来源:白驹静夜思学
图灵奖获得者、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 和他的同事在 2018 年完成了的著作《The Book of Why: The New Science of Cause and Effect》(中文名《为什么》)中认为:机器学习不过是在拟合数据和概率分布曲线。变量的内在因果关系不仅没有被重视,反而被刻意忽略和简化。如果要真正解决科学问题,甚至开发具有真正意义智能的机器,因果关系是必然要迈过的一道坎。
人工智能之父Alan Turing的朋友和老师Ludwig Wittgenstein(维特根斯坦)则认为:“未来的事件不能从现在的事件推出来。相信因果联系是迷信。”,太阳明天会出来是一个假设,我们事实上不知道它是否会出来,因为没有一种强制性使得因为另一事物发生了这一事物就必须发生。
相比以上两人观点,Judea Pearl 的因果关系是一种可形式化描述的事实逻辑系统,这种因果关系常常忽略了各种真实的干扰影响——意外的产生,而意外是逻辑的中断与可能的消失。例如太阳明天会出来,可以根据物理定律进行因果推理而得出该结论,但是明天也许会有某个意外出现,使得太阳明天不出来。另外,对于主观价值性的因果关系,Pearl的事实因果逻辑系统可能也不一定成立,比如对于观看电影电视对于人们日常生活的意义就很难说“因为…所以…”,生活的复杂性远远大于假设的发现吧!
逻辑的哲学定义之一是:逻辑思维在具体的表达形式上,就是将所有对立的东西相抵消,将剩下的东西进行排列,逻辑等式的建立,确定了公平的相对法则(即相对真理)。然而很多时候,人们并不清楚逻辑到底是什么?有人认为:在孩子的眼里可以理解成“因为与所以的关系”;在成年人的眼里可以理解成:真与假关系;在宗教里:它是因果关系、轮回关系;在哲学里:它是辨证关系;总之,逻辑是人的一种抽象思维,是人通过概念、判断、推理、论证来理解和区分客观世界的思维过程。
逻辑判断的特征:一是判断必须对事物有所断定;二是判断总有真假。逻辑演绎推理的逻辑特征是:如果前提真,那么结论一定真,是必然性推理;非演绎推理的逻辑特征是:虽然前提是真的,但不能保证结论是真的,是或然性推理。
表面上,逻辑思维是对认识着的思维及其结构以及起作用的规律的分析而产生和发展起来的。只有经过逻辑思维,人们才能达到对具体对象本质规定的把握,进而认识客观世界。它是人的认识的高级阶段,即理性认识阶段。实际上,这也是一种自以为是的主观想当然,这是缘于许多因果逻辑关系是事实价值混合的,而且是有条件的,相对可变的,比如一座立交桥有时是有益于地面交通的,但很可能不利于未来地下交通建设(立新的地铁站)。对此我们不能生搬硬套地理解各种逻辑关系(包括Pearl的因果关系),而要明白多层意义的逻辑重构,多尺度因果组合关系。
相比之下,Wittgenstein(维特根斯坦)的:“未来的事件不能从现在的事件推出来。相信因果联系是迷信。”是指在涉及符号系统的理论中,一种逻辑上完善的语言所必须满足的条件。关于语言有各种各样的问题。第一,当我们使用语言打算以它来意指某种东西时,我们心中实际出现的是什么的问题;这个问题属于心理学。第二,在思想、词或者句子和它们指称或指谓的东西之间存在着什么关系的问题;这个问题属于认识论。第三,使用一些语句来表达真的而不是假的东西的问题;这属于阐述这些语句的论题的专门科学。第四,还有一个问题:一个事实(比如一个语句)要能够成为另一个事实的符号,它与后者必须具有什么关系?最好这个问题是一个逻辑问题,维特根斯坦所谈的就是这个问题。他谈到了精确的符号系统的条件,即在符号系统中,一个语句要“意指”完全确定的东西的条件。实际上,语言总或多或少是模糊的,因此,我们所断言的东西从不是十分精确的。这样,关于符号系统逻辑上就有两个问题需要研究:(1)符号的结合成为有意义而不是无意义的条件;(2)在符号或者符号的结合中指称或意味的唯一性的条件。一种逻辑上完善的语言具有防止无意义的句法规则,而且具有其意指总是唯一确定的单一符号。
为使某个语句能断言某个事实,不论语言如何构成,在语言的结构和事实的结构之间必须有某种共同的东西。这也也许是维特根斯坦理论中最根本的主体。而且他争辩说,那种必定是语句和事实之间的共同的东西本身发过来是不能在语言中被说出来的,它只能被显示,而不能说出。
无论怎样表征,量子计算机与电子计算机一样,也是计算,只能对量子态表示的数据进行操作,而不能操作信息和知识,一样很难跨域扩展和可大规模通用。所有的机器计算,操作的只能是数据,算计操作的除了信息和知识之外,还有情感。当前,机器的人工神经网络只能改变软件,不能改变硬件和环境系统;而人的神经网络不但可以变软件,还可以变硬件和环件,如此一来,无论是输入、处理还是输出,其各种灵活性就大大不同了。
为了更好地使用各种智能逻辑产品、系统,目前很多部门机构正在着手制订各种人工智能规范标准,而人类智慧的玄妙之处则在于没有一个特定的标准,任何人完全可以自成一派,只要你可以!
休谟论因果:我们凭什么认为每一个开始必然有一个原因呢?
我们可以把宇宙现在的状态视为其过去的果以及未来的因。如果一个智者能知道某一刻所有自然运动的力和所有自然构成的物件的位置,假如他也能够对这些数据进行分析,那宇宙里最大的物体到最小的粒子的运动都会包含在一条简单公式中。对于这智者来说没有事物会是含糊的,而未来只会像过去般出现在他面前。——拉普拉斯
在18、19世纪决定论大行其道的时候,拉普拉斯提出一个说法,他认为如果有位智者或妖怪能知道某一时刻所有自然运动的力和位置,那么通过一些公式计算,他就可以通晓过去,预知未来,这就是拉普拉斯妖。
拉普拉斯妖的成立建立在一个基本前提上,那就是万事万物都满足因果关系。一个事物的出现,它不是平白无故的,必然有某种原因使得它出现,当某种条件满足后,必然会导致某一结果的出现,这就是因果关系。人类对因果关系的信仰是其所有信仰中最顽固的一个,休谟这次要挑战的就是它。
PS:以下纯属个人对休谟思想的理解,如有偏颇,欢迎指正。
休谟提出的问题有两个:
1. 我们凭什么认定,每一个有开始的存在必然有一个原因?
2. 我们凭什么认定,特定的原因必然会带来特定的结果?
在谈论这个问题之前,有一点需要说明,如果大家认为休谟讲得有道理,就不要认为他是在抬扛,下面继续。
举个例子来讲,苹果掉地上了,牛顿认为这是万有引力的作用,休谟则不会轻易地认同牛顿,他会问:“你凭什么认为是万有引力把苹果拉到了地上?你看到万有引力了吗?这难道不仅仅是你的猜想吗?”牛顿也许会回答:“我是通过观察,思考,又反过来验证等一系列科学的方法得到答案的,它已经被全世界同仁普遍认同,你难道不觉得很合理吗?或者说,你有什么更好的答案吗?”
休谟对此的反驳应当是这样的:“我没有更好的答案,但我问题的目的不在于此,我的问题是你怎么验证是万有引力导致了苹果落地,也许它就是无缘无故落地的呢?你所谓科学的方法无非是归纳演绎而已,而在我看来,这一点都不科学,难道做一万次实验得到相同的结果就可以认定第一万零一次必然也是这样吗?科学上的缝缝补补我可见得多了,很多用了几百年甚至上千年的定律最后发现有漏洞,这是可以否认的吗?”
作为经验主义代表人物,休谟认为人的知识来源于经验,而万有定律之类的东西并不是直接从经验得来的,而是人脑思考的产物,它的可靠性需要质疑。因果关系是科学的基础,休谟质疑它就是要挑战整个科学。
休谟认为,人们只是经验了一件事紧接着另一件事的发生而发生,至于二者有什么关系,那不是想当然的事情。当人们观察到一件事总是跟着另一件事的发生而发生时,人们的心理产生了期待,这种期待使得人们认为这件事发生了,那件事必然要发生,重复多次以后,人们把它当做真理,而真理究竟为何,实属不可知。
罗素鸡的故事正好可以说明休谟的想法:有只聪明的鸡,它发现主人每天早上都在同一时间给它喂食,不论是刮风下雨还是雷鸣闪电,这件事从来没有终止过,它得出结论,明天早上同一时间主人还会来喂它,可惜第二天一早主人就把它从鸡笼里拿出来炖掉了。
如何避免成为那只自以为是的鸡呢?这是休谟给科学界出的难题。
有人试图反驳休谟,他们指出:如果一件事物的存在没有原因,那么它就是它自己的结果,换言之,该事物在它存在之前已经存在,这于理不通;或者如果一件事物的产生没有任何原因,则该事物以虚无作为其原因,但显然虚无无法产生任何事物。这种反驳对于休谟来讲太小儿科了,休谟答道:“这种论调实际上已经假设了事物的存在必然有原因,然后又去找原因,岂不是很可笑?”
我们只是假设,假设,再假设,却永远无法将之证明。——休谟
休谟眼中因果关系的本质是什么呢?来看看他对原因的定义:
所谓原因,指的是某个物体先行且接近于另一个物体时,所有与前一个物体相似的物体,都和后一个物体相似的那些物体处于相似的先行关系和接近关系中。——休谟
如果你觉得这个定义太晦涩,令人摸不着头脑的话,休谟还有另外一个定义:
所谓原因,指的是某个物体先行且接近于另一个物体时,它与另一个物体结合起来,使得一个物体的认知便决定了大脑对另一个物体形成相应的认知,一个物体的感知便决定了大脑对另一个物体形成较为生动的认知。——休谟
机器智能是一一映射,人的智慧是一多影射
未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。
未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。
如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”