人类智能的基石可能真不是数学

转自 | 人机与认知实验室

在莫奈看来，物体的外形不过是光的象征，所以作画时候并不在意具体外形，而是先观察和快速记录下反射的光影，随着笔触和色彩的堆叠，形状会自然浮现。这种独创的画法被称为“以光补形”。这幅《日出•印象》也许并不是莫奈最出色的作品，但它却触碰了印象派艺术的精髓：不追求真实的情况下，用更为直接和色彩化的方式，表达对事物的种种视觉印象。记录下瞬间的感觉，那种朦胧的印象。

《日出 • 印象》，1973

做学问一定要有脉有络，才能形成可持续性生态发展，可以延续继承，也可以另辟蹊径，可以皇亲国戚，也可以草根逆袭，但一定要顺势而为。势，就是以有限的现实（时空或状态）条件去获得的最大可能性，常常在谋篇布局、筹划预备阶段进行安排实施，也可以理解为力的前奏，二者结合起来即为势力。目前，强人工智能的研究脉络还不是很清晰，但基本途径还是数据、算法、算力和实验，正可谓：人工智能的基石是数学。

然而，形式化的计算总是建立在理性逻辑推演基础之上的，而人类的智能却常常是拐弯抹角的多种逻辑的叠加推敲斟酌，所以也有人预测：未来强智能的颠覆性标志之一很可能就是：能否产生多种融合性逻辑关系，而且这些复合性逻辑之间也应该不时会产生各种冲突和矛盾，一如莫奈的《日出•印象》和贝多芬的《c小调第五交响曲》（又名命运交响曲）。

人工智能就是人机融合的赋能结果，赋能就是赋予功能而不是赋予能力。维特根斯坦从《逻辑哲学论》到《哲学研究》的转变就是从逻辑向非逻辑的转变，就是从功能向能力的转变，这也是从弱智能向强智能的转变。当下，一般认为：人类认知的机制是从态势到形式到局势再到趋势，从视觉到感觉到察觉再到知觉，于是人们依此制造了人工智能这个可以在某些方面（如围棋等）打败自己的产品，并不时惶恐不已，甚至抑郁悲观！

殊不知，人类还有一个更厉害的能力没有赋给人工智能：“从态势到形式到局势再到趋势，从视觉到感觉到察觉再到知觉”的逆过程。而且，这个特性只有人才可能具有吧！机器可以正向计算，形成若干方案，人可以从中挑选，进行逆向解读算计，最终结合经验进行取舍。

莱布尼兹有关普遍语言与理性演算的思想应该就是西方人工智能的理论基础，由此衍生出了弗雷格语言哲学中的指称与意义，布尔代数中的二进制表征与集合/逻辑运算，图灵机中的指令编码与运算程序，冯诺依曼结构等。

休谟有关事实能否推导出价值的问题则非常可能是解决未来强智能的思想基础，其本质可以看成形式化与意向性之间的变换问题，事实逻辑不同于价值逻辑，前者相对稳定，不因人而异，后者相对变化，众说纷纭，当然有些情况也会反转一下。

休谟之问也涉及到计算与算计的合成问题，最后，最重要的事再重复一遍：如果把计算看成是一种相对直来直去的逻辑规则顺序推演，那么算计则可能就是拐弯抹角的多种逻辑的“非规则”融合推演。未来强智能的标志之一可能就是：能否产生复合的、并行融合的逻辑关系。

意识没有是非，智能有……

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