智能是什么意思(智能的近义词是什么)

访客2022-12-10 20:19:5424

不发展自己目标的人工智能，仍将是人类为提高劳动效率而发明的众多工具之一。

在大众眼中，人和动物最大的区别就是人类拥有高度的“智能”，制造具有高度“智能”的机器也被视为将人类从繁重的体力和脑力劳动中解放出来的终极解决方案。

那么到底什么是智力呢？是以极快的速度解决复杂数学问题的能力？象棋和围棋打败世界冠军的能力？是检测图像中成千上万不同物体的能力？或者预测对话中下一个单词的能力？

其实这些都是智能的“表象”。由于人工智能的进步，我们已经能够在计算机中复制它们，并取得了不同程度的成功。

然而，人工智能科学家仍然很难就智能的定义和测量标准达成共识。然而，拥有一套解决问题的技能似乎并不能让我们更接近复制自然界的智能。

根据约翰·霍普金斯大学神经科学教授Daeyeol Lee的说法，目前的人工智能系统只是“人类智能的替代品”，因为它们只是为了完成各种人类目的而设计的，而不是它们自己的。

Daeyeol Lee在他的著作《智能的诞生:从RNA到人工智能》中认为，真正的智能是“生命能够在各种环境中解决复杂的问题，以实现其自我复制”。

换句话说，从细菌到植被、昆虫、鱼类、鸟类、哺乳动物和人类，每一个经受住时间考验并能繁殖的生物物种都是聪明的。

“如果我们想要评估各种生命形式的智能，那么首先要考虑的是哪种生命形式能够通过在更广泛的环境中解决更复杂的问题来成功地复制自己。”李写道。

这也为人工智能的研究人员提供了一个思路，即从生命和存在的角度来看待智能，对于理解人工智能的现状，包括其局限性、潜力和未来方向至关重要。

▍遗传智能

自古以来，生命就是与死亡的竞赛。每一种生物从诞生之日起就面临着来自环境的各种危险，无论是食物的匮乏，天气的突变，其他物种的捕食或资源的争夺，还是单纯的时间流逝。

而那些活得足够长的生物(无论是通过更好地适应环境，还是纯粹靠运气)，往往也能繁衍后代，把自己的基因传递给后代。

同时，他们的后代不会完全遗传他们的基因，但会有轻微的差异，即突变。有时候，这些突变会增强生物体的生存能力，信息资源网络会提高繁殖的几率。

最后，经过数百万次的繁殖和变异循环，其信息资源网络的后代变得更加聪明，物种进化，生存能力大大提高。

在单细胞生物和植物中，智力来源于趋性和向性，即直接编码在基因中的静态行为。分类学和向性使生物能够对其环境中的不同刺激做出反应，例如转向光源或迁移到食物来源密集的地方。

在这些生物中，基因完全控制行为，而智力则取决于基因的进化。

▍大脑智能

更复杂的生物，如动物，通过信息资源网络发展了大脑和神经系统，信息资源网络为它们提供了更多样、更复杂的行为模式。

神经系统有反射行为，比如对疼痛和威胁噪音的本能反应。但它最大的优势是学习能力。有大脑的动物通过与环境的互动来学习，调整自己的行为以获得最大的回报。这也叫做强化学习。

让学习生物变得更聪明，让它们能够在一生中不断改变自己的行为。与单细胞生物相比，动物更善于应对环境的变化。他们不必等待几代人的突变，就能把行为上的变化整合到后代的基因中。他们可以发展非常复杂和动态的行为，例如为自己创造庇护所，狩猎，照顾幼崽和社交。

有大脑和神经系统的动物的智力可以看做两个同心圆的循环。是外环遗传进化，也就是一个物种的身体和四肢在世代之间的缓慢强化。而内圈是快速学习，也就是每一个生物体一生所获得的技能。

这两种智力之间有协同作用。大脑通过提高生物体的生存和繁殖能力来为基因服务。作为交换，进化有利于提高每个物种大脑先天和学习能力的基因突变(这就是为什么有些动物天生具有行走能力，而另一些动物在几周或几个月后才学会)。

同时，大脑也要做出取舍。当基因把它们的责任交给大脑时，它们就失去了对有机体行为的一些控制。

具体体现在，有时候大脑会追逐一些不利于基因自我复制的奖励(如成瘾、自杀)。另外，大脑学习到的行为并不是通过基因传递的(这就是为什么你要从头开始学习语言、数学和体育，而不是继承父母的知识)。

正如Lee在《智力的诞生》中写道，“大脑功能可以被经验改变的事实意味着基因不能完全控制大脑。然而，这并不意味着大脑完全不受基因的影响。如果大脑的选择性行为阻止了自身基因的自我复制，那么这样的大脑就会在进化过程中被淘汰。因此，大脑和基因的相互作用是双向的。”

▍对人工智能的启示

一段时间以来，人工智能界经常通过了解大脑来获得算法和新研究方向的灵感。科学家试图在计算机中复制大脑和神经系统的认知功能。

但是智力的进化观点告诉我们，大脑，连同它所有的奇迹和秘密，是基因进化漫长历史的产物。说的更直白一点，大脑只是基因的“代理人”(虽然这个功能非常复杂，有时超出了基因主体的控制)。

“今天的人工智能仍然不是真正的智能，不是因为它由不同于人脑的材料和组件组成，而是因为它最初是为了解决人类的选择问题而设计的，”Lee写道。“如果人工智能是真正的智能，它必须有自己的目标，为了自己的利益做出任何可能的尝试。总之，真正的人工智能应该是为了自己的利益，而不是为了提高人类的福祉。”

从这个角度来看，目前形式的人工智能只是人类智能的延伸，就像大脑是遗传智能的延伸一样。我们的人工智能算法可以在一秒钟内完成数十亿次计算，学会做一些超出人脑能力的事情。但它们仍然是为了解决人类大脑已经发现并制定的已知问题而设计的。

比如那些打败星际争霸冠军，在图像分类上与人类相匹配，进行实时语音识别的人工智能系统，只是为了解决人类不能或无法解决的问题而设计的。

而我们的大脑是我们基因的“代理人”。你可以把人工智能想象成智能图中的第三个循环。它的进化速度比智能和有机学习快得多，但仍然受到其外环的制约。

因此，不开发自身目标和功能的人工智能，仍将是人类发明的众多提高劳动效率的工具之一。

“只要计算机不进行物理上的自我复制，人类仍然会是拥有人工智能的主体和行为控制者。”李写道。