人工智能的范式革命與中華文明的偉大復(fù)興

【摘要】人類(lèi)智能是人工智能的最佳原型，而且，在地球文明系統(tǒng)內(nèi)，“人類(lèi)”本身就是迄今所知曉的最為優(yōu)秀的“通用智能系統(tǒng)”。通過(guò)對(duì)人類(lèi)智能的若干基本概念和工作機(jī)制的探究，能夠闡明“通用智能”的基本定義、基本模型以及通用智能的生成機(jī)制。對(duì)照人工智能的現(xiàn)狀，可以發(fā)現(xiàn)新興學(xué)科的發(fā)展必然要經(jīng)歷“范式的革命”。通用人工智能理論就是人工智能范式革命的結(jié)果。中華文明思想精髓與信息學(xué)科范式之間是實(shí)質(zhì)相通的關(guān)系，中華文明思想精髓與現(xiàn)代信息學(xué)科范式具有同質(zhì)性。

【關(guān)鍵詞】通用人工智能? 生成機(jī)制? 范式革命? 中華文明

【中圖分類(lèi)號(hào)】TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.14.003

引言

科學(xué)技術(shù)的崇高使命是輔助人類(lèi)逐漸從自然力的束縛下獲得解放，以充分實(shí)現(xiàn)人類(lèi)創(chuàng)造力的價(jià)值（“輔人律”）；完成這一使命的途徑是，利用外部的資源，制造有效的工具，模擬和擴(kuò)展人類(lèi)的能力（“擬人律”）；實(shí)現(xiàn)這一使命的方式是，按照“輔人律”的宗旨實(shí)現(xiàn)人機(jī)和諧共生（“共生律”）（鐘義信，1986；2013）。

科學(xué)技術(shù)擬人的進(jìn)程必須從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，從直觀到抽象（鐘義信，1986；2013）。因此，在古代，主要是通過(guò)材料科學(xué)技術(shù)提供優(yōu)質(zhì)材料技術(shù)產(chǎn)品，擴(kuò)展人類(lèi)的體質(zhì)能力；在近代，主要是通過(guò)能量科學(xué)技術(shù)提供高效能量技術(shù)產(chǎn)品，擴(kuò)展人類(lèi)的體力能力；進(jìn)入20世紀(jì)中葉，主要是通過(guò)信息科學(xué)技術(shù)提供新穎的信息技術(shù)產(chǎn)品，擴(kuò)展人類(lèi)的基礎(chǔ)信息能力；到了21世紀(jì)初葉，主要是通過(guò)靈巧的智能技術(shù)產(chǎn)品，擴(kuò)展人類(lèi)的智能能力。這就是為什么人工智能科學(xué)技術(shù)會(huì)在本世紀(jì)成為人類(lèi)社會(huì)特別關(guān)注的科學(xué)技術(shù)的重要原因。

科學(xué)技術(shù)的“擬人律”闡明，人工智能的原型是人類(lèi)智能，人工智能是在研究和理解人類(lèi)智能的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。深入分析人類(lèi)智能的生成機(jī)理和工作過(guò)程可以發(fā)現(xiàn)，人類(lèi)智能本身是一種“通用智能”。事實(shí)上，無(wú)論人們?nèi)蘸髸?huì)發(fā)展成為什么領(lǐng)域的專(zhuān)家，他們成為不同領(lǐng)域?qū)＜业摹澳芰Τ砷L(zhǎng)方式（智能生成機(jī)制）”本質(zhì)上是相同的。這就是說(shuō)，同樣的“人類(lèi)智能生成機(jī)制”可以成長(zhǎng)出不同領(lǐng)域的專(zhuān)家。換言之，各種人類(lèi)專(zhuān)家的“智能生成機(jī)制”是通用的。他們之所以成為了不同領(lǐng)域的專(zhuān)家，那只是因?yàn)樗麄冞x擇了不同工作領(lǐng)域，學(xué)習(xí)和積累了不同領(lǐng)域的知識(shí)，鍛煉了解決不同領(lǐng)域問(wèn)題的能力。因此，為了探索“通用人工智能”的理論，需要從理解作為通用人工智能原型的“人類(lèi)智能”開(kāi)始。

人類(lèi)智能——通用人工智能的原型理論

人類(lèi)擁有三類(lèi)相輔相成的基本能力（鐘義信，2021b）：體質(zhì)的能力，體力的能力，以及智力的能力。其中，有關(guān)人類(lèi)智力的概念，可以具體解釋如下。

定義1：人類(lèi)智力，人類(lèi)智慧，人類(lèi)智能。人類(lèi)智力，是“人類(lèi)為了實(shí)現(xiàn)生存與發(fā)展的目的而不斷地運(yùn)用人類(lèi)的先驗(yàn)知識(shí)去認(rèn)識(shí)世界和改造世界，并在改造客觀世界的過(guò)程中不斷地改造自己的主觀世界”的能力；“人類(lèi)智慧”，是認(rèn)識(shí)世界的能力，是“為了實(shí)現(xiàn)生存發(fā)展的目的而去觀察世界、發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題、定義問(wèn)題、預(yù)設(shè)解決問(wèn)題的目標(biāo)、關(guān)聯(lián)知識(shí)”的能力的特稱(chēng)；“人類(lèi)智能”是指改造世界的能力，即“根據(jù)人類(lèi)智慧給定的問(wèn)題、目標(biāo)、知識(shí)（稱(chēng)為工作框架）去解決問(wèn)題達(dá)到目標(biāo)”的能力的特稱(chēng)。可見(jiàn)，人類(lèi)智力是人類(lèi)智慧與人類(lèi)智能的總稱(chēng)，三者的關(guān)系如圖1所示。

人類(lèi)智力的運(yùn)作有著十分明確的層次關(guān)系：首先，人類(lèi)智慧直接根據(jù)人類(lèi)生存發(fā)展的目的而制定工作框架（定義問(wèn)題、預(yù)設(shè)目標(biāo)、關(guān)聯(lián)知識(shí)）；然后，人類(lèi)智能則根據(jù)人類(lèi)智慧所給定的工作框架去解決問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智慧所預(yù)設(shè)的問(wèn)題求解目標(biāo)。當(dāng)然，人類(lèi)智能解決問(wèn)題的成果又會(huì)反饋給人類(lèi)智慧，使人類(lèi)智慧能夠在新的基礎(chǔ)上去觀察世界、發(fā)現(xiàn)新問(wèn)題、定義新問(wèn)題、預(yù)設(shè)新目標(biāo)和關(guān)聯(lián)新知識(shí)。人類(lèi)智慧和人類(lèi)智能之間這種相互聯(lián)系、相互作用和相互促進(jìn)的結(jié)果，使人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界、改造世界以及在改造客觀世界的過(guò)程中改造人類(lèi)主觀世界的能力不斷成長(zhǎng)進(jìn)步，使人類(lèi)社會(huì)不斷向著新的水平邁進(jìn)。

如果在圖1的模型中把人類(lèi)智能的地位和作用突出表現(xiàn)出來(lái)，就可以得出圖2的結(jié)果?？梢钥闯?，圖2和圖1是完全一致的，只不過(guò)圖2把人類(lèi)智能的代理——人工智能也表示了出來(lái)，并將人類(lèi)智慧隱藏起來(lái)。這樣做的目的，是為了更好地表示人工智能的地位和作用。

綜合定義1、圖1和圖2的模型，可以獲得一個(gè)非常重要的判斷：人類(lèi)智慧不可能由機(jī)器實(shí)現(xiàn)，因?yàn)闄C(jī)器不可能具有人類(lèi)的生命，當(dāng)然就不可能具有人類(lèi)生存發(fā)展的目的，因此不可能代替人類(lèi)去定義工作框架。人類(lèi)智能則可以由機(jī)器實(shí)現(xiàn)，因?yàn)榫唧w的工作框架（問(wèn)題-目標(biāo)-知識(shí)）可以由人類(lèi)賦予機(jī)器，后者就可以在工作框架內(nèi)去解決問(wèn)題。

由此可以得到非常重要的結(jié)論：人工智能機(jī)器可以、而且必須超越人類(lèi)智能的性能，這是研究人工智能的根本目的，也是人工智能機(jī)器的價(jià)值所在。但是，任何人工智能機(jī)器都不可能實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智慧的能力，因此不可能全面超越人類(lèi)的智力，不存在“人工智能機(jī)器統(tǒng)治人類(lèi)”的前景。所謂“人工智能機(jī)器全面超越、征服和統(tǒng)治人類(lèi)”只是人們對(duì)于“人類(lèi)智慧”、“人類(lèi)智能”和“人工智能”等科學(xué)概念的誤解而引起的“曠世虛驚”。

圖1和圖2的宏觀模型看上去雖然十分簡(jiǎn)單，但它們卻極為深刻地揭示了人類(lèi)智力、人類(lèi)智慧、人類(lèi)智能、人工智能的本質(zhì)特征以及它們之間的聯(lián)系。不僅如此，憑借這些宏觀模型還可以深刻地揭示人類(lèi)智能的“生成機(jī)制”。

從圖2的模型可以非常清晰地看出，“智能的生成過(guò)程”只與以下因素有關(guān)：（1）輸入的客體信息，它反映了環(huán)境客體對(duì)主體的作用；（2）輸出的智能行為，它反映了主體對(duì)環(huán)境客體的反作用；（3）工作框架給定的“問(wèn)題、目標(biāo)、知識(shí)”，它是智能生成過(guò)程的約束條件。

圖2的模型也表明，人類(lèi)智能的生成過(guò)程必定是“在工作框架（問(wèn)題、目標(biāo)、知識(shí)）約束下，主體對(duì)客體信息實(shí)施復(fù)雜轉(zhuǎn)換（顯然應(yīng)當(dāng)稱(chēng)為復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換）并最終生成智能行為”。這是“智能生成”的“天規(guī)”，也是必然要遵循的普遍規(guī)律。

為了使這個(gè)“智能生成”普遍規(guī)律具體化，就要深入分析其中的“復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換”究竟是什么？因?yàn)椋渌麅煞矫娴囊囟际鞘置鞔_的：一方面，輸入的“客體信息”是由問(wèn)題確定的；另一方面，輸出的“智能行為”是由“客體信息”和“約束條件”兩者限定的。所以，唯一需要深入追究的問(wèn)題就是：輸入的客體信息究竟要經(jīng)過(guò)什么樣的“復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換”才能生成輸出的智能行為？

既然這里希望討論的是生成“人類(lèi)智能”的普遍規(guī)律，那么，以下這些前后相繼的復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換過(guò)程應(yīng)當(dāng)是不可或缺而且是合乎人類(lèi)思維邏輯的：

轉(zhuǎn)換1：應(yīng)該把關(guān)于問(wèn)題的客體信息轉(zhuǎn)換為人類(lèi)主體關(guān)于問(wèn)題的初步理解，使主體能夠：

——認(rèn)識(shí)問(wèn)題的外部形態(tài)；

——確定是否應(yīng)當(dāng)關(guān)注這個(gè)問(wèn)題（如果這個(gè)問(wèn)題有利于或有害于主體目標(biāo)的達(dá)成，主體就必須認(rèn)真關(guān)注，以便趨利避害；如果問(wèn)題對(duì)主體目標(biāo)的達(dá)成沒(méi)有關(guān)系，主體就可以不予理睬）。

轉(zhuǎn)換2：應(yīng)把主體的初步理解轉(zhuǎn)換為深刻理解，使主體掌握求解問(wèn)題所需的知識(shí)；

轉(zhuǎn)換3：應(yīng)把主體對(duì)問(wèn)題的深入理解轉(zhuǎn)換為主體求解問(wèn)題的策略，從而實(shí)現(xiàn)求解；

轉(zhuǎn)換4：應(yīng)把求解問(wèn)題的策略轉(zhuǎn)換為求解問(wèn)題的行為，完成主體對(duì)客體的反作用。

能夠把客體信息轉(zhuǎn)換成為智能行為的“復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換過(guò)程”稱(chēng)為“智能的生成機(jī)制”。可以確信，這個(gè)智能生成機(jī)制對(duì)于所有的求解問(wèn)題都是普遍適用的，因而可以稱(chēng)為“人類(lèi)智能的普適性生成機(jī)制”，它的模型見(jiàn)圖3。

這個(gè)普適性智能生成機(jī)制（復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換）更為準(zhǔn)確的名稱(chēng)，應(yīng)當(dāng)是“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”，因?yàn)?，這個(gè)“復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換”的起始階段是“信息轉(zhuǎn)換”，最終結(jié)果則是“創(chuàng)生智能”；而它的“普適性”特征正是“定律”的特有品格。

至此，我們可以給出人類(lèi)智能的幾個(gè)重要概念。

定義2：人類(lèi)智能的生成，人類(lèi)智能的普適性生成機(jī)制，通用智能系統(tǒng)。人類(lèi)智能的生成：在人類(lèi)主體目標(biāo)駕馭下，在環(huán)境客體的約束下，人類(lèi)主體對(duì)于主體客體相互作用所產(chǎn)生的信息施加復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換，生成解決問(wèn)題達(dá)到目標(biāo)的智能策略的過(guò)程。人類(lèi)智能的普適性生成機(jī)制：對(duì)于任何合理的工作框架，都能夠生成相應(yīng)智能策略的“復(fù)雜信息轉(zhuǎn)換過(guò)程”（即信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律）。通用智能系統(tǒng)即基于普適性智能生成機(jī)制“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”生成智能的系統(tǒng)。

多少年來(lái)，學(xué)術(shù)界一直堅(jiān)稱(chēng)：人類(lèi)智能是人類(lèi)大腦的產(chǎn)物；或者說(shuō)，大腦是智能的寓所。因此，在人工智能的研究領(lǐng)域，“類(lèi)腦”是最受遵崇和信賴(lài)的研究路徑。例如，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究雖然沒(méi)有貼上明顯的“類(lèi)腦”標(biāo)簽，但實(shí)質(zhì)上卻是“結(jié)構(gòu)類(lèi)腦”的研究途徑。類(lèi)似地，物理符號(hào)系統(tǒng)／專(zhuān)家系統(tǒng)的研究本質(zhì)上是“功能類(lèi)腦”的研究途徑。

然而，圖1、圖2、圖3的模型和定義2的論述卻與此截然不同，它們都清晰地表明：人類(lèi)智能是“人類(lèi)主體駕馭與環(huán)境客體約束下，人類(lèi)主體按照普適性智能生成機(jī)制對(duì)主體客體相互作用所產(chǎn)生的信息施行處理”的產(chǎn)物。

那么，這兩種頗不相同的認(rèn)識(shí)，究竟誰(shuí)是誰(shuí)非？顯然，把人類(lèi)智能僅僅看作是人類(lèi)大腦的產(chǎn)物，帶有明顯的“孤立性，絕對(duì)性”的形而上學(xué)特征；而把大腦看作是在主體的駕馭和環(huán)境的約束下，主體對(duì)主體客體相互作用的信息進(jìn)行復(fù)雜信息處理的產(chǎn)物，則符合辯證法的精神。試想，如果沒(méi)有主體的目標(biāo)追求（求生存、謀發(fā)展），也沒(méi)有環(huán)境客體對(duì)主體施加的信息刺激，孤立的大腦就沒(méi)有產(chǎn)生智能的欲望；另一方面，如果沒(méi)有主體與客體的相互作用，孤立大腦所產(chǎn)生的“智能”又怎么能夠得到檢驗(yàn)？可見(jiàn)，把智能僅僅看作是“大腦的產(chǎn)物”確實(shí)比較片面，有失公允。

定義2闡明的人類(lèi)智能的普適性生成機(jī)制——信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律，不僅對(duì)智能科學(xué)和人工智能技術(shù)具有重要的意義，揭開(kāi)了“智能是如何生成的”這個(gè)千古之謎；而且對(duì)于整個(gè)自然科學(xué)技術(shù)的發(fā)展也具有深遠(yuǎn)的意義，因?yàn)樾畔㈩I(lǐng)域的“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”與物質(zhì)領(lǐng)域的“質(zhì)量轉(zhuǎn)換與物質(zhì)不滅定律”以及能量領(lǐng)域的“能量轉(zhuǎn)換與能量守恒定律”，共同構(gòu)成了自然科學(xué)領(lǐng)域完備的三大基礎(chǔ)定律。進(jìn)而言之，“物質(zhì)不滅”和“能量守恒”告誡人們必須嚴(yán)格遵守這兩個(gè)基本界限，“智能創(chuàng)生”則啟迪人類(lèi)應(yīng)當(dāng)如何生成智能，從而科學(xué)合理地解決人類(lèi)面臨的各種問(wèn)題。比較起來(lái)，“智能創(chuàng)生”顯示出更為積極的意義。

定義2還闡明了“通用智能系統(tǒng)”的科學(xué)含義：它是用“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”這個(gè)普適性智能生成機(jī)制來(lái)生成各種智能的系統(tǒng)，是“以不變（普適性智能生成機(jī)制）應(yīng)萬(wàn)變（千變?nèi)f化的應(yīng)用）”的智能系統(tǒng)。通用智能系統(tǒng)是“智能生成機(jī)制”的通用，而非把世間一切信息、一切知識(shí)、一切方法都收入囊中，成為無(wú)所不能、包打天下的“巨無(wú)霸”系統(tǒng)。顯然，“巨無(wú)霸”系統(tǒng)是不現(xiàn)實(shí)的?，F(xiàn)有的通用型人工智能的教訓(xùn)之一就是不應(yīng)試圖成為某種“巨無(wú)霸”。

人工智能的現(xiàn)狀：局部有精彩，整體很無(wú)奈

對(duì)照“人類(lèi)智能”的概念和規(guī)律，可以更好地認(rèn)識(shí)人工智能研究的現(xiàn)狀，也可以更好地找到解決這些問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)突破和創(chuàng)新的辦法。

迄今，人工智能存在三種不同的研究路徑：1943年發(fā)端的模擬人類(lèi)大腦皮層生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究（稱(chēng)為結(jié)構(gòu)主義研究路徑）（McCulloch and Pitts， 2021; Rosenblatt， 1958; Hopfield， 1982; Rumelhart and McClelland， 1986），1956年興起的模擬人類(lèi)邏輯思維功能的物理符號(hào)系統(tǒng)／專(zhuān)家系統(tǒng)研究（稱(chēng)為功能主義研究路徑）（Newell， 1980; Turing， 1963; Newell and Simon， 1963; Nilsson， 1982），1990年加盟的模擬智能生物行為的感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)研究（稱(chēng)為行為主義研究路徑）（Brooks， 1991; 1990），形成了人工智能研究的三個(gè)學(xué)術(shù)信仰各異故一直分道揚(yáng)鑣的學(xué)派。

到目前為止，三大學(xué)派各自都取得了不少精彩的局部進(jìn)展。其中，結(jié)構(gòu)主義的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究取得的典型成果，包括：比人類(lèi)識(shí)別得更為精準(zhǔn)的模式識(shí)別（人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等）系統(tǒng)，具有很強(qiáng)學(xué)習(xí)能力的各種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)Deep Learning，自然語(yǔ)言處理的GPT系列等。功能主義的專(zhuān)家系統(tǒng)研究取得的典型成果，包括：戰(zhàn)勝?lài)?guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的Deep Blue系統(tǒng)，擊敗兩位全美問(wèn)題搶答冠軍的Watson系統(tǒng)，擊敗李世石和柯潔等61位國(guó)際圍棋頂尖高手的基于深度學(xué)習(xí)的AlphaGo系統(tǒng)等。行為主義的感知?jiǎng)幼飨到y(tǒng)研究取得的典型成果，包括：自然語(yǔ)言人機(jī)對(duì)話的機(jī)器人Sophia，能在復(fù)雜環(huán)境中奔跑行進(jìn)和跳躍翻滾的波斯頓Dynamic機(jī)器人系列，能夠主持文娛晚會(huì)、在醫(yī)院陪護(hù)照料病人的服務(wù)機(jī)器人等。

這些精彩的人工智能進(jìn)展，加上一些人工智能科幻小說(shuō)和科幻電影的渲染，使人們對(duì)人工智能取得的進(jìn)展大為訝異，甚至感到驚駭和恐懼，認(rèn)為人工智能機(jī)器的能力實(shí)在太厲害了，似乎很快就要達(dá)到超越人類(lèi)能力的“奇點(diǎn)”并開(kāi)始淘汰人類(lèi)了。然而從全局的情況看，人工智能的研究其實(shí)面臨著十分嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)和非常深刻的危機(jī)。具體的表現(xiàn)如下。

第一，由于人工智能三大學(xué)派“各自為戰(zhàn)”互不相容，因此，它們的所有進(jìn)展都是個(gè)案性、局部性和碎片性的應(yīng)用，難以移植，缺乏通用性，就連一些人們甚感驚嘆的效果表現(xiàn)也只是自然語(yǔ)言（圖形圖像也可以被理解為一種自然語(yǔ)言）處理領(lǐng)域的專(zhuān)用系統(tǒng)，而不是通用系統(tǒng)，更遑論統(tǒng)一的理論了。顯然，這對(duì)人工智能的普遍應(yīng)用和可持續(xù)發(fā)展十分不利。

第二，由于堅(jiān)持應(yīng)用“分而治之”和“純粹形式化”的研究方法，完全閹割了信息、知識(shí)和智能的內(nèi)涵（它們的價(jià)值因素和內(nèi)容因素），使得人工智能系統(tǒng)的智能成為了一種“空心的智能”“純形式的智能”，而非真正意義上的可以被理解的智能。它們的結(jié)果不可解釋?zhuān)蚨膊豢尚刨?lài)。正是因?yàn)榇嬖谶@種缺陷，人們戲稱(chēng)“人工智能不智能”。

第三，更為嚴(yán)重的問(wèn)題是，長(zhǎng)期以來(lái)，人工智能研究形成了三大學(xué)派“各自為戰(zhàn)”的格局，無(wú)法形成合力，使人工智能的整體理論研究始終沒(méi)有取得明顯的進(jìn)展，而且這一狀況至今沒(méi)能得到解決。雖然在20世紀(jì)與21世紀(jì)之交出現(xiàn)了一批試圖建立通用人工智能理論的巨著（Nilsson，2006；羅素、諾維格，2006），但都沒(méi)有取得預(yù)期的成功。事實(shí)上，“整體被肢解，內(nèi)涵被閹割”成為了世界人工智能研究所遭受的最大傷痛。

因此，總的來(lái)說(shuō)，人工智能研究的現(xiàn)狀是：局部有精彩，整體很無(wú)奈。

系統(tǒng)學(xué)原理表明：有機(jī)系統(tǒng)的整體不等于它所有的部分之簡(jiǎn)單和，或者說(shuō)，所有部分的簡(jiǎn)單和，不可能構(gòu)成相應(yīng)的有機(jī)整體。顯然，整體的作用也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于各個(gè)部分作用之和。這就表明，如果繼續(xù)沿著三大學(xué)派“各自為戰(zhàn)”的研究路徑走下去，那么，無(wú)論它們將來(lái)各自取得怎樣豐富多彩的個(gè)案性、局部性、淺層性應(yīng)用成果，都不可能指望通過(guò)這些成果的“簡(jiǎn)單和”就使“局部精彩”轉(zhuǎn)化為“整體精彩”，換言之，不可能指望通過(guò)這些成果的“簡(jiǎn)單和”實(shí)現(xiàn)人工智能基礎(chǔ)理論的重大突破。

至此，不能不對(duì)ChatGPT和GPT-4的表現(xiàn)略加評(píng)述。許多人都對(duì)GPT系列作出了非常正面的評(píng)價(jià)，認(rèn)為沿著這個(gè)方向發(fā)展下去，具有自主意識(shí)而且全面超越人類(lèi)能力的通用人工智能出現(xiàn)就指日可待。更有甚者，有些人開(kāi)始宣稱(chēng)：GPT系列已經(jīng)通過(guò)了圖靈測(cè)試，人類(lèi)要接受這些“有意識(shí)”“有生命”的強(qiáng)大的“新物種”，要學(xué)會(huì)與它們共處。

這是莫大的誤解。如上所說(shuō)，無(wú)論是GPT系列，還是其他人工智能系統(tǒng)，它們所利用的信息全都是形式化的“空心信息”。直覺(jué)告訴我們，沒(méi)有價(jià)值沒(méi)有內(nèi)容的純形式化的信息是無(wú)法理解的（除非這些信息是已知的舊信息）。然而，人工智能系統(tǒng)又不能不去理解它們，于是只能采取“統(tǒng)計(jì)方法”。他們?cè)O(shè)想，只要擁有足夠大（統(tǒng)計(jì)方法要求必須滿足樣本的遍歷性）的同類(lèi)樣本，利用超高速的計(jì)算機(jī)就可以在這個(gè)超大樣本庫(kù)里搜索到與當(dāng)前面對(duì)的“問(wèn)話樣本（關(guān)鍵詞組）”最相關(guān)（統(tǒng)計(jì)相關(guān)性最大）的樣本作為“答案”。因此，GPT系列必須擁有超大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練樣本庫(kù)，必須擁有超高速的計(jì)算系統(tǒng)，才能及時(shí)找到與“問(wèn)話（關(guān)鍵詞組）”統(tǒng)計(jì)相關(guān)性最大的“答案”，才能使問(wèn)話者感到系統(tǒng)的回答是足夠合理的，系統(tǒng)是有智能的。

問(wèn)題就在這里發(fā)生了：就算GPT系統(tǒng)找到了與“問(wèn)話（關(guān)鍵詞組）”統(tǒng)計(jì)相關(guān)性最大的“答案”，絲毫也不表示系統(tǒng)就“理解了答案”，因?yàn)樗皇前凑战y(tǒng)計(jì)相關(guān)性的大小來(lái)挑選“答案”，并不真正理解這個(gè)答案是什么意思。這在某種程度上就像人們訓(xùn)練鸚鵡說(shuō)話的情形。主人訓(xùn)練鸚鵡：當(dāng)有客人進(jìn)來(lái)的時(shí)候就高喊“歡迎光臨”。這種預(yù)訓(xùn)練是可以成功的：當(dāng)鸚鵡看到客人（在形態(tài)上與家人不同的人）進(jìn)來(lái)的時(shí)候，它就會(huì)高聲喊出：“歡迎光臨！”但這并不能說(shuō)鸚鵡理解它喊出的是什么意思。

所以，GPT系統(tǒng)能夠與人們交談，而且有問(wèn)必答，對(duì)答如流，但其實(shí)它并不知道其中含義。即GPT系統(tǒng)只具有統(tǒng)計(jì)相關(guān)性的計(jì)算能力，而沒(méi)有對(duì)概念的理解能力，當(dāng)然也就沒(méi)有解釋能力，因此，它不可信賴(lài)。

有人爭(zhēng)辯說(shuō)：GPT系統(tǒng)通過(guò)了圖靈測(cè)試，難道還不能證明它有智能嗎？是的，通過(guò)了圖靈測(cè)試也不見(jiàn)得真有智能。其實(shí)，圖靈測(cè)試本身存在許多問(wèn)題。只看表面的效果，不問(wèn)過(guò)程的實(shí)質(zhì)，是圖靈測(cè)試的最大問(wèn)題之一。因此，除了在游戲類(lèi)領(lǐng)域之外，在那些需要對(duì)結(jié)果“較真兒”的大部分實(shí)際領(lǐng)域，圖靈測(cè)試方法不可應(yīng)用。

由于現(xiàn)有人工智能的研究堅(jiān)持了“純形式化”的方法，閹割了信息、知識(shí)、智能的內(nèi)涵，因此走上了“通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)認(rèn)知”的道路。然而，“統(tǒng)計(jì)方法”本身卻不是一個(gè)高明的認(rèn)知方法，不是一種高等的認(rèn)知途徑，因?yàn)檫@種認(rèn)知方法和道路不可能達(dá)到“理解”的目的。而“理解”則是“智能”的必要前提。

實(shí)際上，人類(lèi)實(shí)現(xiàn)認(rèn)知的方式主要有三大類(lèi)型，依次是：（1）嬰幼兒時(shí)期的“強(qiáng)記認(rèn)知”方式；（2）青少年時(shí)期的“從眾認(rèn)知”方式；（3）成年人時(shí)期的“理解認(rèn)知”方式。它們代表了人類(lèi)認(rèn)知方式的進(jìn)步與成長(zhǎng)歷程。

具體來(lái)說(shuō)，“強(qiáng)記認(rèn)知”也稱(chēng)為“盲從認(rèn)知”，這是嬰幼兒時(shí)期的認(rèn)知方式，也是人類(lèi)的最初級(jí)認(rèn)知方式。嬰幼兒的活動(dòng)范圍局限于家庭，父母長(zhǎng)者天然地成為嬰幼兒認(rèn)知的絕對(duì)權(quán)威。因此，父母長(zhǎng)者說(shuō)什么，他們就記住什么，基本上是死記硬背，幾乎沒(méi)有理解的成分。強(qiáng)記是一種最初級(jí)的認(rèn)知方式，但是，對(duì)一張白紙般的嬰幼兒來(lái)說(shuō)卻是一種不可或缺的認(rèn)知方式。計(jì)算機(jī)的灌輸，就是“強(qiáng)記認(rèn)知”的技術(shù)版。

“從眾認(rèn)知”是青少年時(shí)期的認(rèn)知方式，相較于“強(qiáng)記認(rèn)知”進(jìn)了一步。青少年的活動(dòng)范圍突破了家庭限制，走進(jìn)了社會(huì)和學(xué)校，“公眾（包括媒體、書(shū)本、教師等社會(huì)知識(shí)傳播主體）”成為了青少年認(rèn)知的權(quán)威。因此，它的準(zhǔn)則是“多者為真”：只要是多數(shù)人認(rèn)可的，即使自己不理解也會(huì)被認(rèn)可、被接受。統(tǒng)計(jì)技術(shù)，就是“從眾認(rèn)知”方式的學(xué)術(shù)版。統(tǒng)計(jì)，對(duì)于處理隨機(jī)事件來(lái)說(shuō)是一個(gè)科學(xué)的方法；可是作為一種認(rèn)知方式卻只算是一種“二流”的方式。

顯然，最高級(jí)的認(rèn)知方式是理解認(rèn)知：無(wú)論什么問(wèn)題，只有自己理解了，才會(huì)被接受，才會(huì)被認(rèn)可。在這里，所謂“理解”了某個(gè)事物，就是既懂得了這個(gè)事物的外部“形態(tài)”，尤其懂得了這個(gè)事物對(duì)于自己所追求的“目標(biāo)”而言究竟是有利還是有害、利害幾何，因而懂得這個(gè)事物的內(nèi)涵。所以，在理解的基礎(chǔ)上去做決策，決策會(huì)更明智合理、有智能水平。這是成年人特別是接受了高等教育的成年人的自主認(rèn)知方式。

由此可見(jiàn)，現(xiàn)有人工智能理論和系統(tǒng)的認(rèn)知方式只是基于形式信息和形式知識(shí)的“從眾認(rèn)知”，也就是統(tǒng)計(jì)認(rèn)知，它們“認(rèn)可”的結(jié)論“很可能是對(duì)的（但也可能是錯(cuò)的）”，但卻沒(méi)有“理解”的保障：統(tǒng)計(jì)的結(jié)果“最好”，不等于現(xiàn)實(shí)的“最好”。這就是為什么人們總在不斷追究和質(zhì)疑現(xiàn)有人工智能的“理解能力”、“可解釋性”和“可信賴(lài)性”的原因。

對(duì)照前文分析的“人類(lèi)智能”的基本概念和基本原理可以看到，當(dāng)今“局部有精彩，整體很無(wú)奈”的人工智能研究現(xiàn)狀與“人類(lèi)智能”的原型榜樣之間確實(shí)存在巨大的差異。于是，人們便不能不嚴(yán)肅地思考：為什么人工智能的研究存在這么嚴(yán)重的問(wèn)題？這些問(wèn)題的根源是什么？人工智能基礎(chǔ)理論的重大突破與創(chuàng)新，究竟路在何方？

人工智能現(xiàn)狀的根源：學(xué)科范式“張冠李戴”

作為學(xué)科的源頭而且影響學(xué)科全局的學(xué)科研究范式（科學(xué)觀和方法論）在人工智能的研究中發(fā)生了偏差。在《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》一書(shū)中，庫(kù)恩把“范式”主要理解為世界觀和行為方式（庫(kù)恩，1980）。在科學(xué)研究領(lǐng)域，世界觀就是科學(xué)觀，行為方式就是科學(xué)研究的方法論。科學(xué)觀在宏觀上闡明“這個(gè)學(xué)科的本質(zhì)是什么”；方法論在宏觀上闡明“應(yīng)當(dāng)怎樣研究這個(gè)學(xué)科”。于是，作為科學(xué)觀和方法論有機(jī)整體的范式，就在宏觀上規(guī)范了這個(gè)學(xué)科應(yīng)當(dāng)遵循的研究方式。

盡管庫(kù)恩也曾經(jīng)把“范式”解釋為模式、模型、典范、范例、案例等，同時(shí)，“范式”這一詞語(yǔ)也常常被用來(lái)表達(dá)更為具體的“工作方式”，如實(shí)驗(yàn)的范式、計(jì)算的范式、編程的范式等，但是更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦斫飧嬖V我們，學(xué)科“范式”更為準(zhǔn)確的理解應(yīng)當(dāng)是“學(xué)科的科學(xué)觀和方法論的統(tǒng)稱(chēng)”。這是因?yàn)椋唧w的模式、模型、典范、范例、案例，具體的編程范式、計(jì)算范式、實(shí)驗(yàn)范式等，只能描述和表征一些具體的局部的工作程式，它們都不足以成為“學(xué)科是否要革命”的最高判據(jù)，只有學(xué)科的科學(xué)觀和方法論才具備這種表征能力。

事實(shí)上，科學(xué)研究的活動(dòng)存在井然有序的層次體系，從低到高依次是：（1）研究的具體問(wèn)題、與問(wèn)題相關(guān)的數(shù)據(jù)、研究問(wèn)題所需要的目的要求等屬于“研究的原始資源層次”；（2）開(kāi)展研究活動(dòng)所需要的編程語(yǔ)言、算法工具、算力工具、測(cè)量工具、記錄工具等屬于“研究的工具層次”；（3）支持研究活動(dòng)的學(xué)科理論、分析方法、研究模型等屬于“研究的理論層次”；（4）在全局上和整體上引領(lǐng)和規(guī)范研究活動(dòng)的科學(xué)觀和方法論屬于“研究的指導(dǎo)思想層次”。

可見(jiàn)，一個(gè)學(xué)科的科學(xué)觀和方法論是指導(dǎo)、引領(lǐng)和規(guī)范這個(gè)學(xué)科的整體研究活動(dòng)的最高力量，是“看不見(jiàn)”然而又時(shí)時(shí)刻刻、實(shí)實(shí)在在發(fā)揮著指導(dǎo)作用的“指揮棒”。因此，只有科學(xué)觀和方法論才能成為“學(xué)科是否要發(fā)生革命”的關(guān)鍵判據(jù)。

這樣，就可以用一個(gè)表達(dá)式來(lái)定義學(xué)科的范式：

P=Int（V，M）

其中，P代表學(xué)科的范式，V代表與學(xué)科性質(zhì)相符的科學(xué)觀，M代表學(xué)科應(yīng)當(dāng)遵循的方法論，Int代表科學(xué)觀與方法論的整體作用。

為了追根尋源查明造成人工智能現(xiàn)狀的根本原因，最重要的是要站在學(xué)科研究的制高點(diǎn)——“范式”的高度上深入考察學(xué)科發(fā)展的情況，以便從中找到問(wèn)題的根源，并從根源上解決問(wèn)題。這是一切原創(chuàng)性科學(xué)研究所不能回避的原則。

表1用直觀清晰的列表方式，描述了學(xué)科的“范式”在學(xué)科的科學(xué)研究活動(dòng)（包括學(xué)科的自下而上摸索和自上而下建構(gòu)）體系中所處的地位和作用。

表1說(shuō)明，學(xué)科的發(fā)展一般都要經(jīng)歷前后相繼的兩個(gè)基本階段，即首先是自下而上摸索范式的初級(jí)階段，接著是自上而下貫徹范式有序建構(gòu)的高級(jí)階段。這兩個(gè)階段是辯證統(tǒng)一的，既不可或缺，也不可顛倒。

初級(jí)階段的任務(wù)是要摸索：（1）這個(gè)學(xué)科的本質(zhì)是什么；（2）應(yīng)當(dāng)怎樣來(lái)研究和發(fā)展這個(gè)學(xué)科。顯然，前者就是關(guān)于這個(gè)學(xué)科的科學(xué)觀，后者就是研究這個(gè)學(xué)科所需要遵循的方法論。如上所述，科學(xué)觀和方法論的統(tǒng)稱(chēng)就是范式?？梢?jiàn)，初級(jí)階段的任務(wù)就是要明確學(xué)科的范式，也就是明確學(xué)科的定義。而一旦明確了學(xué)科的定義，就具備了必要的條件可以轉(zhuǎn)入學(xué)科研究與發(fā)展的高級(jí)階段，即學(xué)科的有序建構(gòu)階段。

需要特別指出的是，自下而上的摸索階段是最為困難的工作階段，需要經(jīng)過(guò)特別漫長(zhǎng)的試探、摸索、失敗、停頓、反思、再摸索、局部成功、局部的檢驗(yàn)、盲人摸象式的爭(zhēng)論、逐步總結(jié)等痛苦的過(guò)程，因此往往經(jīng)歷很長(zhǎng)（大約是世紀(jì)級(jí)）的時(shí)間。

高級(jí)階段的任務(wù)是要自上而下地完成：（1）根據(jù)自下而上摸索總結(jié)出來(lái)的范式（學(xué)科的定義）來(lái)落實(shí)學(xué)科的定位（建立學(xué)科框架，包括構(gòu)筑學(xué)科全局模型和確立學(xué)科研究路徑）；（2）基于學(xué)科的定義和定位確立學(xué)科的精確定格（闡明學(xué)科的規(guī)格，包括學(xué)科內(nèi)涵結(jié)構(gòu)的規(guī)格和學(xué)科數(shù)理基礎(chǔ)的規(guī)格）；（3）根據(jù)學(xué)科的定義、定位和定格，實(shí)現(xiàn)學(xué)科內(nèi)容的完整定論（形成學(xué)科的理論，包括學(xué)科的基本概念和基本原理），完成學(xué)科理論的整體建構(gòu)。

可見(jiàn)，學(xué)科的建構(gòu)就是要由宏觀的定義（范式），到整體的定位（框架），再到精準(zhǔn)的定格（規(guī)格），最后到內(nèi)容的定論（理論），一步一步地走向具體、走向落實(shí)。于是，作為學(xué)科宏觀定義的范式，是整個(gè)學(xué)科研究與發(fā)展的源頭和根本，影響著整個(gè)學(xué)科建構(gòu)的全程。

由此可以作出明確的判斷：造成人工智能理論現(xiàn)狀的根本原因，必定是作為學(xué)科的源頭而且影響學(xué)科全局的學(xué)科研究范式（科學(xué)觀和方法論）發(fā)生了偏差，而不會(huì)僅僅是某些中低層次（如資源層次、工具層次、理論層次）的缺陷?？傊?，“整體很無(wú)奈”的根源必定在范式，這就是結(jié)論。

人工智能研究所實(shí)際遵循的范式，并不是信息學(xué)科的范式，而是傳統(tǒng)物質(zhì)學(xué)科的范式。人工智能是開(kāi)放、復(fù)雜、高級(jí)的信息系統(tǒng)，是信息科學(xué)的高級(jí)篇章。表2所列出的信息技術(shù)演進(jìn)歷史有力地證實(shí)了這個(gè)判斷。

信息學(xué)科的定義也支持了這個(gè)判斷。這個(gè)定義指出：信息學(xué)科的研究對(duì)象是信息及其生態(tài)過(guò)程，研究?jī)?nèi)容是信息的性質(zhì)及其信息生態(tài)規(guī)律，研究方法是信息生態(tài)方法論，研究目標(biāo)是擴(kuò)展“作為人類(lèi)全部信息功能有機(jī)整體”的智能功能。

可見(jiàn)，擴(kuò)展信息獲取、信息傳遞、信息處理、信息執(zhí)行等信息功能以及這些信息的復(fù)合功能只是信息科學(xué)的初等研究目標(biāo)；擴(kuò)展人類(lèi)的智能功能才是信息科學(xué)的長(zhǎng)遠(yuǎn)研究目標(biāo)。

按照學(xué)科范式的定義，具有不同研究對(duì)象的各個(gè)學(xué)科大類(lèi)，都應(yīng)當(dāng)擁有自己的科學(xué)觀和方法論，遵循自己的研究范式。既然人工智能是信息學(xué)科的高級(jí)篇章，人工智能學(xué)科的研究與發(fā)展就應(yīng)當(dāng)遵循信息學(xué)科的范式。

然而一個(gè)令人驚訝的發(fā)現(xiàn)卻是（鐘義信，2021a）：數(shù)十年來(lái)，人工智能研究所實(shí)際遵循的范式，并不是信息學(xué)科的范式，而是傳統(tǒng)物質(zhì)學(xué)科的范式（見(jiàn)表3）。

表3說(shuō)明，現(xiàn)行人工智能的研究范式犯了“張冠李戴”的大忌：它實(shí)際所遵循的科學(xué)觀基本是“物質(zhì)學(xué)科范式的科學(xué)觀”，而它所遵循的方法論是完全的“物質(zhì)學(xué)科范式的機(jī)械還原方法論”。

具體來(lái)說(shuō)，在科學(xué)觀方面，人工智能把自己的研究對(duì)象理解為“沒(méi)有主觀色彩、客觀中立”的人工腦物質(zhì)，把研究的關(guān)注點(diǎn)定為腦物質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能，并且接受了物質(zhì)可分的觀念。在科學(xué)方法論方面，人工智能遵循了純粹形式化的方法論，閹割了信息、知識(shí)、智能的內(nèi)容和價(jià)值因素，挖空了它們的內(nèi)涵；同時(shí)遵循了分而治之的方法論，把人工智能研究的整體肢解為結(jié)構(gòu)主義、功能主義和行為主義分道揚(yáng)鑣的三大分支。

對(duì)照表1的學(xué)科發(fā)展與建構(gòu)的普遍規(guī)律可以理解，既然在學(xué)科源頭上的學(xué)科范式（學(xué)科定義）已經(jīng)張冠李戴，那么，在這個(gè)范式引領(lǐng)下的學(xué)科框架（學(xué)科定位）、學(xué)科規(guī)格（學(xué)科定規(guī)）和學(xué)科理論（學(xué)科定論）豈有不偏離正軌的道理？

人工智能學(xué)科發(fā)生范式張冠李戴的問(wèn)題不是偶然的現(xiàn)象，而是不可避免的結(jié)果。表面上看，人工智能學(xué)科發(fā)生范式張冠李戴的問(wèn)題好像不可思議、不可理解因而不可接受，在科學(xué)史上也從無(wú)先例。深入的分析則可以發(fā)現(xiàn)，人工智能范式發(fā)生張冠李戴問(wèn)題，確實(shí)是“千年一遇”的大事件，而且注定是無(wú)可避免的歷史性遭遇，理由如下。

回顧歷史，自農(nóng)業(yè)文明和工業(yè)文明發(fā)展的千百年來(lái)，科學(xué)研究的對(duì)象基本上都屬于物質(zhì)學(xué)科范疇（材料科學(xué)和能量科學(xué)）。在物質(zhì)學(xué)科發(fā)展的長(zhǎng)期過(guò)程中逐漸形成的研究范式（物質(zhì)學(xué)科的研究范式）也一直行之有效，因此根本沒(méi)有可能發(fā)生范式張冠李戴的問(wèn)題。

然而，20世紀(jì)中葉以來(lái)，信息科學(xué)技術(shù)迅猛崛起，形成了信息學(xué)科研究實(shí)踐活動(dòng)的社會(huì)存在。一方面，由于受到“存在決定意識(shí)，意識(shí)滯后于存在”法則的制約（學(xué)科的范式屬于意識(shí)范疇）；同時(shí)也由于信息學(xué)科是全新的研究領(lǐng)域，充滿未知；再加上二戰(zhàn)結(jié)束以后科學(xué)研究中的實(shí)用主義傾向越來(lái)越盛行，關(guān)注和研究學(xué)科意識(shí)的人員越來(lái)越少，使得信息學(xué)科范式的研究長(zhǎng)期未能取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，更談不上在國(guó)際學(xué)術(shù)共同體中形成共識(shí)。于是，20世紀(jì)中葉至21世紀(jì)初葉這半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)，社會(huì)上存在著兩大類(lèi)學(xué)科的研究活動(dòng)（社會(huì)存在）：物質(zhì)學(xué)科研究的社會(huì)存在和信息學(xué)科研究的社會(huì)存在，卻只有一種成熟的學(xué)科意識(shí)——物質(zhì)學(xué)科的研究范式；信息學(xué)科范式則一直處于摸索狀態(tài)，尚未確立。

人所共知，在任何學(xué)科的科學(xué)研究活動(dòng)中，研究范式都不可能缺位。在沒(méi)有信息學(xué)科范式可用的情況下，作為開(kāi)放、復(fù)雜、高級(jí)信息系統(tǒng)的人工智能研究便自然而然地沿用了業(yè)已存在、業(yè)已成熟、而且也業(yè)已被人們習(xí)慣了的物質(zhì)學(xué)科研究范式。這就是人工智能研究范式的張冠李戴問(wèn)題無(wú)可避免的真實(shí)原因。

以上分析表明，人工智能學(xué)科發(fā)生范式張冠李戴的問(wèn)題不是偶然的現(xiàn)象，而是科學(xué)研究對(duì)象由“單純的物質(zhì)客體”擴(kuò)展到“既要研究物質(zhì)客體又要研究人類(lèi)主體、特別要研究人類(lèi)主體與物質(zhì)客體相互作用的信息過(guò)程”所使然，而且是整個(gè)科學(xué)技術(shù)體系由物質(zhì)學(xué)科主導(dǎo)向信息學(xué)科主導(dǎo)轉(zhuǎn)變這個(gè)歷史大發(fā)展和“意識(shí)滯后于存在”這個(gè)社會(huì)法則所帶來(lái)的必然結(jié)果，是新興學(xué)科發(fā)展的必然規(guī)律，是信息科學(xué)和人工智能由初級(jí)發(fā)展階段進(jìn)入高級(jí)發(fā)展階段所不能不跨越的“門(mén)檻”，也是人們必須要付出的代價(jià)。

人們對(duì)學(xué)科范式的問(wèn)題感到很陌生，背后有著不少深層的原因。首先，如上所述，范式張冠李戴的問(wèn)題是“千年一遇”的問(wèn)題，是歷史上多少代前輩科學(xué)研究工作者從來(lái)不曾經(jīng)歷過(guò)的問(wèn)題。因此，現(xiàn)今的人們不僅沒(méi)有“前車(chē)”可鑒，甚至聞所未聞。于是，人們對(duì)它沒(méi)有印象，沒(méi)有概念，這是完全不足為怪的事情。不過(guò)，人們把沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)的事情當(dāng)作不存在或者不會(huì)發(fā)生的事情，這是對(duì)科學(xué)研究的深層規(guī)律和科學(xué)研究的復(fù)雜性未加深究和想當(dāng)然所致?？茖W(xué)研究不能想當(dāng)然，而必須要深思，要追根尋源，要設(shè)想到各種可能性。這也是我們應(yīng)當(dāng)吸取的教訓(xùn)。

其次，作為科學(xué)觀和方法論兩者有機(jī)整體的學(xué)科研究范式，是在科學(xué)研究的最高層次引領(lǐng)和支配科學(xué)研究活動(dòng)的“看不見(jiàn)的指揮棒”。既然看不見(jiàn)，所以容易被人們忽視，因而覺(jué)得很陌生。這也是人們對(duì)于科學(xué)研究往往淺嘗輒止、浮躁、不求甚解、滿足于表面和局部效益的結(jié)果。實(shí)際上，看不見(jiàn)不等于不存在，很生疏不等于不重要。中國(guó)古訓(xùn)和辯證法都認(rèn)為：有生于無(wú)，有受制于無(wú)。因此，無(wú)比有更具決定意義。這里的“無(wú)”并不是真的不存在，只是看不見(jiàn)而已。

加之，在科學(xué)研究的管理規(guī)則中，范式（科學(xué)觀和方法論）被劃分到了社會(huì)科學(xué)的哲學(xué)領(lǐng)域，這就使自然科學(xué)研究者只能囿于自然科學(xué)領(lǐng)域之內(nèi)來(lái)研究問(wèn)題，不敢擅越雷池去關(guān)注屬于社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的范式問(wèn)題。殊不知，許許多多自然科學(xué)研究的問(wèn)題，它們的種種表現(xiàn)發(fā)生在自然科學(xué)領(lǐng)域，而它們的根源卻往往在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。而且，越是深刻的自然科學(xué)問(wèn)題，它們的根源就往往越是深潛于社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域。哲學(xué)，不僅僅是社會(huì)科學(xué)要關(guān)注的領(lǐng)域，也是自然科學(xué)不能不關(guān)注的領(lǐng)域。如果人們把自然科學(xué)研究的問(wèn)題統(tǒng)統(tǒng)嚴(yán)格限制在自然科學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行研究，那就只能知其表不知其里，永遠(yuǎn)得不到深刻的認(rèn)識(shí)，永遠(yuǎn)得不到本質(zhì)性的發(fā)現(xiàn)。人們把科學(xué)研究劃分成許多大大小小的學(xué)科，本意只是為了便于管理，如果硬生生地把學(xué)科的整體肢解為相互脫節(jié)相互孤立的條條塊塊，并且把它變成了禁錮人們思維和束縛人們手腳的戒律，那科學(xué)活動(dòng)將會(huì)陷入僵化境地。

以上所述的這些問(wèn)題，或許是人工智能范式張冠李戴這樣嚴(yán)重的問(wèn)題長(zhǎng)期以來(lái)未被人們察覺(jué)、更沒(méi)有得到及時(shí)解決的部分原因。這些問(wèn)題都是科學(xué)研究領(lǐng)域發(fā)人深省和亟需改革的重要內(nèi)容。

人工智能范式革命的必然結(jié)果：通用的人工智能基礎(chǔ)理論

事實(shí)表明，現(xiàn)今的人工智能研究仍然處在三大學(xué)派各自摸索和互相競(jìng)爭(zhēng)的階段，而且至今還沒(méi)有摸索出人工智能學(xué)科的正確范式。那么，在人工智能研究的源頭上實(shí)施范式的革命——顛覆傳統(tǒng)物質(zhì)學(xué)科研究范式對(duì)人工智能研究活動(dòng)的誤導(dǎo)，確立現(xiàn)代信息學(xué)科研究范式對(duì)人工智能研究的引領(lǐng)——就成為人工智能研究的正道滄桑和當(dāng)務(wù)之急。

至于物質(zhì)學(xué)科的研究范式本身，它是人類(lèi)在物質(zhì)學(xué)科領(lǐng)域長(zhǎng)期研究積累起來(lái)的寶貴思想財(cái)富，在物質(zhì)學(xué)科研究的歷史上發(fā)揮了偉大的作用，功不可沒(méi)；而且在今后的物質(zhì)學(xué)科研究與發(fā)展過(guò)程中也將繼續(xù)發(fā)揮巨大的引領(lǐng)作用。

基于以上的思考，筆者和團(tuán)隊(duì)根據(jù)表1所總結(jié)的規(guī)律，在人工智能研究范式上發(fā)力，借鑒“人類(lèi)智能”的基本概念和結(jié)果，總結(jié)了信息學(xué)科的研究范式，包含科學(xué)觀和方法論兩大方面。

信息學(xué)科范式的科學(xué)觀。（1）認(rèn)為人工智能的學(xué)術(shù)本質(zhì)是在主體駕馭和環(huán)境約束（也就是人類(lèi)主體給定的工作框架，包括給定的問(wèn)題、預(yù)設(shè)的目標(biāo)、關(guān)聯(lián)的知識(shí)）的條件下，主體對(duì)主體客體相互作用所產(chǎn)生的信息施加信息轉(zhuǎn)換處理的過(guò)程，而不僅僅是孤立腦的功能；（2）確認(rèn)人工智能研究的關(guān)注點(diǎn)是在主客相互作用過(guò)程中保證主客雙贏，而不是僅僅了解孤立腦的結(jié)構(gòu)；（3）確認(rèn)主客相互作用過(guò)程充滿不確定性，而不是單純的確定性演化。簡(jiǎn)言之，信息學(xué)科范式的科學(xué)觀就是“辯證唯物的科學(xué)觀”，即“整體觀（即包含主體、客體及其相互作用）的科學(xué)觀”，而不再是機(jī)械唯物的科學(xué)觀。

信息學(xué)科范式的方法論。（1）堅(jiān)持用形式、內(nèi)容、價(jià)值三位一體的全信息方法來(lái)研究人工智能的信息轉(zhuǎn)換，而不能用單純形式化（閹割內(nèi)涵）的方法；（2）堅(jiān)持理解式的決策方法，而不能用形式比對(duì)的決策方法；（3）堅(jiān)持信息生態(tài)演化的全局處理方法，而不能用分而治之（肢解整體）的全局處理方法。質(zhì)言之，信息學(xué)科范式的方法論就是“信息生態(tài)方法論”，即“辯證論的方法論”，而不再是機(jī)械還原的方法論。

確立了自下而上總結(jié)出來(lái)的信息學(xué)科范式之后，就可以根據(jù)表1給出的工作流程，自上而下且一環(huán)套一環(huán)地貫徹信息學(xué)科范式，建構(gòu)人工智能的系統(tǒng)化理論。以下將對(duì)“貫徹信息學(xué)科范式，創(chuàng)建通用人工智能理論”的各個(gè)步驟進(jìn)行解釋。

第一，根據(jù)信息學(xué)科范式的科學(xué)觀，構(gòu)筑通用人工智能的全局研究模型。信息學(xué)科范式科學(xué)觀已如上述。人工智能的學(xué)術(shù)本質(zhì)是：面對(duì)人類(lèi)智慧給定的工作框架（問(wèn)題-目標(biāo)-知識(shí)），人工智能系統(tǒng)（人類(lèi)智能的代理）對(duì)主客相互作用所產(chǎn)生的信息實(shí)施轉(zhuǎn)換處理，以期產(chǎn)生解決問(wèn)題、達(dá)到目標(biāo)的智能（智能策略和智能行為）的過(guò)程。

于是不難看出，信息學(xué)科范式科學(xué)觀的這個(gè)表述，正是圖2所給出的“人類(lèi)智能／人工智能”的模型。它既然是“人類(lèi)智能”的模型，當(dāng)然也就是通用人工智能的模型，而不再僅僅是“人工腦”模型，同時(shí)又和諧地包容了“人工腦”的全部有益功能要素。

第二，根據(jù)信息學(xué)科范式的方法論，開(kāi)創(chuàng)通用人工智能的研究路徑。如上所見(jiàn)，信息學(xué)科范式的方法論堅(jiān)持運(yùn)用“信息生態(tài)演化的方法（而不允許運(yùn)用肢解整體的方法，也不允許運(yùn)用閹割內(nèi)涵的方法）”來(lái)處理主客相互作用的信息，以期產(chǎn)生解決問(wèn)題達(dá)到目標(biāo)的智能策略和智能行為。在這些條件限定下，按照本文前敘分析，這個(gè)信息生態(tài)演化的處理方法必然具體化成為“由信息轉(zhuǎn)換開(kāi)頭而最終導(dǎo)致智能創(chuàng)生”的過(guò)程，也就是“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”所刻畫(huà)的過(guò)程。這正是圖3所描述的人類(lèi)智能的普適性生成機(jī)制。

在人工智能的語(yǔ)境中，圖3示出的四個(gè)“轉(zhuǎn)換”分別成為：轉(zhuǎn)換1是感知模塊、轉(zhuǎn)換2是認(rèn)知模塊、轉(zhuǎn)換3是謀行（謀劃解決問(wèn)題達(dá)到目標(biāo)的智能行為）模塊、轉(zhuǎn)換4是執(zhí)行模塊。于是，圖3就演繹成為了圖4的模型。

既然有了“普適性的智能生成機(jī)制（信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律）”，那么，以它為基礎(chǔ)而構(gòu)建的人工智能系統(tǒng)自然就是“普適性人工智能系統(tǒng)”，也就是“通用人工智能系統(tǒng)”。它不再是“或以結(jié)構(gòu)模擬為基礎(chǔ)、或以功能模擬為基礎(chǔ)、或以行為模擬為基礎(chǔ)”的“三駕馬車(chē)”分道揚(yáng)鑣的人工智能系統(tǒng)，然而又可把“結(jié)構(gòu)、功能、行為”的因素融通于其中。

第三，針對(duì)通用人工智能全局研究模型，闡明通用人工智能的學(xué)科結(jié)構(gòu)。通用人工智能顯而易見(jiàn)是一類(lèi)典型的、而且是復(fù)雜的交叉學(xué)科研究，涉及到人類(lèi)學(xué)、社會(huì)學(xué)、人文學(xué)、哲學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)、電子學(xué)與微電子學(xué)、機(jī)械學(xué)與微機(jī)械學(xué)、新材料學(xué)、新能源學(xué)等眾多學(xué)科。

將人工智能看作“計(jì)算機(jī)科學(xué)的應(yīng)用分支”的觀點(diǎn)曾經(jīng)非常流行。這是因?yàn)榇朔N觀點(diǎn)的持有者把“智能”與“計(jì)算”這兩個(gè)具有重要區(qū)別的概念混為一談了。事實(shí)上，任何“計(jì)算”都是一種“純粹形式化的處理”，而“智能”則是“形式、價(jià)值、內(nèi)容三位一體的全信息處理”。有人用“計(jì)算”與“算計(jì)”來(lái)比喻這種區(qū)別，倒也頗為傳神。

可以認(rèn)為，如果僅憑數(shù)學(xué)公式的計(jì)算就直接解決了問(wèn)題，那是數(shù)學(xué)家的“人類(lèi)智能”，而不是“人工智能”。因?yàn)樵谶@種情況下，整個(gè)解決問(wèn)題的過(guò)程都由數(shù)學(xué)家設(shè)計(jì)好了，機(jī)器只需要執(zhí)行算法的能力。

也有人把人工智能看作“自動(dòng)化系統(tǒng)的延續(xù)”。持有這種觀點(diǎn)的人則是將“智能系統(tǒng)”和“自動(dòng)化系統(tǒng)”的概念搞混了。任何“自動(dòng)化系統(tǒng)”都是按照人類(lèi)事先設(shè)計(jì)好的軟件程序一板一眼、按部就班地執(zhí)行，不需要任何“智能”的支持。而“智能化系統(tǒng)”則需要有學(xué)習(xí)的能力和自組織的能力才能完成工作任務(wù)。

第四，根據(jù)通用人工智能的研究路徑，闡明通用人工智能學(xué)術(shù)基礎(chǔ)的規(guī)格。通用人工智能研究路徑最重要最鮮明的特征是“不允許肢解系統(tǒng)整體”（也就是必須放棄傳統(tǒng)的“分而治之”方法）也“不允許閹割概念內(nèi)涵”（也就是必須放棄傳統(tǒng)的“單純形式化”方法）的信息生態(tài)演化過(guò)程，堅(jiān)持完整統(tǒng)一的“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生”過(guò)程。這是通用人工智能理論與一切傳統(tǒng)人工智能理論最顯著的區(qū)別。由此，通用人工智能理論就要求它的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)（主要是邏輯基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)）也要符合與滿足“不能肢解系統(tǒng)整體，不能閹割概念內(nèi)涵”的要求。

遺憾的是，現(xiàn)有的邏輯理論和數(shù)學(xué)理論都不能滿足這些要求。在邏輯理論方面，標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)理邏輯是一種形式化的剛性邏輯，而且適用范圍較為有限；那些非標(biāo)準(zhǔn)邏輯雖然在某些方面補(bǔ)充了標(biāo)準(zhǔn)數(shù)理邏輯的能力，但互相之間的兼容性也存在問(wèn)題。在數(shù)學(xué)基礎(chǔ)方面，與人工智能研究關(guān)系緊密的集合論、模糊集合理論、粗糙集理論等也存在純粹形式化和分而治之的通病。而筆者研究團(tuán)隊(duì)何華燦教授建立的“命題泛邏輯理論”（何華燦等，2021）和汪琣莊教授建立的“因素空間理論”（汪琣莊、劉海濤，2021）為通用人工智能理論提供了強(qiáng)有力的邏輯基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

第五，根據(jù)通用人工智能的學(xué)科結(jié)構(gòu)和基礎(chǔ)學(xué)術(shù)規(guī)格，創(chuàng)建通用人工智能理論。依照表1所示的學(xué)科建構(gòu)規(guī)律，明確學(xué)科范式（學(xué)科定義）、學(xué)科框架（定位）和學(xué)科規(guī)格（學(xué)科定格）這些學(xué)科基礎(chǔ)之后，就可以著手構(gòu)建具體的學(xué)科理論（學(xué)科定論）。具體來(lái)說(shuō)，就是要把圖4所描述的通用人工智能的普適性智能生成機(jī)制——信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律的內(nèi)容全部落實(shí)到位。

篇幅所限，本文只重點(diǎn)闡述其中的第一個(gè)模塊——感知。這是因?yàn)?，感知模塊是整個(gè)普適性智能生成機(jī)制的第一道門(mén)戶(hù)，是通用人工智能“理解能力”的發(fā)源地，后續(xù)的各個(gè)模塊都在它的基礎(chǔ)上發(fā)揮各自的作用，極具重要性。關(guān)于其他各個(gè)模塊的分析，建議讀者參閱《高等人工智能原理：觀念·方法·模型·理論》（鐘義信，2014）、《統(tǒng)一智能理論》（鐘義信，2023）。感知模塊的工作原理見(jiàn)圖5。

圖5示出，感知模型的輸入是環(huán)境客體呈現(xiàn)并作用于主體的“客體信息”，輸出是主體所感受到的“感知信息”，后者具有表現(xiàn)客體形態(tài)的“語(yǔ)法信息”、表現(xiàn)客體對(duì)主體目標(biāo)所產(chǎn)生的效用的“語(yǔ)用信息”，以及由語(yǔ)法信息和與語(yǔ)用信息兩者組成的“偶對(duì)”經(jīng)過(guò)映射與命名的操作所定義的“語(yǔ)義信息”。由于感知信息具備了語(yǔ)法信息、語(yǔ)用信息、語(yǔ)義信息三個(gè)分量，形成了主體對(duì)問(wèn)題的全面感受，因此被稱(chēng)為“全信息”。

感知模塊的原理可用以下表達(dá)式表示：

Y=λ（X，Z）

其中Y表示語(yǔ)義信息，X表示語(yǔ)法信息，Z表示語(yǔ)用信息，λ表示映射與命名的邏輯操作。

圖5示出了感知模塊的實(shí)現(xiàn)原理，它有三個(gè)基本步驟。

（1）傳感系統(tǒng)把客體信息轉(zhuǎn)換為語(yǔ)法信息；

（2）由檢索或檢驗(yàn)產(chǎn)生語(yǔ)用信息；

（3）由所產(chǎn)生的語(yǔ)法信息和語(yǔ)用信息形成“偶對(duì)”，經(jīng)映射與命名產(chǎn)生語(yǔ)義信息。

步驟（1）和（3）很直觀，無(wú)需解釋。步驟（2）包含兩種情況：如果面對(duì)的客體是以前曾經(jīng)處理過(guò)的舊對(duì)象，它的語(yǔ)法信息與語(yǔ)用信息的偶對(duì){X，Z}就存在綜合記憶庫(kù)里，于是可以用已經(jīng)產(chǎn)生的語(yǔ)法信息X作為關(guān)鍵詞從綜合記憶庫(kù)里檢索到{X，Z}，其中的Z就是所求的語(yǔ)用信息。如果面對(duì)的客體是以前沒(méi)有處理過(guò)的新對(duì)象，綜合記憶庫(kù)里沒(méi)有它的{X，Z}，于是不可能通過(guò)檢索求得相應(yīng)的語(yǔ)用信息。這就要采用檢驗(yàn)的方法，計(jì)算語(yǔ)法信息X與系統(tǒng)目標(biāo)G之間的相關(guān)度。這個(gè)計(jì)算結(jié)果就是客體對(duì)系統(tǒng)目標(biāo)所具有的語(yǔ)用信息。

由此可以消除一個(gè)流傳很廣的誤解：不少人以為“感知”就是“傳感”。由圖5的模型可知，“傳感”只產(chǎn)生了“感知”的一個(gè)比較簡(jiǎn)單的分量——語(yǔ)法信息，“感知”還有更為復(fù)雜的語(yǔ)用信息和語(yǔ)義信息兩個(gè)分量。所以，不能把“感知”與“傳感”混為一談。

由語(yǔ)義信息的生成公式Y(jié)=λ（X，Z）可知，主體的語(yǔ)義信息是比主體的語(yǔ)法信息和語(yǔ)用信息更高層次的概念：語(yǔ)法信息可以通過(guò)第一性的“觀察過(guò)程（形態(tài)傳感）”獲得，語(yǔ)用信息可以通過(guò)第一性的“體驗(yàn)過(guò)程（目的檢驗(yàn)）”獲得，而語(yǔ)義信息則只能通過(guò)第二性的“抽象過(guò)程（映射與命名）”獲得。反言之，如果人們獲得了語(yǔ)義信息，就可以根據(jù)Y=λ（X，Z）獲得相應(yīng)的語(yǔ)法信息和語(yǔ)用信息。這就表明，語(yǔ)義信息可以代表相應(yīng)的語(yǔ)法信息和語(yǔ)用信息，因而也可以代表連同它自己在內(nèi)的感知信息。概言之，感知信息、語(yǔ)義信息、全信息三者是從不同的角度所表達(dá)的同一概念。

很可惜，國(guó)內(nèi)外幾乎所有的相關(guān)論著，都沒(méi)有真正理解語(yǔ)義信息究竟是怎么生成的。相反，它們或者把語(yǔ)義信息誤解為與語(yǔ)法信息和語(yǔ)用信息相并列的概念；或者把語(yǔ)義信息誤解為可以通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)計(jì)算出來(lái)的概念。

感知模塊產(chǎn)生的感知信息／語(yǔ)義信息對(duì)于人工智能的研究具有極其重要的意義。這是因?yàn)椋鶕?jù)語(yǔ)法信息，主體就可以識(shí)別客體的外部形態(tài)；根據(jù)語(yǔ)用信息，主體則可以判斷客體對(duì)主體目標(biāo)而言的效用；根據(jù)語(yǔ)義信息，主體就可以在更高的層次上把握客體的全局。也就是說(shuō)，在此基礎(chǔ)上，主體就可以據(jù)此作出科學(xué)合理的決策：若語(yǔ)用信息為正值，主體就應(yīng)當(dāng)發(fā)揮這個(gè)客體的作用；若語(yǔ)用信息為負(fù)值，主體就應(yīng)當(dāng)抑制這個(gè)客體的作用；若語(yǔ)用信息為零，主體就應(yīng)當(dāng)不理睬這個(gè)客體。這樣作出的決策就是明智的、可理解可解釋可信賴(lài)的。

可見(jiàn)，具有內(nèi)涵（未被閹割）的感知信息是可以理解、可以解釋、可以信賴(lài)的。這是基于普適性智能生成機(jī)制——信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律的通用人工智能理論與一切傳統(tǒng)人工智能理論最根本的區(qū)別和最根本的優(yōu)勢(shì)。

由圖4的普適性智能生成機(jī)制（信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律）可知，有了可理解、可解釋、可信賴(lài)的感知信息，后續(xù)的認(rèn)知模塊就可以產(chǎn)生可理解、可解釋、可信賴(lài)的知識(shí)。這樣，通用人工智能理論所創(chuàng)生的智能也同樣可以理解、可以解釋、可以信賴(lài)。

這是迄今一切遵循傳統(tǒng)物質(zhì)學(xué)科范式的人工智能理論不可能具備的優(yōu)勢(shì)。雖然它們的操作速度和信息的容量都做到了極致，但是由于它們所使用的全部概念都被閹割了內(nèi)涵，因此都不具有“理解能力”，都不可解釋?zhuān)蚨疾皇菍?shí)實(shí)在在的智能。

總之，實(shí)施人工智能范式革命的結(jié)果，就是自上而下地按照信息學(xué)科范式落實(shí)了人工智能的學(xué)科定義、學(xué)科定位、學(xué)科定格和學(xué)科定論，創(chuàng)建了完整的“機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論”。理論的名稱(chēng)中增加了“機(jī)制主義”這個(gè)前綴，是為了表明，這個(gè)通用人工智能理論的最重要特色以及它的“通用性”的根本標(biāo)志，是它的“普適性智能生成機(jī)制”。這一理論成果的系統(tǒng)模型如圖6所示。

本文以上的討論和圖6的系統(tǒng)模型表明：（1）“機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論”發(fā)現(xiàn)和實(shí)現(xiàn)了以信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律為標(biāo)志的普適性智能生成機(jī)制，和諧地統(tǒng)一了原來(lái)各自為戰(zhàn)、互不相容的結(jié)構(gòu)主義、功能主義、行為主義三大學(xué)派，解決了系統(tǒng)整體被肢解的問(wèn)題，建立了通用的人工智能整體理論；（2）創(chuàng)建了全信息理論，通過(guò)運(yùn)用形式、內(nèi)容、價(jià)值三位一體的研究方法，解決了概念內(nèi)涵被閹割的問(wèn)題，克服了智能水平低下、可解釋性差、需要大量試驗(yàn)樣本等致命缺陷；（3）通過(guò)運(yùn)用生態(tài)演化的全局研究方法，發(fā)現(xiàn)了變參的柔性邏輯系統(tǒng)，建立了和諧統(tǒng)一的泛邏輯理論；（4）通過(guò)運(yùn)用生態(tài)演化的全局研究方法，發(fā)現(xiàn)了集合論、概率論、模糊集和粗糙集等理論的共同基因，建立了可以統(tǒng)一描述和研究人工智能的因素空間數(shù)學(xué)理論；（5）“機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論”的所有結(jié)果都與“人類(lèi)（通用）智能”的結(jié)果和諧相通。這些基礎(chǔ)理論的重大成果，展示了人工智能范式革命的徹底變革威力和成效。

初步查證，到現(xiàn)在為止，尚未發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外人工智能學(xué)術(shù)界系統(tǒng)關(guān)注過(guò)人工智能的范式革命。由此可以判斷，“機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論”已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)深入到國(guó)際人工智能科技前沿的無(wú)人區(qū)腹地。

進(jìn)一步，如果根據(jù)“機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論”開(kāi)發(fā)出機(jī)制主義通用人工智能原型系統(tǒng)，后者就將成為通用人工智能系統(tǒng)的創(chuàng)生平臺(tái)：用戶(hù)只需要提供希望解決的問(wèn)題、目標(biāo)和相關(guān)知識(shí)，這個(gè)平臺(tái)就可以利用它的普適性智能生成機(jī)制創(chuàng)生出能夠利用知識(shí)、解決問(wèn)題、達(dá)到目標(biāo)的實(shí)際人工智能應(yīng)用系統(tǒng)。

這種普適性的智能創(chuàng)生平臺(tái)，將以統(tǒng)一的智能生成機(jī)制創(chuàng)生出各種高智能水平、可理解和可解釋的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)，從而解決人工智能原有的個(gè)案性、孤立性、碎片性、淺層性的問(wèn)題，非常有利于人工智能的可持續(xù)發(fā)展和實(shí)現(xiàn)人工智能的大規(guī)模應(yīng)用，并推動(dòng)社會(huì)的智能化發(fā)展。

人工智能的范式革命：中華文明的偉大復(fù)興

2023年2月21日，習(xí)近平總書(shū)記在中共中央政治局第三次集體學(xué)習(xí)時(shí)明確指出，“當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進(jìn)，學(xué)科交叉融合不斷發(fā)展，科學(xué)研究范式發(fā)生深刻變革，科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展加速滲透融合，基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)化周期明顯縮短，國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)向基礎(chǔ)前沿前移?！贝饲?，習(xí)近平總書(shū)記也曾作出過(guò)指示，號(hào)召自然科學(xué)技術(shù)工作者重視哲學(xué)的指導(dǎo)作用。習(xí)近平總書(shū)記的這些論斷對(duì)于整個(gè)科學(xué)研究具有普遍的指導(dǎo)意義，而在人工智能研究領(lǐng)域則更是“及時(shí)雨”。試想，如果人們不關(guān)心人工智能研究領(lǐng)域的哲學(xué)問(wèn)題，就不可能發(fā)現(xiàn)這一領(lǐng)域的范式存在張冠李戴的問(wèn)題，也就不可能理解和實(shí)施人工智能范式的深刻變革。

事實(shí)上，自然科學(xué)與哲學(xué)之間并不是互不相關(guān)的兩個(gè)研究領(lǐng)域。相反，它們是互有側(cè)重然而又相互聯(lián)系、相互促進(jìn)的兩個(gè)重要的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。自然科學(xué)側(cè)重研究各種自然現(xiàn)象及其發(fā)展規(guī)律，社會(huì)科學(xué)側(cè)重研究社會(huì)現(xiàn)象及其發(fā)展規(guī)律，而其中哲學(xué)要側(cè)重研究的是人類(lèi)思維領(lǐng)域（涉及到自然現(xiàn)象和社會(huì)現(xiàn)象）的基本規(guī)律。自然科學(xué)研究活動(dòng)中的科學(xué)觀念和科學(xué)方法論，既是自然科學(xué)研究的指導(dǎo)思想，又是哲學(xué)研究所關(guān)注的重要思維規(guī)律。因此，凡是深刻的自然科學(xué)研究領(lǐng)域（如人類(lèi)智能和人工智能）都需要特別認(rèn)真關(guān)注和借鑒哲學(xué)研究的成果。

如上所述，人工智能的范式革命，不是一般的技術(shù)革命，也不是局部學(xué)科理論和研究方法的革命，而是科學(xué)觀和方法論的革命，是在人工智能研究體系結(jié)構(gòu)最高層次發(fā)生的革命，也是人類(lèi)思維領(lǐng)域的一場(chǎng)革命，它將自上而下地影響到整個(gè)科學(xué)研究的領(lǐng)域。

人工智能范式革命不是偶然發(fā)生的，更不是由某些人的靈感沖動(dòng)而發(fā)起的，而是“輔人律-擬人律-共生律”揭示的科學(xué)技術(shù)發(fā)展根本規(guī)律所使然，是人類(lèi)不斷追求進(jìn)步、不斷爭(zhēng)取從自然力的束縛下獲得解放的必然結(jié)果。正是這種不竭的追求，使得人們不僅要用材料科學(xué)技術(shù)的成就來(lái)擴(kuò)展自己的體質(zhì)能力，也不僅要用能量科學(xué)技術(shù)的成就來(lái)擴(kuò)展自己的體力能力，更要用信息科學(xué)技術(shù)和智能科學(xué)技術(shù)的成就來(lái)擴(kuò)展自己的基礎(chǔ)信息能力和智能能力。這是不可遏制、不可阻擋的歷史潮流。正是這種歷史性的規(guī)律和趨勢(shì)，使得科學(xué)技術(shù)的研究對(duì)象要從單純的物質(zhì)客體向人類(lèi)的主觀領(lǐng)域大舉進(jìn)軍，從而使得科學(xué)技術(shù)要從傳統(tǒng)物質(zhì)學(xué)科向新興的信息學(xué)科大舉進(jìn)軍。科學(xué)技術(shù)研究領(lǐng)域的這種歷史性大擴(kuò)展大進(jìn)軍，必然需要新的思想武器，需要科學(xué)研究的新范式。

所以，人工智能領(lǐng)域發(fā)生范式張冠李戴的問(wèn)題并不是人們主觀主導(dǎo)的事情，而是研究對(duì)象的大擴(kuò)張所導(dǎo)致的時(shí)代大轉(zhuǎn)變必然要帶來(lái)的“大陣痛”；而人工智能的范式革命，則是因應(yīng)時(shí)代大轉(zhuǎn)變所帶來(lái)的治療這種“大陣痛”的“對(duì)癥良藥”。其實(shí)，范式變革這個(gè)“對(duì)癥良藥”不僅是治理人工智能學(xué)科的“良方”，也是治理21世紀(jì)整個(gè)信息學(xué)科和復(fù)雜科學(xué)學(xué)科的“良方”。這不是什么深?yuàn)W玄妙的道理，而是活生生的、可感、可知的現(xiàn)實(shí)。

20世紀(jì)60年代初期，筆者在信息論研究生專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)信息論課程的時(shí)候注意到：信息論只研究了信息的形式（模擬式信息的波形，數(shù)字式信息的碼型），而不研究信息的內(nèi)涵（信息的價(jià)值和信息的內(nèi)容）。后來(lái)，在研究人工智能的時(shí)候筆者又發(fā)現(xiàn)，人工智能研究和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究?jī)烧咧g“勢(shì)不兩立”：人工智能學(xué)派批評(píng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是“沙灘上的建筑（Buildings on quick sand）”，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派則反擊說(shuō)“人工智能已經(jīng)死亡（AI is dead）”。這些單純形式化的處理、對(duì)立的而且有悖學(xué)理的互相抨擊，使筆者對(duì)這些研究的“正確性”產(chǎn)生了強(qiáng)烈的質(zhì)疑。

于是，我們毅然決定要按照自己更為熟悉的中華文明的思想精髓來(lái)重新審視這些現(xiàn)代科學(xué)。具言之，我們把“整體觀”（即人類(lèi)主體與物質(zhì)客體對(duì)立統(tǒng)一的觀念）作為人工智能研究應(yīng)當(dāng)遵循的科學(xué)觀，把“辨證論”（即信息不是僵死不變的對(duì)象，而是聯(lián)系著、發(fā)展著和生長(zhǎng)著的對(duì)象）作為人工智能研究必須貫徹的方法論。

經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的艱苦努力，我們?cè)凇罢w觀”和“辨證論”的引領(lǐng)下，不僅發(fā)現(xiàn)了人工智能范式的張冠李戴問(wèn)題，總結(jié)和提煉了信息學(xué)科的研究范式（鐘義信，2021b），創(chuàng)建了機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論，而且也發(fā)現(xiàn)了中華文明思想精髓與信息學(xué)科范式之間實(shí)質(zhì)相通的關(guān)系，表明了中華文明思想精髓與現(xiàn)代信息學(xué)科范式的同質(zhì)性。在這里，中華文明思想精髓最集中和最典型的表現(xiàn)就是祖國(guó)中醫(yī)和國(guó)學(xué)精華的觀念和方法，見(jiàn)表4的示例。

表4顯示，中華文明思想精髓的“整體觀”和信息學(xué)科的“信息觀”兩者都強(qiáng)調(diào)：（1）人類(lèi)主體和環(huán)境客體是不可截然分割的整體（天人感應(yīng)），兩者相互作用，而不應(yīng)當(dāng)把人的主觀因素排除在研究的大門(mén)之外；（2）應(yīng)當(dāng)信守“以人為本”和“道法自然”，人是主客體相互作用的主體，要高度關(guān)注人類(lèi)主體目標(biāo)的達(dá)成和物質(zhì)客體運(yùn)動(dòng)規(guī)律的維護(hù)，不能僅僅關(guān)注客體的物質(zhì)結(jié)構(gòu)；（3）應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到在研究對(duì)象的發(fā)展過(guò)程中存在各種不確定性，而不應(yīng)當(dāng)認(rèn)為一切研究對(duì)象都服從“確定的方式”。

表4還顯示，中華文明辯證論的方法論和信息科學(xué)的信息生態(tài)方法論兩者都強(qiáng)調(diào)：（1）不能止步于“純粹形式化”方法，而要用“形式、內(nèi)容、價(jià)值”一體化的“全信息”方法來(lái)描述和研究人工智能，中醫(yī)藥學(xué)把“藥名（語(yǔ)義信息）”定義為“藥形（語(yǔ)法信息）、藥效（語(yǔ)用信息）”的統(tǒng)一體就是這種描述和研究方法的典例；（2）不能局限于“形式比對(duì)”的決策方法，而要在理解的基礎(chǔ)上作出決策，中醫(yī)的“辯癥論治”是這種決策方法的自然體現(xiàn)；（3）要堅(jiān)持從整體上、從發(fā)展變化上認(rèn)識(shí)和處理問(wèn)題（道生一，一生二，二生三，三生萬(wàn)物），拒絕“分而治之”對(duì)研究對(duì)象的肢解和“單純形式化”對(duì)研究對(duì)象的閹割。這就確證了中華文明思想精髓與信息學(xué)科范式的高度同質(zhì)性。

不僅如此，人工智能的核心理論“普適性智能生成機(jī)制（信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律）”的本質(zhì)，正是中華文明的知行學(xué)說(shuō)。具體來(lái)說(shuō)，信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律即知（由感知到認(rèn)知）行（由謀行到執(zhí)行）相濟(jì)（鐘義信，2023）。換言之，中華文明的知行學(xué)原理就是普適性的智能生成機(jī)制。這些都是中華文明思想精髓與信息科學(xué)范式同質(zhì)性的重要依據(jù)。

回顧整個(gè)人類(lèi)的認(rèn)識(shí)史和自然科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史，可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的事實(shí)：人類(lèi)對(duì)事物的認(rèn)識(shí)總是從宏觀整體的“大而概之”“籠而統(tǒng)之”開(kāi)始，然后才逐步進(jìn)入到“分而治之”“微而察之”，最后又總結(jié)抽象提煉到“宏觀整體的把握”?！皬恼w到局部，再?gòu)木植康秸w”，這不是簡(jiǎn)單的回到原地，而是辯證的升華與發(fā)展。

所以，古代人類(lèi)對(duì)外部世界的認(rèn)識(shí)必然從“相對(duì)籠統(tǒng)”和“相對(duì)淺層”的階段開(kāi)始。于是，以“整體觀”為科學(xué)觀和以“辯證論”為方法論的中華文明思想很好地適應(yīng)了這一階段認(rèn)識(shí)活動(dòng)的性質(zhì)和特點(diǎn)，使得中華文明在認(rèn)識(shí)世界和改造世界的古代歷史上一直“獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷”，處于世界領(lǐng)先的地位。

歷史發(fā)展到近代，人類(lèi)對(duì)世界的認(rèn)識(shí)不再滿足于籠統(tǒng)性和淺層性的水平，而開(kāi)始進(jìn)入到“深入”和“細(xì)致”研究的階段。這時(shí)，以“機(jī)械唯物主義（只關(guān)注物質(zhì)對(duì)象的研究）”為科學(xué)觀和以“機(jī)械還原論（信奉分而治之）”為方法論的西方文明就適應(yīng)了這種要求。于是，在近代數(shù)百年的科學(xué)技術(shù)發(fā)展進(jìn)程中，西方文明成為科學(xué)研究與發(fā)展的主導(dǎo)范式。相對(duì)而言，以“整體觀”為科學(xué)觀和以“辨證論”為方法論的中華文明則一直處于邊緣地位，被認(rèn)為只是物質(zhì)學(xué)科研究的學(xué)習(xí)者與跟隨者。

歷史進(jìn)入到信息與智能時(shí)代，隨著信息學(xué)科由初級(jí)階段邁向高級(jí)發(fā)展階段，科學(xué)研究的對(duì)象由單純的“物質(zhì)客體”擴(kuò)展到“人類(lèi)主體與物質(zhì)客體相互作用”，以“機(jī)械唯物主義”為科學(xué)觀和以“機(jī)械還原論”為方法論的物質(zhì)學(xué)科范式無(wú)法適應(yīng)信息學(xué)科特別是人工智能研究與發(fā)展的需要，而以“整體觀”為科學(xué)觀和以“辯證論”為方法論的中華文明思想精髓和與之默契相通的信息學(xué)科范式，才是開(kāi)拓和引領(lǐng)信息學(xué)科特別是人工智能，以及21世紀(jì)所有復(fù)雜科學(xué)研究與發(fā)展的偉大思想旗幟！

這是歷史演進(jìn)和科學(xué)進(jìn)步的必然結(jié)果，是研究對(duì)象由單純的“物質(zhì)客體”向“人類(lèi)主體與物質(zhì)客體相互作用”的偉大轉(zhuǎn)變、科學(xué)體系由物質(zhì)學(xué)科主導(dǎo)向信息學(xué)科主導(dǎo)偉大轉(zhuǎn)變的結(jié)果。西方學(xué)術(shù)界流行的機(jī)械唯物主義科學(xué)觀和機(jī)械還原方法論適合于物質(zhì)學(xué)科的研究；而中華文明的整體觀（科學(xué)觀）和辯證論（方法論）則適合于信息學(xué)科特別是人工智能的研究。眾所周知，這種研究對(duì)象的擴(kuò)展，以及由研究對(duì)象轉(zhuǎn)變而導(dǎo)致的學(xué)科范式轉(zhuǎn)變，乃是不可阻擋的歷史進(jìn)步的潮流。

因此，令人倍感興奮和自豪的是，人工智能的范式革命，不僅取得了人工智能基礎(chǔ)理論研究的重大突破，創(chuàng)建了“機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論”；更為重要的是，人工智能范式革命的成功，確證了中華文明思想精髓與人工智能研究和21世紀(jì)現(xiàn)代科學(xué)研究與發(fā)展事業(yè)的性質(zhì)和需求高度匹配，從而具備強(qiáng)大的開(kāi)拓能力和引領(lǐng)能力，確證了中華文明思想精髓在當(dāng)今時(shí)代的偉大復(fù)興！這既是科學(xué)技術(shù)發(fā)展新時(shí)代的偉大召喚，也是新時(shí)代所賦予中華文明思想精髓的偉大使命。

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責(zé) 編∕李思琪

鐘義信，北京郵電大學(xué)教授、博導(dǎo)，紐約科學(xué)院院士、發(fā)展中世界工程技術(shù)科學(xué)院院士，北京郵電大學(xué)原副校長(zhǎng)。研究方向?yàn)橥ㄐ爬碚摗⑿畔⒄?、信息科學(xué)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)理論、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)。主要著作有《機(jī)制主義人工智能理論》《機(jī)器知行學(xué)原理：信息、知識(shí)、智能的轉(zhuǎn)換與統(tǒng)一理論》《高等人工智能原理：觀念·方法·模型·理論》等。