人工智能的毕业论文

2017-10-06麒麟 论文

  人工智能虽然是模拟人的智能创造出来的,但是,反过来也让我们对于人的智能,对于如何培养批判性思维有了更深入的思考。以下是小编整理分享的关于人工智能的毕业论文的相关文章,欢迎阅读!

  【摘 要】 淘宝推出Buy+和AlphaGo战胜李世石,进一步催热了VR和AI市场。本文的分析表明,VR和AI都有一个共同的基础――真实、准确的数据。同样,人工智能和人的智能也有很多类似之处,不仅依赖个体对于符号(数字、文字)的准确解读,而且还需要对多种信息来源进行比较、评判和确认。人工智能虽然是模拟人的智能创造出来的,但是,反过来也让我们对于人的智能,对于如何培养批判性思维有了更深入的思考。

  【关键词】 虚拟现实;人工智能;批判性思维;媒介技术

  【中图分类号】 G40-057 【文献标识码】 B 【文章编号】 1009―458x(2016)05―0041―02

  最近,微信朋友圈的两大热点话题无疑是新推出的虚拟现实(Virtual Reality,VR)应用淘宝Buy+[1]和人工智能(Artificial Intellegence,AI)棋手AlphaGo。淘宝Buy+推出当天,有人就惊呼:“吓得马上剁了还剩下的那只手!”AlphaGo战胜韩国围棋国手李世石以来,互联网大脑[2]的话题也一直是朋友圈的讨论热点。从互联网的底层运行逻辑来看,无论VR还是AI,基础都是数据――准确、真实、可信的数据。数据对于VR、AI的意义,就如同知识(真正的真知灼见)对人的意义。我们从VR、AI这两个应用入手,聊一聊人工智能和人的智能。

  首先,对于淘宝Buy+,我的看法是:淘宝基础数据的造假,将使VR购物体验大打折扣。

  作为一个计算机科班出身的偏执狂,我怀疑一切网络支付的安全性,所以,以前从来没有绑定过银行卡,网购只买书,货到付款。春节前预定出境游一时贪便宜(用支付宝便宜200元),绑定了支付宝,遂加入剁手党,并在春节期间拿出专业的研究精神,付出上万元的研究“经费”,对我国电子商务平台进行了全面深入的研究,为此,还获得了京东、淘宝颁发的剁手奖!研究结论:中国电子商务平台购物的便利、流程的顺滑,绝对世界一流!为中国电商生态点赞!

  可是,从4月2号开始,我还是退出了剁手党,重新回到专卖店、各类商城去买服装、鞋帽等日用品。原因是淘宝服装的号码太不靠谱了!我买的好几家不同店的羊毛、纯棉、羊绒(号称)开衫,不管标的是L、XL,还是XXL,收到的实物全都比以前在商场买的小1、2公分。你说号码不准,我好好看产品说明,按照尺寸来选服装。结果,白纸黑字的尺寸数据也全无信用!

  你说你弄个VR,无非就是帮我试个衣服,看看合不合适、好不好看吗?这倒好,按照商家提供的数据,VR试出来效果特别好,收到实物一看,完全不是一回事儿。原来我还以为淘宝的造假只是抄袭名牌,现在才发现造假也是一个生态链,从基本数据开始,每个环节都可能有假。所以,没有基础数据的标准化以及诚实守信的商业环境,服装类VR会严重失真、失信。数据与实物不对标,会导致VR技术应用的作用大打折扣。

  其次,AlphaGo赢了李世石,是否意味着机器已经比人聪明了?人是否应该有危机感了?我想说,大可不必,为时尚早。我们举个例子来说明人工智能的不同层次。

  比如说,《星球大战》里的机器人部队要来攻打北京,我们怎么办?第一层次,如果是比较傻的、只会按照导航指令进行智能判断的机器人(近似于单机版的AlphaGo),可以采用软件打击。先派侦察兵弄清楚机器人用什么地图导航(包括自动驾驶汽车、无人机等这类新应用都依赖三维立体地图的导航),然后用黑客手段把三维立体地图数据全部换掉,用一套假地图数据为机器人导航,把它们引到某死亡之地。

  第二层次,假如机器人不但有一套导航系统,还具有批判性思维能力,并且有一套由卫星、各路传感器系统组成的“观察”体系,帮助机器人用周边事实景物信息跟地图信息进行比较,判断地图的真伪,情况就比较复杂了。对于这类机器人的进攻,最适当的应对措施就是硬件打击,当机立断断电断网。不过,需要说明的是,这种运算(机器学习)要复杂得多,系统配置也昂贵得多,而且要求网络具备强大的容错性能,防止信息被长城防火墙之类的拦截。

  分清人工智能的这两个层次,对于我们认识人的智能,认识媒介与认知的关系,具有重大的启发。

  讨论人的智能首先需要区分两种完全不同的认知论:个体认知论与社会认知论。教育心理学聚焦学习者个人的认知规律,偏重于个体认知论;互联网大脑更多关注的是社会群体认知论。今天,教育技术学和教育学的“坏理论”根源往往在于将两者混为一谈。

  简单说,今天人类用书本、网络所承载的全部知识,是从荷马史诗、圣经、苏格拉底、柏拉图、亚里士多德、哥白尼一直到牛顿、达尔文、爱因斯坦等数千年来人类对世界全部观察的积累。把这些分散于不同时空的“人类智慧”连接在一起的就是口传、手工抄写的羊皮书、印刷技术、广播电视、互联网等媒介技术。所以,当一个6岁的孩子坐在教室里拿起书本的时候,他面临的巨大认知难题,是一个幼小的仅仅有6年人生经验的个体跟人类整体经验积累的对话。他首先要做的事情,是像海伦凯勒那样,在数十次、数百次的重复后,认“字”[3]。这样的个体学习,不采用行为主义的学习方式,难道你让他/她拒绝认字,自我建构一套表达符号?

  人类知识就是由跨越时空的一个个个体,借助于媒介技术的记录、汇聚、复制、传承、批判等过程生产形成的。这是一个跨越时空的人借助媒介技术支持,以社会认知的方式生产知识的过程[4]。个体的学习,则是个人经验,跟人类知识、规则对话,融入及参与社会合作,借以实现个人生存和发展的过程。区分个体的人、群体的人和作为人类的人,是我们分析和解决教育问题的出发点。我以为,当下中国教育研究中最大的问题,恰恰在于一直在讨论一个抽象的、理想主义的、没有具体所指的概念――人。因此,无论“全人”,还是技术与“人”,都是争论不清的话题。

  与人类整体的知识建构(社会认知论)相比,个体的人其实相当于处于三维地图情境下的机器人,我们的感知传感器能探测到的其实只是自己周围很少的(真实)信息,如果你接收到的知识体系是被黑客“黑”过的一套假三维地图的话,你如何判断正确的方向?20世纪很多伟大的哲学思想,包括福柯的“知识考古学”、波兰尼的“个人知识”、哈耶克的“自生自发秩序”等,其实或多或少都跟“个体的人”“某个群体的人”与“整体的人类知识”这个典型对话情景有关,恰如三维地图情境下的机器人。换句话说,在制造一个人工大脑的机器的过程中,促进了我们对人类智慧的省察与深度思考。

  不过,迄今为止,我们能做的仍然主要是在社会认知体系上的建构,用外在的认知形成去推演脑内的“运算”过程,人脑内部真正的意义形成至今还是一个未知领地(脑科学的研究主要还是在Function,而不是Meaning层面)。

  对人工智能第一、第二层智慧的分析也说明,批判性思维的培养太复杂了,而应试教育(知道、信奉一套被输入的知识)则要简单得多。批判性思维不仅自己(学生、老师)要有质疑的意识,还需要一套社会化的“传感器”系统的支持和验证。所以,教育改革真的是天下最难的改革,也可以说,所有的改革本质上都是人的思维和认知方式的改革。

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