模拟智能的整体思路

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导读:一、自编程序 [color=#0000FF]1、自编程序的基本要点。   下面我们看一看现在所有人工智能程序整体的不足:它们是采用由研究人员分析人类智能的特点,然后把这些特点模型化、算法化,有时还采用一些数学理论进行处理,最后编成程序。一旦程序编成,系统就会按程序固定的方式进行智能处理工作。既不灵活又受编程人员对智能认识的限制。   而人类智能是灵活的,它可以随情况的变化想出新的处理方式来。先不考虑这个“想出”的来源,就是这种现象也表明人类智能不是按某些固定的方式进行操作的。我们首先要由此开

一、自编程序


1、自编程序的基本要点。

下面我们看一看现在所有人工智能程序整体的不足:它们是采用由研究人员分析人类智能的特点,然后把这些特点模型化、算法化,有时还采用一些数学理论进行处理,最后编成程序。一旦程序编成,系统就会按程序固定的方式进行智能处理工作。既不灵活又受编程人员对智能认识的限制。

而人类智能是灵活的,它可以随情况的变化想出新的处理方式来。先不考虑这个“想出”的来源,就是这种现象也表明人类智能不是按某些固定的方式进行操作的。我们首先要由此开始模拟人类智能。

智能的本质是大脑的某类操作能力,某些对信息的操作能力,在计算机中,操作是由程序实现的。因此我们首先把智能与计算机某些程序对应起来(我们先不要在它们是那些程序上考虑),人类智能不断出现新的处理方式,相当于计算机不断自己编写新的程序。于是我们模拟人类智能的思想先(仅仅是“先”,还有很多“后”,否则智能问题就太简单了)要解决计算机自编程序问题。

如果从目前计算机程序语言考虑,问题就麻烦了。比如我们用C 语言自编程序,就会出现如何让计算机理解语言、语法?如何设计程序?如何调试程序?而这些则首先需要计算机有较高的智能才能做到,我们便陷入一个不能前进的死胡同。

但是我们观察我们肢体活动的过程,就会发现那不过是一些小动作的直接连接。按照这种观察。我们可以得到这样一种编制程序的方法,首先编写一些成功运行的小程序块,然后用把它们前后连接的方式组成大程序。这就是我们需要的自编程序的方法。

循环怎么办?条件转移怎么办?我们还以肢体活动为参考,肢体活动是在大脑指挥下工作的,肢体活动程序是按大脑指挥调用的,这与计算机程序不同。计算机程序一旦运行,程序便取得完全的控制权,没有另外的东西监视控制它,必须由程序中的循环、转移语句控制程序的流向。我们模拟人类智能,也要另设一个控制运行的系统,因此自编程序中不需要有循环和转移存在,这样就不必考虑程序编写时由这些语言造成的死机问题。

到此,我们已经解决了计算机模拟人类智能的自编程序功能的程序结构和编写方式问题。预先设置一些小程序作为自编程的原料料,然后用把它们连接到一起的方式编写程序。(其实我们使用的高级计算机语言,也是预先编制好很多小程序,用高级计算机语言调用它们,我们写的高级语言源程序也是对那些小程序的一种连接。)

但是我们这样还不能真正的让计算机自编出程序来,因为还有一些重大问题我们没有解决,程序将如何产生?程序产生后将如何调试?我们以后再介绍。


2、这里自编的程序与原来计算机程序的异同比较。

通过上面的叙述,我们可以看出这里的自编程序与目前计算机的程序有很大差别,也有相同的地方。

首先看相同的地方:这里的程序也是由计算机执行的,因此它的基本元素还是计算机语言。

但是这里的程序还有很多与计算机程序不同的地方。a、在这种程序的基本单元是建立在计算机语言之上的小程序,这些小程序必须能够独立的成功的运行。b、编写程序只需要对小程序进行简单的连接,编写程序是不需要高智能的参与。c、在这种自编程序中没有流向控制,因此程序不会因为流向问题而出现死机。d、因为程序中没有流向控制,程序的流向还要由主系统控制,编写后的程序不象目前计算机程序那样可以获得对计算机的完全控制权,而是在主系统的监视和控制下执行程序。

由于这种自编程序的这个特点,因此它的能力就完全受到小程序的性能的限制,只要小程序选择的适当,很难出现失控(计算机的运行超出控制者的控制)的情况。当然由于程序的控制权在主系统程序手中,主系统的编写会使智能系统具有主动性和自主性,然而这正是我们需要的。担心系统会失控要从主系统的编写(它是人编程序)入手。


3、自编程序母程序的选择。

自编程序是一种基本技术,它可以应用在各种形式的智能系统之中,这就是我们这里要介绍的自编程序的目标选择。可以这样说,目前的任何一种人工智能程序,加入我们介绍的自编程序技术,都可以使该智能系统的智能得到在工作中的改善提高的效果。表面看,我们用一些已经成功运行的人工智能程序(如一些专家系统程序、一些推理机程序、一些人工神经网络程序)加入自编程序技术,进行程序的改进和提高,比较容易见成效。然而由于他们的程序在原理上与我们的自编程序有所不同,往往很难从他们的程序中分解出直接连接不用流向控制的小程序(这里的小只是相对于自编程序而言,有时并不真小)。因此无法实现我们意义的自编程序,以改进这些人工智能系统的性能。

另外,很多人工智能系统程序都有自己的专利保护和加密措施。我们把他们的程序改进为自编程序的系统及会遇到侵犯人家专利的问题,又会受加密的影响而无法掌握人家程序的核心,从而使我们的改进措施无效。所以我以为,虽然在目前的人工智能系统上添加自编程序技术以改进和提高它们的性能,是最简便易行的方法,但是实行起来的难度却是最大的。

因此我们可以以语言系统为目标,构建以自编程序技术为核心的智能系统是目前较为简单的方法。它是以各种语言为处理对象,以自编程序为处理语言的程序。以实现图灵检测似的人际交流,并在收集人类知识的基础上提出自己见解和观点为智能目标的强人工智能系统。表面上看,这种强人工智能除去野心比目前的自然语言理解系统大以外,没有多少差别。但是实际情况却不同。由于自编程序技术的基点是系统自己生成能力,因此在编写系统程序时,我们根本不必考虑系统的词汇库问题,不必考虑系统的语法和语言逻辑问题。这些问题完全由系统在学习中自己解决。我们在编制系统程序(它一定要由人来编写)只考虑系统的理解能力、表达能力、提出解决问题能力、自主决策能力是怎样来的,而不必为系统考虑理解能力、表达能力、提出和解决问题能力、自主决策能力的程序是什么样子。大家应该注意到,这是一个与现在编程思想绝对不同的一种新编程思想。

我们还可以以神经元信息为目标,构建智能系统。它比以语言为目标的系统要复杂一些,但是它与人类智能更加接近。因为神经元信息中包含着感觉信息,这就使我们的智能系统可以实现由感觉到提出理论的全面的类似人类智能的模拟。也就是说,我们的可以使我们模拟的强人工智能由感觉获得的信息一直到把它们加工为科学理论。

在以神经元信息为目标的构建智能中又有以模拟反射为基础和以模拟神经元网络为基础两种,以模拟反射为基础与模拟神经元为基础的区别在于,反射只考虑大脑神经联系的起点与终点,不考虑中间的传递过程。神经元网络则需要考虑信息传递的所有中间过程。

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