什么是真正的智能？

正如前文论述的一样，什么时候能实现认知智能还是个未知数。现在，做大数据的说人工智能也是大数据，因为是处理大数据的一种算法，这样的说法人工智能工作者肯定不服气。为什么现在这两个概念很容易混淆？目前的人工智能只是实现了通过大量数据的超高速运算，让机器快速掌握知识，运用运算结果效仿已设定的人类行为。大数据的初期整理需要大量人工操作，基于人类的经验对于数据进行标签化处理。虽然目前最先进的神经网络框架正尝试与自定义目标函数、卷积、多皮层柱、LSTMS等技术混合，但已有算法直接输出结果，计算过程人类仍无法知晓，即“黑箱”。对于结论的判断同样需要通过人类的经验，还没有更好的校验标准和科学论据。可以说，现阶段人工智能还只是被定义为一种算法，而且还依赖于人类的经验而不是高阶的理论架构。

数据和IT技术的发展让人类已经体会到了，把借助数据发展未来作为终极智慧目标的人工智能的价值和意义，但人类所预期实现的人工智能还是一个遥远的梦想。

人类创造人工智能之初是希望机器被赋予人类的智慧后，可以自主地工作，从而解放劳动力，让人类去完成更高级的工作。关于人工智能的未来发展最多的讨论是人工智能有没有可能去替代、超越甚至控制人类？

对于人类来说，智能就是具备解决问题的能力。对于机器来说，需要具备人类认知世界、感受世界和创造世界的能力。人类可以根据经验（自己的或别人的）、限制条件、环境因素等对事物发展趋势进行预判，提出相应的解决方案。到目前为止，机器还只能做到学习人类的经验，在一些环节重复人类的行为。人类最大的优点之一是自我学习和提升，可以基于已有生产和生活条件去创造新的生产工具、生产动能、优化生活环境和设备。真正的人工智能，可能是“类人脑”，可能是“具有人类心智的机器”，还可能是“模拟人类思考和行为的仿生体”。总之，人工智能是人类的人工智能。人类首先是“生命体+经验+思考能力”的完整体，人类智慧的组成理应包括思维、知识和载体。所以，真正的人工智能必然需要承载形式，可以是生命体，可以是程序，还可以是机器硬件；需要知识库，知识的构成包括数据、文本、图片、音频、视频，知识库分为基础知识结构、短时记忆信息和长期积累经验；还需要思考能力，包括快速搜索和表达知识的能力、将知识转换为技能的能力、持续性优化知识积累和举一反三的能力，以及在已有知识基础上创造和规划的能力等。

当然，人与人的能力是有差别的。有些人具备总结经验和系统规划的能力，有些人具有发明创造力，还有些人则在执行方面更优秀。相应地，机器具备的人工智能的能力也会出现层级和侧重点。

人类思考层级NLP模型将人类思考分为六个层次：

1）环境。

2）行为/情绪。

3）能力。

4）价值观/信念。

5）身份（自我意识/自我认同）。

6）愿景（灵性/精神层面）。

以人工智能目前的技术发展脉络来看，可以实现前三个层次。现阶段，正在逐级实现行为/情绪和能力（见图5-1）。

人工智能的能力发展层次从低到高，依次实现的能力目标要求为：

◆交互

1）共享，与其他系统形成联系，并能进行知识共享。

2）交互，与人/环境互动，进行信息交互/会话。

3）表示，在交互中，表示出已有的认知。(www.xing528.com)

◆学习

1）推理，对已有知识产生联想，与其他情境知识进行关联。

2）适应，能够理解情境的边界，并产生自我调节行为。

3）记忆，对已有知识形成记忆，并不断更新自己的知识库。

◆察情

1）理解，理解语义，理解人类的情绪。

2）共情，基于对语义和情绪的理解，做出贴合场景的反馈。

图5-1 人工智能的能力层级图谱

◆思考

1）思维，形成思考路径，建立思维模式。

2）决策，根据知识积累、环境数据及自身目标设定形成行动策略。

3）创新，具备自我学习能力，主动创造出新的知识并分享到人工智能系统。

◆内化/习惯

1）技能，将思考、组织、创意、领导等内化成自身的能力及策略，并直接主导行为。

2）惯性，将有意识的操控变成无意识的习惯，由潜意识进行掌控。

人工智能将经历模拟智能—延伸智能—拓展智能，实现真正的智能，也即从模仿人类，到能够产生联想应用，最后具备创造能力，但不会成为一个有价值观/信念、自我意识和愿景的个体存在。无论能力格如何发展，最终也不会形成精神格。