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# 人工智能时代：破解人机共存密码（套装共10册）
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当东西方的古代哲人们探讨什么是人类的本性，或什么使人类区别于其他万物的时候，他们的答案往往是沿着智能和意识这两条线路给出的，由此带来或起码是加强了不同文明的社会对于人生与世界的不同理解方向，形成了各自的文化特性和哲理素质。
西方古代哲学的主流基本上是沿着智能这条路线来理解人性的。泰利斯首先提出“什么是万物本原”的问题，它基本上是一个根本性的知识问题，人们主要凭借各自的智能来回答，答案或是水，或是气，或是无定，等等。直到毕达哥拉斯提出本原是数，对这一问题的讨论局面才有了根本性的改观。“数”是一个很奇妙的东西，它既可以被相当形式化、证明化、观念对象化地看待，就像后来欧几里得在《几何原本》中提出的处理方式一样，又似乎可以是一种孕育新的可能性的结构，或者是一种帮助人发现新的思想天地的突破者。就此而言，数学很不同于逻辑，比如亚里士多德的三段论式逻辑。逻辑只能帮助我们把裹成一团的思路分解开来，让思想依规则或逻辑语法而运行，所以正确的逻辑只是重言式或同语反复，把一切都分析到没有什么内在意思的程度才罢手。它是一只不会下蛋的母鸡，或一个思想刻板的管理者。而数学既有形式化的严格性、准确性，又包含某种不可预先完全确定的东西。在某些情况下，从数学推衍出来的东西让我们吃惊，让我们感到奇妙，就像康德对于“头上星空”（其中包括通过数学计算出来的星体运行轨道）的奇妙的惊叹。
毕达哥拉斯虽然娴于数学定理的形式化证明，比如对毕达哥拉斯定理的证明，但又对数学“神秘的”那一面，也就是引发新的理解和思想创造的一面充满了感悟与好奇，以致他和他的学派要用数学来直接解释人生与世界的各种现象，包括像正义、善良、婚姻这样的意识现象和人生现象，甚至包括时间现象。时间被看作7这个数字，它是10以内的最大素数，只能被1和它自身整除。但这种过于线性化[4]的数字和几何图形，与充满了非线性结构的意识和人生现象实在不相配，所以毕达哥拉斯的这个哲学化的具体方案以失败告终。那些只看到数或数学的形式化特征的人把澡盆里的脏水和孩子一起倒掉，完全抛弃了毕达哥拉斯的数的神秘主义，而用更近乎逻辑的自然语言概念，如“是”（即存在）、“理式”和“实体”（即只能被主词而不能被谓词表达的存在者）等来表达那个形式化的本原。亚里士多德用“有前后可言的数”来定义时间，[5]暗示了数可能与时间的内在关联，但这种过于简单的计量方式并不能涵括真实的时间，以至海德格尔在《存在与时间》中认为这一方式要为“流俗的时间观”，即将时间归为“现在的序列”的流行观点负责。亚里士多德将人定义为“理性的动物”[6]，这种理性主要出自希腊语的语法结构导引出的逻各斯，或基于这种逻各斯的能力，是一切其他动物所没有的能力，基本上属于智能的范围。
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西方近代哲学不满于这种智能化的理解方向，因为它导致众哲学观点的分歧，而永远找不到一个收敛极。“笛卡儿的沉思”产生了“我思故我在”的命题，将一个有反思意识的自我实体当作哲学的出发点。但这个自我主体的纯反思性使它远离感受，所以实际上并没有达到真正的意识，也没有打通智能和意识，于是这个主体还需要一个上帝才能与物质世界发生联系。通过经验论（代表人物有洛克、贝克莱、休谟）和近代唯理论（代表人物有斯宾诺莎、莱布尼兹、康德、费希特和黑格尔）的摸索，直到胡塞尔开创的现象学运动，意识才以比较真实的身份出现在西方哲学中，于是“内时间意识”被揭示出来：“意识是一条永恒的赫拉克利特式的河流。”“这河流本身必然是可以在流动中被把握到的。这条河流的自身显现并不需要第二条河流，相反，它是作为现象而在自身中构造起自身。”[7]这条自身构造的、打通了潜显意识的时间意识流，被当作一切意义与存在的根源，当然也是人性的根据。但意识与智能的充分打通依然未实现，一个表现就是强调意识及其生命变体的现象学与痴迷于语言的逻辑句法分析的分析哲学的分裂和疏离，尽管少数分析哲学家，如维特根斯坦后期也表现出非形式化、非规则化和非对象化的意义观，主张语言的意义来自人群的“生活形式”（相当于胡塞尔讲的“生活世界”）中的“语言游戏”或情境化的“运用”[8]。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2692 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
因此，一个词比如“叶子”“桌子”“游戏”的意义的稳定性，并不像以往哲学家所说的，来自它依据的某个观念对象或概念内涵。由于这个共同支点的存在，我们才会在无数“叶子”的使用中保持一致性，或让它总意味着“叶子”的那个意义。实际的情况是：由于语言的意义只来自它在不同语境中的运用和游戏方式，也就是活生生地、经常是非对象性地意识到它的方式，所以并没有一个概念内涵在支撑一个词的意义连续性，这种连续性只能由语言游戏方式的类似或交叠（“家族相似”模式）构成、再构成。这就像一根绳子的力度并不来自一根贯穿始终的绳线，而是由许多并不连续的绳线的交织构成了这种力度连续性。[9]人工智能的新进展表明，如果计算是由一根连续的“绳线”或这个意义上的算法实现的，比如用完全设定好的单维度规则去加工信息以辨识人脸，也就是像以往的观念内涵意义论思路所主张的那样，那么这一算法就是比较笨拙的，谈不上真正的智能。而如果是“家族相似”模式的算法，具有多层次断裂中交织出来的连续性，则这一算法可能就比较聪明。这就是所谓“深度学习”的妙处所在。
东方探索终极的途径——从意识经验到时间源头
古印度
东方哲学自古就主要从意识的角度来追究终极实在。在古印度，通过瑜伽修行而领悟终极真理是各种宗教和哲学流派共通的方式。因此，对尊奉《吠陀》的婆罗门教来说，终极实在梵与终极意识大我是合一的，这种大我是一种纯意识，不能靠反思把握，只能通过各种瑜伽实践在直觉中达到。释迦牟尼在菩提树下沉思或行禅定，获得了佛教的终极真理。而在佛教的传统中，经过小乘的诸流派、大乘的般若中观，最终还是要出现唯识宗和禅宗这样的心学流派，以人的心识的转化为解脱苦难的根本法门。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2693 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
吠陀时代的人已经意识到在六识（即“眼耳鼻舌身意”）之外，必存在有更原本的“母识”或“第一种识”[10]，并使六识这些“子识”成为可能。如果没有这个在六识之前或之后承受它们的母识，那么这些陷于现行（当下运行）的意识就无法出现和持续，它们构造出的“色声香味触法”也无法在下一刻、下下一刻保持其同一的、经得住变换折腾的身份。对主张“无我”的佛家来说，母识不是大我，而是超出六识的功能性的“细心”（相比六识的“粗心”），或非对象化的、一味相续（具有功能连续性）的“集起心”。[11]没有它，回忆与筹划就不可能，轮回也无法解释，而最终的解脱更无依据。我们只有靠母识来认清六识造幻的真相，而所达到的涅槃，如果不是完全的死寂和无意义，而是在灭尽幻执和虚假意义之后的自由意义境界，那么那时的意识状况就只能是纯粹的母识，或者其与六识的无染或完全非对象化的状态。
大乘佛教特别是唯识宗称母识为“阿赖耶识”（简称“阿识”）、“种子识”、“异熟识”、“本识”等，是刚刚谈到的所有这些心识功能和幻真境界的总根。而对阿赖耶识的执着则造成了末那识，即自我认同意识或第七识，所以唯识宗称阿赖耶识为第八识。
阿赖耶识乃一原时间意识。它是“刹那生灭”着的意识瀑流，在它灭的瞬间又生，所以有缘起的或功能上的连续性和保持能力，也就是一种非实体化的、非对象化的，当然也是非线性化的连续性、摄藏性、持藏性、胎藏性或种子性。“种子”是时间化的存在者，潜藏于阿识，得机缘或被薰熟则变现出来，所以阿识又称种子识，即生存时间化或时机化的本识。此识可比拟现象学所讲的“内时间意识”或“时间性”，是一切意识和存在的根源，既是现象幻化之源，又是“转识成智”而入涅槃的依据。“识”包括阿识有执着于缘起者的杂染倾向，而“成智”是指除净此无明执着，而使阿识透空无执，还其非对象化的纯意识的原时间状态。所以《成唯识论》卷十说“大圆镜智”（阿识所转化成的智）乃这样一种意识境界或“心品”。[12]
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2694 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
可见，只要讲心、识、意，就离不开原本发生与保持的时间，而原本的心识，只能理解为超出了小我染识和物理或心理时间的非对象化的纯净意识，它也就只能是原时间之母识，超出了现行变化，又使这些变化和时机化得以成为可能。
此母识本心以如来藏心的形式在中国激发出一些富于创新的流派，其中禅宗十分鲜明地体现了它的时机化特征。比如六祖惠能说道：“我此法门，……立无念为宗，无相为体，无住为本。”这里的前两个“无”字都不是指完全的否定，而是对于“念”“相”的对象化形态的否定。所以他接着说道：“无相者，于相而离相；无念者，于念而不念。”关键是不将它们定住而执着之。所以要“无住”：“无住者，为人本性，念念不住。前念、今念、后念，念念相续，无有断绝。若一念断绝，法身[13]即离色身[14]。念念时中，于一切法上无住。”[15]念念无住而相续不断，实际上就是内时间意识之流，所以马上说及“念念时中”。它与《中庸》所引孔子的话“君子而时中”有思想意趣上的“家族相似”性。这一观点在宋明时期的儒家心学，特别是王阳明及其后学的心学中也有相当出色的表现。
古代中国
儒家和道家是中国古代思想的主流，它们都以意识感受为各自学说的出发点，而将“时”当作哲理的最精妙处。道家以人的身体的、技艺的和精神的直觉感受为根。《道德经》中说：“专气致柔，能如婴儿乎？”“天下有始，以为天下母。”“道之为物，惟恍惟惚。惚兮恍兮，其中有象；恍兮惚兮，其中有物。”婴儿的赤子之心，母亲的慈柔之怀，是领会道的感受方式。而从恍惚中有象、有物的精神直觉中，而非形式化、范畴化的理智中，才可能入道。“庖丁为文惠君解牛，……曰：‘臣之所好者，道也，进乎技矣。始臣之解牛之时，所见无非牛者。三年之后，未尝见全牛也。方今之时，臣以神遇而不以目视，官知止而神欲行。依乎天理，批大郤，导大窾，因其固然。’”（《庄子·养生主》）从对象化的加工方式转变为非对象化的神行入虚的方式，由此达到“合于《桑林》之舞，乃中《经首》之会”（《庄子·养生主》）的音乐时中的境界。“乘道德而浮游，……一龙［意为显］一蛇［意为隐］，与时俱化，而无肯专为。一上一下，以和为量，浮游乎万物之祖，物物而不物于物。”（《庄子·山木》）人为什么需要“与时俱化”？因为道和德都是时间化或时流化的，所以得道不是把捉到道德的终极形式，而是乘道德而浮游。人为什么能够“与时俱化”呢？因为人的本性就是时间性，只要人不执着于任何对象，就可以恢复自己“以和为量”（以应和万物为生存的节奏）的时间化能力。所谓“浮游乎万物之祖”，这个“祖”就是本源的时间，因此天道即天时。能够入此道此时，当然就能“物物而不物于物”，也就是能实现事物的天然物性，而不将它们贫乏化为对象化的物体。
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儒家以家庭中的亲人之爱（“亲亲”）为其全部学说的源头。孔子说：“仁者人也，亲亲为大。”（《礼记·中庸》）孟子说：“亲亲而仁民，仁民而爱物。”（《孟子·尽心章句上》）只有从亲人之间，首先是亲子之间（慈爱和孝爱）那里，我们才会知道什么是真实的爱；能将这种真爱传播至其他人乃至全天下人，就实现了仁爱；再进一步发展至对万物的爱，就达到圣人的境界了。“亲亲”之所以如此原发和有潜力，是因为它是人类生存的原时间所产生的。父母与子女是代际时间关系，而这种关系不是外在的，更不止于“有前后可言的数”，而是父母生育子女及子女赡养、孝敬父母这种身体与精神的源发生的回旋时间关系。就像胡塞尔和海德格尔揭示的时间晕与河流的结构，这种“亲亲”时间的回旋晕圈由相互需要和相互补足的过去与将来构成。父母与子女都没有自身的独立性和实体性。父母在子女身上直觉感受到自身的未来或“前摄”，子女在父母那里直觉感受到自身的过去或“留滞”，没有对方，其人生就会失去源时间，也就是失去构造根本意义的机制。所以，双方之间的爱是生命时间本身构成的，因而是原发的和终极的。而由这种“家时间”造就的“亲亲”所发育出的仁与圣，也就充满了活的时间性。因此，儒家特别是先秦儒家都极其看重“时”“天时”和“时中”，而孟子也就称孔子是“圣之时者”（《孟子·万章下》）。
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人性观与世界观是内在相关的，人如何看待和实现自身的本性，世界就会向他呈现出什么样子。
基于以上讨论，我们可以看出，人性观与世界观是内在相关的，人如何看待和实现自身的本性，世界就会向他呈现出什么样子。而西方哲学中的现象学和古代东方哲学，都倾向于将生命内含的时间性看作人性的源头。这种看法出自探究人性的意识的而非智能的路线，因此它不是专注于找到能够完全区分人与其他生命群体的智能化标准或形式化标准，比如“基于语法的理性”“会说话”“会使用工具”“两足行走”，而是重视如何揭示使一个人活得像个自由人（既非奴隶，亦非像神一样的个体）的那种特性，即便人与其他生命群体有所交叠。因此，这里没有或不该有人类中心主义或人类生命价值的高级论，而只有人类的某种特别论。有些动物如黑猩猩、海豚，甚至某些鸟类也有时间意识或较为生动的记忆能力[16]，但我们人类的时间意识之流的确更深、更长，以至时间能够在人类心灵里掀起更大、更远的波浪，构造出更奇特微妙的精神现象。因此，人类才会生出和珍视那些需要长期时间构造力才能感受到的道德智慧，比如孝悌、忠信、仁爱、慈善、公正与合作。
人工智能在什么意义上可以有意识
冲击毕达哥拉斯之数的无理数
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人工智能要靠算法来实现，所以也是一种数，甚至可以说是一种广义的毕达哥拉斯之数。但近期的人工智能进展突破了传统的算法之数，使之更远地偏离了逻辑化、形式化或线性理智化，为智能带来了某种新特点。这种突破的样式而非其具体内容，对毕达哥拉斯的数本原传统而言，也有过先例。毕达哥拉斯学派曾因发现无理数，如正方
$$
\sqrt { 2 }
$$
形的对角线与边长之比率，或 ，而遭遇了一次重大危机。这一学派所认为的数首先是基于自然数的正整数和正分数，相当于人们说的有理数的正数部分，或能够形成比率的数，而学派成员希帕索斯却发现正方形的边长与对角线之间或等腰直角三角形的直角边（比如1）与
$$
\sqrt { 2 } )
$$
它的斜边 ）之间不可通约，或没有公度比率，不可表达为分数。有了这三个数（两个直角边a、b和斜边c的长度数量）的平方，就是和谐的 $( a ^ { 2 } + b ^ { 2 } = c ^ { 2 } )$ ；没有平方，就是无理数的深渊（比如a=1，
$$
\mathrm { . . } \sqrt { 2 } )
$$
b=1， 。这个发现动摇了毕达哥拉斯学派的数是万物本原的主张，因为本原对于他们就意味着使万物的变化可以得到确定的或线性的理解，但无理数的倔强出现使这个解释方案出现了裂隙，破坏了有理数或有比率之数的连续性。因此，据说这一学派将泄露这一可怕秘密的希帕索斯沉入海底。遭受这次打击之后，他们只能更加倚重几何而非算术。
这次危机，即西方数学界遇到的第一次危机表明，形式上的合理性是不完整、不深刻的，而这种“无理”，其实也只对于形式化理性无理，它可以通过非线性的方式得到深层理解，比如“实数”就包含了有理数和无理数。但这种形式上的、使用上的统合（以实数统合有理数和无理数）并不一定导致思想方式的转变，所以后来每次重大的新突破，比如无穷小和微积分、非欧几何、集合论悖论的发现和解释，都会一再召唤新形势中的“无理数”的降临。而这次人工智能或人工智能新算法的出现，也可以看作那个领域中的无理数及其用处的发现，而实现并解释其“无理性”的新方法就是“深度学习”。
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深度学习：将无理变为非线性的有理
最近一波人工智能技术新进展取决于三个因素，即可用数据量的大扩张、计算机速度的大提升和深度学习方法的获得。其中最有哲理含义的是最后一个，尽管它的实现也离不开前两个因素。什么是深度学习呢？“深度学习是一种特定类型的机器学习，具有强大的能力和灵活性，它将大千世界表示为嵌套的层次概念体系。”[17]这里的方法突破来自算法的嵌套层次化的实现。“层次”意味着多个算法层次的（这就是“深度”一词的由来）引入，将那种在单层次上无法解决的计算分层来解决，这样每一层的计算就相对简化了。但关键是“嵌套”，也就是这些不同层次上的各单元之间要交织联系起来，并能统一地运作，实现人类期待其具有的智能，比如识别各种生活情境中的对象种类（如人、叶子、狗、汽车）乃至个体（如人脸）。这种方法源于模拟人脑感知（比如视觉感知）的多层次神经网络，但层次一多，层次间的交织关系一多，“断裂”就会出现，或破坏连续的新“无理数”就会出现，则传统的算法就不够用了，它们无法使整个系统的计算收敛至期待目标，所以人工智能研究曾出现多年的停滞。
机器学习由早期人工智能（实例为“知识库”）进展而来，可以表现为“逻辑回归”方法，即一种“监督学习算法”——所用样品带有人为加上的标签，以引导机器的学习[18]；然后进展到“表示学习”的阶段，这时人工智能获得了“无监督学习算法”，也就是从没有人为标签的样本分布中自己提取信息，理解数据，其实例为浅度自编码器。这是一个重要进步，但更关键的进展来自“深度学习”的出现，其实例是多层感知机[19]。这种算法之所以有强大的能力和灵活性，就是因为它包含了嵌套的层次，像人的知觉神经网络。“嵌套的层次概念体系”中的“概念”，不是传统哲学中讲的“共相”或“抽象共同点”，而接近维特根斯坦所说的“家族相似”，或这个语境中的“意义单元”。关键就是让系统获得这样的能力，即能够从对象化样本（比如许多叶子图像）学到非对象化的对象识别（比如辨认出从未见过的或千变万化的叶子）的能力。
## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=2699 | PRINTED_PAGE=NOT_DETECTED
因此，“机器学习的终极目标就是让算法明白‘日落’到底指的是什么，然后可以认出任何一幅日落的图像，不管这幅图在训练过程中有没有出现过”。[20]由于在每一个类别（比如日落、叶子、孩子）下都有无穷多的类型，只依靠加大样本数量和建立普遍规则都无法让机器真正聪明起来，从而达到人类具有的一般辨认能力。于是就有了深度学习。
这种学习算法的输入不能是对象层级的，比如直接记住许多相关的图像，而只能从“感觉材料”入手。这样，在图像的对象识别中，输入的就是图像的像素数值。但是，“将一组像素映射到对象标识的函数非常复杂。如果直接处理，学习或评价此映射似乎是不可能的”。[21]于是深度学习算法就将在一层或浅层难以处理（即便硬性处理，智能效果也不佳）的复杂映射或函数运算，分解为多个嵌套层次的简单映射。比如在输入层与输出层之间加入三层或更多层。
这里的关键不仅是将复杂的、几乎不可操作的映射或函数关系分解为简单映射，那是哪个人工智能人员都会做的，更在于或主要在于“嵌套的隐藏层”（“隐藏”意味着层次间算出的结果不可知，是被隐藏的），也就是“深度”的出现或实现。它表明分层的“裂隙”是较佳智能出现的一个条件。只按“手工设计的程序（或特征）”或“特征映射加上手工设计的特征”[22]来运作的机器学习，甚至包括“联结主义”的网络智能化[23]，都达不到能自主学习的智能水准。
在一个层次上达不到的，却可能在更多的嵌套叠层中实现，这是为什么？按照传统理性的思路，如果逻辑正确、信息足够，计算力够强的话，在一层上处理这些信息与在多层上处理没有本质不同，只不过是比较复杂的一步走和比较简单的多步走的差别。但深度学习的思路认为这的确有质的不同。在这些叠层之中，下一层的输出是上一层的输入，而且是交叉嵌套式的输入，所以两层之间有联系，但不是可以被更高级算法代替的联系，因为建立这种层间联系的，是情境化的、需要被不断调试的、训练过的参数，即所谓人工神经网络虚拟神经元之间“突触连接强度或权重”。它们将一个层级算法的结果非线性地或相当曲折随机地转输到上一层，造成了连续中的不连续，或不连续（层级间的裂隙）中的时机化的曲折连续。用《老子》的话讲，就是“惚恍”联系中的“真”与“信”。
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