智能的三个层面_风闻

智能分为三个层面：

1、算法智能（algorithmic intelligence， AI）

2、 语 言 智 能 （linguistic intelligence， LI）

3、想 象 智 能（imaginative intelligence，II）

算法智能无法超越语言智能，

语言智能又无法超越想象智能。

（作为科班出身的码农，算法智能是基本功，由于学习了自然语言处理和维特根斯坦的语言分析，所以涉及语言智能，最后为了提高想像智能，业余时间开始涂鸦和乐器演练。）

歌德尔在普林斯顿高等研究院的同事爱因斯坦所言：“智能的真正标识不是知识，而是想象。”

计算机的智能只能是AI，无法达到人类所具有的LI和II层面。

歌德尔对智能的认识及理解与中国哲学史上人们对《道德经》开头的两种不同解读十分相似：

一是“道可道，非常道”，即凡是能被言说的道，就不再是永恒的本源之道，就像世上每一个能被看到的具体的圆形，都无法符合圆形的抽象定义一样；

二是“道，可道，非常道”，即道有三种形态，自然中可执行的道（算法之道）、只能说出来的道（语言之道）、只能想象出来的道（想象之道）。

总之，“道”一经说出，就不是本来的自然之道了。

哲学家伏尔泰曾说：“定义你的术语……否则我们将永远无法相互理解。”

然而，即便有了定义，我们在语言和想象层面上可能也无法彻底理解。

而且，在人工智能领域，“智能”“思维”“意识”“认知”“情感”等术语很难定义，且至今没有达成共识。

这也正是20世纪的科学哲学家托马斯·库恩（Thomas Kuhn）在其“3C”理论中所阐述的：

在人类语言词典及其多维结构里，我们进入一种本质上不可公度 、不可比较、不可交流的境地。

或许，在量子力学中的“薛定谔的猫”或海森堡的“测不准原理”之外，我们在智能的AI、LI、II层面上是否分别存在各自的“算不清原理”“说不明原理”“想不准原理”？

70多年前，诺伯特·维纳的控制论和数字计算机的出现开启了旧IT（信息技术）的变革，又一次引发社会对机器取代人类工作的担心。

为此，维纳还发表了《人有人的用处》（The Human Use of Human Beings）来专门讨论这一问题，其中特别强调“信息永远不能取代启迪”（Information will never replace illumination.）。

启迪是语言和想象的核心功能，因此机器及其生产的代码与信息根本无法取代人类，而且，计算机还为“机器取代人”做了一个绝好的说明。

20世纪50年代之前，英文中“computer”一词其实是指从事计算工作的人类，但今天作为机器的“computer”已经完全代替了作为人类的“computer”；

然而，被称为“computer”的机器，不但没有使人类大规模失业，而且还为人类创造了更好、更多的新工作，比如程序员、架构师、算法工程师、网络管理员，等等。尽管机器可能造成一定程度的短暂的社会错位，使一些人失去工作，但不会造成人类的大规模失业，相反，机器能够创造出更多、更好、适合人类的工作，推动社会进步。

100多年前威廉姆·斯坦利·杰文斯（William Stanley Jevons）提出“杰文斯悖论”（Jevons paradox ）：在英国工业革命时期，工业大量消耗煤资源并产生了严重的污染，引发了利用技术提高燃煤效率的讨论，但杰文斯的研究表明：烧煤效率越高，耗煤量将会越大。

这就是杰文斯悖论：技术进步可以提高自然资源的利用效率，但结果是增加而不是减少人们对这种资源的需求，因为效率的提高会导致生产规模的扩大，这会进一步刺激需要。

GPS取代了许多测量工作岗位，但却产生了更多基于位置的服务（location based services，LBS）的相关工作以及导航算法工程师等岗位；

机器学习取代了很多统计员，但却增加了更多不同的数据工程师工种。

以前是“贫穷限制了你的想像力”，主要是人类的想像力被穷困的生活所压制，想像不出脱离劳动的生活。技术的发展使越来越多的人脱离了被谋生压抑的状态，进入到自由王国，能够展开想像的翅膀。

我们相信，表面上以取代人力为目标的智能技术，将产生更多更适合人类的新的工作岗位，例如学习工程师、决策工程师、法务工程师，等等。智能技术可能会将今日之“码农”解放出来，使其变成明日之“智农”，成为“人机结合，知行合一，虚实一体”的“合一体”智慧员工。

如此一来，维纳所说的：“人有人的用途，机有机的用处”将会实现。

唯一的问题是我们自己，当习惯了敲代码的码农，转向面对镜头录制小视频（直播），用颜料涂抹画布（美术），用乐器弹出乐曲（音乐）时，90%的人不会适应，他们会感到受挫，觉得自己是“无用的人”。

这时需要有社会协助这些人转型，以减少社会转型（九十年纺织业大下岗）的阵痛。