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仿生学论文,仿生学论文1000字

人工智能在围棋上彻底战胜中韩人类高手,是否意味着西方逻辑思维战胜了东方的形象思维?

你这个说法说明你不太懂阿尔法狗以及阿尔法零的工作原理,他们是基于深度人工神经网络模型搭建的。

机器智能分三种:传统基于符号的逻辑主义,基于神经网络的连接主义以及行为主义。

传统符号逻辑主义是继承了古希腊哲学家们提出的所谓三段论,形而上学,机械论,并由后来的教士们加以演化,形成我们今天的逻辑学。逻辑学讲究因果推理,即任何结论都是经得起反复推敲的,有什么样的条件必然得出什么样的结论,而且不具有或然性或机率性。只是到了现代才在统计学基础上引入了或然估计。

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(图片来源网络,侵删)

逻辑主义已经被证明几乎无法超越人类智能,于是在上世纪90年代走入死胡同,并导致人工智能一度陷入低潮。随着计算力的指数级增长,这才有了连接主义的大发展。

连接主义机器智能与符号主义截然不同,它是通过模拟生物体大脑的物质结构,通过设置必要的参数调节和信息传递机制训练机器,使机器更具智能的,本质上讲是一种偏微分方程,也因此最近有科学家建议不要叫神经网络了,而叫基于统计学的偏微分方程编程。神经网络的工作原理人类目前尚不清楚,也就是说,为什么它能识别物体比人还要强,为什么它能识别语音,看懂文章,人类只是知道它能做到,并通过发明更好的模型提高它做到的能力,但不清楚它是如何做到的。也有科学家和工程师发表论文试图利用逻辑思维去解释神经网络的演算过程但仍很初级,甚至可以说更使人们读后一头雾水。换句话说,知其然而不知其所以然。

回到你的问题上,机器战胜人类的结果只能说明人类找到了一种更高效且切实可行的方法提高机器的智能,而这种智能提高所依赖的核心却又不是基于传统西方逻辑主义因果关系,而是基于对生物体大脑结构和人类认知能力的研究,本质上属于仿生学范畴。

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(图片来源网络,侵删)
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