[导读]人的识别都是标定性的吗？还是半标定性识别？或是非标定性识别？抑或混合性识别？
纽约老熊 02:38 赛先生中的顾凡及的文章很好。希望多有这样的文章出现。有空了，将写一个评论。 Shifa 02:43 @纽约老熊 我也觉得这文章很好，说的是事实 纽约老熊 02:48 @宝石头 ，文章很有趣。看到“基于信息技术哲学的当代认识论研究“，[微笑] 我感到，好像有一点没有明确提到，那就是，在若干领域，停留在逻辑层次，远比停留在更低层次效率高，特别是这种切分的问题。这是NARS的好处。但是，是否有人定义了这种切分问题的各种准确度？有了准确度，就可以进一步做工程学的思考。 纽约老熊 02:53 @张世发 ，文章里面的那个例子，就是单眼双眼的例子，非常有说服力。很好说明了个体体验的意义。当然，顾凡及没有提到认识论，但我想，如果导入认识论，应该更有意义。 Shifa 02:55 顾老师不搞哲学？ Shifa 03:01 第一人称的主观体验也许真的不能被第三人称感受到，但可能可以被第三人称观察到。 感受是直接的，观察是间接的。 这样智能系统的设计者是不可能感受到智能系统的体验的。这样如果谁说设计出有什么体验的机器，肯定是在骗人。 Shifa 03:04 体验不能作为设计目标，功能、行为才能。体验重要吗？也许功能满足了体验自然就好了，但也可能因为体验好了，功能才能满足。 Shifa 03:06 一个认知机器，如果充电的体验很差，生不如死，那么自动连接充电器的功能肯定无法实现 Shifa 03:13 体验虽然无法被第三方感受到，似乎无法实现。但可能没那么复杂，而只是认知系统对事物贴上的标签，喜欢、厌恶、害怕、痛苦都是标签，意义在标签对认知系统的行为的影响。只要恰当定义这些标签对应的行为，就能实现这些体验？ Shifa 03:17 颜色、音调都是标签，但和行为没有固定的对应关系，要和具体对象、场景结合后才对应特定行为。 denglang 03:52 刘伟 07:09 刘伟 07:09 混馈真实存在于各种人工智能、自动化等开环、闭环各种情境中，既包括多个反馈也包括多个前馈过程，由于过于复杂，对于混馈研究目前仍是一个谜！ 朱宗晓 08:06 这篇文章啥都没说[尴尬] 刘伟 08:08 除了混馈中的反馈前馈之外，更有意思的是还有软馈和硬馈，如道德和法律一般[咖啡] 朱宗晓 08:16 对于一个聊天机器人来说 朱宗晓 08:16 前馈是察言观色，主动地说 朱宗晓 08:17 [图片: 4d73b379856238b4d9f0b4aac905bd24.jpg(请在附件中查看)] 朱宗晓 08:17 反馈分两种，一种是猜自己主人会怎么说 朱宗晓 08:17 还有一种是猜对方会怎么说，这个难度更大 朱宗晓 08:17 总之都是无限空间非完美信息博弈要研究的问题 朱宗晓 08:18 大家觉得实现的可能有多大[Salute] 🌎🔭 08:38 [视频: 0838210902175b0bd7e16284.mp4(请在附件中查看)] 王培 08:42 @林峰 缺乏自我意识？ lyx 08:44 我记得有限空间非完美信息非零和博弈的最优策略是不可计算的？ 朱宗晓 08:48 @王培 别那么高大上[偷笑]找只鸡🐔试试 朱宗晓 08:49 观察一下，看能不能揣摩出🐔的心理活动[呲牙] 朱宗晓 08:50 @lyx ,不可计算是什么意思？ lyx 08:53 就是像停机问题 王培 09:00 @lyx 策略可穷举吗？“非完美信息”是概率吗？如都是，则可以算数学期望。 朱宗晓 09:00 @lyx 停机问题我是知道的，但不知道与我的问题有什么关联？ 朱宗晓 09:01 @王培，我们的区别是高斯和洪堡式的，我真是太会抬举自己了[调皮] 🌎🔭 09:01 @王培 只是它不知道镜子里的是自己 [憨笑] 朱宗晓 09:02 小孩子第一次也会这样吧 王培 09:06 @朱宗晓 对话场景不是经典意义下的博弈。如果要用博弈论，首先要明确定义评价函数。 lyx 09:06 一般非零和博弈要考虑混合策略就是randomized策略，从博弈论的观点来看。所以整个策略空间是不可穷举的 朱宗晓 09:07 @王培 ，我上次说，猜出对方下一句会说啥，算不？ 王培 09:08 那一般不是对话的目的。 朱宗晓 09:08 咱们人是根据人生阅历和谈话进程来猜的 Shifa 09:09 镜子测试，有些鸟类能通过，大多数狗能通过，人类婴儿18个月前一般不能通过 王培 09:10 我们对话时的确要预估对方的反应，但这不是对话的唯一目的。我们不是为对话而对话。 朱宗晓 09:10 越聊猜中对方下一句要说啥的可能性越大 朱宗晓 09:10 但是聊天机器人可以以此为目的 朱宗晓 09:11 现在最好的聊天机器人，也不能长时间陪人类聊天 朱宗晓 09:11 除非是像我儿子这么大的小孩 王培 09:11 这就是我为什么不认为“聊天机器人”和智能有多大关系。抱歉。[调皮] 朱宗晓 09:12 猜中对方下一句要说啥，诱导对方接着说啥，这就是智能了 朱宗晓 09:12 现在不行不等于未来不行喔 朱宗晓 09:13 我可以先做一个提问机器人 朱宗晓 09:13 先抛出一个问题 朱宗晓 09:14 然后从对方的回答中，提取出下一个问题 王培 09:14 @朱宗晓 不是做得到做不到的问题。AI界对ELIZA效应已经有很多讨论了。 朱宗晓 09:18 “计算机科学中所谓伊莉莎效应，指的是人有一种趋向，在下意识中以为电脑行为与人脑行为相似。其实只是以简单的语言模式识别为基础的巧妙运用。从具体形式上看，伊莉莎效应指的是，‘人们阅读由计算机把词串成的符号序列，往往读出了这些符号并不具备的意义’。更一般地，伊莉莎效应描述这样一种情形，仅仅依据系统的输出，用户就把计算机系统理解为具有‘其控制（输出）软件完全不可能取得的内在素质和能力’，或者，‘以为（输出）反映了实际上不存在的更大的因果关系’。” 朱宗晓 09:19 以上百度 朱宗晓 09:19 其实，对于人的所谓智能也有类似的一个效应，可以叫做【反伊莉莎效应】（Anti-Eliza Effect），就是很多时候我们把人类的能力神话，忽视了其中 90% 以上的成分其实很水，情不自禁地把所谓脑力劳动归于人类独有的灵性。它实际上是同一个效应的另一面。 王培 09:19 如果只是以“长时间陪人类聊天”为目的，这是做得到的，也确实有市场，但这完全不是我所理解的智能。当然我们可以有不同看法。大概目前同意你的人起码在国内更多。 朱宗晓 09:25 根据小i老总的说法，聊天的话通常直到第四轮就进行不下去了 朱宗晓 09:25 这是他们之所以放弃聊天主攻客服的原因 朱宗晓 09:26 微软小冰主攻聊天，但也差强人意，所以弄了很多花活增强粘性 Shifa 09:34 聊天不过两个目的，一个是了解对方，一个是让对方了解自己。聊天机器人做不到了解人，人也很难通过聊天了解机器 朱宗晓 09:35 聊天机器人可以了解人啊 朱宗晓 09:35 通过聊天 朱宗晓 09:35 你说的每句话它都记得 朱宗晓 09:36 还可以分析出你的性格特征，脾气秉性，爱好特长 Shifa 09:36 记得不一定了解吧 Kel~\(≧▽≦)/~len 09:36 这不是真真的了解 Kel~\(≧▽≦)/~len 09:37 机器自己不能进一步作评价 Kel~\(≧▽≦)/~len 09:37 根据聊天的内容 陈 09:37 系统的“想”要存续和不“想”也存续 — 输入与存续的关联 — 基于存续的输入前馈选择 — 人工系统的存续（生命）设计及其与输入的关系 — 例如基于聊天时长的“维生”（评价）机制 朱宗晓 09:38 那是没有人做，这个评价很难吗？ Shifa 09:39 很难，涉及意识认知 陈 09:39 评价策略可以相互竞争产生 朱宗晓 09:40 我指根据对方说的话分析对方是一个什么样的人 陈 09:40 类似博弈中的评价函数 Shifa 09:40 要不自然语言处理就不是问题了 Shifa 09:41 理解一个人是终极AI 快乐健康 09:42 理解在数学上等于自我意识 陈 09:42 先简后难 朱宗晓 09:42 好吧，我们通过聊天内容，分析出他是九型性格中的哪一种 朱宗晓 09:43 这个容易点吧 陈 09:43 理解及在此基础上的共情，是一种拟真，简单做法就是初步原型分类 朱宗晓 09:43 我们可以设置聊天话题，设定提问 陈 09:44 但提高精度就很难 朱宗晓 09:45 做到云端情人那样是很难 陈 09:45 基于现有人类分类知识，不若基于淘汰机制产生的评价函数 朱宗晓 09:46 什么样的淘汰机制 朱宗晓 09:46 淘汰什么东西？ Shifa 09:47 性格分类用途不大，并且人性多变，很多人在家和在外完全是两个人 陈 09:49 类似于遗传算法，淘汰“不好”的评价函数和对话策略 刘伟 09:50 对，多情境多性格多意向多模型 刘伟 09:50 如何协调这些‘’多‘’是关键 陈 09:54 对话是逐步展开的，根据对话过程逐步归类，类型、情绪、倾向等 朱宗晓 09:54 那没关系，你想表现出什么样，就是什么样 刘伟 09:54 喜欢有时涉及想要，爱常常关涉给予，老熊说过：‘‘ 数学证明，原则上可以写成逻辑语句。但是如果真要怎样做，数学家就没法工作了。一句“显然”，恐怕就是很多页。所以人脑里面的某种东西在默默起作用。 ’’ 朱宗晓 09:54 我们不指望通过一次谈话，了解你的全部人生 朱宗晓 09:56 有一本书叫做微动作，FBI用来审犯人的
朱宗晓 09:56 是不是我们给聊天机器人配个摄像头？ 刘伟 09:57 也许有本反侦测的资料 Shifa 09:58 聊天，情境（我喜欢说场景）很重要，环境怎么样，刚经历过什么事，准备做什么事，等等 刘伟 09:59 有时还涉及非情境参与、渗透 Shifa 09:59 人一句话，“刚下班”，“明天要出差”，对方就明白8~9成了，而机器还摸不着头脑 刘伟 10:00 个性化常识与多数通识 Shifa 10:01 是的，相互不了解的人很难聊起来 刘伟 10:01 就像与机器人聊天一样 朱宗晓 10:01 所以不是机器人的问题 刘伟 10:02 还是机器人的问题吧 朱宗晓 10:02 是人善不善于聊天的问题 朱宗晓 10:02 人也要见人说人话，见鬼说鬼话 朱宗晓 10:03 见到机器人，当然要说机器人常说的话了 陈 10:03 ...... 刘伟 10:03 若把机器人当成鬼就没事了 朱宗晓 10:04 我们假设机器人有一个秘密 朱宗晓 10:04 这个秘密只能通过聊天来破解 刘伟 10:04 有部电影叫《太空旅客》，就是人机聊天 陈 10:04 人为何有激励去破解？ 朱宗晓 10:04 破解这个秘密的人能够获得一亿美元的奖金 朱宗晓 10:05 大家会跟这个机器人怎么聊 刘伟 10:05 与钱多少关系恐怕不大 陈 10:06 西部世界 [微笑] 朱宗晓 10:06 这是个比方，现在是需求不大 朱宗晓 10:06 为什么我儿子能跟各种聊天机器人聊得津津有味呢 朱宗晓 10:07 因为他心里没有太多成见 刘伟 10:07 也许是和大人聊不到一块 朱宗晓 10:07 天真无邪，无欲，无求，所以快乐 刘伟 10:08 他也许可以产生更多地虚构 刘伟 10:08 有趣的虚构 朱宗晓 10:08 那就不知道了，我觉得文字本身就有魅力 朱宗晓 10:09 尤其是不像正常人说出的文字 刘伟 10:09 他也许对图画更感兴趣 朱宗晓 10:09 是一种不期而遇的惊喜 朱宗晓 10:10 而成年人往往加上了价值判断 刘伟 10:10 现在搞图像识别的正在与搞自然语言处理慢慢会师 朱宗晓 10:10 @刘伟 ，是的，他也喜欢发各种表情 朱宗晓 10:11 这都成了小孩间的例行仪式了，表情对战 朱宗晓 10:11 大人很难理解和参与并乐在其中 刘伟 10:11 他们不喜欢文字的迷糊和复杂吧 刘伟 10:12 从小都是从看图识字开始的 朱宗晓 10:15 其实我也喜欢发表情，一副图画胜过一千个文字 朱宗晓 10:15 只是能准确表意的表情很少
刘伟 10:18 看图可以自由想象，如读好诗歌一样 朱宗晓 10:19 那文字的想象空间更大 刘伟 10:20 小孩的画、大人的字都可以自主弥聚虚构伸缩自如 朱宗晓 10:20 张潮的《幽梦影》中的诗句： 所谓美人者以花为貌，以鸟为声，以月为神，以柳为态，以玉为骨，以冰雪为肤，以秋水为姿，以诗词为心，吾无间然矣。 朱宗晓 10:21 我敢说每个人想到的美人都不一样 刘伟 10:22 小孩很难以此作为基础展开
朱宗晓 10:23 外国人也不行啊，即使翻译过去 朱宗晓 10:24 所以我还是觉得不是机器人的问题，人自己聊天就有问题 朱宗晓 10:24 我巴巴的跟你聊，和我拽拽的跟你聊，结果是不一样的 朱宗晓 10:25 大家就把聊天机器人当作那个很拽的人好了 刘伟 10:25 如同作家写作一般，精神严重分裂 朱宗晓 10:26 我是打算给聊天机器人引入一个主动写作软件 朱宗晓 10:26 还没谈拢 刘伟 10:26 还是先让机器人学会自言自语的比较好 朱宗晓 10:26 主动性，这个算是智能吧 朱宗晓 10:27 可以两个机器人对聊，建立谈话质量的评分标准 刘伟 10:27 和阿尔法狗一样左右手先练着 朱宗晓 10:28 关键这个评价体系不好建立 刘伟 10:28 人不在环 朱宗晓 10:28 人可以在外围打分 朱宗晓 10:29 让两个机器人聊慢点 朱宗晓 10:29 人看着打分 刘伟 10:29 先自学成才，再拜师学艺 刘伟 10:30 最后华山论剑，出没江湖 朱宗晓 10:31 [呲牙]路还长着呢 刘伟 10:32 像一站到底这种一问一答知识搜索的问题，人很难赢机器人，题目一出来几乎没有任何延迟答案就搜出来了。 可以尝试打造一款逻辑推理“自然语言理解”的机器人吧，看看机器人能不能在面对不确定环境下能准确理解问题并给出答案，选一种应用场景来研究其算法。 刘伟 10:33 或可以看图识境的机器人 朱宗晓 10:34 限定聊天所能使用的语句 朱宗晓 10:34 比方说英语九百句 朱宗晓 10:35 但是可以有不同的序列组合，上下文关系 朱宗晓 10:35 看能不能合情合理的聊下去 刘伟 10:35 还比如简单的刑事案件情境识别 朱宗晓 10:36 做个福尔摩斯的平行人？ 朱宗晓 10:36 现在可以做柯南的 朱宗晓 10:37 这个对细节要求太高了吧 刘伟 10:38 简单的即可 刘伟 10:40 或根据一幅简单的图产生各种有依据的表述，在后期剪枝 朱宗晓 10:41 这不是李飞飞在做的吗，google相册也在做 刘伟 10:42 各有各的方法 刘伟 10:44 人产生意向性的源因也各不相同 朱宗晓 10:45 那就难了，李飞飞她们还是基于人工标定，监督学习的 刘伟 10:46 也可加上伪装或假意，产生欺骗诱导[呲牙] 朱宗晓 10:46 这倒是提供了一个目标 刘伟 10:46 她们的途径也只是尝试，通不通也不好说 刘伟 10:51 人的识别都是标定性的吗？还是半标定性识别？或是非标定性识别？抑或混合性识别？
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