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Thought this was cool: Turing机、人工智能以及我们的世界

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    昨天终于读完了《The Annotated Turing》一书,第一次完整地阅读了 Turing 最经典的那篇论文,理解了 Turing 机提出的动机和由此带来的一系列结论。不过,这本书的最大价值,则是让我开始重新认识和思考这个世界。在这里,我想把我以前积累的哲学观点和最近一些新的思考记下来,与大家一同分享。《The Annotated Turing》一书中的一些学术内容,留待以后几篇日志与大家分享。今年是 Alan Turing 诞辰 100 周年,图灵公司将推出这本书的中译本《图灵的秘密》,现在正在紧张的编辑排版中,不久之后就能和大家见面。

    1928 年, David Hilbert 提出了一个著名的问题:是否存在一系列有限的步骤,它能判定任意一个给定的数学命题的真假?这个问题就叫做 Entscheidungsproblem ,德语“判定性问题”的意思。大家普遍认为,这样的一套步骤是不存在的,也就是说我们没有一种判断一个数学命题是否为真的通用方法。为了证明这一点,真正的难题是将问题形式化:什么叫做“一系列有限的步骤”?当然,现在大家知道,这里所说的“有限的步骤”指的就是由条件语句、循环语句等元素搭建而成的一个机械过程,也就是我们常说的“算法”。不过,在没有计算机的时代,人们只能模模糊糊地体会“一个机械过程”的意思。 1936 年,Alan Turing 在著名的论文《On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem》中提出了一种假想的机器,第一次给了“机械过程”一个确凿的含义。


    Turing 提出的机器非常简单。假设有一张无穷向右延伸的纸条,从左至右分成一个一个的小格子。每一个小格子里都可以填写一个字符(通常是单个数字或者字母)。纸条下方有一个用来标识“当前格子”的箭头,在机器运行过程中,箭头的位置会不断移动,颜色也会不断变化。不妨假设初始时所有格子都是空白,箭头的颜色是红色,并且指向左起第一个格子。为了让机器实现不同的功能,我们需要给它制定一大堆指令。每条指令都是由五个参数构成,格式非常单一,只能形如“如果当前箭头是红色,箭头所在格子写的是字符 A ,则把这个格子里的字符改为 B ,箭头变为绿色并且向右移动一格”,其中最后箭头的移动只能是“左移一格”、“右移一格”、“不动”中的一个。
    精心设计不同的指令集合,我们就能得到功能不同的 Turing 机。你可以设计一个生成自然数序列的 Turing 机,或者是计算根号 2 的 Turing 机,甚至是打印圆周率的 Turing 机。 Turing 本人甚至在论文中实现了这么一种特殊的 Turing 机叫做通用 Turing 机,它可以模拟别的 Turing 机的运行。具体地说,如果把任意一个 Turing 机的指令集用 Turing 自己提出的一种规范方式编码并预存在纸条上,那么通用 Turing 机就能够根据纸条上已有的信息,在纸条的空白处模拟那台 Turing 机的运作,输出那台 Turing 机应该输出的东西。
    但是, Turing 机并不是无所不能的。 Turing 证明了一个看似有些惊人的事实:不存在这样的一个 Turing 机,它能读取任意一个 Turing 机的指令集,并判断该 Turing 机是否将会在纸条上打印出至少一个 0 。注意,简单地用通用 Turing 机做模拟并不是一个可行的方案,因为模拟到现在还没有打出 0 ,不意味着今后也就永远不会打出 0 。这个定理有一个更深刻的含义,即没有一种通用的方法可以预测一台 Turing 机无穷远后的将来(后人把这个结论简化为了著名的停机问题)。正如《The Annotated Turing》封底上的一段文字所说:在没有计算机的时代, Turing 不但探索了计算机能做的事,还指出了计算机永远不能做到的事。
    在论文的最后一章, Turing 给出了一种 Turing 机指令集和一阶逻辑表达式的转换规则,使得这个 Turing 机将会打出 0 来,当且仅当对应的一阶逻辑表达式为真。然而,我们没有一种判断 Turing 机是否会输出 0 的算法,因此我们也就没有一种判断数学命题是否为真的通用办法。于是, Entscheidungsproblem 有了一个完美的解答。

    有趣的是,Turing 机本身的提出比 Entscheidungsproblem 的解决意义更大。计算机诞生以后,出现了五花八门的高级编程语言,一个比一个帅气,但它们的表达能力实际上都没有超过 Turing 机。事实上,再庞大的流程图,再复杂的数学关系,再怪异的语法规则,最终都可以用 Turing 机来描述。 Turing 机似乎是一个终极工具,它似乎能够表达一切形式的计算方法,可以描述一切事物背后的规律。在同一时代,美国数学家 Alonzo Church 创立了 λ 算子(λ-calculus),用数学的方法去阐释“机械过程”的含义。后来人们发现, Turing 机和 λ 算子是等价的,它们具有相同的表达能力,是描述“可计算性”的两种不同的模型。 Turing 机和 λ 算子真的能够描述所有直观意义上的“可计算数”、“可计算数列”、“可计算函数”吗?有没有什么东西超出了它们的表达能力?这个深刻的哲学问题就叫做 Church–Turing thesis 。当然,我们没法用形式化的方法对其进行论证,不过大家普遍认为, Turing 机和 λ 算子确实已经具有描述世间一切复杂关系的能力了。人们曾经提出过一些 hypercomputer ,即超出 Turing 机范围的假想机器,比如能在有限时间里运行无穷多步的机器,能真正处理实数的机器,等等。不过这在理论上都是不可能实现的。

    事实上, Turing 在他的论文中就已经指出,人的思维也没有跳出 Turing 机的范围。对此, Turing 有一段非常漂亮的论证:人在思考过程中,总能在任意时刻停下来,把当前进度记录在一张纸上,然后彻底走开并把它完全抛之脑后,过一会儿再回来,并完全凭借纸上的内容拾起记忆,读取进度,继续演算。也就是说,人的每一帧思维,都可以完全由上一帧思维推过来,不依赖于历史的思维过程。而 Turing 机所做的,也就是把人的思维步骤拆分到最细罢了。

    没错,这意味着,或许一个人的语言、计算甚至学习能力,完全等价于一个 Turing 机,只不过这个 Turing 机的指令集可能异常庞大。1950 年, Turing 的另2一篇经典论文《Computing Machinery and Intelligence》中正式把人和机器放到了相同的高度:让一个真2人 C 先后与一台计算机 A 和另一个真人 B 进行聊天,但事先不告诉他 A 和 B 哪个是机器哪个是人;如果 C 无法通过聊天内容分辨出谁是机器谁是人,我们就认为计算机 A 具有了所谓的人工智能。这就是 Turing 测试。

    计算机拥有智能?这岂不意味着计算机也能学习,也能思考,也拥有喜怒哀乐?人类似乎瞬间失去了不少优越感,于是不少科学家都旗帜鲜明地提出了反对意见。其中最为经典的恐怕要数美国哲学家 John Searle 在 1980 年提出的“中文屋子”思想实验了。把一个不懂汉语的老外关在一个屋子里,屋子里放有足够多的草稿纸和铅笔,以及一本汉语机器聊天程序的源代码。屋子外面则坐着一个地地道道的中国人。屋里屋外只能通过纸条传递信息。老外可以用人工模拟程序运行的方式,与屋外的人进行文字聊天,但这能说明老外就懂中文了吗?显然不能。每次讲到中文屋子时,我往往会换一种更具戏剧效果的说法。一群微软研究员在小屋子里研究代码研究了半天,最后某人指着草稿纸一角的某个数字一拍大腿说,哦,原来屋外的人传进来的是一段笑话!于是,研究员们派一个代表到屋子外面捧腹大笑——但是,显然这个研究员是在装笑,他完全不懂笑点在哪儿。这个例子非常有力地说明了,机器虽然能通过 Turing 测试,但它并不具有真正的智能。

    当然,有反方必有正方。另一派观点则认为,计算机拥有智能是一件理所当然的事。这涉及到一个更为根本的问题:究竟什么是智能?
    记得我曾经看过一本科幻小说,书名不记得了,情节内容也完全不记得了,只记得当我看完小说第一页时的那种震撼。在小说的开头,作者发问,什么是自我意识?作者继续写到,草履虫、蚯蚓之类的小动物,通常是谈不上自我意识的。猫猫狗狗之类的动物,或许会有一些自我意识吧。至于人呢,其实我只敢保证我自己有自我意识,其他人有没有自我意识我就不知道了。看到这里我被吓得毛骨悚然:完全有可能整个世界就只有我一个人有自我意识,其他所有人都是装出一副有意识的样子的无生命物!
    有一次做汉语语义识别的演讲时,讲到利用语义角色模型结合内置的知识库,计算机就能区别出“我吃完了”和“苹果吃完了”的不同,可以推出“孩子吃完了”多半指的是什么。一位听众举手说,难道计算机真的“理解”句子的意思了?我的回答是,没有冒犯的意思,你认为你能理解一个汉语句子的意思对吧,那你怎样证明这一点呢?听众朋友立即明白了。你怎样证明,你真的懂了某一句话?你或许会说,我能对其进行扩句缩句啊,我能换一种句型表达同样的意思啊,我能顺着这句话讲下去,讲出与这句话有关的故事、笑话或者典故,我甚至还能在纸上画出句子里的场景来呢!那好,现在某台电脑也能做到这样的事情了,怎么办?
    这就是所谓的“功能主义”:只要它的输入输出表现得和人一样,不管它是什么,不管它是怎么工作的,哪怕它只是一块石头,我们也认为它是有智能的。永远不要觉得规则化、机械化的东西就没有智能。你觉得你能一拍脑袋想一个随机数,并且嘲笑计算机永远无法生成真正的随机数。但是,你凭什么认为你想的数真的就是随机的呢?事实上,你想的数究竟是什么,这也是由你的大脑机器一步一步产生的。你的大脑逃不出 Turing 机。

    事实

from Matrix67: My Blog: http://www.matrix67.com/blog/archives/4930

Written by cwyalpha

六月 4, 2012 在 4:40 下午

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