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user: 4. 人工智能的社会定位 在上节中我们对人工智能的上限做了界定即人工智能可以实现对以感性为基础的数的计算而无法实现对感觉数的计算，并且知道在概念认识中某些认识不能实现，如“成熟”“稳重”等认识人工智能永远无法实现。接下来我们总结在思维活动中哪些“认识”是人工智能永远无法实现的，哪些工作是智能绝对无法胜任的，从而确定人工智能在未来社会中的定位。 4.1. 创新 在我们的思维活动中创新是重要部分，从创新对象上人的创新主要分为产品创新、艺术创新和理论创新，而创新时刻离不开感觉的参与。 首先来说产品创新，在创新产品时考虑的因素很多但是首先考虑的是产品的使用价值，这是产品创新的方向，产品带给人的感觉好坏是判断商品使用价值的根本且唯一标准。商品吸引人购买首先在于它能带给人“愉悦”的享受，没人会花钱买“罪”受。比如说设计一款衣服，衣服满足人的需求有两个一个是保暖另一个是审美，在保暖设计上设计师有一个一般标准来满足春夏秋冬的保暖要求，但是每个人的冷暖感觉不同，尤其是春天大街上既有穿羽绒服也有穿单衣的人。在保暖设计上设计师可以参考一般标准不用考虑太多但是在外观设计上需要设计师深刻把握“美”感。一件衣服如何才是美的？这是一个感觉标准，不同的人有不同的标准，同一个人不同时期有不同的标准。那么如何设计一件“漂亮”或者“帅气”的衣服就是对服装设计师的能力考验。 人天生具有感觉，服装设计师的感觉更加敏锐，他需要靠“灵感”(感觉)来设计出一件“美”的服装。没有任何设计师能把自己的设计“灵感”用语言精确定义出来，关于这一点我们前文总结过感觉数是不可描述不可定义的。 现在很多人认为人工智能具有创新能力是因为它有深度学习技术。我们接下来分析一下深度学习技术到底能在多大程度上实现创新。 深度学习(Deep Learning， DL)或阶层学习(hierarchical learning)是机器学习的技术和研究领域之一，通过建立具有阶层结构的人工神经网络(Artifitial Neural Networks， ANNs)，在计算系统中实现人工智能。 深度学习最有代表性的例子就是阿尔法狗，2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。 在我们前面举例的对小狗的“认识”以及此处阿尔法狗对下棋的“学习”中运用的深度学习技术都是建立在我们前文分析的图灵机对感性数计算的理论基础之上，因此人工智能能够实现所谓的“认识”与“创新”。 人工智能“认识”小狗以小狗的外形标准(感性数)为目标，“学习”下棋以输赢标准(感性数)为目标。学习算法设计者以这些标准为前提可以设置学习方向，通过大量的感性数计算不断的“修剪”错误认识“加强”正确认识，最终实现所谓的“认识”与“创新”。如何设置“修剪”和“加强”的标准是这些学习算法的根本区别，所以与其说这是人工智能的创新不如说是人工智能的实践，这个实践检验的是算法设计师对学习标准(包括修剪和加强的标准)的设置是否合理。因此，深度学习不是“创新”而是“验证”，是对算法设计师设置“学习标准”(感性数)的合理性的验证。 因此所谓的阿尔法狗与人下棋就是赤裸裸的作弊，就如同一个普通人拿着超级计算器和人类的顶尖心算大师比赛一样，这个普通人只需知道计算规则就可以轻松碾压最顶尖的心算高手。阿尔法狗赢了比赛它本身没有任何“感觉”，它只是一台机器运行了一段程序，“兴奋”的是那个躲在阿尔法狗后面“藏头露尾”的算法设计师。要想进行一场公平的对决那就给围棋大师配备一个人工智能团队，双方都设置一个“棋路学习”标准，让各自的机器“学习”相同的时间后对决，谁的机器赢了说明谁的学习标准设置的更合理以及谁对围棋的理解更深刻。 (注： 传统算法是编程人员编写确定的函数映射关系，而深度学习是编程人员在确定因变量(学习目标)后利用学习算法(决策树、线性回归和神经网络等)从大数据中确定自变量和映射关系。虽然深度学习是一种巨大进步，但是其计算的函数自变量和因变量无法超越感性数的范围，感觉数始终是不可定义不可计算的。 深度学习如何“进化”都只是学习算法的改进都只是对感性数的计算，其进步意义在于它模仿了人的理性对感性数的处理方式，在下文我们将为人工智的社会应用做范围界定，深度学习技术在它的应用范围内实现了自身的价值。 ) 明白了深度学习不是真正的创新而只能算是理论验证后，我们再来看深度学习如果进行产品设计会陷入怎样的困境。 假如我们让人工智能来设计一件衣服则必然涉及到衣服的“漂亮”“帅气”等感觉数的处理，但是此感觉数无法像感性数(如小狗外形、输赢标准)一样精确定义，因此人工智能没有“学习方向”，自然就无法实现“设计创新”。 在可能的实践中，我们把当前社会流行的各种服装领口、袖口、布料、花纹、衣兜等设计素材设置为某深度学习算法的参数，然后计算机将这些素材随机组合成成千上万款服装，接下来算法需要对这些衣服进行挑选，去掉“丑”的款而给“美”的款加权重。“美”这一感觉数无法定义而不像“学习”下棋那样棋路“好坏”“是否能赢”能够明确定义，因此人工智能可以通过“学习”下棋而棋路越来越好赢率越来越高却无法通过“学习”设计越来越“美”的衣服。 同样的，创新“美味”的食物，设计“漂亮”的建筑，设计“好用”的其他产品都不是图灵机能够胜任的工作。因此，产品创新人工智能无法实现。 (注： 在商业活动中创新既有产品创新也有商业模式的创新，模式创新可简单看做日常生活中所说的方法创新，人工智能无法实现这二者的原因一致，因此不再赘述人工智能在商业模式创新上的局限性。 ) 其次来说艺术创新，艺术的创新标准同样是感觉，相信大家都听说过伯牙子期的故事，“伯牙鼓琴，钟子期听之，方鼓琴而志在高山，钟子期曰：‘善哉乎鼓琴！巍巍乎若泰山。’少选之间，而志在流水，钟子期曰：‘善哉乎鼓琴！洋洋乎若江河。’钟子期死，伯牙破琴绝弦，终身不复鼓琴，以为世无足复为鼓琴者。”，钟子期说“若泰山”就是像泰山，怎么像呢？感觉像，听曲子的感觉和看泰山的巍峨雄壮的感觉一样，钟子期说“若江河”就是说听曲子的“感觉”像看江河宽阔奔腾的“感觉”。 再比如说书法艺术，蔡邕的《笔论》对书法艺术做了精彩总结，将书法艺术与感觉的关系论述的淋漓尽致。 书者，散也。欲书先散怀抱，任情姿(恣)性，然后书之；若迫于事，虽中山兔豪不能佳也。夫书，先默坐静思，随意所适，言不出口，气不盈息，沉密神采，如对至尊，则无不善矣。为书之体，须入其形，若坐若行，若飞若动，若往若来，若卧若起，若愁若喜，若虫食木叶，若利剑长戈，若强弓硬矢，若水火，若云雾，若日月，纵横有可象者，方得谓之书矣。 《笔论》中除了“若迫于事”的每一个“若”都说的是感觉像，无论是音乐、书法、雕刻还是其他的艺术形式，艺术的好坏标准只有一个那就是感觉，至于这个艺术美感背后的标准究竟是什么，古今中外的哲学家进行了大量讨论。西方哲学家从柏拉图到康德、黑格尔、鲍姆加登在对“美”认识时均未意识到美的直接标准是“感觉”，他们发展出一个哲学子学科美学来直接讨论“美”的背后标准，因此其观点犹如隔靴搔痒、莫衷一是。中国的哲学是以感觉为基础的，因此中国的哲学天然包含美感，中国的儒家讲究仁义之美包含为人处世修身齐家之美，道家讲究天人合一之美，禅宗讲究明心见性、解脱之美。中国的艺术如诗歌、绘画、书法、武术、建筑、服装等直接从中国哲学中汲取了对美的感悟从而发展出了高超的艺术水平。我特别要赞叹的是中华服装设计艺术堪称绝伦，《春秋左传正义》：“中国有礼仪之大，故称夏；有服章之美，谓之华。”，汉服之美，震撼心灵！ 因此如果要论艺术的影响力，西方的艺术随着近代以来资本主义的扩张而影响力更大，但是如果要论艺术的高度，中华艺术冠绝天下。这就是为什么毕加索赞齐白石：“他是中国最了不起的一位画家，他的画技真的是太神奇了。画鱼时，明明只是用水墨，连颜色都没有上，但人们却从他的画中看到了活的鱼和流动的河水。我一直搞不明白的一件事，为什么那么多人都要来西方学习艺术，其实，最好的艺术在中国。” 关于艺术之“美”各家提出了不同的见解但是只能定性不能定量，其原因如我们前文所述感觉数是不可描述不可定义的。 (注： 一定会有人认为可以通过大数据给服装的“美”或者艺术的“美”等感觉下定义，但是西方的哲学家经过千年的实践总结(数据量够大，总结者够聪明)，美学也只是一个大概的定性且众说纷纭，没有人通过读美学著作就能成为艺术家的而那些有天分有“灵感”的不读也能成为艺术家。还是佛家悟的最透彻“不可说，不可说，一说即是错”。 因此艺术家总是独一无二的，从古至今天下只有一个王羲之只有一幅《兰亭集序》，即使王羲之本人也没有那种感觉再写出第二幅《兰亭集序》，将王羲之的《书论》和蔡邕的《笔论》对照会发现，对于书法艺术的感觉描述极限就是《笔论》而无法更进一步的精确描述。相对应的自然科学是以感性为基础的，牛顿虽然伟大但是他的发现都可以精确描述，自然后世就会有成千上万的人在对物理的理解上达到和超过牛顿。这就是为什么科学总是能不断前进，艺术却经常成为绝唱的原因。 ) 因此，艺术创新是人工智能永远无法实现的。 最后来说理论创新，或许有人认为产品创新、艺术创新涉及到人的感觉的参与，自然科学理论创新涉及的对象是完全客观的，只是对自然规律的总结，只涉及到感性数的计算，人工智能总能实现吧。但是事实并非如此，因为自然科学的规律总结(如万有引力的发现)虽然只涉及到可定义数可计算数但是具体涉及的数的种类却需要人的感觉去发现。牛顿在发现万有引力时，首先他需要感觉(灵感)去发现事物之间的“运动”有共同性，其次要发现这个“运动”的共同性与物体的“质量数”和“距离数”有关系才能最终总结出万有引力定律。这个世界能够产生的数据是无穷的，我们统计所有物体距离地面的高度也是一种数据，统计所有牛的眼睫毛数量也是一种数据，只要我们想就能测出无数种数据，但是在这些数据中哪些是有关的以及有什么样的关系却需要我们的感觉(灵感)来把握，很多科学家一辈子都没有重大的成果，就是因此没有敏锐的“感觉”去发现那些关键的数以及数之间的正确关系，因此我们自然无法用人工智能去发现自然规律。现实可行的方法是科学家有了感觉(灵感)后把相关的数据测量出来，推测各项数的关系，最后把数的计算工作交给计算机，计算机只是一个辅助工具。 (注： 1) 未来在自然科学的理论创新上我们可以采取人发现关键数据、采集数据而人工智能“发现”数之间的正确关系的方式去发现新理论，也就是说人工智能这个工具在理论创新中发挥更多的辅助作用，但是让人工智能完全独立发现新理论是不可能的。 2) 理论创新的对象除了自然科学还有法律、经济、哲学等社会科学，人工智能无法实现自然科学理论的创新更无法实现社会科学理论的创新。 ) 因此，人工智能也无法实现理论创新。 综上所述，创新类工作人工智能永远无法胜任。 4.2. 决策 人在生命中经常要做决策，如读什么专业、找什么工作、寻找另一半等都是人生的重要决策，人做决策的决定性依据就是人的价值观，人的价值观既有感性标准又有感觉标准。比如说一个女孩子找另一半，她会告诉介绍人想找什么学历，什么身高外貌，什么家庭背景，什么工作等等这些感性标准，但是按照这样的标准找来的候选人她通常会说我对这个人没感觉，最终她找了一个各项条件都不符合的反而非常相爱，虽然这样的例子不是全部但是在生活中经常发生，这就是感觉标准在起作用。对另一半的学历、家庭、外貌、工作等有要求也是为了婚姻生活更“幸福”，通过分析可以发现这些感性标准的制定依据是感觉标准，这就是人做决策时通常感觉会战胜感性的原因。因此，人作决策既有感性标准又有感觉标准但归根结底是感觉标准，婚姻如此，学习、工作同样如此。 对于个人如此对于一个群体同样如此，一个城市做什么规划如何发展，一个民族一个国家如何发展既有理性规划(感性标准)又有感性考量(感觉标准)，这要求决策者既考虑理想又考虑实际，在做决策时灵活变通。这样的决策永远都只能靠人来做，而不能靠没感觉的人工智能。 因此，社会管理类工作人工智能永远无法胜任。 (注： 严格来说人的决策也包含只须感性参与的决策如在两点之间有多个路径时寻找一个最短路径的决策，本文中的决策特指有感觉参与的决策。 ) 4.3. 人工智能的社会定位 通过前两节的分析发现创新与决策都是人工智能无法实现的思维活动，但是我们也不要对人工智能太失望，人工智能能够实现人的感性“学习”无疑是一种巨大的进步。当前社会的大部分工作都是只涉及感性的重复性劳动(熟练工)，不管是工厂还是公司，90%以上的工作只需人的感性参与就可以做的很好，在这些岗位上人工智能将大有作为。 以与我们生活息息相关的衣食住行的产品生产为例，未来消费者买衣服只需在网上挑选好款式，然后智能工厂即可按照款式和消费者的身体数据生产好服装，接下来的仓储、物流、签收等环节均可实现无人化(目前已经部分实现)，整个过程唯一需要人做的就是服装设计。未来的餐厅中掌厨、洗刷、上菜、收费等均会实现智能化，唯一需要人参与的就是菜品设计。未来的房屋建设中搬运、砌墙、封顶、粉刷等均会实现无人化，唯一需要人做的就是建筑设计、装修设计。至于出行，现在的无人驾驶汽车已经被各大公司争相测试，未来唯一需要人做的就是交通工具设计。 (注： 当然那些实现智能化的环节不是绝对的无人，比如机器的维修保养、制定经营规划等还是会有人参与，但是相比于现在的从业人数可视为无人化。 ) 在只需感性参与的重复性劳动岗位，人工智能不仅高效而且高质量。比如拿汽车驾驶来说，无人驾驶汽车经过大数据训练后其驾驶熟练度要远超人类司机，而且醉驾、疲劳驾驶、路怒症等等情况都不会发生，其安全性、高效性都将大大提升。又比如在无人工厂机器人大幅提升生产效率而且生产质量会更高(出错率更小，精确度更高)。 所以在未来社会生产中，人工智能负责“制造”人负责“创造”。人工智能和封建社会的铁器农具、资本主义的机器一样依然是我们的生产工具，只是这个生产工具更加的安全高效高质，随着人工智能的全面应用未来社会的生产力将会得到空前提高。未来会有大量的人得以从繁复的工作中解放出来从事更有价值的创造性劳动，整个社会的创造力将得到极大的释放，人类在艺术、科学、文化、体育等领域将实现空前的发展，如果说当代社会创造了人类辉煌的物质文明的话那么未来社会将会创造人类璀璨的精神文明。 (注： 我们可以将未来的人工智能按照应用领域划分为生活机器人、生产机器人和军事机器人，在每一个领域人工智能都有巨大的应用潜力，在具体实施中本着需要感性参与就行需要感觉参与就不行的原则来确定其具体应用环节。 )