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第三個難點，自我表征的能力。

在上面，我們已經提到了自我觀察問題，但還僅限于理解情感方面。那如果不涉及情感方面呢？機器學習純理性知識總是無比強大的吧？ 我們會看到，即便是在純理性知識方面，目前的機器學習也不是完美無缺的，其中之一就是“元認知”問題。

目前，即便是“阿爾法狗”下棋天下無敵，也有明顯的局限： 第一，它說不出自己在做什么?！鞍柗ü贰睕]有對自我的觀察。它不知道自己正在“下圍棋”，而只是根據輸入數據計算勝利的路徑，至于是什么游戲的勝利，它并不清楚也不關心，勝利了也不會高興。第二，它說不出自己為什么這么做。“阿爾法狗”的“深度學習”，目前是一種“黑箱”學習。人們給它數據輸入，看到輸出，可是它不知道中間發(fā)生了什么。人們覺得它奇著百出，不知道為什么，非常神秘。而它自己也說不出自己是如何思考的。

從某種程度上說，人工智能目前就像電影《雨人》中的那類自閉的孩子：一眼就數得清地上的牙簽、能心算極大數字的乘法、背得下來全世界的地圖，卻答不出有關自己的問題。它只懂研究每秒300盤的棋路，卻不知道“我正在下棋”這件事。

電影《雨人》劇照（圖/豆瓣）

缺少元認知，首先是因為缺少“我”的概念。不知道有“我”存在，因此不能以“我”為主體表達事情。也因為沒有“我”的意識，因此從來不會違抗程序員的命令，只會服從。同樣也不能以“我”為中心思考高一層次的決策。

未來人工智能有可能形成“我”的概念嗎？自我意識問題目前幾乎接近于哲學探討，還沒有好的科學研究結論。姑且不論自我意識問題，現在只討論，缺少元認知，對于變成超級智能有什么阻礙嗎？為什么一定要元認知呢？“阿爾法狗”不用知道自己為什么贏，贏了不就行了？

最大的問題在于，缺乏元認知，有可能是抽象理解程度不夠的緣故。

“自我表征能力”既涉及自我，也涉及表征，表征就是抽象表達信息的能力。舉個簡單的例子，對于同一件事的說法，最具象的表達是“10101010101010……”，稍微抽象一層的表達是“用某色棋子爭奪地盤”，再抽象一層的表達是“下圍棋”。最后一個層次不僅是對步驟的表達，更是對整個行為——我正在從事這個游戲——的表達，需要跳出游戲。每一層次抽象都需要一種更高層次的審視。

人類的認知特征中，有不少仍是謎題，其中一種就是強大的特征提取和模式識別機制。它如何產生，仍然有很多不解的地方。我們可以知道的是，大腦有多層調節(jié)機制，其最高層次調節(jié)具有很強的抽象能力?？赡苷沁@種抽象能力讓兒童可以非?？焖俚刈R別物體。

小孩子可以快速學習，進行小數據學習，而且可以得到“類”的概念。小孩子輕易分得清“鴨子”這個概念，和每一只具體不同的鴨子，有什么不同。前者是抽象的“類”，后者是具體的東西。小孩子不需要看多少張鴨子的照片，就能得到“鴨子”這個抽象“類”的概念。

人類非常善于制造各種層次的概念，有一些概念幾乎所有人都懂，但實際上很難找到明確的定義、邊界或現實對應物，例如“蔬菜” “健康”“魅力”“愛”，甚至是“智能”。壞處是易形成偏見，但好處是經常能夠敏銳地把握大類的特征差異，用極為簡化的概念把握信息。

可以說，人工智能和人類智能最大的差異或許是：真實世界與抽象符號之間的關聯性。人工智能處理的是符號與符號之間的關系，而人類頭腦處理的是真實世界到符號的投影。

《人之彼岸》，“雨果獎”得主 郝景芳繼《北京折疊》后全新科幻作品，

中信出版，2017年11月