序

感谢上海科技教育出版社的邀请，为王培教授的新作《智能论纲要》作序既高兴又惶恐。

之所以惶恐，是因为自己是人工智能的门外汉，要确切地为这样一本以人工智能为重要论题，然而又不限于人工智能，既有广度又有深度，且建立了独树一帜的智能新理论的原创精品作序，确实超乎笔者的能力之上。怕写不好，话没说到点子上，甚至可能会在某些地方说错了。不过，反过来说，由笔者这样一个外行来写序或许也有其好的一面。当年诺贝尔奖得主、意识自然科学研究的开拓者克里克在写其名著《惊人的假说》时，曾对他的朋友拉马钱德兰说，出版社的编辑要求他把手稿给一位外行读一下，而令他苦恼的是，在他的朋友圈中没有一位外行。他问拉马钱德兰能不能给他推荐一位外行。那么，笔者也许正好可以起这样一种外行的作用：本书能不能为大众看懂、理解？读者是否会从中得到启发并对智能问题产生思考？笔者读过本书的初稿和二修稿，回答是肯定的。不仅是肯定，更是带着狂喜向广大喜欢思考和对相关问题有兴趣的读者推荐本书。所以，这篇文字与其说是序，不如说是笔者作为一名非专业人士（可能与作者心目中的读者群中的大多数更为接近）写的读后感。

之所以高兴，有两方面的原因。一个原因是，王培教授是笔者素未谋面的网上挚友。笔者之得识王培教授，缘起于多年前王教授在微信公众号《赛先生》上开辟的人工智能专栏，笔者深为其学识倾倒。而后我们又都同为微信公众号《返朴》的编委，这为笔者联系他提供了方便之门。当时，笔者正和德国的信息技术工程师卡尔·施拉根霍夫博士合作，写一套3卷的“脑与人工智能：一位德国工程师与一位中国科学家之间的对话”书系（上海教育出版社，2019），共同讨论脑和人工智能交叉领域中的一些开放性问题。卡尔是信息技术方面的专家，我向他请教人工智能方面的问题时，提到了王培教授的观点，这引起了卡尔的极大兴趣。卡尔随即到王培教授的个人网站上阅读了他几乎所有的英文作品，并在写给笔者的私人信件中，高度评价王培教授的思想，将他誉为当代人工智能领域中的莱布尼茨。当然，要弄清楚王教授的思想，问他自己比问卡尔要更好一些，这样我就和王教授建立起了私人联系，向他提出我的种种疑惑，而他总是不嫌其烦，有问必答，扫清了我脑中的重重迷雾。我们发现，在大量问题上彼此有着相同或相似的看法（当然，在人工智能方面，我不可能有他那样广阔和深刻的认识），由此成了好朋友。为好朋友的杰作作序当然是令人高兴的。

更重要的一个原因是，有机会向读者推荐这样一本既充满着深刻的思考，又十分接地气，可使“外行”也能对包括人工智能和人类智能在内的智能理论有较深理解的好书，是一件非常有意义的事。本书是笔者读过的向一般公众介绍有关人工智能的书中内容最为深刻的一本。

近年来，人工智能已成为社会热点，凡是有点好奇心的公众都想知道：人工智能究竟是什么？人工智能和计算机（科学）是不是一回事？人工智能的前途是不是必须复制人脑？人工智能能做到人脑所能做的一切，甚至超过人脑吗？人工智能对我们人类来说究竟是福，还是祸？……这些问题正是吸引广大读者，包括笔者在内，去阅读有关人工智能科普书的原因。但遗憾的是，市面上许多有关人工智能的科普书，或者告诉读者许多八卦，或者危言耸听但又不给出充分的根据（只是引用某些名人的话，加上科幻式的畅想），或者告诉读者一大堆当前人工智能具体应用的例子和由此引申出去的狂想曲，而严肃的、刨根究底且实事求是地全面介绍人工智能的书却极少见到。王培教授的这本书是满足这一全面要求的应时之作。

诚然，一如王培教授在本书前言中所说，本书并不是一本通常意义下的科普书，而是一位科学家对智能问题思考和研究的结果，试图廓清智能问题上的种种似是而非的迷雾，建立起一个有关智能问题一般理论的新领域。要达到这一目的，自然不容易，其中会牵涉许多学科的内容，并且作者要在逻辑上极为严谨，为了使一般读者能看得懂，还要尽量避免使用数学工具，仅用叙述性语言就把基本思想说清楚。按作者自己的话来说，这是一本“内容和体裁都相当另类的书”。这真是一个令人望而生畏的艰巨任务。然而，王教授出色地做到了。

其实，在一开始笔者鉴于自己阅读王教授文章后的收获，确曾建议王教授把它们搜集在一起，稍加润色、整理、补充，写成一本科普书。这是一条比较省力的路，但是王教授不满足于这样做，而是系统地把他关于智能问题的思考和研究，以一般读者读得懂的方式写成一本“新”书。

《智能论纲要》是一本高度原创的力作，内容不局限于人工智能，而是关于“智能”的一般理论。在书中，作者介绍了现今正在兴起而还未在人工智能界成为主流的“通用人工智能”（顺便说一句，王培教授是通用人工智能协会的副主席）。他思想的特点是，把智能建筑在知识和资源都不足的前提之上，因此在他的理论中并不存在颠扑不破的完备的“公理”。相反，因为知识和资源的不足，他的理论是一种“非公理化推理系统”（Non?Axiomatic Reasoning System，简称NARS或纳思）理论，即系统只能根据经验行事，随着获得新经验，系统就要修改自己的行为以解决面临的新问题。而这正是现实中普遍遇到的情况。

正如作者在书中指出的那样：“一个理论必须选择一个合适的范围，这个范围既要足够宽，以便覆盖要达到的目标，又要足够窄，以便有效地被使用。”他提出的“智能是一个信息系统在知识和资源相对不足时的适应能力”或许就是通常我们会想到的，在碰到一个从未遇到过的新问题时，能够按照过去的经验找到应对之道。这个定义范围既足够宽，覆盖了无论是人还是非人智能的极为重要的方面；又足够窄到可以在工程技术上具体实现。可以说，阅读本书，是一种智力的享受。

值得一提的是，对于一般公众用惯了的，然而很少深思其意的术语，如信息、智能、目标、动作、知识、经验、行为、技能等，本书给出了严谨的工作定义，且提出了诸多新见解。例如，我们常听到有人说，“物质、能量和信息是构成世界的三大要素”，进而把信息当成了一种像物质或能量那样的“实体”，而王培教授则在一开始就批评了这种把信息“本体论化”的错误。对于智能，许多人把它当成众多复杂功能的大拼盘，另一些人又把它和技能混为一谈，而王培教授则明确提出：“智能是一个信息系统在知识和资源相对不足时的适应能力。”智能是“获得技能的‘元能力’”。这些内容着实让人眼前一亮。

当然，读这种书不可能像读金庸的武侠小说那样轻松。更何况，本书内容简明扼要，作者未就解释、举例、引证、比较等内容充分展开，而集中在智能论的主要论点上面，以非常有限的篇幅，勾勒出自己长期研究和思考的理论全貌。所以，笔者几乎每读一段都要掩卷长思，有时甚至要反复读几遍才能理解作者的深意，但读懂之后的欢欣足以补偿阅读中的“辛苦”。对于任何一位好奇且认真的读者来说，这都是一种绝好的思想锻炼。相信读者在阅读过程中也会有类似的感触。

尽管这种高度浓缩的“纲要”给阅读带来些许困难，但是它使读者以最少的时间一窥作者理论的全貌，了解其可能最为直接的“用武之处”。现今，数学发展出了许多新分支，大量的定理和证明使读者望而生畏。多年来，笔者一直希望某位数学家或某个数学家群体可以写一本书，介绍数学各种新分支的思想和其可能的应用之处，最好再附上相对应的拓展学习资料。这样读者在明白了某个新分支对他自身工作是否有意义之后，就可选择性地深入学习，进而投入更多的时间和精力。遗憾的是，笔者未能找到这样的书（或许是笔者没有努力去找）。我想这种书之所以“稀缺”，是因为它们不仅要求作者对整个领域的演变、思想全局在胸，还要求作者善于“排兵布阵”，在尽量少的篇幅中，用最恰当的阐述方式让一般读者至少能明白个大概。在通用人工智能这一领域上，王教授的这本《智能论纲要》恰好起到了这种作用，并且清晰地阐述了自己的理论成果，可谓独树一帜。

当然，如果真正想把王教授的思想用于解决实际问题，或者想了解更多细节，那么只读这本纲要是不够的，不过这也并非本书的任务或目的。本书更像是作者给读者绘制的一张导游图、一篇旅游攻略。它使读者明白值不值得花更大的精力去进一步阅读有关通用人工智能的专著，比如作者即将撰写的本书的拓展版——一本有关智能论的大部头著作，这本“纲要”就是深度游的游前攻略，使某些如花美景不至于被遗漏。

与王教授沟通中，笔者欣喜地得知，作者提出的纳思系统已在实践中得到了应用。依笔者之见，为了抢占人工智能的高地，国内也应该尽早尝试。本书的出版意义重大，毕竟人工智能的种种错误说法似乎已深入人心。

最后还要重复一句，这篇“序”只是一个对人工智能有好奇心的外行的读后感，观点未必都对，读者还是自己读原作吧，相信它定会给您带来惊喜！

顾凡及（复旦大学生命科学学院退休教授、

中国好书《三磅宇宙与神奇心智》作者）

2022年6月15日

前言 

人工智能是当前科技发展的热点之一。但人工智能研究所涉及的不仅仅是科学技术问题，还有更广义上的理论思考。事实上，已经有越来越多的人发现，要想让人工智能研究取得更大进展，我们就必须对与其相关的概念和基础理论有更清晰的认知。

人工智能研究背后的一个朴素信念，就是人类所表现出来的智能并不是人类所独有的，而是有可能在电子计算机中被复制出来的。根据这种想法，“智能”是一种具有一定普遍性的能力或机制，而“人类智能”是其重要表现形式，也是我们最熟悉的形式，但不是唯一的形式。人工智能的支持者们认为，“人工智能”（或可称其为“计算机智能”）会是智能的另一种具体形式。这就是说，智能的内在规律性应该可以用独立于人脑或计算机设备的方式描述，就好像“飞行”可以用物理语言描述出来，而不涉及飞鸟或飞机的具体结构，因为这些“飞行系统”除了都能飞之外，在其他方面可以完全不一样。

本书的目的就是尝试建立这样一个（一般、统一、广义）智能理论。总的说来，本书的核心是讨论各种智能系统的共有特征，虽然在此过程中不可避免地会以具体的智能形式（尤其是人类智能和人工智能）为例。即使如此，其中的结论也并不依赖于大脑和计算机的特定结构和机能。书中的内容体现了借鉴人类智能来设计人工智能的努力，并且涉及智能的其他形式，如动物智能、群体智能，甚至外星智能。这个理论对于人类、动物、群体来说是描述性的，即它试图将我们对这些对象的相关知识系统化；对计算机来说，这个理论是指令性的，即它试图引导新型计算机系统的设计和建造；外星智能则作为一种可能性，为这个理论提供有趣的思想实验。

尽管这个理论以智能为核心，但它和认知、思维、精神、意识等现象密切相关。对这些现象的研究纵贯整个科学史和思想史，横跨哲学、心理学、逻辑学、语言学、数学、脑科学、人类学、计算机科学等学科，因此书中的讨论带有很强的跨学科性质。这个理论的形成也受到这些学科中很多理论的影响，而不是单纯基于其中的某一个理论。

本书面向的读者首先是相关学科的研究者和学生，然后是对相关问题有足够兴趣的公众。我没有按一般学术著作的体例来写，比如大量运用定义、证明、引用等，而是集中描述我自己对相关问题的看法。因此，这本书不能算“科普”，而是建立一门新科学的尝试。但我会兼顾准确性和可读性，尽量减少术语和公式，试图用日常语言把问题说清楚。

目前读者们看到的是一个“论纲”，包括这个理论的主要论点，但尚未包括解释、举例、引证、比较、推论等内容，而完成一本包括那些内容的完整论著将是我未来工作的一部分。对这个理论的细节及其计算机实现有兴趣的读者可以在我的个人主页（https://cis.temple.edu/~pwang/）的链接中找到有关著述和程序，如Non?Axiomatic Logic: A Model of Intelligent Reasoning （2013），Rigid Flexibility: The Logic of Intelligence （2006）。这本小书只能做到简明扼要，无法兼顾通俗易懂了。由于相关问题的复杂性，读者不能期望在不做进一步阅读和思考的条件下就能完全理解本书的内容，当然我不是以此为借口推卸作为作者的责任。

本书的结构体现了我对这一理论中相互依赖的概念和想法所做“线性展开”的一次尝试，下面是各章的概要。

1. 信息系统：要说明白什么是智能，必须同时说明什么不是智能。这一章的作用就是为智能系统和非智能系统提供一套跨越生物和机器的统一描述框架和术语。“信息系统”被当作一套方法论概念，据此在描述一个系统的内部活动时可以抽象地谈论系统的目的、行动和知识，在描述一个系统的外部活动时可以抽象地谈论系统的输入（问题）和输出（答复），而不需要涉及其中的具体物理学、化学、生物学或其他过程。

2. 智能系统：这一章将所有信息系统分为有智能的智能系统和没有智能的非智能系统。智能系统有适应性并可以在知识和资源相对不足的条件下工作，而非智能系统（或称本能系统）以传统的计算系统和低等动物为代表，其输出（答复或反应）是其输入（问题或刺激）的固定函数。智能系统的内部结构和外部行为都与本能系统有根本差别。

3. 推理系统：为了对信息系统进行更详细、精确的描述，这里把它们作为推理系统来刻画。本能系统对应于全公理系统，而智能系统对应于非公理系统。这一章还介绍了一个具体的智能模型“纳思”的基本结构，包括其表示语言、推理规则、存储结构、控制机制等。

4. 自组织过程：和本能系统一切都在设计阶段由“先天”确定的不同，智能系统中的很多成分都是“后天”习得的。这一章以纳思为例，介绍了智能系统的学习、成长和适应过程，包括其目的、行动、信念等成分的建构。

5. 经验与行为：这一章的焦点从智能系统的内部转移到系统与环境的相互作用上，讨论其经验与行为的关系。这里的经验包括直接的感知运动经验和抽象的语言、社会经验。前者可以有很多种不同的媒介，而不限于人类的感知运动器官。后者发生于一个智能系统和其他智能系统之间，使得合作成为可能，从而极大地提升了系统的适应能力。与此同时，系统的概念和信念也在不同程度上被其所属的社会所约束。

6. 社群与科学：这一章的视野从个体系统扩展至群体系统。当一个由智能系统组成的群体被当作一个整体来考量时，也可以分析其目的、行动、知识等成分的形成和演化过程。群体知识直接联系于科学理论，而理论的结构和发展与个体知识所遵循的规律有相当程度上的相似性。最后，讨论结束于智能理论的构建方案。

本书的内容具有很强的连续性，因此不建议跳跃式或随机式阅读。虽然在章节次序上尽量体现了概念间的依赖关系，但反向的依赖性仍不可能完全消除，因此前面章节的一些内容很可能要到后面（甚至到重读时）才能被深入理解。

这份纲要来自我多年来的研究笔记，其两个早期版本曾于20世纪80年代在小范围内交流过。英文版从2008年开始在我的个人主页上发布，至今已经过若干次修改，而中文版在其基础上进行了更新和扩充。本书的出版受惠于顾凡及先生的建议和帮助，特此致谢。同时，感谢上海科技教育出版社愿意尝试这样一本内容和体裁都相当另类的书。