原文發(fā)表于《科技導(dǎo)報(bào)》2026 年第5 期 《 關(guān)于智能的思考 》
智能是一種人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)交互中涌現(xiàn)的適應(yīng)性能力,包含可量化的計(jì)算性與需語境支撐的算計(jì)性,二者構(gòu)成“計(jì)算計(jì)二象性”。《科技導(dǎo)報(bào)》邀請(qǐng)北京郵電大學(xué)人機(jī)交互與認(rèn)知工程實(shí)驗(yàn)室劉偉特聘研究員撰寫文章,通過對(duì)比人類智能的社會(huì)交互生成機(jī)制、數(shù)學(xué)工具的有限性,以及智能在態(tài)勢(shì)感知(計(jì)算性)與勢(shì)態(tài)知感(算計(jì)性)中的動(dòng)態(tài)平衡,揭示了智能超越單純科技的特性,最終指向科學(xué)方法與復(fù)雜系統(tǒng)理論的辯證統(tǒng)一。
1 智能的定義與本質(zhì)
本文所定義的“智能”是人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)在交互過程中涌現(xiàn)的適應(yīng)性能力,其核心功能是通過信息處理實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)響應(yīng)、目標(biāo)優(yōu)化及問題解決。它包含3個(gè)層級(jí):
人類的認(rèn)知決策能力(如推理、創(chuàng)造)、機(jī)器的計(jì)算執(zhí)行功能(如算法運(yùn)行、數(shù)據(jù)處理),以及人與機(jī)、環(huán)境耦合形成的系統(tǒng)智慧(如團(tuán)隊(duì)協(xié)作、智能交通網(wǎng)絡(luò))。
智能的存在形態(tài)具有雙重性:顯在形態(tài)表現(xiàn)為可觀測(cè)的規(guī)則化行為(如數(shù)學(xué)推演、程序運(yùn)行),對(duì)應(yīng)可計(jì)算性;潛在形態(tài)表現(xiàn)為未完全形式化的靈活能力(如直覺頓悟、情境應(yīng)變),對(duì)應(yīng)可算計(jì)性。二者并非“存在”與“非存在”的對(duì)立,而是同一系統(tǒng)屬性的不同表現(xiàn),如同能量與物質(zhì)的轉(zhuǎn)化,本質(zhì)統(tǒng)一而形態(tài)各異。
這種定義突破了物理實(shí)體局限,明確智能是系統(tǒng)交互的涌現(xiàn)屬性:既包含可量化的計(jì)算過程(顯在形態(tài)),也涵蓋需語境支撐的算計(jì)過程(潛在形態(tài))。這正是智能超越“有形存在”的核心特征。
2 智能的由來
本文所討論的“智能”的核心特點(diǎn)是通過符號(hào)化認(rèn)知、文化傳遞與工具使用實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的主動(dòng)改造,這與動(dòng)物的本能適應(yīng)(如生存技能)存在本質(zhì)區(qū)別。
人類智能的生成依賴于三重交互系統(tǒng):人與自我的認(rèn)知交互(如反思性思維)、人與人的社會(huì)交互(如語言溝通與文化傳遞)、人與物的環(huán)境交互(如工具使用與場(chǎng)景適應(yīng))。這一過程與“社會(huì)互動(dòng)理論”和“認(rèn)知發(fā)展理論”高度契合。智能既不是人腦(或類腦)的孤立產(chǎn)物,也不是人自身的固有屬性,而是人、物、環(huán)境系統(tǒng)相互作用的涌現(xiàn)結(jié)果。
智能在人類層面的核心表現(xiàn)是思維的有效運(yùn)作,而思維是人類特有的高級(jí)認(rèn)知活動(dòng)(此處“思維”特指人類通過語言符號(hào)進(jìn)行的認(rèn)知過程,與動(dòng)物的本能反應(yīng)相區(qū)別)。因此,思維是人類智能的操作載體,而智能是思維在系統(tǒng)交互中展現(xiàn)的效能。思維可以表現(xiàn)為多種形式,既包括邏輯推理,也包括直覺判斷、情感反應(yīng)和創(chuàng)造性想象等多方面。人類的思維不僅依賴于純粹的理性,還受到情感、文化、經(jīng)驗(yàn)等因素的影響。
3 智能不是數(shù)學(xué),數(shù)學(xué)只是智能的一部分
從認(rèn)知科學(xué)和人工智能(AI)的角度來看,數(shù)學(xué)確實(shí)是智能系統(tǒng)的一部分,尤其是在推理、模式識(shí)別、邏輯思維和問題解決方面。人類在數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等自然學(xué)科及社會(huì)學(xué)科領(lǐng)域的智慧成果,無疑是人類智能的重要體現(xiàn)。這些成果的產(chǎn)生,本質(zhì)是智能中可計(jì)算性與可算計(jì)性協(xié)同作用的結(jié)果。
智能的范疇遠(yuǎn)不止數(shù)學(xué)。人類智能涉及感知、情感、創(chuàng)造力、直覺、社會(huì)交往等多個(gè)方面,這些都不是簡單的數(shù)字可以完全涵蓋的。總的來說,數(shù)學(xué)是智能的一部分,但智能的全貌遠(yuǎn)比數(shù)學(xué)復(fù)雜和廣泛。
未來的數(shù)學(xué)大概率將會(huì)包含矛盾與不自洽性,進(jìn)而會(huì)深深地觸及當(dāng)前數(shù)學(xué)體系的局限性和未來發(fā)展的方向,而這種局限性恰恰反襯出智能的獨(dú)特性——智能能夠超越數(shù)學(xué)的形式化框架,處理數(shù)學(xué)無法覆蓋的矛盾與模糊性。
數(shù)學(xué)的自洽性和矛盾在20世紀(jì)經(jīng)歷了關(guān)鍵發(fā)展:哥德爾不完備定理證明,任何足夠復(fù)雜的公理化數(shù)學(xué)體系中,都存在既無法證明也無法反駁的命題。這一原理同樣對(duì)智能研究具有啟示——智能系統(tǒng)并非封閉的完備邏輯體系,恰恰相反,其開放性正是應(yīng)對(duì)“不完備性”的關(guān)鍵。
未來的數(shù)學(xué)可能會(huì)繼續(xù)在某些方面挑戰(zhàn)傳統(tǒng)觀念,甚至可能容納一些不自洽性或“矛盾”的結(jié)構(gòu),而這些嘗試本質(zhì)上是向智能的“算計(jì)性”靠攏。
1)非經(jīng)典邏輯。傳統(tǒng)數(shù)學(xué)基于排中律和矛盾律的經(jīng)典邏輯,而模態(tài)邏輯、直覺主義邏輯等非經(jīng)典邏輯體系,允許命題在不同條件下為“真”,或容納有意義的矛盾。
2)拓?fù)鋵W(xué)和奇異結(jié)構(gòu)。拓?fù)鋵W(xué)、代數(shù)幾何等領(lǐng)域研究的“矛盾”對(duì)象(如表面看似不自洽,實(shí)則可通過高階抽象統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)),類似智能的“整體性認(rèn)知”能力,即人類能從看似對(duì)立的現(xiàn)象中提煉共性。
3)量子數(shù)學(xué)與量子邏輯。量子力學(xué)的糾纏、疊加態(tài)等現(xiàn)象挑戰(zhàn)經(jīng)典邏輯,而量子數(shù)學(xué)(如量子算法)的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu),試圖建模類似人類“并行考慮多種可能性”的直覺思維,這與智能在信息不全時(shí)的創(chuàng)造性聯(lián)想高度相似。
4)模糊集合與不確定性。模糊數(shù)學(xué)接受“部分真/假”,突破了傳統(tǒng)數(shù)學(xué)的嚴(yán)格真/假界限,直接對(duì)應(yīng)智能處理模糊概念的日常能力(如評(píng)價(jià)“天氣有點(diǎn)熱”時(shí)無需精確量化),體現(xiàn)了智能對(duì)效率與精確性的平衡。
另一個(gè)角度是,隨著數(shù)學(xué)研究的深化,數(shù)學(xué)家們開始意識(shí)到數(shù)學(xué)不僅僅是一個(gè)脫離現(xiàn)實(shí)的抽象體系,很多數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)與自然界、物理世界的復(fù)雜性緊密相關(guān)。簡言之,未來的數(shù)學(xué)可能會(huì)接受更多的不自洽性、模糊性和矛盾性,這并不意味著數(shù)學(xué)會(huì)喪失其嚴(yán)密性和邏輯性,而是可能會(huì)在更廣泛的框架中發(fā)展出新的數(shù)學(xué)工具和理論,去處理更加復(fù)雜和動(dòng)態(tài)的現(xiàn)實(shí)世界問題。這種發(fā)展不僅反映了數(shù)學(xué)的演變,也展示了人類思維在理解世界復(fù)雜性方面的無限潛力,而這種潛力的核心,正是智能計(jì)算計(jì)二象性的協(xié)同作用。
4 智能具有二象性
數(shù)學(xué)僅能刻畫智能中可形式化、規(guī)則化的部分(可計(jì)算性),而智能還包含應(yīng)對(duì)矛盾、模糊與創(chuàng)造的非形式化部分(可算計(jì)性)。這種“數(shù)學(xué)能覆蓋”與“數(shù)學(xué)不能覆蓋”的劃分,揭示了智能必然具備雙重屬性,智能在不同情境下分別呈現(xiàn)“可計(jì)算性”與“可算計(jì)性”,即智能的計(jì)算計(jì)二象性。
在復(fù)雜情境中,智能呈現(xiàn)整體性、流動(dòng)性和適應(yīng)性的動(dòng)態(tài)價(jià)值性(可算計(jì)性);而在結(jié)構(gòu)化任務(wù)中,智能呈現(xiàn)局部性、精確性和可操作性的規(guī)則事實(shí)性(可計(jì)算性)。兩者并非割裂的“存在”,而是同一智能系統(tǒng)在不同交互條件下的屬性顯化,本質(zhì)統(tǒng)一而形態(tài)各異。智能同時(shí)具有可計(jì)算性和可算計(jì)性的性質(zhì),即智能的計(jì)算計(jì)二象性。
4.1
智能的計(jì)算性
在傳統(tǒng)的理解中,智能通常與計(jì)算密切相關(guān)。我們可以通過公式、算法和模型來實(shí)現(xiàn)計(jì)算的智能。計(jì)算性的核心特點(diǎn)如下:
1)規(guī)則性。智能的表現(xiàn)依賴于清晰的規(guī)則、算法或者程序。
2)確定性。給定輸入和規(guī)則,輸出是可以預(yù)測(cè)的,表現(xiàn)出高度的可控性和精確性。
3)邏輯性。計(jì)算性強(qiáng)調(diào)邏輯推理與步驟的連續(xù)性,能夠保證問題的系統(tǒng)化解決。
在計(jì)算中,每個(gè)步驟都是有明確的規(guī)則和結(jié)構(gòu)的,從輸入到輸出的關(guān)系是可預(yù)測(cè)的和可驗(yàn)證的。計(jì)算遵循嚴(yán)格的規(guī)則,常常依賴于數(shù)學(xué)公式、算法和邏輯推理。它是客觀的,結(jié)果是確定的,且不受情感或主觀因素的影響。
4.2
智能的算計(jì)性
與計(jì)算性相對(duì),算計(jì)性則是對(duì)智能更加靈活、模糊的一種理解。算計(jì)性強(qiáng)調(diào)的是應(yīng)對(duì)不確定性和復(fù)雜情境時(shí)的決策能力,尤其是在缺乏完整信息或明確規(guī)則的情況下。算計(jì)性的核心特點(diǎn)如下:
1)靈活性。算計(jì)性智能可以跨越不同領(lǐng)域,運(yùn)用類比、推理和直覺來找到問題的解決方案。
2)創(chuàng)造性。算計(jì)性不僅關(guān)注在給定數(shù)據(jù)上做出決策,還能基于現(xiàn)有信息的推理,創(chuàng)新性地提出新的觀點(diǎn)或方案。
3)不確定性應(yīng)對(duì)。在面對(duì)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)環(huán)境時(shí),算計(jì)性智能能夠有效地應(yīng)對(duì)信息的不完整性和不確定性。
戰(zhàn)略決策者在分析市場(chǎng)趨勢(shì)時(shí),并不僅僅依賴明確的算法和數(shù)據(jù)計(jì)算,還需要依賴直覺、經(jīng)驗(yàn)以及對(duì)形勢(shì)的靈活判斷。算計(jì)則帶有一定的情感、意圖和策略成分。它不僅僅是簡單的計(jì)算,更涉及對(duì)他人或事物的操控、謀劃和預(yù)測(cè)。算計(jì)往往不是純粹的邏輯推理,而是帶有某種目的或動(dòng)機(jī)的行為。算計(jì)通常超越了理性和邏輯的范疇,涉及復(fù)雜的人類心理、動(dòng)機(jī)、策略以及對(duì)未來不確定性的預(yù)判。
4.3
智能的計(jì)算計(jì)二象性
智能的計(jì)算計(jì)二象性所強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算性與算計(jì)性的雙重性質(zhì),這兩者并非完全獨(dú)立或?qū)α⒌模腔檠a(bǔ)充的。
1)互為補(bǔ)充。在面對(duì)結(jié)構(gòu)化、重復(fù)性較強(qiáng)的問題時(shí),計(jì)算性智能可以通過精確的計(jì)算給出事實(shí)性答案,而在復(fù)雜、模糊的情境中,算計(jì)性則提供了更靈活的價(jià)值性解決方案。
2)靈活性與穩(wěn)定性的平衡。計(jì)算性提供了智能穩(wěn)定性的基礎(chǔ),而算計(jì)性則提供了智能的適應(yīng)性。這種結(jié)合能夠促進(jìn)智能系統(tǒng)在面對(duì)多變環(huán)境時(shí)的適應(yīng)與發(fā)展。
3)從算法到直覺的過渡。計(jì)算與算計(jì)并非彼此對(duì)立的過程,而是相互過渡的動(dòng)態(tài)發(fā)展。
計(jì)算是理性的、可預(yù)測(cè)的,而算計(jì)則是具有某種目的性、靈活性甚至是不可預(yù)見性的行為。
4.4
智能計(jì)算計(jì)二象性的實(shí)質(zhì)
智能計(jì)算計(jì)二象性的實(shí)質(zhì)是各類復(fù)雜系統(tǒng)(包括人類個(gè)體、群體、人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)等)中,對(duì)當(dāng)前狀態(tài)的精準(zhǔn)認(rèn)知(態(tài)勢(shì)感知)與對(duì)未來趨勢(shì)的靈活預(yù)判(勢(shì)態(tài)知感)的動(dòng)態(tài)平衡。這種平衡機(jī)制具有普遍性。
4.4.1 態(tài)勢(shì)感知:智能的“計(jì)算性”
態(tài)勢(shì)感知是指系統(tǒng)或個(gè)體在某一時(shí)刻對(duì)環(huán)境狀態(tài)的感知、識(shí)別與理解,通常是通過大量的傳感器、數(shù)據(jù)收集和計(jì)算能力來實(shí)現(xiàn)的。
1)數(shù)據(jù)處理與分析。態(tài)勢(shì)感知依賴于大量的數(shù)據(jù)輸入,通過實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)來生成關(guān)于當(dāng)前環(huán)境的狀態(tài)信息。
2)規(guī)則驅(qū)動(dòng)。態(tài)勢(shì)感知通常基于明確的規(guī)則、模型或算法來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,達(dá)到對(duì)環(huán)境狀態(tài)的高度計(jì)算化認(rèn)知。
3)確定性決策。通過計(jì)算得到的態(tài)勢(shì)感知結(jié)果可以用于做出快速、精確的決策。
4.4.2 勢(shì)態(tài)知感:智能的“算計(jì)性”
勢(shì)態(tài)知感則指的是在對(duì)當(dāng)前人機(jī)環(huán)境的理解基礎(chǔ)上,系統(tǒng)能夠推測(cè)未來可能的狀態(tài)、發(fā)展趨勢(shì),并作出相應(yīng)的決策和行動(dòng)。
1)趨勢(shì)預(yù)測(cè)與直覺判斷。勢(shì)態(tài)知感并非依賴于現(xiàn)有規(guī)則的嚴(yán)格計(jì)算,而是更多地依賴于對(duì)潛在未來發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)、經(jīng)驗(yàn)積累以及對(duì)模糊信息的直覺判斷。
2)應(yīng)對(duì)不確定性。勢(shì)態(tài)知感處理的是模糊、不確定的情境,面對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境時(shí),它能夠提供相對(duì)靈活的應(yīng)對(duì)策略。
3)動(dòng)態(tài)調(diào)整與決策。勢(shì)態(tài)知感能夠通過對(duì)當(dāng)前狀態(tài)的理解和對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè),靈活調(diào)整行動(dòng)策略。
4.4.3 平衡的核心:計(jì)算性與算計(jì)性的有機(jī)結(jié)合
智能計(jì)算計(jì)二象性的實(shí)質(zhì)是在復(fù)雜多變的人物(機(jī))環(huán)境中實(shí)現(xiàn)態(tài)勢(shì)感知與勢(shì)態(tài)知感的平衡。因此,平衡這兩者的關(guān)系,形成有機(jī)的互動(dòng)和補(bǔ)充,成為實(shí)現(xiàn)高效智能的關(guān)鍵。
1)從態(tài)勢(shì)感知到勢(shì)態(tài)知感的轉(zhuǎn)變。智能系統(tǒng)首先通過態(tài)勢(shì)感知對(duì)環(huán)境進(jìn)行精確計(jì)算和理解,然后在此基礎(chǔ)上,結(jié)合對(duì)未來趨勢(shì)的判斷和預(yù)測(cè)進(jìn)行勢(shì)態(tài)知感,從而靈活調(diào)整行為。
2)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的交替。態(tài)勢(shì)感知主要關(guān)注的是當(dāng)前環(huán)境的靜態(tài)認(rèn)知,而勢(shì)態(tài)知感則關(guān)注動(dòng)態(tài)的未來預(yù)判。智能系統(tǒng)需要不斷地在這兩者之間進(jìn)行切換和調(diào)整。
3)高效決策與靈活應(yīng)變的結(jié)合。在高度復(fù)雜的系統(tǒng)中,智能需要既能夠快速做出精準(zhǔn)的決策,又能夠在面對(duì)不確定情況時(shí)靈活調(diào)整應(yīng)對(duì)策略。通過平衡計(jì)算性和算計(jì)性,系統(tǒng)可以在面對(duì)明確規(guī)則和復(fù)雜情境時(shí)都表現(xiàn)出最佳的決策能力。
智能計(jì)算計(jì)二象性的實(shí)質(zhì)是態(tài)勢(shì)感知與勢(shì)態(tài)知感的平衡,這種平衡機(jī)制揭示了智能在各類復(fù)雜系統(tǒng)中,如何通過計(jì)算性與算計(jì)性的協(xié)同,實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前與未來狀態(tài)的綜合認(rèn)知。通過這種平衡,智能系統(tǒng)能夠在精確性與靈活性之間找到最優(yōu)解,展現(xiàn)出對(duì)復(fù)雜世界的強(qiáng)大適應(yīng)能力。
5 結(jié)論
智能作為科學(xué)的研究對(duì)象,面臨著復(fù)雜性的挑戰(zhàn)。科學(xué)方法強(qiáng)調(diào)客觀性、可重復(fù)性,然而智能的多樣性與個(gè)體差異使得這種研究變得困難。在智能研究中,科學(xué)與復(fù)雜性并非對(duì)立,而是相輔相成。兩者結(jié)合,有助于更深入地理解智能的本質(zhì)與表現(xiàn)。未來的研究需關(guān)注智能的多樣性與復(fù)雜性,探索更為全面的理論框架。科學(xué)方法為智能的理解提供了基礎(chǔ),但智能的多樣性與復(fù)雜性挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)的科學(xué)框架。通過結(jié)合科學(xué)與復(fù)雜系統(tǒng)理論,能夠更全面地理解智能的本質(zhì)。未來的研究需關(guān)注智能的動(dòng)態(tài)變化與適應(yīng)性,為科學(xué)與復(fù)雜性之間的辯證關(guān)系提供新的視角。
本文作者:劉偉
作者簡介:劉偉,北京郵電大學(xué)人機(jī)交互與認(rèn)知工程實(shí)驗(yàn)室,特聘研究員,研究方向?yàn)槿藱C(jī)混合智能、人機(jī)交互、認(rèn)知工程、用戶體驗(yàn)、人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)工程、分析哲學(xué)、未來態(tài)勢(shì)感知模式與行為分析/預(yù)測(cè)技術(shù)。
文章來 源 : 劉偉. 關(guān)于智能的思考[J]. 科技導(dǎo)報(bào), 2026, 44(5): 17?23 .
本文有刪改,
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