关于智能若干问题的思考

提升人工智能系统的通用性是人类追求的目标。随着科技的发展,人工智能已经从单一任务的解决者发展为能够适应复杂环境、理解人类需求并进行自主决策的系统。但不可否认的是,当前的人工智能水平仍远未实现通用人工智能,智能问题是实现通用人工智能的基础和关键。从智能的发展状况及与其他领域的对比方面介绍了智能的内涵,提出其未来发展趋势——人机环境系统智能。通过分析并实证验证人机环境系统智能的核心概念,揭示了人机环境智能系统中人与机各自的优势、劣势及二者的互补性,为进一步优化智能系统提供了理论支持。最后对智能的发展方向进行展望,指出人机环境系统智能的不断发展将对社会、经济、科技等多个领域产生深远影响,并提出人机环境系统智能发展会面临的终极问题——生态问题。

浅析对智能的误解与新智能的建构

目前,GPT、Sora很多人使用后仍深感其不足和欠缺,究其因,智能终究是一个多因、多果、多维、多元的世界,这意味着智能的发展和应用涉及多个因素、产生多种结果、涉及多个领域和维度,并不是一个管理、一个数理、一个心理、一个生理、一个哲理、一组统计公式、一堆数学方程就能搞定的。若从人机环境系统智能的角度出发会不难发现:智能的形成和进化是由人、机器、环境等多种因素相互作用和影响的结果,这些因素包括技术进步、理论研究、数据积累、算法优化、社会需求等,智能技术的发展需要这些因素相互配合和促进。还有,智能涉及多个维度和层面,智能技术的发展不仅仅限于大规模数据处理和模式识别,还包括推理、学习、决策、创造等多个层面,智能的发展需要综合考虑这些维度和层面,使智能系统能够更好地适应和应对各种复杂任务和环境。

通用人工智能的现实困境

一般而言,通用人工智能有三个基本特征:一是能够完成无限的任务,而非只能完成由人定义的有限的几个任务;二是能够在场景中自主发现任务;三是有自主的价值来驱动,而不是被动地由数据所驱动。当前,从技术手段看,通用人工智能的实现面临数理、物理工具的不完善,技术性、生物性和社会性等发展瓶颈,以及事实与价值的不一致这三重困境,其所依赖的数据、算法、算力以及知识只是智能的部分表现而已,本质上只能进行封闭环境下的形式化计算,无法像人那样实现开放环境下灵活使用上述元素的意向性谋算(算计)。而人一机一环境系统智能生态的构建才是通用人工智能的未来发展趋势。