人类智能走到头了，后面将是人工智能的时代.doc

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1、人类智能走到头了，后面将是人工智能的时代　　科学哲学有一个经典问题是：归纳法的正确性是如何保证的。波普尔的回答是：证伪理论。但这个回答并没有彻底解决问题。　　而在科学哲学中，演绎法的正确性是不需要证明的，因为这本质上是定义、约定，只要能够逻辑自洽，就是对的。比如波普尔以辩证逻辑为例，说辩证逻辑就是1+1=0也对，1+1=2也对，当然这样定义也可以，也没有错，只是这样的逻辑体系没有用。　　那问题就来了：那什么样的逻辑体系是有用的呢？　　人类智能走到头了，后面将是人工智能的时代　　科学哲学有一个经典问题是：归纳法的正确性是如何保证的。波普尔的回

2、答是：证伪理论。但这个回答并没有彻底解决问题。　　而在科学哲学中，演绎法的正确性是不需要证明的，因为这本质上是定义、约定，只要能够逻辑自洽，就是对的。比如波普尔以辩证逻辑为例，说辩证逻辑就是1+1=0也对，1+1=2也对，当然这样定义也可以，也没有错，只是这样的逻辑体系没有用。　　那问题就来了：那什么样的逻辑体系是有用的呢？　　人类智能走到头了，后面将是人工智能的时代　　科学哲学有一个经典问题是：归纳法的正确性是如何保证的。波普尔的回答是：证伪理论。但这个回答并没有彻底解决问题。　　而在科学哲学中，演绎法的正确性是不需要证明的，因为这本质上

3、是定义、约定，只要能够逻辑自洽，就是对的。比如波普尔以辩证逻辑为例，说辩证逻辑就是1+1=0也对，1+1=2也对，当然这样定义也可以，也没有错，只是这样的逻辑体系没有用。　　那问题就来了：那什么样的逻辑体系是有用的呢？　　　　联想到第一个问题，我顿悟的结果就是：归纳法之所以成立，其实也是因为它有用。我们选择当前这样的演绎逻辑体系，也是因为其有用。　　归纳法为什么有用？本质上就是世界确实存在某种规律性。一件事情发生了，在“相同”条件下，它会再次发生。因为有这样的规律性，所以，归纳法有用。演绎逻辑也是类似的道理。　　但这样想，其实还是浅了。　　

4、因为思考类行为学、认知心理学，我对人类认知规律有一些零散的想法。我看《思考，快与慢》时有这样一个疑问：人类的认知能力，为什么会有那么多错误和偏差？比如其中一个偏差是，根据明显不足的信息，人类居然能够很自然的做出一些从逻辑上并不成立的推断。为什么会这样？想明白了就很简单：即便在信息不足的情况下，人类也需要做出判断，哪怕有很大的错误概率。否则，结果更为糟糕。所以，人类的很多认知偏差，其实是资源不足时的一种不完美但有用的策略。　　基于这个，回头再来看上面的问题，就有了新的启发：人类选择了归纳法和演绎法，是因为其有用，所以，通过进化固化到人类的本能

5、中。　　甚至可以进一步推理，世界是这个样子，而不是那个样子，其实未必计是因为世界本身是怎样的，而是因为某些视角、某些规律对人类最为有用，因而被人类用这样的方式来观察，呈现为这样的面貌。　　可见，世界的规律性，是人类认知能力不足时，用以简化对世界的认识的一种手段。　　而人工智能的本质是，因为计算能力极强，不再强烈依赖于这种简化，而直接面对复杂的、规律性不强的世界。　　世界的复杂性，和人类智能的不足，在人工智能之前其实就已经暴露了。二战后兴起的系统论，就是对这种复杂世界的一种研究思路和尝试。但实际效果，以我这种外行的眼光来看，实在是乏善可称。虽

6、然也有一些诸如分形、混沌等等重要的理论发现，但离能够严格计算和预测复杂的世界，还差得十万八千里。　　比如，现代医学，现在发现的所谓规律，其实都是相关性，往往只比50%稍高一点，其背后的原理如何，根本无从解释。人类无法通过传统的手段来简化对象，得到有效的规律；其能够得到的相关性，也完全是野蛮回归的结果，没有任何可解释性，因而完全难以被理解，只能被死记硬背。应该说，面对这样的复杂领域，人类智能已经明显不足；和计算机的野蛮运算和野蛮统计回归相比，没有任何优势。　　再举一个例子，可以更清楚地看明白这一点：如果我们拿pi=3.14.。。的各位数字来组

7、成一个序列，做某种应用；其每一位数字都是确定的，但人类能够从中发现规律，并且利用这种规律来简化认识，从而分析和预测其应用结果吗？完全不可行。只能交给计算机，野蛮运算，强行得到结果。　　总体而言，我认为，人类的智能已经接近走到了尽头。毕竟，人类的智能是生物进化时期进化得到的，面对的是相对简单的世界，相对简单的目标；而现代人类面对的世界，面对的任务，要复杂很多，人类的本能智能，不足以胜任，好不为奇。　　而人工智能的思路就是，不再尝试必须发现那种简单的，可以用公式来表达，可以被人类所能简单理解的规律；而直接根据大数据得到统计规律，野蛮运算，得到结

8、论。　　再比如围棋。五子棋除了局部有结构和规律，能够进行简化，用逻辑推理来分析策略外；其整体上似乎是无结构的，其策略是无规律的，只能野蛮计算或者野蛮记忆。围棋要好很多，其策略的结