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人工智能领域的大师级人物H．A．Simon在1957年说的一段话曾经被不断地引用：“我的目标不是使你惊讶或者震惊—我能概括的最简单的方式是说现在世界上就有机器能思考、学习和创造。而且它们做这些事情的能力将快速增长直到—可见的未来—它们能处理的问题范围扩展到人类思想已经得到应用的范围。”这段话表达了在人工智能起步的时候，人们对智能类工具的期待就是造出一个完整的、独立的、与人相当的智能化机器，也许它长得与人并不相像。
那么，“智能”到底是什么？对此学术界至今也没有给出一个标准的答案。而仅仅从计算机的本质出发，分析了什么样的智能“活动”是计算机可实现的。下面通过对人的智能活动的分析来深入地探讨一下人类智能的本质特征，即使我们难以给智能下一个准确的定义。
智能显然是深藏在人（或其他生命）的大脑中的一种能力。不考虑宗教的说法，从科学的角度来看，人在出生之时，除本能以外，就知识与具体的能力而言，大脑是一片空白。然后随着一天天成长，通过、而且仅仅通过与外界的交互，人就能逐步获得越来越多的知识与能力，学会说话、走路、唱歌、写字、分析、思考等。人的智力随之不断增长，进而成为一个有健全智能的人。
这个过程与现代计算机实现的人工智能是有本质不同的。计算机实现的高级智能目前都是与领域相关的，虽然也包括一定程度的“自学习”过程，但是这些智能的基础还是大量人工直接“植入”的与领域相关的知识与能力，如针对领域中各种具体问题的算法等。而人的成长却完全不同，人仅仅依靠与外界的交互就可以获得各种高级且复杂的、与不同领域相关的能力与知识，而无须打开大脑对大脑神经元进行底层“编程”或“设置”。
显然，在人的大脑中，与生俱来就拥有了某种初始内在底层的“智慧能力”，这种能力与具体的领域知识技能无关，是一种高度抽象的能力。它让人从一片空白的无知逐步获得各种不同意义的具体的智能，包括具象的情感与抽象的逻辑认知能力。我们可以认为人具有的这种初始能力也是被“植入”的。但是它与计算机被植入的与领域相关的能力却有本质不同，这种智能在本质上与知识经验等无关，是通过与外界的交互而获得知识与经验的基础性能力。而在此基础上的“智能活动”，则是智能发挥作用的过程，也就是人思考的意识过程。如果这个过程是可以逻辑化描述的，则就能够物化为机器的行为，实现对人脑的思维机制模拟，否则就只能寻找别的方法去做机制替代。
为了方便，我们把人所具有的这种高度抽象的、与领域无关的基础性智能称之为“基础核心智能”。它不仅仅是一般意义上的智能的基础，也是人的自觉性与主动性的来源。基础核心智能与其他智能及智能活动之间的关系如下图所示。
▲ 人的智能层次示意图
对于这种基础核心智能到底是什么，我们显然知之甚少，如果不是一无所知的话。也许就像人无法揪着自己的头发将自己从地上拔起那样，这种基础核心智能也许是人自己的智能自身所永远无法认识的黑洞。如果我们不能够理解这种基础核心智能，谈论人工智能对人的完整模拟乃至超越就显得依据不足。当年那些科学家们信誓旦旦声称在10～20年内就可以造出拥有与人同样智能的机器，显然是认为我们可以掌握这种“基础核心智能”，然后将其“植入”到计算机中，从而实现完整的人工智能。
在人工智能兴起的初期，那些抽象的、与领域无关的逻辑规则，如推理、归纳等，就被认为是“基本核心智能”。但后来的实践证明虽然这些能力确实也具有与领域无关的特质，并且也许确实与“基本核心智能”相关，但远不是“基本核心智能”的关键或全部。
实现完整的、与人相当的人工智能这个梦想，至今依然非常遥远。能够战胜国际象棋世界冠军的深蓝，也只是具有特定领域内的“智能”，而不具有“基础核心智能”。所以如果它还“想”下围棋的话，它没有办法自己去学习，而是要由人再另行“植入”一套下围棋的知识与能力，那才会成为后来的AlphaGo了。
我们不知道如何描述这种“基础核心智能”，也不知道这种“基础核心智能”是否是基于“数值计算”的，或是否可以用某种算法来表达。当然，许多人相信人的智能的基础是可以用数值计算来完成的，这种信念可以追溯到古希腊时期的毕达格拉斯（约公元前580年—前500年，古希腊哲学家、数学家和音乐理论家）。他在两千多年前就坚信“万物皆数”，认为这个世界的一切问题都可以归结为数字计算问题。虽然许多智能活动属于计算问题，虽然今天用计算的方法实现了越来越多的智能类活动，但依然没有足够的证据证明人类智能的基础就是数值计算，也还没有充分的理论或实践证据证明可以用数值计算来直接完整地模拟人类的智能过程。
所以，认为用数值计算可以直接完整地实现人所拥有的智能，甚至可以超越人类的智能，更多的是一种信念，而非被理论或实践证明了的科学意义上的结论。
当然，还有人认为人脑的这类智能过程是量子过程。但是量子计算到今天还是仅仅去做一些数值算法，而没有找到其他的与人的底层智能契合的、在数值逻辑计算之外的基本机制。
▲大脑的不同区域（陶然提供）
我们对大脑内在机制的知识缺失还不仅仅限于此。
神经生理学家经过近百年的努力，已经可以将大脑的不同部位与不同的功能对应起来（见上图）。枕叶主要负责视觉加工，躯体感觉联合区接收多通道感觉信息并进行整合，顶叶主要进行感觉加工，颞叶负责语言、听觉加工，运动功能区支配肌肉、眼球等的运动，而额叶既负责推理、决策等高级认知加工过程，也是掌管人格的区域。并且，越来越多的研究发现，人类的任何一项认知加工都不仅依赖于某一侧脑区，而是由左右两侧大脑共同协作完成的，但对于特定加工会有单侧化优势（hemisphere advantage），即主要依赖于左侧半球或右侧半球来完成任务。
大脑的运动功能区左右分别交叉控制着人体的右左侧，这是两侧大脑最明显的一个分工。但是事情远非这样简单。尽管正常情况下各脑区分工明确，但我们的大脑还具有强大的动态调整能力，即可塑性。这种能力强大到了令人瞠目的地步。
2009年2月，中国中央电视台CCTV-10科教频道《科学探索》节目讲述了一个“半脑人”的故事。这个病人在刚出生不久就发高烧而被诊断为脑膜炎，当时医生认为他会有后遗症。但是他的病症不久就消失了，没有发现异常而一直健康成长。到了12岁的时候，他出现了癫痫症状。随后，癫痫发作间隔逐年缩短。在他17岁时，癫痫发作间隔已经按星期来算了，家人只好带他到武汉的大医院诊治。下图是他的脑部CT片，从中能够看到他的一侧大脑严重病变萎缩。
▲ 一侧严重萎缩了的大脑
医生看到这种情况，决定摘除已经丧失了基本功能并且严重萎缩的一侧大脑。手术后，病人的癫痫症状彻底消失，而且各种表现也一如常人。医生推断，在他小时候那次得病之后，一侧大脑就逐渐失去作用，另一侧逐步完整地接管了大脑的所有功能。这个例子似乎支持了人的大脑在正常情况下利用率不高这一结论，虽然对此结论尚有争议。
可能是因为这个病例在普通人眼里有点儿“不科学”，所以《科学探索》节目特别做了连续三期的报道。其实在世界上，这种“半脑人”并非绝无仅有。从这些半脑人身上，我们看到大脑具有高度的动态自我调整能力，生理学称代偿作用。病变的脑区所应负责的功能由剩余部分的大脑建立新的神经通路与神经联结来承担。这种能力与现在风起云涌的、可以动态配置资源的云计算分布式系统有着某种类似的地方。
下面把人脑与云计算分布式计算机系统作一下对比（见下图）。我们知道，在人的大脑底层，有海量的神经元连接在一起的大脑神经网络，每个神经元相当于一个处理单元，尽管我们不清楚在神经元内部发生的物理与生化过程是否可以被解释为数值计算过程。神经生理学家还告诉我们许多不同部位的神经元在控制着我们的某些活动。
▲人脑与云计算分布式计算机系统的对比（1）
心理学家分析的重点则是大脑外在的、可观察、可度量的各种意识行为表现。这些表象相当于大脑的各种具体应用，对应于云计算平台之上的各种具体应用。
在云计算系统中，在基础的计算、存储和网络之上，有一个动态配置管理这些资源的云平台，或称之为云中心操作系统。这个平台处于基础计算能力与具体的应用之间，从应用层面看，它隐藏在应用之下。正是这一层的存在，使得云计算分布式系统具有了高度的动态自我调整能力。
从半脑人身上能够看到，大脑在神经网络与大脑的意识/智能活动之间，应该也有一层类似云平台的功能，负责神经元网络的形成与动态调整，它不属于人的意识活动层面的功能。而现在我们对大脑的这一层的存在形式与作用机制几乎一无所知。
简而言之，我们迄今积累了丰富的心理学知识，对大脑在应用层面的表现即“智能类活动”有着比较深入全面的理解；我们也知道大脑由众多的神经元连接而成，并且知道在正常的情况下，不同的区域主管着哪些活动。但是我们不知道神经元内部过程的智能意义，也不知道这些神经元动态组织的机制。所以，我们对人类外在的上层智能活动有了相当多的了解，据此可以做出深蓝、AlphaGo那样的系统战胜人类，但是我们对大脑的本质，对智能的底层机制和过程，包括“基本核心智能”，如果不是一无所知的话，也只能说知之甚少。
尽管如此，我们还是可以努力地将人的智能的特质做一个深入的分析描述。就个人而言，我们是从一无所知的状态，通过他人的帮助教育和自己的探索而逐步具有了各种不同的智力能力。在这其中，自己主动的探索又最为重要，因为它可以突破别人的帮助的边界，而认识新的未知，抽象形成新的知识。如果我们把视野扩展到整个人类文明，就更能看出自主探索能力的重要性了。
抛开宗教的观点，我们从科学的角度来看，人类从茫然无知、一片空白的原始状态走向智慧文明，并没有外来智慧的“引导”，而是完全依靠自己的力量，依靠自己与生俱来的“基本核心智能”去发现世界，认识世界，并且改造世界，而且目前还看不到人类智能这种不断拓展能力的失效边界。这种自觉的主动性就是人类智能的最本质的特质，应该属于“基本核心智能”的基础，是其最重要的组成部分。
目前，任何人工智能系统都还不具有这种特质。人工系统需要外来的、人的智慧的植入，并且只能在人的智慧植入的范畴内，实现与人类相比非常有限的“自我学习”，远不具有探索全新未知的能力。其根本原因就在于被植入的人的智慧仅仅是人的表层智慧能力，而不是人所具有的底层根本性的智慧机制。随着人工智能的发展，虽然我们对表层能力的理解与物化更加有效，但对深层机制的认识却依然举步维艰。
近百年来，对人工智能的追求正是在这种状态下艰难前行的。
作者简介：谢耘博士，国家科技进步二等奖获得者，现任海航科技首席科学家，首都科技领军人才，清华大学电子工程系博士，教授级高级工程师。