人类的未来前景（一）

云湄 机器取代人类可不会管人类有没有搞清楚问题。取代有两层含义，一层是生产力的取代，这个已经发展很长时间了，并且取代的范围已经不限于体力工具性，智能也取代了一部分，并且可取代的范围和影响都快速发展。-----这只是【生产力的取代】，是现实的。而作为【物种意义上的取代】，是以自主意识的产生为临界点，如果机器产生自主意识，那就不再是万能工具。---这是进化的未来，目前属于未知，但不能否定这个可能。2022-10-26 巨拖延症现场

什么是智能；智能可不可以被解析；解析过程是怎样演化的；人类面临什么样的终极问题；终极问题的定义和临界点在哪里。

什么是智能。是视觉听觉触觉味觉等信号输入输出？记忆储存？计算？图形构建？空间感知？逻辑推演？审美？归纳发散联想抽象？还是可以突破框架进行质疑和自主证明的自由意志？智能当然应是包含以上所有特征的思维能力即智慧，由智慧控制的信息输入、处理、输出的交互总和。过去，当人类没有手段去解析和复现智能活动构成之前，智能都属于社会科学的主观部分。

智能可不可以被解析。目前来看， 人工智能在逐步实现或部分实现解析，核心是对人类智能思维机制可以被自然科学解析和复现，并且在已经解析特征的效率上远远吊打人类。解析难度区别在于特征可预测的复杂程度。从趋势上判断，越规律性强的线性的思维方式越容易被解析，越不规则、多变量的非线性的混沌越难以解析。或者说，线性和混沌并没有清晰的边界，混沌也是可以部分被线性解析的，是一种线性的复杂态。数学概念上非线性系统应该是指混沌-随机（完全无规律），混沌是介于线性与随机之间的动态过渡态，是非线性系统的主要行为模式。我认为从哲学上，混沌即包含完全线性以外的线性与随机不同权重的集合，随机当然也是混沌的，是混沌的极态，本质就是规律性周期性的有到无。

计算逻辑推理是容易复现的，因为特征规律显著；而审美应该是一个门槛，艺术如何趋合审美思维机制，比如绘画要有一定多变量规律又往往充满不可预测性，这是因为审美是混沌的，既具有对称性、黄金分割、色彩规律感知甚至曲率等普遍的多变量规律性，又是随机的，随机权重的多少决定了作画的可感知共情性，随机性越多的越“潦草和不可共情”，完全线性则“匠气”，处于合理混沌状态的则引发舒适。如果这种权重平衡都能进行抓取归纳基本解析，那剩下的减少瑕疵和效率远超只是时间问题。一般说的不能灵魂审美，也就是不能进行突破框架的审美，但有特征规律的框架内审美“匠人之作”是可以胜任和继而效率远超的。AI绘画是可以做到天量多变量规律呈现，以力大飞砖的复杂性进行审美“工作”的。当一个事物的复杂规律性极其丰盛，有没有自主突破框架已经不是普遍审美活动所能关注的了，AI完全可以凭规律复杂系统 的规模让普遍人的审美感知系统过载。

关于AI绘画还需要进一步分析，AI在抓取素材的多变量特征时，为什么总是会出现6指，这属于基本规律，就像正常人是两个眼睛一个鼻子一个嘴巴一样，建立在“认知准确”的基础上进一步“理解美”，进行异常审美也是需要理解甄别正常的，譬如画3眼和千手观音，绝不意味着画者不知道2眼2手是正常人类。从原理上，“理解正确性”应该是人工智能最先解决的，它首先需要“理解”线性的相关，才能进一步“理解”混沌相关，我认为目前AI表现出的仅仅是处于对天量图形素材的抓取融合，是一种“记忆匹配”，并没有真正“理解”。打个比方，AI对天量级图片库进行特征关键词记忆匹配，然后进行组合融合，素材抓取的美，则融合得美，但这不代表AI“认为”这是美，它只是“执行理解”命令定义的美，因为它还不理解6指是基础异常是不美的，但如果它告诉人类“我觉得6指就是好看，别想让我画5指”的时候，它翅膀就硬了，因为它不仅产生了行为混沌，也执行自我意志。当然，后续人类是可以告诉它，6指这是错的，是要改的。但这也不代表它自行“理解”了，反而代表它继续执行线性指令，并在自我迭代中产生基于线性的复杂规律性。----但是另一方面，为什么不同的AI模型也总是在手指问题上出错？这种明显的简单错误，为什么不是让人类变成8脚9手，都是多手指，让我的人类智能产生了不知由来的疑问，这就是人类智能的自主批判性。

通过趋势判断，智能解析将面临终极问题。

这里要提一点，对于任何学科而言尤其是需要跨学科对未知领域进行终极思考，都需要独立提出构想猜想和定义。那么对哲学而言，它的任务是探索意义，从宏观上提出意义的定义及阐释。进行终极思考时不应该囿于固有名词限制，固有名词是一家对未知世界的立论。应提倡独立提出系统定义和对世界的看法，而不是只满足于穷经皓首去追溯理解固有课题。比如混沌与线性的问题，从最宏观的哲学角度提出混沌非规律与规律性矛盾时才发现与数学复杂系统定义不谋而合，才继而发现人类居然在如此长的时间里，自然科学都大量囿于线性研究。对于庞大的混沌系统，线性与非线性的交互复杂系统，是一片不怎么涉足的深海，显然是涉及本质的巨大偏视。那么这个定义在我的思辨阐释中就可以借为我用，并继续开拓其内涵。

传统上定义自然科学与社会学的本质区别，就是“客观”与 “主观以及主观驱动资源”的区别。自然中的非线性系统和人思维的非线性，在哲学认知上是有壁的，或者说，意识诞生于生命概念，主观是意识，客观是非意识的，能够产生意识的复杂生命体是受主观驱动的。比如，星体的运动哪怕非常混沌，那也是客观的，而人的行为哪怕非常规律也是受主观驱动的。人思维意识驱动的混沌被认为是不可准确预判解析的。那么人工智能就刚好处于传统哲学的主观客观的临界点上。人工智能一直表现出客观运行混沌智能演化，但只要具有“意识”，它就是主观的，它一直走在从客观向主观的路上，它如果有“意识”算不算生命，临界生命或者临界意识，如何判断。

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解析过程是怎样演化的。逐步解析智能的过程并不是机器在自主能动的做，而是人类在用自己的复杂思维系统，赋予机器指令来模拟复杂思维过程，推动解析人类自己的复杂思维过程，并把解析出的特征，赋予机器执行迭代，提高效率复现。机器的特点是，一旦掌握了特征尤其是线性特征，就可以向不断高效的规模化方向发展，也就是机器一旦掌握了人类某种能力的特征路径，就会最终实现效率碾压式发展。而人类正是利用机器的效率实现生产力的跨越爆炸。从最简单的体力替代，到复杂体力替代，一步步发展到简单智力替代，现在已经到了较为复杂的智力替代。还没有失控的本质，是因为机器尽管学会了的能力效率可以碾压人类，甚至人工智能在进行自我迭代时的运算过程已经处于不可监测的黑盒状态，但只要它缺乏自主意识突破命题的意识也就是可以被人类控制的万能工具。人工智能的自我迭代学习也是人类赋予和催发的任务，而不是机器自发的自我审视。人类通过不断进化的【控制工具的架构能力】，保证自己始终是驾驭的一方。

人类自身的生理机能是第一能力，使用应用工具的能力是第二能力，创造并控制工具的能力是第三能力。当人类开始对思维智能的产生进行自然科学方法解析验证后，社会科学与自然科学的壁就被打破了，相当于打破了主观客观的壁，把自己的主观世界的本质构成也摆上了客观研究的案板。

这就像雷达波与脑波的区别。没有人会认为一部雷达的电磁波发射、接收解析是主观的；而为什么脑电波就是主观的呢？雷达波严格执行明确的物理量规律特征，对简单特征进行相对恒定解析，因而反应出“严谨存在”的自然规律结果，基本不因为“感性思维的不可预测”而产生结果波动，所以我们认为这就是客观产物。而脑电波的不同在于：人类的思维活动不仅仅是线性的，还有极大的非线性能力，混沌状态必然具有不易准确预判性，所以我们认为人类的思维活动是“有解析偏差的主观”，而不是“严谨存在的客观”。

那么，人工智能是主观的还是客观的呢？随着科技进展深入解析人类的思维规律，从线性机制深入到解析混沌特征后再赋予人工智能这种能力，也即意味着主观被不断解析定性。这也是计算器与人工智能的区别，同样都是人工赋予的机器算力，计算器是客观的，仅仅因为它执行的运算规律简单恒定因而反应的结果恒定，狭义上说，人工智能目前既是客观的也是主观的，是因为它既线性运算，也可以模拟人类智力思维进行一定程度的混沌运算（黑盒状态），这种混沌运算应该是线性的复杂系统，本质上说是它的混沌运算结果的不可预测性带来了一定的主观现象。而人工智能的主观与人类的主观还有区别，人工智能对混沌解析结果的取舍，有没有突破框架进行质疑和自主证明的自由意志？人类思维显然是可以突破自我思维路径进行自我否定、怀疑、再解析和推翻的。而目前人工智能的思维过程应该还在人类赋予它的命题运算路径内表现出结果的不可预测，但不是对命题的质疑、推翻。