人工智能会拥有独立思考的能力吗？(8)

在人工智能领域里，联结主义者的主导思想是，在研发人工智能时，首要任务是模仿人脑建立起大脑模型，在计算机上模拟一个神经元网络，让机器能够自主地建立神经元之间的联结，有了这个前提后，当计算机在遇到一个问题时，就可以通过最终反馈的结果，不断变换联结的形式，最终构建出能够得出正确答案的联结组合方式。简单来说，就是计算机也能够像人类那样，通过不断地试错，积累出一定的经验，如果以后再遇到同样的问题时，就不需要再进行运算，直接就可以给出正确的答案。
从上面的内容我们可以看到，联结主义和符号主义之间存在巨大的差异，其中最主要体现在人工智能有没有自主性，符号主义强调的是输入大量的指令，而联结主义更注重培养人工智能，积累经验的能力。就拿开水玻璃杯来举例，如果是基于符号主义理论的人工智能，它在第一次得出，不能直接触碰玻璃杯这个结论时，需要先把玻璃杯拿起来试一次，但在以后得出这样的结论时，却还是需要拿起来尝试。而基于联结主义的人工智能就不一样了，它在第一次得出这种结论时，虽然也需要拿起来尝试，但它会把这个经验，记录在模拟的神经网络里。因此，在以后需要得出这种结论时，它就不需要再拿起来尝试。从分析的结果来看，基于联结主义的人工智能可以省去很大的运算量，这就避开了基于符号主义的人工智能，运算量过大的缺陷，也让人工智能的发展在技术上实现了突破。

从这个角度看，基于联结主义的人工智能似乎是前途无量的，好像也实现了完全的智能。但是，它并不是一点缺陷也没有，其中暴露的问题也非常棘手，主要就体现在，它太过依赖于以往的经验，而且不会对过往的经验进行甄别。用通俗的话来讲，就是太过刻板。人类虽然也是从经验中学习，但人类在面对经验时，总是抱着区别对待的态度，人们往往非常重视一些特别重要的经验，但也常常会忽略一些无关紧要的经验。而且在很多时候，人们获得的某一种经验很可能只是通过别人的口述，并不一定需要自己去证实，但基于联结主义的人工智能却不同，它们获得的每一条经验，都是来自自己的亲身经历，而且还是建立在大量试错的基础上。另外，人类的学习有一定的创造性。也就是说，人类具有举一反三的能力，通过获得某一条经验，人类很可能会额外获得很多条经验，但人工智能显然做不到这一点。
比如说，人们得知装着开水的玻璃杯不能摸之后，就会联想到装着开水的啤酒瓶同样也不能摸，但人工智能可能需要去试一试，才能得出这样的结论。