人工智能的框架问题及其解决策略

框架问题是经典人工智能的主要难题。它旨在寻找出一种表征形式,让行动中的能动者可以有效和恰当地表征一个变化的、复杂的世界。经典人工智能直接可用的显性符号表征由于难以实时、自动地更新,也无法捕捉大量的隐性知识,从而无力表征现实世界,面临框架问题的困扰。寻找一种打破显性/隐性区分的表征形式是解决框架问题的关键。联结主义采取了内在性策略,用内在表征取代外在表征,从而可以对表征自动更新;情境进路采取了交互性策略,让表征与对象之间保持高度的交互,从而可以让表征对语境充分敏感。但两种方案仍然没有完全解决框架问题。强化学习同时满足了内在性和交互性标准,或许将是解决框架问题的最佳路径。