说明

构造真正意义上的人工智能体系，需要从架构和算法上进行统一的设计。以下探讨我认为的人工智能体系框架。

内容

1 前言

左右架构，右手算法

对于人工智能的本质，我的认知是自动化。既然是自动化，就必然是先人工、再智能，一般是人能够做，或者至少从原理上能做，然后再通过计算机来实现。或者可以更快、或者更准，总之是替代了单调的、冗杂的事务，这些是人类不擅长的。

从更高的维度来看，人工智能是人类进化的工具，毫不夸张。

回看历史，人类面对力量更强大，或者更诡异（毒素）的其他物种，能够在竞争中取得主导地位的根本原因在于我们的大脑。大脑通过分析、抽象，然后反馈于世界，创造各种实体工具，武器、农具、交通工具等，通过这些工具，我们得以处理多样的问题。

老虎虽强，也抵不过猎枪。虫蛇虽，也抵不住药、网。

人类在竞争的过程中，不断通过「大脑」这个工具，来改善自身的竞争优势，最终成为了目前地球的主导物种。甚至人类改变了地球本身的地貌，这点是恐龙们做不到的。

孙子兵法说，胜敌而益强，大概就是这样。

人类在不断壮大的过程中，又产生了自限性。就像某个实验，细菌在培养皿中充分繁殖，到一定数量后就会分泌毒素，减少种群数量。反映到人类世界，就是周期性的战争。背后的本质实际上是资源的相对不足。

如果是细菌，估计这就是个无限轮回。但是人类不同，在经过了一战、二战后，人类的智能通过类似计算机这样的工具有了进一步扩张：资源池变大了。所以二战后至今快一个世纪，人类总体上是繁荣的。我觉得人类这种独特的能力是一种希望，就是打破极限，进一步发展。

人类是碳基生物，大脑的算力还是相当有限的，我甚至觉得人类的长处并不在于此。所以有了计算机，这个可以理解是大脑的外挂和延伸。计算机和人脑形成了另一种逻辑意义上的大脑，这是人类得以继续扩大竞争优势的基础，也是和平繁荣的基础。

站在我的专业角度，我认为现在这种趋势已经不是一种可能性，而是必然。能够充分利用计算机与自身认知结合的人，会千百倍的强于无法融合的人，差别之大如同天地之远。随着科技（特别是信息技术相关的软硬件）指数发展，这些很快就会成为现实。所以人们应当更早的拥抱变化，成为新人类。

所谓人工智能的威胁，更多的在于是什么人在使用，目前看来我们是没有能力创建新物种的，所以不存在那种计算机把人取代的可能，甚至人和计算机更可能是共生关系，这里不提。在发展的过程中，应该更开放，让更多的人了解，参与，这会更好。所以开源的项目发展都快，这里可以神预测一下：ChatGPT不会是大语言的最后赢家，闭源的结果只是落后。如果当初Windows一开始就禁止盗版（今天我知道，从IT技术上一开始就能做到），今天它一定做不到今天这个程度。

人工智能的终极目标，往小了说足以抵御恐龙灭绝的灾难；往稍微大点说就是星系级别的文明基础。

更重要的事，我们要把眼光放远。恐龙统计了地球几千万年，一场星球灾难就芭比Q了，人类不应当步恐龙后尘。从概率上看，类似的陨石撞击一定还会再发生，电影里拍的什么飞船核弹炸陨石我觉得是很不靠谱的。所以，人类有什么底气去应对这样的灾难？

陨石当时撞击地球：

• 1 产生巨大的爆炸冲击–> 地震、海啸
• 2 火山灰 --> 没有阳光，可能好几千年（忘了）

我觉得以目前的科技水平可能还不太能应对这么极端的情况，但是人工智能（稍微想象和推理）应该是可以的。其实很多玄幻小说写的是挺好的，我觉得未必不可能。

以下是烟雨江南的《天阿降临》里的一部分描述：

楚君归又钻进救生舱，掀开座椅，从下面拉出一个方盒，盒盖上印着深空能源的标志，以及救生的标记。这是深空能源出品的星域求生套装，胜在可靠、稳定和廉价，是大多数星际航行的飞船上必备的救生品。套装盒是复合材料制成，一看就透着廉价的粗糙感。楚君归打开套装盒，把里面的东西都拿出来看了看。套装盒内有三包压缩食品，两瓶水，两块聚合物电池，一个扫描仪，以及一台多功能通用物质打印机。楚君归拿起通用物质打印机，轻轻按下启动开关，它就自动弹出底座和四根打印臂。整个求生套装的核心就是这台通用物质打印机，它能够根据预先储存的蓝图，以标准化处理过的材料打印出各种设备。这种简单便携版本打印机所需要的能源只是一块聚合电池。实在找不到电池，也可以用其它能源代替。可以说，有了物质打印机，就等于拥有了一个微型随身工厂。只是楚君归看着打印机屏幕上的蓝图列表，无奈地摇了摇头。上面列出的蓝图数量虽然不少，可惜的是都是些最基本的设备，大部分还是已经严重过时的型号。比如说主要防身武器就只是一把手枪，还是火药动力。在基地时，别说看到，他连听都没听说过哪里还有这么古老的东西。不过这台便携式打印机既要考虑通用性，又要兼顾成本，甚至成本就是第一考量，所以本身能够处理的材料相当有限，自然打印不出什么先进的装备。楚君归浏览了一下列表，决定了几样要造的装备，首先得有一把防身武器，其次是必要的生存工具。一把多功能战斗匕首就能够满足大半需求。再接下来还是需要一把手枪，以及一面臂盾。近战枪械格斗术0.1a版本可还在存储区里记着呢，并且通过了测试，有了肌肉记忆。事发突然，连基地都毁灭了，那些研究员自然顾不上清洗他的记忆。按照记忆中星际生存常识的资料，楚君归觉得自己只要有一枪一盾在手，再配把带锯齿的短刀，基本就可以在一般的原始生态行星横着走了。不是体形特殊庞大，或者数量极多的群居生物，一般猛兽根本不在话下。他看看救生舱内部，再翻了翻，又找出一个小盒子，里面装着几根圆棒。其中大部分是铁铜等基本金属，外加两根碳棒。这些圆棒就是专供通用物质打印机使用的原材料。

这个作家挺有意思的，据说本身的职业是基金经理，这本小说大概也就是前一两年写的，也算是顺应潮流。我觉得这些技术在未来几十年内是真的可能实现的。

以上讨论有点像“企业愿景”之类的话题，但我觉得是很重要的。如果没有这样的定位，那么人工智能的蓝图就无从说起，要下多大决心和成本去做这件事也就很难说了。

2 架构

最初开始搞算法，然后就觉得有瓶颈，很多应用总是得“求着”架构的同事才能做，然后出了问题也比较刮三，没法说。后来就不想求人，自己开始从头搞：从硬件组装、操作系统这些开始弄。

大概也就2年的时间去做这件事，大概解决了微服务、数据库、Docker、网络透传等问题，目前我又觉得架构的东西基本够用，注意力又转回算法了。

从拟人仿生的角度来看，这些东西相当于：

• 1 微服务相当于传感神经，将外界的信息传入，也将内部的信息传出，只不过这些信息都是抽象的
• 2 数据库相当于大脑的记忆能力，而且还分成了好几种。Redis这种是记得”一句话“模式，Mongo/Mysql则是表格式记忆，Neo4j则是图式记忆。从推理/管理的角度来说，图式记忆是最重要的。
• 3 Docker则是相当于某个人曾经的一个版本，例如二十岁的某个时候，上大学研究某个项目的时候。

而ADBS或者AETL，则是一些反射式的可靠化学反应，将架构变为了一个基础的系统。当然，在有限的时间内，我觉得应该抓住最重要的点，对我来说，让这个系统运转起来，跑通是最重要的。后续的发展会随着自然的推理展开，是一种必然。

所以看起来，架构真的是算法（智能）的基础。离开架构，算法只是昙花一现或者南柯一梦。

3 算法

在搞架构的时候有一些经验和体会，这让我觉得算法其实也应该按照一定的结构去组织和规划。

1 先说建模，我认为这是一种机械学习能力，是基础能力。这里的建模特指一些常见的监督学习。通过表格数据判断是非是一种，通过图像识别目标是一种，通过语言判断意图是一种。所以，这种能力从技术上是横跨了很多种类的，但是从结果上，都是一样的：满足了人类的一种判断。例如，我们感觉天要下雨，或者我们看到1+1这样的符号知道要得到2。

很多时候，包括我自己，总是会过多的关注建模，但从实操和效果上看，这是第一步，但是想要在现实世界取得好的效果，这是很有局限性的。

建模，是我们获取一次知识的过程，它可能对，也可能错。

2 生成式方法，相当于人的想象力。随着GPT的红火，生成式也变得更加重要起来。这块我有点空白，后面需要快速打个钉子。

3 强化方法，相当于人的反馈。人在现实世界的行为会收到奖惩，从而给到人以反馈，这样我们就会修正之前的知识。同上，强化方法也要打钉子。

生成式与强化结合在一起，是一种非常好的探索方式。

在现实中，我们受到概率和时间的影响，只能接受到有限的反馈修正，而算法则不同。现在大语言模型中，生成与反馈方法的结合起到了很大作用。

4 运筹优化，相当于人的博弈、谋划，是极具目标导向的一系列思想。 运筹优化中，我们总是在推演，测试与评估。我相信，ChatGPT或者其他成功的智能项目，应当是结合了生成式、强化以及运筹优化这三项能力的。遗传算法和贝叶斯推断是这个领域的内容，但是钉子锈了，也得重新Polish一下。另外还有动态决策类的算法，也需要加钉子。

5 推理。运筹优化也需要一个目标或者指引，我觉得这个就会有点泛了，毕竟每个人的感受不同。但我觉得这一方面会有一些基本的需求是大家都需要的，还有就是一些差异化的感受，这里，我觉得图模型或许会很适合：通过一连串可理解的方式进行推导，找出答案。

6 特征构造，是从不同的层面、角度感知。 我们旅行、读书或者去参加某些活动，都是为了获得不同的体验，从而会对我们的认知产生帮助。例如看山是山，看山不是山这些。有时候我也不太明白人类为什么一直要折腾，但先接受这个实时：人有内在需求，去更细致、全面的了解世界。

4 计划

我觉得可以参考研究架构的过程，迅速的突进某个领域，打造一个基本的服务。然后现在很方便的，通过架构体系来进行运行、维护，这样每次集中精力解决一类问题，并使之适当的服务化，等于是分治，解决一个，定住一个。

当这些方法都遍历一遍之后，就可以开始进行组合了。我觉得二阶段的完成标志就是算法体系的完成与部署，而三阶段则是基于架构和算法的框架，打造强智能方法。

又是好几年。

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