第二章 伪人工智能

    李庄很清楚，现有的冯诺依曼型计算机系统，无法产生真正的智能。不少科学家尝试着利用软件模拟产生智能，但李庄觉得难度太高，太虚，因为运行机制不一样，即使勉强实现，也属于低能儿。他相信在这个物质世界，思维方式由运行底层决定，在线性的冯诺依曼型计算机系统上产生非线性运作的人工智能，那些科学家莫非要玩虚拟机？

    李庄总觉得纯数字构成的生命不靠谱，跟神差不多，就算是神，也需要物质或能量基础，不然早被宇宙射线轰成虚无。人创造神，相信没人有这个自信，那帮人玩的跟造神没有本质区别，相比之下有运行底层的智能机研究要实际得多。

    研究智能机，必须涉及到智能机理论和工程实现，这两者相辅相成。理论不完善，工程实现难度大幅增加，工程实现如果能做得很好，也可以弥补理论的缺陷。虽然很多时候都是理论先行，但生活中很常见的是先有现象，再推导出理论，所以顶级的专家一般都是科学家兼工程师。李庄觉得有句话说得好，“没有纯粹的理论，只有纯粹的理论家”。

    为什么冯诺依曼型计算机系统无法实现真正的人工智能？科学界争论很激烈，但绝大部分人还是相信这一观点，因为单纯的两个一维符号无法完美呈现非此非彼经常出现的物质和社会现象的。

    人的想法经常是非线性的，比如很常见的虚伪，说一套做一套，中间的调整甚至是双向无级的，思维跳跃性很大。如果用传统计算机模仿人的思维方式，非得被数据给噎死不可，就算有技术手段可以辅助，最多减少数据冗余，而绝对做不到像人类一样的思维如电。

    很早之前，人工智能界就认识到这个问题，转而研究智能机。上个世纪八十年代是智能机研究的高峰期，诞生了不少有指导意义的理论和工程实现方案。

    人工智能的设计有两种方案，一种是纯软件模拟，在冯诺依曼系统上运行；另外一种是以硬件为基础，通过软硬件结合来实现人工智能，即智能机研究。

    纯软件模拟的难度不用说，受限于冯诺依曼系统的运行规则，可拓展空间很有限。完全不依赖硬件底层的数字生命，估计只有写小说的能想得出来，连大自然都会自愧不如，它的诸多造物，没有一种是能完全抛开物质和能量运行体系的。

    当然李庄觉得这种设计方案也不无优点，最大限度的利用现有体系，减少投资，可以用在比较低级的场合，如冯诺依曼系统的软件上，比传统的软件要高一个档次。

    传统的纯软件模拟上不少发达国家都做得比较好，已应用在他们的高级生产自动化设备上。李庄替工厂维护高级自动生产线时，经常碰到类似的系统，他改进了四五次，觉得这种方案只能到三级智能。当然以他目前的水平，最多能做到比国外大厂稍微好那么一点，也就是他自己分类中的一级智能。

    没办法更进一步，以前被李庄鄙视的虚拟机方案，进入他的脑海。他设计了一种虚拟运行平台，这个平台后来发展成为人工神经网络电脑的测试平台。基于这种设计理念的纯软件模拟方案，被李庄称之为“虚空模拟”，在虚拟运行平台上，模拟简单的人工神经网络，然后通过高效转换程序连接到硬件底层。

    这种设计方案的软件数据结构非常复杂，对算法要求极高，但可最大限度减少对硬件的依赖及硬件对软件的影响，执行效率则会大打折扣，这是必然的事情，只能想办法尽可能地提高。

    “虚空模拟”方案编出的智能核心李庄已经能做到二级智能，他这段时间设计了一套新的嵌入式集成方案，用在老公司的自动线上，使用效果还是不错的，他的思路得到了验证。这套系统没花多少钱，软件主要是他的个人成本，硬件则都是厂里出的，连外部设备杨董也很爽快地买了单。

    夏元德跟他开玩笑说要收他的“试验场地费”，被李庄鄙视，“丫的屁股决定脑袋！”这厮在李庄去摩洛哥之前跟杨小依结的婚，现在可是正式的老板女婿。

    先从原理推导，然后再研究合适的工程实现方案，这是李庄最常用的手法。他很喜欢开发一些实用的小工具，善于利用工具，才能最大限度地减少工作量。

    经过详细研究后李庄发现，随着智能级别的提升，软件的架构越来越复杂，对硬件系统运算速度的要求有些离谱。

    “这种方案应该可以到五级智能吧，nnd，都是伪智能。”李庄经过一周的详细计算，得出了自己的结论，有些沮丧。

    所谓伪智能，就是看起来聪明，实际上却无法实现自我升级、自我创造和自我调整的智能。在李庄设想的体系中，只有六级才算达标线，跟五级相比有质的飞跃。六十分及格，少一分就是不及格，小小的一分让两种结果天差地别。

    智能机目前有四套理论方案，符号处理与知识处理、人工神经网络、层次化的社会智力模型和基于生物进化的智能系统。

    符号处理与知识处理是目前研究的主流之一，李庄在自己设计的纯软件模拟智能核心中没少用这种理念，但他更感兴趣的是人工神经网络。实际上这种仿生学设计方案也是大公司研究的主流，科学家们经常将符号处理与知识处理和人工神经网络配合使用。

    人工神经网络anns来自于神经生理学的研究成果，即用大量相对简单的处理单元（人工神经元）通过复杂的互连构成神经网络计算机。这个实现途径强调大规模并行、分布式的表示与处理、非线性的动力学系统行为、系统的训练与学习以及模拟量的处理等等。

    人工神经网络可以看作是一种仿生学设计方案，相比其他的三种模型，最容易实现，所以相关的研究成果最多。

    科学家们都不敢断定能否用这种方案设计出真正的智能机，智能产生的本质一直没有弄清楚。智能机研究的沉寂跟巨额投资无法短期内见到成果有关系，当然不乏科学界忽悠势力阶层的成分在内，这些年科学家们没少做这种无聊的事。

    李庄相信这种方案，但他觉得纯粹的仿生学设计只会死路一条，因为物质基础不一样。人类使用的生物网络，而智能机使用的是硅光网络，这两种网络的运行方式本来就有差别，不能生搬硬套。这些年他研究了不少的工程实现方案，但觉得有一条无法绕过，就是计算机语言，复杂的模块化设计需要一种高效执行的跨平台语言，最好是能通用于硅光网络。用这种新语言编写的人工神经网络电脑操作系统软件可以将运行平稳性提到最高，效率则依赖于算法和数据结构。

    设计新语言？这是个很狂妄的念头，因为只有大师级人物才能玩这个领域。

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