亦可-亦非


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机器智能 14. 机器智能的底层边界-感知外部世界 (转)

(2023-02-13 13:01:09) 下一个

机器智能的底层边界 - 感知外部世界

从上一篇的说明来看机器智能应该是完全可以实现的了。事实上如果按通过图灵测试为标准的话,这一点确实基本已经做到了。随着人工智能这几年的蓬勃发展,在更多的领域有更多更让人惊艳的机器智能的诞生也是不足为奇的。但这是否意味着机器已经可以获得所有的智能呢?其实问题并不是那么简单,这是因为正如大家知道的,智能活动机制是层次型的,在这个层次模型的两端,也就是在底端与顶端其实都有边界,这两个边界也就决定了智能活动的边界,这两个边界不打破,那么智能活动只能在这两个边界之间运作。对于机器而言也是如此,如果这两个边界机器不能自己打破的话,那么机器智能只能在人类给它划定的信息区间中运作了。

本篇先来介绍机器智能的底层边界。我们再来回忆一下智能活动的最底端条件反射的机理,所谓条件反射是将感觉器官接受到的外界信息通过抉择转换成概念。那它的边界是什么呢?其实就是我们感觉器官接受外界信息,并将外部世界的信息转换成在神经网络中奔流的电位。我们的感觉器官能接受怎样的信息,也就决定了人类能处理怎样的信息。例如:我们人无法依靠自己的器官看到红外线,听不到超声波,感觉不到暗物质的。我们曾在很长一段时间里,对这部分领域毫无所知,直到近代人类通过科学猜测出这些信息可能存在,最终我们还是通过发明仪器来帮助人类捕捉到红外线、超声波,此后才终于打开了人类对它们的认识,但遗憾的是至今为止我们还没有捕捉到暗物质,我们对暗物质的了解还几乎是一无所知。这在很大程度上影响了我们对世界的观测与理解(例如,量子纠缠等),而造成这种情况发生的原因,主要就是受我们感知能力的限制。之前说明什么是新知时,得出过结论新知只能通过实践去捕捉,去感悟,但如果我们的感知器官无法感知得到相关领域的信息,那么我们就无法在该领域开展实践,更无法获得该领域的新知了。

对于机器来讲,也同样如此,它要获得信息、理解世界也存在着感知世界的边界问题。在目前阶段,这个边界完全是由我们人类来替它解决的,也就是说,机器智能在这方面还是受到约束,存在障碍的。没有人的帮助,它是无法感知外界的信息。现在机器处理的信息其实都是我们人类“喂”给它的信息,没有人类将外界信息进行数模转化,然后喂(输入)给机器,机器还是无法获得外界的信息。有人会问机器不是也能拍照,获得外界的光影信息吗?殊不知“拍照”这一将自然世界中的光影信息转化为机器能理解接受的RGB信息过程,完全是由人类发明的数码相机(传感器)来完成,并传输给机器的,机器并不能自主地完成这样的设计来主动地获得外界的光影信息,现在计算机的所谓视觉识别,其实是在传感器获得的外界光影的RGB信息数据中进行模式匹配,本质上是对人类输入(喂食)给它的信息进行处理。

到目前为止,我们还没看到有任何方法让机器能自主地制造出相应的传感器(机器的感知器官)来自己捕获我们人类还未知的信息,而只要这一步还没有实现,那么机器还是只能在我们人类给它的信息范围内进行信息处理,而无法获得除此之外的任何新知。至于未来这个边界能否被打破。还有待有识之士的进一步研究与探索。

篇外:
大家是否还发现,有关计算机视觉、听觉的应用已经非常成熟与普及,达到了实用化的水准了,但是计算机嗅觉、味觉的应用几乎没有。其实问题的根源就是出在我们人类还没有能将嗅觉、味觉这两方面的感知用形式化的方法描述出来,“喂”给计算机,计算机就被挡在了这一些领域的信息处理之外了。而我们人类对光的了解已经足够地深入,已经能开发制造出将光影转换成机器能接受处理的RGB信号的传感器,离开了对光影感知的传感器,机器视觉就无从谈起,而这正是机器智能的边界与瓶颈。

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