2020年，人工智能的發(fā)展將進(jìn)入深水區(qū)，人們對人工智能的認(rèn)識將進(jìn)一步科學(xué)與理性，“人工智能生成機(jī)理”的探索也將被列入議事日程。為配合這一形勢，本刊主編力圖從多個視角全面探索有關(guān)人工智能的一些基礎(chǔ)性、本質(zhì)性的東西，以解讀與“人工智能生成機(jī)理”相關(guān)的方方面面。本文專門介紹人工智能與人類智力的二元化現(xiàn)象。

2020年，人工智能的發(fā)展將進(jìn)入深水區(qū)。它的重要標(biāo)志，一個是2019年中國科協(xié)發(fā)布了影響未來的20項(xiàng)重大科學(xué)難題，其中與人工智能相關(guān)的是“人工智能系統(tǒng)的智能生成機(jī)理”;另一個是阿里達(dá)摩院發(fā)布的《2020十大科技趨勢》，其中第一條即“人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進(jìn)”。人工智能進(jìn)入深水區(qū)后，人們將要探索人工智能中的諸多“為什么”。在討論人工智能的“為什么”時，需先弄清人類智力的本質(zhì)、起源、發(fā)展、演化等諸多基礎(chǔ)性問題。人工智能中始終貫徹的二元化發(fā)展道路，包括人工智能中的二元化現(xiàn)象、人工智能源頭的二元化基因、人工智能并行不悖的兩大分支，而這些二元化現(xiàn)象，都起源于人類智力的二元化狀態(tài)。

人工智能的相關(guān)定義

在深入探討人工智能時，首先要對人工智能進(jìn)行嚴(yán)格的科學(xué)定義，而不是描述式的定義，只有這樣，在討論時才不會各說各話、產(chǎn)生不必要的歧義。美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授認(rèn)為：人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科———怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。美國麻省理工學(xué)院溫斯頓教授認(rèn)為：人工智能就是研究如何用計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容，即它的知識基礎(chǔ)與現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的智力仿真。

以下是本系列文章中對人工智能的相關(guān)定義與概念。人工智能：是以人工方式實(shí)現(xiàn)人類智力的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)仿真。人類智力：是人類個體在知識基礎(chǔ)上的能力表現(xiàn)。人類智力有兩種表現(xiàn)，即“行為智力”與“思考智力”，它們體現(xiàn)了人類智力的二元化?，F(xiàn)代計(jì)算機(jī)：半導(dǎo)體微處理基礎(chǔ)上的電子數(shù)字計(jì)算機(jī)?，F(xiàn)代計(jì)算機(jī)有兩種類型，即通用微處理器基礎(chǔ)上的通用計(jì)算機(jī)與嵌入式處理器基礎(chǔ)上的專用計(jì)算機(jī)（簡稱嵌入式系統(tǒng)），前者用于人類的思考智力仿真，后者用于人類的行為智力仿真”。

人工智能中的二元化現(xiàn)象

人類智力的二元化導(dǎo)致人工智能中普遍存在二元化現(xiàn)象。這些二元化現(xiàn)象包括感知智能與認(rèn)知智能、弱人工智能與強(qiáng)人工智能、嵌入式系統(tǒng)與通用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、行為仿真與思考仿真。

2.1 感知智能與認(rèn)知智能的二元化

“感知智能”的基礎(chǔ)是對外部世界的“感覺”，它必須具備與外部世界交互的“感覺能力”;“認(rèn)知智能”是感知基礎(chǔ)上的“思考”升華，必須具備從感知到認(rèn)知升華的“計(jì)算能力”。“感知智能”與“認(rèn)知智能”不是人工智能的兩個階段，而是兩種不同類型的人工智能。前者的基礎(chǔ)是嵌入式系統(tǒng)，后者的基礎(chǔ)是通用計(jì)算機(jī)軟件?！案兄悄堋迸c“認(rèn)知智能”還與人類的“感性認(rèn)識”、“ 理性認(rèn)識”相對應(yīng)。感知人工智能的成果是“智能化工具”（如智能家電、手機(jī)等），認(rèn)知人工智能的成果是“專家系統(tǒng)”及各種智能化軟件（如辦公軟件、AlphaGo等）。

2.2 弱人工智能與強(qiáng)人工智能的二元化

弱人工智能與強(qiáng)人工智能是對人工智能的通俗分類，界限比較模糊?？纱笾抡J(rèn)為，弱人工智能是對人類智力表現(xiàn)的仿真，強(qiáng)人工智能是在腦科學(xué)基礎(chǔ)上，對人類智力結(jié)構(gòu)、智力生成的探索與模擬。1971年微處理器誕生后，人類社會正式進(jìn)入到人工智能時代，其后一直是人類智力仿真的弱人工智能時代，它包括智能化工具與計(jì)算機(jī)軟件的專家系統(tǒng)。強(qiáng)人工智能是一種探索人類思考結(jié)構(gòu)與方式的人工智能。AlphaGo誕生后，類人思考的“深度學(xué)習(xí)”開啟人工智能的強(qiáng)人工智能時代。例如，早期IBM 深藍(lán)計(jì)算機(jī)的“國際象棋大師”與沃森計(jì)算機(jī)的“人類智力競賽”，只是兩種基于知識庫搜索的計(jì)算機(jī)軟件。AlphaGo則帶有了強(qiáng)人工智能色彩的“深度學(xué)習(xí)”，具有人類自學(xué)習(xí)的思考進(jìn)化能力。

同樣，弱人工智能與強(qiáng)人工智能不是人工智能的兩個進(jìn)化時代，弱人工智能與強(qiáng)人工智能會一直并存。有人將只有思考智力的AlphaGo錯誤地理解成是“圍棋機(jī)器人”。“圍棋機(jī)器人”應(yīng)該同時具有圍棋思考智力與觀看棋盤、走子的對弈行為智力，而AlphaGo只有圍棋的思考能力，沒有行為能力。

2.3 嵌入式系統(tǒng)與通用計(jì)算機(jī)的二元化

嵌入式系統(tǒng)與通用計(jì)算機(jī)是人工智能中使用的兩種不同的工具。嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人類行為仿真，其成果是智能化工具（或智能電子系統(tǒng)）;通用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人類思考仿真，其成果是計(jì)算機(jī)軟件形式的各種類型的智能軟件。人工智能中這兩種不同工具的分化源于20世紀(jì)30年代圖靈學(xué)者們開創(chuàng)的可計(jì)算原理基礎(chǔ)上的“計(jì)算語言”與“圖靈機(jī)”人工智力模型。微處理器誕生后，分化出的通用計(jì)算機(jī)與嵌入式系統(tǒng)形成了人工智能中的兩大分支，它們并行不悖地發(fā)展，直到物聯(lián)網(wǎng)時代誕生。物聯(lián)網(wǎng)時代，兩大分支開始了交叉融合。與物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)、云平臺相融合，構(gòu)成大規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)。嵌入式系統(tǒng)也從MCU核向加強(qiáng)計(jì)算能力，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算需求的AI芯片演化。

2.4 行為仿真與思考仿真的二元化

“行為仿真”、“思考仿真”與人類的“行為智力”、“思考智力”相對應(yīng)，具有感知與控制能力的嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人類行為智力的人工仿真，如嵌入式系統(tǒng)基礎(chǔ)上的機(jī)器人、掃地機(jī)、導(dǎo)航儀、洗衣機(jī)等。通用計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)上的計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)人類思考智力的人工仿真，如辦公自動化軟件、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)/制造軟件、深藍(lán)計(jì)算機(jī)的“國際象棋大師”、沃森計(jì)算機(jī)的“人類智力競賽”、 AlphaGo的“圍棋大師”等。這是人工智能中兩個不同領(lǐng)域，使用的工具不同，形態(tài)不同，其實(shí)現(xiàn)方法也完全不同，兩者難以兼容。

嵌入式系統(tǒng)基礎(chǔ)上的行為仿真，要求具有實(shí)時感知與控制能力、不追求高速海量的數(shù)值計(jì)算能力;計(jì)算機(jī)軟件的思考仿真，不需要感知、控制，對高速海量的數(shù)值計(jì)算能力有無限要求。AlphaGo只有思考仿真，沒有行為能力，須有代理人協(xié)助它下棋;機(jī)器人可以感知棋盤的棋勢，具有走子的行為能力。把AlphaGo植入到機(jī)器人中，便能構(gòu)成一個既具有思考能力、又有下棋行為能力的“圍棋機(jī)器人”。

人類智力的二元化狀態(tài)

提起人類智力，不少人喜歡與動物智力相比較，但人與動物的智力有本質(zhì)差異。其本質(zhì)差異在于所有動物的智力都是與生俱來的本能智力;而人類智力則是知識其礎(chǔ)上的能力表現(xiàn)。隨著知識增加，其智力會不斷增長。海龜出生后便具有長期迴游的定向能力，候鳥有與生俱來的長徒跋涉導(dǎo)航能力，此后一生不變。新生嬰兒，無知識，本能智力低下，必須在知識環(huán)境中開發(fā)智力，一旦脫離知識環(huán)境，如被狼群收養(yǎng)，便成為永遠(yuǎn)喪失人類智力的狼孩。

人類智力的基礎(chǔ)是知識。人類知識有二元化的感性知識與理性知識，人類智力便出現(xiàn)了二元化的“行為智力”與“思考智力”。行為智力，如洗衣做飯、唱歌跳舞、耕田種地、開車出行等;思考智力如下棋中的思考、冥思苦想、出謀劃策等?？梢钥闯觯瑹o論是“行為智力”，還是“思考智力”，都是知識基礎(chǔ)上的能力表現(xiàn)。在“行為智力”、“思考智力”二元化基礎(chǔ)上，還衍生出“個體智力”與“群體智力”，“智力”與“智慧”等二元化現(xiàn)象。人工智能是人類的群體智力仿真。AlphaGo集中了眾多圍棋大師的智力，導(dǎo)航儀是眾多科技成果的結(jié)晶，這就是為什么人工智能的智力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類個體智力的原因，但人類有超越智力的“智慧”，人類可以憑借“智慧”的力量控制與駕馭人工智能。

人類智力的知識相關(guān)性表明，要詮釋人工智能本質(zhì)及生成機(jī)理必須借助“知識學(xué)”的基本原理。例如，人工智能中普遍存在的摩爾現(xiàn)象，是人類知識的非線性發(fā)展規(guī)律所致;人們出行使用手機(jī)導(dǎo)航時，不需要了解手機(jī)的導(dǎo)航原理，是因?yàn)槿祟愔R與知識行為的分離;VCD/DVD 時代，沒有電子工程師的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)可以制造出壟斷全球的VCD/DVD機(jī)，是因?yàn)榘雽?dǎo)體廠家把眾多的VCD/DVD科技成果已集成在VCD/DVD 半導(dǎo)體芯片中，體現(xiàn)了人工智能中人類的知識集成。非性線、分離性、集成性是人類知識發(fā)展的三個基本規(guī)律，它可以用來解釋人工智能中的諸多“為什么”。

人工智能源頭的二元化基因

人工智能二元化現(xiàn)象的源頭，除了二元化的人類智力外，還有20世紀(jì)30年代圖靈學(xué)者們孕育的人工智能二元化基因，即人工智能中的可計(jì)算原理與可計(jì)算模型。古代人的計(jì)算從計(jì)數(shù)開始，后來普及到數(shù)值計(jì)算，人們從來沒有考慮過“除了數(shù)以外，還有什么是可以計(jì)算的”。20世紀(jì)以前，數(shù)學(xué)界普遍認(rèn)為，所有問題都應(yīng)有相應(yīng)的算法。1930年代初，邱奇提出了“λ算子”和“萬物皆可為函數(shù)”的邏輯計(jì)算思想;1936年5月，圖靈發(fā)表了《論可計(jì)算數(shù)及其在判定問題上的應(yīng)用》，告訴了人們“一切皆可計(jì)算”。從數(shù)值計(jì)算到邏輯計(jì)算，數(shù)學(xué)終于走上廣義的計(jì)算領(lǐng)域，預(yù)示人類智力也可以計(jì)算。

圖靈學(xué)者不僅奠定了人類智力計(jì)算的理論基礎(chǔ)，還設(shè)計(jì)出可實(shí)現(xiàn)智力計(jì)算的圖靈機(jī)。圖靈機(jī)是一種人工智能的模型機(jī)，用最簡捷的方式模擬人類思維過程。該機(jī)器由一條無限長的紙帶、一個讀寫頭、一套控制規(guī)則表、一個狀態(tài)寄存器組成?？梢郧逦乜闯?，它絕不是一個傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)器，而是一個在指令表控制下，紙帶步進(jìn)狀態(tài)的字符狀態(tài)處理機(jī)，可以用“0”、“1”兩個最簡單的數(shù)字狀態(tài)來實(shí)現(xiàn)人類思維計(jì)算的人工智能機(jī)。

無論是“λ算子”、“可計(jì)算原理”，還是“圖靈機(jī)模型”，在當(dāng)時都是十分超前的數(shù)學(xué)理論思維。1945年，第一臺電子計(jì)算機(jī)ENIAC誕生，但其體積龐大、難以操作，人們開始尋找高效的編程方式。50年代，人們開始設(shè)計(jì)高級語言。1957年，出現(xiàn)了第一個高級語言Fortran;1958年受λ算子啟發(fā)，設(shè)計(jì)出了LISP語言。λ算子成了計(jì)算機(jī)高級語言的基礎(chǔ)。由此，可以清晰地看出“λ算子”、“可計(jì)算原理”、“圖靈機(jī)模型”基礎(chǔ)上孕育出了計(jì)算機(jī)器（硬件）與計(jì)算語言（軟件）的二元化基因。

ENIAC體積龐大、運(yùn)算速度低，在速度上難以實(shí)現(xiàn)人類的思考智力仿真，在體積、價位上也難以實(shí)現(xiàn)人類的行為能力仿真。盡管人們將1956年夏麥卡錫、明斯基等人在美國達(dá)特茅斯學(xué)院研討“如何用機(jī)器模擬人的智能”并首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”概念看成是人工智能的元年，但真正的元年卻是半導(dǎo)體微處理器誕生后的20世紀(jì)70年代。

人工智能并行不悖的兩大分支

20世紀(jì)70年代半導(dǎo)體微處理器誕生后，以微小體積、極低成本作為計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)內(nèi)核，既可以構(gòu)建起用于人類思考智力仿真的高速運(yùn)算的通用計(jì)算機(jī)，又可以構(gòu)建起用于人類行為智力仿真的嵌入式專用計(jì)算機(jī)，從而迎來人工智能的實(shí)踐時代。1971年世界上首個微處理器Intel 4004誕生，4004誕生后便出現(xiàn)兩大分支的發(fā)展路徑，一是專門用于智能控制的專用計(jì)算機(jī)，二是不斷完善作為通用計(jì)算機(jī)的中央處理器。

4004本來是為日商研制，作為用于計(jì)算器產(chǎn)品的處理器，后來Intel將它和4001（動態(tài)內(nèi)存DRAM）、4002（只讀存儲器ROM）、4003（緩存器Register）一起構(gòu)成了一個單片形態(tài)的專用計(jì)算機(jī)。發(fā)展到8位處理器時，Intel又推出了可用于構(gòu)成單片形態(tài)的專用計(jì)算機(jī)微處理器8085。而此時，不少半導(dǎo)體公司已推出了全新結(jié)構(gòu)的單芯片專用計(jì)算機(jī)，如Zilog公司的Z80、Motorola公司的M6800等。Intel便摒棄了在4004、8085基礎(chǔ)上發(fā)展單片專用計(jì)算機(jī)的思路，推出了嶄新結(jié)構(gòu)的單片微型計(jì)算機(jī)MCS 48、MCS 51，其內(nèi)部集成三總線結(jié)構(gòu)（地址、數(shù)據(jù)、控制總線）、輸入輸出電路I/O、定時/計(jì)數(shù)電路TCC、中斷控制電路INT等，突出了控制功能，成為一個能嵌入對象體系中、實(shí)現(xiàn)智能控制的單芯片專用微型計(jì)算機(jī)（Single ChipMicrocomputer）。由于體系結(jié)構(gòu)與通用計(jì)算機(jī)迥異，又稱為單片微控制器（Single ChipMicro-controller），簡稱微控制器（Micro Controller Unit，MCU），俗稱單片機(jī)。后來，又把這種完全嵌入受控器內(nèi)部、實(shí)現(xiàn)特定應(yīng)用的專用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)稱為嵌入式系統(tǒng)（Embedded System），一直沿用至今。

另一方面，4004也在不斷完善中。Intel首先將它發(fā)展到8008、8088 的8 位微處理器，1981 年IBM 首次將8088芯片用于其研制的IBM PC機(jī)中，從而開創(chuàng)了全新的微機(jī)時代。有了PC機(jī)應(yīng)用的示范，Intel便將主要精力致力于通用微處理器的研發(fā)，從8088開始，沿著8086、80286、80386不斷完善，通用計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)不斷完善、計(jì)算能力不斷提高。

可以看出，在人工智能領(lǐng)域，無論是感知智能與認(rèn)知智能、行為仿真與思考仿真，還是弱人工智能與強(qiáng)人工智能，都經(jīng)歷了嵌入式系統(tǒng)與通用計(jì)算機(jī)的二元化發(fā)展道路。從20世紀(jì)70年代末嵌入式系統(tǒng)誕生，到80年代初PC機(jī)誕生后，人工智能一直沿著嵌入式系統(tǒng)的行為智力仿真、通用計(jì)算機(jī)的思考智力仿真兩大分支并行不悖地發(fā)展，直到物聯(lián)網(wǎng)時代到來。

結(jié) 語

20世紀(jì)30年代圖靈學(xué)者們的“可計(jì)算原理”孕育了二元化基因，70年代微處理器誕生后人工智能出現(xiàn)兩大分支，70年代至20世紀(jì)末，30年間兩大分支并行不悖地發(fā)展。二元化是人工智能發(fā)展、演化的客觀現(xiàn)實(shí)與客觀規(guī)律。作為二元化智力統(tǒng)一在人類個體身上，又決定了人工智能必然在物聯(lián)網(wǎng)時代開始統(tǒng)一與融合，這就是人工智能的一分為二與合二為一。

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