虽然基于确定性的人工智能研究取得了一系列成果，但并没有使机器达到人类所期望的智能。以下文章与《人工智能的担忧》一文相关，该文由边肖编译并分享。欢迎阅读！
担心人工智能：第一部分
不确定性和人工智能
摘要：虽然基于确定性的人工智能研究取得了一系列成果，但并没有使机器达到人类所期望的智能。要解决人工智能遇到的困难，需要考虑研究中的不确定因素。本文首先回顾了不确定性的哲学发展，然后从机构学的智能生成机制角度分析了人工智能过程中存在的不确定性，并在此基础上探讨了不确定性的引入对人工智能发展的启示。
[关键词]人工智能不确定性机制
英国数学家艾伦图灵(Alan Turing)提出了判断机器是否智能的测试标准——图灵测试，但很多人认为“图灵测试”本身是不确定的，不符合科学的测量方法。由于感官的限制，有效的科学测量需要借助仪器来完成。但在“图灵测试”中，判断机器是否智能的标准是测试者——人，而人在获取信息的过程中是不确定的，这必然导致测试的不确定性。此外，人类智力的衡量标准也是不确定的。在不同的时代，人类对智力的标准不同，这使得检测到的智力具有偶然性和暂时性。
在人工智能领域，还有很多类似的不确定性问题值得人类思考和探索。不确定性已经成为人工智能发展和考虑的一个重要方面。
一，不确定性的哲学发展
在统计学和量子力学出现之前，牛顿的经典力学奠定了物理学的基础，确定性融入了大多数人的认知观，而不确定性从未真正进入科学的殿堂[1]。
(一)确定性哲学
现代哲学之父笛卡尔的出发点是从上帝发展到寻找某种知识基础。在他看来，数学是唯一能提供准确知识的知识。数学和物理的结合将精确地代表所有的科学解释。德国哲学家、数学家莱布尼茨坚信，基于符号化的科学语言，可以建立“普遍逻辑”和“逻辑演算”，世界上的一切都可以解释清楚。
英国物理学家、数学家牛顿认为，时间和空间是绝对的，所有可观测的物理量原则上都可以无限精确地测量，这是基于物理规律的确定性。法国数学家、天文学家拉普拉斯曾说：“如果我们准确地获得宇宙的完整信息，我们就可以确定它在未来和过去任何时候的状态。”认为一切都是由不可抗拒的力量决定的，世界是确定的。
(二)不确定性哲学
著名思想家老子提出“有无，难相补，长短不如，高低不如”，强调事物的对立有一个渐进的过程，事物之间的区别没有确定的边界。东汉哲学家王充在论述世间万物的生成机制时，认为事物没有预设的目标和计划，最终的结果会受到偶然因素的影响。
客观唯心主义创始人黑格尔把认识看作一个整体，提出了正反结合的三段式运动，认为真与假不再是明确界定的对立面；真理是一个不断自我建构的运动主体，而不是一个静止的点。德国哲学家康德认为，事物是具体的、物化的，而语言是抽象的。在认识事物的过程中，“知性即自然立法”，即事物的特性与观察者有关。
在自然科学领域，随着科学研究的逐步深入，经典力学逐渐暴露出其局限性。比如经典力学中，研究对象可以明确分为“波”和“粒子”，这是一种非此即彼的状态。但爱因斯坦在研究光电效应时发现，光不仅具有普遍公认的“波”的性质，还具有“粒子”的性质，是两者的模糊状态。后来科学家发现包括电子在内的所有物质都具有波粒二象性，奠定了量子力学的基础。德国理论物理学家、原子物理学家魏纳海森堡提出了“测不准原理”，认为一个粒子的某些物理量不可能同时有确定值，即一个量越确定，另一个量的不确定性就越大，再精密的仪器也测不出完全准确的值。人们逐渐接受了世界是不确定的，确定性是不确定性的特例。
不确定性和确定性是一对矛盾的概念，两者相辅相成，在一定条件下可以相互转化。只把握确定性，否定不确定性，会导致机械决定论；反而可能走向不可知论。所以，只有同时认识到确定性和不确定性，才能更好地探索和研究。
第二，人工智能的不确定性
由于符号主义、联结主义和行为主义[2]可以和谐地统一到机构学的框架中，所以本文将以机构学的智能生成机制作为讨论的基础[3]。智能生成机制分为四个步骤：一是从本体信息到认识论信息的信息获取过程；二是从认识论信息到知识的认知过程；三是从知识到智能策略的决策过程；四是从智能策略到智能行为的实施过程。
在信息获取过程中，本体信息的不确定性体现在：随机性、模糊性和不完整性；认知过程的不确定性体现在：感觉的不确定性、知识结构的不确定性、记忆的不确定性和思维的不确定性[4]。在从认知信息到知识的认知过程中，所形成的知识的不确定性不仅包括随机性、模糊性和不完全性，还包括不协调性和非恒定性。在从知识到智能策略的决策过程中，决策过程本身就是在几个备选方案中选择一个的过程，因此具有不确定性。从智能策略到智能行为的过程是确定的，但行为的结果是不确定的。
(一)本体信息的不确定性
不确定本体信息可以分为三类：随机信息、模糊信息和不完全信息。智能主体往往同时获取多维的、多样化的信息，可以称之为由信息组成的庞大信息系统。信息系统中有多种信息，如视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等。其复杂程度可想而知，在筛选、提取、识别、识别的过程中，必然会产生更多的不确定因素。
(二)认知过程的不确定性
它是主观对客观世界的反映。认知过程的不确定性主要包括以下四个方面：
1.感觉的不确定性：智能体的存在离不开环境。在与环境互动的过程中，感觉明显是不确定的，比如“香”、“辣”、“冷”这些概念，都是不确定的。感觉器官无法准确定义里面有多少令人愉悦的气体分子，多少戈尔韦单位是热的，水温是零下几度。对于舒适、疲劳、快乐、悲伤的主观感受，更难做出明确的划分。
2.知识结构的不确定性：人往往无法捕捉到环境的全部信息，必须对信息进行筛选，而筛选过程是建立在先验知识的基础上的，这就导致了对信息把握的不确定性。比如，随着人类知识的扩展，经历了“人是机器——人不是机器——人等于机器——人不等于机器”的路线，其中的每一个过程在当时的知识水平上都能得到普遍认可。但是，随着知识的更新，原来的corr
3.记忆的不确定性：记忆是对输入信息进行编码、存储和提取的过程，但记忆并不牢固，存在遗忘过程。由于认知主体的生理特征、生活经历、记忆习惯、记忆方式、记忆特征、记忆时间、兴趣方向等方面的差异，大脑往往会抓住认知主体最感兴趣的部分，而其他细节会逐渐被遗忘。
4.思维的不确定性：逻辑思维往往是确定的，可以抽象为符号语言，用计算机模拟；而形象思维包括联想、创造、顿悟等多种形式，没有确定的规律可寻。但它们在人脑中占有相当大的比重，是智力的重要体现。
(三)知识的不确定性
主体获得的知识具有不确定性，主要体现在不协调性和不恒定性。
1.不和谐：知识的不和谐根据不和谐程度可分为冗余、干扰和冲突。一般来说，冗余不会导致知识的不确定性，但干扰和冲突可能会带来意想不到的变化。干扰是指对当前要解决的问题没有帮助，反而会阻碍和抑制其他知识，甚至导致错误结果的现象。冲突是指知识之间的相互冲突或完全对立。冲突存在于万物之中，知识也不例外。但是，新旧知识的冲突可以使知识体现出一种非单调的逻辑，促使人们通过研究和探索来修改原有的知识，甚至推翻原有的知识来重建更新的知识，使人类在对立统一中逐渐接近真理。
2.非恒常性：非恒常性主要指知识随时间变化的特性。在变化的过程中，可能是从无知到有知，从深刻到深刻，不断更新否定的过程；也有可能是因为记忆力的衰退和遗忘，知识逐渐被遗忘；也可能是因为智能主体观念的彻底改变，推翻了原有的知识建构。
(四)决策的不确定性
不同的代理人有不同的出发点和目标，即使所有的初始条件都相同，他们也可能做出不同的决策。同一个主体，在不同的时间、不同的环境、不同的心情、不同的知识结构下，会做出不同的决定。为了做出更优的决策，我们不仅需要经验的积累，还需要尽可能多的信息。
(五)实施结果的不确定性
结果能否按照预期的方向发展，受到很多条件的限制，导致最终结果的不确定性。对于单个人来说，最终的执行结果会受到客观条件的影响，差别可能小到一里。对于博弈双方来说，即使智能主体认为单方面的决策是最优的，但其执行的结果不仅与环境等客观条件密切相关，还取决于对手的决策。当情况扩展到多个玩家时，情况会更复杂。
第三，不确定性对人工智能的启示
人工智能的目的是让机器具有智能，但目前对智能的定义不一。虽然我们无法准确定义什么是智能，但我们可以探讨哪些方面属于智能。本文倾向于多元智能理论[5]。多元智能理论有助于找出开发不同智能最合适的时间段，通过训练开发儿童的智能。那么，是否可以通过人工智能来开发计算机的潜力，让机器拥有多元智能呢？就人工智能的发展而言，引入不确定性很可能是发展机器多元智能的重要手段。
目前人工智能的发展成果多在数字逻辑智能方面，但在理解和创造方面的发展还比较缓慢[6]。如果不确定性成功应用于人工智能领域[7]，很可能在语言智能、空间智能、身体运动智能、音乐智能、人际智能、自我认知智能等方面取得突破。
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