为什么说古代《易学》是最早的“AI思想”（下）？

数智文明“由数生智”的过程，是运用的古代《易学》“取象比类”的思想。上期内容，讲到了叶天士用秋天的落叶治好难产的“取象比类”案例，以及小孩子如何生成识别狗的智慧的“取象比类”案例。

这期内容，聊一聊数智文明是如何“由智生数”的，依然是《易学》的思想。

“智”是怎么生“数”的呢？

其实，这与人类智慧生成的第二套方法有关——《易学》思维的“取类比象”。

继续上一篇内容的案例，当孩子通过N个特征值建立识别狗的智慧之后（可以理解为一套识别狗的AI模型），孩子的未来成长，还需要学习认识其他的很多事物，比如马、牛、羊、猴、猪等。

那么孩子是重新建立新的特征值模型呢，还是可以把识别狗的“智慧模型”，用在识别“马、牛、羊、猴、猪”等其他事物身上呢？显然，后者是更智慧和简便的方法。

这种方法在《易》学中就叫做“取类比象”。

很多古代中医大师，都精通这套方法，比如他们会用植物的花，治疗人体头上的病，用植物的根茎，治疗人体肾脏的病，花在植物的顶上，可以对应人的头，根在植物的下方，可以对应人体的肾，这些都是取类比象的方法（如何区分象和类？象是整体，类是局部）。

针对不同的“类”（也就是上文所说的特征值），人类就需要给它们设定大小可调的“参数”，随着“参数”的变化，狗的认知模型就可以用来识别“马、牛、羊、猴、猪”了，比如：

（特征值1*参数1，特征值2*参数2，特征值3*参数3，特征值4*参数4……特征值N*参数N）=狗、马、牛、羊、猴、猪……（N越大，智越强）

不同的参数，可以在”0→∞”之间进行变化。当然，一个特征值可以赋予N个参数，这样认知起来就更有智慧。

举一个例子，狗叫的频率，与猫叫的频率肯定是不同的，所以把狗叫的频率参数，调整为猫叫的频率参数，就得到了识别猫叫的特征值，然后把其他各种“取类比象”的特征值参数，均调整为契合猫的参数就可以了。

可以发现，取类比象，可以轻松地让孩子从认识“1”条狗，到认识“N”种其他的动物，而且还是同了一套模型，只是参数设置不同而已，这就是《易学》的取类比象思维可以“由智生数”的通俗解释。

人类现在发展的“AI大模型”，与孩子将认知狗的模型复用到认知“马、牛、羊、猴、猪”是一样的道理，当人类有一个“通用AI大模型”，就可以调整参数训练出各行业的“专用大模型”，如工业、农业、金融、政务等AI大模型。

其实，人和人之间的智慧差别，第一就在于认识某一种事物的“模型质量”和“参数规模”的差别，第二就在于把这种认知模型向各行业领域进行取类比象复用的能力，如果一个模型的参数太大、知识太杂了，脑子带不动模型，这种人往往就没什么大成就，所以“博士”往往都是“窄士”，他先在某一领域训练出一个高质量模型，然后再把这套模型复用到其他行业领域。

其实，数智文明的底层思维就是上古《易学》。

现代人大都否认二进制计算机的发明受到中国易学的启发，但真实的历史中，发明“二进制”的莱布尼茨，真的就看过《易经》，而且对易学极为推崇；除了经典计算机，将来要大放异彩的量子计算机，更是“集阴阳转换的易学思想之大成”。

历史的真实无从诉说，但人类的数智文明建构于《易学》的取类比象和取象比类思维之上，这是不争的事实。无论人工智能、通用人工智能发展到何种程度，人类数智文明的底层逻辑，始终都这么简单——无非是一个“由数生智+由智生数”的阴阳滚动循环，核心不过是小孩子都会的“取象比类”和“取类比象”这两种《易学》思维罢了，不管是机器学习、深度学习，还是强化学习、神经网络、AI大模型，它们的本质都离不开“数与智”的阴阳转化。

现代人经常将《易经》和《易学》相混淆，并以此来否定《易学》，这里就做一个澄清：《易经》不是《易学》，易经是古代的社会学，而易学则是古代的科学，易学和易经是一种母子关系，《易学》是母，《易经》和《中医》都是子。

总之，《易学》提供给了人类“由数生智”和“由智生数”的思维通道，人类的数智文明起源于古代易学思想，现在你理解什么叫“数智文明”了吗？