很多关于人工智能的专著或教材都会提及著名的图灵测试。图灵测试的目的是测试计算机是否具有智能。测试是这样进行的:把一个人单独关在一个房间里,这个人被称为询问者,通过一个文本输入输出终端与外部联系。询问者提出的问题可以由计算机来解答,也可以由人来解答。如果询问者不能区分答案是由计算机给出的还是由人给出的,就可以认为计算机是有智能的。
图灵测试尽管被不少人认为是有意义的,可批评的意见也不少。

1980年,哲学家约翰·西尔勒提出“中文屋子”的假想实验。一般人都认为“中文屋子”实验证明了:即使机器通过了图灵测试,其实也没有智能。
围绕着图灵测试的争论,恰好反映对“智能”定义的争论。
20世纪90年代以来,尽管有日本开发第五代(智能)计算机失败的影响,人们并没有停止前进的脚步,一直到现在,各种各样以解决实际问题为目的的人工智能方法与技术层出不穷。
比如说,机器人已经有了一定的自主行走能力,遇到障碍物会停下来或绕过;机器人可以和人进行简单对话;计算机能识别不少印刷符号;计算机视觉技术能识别一些图像或跟踪图像中运动的目标。

美国航空航天局开发了第一个船载自主规划程序(称远程智能体),在远离地球几百万公里的太空,用于控制航天器的操作调度。远程智能体根据地面制定的高级目标生成规划,并在规划执行过程中间使航天器运转——当发生问题时进行检测、诊断以及恢复。
无人驾驶汽车似乎在接近实用。
我们的银行卡、×××也都变成了ic卡(智能卡)。
手机只要有了操作系统,就叫智能手机。
以上这些技术或简单或复杂,都有一个共同特点,即开发者并不是特别关心人类是如何实现其智能行为,甚至不考虑究竟怎样才叫“智能”,只是以解决问题或部分解决问题为出发点;只求在功能上实现“智能”即可。只要是使用了计算机,只要是系统的行为和人的行为类似或接近,就将其称为“智能”。

我们把这样的“ai”称为“应用ai”(appliedai)、“窄ai”(narrowai)或者称为“弱ai(weakai)。我也把这样的ai称为爬树型的ai,其实他们从一开始就没想到要去月亮。
还是让我们回到“智能”的定义,“智能”是指高级生物(主要是人类)认知过程(包括:感觉、表征、记忆、概念形成、意识、辨识、判断、推理、决策、知识形成、问题解决)的能力。
尽管定义不太好下,需要列出一个长长的(可能永远也列不完的)有关“智能”特性的单子,但我们总不能因为机器只是具有记忆就将其称为“智能的”,否则,一个晶体管或者一个门电路也都是有“智能”的了;也不能因为机器能够简单地适应环境就将其称为“智能”,因为任何一个自动控制系统都可以有这样的功能。
其实,有些“人工智能”还是不称为“人工智能”为好。如果一定要叫“人工智能”,我就把他们叫做“伪人工智能”。

有人认为:“把神经网络归类于人工智能可能不合适,而归类为计算智能则更能说明问题的实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑系统的某些课题,也都归类于计算智能。”
不过,我觉得,送走了神却又请来了鬼。既然不叫“人工智能”,为何又来个什么“xx智能”?那到底是什么的“智能”呢?显然,只能是人的智能。那么,哪种科学方法又不是人的智能呢?
最后,我们来谈谈“强人工智能”(强ai,即strongai)也称为“通用ai”(generalai)。
我个人认为,所谓“强ai”有两个特点:其一,机器所实现的“智能”水平至少要与人类相当甚至超过人类;其二,“智能”的实现是以模仿人类的认知过程来实现的。

这就是造火箭的人工智能了,因为目标是要到月亮上,爬树是解决不了问题的。
20世纪70年代,认知科学开始创立,这是一门研究人类认知过程的学科。其分支有:心智哲学、认知心理学、认知神经科学、认知人类学、认知语言学以及人工智能。
确实,要想搞清楚人类的心智,实现与心智发展过程实在是太难了,那么,用机器实现起来就更难!
设想一下,一个简单的过马路的过程,你能用计算机实现吗(请注意,是用你过马路的方式)?
你是如何识别一张桌子的?无论它是大是小,无论它的式样、颜色如何,无论它是正着放还是反着放,无论它是否少了一条或两条腿,无论它是否缺了一个角,你都轻易地能识别。但是,你能把这个过程表达清楚并用计算机实现吗?你能讲得清楚自己头脑里各种概念是如何形成的吗?

就连人们引以为豪的计算机的记忆能力,人类也不一定完全输给它。设想一下,当你独自一人在异乡行走时,远处飘来一阵若有若无的奇特气味,就会一下子勾起你沉睡多年的记忆,各种景象如潮水般在你的脑海里翻腾。这里绝没有任何的搜索过程,难道不奇妙吗?
话又说回来,不管有多难,人类一直没有放弃梦想。
就以一位朋友的话作为结语吧:我们都不是上帝,但是人类的理想就是不断接近上帝!

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