智能時代的怪獸四：語言的運算（下）

B、愛情誓言

愛情誓言中最常見、最經典的一句話是：我愛你！這句話可能是人類語言中意義最複雜、邏輯最不合理，感覺卻最為高大上的一句話。雖然沒人知道「愛」的定義，但是關於愛情的故事卻鋪天蓋地，關於愛情的「公理」卻盡人皆知，總結起來至少有如下三條：

（1）我愛你=我永遠愛你。

（2）我愛你=我最愛你。

（3）我愛你=我任何時候都愛著你。

實際上就是三個關鍵詞：永遠、最、任何，這是愛的三個條件，這三個條件是不需要證明的，因為它是「公理」。

在人類的語言中「永遠」一詞是經常使用的，「永遠」的字面意義就是無限長的時間，「無限」在人類大腦中實際上是無法計算的虛設概念，因為人類的生命是極其有限的，一個人的全部時間叫做：一輩子。我們假設有四個男生追求同一個女生，分別向她表白。

甲說：我永遠愛你（這是個無法計算的假設，而且只是「我愛你」的同義語，沒有任何新意，很難打動女生，估計甲是位憨厚的男生。）

乙說：我愛你一萬年（這是個可以計算的假設，比「永遠」好。）

丙說：我愛你一輩子（這是一個人真實的極限，這個「一輩子」比「一萬年」好理解，不用花費力氣去計算。）

丁說：我愛你，因為我上輩子就愛過你，下輩子我還愛你。你我緣分已定：我只能愛你三生三世！（這是一個簡單的假設數學題：3>1，這個男生很滑頭，難道是傳說中的撩妹高手？）

接下來再看「最愛」的問題，這裡面有兩個意思：一是在所有可愛的人中我最愛你一個（我選擇你）；二是在所有能愛你的人中我是最愛你的那一個（請你也選擇我）。這是一個指定範圍內搜索最大值的運算，可問題是所謂「愛情」是超越所有範圍的。愛情比「以太」還神奇，充滿了宇宙已知與未知的空間。談戀愛的人會認為：愛情大過天，大過世界大戰。因為在愛情的戰場上，你的情敵不只有人類，還可能是頭猛獸（美女與野獸、金剛？）、某個聊天程序（Her/雲端情人？）、實體機器人（特別是硅膠外表、帶語音、成人專用的那種）、外星人（來自星星的你？）等。在無限的範圍內進行搜索相當於計算機陷入無限循環，只能死機，但實際上大腦並不會這樣，因為大腦只會搜索自己的那個小知識庫（記憶），保證不會死機。有見多識廣的女生，也有孤陋寡聞的女生，但總的來說隨著年齡的增長，知識庫肯定會隨之增長，所以有時候年長的女生比年輕的女生反而更難追求，因為她的搜索範圍廣、搜索次數多，最後甚至會對這種搜索演算法的本身都產生懷疑了。

最後再看看「任何」這個詞，它表示的是：任何時候或任何情況。也就是在各種動態變幻的條件下，保持某個信念不變。這意味著不管遇到什麼困難（比如不懼死亡的威脅、不惜花費金錢、不惜花費時間等）都保持不變，這種信念其實就是一種信仰。有關於宗教的信仰，有關於愛情的信仰，有關於科學的信仰，還有關於某種政治制度的信仰。這些信仰之所以能夠存在，其原因在於人類大腦可以理解與運算「任何」這個詞。

「不管你在哪裡，我都要找到你！不管多麼困難，我都要救你出來！」——這就是任何地點、任何情況的意思，但不代表所有地點、所有情況。這話說起來很感人卻執行不了，因為對於「所有地點、所有情況」這種虛設概念是無法運算的。轉化到行為人的實際意義是：將搜索運算的循環控制條件放寬，至於放寬多少，因人（演算法）因時（數據）而異。而且只是承諾放寬，不是立即、已經放寬，更不是允許無限循環。

「我們決不容許任何人、以任何方式分裂國家。」——這裡的「任何人」雖然有「所有的人」之意，但我們思考時不會去把所有人想一遍。我們首先想到的是正在策劃或實施分裂國家活動的人；接著是準備參與或有可能參與分裂國家活動的人；然後是對分裂國家活動持贊同態度的人；最後是明確反對分裂國家的人；其他與此事相關度不高的人，可以忽略。同樣這一句話，在不同的人聽來有不同的意義。如果是一位對時事動態不太關心的人，他覺得自己的生活很安穩，沒見過什麼人要去分裂國家，所以這話只是一句套話，沒什麼實際意義。如果是一位對國家形勢有全面了解的人，他就會想到對於分裂國家首要的危險人物是哪些人，「任何方式」又是指哪幾種最可能的方式。如果是對分裂國家持贊同或默許態度的人又不一樣，他感覺到的是自己面臨的風險，以及重新評估形勢的必要性。

「假設直線A與直線B是平行的，則任何直線C，只要其與直線B平行，必與直線A也平行。」——這是歐氏幾何的推理風格，只要前提是確定的，則推論必然正確，這裡的「任何直線」是指除A、B之外的所有直線。這種純粹的邏輯推理對於人類來說是一種進步，可以使思維與推論更規範、更高效，但是對於理解人類語言所表達的價值內涵（語義）則幫助不大，如果想依靠這種辦法實現自然語言理解，只能是水中撈月。早期的人工智慧專家許多都採用這種思路（又稱為符號主義），例如：西蒙和紐厄爾，開始他們很有信心，後來一深入才發現很難弄下去，做的「專家系統」卻不懂常識。明斯基則不同，他採用神經網路漸近學習的思路（又稱為連接主義），後來在大數據時代總算開花結果，在圖象識別、語音識別方面表現不錯，但對語義的分析和理解方面始終未有大的進展，這是一個根本性難題！

語義的理解是一種複雜的運算，本質上應該是能用計算機模擬的。嚴密的符號邏輯推理，這一西方學界擅長的方法幾乎已經發揮到了極致；基於大數據的「深度學習」方法目前方興未艾，它本質上是一種務實的數據分析與演算法設計，這種方法正是中國傳統數學長期堅持的解決問題的思路，這種思路已由中國數學家吳文俊等人發掘整理，並通過實踐取得了初步的創造性成果。

現在，我們需要一次新的思想融合，就像萊布尼茨所設想的那樣，綜合中西方文化的精華，創造一個新的關於邏輯與思維的理論和工具。這個工具在我看來，不但可以指導人工智慧的研發，還可以更新很多科學領域的研究方法以及關於「系統」問題的認識。