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人工智能论文3000字1
摘要：随着社会的飞速发展, 科学技术不断进步, 工业领域生产模式发生变化, 人工智能时代势不可挡, 尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。工业机器人的突出优势是精准度较高, 工作效率高, 能够承受较大工作强度, 为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。由此可见, 工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。文章基于行业发展, 详细阐述了工业机器人的特征, 探讨其未来发展趋势与方向, 以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。
关键词：人工智能时代; 工业机器人; 趋势;
Abstract：
With the rapid development of society, the continuous progress of science and technology, industrial production mode changes, the era of artificial intelligence is unstoppable, especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy, high work efficiency, able to withstand a greater intensity of work, for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry, this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail, and discusses its future development trend and direction, in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry.
Keyword：
era of artificial intelligence; industrial robot; trend;
随着人工智能时代的到来, 互联网技术取得巨大突破, 大数据技术成为核心, 为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。在工业机器人发展进程中, 其操作趋于简易化, 精准度更高, 能够广泛应用在诸多领域, 投入成本呈现不断降低的趋势。立足工业领域, 机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。工业机器人的出现强化对人力应用的缓解, 在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作, 同时, 操作持久性更加突出。
1 工业机器人的构成以及类型
从构成上分析, 工业机器人主要包含三个部分, 即本体、驱动以及控制三个系统。从功能上分析, 一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。另外一种更具智能化, 有效发挥仿生学的特征, 能力更显多样化, 自由度更高。在当前的工业领域, 之所以选择工业机器人, 主要源于其较低的单机价格, 便于维修, 应用效率较高。
2 人工智能时代工业机器人核心技术分析
2.1 工业机器人以高精度减速机为核心构成, 涉及多种技术类型, 要求较高
在工业机器人中, 关键性结构组成为高精度减速机, 涉及多种技术类型。首先, 材料成型控制技术十分关键, 尤其对减速机减速齿轮的耐磨性与刚性提出更高要求, 目的是保证运行的高精度标准。在材料构成方面, 要强化对金相组织、材料化学元素以及含量的科学控制。其次, 加工技术不容忽视。在减速器中, 非标特殊轴承是必不可少的组成部分, 结构极具特殊性, 需要减速器零件加工尺寸来确认间隙标准, 工人技术要求更高。
2.2 以电机与高精度伺服驱动器为核心, 实现对工业机器人的全方位控制
对于工业机器人的控制, 电机与高精度伺服驱动器作用突出, 强化对控制系统的管理, 尤其是在瞬间力、功率输出方面面临更高的标准。首先, 快响应伺服控制技术能实现对位置环、电流环以及速度的有序控制, 合理运用干扰观测以及前馈补偿算法。具体讲, 要采用指标预测法来构建内部预测模型, 达到闭环优化的目的。其次, 为了保证工业机器人能够有效发挥识别功能, 要依托在线参数自整定技术, 强化转动惯量以及PID参数的在线优化, 达到参数的精准判定。另外, 在线惯量辨识算法明确伺服驱动器的实际工况, 强化参数的智能化控制, 以现场实际为要求, 合理进行参数的调整。
2.3 以实时性为要求, 强化控制操作系统的稳定性与精确性
在工业机器人中, 运动学控制系统对实时性要求较高。目前, 机器人运动控制卡以定制方式为主, 同时, 强调与操作系统的密切配合, 强化数据传输、数据精确性以及稳定性的实现, 尤其是对于操作系统的消息处理机制, 更要关注稳定性与快速响应的需要, 增强实时性, 为机器人产业化道路的发展创造条件。
3 结合工业机器人应用实际准确掌握发展趋势与方向
3.1 工业机器人的发展更显系统性特征, 整体性能增强, 适用范围更广
立足新时期的发展, 工业领域的机器人更显多样性, 如焊接机器人、清洁机器人等逐渐投入使用, 工程自动化程度显著增强。随着技术水平的不断提升, 机器人的造价呈现下降的趋势, 但是, 性能却不断增强。例如, 对于工业领域的机械手, 其主要原理是进行人手及手臂的模仿, 实现灵活抓取以及搬运的功能, 满足自动化操作的目标。纵观当前, 机械手应用最为广泛的领域是工业制造业、包装业等。机械手能够在既定的时间内较为准确与高效地完成操作动作, 这也成为工业机器人发展的主要方向。目前, 信息技术发展迅速, 尤其是人工智能技术影响力不断扩大, 加之互联网技术的支持, 工业机器人发展更显系统性特征, 强化在控制系统、诊断系统以及维护系统功能的提升。同时, 依托仿真模拟化程序设计, 切实增强智能化与自动化水平, 整体性能不断提升, 在应用方面更显可靠性, 适用范围更广。
3.2 以工业发展需求为基础, 更显生物性与仿生性特点, 强化不良工作环境生产效率的提升
立足工业生产, 很多环节与环境保护相矛盾, 对从业者身心健康产生不利影响, 有些操作人类很难完成, 这也成为工业机器人得以推广应用的重要因素。例如, 对于真空机器人, 其之所以在工业中应用, 主要原因是半导体工业中, 真空传输晶圆这一环节人类无法完成, 而真空机器人的引进实现这一问题的解决。另外, 在一些恶劣环境中, 如适应无阻运动的蛇形机器人, 满足水下作业的仿生鱼机器人等, 都处于不断研发之中, 备受瞩目。也就是说, 在工业机器人的发展进程中, 更加关注其仿生性与生物性的特征, 能够有效实现对人类行为的模仿与替代, 成为新时期工业机器人研发的新动向。
3.3 基于不断升级与更新的计算机信息技术, 工业机器人控制系统更加完善, 加快统一化与标准化的实现
在机器人内部, 核心构成为控制系统, 是发挥功能的重要保障, 强化对记忆、示教、通信连接以及坐标设置功能的支持。当前, 计算机技术不断升级更新, 为工业机器人控制系统的优化与完善提供强大动力, 整体控制水平显著提升。具体讲, 在控制器方面, 由专用封闭式发展为开放式。也就是说, 计算机水平的提升使得工业机器人的控制系统突破专供的束缚, 更显统一化与标准化的趋势, 网络化特征明显。基于此, 工业机器人的操作更显便捷性, 具备简单的操作常识即可, 无需投入人力物力进行培训, 在很短的时间内就可以对机器人进行模块功能调整, 在根本上使机器人的使用更加方便与快捷, 维护管理工作也易于进行。
3.4 综合传感器融合配置技术日趋成熟与完善, 实现对人类思维与神经的多功能仿生
立足信息时代, 人工智能的发展势不可挡, 智能化成为工业机器人在未来的发展方向。智能化的机器人, 即强调机器人对人类模仿的更高层次, 需要具备更高层级的仿生, 既要能够模仿人类的动作行为, 同时, 还需要具有人类的思维与神经。基于此, 传感器成为智能工业机器人的重要构成部分, 尤其是视觉、力觉、触觉传感器的出现, 加快工业机器人智能化的发展速度。例如, 对于从事电弧焊接的机器人, 采用多传感器融合配置, 融电弧传感器、视觉传感器以及机器传感器于一体。在视觉传感器的支持下, 机器人能够凭借激光视觉扫描功能, 获取焊接过程中所需要的焊炬等数据信息, 保证电弧焊接的精准性。另外, 远距离遥控机器人的出现代表了综合性传感器融合配置技术上了新的台阶。这种技术在机器人未来发展中将得到更大范围的推广与应用, 处于不断完善与成熟中。
4 我国工业机器人发展存在的不足与凸显的问题
首先, 我国工业机器人起步较晚, 发展时间较短, 资金投入方面彰显不足, 在技术与经验方面彰显无力性, 处于不断摸索与提升阶段, 研发力度亟待增强。其次, 对于我国机器人的发展, 在生产技术与可靠性方面相对薄弱, 尤其是机器人很多关键部件需要进口, 生产成本大幅增加, 机器人市场仍需不断扩大, 尤其是过高的成本支出, 使得工业机器人在生产研发方面缺乏较高的积极性。再次, 工业机器人标准化生产的实现需要以规模优势为前提, 但是, 我国在生产与研发方面的投入尚未达标, 给推广与应用造成巨大阻力。
5 如何推动人工智能时代工业机器人的快速发展
随着时代的不断进步, 智能机器人技术处于不断创新升级中, 因此, 工业智能机器人在未来的发展要集中做好如下几个方面的工作。首先, 从理论研究方面分析, 要重视加强指挥制造技术的探究, 尤其是针对机器人中相关零部件的生产, 要切实提升产品生产质量, 有效应对生产难题, 借助新型制造技术与制造模式, 缩短机器人生产与推广时间。其次, 要结合社会需求, 合理增加智能机器人科研项目资金投入, 设置专项资金, 尤其是面对工业转型发展的新阶段, 要扩大对机器人及相关产业的投资量, 在根本上为工业智能机器人技术的进步创造条件。再次, 立足新时期, 要对工业机器人相关条例、规则等进行完善, 加快核心技术研发速度, 同时, 做好研发技术与成功经验的总结分析, 推动智能机器人工业化发展进程的加快, 构建更加完善的标准体系, 强化对人机交互准则的合理优化。
6 结束语
综上, 工业机器人是多学科相互融合与发展的产物, 对工业行业的发展意义巨大。因此, 要立足信息时代, 在人工智能技术的支撑下, 准确掌握工业机器人发展趋势, 明确技术特征, 促使工业机器人生产制造成本的不断降低, 性能逐步增强。同时, 要重视仿生学在工业机器人领域的研究与应用, 强化控制系统功能的不断升级改造, 加快多传感器融合配置技术的发展, 大幅提升工业机器人的智能化水平, 推动整个行业标准化与统一化建设, 拓展机器人应用领域, 以便更好发挥工业机器人在人工智能时代的价值。
参考文献
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人工智能论文3000字2
〔摘要〕人工智能飞速发展，正在改变人类生活，推动人类进步。人工智能学者从认知科学、心灵哲学以及控制论等不同视角对人工智能进行研究，但对于人工智能哲学根源的追溯与厘清较少。古希腊毕达哥拉斯主义的数论思想、亚里士多德演绎逻辑系统与分析哲学中的逻辑分析与语言分析方法以及简单性哲学原则为人工智能研究纲领、研究框架以及研究方法等奠定了基础，哲学核心问题决定了人工智能的研究进路。只有对人工智能的哲学思想源流进行追溯与探究，才能理解人工智能的理论基础，以更好地把握人工智能的发展规律并合理预测人工智能的发展趋势。
〔关键词〕人工智能，数论，简单性原则
〔中图分类号〕N1 〔文献标识码〕A〔文章编号〕1004-4175（2020）02-0005-06
人工智能发展如火如荼，学者除了对人工智能技术本质、人工智能社会影响、发展路径及伦理问题等进行研究之外，还关注人工智能中的哲学问题。对人工智能的研究不能仅仅局限于技术层面及科学基础层面的反思，也要涉及对人工智能的哲学思考。博登指出：“在科学家族中，没有一门学科比AI与哲学的关系更密切。” 〔1〕3人工智能与哲学紧密联系，特别是心灵哲学与语言哲学，认知科学与认知心理学等学科也为人工智能发展奠定了科学基础。迄今为止，对于人工智能哲学的研究还没有形成完整的理论体系，学者多从哲学视角对人工智能中的问题进行探讨，从哲学思想源流挖掘人工智能基础的著述不多。笔者尝试从人工智能的数论基础、逻辑学、分析哲学基础以及简单性原则等视角分析人工智能的哲学思想根源。
一、数论哲学为人工智能提供质料基础
人工智能先驱西蒙与纽维尔作为人工智能符号主义（symbolicism）学派的代表，他们的研究着眼于计算机程序的逻辑结构、符号操作系统以及编程语言，这与古希腊哲学家毕达哥拉斯学派的“数论”思想一脉相承。在毕达哥拉斯看来，数是万物的本原，万物皆数。“按照普罗克洛在《欧几里德〈几何原理〉注释》中，‘数学’这个词也是毕达哥拉斯学派首先使用的”〔2〕268。毕达哥拉斯将科学研究的基础建构在数学的基础之上。毕达哥拉斯哲学思想的核心即“数”是万物的本原。按照毕达哥拉斯的数论思想，与其说水、火、土等都是万物的本原，不如用一个简单词“数”来解释万物的存在。
“数是万物的本原”包含着万物之中存在着某种数量关系的含义，不管是天体结构、音阶音律以及建筑結构等万物都存在数量关系。毕达哥拉斯学派认为数是宇宙的元素，科学研究就是寻找纷繁复杂现象之后的数量关系。例如，物理学是研究事物运动方面的数量关系，几何学是研究事物点、线、面、体之间的数量关系等。他们将事物的本质归结为数的规律，认为事物的本质就是数。按照亚里士多德“四因说”来看，毕达哥拉斯的“数”既是构成事物的形式因，又是构成事物的质料因。质料因指的是构成事物的原始质料，就好比建造房屋用的砖木石瓦，形式因即构成事物的样式和原型，就好比造房屋的图纸或建筑师头脑里的房屋原型。这样的思想家（毕达哥拉斯主义学派）认为数既是事物的质料、同时又是形成事物的变化和它们的不变状态的形式”〔3〕21-22。因此，数对于事物来说，既是质料因又是形式因。
毕达哥拉斯的哲学思想还表现在数的和谐论。他认为万物包括宇宙在内都由数构成，并且万物可以还原为数;他还认为宇宙是和谐的，并把和谐的宇宙称为“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思，认为世界存在内在秩序与内在规律，人类可以通过数量之间的关系找到世界的既定秩序。
毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想既具有本体论含义，也具有方法论意味。他的哲学思想影响了古希腊科学的发展，亚里士多德的逻辑学体系、欧几里德的几何学体系、托勒密的天文学体系、盖伦的医学体系这四大古希腊的科学成就皆受毕达哥拉斯主义哲学思想的影响。不但如此，毕达哥拉斯的哲学思想还影响了西方整个自然科学的发展。达芬奇、哥白尼、开普勒、伽利略、牛顿等人都自称是“毕达哥拉斯主义者”。达芬奇认为天体是一架服从确定自然法则的机器，自然界有确定的规律;15-16世纪带有毕达哥拉斯主义成分的新柏拉图主义者把自然事物的行为解释成数学结构;哥白尼日心说体系的理论基础也是依据毕达哥拉斯主义哲学理论来构造行星运动简单、和谐的天体几何学模型;开普勒认为自己是毕达哥拉斯主义者，他的目标就是追求造物主心中数的和谐;伽利略也是毕达哥拉斯主义的追随者，他认为“自然之书是用数学语言书写的”，自然的真理存在于数学事实中。毕达哥拉斯的数论思想还影响了莱布尼兹。莱布尼茨有一个梦想，就是给出一套理想符号系统或语言和确定的语言变换或演算规则，把日常问题转变成理想语言，利用演算规则清楚地求解问题的答案。在此基础上，莱布尼兹提出“通用机”的天才设想。莱布尼茨尝试发明人工智能通用机，他设计出一种二进制计算法，用二进制数代替原来的十进制数，二进制数即“1”和“0”。莱布尼兹虽然制作出了简单机器，但其只能进行简单的算术计算，还不是莱布尼兹设想的能够进行复杂数据处理的通用机。尽管如此，莱布尼兹思想还是影响了整个计算机系统的发展。
图灵与冯·诺依曼的人工智能机器也受毕达哥拉斯主义数论的影响，他们运用数的和谐以及数量关系的计算尝试让“莱布尼兹之梦”在现实生活中得以实现。图灵通过基本的数学运算将数学运算符号化为运算符，并用一个无限长纸带来表述计算过程，制造出了图灵机，这就是莱布尼茨所说的“通用机”。图灵认为人脑类似通用机，图灵提出一台计算机在多大程度上可以模仿人的活动，进而提出“机器能否思维”这个哲学问题。图灵坚持通过特定算法程序，把可计算的数量关系都转化为由一台图灵机来计算。冯·诺依曼指导发明第一台基于运算器与存储器的计算机，他为图灵通用机设计出一个物理模型——EDVAC，EDVAC可以执行加、减、乘、除等数学操作。与图灵一样，冯·诺依曼把人脑与机器类比，机器通过存储器储存数据，通过数学规则设计出把思维当成数据的程序，通过简单、和谐的数字制造出能进行复杂数字处理的机器。 不管是图灵的通用机还是冯·诺依曼的EDVAC都是为了解决“莱布尼兹之梦”，其哲学思想均根源于毕达哥拉斯的“数论”哲学思想。除了图灵与莱布尼茨，纽维尔与西蒙等符号主义人工智能先驱也认为，不管是人类智能还是机器智能都是根据确定的或者规范的规则来进行符号操作的。不但如此，基于认知模拟的强人工智能也把心理状态作为计算状态，所谓认知就是计算，这是对基于数论的计算主义教条的信仰，人类智能类似于信息处理系统。联结主义人工智能不同于符号主义人工智能，它否认智能行为来自于在形式规则下对符号进行操作的观点，“符号主义人工智能中的信息处理包括明确的应用和形式规则，但是联结主义人工智能没有这样的规则”〔4〕1366-1367。与符号主义人工智能不同，联结主义人工智能的工作原理是寻找神经网络及其间的联结机制及学习算法。虽然联结主义与符号主义人工智能有区别，但联结主义人工智能与符号主义人工智能的共同假设都是把认知看作信息处理，且信息处理都具有可计算性。可见，毕达哥拉斯的“万物皆数，数之和谐”思想为符号主义人工智能与联结主义人工智能的发展奠定了基础。
二、演绎逻辑与分析哲学成为搭建人与机器联系的桥梁
除了毕达哥拉斯的数论思想，古希腊亚里士多德的演绎逻辑系统也是人工智能的哲学思想源泉。人工智能符號主义学派也称为逻辑主义学派，可见逻辑思想在人工智能发展中的重要地位与作用。即使是深受胡塞尔后期的现象学、海德格尔的存在现象学和梅洛-庞蒂的知觉现象学影响的人工智能专家德雷福斯，也肯定演绎逻辑以及形式系统在人工智能发展中的作用。在德雷福斯看来，符号主义人工智能的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义。人工智能的主要设想是可以运用计算机的逻辑运算来模拟人类思考的过程。图灵尝试依靠逻辑发明通用机，“我希望数字计算机能够最终激起人们对符号逻辑的极大兴趣……人与这些机器进行交流的语言……构成一种符号逻辑”〔5〕288。马丁·戴维斯直接把符号主义学派的源头追溯到亚里士多德，“把逻辑推理简化为形式的努力可以追溯到亚里士多德”〔6〕200。亚里士多德是逻辑学的创始人，他认为逻辑学是获得真正知识的重要工具，逻辑学是哲学的基础。亚里士多德注重演绎推理，特别重视三段论推理，他认为三段论推理是一切思维运动的基本形式。三段论是一种典型的演绎推理模式，它由普遍性公理和推理规则经过严密的逻辑论证得出必然性结论。图灵的通用机以及符号主义人工智能的根本基础，都可以归结为逻辑或者演绎推理。
集逻辑分析方法与语言分析方法于一体的分析哲学也是人工智能的思想源泉，分析哲学把逻辑学看作一切学科的基础，数学的基础也是逻辑学，数学也要用逻辑符号来表示。分析哲学产生于20世纪初，代表人物是石里克与卡尔纳普等人，其理论来源于英国的经验论者休谟、法国的实证主义者孔德、英国的逻辑主义者密尔和哲学家与心理学家马赫等人的观点。弗雷格的《算术基础》、罗素与怀特海合著的《数学原理》、石里克的《普通认识论》以及维特根斯坦的《逻辑哲学论》是分析哲学的代表著作。分析哲学的基本观点是：哲学的任务是对知识进行分析，强调通过对语言的逻辑分析来消除形而上学问题，认为一切综合命题都以经验为基础等。分析哲学家认为一切科学研究必须从经验出发，哲学的主要任务是运用现代数理逻辑和语言分析把复杂的概念分析为简单的概念，分析哲学家想通过对语言的逻辑分析澄清语句、语词的意义，通过语义上升，抛弃含混、模糊、有歧义的自然语言，把自然语言的语句转换成逻辑命题，通过分析逻辑命题的意义清除伪哲学问题，达到拒斥形而上学的目的。分析哲学注重逻辑分析与语言分析，强调语言分析的重要性，分析哲学把科学的任务界定为发现真理，而逻辑的任务在于识别真理的规律。罗素立足于把哲学建成严密的科学，哲学像科学一样可以获得真理性的知识。在罗素看来，哲学和科学只有程度之分，没有本质区别。哲学问题都是逻辑问题，逻辑问题就是科学问题。对科学问题进行分析还原之后，如果这个问题是逻辑问题，则它是哲学问题，否则就不是哲学问题。因此，逻辑是哲学的基础。通过逻辑分析进行还原涉及语言，那么，所有哲学问题命题都是语言表达式，语言结构是逻辑结构，是科学命题的真正的逻辑形式。
罗素的逻辑原子论从本体论角度坚持奥卡姆剃刀的最小化原则，从语言角度上坚持思维经济原则，语言表述坚持最小词汇量原则。“如无必要，勿增实体”。罗素从逻辑学角度坚持逻辑前提或者公理最小化原则，“宁可构造，勿要推论”。根据公理与推理规则建构的逻辑学公理系统影响了图灵、冯·诺依曼及其以后的人工智能专家。冯·诺依曼致力于为新机器设计逻辑方案，戈德斯坦把冯·诺依曼看成将逻辑应用于计算机的第一人，“据我所知，冯·诺依曼是一个清楚地懂得计算机本质上执行的是逻辑功能的人”〔7〕69。冯·诺依曼在EDVAC的报告中也提到，不但从数学的观点，而且从工程史和逻辑学家的观点来探讨大规模计算的机器。在人工智能哲学先驱德雷福斯看来，自从古希腊人发明了逻辑与几何，就把一切推理归结为计算。人工智能中符号主义的基础是逻辑学，是哲学中的理性主义、还原论传统。他们把计算机看成操作思想符号的系统，试图用计算机来表达对世界的形式表述。心灵与计算机都是物理符号系统。在德雷福斯看来，“伽利略发现人们可以忽略的品质和技术上的考虑，从而能找到一种用来描写物质运动的纯形式化系统，同样我们可以设想，一位研究人类行为的伽利略可能会把所有语义上的考虑（对意义的依赖），变成为句法（形式化）操作技巧”〔8〕76。人工智能的代表人物数理逻辑学家皮茨与生理学家麦卡洛克撰写了《神经活动中内在观念的逻辑运算》，他们的思想受到罗素与怀特海《数学原理》的启发，坚持把一切数学还原为逻辑，甚至神经网络也可以用逻辑来表达。德雷福斯认为人工智能的发展建立在四种假设之上，即生物学假设、心理学假设、本体论假设以及认识论假设。其中认识论假设指的是一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设指的是存在一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序。纽维尔认为：“人工智能科学家把计算机看成操作符号的机器，他们认为，重要的是每一样东西都可以经编码成为符号，数字也不例外。”〔9〕196 在符号主义者看来，符号是人类认识外部世界的基本单元。人工智能的逻辑学派将人的认识对象通过数学逻辑的方式抽象为符号，利用计算机的程序符号来模拟人认知世界的过程。符号主义学派主要依靠计算机的逻辑符号来模拟人的认知过程。人工智能的重量级人物纽维尔与西蒙构造了第一个真正意义的人工智能程序，称之为“逻辑专家”，可见人工智能专家受逻辑学思想影响之深，“任何表现出一般智能的系统，都可以证明是一个物理符号系统” 〔10 〕41。西蒙与纽维尔认为，作为一般的智能行为，物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的。纽维尔与西蒙把其理论来源追溯到分析哲学家弗雷格、罗素与怀特海，“该假设的起源要追溯到弗雷格、怀特海与罗素就形式化逻辑提出的方案：以逻辑方式获取基本的概念式数学观念，把证明和演绎观念置于可靠的根基上”〔11〕。德雷福斯认为，真正的专家解决问题是诉诸直觉与整体性，在此基础上对人工智能的认识论假设与本体论假设进行批判，但他同意专家系统必须使用某种类型的概论度量的逻辑标准，“认知模拟的先驱者们——已经继承了霍布斯推理就是计算的主张，笛卡尔的心理表述、莱布尼兹的‘普遍文字’的思想——所有知识都可以在一组初始概念中得到表示”〔11〕。正如德雷福斯所言，“人工智能就是试图找到主体（人或计算机）中的哲学本原元素和逻辑关系”〔12〕。可见，人工智能与逻辑学特别是分析哲学紧密相关，逻辑学与分析哲学是人工智能的一个重要思想来源。
三、简单性哲学原则为人工智能提供方法论基础
简单性原则作为一种方法论原则，指的是科学理论前提的简单性、科学定律的简单性、思维经济性以及逻辑简单性原则。简单性原则在科学中占有重要地位。欧几里得几何学只有五个公设和几个推理规则就建构其整个立体几何学体系。这就是简单性应用的典范。简单性哲学原则认为，某一给定实体是由更为简单或更为基础的实体所构成的集合或组合。爱因斯坦指出：“从古希腊哲学到现代物理学的整个科学史中，不断有人力图把表面极为复杂的自然现象归结为几个简单的基本观念和关系。”〔13〕39
古希腊先哲用简单的物质元素探索世界的本原。例如，泰勒斯把世界的本原归结为水，赫拉克利特把世界的本原归结为火，德谟克利特把世界的本原归结为原子，认为世界由不可分的原子构成。他认为，万事万物都可以还原为不可分最小微粒——原子，世界是由原子构成的。复杂的事物由简单的事物构成，万事万物都由不可分的基本粒子构成。世界由最基本的粒子构成，复杂对象由基本粒子构成，基本粒子决定了宇宙的性质。
简单性哲学原则不但用简单元素追溯世界的本原，还致力于用力学解释自然现象。不管是物理规律、化学规律、生物规律，甚至是社会规律都可以用力学解释。哥白尼的日心说体系之所以取得科学界的支持也不是因为其解释力强，而是因为其遵循了简单性原则，从而取代了托勒密繁琐的本轮-均轮模型。牛顿的力学三定律就立足于简单性原则，用力来解释所有运动。按照简单性哲学原则，人与动物都是由简单的粒子构成，人与动物没有根本区别，人与机器也没有本质区别，甚至可以说“人就是机器”。1747年，拉·梅特里发表了《人是机器》这一哲学巨著，提出“人是动物，因而也是机器，不过是更复杂的机器罢了”〔14〕69。笛卡尔把人体看作是与机械相类似，用机械的旋涡来解释天体运动问题，他认为宇宙是一架机器，机械运动是唯一的运动规律。牛顿、开普勒、伽利略等都力图建立严密的力学体系来正确描述宏观物理运动，甚至是天体运动。爱因斯坦试图用公理化方法把自然界描绘成物质在时空中运动的统一体，德国物理学家海森堡也认为简单性原则可以作为科学假说可接受性的标准。
不仅自然界的规律可以用力学表示，而且社会关系也可以用力学表示。孔德提出社会动力学和社会静力学概念，社会动力学又称为社会物理学，立足于运用力学规律分析社会关系。1950年，斯宾塞出版《社会静力学》，把事物的基本规律看作“力的恒久性规律”（thelawofpersistenceofforce）。“人是机器”的观点启发人工智能先驱开始了构造具有人类智能机器的探索。
简单性哲学原则在人工智能发展中发挥了重要作用，影响了人工智能的出现与发展。人工智能是使用数字计算机模拟智能行为的活动。在纽维尔与西蒙看来，人工智能系统中把数据看作“1”与“0”的数字串，其他复杂的数量关系可以由“1”和“0”两个数字来构建，这是计算向物理过程的还原。人工智能需要把任何种类的智能活动变成一套指令。在人工智能的计算主义看来，一切推理都可以归结为计算，人工智能机器可以复制人类智能行为。人类的认知与计算机器是一样的。一切人类实践与技能在头脑中都表现为一个信念系统，由与上下文环境无关的初始行为与事实所构成。人与计算机都是物理系统或者可以简单归结为物理系统，这种思想深受简单性原则影响。不但如此，人工智能中的问题求解也是由难问题还原为简单问题来讨论。明斯基（MarvinLeeMinsky）认为：“解决困难问题的能力，随着把难题分成或者转换成难度较低问题的能力而改变，为了做到这点，需要对局势的理解，但不是全靠运气。人们必须能够对问题的表达作充分的推理或猜测，才能为问题的局势建立更简单的模型。这些模型具有的结构，应足以使人觉得可以把从模型得到的解，扩展到原有的问题上。”〔15〕421在人工智能先驱纽维尔与西蒙看来，人工智能与人脑都是同样的信息处理工具，具有功能相似性，“可以看出这种方法并未假设计算机和大脑在‘硬件’上的相似会超出这样一個范围，即认为两者都是通用的符号处理装置，而且能为计算机编程程序来进行一些基本的信息处理，使它们的功能与大脑十分相似”〔16〕。既然人脑可以还原为物理属性，那么，人工智能同样可以还原成简单的形式化规律。智能行为原则上可以理解为确定的独立元素的本体论假设。不但如此，人工智能的四个假设都建立在简单性原则之上，“心理学假设、认识论假设与本体论假设的共同之处是：它们都认为，人一定是一种按照规则对原子事实形式的数据作计算的装置”〔17〕9。智能行为可以还原为计算。哲学传统一直认为，凡是有序的东西都可以形式化为规则。明斯基认为所有的规律都受规则支配。“每当（在我们的行动中）观察到一种定律时，便转交给确定性规则来表达”〔18〕431。按照明斯基、纽维尔与西蒙等人工智能专家的观点，人与机器都是对原子事实形式化数据的装置，都可以还原为数量关系与物理学关系。 四、哲学核心问题决定了人工智能的研究进路
主体与客体的关系在哲学史上占居重要地位，是哲学研究中的核心問题，也是哲学史上诸多学派的思想源头。古希腊米利都学派的泰勒斯探索万物本源的时候就开始关注主体如何认识客体，关注主体与客体的关系，普罗泰戈拉提出的命题“人是万物的尺度”包括了主客二分思维的萌芽，笛卡尔的精神和物质相互独立的二元论思想暗含着主体和客体截然二分的思想。人们一般认为，只有人类才能成为主体，人之外的世界是客体。那主客二分的标准是什么呢？人之所以为主体的标准又是什么呢？有的学者认为只有主体才具有意向性，客体不具有意向性，客体只是主体认识的对象。主体一般具有独立意识或者个体经验。哲学意义的认识论指的是个体对知识和知识获得所持有的信念，主要包括知识结构、知识本质、知识来源和知识判断的信念等内容，主体与客体的关系问题是哲学的核心问题。认识论中的可知论与不可知论是研究主体之外的客体是否可知，唯心主义与唯物主义的区分以及各种不同的哲学流派的分野都基于主体与客体截然二分的哲学基础，哲学史上，各大流派都曾经把主客关系作为研究的切入点。
人工智能是赋予机器智能，让机器可以模拟或者代替人类的某种智能。人工智能基于不同的哲学理念有不同的研究进路，人工智能发展史上不同思想的对立也是基于对于主体与客体关系的哲学思考。一般来讲，人工智能可分为三种进路，即符号主义进路、联结主义进路以及行为主义进路。人工智能符号主义进路把人类的认知过程看成符号计算过程，人类认知是物理符号系统，人工智能先驱德雷福斯（H.Dreyfus）认为，人工智能研究者其实与炼金术师一样，也是对一些符号进行不同的处理。因此，在人工智能的符号主义看来，人与机器没有本质区别，人类的心智同样可以还原成符号计算。德雷福斯在《计算机不能做什么：人工智能的极限》中提出，人工智能机器是基于生物学假设、心理学假设、认识论假设以及本体论假设基础之上的。“生物学假设：在某一运算水平上，大脑与计算机一样，以离散的运算方式加工信息;心理学假设：大脑被看作一种按照形式规则加工信息单位的装置;认识论假设：一切知识都可被形式化，可以被编码成数字形式;本体论假设：存在是一组在逻辑上相互独立的事实，知识可以被编入计算机程序”〔17〕156。从德雷福斯关于人工智能的四个假设中我们可以看出，人工智能与人类一样都是对信息加工和处理的工具，从这个意义上讲，主体与客体之间没有本质的区别。主体与客体不能截然二分，之所以对主体和客体进行区分，表明人类对于自身的认知规律和智能结构没有真正揭示。
人工智能的联结主义进路，又称为仿生学派或生理学派，认为人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义起初是用软件模拟神经网络，后来发展到用硬件模拟神经网络。其理论假设是人与机器如果具有同样的结构应该具有同样的功能，可以通过研究人脑的物理结构从而制造出类似人脑的机器。在联结主义看来，人与机器结构相同，人脑与计算机程序运行模式相同，则功能相同。纽维尔（AllenNewell）认为，智能的计算机程序可以被用来模拟人类的思维过程。联结主义失败的原因是人脑的结构并不像人工智能研究者们在电脑上模拟一样，人类的大脑是将物理事实与知觉过程所连接的客观事实，而不只是对信息进行加工的一台机器。人与机器不同，机器不具有人类的精神状态和意识。人类的精神状态和意识是否由人脑结构决定呢？人类精神状态和意识是先验存在还是后天习得仍然是认知科学研究的难题。因此，通过神经网络让机器模拟人类智能行不通。通过对人工智能的符号主义和联结主义的分析我们发现，主体与客体区别的必要性得以彰显，人的主体性地位不能动摇。
人工智能的行为主义进路，又称为人工智能的进化主义或控制论学派，其原理为维纳和麦克洛克等学者的控制论思想及感知-动作型控制系统。研究重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，如对自适应、自组织和自学习等的研究。人工智能行为主义学派的代表布鲁克斯（RodneyBrooks）研制的“六足机器人”实质上是一个基于感知-动作模式模拟昆虫行为的控制系统，能够适应外界的环境，但这样的机器人也不具有人类的感知与认知能力，主体与客体之间还是可以严格区分。人工智能的目标从技术层面来讲是制造出对人类有益的智能机器，从哲学层面来讲，就是利用人工智能概念和模型，通过机器模拟人类智能来推动哲学核心思想主客二分问题的研究，借此解决哲学上的身心问题、意识难题等问题。哲学的核心问题与人工智能的研究是相互促进的。
综上所述，人工智能技术的发展有其哲学根源，根源于数是万物本源思想、万物皆数思想以及数的简单、和谐思想，还根源于亚里士多德的逻辑思想以及分析哲学的逻辑分析研究方法。在众多哲学思想中，简单性原则是人工智能的哲学思想源泉。人工智能就是计算机用逻辑方法把思维还原为简单数字来模拟人脑的过程。人工智能发展是思维的革命，人工智能涉及信息与计算的本体地位和方法论问题，人工智能的发展迫使哲学家们对思维的存在形式进行深入研究，从而把形而上的论证变成可操作的过程。人工智能的目标是通过计算机实现机器模仿人类智能，人工智能的发展直接指向哲学的中心问题。例如，意向性问题、形式化问题、身心问题等。对于人工智能的哲学基础溯源有利于推动哲学的进步与发展，也可以拓展对于传统哲学问题的研究。只有对人工智能的哲学思想基础进行追溯与探源，才能为人工智能工作者提供思想源泉，从而更好地理解与把握人工智能的理论基础、发现人工智能的发展规律以及预测人工智能的发展趋势、把握人工智能的发展方向。
参考文献：
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人工智能论文3000字3
《电脑人工智能日趋成熟》
电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。”
舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?
讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
一个十二岁的男孩对我说,将来可能会出现和人类一样聪明的电脑。但是,人类仍然要做饭,要建立家庭,要开餐馆。人类可能是地球上唯一要去教堂的生物。
换句话说,电脑为人类留下的空间是感情、感性、家庭生活。模拟思维可能在某种程度上可以算是一种思维,可是,模拟感情却永远不能被看作是真正的感情。当然了,模拟爱情更不能算是爱情了。”
微软公司的视窗系统是舍科尔教授目前重点研究的课题。视窗操作系统可以允许使用者在同时执行几个相互没有任何关系的工作任务,并随意在这几个任务之间互相切换。
舍科尔教授说:“用鼠标器指一下这些长方形的图形,你可以先做一件事情,然后再做另一件事情。例如,你可以通过电脑先跟你的母亲聊会儿天,在跟你的母亲说再见以后你开始写你的论文。写累了,你可以通过电脑看看你的银行账户。
从某种意义上来说,人们可以在电脑上确定各人的位置。也就是说,使用者是电脑屏幕上所有的窗口,以及电脑所有的活动的总和。
显然,这是一场革新,因为微软视窗允许你同时在你的电脑上提出好几个指令,并且在这些活动之间不断循环往复。这已经具备了人类心理活动的某些特点。”
在80年代,人类可能通过和自己心理的比较试图理解电脑。而今天,舍科尔教授说,人类试图通过电脑的运行模式,来更好地理解人类的心灵。
舍科尔教授认为,现在研究电脑心理学的最热门的领域,是假设电脑到最后会真正地有感情。你的一部电脑会对你产生“爱情”,它们需要你的关怀,需要感情的忠实。这可能是未来研究人和机器之间互动关系领域里最新的潮流了。
目前,在电脑控制的玩具方面已经出现了一些突破。例如,去年圣诞节期间,出现过一种类似猫头鹰的玩具,这种玩具可以说几百句话,而且具有学习功能,甚至会骂厂。
日本索尼公司制造出一种电子宠物狗,名叫“艾卜”,也是这类电子宠物玩具的代表性产品。
除了玩具以外,在智能电脑方面,电脑能够听懂主人说话现在已经不算稀奇了。目前,美国麻省理工学院的媒体研究室已经研制出一种具有人工智能的计算机,计算机可以对使用者发出的非语言性信号做出反应,并且据此进行某种程度的调整。
舍科尔教授认为,未来的电脑发展趋势是生物化电脑,电脑越来越具有知性和感性,从社会学的角度上说,这将是一大飞跃,值得学者专家好好地探讨。
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