经典人工智能的科学基础和科学内涵

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经典人工智能的科学基础和科学内涵

通常认为，AI是人类智能的机器模拟。然而AI奠基人、创始人艾伦·图灵创立的经典人工智能的基本原理是“功能模仿”。

1931年，哥德尔证明了递归函数的计算可以“模仿”形式算术的某些推理，这是科学史上第一次严格证明了计算可以模仿推理。1936年形成、后被普遍接受的丘奇—图灵论题主张：图灵机可以“模仿”任何计算。综合上述两项成果得出哥德尔—图灵引理：用图灵机可以“模仿”某些推理。

丘奇—图灵论题中的“模仿”和哥德尔证明中的“模仿”具有相同的数学定义，同时积累了大量研究成果，并不断产生新的模仿方式。“符号主义” “连接主义” “行为主义”分别模仿了智能的不同功能，都属于经典人工智能。

一个学科的科学内涵主要包括该学科的科学问题和实证准则，而科学问题往往表现为科学假说。将哥德尔—图灵引理加以推广，就得到经典人工智能的“图灵假说”：用图灵机可以模仿人的部分思维功能，如推理、学习、理解、决策和创造。图灵并未使用“假说”这个术语，他认为用自然语言表达假说不够严格，所以他提出“图灵测试”作为经典人工智能的实证准则，通过图灵测试意味着图灵假说得到了科学实验的验证。在图灵假想的一次图灵测试中，AI写了一首十四行诗，然后人类裁判与AI进行了如下问答：

人类裁判：你的诗里说，“我能把你比作夏天吗？”如果把“夏天”替换为“春天”，是否更好？

AI：替换以后不押韵。

人类裁判：换成“冬天”如何？

AI：这样押韵了，但没人想被比作冬天。

为了回答人类裁判的第一个问题，AI要能理解自然语言，其中“把夏天改为春天”属于意向性语义替换。第二个问题在字面表达之外隐晦地涉及常识、情感和因果推理，否则AI就无法答出“没人想被比作冬天”。图灵相信，经过大约50年研究，依靠“功能模仿”的AI将能够通过这样的检验，让人类认为“有智能”。