信息转换与智能创生(上)

 

 

 

智能究竟是怎么生成的？钟老师针对当下社会对人工智能的误解，进行澄清，进而详细阐述研究智能的正确的观念和好的方法，他提出必须要从源头开始，用创新的观念来研究智能，用生态演化的方法摸出智能的奥秘。

 

 

今天很高兴有这个机会，跟大家交流讨论当前一个热点问题。今年3月份AlphaGo人工智能机器跟韩国的围棋高手李世石有一场比赛，结果4:1机器获胜。这件事在国内国外，特别是在国内引起了很多很多的议论和关注。所以，今天我们就这个话题来交流一下智能到底是怎么生成的？

 

智能生成的问题我们其实做了很长时间的研究，说到底，智能生成的奥秘，其实隐藏了一个很重要的定律，叫做智能转换与智能创生。所以今天我们跟大家交流这样的一些研究结果。根据我的体会，在社会上对人工智能有一些误解，所以在这之前需要有一个澄清。

 

首先关于信息，比方说，到底我们碰到的信息概念有几个？是只有一个信息概念呢，还是有两个信息概念？这个在学术界也没有完全取得共识。但是我觉得这是一个蛮重要的问题，所以我们要简单的说一下。

 

我们大家关注的信息概念其实不是一个，有两个。一个就是客观上事物呈现出来的信息，这种信息就是外界的信息，还没有进到我们人的思维领域，这是一个。有外界的信息或者叫客体的信息，客体的信息会通过感觉器官进到我们的思维领域，这个信息叫做感知的信息。

 

所以拿人做参考点的话 ，一个就是你感知之前，一个是你感知之后。这是两个信息。那么大家要把这两个信息概念搞清楚，而且这两个信息之间的关系很重要。如果没搞清楚的话就会混淆。 外界客体的信息大家可能会比较熟悉。因为一天到晚都通过感官去接触这些信息。但是感知的信息可能就比较生疏。这个问题，我在这可以比较简单的跟大家说一下。

 

感觉的信息跟外界客体的信息，它们的关系是这样的。客体信息是一个圆。感觉的信息是人对客体信息的一种感知产生的信息。所以外界的客体信息比较单纯，他就是客体在运动。他的状态、状态的改变这也是客体的信息。

 

而我们感知的信息不仅仅是客体信息，而且有人的主观因素介入在其中，就是你的感觉、你的目的、你的知识，这些东西都会影响感知信息。所以感知信息比客体信息更复杂，就是主观客观的因素综合在一起了。

 

我们就说这个主体的感知信息，它包含有这么几个部分、几个要素。第一是信息的形式，比如看见桌椅板凳是什么形状、什么颜色，大概是什么质料、什么分量等等，这是外界的一些形态；第二，这样一些外界的形态对主体而言是什么含义。客体信息不包含这个，但是主体感知以后，它的含义就必须要在这个地方得到表现，所以这个叫做语义的信息，刚才那个形态叫做语法信息，这就是一种行话。

 

因为语法只管形式，比方说一个句子，“我吃饭”这个句子，“我”是主体，做主语，“吃”是一个动作，做谓语，“饭”是一个宾语，所以只要是主语、谓语、宾语的形式对了，它就认为是合理的。至于“我吃饭”是什么意思，它不管，只有主体的感知信息才管这个。

 

对形式而言，“吃饭”也好，“饭吃我”也好，这两种表述都符合主语、谓语、宾语，“饭吃我”、“我吃饭”从形态、语法来看都对，但是从语义来看，“吃饭”是对的，符合逻辑关系，含义是对的，“饭吃我”不对，饭不能吃人，没有这个功能和能力。所以到了有语义这个层次，它就有逻辑关系了，这个信息的含义就比刚才的语法信息要丰富。

 

第三是语用信息。这样一个形态和这样一个内容，对主体而言，到底有用还是没有用，有好的作用，还是有坏的作用？主体到了这个地步要考虑这个问题。所以感知信息比较复杂，不光是形态，还有内容，还有价值。它是形式、内容、价值（效用）三位一体，所以这个信息比客体信息内涵更丰富。正因为它更丰富了，对人来讲，它就更有用了。

 

信息到底是有一种信息，还是有两种信息？在学术界、老百姓，好像对这个问题要么有不同的理解，要么认为就一个，或者有两个信息，这两个信息是一样的，这个看法不怎么准确。这是要消除的一个误解，或者要澄清的一个误解。

   

第二，关于智能。大家看见那些智能的系统，各种各样的表现，对智能都很有兴趣，但是到底什么是智能，有很多误解。比如一个系统或者一个智能系统，大家会觉得自动化系统是不是就是智能系统，因为自动系统也能够做事情。

 

比如这个电话，程控制交换机，一拨号，这个号在对方有通道，能连通，对方的人也在，就可以通电话。整个过程是自动进行的，大家觉得这个好像也有智能。所以就产生一个误解，自动系统和智能系统是不是同一个概念？

 

这个其实不是一回事，智能系统最重要的特征是它有学习的能力，有进化的能力，而自动系统没有这个能力。刚才讲交换机支持电话接通，它是事先设计好的一个程序系统，只要是拨电话，线路如果通畅，对方有人在，这个电话就可以通，让这个电话交换系统做别的事情不会做，只会做这一件事情。所以它没有学习能力，更没有进化的能力。所以智能系统比自动系统更复杂，从应用来讲更有用，能帮助人做更多的事情。

 

这两个概念好像有点相似，实际上有很大的不同，这是智能概念的一个误解，把自动系统看作是智能系统，这个不准备。

   

第二方面，大家对计算机很熟悉，经常打交道，计算机可以做很多事情，是不是计算机系统就是一个智能系统？这也是很普遍的一种认识。但是这个认识是不准确的，计算机能做很多事情不错，但是目前来看，计算机的学习能力跟进化能力非常有限，特别是进化能力几乎没有，尤其是计算机不能够处理不确定性因素。

 

比如编一个程序，让计算机去做一个事情，假如那个程序当中有一些不确定性的东西，计算机就不能处理，哪怕标点符号不对，计算机有这样一个问题都不能够往下进行，有不确定性的东西，计算机无法处理。

 

另外，程序如果是完整的，但如果执行这个程序有无限多的可能，计算机行话当中叫NP问题（非多项式问题），计算机对这类问题不能处理。

 

这两种问题，智能系统都可以做，有不确定性的东西，比如推理，不确定性的推理智能可以做，计算机做不了。刚才讲NP的问题，计算机做不了，智能系统可以做，像下棋，不管是围棋，还是象棋，其实都有可能有很大的走步空间，计算机要穷尽所有的走法，可能要花100年或者更长的时间，计算机做不了。100年这个计算机可能烂掉了，因为硬件系统有一定的寿命。

 

智能系统为什么可以做？因为它学习了人的智能，知道有多少种走法，其中有一些走法根本不要去做，就奔着最有可能、最有前景的步骤往下搜索，所以它可以做，就因为它有智能。

 

计算机不能做，原则上是因为它没有智能，或者智能不够，按部就班一个个都要做，结果要花可能1万年、1千年或者更长时间，这样计算机时间的消耗、空间的消耗都不能支持，所以计算机系统不等于是智能系统。

 

这两个概念在学术界大家有很多讨论，第一，它不等于自动化系统；第二，它不等于计算机系统，智能系统要比自动系统、计算机系统需要更多的智能支持。这几个概念，在这只能简单地说一下。

   

到底什么是智能？智能很多系统都有，比如植物、动物，人类的智能是最高水平的，所以用人类的智能作为讨论的对象最有典型的意义。什么是人类的智能，把这个概念搞清楚，把它简化一下，可能就变成高级动物，再简化一下就一般动物，再简化这个智能可能变植物，所以我们没有时间，不会一一去讨论，就以人的智能作为对象。

 

什么是人的智能，甚至什么是人的智慧？在这个地方又有一个概念，总是容易引起误解，智能跟智慧不是同一个概念。先看人的智慧，从这里我们就可以知道什么是人的智能，而且进一步引申到什么是人工的智能。

 

先看人类的智慧。人都目的，任何人都有目的，不同的人目的可能不同，但是整个人类有一个共同的目的，就是要不断地改善我们生存发展的环境和条件，希望活得更好一点，更幸福一点，更美好一点，这是人与生俱来就有的目的，不管自觉意识到没意识到，肯定是要奔更美好的明天去奋斗。这是它的一个很大的特点。

正因为它有这样一个目的，所以它就有一种动力，如果今天这种生存发展的水平还没有达到那么高的水平，就要努力去发现到底存在什么样的问题，怎么样解决这个问题，从而改善自己生存发展的环境和条件。

 

但是人要真正改善自己的生存发展环境和条件，第一，要有目的，至少往哪一方向改善才符合自己的要求；第二，要有知识，如果没有知识，乱行动，结果不是改善，可能会破坏。所以，第一要有目的，要有已经长远的目的，第二，必须要有知识，这样他才能发现现在有什么问题，如果能够解决这个问题，就朝目的前进了一步。

 

如果能够发现这个问题，这就是人类智慧的一个非常重要的因素，能够发现问题，发现有助于改善自己生存发展的环境跟条件，逐渐逼近自己目的的问题。光发现问题还不够，现在要解决这个问题，目的在前面，解决这个问题的目标是什么，这肯定不是最终的目标，但是是朝向那个目标前进的中间目标，所以这个目标就是求解这个问题要达到的一种新状态，使得我们的生存发展能够从现在这种状态得到改善，进入到一个新状态。

 

发现问题和预设解决问题的目标，这叫定义了问题，把问题定义得比较明确，目前状态是什么？解决了这个问题，改善以后达到的目标是什么？这就把这个问题描述得比较清楚，现状和未来都描述清楚了，这叫做定义问题。也就等于我们为求解这个问题设定了一个框架、现状、目标。

 

但是光有这个，显然不够。为了解决这个问题，为了改善生存发展的环境跟条件，必须要把现状这些条件、情况都能够了解到，这就是你现在所处这个环境的信心。另外，你具备刚才讲的那些知识，还有这个目标，这些是你开始去解决问题之前，必须要把这些问题搞清楚，而这些东西就叫做求解问题的初始信息。这是一个必须要做的事情，叫起始信息。

有了这个信息，你还要得到为了解决这个问题需要哪一些具体的知识。刚才讲先验知识很多，数学、物理、化学、生物、社会等等，但是对解决这个问题来讲，不需要那么多的知识，它可能只需要其中相关的某些知识，这个就叫做专门知识，它是先验信息当中的一部分，一个子集，你要知道这个专门知识。

 

在这个基础之上，就可以根据你的目标作为一个牵引的力量，你的初始信息作为一个出发点，目标作为解决这个问题的一个终点，因此有起点、有终点，有知识就可以使你从起点想办法走到终点。但是从起点到终点可能有很多种不同的走法，其中有一种会是最佳的一个走法。

 

所谓最佳，就是你要付出的代价最小，时间最短，路径最短等等。找到这条路，从起点找到一条好的路达到终点，这个终点就是解决这个问题的目标。这条好路就是解决问题的一个策略。

   

解决了这个问题，就会前进一步，你的生存发展环境改善一步。但是一般来讲，不可能有这个策略之后一下就达到了目的，一次就解决问题这种机会可能比较少，除非这个问题特别简单，一般复杂的问题，找到最佳的智能策略，真正解决下去，跟目标还会有距离，这个距离就叫误差。这个误差如果很小，假如你可以容忍，那么也可以接受，但是往往这个误差可能会比较大，因此你要把这个误差作为一种新的信息。

 

你原来的信息没有包含到这个东西，现在出现这个误差，它就是一种新信息，又要返回到前面重新加上这个信息，然后要加点知识，这样策略可能就会更多一点，更好一点。这样叫做反馈、学习、修正策略，把你这个策略变得更加优化。不断地这样循环，一次次把这个误差越来越缩小，最终缩小到你可以接受为止，这时候才算解决这个问题了。满意了，你也前进了一步，生存发展的环境、条件改善了一步。

 

那么人的智慧到这，是不是就算可以休息了呢？其实还不行，因为旧的问题解决了，又会有新的追求，因为你的目的比这个目标更长远，所以解决了老问题，又会用长远的目的审视新的环境，你会觉得还有新的问题需要进一步解决，朝着目标不断地向前走。

 

这样就会提出新的问题，确定新的目标，不断地前进，人就是在这样一个过程当中，不断地改善自己的生存发展环境和条件，用这样的办法使人类的生活越来越美好，这就是人认识世界、改造世界、改善自己的环境这么一个比较一般性的描述。

 

在这个描述当中，我们就体会到了人的智慧，他能发现问题、解决问题，原因是他有目的，他有知识，因此他有这个能力不断地去改善。

 

在这个过程当中，我们就可以分出来仔细看。其中前面这个依靠自己的目的、依靠自己的知识去发现问题、定义问题，这个智慧一般叫做隐智慧，这是看不见的。一个人怎么发现问题，怎么制定了解决问题的目标，这个东西在脑子里头，外面看不见，所以叫做隐智慧。

 

中间这部分搜集信息、得到知识，在目的指挥下，把信息和知识生成智能策略，然后去解决问题，这一部分是一种外在的操作。要去解决问题，有很多外在的操作，所以这个叫做显智慧。刚才讲出现了误差，你要把这个误差作为一种新的信息，反馈到最初始的地方优化你的策略，这个东西又是看不见的，因为怎么去改善，在你脑子里重新去学习。

 

所以人的智慧分成两种，一种叫隐智慧，看不见、摸不着，甚至充满神秘感。同样的环境，同样的问题，有的人就能制定比较好的策略，有的人就能够发现这个问题，有的人就发现不了问题，这个东西不能够言传，只能够意会。中间这个是获得信息，产生知识、产生策略去解决问题，这个是外在的，大家看得见的。

 

这两种智慧互相之间是互补的，如果不能发现问题，也不能不怎么解决问题，如果解决了问题就停止了，不知道往前怎么做了，那么这个人的智慧也就有局限，所以发现问题是人的创造力的主要表现。发现问题又能解决问题，解决这个老问题，又能够产生新的问题，周而复始，大概人的一生都在这样一个过程当中不断地循环往复，但是每循环一次，都向前迈进了一步，就像螺旋式上升，这就是人的智慧。

 

这两种智慧，我们会把中间这种显智慧给予比较多的关注，因为隐智慧比较难、比较深奥，甚至比较神秘。为什么呢？

 

隐智慧需要一些东西来支持：第一，要有目的，如果没有目的，就无所谓发现问题；第二，要有知识，发现问题要有知识，不光要有目的，一看这个问题目前现状跟我们的目的不一样，但是不一样，到底有哪些问题可以解决，要有知识，所以要有目的，要有知识；第三，要有直觉能力，有的可以用书本的知识，有的是一种直觉；第四，要有想象力，这个可能超越你的书本知识；第五，要有灵感；第六，要有美学的知识，要有美感。

 

这些东西好像都比较抽象，灵感是什么样谁也说不清楚，美感就像刚才布置的配置一样，这样布置和那样的布置不同，不同差别就在于要有一种美学的感觉，所以这些东西很难具体地描绘出来。你画一个图或者给一个公式，把这些东西都表现出来，很难，所以这叫隐智慧，隐藏在脑海深处，它又起作用。

   

发现问题是我们创造性的主要表现，如果不能发现问题，就无所谓解决问题，所以后续就没有条件、没有基础，所以都是很重要的。可是很重要的东西又很抽象、很神秘，所以隐智慧比较困难，到现在为止，我们对隐智慧的研究都很少成功。

 

显智慧不一样，显智慧是获得信息、理解信息、生成知识、生成策略，这个过程可以用很多办法来做，所以它带有很强的操作性。因此，这部分显智慧，我们就会把它叫另外一个名字，叫“人类的智能”。这里出现两个概念，一个是“人类的智慧”，包括隐智慧和显智慧，另一个是“人类的智能”，这个智能不包含隐智慧，只是专门针对显智慧来讲的。

 

在这个基础上，就知道人工智能怎么回事了。人工智能是研究人的显智慧，它的奥妙、它的机理、它的道理，然后按照显智慧的启发，制造有一定显智慧或有一定智能的机器，叫智能机器，就叫人工智能系统。人工智能系统当中，主要是模拟研究人的智能或人类的显智慧，主要不在隐智慧，因为那个东西太难。

 

如果硬要说人工智能也会关注隐智慧，那就在人工智能里有两种说法，一种叫强人工智能，就要把隐智慧也要研究，针对显智慧来研究人工智能，叫弱人工智能。现在我们大部分做的都是弱人工智能，包括下国际象棋的深蓝，包括最近下围棋的阿尔法狗，更不要说其他更简单的，都是显智慧的模拟，都是人类智能的模拟，都叫人工智能。

 

这样一个概念的区别，就给我们很大的启发，现在的人工智能对人类并没有威胁。因为人是具有隐智慧和显智慧的，人工智能只有显智慧，而那个隐智慧可以说现在还没有入门，即便将来比如1万年以后，人类的研究可能会有进展，但是都不可能和人的隐智慧同日而语，就好像有极限一样，可以不断地逼近，永远也到不了那个极限，而且这个极限本身也会在不断地发展，所以强人工智能也做不到跟人完全一样的智慧。阿尔法狗人机大战之后，有一些人说人类的末日到了，比人更厉害的东西出来了，其实不对。

   

到底智能的奥妙在哪里？刚才解释了一下智慧的全过程。一般来讲，可以这样来看，这个智能是一种信息的过程，外面的一个事物来了，作用于我，我要想办法跟它去打交道，在这个过程当中产生了智能，因此我们用一个模型来看。

 

下面椭圆的模型代表外面的环境，外界里头有客体或者问题、人，或者各种东西，上面这个模型代表主体，刚才讲最典型的、最复杂的，也最有用的，将来其它都可以简化，是个人。

 

所以代表人的标志：第一，他有目的，而且这个目的是非常长远的目的，跟现实联系起来以后会变成一些目标，目的的中间标志；第二个因素，人有知识，人有目的是最重要的，如果忽略了这个目的的因素，就有可能把人和机器等价了，其实机器自己没有目的。

 

如果机器有目的，那个目的是人，机器的设计者把自己人的目的输入进机器在知识库里表达，机器自己不能够产生目的，因为机器没有生命，没有生命的东西没有目的，只有有生命的东西才能有目的，最低等的生物都要求生存。

 

生物最重要的特征是要生存，生存是它的目的，哪怕是一个很简单的虫子，都要通过它的嗅觉去找有食物的地方，维持它的生存，然后躲避它的天敌，保护生存，所以它有目的。桌椅板凳不能生成目的。

 

智能的问题有很多会引起误解，对人的目的性往往忽视掉了，因为人做很多研究的都是局部的，比如做计算机，光做这个计算机，不会考虑有这样一些目的、知识这些东西在里头。如果要研究智能，就要注意人（最复杂、最典型的智能体），其它的特征都可以简化，最重要的不能够简化的东西你有目的。正因为有目的，所以他在实践当中慢慢会积累摸索出一些知识来，这个知识最早是经验，经过检验，经过各种实验，这个经验会上升为知识。

 

表征主体的两个要素，一个是目的，一个是知识。外面的事物或者问题、人产生客体信息，这个信息作用于主体，主体觉得有反应，如果外面的客体对它有威胁，它应该怎么样反应，或者对它有好处，它应该怎么样来反应，或者外面这个信息跟它没有关系，它可以不理会，它得明白这点，不理会也是一种策略，不管、不顾也是一种策略。

 

那么客体信息作用于主体以后，经过主体内部复杂的过程，最后会产生跟客体打交道的一个策略。如果从黑箱这个角度来看，主体产生智能，内部的过程暂时不知道，但在外面表现的是有什么东西作用于它，它要反作用于它，而这个反作用以后，一定要符合它的目的，而且也得到它的知识支持，不会乱来。它反作用于这个问题，不能乱来，乱来就会有风险，甚至有生命危险，所以一定要有个智能的行为。

 

从这个模型简单地看，智能的奥妙在客体的作用下，人脑内部的一些复杂过程，究竟怎么样来了解智能，这个结论是一定要在主体跟客体相互作用的环境当中，研究主体里头信息的过程，在这个过程分析的基础上，才能够探清楚这个智能的奥秘到底是什么。