第70节 (第1/3页)

    你喜欢哪一种方案

    第二个版本的故事与前面一样，只是措词略有不同：

    如果采纳c方案，400人会死去。【】

    如果采纳d方案，有三分之一的可能性是没有人会死去。但有三分之二的可能是600人全部死去。

    受试者对这两个版本的问题反应差别极大：百分之七十二的人选择方案a而不是方案b，但百分之七十八的人另一个小组选择了方案d而不是方案c。卡恩曼和特沃斯基的解释：在第一版中，结果是以获取拯救的生命来描述的，在第二版中是以损失损失的生命来描述的。这是与上述金钱方面的实验同样的偏见，受试者的判断受到扭曲，在处于生死关头的生命和处于赌桌上的金钱上是一样的。

    我们在这些情况下会作出很差的判断，是因为涉及的因素是“否直觉的”；我们的思维不愿意抓住或然性中的现实。这个缺点既影响个人，也影响整个社会。选民和选民代表经常因为很差的或然性推理而作出一些付出很大代价的决定。如理查德尼斯比特和李罗斯在他们的人类推理一书所说的，许多政府行为和在危机时期采取的政策都因其后发生的事情而被看作是有益的，尽管这些政策经常是无用或者有害的。错误的判断是由人类的倾向引起的，他们把一种结果归因于产生这个结果的行动，尽管这些结果经常是事物自然的进展所致，是从异常复归正常的自然趋势。

    类比推理：到70年代末，认知心理学家已经开始认识到，逻辑学家认为是谬误推理的很多东西实际上是“自然”或者“行得通的”推理不准确，不严密，直觉型的，而且从技术上讲也是无效的，但经常是合宜的，而且是有效果的。

    这样的思维当中的一种就是类比。每当我们认识到，一个问题与另一个不同的问题，即，我们大家都很熟悉也知道答案的问题是可以类比的时候，我们会跳跃式地直接进入结论。比如，许多人在组装一件散落的家具或者机器零件时，根本不看说明手册而直接凭“感觉”动手寻找各零件之间的关系，并在不同的家具或者机器零件之间寻找他们以前组装过的东西的类同之处。

    类比推理是在儿童心理发育的晚期阶段形成的。最近一直在进行类比思维研究的认知心理学家迪德尔金特纳，她问5岁的孩子和成人说，云彩和海绵在哪些方面相像孩子们以类似的特点回答问题“它们都是圆圆的，毛绒绒的”，而成人则以相关的类似点来回答“它们都吸水，而且都能挤水出来。”

    金特纳把类比推理看作是一个域和另一个域之间的高级关系他说：

    在我看来，这些程序里没有一个堪与人类思维过程的复杂性相提并论。“人工智能”程序与人类不一样，它们倾向于是专心一致的，不可能分心，也没有感情。再说，它们一般从一开始就配备有解决一个问题所需的全部认知材料。

    然而，这位权威性毫不亚于赫伯特西蒙的人却从范畴上确定地说，思维和机器是类似的。1969年，在一系列收集在人工智能科学一书中的讲座中，他提出，计算机和人类思维都是“符号系统”能够处理、转变、精确而且一般也能cao纵各种各样的符号的物理存在。

    在整个70年代，专心至致的心理学家中的少数人和麻省理工学院、卡耐基－默伦大学、斯坦福大学和其它一些大学的计算机科学家们狂热地相信，他们已经面临着一种巨大的突破，因而开发出一些既可以说明思维的工作原理，也是人类思维的机器翻版的程序来。到80年代初期，这项工作已经扩张到了好几所大学和一些大公司的实验室里。这些程序可以执行像走国际象棋、对句子进行语法分析、把一些基本句子从一种语言翻译成另一种语言和根据大量光谱数据推论出分子结构这样一些各种各样的活动。

    狂热者认为信息处理解释思维的工作原理的能力无边无际，人工智能通过执行同一些过程而检测这些解释的能力也没有什么限制，他们相信这些程序最终会比人类做得更好。1981年，哥达德太空研究院的罗伯特杰士特罗预测说，“到1995年左右，按照现在的趋势，我们将看到硅制的大脑这种突然出现的生命形式，它们会与人类展开竞争。”

    可是，跟赖塞尔一样，有些心理学家感觉到，计算机只是对思维某些方面的机械模拟，心理过程的计算模式只是很差的一个方面。赖塞尔本人到1976年的时候，也对信息处理模式“非常失望”，当时，他出版了第二本书，即认知及现实。赖塞尔深受詹姆斯吉布森和他的“生态”心理学的影响，他在该书中提出，信息处理模式太过狭窄，与现实生活中的知觉、认知和有目的的活动离得太远，而且不能把我们从周围的世界里持续不断地吸收到的经验和信息考虑在内。

    其它一些心理学家虽然没有说他们深感失望，但他们还有想办法扩宽信息处理的观点，以将思维对概要、捷径和直觉的利用，以及其同时在有意识和无意识层次上并行展开模拟过程的能力这是个关键的话题，我们随后将谈到这一点。

    还有另外一些人提出了挑战，认为一些编好程序，以便像人类那样去思维的计算机根本就没有在思考问题。他们说，人工智能一点也沾不上人类智力的边，虽然它也许在计算方面远胜人类思维能力，可是，它却永远也不可能轻松地，或者完全不可能从事人类思维日常毫不费力就能完成的工作。

    最为重要的差别在于，计算机不能理解它自己正在思考的问题。约翰塞尔和休伯特德赖弗斯两位都是贝克莱的哲学家，还有麻省理工学院的计算机科学家约瑟夫魏森包姆以及其他人都认为，计算机在按编程进行推理工作时，只会cao纵符号，根本不了解这些符号的意义或者含义。比如，总体问题解决器也许能够推算出父亲和两个孩子怎样过河，但是，它们只能以代数符号进行这项工作；它不知道一只船、父亲和孩子是什么，“沉船”以后会意味着什么，他们沉下水里后会发生什