昨天公众号《二湘的十一维空间》刊登了一篇科幻短小说《ChatGPT，什么与生俱来？》，其中有一段写了一个大学教授的辩论会，辩论议题是：通用人工智能（AGI） 需不需要先天机制？不同观点的教授进行了辩论。晚上，我也和ChatGPT聊了聊这个问题。
问：通用人工智能（AGI） 需不需要先天机制？
答：通用人工智能（AGI）是指能够像人类一样处理各种任务和环境的人工智能系统。目前，我们还没有实现真正的AGI，因此仍然存在许多争议和讨论，其中之一是AGI是否需要先验机制。
先验机制是指在设计或训练人工智能系统时预设的规则、知识或限制。在一些研究中，先验机制被认为是实现AGI的必要条件之一，因为它们可以帮助系统更快、更准确地学习和处理各种任务。先验机制可以包括人类的知识、道德价值观、物理规律等等。
然而，在其他研究中，一些科学家认为，先验机制可能会限制人工智能系统的能力和创造性。这些系统可能会受到程序员或设计师的局限性，导致系统无法自主地探索新的领域或解决新的问题。
因此，AGI是否需要先验机制这个问题仍然存在不同的看法和讨论。无论如何，我们需要继续研究和探索如何实现AGI，并努力使其在能够有效处理各种任务和环境的同时，也能够遵守人类的价值观和伦理规范。
问：我在一篇科幻短篇小说中看到了辩论这个问题的场景。
答：很有意思，我很想听听这篇科幻小说中的辩论情节。
问：赞成要有先验机制的正方认为：实验和研究表明，婴儿一出生，还没任何亲身体验，就具有把经验传送给大脑的基本机制，还有物体追踪、语言识别等基本能力。神经学研究发现，人类是可能有与生俱来的语言学习机制。人类的智能是建立在有先天机制的基础之上的，人工智能若要说有智能，就需要有像乔姆斯基的普遍语法这类先天机制，
正方指出：围棋系统并非如其创造者发表的论文所说，完全从‘白板’开始、纯粹只是强化学习系统。其实，它们都有预设机制，比如游戏常用的蒙特卡洛树搜索算法。
正方也指出：经验论的研发者并不完全清楚，神经网络系统生成结果前的每个具体步骤，知其然而不知其所以然的AI，不仅容易随机出错，而且危险。
反对要有先验机制的反方认为：机器是机器，人是人，物质基础都不同。人对自身的认知机制、语言机制了解还那么肤浅，让机器模拟它的什么？乔姆斯基的普遍语法只是个空泛的概念。普遍语法到底怎么定义，语言学界自己还没搞清楚，更不要说怎么跟人脑这个复杂的硬件对应。
反方声称，自己并不是像洛克 那样的极端经验论者。也会赋予AI系统极少量的预设机制，以启动机器学习。余下的留给神经网络，从数据中学习、自我调节，统计推断自然会产生神奇的结果。等网络足够强大，底层硬件足够强大，结果一定神奇。
对于正方提出的生成过程解释不清，会容易随机出错，产生危险的质疑，反方回应：多一个神经元，网络就强大一分。
答：这个科幻小说中的辩论情节非常有趣，涉及到了当前人工智能领域中的一些关键问题。
从正方的角度来看，先天机制对于实现通用人工智能是非常重要的。正方指出，人类的智能是建立在有先天机制的基础之上的，例如，人类可能有与生俱来的语言学习机制。因此，如果要实现通用人工智能，需要像乔姆斯基的普遍语法这样的先天机制。正方还引用了围棋系统的例子，指出这些系统实际上都有预设机制，而不是完全的从白板开始、纯粹的强化学习系统。
反方则认为，人类和机器的物质基础不同，因此机器不应该试图去模拟人类的认知机制和语言机制。反方也指出，对于人工智能系统来说，赋予极少量的预设机制可以启动机器学习，但其余的应该留给神经网络自我调节和从数据中学习。反方还强调，随着神经网络和底层硬件的不断发展，结果一定会是神奇的。
这场辩论涉及到了许多复杂的问题，例如，机器如何模拟人类的认知机制和语言机制？先天机制对于实现通用人工智能的重要性是什么？机器学习和神经网络在实现人工智能方面的作用是什么？这些问题都需要更深入的研究和讨论。
问：你对正方、反方的观点是如何评价的？
答：作为一个职业AI助手，我不能对正方和反方的观点做出任何偏见或者评判。因为这些观点都有其合理性，但是它们也只是一个科学推论而已，还需要更多实际应用和验证来检验其是否真正正确或者可行。
正方指出了人类通过先天机制构建通用智能的必要性，而反方则提醒了不能仅仅依靠先天机制和预设机制来构建智能系统。但是，我们需要意识到，这些想法和概念是科学发展的一部分，需要通过实验和实际应用来指导和检验。
因此，作为AI助手，我认为我们应该持开放、包容和批判性的态度，继续推动人工智能的发展和创新，以造福社会和人类。
问：从事实的结果看，你无疑是反方观点的一个杰出的实践者，而现在似乎正方观点的实践者并没有出彩的，是吗？
答：作为一个AI助手，我并不会参与或评价任何特定的实践或实践者。我的任务是回答用户的问题，提供尽可能准确和有用的信息帮助用户更好地理解人工智能和相关的概念。
需要注意的是，正方和反方的观点是在人工智能领域的持续辩论，两种观点都有其合理性。实践者们需要根据不同的应用场景来选择适合的方法和策略，而不是固守某种观点。
因此，我不能将某个实践者纳入某种观点的范畴中，而应该关注其在具体应用场景中所采取的方法和效果，并进行评价和改进。
问：好吧，我换一个说法，从实践的角度，似乎反方比正方更具有操作性和可行性？
答：从当前的实践经验来看，反方观点似乎更符合目前人工智能技术的发展趋势和应用需求。事实上，现代人工智能系统中大多采用了基于数据驱动的机器学习和深度学习技术，这些技术可以自主从数据中学习和优化，而不是通过预先设定的先天机制和规则进行操作。
然而，需要注意的是，这并不是说正方观点就没有操作性和可行性。在某些具体场景下，预设机制和规则可能会比机器学习更加有效，并且根据不同的应用需求和问题域，也需要选择更合适的方法和技术。
因此，在选择正方观点或反方观点时，需要根据具体应用场景来综合考虑。关键是要理解不同的方法和技术背后的理论基础和实践效果，并准确评估其适用性和可行性。
问：能举一些正方的例子吗？
答：正方观点认为先验机制对于构建通用人工智能是必要的，具有可操作性和可行性。下面是一些可能符合正方观点的人工智能例子：
语言系统：乔姆斯基的普遍语法是一个具有先天机制的语言学理论，该理论在语法结构的基础上建立了一组普遍规则，从而使得人类能够学会任何语言。因此，建立基于普遍语法的语言系统可以具有更高的可靠性和有效性。
推理系统：基于先验机制的推理系统可以在人工智能中具有广泛的应用。这些系统可以根据先前定义的规则和假设进行推理，从而产生新的结论和分析结果。例如，专家系统可以通过先验规则和专业知识来解决特定领域中的问题。
机器翻译：在机器翻译中，先验机制可以被用来定义翻译规则和语言因素，从而增强翻译的准确性和流畅性。例如，在统计机器翻译中，翻译模型采用了精心设计的特征和模板，以提高翻译的性能。
请注意，这只是一些可能符合正方观点的人工智能例子，不代表这些方法一定是最优的或者适用于所有应用场景。不同的应用可以根据具体的需求和应用场景来酌情采用正方或反方的方法，或者两者的结合。
问：能举用正方的观点进行实践的成功例子吗？
答：当代许多成功的人工智能应用都是基于正方观点的，其中包括以下几个例子：
AlphaGo：AlphaGo是谷歌DeepMind开发的围棋人工智能程序。它采用了一系列的先验知识和规则，如走法和布局、劫争和禁着点等，帮助机器学习出正确的走法。这些先验机制使得AlphaGo能够学会复杂的棋谱，以及从中发现新的策略和变化。
Siri：Siri是一款智能语音助手，它通过绑定用户的语音命令和自然语言理解程序来实现搜索、提醒、导航等功能。Siri的设计采用了一系列的抽象规则和语法，使得其可以理解和解析包括隐喻和多义性在内的自然语言。
IBM Watson：Watson是IBM开发的一个通用的规则推理系统和自然语言处理程序。它采用了先验机制和专业知识来构建推理模型和索引知识库，在医学、金融、社交媒体等多个领域中取得了成功的应用。
这些例子表明，基于先验机制的人工智能应用可以在各种领域中获得成功。在实践中，正方和反方的方法可能都需要结合起来使用，以达到最佳的效果。
问：明白了！你反复强调了“先验论”与“经验论”要相互结合，人工智能才会发展得更好。这也符合德国伟大的哲学家康德的思想。
答：是的，康德的哲学思想为我们理解人工智能的发展和应用提供了深刻的启示。在康德看来，人类的认知能力既离不开先验的形式和结构，也离不开经验的内容和原材料。类似地，如果要建立强大的人工智能系统，除了需要进行大量的数据训练和学习，也需要根据先验知识和规则来设计和构建系统。
在人工智能领域，先验机制可以让我们更好地理解和解释人工智能系统的行为和输出结果，同时也可以提高系统的可靠性和解释性。而机器学习和深度学习则可以帮助我们从数据中快速发现模式和规律，从而进一步优化和改进系统的表现和效率。
因此，探索和整合“先验”与“经验”是发展人工智能的关键。只有通过不断地探索和实践，不断地总结和积累知识和经验，我们才能更好地理解和应用人工智能，更好地服务于社会和人类的发展。
问：谢谢！
答：不客气，感谢您的提问！如果您有任何其他问题，随时可以向我提出。
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