機器智能 14. 機器智能的底層邊界-感知外部世界 （轉）

機器智能的底層邊界 - 感知外部世界

從上一篇的說明來看機器智能應該是完全可以實現的了。事實上如果按通過圖靈測試為標準的話，這一點確實基本已經做到了。隨著人工智能這幾年的蓬勃發展，在更多的領域有更多更讓人驚豔的機器智能的誕生也是不足為奇的。但這是否意味著機器已經可以獲得所有的智能呢？其實問題並不是那麽簡單，這是因為正如大家知道的，智能活動機製是層次型的，在這個層次模型的兩端，也就是在底端與頂端其實都有邊界，這兩個邊界也就決定了智能活動的邊界，這兩個邊界不打破，那麽智能活動隻能在這兩個邊界之間運作。對於機器而言也是如此，如果這兩個邊界機器不能自己打破的話，那麽機器智能隻能在人類給它劃定的信息區間中運作了。

本篇先來介紹機器智能的底層邊界。我們再來回憶一下智能活動的最底端條件反射的機理，所謂條件反射是將感覺器官接受到的外界信息通過抉擇轉換成概念。那它的邊界是什麽呢？其實就是我們感覺器官接受外界信息，並將外部世界的信息轉換成在神經網絡中奔流的電位。我們的感覺器官能接受怎樣的信息，也就決定了人類能處理怎樣的信息。例如：我們人無法依靠自己的器官看到紅外線，聽不到超聲波，感覺不到暗物質的。我們曾在很長一段時間裏，對這部分領域毫無所知，直到近代人類通過科學猜測出這些信息可能存在，最終我們還是通過發明儀器來幫助人類捕捉到紅外線、超聲波，此後才終於打開了人類對它們的認識，但遺憾的是至今為止我們還沒有捕捉到暗物質，我們對暗物質的了解還幾乎是一無所知。這在很大程度上影響了我們對世界的觀測與理解（例如，量子糾纏等），而造成這種情況發生的原因，主要就是受我們感知能力的限製。之前說明什麽是新知時，得出過結論新知隻能通過實踐去捕捉，去感悟，但如果我們的感知器官無法感知得到相關領域的信息，那麽我們就無法在該領域開展實踐，更無法獲得該領域的新知了。

對於機器來講，也同樣如此，它要獲得信息、理解世界也存在著感知世界的邊界問題。在目前階段，這個邊界完全是由我們人類來替它解決的，也就是說，機器智能在這方麵還是受到約束，存在障礙的。沒有人的幫助，它是無法感知外界的信息。現在機器處理的信息其實都是我們人類“喂”給它的信息，沒有人類將外界信息進行數模轉化，然後喂（輸入）給機器，機器還是無法獲得外界的信息。有人會問機器不是也能拍照，獲得外界的光影信息嗎？殊不知“拍照”這一將自然世界中的光影信息轉化為機器能理解接受的RGB信息過程，完全是由人類發明的數碼相機（傳感器）來完成，並傳輸給機器的，機器並不能自主地完成這樣的設計來主動地獲得外界的光影信息，現在計算機的所謂視覺識別，其實是在傳感器獲得的外界光影的RGB信息數據中進行模式匹配，本質上是對人類輸入（喂食）給它的信息進行處理。

到目前為止，我們還沒看到有任何方法讓機器能自主地製造出相應的傳感器（機器的感知器官）來自己捕獲我們人類還未知的信息，而隻要這一步還沒有實現，那麽機器還是隻能在我們人類給它的信息範圍內進行信息處理，而無法獲得除此之外的任何新知。至於未來這個邊界能否被打破。還有待有識之士的進一步研究與探索。

篇外：
大家是否還發現，有關計算機視覺、聽覺的應用已經非常成熟與普及，達到了實用化的水準了，但是計算機嗅覺、味覺的應用幾乎沒有。其實問題的根源就是出在我們人類還沒有能將嗅覺、味覺這兩方麵的感知用形式化的方法描述出來，“喂”給計算機，計算機就被擋在了這一些領域的信息處理之外了。而我們人類對光的了解已經足夠地深入，已經能開發製造出將光影轉換成機器能接受處理的RGB信號的傳感器，離開了對光影感知的傳感器，機器視覺就無從談起，而這正是機器智能的邊界與瓶頸。