人工智能大家都在追风谈 deep learning，也就是程序员设计算法，训练计算机群从海量数据中习得 “特征”。媒体整天杞人忧天、普通人都开始大谈技术奇点到来，研究一线但凡虚心一点的科学家都明白，deep learning 还只是非常简陋和原始的阶段。

　　真正的强人工智能的习得，与人类相比，还有两个巨大的门槛。

　　第一个问题，归根结底，人是不是一部自动反应的机器？

　　《生活大爆炸》里有一个男主角叫 Sheldon Cooper ，他很萌，但却是对情境感知能力较差，并伴随着严重强迫症。

　　社交困难、沟通困难、固执或狭窄兴趣。类似 Sheldon Cooper 的人，在幼年时，会经常遇到这样的尴尬：

　　– 孩子没有交作业，老师很生气，便讽刺地说道：

　　– 老师：“狗把你的作业吃掉了吗？”

　　– 孩子：“老师的狗会吃掉纸？”

　　孩童是因为不能理解老师的提问而保持沉默，并会认为老师有养狗、而且狗会吃纸。但老师想要表达的其实是“你忘记交作业了”，而孩童本身没有办法了解这类的隐喻。

　　世界上真实存在着这样一群人。现代精神病学指出，这是一种温和的自闭症叫阿斯伯格综合症(Asperger syndrome)，不同于一般自闭症， Asperger syndrome 保有社交的意愿却缺乏相关的能力，他们看起来像 “机器人”，但大多心智正常。

　　Asperger syndrome 从某种程度上反映了人类心智并不神圣，是有迹可循的。而认知心理学的发展，却越来越向人们揭示一个可能的结论，无论是自闭症患者、阿斯伯格综合症患者、还是普通人，实际上都是基本自动的机器。

　　神经科学家安东尼奥·R。达马西奥所著述《Self Comes to Mind》(自我在大脑当中是怎么生成的)中认为，通常人们混淆了 emotion(直觉情绪)和 feeling(感受)。“我觉得怎么样，我觉得受委屈了，我觉得被尊重了”，这种“我的 feeling” 是杜撰的、虚假的。

　　一个比较典型的例子，这也是原来心理学经常引用的故事，在加拿大做的实验。在一个石桥上和一个铁桥上招募一帮人去谈恋爱，随机抽取一对一对去谈。石桥因为很坚固，有风也不会晃。铁桥是铁索桥，是吊桥，有风就会晃。因为一晃就会紧张，紧张恐惧是一个 emotion，恐惧来的时候又带来什么呢，内部是肾上腺素分泌；外部的表现，比如瞳孔放大，面部会发红，鼻孔会扩张，有各种各样的表现。

　　但是很有意思是，紧张的外在表现和爱情出现的外在表现是一致的。理论上讲，环境不应该对你是不是对对方有好感能够产生影响，不管你是在石桥上跟人谈恋爱，还是在晃动的铁桥跟人谈恋爱，理论上讲，你爱上对方的几率是差不多的。但一个很有意思的现象是，在晃动的铁桥上爱上对方的几率大大超过在一个稳定的石桥上，因为刚才讲的 feeling 部分，就是这个自我部分，它不知道 emotion 出了什么事儿，它只是去读取。它读取的数据是，原来所有的征兆，所有的征兆符合谈恋爱的特征，我就一定爱上对方了，我既然爱上对方了，我就一定要真的去爱她，因为如果我觉得我是，而又没有真的去爱的时候，又会出现另一个，叫做认知失调。这样的话，他就以为自己是这样的，就那样去做了。这是真实研究的成果。

　　之前人们认为 emotion 就是 feeling，达马西奥研究发现不是，emotion不能改变，见到什么样的情况你就会产生怎样的反应，是下意识的，是不能控制的。而feeling是 “我” 在作怪，受这个所谓的 “我” 来控制的，它首先读取 emotion 的数据，经过处理之后告诉 “我”，我感受到了什么。

　　“处理” 的过程十分关键，它能否被模拟，与实现真正的人工智能息息相关，这是人工智能已有部分答案(比如 deep learning )的第一个重大问题。而所谓的 “我”，自我意识甚至自由意志都是幻觉，是假的，不存在。我们实际上是个基本自动的机器，99.9% 自动处理的机器，只不过这个机器有一个特别特殊的软件，就监控这个机器本身的“我”。

　　“自我意识” 是如何产生的，目前还没有彻底搞清楚，也是人工智能最重要的、且尚无头绪的问题。一旦理论获得突破，人工智能也必将产生质的突破。

　　身体是遍布传感器(耳鼻口舌目身体，听觉嗅觉味觉触觉视觉)的硬件，又运行着一个产生“自我”的软件，从某种程度上来说，我们确实只是机器人。

　　第二个问题，人类本身的智能并不可靠，所以智能系统，一定是一个容错系统？

　　近代科学发展，有大量的直觉观念失效。比如经典欧几里得几何被颠覆，它只是更高层次非欧几何下的一个特例。

　　欧几里得的《几何原本》在构建经典时空时有五个倚靠直觉的公设：

　　– 由任意一点到任意一点可作直线。

　　– 一条有限直线可以继续延长。

　　– 以任意点为心及任意的距离可以画圆。

　　– 凡直角都相等。

　　– 同一平面内一条直线和另外两条直线相交，若在某一侧的两个内角的和小于两直角，则这两直线经无限延长后在这一侧相交。(平行线公设)

　　第五条定义平行线的公设有些拗口。很多人就想用着前四条更基本的直觉观念去证明第五条，结果罗巴切夫斯基和高斯先后发现，前人的证明多是错误的循环论证，平行线公设无法由前四条推理证明。1820年代，俄国喀山大学教授罗巴切夫斯基在证明第五公设的过程中，他走了另一条路子。他提出了一个和欧氏平行公理相矛盾的命题，用它来代替第五公设，然后与欧氏几何的前四个公设结合成一个公理系统，展开一系列的推理。但是，在他极为细致深入的推理过程中，得出了一个又一个在直觉上匪夷所思，但在逻辑上毫无矛盾的命题。最后，罗巴切夫斯基得出两个重要的结论：

　　第一，第五公设不能被证明。

　　第二，在新的公理体系中展开的一连串推理，得到了一系列在逻辑上无矛盾的新的定理，并形成了新的理论。这个理论像欧氏几何一样是完善的、严密的几何学。

　　这种几何学被称为罗巴切夫斯基几何，简称罗氏几何。这是第一个被提出的非欧几何学。后来黎曼引入新的公设取代第五条平行定理，引出了黎曼几何(或称椭圆几何)。人们最终发现，欧式几何、罗氏几何、黎曼几何这三种几何学，都是常曲率空间中的几何学，分别对应曲率为0、负常数和正常数的情况。黎曼曲率等于1、-1和0的空间分别是黎曼球空间、罗巴切夫斯基空间和欧氏空间。欧氏空间可看作黎曼空间的特例。

　　黎曼统一了黎氏几何，罗氏几何，欧氏几何，并且预见，物质的存在可能造成空间的弯曲。为爱因斯坦的广义相对论准备了数学基础。

　　更到后来，人们还发现。

　　线的长短是一个几何问题吗？ 以洛仑兹变换和狭义相对论来看，线的长短是相对的，和速度有关，不是单纯的几何问题。

　　线的弯直是一个几何问题吗？ 按照人类经验，光线走两点之间最短路线，两点之间最短路线是直线，所以光线就是直线。但是，实验证明，光线在引力场会弯曲，所以，直线的概念并不纯粹是几何问题，还和物质的性质有关。

　　普通人会惊讶，我们看到的、感受到的、理所当然认为的许多日常观念，漏洞百出。

　　所见与真实有很大的狭隘和偏差。普通人的视力系统就是一种用于获取和分析可见光的信息接收系统，倘若缺少一类，或是性能不足，就会发生：盲人无法感知光线、色盲缺乏分辨色彩的能力、健全人的眼睛看不见紫外线、红外线，分辨不出偏振光……但真正的，健全人看待世界的方式其实与盲人摸象别无二致。

　　一个已知的事实是地球面向太阳的区域每平方厘米每秒会穿过大约 650 亿个来自太阳的中微子，然而由于缺乏感知能力，不仅人类自身无法察觉。比如我们所谓的 “错觉”，错觉是在已获取信息的基础上，进行额外加工所获得的认知，有一个非常著名的例子就是卡尼萨三角形错觉；错误则是计划之外发生的随机突变。一些特殊的神经性疾病将使得我们感知到与常人完全不同的世界，例如拥有断续影像视觉(Cinematographic vision，一种罕见的精神异常现象)体验的人，大概会认同芝诺关于飞矢不动的论断所言非虚。

　　我们所谓的存在皆由我们的观察而得，而我们的观察方式存在先天性的漏洞。但奇妙的是，从感知、观察、形成概念、到逻辑推理均存在缺陷的人类，实现了真正的智能。

　　图灵开创了现代意义上的计算机科学，几乎同时代，美妙而强大的人工智能其实早在 50、60 年代就开始研究了，但一直没有大的进展。之前的研究重点是精确的数理统计与创新算法，直到人们把眼光从线性系统放到非线性系统，从逻辑编排到混沌系统，从机器到人。才取得了一些有限的进展。比如模仿大脑神经元多层链路循环递进处理信息的方式，诞生了时下火热的深度学习。

　　计算机的发展，核心是逻辑门的堆叠带来的超高效率和超高准确性。100% 正确却诞生不了智能。非线性系统、混沌理论指导下，即使目前流行的分布式计算、并行计算，还没有真正有 “容错”的能力。模拟错误的信息输入，输出错误的模型，能在下一次模型实践中发现模型本身的错误或局限，在没有程序员没有旁人主动干扰指出中习得 “错误”，并从中学习进化。这需要部分抛弃冰冷的逻辑和理性，一场真正的哲学革命。

　　生命体是各种不同细胞的堆叠，涌现了意识、智能、情感、道德、乃至今天人类的一切，以至于反作用于现实世界本身。计算机实现强人工智能的一天，必然也具备意识、情感、道德等表面上与 “智能” 无关的东西，那时候恐怕就不是一种机器和工具，变成活生生的生命体，而我们成为了造物主，成为了上帝。

　　宇宙的图像和大脑神经元的图像何其相似，人工智能的研究，可能就是创世。（注：本文首发 ifanr，为特约兼职作者杨青山所著。 ）