아인슈타인의 부활
아인슈타인이 죽었을 때, 괴테의 시를 인용하여 그를 찬양한 적이 있다. "그는 죽어가는 혜성처럼 빛나고, 그의 빛으로 무한한 빛을 연결시켰다." 사실, 과학의 톱스타 아인슈타인의 빛은 20 세기 물리학의 발전을 비추고 있다. 그래서 아인슈타인의 사고방식을 탐구하는 것은 줄곧 사람들의 흥미를 끌고 있다. 심지어 아인슈타인이 없는 아인슈타인형 뇌가 최신 물리적 문제에 대해 계속 생각할 수 있도록 아인슈타인의 사고 법칙을 흉내낼 수 있을지 생각하는 사람들도 있다.
아인슈타인의 사고 방식은 무엇입니까? 아인슈타인은 종종 혼자 명상을 하며 몇 시간 동안 자신의 생각에 잠겼다. 때때로 노를 젓고 산책을 할 때 그는 갑자기 노트를 꺼내 빨리 무언가를 계산하고 편안한 미소를 지으며 복잡한 문제에 대해 신기하게 간단한 설명을 한다. 그의 조수 호프만이 말했듯이, "이 마법은 우리가 추측할 수 없는 방식으로 아인슈타인의 머리 속에서 공연한 것이다." 그러나, 이것은 아인슈타인의 생각이 예측할 수 없다는 것을 의미하지는 않는다. 사실, 우리는 그의 많은 논문과 작품을 통해 그의 사고 법칙을 분석하고 추적할 수 있을 뿐만 아니라, 이미 많은 작품에서 그의 사고 특징을 솔직하게 폭로했다. 예를 들어, 그는 단순함을 추구하고,' 최소한의 가설' 으로 가장 많은 실험 사실을 수용하려고 시도했다. 그는 종종 상상을 통해 생각하고, "사고 실험" 에 능하다. 그는 미학 방법을 추앙하며 미학 관념이 과학 발전의 중요한 요소 중 하나라고 생각한다. 잠깐만요. 아인슈타인의 사고 방식을 프로그래밍하면 아인슈타인의 사고를 흉내낼 수 없을까?
컴퓨터로 걸출한 과학자의 사고방식을 모방하는 것은 이미 세계 많은 인공지능 연구소의 연구 과제가 되어 만족스러운 진전을 이루었다. 최근 몇 년 동안, 카네기-메농대 랭리 등은 컴퓨터가 베이컨의 귀납법을 사용하여 대량의 실험 데이터를 요약하고 추리할 수 있는 베이컨 프로그램을 제시했다. 17, 18 세기 일부 저명한 과학자들이 발견한 많은 중요한 법칙 (예: 케플러의 제 3 법칙, 옴의 법칙) 아마도 얼마 지나지 않아 컴퓨터는 인류가 몇 세기 후에 이룩한 과학적 성과를 빠르게 재현할 수 있을 것이다. 몇 년 전, 컴퓨터 독립은 유명한 4 색 정리를 증명했습니다. 1980 년 중국 수학자 오문준은 마이크로컴퓨터로 심슨의 정리를 증명했다.
이런 아날로그 지능 시스템은 사고의 개인적 한계를 뛰어넘어 수많은 과학자들의 지혜를 모아 폭넓은 조언과 박채장의' 전문가 자문 시스템' 을 형성할 수 있다. 기계' 싱크탱크' 는 인공지능 연구에서 가장 눈에 띄는 성과로 군사의사 결정, 경제계획, 과학연구, 기업관리, 의료진단, 교통지휘, 법정재판 등 여러 방면에 적용될 수 있다. 닉슨 정부는 베트남 전쟁에서 곤경에 처했을 때 펜타곤에 설치된 기계' 싱크탱크' 에 도움을 청했다고 한다. 기계' 고급 참모' 의 계산과 계획을 거쳐' 카펫 폭격',' 수뢰 봉쇄 항구' 등의 방안을 제시하여 미국 정부가 파리 평화 회담에서 약간의 칩을 얻었다. 상해전산기술연구소 이태행이 설계한' 한의학 스마트 컴퓨터 응용 시스템' 은 여러 명의 오래된 한의사의 경험을 집중시켜 진단 중에 스스로 배우고 향상시킬 수 있으며, 초보적인 지능 수준을 갖추고 있다.
지혜의 "영혼" 을 찾다
누군가 물었다: 이 지능형 시스템이 인간의 뇌를 완전히 대체 할 수 있습니까? 지금까지는 연산 속도와 메모리 용량에 큰 장점이 있지만 유연성과 창의성이 부족하다는 것이 바로 인간의 뇌의' 영혼' 이라고 말해야 한다. 그래서, 그들은 여전히 인간의 두뇌와 비교할 수 없습니다. 하지만 인공지능에 대한 연구는 이 방면에서 진보하는 것이다. 우선, 사람들은 바이오닉스 방법으로' 지능 기계' 또는' 제어론 기계' 라는' 뇌류' 스마트 기계를 만들려고 시도했다. 인간의 뇌는 우리가 알고 있는 가장 복잡한 구조이기 때문에, 대뇌피질에만 6543.8+04 억 개의 뉴런이 있으며, 각 뉴런은 수만 개의 시냅스를 통해 다른 뉴런과 연결되어 복잡한 신경망을 형성한다. 따라서 구체적인 구조를 시뮬레이션하여 뇌를 시뮬레이션하는 것은' 호랑이가 하늘을 먹는 것' 과 같지만 과학자들은 이미 첫걸음을 내디뎠다. 일찍이 1943 년, 미국 수학 논리학자 McCullough 와 신경생리학자 Pitts 는 뉴런에서 뇌를 시뮬레이션하기 시작했으며, 현재 100 개 이상의 뉴런 모델이 있습니다. 그러나, 단일 뉴런의 시뮬레이션이 더 사실적이라고 해서 하나의 뇌를 대신할 수는 없다. (윌리엄 셰익스피어, 윈프리, 원어민, 원어민, 원어민, 원어민, 원어민) 뇌의 모든 기능은 수천 개의 뉴런이 어떤 방식으로 조직한 전반적인 특징이다. 그래서 과학자들은 뇌신경 구조를 연구하면서 뇌의 기능을 시뮬레이션하여 1958 에서 그래픽을 분류할 수 있는' 인식기' 를 만들었다. 1969 년 일본의 중야는 인간 레노버 기능을 시뮬레이션하는' 레노버' 를 제안했다. 1975 년 과학자들은 뉴런 시냅스 메커니즘의 새로운 원리에 따라 인지기를 피드백하는 신경망 모델을 제시했다. 그러나 인간의 두뇌의 신경망 시스템은 매우 복잡하기 때문에 구조와 메커니즘을 진정으로 이해하고 수학적 설명과 전자 시뮬레이션을 수행하는 것은 거대한 신비한 "우주 도시" 를 건설하는 것만큼이나 어렵기 때문에 여전히 장기적이고 어려운 탐구가 필요하다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언)
그 외에 다른 방법이 있습니까? 일부 과학자들은 뇌 구조의 거대한 봉우리를 우회하여 컴퓨터 과학과 심리학 방법을 이용하여 뇌의 거시적 기능을 시뮬레이션하려고 시도했다. 이런 방법은 사람들이 각종 문제를 해결할 때 사용하는 절차, 전략, 계략 등 심리활동을 규칙적으로 요약하고 프로그래밍한 다음 컴퓨터로 시뮬레이션하려고 시도하는 것이다. 예를 들어 바둑, 문제 해결, 시 쓰기 등 사람들은 컴퓨터처럼 가능한 모든 해법을 고려할 필요가 없다. 사람들이 먼저 경험에 기반한 가설을 제시하여 퇴고를 할 수 있기 때문에 선택의 범위가 분명히 좁혀졌다. 인류의 이런 사고 특징을 모방하여 일종의' 계발적 프로그래밍' 이 나타났다. 이런 컴퓨터 문제 해결은 더 이상 미리 편성된 딱딱한 알고리즘 프로그램을 기반으로 하는 것이 아니라, 먼저 가설을 세우고, 실제 논증으로 이 가설을 평가한 다음, 결과에 따라 새로운 가설을 제시하고, 결국 만족할 때까지 순환한다. 누군가가 이런 방법으로 장기 한 대를 설계했다. 10 시간에서 20 시간의 바둑 경험을 거쳐,' 기사' 는 설득력 있게 그의 프로그래머를 이길 수 있다.
뇌 기반 구조 시뮬레이션과 컴퓨터 소프트웨어의 기능 시뮬레이션은 현재 인공지능 연구의 두 가지 방법이다. 초대형 집적 회로가 등장하면서 각 뉴런이 실리콘의 초소형 컴퓨터에 의해 시뮬레이션될 가능성이 있을 때, 이 두 가지 연구 방법이 융합되어 진정한' 컴퓨터' 를 만들어 낼 수 있다.
"공룡 시대" 에 작별을 고하다
이 자막이 이상할 것 같아요. 공룡은 지질 역사상 중생대 동물로, 이미 1 억여 년 동안 멸종되었다. 최근 아프리카의 원시 정글에 공룡의 흔적이 있는 것 같다는 사실이 밝혀졌지만, 우리가 아직 공룡 시대에 있다고 말할 수는 없겠죠? 사실 이것은 단지 사회 발전의 비유일 뿐이다. 원시인들이 첫 번째 모닥불에 불을 붙이고 첫 번째 석기를 만들어 사상을 교류하는 언어를 만들어 냈기 때문에 인류 사회의 발전은 에너지, 재료, 정보의 세 가지 주요 요소와 불가분의 관계에 있다. 바로 재료의 진화로 인류 사회는 석기 시대, 청동기 시대, 철기 시대, 철강시대 등을 경험했다. 새로운 에너지의 지속적인 발전으로 사회 생산력이 끊임없이 발전하여 18 세기와 19 세기에 증기기관을 중심으로 한 공업 혁명을 초래하였다. 인간 사회를 거인과 비교한다면, 재료와 에너지는 그의 혈육이다. 사람은 혈육이 없어서는 안 되지만, 혈육만 완전한 사람이 될 수는 없다. 지능이 동시에 정보를 수락, 변환, 전달 및 처리하는 경우에만 거인 전체가 유기적인 전체가 될 수 있습니다. 따라서 한 사회의 진화 발전, 뼈, 고기, 지혜는 반드시 조화롭게 발전해야 한다. 그렇지 않으면 가장 많은 공룡으로 간주 될 수 있습니다-거대한 몸, 작은 지능. 현재 인류 사회는 물질과 에너지 방면에서 몇 차례의 변화를 거쳐 장족의 발전을 이루었다. 정보 처리에만 해도 여전히 인간 지능의 한계를 벗어나지 않고' 공룡 시대' 에 있는 것 같다.
"공룡 시대" 에 작별을 고하려면 아직 갈 길이 멀다. 인공지능의 출현은 인류 사회의 물질, 에너지 혁명에 이어 정보 혁명을 일으킬 것이다. 어떤 사람들은 이것을 제 2 차 과학혁명이라고 부른다. 제 1 차 과학혁명 이후 사회에서 일어난 엄청난 변화를 생각해 보면 제 2 차 과학혁명의 아름다운 전망을 상상할 수 있다. 미래를 내다보면, 한 사람은 반짝이는 태양을 바라보며 별이 빛나는 우주를 응시하는 느낌을 금할 수 없다 ...