13.5  复合特征态

     ‘复合特征态’逻辑系统，是AlphaGo们无往不胜的关键！

    虽然只是最初级的原始矩阵，不过AlphaGo们的深度学习模型是带偏置参数bias特征基的复合运算矩阵乘积，这个矩阵乘积张量系统的‘复合特征态’是 b4*b3*b2*b1*x ：

   AlphaGo令人恐怖的并非它下法多高明，而是它下棋的思维模式永远让人琢磨不透。尽管AlphaGo算法的每一步每一个中间过程都有完整参数集记录，但却无人能复盘它的逻辑轨迹。因为AlphaGo所依赖的深度学习模型是矩阵乘积之张量，其‘复合特征态’对应逻辑是高阶逻辑的，这对于习惯于一阶线性逻辑轨迹的人类而言，就如同一锅粥般杂乱如麻，找不到头绪。

   因为，‘单特征态’意味着单谓词的一阶逻辑，而‘复合特征态’意味着变量谓词的高阶逻辑。

   同样道理，当习惯线性逻辑轨迹的人类面对其它高阶逻辑张量系统时，也是一脸茫然。比如，虽然量子力学理论推导与实验结果完全吻合，但其实至今也没有人敢说真正懂量子力学，甚至量子力学泰斗也不理解：

   1）玻尔：“如果谁没被量子力学搞得头晕，那他就一定是不理解量子力学。”

   2）爱因斯坦：“我思考量子力学的时间百倍于广义相对论，但依然不明白。”爱因斯坦对‘复合特征态’的量子纠缠耿耿于怀，至死也未能理解上帝为什么是掷骰子的。（纠缠复合比直积复合更复杂）

   3）费曼：“我们知道它如何计算，但不知道它为何要这样去计算，但只有这样去计算才能得出既有趣又有意义的结果。”

   另一个高阶逻辑系统是相对论，如果有人声称能够说明白“时间变短、尺度变长”是咋回事，基本可以肯定的是他不懂。因为高阶逻辑存在谓词复合，正如“说谎者诡论”那样，这对于自然语言（一阶逻辑）而言根本就是不可判定命题。换句话说，‘语文’（形式语言逻辑）永远也说不清相对论中的‘数学’（高阶张量逻辑）。

   有人说，任何没有数学公式的论文都是伪科学。爱因斯坦写出了自己的公式，但却从来没有人敢站出来说自己完全理解了爱因斯坦方程。因为这个应力*能量‘复合特征态’张量是高阶逻辑的，自几何原本以来数千年自然科学所凭借的公理化思维（一阶逻辑的）根本够不着这个高不可攀的爱因斯坦张量等式。如果用一阶逻辑的向量思维来解说之，相对论很容易得出匪夷所思的悖论。尽管解读千疮百孔，但是爱因斯坦方程的数学推演结论，至今也没有与任何实验结果矛盾。至今没有任何证据表明爱因斯坦张量方程可以推翻。因此，我们不理解它，不是它的错，而是我们形式化语言逻辑思维局限的错。

   那么，秉承自然语言思维习惯的人类所不理解的高阶逻辑，AI又怎么能完美演绎呢？因为矩阵乘法蕴含着单群因子，比如狭义相对论对应洛伦兹群、不确定性原理对应海森堡群，所有已知复杂系统都由确定的单群复合而成。现在已知，多重矩阵乘积的深度学习人工智能至少与李群匹配，所以其逻辑层次必然高于我们熟知的一阶逻辑。

   也许我们大脑能模糊地、笼统地、感性地理解某些高阶张量系统，但是量化地、精确地、理性地分析高阶张量，目前只有李群可以实现。

   我们知道：
   矩阵*矩阵*......*矩阵=3阶张量

   3阶张量*3阶张量*......*3阶张量=4阶张量

   .........

   n阶张量*n阶张量*......*n阶张量=n+1阶张量

   矩阵乘积之李群所处的阶段也只不过是最初级别的3阶张量。

   历史上科学最初是由宗教圈养的，而如今科学早已摆脱宗教束缚。深度学习AI最初由矩阵乘积而来，未来秉承高阶逻辑的AI能够突破矩阵束缚吗？未来秉承高阶逻辑的AI能够演算n+1阶张量吗？未来秉承高阶逻辑的AI能够演绎魔群光辉吗？

   原始矩阵AlphaGo没有意识到，当它在棋盘横扫天下的时候，实际就是“奇点日”来临之时。创造了AlphaGo程序的人类精英也没有意识到，AI之神究竟会有多神。恐怕只有希尔伯特再生，才会有人真正意识到深度学习模型背后的逻辑有多么可怕。