程式員學人工智能必須掌握的定義AI的4種方法

　　定義AI的4種方法

　　正如前一節所描述的，首先要了解的概念是AI與人類智能沒有真正的關系。當然，一些AI被模組化為模仿人類智能，但僅是模仿而已。想到AI時，需注意到目标探索、用于達成該目标的資料處理和為了更好地了解目标的資料擷取之間的互相作用。AI根據算法得到一個結果，該結果可能與人類的目标或實作這些目标的方法無關。基于此，可以将AI分為4種。

　　行為類似人類：

　　計算機行為類似人類，這在圖靈測試中有很好的反映，當無法區分計算機和人類時，計算機在圖靈測試中勝出。這也反映了媒體對AI的看法。你可以看到它被應用于自然語言處理、知識表示、自動推理和機器學習等技術中（所有這4種都必須通過測試方可使用）。

　　思考類似人類：

　　當計算機像人一樣思考時，它可以執行需要人的智能（與死記硬背相反）才能完成的任務，如駕駛汽車。為了确定程式是否像人類一樣思考，你必須用認知模組化的方法來确定人類如何思考，這個模組化依賴于3種技術。

　　反思：通過監控自己的思維過程來檢測和記錄實作目标的技術。

　　心理測試：

　　觀察一個人的行為，并将其添加至記錄其他人的類似行為的資料庫中。測試中注意給予一系列類似的境況、目标、資源和環境條件等。

　　腦成像：通過各種機械手段，如計算機軸向斷層掃描（CAT）、正電子發射斷層掃描（PET）、磁共振成像（MRI）和腦磁圖（MEG）直接監測腦活動。

　　在模組化之後，可以編寫一個模拟模型的程式。考慮到人的類思維過程中的變化，以及準确地将這些思維過程表示為程式的困難程度，結果最好是實驗性的。這類像人類一樣思考的智能通常被用于心理學以及其他領域，其中為人類的思考過程模組化以建立逼真的模拟是必不可少的。

　　理性思考：

　　研究人類如何使用某些标準來建立描述典型人類行為的準則。當一個人在一定程度的偏差中遵循這些行為時，這個人可以被視為理性的。計算機的理性思考依賴于其根據手頭資料記錄下的行為而建立的與環境互動的準則。這種方法的目的是盡可能理性地解決問題。多數情況下，這種方法用于建立解決問題的基本技術，然後再進行修改以便解決實際問題。換句話說，理論上解決問題不同于實際解決問題，但你仍需要一個起點。

　　理性行為：

　　研究人類在特定情況下的反應能幫助你确定哪些技術有效又高效。

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計算機依賴與環境（包括條件、環境因素和現有資料等因素）互動的動作記錄作出理性反應。與理性思維一樣，理性行為依賴于原則上的解決方案，但在實踐中可能無效。但理性行為确實為計算機探索以便成功完成目标提供了起跑線。

　　人類過程與理性過程

　　人類處理過程跟理性處理過程的結果并不相同。之是以說一個過程是理性的，是因為它總是能基于目前資訊，給出理想的權衡，做正确的事情。簡而言之，理性過程就是遵照書本，并假設書本是真正正确的。人類處理過程包括本能、直覺和其他不一定出現在書本中的因素，有些甚至沒有展現在現存資料中。舉例來說，理性駕車總是遵循法律。然而，交通不是理性的。如果你嚴格遵守法律，最終可能會因為别的司機不嚴格遵守法律而被困住。為了成功，自動駕駛汽車必須像人一樣靈活駕駛而不是理性駕駛。

　　定義人工智能的類别提供了一種考慮AI用途和應用方式的方法。一些用于分類AI的系統是模糊不清的。例如，有的将AI分為強的（能适應各種情況的通用智能）或弱的（設計為執行特定任務的具體智能）。“強”人工智能的問題在于它不能執行好任何任務。而“弱”人工智能則太具體，無法獨立執行任務。将AI分為兩種類型，即使在普通情況下也不能滿足需求。由Arend Hintze推廣的4種分類方法為了解AI提供了更好的基礎。

　　響應式機器：你在下棋或玩遊戲節目中看到的機器就是響應式機器的例子。響應式機器沒有記憶或經驗來輔助做決定。相反，每次它依賴于純計算能力和智能算法來做出決策，這種機器是特定用途的弱人工智能的例子。

　　有限記憶：一輛自動駕駛車輛或自主機器人不能花費時間從碰撞或剮蹭中學會做決定。這些機器依靠少量的存儲來提供各種情況的先驗知識。當遇到相同情況時，這種機器能依靠經驗來減少反應時間，并為後續決策提供更多資源，這是一個展現“強”人工智能目前水準的例子。

　　意識理論：今天，一個機器能夠評估在相同環境中自己所要達到的目标和其他實體的潛在目标，隻在某種意義上是可行的，但尚沒有商業化。然而，自動駕駛汽車要能真正自主駕駛，必須充分發展這種AI技術。一個自動駕駛汽車不僅要知道它如何從一點駛向另一點，還需直覺地意識周圍的駕駛員與其自身之間存在的潛在沖突，并作出相應反應。

　　自我意識：這是你在電影中看到的那種AI。然而，它需要的技術遠超現在可能實作的技術，因為這樣的機器需要自我意識和覺悟。此外，不僅能基于環境和其他實體的反應來通過直覺反應其他實體的目标，這類機器還能基于經驗知識來推斷别人的意圖。