Java读源码之Netty深入剖析

2022-05-03 11:18:17 xudabang

杨立昆是当今世界顶尖的人工智能专家,为他的新书作序,颇具挑战性。好在众多专家已在人工智能领域探索了近70年,本序希望通过反思已走过路径的合理性及局限性,探索人工智能的未来发展方向,从而对本书略做补充。

先谈一下对智能的看法。智能是系统通过获取和加工信息而获得的能力。智能系统的重要特征是能够从无序到有序(熵减)、从简单到复杂演化(进化)的。生命系统是智能系统,也是物理系统;既具有熵减的智能特征,也遵守熵增在内的物理规律。人工智能是智能系统,也是通过获取和加工信息而获得智能,只是智能载体从有机体扩展到一般性的机器。

就像人可以分为精神和肉体两个层次(当然这两个层次从根本上密不可分),机器智能也可以分为载体(具有特定结构的机器)和智能(作为一种现象的功能)两个层次,两个层次同样重要。因此,我偏好用机器智能这个概念替代人工智能。

与机器智能相比,人工智能这个概念的重心在智能。“人工”二字高高在上的特权感主导了人工智能研究的前半叶,集中体现为符号主义。符号主义主张(由人)将智能形式化为符号、知识、规则和算法,认为符号是智能的基本元素,智能是符号的表征和运算过程。符号主义的思想起源是数理逻辑、心理学和认知科学,并随着计算机的发明而步入实践。符号主义有过辉煌,但不能从根本上解决智能问题,一个重要原因是“纸上得来终觉浅”:人类抽象出的符号,源头是身体对物理世界的感知,人类能够通过符号进行交流,是因为人类拥有类似的身体。计算机只处理符号,就不可能有类人感知和类人智能,人类可意会而不能言传的“潜智能”,不必或不能形式化为符号,更是计算机不能触及的。要实现类人乃至超人智能,就不能仅仅依靠计算机。






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