深度｜人工智能的认知复杂度

阳志平是安人心智集团董事长，也是一位认知科学家。在一篇原创文章中从认知科学的角度解读人工智能。

2016年在人工智能领域，先有AlphaGo战胜李世石，到了年底又有Master连胜60场，横扫中日韩围棋高手，一时间舆论为之震惊。

要用认知科学解释这个现象，需要引入一个概念，认知复杂度。什么是认知复杂度呢？就是指你建构“客观”世界的能力。认知复杂度高的人，善于同时用互补，或者互不相容的概念来理解客观世界，因为真实世界本身就不是非黑即白的。

一般的棋类游戏，认知复杂度比较低，比如象棋。以往的人工智能，在这种棋类游戏上能获胜。但是围棋不一样，围棋是高认知复杂度的游戏，同时标准化程度也高。围棋高手需要全局判断和瞬时决策的能力，这和真实世界中，一位CEO管理公司所需要的认知复杂度不相上下。所以，人工智能战胜人类高手就有了划时代的意义。

由于认知复杂度，我们比较熟悉的“一万小时定律”不可能在任何领域都管用。这个定律仅仅适用于认知复杂度偏低的专业技能，比如说弹钢琴、开车等等。像销售、管理则是认知复杂度偏高的技能。即使练一万小时，也不一定成为一个出色的CEO。

从认知科学的角度来说，人类智力和心智架构可以分为三类，分别是自主心智，算法心智和反省心智。

自主心智，包括三个模块，一是进化模块，比如你看到蛇会害怕；二是内隐学习模块，比如你小时候学会骑自行车，长大后不用再学；三是情绪模块，也就是你的主观体验，喜怒哀乐。

算法心智，也就是传统智力测验测试的范畴，比如信息处理速度、工作记忆等等。

反省心智，就是明白什么是对是错，拥有自己的良知。

目前来看，人工智能在算法心智，也就是传统智商测试的领域表现比较优秀，不管是记忆还是处理信息的速度，都远超人类。但是人工智能的难点，在于自主心智和反省心智。人工智能短期内很难产生自我意识和主观情绪体验。而且人类不光追求把事情做完，还要做好。究竟什么是好什么是坏，人工智能要想学会这一套标准，需要人工智能之间的相互交流、竞争，最后才会自然涌现。

简单来说，只有出现了大量拥有独立自我意识的人工智能，并且它们之间相互链接，形成了一个人工智能社会，才会开始涌现反省心智。人工智能会做判断不可怕，如果当它开始质疑与反思自己做出的判断，那就可怕了。

我把人工智能的胜利，看作一个历史时刻，因为目睹了宇宙中第三种强大复制子的诞生，就是“技因”。技术的技，基因的因。未来的人类将会是基因、模因与技因的载体。基因大家都知道，什么是模因和技因呢？

模因，模仿的模，基因的因。所谓模因，就是文化基因，像语言、观念、信仰、行为方式等等，这些东西会通过模仿，传播给别人。

技因呢，代表着程序、算法、代码等一切生活在数字世界的生命体利益。有些人可能会想，对付机器人只要断电就行。其实，任何一种复制子都会寻求最大的生存空间。未来的人类会时时刻刻携带着各类传感器生活。孩子出生前，技因也会写入到基因里。比如，借助于基因测序，提前调整孩子的基因，就是一个先例。

那在人工智能日益强大的今天，我们人类应该如何自处呢？我认为，人类历史上所有的知识可以划分为三类：信息型、审美型与感染型，分别对应真、美、善。近现代的技术革新也许能帮助人类对真探求到极致，但是在整个人类知识体系中，善或者爱高于一切。历史迭代中人类从未停止对善良和爱的追求，就像古代贵族训练当中，必然会有诗歌或文学。这些能唤醒人类善良与爱的技能，未来会越来越受重视。