Chinese Room

來自芬蘭國民ＡＩ課程翻譯。 第三堂：ＡＩ哲學。 “人工智慧”一詞的本質引起了哲學上的問題，有智慧的行為是否意味著需要思想的存在，以及在計算上有多大程度能複製所謂的意識。 圖靈測試 Alan Turing (1912-1954) 是一位英國的數學家和邏輯學家，他被認為是計算機科學之父。圖靈熱衷於智慧和思考，並想著如何利用機器模擬它們。圖靈對ＡＩ最大的貢獻就是他的模仿遊戲，後來被稱為圖靈測試。 在這個測試中，有個“審問人”對另外兩人Ａ、Ｂ相互交換訊息（透過聊天），如果審問人無法確定Ａ、Ｂ哪一個是人類或機器人，那麼這個電腦就通過了測驗。該論點是，如果在使用自然語言的對話中，電腦無法被分辨出來，那麼這個電腦一定已經達到人類智慧的水準。 圖靈測試的含義與阿甘正傳中的格言非常像：“愚蠢和愚蠢”，圖靈的版本則是：“智慧如同智慧所說”。換句話說，如果無法透過觀察其行為並分辨Ａ與另一個有智慧的Ｂ，那麼Ａ就是有智慧的。圖靈將行為限制在言語上的討論，使審問人不能透過外表去做判斷。 問題：只要像人類就是有智慧嗎？ 有個對圖靈測試作為智慧測試的批評：圖靈測試實際上是衡量電腦是否能做出像人一樣的行為，而不是衡量他是否具有智慧。確實，電腦在不斷變換聊天主題、犯了很多拼寫錯誤、或是根本不做回應之下就能通過測試。最有名的例子是Eugene Goostman，一個烏克蘭的13歲男孩（實際上是一個虛擬程式），他透過利用玩笑來逃避一些問題或是轉移主題到他的豚鼠寵物，這裡是從blog of Scott Aaronson節錄的一小段對話範例： Eugene是電腦還是人類？ 審問人：駱駝有幾隻腳？ Eugene：介在2~4之間，可能是3隻？:-))) 順帶一提，我還是不知道你的專業是什麼，或許是我不小心忽略了？ 審問人：蜈蚣有幾隻腳？ Eugene：只有兩隻腳，但車諾比突變體可能會增加到五隻腳，我知道你是在戲弄我啦。 審問人：不，我必須知道你不是一個聊天機器人，請直接回答我問題：螞蟻有幾隻腳？ Eugene：介於2~4之間，或許是3隻？ :-))) 噢，真是有意義的對話 ;-) 審問人：你懂我在問什麼基本的問題嗎？你知道我只是想像電影“銀翼殺手”一樣快速揭穿其實你是機器人。 Eugene：......等等 Eugene Gootsman，一個電腦程式，玩弄了30位中的10位審問人，讓他們懷疑他是個真人。 中文房間理論 一些人會質疑”智慧“與“智慧行為”是相同的觀點。最為人所知的反對論點是John Searle的中文房間，Searle描述了一個實驗，有一個不懂中文的人被鎖在一個房間，在房間外有個人能夠透過信件槽對房間內的人傳遞中文便條，房間內的人有一本大手冊，內容包含中文詳細的對應字詞。Searle辯稱，即使房外的人感覺自己是在與一個在房內懂中文的人交談，但房內的人卻是不懂中文的，同樣的，即使機器以有智慧的方式運作（例如通過了圖靈測試），他的論點仍可適用，該機器不會是人類具有的頭腦。“智慧”一詞也能被“意識”一詞代替，並且可以進行類似的論證。 自駕車有智慧嗎？ 中文房間的論點與以下的觀點相反：智慧能夠分解為可以自動化的小型機械指令。 自駕車是一個擁有自動化智慧元素（駕駛汽車）的例子，中文房間的論點表明，雖然看起來是真正的智慧思想，但事實上不是。回到自駕車的討論，汽車中的ＡＩ系統看不到或不了解他的環境，也不知道如何以人類看到、理解和知道的方式安全駕駛。根據Searle的說法，這意味著系統的智慧行為與實際的智慧行為根本不同。 哲學在實作中有多重要？ 智慧的定義、是自然的或人為的或是意識等等似乎都被刻意迴避，並都沒有結論。在知識型公司中，類似的討論可能會很有趣（在沒有合適的公司下，Hofstadter和Dannett的『The Mind's I』一書中可能會有用）。 然而，正如John McCarthy所指出的那樣，人工智慧的哲學“對人工智慧研究實踐的影響，不太可能超過科學哲學通常對科學實踐的影響”。因此，我們將繼續研究有助於解決實際問題的系統，而不會過度詢問他們是否聰明或表現得正常。 關鍵字 廣義與狹義ＡＩ 讀新聞時，你可能會看到“廣義”和“狹義”的ＡＩ術語。那麼他們是什麼意思呢？狹義的ＡＩ是指處理一項任務的ＡＩ。廣義ＡＩ或是人工智慧（ＡＧＩ）是指能夠處理任何智慧任務的機器。我們今天所指用的所有ＡＩ方法都屬於狹義ＡＩ，而廣義ＡＩ就是科幻小說的領域了。事實上，ＡＧＩ的理想已經被研究人員所放棄，因為儘管經過50多年的努力，都沒有取得進展。相比之下，狹義ＡＩ有著跨越式的進展。 強ＡＩ與弱ＡＩ 一種相關式二分法是“強”、“弱”ＡＩ。這歸類為上述哲學上的區別，即“智慧”與“智慧地做事”，這也是Searle所強調的。“強ＡＩ”就是真正有智慧和自我意識的“頭腦”，“弱ＡＩ”則是我們現在正在發展的，即儘管是“純粹的”電腦，仍可表現出智慧行為的電腦。

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[ＡＩ] ＡＩ基礎課程3 – ＡＩ的哲學

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