个人资料
文章分类
归档
正文

通识教育--意识、直觉、科学逻辑和逻辑实证主义的错误

(2023-05-16 20:59:58) 下一个

我准备GRE考试时,看到某词典说intuition基于experience。忘记是哪本词典。

但大部分其它词典对intuition的解释更有神秘主义色彩。如:Immediate cognition without the use of conscious rationonal processes。这种immediate cognition是否跟experience有关,这类解释没有说,但使用了conscious这个在智力研究中极度敏感的词。

这在语义空间中留下了很大的复杂性。人工智能和语言模型能处理这种复杂性吗?

而直觉主义数学和直觉主义逻辑中的直觉,跟上述词典定义,都有些不同。所以,如何改进直觉主义数学和直觉主义逻辑,也更复杂。

要理解直觉主义数学和直觉主义逻辑的问题,当然需要理解逻辑主义、直觉主义、形式主义这三大数学学派的来龙去脉,以及哥德尔不完备定理的隐含意义。哥德尔还批评了逻辑实证主义(Logical positivism or logical empiricism)的错误。

逻辑实证主义的问题,跟科学实验的逻辑性、有效性、规范性密切相关。但大部分知识分子和大部分学者对这些问题毫无意识。

这可是现在通识教育的严重失败和未来通识教育的致命危机,因为逻辑实证主义的错误在人工智能测试中会大概率出现。

理解了这些问题,才能开始着手研究科学逻辑。美国大学虽教逻辑课程,但古典形式逻辑并不适用于自然语言。各种数学逻辑或哲学逻辑,也各有严重缺陷。所以需要研究更好的科学逻辑和科学革命理论。

科学革命跟意识、直觉、逻辑又有什么关系?

现在Artificial General Intelligence(AGI)的炒作越来越离谱,是因为缺乏人工智能技术的规范实验和测试。这也是通识教育的问题。

七年前我就警告过计算机围棋仍有问题。最近有业余棋手可稳定战胜高水准计算机围棋。但缺乏规范的实验和实验环境,问题和真相仍会被忽视或掩盖,特别是AlphaGo Zero的without human knowledge技术框架下。

各种语言模型暴露出很多错误。信息本质上是真假混杂、对错难辨。形式化逻辑有本质缺陷。科学逻辑是人类逻辑,需要回归区分真假、明辨对错的正道。

人工智能和语言模型也首先要测试普通语义的准确性和逻辑性。没有这种准确性和逻辑性,谈论伦理和司法会颠倒是非、指鹿为马。

即使在特定领域,用跟人类测试相同的方法测试人工智能,也会产生误导,因为人工智能缺乏人类特有智力。作为信息检索仅能给人类提供参考。而人类需要更好的洞察力和判断力来处理人工智能的种种问题,需要智力新科学及其相关教育。

研究语言模型的准确性,需要研究诡辩、逻辑、玄学的起源和本质,以及熵定律趋势的影响。研究人类特有智力,需要研究智力的结构、机制和科学逻辑。科学逻辑的有效结构和机制需要拓扑、流形、希尔伯特空间所不具有的复杂性。

智力结构不是全序关系。需要研究语言模型的数学基础Universal Approximation Theorem和word-embedding vector space使用了哪些全序关系,又造成哪些问题?

深度学习、强化学习和其它人工智能方法缺乏人类智力结构的复杂性,所以缺乏思考能力和洞察力,当然没有正确的判断力,各种语言模型也不例外。需要用严谨的科学逻辑设计实验、规范实验环境,并对学习和思考的区别作数学性区分。

社会不fair,很多情况下无可奈何。科学界其实也不fair。不过科学研究需要fair play,这里的fair特指面对自然的诚实和fair。否则文明发展会受自然选择的惩罚。这是文明会出现周期性兴衰的本质原因。我不讨论自然背后有没有上帝。

现在科学革命已近四百年,平等讨论、公正实验的科学方法已开始遭唾弃。社会实际上正走向丛林化。政府和受政府及社会资源支持的大学和研究机构,对此尤其敏感,也负有更大责任。

科学是世俗学术的最后希望。现在还没到洛阳、长安、罗马相继陷落,城头变幻大王旗的丛林时代,还是好好研究一下科学革命、科学逻辑到底是怎么回事。

[ 打印 ]
阅读 ()评论 (12)
评论
ScottGu 回复 悄悄话 Gerard't Hooft教授在试图否定自由意志的文章中使用了logic一类词。我问他到底用了什么逻辑?他当然无法回答。

前面说过古典形式逻辑不适用于自然语言,其它各种数学逻辑、哲学逻辑问题更多。

Gerard't Hooft教授的Free Will in the Theory of Everything一文是用自然语言写的,谈论的是超出物理学的自由意志问题。事实上连物理学也不得不使用自然语言。

所以,他应该了解自己使用的是什么逻辑,是否能适用于自然语言。他大概完全不知道逻辑研究领域中根本没有适用于自然语言的逻辑。这就是一个典型的通识教育问题。

事实上,哥德尔不完备定理意味着人类不得不使用多个世界模型。物理学是incomplete和inconsistant。所以从物理学当然无法推导自由意志不存在。但我也没说自由意志存在。

司法、管理体系及其相关责任概念,隐含自由意志存在假设。轻率否定自由意志,很容易使人放弃责任、接受指鹿为马。现在已有很多迹象。所以这是需要认真研究的重要问题。

物理学自身的严谨是建立在实验基础上。Gerard't Hooft教授对自由意志的结论,却是建立在逻辑推理上,已经超出了物理学参照系的安全区。我以前提醒过物理科学、生命科学、智力科学需要不同的参照系。

如果有读者以为Gerard't Hooft教授在该文中的逻辑很严谨,那是错觉。逻辑的有效性,只有在参照系的安全区内才成立。一旦超出参照系的安全区,看似严谨的逻辑很可能会误导。所以,研究物理科学、生命科学、智力科学不同的参照系,对理解逻辑和智力非常重要。

其实,Gerard't Hooft教授在潜意识中认为科学应该有统一逻辑。这是他提到the Theory of Everything的原因。但哥德尔不完备定理意味着根本不存在这样的人类理论。所以,Gerard't Hooft教授的出发点就错了。

我研究的科学逻辑并不是他想象的那样。科学逻辑会得到一些,也会失去一些。科学逻辑需要服从哥德尔不完备定理。

Gerard't Hooft教授在谈论Free Will的文中一再提到God。他向我解释这没有宗教含义。也许他说的God接近柏拉图的绝对抽象。但柏拉图和笛卡尔都认为人的感知是不准确的。即使绝对抽象存在,人类仍然需要面对感知和理论上的incomplete和inconsistant。

错误感知不但包含视错觉这种动物生理层次的,也有逻辑错觉这种人类特有智力层次的。逻辑错觉的原理和机制更加复杂,后果也更严重。

人类认知经历了自然历史(Historia Naturalis)、自然哲学(Philosophiae Naturalis)、自然科学(scientia naturalis)的发展。

自然哲学需要发展出非常精确的语言和语义,才能设计严格控制条件的科学实验作验证,以此提升成科学。现在人工智能、大数据语言模型和word-embedding vector space缺乏精确语言和语义理解,更缺乏规范实验和科学基础,会对教育和研究形成很大误导和冲击。

GRE考试有对语言和语义的精确分析,但远远不够。其逻辑部分考试尤其缺乏科学深度,缺乏对科学逻辑和科学革命的理解。这在人类面临人工智能技术挑战时,变得很关键。

我非常乐见人工智能和语言模型去挑战GRE考试,以此提醒通识教育和GRE考试需要改进,以适应未来智能时代的需要。人工智能也需要准备面临人类的改进和反击。
ScottGu 回复 悄悄话 回复 'dhyang_wxc' 的评论 :

直觉和想象,允许不精确。上升到自然哲学层次,就应该使用精确语言。自然科学需要设计严格控制条件的实验,要求更精确。

不精确的直觉和想象,没到自然哲学的层次,更没法设计实验验证。如果能设计实验验证,就说明思维已经整理清楚。这是从不精确到精确的门槛和过程。
dhyang_wxc 回复 悄悄话 回复ScottGu,

抱歉。前个留言不是很清楚。这里需一些工具和层次说明,不是一篇文,一段留言能讲清的。:)
dhyang_wxc 回复 悄悄话 回复ScottGu,

呵呵,I wouldn't call it “自然”哲学或“自然”科学。先有真人然后有真知——科学上的直觉和想象不是自然的。直觉和想象不仅使“大”科学家跨过残缺的数据(汤川秀树),而且脱离了语言(当代某大物理学家)——“精确的语言”,严格地讲,不是必要条件,而是提供了方便,常形成障碍,而且从根本上讲从来不存在。

科学史不是“自然”科学的延续,而有一个pivot point,不是threshold。这个pivot point是非科学的。

ScottGu 回复 悄悄话 回复 'dhyang_wxc' 的评论 :

谢谢提起这个重要话题。人类的认知经历了自然历史(Historia Naturalis)、自然哲学(Philosophiae Naturalis)、自然科学(scientia naturalis)的发展。你说的那个前科学、但可以提升为科学的学术,叫自然哲学,不是玄学。

我前面问科学革命为什么在很多地区包括文明古国没有发生,学习科学也延迟几百年?显然玄学不能产生科学,玄学体系甚至连学习科学都困难。

自然哲学需要发展出非常精确的语言和语义,才能设计严格控制条件的科学实验作验证,以此提升成科学。这跟玄学是反其道而行之。玄学体系没有这种潜在可能。现在人工智能、大数据语言模型和word-embedding vector space也不行。

GRE考试有对语言和语义的精确分析,但还不够。其逻辑部分考试尤其缺乏科学深度,需要改进。

自然历史又称博物学。达尔文就是从博物学研究开始,形成哲学性演化理论,经别人验证成为科学。哥白尼研究天体运行的历史轨迹,提出基于哲学和数学的日中说。伽利略形成可以验证的惯性概念;以此可发展出准确的力的概念;牛顿的万有引力定律把天体研究变成科学。
dhyang_wxc 回复 悄悄话 你讲的可以归结为是科学与大自然属于不同的范畴。就像语言模型装不下自然语言一样,科学这个小口袋,装不下自然这个大家伙。科学框架不适用,就需要另一个大一点儿的框架,有取代品才能避免什么都伪装成科学的现象,也避免科学的误用。很多人认为,出了科学,就是玄学,这是简单粗陋的想法。实际上,科学上的大发现,很多是在已有科学框架外,最后经由验证这一敲门砖,才进入科学。而不可重复的那一部分,仍然不能进入科学。这些都是科学与玄学中间的一层的东西。我称之为半开半闭空间。有兴趣的话,可以浏览我的博文。

Hooft显然在出发点就是错的,不值得花时间。
ScottGu 回复 悄悄话 回复 'viBravo5' 的评论 :

基督徒认为只有一个上帝。如果Gerard't Hooft教授是对的,绝对抽象也只有一个。即使不赞成他们,错误的可能仍远比正确多。

胡乱假设,再花大钱快速试错、小心求证,最后大概率竹篮捞水、仍不知道正确答案,连退休金都可能缩水。以前硅谷主要按简单逻辑框架发展。智能时代缺乏有效复杂逻辑,硅谷模式会出大问题。

所以需要研究直觉、洞察力、判断力和科学逻辑来找出正确答案,库恩的科学革命理论到底对不对?对此理解不准确,就无法构造有效、严谨的科学逻辑。

现在世界已接近地球村,差异在减小。世界更扁平,金字塔尖会进一步下沉。海洋法系向何处去,怎么应对诡辩、现代玄学、指鹿为马?

如果古代中文是问题根源,蔡元培和新文化运动的影响就至关重要。但这个问题还是多研究,不要草率下结论。

随便说一下:胡适不喜欢《红楼梦》,但赞赏《水浒传》。水浒模式是否更接近创业模式?反正我常受威胁。
viBravo5 回复 悄悄话 科学没有在文明古国中国发生,语言至少是一个关键因素。
就象计算机语言有很多种,适用不同的用途,象形文字中文语言不适合抽象思维。
ScottGu 回复 悄悄话 回复 'viBravo5' 的评论 :

除了遗传和经验,有没有其他智力结构和机制参与直觉的形成?拉马努金、佩雷尔曼的直觉和跳跃思维,跟数学有关;跟逻辑有没有关系?如果有,是什么关系?

科学直觉更加复杂。科学革命为什么在很多地区包括文明古国没有发生,学习科学也延迟几百年?
viBravo5 回复 悄悄话 可能人的直觉after all也是来自人的经验许多代遗传演化
ScottGu 回复 悄悄话 回复 'viBravo5' 的评论 :

人工智能业界利用深度学习研发计算机围棋时,不少人认为这种计算机围棋有直觉的力量,也确实远远胜过以前基于简单逻辑或概率统计方法的计算机围棋。

深度学习其实是一种特殊的经验方法。如果直觉有不同于经验的成分,人工智能和现在走红的大数据语言模型该怎么理解人类直觉?

科学逻辑应该怎样胜过简单逻辑、概率统计、深度学习等等方法?
viBravo5 回复 悄悄话 intuition 是 "a pirior",不是 experience,康德早就解释过了.
登录后才可评论.