一、人機(jī)融合的方向

   　 從石器時(shí)代以來(lái)，人類創(chuàng)造了各種各樣的工具，唯獨(dú)人工智能的出規(guī)，向人智能本身提出了挑戰(zhàn)。對(duì)人工智能遠(yuǎn)景的預(yù)測(cè)，國(guó)內(nèi)學(xué)者大多認(rèn)為人工智能永遠(yuǎn)只能是受制于人的一種工具，是人智能的模擬物，不可能達(dá)到人智能的水平；而西方學(xué)者大多認(rèn)為，人也只是一種高級(jí)機(jī)　器，因此，人工智能機(jī)器將定能像人一樣的進(jìn)行思維，成為人的一種特殊“伙伴”，更有甚者，少數(shù)人認(rèn)為人工智能的進(jìn)化速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人智能的進(jìn)化，故總有一天“進(jìn)化計(jì)算機(jī)”將會(huì)奴役、控制人類。

    　上述三類視點(diǎn)，從本質(zhì)上講都貶低了人類自身的智能，1983年作者和陳體滇先生提出了“人工智能的未來(lái)最終將實(shí)現(xiàn)與人智能融合為一體”的新觀點(diǎn)。

    　人工智能的發(fā)展，要依靠人智能的支持，要吸取對(duì)人自身智能機(jī)制的研究成果，同時(shí)人工符能的科技成果反過(guò)來(lái)又可直接幫助和改善人智能。按熙事物發(fā)展的辯證規(guī)律，人工智能不會(huì)與人智能相對(duì)獨(dú)立和平行地向前發(fā)展，而誤人和"機(jī)"相互影響、相互滲透、相互交織在一起共同向前發(fā)展。只有對(duì)人的智能結(jié)構(gòu)不斷地作更透徹的研究了解，才可能研制更高水平的人工智能，這種技術(shù)進(jìn)步的趨勢(shì)，必然使人工智能領(lǐng)域的尖端成果具有與人智能結(jié)構(gòu)越來(lái)越大的同構(gòu)性和相親性。基于人類高度關(guān)心改善自身的智能，人工智能的這些尖端成果必然被優(yōu)先用來(lái)改港人類自身的智能。例如，用技術(shù)手段改善普通人的記憶力、改造提高低能兒和白癡的智能水平等。這類改善、改造的發(fā)展和升級(jí)，最終將導(dǎo)致高級(jí)的人工智能與人智能融合為一休，實(shí)現(xiàn)“人機(jī)融合”。這里所說(shuō)的"機(jī)"并非單指電子計(jì)算機(jī)，“融合”主要是指人機(jī)的同體和信息的直接耦合，而非一般所說(shuō)的“人機(jī)共存”關(guān)系。

 　   人機(jī)融合是一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的發(fā)展過(guò)程，它將伴隨技術(shù)進(jìn)步，逐級(jí)逐步地向前發(fā)展。首先實(shí)現(xiàn)的是低級(jí)和局部的融合，近幾年人工智能科授的進(jìn)步不斷證實(shí)了這種趨勢(shì)。如最近美國(guó)科學(xué)家就明確宣布，他們研制的“神經(jīng)芯片”首先就是用于改善人的中樞神經(jīng)功能，“使截癱患者丟掉手杖”。隨著人機(jī)融合的升級(jí)，最終將在地球上產(chǎn)生一種人機(jī)高度融合、高智慧、能自行繁殖(復(fù)制)的“新智體”(或曰“新人類”）。因此，文明

  　  人類的演化由于技術(shù)的影響將經(jīng)歷自然進(jìn)化——人工促進(jìn)人智能的進(jìn)化——人機(jī)融合體(新智體)的自行進(jìn)化的辯證發(fā)展過(guò)程。在人機(jī)融合時(shí)代，出于物理目標(biāo)的不同，將存在多種多樣、多層次的智能機(jī)(體)，但具有怨茁級(jí)智能的應(yīng)是人機(jī)融合體。

 　   當(dāng)今人工智能科技和其他高科技的種種發(fā)展動(dòng)向表明，在人類進(jìn)入“信息社會(huì)”之后，將有一場(chǎng)規(guī)模巨大的“智能革命”，智能革命的環(huán)境是人工智能對(duì)人、對(duì)社會(huì)的廣泛而深入的影響，就像今天的微電子技術(shù)對(duì)信息革命的影響一樣。人工智能科技將滲透到社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，人類將對(duì)人工智能科技進(jìn)行大規(guī)模的研究、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。

   　 從古到今，每一個(gè)人所具有的知識(shí)和智能均是通過(guò)接受教育和學(xué)習(xí)等“軟”的方式獲得的。人工智能科技的進(jìn)步，將可能使普通人通過(guò)植入、直接耦合和“外科手術(shù)”等“硬”的方式獲得知識(shí)和改善智能。這種硬的改造人類方式將是智能革命的最主要的特征，智能革命又將促進(jìn)人工智能與人智能的融合，使人類進(jìn)入“智能社會(huì)”。按照當(dāng)前高科技迅速發(fā)展的勢(shì)頭，智能革命并非遙遠(yuǎn)之事，其起點(diǎn)即可能在下個(gè)世紀(jì)初葉，對(duì)此我們應(yīng)有充分認(rèn)識(shí)。可以預(yù)言，一個(gè)國(guó)家如果在智能革命中能先行一步，那末它就可能在整整一個(gè)歷史時(shí)期中走在世界的前面。

   　 如果我們確認(rèn)人機(jī)融合的人工智能發(fā)展方向，則研制和發(fā)展人工智能的理想目標(biāo)不在于追求研制像人一樣的智能機(jī)器人 (用于各種專門目的的智能系統(tǒng)和機(jī)器人是必需的)，而應(yīng)加強(qiáng)研究用于改善和改造人智能的各種技術(shù)。在技術(shù)路線上，人工智能的近期目標(biāo)應(yīng)為研究與人智能有較大同構(gòu)性和相親性的技術(shù)，如毫微技術(shù)(Nonatechnology)、微器件、生物芯片、基因工程和更靠近思維機(jī)制的新邏輯體系等等，而不是追求完善通用型智能系統(tǒng)，更不是把人腦想象為層次分既完美的形式系統(tǒng)來(lái)模擬。總之，按照人機(jī)融合的發(fā)展方向，必須有一套新的人工智能發(fā)展技術(shù)路線和戰(zhàn)略規(guī)劃。

    　二、關(guān)于“第五代計(jì)算機(jī)”的反思

   　 1981年日本提出“第五代計(jì)算機(jī)(FGCS）”計(jì)劃，并稱為"人工智能機(jī)"，為世界各國(guó)所矚目。日本科學(xué)家研制“第五代計(jì)算機(jī)”的依據(jù)主要有兩點(diǎn)：

   　 (1)對(duì)研制超大規(guī)模集成電路有把握，

 　   (2)靠當(dāng)時(shí)“認(rèn)知心理學(xué)”的成果，對(duì)人智能有一定了解。

   　 人腦是一個(gè)涉及到化學(xué)、物理、心理、生理和社會(huì)多個(gè)層次的綜合系統(tǒng)，而智能則是這個(gè)綜合系統(tǒng)的綜合效應(yīng)，“認(rèn)知心理學(xué)”只涉及到其中一二個(gè)層次，其成果是很有限的了，例如在弄清人腦語(yǔ)言的生理機(jī)制之前，很難深刻分析人腦的思雛祝制。另外，半導(dǎo)體集成電路芯片已接近集成度的極限，且現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(包括所謂非馮諾依曼結(jié)構(gòu)的“第五代”)二進(jìn)制硬件系統(tǒng)，說(shuō)到底只有“移位”和“相加”兩種操作，這樣，盡管日本專家設(shè)計(jì)了周詳而龐大的硬件和軟件系統(tǒng)，但進(jìn)行到怎樣在第五代計(jì)算機(jī)上實(shí)規(guī)較高級(jí)智能(即問(wèn)題求解和并行推理)這一步時(shí)，陷入到一種自我感覺(jué)膚淺的困惑之中。事實(shí)上，“第五代計(jì)算機(jī)”計(jì)劃在基礎(chǔ)理論方面是準(zhǔn)備不足的，其要害問(wèn)題是，二值邏輯體系為最簡(jiǎn)形式化，它必須把所有問(wèn)題都化為最大量的邏輯無(wú)窮小的和，一項(xiàng)一項(xiàng)地運(yùn)算。而智能恰恰是一種系統(tǒng)的宏觀效應(yīng)，其內(nèi)部的層次之間還存在自相纏繞現(xiàn)象，在很多情況下不能用二又樹來(lái)表達(dá)，故問(wèn)題求解——并行推理模塊最后無(wú)法完滿地落實(shí)到硬件上、除非挺這個(gè)模塊大大地退化，換句話說(shuō)，二選制系統(tǒng)很難演化成商級(jí)的智能。歌德?tīng)柌煌耆远ɡ硎菙?shù)學(xué) 乍發(fā)展史上的一個(gè)里程碑，它還深刻地揭示了這樣一個(gè)真理：與人智能有越大的同構(gòu)性的人工系統(tǒng)，越容易實(shí)現(xiàn)智能和接近人智能的水平，尤其是在低層次 (如基礎(chǔ)硬件)上更是如此，而二進(jìn)制系統(tǒng)的這種同構(gòu)性似乎非常小。因此，耍實(shí)規(guī)比現(xiàn)在水平更高的電子式智能機(jī)，關(guān)鍵是研究和篩選新的邏輯系統(tǒng)及其邏輯元件。這個(gè)問(wèn)題不解決，人工智能的其他領(lǐng)域，如模式識(shí)別、定理證明、專家系統(tǒng)等的水準(zhǔn)是很難突破的，這不是靠并行處埋或數(shù)據(jù)流技術(shù)所能解決的。在二進(jìn)制邏輯元件基礎(chǔ)上研究非馮諾依曼結(jié)構(gòu)計(jì)弊機(jī)，至少很難繞過(guò)指數(shù)爆炸這一關(guān)。

  　  現(xiàn)在模潮邏輯頗受人重視，并已有了一些進(jìn)展，但遺憾的是，模糊數(shù)學(xué)始終沒(méi)有建立自己真正的模糊集。模糊邏輯的缺陷在于它的一切演化均需映射到經(jīng)典邏輯的對(duì)等式上。人腦的模糊識(shí)別與巨大數(shù)最的冗

    　余神經(jīng)元有關(guān)，模糊邏輯的另一個(gè)問(wèn)題是，它只關(guān)心模糊度（隸屬度），而不考慮模糊量(冗余量）的影響。廣東工學(xué)院蔡文提出的可拓集合和可拓邏輯有可能在處理冗余量方面走出一條新路。

   　 三、生物芯片和生物計(jì)算機(jī)

    　日本科學(xué)家在"第五代計(jì)算機(jī)"受挫之后，不得不回過(guò)頭來(lái)于1986年提出人類領(lǐng)域工程和生命科學(xué)的龐大計(jì)劃，重新研究人體和人智能的生理機(jī)制，他們己投入大量的資金，以圖為人工智能科技在今后的發(fā)展

   　 打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí)，美、日、英等國(guó)都競(jìng)相開(kāi)展了研制生物芯片，生物傳感器和生物計(jì)算機(jī)的工作。

    　集成電路是電子計(jì)算機(jī)的核心硬件，它的發(fā)展目前幾乎接近技術(shù)上所能容許的極限，而生物芯片是利用生物材料在分子水平上進(jìn)行信息傳輸和處理的，集成度可比半導(dǎo)體芯片高幾個(gè)數(shù)量級(jí)。美國(guó)電子分子生物風(fēng)險(xiǎn)公司的J·麥卡里爾博士認(rèn)為，由蛋白質(zhì)成分構(gòu)成的集成電路，大小可僅為現(xiàn)有硅集成電路的十萬(wàn)分之一，其開(kāi)關(guān)速度將達(dá)到10微微秒級(jí)。日本通產(chǎn)省宣布使用低等動(dòng)物有機(jī)體來(lái)設(shè)計(jì)一個(gè)模擬芯片，原則上可以執(zhí)行當(dāng)代計(jì)算機(jī)的運(yùn)算和存儲(chǔ)功能，并已準(zhǔn)務(wù)化10年時(shí)間，投資80一100億日元，研制處理功能為n個(gè)千比特的生物材料。

   　 生物分子的有機(jī)功能為生物計(jì)算機(jī)提供了新的基礎(chǔ)，如儲(chǔ)存功能可利用細(xì)菌視紫紅質(zhì)、鐵蛋白等材料，門和開(kāi)關(guān)功能可利用細(xì)菌視紫紅質(zhì)、腺苷三磷酸酶等材料(但更受重視的還是光合系統(tǒng))。生物計(jì)算機(jī)的研

　　制首先要解決兩個(gè)基本問(wèn)題:

  　  (1)研究生物計(jì)算機(jī)有機(jī)體(生物組織)的信息處理功能，形成模型;目前其主攻方向是闡明神經(jīng)系統(tǒng)比較簡(jiǎn)單的低等動(dòng)物的信息處理功能；

   　（2）研究怎樣把主物芯片形成一種結(jié)構(gòu)，取有效的發(fā)揮各生物芯片的功能，生產(chǎn)出一臺(tái)生物計(jì)算機(jī)；這里目前需集中研究神經(jīng)和模擬高等動(dòng)物大腦的信息處理系統(tǒng)以及研究神經(jīng)傳遞中起作用的物質(zhì)等。

    　目前關(guān)于生物芯片和生物計(jì)算機(jī)的研究工作還是很基本的，今后如何發(fā)展，尚難詳測(cè)。日本科學(xué)家認(rèn)為生物芯片是研制21世紀(jì)新型信息處理機(jī)的關(guān)鍵；歐美專家們]則把有機(jī)計(jì)算機(jī)譽(yù)為21世紀(jì)的微電子學(xué)?？梢钥隙?，生物芯片與人腦結(jié)構(gòu)具有最大的同源性和相親性，生物芯片的蛋白質(zhì)成分具有生物活性，可以與人的大腦、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地相互連接。如果研制出具有推埋功能和學(xué)習(xí)功能的生物計(jì)算機(jī)或生物智能體，

  　  那么人工智能科技將會(huì)有一個(gè)更大發(fā)展，并促使人類更加積極地推動(dòng)人積機(jī)的融合。

    　隨著人工智能的發(fā)展，走向人機(jī)融合時(shí)代的主要技術(shù)路線有兩條:

   　 一條是電子的，即目前電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展。今后能否研制出高水平的電子式智能機(jī)，將取決于新的邏輯系統(tǒng)、毫微技術(shù)和微器件的發(fā)展。毫微技術(shù)是在分子水平上進(jìn)行操作的，有可能使電子式智能機(jī)與人智能有更大的同構(gòu)性和相親性。

   　 另一條是生物的，即生物計(jì)算機(jī)的發(fā)展。在人機(jī)融合的道路上，生物計(jì)算機(jī)可能后來(lái)居上，率先實(shí)現(xiàn)與人智能的融合。

    　1982年10月在北京西山舉行的第二屆全國(guó)人工智能學(xué)術(shù)討論會(huì)上，對(duì)當(dāng)時(shí)剛剛引入不久的模糊數(shù)學(xué)的研究伏況，北京工業(yè)學(xué)院的一位教理邏輯教授尖銳指出，模糊數(shù)學(xué)是在研究工作陷入困境后才被推薦到中國(guó)來(lái)的，以利用中國(guó)學(xué)者做些工作。1983年以后，哈伯特·西蒙散授等人又將“認(rèn)知心理學(xué)”推薦給中國(guó)學(xué)者，并幾次來(lái)中國(guó)講學(xué)，在中國(guó)掀起了一股“認(rèn)知熱”?，F(xiàn)在知道，這個(gè)時(shí)刻也恰恰是認(rèn)知心理學(xué)在人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展陷入停頓，西方學(xué)著正在改弦更張的時(shí)候。1985年以后，日本“第五代計(jì)計(jì)算機(jī)”計(jì)劃已露出窘態(tài)，我國(guó)卻掀起了“第五代”的新熱潮。

   　 從這些例子也許能品味到，對(duì)一門影響全局的新興學(xué)科;的發(fā)照戰(zhàn)戰(zhàn)略進(jìn)行研究是一項(xiàng)十分有意義的工作。若僅是不進(jìn)行整體研究的單純技術(shù)性跟蹤，則將是可悲的。人工智能的發(fā)展也正好處于亟需作這種整體研究的關(guān)鍵時(shí)刻。

　　  【1】陳體滇，龔英輔，《人工智能學(xué)報(bào)》，1 (1983) 101

　?。ㄗⅲ罕疚陌l(fā)表于《自然雜志》1984年11卷7期。其英文稿發(fā)表于歐洲《AI & Society》學(xué)報(bào)1988年10月號(hào)。）