星空·体育中国官方网 李德毅院士：通用人工智能十问

共识：智力是学习、解释和解决问题的能力；人工智能是脱离生命体的智能，是人类智能的延伸；通用人工智能通过不断学习积累技能，进化和成长，能够面对不同的情况，解释和解决普遍的智力问题。

基于这一共识，我们提出以下问题：

问题1

意识、情感、智慧、智力，它们是否具有包容性或相关性？智力包含意识和情感，还是意识包含智力？是智慧中含有智慧，还是智慧中含有智慧？一般来说，意识和情感是内省的、自我意识的、排他性的。怎么可能被别人的、人造的取代呢？那么无生​​命的物体就不能有意识吗？

问题2

如何理解一般智力？我们应该将通用智能理解为“全知全能”还是单向超级智能？尽管今天的计算机已经可以解决许多复杂且专门的智力问题（例如围棋智能）星空体育app官方下载，但我们常常感觉它们缺乏人类思维的一些本质特征。这里的区别主要不是算法、计算能力、数据量方面，也不是速度和容量方面，而是智能的通用性、通用性、通用性、灵活性、默认性、容错性和可学习性。 、不确定性、适应性、常识性、开放性、创造性、自主性等方面。遗憾的是，发展了60多年的人工智能，始终未能接近人类原始智能。

问题3

目前人工智能的所有成就都是在计算机上表达的，是基于Feng架构的计算机智能或计算智能。人工智能只是计算机的一种应用。人脑不是冯诺依曼架构。是否存在宏观上更类似于大脑的非冯·诺依曼架构？比如，对于人类智能来说，记忆力才是真正的智能，超级记忆力才是超级智能，记忆力比计算机更重要，记忆检索比复杂推理要快得多。飞峰建筑如何从结构上体现人脑？不同的记忆区域和记忆又如何呢？如何体现环境与知识的双重驱动？

问题4

无生命的物体没有情感和欲望。如果机器人是无生命的物体，它还有学习的动力吗？如果没有学习的动力，没有接受教育的自发性，学习还有目标吗？目标从哪里来？机器人可以自己提问吗？

问题五

人类的注意力选择来源于记忆以及对记忆的偏好依恋。偏好是如何产生的？偏好依恋只与交互认知的频率和时间有关吗？人的喜好执着不是这样的。人们的恐惧和满足感会让一些很少发生或者很久以前发生的事情变得特别难忘。

问题6

自然语言是人类思维活动的载体。如果自然语言是第一语言，数学语言是第二语言，计算机语言是第三语言，则后者往往比前者更严格，而后者往往比前者更狭窄。根据哥德尔不完备定理意味着数学本身不可能完全自洽。数学的形式化依赖于自然语言，计算机语言的形式化依赖于数学语言。那么，人工智能又如何能够用数学语言或计算机语言来形式化人类的自然语言呢？

问题7

人脑是一个小宇宙，里面的智慧包容了多种情况和公理。它对不同的情况有不同的反应。它不完全收敛，不完全自洽，也不整体统一。不存在非公理化的统一数学推理。当然，事实并非如此。它不必是裂脑的。

问题8

一个机器或系统是否智能，并不取决于它在某一时刻能够解决什么实际的智力问题，而是取决于它是否具有学习的能力？智力（即提供问题的解决方案）是否依赖于有限的认知资源？是否需要进一步的交互认知？可以有选择吗？是否有可能进化和成长？这才是最重要的。

问题9

在具有非冯·诺依曼架构的机器人大脑中，构成记忆、交互和计算的最小基本组件是什么？各组件中信息的生成机制和存在形式是什么？它们之间的信息传递机制是怎样的？

问题十

通用智力的获得依靠教育星空体育官方网站，智力植根于教育，文明是智力的生态。 10个具有共同架构的机器宝宝，可以看作是基因硬件加基础软件星空体育app下载入口，让10个妈妈根据自己的情况教育10个机器宝宝。仅通过语音交互，这样的机器一个月后就能准备就绪。婴儿大脑中还剩下哪三个记忆区？未来，机器宝宝的基础软件（包括记忆、交互、计算软件）还会继续扩展吗？硬件是否需要不断扩展？机器人婴儿大脑是否有能力形成自己的软件？

关于作者

李德义

中国工程院院士、中国人工智能学会院士、中国人工智能学会名誉主席

长期从事计算机工程、不确定人工智能、大数据和智能驾驶等领域的研究。他首先提出了“控制流-数据流”图对理论，证明了关系数据库模式与谓词逻辑的等价性。提出云模型、云变换、数据场等认知形式理论，解决定性概念生成、相似性计算、不确定性推理、智能控制等问题，成功控制了三级倒立摆的各种动态平衡姿态。他提出构建基于路权的驾驶情境认知地图，开发机器驾驶大脑，并领导中国最大的智能汽车联合团队。