对人工智能，乃至任何智能，起源的原理的观点和概论

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转自 http://t.c... - @毅马当闲的微博 - 微博 (weibo.com)

网页链接 这是我（和几位同事）对人工智能，乃至任何智能，起源的原理的观点和概论 -- 研究初始萌芽于十五年前，快速发展于过去五年，归纳总结于过去三个月。任何一个智能系统，作为一个看似简单的自主闭环：信息、控制、对策、优化、神经网络，紧密结合，缺一不可。总而言之，人工智能的研究从现在开始，应该能够也必须与科学、数学、和计算紧密结合。从最根本、最基础的第一性原理（简约、自洽）出发，把基于经验的归纳方法与基于基础原理的演绎方法严格地、系统地结合起来发展。理论与实践紧密结合、相辅相成、共同推进我们对智能的理解。希望我们的论文给大家理出了智能的起源以及计算原理的基本轮廓和框架，能让大家认识到这种理论联系实践的可能性。我们也希望通过这篇文章，对目前的研究方向和风气一定程度上起到正本清源的作用 -- 看看相对于七十年前先知们对智能的认识，我们目前的类似盲人摸象的认知在什么水平。（声明：在没有充分理解我们文章的所有技术细节和整体框架之前，请不要急于下结论 -- 我们写这篇论文的目的根本不是为了表明什么立场、参与什么争论。我们对智能的理解和研究，早就过了华而不实的哲学、概念层面上的探讨，或者技术路线的争论。）

 

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更新：转：马毅老师： 根据审稿人的意见，我们对论文做了小的修改，并在arXiv上更新了一版：arxiv.org/abs/2207.04630 主要增加了几个references，修改了几个typos，还有改进了几处的语句。应该基本上定稿了。 ​​​

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【转/马毅老师】
我们关于智能的概论文章出来以后：arxiv.org/abs/2207.04630，引起大家广泛关注，也有不少自媒体在报道。为了翻译减少歧义，我和沈向洋把论文摘要翻译了一下，供大家参考。另外，我们根据审稿人意见，对文章做了一些小的修改。已经在arXiv上更新了，新版明天应该会出来。论文摘要：
深度学习重振人工智能十年后的今天，我们提出一个理论框架来帮助理解深度神经网络在整个智能系统里面扮演的角色。我们引入了两个基本原则：简约与自洽 -- 分别解释智能系统要学习什么以及如何学习。我们认为这两个原则是人工智能和自然智能之所以产生和发展的基石。虽然这两个原则的雏形早已出现在前人的经典工作里，但是我们对这些原则的重新表述使得它们变得可以精准度量与计算。确切地来说，简约与自洽这两个原则能自然地演绎出了一个高效计算框架：压缩闭环转录。这个框架统一并解释了现代深度神经网络以及众多人工智能实践的演变和进化。尽管本文主要用视觉数据建模作为例子，我们相信这两个原则将会有助于统一对各种自动智能系统的理解，并且提供了一个帮助理解大脑工作机理的框架。收起