人工智能的緣起

1通用人工智能和非公理推理系統(tǒng)人工智能的緣起2計(jì)算機(jī)有多強(qiáng)的智力？機(jī)器能思維嗎？先驅(qū)：NorbertWiener,JohnvonNeumann,AlanTuring,ClaudeShannon認(rèn)知科學(xué)：心理學(xué)、邏輯學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)研究領(lǐng)域形成于Dartmouth會(huì)議（1956）JohnMcCarthy,MarvinMinsky,AllenNewell,HerbertSimon（司馬賀）智能面面觀3“人工智能”是要讓計(jì)算機(jī)像人腦那樣工作，但計(jì)算機(jī)不可能在所有方面都和人腦一樣注重不同方面對(duì)應(yīng)“智能”的不同工作定義：內(nèi)部結(jié)構(gòu)、外部行為、實(shí)用效力、認(rèn)知功能、理性原則觀察的角度和距離對(duì)結(jié)論的影響，沒(méi)有客觀標(biāo)準(zhǔn)是“條條大路通羅馬”、“盲人摸象”，還是“橫看成嶺側(cè)成峰”？主流人工智能和通用性4通用智能系統(tǒng)是AI的初心，但是在遭遇失敗后，在多年中成為畏區(qū)以至于禁區(qū)目標(biāo)轉(zhuǎn)換：“讓計(jì)算機(jī)解決人腦能解決的問(wèn)題”，在某些實(shí)用效力或認(rèn)知功能上接近甚至超過(guò)人腦問(wèn)題：功能的碎片化、隔離化，整合困難；混同于傳統(tǒng)計(jì)算模型，缺乏適應(yīng)性、靈活性企圖通過(guò)整合現(xiàn)有技術(shù)實(shí)現(xiàn)通用性通用人工智能5ArtificialGeneralIntelligence(AGI)

是對(duì)智能的一種觀點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)智能的通用性（與領(lǐng)域無(wú)關(guān)）和整體性（多功能協(xié)同）通用系統(tǒng)不是專用系統(tǒng)的擴(kuò)展或疊加，而通用系統(tǒng)的成功也不會(huì)抹殺專用系統(tǒng)的價(jià)值A(chǔ)GI和主流AI有根本性不同，是個(gè)邊緣領(lǐng)域，仍處于百家爭(zhēng)鳴時(shí)期和“強(qiáng)人工智能”等名詞的歷史關(guān)系當(dāng)前AGI研究的主要交流平臺(tái)6AGI-2018:Prague,CzechAGI-2017:Melbourne,AustraliaAGI-2016:NewYork,USAAGI-2015:Berlin,GermanyAGI-2014:QuebecCity,CanadaAGI-2013:Beijing,ChinaAGI-2012:Oxford,EnglandAGI-2011:MountainView,USAAGI-2010:Lugano,SwitzerlandAGI-2009:Arlington,USAAGI-2008:Memphis,USA實(shí)現(xiàn)通用智能的不同戰(zhàn)略7

集成型

分治型

統(tǒng)一型“智能”的統(tǒng)一性8

智能（認(rèn)知、思維、心靈、意識(shí)、…）人類智能人工智能動(dòng)物智能群體智能外星智能我的智能觀9正常人都有智能，與時(shí)代、種族、文化、經(jīng)歷、專業(yè)等基本無(wú)關(guān)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)沒(méi)有智能“智能”是指在知識(shí)和資源相對(duì)不足的情況下的適應(yīng)能力“相對(duì)不足”10“知識(shí)和資源相對(duì)不足假設(shè)”（AssumptionofInsufficientKnowledgeandResources,AIKR）：有限：在每個(gè)時(shí)刻加工能力是常量實(shí)時(shí)：任務(wù)隨時(shí)出現(xiàn)且有時(shí)間要求開(kāi)放：任務(wù)內(nèi)容無(wú)限制“不足”是相對(duì)于面臨的任務(wù)而言，因此和“有界”不同“適應(yīng)”11“適應(yīng)”（adaptation）：依靠過(guò)去應(yīng)對(duì)未來(lái)依靠有限應(yīng)對(duì)無(wú)限“盡力而為”：努力和結(jié)果不是一回事適應(yīng)只在相對(duì)穩(wěn)定的環(huán)境中有優(yōu)勢(shì)智能的反面12“智能”的反義詞不是“無(wú)能”，而是“本能”和“技能”“智能”之別于“本能”：“習(xí)得”（后天）能力不同于“預(yù)設(shè)”（先天）能力“智能”之別于“技能”：“通用的元能力”（meta-levelability）不同于“專用的目標(biāo)能力”（object-levelability）技能與時(shí)間的不同關(guān)系13學(xué)習(xí)計(jì)算適應(yīng)“超人”智能的形式化模型14AI的“科學(xué)”屬性和“技術(shù)”屬性形式化模型作為理論和實(shí)現(xiàn)的中間步驟主要框架：多維空間、程序+數(shù)據(jù)、邏輯推理理論上等價(jià)，但實(shí)用時(shí)合適程度因問(wèn)題而異推理：從已有的信念中依據(jù)合理的形式化規(guī)則（邏輯）推導(dǎo)出新的信念“邏輯”的本義就是思維規(guī)律自動(dòng)推理系統(tǒng)（及傳統(tǒng)技術(shù)）15邏輯部分語(yǔ)法規(guī)則（一階謂詞演算）語(yǔ)義理論（模型論）推理規(guī)則（二值演繹）控制部分存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)（數(shù)據(jù)庫(kù)）選擇策略（定理證明算法）納思：非公理推理系統(tǒng)16非公理推理系統(tǒng)→Non-AxiomaticReasoningSystem→NARS→納思非公理邏輯→Non-AxiomaticLogic（NAL）納思語(yǔ)→Narsese“非公理”：所有信念都可能有現(xiàn)存的或潛在的反例，因此沒(méi)有“公理”（絕對(duì)真理）NARS具體刻畫了前述智能觀非公理邏輯體系17統(tǒng)一性戰(zhàn)略仍須循序漸進(jìn)在概念上分9層構(gòu)建，逐步擴(kuò)充NAL的語(yǔ)法、語(yǔ)義、推理規(guī)則在每層先構(gòu)建一個(gè)公理化的“繼承邏輯”（InheritanceLogic）IL-n，然后依據(jù)“相對(duì)不足”的約束將其轉(zhuǎn)換成NAL-n在計(jì)算機(jī)中可以局部實(shí)現(xiàn)，其中不分層NAL的建構(gòu)過(guò)程18IL-1IL-9IL-8IL-7IL-6IL-5IL-4IL-3IL-2NAL-1NAL-9NAL-8NAL-7NAL-6NAL-5NAL-4NAL-3NAL-2原子詞項(xiàng)復(fù)合詞項(xiàng)高階詞項(xiàng)過(guò)程詞項(xiàng)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)納思的開(kāi)源實(shí)現(xiàn)：OpenNARS19納思小結(jié)20基本目的：建立一個(gè)一般智能（思維）理論納思是理論-模型-實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)一體納思追求的是和人腦“神似”而非“形似”工作始于八十年代中期的北京大學(xué)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)經(jīng)過(guò)了很多版本相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用潛力也在探索中閱讀材料（1）21AlanTuring,Computingmachineryandintelligence尼克，人工智能簡(jiǎn)史Pei

Wang,ArtificialGeneralIntelligence—AgentleintroductionPeiWang,N