※ 引述《maysmall (没事摸)》之铭言： : 看了一连串的讨论串，发现讨论AI时好像很少提到重要的一个概念，即"多重可具现性"。 : 如果心灵不具有此性质，那麽试图以电脑等机械来表现心灵的性质(如感质，意向性之类) : 是不可能的。 : 除非根本就也不打算做出有心灵性质的机器人。 : 也就是说，所有人工智能的理论前提必须将心灵视为具有多重可具现性 : (除了取消唯物论以外吧) 为什麽要提到「多重可具现性」? 我已提到，试图以电脑来表现心灵性质的研究，一般不是电脑科学家在做的 事情，除非有人能证明，如果不先建构心灵性质就不能做复杂资讯处理。 虽然我不是很清楚现在大家的认知，但就目前的理论来说，一个有效的复杂 资讯处理系统，应当是不可轻易重制／再现的。因为它必然跟其「成长」的 历程高度相关，如果它要有足够效能，所输入的资讯就必定是复杂的、不易 再现的巨量资讯，其系统也将复杂到难以停止，也难以确定某一时刻的所有 状态。 当然这不是否定其可能性，只是现在这还不是一个问题，更不是前提。 : 另外，为甚麽都没有人讨论中文房间论证之类的东西阿...是我过时了吗XD? 为什麽要提到「中文房间论证」? 中文房间本身就是一个几近不可能的事情，等於是拿错误的前提来谈问题。 想要以符号运算建构完美的自然语言处理机制，只有二、三十年前某些过度 乐观的人工智慧研究者才会认同的，或者说，这些人其实很像疯狂科学家， 大多数的研究者并不认同。 试想一个能容纳个别人类所有经验资讯的复杂系统，当你提到「马」这个字 之时，它的能力足以提取其中关於「马」的影像、声音、气味、触觉资讯， 以及接受资讯时的情境资讯。我想适当的讨论标的，应该至少要达到这样的 系统，才能开始谈说它有没有可能表现心灵的特质，不过我个人仍然会觉得 远远不够，这依旧不是足够强大的系统。 简单来说，没有同等级的复杂资讯处理能力及讯息输入，什麽都是空想。 : 如果要求电脑学习，这个"学习"的概念指的是心灵层次的理解认识，亦或只是将外在 : 环境状态以图林算机方法描述? 我觉得所谓以「图林算机方法描述」是一个很古怪的词。 例如基因演算法好了，它需要建构一个虚拟生物圈，经由大量人造生命的 淘汰演化，形成一个能解决问题的体系，这个体系是由生物圈的规则，和 外部资讯输入所共同建构的。 在这个运算模型中，图林机其实是如同化学法则般的存在，但我们处理的 对象是类似生物基因的东西。图林机与基因演算法之间，是不同层次上的 规则，就像生物与原子之间的关系一样。而且我们也可以拿真正的生物， 来操作基因演算法，只是很不方便而已。 一般来说，大家相信，一个适切的复杂系统，与图林机之间，能有更多的 因果解离层次（底层系统的状态改变不必然造成上层系统的变化），才能 达致更强大的复杂资讯处理能力。 现在的问题主要是机器的运算能力，不足以让我们形成如同「物理－化学 －分子生物－生物」这样的层次现象，电脑科学家现在的工作，就是尽量 想办法简化但不化约复杂系统，以减轻电脑的运算负担。 机器学习不谈论「心灵」，但会谈论「复杂」。 所以，常见的机器学习方法并不是在建构图林机的规则，规则往往是不会 变动的，变化的是资讯透过这些规则所形成的系统。 比较简单的比喻就像是 DNA 的化学反应规则是不变的，但 DNA 的变化， 就能造就更为复杂的生物系统。於是生物的演化，就不太能说是生物适应 环境的结果，以化学方法来保存，故此，机器学习的结果也不太能说是以 图林机来描述的状态或什麽东西。 --

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