《转折》章节试读

《转折》的笔记-第27页 - 计算复杂性理论与智能的可实现性

关于机制模仿：
采用机制模仿的条件是：（1）需要解决的问题规模有限或有明确的边界。有明确的边界意味着问题的规模是受限的，或者可以通过认为的限制，有可能将问题的规模控制在一定的范围；（2）大脑解决问题的过程有严格的规则可循，能够提炼抽象为可操作的算法。
比如下棋，棋子与棋盘的规模有明确的边界，下棋的规则也是无歧义的，人们下棋必须遵守这些规则。下棋的盘算过程，可以被抽象为可操作的步骤，每一步可能的选择是有限的。尽管出招前对后果的推断，可以几乎用户穷尽的延展，但是因为事实上人脑对未来的推断也只能进行到有限程度，所以只要我们做一些事先的限定，这就是一个规模有限的可计算过程，并且可以达到我们设定的期望结果。因此，深蓝可以战胜世界冠军就不足为奇了。
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即使是受到明确的规则约束的显意识过程，如果它面对的问题的规模没有明确的边界，或者不能有效可控，则这个问题就有可能变成一个不可计算问题，或者是计算复杂性过大的问题，导致其无法被计算机有效实现。
自然语言的理解，就是属于这样的问题。虽然语言有基本明确的规则（词义与语法），但是需要被理解的语言，如果把环境因素也考虑进来，则近似于无限规模的，或者是不确定边界的。也就是说，理解语言需要采集和处理的数据量过大且具有不确定性，因而变得无法用有限的资源通过计算来实现。所以，一般自然语言的理解，比如通用的机器翻译，到今天为止还是没有找到能够产生一个可接受结果的解决办法。这个问题的出路，可能还是需要通过对问题规模本身的限制来局部地解决。包括对语言的产生和使用环境的有效限制。