就难免出现悖论。

小时候我们听说的那些“说谎者悖论” 、“理发师的悖论”、“ 芝诺龟兔赛跑悖论” 等也都是缺乏逻辑一致性的其实即使在严密的数学中，如果过份追求完备性的话，也同样无法避免悖论比如象定义“所有集合的集合”、“所有不是自己的元素的集合所组成的集合” （罗素悖论）以及“不能够由少于二十二个字而命名的最小的自然数”等都能引起悖论通常悖论大多是由自谓性和全称性引起的，或者更严格地说，如果在概念分别的基础上，又涉及了无限全称或自谓自指，那么就往往能够引发悖论上面“所有集合的集合”是无限全称引起悖论的例子，而罗素悖论则既有无限全称，又有自谓自指因素自举性悖论示意图就无限全称引发悖论来说，由于众所周知的追求完备数学理论的要求，其根源便在于数学家们提出的实无穷连续统假设，并因此也播下了无限可分性悖论的种子芝诺的龟兔赛跑悖论、庄子的“一尺之棰[chuí]，日取其半，万世不竭”悖论以及我国古代惠施十事和论辩二十一事中的大部分悖论等都是建立在时空连续性、无限可分性之上的而这一切却未必是客观世界的真实图景，因为宇宙在亚原子层次上就具有不可分割的性质这样一来，实无穷和连续统假设便没有了现实基础，尽管其在完备数学理论体系上是一个十分重要的数学概念。

很明显，无穷是我们逻辑思维局限性的一个反映实际上，按照量子概念，世界是一个统一的、不可分割的整体，不是能够靠逻辑概念分别的方法所能掌握比起无限全称引发的悖论而言，自谓性引发的悖论更为本质地反映出逻辑思维所固的局限性实际上哥德尔定理、图灵停机不可判定的证明，都是通过揭示这种自谓性得到肯定的一般而言，当一个逻辑形式系统拥有了自指自谓能力，那么其势必会导致不一致性，这实际上也就是哥德尔定理的精髓所在最简捷典型的自指性悖论无过于“本句子是假的” 这一悖论了如果你顽固站在“ 非此既彼” 逻辑思维立场上，那么你永远也不可能推出该命题是真是假实际上，利用自指能力，我们甚至可以推导出更为荒谬的结果：设我们允许“本句子蕴涵Ａ命题 ”这种自指命题，如果记这一命题为Ｂ，那么Ｂ又可写成Ｂ→Ａ，于是通过证明，我们总可以证明Ａ命题为真而不管Ａ实际指的是什么陈述，于是这样在这种具有自指能力的逻辑系统中，一切命题均为真，从而必然导致该逻辑系统变得毫无意义（注意，“一切匀为真 ”与“不一致性” 互为可推导）有时自谓性悖论会采用互指的表现形式，并往往导致一种相互缠结现象例如象：下面的句子是假的上面的句子是真的与“本句子是假的”有异曲同工之妙，你根本就弄不清这对句子的真真假假。

古代有一个称为“鳄鱼难局”的悖论就是一种典型的相互缠结悖论该悖论说的是一条鳄鱼偷了一个孩子，鳄鱼允许把孩子还给他的父亲，条件是只要该位父亲能够猜对鳄鱼是否将会把孩子归还现在假设这位父亲猜说鳄鱼不还孩子，那么鳄鱼该怎么办呢？相互缠结式悖论是典型的二难问题，不管你如何用逻辑推导，两种选择总是纠缠在一起而无法分开有趣的是，这种貌似荒唐的悖论，却有着坚实的现实基础作后盾呢比如在生命现象中ＤＮＡ和蛋白质的相互关系问题、支配微观物理世界中的并协原理、意识现象中的心物互依问题等等都无不体现了这种境况主观上的悖论效果不但影响着对主观本身的观察，使这种观察结果的可信性陷于悖论的“泥潭” ；而且由于对客观的观察也同样有赖于主观经验，因此这种悖论效果同样可以扩散到主观对客观事物的观察把握之中，这就是所谓休谟提出的归纳悖论问题，即由经验而得来的一切结论的基础何在的问题换句话说，人们理性思维所推崇的归纳法是有效的吗？注意，由于用来论证归纳法有效性的推论本身也是建筑在经验之上的一个归纳推论，因此休谟问题便构成了一个真正的悖论德国哲学家康德在《纯粹理性批判》中提到两个互相排斥但同样是可论证的命题悖论（二律背反）时指出，当理性思维企图对自在之物有所认识时，就势必要陷入难以自解的矛盾之中。

现在我们明白，这是因为对理想化整体理解的追求的代价往往是导致不一致性的根源对于足够强大的理论体系，要么追求完备性而容纳矛盾冲突；要么追求一致性而放弃完备性，除此别无选择科学选择了一致性（逻辑机器也然），于是面对众多悖论现象而一筹莫展；艺术和宗教选择了完备性，因此也就处处表现和超越了矛盾和冲突总之， 这个世界完全超出理性逻辑思维把握的范围，因此任何否定超验和情感直觉的机器注定是不可能真正产生属于心灵属性的东西的这一结论也可以通过普特南提出的“钵中之脑 ”思想实验来说明钵中之脑思想实验第13.2节智能哲学面对逻辑计算的局限性，人类的心智活动到底能不能归结为计算过程呢？显然对这一问题的回答，不仅在于我们对人类心脑机制本身的了解程度，也在于我们是如何理解计算这一尚无严格定义的事物的但在这一节中，我们仅讨论基于逻辑计算（即把计算定格在丘奇- 图灵论题的意义上）人类的心智能不能归结为计算的回答而在下一节中，我们再突破这一局限性，讨论更广泛意义的心智计算问题基于逻辑计算的心智实现，有一种观点的回答是肯定的，强调我们的心智活动不过是一种信息加工过程，因此从根本上讲，随着技术的发展，完全是能够用逻辑计算方法来实现的。

特别是如果计算便意味着表象和算法，因此只要心智内容可以用形式化语言来描写，而心智过程可以用形式化算法来描述，那么就可以将心智活动归结为计算的也许问题要比想象的要稍微复杂一点，对心智内容需要用一种以上的形式化语言或类似符号系统来描写，而心智活动的不同部分也需要以不用媒介进行计算，但这不是实质性根据这样的观点，包括意识在内的心智是可以看作是一种计算模型，有一套程序或一组规则，类似于控制机器的规则来支配其活动特别是从微观上讲，你可以将心与脑的关系类比到软硬件关系之上，而更为序列式的操作系统运算， 可以像意识活动一样， 对所有“ 感觉”、“认知”及“运动”进程进行全局控制这样如果机器的硬件具有神经物质一样的运转机制的话，那么就没有理由说，机器的软件就一定不能具有心智和意识的功能特别是，鉴于神经细胞种数、个数以及连接方式、电脉冲通信方式等均为有限，其原理就类似于组合有限的电位脉冲反应这就意味着，可以用形式化符号系统来对大脑神经系统进行编码刻画，不仅给出大脑状态的形式描写，也给出大脑状态变化的形式描述于是假若我们能够造出在量级上与神经系统一样复杂的机器，那么凭什么说，大脑能够具备的功能，机器就不能够具备呢？实际上，从某种角度上讲，我们所有关于描述或形容人的心理状态的言辞都不过是在区分脑活动中出现的不同神经网络模式状态。

而1012个神经元及其联接构成的神经回路的稳定状态数，也就远非是我们的语言所能描述殆尽，所以才会有“不可言说” 的情况，才会有那么多难以言表的情感体验、才会有含糊不清的意义涌现、才会有似乎是顿悟的创造性思维以及才会意识到我们似乎具有意识的自我体验等但这一切都毫无例外地源于规模无比的神经元集群活动结果。