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人工智能技術(shù)的起點(diǎn)與終點(diǎn)

2021-04-09 09:57 哲學(xué)發(fā)現(xiàn)

導(dǎo)讀:人工智能技術(shù)發(fā)展的結(jié)果,也體現(xiàn)于機(jī)器體系在一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線中的多個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)中,以科學(xué)的方式進(jìn)行有機(jī)地協(xié)作。

一、人工智能技術(shù)的定義

人工智能技術(shù)是讓機(jī)器取代人從事復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)的一類信息技術(shù)。

如果一項(xiàng)技術(shù)不是信息技術(shù),那么它并不屬于人工智能技術(shù)的類別。大工業(yè)時(shí)代的紡織機(jī)、織布機(jī)等許多機(jī)器同樣可以取代人從事復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng),但它們與信息技術(shù)無(wú)關(guān),因此不屬于人工智能技術(shù)。豐富的數(shù)據(jù)材料,讓信息技術(shù)在當(dāng)今的時(shí)代扮演著舉足輕重的角色,而其中讓機(jī)器可以從海量數(shù)據(jù)中自學(xué)習(xí)的技術(shù)便屬于人工智能技術(shù)。

如果一項(xiàng)信息技術(shù)不能讓機(jī)器徹底取代人,依靠機(jī)器獨(dú)立地創(chuàng)造價(jià)值,那么無(wú)論這項(xiàng)技術(shù)能帶給我們多么有效的信息,它還不能算作人工智能技術(shù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、處理和分析的數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的確可以讓我們有效地掌握數(shù)據(jù)背后的信息,但是如果這類技術(shù)不能讓機(jī)器獨(dú)立創(chuàng)造價(jià)值,那么它們還不具備人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)特質(zhì)。事實(shí)上,數(shù)據(jù)分析或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)固然重要,但它們往往無(wú)法作為獨(dú)立的產(chǎn)品形態(tài)而存在,并且它們創(chuàng)造價(jià)值的范圍往往是受技術(shù)使用者的主觀能力局限的。

如果一項(xiàng)信息技術(shù)不能創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值(即對(duì)他人創(chuàng)造價(jià)值),那么無(wú)論它表面上如何重要,它都不屬于真正意義上的人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)是那些可以創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值的信息技術(shù),至于它們以何種方式創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值,將在以下部分逐一介紹。不僅如此,擁有人工智能技術(shù)的機(jī)器所取代的往往不是人的簡(jiǎn)單生產(chǎn)勞動(dòng),而是人的復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)。如果說(shuō)工業(yè)革命中的機(jī)器取代了人在一定范圍內(nèi)的體力勞動(dòng),那么人工智能技術(shù)讓機(jī)器取代了人在一定范圍內(nèi)的腦力勞動(dòng)。對(duì)人的腦力勞動(dòng)的模仿、補(bǔ)充和部分取代,正是人工智能技術(shù)有別于歷史上其他重要技術(shù)的關(guān)鍵之處。

二、作為起點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)

人工智能技術(shù)發(fā)展的起點(diǎn),是人在生產(chǎn)勞動(dòng)過(guò)程中經(jīng)驗(yàn)的積累。

在人工智能技術(shù)體系中,專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)扮演著最重要的角色,所以我們將著重分析人工智能技術(shù)的這兩個(gè)分支。無(wú)論是專家系統(tǒng)還是機(jī)器學(xué)習(xí),它們的本質(zhì)都是將人的經(jīng)驗(yàn)以不同的形式轉(zhuǎn)化為讓機(jī)器可以獨(dú)立決策的計(jì)算機(jī)算法。

在專家系統(tǒng)中,針對(duì)待解決的問(wèn)題,人將與問(wèn)題相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為一系列邏輯規(guī)則,由計(jì)算機(jī)依據(jù)這些邏輯規(guī)則進(jìn)行決策。因此,專家系統(tǒng)也叫做規(guī)則引擎。專家系統(tǒng)所使用的邏輯規(guī)則不僅包括與問(wèn)題相關(guān)的“自變量”,還包括與自變量有關(guān)的參數(shù)的設(shè)定。例如,假設(shè)待解決的問(wèn)題是對(duì)變量y進(jìn)行分類(變量y一般被稱作“目標(biāo)變量”),x1和x2為與問(wèn)題相關(guān)的自變量,專家系統(tǒng)的邏輯規(guī)則具有如下形式:當(dāng)x1 > Θ且x1 + x2 < Δ的時(shí)候,y ? C1。其中,Θ和Δ為與自變量相關(guān)的參數(shù)。不難看出,專家系統(tǒng)需要人的經(jīng)驗(yàn)覆蓋解決問(wèn)題的所有細(xì)節(jié),不僅包括選擇合適的自變量(x1和x2的選擇),還包括與自變量相關(guān)的參數(shù)的設(shè)定(Θ和Δ的設(shè)定)。前者屬于定性分析,后者屬于定量分析。

作為人工智能技術(shù)的另一個(gè)分支,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是從歷史數(shù)據(jù)中建立模型,通過(guò)模型讓機(jī)器可以自行決策的一項(xiàng)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué),而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的核心便是從數(shù)據(jù)樣本中尋找自變量和目標(biāo)變量之間的量化關(guān)系。和專家系統(tǒng)一樣,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也需要由人來(lái)設(shè)定自變量,但機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是基于模型來(lái)計(jì)算與自變量有關(guān)的參數(shù)。在以上的例子中,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以同樣使用x1和x2對(duì)y進(jìn)行分類決策。但是,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)并不需要對(duì)參數(shù)Θ和Δ進(jìn)行預(yù)先設(shè)定,而是將參數(shù)設(shè)定的任務(wù)交給模型去完成。同時(shí),這個(gè)模型的建立需要一定量的歷史樣本,每一條歷史樣本不僅包括x1和x2的所有數(shù)值,還包括目標(biāo)變量y的歷史結(jié)果。

顯而易見(jiàn),專家系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的目標(biāo)是一致的,都是讓機(jī)器可以自行決策。并且,無(wú)論是專家系統(tǒng)還是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),二者都需要人的經(jīng)驗(yàn)作為機(jī)器可以自行決策的輸入材料。不同的是,專家系統(tǒng)所需要的經(jīng)驗(yàn)材料更加具體,機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的經(jīng)驗(yàn)材料更加抽象。表面上看,專家系統(tǒng)僅需要少量經(jīng)驗(yàn)材料,而機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)材料。事實(shí)上,我們需要提供給專家系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)材料是濃縮了的數(shù)據(jù),而我們需要提供給機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)材料是尚未濃縮的經(jīng)驗(yàn)。二者都是經(jīng)驗(yàn)材料,二者也都是數(shù)據(jù)材料。前者側(cè)重經(jīng)驗(yàn)材料質(zhì)的部分,后者側(cè)重經(jīng)驗(yàn)材料量的部分。順便提一下,人們常常有一種錯(cuò)覺(jué),認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用效果的好壞程度主要依賴于輸入給它的數(shù)據(jù)的大小——數(shù)據(jù)越大,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的效果越好。實(shí)際上,輸入給機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的數(shù)據(jù)如果不能有效地捕捉經(jīng)驗(yàn),這些數(shù)據(jù)不僅沒(méi)有作用,甚至?xí)a(chǎn)生副作用。專家系統(tǒng)與機(jī)器學(xué)習(xí)兩種不同的技術(shù),均有它們的適用范圍。如果人對(duì)需要解決的問(wèn)題具有詳細(xì)的定性和定量的經(jīng)驗(yàn),那么專家系統(tǒng)往往更容易有效地解決問(wèn)題。如果人對(duì)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)并不充足,但可以獲取一定量的歷史樣本,那么機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)往往更有優(yōu)勢(shì)。

人工智能技術(shù)發(fā)展的起點(diǎn)是人的經(jīng)驗(yàn)積累到了一定程度,而人工智能技術(shù)發(fā)展的終點(diǎn)是機(jī)器在逐漸增大的范圍內(nèi)取代人進(jìn)行復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)。在經(jīng)驗(yàn)積累的初期,人的經(jīng)驗(yàn)可以被總結(jié)為這樣或那樣的邏輯規(guī)則的時(shí)候,專家系統(tǒng)讓機(jī)器在特定范圍內(nèi)取代人進(jìn)行復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)。隨著經(jīng)驗(yàn)積累的增加,人的經(jīng)驗(yàn)材料的質(zhì)的不足,便由經(jīng)驗(yàn)材料的量的豐富來(lái)替代,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)讓機(jī)器在更大的范圍內(nèi)取代人進(jìn)行復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)。人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程,也是機(jī)器可以使用的經(jīng)驗(yàn)材料范圍的擴(kuò)大過(guò)程,同時(shí)也就是機(jī)器在更大范圍內(nèi)取代人進(jìn)行復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)的過(guò)程。

三、經(jīng)驗(yàn)的演變

經(jīng)驗(yàn)是人工智能技術(shù)發(fā)展的源頭,人工智能技術(shù)也反過(guò)來(lái)讓經(jīng)驗(yàn)在更大的范圍內(nèi)發(fā)揮作用。

在絕大多數(shù)行業(yè)發(fā)展的初級(jí)階段,人的生產(chǎn)勞動(dòng)往往是主觀的。只有當(dāng)人的生產(chǎn)勞動(dòng)的實(shí)際活動(dòng)量積累到一定的程度之后,才具備積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的先決條件。經(jīng)驗(yàn)材料的積累過(guò)程,也就是人的理性從實(shí)踐中進(jìn)行抽象的過(guò)程。這種從實(shí)踐到理性的過(guò)度,是人進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的一個(gè)重要飛躍,并且這種飛躍的客觀結(jié)果就是經(jīng)驗(yàn)材料的沉淀。

然而,經(jīng)驗(yàn)材料的全面應(yīng)用,仍舊受作為勞動(dòng)主體的人的生命力的局限。人工智能技術(shù)的出現(xiàn),讓機(jī)器可以取代人進(jìn)行復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)。即便在人工智能技術(shù)在一個(gè)行業(yè)應(yīng)用中尚未完全成熟的階段,在機(jī)器還只是部分地取代人進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的時(shí)候,人也在一定程度上獲得了額外的時(shí)間。機(jī)器為人在生產(chǎn)勞動(dòng)上所節(jié)省的時(shí)間,讓人可以耗費(fèi)更少的時(shí)間直接面對(duì)勞動(dòng)對(duì)象,而擁有更多時(shí)間從經(jīng)驗(yàn)中提煉專家系統(tǒng)所需要的邏輯規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)所需要的數(shù)據(jù)。不僅如此,人還可以從人工智能技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的結(jié)果來(lái)判斷,在人工智能技術(shù)應(yīng)用過(guò)程的哪些步驟,機(jī)器最需要經(jīng)驗(yàn)的指導(dǎo)。以前,是人有什么經(jīng)驗(yàn)材料,機(jī)器便使用什么經(jīng)驗(yàn)材料;現(xiàn)在,是機(jī)器需要什么經(jīng)驗(yàn)材料,人便可以主動(dòng)地創(chuàng)造獲得這些經(jīng)驗(yàn)材料的條件。因此,人工智能技術(shù)在一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線的應(yīng)用,讓機(jī)器需要的經(jīng)驗(yàn)材料的收集與使用不再是割裂的步驟,而形成了一個(gè)統(tǒng)一的整體。而且,人越是有的放矢地為機(jī)器提供合適的經(jīng)驗(yàn)材料,機(jī)器為人帶來(lái)的時(shí)間節(jié)省便越是明顯。人越是從日常的繁瑣勞動(dòng)中被釋放出來(lái),也就越是有條件積累更豐富的經(jīng)驗(yàn)材料??梢?jiàn),人工智能技術(shù)的發(fā)展,不僅增加了可以被機(jī)器使用的經(jīng)驗(yàn)材料的范圍,也給經(jīng)驗(yàn)材料的源源不斷的供給帶來(lái)了額外的刺激。

我們知道,一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線包括多個(gè)局部的生產(chǎn)環(huán)節(jié)。在人工智能技術(shù)發(fā)展的初期,機(jī)器所吸納的經(jīng)驗(yàn)材料往往是從局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)中積累起來(lái)的,而這些局部的經(jīng)驗(yàn)材料往往都是孤立的,彼此之間的聯(lián)系純粹是偶然的。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,每個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機(jī)器勞動(dòng)的日益完善,機(jī)器如何在不同局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)形成一個(gè)統(tǒng)一的機(jī)器體系的需要便越發(fā)強(qiáng)烈了。馬克思說(shuō),“需要是同滿足需要的手段一同發(fā)展的,并且是依靠這些手段發(fā)展的?!?馬克思《資本論》(第一卷)(第十四章))這在人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中,是尤為如此的。當(dāng)同一個(gè)機(jī)器體系作用于行業(yè)生產(chǎn)線中不同局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)的時(shí)候,每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)完成任務(wù)的時(shí)間往往是可以預(yù)估的,每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)所起到的作用和它對(duì)其他相關(guān)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的影響也是可以規(guī)劃的。此時(shí),不同局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)的協(xié)作經(jīng)驗(yàn),便逐漸積累起來(lái)了。隨著人工智能技術(shù)在一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線應(yīng)用的成熟,機(jī)器對(duì)經(jīng)驗(yàn)材料的需要,逐漸地從局部趨向于整體,從微觀趨向于宏觀,從特殊趨向于一般。因此,人工智能技術(shù)從不同的局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)延伸至一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線的過(guò)程,也就是經(jīng)驗(yàn)材料在更大范圍內(nèi)轉(zhuǎn)化為一個(gè)整體的生產(chǎn)體系的過(guò)程。

由此可見(jiàn),隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)產(chǎn)生了根本的變化。經(jīng)驗(yàn)材料的演變,是伴隨著人工智能技術(shù)的成熟一起發(fā)展的,并且是借助人工智能技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的。以前,經(jīng)驗(yàn)是如何讓人更有效地進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的經(jīng)驗(yàn);現(xiàn)在,經(jīng)驗(yàn)是如何讓機(jī)器更有效地進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的經(jīng)驗(yàn)。以前,經(jīng)驗(yàn)是對(duì)人的勞動(dòng)行為的理性總結(jié);現(xiàn)在,經(jīng)驗(yàn)是對(duì)機(jī)器局部勞動(dòng)和整體勞動(dòng)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃。

四、作為終點(diǎn)的機(jī)器

人工智能技術(shù)發(fā)展的終點(diǎn),是讓機(jī)器可以獨(dú)立于人,自發(fā)地、不間斷地為生產(chǎn)勞動(dòng)創(chuàng)造價(jià)值。

人工智能技術(shù),讓機(jī)器具備了從經(jīng)驗(yàn)材料中自學(xué)習(xí)的能力,從而大幅度增加了機(jī)器進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的廣度和深度。正是這種自學(xué)習(xí)能力,讓機(jī)器成為了許多行業(yè)中價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中的主角。人工智能技術(shù)有別于其他信息技術(shù),并不是由于人工智能技術(shù)在其內(nèi)容上的優(yōu)越性或特殊性,而是人工智能技術(shù)所賦予機(jī)器在生產(chǎn)勞動(dòng)或價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中的獨(dú)立性。

傳統(tǒng)的信息技術(shù)是機(jī)器為人提供幫助,由人來(lái)完成最終的生產(chǎn)勞動(dòng);人工智能技術(shù)將這個(gè)過(guò)程顛倒了過(guò)來(lái),是人為機(jī)器提供幫助,由機(jī)器來(lái)完成最終的生產(chǎn)勞動(dòng)。之前,人是價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程的主要角色,機(jī)器是人的工具;現(xiàn)在,機(jī)器是價(jià)值創(chuàng)造的主要角色,人是機(jī)器的工具。人工智能技術(shù)絕非僅是一種讓人增加技能和可以從事更復(fù)雜生產(chǎn)勞動(dòng)的特殊工具。恰恰相反,在機(jī)器逐漸擴(kuò)大價(jià)值創(chuàng)造范圍的過(guò)程中,輔助機(jī)器進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的人所需要的技能要求越來(lái)越低了。

一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線一般是由多個(gè)互相關(guān)聯(lián)的局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)所組成的。再聰明的機(jī)器也無(wú)法一下子取代一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線中所包含的全部生產(chǎn)環(huán)節(jié)。在一個(gè)行業(yè)被人工智能技術(shù)所改造的過(guò)程中,機(jī)器往往首先從一個(gè)局部的生產(chǎn)環(huán)節(jié)開始發(fā)揮作用,讓機(jī)器取代人的勞動(dòng)首先局限于這一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。起初,機(jī)器對(duì)人局部勞動(dòng)的取代所造成的生產(chǎn)效率的提升往往是不起眼的,人們也最容易在這個(gè)最初的環(huán)節(jié)質(zhì)疑使用機(jī)器的實(shí)際意義。然而,只要機(jī)器取代人占領(lǐng)了一個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節(jié),機(jī)器對(duì)與這個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)相關(guān)的其他生產(chǎn)環(huán)節(jié)的占領(lǐng)便成為了一個(gè)不可阻擋的趨勢(shì)。

在一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線中,如果機(jī)器和人同時(shí)在不同的局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng),機(jī)器與人之間的協(xié)作便產(chǎn)生了阻礙。相比人與機(jī)器之間的協(xié)作,機(jī)器與機(jī)器之間的協(xié)作更具有連續(xù)性的特點(diǎn),其過(guò)程是完全由科學(xué)規(guī)律來(lái)支配的。在這種擺脫了人的主觀局限的科學(xué)生產(chǎn)過(guò)程中,每一個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)所需要的時(shí)間及全部生產(chǎn)環(huán)節(jié)所需要的時(shí)間便可以事先估算出來(lái)了。在人工智能技術(shù)應(yīng)用于一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線的過(guò)程中,人的生產(chǎn)勞動(dòng)的主觀性逐漸消逝于機(jī)器生產(chǎn)勞動(dòng)的客觀性中,人的局部的生產(chǎn)勞動(dòng)逐漸融合于機(jī)器的集中的生產(chǎn)勞動(dòng)體系。由此可見(jiàn),人工智能技術(shù)發(fā)展的結(jié)果,不僅體現(xiàn)于機(jī)器在一個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)中可以獨(dú)立地創(chuàng)造價(jià)值。人工智能技術(shù)發(fā)展的結(jié)果,也體現(xiàn)于機(jī)器體系在一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線中的多個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節(jié)中,以科學(xué)的方式進(jìn)行有機(jī)地協(xié)作。