不確定性人工智能的基礎(chǔ)科學(xué)問題

1、123從一開始就是交叉學(xué)科的產(chǎn)物 “達(dá)特茅斯會議”與會者：l數(shù)學(xué)家和邏輯學(xué)家；l認(rèn)知學(xué)家和心理學(xué)家；l神經(jīng)生理學(xué)家；l計算機科學(xué)家45050年人工智能主流研究年人工智能主流研究l符號主義方法邏輯學(xué)派l聯(lián)結(jié)主義方法仿生學(xué)派l行為主義方法控制論學(xué)派5在人類認(rèn)知面前，人工智能顯得過于在人類認(rèn)知面前，人工智能顯得過于單?。簡伪。?認(rèn)知科學(xué)認(rèn)知科學(xué)知覺 記憶 意識言語 情感 想象思考 學(xué)習(xí) 創(chuàng)造聯(lián)想 直覺 頓悟6至少五位認(rèn)知科學(xué)家獲得：1962年：Francis H.C.Crick Consciousness and Neuroscience, in Physiology or Medicine1963

2、年： Sir John EcclesThe Self and Its Brain, in Physiology or Biochemistry ,1978年： Herbert A.Simon in Economics, 1981年： 羅杰斯佩爾 生理心理學(xué)家，對左右腦功能作了解釋, 2002年： Daniel Kahneman uncertainty in Economics, 789腦科學(xué)研究的切入點 從腦的生物化學(xué)層次和神經(jīng)構(gòu)造層次研究。認(rèn)知活動可能對應(yīng)著一定的生理上的化學(xué)、電學(xué)的變化。但是目前生命科學(xué)還不能在思維活動與亞細(xì)胞的化學(xué)、電學(xué)層次的活動建立確切的關(guān)系。如：一個概念如何以生物學(xué)形

3、式存儲，它與其它概念發(fā)生聯(lián)系的生物學(xué)過程是什么。也不能決定什么樣的神經(jīng)構(gòu)造可以決定著哪些認(rèn)知模式的發(fā)生。1011對還原論的質(zhì)疑 如同我們不能從最基礎(chǔ)的硅芯片的活動來推測計算機網(wǎng)絡(luò)上電子郵件的行為一樣，我們不可能從分析單個離子、神經(jīng)元、突觸的性質(zhì)去理解人們欣賞落日美景的感受。因此，我們怎么能夠設(shè)想從分析單個器官、細(xì)胞、基因、蛋白質(zhì)分子的性質(zhì)和神經(jīng)傳導(dǎo)就能夠推斷人腦的認(rèn)知和思維活動呢？系統(tǒng)論關(guān)于系統(tǒng)整體特征不是由低層元素加和而成的原理對還原論提出質(zhì)疑。12腦科學(xué)與人工智能 盡管“腦科學(xué)十年計劃”對意識的本質(zhì)仍然是一個未解之謎，盡管正在執(zhí)行的“行為科學(xué)十年計劃”仍然想通過生命科學(xué)研究發(fā)明出“讀心機”

4、、“記憶丸”、“聰明丸”等，但這不能阻止我們用機器去模擬人的智能的努力。131415黑白世界，棋子無功能之分，目數(shù)多者勝黑白世界，棋子無功能之分，目數(shù)多者勝1617主要區(qū)別18沒有哪門學(xué)科比人工智能和哲學(xué)的聯(lián)系更緊密 愛因斯坦：在宇宙中，上帝不會和我們擲色子。 玻爾：我們不能決定上帝該做什么 我們問：上帝在哪里192021隨機性和模糊性的關(guān)聯(lián)性隨機性和模糊性的關(guān)聯(lián)性222324對不確定性現(xiàn)象的研究，并不一定非要分別從隨機性對不確定性現(xiàn)象的研究，并不一定非要分別從隨機性和模糊性入手去認(rèn)識，也不一定非要去區(qū)分隨機體現(xiàn)和模糊性入手去認(rèn)識，也不一定非要去區(qū)分隨機體現(xiàn)在那里，模糊在哪里。在那里，模糊在哪

5、里。25 混沌是一種確定性系統(tǒng)中出現(xiàn)的類似混沌是一種確定性系統(tǒng)中出現(xiàn)的類似隨機的過程。因為很難對初值確定得非隨機的過程。因為很難對初值確定得非常精確，近似相同的初值產(chǎn)生很不相同常精確，近似相同的初值產(chǎn)生很不相同的貌似隨機的結(jié)果。初值敏感性導(dǎo)致過的貌似隨機的結(jié)果。初值敏感性導(dǎo)致過程的不確定性和不可預(yù)測性。程的不確定性和不可預(yù)測性。2627英國海岸線有多長？28認(rèn)知的尺度認(rèn)知的尺度29復(fù)雜網(wǎng)絡(luò): Internet30313233 思維有精確的一面，更有不 確定的一面。人類習(xí)慣于用自然語言進(jìn)行思維，思維的結(jié)果往往是可能如何、大概如何等定性的結(jié)論。 人類還擅長通過聯(lián)想的、直覺的、創(chuàng)造的形象思維來思考，

6、很少象計算機一樣做精確的數(shù)學(xué)運算或者邏輯推理，但是這并不妨礙人類具有發(fā)達(dá)的、靈活的智能，并不妨礙人類具有發(fā)達(dá)的、靈活的模式識別能力。3435363738394041研究人類認(rèn)知活動的切入層次人腦亞細(xì)胞的化學(xué)、電學(xué)層次人腦的神經(jīng)構(gòu)造層次自然語言層次數(shù)學(xué)語言層次符號語言層次腦科學(xué)神經(jīng)科學(xué)不確定性不確定性人工智能人工智能數(shù)學(xué)傳統(tǒng)人工智能42基本理念：基本理念：4344云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器454647yHEyyExyHxfd2)(2)(exp21)(2e2n22xeX48 22222e2n2e22x22x2e2ne2e2n22xe2xd2exp21d2)(exp21d2)(exp)(21d2)(ex

7、p21d2)(2)(exp21d)(enHEtttyHEyyHxyExyExyHEyyHyHEyyExyHxExXD49elseyyyf, 010 ,)ln()(2150l任何定性概念，盡管它們各自有不同的實際含義，即概念的量化值云滴在數(shù)域的分布有不同的物理量綱，也盡管所有云滴表現(xiàn)出不同的確定度，不同的人會有不同的認(rèn)識，不同的時期也會有不同的認(rèn)識，但是確定度的統(tǒng)計分布，總體上是同一個形態(tài)。l語言值表示的概念，拋棄它們具體的物理含義，反映在人們腦海中的認(rèn)知規(guī)律是一致的。認(rèn)知的不確定性中仍然有著確定的規(guī)律性，即認(rèn)識上的共同性。 515253545556感知感知視覺視覺記憶記憶記憶隨時間而淡忘形成的

8、印象記憶隨時間而淡忘形成的印象=0.1=0.8=1.2=1.5=0.557記憶隨時間而淡忘形成的印象記憶隨時間而淡忘形成的印象58厭惡 憤怒 快樂 輕蔑 悲傷 恐懼 驚訝 標(biāo)準(zhǔn)像 對一個人不同表情的記憶形成標(biāo)準(zhǔn)像59哭臉笑臉哭笑不得3分笑7分哭7分笑3分哭勢場圖混合勢場圖逆變換后的像素圖像素圖60(a)人臉128*128個象素特征 (b) 48個重要特征點 128 * 128 48 ！61(a) 250個特征點，=0.02 (b) 70個特征點，=0.04 (c) 28個特征點，=0.09 62(a)標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像 (b)數(shù)據(jù)場等勢線分布 c）二維勢場分布的三維視圖 63原始圖像數(shù)據(jù)場圖數(shù)據(jù)場平方圖數(shù)據(jù)場立方圖64AB CD E F65CEA B DIF G H J6615歲20歲25歲45歲形象思維 ？70歲衰老函數(shù) f (t)共性老人和嬰兒676869分形 = 規(guī)則 + 參數(shù)云分形：用云變換參數(shù)數(shù)據(jù)； 用云變換規(guī)則數(shù)據(jù)； 規(guī)則與參數(shù)同時變換70期望云滴