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科学的进步将取决于人类还是AI ？(4)
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摘要：使用计算机对自然语言进行分类、翻译和学习的案例说明了寻求科学现象的直观描述的危险。HAL 和 Robby the Robot 的魅力来自电影2001：太空漫游 （1968） 和
使用计算机对自然语言进行分类、翻译和学习的案例说明了寻求科学现象的直观描述的危险。HAL 和 Robby the Robot 的魅力来自电影2001：太空漫游 （1968）和禁忌星球（1956），这是他们理解人类语言并以适当水平做出不祥讽刺回应的能力，这些回应对于他们的人类对话者来说是可理解的。但是机器翻译和语音识别的发展最终看起来并不像这样。1980年代和90年代最成功的早期语音识别方法采用基于人类语音结构的数学模型，重点是单词类别以及句子的高阶句法和语义关系。然后在1990年代后期，深度神经网络迅速发展。这些算法忽略了许多先前的语言知识，而是通过在纯声学级别上的训练，使单词自发出现。 理解发音不是目的，预测正确的翻译才是。深度学习算法具有极高的效率。一旦研究者社区接受算法的不透明性，那么实用的解决方案将变得非常清晰。
神经网络刻画了当代科学所面临的困境。它们表明，基于数十年的研究和分析，仅包含很少或不包含关于系统结构化数据的复杂模型仍能胜过理论。在这方面，训练计算机在语音识别的见解反映了其在国际象棋和围棋中击败人类的见解： 机器偏爱的表示和经验法则不需要反映人脑偏爱的表示和经验法则。对机器来说，解决国际象棋就是解决国际象棋，而不是思考。
但是，我们克服国际象棋和语音识别中人类思维局限的方式是否说明克服人类对物理现实的预测的局限（即在科学上取得进步）也可能意味着什么？它能告诉我们人类对理解的需求是否正在阻碍科学的进步吗？
哲学史为摆脱当前的科学困境提供了一些途径。柏拉图是最早在《泰阿泰德篇》（Theaetetus）一书中提出解决理解混乱的人之一。文中专门讨论认识论的问题，即一种感知、一种真实的判断、一种真实的信念和附加的解释。在对话中，苏格拉底（Socrates）将几何，算术和天文学归为最后一类。
依曼纽尔·康德（Immanuel Kant）在其《纯粹理性批判》（Critique of Pure Reason，1781）中进一步发展了理解的理论。康德在物质世界和心理世界之间进行了区分，即现实作为本体论，而心理知识则作为认识论。对于康德来说，心中只有世界的表象，只有通过这些表象才能认识物质世界。这意味着我们所谓的理解不过是对经验现实的一种近似和不完美的表示，其柏拉图式的存在（或可能不存在）是知识的最终极限。 康德的论点并不能真正帮助我们将理解与知识区分开；而是将理解从可以辩护的信念转变为无法验证的内部表示。
哲学家约翰·塞尔（John Searle）在他的有影响力的著作《思想，大脑和科学》（Minds，Brains and Science，1984）中探索了知识和理解上的区别，在这本书中他挑战对机器智能的盲目乐观的人。 塞尔要求我们想象一个房间里的某个人对汉语没有一点地道的理解，但准备了一套字典和语法规则。当呈现出中文句子时，这些资源被用于将目标句子翻译成英语。当人们考虑这一思想实验时，很明显一个人不需要理解一个人正在翻译的语言，只需使翻译达到保真即可。
中文房间（Chinese room）是一种隐喻性的手段，可以分析算法的局限性，例如可以列出数字场景中的元素或翻译网页上句子的算法。在这两种情况下，在没有任何理解内容的情况下都能产生正确的解决方案。那么，塞尔正在寻找的缺乏理解的本质是什么？
理解本质是
知识传播与积累的基础
有许多培根工具可以代替塞尔的房间，例如用于解决大型乘法问题的计算规则，或使用罗盘和量角器证明定理，或在微积分中用于解决大或无穷大的积分规则。这些技术之所以有效是因为它们消除了对理解的需求。它只需准确地按照规定的步骤进行操作即可，以确保获得预期的结果。在每种情况下，要理解的是要解释对数的逻辑和适当用法，量角器或罗盘的运动几何特性，或用矩形近似面积的基本数学基础。因此，即使在日常数学运算中，我们也会经历理解和预测之间的分歧。
理解是我们通过打开知识的黑盒子进行修改来克服悖论和幻想世界的手段。
文章来源：《水科学与工程技术》 网址: http://www.skxygcjs.cn/zonghexinwen/2021/1029/1307.html