Rodney Brooks认为符号处理在人工智能中并不重要,而感知和运动技能才是关键的原因主要基于以下几点:
符号AI的局限性:符号AI主要模拟和实现了人的计算、推理一类的认知功能,但人类智能远不止于此。[^1^] 符号系统可能永远无法完全模仿人类所有的认知过程,尤其是感知、机器人、机器学习和模式识别等方面。[^4^]
感知和运动技能的重要性:Brooks强调,这些感知运动技能对于常识推理等高层次技能是至关重要的,而抽象推理只是人类最不重要,也最无趣的技能之一。[^3^] 他提出“自底向上”地创造智能,即从基础的感知和运动技能开始构建智能系统。[^3^]
莫拉维克悖论:Brooks的观点也与莫拉维克悖论相呼应,该悖论指出对计算机而言,实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力,而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。[^9^]
具身智能:具身智能强调认知过程是嵌入在身体和环境中的,而不仅仅是抽象的信息处理。[^12^] 这种观点认为,智能行为能力体现在身体的感知与运动能力上,而不仅仅是符号处理。[^13^]
通用智能的目标:Brooks认为,通用智能(解决任意问题的能力)是人工智能领域的长期目标,而这个目标需要超越传统的符号处理方法,更多地关注感知和运动技能。[^7^]
综上所述,Rodney Brooks之所以认为符号处理在人工智能中并不重要,而感知和运动技能才是关键,是因为他看到了传统符号AI的局限性,并强调了感知和运动技能在构建真正智能系统中的核心作用。他的观点推动了人工智能领域向更具身体性和环境互动性的方向发展。
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