人机融合智能中的事实与价值（新）

以前，在哲学和伦理学领域，存在着一个被称为"应当归因问题"的休谟之问。这个问题探讨了我们是否能够从客观的存在状态（"是什么"）中推导出我们应该如何行动的价值判断（"应该怎样"）。这个问题涉及到了描述和规范之间的差距，即从描述客观现实到得出道德或行为准则的问题。

当前，智能的关键也在于能够建立起从客观事实到价值判断的联系。这就意味着智能系统不仅需要能够观察和理解客观事实，还需要具备推理、评估和判断的能力，从而能够形成合理的价值判断。它强调了智能系统在实现真正智能行为时不仅需要事实的知识，还需要包含道德、伦理等价值观的指导。

相对等价是指在人类非数据智能中，我们常常基于主观的、相对的评估来做出决策和判断，而不仅仅依赖于绝对的数值或客观的标准。这意味着我们考虑事物之间的关系、背景和不同变量的影响，在各种条件下进行综合考虑和判断。相对等价的思维方式使得人类能够在不确定和复杂的情境中作出灵活的决策。我们不仅仅依赖于单一的指标或绝对的标准来评估事物，而是将多个因素纳入考虑，并权衡它们之间的关系与重要性。这种思维方式可能涉及经验、直觉、道德观念、情感和社会文化背景等因素。

孩子在判断对错时更倾向于坚守道义和道德标准，而成年人则更注重权衡利弊和后果。小孩子通常处于道德发展的早期阶段，在这个阶段，他们可能更容易分辨事物的对错，更关注社会价值观念和道德准则。他们可能更加倾向于根据内在的道德感和意识来判断和决策。相比之下，成年人在经历社会化和成熟过程中逐渐发展出更复杂和成熟的思维模式。他们更注重考虑各种利益、后果和影响，并进行权衡取舍。成年人通常在现实世界中面临更多的复杂情境和抉择，因此需要更多地考虑利益和后果，做出对自己和他人最有利的决策。

非常道超越了我们理性思维和逻辑推理所能及的范围，无法通过常规的概念和语言来描述，并且需要通过直觉和体验来理解。在这种观点下，非常道被视为一种超越常规逻辑范畴的境界。

智能技术包括了各种算法和模型的研发、数据的收集和处理、机器学习等方面，而艺术则指的是将这些技术应用到实际场景中创造出令人愉悦、美观界面、良好的用户体验或有创意的结果。

系统论强调整体性和相互作用，认为智能是整体系统的属性，而不是单个组成部分的简单加和。系统论认为智能是由各个组成部分之间的相互作用和协同所产生的，强调了智能系统的复杂性和非线性特征。系统论的观点对于理解和研究智能具有重要意义，可以帮助我们认识到智能是一个综合性、综合性和整体性的概念，鼓励我们从整体的角度来思考和研究智能。

还原论则认为智能可以被还原为其组成部分的简单加和，即智能是由基本单元的运算和规则所组成的。还原论强调了对智能研究的可切割性和可分析性，认为只要对单个组成部分进行研究和分析，就能够揭示出智能的本质。还原论的观点对于理解和研究智能也有一定的价值，它鼓励我们深入研究智能的基本单位和规则，从而推动智能科学的发展。

计算是指通过符号系统和数学模型进行信息处理和推理的过程。在智能领域中，计算是指利用计算机和算法来模拟和实现智能行为的过程。计算的特点是精确、快速和可编程，它可以处理复杂的数据和问题，并产生具有一定智能的结果。

而算计是指人类通过思考、推理和判断来解决问题和做出决策的过程。算计是一种灵活、直观和不确定的过程，它依赖于人的经验、直觉和创造力，可以处理模糊和不完整的信息，并在不确定的环境下做出决策。

智能的融合意味着将计算的精确性和速度与算计的灵活性和直观性相结合，从而实现更加智能化的系统和技术。通过计算，可以处理大规模的数据和复杂的问题，而通过算计，可以利用人类的智慧和创造力来解决不确定和模糊的情况。

人工智能系统大多是基于数值计算和算法模型的，因此对于非数值类型的数据处理会存在一定的困难。这可能导致在处理非数值类型的数据时，人工智能系统往往会出现误判或错误的输出结果。非数值类型的数据往往具有一定的语义和上下文信息，例如自然语言的语义、图像的视觉信息等。人工智能系统在处理这些非数值类型数据时很难准确地理解其含义，容易出现歧义或误解。

感性是指人的主观感受、情感和直觉，是人类思维和行为的重要驱动力。人们的感性经验、情感体验和直觉会影响他们的意图和动机形成。当人们对某个事物或目标产生强烈的情感共鸣或需求时，就会形成相应的意图和动机。然而，理性是指基于逻辑、推理和分析的思考过程，是理智和冷静的一面。当人们用理性思维来分析和评估一个意图或动机时，会考虑其合理性、可行性和后果等方面的因素。人们往往首先通过感性的情感和直觉来产生意图和动机，然后再用理性来加以推敲和评估。

人类在成长过程中面临着不同的情境和问题，而且往往只有有限的数据作为依据。通过这些小样本小数据的学习和经验积累，人类能够适应新环境、快速做出判断和决策，展现出智能的表现。通过对小样本小数据的观察和分析，人类能够识别出模式和规律，并将其应用于类似的情境中，这种能力使得人类能够从有限的信息中得出普遍的结论和洞察，并且通过归纳和总结，人类能够抽象出更高层次的知识和智慧，进而应对更广泛和复杂的问题。人类通过日常生活中的互动和体验不断积累知识和经验。这些经验往往是基于小样本小数据的，但它们对于人类的学习和决策起着重要的作用。通过将个人经验与现有的知识结合，人类能够做出相对准确的判断和决策。

人类智能具有自主性，即能够主动地寻求知识、主动地提出问题、主动地思考和解决问题，人类智能通过主动的认知和行为来适应环境、实现目标，并且有能力进行主动的学习和创新，人类还能够有意识地感知和理解外界的信息，能够自主地选择和决策，并且有自己的价值观和目标。相比之下，机器智能更多地依赖于预先设计好的算法和指令，需要外部输入和指导才能进行任务，机器智能往往是基于程序和算法的执行，缺乏真正的自我意识和意愿。

从时间的角度来看，人类对于时间有着主观的感知和理解，可以感受到时间的流逝和变化。人类的活动和思维会受到时间的限制和影响，具备记忆、回忆、计划等时间相关的认知能力。我们可以根据过去的经验和未来的预期来决策和行动。同时，人类的时间感知也与情绪体验、目标意识等因素相互交织，使得时间对于人类具有更加复杂的意义和感知。

相比之下，机器不具备与人类类似的主观时间感知和理解能力。机器的运行和计算是基于时钟同步和精确的计时器机制，可以进行精确的时间测量和计算。机器可以按照定义好的规则和算法进行任务执行，但并没有独立的时间感知和主观的时间体验。机器的时间运作更多地依赖于硬件和软件的设计以及物理运行的速度。

从空间的角度来看，人类具备感知和理解三维空间的能力。我们可以通过视觉和触觉等感官获取到周围环境的空间信息，并进行定位、导航和交互。人类可以感知物体的位置、形状、大小等特征，拥有复杂的空间认知和操作能力。

机器在空间认知方面也有一定的能力，例如通过传感器和摄像头获取环境信息，通过算法和模型进行物体识别、跟踪、定位等任务。然而，机器的空间感知和处理往往是基于离散的数据和符号表示，缺乏对空间的直观理解和综合的认知能力。机器对于空间的处理更多地依赖于几何学和计算模型的应用。

具身指的是我们通过身体、感官和动作与外界进行交互和感知的过程。我们通过肉体和感官经验来获得对自己和世界的认知。在具身观点中，我们将自我和身体相结合，通过感受和体验来塑造我们的自我认知。通过身体的运动、触觉、感知等，我们能够感知到自己的存在和特征，并且通过交互和行动来与环境进行互动。

离身则是指我们超越了身体和物理限制，通过思维、意识和虚拟空间等方式来认识和表达自己。在离身观点中，我们将自我定位在意识、心智和抽象概念中。通过思考、想象、语言等形式，我们能够超越肉体的限制，从内心和情感层面感知自己，并通过抽象概念来构建自我认知。

反身则强调了自我观察和自我评价的重要性。在反身观点中，我们通过观察自己的行为、思维和情感，以及他人对我们的反馈来认识和理解自己。通过反思和自我评估的过程，我们能够反思自己的动机、信念、行为，并对自己进行调整和改进。

总之，具身、离身和反身都是用于理解和找到自己的不同视角和方式。具身强调了身体和感官经验的重要性，离身强调了思考和抽象概念的作用，而反身强调了自我观察和反思的价值。这些视角可以相互补充，帮助我们更全面地认知和定位自己。每个人可能会在不同的时间和情境中运用不同的观点来理解自我，因为自我认知是一个复杂而多维的过程，需要从多个角度进行思考和探索。

世界的现象和事件往往是由多个因素相互作用而引起的，并且存在着多种结果和可能性。

多因性指的是一个事件或现象通常不是由单一原因所决定，而是由多个因素、条件或影响因素的综合作用所导致的。这些因素可以涉及自然环境、社会文化、个人行为、技术进步等众多方面。

多果性意味着对于同一事件或行动，可能存在着多种不同的结果或后果。这是由于不同因素和条件的组合可能导致不同的影响和结果。这也反映了复杂系统的非线性特性，即微小的变化或作用可能在系统中产生巨大的影响和反应。

多维性强调了世界的多样性和多层次性。世界由许多相互关联的维度和领域组成，包括自然界、社会、经济、文化、科学、技术等等。每个维度都有其独特的规律和特征，同时也与其他维度相互交织和影响。

多元性则指的是世界中存在着多样性、差异性和复杂性。这包括了不同的人群、文化、观念、价值观、利益等方面的多样性。这种多元性使得世界充满了丰富性和创造力，也为跨文化、跨学科交流和合作提供了机会和挑战。

智能的决定性特征指的是智能行为受到事先确定的规则、算法或条件的限制和约束。智能系统通常基于预设的程序和模型进行决策和响应，其行为和结果可以通过输入和操作得到可预测的输出。在这种情况下，智能被认为是在一定程度上受到外部因素的控制和决定。

然而，智能也具有一定的自由性。尽管智能系统的行为和结果在某种程度上是由预设的规则和条件决定的，但在特定的情境下，智能系统可以展现出创造性、灵活性和适应性。智能系统可能会基于所面临的具体情况和环境做出不同的选择和决策，表现出自主性和自主决策的能力。

总之，智能既受到事先确定的规则和条件的制约，也能够在特定的情境下展现出相对的自由性。这意味着智能既有确定性特征，受到约束和规则的限制，也有一定程度的自主性和自由度。

事实对齐和价值对齐是理解和应用智能的两个关键方面。事实对齐指的是确保我们所依据的信息和数据是准确、可靠和客观的。在决策和推断过程中，我们必须基于真实的事实和证据进行思考和判断。如果我们在事实上犯了错误或者依赖了虚假的信息，那么我们的智能就会受到负面影响，导致错误的结论和行为。

单纯的事实对齐并不足以构建一个有意义和有道德的智能系统。价值对齐也至关重要。价值对齐涉及我们的道德价值观、伦理原则、社会规范等，这些价值观和准则对于我们的决策和行为具有指导作用。如果我们只关注事实的真实性，而忽视了价值观和伦理原则，那么我们的智能可能会产生不符合伦理和道德的行为，甚至可能对人类和社会造成危害。

事实对齐和价值对齐是相辅相成的，缺一不可。智能系统需要基于准确的事实信息，同时也需要注重价值观和伦理原则的引导。只有在事实和价值都得到了适当的对齐时，我们的智能才能更全面、更可信地应对复杂问题和智能问题挑战。

人工智能常常使用数学和逻辑作为基础，通过算法和推理来实现任务。然而，数学和逻辑只是智能的一部分，它们不能完全涵盖智能的各个方面，如感知、理解、创造等。因此，仅仅把数学和逻辑作为智能的唯一基础可能导致对智能的理解狭窄。

智能是一个复杂而多元化的概念，涉及到认知、情感、意识等多个方面。单纯基于数学和逻辑的处理无法完全模拟人类的智能，因为人类的智能还包含了直觉、经验、创造力和情感等元素。因此，机器智能在某些方面可能会显得单薄。

随着技术的发展和研究的深入，人工智能领域也在探索更多的智能模型和方法。例如，深度学习和神经网络等技术试图通过模拟大脑的工作方式来实现更全面的智能。这些方法致力于提高机器智能在感知、理解和创造等方面的表现，以弥补数学和逻辑推理的局限性。

该报告视频详见微信公众号“人机与认知实验室”2023年7月25日视频：