陽志平是安人心智集團董事長，也是一位認知科學家。在一篇原創文章中從認知科學的角度解讀人工智能。
2016年在人工智能領域，先有AlphaGo戰勝李世石，到了年底又有Master連勝60場，橫掃中日韓圍棋高手，一時間輿論為之震驚。
要用認知科學解釋這個現象，需要引入一個概念，認知複雜度。什麼是認知複雜度呢？就是指你建構“客觀”世界的能力。認知複雜度高的人，善於同時用互補，或者互不相容的概念來理解客觀世界，因為真實世界本身就不是非黑即白的。
一般的棋類遊戲，認知複雜度比較低，比如象棋。以往的人工智能，在這種棋類遊戲上能獲勝。但是圍棋不一樣，圍棋是高認知複雜度的遊戲，同時標準化程度也高。圍棋高手需要全局判斷和瞬時決策的能力，這和真實世界中，一位CEO管理公司所需要的認知複雜度不相上下。所以，人工智能戰勝人類高手就有了劃時代的意義。
由於認知複雜度，我們比較熟悉的“一萬小時定律”不可能在任何領域都管用。這個定律僅僅適用於認知複雜度偏低的專業技能，比如說彈鋼琴、開車等等。像銷售、管理則是認知複雜度偏高的技能。即使練一萬小時，也不一定成為一個出色的CEO。
從認知科學的角度來說，人類智力和心智架構可以分為三類，分別是自主心智，算法心智和反省心智。
自主心智，包括三個模塊，一是進化模塊，比如你看到蛇會害怕；二是內隱學習模塊，比如你小時候學會騎自行車，長大後不用再學；三是情緒模塊，也就是你的主觀體驗，喜怒哀樂。
算法心智，也就是傳統智力測驗測試的範疇，比如信息處理速度、工作記憶等等。
反省心智，就是明白什麼是對是錯，擁有自己的良知。
目前來看，人工智能在算法心智，也就是傳統智商測試的領域表現比較優秀，不管是記憶還是處理信息的速度，都遠超人類。但是人工智能的難點，在於自主心智和反省心智。人工智能短期內很難產生自我意識和主觀情緒體驗。而且人類不光追求把事情做完，還要做好。究竟什麼是好什麼是壞，人工智能要想學會這一套標準，需要人工智能之間的相互交流、競爭，最後才會自然湧現。
簡單來說，只有出現了大量擁有獨立自我意識的人工智能，並且它們之間相互鏈接，形成了一個人工智能社會，才會開始湧現反省心智。人工智能會做判斷不可怕，如果當它開始質疑與反思自己做出的判斷，那就可怕了。
我把人工智能的勝利，看作一個歷史時刻，因為目睹了宇宙中第三種強大複製子的誕生，就是“技因”。技術的技，基因的因。未來的人類將會是基因、模因與技因的載體。基因大家都知道，什麼是模因和技因呢？
模因，模仿的模，基因的因。所謂模因，就是文化基因，像語言、觀念、信仰、行為方式等等，這些東西會通過模仿，傳播給別人。
技因呢，代表著程序、算法、代碼等一切生活在數字世界的生命體利益。有些人可能會想，對付機器人只要斷電就行。其實，任何一種複製子都會尋求最大的生存空間。未來的人類會時時刻刻攜帶著各類傳感器生活。孩子出生前，技因也會寫入到基因裡。比如，藉助於基因測序，提前調整孩子的基因，就是一個先例。
那在人工智能日益強大的今天，我們人類應該如何自處呢？我認為，人類歷史上所有的知識可以劃分為三類：信息型、審美型與感染型，分別對應真、美、善。近現代的技術革新也許能幫助人類對真探求到極致，但是在整個人類知識體系中，善或者愛高於一切。歷史迭代中人類從未停止對善良和愛的追求，就像古代貴族訓練當中，必然會有詩歌或文學。這些能喚醒人類善良與愛的技能，未來會越來越受重視。
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