AI是什么

AI是一台“数学机器”

AI的用处就是解数学问题？17世纪，法国哲学家、数学家笛卡儿认为“一切问题都可以归结为数学问题”。几乎同时，德国数学家、哲学家戈特弗里德·威廉·莱布尼茨提出了“用计算代替思考”的大胆假设。

AI是模仿人类行为的“机器智能”？1950年，英国计算机科学家、数学家艾伦·麦席森·图灵在论文《计算机器与智能》中，提出了著名的“图灵测试”与“机器会思考吗”这一问题。其中有趣的对比是，如果人类试图扮演机器回答问题，很容易因为算数缓慢、答案不准确而被拆穿，而机器模仿人类的智能问答行为的成功标准，是让人类难以分辨答案究竟是由人类还是机器给出的。

AI是像人类一样思考、能解决人类还不能解决问题的技术？1956年8月，在美国汉诺斯小镇的“达特茅斯学院”中，“AI”一词首次被明确提出[1]，约翰·麦卡锡在会上给出其的准确定义“制造智能机器的科学和工程”，并明确设计了今后的主攻科研方向——“人们将尝试找到如何让机器使用语言，形成抽象概念、解决目前只有人类才能解决的各种问题，并改进自己的方法。就这一目的而言，AI的关键问题是如何使机器的行为方式与人类的行为方式相同。”[2]

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[1] 尼克．人工智能简史[M]．北京：人民邮电出版社，2017．

[2] 亚当·哈特·戴维斯，罗布·沃．科学的转折四部曲[M]．天津：天津科学技术出版社，2023．

爱因斯坦说：“不是每件可以算数的事都可以计算，不是每件可以计算的事都可以算数。”如何理解这句话呢？ 有些问题虽然在理论上可以计算，但由于实际世界中的复杂性、不确定性或资源限制，我们无法用数学方式来解决，即计算的局限性、数学的局限性。例如“哥德尔不完全性定理”中，第一定理是任意一个包含一阶逻辑与初等数论的形式系统，都存在一个命题，它在系统中既不能被证明，也不能被证伪；第二定理是如果系统S含有初等数论，当S无矛盾时，它的无矛盾性不可能在S内证明，换句话说，就是具有一致性的系统不能在自身系统内被证明一致。基于哥德尔不完全性定理来考虑AI能力的边界，大模型的自洽性（无矛盾）和完备性（能够解决所有问题）是难以同时实现的，也不存在一个通用算法能够判定所有数学命题的真假，除非加入实验、经验等非一阶公理化系统，这就是人类反馈、具身智能的价值所在。