智能元问题1:目的性,遍历效率的排序

人有目的性。人想要吃萝卜就去拔萝卜,想要吃肉就去打猎。

自然界有目的吗?如果自然有目的,那就是拉马克的学说。长颈鹿为了吃到高树上的叶子,不断伸张脖子,然后把这一特征遗传给下一代,经过几代“奋斗”,成了长颈鹿。

今天,我们相信达尔文而不是拉马克。长颈鹿脖子长,不是长颈鹿有意为之,长颈鹿的祖先脖子有长也有短,但是短脖子在吃树叶的竞争中处在劣势,最终被自然淘汰了,胜出的是我们看到的长颈鹿。生物的变异是各种情况都有的,自然环境选择了最能适应的那一种,进化论告诉我们:物竞天择而不是设计者钦点

自然界没有目的,又怎么进化出有目的的人呢?假如人没有目的,能拔出萝卜吗?我们不妨先换个对象考虑一下,比如一头猪。

一头普通的猪,你跟它说“去拔萝卜”,正常情况下,你等不来任何有价值的结果。现在,我们训练它成为杂技猪,把它赶到地里去拔萝卜。一开始它会乱跑,我们用惩罚和奖励的办法来纠正它:跟拔萝卜无关的动作我们就抽打,跟拔萝卜有关的动作我们就奖励食物。经过几周,你冲着一头杂技猪喊“拔萝卜”,它真的给你拔萝卜了!

我们可能依然不认为杂技猪具有拔萝卜的目的,但杂技台下面的观众会觉得杂技猪很聪明,跟人一样能完成有目的的任务。

杂技猪完成拔萝卜的任务,是达尔文的自然选择,而不是拉马克的用进废退。人在训练猪的过程中,猪做了各种各样的动作,人把猪不符合拔萝卜目标的动作淘汰了,最后猪剩下的就是拔萝卜的正确动作。人对猪的驯化,扮演了自然选择中的选择者

那么,反过来,人的目的性,可以用“自然选择”来实现吗?人也不是一出生就会拔萝卜的,人在学习拔萝卜的过程中,用过了许多跟拔萝卜目标不一致的行为,人的学习过程也是“自然选择”,只不过选择者是自己,放弃了无效的行为。所谓目的性,不过是遍历效率的排序

人学习速度很快还有一个原因,人并不需要把所有可能的动作做出来,人的大脑通过思考,把那些肯定拔不出萝卜的动作在大脑里模拟一遍,不用付诸行动就完成了试错,思维用信息手段替代手脚的物理动作,大大提升了试错选择的效率

还有,人有很好记忆力,记住了最终能够正确拔萝卜的动作,重复拔萝卜的时候,我们不需要再做无关的试错动作了,一次成功。小时候,我们喜欢被人称为聪明而不是会死记硬背,认为会思考判断而不是靠记住才是高智商的表现。或者,我们错了,最有效的思考判断其实是记忆。对应人工智能,体现数据保存整理的重要性。

那么,试错、记忆让我们产生了目的性错觉吗?有了智能的信息处理,不同行为试错代价不一样了,当错误路径的试错代价非常低廉,有效路径就被凸显,信息手段,包括大脑基于信息思维的行为,隐藏了遍历过程,目的性就呈现出来。

谁设计了世界?世界如此美妙,但不需要设计者。那么,人的目的性是错觉吗?看上去,至少目的性不是必须的,可以通过非目的性来阐释。当然,也可以反过来解读,信息的思考也即智能代替行为从无目的的自然中创造了目的性。“是否存在目的性”本身是个没有意义的问题,目的性是一种效率,既是智能的手段也是智能的结果。如果这样,好消息就是:我们完全可以设计出有目的的智能机器

人的目的性对于机器智能有什么启示?通过信息试错、记忆存储能够实现类似人的目的性。机器人利用数据运算代替大量的机械运动、记住更多的正确结果就会表现出更高的“智商”。这也为智能找到了“意义”。

要注意,这里说的目的性,是指有了目的之后,行为如何围绕目的,目的性还有另一个方向:目的是如何产生的。我们在这个系列的后续话题中聊。

===智能元问题系列文章===
1,目的性,遍历效率的排序
2,主动性,物理的解耦合
3,自由度,隐藏的维度
4,整体性,
5,感受质,
6,意志论