論智能的困擾和釋放

李德毅

（軍事科學院 系統工程研究院，北京 100141）

一 當我們談論智能時，我們在談論什么

大到研究一門學問，小到談論一個具體問題，要在共同的約束下展開交流討論，才會有意義，因此不能沒有對學問或者問題預先做出基本的界定。定義是對于一種事物的本質特征或一個概念的內涵和外延的確切而簡要的說明。當前社會，如果不說清楚什么是人的智能，我們很難討論人工智能的問題。

當下，有人把人的智能和人的本能、甚至和生物本能混為一談，不注重人類后天的學習和認知能力的二次擴張；有人認為智能就是靈感、頓悟和智慧，把智能和生命中的意識、欲望、情感、人格混在一起，把智能看作是意識的一個屬性，認為意識和智能不可割裂；還有人認為智能就是算學，就是數值計算、符號問題求解、定理證明，就是數據、算力和算法；有人認為智能主要是使用語言文字表達思維的能力，一切智能都是語言智能，包括數學語言、物理語言、醫學語言、音樂語言等，機器實現了自然語言的處理和理解，就有了智能；也有人認為智能就是智商和情商，就是用計、算計、計謀和對抗，當然首先要有常識；有人認為智能就是類腦認知和類腦工程，智能就是仿生工程，做機器人，最好是做出人形、柔性、有溫度的機器人；也有人把智能和認知混為一談，認為智能等同于時空識別、模式識別，等同于人判定位置、方向和時間的感知直覺，還要包括學習、知識和技能；還有人認為智能就是行為智能、協同和控制的群體合作行為；有人把智能和信仰、倫理、價值觀混為一談，談智能必須談心理學、哲學、世界觀、精神、人文和藝術、甚至要研究安全和可信的智能；而更多的人把智能看作是能力，特別是抽象、聯想和交互的通用能力，是想象力和創造力，是虛擬現實，是數字孿生，是元宇宙等等。也有的人把智能看作是具身智能，認為機器具身智能才是研究人工智能的出發點和歸宿。在學術會議上的提問和討論，常常發現是“雞同鴨講”，錯位溝通，難以匯聚合力，根本原因是它們通常不在同一個語境或語用里。于是，引伸出狹義智能、通用智能、強人工智能、弱人工智能[1]、可信人工智能、安全人工智能、元智能，這些真的可以分開來實現嗎? 個人的智能、群體的智能、生物的智能、人類的智能、人工的智能、機器的智能，有什么差別? 諸多提法讓人苦不堪言，哭笑不得，智能被諸多概念困擾，亟待厘清，人們對“智能”需要一個相對穩定的共識。筆者幾年前在論證“智能科學和技術”是一級學科時，也花費了大量的精力說清“智能”[2]。

二 對“智能”本質和內涵的搜集分析

本文的討論聚焦人的智能和人工智能。人類長期以來的一個夢想，就是用機器延伸、替代人類的體力勞動和腦力勞動，拓展人類的體能和智能。人類歷史已經發生并繼續推進著農業革命、工業革命和認知革命，這3種不同性質的革命并行發展，此起彼伏。農業革命發明了工具，人類從野蠻走向文明，從覓食者轉變為種植者；工業革命發明了動力機械，發現并利用熱能、電能和核能等，用機械和動能機器減輕或替代人類大量的體力勞動，人類從較單純的游牧者、種植者變為全方位的生產者、建設者，整個社會、經濟、生產和文明生態發生了重大變化；認知革命讓人類了解自身，發明語言文字，用文字承載思想和智能，發明教育，開設學校，培養和傳承人類解釋、解決預設問題的能力，發展文化和文明生態，助推人類想象力和創造力，發明計算機、手機和各種儀表和智能機器，用人工智能延伸和拓展人類自己的認知，人類智能和人工智能迭代發展，使得社會迅速進入智能時代[3]。所以，“智能”成了當今時代的一個熱詞。

如果要搜集一下當前全社會尤其是學術界關于“智能”的所有定義，哪怕是權威學者的定義，也會發現，這是一件吃力不討好的事情。有的人從權威的字典和百科全書中尋找定義；有的人從社會學或者認知心理學出發；有的人從生命科學和生物智能出發；更多的人是從計算機和人工智能的技術實現出發，定義各個不同。把這些“權威” 的定義羅列在一起，起碼有一兩百條，幾乎不存在唯一定義的可能性，更不存在公認的標準定義。

在2006年出版的全字字典（All Words Dictionary）里對“智能”的定義是： “The ability to use memory, knowledge, experience, understanding,reasoning, imagination and judgement in order to solve problems and adapt to new situations.”即：使用記憶、知識、經驗、理解、推理、想象和評價準則解決問題的能力，包括解決新問題的能力。在2000年出版的美國Heritage字典第四版里的定義是： “The capacity to acquire and apply knowledge.” 即：獲取和應用知識的能力。2006年劍橋字典（Cambridge Advance Learners Dictionary）里的定義是：“The ability to learn, understand and make judgments or have opinions that are based on reason.”即：學習、理解和判斷的能力，并基于這些能力形成推理。同年，牛津英語簡明大字典的定義是：“The ability to acquire and apply knowledge and skills.” 即：獲得和應用知識和技巧的能力。維基百科2006年的定義是：“Intelligence is a property of mind that encompasses many related mental abilities, such as the capacities to reason, plan,solve problems, think abstractly, comprehend ideas and language, and learn.” 維基百科后來把“人工智能”和“機器智能”說成是同義詞，1997年曾經有52位專家共同參與編輯并簽字確認后，正式把定義發布在《Intelligence》雜志的第24卷第1期上：“Intelligence is a very general mental capability that, among other things, involves the ability to reason,plan, solve problems, think abstractly, comprehend complex ideas, learn quickly and learn from experience.”[4]我國《辭?！分卸x：智能是個體認識客觀事物和運用知識解決問題的能力。 美國教育家、心理學家霍華德·加德納（Howard Gardner）在1983年出版的《智力的結構：多元智能理論》(Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences)一書中提出“智能是在某種社會或文化環境的價值標準下，個體用以解決自己遇到的問題、生產及創造出有效產品所需要的能力”[5]，他對智能種類的劃分受到學界廣泛重視，認為每個人都或多或少具備自然觀察識別、語言、邏輯、音樂、空間、身體運動、人際交互和內省等多元智能（見圖1），因深度學習而獲得圖靈獎的楊立昆教授，給出他今后的工作計劃（見圖2），可以和作者幾年前提出的駕駛腦[6]（見圖3）比較，表達人們對智能內涵的理解?？傊?，不存在某種單純智能以達到目標的唯一方法，這造就了人與人之間的不同。

圖1 美國教育家、心理學家霍華德·加德納定義的多元智能Fig.1 Multiple intelligence as defined by American educator and psychologists Howard Gardner

圖2 從圖靈獎獲得者楊立昆今后的工作計劃看他對智能的理解Fig.2 Turning Award winner Yann LeCun’s future work plan shows his understanding of intelligence

圖3 從駕駛腦認知的結構看智能的內涵Fig.3 Connotation of intelligence is seen from the structure of driving brain cognition

人工智能學術界的權威定義也很多，早在1948年，圖靈就把智能分為具身智能(embodied intelligence) 和體外智能 (disembodied intelligence)，人類釋放自身的智能到體外，成為離身的智能，即人工智能，圖靈認為機器也是可以思維的；1956年在人工智能誕生地達特茅斯的會議上，發起人之一麥卡錫（J.McCarthy）的定義是： 使一部機器的反應方式就像是一個人在行動時所依據的智能。他還說過：“Intelligence is the computational part of the ability to achieve goals in the world.Varying kinds and degrees of intelligence occur in people,many animals and some machines.”[7]可以看出同一個人在不同時期給出的定義也不同；而明斯基（M.Minsky）的定義是“讓機器做原本需要人的智能才能夠做到的事情的一門科學”或者“ The ability to solve hard problems”[8]。紐厄爾（A.Newell）的定義是：“In any real situation behavior appropriate to the ends of the system and adaptive to the demands of the environment can occur, within some limits of speed and complexity.”[9]代表符號主義學派的西蒙(H.A.Simon)認為：“人類智能的基礎是知識推理，知識基本元素是符號，機器上對符號的操作可實現知識的推理，即為機器智能?！?費根鮑姆（E.Feigenbaum）的定義是： “Intelligence is the power to rapidly find an adequate solution in what appears a priori (to observers) to be an immense search space.”[10]斯坦福大學人工智能研究中心尼爾斯·約翰·尼爾遜（Nils J.Nilsson）教授提出的“AI是關于知識的學科—怎樣表示知識、怎樣獲得知識并使用知識的科學”[11]。麻省理工學院的帕特里克·溫斯頓（Patrick Winston）教授提出的“AI就是研究如何使計算機去做過去只有人類能做的智能工作”，等等，就不一一贅述了。國內的學者對“智能”的定義更為敏感，長期糾結。例如，早在1987年蔡自興教授參與編寫了國內第一本人工智能教材《人工智能及其應用》，并持續升級到2020年第6版，每次新版都明確指出“要給人工智能下個準確定義是困難的”[12]，到第6版中給出了人工智能的13個定義。

由此看來，“智能”不能沒有定義，又不能唯一依靠定義去做研究。全社會對智能的困擾要比人工智能學者的困擾更嚴重?；仡櫩茖W發展的歷史，物理學中對最基本的概念“時間”的定義，信息技術中對最基本的概念“信息”的定義，隨著研究的深入，它們的內涵也都在不斷地被修改、深化、發展，甚至對“科學”的定義，長期以來也都搖擺不定。而如果回顧藝術發展的歷史，人們對最基本的概念“藝術”的定義更一直都是徒勞無果。所以“智能”的定義出現如此現象，也屬正常。

定義一個概念，是人們表達對象的本質屬性的思維形式。人類在認識過程中，從感性認識上升到理性認識，把所感知的事物的共同本質特點抽象出來，加以概括，就成為定義。定義概念的語言形式是詞或詞組，通常人們采用“屬加種差”的定義方法。概念都有內涵和外延，即其涵義和適用范圍，隨著社會歷史和人類認識的發展而變化。 概念的定義是對特征的獨特組合而形成的知識單元，通過使用抽象化的方式，從一群事物中提取出來的反映其共同特性的思維單位。定義常常是通過若干已有概念，明確另一個概念內涵的邏輯方法。例如給“證據”這個概念下定義：“證據是能證明案件真實情況的事實?！苯o“雕塑”下定義，可以是：“雕塑是用竹木、玉石、金屬、石膏、泥土等材料雕刻或塑造各種藝術形象的造型藝術?！?/p>

定義有一定的結構，它是由被定義項、下定義項和定義聯項這三部分組成的。下定義項常常包含兩部分：內涵和外延。內涵要說清楚該概念的本質內容，外延可羅列許多樣本以具體化。一個好的定義，內涵表述盡可能通俗、簡明、精辟，不引伸出更多新的概念，容易被大家認可，無需再去證明其正確性，外延盡可能豐富、多彩，幫助理解。

定義不是一成不變的，會隨著社會歷史和人類認識的發展而變化。長期以來，人類給“人”這個概念下的定義是：“人是能制造和使用生產工具的動物?！钡浇裉炜?，這個定義就出現了問題，制造和使用生產工具的動物不僅僅是人，烏鴉、黑猩猩等不少動物也都可以制造和使用工具，應該說，人類發明語言和文字、發明教育、發明機器，用它們作為載體表達思想，釋放智能，傳承知識和人類文明，啟發和表達想象力和創造力，這才是人類特有的本質。其實，人們一直在追問自己何以為人，何以成就了今天的人類。

物理學家愛因斯坦說過，所有科學中最重要的目標就是“從最少數量的假設和公理出發，用邏輯演繹推理的方法解釋最大量的經驗事實”。一個好的定義也大致如此。如薛定諤定義的生命是“賴負熵為生”[13]、圖靈定義的“圖靈可計算模型”[14]、哥德爾的“不完備定理”、馮諾依曼的“計算機架構”，都是被公認的好的定義。

一個概念常常要用其他概念描述本概念，如果轉來轉去，最后會成為遞歸[15]，這是常見的現象，定義不停地問下去，一定是沒有盡頭的。例如，定義智能，要用到學習，定義學習，要用到思維，定義思維，要用到認知, 定義認知，要用到智能······。在小的語境范圍里，一個概念的定義可能看不到這種遞歸，但到特大環境下一定會遇上。所幸的是，數學上遞歸定義也是允許的，邱奇-圖靈命題證明了遞歸函數和圖靈可計算等價[16]。另外一種情況是，對一個概念的刨根問底，最終總會歸于一些無法證明的、最基本的假設，也就是公理。任何概念都會有邊界，所以需要定義，成為假設或者公理。因此，概念就在不斷擴大邊界的無休止的再定義中螺旋模式展開，對概念的認知也就發展了。公理通常是一些顯而易見、符合人們直覺的假設，它也是定義的邊界?！爸悄堋比绾味x和演化，是人類從多元走向一元認知無盡的追求，迭代地發展著[17]。

三 對智能本質內涵的再認識

設想我們對“智能”做如下不同的定義：

定義 1智能指人、動物、甚至機器，通過接受外界環境信息實現記憶的提取和推理，影響自身行為的認知過程。于是，這個定義還要對“記憶”作如下的再定義：指獲得信息、知識或經驗在腦內貯存和提?。ㄔ佻F）的認知活動過程。這個定義的缺點是需要再定義什么是“認知”。

定義 2智能定義為學習的能力，以及解釋、解決問題的能力。這個定義里提及兩個能力，要不要再定義“學習”呢？如果我們又要開始定義“學習”：學習是擬合，學習是泛化，學習是壓縮，學習是抽象，學習有深度學習和淺層學習之分，有接受指導的學習和自主學習之分。這樣又可能沒完沒了了， 于是有人說，我們從小就開始學習，這個概念眾所周知，就連機器學習的提法現在也已經很普遍了，不必要再費心思去定義“學習”了。這個定義的另外一個缺點是沒有說清楚這兩個能力的關系。

定義 3智能就是學習的能力（解釋、解決預設問題的能力），以及解釋、解決現實問題的能力。學習是把未知變為可知的能力，是解釋、解決新問題的基礎，解釋、解決現實問題是學習的目的，兩者相互促進，正所謂“學而不思則惘，思而不學則殆”。

這個33字定義是不是符合好定義的要求呢？會有什么閃失呢? 這個定義的妙處在于明確給出了學習的定義，把學習直接包括進去了，預設問題就是被形式化了的、被實踐證明行之有效的問題，常常寫進了教科書，定義說清楚了兩個能力的關系，認知是使用已有認知能力解決新的問題。這個定義通俗、簡明、精辟，不引伸出更多新的概念，容易被大家認可，無需再去證明其正確性，是一個好的定義。

把人類智能釋放到體外，成為離開生命體的存在，即人工智能，包括機器智能?！叭斯ぶ悄苁茄由斓襟w外的人類智能”[18]也同樣是一個好的定義，因為定義得通俗、簡明、精辟，不引伸出更多新的概念，尤其把生命和非生命的區別說得很清楚，容易被大家認可，無需再去證明其正確性。

可以按照智能的內質或者內涵，去枚舉智能的種種外延。例如：識別位置、識別天氣、識別物體、識別生物、掌握知識、推理、推演、抽象、聯想、常識、直覺、頓悟、靈感、預測、優化、會學習、會分析、會想象、有創造、能計算、能類比、舉一反三、會總結、歸納、講評、做詩、作畫、用計和算計、交互、善于溝通、反饋、試錯糾錯、自我復用、發明和使用文字、使用幽默語言、發明和使用各種工具、創作、人際溝通、博弈、新藥開發、新材料開發、導航、知識傳承、科研、寫作、模仿、復習、克制、發現、欣賞、運籌、作戰、指揮、決策、調度、動員、訓練、考核、研討、咨詢、質詢、審議、技巧、舞蹈、手語、運動、競技體育、協作與配合、群體協同等等，智能的種類數不勝數，難以窮盡。美國教育家、心理學家霍華德·加德納曾經努力地把智能的結構分為8個，顯然難以被人們長久認可。各智其智，智人之智，智智與共，兼容并包才是智能的現實存在。人類對裂腦病人的腦神經元回路的長期醫學研究也表明左半腦可能會否定右半腦；日常生活中，同一個人會有不同的面面觀，也會有今天的“我”要否定昨天的“我”。人整體表現出擁有的知識、理性和智能，是一個多矛盾、多沖突下的弱統一體，不總是嚴格依靠一套完美的、精確的準則演繹運行的，存在不確定性、不一致性和多樣性。

至于智能內涵中兩個能力的再劃分，見圖4。具身交互能力中有感知智能和行為智能，感知智能中又可分為時空識別智能（即識別位置、方向和時間的能力）和目標（物體或生物）識別智能（模式識別），認知（思維）能力中有計算智能和記憶智能，記憶先于計算，優于計算，約束計算。學習是從未知變為可知的交互過程，是培養和傳承解釋、解決預設問題的能力，又可分為指導學習和自主學習，學習的結果是記憶，是知識、技巧的存儲、調控和提取，學習的目的是解釋、解決新遇到的現實問題。學習也好，解釋、解決現實問題也好，都需要物理空間的交互和認知空間的思維，都是在物理空間和認知空間反復迭代，通過行為智能對外體現，回答認知活動中“在哪里”“是什么”“為什么”和“怎么做”等基本問題，并形成記憶的積累，實現認知的自成長。

圖4 智能的內涵：感知智能、行為智能、計算智能和記憶智能Fig.4 Connotation of intelligence: perceptual intelligence, behaviocal intelligence, computation intelligence and memory intelligence

人的意識遠比人的智能更原始，意識誕生于人類和爬行類共有的那部分大腦，源于大腦中一個非常古老的部位-腦干上部R區，這是生命體生存和繁衍的基本腦區，生物意識和人類智能根本不在同一個起跑線上。哺乳動物的意識先于人類高級智能幾億年，猩猩和倭黑猩猩在600萬—800萬年前就有意識，人在成為智人以前就有了意識的烙印，而人類大腦容積爆長、大腦皮層組織與功能的爆發式進化過程，發生在最近的300萬年時間里。意識、情感和欲望等并非始于大腦皮層，更不是大腦皮層所固有的。大腦皮層從腦干中借用了意識和欲望，我們的理性思維和認知過程，有時也會被意識、情緒、欲望和習性所困擾扭曲，意識并不總是有助于人類的認知，并不總是有助于發展人類智能。此外，智能還常常離開意識被單獨釋放到體外。例如，在科技圖書館里，我們閱讀大量的專著、學位論文和專利的正文，幾乎不涉及到作者們的意識、欲望、情感和人格。又例如，當我們閱讀進化論之父查爾斯·達爾文1859年的名著《物種起源》[19]時，我們怎么也沒有想到，他的“自然進化、物競天擇”的理念和生物知識，和他鐘愛的妻子、一個虔誠的天主教徒的信仰竟然如此沖突，說明智能和信仰、價值觀是可以分離的。再例如，計算機70年來的發展表現出非凡的智能，但計算機始終沒有意識。由此看來，能思維會創造的機器沒有被意識和欲望困擾，只有智能，且受控于人，倒是件大好的事情，這樣的機器可以始終集中注意力工作，不知疲倦，不鬧情緒，表現出一以貫之的工具性，更不會在以后的工作中得上癌癥、癡呆之類的疾病，因為機器畢竟不是由細胞組成的生物，這正是人類的智慧所在。智能的種類是數不勝數的，只能是各智其智，智人之智，智智與共，兼容并包。

這里提出的“智能”的33字定義的最大貢獻，是不再區分是生命的智能還是機器的智能，不糾纏人的生命體特質中的意識、欲望、情感、人格等，單獨把智能釋放出來，沒有任何理論證明非生命的機器不可以僅僅有智能；次大貢獻是把學習對智能的重要性在定義里一次性說清楚了。

四 人工智能：人類智能的釋放

文章寫到這里，對“智能”的定義，我們倒是有點釋然、不那么苛求了?？磥?，對智能的研究和實現，不僅僅是個定義的問題，也不僅僅是個“一級學科”的站位問題，也不是智能種類劃分的問題。智能涉及到的是人類對宇宙和自身認知的根本問題，跨越了物質科學、生命科學和社會科學三大板塊。因此，對“智能”的定義和理解呈現出百花齊放、百家爭鳴的狀態，有著數不清的表述，實在是再正常不過了。

然而，人類對宇宙的認知，以及科學技術形成的發明和發現，人類擁有的智能，宇宙和其他物種似乎并不感興趣，或者渾然不知，人類對所有因果關系的解釋，可能只是人類的偏好而已，或許一種循環結構展示的清晰因果推理只是人類的錯覺，只是人類偶然被拋入這前后相接、只進不退的認知螺旋之中，人類堅信它是“真實的”“不確定中表現出確定的”“ 因果的”，也許只是自愚，因為脫離了自我感知和認知，本身無意義。人類的理想、欲望、審美、審因、情感，構成真實的自我，不過是人類自身的追求。值得慶幸的是，人類大腦皮層結構和功能爆長式進化形成的智能，開啟了人類成為智慧生物的大門，竟然讓人類可以把宇宙解釋得這么好！

著名生物學家、博物學家和教育家托馬斯·赫胥黎說過：“人類所有問題中的問題，最根本和最有趣的，是確定人在自然界中的位置和他與宇宙的關系?！盵20]； 著名物理學家阿爾伯特·愛因斯坦說過：“宇宙最不可理解之處是它是可理解的?！盵21]這就是說，宇宙最不可理解之處是它竟然是可以被人類認知，形成人類智能和人工智能。

人類和自然界的其他物種相比，突出之處是最會學習，人類最偉大的智慧是發明了學校，發明了教育。教育的傳承性和傳播性，使得智能從來不會封閉人類自身，把人類知識的傳播，人類對預設問題的解釋，從現在進行時變成現在完成時，用濃縮重演的方式告訴一代又一代，智能植根于教育。智能的迅速發展正在越來越清晰地告訴我們，人類無條件地服從大自然的進化不是必須的，人類可以從達爾文物種多樣性的進化論[19]、孟德爾的遺傳學和克里克的基因工程[22]、坎德爾的認知神經生物學中[23]，發展人類智能和人工智能。嬰兒的先天缺陷是可以克服的，人的老死是可以延緩的，在一定范圍內甚至可以“呼風喚雨”，比服從自然規律、比死亡更可怕的，是守舊和習慣，是不再試著去改變自然。事實上，人類一直是自然的組成部分，試圖通過智能和人工智能的迭代，以超自然進化的速度，使其自身變成更自然、更智慧、更優雅和更尊嚴的物種。

我們直播帶貨賺錢吃快餐，電話給親人朋友，看網絡電視，讀電子文庫，編寫程序代碼，電子投票選舉，婦女醫院分娩，高中畢業生通過網絡考試，生物學家改良種子，無人駕駛汽車在公路奔跑，智慧農業讓環境更加青山綠水，尤其是人類的航天工程正在把人類引向星辰大海。這些，在只會狩獵采集的原始人眼中，在其他高等生物眼中，或許現代人類早已經不是純自然進化的人類了。

預計到本世紀末期，不但會出現和人一樣思維的機器，而且認知可以自成長，由人和機器交互，賦予機器以意圖和動機，能思維會創造的機器終將告知人類：高等生物的感知和行為，包括人在內的技能和直覺，必須以生物的、生理的覺知、記憶和運算為基礎，而不同物理、化學機制的傳感器性能、暴力計算和暴力仿真卻可以通過由物質、能量、結構、時間四要素組成的智能機器不斷突破，這時，智能機器的具身交互能力變得特別重要。人類可以通過研發各種各樣的傳感器和各種各樣的行為載體發明機器，超越我們身體和精神的限制。盡管人類的大腦如此出色，可它的信息傳輸卻是依靠生化反應，只能達到100 m/s左右，而低端手機聯網都是用30×105km/s的光電方式來傳輸通話的。病人的供氧系統，用微型機器人直接從空氣中截獲氧分子，送到人體需要的器官，會比肺器官高效數百倍。人類的聽覺、嗅覺、視覺等難比很多動物， 聽力靠聲波，視力靠可見光，壽命還不如烏龜長，人眼不如相機，人腦沒有指數式爆炸的算力，算不出小數點后面1012位的圓周率無理數，想象不出超高維的超級球如何轉動，一雙手不如精密機械靈巧，在人類的直覺中有時候還擠滿了誤會和錯誤。為什么不借助于智能的機器去拓展我們的感知、思維和行為呢？至于外形像不像肉身的人，并非最重要，在許多場合根本不重要。如果要改善人類生存和生活狀況，可交互、會學習、自成長的認知機器能夠一以貫之地工作，可以暴力計算、暴力思維，期盼到那時社會上幾乎所有的人力勞動崗位，尤其是惡劣環境下的艱苦勞動崗位，機器都比人類做得更專業。機器或許讓我們多數人離開職場，離開農場和工廠，人類一定會更優雅地生活。

人們一般會從推進社會變革、文化變革、甚至戰爭入手改善自身，但人工智能的進步也能起到同樣的作用，智能技術可以和人類社會一同發揮作用。人類普遍希望改善感官，擁有更強的記憶力和計算力，擁有更好的身體行為表現，延緩死亡，唯一依賴進化的碳基生命體其實做不到，硅基的智能機器倒是可以做到。既然人類的身體會有先天缺陷，我們就有義務改造它，讓它變得更好，這些可以通過人工智能技術來完成，包括腦機接口、太空遷移、可穿戴的機器、數字虛擬人、實體機器人等，用技術助推自然進化的成果。而社會制度、意識形態、價值觀，比如宗教、傳統、歸屬感、傳統生活方式等，有時反而會拖累進化。 “人性”“人權”“身份認同”可用更理想的方式被重塑，不必成為自然進化的終點。人類命運共同體通過負責任地使用人工智能，可以設法具有比現在人類能力更強的存在力，包括體力和智力。死亡使人的才華積累因感知局限、經驗和智慧等認知局限、體力行為精度局限、以及生命長度局限，難以變得更深刻，應該感謝人工智能導致的人類文明生態。

人類從何而來我們已經大致清楚了，應該主動考慮人類往何處而去，不再消極地聽任大自然的進化，如同曾經的天文學家用望遠鏡、生命科學家用顯微鏡完成認知和發現，隨著新一代人工智能的發展，教機器讀書、學習和工作，和機器一同讀書、學習和工作，可能成為人們生活和工作的常態，智能機器能夠與人協同互動，把人類變成與智能機器交互的人，每一個人都有一個或者多個微型智能機器作為自己的代理，如影相隨，延伸人的智力與體力，幫你做這做那，用人工智能技術輔助天然人體，人類不再受苦受累，尊嚴更在。從來沒有一個人因裝了假牙而覺得尊嚴受損，城區四通八達的高速公路和高鐵也沒有讓我們失去在夕陽下散步的優雅，一個人安上了機械心臟也不等于愛心、良心被取代，身份認同的途徑多元，數字虛擬人使得人們不一定死死綁在生物進化層面，教師本人可以不在課堂里，教師虛擬人在上課；人類穿衣服、過馬路、住房子、乘飛機，用自來水，用手機，生活得更舒適，還可以用智能盾構機穿山開洞，哪個是自然就有的？它們沒有降低、反而提高了人類的智慧、優雅和尊嚴。智能技術在發展，新技術有風險，試管嬰兒技術也曾引起激烈爭論，但破除了對上帝的迷信。美國人最近又把墮胎的裁決權回歸了上帝，那么母親的權利呢？地球上越來越多的人認識到，上帝其實就是人類的想象力和創造力的產物，上帝其實就是我們人類自己。自然如果給嬰兒在智力精神上留下先天殘缺，技術進步是否可以彌補缺憾，母親的音樂天賦對她的孩子有很大影響，莫扎特一出生就贏在起跑線上，我們能不能通過人工智能，突破智力遺傳的陷阱，讓更多的孩子繼承天才、揚長避短，讓生命更有尊嚴呢？能不能利用抗衰老藥物讓人人都成為與智能機器交互的人，讓老人在臨終的時間里更有尊嚴？

作為生活在宇宙里的人類，可以從歷史和未來兩種方式認知自己。歷史的鏡子更清晰一些固然重要，未來的鏡子也要擦亮。人類生生死死，一代又一代，究竟要往哪里走，我們人類也許不是“必須如此”“只能如此”， 未來宇宙什么樣？人類什么樣？我們可以設計。我們不會讓人工智能跑偏，有時間自救。認知機器是人類可控的工具，保持一以貫之的工具性，是我們體力、智力的體外延伸，我們能自如地調用它、迭代它，主動權在人類手里。從這個意義上說，機器永遠受控于人，讓機器擺脫思維的束縛，生成流利的自然語言、專業語言甚至數學語言、計算語言和藝術語言，可以暴力思維，可以自交互、自學習、自編程、自糾錯、自成長，這絲毫不意味著機器擁有人性。智能不和意識、欲望、人格、情感糾纏，智能機器將使得人類能徹底改變世界，可交互、會學習、自成長的智能機器正在體現出這種力量！但我們至今也沒有看到“全世界機器人聯合起來”的任何跡象，人類依然是智能機器的主宰。

人們討論生物自然進化現象，常用的時間尺度是“萬年”，討論人類文明生態現象，常用的時間尺度是“千年”， 討論人類智能的產物-科學和技術的進步，常用的時間尺度是“百年”甚至“十年”。和地球上其他萬千物種相比，人類沒有無條件地服從大自然的進化，從早先的“覓食者”躍升為“種植者”“生產者”“建設者”，今天又進一步躍升為“創造者”，勞動創造人類，思維和認知成就人類，讓機器受控于人，實現使命對齊，正是人類的智慧所在。人類的認知力和想象力，人類學習的能力，以及解釋、解決現實問題的能力，正以“超自然進化”的速度增長，讓人發揮人的智慧，機器發揮機器的智能，人類正在借機器延伸和拓展我們的體力，無敵于天下；正在借機器延伸和拓展我們的智力，無畏于圣人，這就是我們身處的智能時代。讓我們釋放智能、放飛智能、奔向星辰大海吧！