【正文】
緊張,對(duì)這一發(fā)現(xiàn)實(shí)行“保密”,不讓外傳。在物理世界,畢氏的這一觀點(diǎn)無(wú)疑也是千真萬(wàn)確的,因?yàn)橹灰值阶銐蚣?xì)小,沒(méi)有線段不可“共度”。但畢氏希望建立的幾何畢竟是個(gè)典型的意識(shí)系統(tǒng),它的每個(gè)結(jié)論特別是量子規(guī)則勢(shì)必受到意識(shí)性世界嚴(yán)格審查。因?yàn)槭澜缟先魏稳?,用任何方法去分割任何?shí)際的線段,那么他總有一天會(huì)窮盡其技,再也無(wú)法分割下去。畢氏(Pythagoras,公元前582497)幾何采用了離散派的觀點(diǎn),主張線段只能作有限的步驟的分割,線段經(jīng)過(guò)(很大的)有窮步驟分割后,得到一個(gè)點(diǎn),其長(zhǎng)度d雖然很小很小,但是不等于0,并且d0[10]。但令人不解的是在人工智能或知識(shí)工程界,筆者從未見(jiàn)過(guò)關(guān)于二者區(qū)別的認(rèn)真討論。生物醫(yī)學(xué)知識(shí)是意識(shí)和物理成分的混合體。(ⅱ) 歐氏幾何如何擺脫畢氏幾何的困境筆者所以一直努力試圖闡明科學(xué)知識(shí)中的意識(shí)成分和物理成分[7],是因?yàn)槲锢硎澜绾鸵庾R(shí)世界的基本規(guī)則在某些情況下大相徑庭。 如按人類無(wú)窮的求知目標(biāo),歐幾里得幾何的公設(shè)、公理和定義下面應(yīng)還有其元概念,還有更深層次的知識(shí)背景空間(見(jiàn)表1,2,3)(也許是無(wú)窮的)。定義是對(duì)一個(gè)領(lǐng)域的量子因子的闡明和規(guī)定,公設(shè)和公理是“直觀自明”的真理,亦即量子規(guī)則。發(fā)現(xiàn)和證明點(diǎn)、線、面、體、三角形、四邊形、圓、弧等規(guī)則圖形之間的關(guān)系是歐氏幾何的意識(shí)性功利目標(biāo)(不包括球面或曲面上的圖形)。他成就的不是“單獨(dú)一個(gè)命題的前提與結(jié)論之間的連結(jié)”,而是一個(gè)“邏輯網(wǎng)絡(luò)”,一個(gè)邏輯體系[10] 。歐氏利用10條公設(shè)和公理,配合“優(yōu)多諸斯檢定法則、反證法(歸謬法)與尺規(guī)作圖”,推導(dǎo)出一系列幾何定理。懷疑派與詭辯派聲辯:“為何知道甲?因?yàn)橐?;為何知道乙?因?yàn)楸?;……”,如此沒(méi)完沒(méi)了地回溯下去,最終還是無(wú)法知道甲[10]。4.人類智能的背景空間(ⅰ) 歐幾里得幾何的背景空間歐幾里得幾何(Euclidean geometry)是理性演繹而成的象牙之塔,是用來(lái)研究意識(shí)世界的運(yùn)動(dòng)規(guī)律及其所依賴的背景很好的實(shí)例。因?yàn)槭紫冗@是信仰科學(xué)的人士的看法,秦始皇就不承認(rèn),所以才有派徐福出海尋找“長(zhǎng)生不老藥”之說(shuō)。例如“人的生命是有限的”這條知識(shí)就是“無(wú)條件成立”知識(shí)。因此BSK由兩部分組成:(1)認(rèn)知目標(biāo)(集合);(2)由認(rèn)知目標(biāo)決定的認(rèn)知量子(集合),后者決定了知識(shí)背景空間的廣義維度。定義 16 知識(shí)背景空間(background space of knowledge,BSK) 為“在知識(shí)表示形式以外的但可影響該知識(shí)表示含義的事物的總稱。又例如可以從水分和肥料而無(wú)須從生物結(jié)構(gòu)來(lái)控制莊稼的生長(zhǎng)。定義 15 知識(shí)操作粒度(operational granularity of knowledge, OGK) 由某一認(rèn)知目標(biāo)下操作因子或規(guī)則所需要的認(rèn)知粒度??梢员茸饕环N“鳥(niǎo)瞰粒度”,比如一個(gè)人在地面,高樓,飛機(jī),衛(wèi)星等不同高度來(lái)觀察或描述地球上物體的粒度。定義 13 知識(shí)表示粒度(granularity of knowledge expression, GKE) 知識(shí)表示粒度為在某一認(rèn)知目標(biāo)之下對(duì)某事物的細(xì)節(jié)的描述程度的量度。定義 11 PPP或PMP目標(biāo)認(rèn)知粒度(CG for cognitive goal driven by PPP or PMP) 為在某PPP or PMP認(rèn)知目標(biāo)下某事物的認(rèn)知粒度。如一個(gè)合成算法F=A∧B∧C, 其中A,B,C為子規(guī)則或子因子,F(xiàn)則為它們的合成規(guī)則或因子。一個(gè)知識(shí)的細(xì)節(jié)可以包括直接或間接因子(或操作子)和規(guī)則(或關(guān)系)等方面。定義 9 認(rèn)知粒度(cognitive granularity,CG) 認(rèn)知粒度為在某一認(rèn)知目標(biāo)之下對(duì)某事物的細(xì)節(jié)的了解程度的量度。定義 8 PPP or PMP認(rèn)知量子(CQ by PPP or PMP) 為PPP or PMP目標(biāo)下的最小認(rèn)知因子或規(guī)則。定義 7 ILAK認(rèn)知量子(CQ by ILAK) 當(dāng)代科學(xué)技術(shù)測(cè)出或發(fā)現(xiàn)的獨(dú)立存在的穩(wěn)定的最小粒子或基礎(chǔ)力。此目標(biāo)決定相關(guān)的知識(shí)規(guī)則粒度、因子粒度、理解粒度、操作粒度和知識(shí)背景空間粒度等。定義 5 PPP或PMP的認(rèn)知目標(biāo)(cognitive goal driven by PPP or PMP) 為PPP or PMP驅(qū)動(dòng)下獲取知識(shí)的努力希望達(dá)到的具體的物理的或意識(shí)的目的(事物和關(guān)系)的集合。在這一目標(biāo)下,下文所述所謂知識(shí)的規(guī)則粒度、因子粒度、理解粒度、操作粒度和知識(shí)背景空間粒度等都是無(wú)窮盡概念。定義 3 認(rèn)知目標(biāo)(cognitive goal) 某種認(rèn)知?jiǎng)訖C(jī)下獲取知識(shí)的努力所希望達(dá)到的目的集合。因子又稱操作子或元素,規(guī)則又稱關(guān)系。筆者認(rèn)為首要任務(wù)是先把我們所討論的對(duì)象盡可能限定或確定,在本系列文章之四[4]的基礎(chǔ)上,這里再給出一組定義。因此在人工智能和任何知識(shí)工程中,應(yīng)重視、分析和挖掘相關(guān)的潛在的知識(shí)背景空間。一個(gè)基于規(guī)則的系統(tǒng)如果只包含人類的明意識(shí)規(guī)則,缺乏背景知識(shí)空間的支撐,那么系統(tǒng)就不夠健壯。一般來(lái)說(shuō),(ⅰ)人類思維的“知識(shí)背景空間”往往位于潛意識(shí)或下意識(shí)區(qū)域,包括常識(shí),共識(shí)和本能性知識(shí)。這并不會(huì)冒犯理論的“純潔性”,我們將在下文看到即使眾所周知的被認(rèn)為是“絕對(duì)精確”、“絕對(duì)理性”的歐幾里得幾何其背景也帶有“拿來(lái)主義”或“經(jīng)驗(yàn)主義”的意味,帶有某種功利性。但如果獲得知識(shí)是為了達(dá)到某種功利目標(biāo),我們就可以此目標(biāo)為中心,把直接參與的知識(shí)作為“當(dāng)事者”知識(shí),而把間接影響的知識(shí)作為“背景性”知識(shí)。 我們知道,人們發(fā)現(xiàn)和尋找知識(shí)目的有二,一為滿足求知欲望,二為達(dá)到某種意識(shí)的或物理的功利目標(biāo)。那么思維過(guò)程究竟那些部分“難以講清楚”,筆者認(rèn)為就是相應(yīng)的“知識(shí)背景”部分。因?yàn)槿斯ぶ悄芤笾R(shí)成立的條件或背景“一個(gè)不能少”。這是因?yàn)樯嬖瓌t作為生物系統(tǒng)的第一原則離不開(kāi)另一個(gè)基本原則即經(jīng)濟(jì)原則或效率原則,而思維作為高等生物的功能之一也遵循這一原則,往往把思維活動(dòng)的背景性或非直接事物放置在大腦的相對(duì)非活躍的區(qū)域即下意識(shí)或潛意識(shí)區(qū)域(就象電腦把不直接參與操作的資源放在成本相對(duì)較低的外存中一樣),而把直接參與思維活動(dòng)的諸要素放在明意識(shí)區(qū)域(相當(dāng)于電腦的直接操作空間即成本相對(duì)較高的內(nèi)存)。所謂知識(shí)背景空間即為某條知識(shí)的準(zhǔn)確意義成立所依賴的條件、環(huán)境或前提的集合。在我國(guó)住房緊張時(shí)期,有人感嘆說(shuō)“找一個(gè)姑娘容易,找一套住房難”。 2.“可愛(ài)的孩子”與“溫暖的搖籃”人類的天性喜愛(ài)活潑可愛(ài)的孩子,但嬌嫩的孩子離不開(kāi)它溫暖的搖籃。人類智能人工智能物理世界物理世界與智能世界對(duì)話區(qū)客觀物理世界人類智能世界人工智能世界abstract or model of part ofabstract