據(jù)《新科學(xué)家》報(bào)道，哲學(xué)家、人工智能專家亞倫·斯洛曼（Aaron Sloman）聲明，他想發(fā)明的無非是一個數(shù)學(xué)家機(jī)器人而已。他說他已經(jīng)找到了“人是怎樣發(fā)展數(shù)學(xué)才能”的關(guān)鍵點(diǎn)。假如他的思路是對的，那么就應(yīng)該有可能使機(jī)器人如同人一樣有很好的數(shù)學(xué)才能，甚至可能會更好。
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英國伯明翰大學(xué)的斯洛曼（Sloman）說：“人類的大腦不是通過魔法而運(yùn)轉(zhuǎn)的，因此，大腦所能做到的事同樣也適合于機(jī)器人?！?/p>

斯洛曼發(fā)明的機(jī)器人并不意味著就是個能夠引領(lǐng)數(shù)學(xué)界的數(shù)學(xué)天才。在《人工智能》雜志上，他確定的初步目標(biāo)是，使用這款機(jī)器人去改進(jìn)“我們數(shù)學(xué)能力的來源地”智力。雖然如此，但是這款機(jī)器人使我們能夠超越以往已創(chuàng)造的數(shù)學(xué)機(jī)器人，它有最新的完整的數(shù)學(xué)思維體系，能夠解決一系列簡單問題。

當(dāng)然人工智能領(lǐng)域以前就給予人們很多的承諾。早期，研究者認(rèn)為機(jī)器人能夠開啟一條“快速通道”去理解意識，并聲明，人工智能機(jī)器人將改變世界。事實(shí)是人們已厭倦這種調(diào)侃?，F(xiàn)在，人工智能已經(jīng)偏向更理智的事情。例如，人工智能國際象棋手、聲音識別軟件。但是到目前也沒有一起突破性的革新事件。

英國愛丁堡大學(xué)數(shù)學(xué)哲學(xué)研究員埃莉森·皮斯（Alison Pease）說：“但是涉及到數(shù)學(xué)，我們還不能裁定它出局?！逼に故褂?strong>人工智能程序使一臺計(jì)算機(jī)能夠解決數(shù)學(xué)問題。她認(rèn)為一臺計(jì)算機(jī)真正使人驚訝是它那擁有最新數(shù)學(xué)眼光的程序員。她說：“我們現(xiàn)在還不能，但并不能斷定未來就一定不能?！?/p>

由倫敦大學(xué)帝國學(xué)院的西蒙·科爾頓（Simon Colton）書寫了這個程序，我們正穩(wěn)健地踏上了第一步。這個程序被命名為“HR”，是為了紀(jì)念數(shù)學(xué)家高德菲·哈維德·哈代（Godfrey Harold Hardy）和拉馬努金（Srinivasa Ramanujan）。它看起來是非常有趣的數(shù)字序列。關(guān)于HR的一些發(fā)現(xiàn)已經(jīng)公布出來了。是HR，并不是科爾頓，獲得了榮譽(yù)。盡管它看起來還不能列為“開山鼻祖”，但是卻有很重要的意義?？茽栴D說：“我總是運(yùn)用數(shù)學(xué)理論來涉及HR的工作，把它作為一門休閑數(shù)學(xué)，但是看起來無關(guān)緊要的事情卻最終能變得很有意義，同時又變得很有趣?！?/p>

皮斯和他的同仁Alan Smaille以及Markus Guhe最近已經(jīng)使得這個項(xiàng)目更進(jìn)一步了。在他們的愛丁堡計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室，完全由數(shù)字?jǐn)?shù)學(xué)家（即裝有特殊程序的計(jì)算機(jī)）構(gòu)成的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了一次虛擬數(shù)學(xué)交涉。它將帶我們到怎樣的世界呢？

斯洛曼希望“所有的路都通往這個具有重要意義的新數(shù)學(xué)領(lǐng)域”。他認(rèn)為人類的數(shù)學(xué)能力關(guān)鍵期在童年，所以“我們將為機(jī)器人制造一個孩童般的大腦，讓它自己逐漸發(fā)展自己的數(shù)學(xué)命運(yùn)”。

我們要怎樣才能知道“嬰孩的哪種才能使得他們能夠排除錯誤的數(shù)字信息”呢？

斯洛曼正在收集線索。他認(rèn)為，這個答案就存在于嬰孩的空間技能上。為了認(rèn)識這個世界，嬰孩們必須獲得很多技能。例如，他們要獲得這樣的知識——“玩具火車駛?cè)胨淼溃瑢谒淼赖牧硪欢笋偝觥?；或者是智力拼圖玩具，只有找到凹凸合適銜接口才能拼好。

當(dāng)你還是個孩童的時候，你可能會對所學(xué)的周邊事物都感到很驚奇。例如，你掌握拓?fù)鋵W(xué)概念“集合的傳遞性”：堆火罐，一個罐子在另一個罐子的里頭，你可能會學(xué)到，小型的火罐不僅能裝到中型的火罐里，還能裝到大型的火罐里。

和其它的幾何拓?fù)鋵W(xué)概念一樣，“集合的傳遞性”是通過親身經(jīng)歷而獲得的知識。“這里是‘?dāng)?shù)百’這個概念，如果沒有數(shù)千甚至更多的親身經(jīng)歷過的數(shù)概念的例子，那么‘?dāng)?shù)百’就看起來像拓?fù)鋵W(xué)、幾何學(xué)、算術(shù)里的定理那樣難于理解。”斯洛曼說。

在某個時候，孩子的思維會有個跳躍階段。和孩子一樣，我們也很快會從“親身經(jīng)歷”過渡到“一般定理”階段。

像“火車通過隧道”一樣去重復(fù)經(jīng)驗(yàn)，孩子們學(xué)會了怎么樣使用“棒條”物體（例如，掃把、木棍等都屬于“棒條體”）。那就是為什么一個3歲大拿著掃把（把比較長）的孩子，會因?yàn)閽甙褭M著通不過樓梯門被擋在那兒了。最后，他會通過調(diào)整動作（把掃把豎起來或著是拖著）使掃把通過那扇門。斯洛曼說：“那就是從‘經(jīng)驗(yàn)主義’向‘現(xiàn)實(shí)主義’的轉(zhuǎn)變，機(jī)器人就是那樣獲得知識的?！?/p>

斯洛曼又回到了原點(diǎn)，認(rèn)真觀察嬰孩是怎么認(rèn)識他們周圍的世界。他正在建立一份“觀察值”檔案。這個“觀察值”是通過嬰孩完成數(shù)學(xué)任務(wù)所獲得的。這些認(rèn)識和處理周邊事物的技能定會在基因組中被編碼。斯洛曼認(rèn)為，這樣的話，它們就有可能在機(jī)器中進(jìn)行編碼。

斯洛曼向他的“嬰孩機(jī)器人”邁進(jìn)還要走很長一段路。一旦他對孩子發(fā)展的各個階段的能力進(jìn)行了分類，他仍然還要設(shè)計(jì)出如何讓機(jī)器人理解這些能力的數(shù)學(xué)含義，然后用一些計(jì)算機(jī)編碼方式來代表它們。他說：“為了能夠使用，這些信息需要以某種形式編碼?！痹谶@個任務(wù)的巨大范圍意味著他的目標(biāo)必須適度：在此階段，他正試圖去簡單地呈現(xiàn)空間處理與數(shù)學(xué)基本原理之間的鏈接。如果在這個階段有額外的技術(shù)難題被解決了的話，那這就是給我的“贈品”。但是這份“贈品”會有多豐富呢？“數(shù)學(xué)家機(jī)器人”真的能夠做到這些事嗎？

皮斯說：“在原則上是可行的，但是這個迄今為止的故事仍在挑戰(zhàn)她的‘樂觀態(tài)度’。我所知道的所有科學(xué)與數(shù)學(xué)上的探索至今還沒有重大發(fā)現(xiàn)。我們還有很長的路要走?！?/p>

科爾頓團(tuán)隊(duì)都確信這款機(jī)器人一定會被創(chuàng)造出來。他說：“創(chuàng)造力是一個很有負(fù)擔(dān)的詞語，但是通常人們都會認(rèn)為只有人類才擁有。很多方式證明計(jì)算機(jī)做數(shù)學(xué)題比一個本科生更具創(chuàng)造力?！?/p>

斯洛曼指出：“這次革新允許計(jì)算機(jī)通過它們自己產(chǎn)生的許多程序來解決問題，設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)去測試它們，然后“選擇”和“整合”最佳答案。當(dāng)然也允許計(jì)算機(jī)做些自己的事，這些事并沒有預(yù)先進(jìn)行編程。斯洛曼說：“在某些情況下，沒有人知道它們是如何做它們想做的事。”自1980年末，航天航空和汽車設(shè)計(jì)師已經(jīng)運(yùn)用了進(jìn)化算法去優(yōu)選飛機(jī)零件和使他們的設(shè)計(jì)更合理化。甚至城市的商人正使用它們?nèi)伿酃善薄?/p>