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关于人的思维（包含理性与心灵）究竟是什么的问题，一向是困扰哲学大师与科学大师的难题。尽管哲学两千年来对此有过许多估测，但都不能无懈可击，终究都只能去拜神或变相拜神了。科学对人脑的探究，现在也还期望迷茫。
2019年出书的《重识哲学----从情感迈向沉着》关于人类思维是什么？来自哪里？该去何方？进行了有利的讨论，也大体上答复了丹尼尔·丹尼特提出的上述问题。本年笔者因受友人启示，对人工智能的注重渐多，发现人工智能的研讨思路，与《重识哲学》提出的隐性情感思维不约而同。两者若能彼此学习推挽前行，不失为一个可贵的关键。
在懂得计算机的人中，现在有许多人了解人工智能。尽管人工智能来自对人类思维的仿照，但却很少有人知道，人是怎么进行考虑的，尤其是对无知道的隐性思维，更是知之甚少。《重识哲学》经过始于单细胞生物感觉的详实证明后指出，人和其它高等动物，不管遇到任何事物，都是根据回忆中，以往处理此事时的行为，曾带给他（它）的感觉，来进行判别的，快感将导致行为重复，痛感将导致行为躲避。从单细胞生物，到多细胞生物，再到动物，最终到人，无一例外。
生物只要把所遇事物、行为和感觉绑缚回忆，并根据回忆进行判别，才干有用生计。动物有必要能够辨明、留意、记住，曾给自己带来激烈快感或痛感的东西。否则，不是耽误了寻食，便是耽误了逃生，效果只要消亡。微生物进化到高等动物后，单一的快感或痛感现已演化成了更为丰厚的情感。高等动物有必要也只能根据情感，进行无知道的留意、归类、回忆和判别。
在具有言语之前，人类早已具有了其它高等动物也具有的，无知道的留意、归类、回忆、判别、概括与演绎等，无知道的隐性情感思维。这些才干是先期人类和其它高等动物生计一切必要的，没有这样的才干，它们就无法生计。人的情感是人仅有的价值体系，情感强度是人仅有的价值尺度。
人类独有的言语和有知道的显性沉着思维，都是在这些隐性情感思维的基础上，为了辅佐情感思维，而逐步开展起来的，所以很天然，显性沉着思维一向受着隐性情感思维的支撑与分配。人类的思维包含了，无知道的隐性情感思维和有知道的显性沉着思维。显性沉着思维是以言语为支撑的，以隐性情感思维作为起点和方向的，有知道的逻辑推理。
代表人类的沉着源自言语。人类构成的原因有直立行走、制造东西、用火、劳作和言语等，这其间每一步或许都是有必要的，可是，其间最重要的要素是言语。正是由于有了言语，1、人的思维知道才变成了人世的存在，2、才干定义出无法以隐喻为依托的，高度笼统的许多概念，3、才干扩大表象间的联络，4、人才干够有用长时地聚集本身的留意力，5、才干增强者的笼统回忆力，6、才干构成由言语支撑的有知道考虑，7、有知道的沉着思维才干进行有逻辑的深化推理，8、人类才有了高效的社会沟通。
由于有了高效的社会沟通，人类的常识与智力得到了极端快速的倍增式提高，使人类智能飞速地跨过了，数亿年的进化进程，变成了具有沉着的智能人。尽管沉着思维遭到情感思维的分配与支撑，可是沉着思维关于情感思维也具有强有力的反效果。
正是言语效果了人类的沉着，出众的沉着正是人类与其它动物的底子差异，人类现在是世界上仅有依托沉着思维生计的文明生物，正因如此人是最依托社会的社会物种。人道差异于畜性的底子在于，人道是利己天性与利他天性的依存、敌对与一致。人世的底子不同也在于，有些人利他天性多些，有些人少些，然后构成了各不相同的情感价值观。
人类思维的底子根据是自己的情感价值观，它构成于言行胜败带来的快感与痛感的累积。情感价值观能够被沉着认同的理论价值观所改造，值得留意的是，这个改造非有大的情感冲击难以成功。高度笼统地看，人便是惯性体，思维与言行的惯性体，这个惯性就来自情感。
人的情感价值倾向终究是由人的情感价值观决议的，这是每个人最底子的价值观。这个价值观构成于自幼至今一切的实践感触，包含一切对本身有知道显性思维的感触，这其间就包含了反思、攀谈、听讲、读书或观看时的显性思维。
情感思维分配与支撑沉着思维，沉着思维改造情感思维。这样的理论很好地解说了，世界上一切人的观念都有不同，人们的思维都在不断改动，和人类虽都有沉着思维但每人所想并非彻底一致，等实践存在的现象。
每个人的常识别离来自，本身实践的感触、反思的感触和从与别人沟通中得到的感触，与别人沟通包含了攀谈、听讲、阅览与观看等等。人的常识能够被用于显性沉着思维也能够被用于隐性情感思维。
人们在谈知道时，大多是指思维知道，或可长时持续的、有知道的显性思维，而不是其它高等动物也具有的时间短无知道的留意。人在每天遇到的许多事物中，偶然会留意到某个事物，这个留意产生于脑筋中无知道的类似比较，只要这个比较触碰到从前情感激烈的回忆时，人才会产生留意并开端联想。这个留意是人类独有的可持续的有知道留意，也便是所谓的知道，这个联想便是人的思维知道，是由言语支撑的、有知道的显性沉着思维。
人类联想的起点便是显性沉着思维的起点，产生于隐性情感思维；从联想开端，沿着思维方向，每个人的脑筋中才会打开显性沉着的逻辑推理，逻辑仅能确保思维方向的单一性。人的思维方向便是人的情感价值倾向，也便是人的情感取向，或称意向性。比方有些人的情感倾向很阳光，有些人的情感倾向很昏暗；有些人以为利最重要，有些人以为义最重要；有些人遇事会往活跃的方向去想，有的人遇事会往消沉的方向去想。
联想起始点也便是直觉，由于直觉产生于无知道情感思维，人们一向感觉很奥秘。人在遇过后无意中相关到的回忆，便是在脑筋已有的数个相关回忆中，曾给自己带来最强情感冲击（正负价值最高）的回忆，或最常用（仍是价值最高）的了解回忆。假如这个回忆的情感满足激烈，就会引发留意，这个回忆便是联想的起点或联想。这也便是在遇到相同的事物时，不同的人会有不同联想的原因。由于在此之前，不同的人有过不同的人生阅历与感触堆集，就会具有不同的情感思维，然后带出不同的沉着思维。
联想既有次序推论，也有倒序推论，既有可行推论，也有不可行推论，既有概括也有演绎，既有猜想、假定也有诘问。猜想便是对根据重要性次序联想到的数个假定（或许），进行的推论。诘问便是要追查为什么的为什么的为什么，便是寻觅原因的原因或条件的条件，也是对猜想进行的猜想。
在逻辑推理的进程中，人类还会相继产生一些与某节点相关的联想。有些人的所谓逻辑紊乱，其实不一定产生在推理傍边，许多状况的原因便是，他们在这些节点上的联想，偏离了证明应该跋涉的方向或最重要的方向。也便是说，他们的情感倾向，偏离了最有实践价值的方向。也便是俗称的，“分不清孰重孰轻”。
人类的了解便是把新遇到的事物、观念或理论与自己回忆中的类似常识进行比较，这个比较既牵涉情感思维也牵涉沉着思维，然后构成回忆华夏有常识关于新遇才智的解说。解说通了便是了解了，解说不通便是没了解。关于深化问题，只在外表解说通了归于简略了解，能够深化数层的解说归于深化了解。每个人最原始的常识，构成于婴儿时期亲自实践的感触。
人类的沉着思维依托于概念，概念的原始出处便是动物的归类行为。尽管人类的沉着思维依托于概念，可是每次沉着思维的起点并非是由概念开端的，也不是严厉依照概念分类的头绪跋涉的。正如上面所说，人类思维的起点和方向都取决于隐性情感思维，人的情感在思维中起着决议性的重要效果，乃至效果到沉着推理傍边的各个节点。
由于情感是人的价值体系，实践上人的思维归根到底是对价值的判别。任何价值（含义、奉献、重要性）都是相关于参照物而言的，不存在任何肯定的价值。情感价值的参照物是每个人自己，对本身而言，能够构成激烈快感或痛感（感觉、感触、情感）的价值就高，感觉不激烈的价值就低，还有许多不能构成感觉的，便是没有价值。
可是，人的情感经常也会欺哄人。由于人的产生情感的根据是情感价值观，价值观的正确与否决议了一个人感觉的对错，此外，即便价值观正确，人们也会遭到眼前暂时小利或要挟的诱导，因而产生过错的感觉，再或许有些人底子就看不到久远或严重的利益或要挟。
上述这些观念，正是哲学几千年没有搞清楚的哲学的底子问题。因而也使得人工智能，只能在黑暗中探究，乃至即便摸到了，也不知其所以然。今日的人工智能，的确是在仿照人类的思维，也的确一步一步地验证了如上所述的人类思维。
一般研讨哲学的人搞不懂人工智能包含的艰深科技，而人工智能的研讨者更多的是专心人工智能框架下的处理方案和技能打破。两头都很少有人，深化讨论两边本质上或许挨近的途径。现在咱们无妨细心提炼一下，把人工智能所做的作业与人类的思维，在更笼统的层面上进行一下高层对接。
总的来说人工智能是，先将某些事物的要素及其联系数字化，再用各种仿照人类考虑的模型及相应的算法，迫临或完成人类的智能。人工智能现在的主攻范畴主要有两个，一个是深度学习，一个是强化学习。
深度学习运用的是神经网络及一些相应的算法，各类算法处理了数据要素提取与挑选，也效果了神经网络的学习进程。神经网络模拟了人类大脑神经元的网络结构，神经网络的学习进程仿照了，人类学习中的重复探究和无知道概括。神经网络经过学习，就能够找出各要素关于学习方针的价值（权重）了。这些权重尽管未必被显示出来，但实践上它们现已存在了，并会在今后的区分中发挥决议性效果。
深度学习主要是概括探究，事物某方面特性的各个相关决议性要素，以及各要要素之间的联系，也便是概括各个决议性要素关于构成事物某特性（方针）的奉献、含义或价值（权重）。深度学习便是学习各要素关于已知方针的重要性（权重），终究找到并记住最重要的各个决议性要素及其相关价值（权重）。
强化学习便是，模拟了人类以感触奖惩学习效果的奖赏机制，笼统出来的模型。深度强化学习运用神经网络、算法和强化学习模型，把各种算法运用于数据要素的提取与挑选、神经网络和强化学习模型，将一切战略途径抵达方针后的终究奖赏，合理散布到其每一步动作上，得到每一步动作应得的奖赏，也就得到了每一步动作关于方针完成的价值。
强化学习主要是根据一系列战略途径完成后的得失（奖惩），探究各种战略开展途径上每一步决议计划或动作的利害，然后比照确认某个事情的最佳战略开展途径。强化学习便是演绎探究各种或许战略途径上的每步动作，关于方针得失的重要性或奉献。终究发现并记住，最佳战略途径以及沿途一切动作或决议计划。
从对深度学习与强化学习的笼统中不难看到，深度学习与强化学习的本质与情感思维高度一致，它们都是环绕达到方针的要素和方针与要素间的联系（权重），进行的运算或考虑。人工智能之所以成功，也正是由于它刚好踩到了“价值”，这一人类隐性情感思维的中心逻辑之上。
不管是深度学习仍是强化学习，都是使用构成事物的各要素关于事物的含义来运算的，这一点与人类情感思维的作业形式彻底符合。神经网络仿照了人类大脑神经元的构架，而神经网络练习则仿照了，人类重复探究要素价值的概括进程。强化学习模型的奖赏机制，与生物动作胜败所获快感与痛感彻底一致。
深度学习类似于人类关于事物构成要素及含义的重复探究。人和其它高等动物的大脑，都具有极强的概括才干，它们能够在重复的实践中捉住，方针在屡次重复中表现出来的共性。关于任何事物，人的脑筋经过五官屡次重复的感知进程，能够无知道地概括出，事物各组成要素关于事物判别的重要性。
强化学习模拟了，人类和其它高等动物以情感的感触来奖惩胜败行为的形式。人类和其它高等动物相同，根据情感进行无知道判别，根据判别决议计划动作，动作的胜败对人的感觉构成奖惩。成功带来快感，失利带来痛感。
人的学习每一次都会得到奖惩，对每个人来说，每次学习的定论与感触不一定彻底正确，乃至彻底不对，这个奖惩也不一定精确，乃至或许是错的。人对事物的每次知道，往往仅仅大体的正确，并非真实的正确。人类是依托屡次或世人的许多累积，取得的许多可比效果，才会终究比较得出某个方面的常识。强化学习归结了常人在某件事上终身的学习，乃至是许多人毕生的学习，乃至逾越了几代人的学习。
在人类脑筋的回忆中，一切常识都含有与之相关的情感要素以及相关常识的联系。这个情感要素也便是人在取得这项常识时自己的感触，这个感触便是这项常识关于自己的片面重要性（注重程度）。本项常识与相关常识的联系，也包含着联系的权重（彼此的重要性）。
每个人学习任何一项常识，都触及从终身一切实践阅历（包含读书或攀谈）中取得的感触。每次遇到比较重要的相同事物，人都会改写他已有的旧常识，这个改写有或许是添加、削弱或回转。当新常识带来的感触满足激烈时，就会改写脑中这项常识在一切常识中的价值位置。不仅如此，这些重要性还会跟着自己各项常识的逐步添加或改动而改动，也便是说某项常识在人脑中的位置是改动的。
需求留意的是，在遇事初起引发留意的情感根据，便是对此事此刻的感触，它很或许现已跟着其它常识的改动而转变了，不再是本来此项旧常识构成时的感触了。一切这些改动，都是在人的无知道状况中产生的。正由于如此，人脑中的常识才或许是一个常识的全体，人也才或许是一个知道的全体。这一点大约正是当时人工智能所短缺的。
人工智能处理某个问题时，是一次性处理了人在终身中屡次学习得到的这个常识点，或是对该问题之多人屡次实践定论的一次性总结。并且，定论愈加正确或精准。人工智能的这个特色，现在其实也有其缺点，那便是此次学习假如片面，就会一向存在缺点，再无改正的机会了，再或许，此定论再也不会跟着条件的改动而改动了。
人工智能为了改善这一点，或许需求在构建常识网络（库）时，附加每项常识间的衔接及其相对价值。其实在机器学习的进程中，机器现已掌握了所学常识与其组成要素（其它常识）的联系与权重（价值），可是，在各项学得的常识之间，还没有树立相关联系及其相对价值。如此这般人工智能就仅仅学会了各个单项常识触及的联系，而不能像人脑那样构成一个完好的常识全体。
在人类社会中，有些人是了解的、沉着的或正确的，也有些人不了解、不沉着或不正确。一般在人群中，真实很了解、很沉着或很正确的人，仅仅极少数。大多数人的终身都行走在大致正确或从众的轨道上。哲学到今日都不了解，每个人并非根据正确活着，而是根据自傲活着。不管这个自傲的正确与否，自己都会有意无意地坚信它是对的；不管一个人被以为多么不自傲，他都是自傲的，否则，他就不会有任何行动了。
人的过错好像产生在不行沉着，本源却在情感价值观，这是由于人类思维的起点和方向是由情感倾向决议的。常听人说或人的逻辑紊乱，实践上过失往往不是产生在逻辑推理上，而是他思维的起点，不在该问题价值最大的当地，或许，他思维的方向就不对。相同的过错，照样也会产生在逻辑推理进程中的各个节点之上。
在单一问题的处理上，人工智能已远强于许多不正确的人。实践上，很少有人能够精确掌握问题，或能真实正确区分轻重缓急。任何人不管其多么沉着，他的思维也必定依托和受限于他自己的情感。参与围棋比赛的高手，都是人中尖端的沉着之人，人机围棋赛的最终效果，就说明晰人类思维的局限性。
在与别人打交道的时分，人还会猜想对方的思路，猜想得对就会赢得先机或得到对方的好感。从沉着的视点看，要猜得对，需求正确掌握对方流露出来的精坚信息。关于人工智能来说，这些背面或许还隐藏着某些不知道。
人类在竞赛或博弈傍边，会权衡敌我的优势与下风，机会与要挟，价值与危险，人工智能现在好像还没有做这样的比照评价，更没有进行评价后的取舍。英勇之所以是人类的优秀品质，这是由于人类的许多前进，都是在英勇的测验中取得的，胜利者由此取得的快感也是超乎寻常的。
在前面谈人的情感思维时，有一点十分重要，这便是：人的情感是人仅有的价值体系，情感强度是人仅有的价值尺度。真实了解这一点，关于人工智能的开展或许会有所启示。这一点告知咱们，人的一切思维便是在做联系（价值）比较（判别），比较的根据便是，情感表达（代表）的，事物相对自己的价值（联系、权重）。人类思维便是在做价值比较，这便是人类寻觅了几千年的人类的逻辑。所谓相对价值正是恣意两者之间的联系（权重），而这一点现已在深度学习和强化学习中得到了很好的使用，树立了很好的典范，这一点也必将持续带动人工智能的深化开展。信任会有具有高度了解力的专家学者，能够依此前行，完成杰出出众的科技打破。回来搜狐，检查更多
