人工智能进一步发展的基础

人工智能进一步发展的基础

——哲学的数学形式化

崔兴好

本文用数学的语言重构哲学，拟用计算机语言实现原型机。

一、普遍联系

世界是普遍联系的，是朴素的哲学观点，更是现代系统学的观点。不只系统的全局可心影响局部，系统的局部同样可以影响全局。所谓的一着不慎满盘皆输就是这个道理。

总可以找到某个函数R=R（某事物A，它事物B），来表征A与B之间的关系。

事物是普遍的联系，但当前的人工智能仅仅是某一部分功能结构的抽象，故它不可能是真正的“强”智能。但人工智能在抽象的这部分功能结构上，完全可以比人类表现得强，故它不可能是真正的“弱”。

二、永恒发展

s(t+1)=f(s(t))。事物当前的状态，是以前状态的函数；事物未来的状态，是当前状态的函数。

时间不会倒流，哪怕爱因斯坦乘光旅行，他也依旧命归黄泉。人生没有后悔药，要想人生无悔，只有充分利用当下的时间，别无它法。

但事物的状态每时每刻都在变化，不可能完全记录下来，只能间断地记录某些时刻的状态。而在瞬息万变的情况下，人工智能只能摘要记录难免挂一漏万，故也不可能做到完全的“强”。

在某些非连续或有限个临界点的情况下，人工智能确实可以抓住本质状态，舍弃其它不必要的状态，在功能效果上表现惊人。故它也不可能完全的“弱”。

三、对立统一

阴阳中或黑白灰，对任一事物的描述总可以执其两端而取其中。这也体现了二分法的妙处。

对函数y=f(x)，x的定义域就是区间两端之间的中。y的值域就是两端（极大极小值）之间的中。

现在，人工智能的强弱之辩，一强一弱很可能就是两端，而中就在其间。人工智能的强在于强大的计算能力，但其模式固定——受人们程序的制约。人们的程序制约是人工智能的弱，却恰恰是人类的强。所以，人工智能是强是弱，关键看人类如何利用它。如果人们可以发现人类的学习本质，进而创造学习模型，并把这种学习模型设计到计算机中，则人工智能就是强智能。反之，就是弱智能。而在人工智能真正表现的强弱，关键在于我们如何充分利用现有的人工智能，取决于我们人，而非人工智能本身。

过去，光的波粒之争，就是两端，而波粒二象性就是在其间的中。

对立统一的思想，或者说，哲学的思想，最终是寻找世界的最简规律为我所用。虽然我们探索至今仍未明白这个规律到底是什么，但我们早就给它起了个名——道。当然，不同的学派会有不同的叫法，但这并没有实质上的影响。

世界的万事万物，都可以用对立统一来表示，但并不是所有时刻，对立统一都是有效的。只有为人们所深刻认识并掌握了的对立统一才有助于人们自觉不自觉地认识或改造世界。现有的认识成果——阴阳中或黑白灰未必能对其它事物的认识有什么帮助。

于是，我们需要构造新的概念、理论、模型来加以阐释新的对立统一——这一步骤，我们可称之为离。这整个的过程，我们可以称之为正->反->合->离，如此循环往复。正反合离四步骤，本身即是对立统一关系的最佳体现。

比如，我国的历史上，先后出现了阴阳、五行、八卦、太极等各种学说，以发展理论，解释现象，预测未来，指导生活。人类科学发展史上，先后出现了元素说、原子说、标准模型说等学说，来解释物质的组成、物质的运动、宇宙的演变等。这些是都是对立统一关系的体现，都是正反合离的体现。

以后人工智能的发展方向就是皮亚杰所提出的那样：同化、顺应、图式。现有的模型可以解决，那人工智能就表现出强作用，同化了此事物。如果现有的模型不可以解决，则改造旧模型或创造新模型，来解决此问题，解决之后，把新旧模型调整成新的更强大的模型。如此循环往复，以至于无穷。

原型机的关键是如何让它自动识别自己可否解决已有问题。而，这又涉及到了模式识别、图像识别、自然语言理解等种种领域。