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                    《張江科技評論》

                    開博時間:2019-06-06 14:03:00

                    《張江科技評論》是由上??茖W技術出版社與上海市張江高科技園區管理委員聯合創辦的一本科技評論類雜志。該刊報道評價國內外創新性科學技術的發展趨勢及其商業價值,介紹上海在建設全球領先科創中心進程中的制度成果、技術成果、創業成果,推動產學研密切協作,促進科技成果轉化,服務經濟轉型發展。

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                    人類認知體系和數據加工

                    2019-11-27 19:47:00

                      人工智能與人類心智具有本質的區別,人工智能的終極理想就是要讓機器具備人類心智。

                      人類心智的5種形態和認知體系

                      1975年,由于美國著名的斯隆基金的投入,美國學者將哲學、心理學、語言學、人類學、計算機科學和神經科學六大學科整合在一起,研究“在認識過程中信息是如何傳遞的”。這個研究計劃的結果產生了一門新興學科——認知科學。認知科學的目標是揭開人類心智的奧秘。所謂心智,是指具有腦和神經系統的動物的智能行為,而大腦產生心智的過程被稱為認知。

                      在35億年漫長的生命進化過程中,逐步產生了從低級到高級的5個層級的心智和認知:神經層級的心智和認知、心理層級的心智和認知、語言層級的心智和認知、思維層級的心智和認知以及文化層級的心智和認知。其中:神經認知和心理認知是人和動物共有的,稱為“低階認知”;語言認知、思維認知和文化認知是人類特有的,稱為“高階認知”。5個層級的心智和認知的關系是:低層級的心智和認知決定高層級的心智和認知,高層級的心智和認知影響低層級的心智和認知。

                      人類出現在距今600萬年到400萬年前。人類的出現是心智和認知進化到語言層級的產物?;蛘哒f,動物心智進化出以抽象概念為標志的符號語言,人類就出現了。在此之前,人類進化的另外兩個重要標志事件是直立行走和火的使用,但只有第三個事件的出現,即表意的抽象語言的發明,才使猿最終進化成人。

                      語言、符號和數據

                      在5個層級的心智和認知能力中,語言的出現對人類至關重要。第一,抽象的表意符號語言的發明,使猿最終進化為人。第二,抽象的表意符號語言區別了人類的心智和動物的心智,從而區別了人類認知和動物認知。第三,抽象的表意符號語言構成人類認知的基礎:在抽象概念語言基礎上形成了人類思維,語言和思維共同構建了人類的知識體系甚至整個人類社會,知識的積淀形成文化。

                      ● 語言的產生和發展

                      語言產生于信息加工和群體交際的需要,因此,不僅人類有語言,動物也有語言。人類語言是一種表意的符號語言,人類語言能夠表達抽象概念,這是人類語言與動物語言的根本區別。

                      語言也有一個從低級到高級的進化歷史。語言的進化和發展依次經過肢體語言、聲音語言和表意的符號語言3個大的階段,中間還有一些小的發展階段。

                      自然語言是在人類進化過程中自然產生的語言,如漢語、英語、法語、德語、俄語等,漢字是象形文字,其他的都是拼音文字。

                      人工語言是為著某種目的而人為制定的語言,其中又分為非形式的人工語言如世界語,以及形式的人工語言如數學邏輯使用的一階語言和高階語言,它們是計算機智能即人工智能的語言基礎,還有形形色色的計算機語言如C語言、foxBase/foxPro語言、匯編語言等,都是形式的人工語言。

                      ● 語言與符號

                      語言文字最古老的形式是表意的符號,如漢字的“日”“月” “山”“水”等。人是使用符號的動物,這使人類最終從動物界分離出來。20世紀初,瑞士語言學家索緒爾(Ferdinand de Saussure)和美國哲學家皮爾斯(Charles Sanders Peirce)幾乎同時在大西洋兩岸獨立創建了符號學。符號學是研究符號的句法結構、意義解釋和交際方法的學科。

                      符號比語言的概念更廣泛,例如,除了語言符號外還有音樂符號、繪畫符號。從繪畫符號學來看,東方的國畫和西方的油畫是不同的系統。由于它們的語言不同,所以它們的句法不同。句法研究語言符號的空間關系,語義研究語言的結構和意義。

                      ● 符號與數據

                      數據(data)是計算機時代對語言符號信息的總稱。計算機數據的語言表達是二進制代碼。通過編碼技術,計算機系統可以將語言文字轉換為二進制代碼。其中,最著名的是美國信息交換標準代碼,即ASCII碼。通過ASCII碼,所有英文字母和文字符號都可以轉化為8位二進制代碼,1個二進制數即0或1被稱為1個“比特”(bit),8個二進制數被稱為1個“字節”(byte)。通過雙字節編碼技術,我們可以將全部漢字字符進行編碼和數字化處理。事實上,所有數字和字符、聲音和顏色、圖形和圖像,甚至我們所能夠看到、聽到、觸摸到和感知到的一切信息,連同計算機指令,都可以變成二進制數據,從而用計算機進行處理。

                      5個層級的數據加工

                      人工智能與人類心智具有本質的區別。所謂人工智能,其終極的理想就是要讓機器具備人類心智。

                      人類心智從低級到高級的形式只有5種,這就是神經層級的心智、心理層級的心智、語言層級的心智、思維層級的心智和文化層級的心智。機器只有學習了人類心智的5種形式,才有可能具備人類心智和認知。

                      人工智能的基礎是計算機語言和二進制數據的加工,而人類的心智則產生于神經、心理、語言、思維、文化層級的信息加工。因此,人工智能的數據加工應該模仿人類心智的信息加工。

                      目前,人工智能關注和致力于神經和心理兩個層級上模仿人類心智,而在語言、思維和文化層級上,人工智能的研究尚付闕如。下面我們從高階認知的3個層級看看認知科學的一些重要成果。

                      ● 語言認知與數據加工

                      從語言加工和語言認知這個層級來看,20世紀中葉以來在自然語言研究上已經形成美國哲學家喬姆斯基(Noam Chomsky)的句法學(syntax)、美國邏輯學家蒙太格(Richard Montague)的形式語義學(semantics)以及英國哲學家奧斯汀(John Langshaw Austin)、美國哲學家塞爾(John Searle)的言語行為理論和語用學(pragmatics)3個層次的語言理論,逐漸深入拓展分析語言的意義。認知科學自誕生以來,更是把這3個層次的語言理論看作是人類頭腦中3種語言加工方式,并尋找認知科學的證據。但是,在自然語言加工和語言認知這個層級上,人工智能需要向人類心智學習的東西還很多。

                      ●思維認知與數據加工

                      在思維層級的心智和認知方面,20世紀中葉以來也取得很多重要的研究成果。1966年,英國心理學家沃森(Peter Cathcart Wason)的選擇任務實驗證明,人們在做邏輯推理時會受到心理因素的影響,從而產生認知偏差。1994年美國心理學家里普斯(Lance Rips)的三段論心理實驗研究、1978年美國心理學家約翰遜-萊爾德(Philip Johnson-Laird)和斯蒂德曼(Mark Steedman)的三段論與心理模型研究,均發現人們在做推理時,存在明顯的心理偏好,會產生明顯的心理偏差。美國心理學家卡尼曼(Daniel Kahneman)和特沃斯基(Amos Tversky)建立的前景理論(Prospect Theory)推翻了經濟學領域中長期占統治地位的理性人假說,從而榮獲2002年諾貝爾經濟學獎。2011年,卡尼曼出版了《思維:快與慢》一書,書中他用兩個代理人的隱喻即系統1和系統2來描述人的思維活動。系統1是心理的、直覺的、自動的和無意識的,它是快的思維系統;系統2是邏輯的、分析的、受控的和意識的,它是慢的思維系統??崧J為,系統1在判斷和決策中的作用比我們所知道的要大,它是判斷和決策的幕后主使,而系統2則處于受支配的地位。

                      ● 文化認知與數據加工

                      在文化層級上,涉及的因素更多。文化因素會影響我們的認知,例如,中華文化會影響中國人的認知。從語言看,漢語(中文)一字一音、一字一義,因此我們有格律詩、對聯、漢語成語、書法;從命理上看,中國文化的重要元素是十二生肖,這是日相說,西方的星座卻是月相說,兩者大相徑庭;從服裝看,漢裝、唐裝、清朝的服裝(長袍馬褂、旗袍等)、中山裝是中國人的服裝,西服則不是國服;從音樂和歌曲看,民樂、民歌會讓中國人精神愉快、心理安詳,西方的交響樂并不適合中國人的音樂審美;國畫是中國人的繪畫,注重的是整體,是天人合一,而西方的油畫注重的是細節,是分析;從飲食看,中餐(川菜、粵菜、魯菜、淮揚菜等)適合中國人的胃口,西餐(比薩、牛排等)并不適合中國人的胃口;從娛樂看,圍棋、麻將反映了中國人的智慧,中國人樂此不疲,狩獵、探險、極限運動等西方體育游戲在中國始終難以成為主流文化。中國人過的節日都與農時有關:春節(除夕、元宵)、清明、端午、七夕、中秋、重陽、冬至、臘八,這是因為中國文化的本質是農耕文化,西方的節日復活節、感恩節、圣誕節,大多來源于基督教,由于信仰的原因,也難以被中國人普遍接受。那么,人工智能如何產生這種文化認知?這僅僅是數據加工就能解決的嗎?難道人工智能不需要學習人類心智和文化認知?這些問題都值得我們進一步探究。

                      總之,如何學習人類心智的語言加工方式、思維加工方式和文化加工方式,仍然是需要進行探索和研究而又充滿挑戰和機遇的新領域。

                      蔡曙山,貴州民族大學民族文化與認知科學學院院長、教授,清華大學心理學與認知科學研究中心主任。

                      作者:蔡曙山

                      本文來自《張江科技評論》

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