正文
“苇草智库”编者按：通过我们对人机交互、人机混合智能、深度态势感知、计算与算计的理论起源、发展过程、未来展望思考，并结合相关国内外研究现状，提出一些较深入思考后的观点，并认为解决未来人工智能问题的前途在于人机环境系统智能的发展。
2022
年
7
月
2
日，智酷
No.153
（总
265
期）苇草智酷邀请到北京邮电大学人工智能学院研究员刘伟老师分享“人计与机算——为什么
AI
距离智能越来越远？”，东西文库创始人赵嘉敏、数字经济学家刘志毅两位老师参与点评。以下根据刘伟发言内容整理而成。
今天给大家分享的内容是“人计与机算”。
2021
年讨论了人机混合智能里的深度态势感知和人的算计与机器的计算如何结合的问题。之后有一位长者问了我五个问题。
第一，关于数学和逻辑的关系问题。这个问题是百年来数学的基础问题，迄今为止似乎没有定论。从实用主义角度说，“把数学等同于逻辑”、“把逻辑等同于智能”、“把符号与对象的指涉混淆”是存在的。但数学思想的探讨中，这几个“致命的缺点”好像并未定案。也就是说，在“计算”和“算计”有机整体中数学和逻辑是何种关系呢？
第二，如果“计算”等同于客观性、事实性，“算计”则指主观性、价值性。这种区分是否将主观客观硬性割裂开来？如果这是“计算”、“算计”的分野，那么主客观之间的相互作用是如何体现的？
第三，借助太极八卦的图式，说明了计算（模型）和算计（经验）的关系，可理解为“彼此互嵌”，但这种“互嵌”的图景，是如何表征的呢？或者说，这种表征，是不是可以符号化？如果符号化，是否又会落入计算符号主义的巢臼？
第四，如果数学解决的是
being
的问题，远未解决
should
的问题。这两者之间的融合，其底层逻辑应是怎样的？
第五，“计算”和“算计”是“建构理论（以第一性原理为依托）”和“唯像理论（以归纳法为依托）”两种类型的差别。从终极意义说，西方数学思想遭遇危机之后，似乎总是试图将唯像理论纳入抽象的演绎体系中去，虽然这一过程始终难以完成。这种数学思想背后的动因是什么？这种思想驱动，与您主张的“算计”的解释体系之间是何种关系？二者是否有更高包容度的解释框架？
在今天的分享中，可能会有一些时隐时现的回答，希望大家指出相应不明白的地方，共同探讨。
一、世界是多因多果多维多元的计算计宇宙
我们认为世界是一个多因多果多维多元的计算和算计结合，称之为计算的多维宇宙空间。这个空间里既包括了实际物理的
X
、
Y
、
Z
、
T
，即空间和时间的实际四维空间（物理空间），也包括了虚拟的
X′
、
Y′
、
Z′
、
T′
的虚拟空间。虚拟现实和真实的物理世界有很多不一样，是八维，如果加上事实性的和价值性的八维，世界可能会有十六个维度，其他层次还有目的、责任、荣誉等等。
图
1
世界是多因多果多维多元的计算计宇宙
从上图（图
1
）上面这一排西方的智者可以看出，现在研究的主要涉及到一个很基本的问题，就是从
being
（存在）开始，是西方科学最早的一个本源。
Being
是客观存在，是“是”的意思，一个系动词，是研究事物根源的问题，也是科学和技术理性思想起源于西方很重要的原因。而在中国或者东方，他们主要研究的一个问题不是求
being
，而是“
should
”的问题，“
should
”是一个“义”，是价值性的问题，是人和人之间，人和环境之间，感性多一些的情理关系问题。
我特别想把东西方思想的差异性体现出来。因为西方侧重于人和物之间的关系，并以科学技术的发源地为人类做出了很重要的贡献。比如以计算为思想的学科物理、化学、天文、地理、近现代数学，涌现出了的微积分（包括范畴论、集合论）都是西方理性思想很重要的一个发展延续。但在东方，长期以来，更多的是一个人和人、人和社会、人和环境之间的情理关系问题。虽然也有数学，还是比较早期的、机械性的，虽说也有一些现代数学萌芽，但是没有发展出像西方基于公理的科学技术洪流。
所以西方偏“道”，“道”是一种自然的秩序。如果把这个“道”理解为自然的秩序，理性的东西，那么“名
”
是人为的一些秩序。“名
”
就是人设计的、人规定的、人赋予的“名
”
。“道可道，非常道。名可名，非常名”这两句话是紧密在一起的，单独说其中一句，很难表征出这种人为秩序与自然秩序之间的相互作用、相互影响。“道”是自然的秩序，“名”是人为的秩序。“道”“名”结合在一起就构成了东方和西方重要的思想融合。
目前大家可以从很多西方科学技术的书籍里慢慢体会到他们正在融入东方的一些思想，甚至包括物理学（如量子物理、相对论等）也融入了很多的道家思想、儒家思想，甚至佛家思想。而在中国，尤其东方，甚至全世界，大家对西方科学技术“西风东渐”的力量都深有体会：它改变了整个人类和世界，如衣食住行等等都是从西方科学和技术为基础所产生出来的结果。所以东方和西方，一个“道”，一个“名”，它们之间的相互作用构成了计算和算计的整个体系。未来的发展也是一个东方和西方不断融合的过程。西方偏计算，东方偏算计，是一个计算计的体系，而计算机主要体现在计算上，人类更多体现在算计上，从根本上而言，是人类的算计产生出了计算，即能否计算以及如何计算构成了算计。所以人机环境的计算与算计系统融合才是未来智能发展的发展趋势。
曾经有一位重要的人物——法国的解构主义大师雅克·德里达，曾经对东方文明和西方文明区别做出过一个很精辟的论述，他说，东西方文明之间最重要的差异在于是否具有逻辑性。他认为东方思想中逻辑体系不健全或者缺乏逻辑性，而西方体系里的哲学、科学等等，甚至包括人文，尤其是近代的人文，逻辑性非常强。所以他提出了东西方文明的差异，这种逻辑性差异不妨简化为“东计西算”，东方的算计，西方的计算。因为计算靠逻辑，算计有超逻辑或者非逻辑的成分，至少是目前逻辑很难包含的部分，或许“东计西算”可以作为东西方思想差异的主要代表。
图
2
雅克·德里达（
Jacques Derrida
，
1930
－
2004
），法国哲学家，
20
世纪下半期最重要的法国思想家之一，西方解构主义的代表人物。
为了深入探讨这个问题，不妨把一个机器智能看作计算来实现的表征，计算可以简单地理解为函数关系，这个函数关系有基于规则的函数，也有基于概率和统计的函数。函数有三个方面来表征，即函数系统“
F
”、输入端自变量“
X
”、输出端因变量“
Y
”这三者之间的关系
Y
＝
F
（
X
），知道两者求第三者，这就是构成了整个计算的体系。
图
3
机器计算智能及人类算计智能的比较
尽管东西方现代数学的“计算”的概念依然重要，包括范畴论、集合论等“非计算”的思想在新的数学体系里不断涌现。之前遇到一个数学家请教了这个问题，他说计算是传统数学的一个基础，现代数学越来越偏向非计算的东西，像图、范畴等等一系列分支领域发展态势会越来越强。
人类智能用“算计”来实现，人的算计里不是已知什么求什么，已知两者求第三者，而是半知两者或者半知一者，甚至不知道任何一个部分，也可以尝试不断试错，去实现他的目的和意图。
但是，计算的
FXY
和算计的
FXY
不一样。因为计算的所有参数是相对客观的、有规则的、有边界的、有约束的、有条件的。而在算计里输入的状态
X
往往没有边界、条件、约束，或者它的约束条件非常广，不但包括外来的一些输入还包括一些个人内心的想法、思想里面的一些东西，所以他的状态不是单纯的某一个参数，而是多个参数，输入自变量
X
很复杂，既有主观的参数，也有客观的参数，而在计算里的
X
是相对客观的。同样的函数系统
F
也有主观和客观的部分，输出
Y
也有主观的和客观的结合部分。
所以从这两个对比上可以看出，计算和算计有很多不一样，算计既包括了理性的部分，也包括了感性的部分，具有情理性；当然，计算则主要是以理性为主。
二、计算与算计的逻辑基础
西方科学和技术的发展，包括西方哲学思想的发展，是以逻辑作为基础。这个逻辑体系是从亚里士多德开始的并一直延续到现在，计算的逻辑基础有三个基本的定律，即：
第一，同一律。
同一律在数学里表现得非常突出。定义为“
A=A
”，无论是什么，它就是它。
A
是它本身，而不是其它什么事物。
而对应的在算计的逻辑基础中是“非同一律”，
A
≠
A
，无论是什么，它不一定是它。
A
既是它本身，也可以是其它事物。
第二，无矛盾律。
在计算逻辑里面
A
和非
A
不可能同时发生。没有什么事物同时既是它又不是它。一个命题和它的相反面不可能同时为真。但在算计的逻辑基础中恰恰相反，有“矛盾律”。
A
和非
A
可能同时发生。任何事物同时既是它又不是它。一个命题和它的相反面可能同时为真。比如人，既可以是好人又会是坏人，这个命题是可以存在的。
第三，排中律。
在计算逻辑里任何事物要么是，要么不是。
A
或者非
A
为真，两者之间不存在其它情况，中间不能有一个半
A
或者半真半假的东西。但是在算计逻辑里是可以非排中律，任何事物不一定要么是，要么不是。
A
与非
A
可以同时为真或假，两者之间可以存在其它情况。简单地说，算计包含了辩证，包含了可变性。
我们提出算计的逻辑基础也不很准确。因为算计有很多还是超逻辑或者非逻辑，现在的逻辑很难总结它的一些特征。但是总体来说在计算的逻辑里有很多悖论或者矛盾出现，包括集合论里罗素的理发师悖论，其实在算计里面，理发师悖论可能慢慢地就通过辩证做抵消。在整个计算和算计的体系里，很少有悖论和矛盾出现。它可以解释清楚，因为有非同一律，有矛盾律，有非排中律的出现。
三、计算计：计算如剑，算计如谱
计算和算计结合他们的效果会是什么？我曾与一位北京邮电大学的电子学老教授讨论过，最后总结出“计算如剑，算计如谱”，是软性的，是关连的，是相关性的。
如果说计算涉及到事实性的人机环境系统的问题，算计更多涉及到的是价值性、意图性的问题，计算计就是事实和价值混合的人机环境系统的问题。在实践和工程中，对应的不同颗粒度的模型，比如战略级的、战役级的、战术级的，根据不同的外部实际情况来进行调整。
调整过程中有两大方向：第一、改变世界、改变观察的对象，通过行动来进行改变；第二、改变自己，通过预测反思来改变自己的行为。
在改变过程中有两个突出的特点，第一叫贝叶斯理论，第二叫锚定论。所谓贝叶斯是结果会随着外部环境数据的变化而发生变化；而锚定论则是尽管外部环境的数据和各种干扰刺激的不断变化，而你的信仰却永远不变。前者是随着外部的变化而变化，后者随着外部的变化而不发生变化。人机混合里往往是计算和算计，算计里边有不变的东西，计算里常常会发生变化。所以，人机共生的认知模型里是一个变和不变、变易与不易的结合。
1
、什么是人工智能？
截至目前，从计算角度最能体现的智能就是人工智能，我推荐一本
2003
年马希文老师在商务印书馆出的《逻辑
·
语言
·
计算
(
马希文文选
)
》一书，在这本文选里面，我们看到了他在上个世纪
80
年代定义的什么是人工智能，即一个问题总是利用已知的知识（
K
），对于给定的数据（
D
）进行加工一起得到解答（
R
），其解法则用某种程序（
P
）表述。
《逻辑
·
语言
·
计算
(
马希文文选
)
》
马希文著
.
商务印书馆
. 2019-05
当知识比较充分时，人们可以在看到
D
以前根据
K
写出
P
，这个
P
对一切
D
都适用；当知识不够充分或
P
太复杂时，我们还可以考虑如下的办法：写出一个元程序
M
，对于给定的
D
，根据
K
做出一个程序
P
来专门加个
D
。这时，
M
可以通用于一大类
K
，但总是得到
D
以后才做出
P
来，
M
通常叫做问题求解程序。
这种
M
中通常并不包括
K
中的具体细节。因此，对
M
的研究就脱离了问题的具体领域，成为人工智能内部的课题了。这也正是人工智能理论的核心之一——搜索。
大家注意，马老师这个定义是非常简洁准确，而且让人一目了然。他说人工智能是对数据根据已知的知识进行加工，先建模然后再搞一个程序，进行运行，这就是人工智能。他说得非常浅显，用
5
个字母来表征。我觉得这是比较好的一个定义。
2
、
XOR
（异或）与深度学习的天花板问题
关于大脑究竟如何工作的问题至今仍无答案，而符号主义（认为大脑是类似于计算机的加工符号的机器）与联结主义（认为大脑是并行运转的大型神经网络）之间的争论也从未停息。在这我特别强调马库斯的《代数大脑
:
揭秘智能背后的逻辑》这本书，它的思想非常深邃，一直影响到今天，尽管有些被现在机器学习的新知识所覆盖，但是它的基本思想依然存在。
[
美
]
加里·
F.
马库斯著，
