古典邏輯和哲學邏輯的重要奠基人亞裏斯多德,建立了生物分類法。分類也是人工智能研究的重要問題。下列分類問題隱含了什麽邏輯原理:
拉瓦錫的元素表中有光和熱,但沒有電。後來的元素周期表中沒有光和電。研究兩朵烏雲後出現的量子力學標準模型中才有光子和電子。而熱是能量的一種表現形式,不是元素或粒子。
第二個問題是:為什麽波義耳-馬略特定律是第一條科學定律,而早得多的阿基米德浮力原理不是第一條?這問題有兩個答案:一個是淺顯的曆史學答案;另一個是邏輯答案,涉及較重要的邏輯原理。
還有這樣的問題:能量去哪裏了?理論力學的能量視角是發展量子力學的重要思維步驟。普裏高津談過熱力學思維方法的獨特價值。但耗散結構理論無法研究生命和智力的本質。
科學需要多個世界模型。自由、民主、競爭實際上基於赫拉克利特的衝突能帶來活力的理論,當然應該是和平、文明的衝突。活力涉及競爭,在邏輯上比能量更複雜,但也隻能帶來生命演化。計算機和人工智能無法理解、表達智力的進化和退化以及複雜的生命和智力層次邏輯。計算機神經網絡也不是物理學。
需要研究邏輯主義、直覺主義、形式主義三大數學學派的本質區別和缺陷,並作修正。用邏輯研究邏輯、用測量研究測量會造成比哥德爾語句更重要、更廣適的問題。
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1949年腦白質切除術的諾貝爾生理醫學獎錯誤七十多年沒糾正,應該反思了。不公正,會聽不到真相。
日本、韓國、台灣、中國大陸人口在萎縮,美國、歐洲有移民的社會和文化問題需解決。人工智能模擬鼠腦、貓腦失敗,達不到鼠、貓的智力。現在科學走錯方向。
學術界應該正視數學和科學上的兩片烏雲:馬爾薩斯模型及其改進型和認為人口控製類似火箭控製都是數學和控製理論的嚴重錯誤;計算機神經網絡和人工智能技術遠不能模擬鼠腦和貓腦,達不到鼠和貓的智力,根本不是物理學,2024年諾貝爾“物理學”獎公然指鹿為馬。
這些問題說明前沿大學的研究和教育有嚴重失誤。需要更嚴謹、有效的科學邏輯。邏輯不同於數學,也超出物理科學的範疇。智力進化和退化不同於生命演化。需要研究智力科學、生命科學、物理科學的不同參照係。
Steve Jobs的NeXT、通用汽車的土星項目、郭台銘的富士康、Elon Musk的Tesla,他們的工廠自動化夢想離無人還有多遠?工業自動化一直在成長,但增速低於預期。無人汽車需要處理開放環境問題,遠比工廠自動化複雜。而鼠和貓得適應野外競爭,更加複雜。黃仁勳先生能接近通用人工智能AGI嗎?需要研究計算機在結構、係統上的智力上限。
最近幾百年文明發展基於科學進步。追尋真理比謀求人間的權勢更重要。葉利欽、尤先科、季莫申科的經濟政策失敗。後來研究失敗國家的國際專家阿富汗前總統加尼也失敗。現在人工智能研究走錯方向。還是好好做研究。