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user: 3. 人工智能上限及其证明 3.1. 感性和感觉 佛家曰：“苦乐随缘，心无增减”，中庸：“喜怒哀乐之未发，谓之中，发而皆中节，谓之和” [ 4 ] 。中国的哲学家主要以感觉作为认识的素材，西方的哲学家主要以感性 作为认识的素材，这是中西方哲学最主要的差别之一(造成这种差别的原因暂不讨论，因与本文论题无关)。接下来我们来深入认识感性和感觉。 3.1.1. 感性 感性是指感官获得感性材料的能力，感官指耳、眼、口、鼻等，感性材料指声音、颜色、味道等。 以上是对感性严格的科学定义，是以感官存在和物质存在为基础。 在哲学上这么定义可能会有人有异议，因为唯心主义者不承认客观物质的存在，在他们看来声音、颜色这些认识材料要么是假象要么是由某个终极存在(如上帝)直接植入人的意识中。本文遵循科学性原则，认物质存在为不证自明的。 (注： 客观物质本即存在，关于唯心主义者对客观存在的怀疑，我将来会在详细完整的认识论中给以解答。 ) 因此，根据以上定义感性是人所具有的一种能力，感官是我们这种能力的载体，感性材料是我们这种能力的结果。 接下来让我们来分析一下我们所能获得的感性材料如声音、味道、颜色等，请看以下示例： 颜色有红、橙、黄、绿、青、蓝、紫等，可由三原色(品红、黄、青)按比例调出，自然每种颜色都可以是一个确定的比例值。 味道有酸、甜、苦、咸等，酸度、甜度等均可以通过测量得到准确数值。 声音虽有多种多样，但是声音的要素音调、音色、音量等均是可测量的。 其他的感性材料我不再一一列举，通过以上的举例我们可以归纳出感性材料的特点即感性材料均是可测的，通过工具测量可得到一个确定值。随着现代科技的发展我们已经深入事物内部发现这些感性材料的产生是客观事物作用于人体神经的结果(如颜色是可见光波刺激视觉神经产生，声音是声波刺激听觉神经产生，气味是分子刺激嗅觉神经产生)。古希腊哲学家普罗泰戈拉说：“人是万物的尺度”，我们的感官就像一把“尺子”一样精准的测量着这个世界，随着科技的发展人类不断的发明测量工具来代替我们的感官来测量这个世界，这些测量工具不但种类越来越多而且精确度越来越高，其准确度已经远远超越了人的感性。 (注： 康德将时间和空间看作先验感性 [ 3 ] ，此处对时空是否先验先不做讨论，但是时空首先是感性因此本节对感性的归纳总结必定同样适用时空。 ) 3.1.2. 感觉 感觉的种类有很多，最基础的有饥饿、疼痛、美味、舒服等等，基本上我们的每一种感性都会对应一种感觉。比如味道的酸甜苦辣对应“美味”和“难吃”的感觉，声音有“悦耳”和“难听”，按摩如果力道重了会“疼痛”力道适中就“舒服”(对应的感性是触感)，那么我们的感觉是建立在感性的基础之上吗？ 显然不是，感觉和感性一样是人从外界获得的认识材料。比如说当人遭受核辐射时人是没有对应的感性可以“看见”这种核辐射的，但是人经过一段时间的核辐射后各种感觉如恶心、疼痛等就会向我们袭来。再比如有时候人会莫名的有一种危机感，这种感觉动物(尤其是野生动物)比人更具“天赋”，这种看不见任何威胁但是在危险来临时直接到达动物体内的危机感是野生动物生存的重要保障。 自然界的原始动物(如环节门的蚯蚓、水蛭等)具有的神经细胞是较早进化出的，这样的动物没有复杂的感性(未进化出)，运动主要靠神经反射，这种神经反射可看做动物最初的感觉，感觉“好坏”决定反射的动作。 通过以上例子说明感觉不仅同感性一样是人的认识材料而且感觉是比感性更原始的认识材料，感觉对于人的意义更重要。此外相比于感性的确定性感觉具有不确定性和变化性，接下来通过一些感觉的实例进行分析。 有人把疼痛分为十二级仿佛疼痛和感性一样有确定值，然而所谓的在医学上把疼痛分为十二级是一些网友的杜撰，科学上从不这么分级。其实每个人对疼痛的感受都不同，比如大家经常看到的分娩体验仪有的人在2级疼痛就已经受不了但是一些“天赋异禀”的人12级疼痛也没什么感觉。就如同每个人的口味偏好(口感)、音乐品味(乐感)、服装审美(美感)等都不同一样，每个人的疼痛感受也不同。人不仅对疼痛的感受大相径庭而且同一个人在不同时间对疼痛的感受也不同。就如同一个人的口味会变一样，身体条件、心情等各项因素都会影响对疼痛的感受，举个极端的例子如一个人受到剧烈伤害骨折时初期感受不到任何疼痛(交通事故中有很多这种例子)。因此每个人的疼痛感受具有不确定性而且同一个人的疼痛感受也在不断变化。 相比于疼痛其他感觉的不确定性和变化性更加明显，比如拿我们日常的吃饭来说，在我们十分饥饿时吃红烧肉或者其他肉类是最美味的，当我们吃的快饱时吃点青菜是最舒服的，吃饱时再吃肉类就会感觉到恶心。 (注： 当然人的口味是不确定的，此处是以喜吃肉为前提举例的，主要是为了说明一餐之间人的口味的变化之大。 ) 我们从小到大口味都在不断变化，长大后有时去怀念童年买一些童年爱吃的食物但是却怎么都吃不出小时候的感觉了。 除了痛感、口感，还有乐感、美感等等都具有相同的规律，我就不一一举例了。 通过以上的大量事实我们可以对感觉做一个总结：感觉和感性和相互独立的，二者都是我们认识事物的基础材料，假如一定要区分二者对于人的重要性的话明显感觉更加重要。相比于感性的确定值，我们的感觉虽然也有正反强弱大小，但是这个值对每个人都是不同的，即使同一个人其值也是随时随地都在变化的。 (注： 虽然在科学上对于感觉已经做了大量的分析研究尤其是对于痛感，但是我们先不要着急分析感觉为什么不同为什么变化，我们在此处首先是从宏观上对所有的感觉做一个总结。 ) 我们以上总结了感觉的不确定性和变化性，有的人一定会问为什么我见了多年不见的好友去了多年未去的故地当年的感觉又涌上心头，这不是说明感觉有时候是不变的吗？但事实上我们遭遇的多数情况如同中年的鲁迅遇到了儿时的玩伴闰土，感觉的变化远多于不变。斗转星移物是人非是人生常态，此处可以用崔护的一首诗来形象表达： 去年今日此门中，人面桃花相映红。 人面不知何处去，桃花依旧笑春风。 变中有不变，不变中有变，就如同动中有静，静中有动，静是相对，动是绝对，同样变化是绝对，不变是相对。因此相比于感性的完全确定性，感觉具有不确定性和变化性。 3.1.3. 感觉和感性在认识论中的完善 前文引用康德的“知性无感性则空，感性无知性性则盲”时说过，这个观点对感性和知性的关系认识是客观的，但是这个认识论是不完整的。那么此刻我们就可以将之补充完整了，完整的认识论应该是：知性无感性和感觉则空，感性和感觉无知性则盲。为了更好理解，举个例子来说明： 当我们教一个小孩子认识小狗时，通常我们指着一条小狗对小孩子说“这是小狗”，小孩子通常会好奇的打量这个小狗有的小孩还会去抚摸小狗以及和小狗玩，那么下次再看见小狗时小孩子就会认识小狗。而且不论这条小狗是毛色变了还是体型变了，此小孩都知道这是小狗。那么为什么小孩子的学习能力这么强呢？答案很简单，因为人认识物质的材料既有感性又有感觉，小孩子观察小狗除了看他的外型颜色等感性信息更重要的是认识小狗带给他的感觉信息。如果这个小狗带给小孩子是“可爱”的感觉，那他就会记住这种可爱的感觉，如果这个小狗带给小孩子是“可怕”的感觉，那他就会记住这种可怕的感觉，下次再见到这种动物，上次那种感觉就会立马向他袭来(感觉信息判断)，加上外形的相似性(感性信息判定)，他自然就知道这个物体是上次大人告诉他的“小狗”。而人工智能认识事物为什么要靠大数据训练呢？我们从没有见一个小孩认识“小狗”需要看过成千上万的小狗图片才能认识。而且人工智能经过大数据训练，“看过”成千上万的小狗图片后形成了对小狗的认识后，给它一张瘸腿的或者少一只耳朵的小狗图片它就无法辨认。但是为什么小孩第一次看到一只少两条腿的或者少耳朵的小狗依然能够认识这是小狗呢？我想大家心里已经隐约有了答案，让我先卖个关子后文给出答案。 3.2. 感性和感觉的数学模型 在上文中对感性和感觉都做了分析，在这一节我将把感觉和感性抽象为两种数学模型以让大家有一个更清晰的认识。 感性是十分容易抽象的，很明显感性可以抽象为一把“尺子”，是一个白箱模型。虽然每一个种感性“尺子”的刻度和计量单位都不同，但是相应的刻度和计量单位都是确定的。用这把尺子测量所有物体都是一个确定值，我们发明的所有测量工具也可以看做是我们感性的延伸。因此感性是一把“尺子”，所有物质都是确定值。 感觉如何抽象呢？感觉首先无疑是一个数，我们的感觉有“好坏”两个方向(正负)，并且“好坏”都有“大小”的不同。但是明显感觉不是一把确定的“尺子”，是一个黑箱模型，我们就把它抽象为一个“黑箱”。每个人均是一个独一无二的“黑箱”，每个黑箱的“正负”与“刻度”都大不相同。对于某一个黑箱来说，所有的物体在这个黑箱面前都是一个？是一个未知数，直到这个物体通过这个黑箱的时候才显示一个数字。比如说我们不吃一样东西永远不知道它好不好吃以及多美味或多难吃直到入口的那一刻，我们不穿一件衣服永远不知道它穿在身上好不好看以及多漂亮或多丑直到它穿上身的那一刻，我们不滑一次雪永远不知道滑雪的感觉好坏以及多刺激或多难受直到我们尝试过。而且同一物体通过同一个黑箱每次显示的数值都可能不同，就如同我上文的举例一样，同一餐时间的同一种食物的感觉都完全不同甚至相反。至于痛感、审美等感觉的变化就不再赘述了。还有感觉变的绝对性和不变的相对性也要辩证认识。因此感觉是一个“黑箱”，所有物质都是未知值、变化值。 3.3. 图灵机模型及其能力上限 图灵在《论数字计算在决断难题中的应用》中提出了可计算性问题，并通过抽象出的图灵机模型来论述这一想法 [ 1 ] 。 在图灵发表此论文几个月之前，阿隆佐·邱奇在“关于判定性问题的解释”(A Note on the Entscheidungs problem)一文中证明出了一个相似的论题，但他采用递归函数和Lambda可定义函数来形式地描述有效可计算性。 在图灵、邱奇等人工作的基础上，邱奇图灵论题被提出来。 邱奇图灵论题： 以任何常规编程语言编写的计算机程序都可以翻译成一台图灵机，反之任何一台图灵机也都可以翻译成大部分编程语言大程序，所以该论题和以下说法等价：常规的编程语言可以足够有效的来表达任何算法。该论题被普遍假定为真，也被称为邱奇论题或邱奇猜想和图灵论题。 邱奇图灵论题表明，所有计算或算法都可以由一台图灵机来执行。也就是说图灵机的能力上限是逻辑和数学中的有效或机械方法可由图灵机来表示，“有效方法”这个想法在直觉上是清楚的但是我们无法严格定义，因此下文中我在引用这个定理的时候一定是谨慎的、直觉上完全正确的。 (注： 邱奇图灵论题之所以直觉上清晰但是无法严格证明就是因为涉及到了人的认识，如果要证明必定需要全面完整的总结认识论，前文说过这样会带来篇幅过大和难以理解的问题。因此我们此处就以图灵邱奇论题为理论基础，虽然不完美但是首先可避免前面所说的难题其次在直觉上大家是能够接受的。 ) 3.4. 人工智能上限确定 经过了前面如此多的准备工作，本节我们终于可以对人工智能的上限做一个确定了，我们在前文中已经抽想出了感性和感觉的数学模型，接来下我们分析那些以感性和感觉为基础的数并确定他们的可计算性，从而最终确定人工智能的上限。 3.4.1. 感性为基础的数 在我们分析以感性为基础的数之前，首先确认一下实数、有理数、可定义数和不可定义数的定义。 实数：在数学上实数定义为与数轴上的点相对应的数，实数和数轴上的点一一对应。 有理数：是指两个整数的比，有理数是整数和分数的集合。 可定义数：可定义数是指能够有限的文字描述出来的数。自然数，有理数，代数数，圆周率它们都有明确的定义，都属于可定义数的范畴。 事实上，整个人类历史上所有文献提到过的所有实数都是可定义的，因为它们都已经被我们描述出来了。 下面定义一个特殊的可定义数。 蔡廷常数： 圆周率的小数展开看上去似乎是完全随机的，但毕竟是有办法算出来的。如果你想知道π的小数点后第一亿位是多少，我总能在有限的时间里算出答案来。 1975年，计算机科学家格里高里·蔡廷(Gregory Chaitin)研究了一个很有趣的问题：任意指定一种编程语言中，随机输入一段代码，这段代码能成功运行并且会在有限时间里终止(不会无限运行下去)的概率是多大。他把这个概率值命名为了“蔡廷常数”(Chaitin’s constant)。 这听起来有点不可思议，但事实上确实如此——蔡廷常数是一个不可计算数。也就是说，虽然蔡廷常数是一个确定的数字，但现已在理论上证明了，你是永远无法求出它来的。 不可定义数：并不是所有的数都能够用有限的文字描述出来的。原因很简单，因为长度有限的文字段落是可以逐一枚举的(虽然有无穷多)，而全体实数是不能枚举的，因此总存在一些不可能用语言描述出来的数。这种数就叫做不可定义数。 从以上的定义可得出各种数的包含关系，实数包括不可定义数和可定义数，我们已经定义的自然数，有理数，圆周率，蔡廷常数等可定义数中有些是不可计算的如蔡廷常数。 包含关系见图1所示。 图1. 实数范围内各种数的包含关系 接下来我们分析以感性为基础的各种数。 我们在3.2中得出的结论是感性是一把“尺子”，任何物质在这把尺子前都是一个确定数，这个确定数就是我们直接测得的数有理数(整数和分数)。以有理数为基础我们又发现了π， 2 等无理数。 π是圆的周长与直径的比值， 2 是边长为1的正方形的对角线长度，e的计算为当 n → ∞ 时 ( 1 + 1 / n ) n 的极限，这些无理数的定义以有理数为基础，自然是以感性为基础的数。根据蔡廷常数的定义它也是以感性为基础的数，因此这些已经定义的无理数和有理数均是以感性为基础的数，它们的集合称为可定义数。 (注： 1) 理发师悖论： 在某个城市中有一位理发师，他的广告词是这样写的：“本人的理发技艺十分高超，誉满全城。我将为本城所有不给自己刮脸的人刮脸，我也只给这些人刮脸。我对各位表示热诚欢迎！”来找他刮脸的人络绎不绝，自然都是那些不给自己刮脸的人。可是，有一天，这位理发师从镜子里看见自己的胡子长了，他本能地抓起了剃刀，你们看他能不能给他自己刮脸呢？如果他不给自己刮脸，他就属于“不给自己刮脸的人”，他就要给自己刮脸，而如果他给自己刮脸呢？他又属于“给自己刮脸的人”，他就不该给自己刮脸。 2) 蔡廷常数的定义过程 我们来分析蔡廷常数的定义过程以确定它是否是以感性为基础的数。 首先理发师问题是以感性判断为基础定义的，以理发师悖论为代表的逻辑悖论引发了第三次数学危机，图灵的停机判定同样属于理发师悖论类逻辑问题，而根据蔡廷常数的定义它是以停机判定为基础定义的数，因此蔡廷常数也属于以感性为基础的数。 ) 因此我们可以说可定义数均是以感性为基础的数。 通过以上分析我们发现可定义数均是以感性为基础的数，那么接下来我们是否可以得出结论在可定义数范围内人与图灵机的计算能力等价？ 对于这一问题目前只有邱奇图灵论题可以提供理论支持，虽然这一论题还没有得到严格证明，但是该论题被普遍假定为真。在可定义数范围内那些算法清晰的数人与图灵机均可计算，如那些人可计算的有理数和无理数图灵机也可计算，而像蔡廷常数这样的数以逻辑悖论为基础人与图灵机均不可计算。因此邱奇图灵论题说明在可定义数范围内人与图灵机计算能力等价，这在直觉上是清晰的。 通过以上的分析我们得出结论，可定义数是以感性为基础的数，在可定义数范围内人与图灵机计算能力等价。 接下来我们关注和实数并列的另外一类数虚数。 虚数：在数学中，虚数就是形如a + b * i的数，其中a， b是实数，且 b ≠ 0 ，   i 2 = − 1 。虚数这个名词是17世纪著名数学家笛卡尔创立，因为当时的观念认为这是真实不存在的数字。后来发现虚数a + b * i的实部a可对应平面上的横轴，虚部b与对应平面上的纵轴，这样虚数a + b * i可与平面内的点(a， b)对应。 虚数是以−1(整数)开平方和角度旋转为基础定义的数，因此虚数是以感性为基础的数。从理论上说，虚数的算法逻辑清晰，根据邱奇图灵论题在虚数计算上人与图灵机能力等价。从实践上说，早就用程序编写出了虚数计算器，事实证明在虚数计算上人与图灵机能力等价。 因此虚数也是以感性为基础的数，在虚数的计算上人与图灵机等价。 未来我们在感性的基础上或许还能抽象出其他类型的数，根据邱奇图灵论题均可证明在这些数的计算上人与图灵机的能力等价。 总结，以感性为基础的数不论是可定义数、虚数还是未来可能发现的其他数，人与图灵机的计算能力均等价，这正是人工智能强大的原因所在。 3.4.2. 感觉为基础的数 前面我们总结了感觉数的数学模型，它是一个“黑箱”，任何物质都是一个未知数直到通过这个黑箱时而且每次通过黑箱时显示的数都可能不同。这造成了感觉数与感性数的最大不同即感觉数是不可定义的而感性数是可定义的。 比如有两个人，一个人喜欢吃辣另外一个不喜欢吃辣。我们让喜欢吃辣的人把吃辣的感觉告诉不喜欢吃辣的人，那么无论他怎样描述即使他用尽一切语言也无法将他体会到的感觉传达给不喜欢吃辣的人。反之亦然。 中国的哲学以感觉为基础，其所研究的感觉不仅是这些日常的感觉而是早已进入了对人生、世界的感悟。庄子说：“天地与我并生，而万物与我为一。既已为一矣，且得有言乎”，意思是说我与天地万物化为一体，这种感觉无法用语言描述 [ 5 ] 。佛家有拈花一笑的典故，佛祖拈花，迦叶一笑，这种心灵的感觉的传递只能心心相印而无法用语言描述，因此佛家说“不可说，不可说，一说即是错”。 此处所说的感觉数的不可描述不可定义性要与上节定义的实数范围内的不可定义数区别开来，感觉数不属于实数，感觉数更加的“不可定义”。 数学经历了几千年的发展历史不可能对感觉数没有涉及，事实上我们在数学中定义了一个特殊的感觉数无穷数，符号为∞。无穷在科学、神学、哲学、数学和日常生活中有着不同的概念，但是其根本来源只有一个。接下来通过分析无穷数的根本来源来更好的认识以感觉为基础的数。 (注： 西方哲学对于感觉研究甚少，但是感觉作为人的认识的基本素材之一不可能不被讨论，很多西方哲学家讨论过无限并且以此为基础论证上帝的存在，康德将对无限的认识归于理性，并以此将人的逻辑划分为知性和理性。西方哲学因为不了解感觉从而对无限产生的一系列错误观点与本文论题关系不大故此处不做批驳。 ) 我们是如何认识到无穷的呢？这要从认识的最初阶段开始寻找。我们知道即使一个没有多少课堂知识的人也知道无限的含义，比如一个青年人看到一位心仪的女子，他多半会想我要和她永远在一起，这个“永远”即是时间的无限。此处之所以会用“多半”这个词是因此他并不绝对会这么想，但是假如他经历过长时间的求而不得辗转反侧就肯定会生出想要和她永远在一起的想法。这就如同一个人必须经历过长时间的饥饿才会想要拥有“吃不完”的食物，一个人必须经历长时间的贫困才会想要拥有“花不完”的钱一样。这方面和珅是一个绝佳的例子，和珅之所以贪污了“永远”也花不完的钱还是管不住手，就是因为曾经经历的贫穷痛苦太深。 从上面的举例我们可以看到人之所以希望有“无限”是因为曾经经历的痛苦(感觉)。 当一个人意识到人会死亡的事实自然会感到恐惧，自然他就希望“永生”，这是生命的无限。当一个人极度痛苦并且意识到现实世界就是有苦有乐无法改变时，自然就希望有一个“极乐”世界，这就是快乐的无限。 我们分析永远、永生、极乐就可以发现，在它们背后其实都是在追求无限的“快乐”逃避无限的“痛苦”，一个人最初意识到的就是无限的痛苦然后才追求无限的快乐。经历过极度饥饿的人都有过这样的体验，当饥饿达到一定程度时无论怎么吃都吃不饱，仿佛这种饥饿感是无穷无尽的。在我们成长的过程中，最初对于无限的认识就是来源于那种无穷的“痛苦”。无限最初就是通过“痛苦”直接跳进我们的意识之中，然后在实践中理性将无限与其他概念相结合发展出了无限的时间(永远)、无限的快乐(极乐)、无限的生命(永生)，最后无限和数相结合发展出了数学中的无穷数。这个基于感觉的无穷数和基于感性的有限数(实数)是有本质区别的，这个区别就是我们前文所说的感觉数不可描述不可定义性。 (注： 正如《道德经》所说“名可名，非常名”，我们只是给无穷数起了一个名字“∞”，我们也只是起了一个名字，对于无穷数的真正含义(常名)，我们无法用语言严格定义 [ 6 ] 。 ) 至此，我们认识了一个基于感觉的数无穷数，它和复数，实数并列为数的三大分支。 无穷数的不可定义性和实数中的不可定义数有本质区别，无穷数不属于实数。为了不让二者混淆我们就将基于感觉的数命名为感觉数，无穷数是一个感觉数。 感觉数是不可定义的因此我们无法在图灵机中表示这个数，编程人员都知道无论哪种计算机语言中都无法定义真正的无穷数，如果我们需要表示无穷数的概念只能自行定义一个较大的数，但是这个数无论再大都是一个“有限数”和无穷数有本质的区别。 和无穷数一样其他的感觉数都是不可描述不可定义的，自然感觉数就是图灵机不可计算的数。现在我们就可为3.1.3中所举例子给出一个答案，图灵机只能“认识”感性数而不能“认识”感觉数，所以相比于人脑同时“认识”感性数和感觉数就有了先天的差距。一个小孩可以同时运用这两种数“认识”小狗，当小孩子看见小狗时就可以从外形(感性)和可爱或可怕(感觉)两种方式来辨认，所以不用所谓的大数据训练就可以轻松“认识”小狗。而人工智能只能从外形(感性)去“认识”小狗，所以必须经过大数据的训练(即海量的外形数据计算)，并且一旦“小狗”少一只耳朵或者少两条腿(即感性数出错)人工智能就必定出错，它就可能将小狗认成小鸡。当然理论上来说每种动物都或多或少的在视觉上有一些差别，只要训练量足够大(即人工智能付出足够的感性数计算代价)，人工智能最终也能“认识”各种动物。 但是人的概念认识中有时候“感觉”是必不可少的。比如说有一个成语“士别三日当刮目相待”，一个人经历了大的人生变故一夜之间变“成熟”“稳重”了，此时这个人的外表(感性)没有发生任何变化，那么这种变化是人工智能永远无法“认识”的。再比如一只猫突然失去了主人变成了流浪动物，它从“宠物”变成了“野生动物”，这种变化也是人工智能永远无法“认识”的。人在思维活动中感觉不可或缺的时候有很多，我们下一章会做更详细的分析以确定人的哪些思维活动是人工智能永远无法实现的从而确定人工智能在未来社会中的定位。 总结，感觉数是不可定义的图灵机不可计算，这是图灵机和人相比的“先天缺陷”。 3.4.3. 人工智能上限总结 此时我们可以得出结论，人工智能的上限是对人的感性的计算，可以实现人的“感性认识”，并且随着传感器技术的进步人工智能的“感性认识”不仅能达到人类水平而且会超越人类。但是对于人的感觉计算，人工智能的理论基础图灵机理论具有先天缺陷，由于感觉数的不可定义性，图灵机永远无法实现“感觉认识”。 (注： 相信大家现在就明白为什么西方会流行人工智能超越人类论，假如以西方哲学的认识论为基础将人的认识仅仅看做感性的计算，那么人工智能无疑有一天会超越人类。 )