知性に関しては、人々は合理的な側面を強調しすぎて、他の知覚的な側面を見落としがちです。誰もが知っているように、世界は数字と非数字で構成されています。
「インターステラー」は人類史上のSF映画の巨匠であり、完璧なSF映画です。この映画は非常に実用的で、物理学や他の分野と密接に関連しています。誰かが質問をしました：なぜアメリカとヨーロッパでサイエンスフィクションがそれほど強力なのですか？しかし、中国ではそれほど強力ではありませんか？そして、これを今日のレポートで紹介するトピックとして使用してください。
1.サイエンスフィクションの起源
人間の発達の過程で、4つの古代文明は人間の文明の発達の痕跡を具体化しました。ヨーロッパは最初の2つの文明の本質的な研究、つまり人と物の関係の研究を受け継いでいます。メソポタミアと古代エジプトは、世界で最も初期の2つの文明であり、6000年から7000年前に存在していました。彼らは主に食物、衣類、避難所、輸送、そして通常の物質的条件を研究し、その後地中海に移され、そこで科学技術がヨーロッパで派生し、物体、原子と分子、そして人と物体の間の相互作用を研究しました。科学技術はヨーロッパで生まれ、サイエンスフィクションはこれらの地域で歴史的な起源を持っています。
アメリカは移民文化であり、ヨーロッパの科学的精神（人間と物の関係）を継承するだけでなく、インドと中東の神学（人間と神の関係）も取り入れています。人間と神々の関係は彼らの文化に注入されており、中国文明における人間と人間、人間と環境の間の相互作用についての考えも部分的に彼らの文化に統合されています。そのため、アメリカのハリウッドはSF映画の発祥の地になり、SFは4つの古代文明に根ざしています。
さらに、インテリジェントサイエンスの開発はヨーロッパで始まり、インテリジェントテクノロジーの開発は米国で始まったことは注目に値します。科学と技術は同じではありません。つまり、1956年以降は技術であり、1956年以前は科学でした。チューリングテストは、後の人工知能科学に画期的なアイデアを提供しました。
サイエンスフィクションとは何ですか？サイエンスフィクションは、想像力と現実の断片を結び付けて、力や感情的な爆発を形成します。
ドイツの哲学者フリードリヒ・ウィルヘルム・ジョセフ・シェリング（フリードリヒ・ウィルヘルム・ジョセフ・シェリング、1775-1854）はかつて、「有限の形で表現された無限大は美である」と述べました。そして知性とは何ですか？インテリジェンスにもこの色があります-限られた方法で無限のものを表すために、つまりインテリジェンス。
「知恵」の定義に関しては、2つの象徴的な人物がいます。1つは我が国の孟子であり、もう1つはオーストリアのルートヴィヒフォンミーゼスです。
「Mencius・Gaozishang」は次のように述べています。「善悪の精神も知恵です。」オーストリアの経済学者で哲学者のルートヴィヒ・フォン・ミーゼス（1881-1973）は、著書 『ヒューマンアクション：経済学の扱い』で次のように述べています。「知識の出発点は、Aと非Aを明確に区別することです。」（図1）
東方文明と西洋文明の違いは、この2つの文で表現されています。西洋人は合理性と論理について話し、東洋人は倫理、道徳、知覚について話します。したがって、東と西は知性の理解が大きく異なります。最も根本的な違いは、2500年前、西洋の科学と哲学の父であるタレスがかつて「水は最高」というモットーを言ったときに反映されています。この文は科学と哲学の起源です。水は生命を生み出しました。中国人が水について語ったとき、孔子も老子も「善は水のようだ」「死者は夫のようだ」と言ったことがあります。これらの道徳的、道徳的、倫理的、合理的な内容は、東洋と初期の西部。
2.デビッド・ヒュームの質問
ヒュームの質問は、いわゆる「すべき」が「存在」から導き出せるかどうか、つまり「事実」の命題が「価値」の命題から導き出せるかどうかです。これは、ヒュームが人間性の理論で提起した有名な質問です。この質問は、西洋哲学の現代史において重要な位置を占めており、彼の後、多くの有名な哲学者が介入しましたが、最終的には効果的に解決していません。
ヒュームはかつて、多くの因果関係は本当の推論や論理ではなく、習慣や習慣によって引き起こされていると言いました。ヒュームの質問は知性の起源です。この問題を解決すると、強力な人工知能と一般的な人工知能が接続され、SF映画に登場するような信じられないほどのロボットが登場します。現在、すべてのマシンのボトルネックはインテリジェンスにあり、インテリジェントソフトウェアとヒューマンインテリジェンスシミュレーションの間に関係はありません。人々は「存在」と「すべき」を乗り越えることができます。
休谟之问的意思是从事实里推不出应该来。以清华大学校训为例：“天行健，君子必自强不息。”天行健，就是宇宙运行得非常强健，它和人的好与坏没有关系，那是客观事物，是being。一个人想成为一名君子，一个很有力量 的人，这是should，是主观的。客观和主观是割离的，这在休谟之问里推不出来的。但在中国知识体系中是可以推出来的，是可以类比、可以隐喻的，也可以从事实里推出价值观来。
我们一直在研究人机交互和人机融合智能。初步可以给大家做了这样一个区分：人机交互的本质是“共在”（脖子以下），即人的生理+机的物理；人机融合智能的未来是“共生”（脖子以上），即人的智慧+机的智能。值得注意的是，所有的机器智能，是把别人的智慧转变成程序或可程序化的事物，与使用者进行交流。
人机融合智能的本质就是把事实与价值统一起来，形成安全、高效、敏捷的信息处理机制。机处理事实，而人负责价值。所以，人机融合智能可以破解休谟之问——事实与价值的统一问题。
科技是Being，艺术是Should。Being与Should的结合就是休谟之问的融合，也是科学与艺术的融合，更是科幻的完美体现。《星球大战》就是一个很好的例子。
三、真正的智能发源处
真正的智能起源不是从美国人那里，而是起于以下介绍的这批著名学者。 查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage，1792—1871）是世界上做机械计算机（差分机）的第一人。当时英国人征战世界各地，需要航海。航海需要测算航迹曲线，然而总是算错，于是英国人想，能不能用一台机器来进行准确的航迹计算？当局者让巴贝奇来研制这个机器。他用机械、齿轮做成了一个计算机，做成之后，请来一位女士进行编程。这位女士就是大名鼎鼎的阿·洛芙莱斯（Ada Lovelace，1815—1852），第一个程序就命名为阿达程序，被公认为是第四代计算机语言的主要代表。
图2中这位叼着烟斗的人是伯特兰·罗素（Bertrand Russell，1872—1970），他是英国哲学家、数学家、逻辑学家，分析哲学的主要创始人。他有一名非常出色的学生——维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein，1889—1951），他的理论及其所著的《逻辑哲学论》(图3)一书对世界产生了很大的
影响。该书的第一句话是：“世界是由事实构成的，而不是由事物构成的。”事实就是关系，事物就是属性。关系的形成是智能的形成，所有的智能就是产生关系。
提到维特根斯坦，还要提到他的一个学生，也是朋友——英国数学家、逻辑学家艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912—1954），被称为“计算机科学之父”“人工智能之父”。二人曾针对一个问题进行了讨论：数学是发明还是发现？图灵认为是发现，而维特根斯坦认为是发明。
大卫·马尔（David C. Marr，1945—1980）是计算机视觉的鼻祖。他写的《VISION》是计算机视觉的开山之作。同时，他也是一位神经系统学家与心理学家，被公认为计算神经学的创始人。他利用心理学、人工智能以及神经心理学的成果发展出视觉处理的新模型，提出分析的层次和视觉的阶段。
还有两位都是在剑桥大学学习的。一位是杰夫·辛顿（Geoff Hinton），AI领袖级人物，深度学习之父，曾在剑桥大学心理系学习，他发现一种可以使神经网络变得更好的方法，尤其是这种方法能够揭示大脑是如何工作的；另一位是戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），创业公司DeepMind创始人，是阿尔法Zero、阿尔法围棋之父，剑桥大学计算机系本科毕业，后到UCL研究大
脑，攻读硕士和博士学位。他认为大脑就是一堆神经元组织的，于是转而做游戏开发。他掌握先进的人工智能技术，帮助谷歌展开一场全新的人工智能革命。
这些人大部分都来自剑桥大学三一学院，智能的起源也在这里。刘教授认为，这批人对世界智能，尤其是对最底层哲学的思考非常深入，以至于后来影响了图灵，乃至整个世界。
四、人工智能的三大标志性成果——“得形忘意”
1.深蓝（Deep Blue）
它是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，机器当时装备了有关国际象棋冠军卡斯帕罗夫比赛的大量信息，比赛过程中，IBM工程师不断利用卡斯帕罗夫的下棋特点对深蓝进行启发式调整。后来禁止调整后，就只能以平棋告终。深蓝每秒2亿布，棋手的大脑每秒3步。
2.沃森（Watson）
这台超级计算机储备了2亿页信息在内存上，共15PB信息，却不允许人浏览网页或配备数据库。对回答what、where、who问题占优，不能准确回答how或why方面的逻辑推理问题。
3.阿尔法围棋（AlphaGo）
这是一款围棋人工智能程序，其主要工作原理是“深度学习”。但是，下棋知其然，而不知其所以然。多人围棋经验的物理符号系统形式化，可以预编程实现，暴力搜索+模式匹配，只能依葫芦画瓢，照猫画虎，不能临机决断，照猫画象。
再举两个著名的军事人机融合智能案例，也是美国最领先的两个人工智能系统——“深绿”和阿尔法。美国国防高级研究计划局（DARPA）研制了一套名为“深绿”系统，希望该系统在战斗行动中能够做“深蓝”计算机在国际象棋赛中所做的事情；2016年6月美国辛辛那提大学研发的人工智能程序阿尔法（ALPHA）在模拟空战中击落了人类飞行员——前空军上校Gene Lee。从以上实例可以看出，人机大战对于人工智能的发展意义很有限。虽然解决了围棋问题，并不代表类似技术可以解决其他问题，如自然语言理解、图像理解、推理、决策等问题依然存在，但不可否认，人机互动推动了科技进步，进一步激发了人类潜力，给现代社会带来了巨大的震动。
五、人机融合与科幻的未来
人机融合智能主要研究如何在人、机器及系统之间实现最优智能匹配（人的智能+机器智能），涉及人机协同系统的整体设计及其优化等方面的研究，研究的目的是使整个人机环境系统更可靠、高效、敏捷。(图4)
人机融合智能未来的发展趋势将是主动推荐、交互学习、高效容错及混合决策。一切人类的学习都能建立一种范围不确定的隐性知识。这一点是机器做不到的。
所有的科幻如果不接地气，不与科学结合，那么这种科幻将是虚无缥缈的，没有根基的。因此希望今后的科幻作品要邀请行内人参与。科幻从业者要始终 明确一点：科幻不是文学，而是科学+艺术。
在这里，我们来引入另一个概念——态势感知 ( Situation Awareness，简称 SA)。该概念最早在军事领域被提出，覆盖感知、理解和预测三个层次，并随着网络的兴起而升级为“网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，简 称 CSA）”，旨在大规模网络环境中对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及最近发展趋势的顺延性预测，进而进行决策与行动。
所有的科幻都离不开三个阶段——信息的输入、信息的处理与信息的输出。第一阶段面临着物理性的数据和主观性的信息知识怎样融合的问题；第二阶段面临着基于公理的推理和基于非公理的推理怎样融合的问题；第三阶段面临着直觉的决策和逻辑的决策怎样融合的问题。这三个问题，都是科幻。未来的科幻发展主题主要有这些特征：1.信息表征；2.意图理解；3.主动推荐；4.自主学习；5.自然进化。
对于人工智能相关领域的发展态势，我们总结如下：传统人工智能——已有游戏规则，是我们的必争之地，需要“数学”+特定领域的支持；人机交互领域——正在形成规则，需要“自动化”+“人工智能”领域的支 持；人机融合智能领域——没有游戏规则，需要人的智慧+“人工智能”来完成。
サイエンスフィクションの創造的なプロセスは、合理性と感性を組み合わせるプロセスです。理由を作成することは困難であり、感性を正確にすることは困難です。理性を使って新しく破壊的なものを作るのは非常に難しいですが、感性はとても簡単です。どうして？感性は一見無関係なものをつなぐことができますが、合理性はこれを行うことはほとんどできないからです。人々にとって、SF映画は自分自身を伸ばすためのツールであると同時に、自分自身を認識するための手段でもあります。
人間とコンピューターの統合の未来は非常に楽しみです。結局のところ、人々は機械を発明し、SF映画を作成している間に自分自身を発見しています。そして、愛はこれの永遠のテーマです。愛の概念がなければ、人間と機械の間、人間と世界の間ですべての意味と価値が失われます。
この記事は、第14回長春映画祭の第1回「ブループラネット」SF映画フォーラムでの劉偉の報告から抜粋したものです。
知恵と信頼は半分合理的なものです