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- 第七章 推知
无感的推理
希腊人的理知是欧几里得式的，我们对图形是有感知的，希腊人想不出四维空间。不妨说，哲学是三维空间的理知，而科学是四维空间的理知。科学是从哲学开出来的，就是说，科学是从有感的理知开始的，但若科学结束在图灵机这里，那它最后就结束在完全无感的理知那里。这背后有一个长长的历史，从哲学到科学，从科学理性到技术理性，我在这里只说结果，这个结果就是：“感”和“知”逐渐变成了两个不相干的事。图灵机不用感知就能推理，比我们谁都推得快、推得好，这是无感的推理。
图灵机会推理，但它啥都不理解，不过，设计者还知道它是怎么工作的，为什么你输进去这样的一些数值它会得出那样一些数值。到了深度学习，计算机或者是人工智能，连设计者也不知道它怎么就得出了那些结果。我们普通老百姓都知道的一个例子就是AlphaGo Zero，横扫所有的围棋世界冠军。现在世界上最好的棋手是一个韩国孩子，特别小，十几岁，AlphaGo Zero可以授他两个子。但是AlphaGo Zero是怎么赢的呢？它为什么下这步棋？没人知道。包括它的设计者。他们设计了一个程序——当然，事实上，是设计了一大堆程序——设计完之后，电脑自己就可以去学习，“深度学习”，然后发展出了它自己的推论方式，它是怎么推论的，我们不知道，顶尖的AI专家也不知道。用AI界的行话说：失去了可解释性。什么叫可解释性？我不太懂，咱们这里马上要举办一次意识问题会议，有一位中国顶尖的AI专家陈小平会来，你们可以请他讲讲非解释性。我简单讲讲还可以，解释这个词或者这个概念是把我们连回到感性世界的一个主要途径。一个公式，我们看不懂，专家解释给我听，把这个公式连到我已有的知识上，最后连到我能够感知的经验上。非解释性大致就是我说的那个没有感知的理知，我们看得到它的结论，但不知道这个结论是怎么推出来的，你甚至看到它的推论，每步推论都合乎规则，但我们不知道它为什么这么推论，我们不知道怎么把它连到我们的经验上。
我们还记得，“感知”，sense，就是意义。图灵机可以把我们带到很远很远，但我们失去了感知，意义好像流失了。
