6 智能系统学报 第13卷 体信息”对主体施加的作用和“智能行为”对客体施 显然，假如不是采取了“机制主义”的研究路径， 加的反作用：而且把主体生成智能行为这个复杂过 而是运用结构主义（神经网络）、功能主义（专家系 程都表现出来了。熟悉脑科学和认知科学的研究者 统)或者行为主义（感知动作系统）的研究路径，那 都可以做出判断：无论对人工智能还是对人类智 么，式(1)、(2)所表达的“智能系统共有的基本规律” 能，图2的模型都是科学合理的。 就会被阉割和丢失，这正是现有人工智能研究所遭 不能不指出的是，由于受到“分而治之”方法论 遇的情形。可见，正确的研究路径将揭示研究对象 的影响，现有人工智能理论的研究模型只把图2的 的深层规律；不恰当的研究路径将阉割和丢失研究 理智生成”和“综合知识库”部分地分割出来研究， 对象的深层规律。这就是研究路径的重要意义。 而对模型中的感知选择、认知、基础意识、情感生 现行人工智能理论的研究模型或者是“大脑的 成、综合决策、策略执行这样一系列极其关键单元 结构”，或者是“大脑的功能”，它的研究路径或者是 的作用原理和相互关系都未有涉足。可见，现有人 “结构主义（模拟脑的结构），或者是功能主义（模拟 工智能理论的研究模型多么局限！ 脑的功能)，或者是行为主义（模拟智能系统的行 那么，面对图2所示的研究模型，应当采取怎 为)”，尚未实现统一。本文所述的人工智能理论的 样的研究路径才能走向成功？ 研究模型则是“主客相互作用过程的信息生态演进 3.2机制主义：通用人工智能理论的研究路径 系统”，它的研究路径是“以信息-知识-智能转换为 一个富有启发意义的例子是：飞机的设计并不 标志的机制主义”。这是人工智能由局部研究发展 是刻板地模仿飞鸟的具体结构，而是抓住了支持整 到全局研究、由分散研究发展到统一研究所发生的 个飞翔活动的“空气动力学原理”。同样，人工智能 重要突破和转变。 系统的研究也不应当刻意地模仿人脑的具体结构， 4底层研究：创新基础概念与原理 而应当抓住支撑整个智能活动的智能生长机制”。 有鉴于此，通用人工智能理论研究独树一帜采 如上所见，站在“辩证唯物科学观”这个信息科 取了“机制主义”的研究路径，即着眼于“主体生成智 学研究的源头，抓住“信息生态方法论”这个信息科 能的共性机制”，这是因为：与智能系统的结构、功 学研究的龙头，可以构建起通用人工智能理论的研 能、行为相比，生成智能的共性机制才是最本质的 究模型（总体蓝图），并沿着“信息→知识→智能的转 东西，而且是主宰智能系统全局的东西：而结构和 换”这个机制主义的研究路径，就成功地揭示了人工 功能则都是为机制服务的东西。这个共性的工作机 智能理论的根本规律“信息转换与智能创生”。 制可以表示为：针对给定的问题、目标和领域知识 按照“信息生态”这个方法论思想，信息领域的 执行式(1)的复杂转换（对照图2）： 研究任务，远远不是仅仅研究信息现象本身，而应 客体信息→感知信息→知识→智能策略→智能行为 的 当研究信息的整体生态过程，即信息转换为知识并 图2表明，式(1)的每一个转换都对应着一类 进而转换为智能策略和智能行为的完整过程。那 工作单元：“感知与选择”单元把客体信息转换成为 么，上述“信息转换与智能创生”基本规律，就是管控 感知信息；“认知”单元把感知信息转换成为知识； 整个信息领域的普适定律！ “基础意识-情感生成-理智生成-综合决策”单元在 本节之所以要讨论基础概念和基本原理，目的 目的牵引下、在相关知识支持下把感知信息分别转 就是使“信息转换与智能创生定律”能够落地生根。 换成为各种层次和侧面的智能策略成分（包括基础 为此，以下将对照图2的模型逐一展开讨论。由于 意识、情感、理智和最终综合形成的智能策略)；“执 篇幅的缘故，以下的讨论基本上是结论性的，详细 行”单元则把智能策略转换成为智能行为。其中各 的内容可以参阅文献[1,25-28]。 个工作单元的基本概念和工作原理将在第5节分别 4.1 感知（语义信息生成）：第一类信息转换原理 阐述。 如前所述，信息是智能生长的激励源泉，但是 式(1)可以更简洁地表示为式(2)的转换系列： 迄今信息概念局限于“通信信息”。后者仅仅是智能 信息→知识→智能 (2) 研究所需要的信息概念的表面（形式）层次。既然 转换系列式(1)、(2)可以称为“信息转换与智能 信息这个源头概念已经被浅层化了，就导致现有人 创生”原理，即通过一定的信息转换实现智能策略和 工智能理论不会有深刻的理解能力。因此，我们必 智能行为的创生。“信息转换与智能创生原理”乃是 须重新审视信息的概念。 一切智能系统共有的核心工作机制，是一切智能系 4.11信息的概念和表示 统共有的基本规律。 通信信息的概念：信息是用来为通信接收者消体信息”对主体施加的作用和“智能行为”对客体施 加的反作用；而且把主体生成智能行为这个复杂过 程都表现出来了。熟悉脑科学和认知科学的研究者 都可以做出判断：无论对人工智能还是对人类智 能，图 2 的模型都是科学合理的。 不能不指出的是，由于受到“分而治之”方法论 的影响，现有人工智能理论的研究模型只把图 2 的 “理智生成”和“综合知识库”部分地分割出来研究， 而对模型中的感知选择、认知、基础意识、情感生 成、综合决策、策略执行这样一系列极其关键单元 的作用原理和相互关系都未有涉足。可见，现有人 工智能理论的研究模型多么局限！ 那么，面对图 2 所示的研究模型，应当采取怎 样的研究路径才能走向成功？ 3.2 机制主义：通用人工智能理论的研究路径 一个富有启发意义的例子是：飞机的设计并不 是刻板地模仿飞鸟的具体结构，而是抓住了支持整 个飞翔活动的“空气动力学原理”。同样，人工智能 系统的研究也不应当刻意地模仿人脑的具体结构， 而应当抓住支撑整个智能活动的“智能生长机制”。 有鉴于此，通用人工智能理论研究独树一帜采 取了“机制主义”的研究路径，即着眼于“主体生成智 能的共性机制”，这是因为：与智能系统的结构、功 能、行为相比，生成智能的共性机制才是最本质的 东西，而且是主宰智能系统全局的东西；而结构和 功能则都是为机制服务的东西。这个共性的工作机 制可以表示为：针对给定的问题、目标和领域知识， 执行式 (1) 的复杂转换 (对照图 2)： 客体信息 →感知信息 →知识 →智能策略 → 智能行为 (1) 图 2 表明，式 (1) 的每一个转换都对应着一类 工作单元：“感知与选择”单元把客体信息转换成为 感知信息；“认知”单元把感知信息转换成为知识； “基础意识–情感生成–理智生成–综合决策”单元在 目的牵引下、在相关知识支持下把感知信息分别转 换成为各种层次和侧面的智能策略成分 (包括基础 意识、情感、理智和最终综合形成的智能策略)；“执 行”单元则把智能策略转换成为智能行为。其中各 个工作单元的基本概念和工作原理将在第 5 节分别 阐述。 式 (1) 可以更简洁地表示为式 (2) 的转换系列： 信息 → 知识 → 智能 (2) 转换系列式 (1)、(2) 可以称为“信息转换与智能 创生”原理，即通过一定的信息转换实现智能策略和 智能行为的创生。“信息转换与智能创生原理”乃是 一切智能系统共有的核心工作机制，是一切智能系 统共有的基本规律。 显然，假如不是采取了“机制主义”的研究路径， 而是运用结构主义 (神经网络)、功能主义 (专家系 统) 或者行为主义 (感知动作系统) 的研究路径，那 么，式 (1)、(2) 所表达的“智能系统共有的基本规律” 就会被阉割和丢失，这正是现有人工智能研究所遭 遇的情形。可见，正确的研究路径将揭示研究对象 的深层规律；不恰当的研究路径将阉割和丢失研究 对象的深层规律。这就是研究路径的重要意义。 现行人工智能理论的研究模型或者是“大脑的 结构”，或者是“大脑的功能”，它的研究路径或者是 “结构主义 (模拟脑的结构)，或者是功能主义 (模拟 脑的功能)，或者是行为主义 (模拟智能系统的行 为)”，尚未实现统一。本文所述的人工智能理论的 研究模型则是“主客相互作用过程的信息生态演进 系统”，它的研究路径是“以信息–知识–智能转换为 标志的机制主义”。这是人工智能由局部研究发展 到全局研究、由分散研究发展到统一研究所发生的 重要突破和转变。 4 底层研究：创新基础概念与原理 如上所见，站在“辩证唯物科学观”这个信息科 学研究的源头，抓住“信息生态方法论”这个信息科 学研究的龙头，可以构建起通用人工智能理论的研 究模型 (总体蓝图)，并沿着“信息→知识→智能的转 换”这个机制主义的研究路径，就成功地揭示了人工 智能理论的根本规律“信息转换与智能创生”。 按照“信息生态”这个方法论思想，信息领域的 研究任务，远远不是仅仅研究信息现象本身，而应 当研究信息的整体生态过程，即信息转换为知识并 进而转换为智能策略和智能行为的完整过程。那 么，上述“信息转换与智能创生”基本规律，就是管控 整个信息领域的普适定律！ 本节之所以要讨论基础概念和基本原理，目的 就是使“信息转换与智能创生定律”能够落地生根。 为此，以下将对照图 2 的模型逐一展开讨论。由于 篇幅的缘故，以下的讨论基本上是结论性的，详细 的内容可以参阅文献[1, 25-28]。 4.1 感知 (语义信息生成)：第一类信息转换原理 如前所述，信息是智能生长的激励源泉，但是 迄今信息概念局限于“通信信息”。后者仅仅是智能 研究所需要的信息概念的表面 (形式) 层次。既然 信息这个源头概念已经被浅层化了，就导致现有人 工智能理论不会有深刻的理解能力。因此，我们必 须重新审视信息的概念。 4.1.1 信息的概念和表示 通信信息的概念：信息是用来为通信接收者消 ·6· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷