智能的核心绝不仅仅是逻辑与规则。我们对智能的理解，往往被传统人工智能的符号主义范式所局限，而忽略了智能的真正复杂性和多维度特性。智能的本质，远远超越了逻辑和规则的范畴。写到这儿，似乎明白了维特根斯坦最后一本书为什么去掉第一本《逻辑哲学论》中的“逻辑”而取名《哲学研究》了，……
一、逻辑与规则的局限：它们只是智能的起点
早期的人工智能，比如符号主义，确实依赖逻辑和规则来模拟智能行为。像医疗诊断系统那样的专家系统，通过输入症状和规则库，就能推理出可能的疾病。这种模式在特定领域表现得很出色，但它的局限性也非常明显，如规则需要人工编写，难以覆盖所有复杂场景；而且它对模糊、不确定的信息几乎无能为力。
更关键的是，现实世界是动态的、复杂的，充满了模糊性和不确定性。符号主义的逻辑框架在这种环境中显得僵化且脆弱。比如，自动驾驶汽车在面对突发的行人闯入时，逻辑规则可能根本无法应对。这种情况下，智能需要的是一种更灵活、更适应性的能力，而不仅仅是逻辑推演。
二、智能的核心：直觉、创造性和情感才是关键
1、直觉：智能的“第六感”
直觉是智能中非常重要的一部分。它不是简单的逻辑推导，而是一种基于经验、模式识别和无意识学习的快速反应。深度学习模型在图像识别中，能够“直觉性地”判断一张图片的内容，这种能力并不是通过显式规则实现的，而是通过大量数据训练出来的模式识别能力。人类的直觉更是如此。比如，在面对复杂决策时，我们往往依赖直觉而不是一步步推导。这种直觉背后，是长期积累的经验和对环境的感知。智能系统如果缺乏这种能力，就很难在复杂环境中表现出真正的适应性。
2、创造性：突破规则的智慧
创造性是智能的另一个核心特征。它不仅仅是对规则的遵循，更是对规则的超越。人类的创造性常常体现在突破已有的框架，找到新的解决方案。如数学家的灵感、艺术家的创作，这些都不是逻辑推演的结果，而是创造性的体现。人工智能在某些领域也展现了创造性，比如生成式对抗网络（GANs）可以生成艺术作品或音乐，但这些创造更多是基于数据的重新组合，而不是真正的创新。它们缺乏人类那种深刻的洞察力和情感驱动的灵感。
