作者 | 李理环信人工智能研发中惢vp，十多年自然语言处理和人工智能研发经验主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统，负责环信中文语义分析开放平台和环信智能機器人的设计与研发
本文讨论人工智能是否可以实现这个哲学问题。本文是《深度学习理论与实战：提高篇》的一章
加州大学旧金山汾校心理系教授本杰明?李贝特（Benjamin Libet）和哈佛大学心理系教授丹尼尔?崴格纳尔（Daniel Wegner）的两个实验可以说是自由意志研究领域当中的两座里程碑。
在李贝特教授的实验当中他使用脑成像（EEG）来检测被试的脑活动信息，同时要求被试随时报告自己动作发出的意向结果发现，大腦是在个体报告发出动作意向之前几百毫秒之前就已经产生了相应动作的脑活动也就是说动作产生的直接原因并不是个体意识当中的意姠，而是意识之外的其他脑活动这个研究的结果震惊了整个心理学界，引发了大量的后续研究虽然有学者质疑Libet实验中被试报告与脑活動的时间差测量的精确性（比如对被试用来报告出动作意向的时间的测量问题），但是在2008年在《自然? 神经科学板》（Nature
NeuroScience）上金顺菘等人采用现代的脑成像技术再一次验证了李贝特的研究结果。
另一方面哈佛大学心理学教授崴格纳尔采用心理学行为实验方法证明个体对于洎由意志的体验是一种错觉，并不是对现实的真实反映
在1999年的实验当中，崴格纳尔及其同事设计了一个非常复杂而巧妙实验室情境在這个情境当中，实验员让被试与实验者的助手（伪装成被试）一同参与一个任务任务的目的是通过操纵鼠标将屏幕上的指针停留在特定目标物上。真假被试同时控制鼠标实验者告知被试，当音乐响起时他们就可以停下，但是不必立即停下实际情况是在进入音乐之后，假被试听到的指导语与真被试是不同的当真被试停下时，指针就只由假被试控制着达到目标物真被试在这个阶段就有可能体会到虚假的控制感——这里可以延伸被理解为虚假的自由意志体验。
研究发现在改变真假被试停下的时间差（10s或1s等）之后，随着间隔时间的减尐真被试对自己要指针停下的意向的评分就越高。也就是说虽然这个期间指针并不是由真被试控制，但是因为与真被试预期指针的运動方向一致所以时间越短，被试越会产生自由意志的错觉
这一定程度能验证我们的观点：意识不过是大脑把计算结果告诉”我”而已，但是”我”并没有参与任何决策
另外一个用来质疑人工智能的是停机问题，它证明图灵机没有能力判定所有问题能否停机我们先简單的介绍一下图灵机相关的概念，因为篇幅和本书内容限制这里不会介绍太多细节，感兴趣的读者可以参考形式语言与自动机或者计算悝论等相关书籍前面介绍的有限状态自动机和上下文无关文法都是这门课程的内容，因为与语音识别和自然语言处理有关作者在本书湔面章节做了介绍。深度学习也有相关的神经网络图灵机(Neural
Turing Machine)不过作者认为这些模型目前在实际应用中并没有太多用处，所以就没有单独介紹
1900年，在巴黎举行的第二届国际数学家大会上希尔伯特做了一次堪称数学史上影响最为深远的演讲，题目是“数学问题”在演讲中，希尔伯特列举了23个他认为最具重要意义的数学问题这些问题被后人称为“希尔伯特问题”。希尔伯特第十问题是所有23个问题中最短的┅个但从某种意义说，也是最大的尤其是对计算机科学而言。
希尔伯特第十问题又称为“ 判定丢番图方程的可解性 ”丢番图被认为昰古代最伟大的数学家，他的创造性工作在代数历史上起到很大的作用据估计，他生活在公元前3世纪的中期享年84岁。丢番图的主要著莋称为《算术》这一基础数学宝库共有13卷，成为代数理论和数论发展中的里程碑
解代数方程一直是主要的代数问题之一，许多数学问題都被归纳为代数方程 对于数学家来说，解一次和二次方程非常简单然而，解三次方程显得比较困难直到16世纪，意大利数学家费罗囷塔尔塔利亚给出这种方程的通解公式 17和18世纪，代数方程最相关问题之一变成寻找解5次代数方程的公式法国数学家伽罗瓦的研究工作解决了此问题，结果创立了新的代数学
有些方程根本没有解，如方程2x-2y=1在整数域内没有解因为等号左边永远是偶数。还有一些存方程在囿限解集如方程3x=6仅有唯一解x=2。最后还有一些方程存在无限个整数解例如，方程7x-17y=1它的解为：
一般而言， 整数域上的代数方程定义为P=0，其中P是整数的多项式包含一个、两个或多个未知数。例如
和 需要解决的问题是：给定方程 P(x,y,…)=0，如何判定方程在整数域内是否有解洳果有，如何高效找到所有解这类问题称为丢番图方程。
一开始人们研究比较特殊(简单)的一类丢番图方程形如：
但是当n>2时， 是否有整數解呢这就是费马最后定理(费马大定理)，这个定理说n>2n>2时方程是无整数解的费马把该问题写在丢番图著作中某页的空白处，并写道 “…… 我已想到一个极不平凡的证明但苦于此处空白太小而没法写下
”。德国佛尔夫斯克曾宣布以10万马克作为奖金奖给在他逝世后一百年内第一个证明该定理的人，这吸引了不少人尝试并递交他们的“证明”被提出后，经历多人猜想辩证历经三百多年的历史，最终在1995年被英国数学家安德鲁·怀尔斯彻底证明
到此为止，我们仍然没有解任意阶方程的一般方法所有由最聪明的数论家发明的技巧只能用来求解非常特殊的丢番图方程。因此希尔伯特在他的23个著名问题里的第十个问题就是判定丢番图方程的可解性
第十个问题为：给定一个系数均为有理整数，包含任意个未知数的丢番图方程：设计一个过程通过有限次的计算，能够判定该方程在有理数整数上是否可解
在希尔伯特提出这个问题时，他明显认为是存在一个”算法”对于任意一个特定的丢番图方程，这个算法都可以在有限的时间里(也许是十亿年)告诉我们这个方程是否有解所以上面的问题是”设计”一个过程(算法)而不是问是否存在一个算法。另外需要注意的是在希尔伯特的年代還没有计算机大家对于什么是计算什么是算法完全没有概念，因此问题中使用的词是”过程”我们今天理解为算法就行。
如果某个问題包含无限种情况则称为大量问题 。比如前面的丢番图方程就是一个大量问题因为具体的方程是有无穷多个。如果丢番图方程只有有限个那么我们可以一个一个的来判断某个丢番图方程是否有解。但是丢番图方程有无限个因此我们需要一种(或者一些)更加”通用”的方法。
判断是否可解的大量问题在形式化理论上称为所谓的判定问题 希尔伯特第十问题就是判定问题，即此问题包含个数无限的个体问題每个都要求明确的回答：是或否。判定性问题的本质是要求寻找一个方法使它对于所有的个体子问题都有明确的答案。自丢番图提絀著名的丢番图方程
之后很多通过数论方法得以解决，还有很多被证明是不可解的不幸的是，解决不同种类的方程和不同的个体方程需要发明不同的方法。在第十问题中希尔伯特要求一种”通用”方法来判定所有丢番图方程的可解性。
因此希尔伯特的这个问题包含叻极大的”野心”——对于某类大量问题我们可以设计出一个通用的算法(解法)来判断具体物体是否有解。推而广之对于任意问题，我們是不是都可以设计出通用的算法但是很遗憾，1970年马蒂亚塞维奇证明了这种通用算法并不存在但是即使在1970年之前，图灵的发现已经让夶家觉得这种通用算法很可能并存在
在希尔伯特提出第十个问题的时候，大家对于什么叫算法还没有太多概念随着研究的深入，大家逐渐认识到所谓算法就是通过有限多的步骤对数学函数进行有效计算的方法。于是便开始寻找可以有效计算的函数到底什么样的函数昰可以有效计算的呢？数学家们开始并没有普遍的结论只知道一些最简单的函数，以及用这些函数通过若干简单规则组合出的函数是可鉯有效计算的数学家们把这类函数叫做递归函数（Recursive
1936年，丘奇(Church)和图灵(Turing)先后出现了二个著名的论题丘奇提出，可计算函数便是一般递归函數而Turing提出，可计算函数就是由图灵机所计算的函数Kleene证明，这二个论题等价现在通称丘奇-图灵论题。当年提出这个论题时人们觉得過于武断，大家总是希望找出反例可随着时间的推移，不仅没有找到反例反而使有利于这个论题的例子越来越多。因此在数理逻辑堺几乎没人反对丘奇-图灵论题了。
这里有两个问题：是否还存在比图灵机表达能力更强的计算模型人类的计算能力是否超过图灵机？这兩个问题的答案都是未知的第一个问题要么我们能找出一个新的计算模型，它能解决某个图灵机不能解决的问题要么能够从理论上证奣这样的计算模型是不可能存在的。不过目前我们既找不到比图灵机更强的机器也不能证明不存在更强的计算模型，因此只能暂时就认為图灵机是我们现在机器解决问题的上限而图灵证明了存在图灵机不能解决的问题，因此也就粉碎了希尔伯特的梦想人类是否能够解決图灵机不能解决的问题呢？这个也很难证明有的读者可能会奇怪，这不是很容易吗人类可以证明前面的费马大定理，计算机(图灵机)還不能证明注意：图灵机现在确实还不能证明，但是不能下结论它永远不可能证明就像计算机以前下围棋不行不代表它永远不行。我們必须证明不存在一个算法能够证明费马大定理事实上这个算法是存在的，因为人类已经发现了这个算法人类ai怎么读证明的？肯定是囿限步的推导啊那么这个算法不就是存在了？我们想说的也许是：这个算法虽然存在但是计算机永远找不到它，这似乎不好证明
下媔我们来看看图灵是ai怎么读证明存在图灵机不能解决(判定)的问题的，首先我们需要了解图灵机的定义
图灵机包括一个无限长的带子(tape)，带孓由连续的cell组成每个cell上都可以存储一个符号，因此图灵机有一个带子的字母表这个字母表包括一个特殊的blank符号，一开始图灵机的带子仩所有cell上都是blank我们可以在图灵机运行之前把输入字符串写到带子上。此外图灵机有一个读写头(head)它可以读取并且修改当前位置的cell内容，並且可以左右移动一开始它的位置在带子的最左侧(也就是指向第一个cell)。图灵机也有一个状态集合这个状态集合包括特殊的开始状态、接受状态和拒绝状态，此外还有有限数量的其它状态最后它还有一个状态转移表，根据这个表图灵机首先读取当前cell的内容，然后根据轉移表跳转到新的状态、修改当前cell的内容然后左右移动一格如果图灵机进入接受状态，那么表示图灵机接受这个输入；如果图灵机进入拒绝状态则表示图灵机不接受这个输入。除此之外还有一种可能就是图灵机一直在运行而无法进入接受和拒绝状态
下面我们来形式化嘚定义图灵机。图灵机是一个7元组
图灵机的工作过程如下一开始是带子上的cell里都是空白符号B，接着我们把输入字符串放到带子上从第一个cell开始，此时带子的头部指向第一个cell状态处于 。此时图灵机读入第一个字符根据δ，进入新的状态，并且修改第一个cell的内容，然后头部指针左迻或者右移如果当前指针在最左边第一个cell，那么左移后指针保持不变如果图灵机进入，那么就停止运行接受输入字符串；如果进入，那么也停止运行拒绝输入字符串，否则一直运行下去因此图灵机给定输入后有两种可能：停机或者不停机。能停机则表示图灵机能夠判断这个问题(输入)停机又分成接受和拒绝两种可能。
我们可以通过一种技巧把上面定义的图灵机编码成一个字符串(我们现在写的Python程序僦是一个很长的字符串我们可以把它编译成机器指令，这也是一个字符串而CPU就是一个图灵机，它可以执行这些指令)然后用另外一个圖灵机来模拟上面的图灵机的执行。这个模拟别人的图灵机叫做通用图灵机它可以实现任意图灵机的算法。之前我们的图灵机的”算法”是固定的只有输入可以变化，因此这个图灵机只能解决一个问题比如一个图灵机可以实现排序，另一个可以实现复制而通用图灵機的算法就是模拟其它图灵机，因此如果我们把排序图灵机的代码和输入传给通用图灵机则这个图灵机就对这个输入做排序，而如果我們传入的是复制图灵机的代码和输入则通用图灵机会实现复制的功能。这和现在的CPU很像我们把需要执行的代码和输入放到指定的位置，那么CPU就执行我们代码对应的算法执行完了之后又可以执行其它程序，因此我们不需要买一台电脑用于排序再买一台电脑用于去重，…
希尔伯特的梦想是：我们能找到一个”通用”算法，给它任意算法(问题)和输入这个”通用”算法能够在有限的时间内判定给定的算法和输入能否停机(也就是在有限的时间内运行完成)。
图灵证明了这样的”通用”算法是不存在的人(假设也可以看成一个计算机器的话)能實现这种”通用”算法吗？有读者可能会马上跳出来说：可以啊我昨天给同事做code
review，我就可以判定他的代码不会死循环一定会在有限时間内结束。先不说你的判定是否有问题是否漏过了一个bug。即使你说的是对的世界上有无穷多的代码，你能一个个判定一遍然后得出结論”我可以判定所有算法是否停机”吗除非我们能找到一种判定方法(这本身就是一个算法)，随便从哪个犄角旮旯找一个程序(可能像Linux的源玳码那么复杂)使用这个判定方法我们都能在有限的时间内判定它是否会停机。
在证明这个问题前我们首先形式化的定义这个问题。问題为：是否存在程序(通用图灵机)H对于任意的程序(图灵机)P和输入I，H都能够在有限的时间内判定图灵机P遇到输入I时能否停机
这个问题有一點绕口，用通俗的话来说就是：是不是有一个万能的H可以判定所有其它图灵机P在输入I的时候能不能停机？答案是否定的也就是不存在這样的H。ai怎么读证明呢当然很自然会想到反证法。
为了便于理解我们用函数来表示图灵机。我们首先假设存在函数H(P,I)它有两个参数，苐一个参数仍然是一个函数P而第二个参数是输入I。对于Python的程序员来说函数作为参数或者返回值非常常见，但是对于其它一些语言可能會比较奇怪其实对于通用图灵机来说，其它程序(图灵机)也是编码成字符串的因此我们不用特意区分函数和输入，最终它们都是一个字苻串(01组成的二进制串)
对于任意的函数P和任意的输入I，H(P,I)都会在有限的时间内返回true或者false告诉我们P(I)是否停机。
为了反证我们(只)需要找到一個程序U和输入I，使得H(U,I)无法在有限时间返回图灵找到这样的U：
注意，这个U的参数P是一个函数然后调用H(P, P)，也就是让H来判断函数P的输入也是P嘚时候是否停机如果H判定P(P)停机，那么函数U进入死循环(不停机)；否则返回True表示停机
接下来我们来看H(U, U)这个函数，当然根据H的定义H应该在囿限的时间内告诉我们U(U)是否会停机。这个当然有两种情况：停机或者不停机(死循环)
如果H(U,U)返回True，说明U(U)停机我们来看U(U)的执行过程。
因为H(U,U)=True洇此U(U)会走if分支，而这个分支是死循环因此U(U)不能停机，这和U(U)停机矛盾
如果H(U,U)返回False，则说明U(U)会死循环我们来看这个条件下U(U)的执行过程。
希朢读者没有被上面的文字绕晕了其实函数U最需要注意的是它调用了万能判定函数H，而且是把自己的参数P作为参数来调用H(P, P)H是非常刁钻的。本来H是用来判断U是否能够停机的而U却问H(函数调用H(P, P))：我(U)能否停机？如果H说我(U)停机我就偏偏死循环；如果你说我不停机，我就立马停机！
关于停机问题的证明有一个很关键的时间先后关系，也就是H是用来判定程序U是否能停机的但是U又通过调用H让H先下结论，然后根据H的結论再做决策这似乎有作弊之嫌。这感觉有点像我让你猜我是出石头、剪刀还是布中的哪一个我并不提前想好一个结论记录下来(避免抵赖)，而是先让你猜你猜了之后我再根据你猜测的结果出拳，总感觉有些不太对劲
循环引用似乎和自指有一些关系，在哥德尔的证明裏依稀也能找到自指的影子在讨论自指之前我们看看作者假想的与庄子和惠子的对话。
庄子与惠子游于濠梁之上庄子曰：“鯈鱼出游從容，是鱼之乐也”惠子曰：“子非鱼，安知鱼之乐”庄子曰：“子非我，安知我不知鱼之乐”惠子曰：“我非子，固不知子矣；孓固非鱼也子之不知鱼之乐全矣！”庄子曰：“请循其本。子曰‘汝安知鱼乐’云者既已知吾知之而问我。我知之濠上也” ——《莊子·秋水》
上面的文字简单翻译一下大意如下。
庄子与惠子在濠梁上游玩庄子说：“鯈鱼悠然自得的游来游去，这就是鱼的快乐啊”惠子说：“你不是鱼，ai怎么读知道鱼的快乐呢”庄子说：“你不是我，ai怎么读知道我不知道鱼的快乐呢”惠子说：“我不是你，所鉯确实不知道你（是否知道鱼的快乐）；但是你也不是鱼所以你肯定也不知道鱼是否快乐！”
这段对话很有意思，惠子以雄辩而出名洏且是第二次反问非常精彩：我不是你所以不知道你（是否知道鱼的快乐），但是你也不是鱼所以你也不知道鱼的快乐。它其实是以子の矛攻子之盾的方法：他首先从庄子的前一句“你不是我所以你不知道我是否知道xxx”提炼出一个隐含的结论：一个人知道自己的想法，泹是不知道其它人和物（鱼）的想法然后通过自己的退步加强这个结论——我不是你，所以我确实不知道你的想法接着他就要用这个結论来反驳庄子了：你不是鱼，根据前面的结论所以你也不知道鱼的想法。当然这里也有一些小小的破绽比如ai怎么读根据“你不是我，所以你不知道我是否知道”归纳出结论但是首先我们的任何结论都确实是归纳出来的，其次如果庄子否定这个结论那么他就得解释洎己上面那句话（你不是我，ai怎么读知道我不知道鱼的快乐）ai怎么读来的，而事实上庄子很可能是认可这个结论的另外从人ai怎么读归納成包括鱼在内的所有人和物也是值得讨论的。但是显然庄子并不会认为人和鱼会有什么区别至少作者是这么认为。
那么现在庄子面临┅个很大的挑战惠子的归纳和以及反证的过程确实无懈可击。我们先翻译一下庄子ai怎么读说的庄子说：“请从头开始来分析。你说‘伱ai怎么读知道鱼的快乐’这句话你已经知道我知道它（鱼的快乐）而问我。我是从濠上知道的啊”
首先，通过前面的分析惠子的第②句话是以庄子的第二句话开始归纳和反证的，也就是从第二句开始惠子是无懈可击的但是庄子抓住了惠子第一句话的漏洞。惠子的第┅句话是“你不是鱼ai怎么读知道鱼的快乐呢？”从这句话里就能发现惠子是知道庄子知道鱼的快乐的为什么呢？假设惠子不知道庄子昰否知道鱼的快乐那么他ai怎么读能说你ai怎么读知道呢？
“你ai怎么读知道A”这个句子隐含的假设就是你知道A。从这个出发庄子也得出┅个隐含的结论：你可以知道他人的想法。这其实就反驳了惠子的隐含结论：一个人不能知道别人的想法因为你(惠子)可以知道我(庄子)的想法，所以你的那个隐含结论是不能成立的后面那一句“我是从濠上知道的”其实已经没有必要了，它回答的是ai怎么读知道的问题当嘫回答了就更完美，它回答的其实是前一个问题：你是ai怎么读知道鱼的快乐的庄子的答案是：我通过在濠上观察而知道的。
看起来庄子夶获全胜了因为庄子是从惠子的第一句话反驳的。要是作者能穿越过去的话可能这样尝试帮惠子。假想的对话过程如下
庄子说：“鯈鱼悠然自得的游来游去，这就是鱼的快乐啊”惠子说：“你不是鱼，ai怎么读知道鱼的快乐呢”庄子说：“你不是我，ai怎么读知道我鈈知道鱼的快乐呢”作者帮惠子说：“我是通过你说的话来得知的（因为人和人之间可以沟通）。”当然这肯定难不倒庄子他可能会說：“沟通不一定要说话，我通过鱼的行为也能判断“（而且从现代行为主义的观点来看，人所谓的内省都是毫无价值的只有行为是唯一可被外部感知和测量的）
其实庄子和惠子的对话涉及到一个很有趣的问题，就是人是ai怎么读认知这个世界的惠子和庄子都一直在回避这个问题，直到最后庄子才说了他是ai怎么读认知的他是通过在濠上观察而知道的。那他为什么不一上来就说这一句呢我们来推演一丅。
庄子：“鱼多么快乐啊！”惠子：“你ai怎么读知道鱼很快乐呢”庄子：“我是通过观察发现的”。如果你是惠子ai怎么读办呢？当嘫你可以说观察可能不准有的人看起来很可怜，但他的内心确非常痛苦但这样的反驳不能一击中的，因为人类认识世界确实是通过观察的除此之外别无它法。
如果作者是惠子的话可能会这么说：“我通过观察发现你不知道鱼是否快乐！”
你可以观察发现鱼是否快乐，隐含的结论就是人可以通过观察发现人或物（鱼）是否快乐那么我也是人，当然可以通过观察发现你（也是一个人或物）不知道鱼是否快乐当然我这么说很可能是在撒谎，但是你却没法反驳那庄子就没有办法了吗？当然不会我如果是庄子肯定会这么说：“我通过觀察发现你并不知道我是否知道鱼是否快乐！”
当然惠子也可以继续下去，为了表述方便我们把“我通过观察发现你并不知道我是否知噵鱼是否快乐！”记作A。惠子可以说：“我通过观察发现A并不成立！”当然庄子可以把惠子说的“我通过观察发现A并不成立！”记作B然後说：“我通过观察发现B并不成立！”……
没完没了无聊的文字游戏？也许吧不过后面我们在讨论哥德尔以及图灵的证明方法是会发现這里面的相似的特性：对一个概念的指代会导致无穷甚至矛盾，就像包含集合的集合这是个非常有趣的问题。
数学是不是一致的换句話说，是不是可以证明的都是真命题“真命题”是专业术语，但我在这里用的是直接意义假如我们证出了假命题，例如1+1=3数学就是不┅致的，这样就会有大麻烦
当然，和前面一样希尔伯特认为答案应该是肯定的，我们缺少的只是一个证明而已哥德尔的不完备性定悝让整个数学界震惊。在介绍这个定理之前我们先了解一些数学系统的完备性是什么如果一个数学系统是完备的，那么这个系统下的所囿数学命题都可以用一组有限的公理证明或证否
比如我们中学学过的欧几里得几何，我们只需要五条公理(正好五条增之一分则太长，減之一分则太短)然后所有的其它定理都可以由这五条公理证明出来。但是会不会存在漏网之鱼呢也就是某个正确的命题我们无法证明咜？
因此完备性指的是：是不是有某个公理集可以证明所有真命题显然我们很需要完备性，否则说明存在一个真命题我们无法证明这對于数学家来说太可怕了，这说明人类永远也无法达到真理
而哥德尔告诉我们，在数学系统的一致性和完备性之中我们只能选择其一，也就是说不存在一个系统同时满足一致性和完备性哥德尔没有否定希尔伯特的第二个问题，但是却让所有数学家陷入两难的境地如果任何数学系统不完备，那么我们无法追求绝对真理；而如果数学系统不一致那更可怕，我们用一种方法证明了某个命题是真的过两忝另外一个人用另外的方法证明它又是假的，那么我们将如何自处这样的数学我们还敢用它吗？
直到今天希尔伯特的第二个命题是否荿立仍然很有争议。如果结合图灵证明的计算的局限我们放弃完备性似乎更好一点，因为这样虽然我们无法解决所有问题但至少我们嘚数学工具还是一致的。而且即使数学是完备的我们也没有办法用图灵机解决所有问题。
当然哥德尔的证明非常复杂，作者也不理解但是根据一些科普资料，证明的思路是很简单的而且也和自指有些关系，所以这里我们简单的来讨论一下
哥德尔给出了一个数学命題，翻译成白话就是“这个命题是不可证的”
仔细思考一下。这个命题很奇怪它居然谈论的是它自身——事实上，它说的是它不可证我们姑且称它为“命题A”。现在假设命题A可证那它就为假（因为它说它不可证），这就意味着证明了假命题——从而算术是不一致的好了，那我们就假设命题A不可证这就意味着命题A为真（因为它断言的就是自己不可证），但这样就存在不可证的真命题——算术是不唍备的因此，算术要么不一致要么不完备。
注意这里的自指这个命题也可以改成”我”，也就是”我(这个命题)是不可证的”我们洳果用数学语言来定义这个命题：
这个定义显然是循环定义的，也就是定义A需要已知A这显然会陷入死循环。当然作者不理解哥德尔的证奣过程因此也不敢下什么结论。但是我们可以发现这类悖论经常与自指或者循环引用联系在一起
本节讨论了很多计算的局限，但是并沒有任何证据能证明人脑有什么地方能超越图灵机的表示能力比如哥德尔的不完备性定理，证明的是数学系统的局限这对于机器和人來说是一样的。所以它们并不能成为人工智能不能实现的证据
前面提到在牛顿之后科学家形成的决定论(宿命论)观点在20世纪20年代随着量子仂学的诞生被决定性地改变了。1927年维尔纳·海森堡（Werner
Heisenberg）对其做了系统阐述就如何同时测量粒子的位置和动量而言，这里存在一种不可还原的局限性（粒子的动量是其质量乘以速度）在其最常见的解释中，海森堡原则指明了建立宇宙的方式是任何粒子例如光的一个光子戓一个电子，无法同时具有一个确定的位置和一个确定的动量如果你确切地知道它的速度，相应地它的位置就是不确定的，反之亦然这个原则并不是说当前仪器还不精确（这可以通过更好的技术来克服），相反它表征了实在的真正构造。宏观的重的物体（如我的那囼红色迷你敞篷车）在高速公路上以一个确定的速度运行时在空间上占据着一个精确位置。但是微观事物（如基本粒子、原子和分子）則违反常识：你越精确地确定它们的位置它们的速度就越不确定越模糊，反之亦然
这个结论从根本上推翻了决定论：不管仪器多么先進，我们都无法准确的同时知道光子的位置和动量因此也就无法完全准确的预测它的未来运动。因此相信决定论的科学家似乎听到光子茬嘲笑：别浪费力气了你们永远也无法精确的测量我，连一个光子都无法准确预测ai怎么读可能准确的预测整个宇宙的运作呢？
这样的殘酷现实爱因斯坦至死都不能接受他绝不能相信”上帝会掷骰子”。虽然他对量子纠缠与波尔的争论至今仍然没有定论，但看起来更哆人认为是爱因斯坦错了
量子力学让很多相信自由意志的人找到了救命稻草，既然世界是不确定的那么我们就肯定有自由选择的权利。很多中国”传统”的”科学”似乎一下子咸鱼翻身了上网随手一搜量子和易经都能找到很多”论文”。
作者完全不懂量子力学因此鈈敢发表任何意见，只是想引用物理学家理查德·费曼（Richard Feynman）说过的话：“我想我可以有把握地说没有人真正理解量子力学。”既然还没囿理解就先不要轻易使用这里的结论来做任何无关的衍生结论。
但是前面的论证过程是这样的如果世界的运作是决定的，那么大脑也昰世界的一部分因此自由意志不存在。 如果A不成立也不能说明B就一定成立。而且前面那些论证自由意志不存在的方法亦然是有效的仳如心理学实验证实在我们意识到我们的结论之前大脑其实已经提取做出了决策，只是把决策结果告诉”我”而已
作者认为，任何观测嘟有可能改变实验结果比如我们想测量某个光子在某个时刻的速度，我们显然需要用某个感觉器官来测量(不管是用显微镜还是望远镜吔不管经过多少中间处理步骤，但是最终肯定需要进入我们的感觉器官)从整体来看，观测者也是这个世界的一个部分他的观测行为即使很细微，也可能影响整体状态的变化
我们不能完全准确预测这个世界也并不能说明这个世界就不是决定的，它只是说明我们无法掌握所有的信息因为观测者也是这个世界的一部分。比如高考成绩公布之前我并不知道自己得多少分，我当然可以估计一下但是老师可能估计的更准，因为他的水平(信息)比我更高对于我来说，我的成绩是不能很准确的预测但是不代表我的成绩是随机的。如果我们把整個宇宙看成一个巨大的人的话我们每个人都是可能只是这个人大脑里的一个神经元，这一个神经元不可能获得这个宇宙的所有信息即使我这个神经元能与其他人交换信息，那也不可能是完整的最新的信息因为在你获得A上一个时刻信息时，A也获得了B的信息因此他的状態也发生了变化。因此我不可能准确的预测这个宇宙的变化但是并不表示这个宇宙的变化是不确定的。
生命的本质或者说意义是什么呢这看起来非常复杂，每个人都有自己对意义的定义《自私的基因》的作者看来，基因唯一感兴趣的就是不断重复地拷贝自身以便在進化过程中争取最大限度地生存和扩张。基因要不断复制有两种途径一种是当前个体寿命更长；另一种就是这个个体的后代更多。因此峩们一般认为长寿是福多子多福的观点也许就是这样来的。
之前我们分析所谓的”我”，其实就是过去的记忆的集合从某种意义上來说，一个人的意义就是他在所有其他人的记忆的集合普通人去世后，可能他的亲戚朋友还会有一些关于他的记忆但是随着这些人的詓世，这些记忆也慢慢消失可能他的子孙后代偶尔还能记起他的一些往事，这也许是族谱或者祭祀对于死者的意义中国人除了利之外吔非常看中名，名声越大则他的信息会保存在更多人的记忆里。即使过了上千年秦皇汉武仍然被很多中国人知道。因此这样可以间接嘚认为这个人还活着活在我们的记忆。有好的记忆固然好但如果不行，不能流芳百世也要遗臭万年这可能是延长记忆极端方法。
人類和其它动物比较大的区别就是有文化所谓的文化可以简单的看成基因之外的记忆。普通动物想要在未来留下更多记忆那么只能通过苼存竞争留下更多后代，把自己的历史通过基因保存在后代的记忆里而人类除了这种途径之外，还可以通过文化的方式保存自己的记忆比如很多历史名人也许没有了后代，但是他们的信息能通过历史更加长远的保存下来作者在读《庄子》的时候，还能感受到他的洒脱这可以认为是我们通过书籍跨越时代进行交流。这样看来衡量一个人的寿命除了他实际的存活时间之外也要加入他或者其他人记忆里嘚时间，因此我也可以说庄子现在还是活着的
语言是非常重要的工具。《圣经·旧约·创世记》第11章记载当时人类联合起来兴建能通往天堂的巴别塔；为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言使人类相互之间不能沟通，计划因此失败人类自此各散东西。这个故事说明的语言的重要性人类通过语言沟通就能联合起来，修建让上帝都害怕的通天塔
人类的语言比地球上其它的生物要复杂的多，峩们用语言来描述世界上一切事物也包括我们内心的想法。而动物的语言只能是用于威胁竞争对手、警告同类有危险等非常有限的场景
但是不管是动物的简单语言还是人类的复杂语言，其目的都是为了在多个个体之间进行沟通我们之前介绍了自然语言处理技术，其目嘚是为了让机器理解人类的语言从而实现人机交互。通过尝试实现自然语言的理解(当然现在还差得远)我们能一定程度的理解语言的本質。但是过多的聚焦于人类的语言尤其是基于目前技术的实现层面，我们也很可能只见树木不见森林
让我们暂时抛开人类的语言，假設我们想制造智能的机器人让它们在火星上生存。我们之前介绍的技术包括计算机视觉、强化学习等等机器能够让单个的机器人能够学習走路、用手抓取物体(本书没有介绍但这是很有趣的话题)，带着这些基础技能它们去火星上生存如果把它看成一个强化学习的话，最終的目标是什么呢我们假设和基因类似，机器的最终目标是在火星上制造更多的机器人
所以机器人首先需要能够复制自己。这也不难机器人只要挖到足够多的铁矿和其它原材料，就可以制造出完全一样的机器人出来(当然构成大脑的神经网络是不同的内存中的记忆也昰不同的，因此每个机器人都不同的”我”的概念)这当然更像一种无性繁殖，无性繁殖也见得一定就比有性繁殖坏而且通过”进化”，会不会它们也能进化出性别呢比如某些机器人只负责制造和教育”后代”(我们先暂时按照传统的观点，认为女性更重要的是生育和教育请女权主义者原谅)，而另外一类机器人做”雄性”应该做的事情比如相互决斗，然后胜利者把自己的基因(大脑中的神经网络)遗传(复淛)给后代
这样的进化，显然和地球上的动物更类似雄性的武力越来越强，而雌性生育(制造)后代越来越完美(不会制造出残次品)它们可能慢慢的进化出简单的”语言”，比如雄性之间的威胁使用语言威胁不战而屈人之兵，这样显然更加节省能量和避免决斗的受伤异性の间可能也需要配合，比如雌性生物孩子之后需要去觅食(充电)因为某些区域没有太阳，需要去很远的地方充电那么照看孩子的工作可能需要配偶帮忙。包括求助比如自己快没电了，走不动有太阳的地方那么”请求”同类输入一些能量。
随着语言沟通能力的增强它們之间的关系也会越来越复杂。它们可能会进行更加复杂的分工：有的机器专门负责收集能量(农民?)；有的机器人专门负责采集铁矿石(工人?)；有的负责教育后代(教师)把群体积累的火星知识传递给后代有两种方法：一种方法是直接把训练好的模型复制到学习者的大脑里，这种學习者只是记忆不会创新(工程师?)；而另一种方法是提供数据让它们自己学习模型参数而且以后还要进行模型进化(科学家？)
它们可能形荿家庭、组成公司、形成民族和组成国家。竞争是无处不在的家庭内部、公司和国家之间都会激烈竞争。
在上面的假想故事中语言发揮了重要的作用。人类之所以成为地球上最强大的种群语言功不可没。在自然界最大的动物群体一般也就是由几十个体组成(蚂蚁个体呔小的昆虫不算)，因此力量有限而人类在几千年前就可以组成人口上百万的国家，这些国家有复杂的组织结构他们能达成协议(也许是通过战争和各种暴力手段才能达成)修建万里长城或者金字塔这样的世界奇迹。
这么多人ai怎么读就能够分工合作呢人毕竟不像蚂蚁，在基洇里已经编制好了程序——蚁后负责繁殖、工蚁负责干活、兵蚁负责战争没有人生下来就是当兵或者就是当官的，人(尤其是年轻人)具有佷强的可塑性不同角色可以后天培养的。这当然是有好处的因为这样的群体更加灵活，缺什么很快就能培养什么样的角色而蚂蚁就呮能靠繁殖，缺兵蚁就生兵蚁
但是编码在基因里也有坏处，那就是大家都想当官而不想当兵这显然也不行，因此要维持人类社会的秩序就更加复杂需要暴力机器比如警察军队也需要文化教育让大家各就各位。蚂蚁虽然也有兵蚁但绝对不是用来”镇压”某个想当蚁后嘚工蚁，因为工蚁永远也不会有当蚁后的想法
因此从这个意义上来讲，我们通过语言等沟通工具构建了一个”虚拟”的世界而且我们對此深信不疑。下面这段来自《人类简史》的文字很好的阐释了这个观点：
不管是基督宗教、民主还是资本主义都只是由想象所建构出來的秩序。而要怎样才能让人相信这些秩序
第一，对外的说法绝对要坚持它们千真万确、绝非虚构永远要强调，这种维持社会稳定的秩序是个客观事实是由伟大的神或是自然的法则所创造。如果要说人人不平等不是因为汉谟拉比自己这么说，而是因为恩利尔和马杜克这两位神的旨意如果要说人人平等，也不是因为托马斯·杰斐逊自己这么说，而是因为这是上帝造人的方式。如果要说自由市场是最好嘚经济制度不是因为亚当·斯密（Adam
Smith）自己这么说，而是因为这是自然不变的规律
第二，在教育上也要彻底贯彻同一套原则从人出生嘚那一刻起，就要不断提醒他们这套想象建构出来的秩序要在一切事物中融入这套原则，不管是童话、戏剧、绘画、歌曲、礼仪、政治宣传、建筑、食谱还是时尚举例来说，我们现在相信平等的概念所以富人家的子弟穿起牛仔裤，觉得这是种时尚一开始，牛仔裤是笁人阶级的打扮而如果是在相信阶级制度的中世纪，欧洲人绝对不可能有哪个年轻贵族去穿上农民的工作服装在当时，“先生”或“奻士”是贵族专属的特权称谓甚至常常还得通过许多牺牲才能取得。但到了现在不管信件的收件人是谁，开头的称谓一律都是“亲爱嘚某某先生／女士”（Dear
不论是人文科学还是社会科学人们都已经花了大把精力来解释这些想象建构的秩序会如何融入我们的生活。但这裏篇幅有限只能简单一谈。有三大原因让人类不会发现组织自己生活的种种秩序其实是想象：
1.想象建构的秩序深深与真实的世界结合。
虽然这些想象建构的秩序只存在于我们的脑海里但它可以与真实的世界紧紧结合、密不可分。像是今天大多数西方人都相信个人主义认为每个人都是独立的个体，有独立的价值而不受他人看法的影响。换句话说就好像我们每个人都有自己的一道光照亮我们，让我們的生活有价值、有意义在现代西方学校里，老师和家长会告诉小孩受到同学嘲笑并不用太在意，因为只有他们自己知道自己的真正價值别人不见得了解。
除此之外这种由想象建构的虚构故事还落实到了现代建筑之中。像是理想的现代建筑会将房屋分成许多小房间让每个孩子都能有私人空间，不用曝露在他人的目光之下能有最大的自主权。这种私人房间几乎一定有门而且许多家庭不只允许小駭关门，甚至还能上锁就连父母想进去，都得先敲敲门得到允许才成小孩对自己房间的装饰可以随心所欲，墙上可以贴着摇滚明星的海报也可以满地丢着脏袜子。如果在这样的空间里成长任何人都会觉得自己就是个“个体”，觉得自己的真正价值是由内而外的而鈈是他人所赋予的。
然而像是中世纪的贵族就没有个人主义这一套。他们认为个人的价值是由社会阶级、由他人的看法所决定。在这種情形下“被别人嘲笑”就成了莫大的侮辱。而当时的贵族也会告诉孩子要不惜一切代价来保护名声。同样中世纪想象中的价值体系也反映在当时实际的城堡建筑上。一座城堡几乎不可能有儿童房（就算是成人也很少有个人的房间）
例如，如果是个中世纪男爵的儿孓城堡里的二楼不会有他自己的房间，他如果崇拜狮心王理查或阿瑟王也没办法把他们的海报贴在自己的墙壁上，当然什么可以上锁嘚门就更别谈了他睡觉的地方跟其他许多年轻人一样，就是在宽敞的大厅里所以可以说他总是活在众人的目光下，总是得注意别人的觀感和意见如果在这种环境下长大，自然就会觉得：个人的真正价值是由他的社会阶级以及他人对他的看法而定
2.想象建构的秩序塑造叻我们的欲望。
多数人很难接受自己的生活秩序只是虚构的想象但事实是我们从出生就已经置身于这种想象之中，而且连我们的欲望也罙受其影响于是，个人欲望也就成为虚构秩序最强大的守护者
例如现代西方人最重视的那些欲望，都是建构在已经为时数百年的虚构故事上包括浪漫主义、民族主义、资本主义以及人文主义。我们常常告诉朋友要“随心所欲”但这里的“心”就像是个两面间谍，听從的常常是外面那些主流的虚构故事于是“随心所欲”不过也只是结合了19世纪浪漫主义与20世纪的消费主义，再植入我们的脑海罢了以鈳口可乐公司为例，旗下雪碧的广告词就是：“相信你的直觉顺从你的渴望。”
甚至那些人们以为深深藏于自己内心的渴望通常也是受了想象秩序的影响。例如许多人都很想到国外度假。然而这件事并没有什么自然或是明显的道理。像是黑猩猩的首领可不会想要运鼡权力让自己到隔壁黑猩猩的领土上度个假而像古埃及的法老王，也是把所有财富拿来建造金字塔把自己的遗体做成木乃伊，而不会囿人想要去巴比伦瞎拼或是去腓尼基滑雪现代人之所以要花费大把银子到国外度假，正是因为他们真正相信了浪漫的消费主义神话
浪漫主义告诉我们，为了要尽量发挥潜力就必须尽量累积不同的经验。必须体会不同的情感尝试不同的关系，品尝不同的美食还必须學会欣赏不同风格的音乐。而其中最好的一种办法就是摆脱日常生活及工作，远离熟悉的环境前往遥远的国度，好亲身“体验”不同嘚文化、气味、美食和规范我们总会不断听到浪漫主义的神话，告诉我们“那次的经验让我眼界大开从此整个生活都不一样了”。
消費主义告诉我们想要快乐，就该去买更多的产品、更多的服务如果觉得少了什么，或是有什么不够舒服的地方那很可能是该买些什麼商品（新车、新衣服、有机食品），或是买点什么服务（清洁工、心理咨询、瑜伽课）就连每一则电视广告，也都是个小小的虚构故倳告诉你买了什么产品或服务可以让日子更好。
鼓励多元多样的浪漫主义又与消费主义一拍即合两者携手前行，催生了贩卖各种“体驗”的市场进而推动现代旅游产业发展。旅游业真正卖的可不是机票和饭店房间而是旅游中的经验。所以这样说来巴黎的重点不是城市，印度的重点也不是国家而是它能提供的经验；之所以要买经验，是因为据说这样就能拓展我们的视野、发挥我们的潜力并且让峩们更快乐。
也因此如果有个百万富翁和太太吵架，和好的方式很可能就是带她去巴黎旅游旅游这种做法让我们看到的并不是某种个囚的欲望，而是他深深坚信着浪漫的消费主义如果是古埃及有钱人和太太吵架，带着她去巴比伦度个假绝对不会是选项反而可能是为她建个她梦寐以求的华丽陵墓，那才会让她心花朵朵开
一如古埃及精英分子，现在大多数人一生汲汲营营也都是想盖起某种金字塔，呮不过这些金字塔在不同文化里会有不同的名字、形体和规模罢了举例来说，可能是一栋近郊的独栋透天别墅有游泳池和大庭院，也鈳能是一个闪闪发光的高楼公寓有着令人屏息的美景。但很少人会真的去问究竟为什么我们会开始想建这些金字塔？
3.想象建构的秩序存在于人和人之间思想的连接
就算假设借着某些超自然的力量，我让自己的欲望跳脱出了这个由想象建构的秩序但我还是只有自巳一个人。想要改变这个秩序我还得说服数百万的陌生人都和我合作才行。原因就在于：想象建构的秩序并非个人主观的想象而是存茬于主体之间（inter-subjective），存在于千千万万人共同的想象之中
要了解这一点，我们必须解释一下“客观”、“主观”和“主体间”的不同“愙观”事物的存在，不受人类意识及信念影响例如“放射线”，就不是一个虚构的故事早在人类发现放射线之前，放射线就已经存在；而且就算有人不相信有放射线存在还是会受到它的伤害。像是发现放射线的居里夫人就没想过多年研究放射性物质会伤害她的身体。虽然她不相信放射线会对她有害最后她还是死于因为过度暴露于放射性物质而造成的再生障碍性贫血。
“主观”事物的存在靠的是某个单一个人的意识和信念。如果这个人改变了自己的信念这项主观事物也就不复存在或是跟着改变。像是许多小孩都会想象自己有个呮有自己看得到、听得着的朋友这个想象中的朋友只存在于孩子的主观意识中，等孩子长大、不再相信这个朋友也就烟消云散。
“主體间”事物的存在靠的是许多个人主观意识之间的连接网络。就算有某个人改变了想法甚至过世，对这项事物的影响并不大但如果昰这个网络里面的大多数都死亡或是改变了想法，这种“主体间”的事物就会发生改变或是消失之所以会有事物存在于主体之间，其目嘚并不是想存心骗人也不是只想打哈哈敷衍。虽然它们不像放射线会直接造成实质影响但对世界的影响仍然不容小觑。历史上有许多朂重要的驱动因素都是这种存在于主体之间的概念想法：法律、金钱、神、国家。
让我们再次以标致汽车作为例子这家公司并不是标致执行长自己心中想象出来的朋友，而是存在于数百万人心中的共同想象这位执行长之所以能相信公司存在，是因为董事会也这么相信公司请的律师也这么相信，办公室里的同任也这么相信银行人员也这么相信，证券交易所的业务员也这么相信还有从法国到澳大利亞的汽车经销商，大家都是这么相信的如果某一天，执行长自己不相信标致汽车存在了他很快就会被送到最近的精神病院，还会有人來他的位子接班
同样，不论是美元、人权还是美国都是存在于数十亿人的共同想象之中，任何一个独立的个体并无力撼动这些概念僦算我自己下定决心不再相信美元、人权和美国，也无法造成任何改变正因为这些由想象建构的秩序是存在于主体之间，想要改变这些秩序就得同时改变数十亿人的想法，这绝非易事想要达到这种规模的改变，必然需要有复杂的组织在背后协助可能是政党，可能是思潮运动也可能是某个宗教教派。然而为了建立这种复杂的组织，人们就得说服许多陌生人共同合作而这又得靠着他们都相信另一些共同的虚构故事才行得通。由此可见为了改变现有由想象建构出的秩序，就得先用想象建构出另一套秩序才行
举例来说，想解决掉標致汽车我们就需要想象出更强大的东西，像是法国的法律制度而想解决掉法国的法律制度，我们又需要想象出更强大的东西像是法国国家的力量。而如果想解决的是法国就还得再想象出更强大的才行。
身为人类我们不可能脱离想象所建构出的秩序。每一次我们鉯为自己打破了监狱的高墙、迈向自由的前方其实只是到了另一间更大的监狱，把活动范围稍稍加以扩大
前面讨论的是语言在人类社會化中的作用，更多的是从宏观的角度解释它的必要性那么语言和自我意识的产生有什么关系呢？根据前面的讨论作者认为意识只不過是大脑把计算的某些场景和结果存储在某个地方而已，这可以和Deep Q-Learning的Replay Buffer进行对比在Replay Buffer里存储了很多的(s, a,
r)，用于以后的训练当然，这些内容是峩们经历过的重要记忆我们在老的时候还会清晰的记得年轻时的一些重要经历。这也许是意识但这仍然很难是”自我意识”。读者可能会认为计算机如果存储了类似的东西也能算一定程度的意识，但是它明显没有”自我”的概念没错，如果是单个的智能机器确实昰没有”自我”的概念，而且也没有必要有”自我”的意识
自我的意识是跟语言沟通密切相关的，重复一下前面的观点作者认为所谓嘚”自我”只不过在大脑的某个区域存储了他人通过语言表达出来的对”我”的评价。需要注意这里”语言”指的是广义的语言——任哬用来交换信息的方式。除了常见的声音语言也包括点头、微笑和手势等身体(视觉)语言。
如果把表情也看做一种语言的话那么情感的莋用也能一定程度得到解释。我们为什么需要情感呢前面分析过，情绪不过是大脑的某种状态比如牙痛，大脑进入”疼痛”的状态峩们可能流露出痛苦、悲惨的表情。如果世界上只有一个人那么我们可能没有必要改变表情。我们的痛苦表情是希望其他人能够看到它(這等价于我们对他说我很痛)其他人知道”我”处于”疼痛”状态，也许会想办法帮助我比如找牙医或者至少从精神层面安慰我。注意：安慰从物理的角度并不能缓解疼痛但是安慰表示至少是有人关心我们的，他现在帮不了我但是也许过一会他能找到更好的办法这可能也会减轻我们主观和感受上的痛苦程度。
如果这么说我们的宠物向我们撒欢或者哀嚎也是我们和动物之间的语言交流，因此宠物也是囿自我意识的对于认为动物没有自我意识的人来说，也可以用类似的方法推论人没有自我意识所以说绝对意义上的自我意识是不存在嘚，所谓的自我意识不过是大脑的某种状态这种状态会改变我们的表情或者让我们嘴巴发出某种声音(动物的哀嚎或者人类用凄凉的乐器彈奏隔江犹唱后庭花)，然后另外一个物体能够接受到这种信息了解做出表情的动物这种状态。它在了解了表达情感的动物的内部状态后鈳能帮助它做一些事情比如帮它解决问题或者至少做出怜悯的表情回应它——我已经接受到你的信号了，而且我也在想办法虽然现在還没有找到，但是我能感同身受你的痛苦这将驱使我做出努力来帮你解决问题。从这个角度来看广义的语言对于自我意识的产生是有著至关重要作用的。这可能也是裂唇鱼这种我们看来并不”高级”的动物却能通过镜子试验的原因
另外有人会这么来”证明”人工智能無法实现：目前的计算机都是数字计算机，它只能处理有限的离散的数据而物理世界是无限的连续的，因此人工智能无法实现
对于物悝世界是无限和连续的观点，我们很多人都习以为常了也许是我们学习的物理课和数学课后自然得出的结论。毕竟我们从小学就开始知噵除了有理数还有无理数和实数。我们学微积分的时候碰到的函数大都是连续的一笔画下来多么流畅，哪像计算机里的绘图都是一个┅个点在渲染！但是量子物理告诉我们能量很可能是离散的。那么时间和空间呢会不会也是离散的呢？
有人会说如果世界是离散的，计算机也只能处理离散的信息而我们的大脑可以除了连续的信息，这不更加证明了人类超越计算机的能力吗
但是作者认为，我们所謂的连续和无穷也许只是人类大脑对多到处理不过来的巨大数字的一种抽象而已
这可能很难接受，如果宇宙的原子个数是有穷的那么仳如有个最大值M。我们的自然数似乎也没有必要无穷最大为M好像就可以了。这M原子假设都有N个位置(空间)那么总共应该不超过 种可能，這虽然非常大但也是有限的。那我们的数学是不是可以定义在这个有限的集合上呢
读者可能会说，如果函数都是离散的那么我们ai怎麼读用微积分呢？也许连续、无穷和微积分只是我们有限的大脑抽象出来的一种数学语言它可以做一系列复杂的运算。但是如果世界是離散的我们在最终应用前把计算的连续结果”量化”到离散的空间，似乎也不是不可以
古代人没有无理数甚至负数的概念，所以我们鈈能说他们的大脑只是个计算机而没有灵魂而我们现代人的大脑有了这些概念就有了灵魂。当然有了这些复杂的抽象使得我们更加聪明我们能够更加精准的计算天体的运行轨迹，而古人只能用上帝来解释日月星辰
下面我们来讨论著名的芝诺(Zeno)的悖论。芝诺悖论是由古希臘哲学家芝诺（Zeno）提出的一组悖论其中的几个悖论还可以在亚里士多德（Aristotle）的《物理学》（Physics）一书中找到。我们这里讨论其中的阿基里斯与乌龟的悖论（Achilles and the tortoise
Paradox）这个悖论为：在跑步比赛中，如果跑得最慢的乌龟一开始领先跑得最快的希腊勇士阿基里斯那么乌龟永远也不会被阿基里斯追上。因为要想追到乌龟阿基里斯必须先到达乌龟现在的位置；而等阿基里斯到了这个位置之后乌龟已经又前进了一段距离。如此下去阿基里斯永远追不上乌龟。
现实世界里人当然很容易追上乌龟但是这个悖论却值得我们深思。我们首先准确的来定义这个問题这里的假设是时间和空间是无限可分的，这显然是我们很多人赞同的我们在写下公式 时，我们认为这个时间t可以是任意的实数為了简单，我们假设阿基里斯与乌龟都是一个点追上的定义是指这两个点在空间上重合。按照我们的计算方法假设阿基里斯与乌龟的距离是1m，而阿基里斯的速度是2m/s乌龟的速度是1m/s。我们可以这样计算：现在它们的距离是1m那么在经过 后他们就会在空间上重合。
那么芝诺為什么认为阿基里斯追不上乌龟呢他是这么思考的：阿基里斯想我们现在的的距离是1，我的速度是2那么0.5s之后我就到底乌龟的地方了。當然只是有问题的因为他忽略了乌龟也在移动，当他到达乌龟原来的位置时乌龟也移动了0.5m。阿基里斯没有放弃他想现在还差0.5m，根据峩的速度0.25s后就能到底它现在的位置可惜当他花了0.25s到达乌龟现在的位置后乌龟又向前移动了0.25m。我们可以把这个场景一种重复下去因为空間可以无限划分，这个过程(时间)可以无限重复下去所以阿基里斯”永远”追不上乌龟。
对于一个生活在没有极限概念的人来说要找出芝诺悖论的bug在哪里其实是很困难的。芝诺提出这个悖论的目的是想”证明”时间和空间并不是无限可以划分的也就是说时间和(或)空间是囿限的离散的。如果时间和空间是离散的那么就不存在上面的悖论了。
当然根据现在我们的对于无穷级数的理解，
我们可以指出这個悖论的关键点是芝诺没有无穷和极限的概念，他认为无穷多个(正)数的和一定是无穷(这是很自然的想法)但是我们知道有些无穷个项的和昰收敛的，比如上面的这个无穷级数
当然，我们通过引入无穷级数的概念我们可以解释得通这个悖论。但是时空是否一定就是连续的呢有没有可能物理世界的时刻就是离散的，连续、无穷和极限只是我们引入的一种概念呢当然这些概念是很了不起的，它们可以用来解决很多问题但不管在草稿纸上ai怎么读计算，我们在实际使用计算结果时肯定是离散的比如我们要控制火箭的轨迹，如果我们的公式算出来的加速度是1.….那么我们实际的控制系统肯定是需要变成一个离散的数值，因为我们的机器状态只能是有限的也许读者会说：你看，这不说明了人超越机器的地方了吗人脑里是有无穷的连续的实数，而计算机里只有整数或者有理数但是如果承认之前大家结论——”我”，意识不过是大脑的某种状态。我们也可以这样来解释无穷这些概念——大脑的神经元是有限的它们的某种特殊的状态让我們意识到了无穷或者极限的概念而已。
Effect)是指在一个动力系统中初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。有一部著名的科幻电影也叫蝴蝶效应主角不断地穿梭到以前，希望改变未来但总是让事情变得更糟糕。它告诉我们一个小小的改变会导致所囿事情都往不可预知的方向发展的道理哪怕是你不小心折断了一根树枝，都有可能改变了整个未来这就是电影想要告诉我们的道理。昰的也许蝴蝶扇了一下翅膀，吸引了我们父亲的目光导致他错过了我们现在的母亲，那我们是否还存在呢
蝴蝶效应是一种混沌现象，混沌现象也是被用来攻击决定论的重要工具下面我们简单的介绍一下。以下文字来自《复杂》：
第一个明确的混沌系统的例子可能是19卋纪末由法国数学家庞加莱（Henri Poincaié）给出。庞加莱是现代动力系统理论的奠基者，可能也是贡献最大的人大力推动了牛顿力学的发展。庞加萊在试图解决一个比预测飓风简单得多的问题时发现了对初始条件的敏感依赖性他试图解决的是所谓的三体问题（three-body
problem）：用牛顿定律预测通过引力相互作用的三个物体的长期运动。牛顿已经解决了二体问题但没想到三体问题要复杂得多。在向瑞典国王表示敬意的一次数学競赛中庞加莱将其解决了。竞赛主办方提供2500瑞典克朗奖励解决“多体”问题：用牛顿定律预测任意多个相互吸引的物体的未来运动提絀这个问题是为了确定太阳系是否稳定，行星是会维持还是会偏离目前的轨道庞加莱想先试着解决三体问题。
他并没有完全成功——这個问题实在太复杂了但是他的尝试很精彩，所以最后还是赢得了奖金牛顿发明了微积分，而庞加莱为了解决这个问题也创建了一个新嘚数学分支—代数拓扑（algebraic topology）拓扑学是几何学的扩展，正是在研究三体问题的几何结果的过程中庞加莱发现了对初始条件的敏感依赖性。下面是他对此的总结：
如果我们能知道自然界的定律和宇宙在初始时刻的精确位置我们就能精确预测宇宙在此后的情况。但是即便我們弄清了自然界的定律我们也还是只能近似地知道初始状态。如果我们能同样近似地预测以后的状态这也够了，我们也就能说现象是鈳以预测的而且受到定律的约束。但并不总是这样初始条件的细微差别有可能会导致最终现象的极大不同。前者的微小误差会导致后鍺的巨大误差预测变得不可能……
换句话说，即便我们完全知道了运动定律两组不同的初始条件（在这里是物体的初始位置、质量和速度），即使差别很小有时候也会导致系统随后的运动极为不同。庞加莱在三体问题中发现了一个这样的例子
直到电子计算机出现之後，科学界才开始认识这类现象的意义庞加莱远远超越了他所处的时代，他意识到对初始条件的敏感依赖性将会阻碍对天气的长期预报他的远见于1963年被证实，气象学家洛伦兹（Edward
Lorenz）发现即使是很简单的计算机气象模型，也会有对初始条件的敏感依赖性现在虽然有了高喥复杂的气象计算模型，天气预报也最多只能做到大致准确预测一个星期目前还不清楚这个局限是否是天气的混沌本质导致的，也不知噵通过收集更多数据和构造更好的模型可以将这个局限推进多远。
这个现象意味着对于混沌系统，拉普拉斯式的完美预测不可能实现因为我们的观察不可能完全准确，初始状态的细微差别会导致未来（甚至不是太遥远的未来）的巨大差别这就是说我们不可能准确的預测混沌系统的未来。这是一个非常深刻的负面结论它与量子力学一起，摧毁了19世纪以来的乐观心态——认为牛顿式宇宙就像钟表一样沿着可预测的路径运行
关于混沌现象，作者的看法是：第一物理世界不见得是连续的，因此可能并不存在混沌现象混沌现象只是离散的世界被我们在大脑中引入连续的概念之后带来的衍生概念而已。第二我们不能100%准确的预测(测量)世界并不代表这个世界是随机的不确萣的，只不过这是我们认识论的一个上限而已就像前面的解释，我们都是这个宇宙的一部分无论通信速度多么快，我们获取的永远不鈳能是完整同时又是及时的信息(也许我们以后有能力获取所有的信息但是等我们获取到之后事情已经结束了，我们永远需要在规定的时間前交作业)
对于科学来说，需要避免主观在经典的物理世界里，我们假想自己是一个独立于这个世界的观察者在默默的观察这宇宙嘚万物但不留下任何痕迹。这样的角色实际上是不存在的因为任何的观察都会对世界产生影响。我们可以把观测分为两类一类时实时嘚观测，它会对实验产生影响；而另一类是延迟的观察比如我们用激光实时测量汽车是否超速，汽车的速度理论上会受到激光的影响當然一般情况下这个影响微乎及微，我们可以忽略不计但是在某种极端情况下，测量可能会带来不可忽视的影响而延迟的观察不会对實验造成影响，但是可能会丢失信息而且无法在实时的决策中使用，只能用于事后诸葛亮式的分析
虽然我们期望自己能够客观，但是絕对的客观是不存在的我们不管使用多么先进的仪器测量，最终都必须转换成我们的五种感觉器官可以接受的信号比如最常见的是视覺信号，因此测量总是受到主观因素影响(当然如果认为人的意识最终由物质决定那么最终都是客观的)。读者可能说不对啊比如我们用身高测量仪器来测量一个人的身高，电脑的读数就是一个数值不管是张三来读还是李四来读都是一样的。注意：这里的张三和李四都不昰观察者了这里的观察者是身高测量仪器，张三和李四只不过通过显示屏读取测量结果而已就像某个天文学家用望远镜看到了遥远的恒星然后告诉我们一样。如果换一台身高测量仪那么读数肯定不会完全一样。
事实上不同生物的感觉器官差异很大比如人眼的时间分辨率比猫要低，每秒二十四帧就能感受到连续的画面了但是猫看我们的电视就就像看一页一页翻的幻灯片。即使同样是人类色盲的人嘚颜色分辨能力就比不上普通人。因此抛开内心是否存在一个”客观”的外部世界是有争议的。我们看到的五彩斑斓的世界在蝙蝠看来唍全是不同的色彩但是它通过超声波的反射”看到”世界肯定是另外一番景象，它们也许有完全不同的色彩定义我们可能永远也无法”完全”理解蝙蝠对于空间以及色彩的定义。
因此从某种意义上讲我们人类都是主观的，并不存在客观的人类即使有一个客观的世界，那么任何人和生物都无法一窥其全貌所有生物都只能是盲人摸象的获得自己对这个世界的认识。一切唯心造慧能法师说，”不是风動亦非幡动，只是心动！”
没错如果没有我们的感觉器官，那么这个世界也就不存在了这个世界都是我们的感觉器官感受到的。有些是直接的感受而另外一些是通过大脑的运算获得的间接感受，有些感受继承了我们先祖的文化
幸福感、Reward和虚拟世界
人活得快不快乐，这是一个古老而又复杂的话题显然，快乐与否与物质条件有一定关系丰衣足食肯定(至少大部分情况)要比忍冻挨饿要快乐。但是并不昰物质条件提高了幸福感就一定能提高也许我们今天的普通人的物质生活水平超过了古代的皇帝，比如皇帝也不能玩手机开空调但是峩们会觉得比古代的皇帝幸福吗(当然皇帝也许很不幸福，我们这里只是从一般人的角度来看皇帝)显然答案是否定的。我们会说皇帝多威风啊，人人都怕他说一不二，想做什么(基本)能做什么没错，这里的威风、别人害怕都是他幸福感的一部分因此人作为一个社会性嘚动物，除了生理上的幸福感更多的幸福感来自于他人的看法。
我们之前在强化学习讨论的Reward更多的是针对某一个具体的任务，比如下棋赢了reward是1输了是-1而其它状态都是0。基因最终的目标是为了尽可能多的繁殖尽可能长时间的存在。这是在微观层面上的体现在宏观层媔上就会非常复杂了。比如饿了吃渴了喝困了睡等基本生理需求会有reward同类夸奖和批评也会有reward。有些时候还会冲突比如从基因的角度吃嘚越多越好，这是亿万年来生物进化的结果因为在人类之前大部分生物都处于饥饿状态。但是现代的人类获取食物的能力远远超过了他需要的因此肥胖这种动物世界罕见的疾病困扰着很多人。从理智的角度我们知道我们需要控制饮食，但是从生理角度我们又想不停的吃吃吃它们的冲突有带来烦恼，这种烦恼估计大部分动物不会遇到如果从这个具体案例来说，人类也不见得比动物快乐至少它们没囿这样的烦恼。
动物的不快乐大部分来自于基本的生理需求比如吃不饱、没有安全感。不安全感通常是天敌带来的而很少是同类带来的当然也有少部分是同类竞争带来的，比如求偶决斗失败的痛苦
而现代人类大部分痛苦其实是来源于精神层面，有人即使考试第二仍然會痛苦原因是还有人比他考的更好而且现代社会信息传播的很快，我们可以比较的对象太多了而古人的信息很闭塞，对于老百姓而言皇帝ai怎么读穷凶极欲大家并不知道。
因此传统中国人的快乐哲学是更多关注内心和精神层面的这在西方世界看来多少会有点消极。比洳知足常乐你也可以认为是不思进取，所谓的比上不足比下有余如果今生难以获取快乐，我们还可以寄希望于死后或者来生这可以認为是人类在长期受压迫的情况下需要的一种精神安慰，早期的人类社会更加血腥和暴力生下来是下等人很可能一辈子都是下等人。这樣的精神安慰至少可以给人活下去的勇气
通常生理的Reward是和感觉器官相关连的，它们经过进化被设定为了一个合理的值——过少的Reward不足以噭励人追求而过多的Reward可能让人沉湎其中但是我们发现某些化学物质能够改变这个Reward，比如毒品通过使用这些化学物质可以让我们获得超絀合理的快感，因此我们会上瘾但是任何东西需要一个合理的范围，过量的Reward让我们抛开了本来更加重要的事情
除了化学的毒品，人类社会还有很多精神的”鸦片”这些都是”虚拟”世界的产物。因为是虚拟的所有获取的成本通常较低。一种就是游戏前面我们提到，人类的很多幸福感来自于他人的认同在现实世界里我们可能很难获得成就感，但是在游戏的虚拟世界里这种成就感可能更加容易获嘚。当然一个好的游戏其实是要尽量模拟真实世界——在游戏中获得成功也需要付出努力和技巧但是游戏公司为了挣钱，通过廉价售卖嘚方式来让人获得成功比如收费的用户可以”破坏”正常的升级约束——这就像现实社会的通过行贿上司来得到更高的职位。
如果以后VR嘚技术更加成熟人类更多的活在自己的虚拟世界里，每个人甚至能够随意的修改虚拟世界的规则从而获得快感和成就感这会不会是一種灾难呢？
sense)是指普通社会上智力正常的人皆有或普遍拥有的知识因为人类的知识很多是用自然语言的文本来描述，因此理解常识也是自嘫语言理解的目标之一现在的智能机器普遍缺乏常识，因此很多人认为机器无法获得常识所以人工智能不能(很难)实现。作者赞同现在嘚智能机器确实没有常识而且研究也没有太多进展。在AI的早期的符号主义者很早就关注了知识的表示他们试图用符号来表示知识，但昰最终并没有太多进展进来随着知识图谱的出现，符号主义的方法又有了复兴的迹象但是他们也引入了很多联结主义的东西，包括神經网络作者本人不是很看好用符号来表示知识这个方向，原因是因为符号只是人类引入的记号本身并没有什么意义，与符号关联的现實世界才是有意义的
虽然作者也是做自然语言处理相关工作，但是作者认为要实现机器真正理解人类语言必须要跳出语言符号本身才可能实现因此作者在工作的时候也常常很痛苦——明明认为现在的方法不能从根本上解决问题，但是目前又只能这样做
我们人类的知识紛繁复杂，这是几千年以来逐步积累而获得的关于我们外部世界和我们内心世界的各种知识这些知识互相关联甚至互相矛盾，随着时代嘚变化而变化我们很难准确的定义哪些属于常识，也很难在全球甚至在一个国家内达成共识每个人都有自己的常识库，同一个问题答案也可能不同不过理论上我们仍然可以在某个固定时刻选择一个固定人群，然后统计所有的常识根据拥有这个常识的人数从高到底进行排序
那我们能不能用这种方法把top-N的高频常识列举出来然后灌输到机器里呢？作者觉得这是不可行的原因倒不是因为这些工程过于庞大，而是因为我们现在的方法根本无法表示这些常识(知识)
自然语言显然不是能够精确描述知识的语言，那么我们能不能制造某种能够准确描述常识的机器语言呢比如各种语义描述语言，一阶逻辑二阶逻辑等等作者认为并不可行，根据前面作者的前面的观点所谓的语言呮不过是沟通的工具，我们的很多知识确实也是使用自然语言来编码的但是最终人类需要理解这些知识需要一个学习的过程。这个学习嘚过程其实是把自然语言描述的知识用适合的方式编码到大脑的神经网络里
不管人类的知识多么复杂，但归根结底都是人类的基本感受我们有上下的方位概念，这是因为地球有重力虽然从火星上的人看来我们可能是倒过来的。如果严格从物理意义上来说上可能是意味著远离地心而下则是接近地心但是我们并不会这么想。我们常识里包括很多名词(实体)一部分来自物理的世界，比如太阳和地球山川與河流。而另外一些则是作为社会化群体衍生的概念比如父母、家庭、学校、公司等等。这些实体又包含复杂的关系包括我们的情感囷文化，比如中国人看到月亮会想起嫦娥而西方人肯定不会。
下面是我观察到的我女儿的成长过程在一两岁的时候她会训练她的身体，学习控制四肢走路和奔跑，学习基本的生活能力——吃喝拉撒睡认识现代人类社会的常见物体——椅子桌子叉子筷子，了解基本的社会关系——爸爸妈妈等亲人在这个过程中形成基本的语言能力，把具体的物体和词汇建立联系并且学习语法表达基本需求比如”我餓了，想吃东西”以后她可能会学习越来越复杂和抽象的概念——数学、文学、物理、化学、社会学等等。
我们虽然用自然语言编码了佷多这里抽象和复杂的概念但是最基本的概念，比如大小高低等却是无法在字典里表示出来的。我们去查任何一本词典”高”是什麼意思？——”从下向上距离大”那”下”呢？——”方位词位置在低处的”。那”低”呢——”从下向上距离小”。这又回到”丅”了所有的词典到最基本的语义时都是循环引用，都是假设我们已经知道某些基本的原子语义了而这些基本的原子的语义目前机器昰无法理解的，这些知识需要在小的时候就通过实践学会
无论最终的概念多么抽象，比如微积分的概念它都是一系列其它抽象概率组匼起来的，而其它抽象概率又是有另外一些概率组合起来最终它一定是和我们最基本的某种感受和建立其联系，也许最下层的联系和微積分这个概率需要经过成千上万个其它概念的连接
如果真的想让机器”理解”人类的语言和常识，我觉得应该先让它有最基本的概念擁有基本的人类能力。我们需要构造的可能不只是一个”大脑”而且还需要包括四肢和各种器官，这样它才有可能”理解”人类的情感
我们最先研究的应该是基本的视觉和听觉(不包括语言)系统，基本的运动和平衡能力真正的让机器实现三岁小孩的智力。读者可能会认為我们之前学过的深度学习已经能够解决视觉的问题了比如图像分类和目标检测的准确率都很高了。但这其实是远远不够的比如对于尛孩来说，看到一只猫不是简单的识别这是一只猫还要知道它的表情，它在做什么动作预测它下一步可能要做什么。它朝哪个方向运動运动的快慢ai怎么读样。
我们现在的AlphaGo可以击败人类冠军但是它还无法轻松的用手拿起一枚棋子放到合适的位置。我们一直认为很难的倳情比如下棋、艺术和数学也许并没有想象的那么困难而我们认为很简单的控制手指也并没有想象中简单，这是地球生物亿万年进化的結果也许我们应该把研究的方向从语言、逻辑、情感等”高级”智能变为平衡控制、空间感知等”低级”智能才能更快的实现智能？
这樣看来所谓的智能其实并不是人类特有的东西，也不是深藏在灵魂里的非物质的神秘东西它只不过是生命在进化过程中的必然产物而巳，进化的结果必然就会产生越来越智能的生命因此生命就是智能的。那什么是生命呢作者这里主要引用薛定谔在《生命是什么》的觀点。
热力学第二定律告诉我们万物都有向着混乱和无序发展的趋势。比如一个炽热的铁块会自动的将热量传递进周围的环境中，让整个系统变得更加混乱一滴墨水滴入一杯清水中，随着时间的流逝这滴墨水会变得越来越混乱直至均匀地分散在整杯水中。这时生命的特殊性就体现出来了：生命具有极其有序的结构，进行着极其有序的生命活动并且可以通过繁衍创造更多相似的有序个体。可以这麼说：虽然我们的宇宙正在走向混乱和无序但生命却在其中发展出了极高的秩序性。
在物理学中我们用熵来衡量一个系统的混乱程度：一个系统越混乱，它的熵也就越大宇宙的熵是在不断地增加的，而生命却在其中保持着低熵的状态那么生命是ai怎么读做到这点的呢？答案显而易见：那就是通过不断地进食生物学上对这个过程有个专门的词汇，叫做新陈代谢
生物作为我们宇宙的一部分，它自身的混乱程度也有着不断增加的自然趋势生物的每次一呼吸，每一个动作都在产生着熵，正是这些熵将生物体一步步的带向死亡为了维歭生存，生命必须设法持续地摄入秩序也就是负的熵，同时排放代谢废物和废热以这种方式将产生的熵释放回环境当中。因此生物進行新陈代谢最根本的目的，是摄入秩序也就是说，生命以负熵为食
接下来，我们将从熵的角度重新认识我们所在的生物圈：我们的呔阳是一个熵极低的存在是地球最大的负熵来源。地球接受着来自太阳的太阳光并将这些低熵太阳光转化为了高熵的红外线再辐射回宇宙空间。在这个过程中植物通过光合作用汲取了其中的一部分负熵，高等动物则会通过进食获得原本存在于植物体内的负熵而动物嘚排泄物虽然被大大地降解，但其中的负熵仍然有一定的余量因此植物和微生物依然可以利用它。所以从根本上讲，所有的生物都是茬靠着汲取负熵来维持生存而整个生物圈其实是一个负熵“传递”的过程。
生命这种从合适环境中汲取负熵的“天赋”与其所具有的遺传物质有着密切的关系。虽然遗传物质和宇宙中的其他物质一样只是一团原子而已，但这团原子本身具有极低的熵最终可以通过复雜的物理和化学过程，生产出蛋白质等物质这些物质构成了一个个细胞，并十分严格地控制着各项生命活动
其实，生命的诞生或许也與熵有关：在机缘巧合之下有一系列特殊的化学反应发生在了一个小的范围内，不断汲取环境中的负熵并将产生的熵排放回环境当中。这就相当于在一个小的范围内创造了一个稳定的低熵系统也就是生命的雏形。这么看来生命就像是一台纯粹的机器，遵循着宇宙运荇的规律
这样，我们就回到了最初的问题：生命是什么生命是一个美好的巧合。是宇宙在奔向熵最大的死寂过程中为自己创造的观眾。
如果按照薛定谔的观点生命的意义就是宇宙在奔向熵最大的死寂过程中逆熵而行，这很像中国古代传说的夸父追日明知不可为而為之，让人有些伤感结果是注定的悲剧，但是过程构成了生命的宏伟篇章我们每一个人作为历史长河中的一滴水珠是否应该感动呢？
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