脑机器会像人脑一样思考吗？

姜咏江

人工智能要能够解决的第一个问题就是机器的思考。思考的基本过程离不开判断和联想。当然，判断和联想离不开信息的存储与传输。

无数的实验已经证明人脑的思考过程是一个电学过程，因而才出现了用电学传感器向外表达没有语言和动作能力的人的思想。例如著名的科学家霍金所使用的电子器件，就是这方面典型的成果。

1. 人脑电脑的分水岭

虽然出现了机器人之类的创造，号称用机器实现人脑的功能电器设备层出不穷，但与人脑相比，却一直不能说实现了人脑的功能，因为这些机器与人脑相差太远了。人脑最主要的特征是“自主思考”，这主要表现在自主判断和联想上。现在的机器人没有自主思考的能力，至多是功能程序全面一点的计算机。轰动一时的围棋大师“阿尔法狗”可以战胜世界顶尖的围棋选手，许多人都认为这是机器智能的表现，认为是人工智能获得重大突破！其实这只是那些编写阿尔法狗程序人员的智慧，而不是什么“人工智能”的智慧。

所谓的人工智能不应该指那些编写得很全面、很成功的程序执行过程。如果还是用现行的计算机系统，通过程序执行的方式，来完成人类要做的工作或娱乐形式，那所体现出来的仍然是人类的智慧，具体地体现了某个人或某些人的智慧，而不是什么新鲜的“人工智能脑”这个耀眼的词汇。

真正的人工智能，应该指人造出的机器脑，具有独立的思考能力，不再受人干预控制的机器设备。如果我们承认这种定义，那么现在炒作甚欢的人工智能脑，不外就是计算机、网络发展的一种眩目的炒作而已，不外是计算机程序设计执行的发展。

人是一个局部的个体，人脑是这个个体的核心。如果人脑智能体现在机器的形式上，将来能够让机器在各种人类接触的环境中，自主地处理碰到的事情。这才是人工智能的目标和期望。有人将网络说成是人工智能脑的架构，那么人们所谈的机器人就与之毫不相干了。因为网络是一种环境，如同我们不能将环境说成是人一样，将网络说成是人工智能脑的架构，自然违背了“脑”这个概念的含义。个体的机器设备能够完成人脑的功能，替代人脑进行工作，那才是人工智脑能追求的目标。

人脑工作的基本电学机理是什么？是现在的人们编写的计算机程序执行的方式吗？虽然我们将现在的微型电子计算机叫“电脑”，但它不能象人一样自己编写程序主动执行，因而还跨跃不到人脑的境界。很明显，能否自己编程执行，是电脑能否成为人脑那样机器的试金石。

2. 从新认识人脑工作的机制

人脑的工作是程序执行方式吗？我的回答是否定的。虽然从许多实验的结果可以断定，人的许多脑力工作可以用电信号的运行方式来模仿。也就是，我们有可能制作电子设备来模拟人脑的一些脑力劳动，但却不能让这些电子的机器能象人脑一样进行自主的思考和处理问题。让机器能够独立“思考”这应是人们要搞人工智能脑的基本前提条件。

把编写好的程序放到机器人电脑中，机器人碰到人们事前设计好的场景，传感器就可以触发人们针对这种场景编写好的程序，驱动机器人完成相应的动作，这只是在局部实现了人的一些行为。毫无疑问，如果程序设计的场景与现实场景不符，这时机器人就一定无法正常工作。严格地说，现在的机器人表现的是人的智能程度，而不是什么可以替代人脑的人工智能脑。

思考是人脑区别电脑工作的基本特征。思考会产生创新的发明创造，这是目前各种所谓人工智能设备所无法达到的境界。思考能够用编写程序的形式实现吗？回答应该是否定的。思考用编程的方法来实现不现实，因为编写程序的过程就是一个人脑思考的过程，让机器人自己去编程执行，现在的编程造脑的方式根本无法做到。为此，我们不禁要问：“人脑的思考过程究竟是如何实现的？”显然回答这个问题需要从新研究人脑的思考机制。

3. 人脑工作的基本特征

人脑是以计算机程序执行的方式工作的吗？我的回答是否定的。我们先来看人脑具有怎样的特点。

第一，人脑具有事物记忆特征。

第二，人脑具有事物联想和趋避特征。

第三，人脑具有思考事物演变特征。

以上三点是人脑工作最重要的基本特征。如果不能实现这些特征，请不要将你的设计叫“人工智能脑”。

我在研究P/NP难题当中基础的SAT问题解答中，发现了另外一种简单实现以上三个特征的信息处理方式，这也许会让未来的机器替代人脑，找到一种可行的新方法。

3.1 事物记录的简单形式

我这里并不想探讨什么是事物，我们就认为事物是一些元素的聚集好了。我们认为元素是构成事物最基本的东西，某些元素有与无是区别不同事物的基本方法。假设人们（机器）能够识别各种元素，这些元素用编码的方式来区别最简单。同样，元素在事物中有与无，用1和0这两个数码来记也最简单。这样一来，事物就是数码按照元素编号排列的0和1的序列，或者说是二进制数。

我们把所有事物的集合称为环境。而环境的子集称为场景。这样一来，大千世界就都是0和1这两个数码堆积了。用我们已经制造出来的存储器就可以记录事物。用人工的方法制造出这种设备也不是什么难事。

3.2  事物联想趋避

以0和1记录的事物如何关联和取舍？前提是基本元素我们是可以区分的。例如用x₁,x₂,x₃,…,x_n来表示所有的元素。那么x₁,x₂,x₃＝010 和x₁,x₄,x₈,x₉＝0100就是不同的事物。这样表示的事物如何联想？即在场景中如何选择或回避？

假如环境中的场景只有10个元素。我们首先碰到的事物是x₁,x₂,x₃＝010，那么此场景可能相关的事物中若有x₁,x₄,x₈,x₉＝0100，那么这两个事物通过x₁就形成了关联关系。事物x₁,x₂,x₃,x₄,x₈,x₉＝010100就是联想的事物。

与此相反，x₁,x₂,x₃＝110就不是我们首先碰到的事物x₁,x₂,x₃＝010的联想事物。我们将1认定为“有”，将0认定为“无”。那么这两个事物之间矛盾。矛盾的事物是相互排斥的。因而在首先碰到事物x₁,x₂,x₃＝010的场景中，自动地就回避了矛盾的事物。

归纳一下，事物联想遵循着元素一致性原则。

3.3  事物的发展

当环境发生变化，人就要接受新事物，适应新环境，这种变化首先反映在人脑功能的变化上，体现为思考的演变。我们用0和1记录的事物如何演变？

假如10个元素的环境变化成了100个元素的新环境。那么0和1记录的事物在场景中如何变化？假如新环境中的场景先碰到事物x₁,x₄₅,x₈₁,x₉₉＝1100，因为这里面有熟悉的元素x₁，所以一切有x₁元素的原有事物会成为首选关联对象，这样就可以发展出许多新的事物来扩充认识。

如果新事物中包含原有场景中排斥的元素，那么这些包含有排斥元素的新事物一般将不被接受。

4. 新基础理论下的机器脑展望

不客气地说，P/NP问题中SAT问题求解的“子句消去法”为我们实现机器脑概念下的人工智能脑，提供了一种以逻辑电路来实现的新方法。这种理论和方法可以借助于现有的计算机来设计，也可以构造出全新的核心处理设备，发展下去，我认为机器脑像人脑一样能够思考，会是指日可待的事情。

愿我国的人工智能研究能够快速地走到世界前列。

2017-8-14