這里所謂“表征相互作用的原理”中，所說的“表征”不是主體內(nèi)部的、對外部物體的指稱物，而是指人工智能研究中的“知識表示”的具體內(nèi)容，像是“行家系統(tǒng)（Expert System）”中的“符號”、“深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”中的“向量”、“類腦計算（Neuromorphic Computing）”中的“脈沖（Spikes）”等。這里所說的原理是對智能現(xiàn)象背后的機制的抽象描述，而“表征”則是用來描述原理的基本單元。在“適應(yīng)性”這一大前提下，我們可以探討相關(guān)的原理有哪些。對這一原理集的探索和描述有不同的切入點，例如，研究腦的結(jié)構(gòu)、研究某些問題的求解過程、研究人的行為、研究認知功能，不論是從哪個角度，盡管可能會得到不同形式的描述，但比較終都要進行總結(jié)和抽象，找到那個比較一般的、與生物或計算機實現(xiàn)細節(jié)不直接相關(guān)的原理。這一原理的集中并非在本文中能夠詳細討論和給出，它隨著“智能”的研究深入而發(fā)展， “智能”這一概念的含義也因此會逐漸變化。

“通用智能”的對立面是“專門智能”?！皩ｉT智能”并非特定問題求解的“技能”，因為按照本文中的觀點，它連“智能”都算不上。在我看來，“專門智能”系統(tǒng)缺乏對“開放環(huán)境”的處理能力，只只對特定問題或領(lǐng)域展現(xiàn)出適應(yīng)性。例如，一個用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字的系統(tǒng)，它對輸入和輸出的形式的規(guī)定導(dǎo)致了它只對手寫數(shù)字的問題有效；另一個例子是，人有時會基于過往經(jīng)驗總結(jié)自己的“學(xué)習(xí)方法”，而這些“學(xué)習(xí)方法”適用于多個場景（例如不同學(xué)科），遵照一個“學(xué)習(xí)方法”同樣能夠習(xí)得具體的知識和行為，但該“學(xué)習(xí)方法”總有一定的適用范圍，例如學(xué)習(xí)語文的方法就不完全適用于學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)。相反，“通用智能”系統(tǒng)是“領(lǐng)域無關(guān)”的。

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