楊學山深度解讀 《智能原理》

● CIO時代APP編輯部/文

“智能”是什么？從哪里來？要到哪里去？

5月12日下午，第五期CIO時代讀書會如期舉行。工業和信息化部原副部長楊學山老師受邀走進CIO時代學院，為在場的北大CIO班學員、CIO時代學院學員、央企CIO論壇成員和金融CIO論壇成員等解讀了其最新著作《智能原理》，另外，也有不少CIO時代APP用戶通過APP“直播”收看了本次讀書會直播。

智能研究的回顧

為什么研究智能

智能研究的主要進展

數千年來，人類文明的先驅者對精神、靈魂、智慧的理解帶給我們的啟迪。

從生物智能進化和發展的角度，分別介紹了進化生物學、基礎生命科學、分子生物學、生物化學、植物生理學、動物行為學、認知神經科學、神經心理學、認知心理學、發展心理學等學科對生物智能相關的研究成果。

從非生物智能的角度，分別介紹了簡單工具、非數字機械、計算工具、數字設備、自動化系統、人工智能、邏輯和計算等領域對智能研究的貢獻。

從生物智能與非生物智能交叉研究的角度，分析了以心智研究為代表的研究成果。

智能研究的主要誤區

如今，對智能認識的不足主要在于沒有可能建立創造通用智能的理論，對構成智能的核心問題基本沒有觸及主體性，基于主體性的進化和發展，信息的作用基于理解的語義過程將算法和算力這類工具看作是智能的核心問題、本質問題。

可見，對智能的探索和研究勢在必得。

什么是智能？

智能的傳統定義為，“智能是適應、改變、選擇環境的能力”。而在《智能原理》一書中則將其定義為，“智能是主體適應、改變、選擇環境的各類行為能力”。這里的主體包括生物體和非生物體。

由圖3和表2可知，3種干信比對應的間歇采樣重復轉發干擾下脈壓雷達獲取的目標距離誤差分別為-11，-12，-14 m，目標速度誤差均為 -0.013 m/s，距離域和速度域均未對脈壓雷達形成干擾，而多相位分段調制干擾下雷達獲取的目標距離信息和速度信息均與真實目標信息間存在較大誤差，形成了欺騙假目標。值得一提的是，隨著干信比的提高多相位分段調制干擾下的MTD峰值幅度逐步增大，在30 dB和40 dB時，明顯大于間歇采樣重復轉發干擾，即采用大干信比時多相位分段調制干擾的干擾能量利用率高于間歇采樣重復轉發干擾。在實驗一的基礎上，后面的實驗均在干信比40 dB下研究兩種干擾的遮蓋效果。

智能的外延指的是所有主體的所有行為，人的七情六欲、吃喝拉撒、嘻笑怒罵都是智能行為，不是你很聰明才是智能，而所有這些行為都是智能行為，這是不可分割的。

行為包括具有物理運動的行為和不具備物理運動的行為。學習、思維、研究等心理或神經系統內的行為也包括在內，統一了生物體的精神和物理行為。

對行為和能力沒有做正確還是錯誤、水平高還是低、輸還是贏、邏輯和算法的復雜性的界定。無論對錯，無論高低、無論輸贏、無論是否采用邏輯推理或算法，主體的行為都屬于智能范疇。包容了主體無目的的行為，但又把有目的的行為放在優先的位置。不能因為目的不同，將相同的神經活動過程和運動控制過程判斷為智能或非智能。

但《智能原理》一書討論的是主要圍繞有目的智能，包含了主體執行的外部可見事件——外事件以及外部不可見事件——內事件。

智能的發展

智能的起點

在《智能原理》一書中，將地球上智能的起點定在地球上第一個原始生命體，不管這個智能體是多么簡單，它具備適應環境的能力，并且存在主體性。

智能的六個發展階段

六個階段依次為：單細胞生物、神經系統和腦、語言和文字、計算工具和數字設備、自動化和智能系統、非生物智能體。今天，1到5的階段已經發生，第六階段正在往前走但是一個也沒有產生。

關鍵的跨越

主要體現在單細胞生物、語言和文字的產生以及顯性完備信息結構+主體性等三個方面。

總之，智能發展是指一個智能主體在其生命周期內影響智能變化的所有行為。從智能發展的目的看，也可以稱之為智能主體解決問題能力的提升。

研究智能發展的目的是為了能通過自身增長、創造并賦予增長等模式，提升主體智能，更好承擔需要完成的智能任務。使對人的教育、培訓和對非生物智能的賦予更有針對性、更加有效。智能的發展以主體為單位，不同的主體類型具有不同的發展特征。

智能發展中的邏輯特征

智能一定要有自己的邏輯，有自己的邏輯才能構建它的計算架構、才能走向最后一個階段。非生物智能體是完全有主體性的非生物智能體。今天的人工智能系統沒有主體性，沒有一個人工智能系統是有主體性的，所以它依然是非生物智能客體，而不是非生物智能體。

智能發展中展現的邏輯特征主要包括以下十個方面：語義、結構、具體、有限、連接、疊加、遞減、融通、容錯、規范。

《智能原理》一書中指出，智能是將整個文明擁有的能力作為前進的基點，將有效性作為智能發展和使用的基本準則，將人和非生物智能客體看作問題求解的一個共存主體。

人工智能的本義就是實現人的智能、超越人的智能，這與智能研究的方向完全一致，但出發點和實現目標的思路不同。

智能計算與傳統計算的區別

相對傳統計算而言，智能計算架構不是支持計算，是支持智能形成和發展。智能計算架構適用于所有智能主體、所有智能行為和所有發展階段。或者說可以解釋迄今為止所有智能主體的架構。智能計算架構在該架構達到完善之前處于不停息的計算之中，通過計算走向成長。只有在所有內部路徑遍歷之后沒有新的學習材料或沒有來自外部的學習材料，內計算才會停止。

人創通用智能的一條實現路徑

《智能原理》一書中強調，如今已經不存在超越人的生物智能進化路徑，與人相同的智能進化路徑一定會被人切斷。智能已經進化到如此復雜的高級階段，不經人的賦予產生非生物智能體的可能性基本不存在。

智能已經到了復雜的高級階段，成長的主要模式是交互式生長進化。特別是人與非生物智能體的交互，也包括非生物智能體之間跨架構的交互。