人工智能是人類發展到一定階段而必然產生的一門學科，它既包括人，也包括機和環境兩部分，所以也可以說是人機環境系統交互方面的一種學問。它同樣“有一個漫長的過去，但只有短暫的歷史”。它的起源可以追溯到文藝復興，接著，又在第一、二次工業革命浪潮中逐漸嶄露頭角。法國人帕斯卡爾研制了第一臺現代意義上的數字計算機，第一、二次世界大戰大大加快了該學科發展的進程，劍橋大學巴貝奇的差分機和圖靈的測試進一步把人工智能領域的研究范圍擴展到了人類學習、生活、工作等方面。到目前為止，研究人工智能的學科不但包括生理、心理、物理、數理、地理等自然科學技術領域，而且還涉及到哲理、倫理、法理、藝理、教理等人文藝術宗教領域。

　　1997年5月11日，名為“深藍”的電腦毫無懸念地在標準比賽時限內擊敗了國際象棋男子世界冠軍卡斯帕羅夫，從而證明了在有限的時空里電腦“計算”可以戰勝人腦“算計”，進而論證了現代人工智能的基礎條件(假設)——物理符號系統具有產生智能行為的充分必要條件(Newell and Simon，1976)是成立的。更有意思的是，2011年2月17日，一臺以IBM創始人托馬斯·沃森的名字命名的電腦在智力問答比賽中“狂虐”兩位最聰明的美國人而奪得冠軍，2016年3月9日至3月15日，“圍棋名譽九段”AlphaGo在首爾以4:1的比分戰勝了圍棋世界冠軍李世石九段，從而引發了人工智能將如何改變人類社會生活形態的話題。

　　人工智能是人機環境系統交互的產物

　　眾所周知，當前制約機器人科技發展的瓶頸是人工智能，人工智能研究的難點是對認知的解釋與建構，而認知研究的關鍵問題則是自主和情感等意識現象的破解。生命認知中沒有任何問題比弄清楚意識的本質更具挑戰性，或者說更引人入勝。這個領域是科學、哲學、人文藝術、神學等領域的交集。盡管意識問題如此重要，令人啼笑皆非的是：無論過去還是現在，一旦涉及到意識問題，大家不是緘口不提，就是敬而遠之，避之唯恐不及。究其原因，不外乎意識的變化莫測與主觀隨意等特點嚴重偏離了科學技術的邏輯實證與感覺、經驗、驗證、判斷，既然與科學技術體系相距較遠，自然就不會得到相應的認同與支持了，這好像是順理成章、理應如此的!然而，最近科技界一系列的前沿研究正悄悄地改變著這個局面：研究飄忽不定的意識固然不符合科技的尺度，那么在意識前面加上情境(或情景)二字呢?人在大時空環境下的意識是不確定的，但“格物致知”一下，在小尺度時空情境下的意識應該有跡可循吧!自古以來，人們就知道“天時地利人和”的小尺度時空情境對態勢感知及意識的影響，只是明確用現代科學的手段實現情境(或情景)意識的研究是源自1988年Mica Endsley提出的Situation Awareness(SA)概念框架：“…the perception of the elements in the environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning, and the projection of their status in the near future.”(在一定的時間和空間內對環境中的各組成成分的感知、理解，進而預知這些成分的隨后變化狀況)但這只是個定性分析概念模型，其機理分析與定量計算還遠遠沒有完善。

　　在真實的人機環境系統交互領域中，人的情景意識(Situation Awarensss)SA、機器的物理SA、環境的地理SA等往往同構于統一時空中(人的五種感知也應是并行的)，對于人而言，人注意的切換產生了不同的主題與背景感受/體驗。在人的行為環境與機的物理環境、地理環境相互作用的過程中，人的情景意識SA被視為一個開放的系統，是一個整體，其行為特征并非由人的元素單獨所決定，而是取決于人機環境系統整體的內在特征，人的情景意識SA及其行為只不過是這個整體過程中的一部分罷了。另外，人機環境中許多個閉環系統常常是并行或嵌套的，并且特定情境下這些閉環系統的不同反饋環節信息又往往交叉融合在一起，起著或刺激或抑制的作用，不但有類似宗教情感類的柔性反饋(不妨稱之為“軟調節反饋”，人常常會延遲控制不同情感的釋放)，也存在著類似法律強制類的剛性反饋(不妨稱之為“硬調節反饋”，常規意義上的自動控制反饋大都屬于這類反饋)。如何快速化繁為簡、化虛為實是衡量一個人機系統穩定性、有效性、可靠性大小的主要標志，是用數學方法的快速搜索比對還是運籌學的優化修剪計算，這是一個值得人工智能領域深究的問題。

　　人機環境交互系統往往是由有意志、有目的和有學習能力的人的活動構成，涉及變量眾多、關系復雜，貫穿著人的主觀因素和自覺目的，所以其中的主客體界線常常模糊，具有個別性、人為性、異質性、不確定性、價值與事實的統一性、主客相關性等特點，其中充滿了復雜的隨機因素的作用，不具備重復性。另外，人機環境交互系統有關機(裝備)、環境(自然)研究活動中的主客體則界線分明，具有較強的實證性、自在性、同質性、確定性、價值中立性、客觀性等特點。無論是在古代、中世紀還是在現代，哲學宗教早已不單純是意識形態，而且逐漸成為各個階級中的強大的政治力量，其影響不斷滲透到社會生活的各個領域，更有甚者，把哲學、政治、法律等上層建筑都置于宗教控制之下。總之，以上諸多主客觀元素的影響，進而導致了人機環境交互系統異常復雜和非常的不確定。所以對人機環境交互系統的研究不應僅僅包含科學的范式，如實驗、理論、模擬、大數據，還應涉及到人文藝術的多種方法，如直觀、揣測、思辨、風格、圖像、情境等，在許多狀況下還應與哲學宗教的多種進路相關聯，如現象、具身、分析、理解與信仰，等等。

　　在充滿變數的人機環境交互系統中，存在的邏輯不是主客觀的必然性和確定性，而是與各種可能性保持互動的同步性，是一種得“意”忘“形”的見招拆招和隨機應變能力。這種思維和能力可能更適合復雜的人類各種藝術過程。凡此種種，恰恰是人工智能所欠缺的地方。

　　人機之間的不同之處

　　人與機相比，人的語言或信息組塊能力強，具有有限記憶和理性;機器對于語言或信息組塊能力弱，具有無限記憶和理性，其語言(程序)運行和自我監督機制的同時實現應是保障機器可靠性的基本原則。人可以在使用母語時以不考慮語法的方式進行交流，并且在很多情境下可以感知語言、圖畫、音樂的多義性，如人的聽覺、視覺、觸覺等具有辨別性的同時還具有情感性，常常能夠知覺到只可意會不可言傳的信息或概念(如對哲學這種很難通過學習得到學問的思考)。機器盡管可以下棋、回答問題，但對跨領域情境的隨機應變能力很弱，對彼此矛盾或含糊不清的信息不能有效反應(缺少必要的競爭冒險選擇機制)，主次不分，綜合辨析識別能力不足，不會使用歸納推理演繹等方法形成概念或提出新概念，更奢談產生形而上學的理論形式。

　　人與機器在語言及信息的處理差異方面，主要體現在能否把表面上無關之事物相關在一起的能力。盡管大數據時代可能會有所變化，但對機器而言，抽象表征的提煉亦即基于規則條件及概率統計的決策方式與基于情感感動及頓悟冥想的判斷(人類特有的)機理之間的鴻溝依然存在。

　　人工智能與哲學

　　人類文明實際上是一個認知的體現，無論是最早的美索不達米亞文明(距今6000多年)，還是四大文明之后日新月異的以西方為代表的現代科技力量，其原點都可以落實到認知這個領域上。歷史學家認為：以古希臘文化為驅動力的現代西方文明來源于古巴比倫和古埃及，其本質反應的是人與物(客觀對象)之間的關系;而古印度所表征的文明中常常蘊含著人與神之間的信念;排名最后的古代中國文明是四大古文明中唯一較為完整地綿延至今的文化脈搏，其核心之道理反映的是人與人、人與環境之間的溝通交流(這也許正是中華文明之所以持續的重要原因吧)。縱觀這些人、機(物)、環境之間系統交互的過程中，認知數據的產生、流通、處理、變異、卷曲、放大、衰減、消逝無時無刻不在進行著……

　　有人說人工智能是哲學問題。這句話有一定的道理，因為“我們是否能在計算機上完整地實現人類智能”，這個命題是一個哲學問題。康德認為哲學需要回答三個問題：我能知道什么?我應該做什么?我可以期待什么?分別對應著認識、道德、信仰。哲學不是要追究“什么是什么”，而是追求為什么“是”和如何“是”的問題。自2013年10月回國后，筆者一直在思考人機交互的本質問題，偶然與朋友交談時聊及“共在”(Being together)一詞，頓感很是恰當，試想，當今乃至可見的未來，人機之間的關系應該不是取代而是共存吧：相互按力分配、相互取長補短，共同進步，相互激發喚醒，有科有幻，有情有義，相得益彰……非常巧合的是，2014年以來，機器學習、互聯網、機器人、人工智能等領域的發展也相當迅速，深度學習、類腦計算、情景感知一時間成了關鍵詞，成了時髦語，但細細品來，其核心實質都不過是解釋與建構的問題，形而上后竟會變成高大上的哲學問題。

　　其實哲學與科學、宗教一樣，都是一個人為了能夠獲得理解而必須相信(除非你相信你不應當理解)的過程，這不是盲從，而是一種先信仰后理解的先驗!比如，在科學中，物理學研究世界是什么樣的(解釋世界)，計算機(數學)研究怎么造一個世界(建構世界)，在這兩者之間若沒有相信、信任、信仰等先于理解而存在，恐怕是難以堅持進行下去的，畢竟在伸手不見五指的黑夜中，人是很難自行產生前進動力的(如一個沒有利潤的環境常常少見商人身影一般)。而信仰是一種贊同的思考，常常是一種非理性的激情、沖動情感，通過非理性而達到理性(通情達理)，這不能不說是一個有趣的悖論!或許，這同時也是無中生有的禪理(以情化理)吧!

　　實際上，目前以符號表征、計算為代表的計算機虛擬建構體系是很難逼真反映以物理、生理、心理等理論解釋真實世界的(數學本身并不完備)，而認知科學的及時出現不自覺地把各“理”(物理、生理、心理)解釋與各“機”(計算機、飛機、拖拉機)建構之間對立統一了起來，圍繞是(Being)、應(Should)、要(Want)、能(Can)、變(Change)等節點展開融合進而形成一套新的人機環境系統交互體系。

　　有時候，世界是確定的，不確定的是我們自己，面對相同的文字、音樂、視頻等情境事物，我們常常會隨心情的不同而產生不同的覺察和理解，境隨心轉。有時候，世界是不確定的，確定的反而是我們自己，面對不同的文字、音樂、視頻等情境事物，我們卻能夠處變不變而產生恒定表征，形成概念，心隨境轉。不管怎樣，世界包括我們自己是由易、不易、簡易、遷易、無易、有易、一易、多易……等諸多演化過程構成的，在這些紛繁復雜的變化中，都需要一種或多種參考框架體系協調其中的各種矛盾、悖論，而若追溯到這些框架體系的起源，應該就是人機環境之間的交互作用。或許，最好的智慧/智能真的就隱藏在這些交互的自相矛盾之中?!若果真如此，那又該如何破譯呢?

　　哲學意義上的“我”也許就是人類研究的坐標原點或出發點，“我是誰”“我從哪里來”“要到那里去”這些問題也許就是人工智能研究的關鍵瓶頸?!

　　結束語

　　人工智能，尤其未來的強人工智能很可能是一種集科學技術、人文藝術、哲學宗教為一體的“有機化合物”，是各種“有限理性”與“有限感性”相互疊加和往返激蕩的結果，而不僅僅是科學意義上的自然秩序之原理。它既包含了像科學技術那樣只服從理性本身而不屈從于任何權威的確定性知識(答案)的東西，又包含著諸如人文藝術以及哲學、宗教等一些迄今仍為確定性的知識所不能肯定的思考。它不但關注著人機環境系統中的大數據挖掘，而且對涉及“蝴蝶效應”的臨界小數據也極為敏感;它不但涉及計算、感知和認知等客觀過程，而且還對算計、動機與猜測等主觀過程頗為青睞;它不但與系統論、控制論和信息論等“老三論”相關，更與耗散結構論、協同論、突變論等“新三論”相聯。它是整體與局部之間開環、閉環、自上而下、自下而上交叉融合的過程，是通過無關—弱相關—相關—強相關及其逆過程的混關聯變換。

　　通過研究，我們是這樣看待指人工智能技術問題的：首先人工智能過程不是被動地對環境的響應，而是一種主動行為，人工智能系統在環境信息的刺激下，通過采集、過濾，改變態勢分析策略，從動態的信息流中抽取不變性，在人機環境交互作用下產生近乎知覺的操作或控制;其次，人工智能技術中的計算是動態的、非線形的(同認知技術計算相似)，通常不需要一次將所有的問題都計算清楚，而是對所需要的信息加以計算;再者，人工智能技術中的計算應該是自適應的，人機系統的特性應該隨著與外界的交互而變化。因此，人工智能技術中的計算應該是外界環境、機器和人的認知感知器共同作用的結果，三者缺一不可。

　　研究基于人類行為特征的人工智能系統技術，即研究在不確定性動態環境中組織的感知及反應能力，對于社會系統中重大事變(戰爭、自然災害、金融危機等)的應急指揮和組織系統、復雜工業系統中的故障快速處理、系統重構與修復、復雜壞境中仿人機器人的設計與制造等問題的解決都有著重要的參考價值。

　　鑒于研究人工智能系統涉及面較廣，極易產生非線性、隨機性、不確定性等系統特征，使之系統建模研究時常面臨著較大困難。在之前的研究中，多種有價值的理論模型被提出并用于描述表征、學習、理解、自主、預測等系統行為，但這些模型在對人工智能的實質及影響因素方面考慮還不夠全面，也缺乏對模型可用性的實驗驗證，所以本文重點就是針對人機環境系統的實質及對人工智能影響因素這兩個關鍵問題進行了較深入探討，追根溯源，以期早日實現高效安全宜人可靠的強人工智能系統。

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