用数学和逻辑学构建人工智能基础

12 月 10 日 - 11 日，由浙江省委人才办、绍兴市委市政府、《麻省理工科技评论》主办的全球青年科技领袖峰会暨《麻省理工科技评论》中国 “35 岁以下科技创新 35 人” 颁奖典礼在绍兴上虞举行。“35 岁以下科技创新 35 人” 2020 年中国榜单正式发布。

在现场，北京航空航天大学自动化学院秦曾昌教授通过主题演讲，分享了在人工智能（AI）与计算思维的领域的一些探索和思考。

秦曾昌表示，人类的认知可以被近似看成是一种系统的信息处理过程，这个研究思路基本奠定了今天人工智能研究的基础。

用数学和逻辑学构建人工智能基础

如果说物理学是通过数学方程式来解释自然法则的科学，那么人工智能就是使用算法来解释人类思维法则的科学。

秦曾昌指出，人类的认知可以近似被看成是一种信息处理系统，把人类信息处理的过程描述为可被计算的数学关系，这是现代人工智能技术的基础。

布尔代数是最早通过数学研究人类思维规律的尝试，虽然在初期因为缺乏物理背景导致进展缓慢，但随着研究的深入，布尔代数在数学、逻辑演算、集合论等领域都得到了广泛应用。

1937 年，图灵（计算机之父）在战争时期通过对于德军密码破译的研究，开始深入地考虑如何通过有限的步骤来证明一个命题的真伪。从而构建了 “图灵机” 的思想模型，成为我们今天计算机的理论基础。

后来由于半导体产业的发展，以前被用于计算电路的继电器渐渐用晶体管所替代。通过利用 0 和 1 的逻辑运算来实现算数运算，成为当今计算机发展的核心技术。

计算思维是人类解决问题的一种方式

值得注意的是，虽然目前计算机的运算能力已经足够强大，计算思维、编程思维也被教育界频频提起，但是计算思维并不等价于编程，它有更丰富的内涵和外延。

“我们认为计算思维是人们用机器解决现实问题的思路和方法，而编程更像是解决这种问题的一种工具。你可以用笔手写也可以用电脑打字，但是会打字或写字并不能说明你是个有着丰富内涵作家，但是如果你是个作家，你一定必须会写字。” 秦曾昌说。

计算思维是人类通过计算解决问题的一种方式。尤其在面对复杂运算问题的时候，计算思维能极大提升解决问题的效率。同时，计算思维中的方法和模型拓展了人类的思维，可以预测未来的更多可能。

计算思维主要包含但并不局限于以下四个大部分：

分解：把一个复杂的问题或系统分解成更小、更容易处理的模块。

模式识别：寻找问题之间和或数据背后潜在的规律。

抽象：现实问题的抽象化、数学化，忽略不相关的繁文缛节。

算法：为问题制定一个基于计算的解决方案，或解决问题所遵循的规则。

秦曾昌表示，“计算思维的过程，就是一个化繁为简的过程。我们希望把复杂的问题分解成简单的小问题，每个小问题单独用一个模块化的解决办法单独击破，这是计算思维方式解决复杂问题的主要方法之一。”

与人类思维相比，计算思维更看得见摸得着。秦曾昌表示，用计算思维来解决问题的方式需要我们理解编程，在某些问题的处理方面，计算思维也具备优于人类思维的能力：

递归和循环：以伦敦地铁线路图为例，选取地图上任意两个地点，从 A 点到 B 点有多少路径，哪一条最省时间，哪一条换乘最少，这类问题特别适合用机器来解决，通过计算能力换取最佳路径。

误差修正（Error Correction）：计算思维是从预防、保护、遏制和错误纠正等环境中进行思考的。这就要求编程过程中的严谨性。

“我们在生活或者其他方面处理问题的时候总会遇到错误，但是编程的时候是不允许有任何错误的，任何一个符号都可以让结果失之毫厘、谬以千里。” 秦曾昌表示。

秦曾昌称，计算思维可以用来解决很多实际问题，以视觉为例，这也是人工智能领域的经典问题。

人类的视觉实际上是有欺骗性的。某种程度上来讲，人看到的视觉有时候还不如机器。

“计算思维就是将所有的图片变成像素和矩阵，每一张图都是高维空间里的点，我们通过学习数学的函数之后把这些点分开，这个就是今天机器学习或者人工智能主流的方法。”

人类处理问题的时候，都会受到视觉偏见的影响，但机器某种程度上会消除这种偏见。从这个角度来看，机器视觉的应用包括人脸识别、掌纹、指纹识别等，是可以超过人类对此类问题处理的能力。

除此之外，计算思维还会在大数据、医疗、科学等领域发挥作用，还有一些更复杂的领域可以用计算思维去描述。

“比如树上的叶子，每个都形状各异，虽然没办法用一个公式去描述它们，但是在 ‘人工生命’ 的研究领域，你可以通过算法把系数做一些调整，利用自动程序而生成了很多不同形状的虚拟叶子。”秦曾昌举例说道。

像生命科学这样的领域包含了很多生物的复杂性，不是所有的东西都能用公式来定义。我们研究人工智能，就是让机器通过模型和算法找到事物之间的联系。“从这个角度来看，也许我们的世界就是一个被算法描述的世界，甚至连宇宙的形成也是某些算法起到的作用。” 秦曾昌总结道。

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