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大家好
欢迎回来
我们今天还是介绍
人工智能的发展简史
在这一节当中我们来讨论一下
人工智能的经典的问题
这里的经典问题
我们今天打算介绍这两个
一个叫做图灵测试
第二个是中文屋的问题
图灵测试是由阿兰图灵
我们知道图灵是计算机科学的先驱
他在1950年10月发表了一个论文
名称叫做计算机械和智能
这么一个论文
在这个论文当中
它主要探讨了什么是人工智能
所以从这个意义上来讲
我们一般就认为这个图灵也是人工智能之父
那么什么是图灵测试呢
图灵测试是这样
它提出了一个实验
这个实验是用来区分
人如何能够辨别一个计算机程序
是不是真的在思考
图灵测试并不是说
我们提供一个方法去分析
计算机程序它的内部的代码的构成是什么样子的
而是它是以一种行为的方式
来进行一个测试的
图灵也在这篇论文当中对人工智能的发展
给出了一些非常有益的建议
比如说他认为与其去研发和模拟成人
就是一个具有充分发展智能的人
他的成熟的思 维
这种计算机程序
还不如试着制造一些更简单
也许比如说只相当于一个婴儿
甚至一个小孩的智慧
这样的一个人工智能系统
然后让这个系统具有学习能力
让系统不断地在现实当中去学习
然后最终能够发展成为具有成熟的智能的
这么一个计算机系统
而这个思路也正是我们今天用机器学习来解决
人工智能的一个核心思想
所以我们说这个图灵他不光是提出了对于
计算机智能的一个开始的一个定义
提出了一个测试方法
而且他也指出了在今后的相当于60多年的时间当中
我们一直在遵循的一个规则
那么按照图灵测试的这种方法
人们的开发指导了一些人机对话的一个程序
比如说在1965年左右
一位系统工程师和一个精神病学家
他们共同研发了一个叫ELIZA这么一个计算机的
一个对话程序
这个程序的作用就是让人们通过键盘输入文字
交流的这种方式
来去跟机器进行对话
那么这个程序主要是用于辅助心理医生
去让心理自己觉得心理上有一些问题的这些病人
去进行辅助的一个治疗的手段
那么在实践的过程当中
人们发现效果相当的好
甚至有一些医生惊奇的发现
很多的病人对于计算机程序
对于ELIZA的信任程度
甚至超过了人类的医生
他们觉得效果特别好
但是实际上如果我们透过ELIZA的背后的程序
我们去看它
在分析他回复的文本的时候
我们甚至就会发现
它其实只不过是在一个按照词频排序的
词库当中
找一个词的一个匹配
那么如果能够找到
就在脚本库里头选择一个合适的回复
把这个回复打印出来给你
当然如果他找不到的话
他可能只是简单的把你提出来的问题
你说的这句话颠倒一下次序
或者说加一些无关紧要的语气词再回复给你
当然这样让你就会觉得你确实是在跟一个真人进行对话
是吧
虽然如此
ELIZA实际上作为一个对话人机对话的程序
启发了后边的聊天机器人的出现
以至于我们现在的智能聊天机器人
比如说一些语音助手
包括比如说微软的小娜
苹果的Siri
还有微软开发的聊天的机器人小冰
那么ELIZA都可以称为这些聊天机器人的先驱
那么随着人工智能的技术的发展
这些对话程序也越来越接近图灵测试所提出来
这个要求
也就是说当你人和机器进行对话的时候
如果你不能够区分你是在跟程序对话
还是远端的是一个人在那在这跟你聊天的话
这样就可以算是一个通过图灵测试的这么一个
人工智能
那么为了纪念这个图灵
它的图灵测试
从1990年开始
人们还设立了一个罗布那奖
这个奖采用标准的图灵测试的方法
来选出最类似人类的一个人工智能的程序
那么到现在为止
可以说有一些聊天机器人的程序
已经通过了初步的图灵测试
这也说明了人们在人工智能研究上的
进展和一些突破
那么第二个典型的问题也是在探讨人工智能它的定义
它的背后到底是一个什么样的机制
这个就是在1980年的时候
由约翰·希尔勒在他的论文提出一个叫做
Chinese house 就是中文屋的问题
它实际上更多的倾向于是一个实验
就说这他是假设在一个屋子里头锁了一个
只懂英文完全不懂中文的人
然后这个屋子开了两个口
一个口递进来一张纸条
这张纸条写了一些中文的问题
那么被锁在这个屋子里面的人
当然它不能够看懂这个纸条
但是它有一个帮助
屋子里头有一本手册
或者说是另外一种计算机程序
他只要把纸条上面的符号在手册里头查到相应的答复
然后把这个答复再用中文把它抄出来
然后再从出口给她递回去
这样在屋里的人忙活半天
外人是看不到的
那么屋外的人只看到我第进了一个中文的纸条
然后又取出了一个中文纸条
给了上面是问题的答案
这样的一种方式显然是一个黑箱的一种方式
但是它确实达到了一个以假乱真的效果
那么假设说通过了这样的一个状况
屋外的人其实他是没法区分屋里的人
他是不是真正的懂中文
他只是知道我用中文提问就能得到一个中文的回答
那么这样我们是不是能够认为说这个屋里的人
他是精通中文的
他甚至能够回答中文的问题
而且以中文来进行回答
那么其实中文屋的问题通过了所谓的母语转换
这么一个标准
其实他提出了一个问题
就是怎么样一个程序算是拥有了智能跟图灵测试
他的最终的目标是相似的
但是他提出了另外一个问题
就是怎么样才能够算作具有理解力
也就是说我把一个问题交给你
你如果能够正确地执行这个问题
或者说给出了这个问题的正确答案
那算不算就已经理解了这个问题
当然人和人之间的交往差不多是这样子的
假设我给你
跟我们这个老师上课是一样的
老师上课讲完了一遍以后
然后我用练习题来进行测试或者考试来测试
我只要把这个考试的题目给你
你最后给了我一个正确的答案
我们通常的教育里头就认为说
你理解了老师讲所讲的这一切
但如果把这个过程反映到计算机程序里面去
我给了你一个问题
你给回来一个问题的正确的答案
那么算不算
你就已经理解了这个问题的背景的知识以及
相关的推理规则了呢
所以我们在这一节当中
无论是图灵测试或者是中文屋
这样的人工智能的经典问题
他们其实都是在探讨同样的一类问题
就是第一机器如何才能算是具有智能
那么在无法区分的情况下
它算不算就具有智能了？
第二
如何说算是你具有了对一个领域知识的理解力
那么如果你能够总是回答正确的答案的话
那算不算就具有了理解的能力了？