08 为什么归入中国科学哲学正轨后量子计算和人工智能得以突飞猛进？_风闻

道家哲学以极其冷酷无情的思想，“道”出了世界的本质：世界不确定，只能概率分析。

什么意思？简单说就是，人无神性、不是什么神的儿子、只是自然之物，因而人不可能探知世界的秘密，即所谓“不识庐山真面目，只缘身在此山中”，从而无法通过逻辑推演（如定理、公式）等“理性”描述自然规律，只能通过概率统计略知皮毛（如中医学），被动地适应自然规律。

而这正是西方宗教文化所无法接受的。

抛开专业而通俗地说，其实也不复杂，简单说中西哲学的根本区别就两点：

其一，认识论（是什么、为什么）。中国哲学认为，世界可知、但不可确知；西方哲学则认为世界可知、更可确知。

其二，方法论（怎么办）。中国科学和现代科学基于辩证逻辑；西方近代科学则基于形式逻辑。

但遗憾的是，中国哲学才是真正理性的现实，因而量子论之伟大正在于此。

量子论用科学证明了中国科学哲学的正确，从而彻底推翻了西方近代科学体系，将人类现代科学归位于中国哲学的正道。波尔用太极图作为族徽，反映了波尔是将太极图作为量子论的图腾，也预示着太极图将会成为人类科学的Logo，无非是洋人与狗暂时不愿承认。

【可参见拙文“06 为什么现代科学的基础是中国哲学？”】

只不过，洋人与狗将中国的科学哲学美其名曰“量子思维”，以屏蔽中国元素、彰显白人至上。这种取巧的小手段体现在现代科学的方方面面，只是我等凡人很不熟悉，而我们能够感觉到的，主要就是量子计算和人工智能。

**▲**量子计算机是太极图的意外之果

2023年7月，中科院宣布，成功实现了51个超导量子比特簇态制备和验证，刷新了所有量子系统中真纠缠比特数目的世界纪录。

2023年10月，中科院成功构建了255个光子的量子计算原型机“九章三号”，在百万分之一秒时间内所处理的最高复杂度的样本，需要当前最强的超级计算机“前沿”花费超过二百亿年的时间。这一成果进一步巩固了我国在光量子计算领域的国际领先地位，有网友评论“庆幸科技掌握在文明手里”。

中国之所以在量子计算和量子通信领域中领先世界，有许多原因，但其中一个重要原因是，中国人从小就在汉文化的影响下成长，虽然在学校接受的是西方静态科学思想的教育，但读书考试之外受到的却是中国动态科学思想的熏陶，因而天生就具备处理不确定性的素质，这是西方科学家所难以比拟的。

比如，我们从小就习惯了“八九不离十”、“我看靠谱”、“差不多就行”等等思维方式，这与西方人非黑即白、不正确即错误的方脑壳思维，是大相径庭的。

**➤**量子计算处理的是不确定性

什么是不确定性？远处看一个大美女，走近仔细看却搞不清是男是女；当然，文雅的说法是“薛定谔的猫”。

当今世界，高科技没有一样离得开量子力学，但作为迄今为止最为成功的理论，其意义就一直在困扰着我们一些深受西方文化污染的学者，至今仍无法确定其真实意义。因为它否定了西方近代科学严格的因果律，而认为不确定性（随机性）是这个世界的基石。

西方近代科学无法处理不确定性，但不确定性总得有个法子处理，于是基于量子叠加态、量子纠缠现象，科学家提出了量子计算的概念。

今天的计算机，本质上都是图灵机，读入数据、按算法处理数据、输出结果。但因为量子是纠缠的，量子计算机的10个量子比特记录的不再是一个10位二进制数，而是2的10次方（1024）位二进制数。因此，就算力而言，1台n位的量子计算机= 2n台n位的电子计算机并行计算，其算力之强大可想而知。

顺便一说，从某种意义上说，量子既不是粒子、也不是波，只是在有些情况下表现出粒子的某种特性、而在另外一些情况下又表现出波的特性。就像一个圆柱体，正面看是圆形、侧面看是长方形。只不过“波”是乖宝宝，较为符合西方近代科学所追求的确定性；而“粒”则是熊孩子，没个准相，不讨西方科学家喜欢。

用不喜欢的理论、研究不理解的量子计算、解决不承认的不确定性问题，这显然并非西方所长。

**➤**量子计算机算的是概率

电子计算机基于经典逻辑，采用布尔变换，反映的是运算的确定性，得到的是准数；量子计算机基于量子逻辑，采用幺正变换，反映的是运算的不确定性，得到的是概率。

其原理异常烧脑，本人不懂，以最基本的逻辑与门为例，简单粗暴地打个比方。

两口子想买房，如果两人都同意，那么输出就是“买”，但如果有人或都不同意，输出就是“不买”。

如果两人都果断坚决，结论也就明确，那就是经典逻辑的布尔变换。

如果两人都优柔寡断、不置可否，即量子叠加态，结论也就时可时否不确定了，那就是量子逻辑的幺正变换。

但问题是，总得有个说法，于是两口子猜拳解决，手心向上为同意、手背向上为反对。一次不行就来一百次，于是一致同意的结果占到一定比例，即“买”的结论是个概率。诡吊的是，不论来多少组一百次，得到“买”的概率基本一致，这就反映了两口子的心态，不太愿意则“买”的概率小、很希望买则“买”的概率就大。因而猜拳一组（一百次）就能得出结果（“买”的概率），即不确定性输入的运算结果，这就是量子计算。

**➤**量子计算机的理论基础是哥本哈根诠释

量子计算机和电子计算机的区别在哪儿？不确定性。

电子计算机二进制数的0和1是确定的，量子计算机建立在量子可以处于1和0的叠加态，既可以是0、也可以是1，不能确定。也就是说，量子计算机建立在不确定性“原理”基础上。

不确定性“原理”正是哥本哈根学派的思想。玻尔领导的哥本哈根学派，创立了量子力学、矩阵力学、测不准原理、量子力学的统计解释，并在此基础上提出了哥本哈根诠释，其由互补原理（即波粒二象性）和不确定原理构成。哥本哈根诠释的本质是“随机（不确定）性”，用量子力学的概率统计分析，取代了近代物理学中严格的因果关系，因而哥本哈根诠释颠覆了西方近代科学体系。

尽管量子论还有几种其他理论，尤其是一些西方学者仍笃信上帝创造的世界是确定的，但哥本哈根诠释仍是量子论的主流理论，并且成为量子计算的基础理论。

顺便一说，尽管本人不知该诠释和太极图有何关系，但波尔获授勋爵后，即设计了族徽，很简单，就是太极图和一行拉丁文“对立即互补”。他认为，阴代表粒子、阳代表波，太极图就是对量子力学最完美的解释。因为玻尔的核心思想是互补原理，即粒子性和波动性两种相互排斥的属性，共存于一切量子现象之中，而太极图则是最能表达这一观点思想的图形。

**▲**基于概率论的人工智能

薛定谔的猫，一只可怜的猫，就像本人一样，在生与死的边界上游荡。

但就是这只可怜的猫，引发了人工智能革命，也将中国推向了人工智能的领先位置。

这里需要说明，人工智能问题异常复杂，已不单纯是跨越各学科的科学问题，更涉及到社会学、伦理学，以至触及到哲学深处，因而单纯从计算机科学的角度，是不可能说清的。

因此，本文仅只是从人工智能领域为什么中国领先、也只能由中国引领的角度，探讨一些个人的理解。

**➤**人工智能的底色是哲学

人工智能的概念，其实早已有之，工具能够帮助我们身体干活，那么能否有个什么东西帮助我们动脑筋。算盘倒是可以帮我们算账，但既不自动、更不主动。

有了电子计算机后，人们看到了希望，那家伙上电后就能自动地、且主动地干活，不断电它还就不停，比牛马好使，还不用喂草。

于是，智能机器的研发上路了。

**☯**从辅助计算到辅助智能

算盘和齿轮计算机是早期的辅助计算工具，电子计算器则是第二代辅助计算工具，实现了公式计算、矩阵计算、微积分计算、各种迭代计算、各种概率统计分析等功能的计算机，可算是第三代辅助计算工具。

随着技术发展，计算机应用扩展到辅助功能，如辅助设计、辅助管理、辅助创作（图形生成、电影特技等）。而棋类软件、电脑游戏、辅助医疗及各类专家系统等，以及基于互联网和物联网的人网交互平台、自动驾驶等等，开始依托对大数据的分析、应用，具备了辅助智能的功能。

**☯**从思维模拟到意识模拟

过去西方的人工智能其实是辅助智能，即通过模拟人的逻辑思维方式，采集、归纳、总结信息，并按照人的设定规则，对信息进行某些演绎，来为人提供参考建议，就像一个万能的机器秘书。

不过，对我等凡人而言，更需要的不是机器秘书、而是机器仆人。比如正全力发展的智能家居、各种智能小玩意，帮我们准备早餐、烧洗澡水、采购啤酒；进一步则是情感抚慰，高兴也罢、难过也罢，和机器狗聊聊天，上什么ChatGPT之类的智能聊天网站倾诉一下，或者送不能陪伴的父母一个机器猫，聊聊天、解解闷，帮自己尽个孝道；当然还能再进一步，买个什么机器宝宝，守护、陪伴孩子，最好能顶个家庭教师。

想起西方著名的英国管家，他能比你更懂你自己，不过网购时屏幕上跳出的广告，倒是提醒着我，有个什么神秘的家伙，确实知道我想买什么。

塞尔的“中文屋”就是实现这些应用的法子，给计算机一本“中英文对照手册”，应该是“人机文对照手册”，机器就能帮我们干活，看上去就像是称职的英国管家。

但是，如果老大想要干票大的，需要的就不是英国管家、而是绍兴师爷。

如果说辅助智能是英国管家，能比你更懂你，那么人工智能就是绍兴师爷，能懂你所不懂的、能干你所干不了的。

于是，智能机器就需要从模拟人思维的辅助智能，升级为模拟人意识的人工智能。

西方哲学是拒绝意识的，因为黑格尔认为意识属于上帝，不属于上帝创造的世界，包括人，当然机器更不会有、也不能有。因而顶多到弗洛伊德的心理学层面，即意识的反应，不能再上升了。

因此，后面的路，就得靠中国人去闯了，除非西方人接受中国的科学哲学。

**➤**人工智能“智”在不确定性

辅助智能的哲学基础是形式逻辑，功能是英国管家；人工智能的哲学基础是辩证逻辑，功能是绍兴师爷。

过去，我们对计算机的应用是模拟人的思维，比如用公式帮我们算账、画图、逻辑分析。但是，当我们需要计算机模拟人的意识时，公式、定理这套形式逻辑的方法就不好使了。因为大自然是不确定的，作为大自然一部分的意识，更是不确定。比如说，我们对一般事情的反应通常是“不假思索”，下意识也罢、本能也罢，到底是什么因素促使我们做出决定，连我们自己都不知道，机器如何得知。

西方的人工智能（其实是辅助智能）基于确定性，比如符号主义、连接主义、行为主义等等。但随着其发展步入瓶颈，这才明白以确定方式模拟不确定的意识，是造不出“智能机器”的。

西方人工智能领域在模拟人的确定性智能（逻辑思维）方面，已取得很大成就，比如AlphaGo围棋软件。但是，模拟人的不确定性智能始终步履维艰，根本原因在于，基于确定性的西方科学，根本无法解决不确定性问题，至于要模拟人的形象思维就更是无从谈起。

幸而中国的不确定性科学哲学，为人工智能的发展，提供了坚实的哲学基础。在21世纪，由中国的科学哲学引领，计算机科学及自然科学、社会科学、道德伦理学等交叉渗透，必将促进不确定性人工智能的快速发展，促使机器具备类似人脑的不确定性信息和知识的表示能力、处理能力和思维能力。

**➤**人工智能“能”在概率论

儿子沉溺于电脑游戏，难免紧盯屏幕，老妈瞥见一声吼：“再凑近点！”

这是家庭常见的风景线，儿子触电般立马后退。但我儿子会更凑近一点，因为他是自闭儿，无法理解话后之意。

尽管文心一言、ChatGPT等聊天软件，以及最近大热的Sora娱乐应用级，无法与盘古大模型这种AI的生态级超级大怪兽相提并论，但作为AI的应用成果，已足以让我们领略AI的神奇。

如果向聊天软件提问老妈怒吼问题，答案应该是“离我远点”，因为这是小孩都知道的答案。

那么聊天软件是如何知道应该如此答复呢？是它通过摄像头人脸识别、通过什么复杂的公式计算？非也。如此答复无非两点：其一，正常人才会如此提问，需要得到的也是正常答案；其二，据大数据统计，八成以上的孩子会如此反应，这才是正常反应。

其实，聊天软件之类的新型AI应用，获得结果的方法并不是什么复杂的逻辑数理计算（这是不可能实现的），而是天量的概率统计，即AI学习训练。当今世界，没有百亿级的大数据支持，都不好意思自称AI。

概率论是用于表示不确定性陈述的数学框架，即它是对事物不确定性的度量。因而，只有概率论才能专治疑难杂症、处理普遍存在的不可思议。

就像抛硬币问题，逻辑论是通过材料学、力学、空气动力学等计算而出，貌似非常科学，实则是百无一用的书呆子。概率论貌似不“科学”，因为说不清为什么，但实则是处理不确定性的不二法门。

顺便一说，其实本人并不担心计算机产生自我意识而成“天网”、并统治世界，因为它的“意识”是人类意识去掉两头、中间平均，是一只无法离开笼子的金丝雀，产生不了所谓的“自我意识”。毕竟意识可以模拟但不能创造，人不能拎着自己的头发把自己提起来，因为人的意识来自各人自身、而非神赐，真克隆人都不行，何况机器这个假克隆人，悲催的是，连遗传都不行，喝了孟婆汤就连转世都不行了。

**➤**人工智能是玩具还是工具

为什么世界公认中国是世界领先的第一AI大国，但一般人却感觉不到？

因为中国的AI在暗处，美国的AI在明处。就像通信，我等普通人熟悉的是苹果手机，但对华为的基站、路由器、交换机、服务器、光缆通信网等手机应用的基础设施，就两眼一抹黑了。

为什么我等普罗大众惊叹于Sora、却对盘古大模型一无所知，原因很简单，任老爷子说过：华为不做娱乐业。

**☯**人工智能的目的

娱乐至死vs文明提升，美国与中国对待AI的态度十分不同。

中国的AI大模型正呈全面爆发的态势，根据赛迪顾问数据显示，截至2023年7月，中国累计已经有130个大模型问世。

美国科技巨头那数万亿美元的市场估值主要来自娱乐消费；而在中国，正如华为盘古大模型的主题词“不做诗、只做事”，“没有闲工夫吟诗作赋”，所创建的不是AI的应用，而是AI的生态环境，并已开始专注于政务、金融、制造、气象、铁路、电力、医药、矿山等领域的智能应用，实现所有对象可连接、所有应用可模型、所有决策可计算，从而逐步构建出整个世界信息处理的底层生态。

这可是世界首创。

美国AI的目的是：娱乐至死、推高股价。

中国AI的目的是：千行百业、重塑金身。

这就是区别。

其根源在于，美国只有金融、娱乐两业，没有千行百业，不成规模、没有前途的行业，私人资本不感兴趣。

中国不会去猜测机器何时具备自主意识、人工智能何时将取代人类，中国专注于自动化改造繁重的工作：比如检查工厂传送带上的零件、检查煤矿工作面附近的垃圾桶是否有危险品、检测机器运转中的异常情况、或者将货轮上的集装箱装载到无人驾驶的卡车上、怎样使城市更智慧等等。

中国的计划是在将AI应用于生产、物流和服务的第四次工业革命中，占据领先地位，而目前该计划似乎已步入正轨。

**☯**人工智能是个体系

现代战争打的是体系作战，光凭一两件先进武器，绝对是送人头的善举。

AI领域同样如此。

据专家整理，AI体系主要有基础、技术、应用三个层面：

★基础层：芯片（鲲鹏昇腾）、计算平台（CANN）、计算中心（Atlas 900）、云服务（昇腾云）、编程语言（Ascend C）、数据服务（DataArts）。

★技术层：大模型（盘古3.0）、AI框架（昇思）、AI开发管线（ModeArts）、计算机视觉、数字内容（MetaStudio）、软开管线（CodeArts）。

★应用层：安防、医疗健康、移动通信、金融、自动驾驶、智能制造、零售、交通指挥、智慧农业、等等。

其中，基础层和应用层的有机整合，就构成了整个AI应用的生态环境，离开这个生态环境，神马都是浮云。

当英伟达因芯片、Open AI因生成式应用（ChapGDP、Sora）而傲视天下时，中国在干什么？尤其是Sora面世，公知们犹如鸡血注身，叫嚣中国AI永远赶不上美国。

其实，中国许多大学、科研机构、高新企业也在分进合击、对标美国产品，如文心一言等。但是，冰山看不见的部分才是最恐怖的。

比如说，上述AI的基础层和技术层共有12个模块，除“计算机视觉”外，11个模块名称后面都有一个括号，里面是什么内容？嘿嘿，都是华为已经发布的产品。

在计算机视觉领域，华为也没有闲着，其基础研究进一步聚焦到数据、模型和知识三大挑战，正全力开展数据冰山计划、数据魔方计划、模型摸高计划、模型瘦身计划、万物预视计划、虚实合一计划等“华为视觉”的六大研究项目。

也就是说，在不久的将来，当华为视觉完成后，华为将建成人类第一个打通任督二脉的、完整的AI生态环境，将来要想在AI圈里混，华为AI生态环境恐怕是绕不开的。

那么应用层呢？我们看到了ChapGDP、Sora，但是我等凡人看不到华为已发布的八大应用基础模块（政务、金融、制造、气象、铁路、电力、医药、矿山等），以支撑相关机构和企业的应用研发，并已取得许多重大突破。

注意。华为这八大模块是为其它行业、企业推进相关AI研发和应用的基础支撑和服务，并非华为自身的应用产品。实际上，上述专家整理的九个应用领域中，华为至少在安防、医疗健康、移动通信、自动驾驶等方面的产品都是世界顶级的。

**☯**美国AI重应用vs中国AI重基础

其实人工智能应用层面的任务，主要有两大类：判别式、生成式。

判别式人工智能是对现实的感知和理解。比如说通过AI做人脸识别、昂或猫狗识别。中国人脸识别技术和设备水平之高，令美国难望项背，据说中国某型识别软件，识别的不是人脸、而是头骨，因而整容也难逃法眼，除非对骨头大动干戈，这也使得中国成为世界上唯一在机场安检敢用自动身份确认的国家。至于自动驾驶系统的交通标识识别，更不在话下。当然，这也带来一些困扰，作为判别式人工智能的核心技术，图像识别和语音识别方面，中国就有许多企业因技术太过领先，而被美国列入制裁名单。当然，也使得美国对中国企业的制裁名单，无意中变成了最高级别的技术鉴定，不是世界领先，还真挤不进名单。

生成式人工智能是对虚拟的创造和构想。即对现有大数据的概率统计、归纳分析，创造出符合人类思维要求的虚拟现实。比如科幻电影里必不可少的特效镜头，只不过AI代替人工完成大量繁琐的技术工作。也就是说，科幻片导演给特技师一份文本的要求，特技师根据要求用电脑制作一段特效视频，只不过现在是特技师的活被AI代办了、特技师面临下岗威胁。这也就是美国Open AI的思路，即通过大数据检索和训练，用小文档生成大文档（文生文，如ChatGDP）、生成图片（文生图）、生成视频（文生影、如Sora）。这就是目前生成式AI的概念，只不过，让恨国党们血脉喷张的文生文、文生图、文生影不是学术问题，而是工程问题。

同样是生成式AI，当我们对Sora生成的、从雪地里探出头的小狗欣喜若狂时（本人就是如此），却没有注意中科大生成的钱学森演讲视频。

Sora基于的是一种“扩散模型”，是2020年华裔青年学者乔纳森.何提交的“去噪扩散概率模型”，其生成的作品是“大力出奇迹”的结果，就像武功，不是依靠技巧避实击虚、点穴制胜，而是硬碰硬大力压制。其特点是，生成的视频用户并不熟悉，因而可以天马行空，越是不可思议、就越能显得高深莫测。

但是，钱学森演讲视频就来不得半点脑洞大开，据说该视频请钱老家人鉴定，结果只是衣服不像，足见其逼真程度和水平。该视频的素材仅是一张照片、两分钟语音，先通过判别式AI技术的识别，提取钱老的影音特征；然后通过生成式AI技术，采用各种算法三维重构钱老的形象，并请其按讲稿文档发表生动的演说，其技术含量和水平，显然不是公知吹得天花乱坠的Sora娱乐级应用所能相比的。

只不过，与Sora相比，中科大的AI技术既不太吸引眼球、也缺乏直接的商业价值，而是对应用基础的探讨和深化，属于砍柴前的磨刀。

**☯**美国AI的商业价值vs中国AI的文明价值

2023年是生成式AI技术的突破之年，生成式AI工具遍地开花，全球各国均在快速部署生成式AI技术发展。

只是，中国的AI要与硬件系统结合、与生产场景结合、与生活环境结合。

美国现在的AI大模型更多还是文艺青年的东西；而中国的是理工生型，未来的发展是要辐射到制造业，更多体现的是一个工程师的角色。当然，中国面临一个客观现实，出生率下降。在未来我们可能更多地要依赖AI技术对整个社会赋能，面向中国坚持制造业立国，我们注重在垂直领域开发相关的模型，把基础模型和垂直领域模型有机地结合，以推动产业发展和升级换代。

顺便一说，中国的AI技术发展，更多体现在正在实施的“数字中国”工程，即以整个中国作为对象的数字地球技术体系，旨在以遥感卫星图像为主要的技术分析手段，在可持续发展、农业、资源、环境、全球变化、生态系统、水土循环系统等方面管理中国。

广义上的“数字中国”，则除技术层面外，上升到中国的国家信息化范畴，如“宽带中国”、“互联网+”、“大数据战略”、“云计算”、“人工智能”等等，都是“数字中国”的具体内容。

《数字中国建设整体布局规划》（2023年）明确，数字中国建设按照“2522”的整体框架进行布局，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内、国际“两个环境”。

同时，中国的“数字地球”也已完成架构，根深枝繁，如开春的梧桐树，开始长叶了，相信不久就能开花结果。而更超前的是元宇宙，虚实融合，数字仿真（孪生）是实，创作创新是虚。

当然，美国则不需要操这份闲心，个人资本赚钱就行。

什么意思？其实，AI产业就像电动汽车产业，中国关注的是基础，比如三电（电控、电池、电机）基础产业，美国只关注商业，有个特斯拉品牌赚钱即可，特斯拉电车的三电均使用中国产品，无所谓啦，至于产业链的事，更与美国无关。也就是说，Sora就像特斯拉，有个世界第一品牌大赚其钱足矣，AI的基础领域就像电车的三电，美国政府想要，但私人企业兴趣索然。

这就是AI产业的世界格局，也是公知要尽力隐瞒的客观现实。

**➤**社会性和量子化是人工智能的重要发展方向

随着不确定性人工智能相关理论和研究方法的不断发展完善，有两个问题逐渐凸显出来：

其一，社会性。汉文化是社会文化，人生存于社会、智能存在于社会生态，因而AI必然要具有社会属性。个人主义可以存在于西方社会，但个人主义的AI恐怕就只能发展到围棋软件的阶段，如AlphaGo虽然冠绝天下，其机理虽可惠及辅助医疗、辅助管理等领域，功能非常强大，但终究只是智能的小助手，就像CPU的数字协处理器，协助CPU完成高速浮点运算，仅此而已。因此，AI必须置于社会性的框架之下，才有可能向纵深发展，除非追求的是与人迥异的另类智能。

智能因社会而进化，因而其特征并不体现在数据量和算力上，而是体现在社会属性上。

其二，量子化。与处理相对简单的个人性问题不同，要有效处理复杂的社会性问题，不仅运算浩繁远非电子计算机所能，而且要最终解决不确定性问题。也就是说，不仅个人意识不确定、而且几十亿个意识的不同组合，后台演算恐怕非量子计算机不可。