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機器之心釋出
機器之心編輯部
2023 年 1 月 3 日，著名人工智慧學家，中國工程院院士、歐亞科學院院士，中國人工智慧學會名譽理事長李德毅在 Science 夥伴期刊 Intelligent Computing 發表前瞻性觀點論文《認知物理學 —— 薛定諤、圖靈和維納的啟示和超越》。論文回顧了 20 世紀上半葉，控制論之父維納（1894-1964）、量子力學之父薛定諤（1887-1961）和人工智慧之父圖靈（1912-1954）三位傑出學者為人類留下的五篇經典之作，並受其啟發，展望未來以負熵為生、可互動、會學習、自成長的智慧機器，為今後機器智慧的發展奠定了基礎和方向。
論文地址：
https：//spj。science。org/doi/10。34133/icomputing。0009
1936 年，圖靈提出圖靈機模型，認為圖靈可計算和一般遞迴函式等價，說明透過暴力計算，可以用足夠大去逼近無限。1943 年，薛定諤撰寫著作《生命是什麼？》，提出生命賴負熵為生，可以預見，如果機器賴秩序為生，機器便可作為認知的載體。1948 年，維納撰寫《控制論》一書，研究生命體、機器和組織的內部或彼此之間的控制和通訊。控制和通訊（或者稱之為互動）為實現機器的具身智慧提供了支援。1950 年，圖靈的《計算機器與智慧》發表，提出了著名的用於測試機器智慧程度的圖靈測試。1950 年，維納撰寫《人有人的用處 —— 控制論和社會》一書，該書描述了社會領域的控制論問題，發現人有人的智慧、機器有機器的智慧，可透過互動認知得以實現。
1.從薛定諤談開去，機器用時序和互動來維持負熵。
薛定諤在《生命是什麼？》一書中探討生命的意義時，曾經寫道：生命是很多種能夠決定個體未來發展完整模式的密碼本 （code-script），人活著就是在對抗熵增規律，生命以負熵為生。那麼如果機器可被視為生命，機器如何應對熵增？我們認為機器和生物一樣，遵循最基本的物理定律。生命會衰老，以負熵為生；機器則需要依靠能量，形成秩序，透過和外界互動，產生負熵。
農耕時代的工具和工業時代的機器還不能以生命觀來看待。農耕時代的工具（如輪子、大刀等）裡有實體物質和虛體結構，結構直接寄生在物質上，形成硬構體。工業時代的機器（如蒸汽發動機、擺鐘等）裡有物質、能量和結構，結構直接寄生在物質和能量上，形成硬構體。
到了智慧時代，機器裡有物質、能量、結構和時間。物質和能量是物理層面的真實存在，結構和時間是認知層面的抽象思維，用結構來思維物質在空間的拓撲（幾何）關係，用時間來思維物質的運動變化、能量的流動轉化。結構和時間寄生在物質和能量上成為硬構體（如整合晶片），機器裡的資訊則是大量的軟構體（如程式），體現精神，它們寄生在硬構體或者已有的其他軟構體之上，可自我複用，機器的秩序顯示出維持自身和產生有序事件的能力，體現在認知和行為兩個方面。
機器可作為思維的載體，時間是機器認知的奠基石。機器裡有物質、能量、結構和時間。時鐘依賴能量，時間依賴時鐘，秩序依賴時間。軟構體寄生在硬構體上，機器自舉實現思維自動化，自我複用實現認知自成長。機器執行靠程式，程式靠時序，軟體靠互動，時序和互動產生負熵，機器賴負熵為生。時鐘不停，與外界互動不息，則思維和認知不息。
圖 1。 智慧機器的要素
2.從圖靈談開去，圖靈機的侷限和圖靈對人工智慧的貢獻
圖靈究其一生研究計算機械化，他於 1936 年發表的論文《論可計算數及其在判定問題中的應用》中，對可計算本質進行了嚴格數學定義，提出圖靈機模型是一種十分簡單但運算能力極強的計算裝置，用來計算所有能想象得到的可計算數。後來著名的「邱奇 — 圖靈論題」說明了「λ 演算、遞迴函式和圖靈可計算是等價的」，即：所有可計算或是機械程式可計算的函式，恰好就是用一般遞迴函式去逼近無限。可以認為「圖靈可計算」是以軟構體自我複用來逼近無限的過程。
圖靈在 1950 年發表的文獻《計算機械與智慧》中，開宗明義地要大家考慮機器能否思維，他分析並駁斥了 9 種對思維機器的反對意見，主張教機器學習，只要機器在語言行為（對話）上和人沒有明顯差別，就應該算是能思維或有智慧了，這就是後來著名的 「圖靈測試」。他還認為可以編制一個「兒童程式」，然後對其進行教育（指導學習、自主學習）以達到成人的智力水平。
但我們知道，學習是「感知 - 認知 - 行為」的迴圈過程，認知不可能獨立於感知和行為，要發展機器智慧就必須克服圖靈機的兩個侷限：（1）孤立了認知，忽視了機器具身與環境的互動；（2）孤立了計算，忽視了記憶。
由此，我們可以得到更完整的關於智慧的以下認識：
「智慧」的定義：培養和傳承解釋解決預設問題的學習能力，以及解釋和解決現實問題的能力。預設問題通常來自現實問題，並已經被證明存在行之有效的解決方案。學習是把未知變為可知，是解釋和解決新問題的基礎，解釋和解決現實問題是學習的目的，兩者相互促進。
3.從維納談開去，互動認知：具身行為的控制
控制就是追求熵減，透過負反饋來確保機器具有行為智慧的穩定性。
這種控制在生物中的基礎是神經系統。神經系統由神經細胞組成，對感知、認知起主導作用，透過和外界的資訊互動獲得負熵。對於人，尤其重要的是大腦皮質的進化；當然，還離不開雙手的進化以及語言能力的進化，這是一個「感知 - 認知 - 行為」的閉環，對應三個區：瞬時記憶區、工作記憶區和長期記憶區。其中，瞬時記憶區處理不同感覺器官獲得的感知資訊，工作記憶區分析當前問題的態勢，長期記憶區裡留下了我們認知的結果。
機器中也有類似的控制模式，人類為機器賦予任務和行為特徵。機器有感知、有認知、有行為，可互動、會學習、自成長，為了提升這些能力，就是在互動的環境裡，由軟構體裡的演算法規定的一組帶有獎勵和懲罰函式在內的、週而復始的複雜動作，透過迭代和互動完成在瞬時記憶區、工作記憶區和長期記憶區狀態的改變。透過自動控制體現具身智慧。這種強化學習，是人賦予機器使命的重要方法。
以深度學習為例，傳統演算法需要預寫程式，透過編譯才能獲得智慧，演算法被長期困在程式裡，而深度學習打破了這種局面，用標註代替人類記憶，從大資料中直接獲得分類知識，使得記憶智慧優於計算智慧。由此可見，深度學習要在迭代和互動中完成。機器尤其擅長深度遞迴，無需擔心它指數爆炸，排列組合試錯，暴力計算是機器長項。
4.迭代的智慧：從學習到創造
機器思維離不開語言。孤立的機器自然語言處理是行不通的，需要實時的人機互動。語言能力是機器智慧的傑出表現。機器用語言思維先要把語言形式化，只有形式化才可機械化，而後自動化。一旦自動化，思維的深度就一定會超越人類。當前由人賦予機器特定的語境和語用，讓機器寫作，生成開幕詞、閉幕詞、新聞稿等已經屢見不鮮，機器寫作的專業論文甚至已經被會議收錄發表，機器作畫、批改作業和試卷等已經常態化。圖靈測試有可能區分不出來哪些是機器所為。未來機器的智慧會在多樣化和常態化的「圖靈測試」中迭代成長。
自然選擇並沒有「過分」地進化人類這個物種，人類變得智慧不是進化的必然，只是給了人類出生後認知二次擴張的潛力，正如同機器可以終身學習。可互動、會學習、自成長將成為智慧機器的硬核（圖 2），智慧機器要具備互動和迭代能力。自動駕駛汽車如果不能像人一樣具備與時俱進的學習能力將很難獲得駕照。
圖 2。 可互動、會學習、自成長的機器執行流程圖
如果拿人和機器進行比較，人使用自然語言思維，機器使用形式化語言思維並被機械地執行；人類思維有多樣性和活躍性，機器思維有必然性和統一性；人類思維速度受限於生命的生化引數極限，而物理的機器則可暴力計算和暴力思維；人有豐富的想象力和創造力，機器有一以貫之的執著。總有一天出現機器工程師創造出新材料的配方，機器科學家提出新的假設，驅動產生新的科學發現。
最終，人工智慧成為人類文明生態，使得人與機器可多通道、跨模態互動認知，讓人發揮人的智慧、機器發揮機器的智慧。用生命的觀點看機器，人類構造了賴時序和互動為生、即賴負熵為生的智慧機器；用物理學的觀點看認知（圖 3），以物質、能量、結構和時間為基礎，用軟構體表達思維和認知，自我複用產生有序事件，維持不確定性中的基本確定性，在人與機器之間，在物理空間和認知空間，形成交替認知的螺旋，會學習、自糾錯、自組織、自成長，顯示出解釋、解決問題的認知能力，知行合一，形成迭代的智慧。
圖 3。 認知物理學 - 薛定諤、圖靈和維納的啟示
關於Intelligent Computing
Intelligent Computing 由之江實驗室和美國科學促進會（AAAS）共同創辦，是《科學》合作期刊框架中智慧計算領域的第一本開放獲取（Open Access）國際期刊。之江實驗室主任朱世強教授和中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所學術所長孫凝暉教授共同擔任期刊主編。期刊以「面向智慧的計算、智慧驅動的計算」以及「智慧、資料與計算驅動的科學發現」為主題，主要刊載原創研究論文、綜述論文和觀點論文。
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