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人机交互中的几个问题

文章来源:搜狐 作者:【未知】 点击:次 时间:2017/6/6 8:36:09
协同性(Cooperativeness)只是适用于政策而不是用于每一个基本行动。认知形式化描述是人-机交互中数据采集、分析、处理的核心,如何重构人-机认知过程也是人机交互研究前沿。集合拓扑~拓扑集合~范畴集合拓扑人的认知与机的感知不同,它包含概念结构化、集合非结构化的弥聚拓扑,主要源于对事(关系)的非、半标定化,对物的半标定化、标定性表征。 这也是形式化向意向性转化的瓶颈、难点,人的变化多端甚至无常大多植根与此… 概念的准确性程序化使其内涵固化、外延滞化,集合的边界性约束化使其定义域僵化、值域单一化,不能随机有机的灵活拓扑、辐射、迁移、隐喻、类比……自主~期望+选择+协调+控制+混馈+随机标定目前所有的自主研究都具有忽悠的嫌疑,能够把半自主或者半自动~人机功能分配搞好些就很不容易了点、线、面、体,重构解构中产生关系、联系。 管理是协调并产生秩序,领导是引领并创造新事物,两者的区别是:一个是构建一个是解构,一个是合一个是分,一个是矛一个是盾,既对立又统一,犹如生活一般 意识也许就是各种集合的因应弥聚隐显指向~ 什么叫数学证明?简单地说,是在特定的公理系统中按照某种规则或标准(逻辑系统)由公理或已经被证明的结论(定理或命题)推导出的命题,数学证明通常依靠演绎推理。 人工智能缺归纳残演绎 理想的模型往往实参固参,真实的模型常常虚实变参 数据的动态性及信息的动价性决定了决策的不确定性,这种动态有自身的和非自身的动,博弈的不确定性也源于此现象、规律、价值,最后一项是贝叶斯不准确的源规律的表现是规则,也是动态变化的,时变法亦变,若现象的表征~数据、信息也变,主观价值也在变,结果能不变吗?不变的是特征值、大规则、重价值 隐喻不是存在、此在,而是一种变在 生物世界,(活)的规律不大可能可用反映物理世界规律的'计算'来表示和预测 AI本质在试图解决一个经济学的根本问题:供需匹配,知识的affordance 意识就是虫洞 意向性就是不感或弱感而能隐约知 计算机理解机器语言吗?其实也不理解,是机器设计者理解机器语言,机器只是数据处理辅助工具 人类直觉的秘密在记忆,机械的存储不能实现灵活的类比的特征保留组合:记忆~意向性~主动性~自主性~直觉机器是存储,不是记忆,所以不能产生概率空间函数~因而没有意向性,只有表层的归纳演绎推理,很难产生深入的事件样本跨情境特征匹配整合,挂一漏万,非深度态势感知而人则是: 记忆~意向性(跨情境特征选择整合)~主动性~自主性~直觉~深度态势感知人的记忆~保留原型(活的特征,可概率穿梭时空,随机应变组合,形成跨情跨境);机的存储~数据模版(死的数字,机械呆板,就事论事,不能越雷池半步) 存储是形式化的方式,失去了意向性的丰富自由~ 直觉本质上是 一种介于文字和数字(定性定量混杂)的快速表征 记忆是匹配而不仅是简单的选择 一是自动化二是人教机三是机助人四是人机互助五是机主人 如何让数据动起来是规则和概率的事,如何让规则和概率动起来现在是人的事,未来希望机能做到~ 图形和语言正在走到一起 计算机程序(包括OOD程序)一般都是通过表征、模拟外部对象的行为来“理解”外部对象。比如各种图形辅助设计软件、信息管理软件。在AI系统里,不自觉地也用类似的办法来“理解”外部世界,问题是物体的表征不是真实物体,模拟物体功能不是物体真实的功能。对AI系统来说重要是要“知道”外部物体,而不是表征外部物体。可是不用数据(或逻辑)把物体的各种关系表达出来,怎么做到“知道”?用一定数据和逻辑来表达物体还是必要的,但“理解”不能停留在这些数据上,而是要回到外部物体上。怎样回去?不是要每时每刻都和物体直接打交道,而是要知道数据不是物体,所有在数据上的处理只是“想象”、“模拟”,而不是事实。 AI本质在试图解决一个经济学的根本问题:供需匹配,知识的affordance,无规律的秩序,非存在的有,模糊的清晰,默会的显性意识的形式化 机器知道的东西必须放在机器之外,放在机器里面的数据机器不可能知道。虽然人觉得在机器里面的东西是机器的记忆、知识,也许是吧,但是关于外部东西的记忆和知识。目前的电脑并不知道它的数据和外部事物的关系。电脑或AI系统知道它在做什么吗?aphaGo知道它在下棋吗?,Watson知道它在看病吗?计算机知道它运行的程序吗?路由器知道它转发的报文吗?应该都不知道。对比人,人不知道大脑如何做学习、推理、记忆,但人知道世界上的东西,和这些东西的规律。还是那个问题,人能知道什么,不知道什么,为什么能知道?对机器,一样的问题,它知道什么?怎么知道的?知道什么对智能系统非常重要,很难想象什么都不知道的东西会有智能。功能可供性是知觉领域里的一个新概念,心理学意义的可供性(affordance)认为人知觉到的内容是事物提供的行为可能而不是事物的性质,而事物提供的这种行为可能就被称为可供性。简单来说,我们可以将功能可供性粗略地理解为事物的一种可能的意义,它描述的是环境属性和个体发生连接的过程。 一个认知体,小到草履虫,大到人,也包括机器,如果能够对外界认知,必有某些共同的。这是我希望了解的。这就是我反复想了解affordance的原因。我想至少一点比较清楚了,那就是,事物有的性质,是随主观的情况而变动。而这是认知体的基本属性。不具备这个属性的,恐怕就不是独立的认知体。 人类的“高阶智慧”重要的不是计算,而是理解直觉不一定和复杂计算或推理有关 哲学上有一对范畴,叫“应该”与“是”。“应该”是一种理想,是一种追求;“是”是一种现状,是一种真实处境。人工智能的发展有两条线---形式化、意向性。
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