为什么说用现有“冯诺伊曼架构”的计算机即可实现通用人工智能AGI？
作者：杜向阳（“反省心理学派”创始人）
象人脑一样通用的人工智能是 AI 皇冠上的明珠，也是人工智能的终极追求目标，**许多人认为，现有的基于冯诺伊曼架构的计算机是不可能实现 AGI 的，**于是，为了实现这一崇高目标，就另辟蹊径，想出了不同于现有计算机的新架构，如，类脑芯片、量子计算机、人造电子大脑（模拟大脑皮层神经元网络结构，用光电器件组合出的光电器件网络结构）等，而事实上，笔者的研究表明，要实现 AGI，关键的不是形似，而是神似，即不是要模拟大脑的外在结构（形态），而是模拟大脑智能的内在无形的机制，这就好比，飞机的发明，并非模拟鸟类的外在的结构，而是模拟其无形的飞行机制——空气动力学，对于人工智能来说，如果能够模拟大脑智能的无形的机制，那么，我们根本就不需要制造新型的计算机，利用现有的冯诺伊曼架构的计算机就可以实现 AGI。原因如下：
首先我们要明白以下几个问题:
1，什么是通用智能？
2，通用智能的主要机制是什么？
3，通用智能有哪些特征？
4，现有的计算机能否模拟通用智能的机制？
1，什么是通用智能？
通用智能是指“能象人脑那样通用于各知识领域，具体地说就是能自主地学习各领域里的知识，并能利用所学知识，自主地解决各领域里的问题的智能系统”。
2，通用智能的主要机制是什么？
通用智能的主要机制有三个：
一，通用自主学习机制（用一套统一的规则去自主学地习各领域里的知识）。
二，通用自主编织知识图谱机制（用一套统一的规则，把所学的各领域里的知识编织成一个统一的知识图谱或知识网络，而且可以通过不断地学习，在原有的基础上不断地丰富和扩展这一知识网络）。
三，通用自主推理机制（利用前述知识图谱，用一套统一的规则去进行各领域里的推理，从而做出预测、决策、发明、发现等创造性活动）。
3，通用智能有哪些特征？
通用智能主要有以下三大特征：
一，自主学习能力，能自主地学习各知识领域里的知识，具体地说，就是能自动地从现实场景、图片、视频和语言文字中学习常识和知识，由于人脑有自主学习能力，所以，每次看到现实场景、图片、视频和语言文字，人类都能自动地从中学习到知识，即能从信息或数据中提取出知识，这一过程类似于搜索引擎的爬虫程序，能自动地爬取网页中的文字、图片等数据。可以设想，如果我们事先给计算机定义了什么是常识和知识，并教它从数据中获取知识的方法，并据此编写了一个软件，那么，每次运行这一软件，它都能象人类一样，自动地从数据中学习（提取）知识，这样，计算机就能象人类一样，具备了自主学习的能力，能自动地学习各领域里的知识。
二，自主编织知识图谱能力，能自动地把前述所学的知识编织成知识网络或知识图谱，这一过程就是我们通常所说的“消化知识的过程”，也即把新学到的知识纳入到原有知识网络中去的过程。这一过程类似于搜索引擎中的索引程序，能自动地把前面爬取的数据放入数据库中，并自动地给爬取的文字和图片添加索引。可以设想，如果我们给计算机定义了知识图谱的结构，和编织知识图谱的方法，这样，我们就能教会计算机把知识编织成知识图谱，然后，我们据此编写一个程序，这样，我们每次运行这一程序，计算机就能自动地把前面所学知识编织成知识图谱。
三，自主推理能力和形成问题解决方案能力，能利用前述知识图谱，根据用户的需求，自动地形成各领域里的问题解决方案，也就是能自动地运用推理规则，把知识组合成预测方案、决策方案、发明方案、问题解决方案等方案，自动形成问题解决方案能力，这一过程类似于搜索引擎的检索程序和公交查询程序，能根据用户的检索需求，自动地组合出用户想要的“信息的排列组合”或公交出行方案。可以设想，如果我们给计算机定义了推理规则和根据用户需求，把知识图谱中的知识组合成问题解决方案的方法，并据此编写一个程序，这样，每次用户输入查询需求，并运行这一程序，计算机就能自动地根据用户需求，把知识图谱中的知识组合成相应的问题解决方案。这一点类似于目前的搜索引擎和公交查询程序，只不过，计算机给出的结果不是信息检索结果和公交出行方案，而是预测方案、决策方案、发明方案、问题解决方案等方案。
4，现有的计算机能否模拟人脑通用智能的三大机制？
笔者认为，现有计算机完全有能力模拟上述三大机制，这是因为，人脑与计算机既有形似，又有神似，形似是指外形、结构方面的相似，神似是指在无形机制方面的类似，神似主要包括两个方面，一是大脑与计算机解决问题的算法完全相同，二是大脑和计算机的基本信息加工能力相同，都既能加工图像信息（形象思维），又能加工符号信息（抽象思维）。具体内容如下：
第一，结构相似。计算机分为硬件和软件两部分，人脑也分为硬件（大脑皮层中的神经元网络）和软件（心理）两部分，计算机的处理器由数百亿个晶体管组成，而大脑皮层也由数百亿个神经元组成，计算机的软件只是一种信息，它是无形的、看不见的，而人的心理活动同样也是无形的，看不见的。可见，二者在结构和外形方面是非常类似的。
第二，人脑与电脑的解决问题的算法完全相同。所谓算法相同是指，人脑智能解决问题的算法与计算机软件中的算法完全相同，都是在有限的步骤内解决一个问题，或完成一件事情。对人来说是第一步、第二步、第三步……，对电脑来说是指令 1、指令 2、指令 3……，人脑中算法的一个步骤，可以对应计算机算法中的一个或多个指令。
什么是算法？
通俗地说，算法就是求解问题的方法和步骤。解决任何问题或完成任何事情，都是需要有方法的，解决不同的问题往往需要不同的方法，其次，问题的解决往往还需要有一系列的步骤，多数问题都不是一步就能解决的，都需要多个步骤，所以，方法和步骤是算法的两大特征，解决不同的问题，需要不同的算法，也就是说需要不同的方法和步骤。
什么是人脑智能的算法？
人脑智能的算法是人脑解决一个问题或完成一件事情所必须遵循的方法和一系列步骤，如，刷牙需要遵循以下几个步骤：取牙刷、挤牙膏、放嘴里刷牙；喝茶要遵循以下步骤：取茶叶、把茶叶放入茶杯、用开水泡茶叶、喝茶。人脑解决任何一个问题或完成任何一件事情，都需要有方法和步骤的，这样，人们才能知道如何去完成一件事情，或解决一个问题。
什么是智能的机制？
智能的机制就是人脑智能解决问题的方法和步骤，即人脑智能的算法。
什么是计算机软件程序的算法？
计算机软件程序的算法就是计算机解决一个问题或完成一件事情的方法和步骤，比如，把大象关进冰箱里分三步：打开冰箱门、把大象牵进去、关上冰箱门，这虽然是个笑话，但可以很好地解释什么是软件中的算法。计算机软件的**算法也可以理解为一个计算机的解题步骤，有一些基本运算和规定的顺序构成。但是从计算机程序设计的角度看，算法由一系列求解问题的指令构成，能根据规范的输入，在有限的时间内获得有效的输出结果。算法代表了用系统的方法来描述解决问题的一种策略机制。**众所周知，做任何事情都需要一定的步骤。计算机虽然功能强大，能够帮助人们解决很多问题，但是计算机在解决问题时，也需要遵循一定的步骤。在编写程序实现某个项目功能时，也需要遵循一定的算法。所以，算法被称做是“软件程序的灵魂”。程序的算法是指在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。通俗地讲，计算机程序软件的算法是指一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对符合一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。编程是让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。为了使计算机能够理解人的意图，人类就必须将需要解决的问题的思路、方法和手段通过计算机能够理解的形式“告诉”计算机，使计算机能够根据人的指令一步一步去工作，完成某种特定的任务。编程的目的是实现人和计算机之间的交流，整个交流过程就是编程。
从上面的定义，我们可以看出，人脑的算法和计算机程序的算法在本质上是相同的，都是完成一件事情需要遵循的有限的步骤，每一步怎么做，先做什么，后做什么，都有明确的规定，无论是人还是计算机，只要遵循了规定的步骤，就能完成一件事情，解决一个问题。正因如此，智能的机制很容易转化为程序的算法，然后再转化为代码在计算机上运行，这一过程就是用计算机模拟人脑智能机制的过程，可见，只要能破解智能奥秘，搞清智能的机制，就能用计算机模拟这一机制，从而实现与人脑同样的功能。
综上所述，人脑智能的算法与计算机软件中的算法完全相同，二者都是解决问题的步骤，一个步骤就相当于计算机软件中的一个指令或多个指令，软件就是由一系列的指令（步骤）组成的，算法是软件的灵魂，没有算法，计算机就不会解决任何问题。比如，人脑解决不同的问题或完成不同的事情需要不同的步骤，完成事件 A 需要 7 步，完成事件 B 可能只需 5 步，每一步的内容也不同，当然解决不同的问题也可能有相同的步骤，但每一步的内容是不同的，总之，我们人类做每件事都是有步骤的，如刷牙需要三步：取出牙刷、挤上牙膏、放在嘴里开始刷牙；吃饭也需要三步：拿碗、盛饭、开始吃饭，虽然步数相同，但每步的内容是不一样的。计算机做事也是一样的，你必须事先告诉它完成一件事的方法和步骤，它才能完成这件事，所以也就有了程序的算法，有了算法后，再根据算法编写代码就得到了程序，最后在计算机上运行程序代码，这样计算机就能按你事先的设定去解决一个问题，完成一件事情。比如，搜索引擎的信息检索就需要以下五个步骤：第一步，用分词软件把用户输入的查询语句分割为多个关键词；第二步，拿上述多个关键词去索引表中查找同名的关键词，它的索引表如同字典的索引表，里面有很多关键词，而且每个关键词都有指针，指向包含这个关键词的所有网页；第三步，根据上述指针，找到包含查询关键词数百万个网页；第四步，对这数百万个网页进行相关性排序，把最相关的排在最前面；第五步，把排序的结果呈现给用户。
人脑智能的算法与计算机软件的算法完全相同，这就意味着可以把人脑智能中的算法直接移植（或转录）为计算机软件的算法，然后用代码来实现这一算法，在计算机中运行这一代码，就能使计算机象人脑一样，完成同样的智力任务，表现出同样的智能，而且比人脑做得更好、更快，**事实上，目前的数字计算、搜索引擎和公交查询等程序，正是这种算法移植的结果，**而且在这三方面都已远超人脑，达到了人脑数亿倍，比如，在数字计算方面，人脑的数字计算机制有 10 进制、2 进制、8 进制等，计算机模拟了人脑二进制的机制，目前其计算速度已达人脑的亿倍以上；在记忆方面，计算机模拟了人脑的索引机制（给每个记忆的内容添加索引，这样能加快查找的速度，如字典的索引目录，图书馆中的索引目录等），目前，搜索引擎在信息检索方面的速度也已远超人脑，达到了人脑的亿倍以上；在公交查询方面，公交查询系统模拟了人脑的出行方案生成机制（根据两条公交线路的交汇点，选择转车方案），目前在查询（方案生成）的速度和精确度方面，也已远超人脑，可见，只要能破解人脑智能的奥秘，搞清智能的机制，不但能实现 AGI，而且还能实现超人工智能，把人脑智慧扩展数亿倍！我们将要得到的，不是与人脑同样聪明的 AGI，而是能把人脑智力扩展数亿倍的超人工智能！与人脑智能相比，机器智能只有两种状态：远不及人脑和远超人脑，这是因为，计算机的信息存储量和运算速度都亿倍于人脑，所以，如果模拟人脑智能的相应机制，那么，机器智能在相应方面就能远超人脑，反之，如果不模拟人脑智能的相应机制，那么，在相应方面就远不及人脑。例如，在机器视觉、机器翻译、小样本学习、自然语言理解等方面，因为没有模拟人脑智能的相应机制，目前还远不及人脑。如果将来把人脑视觉智能的算法移植入计算机，机器视觉就能超越人类视觉；如果成功移植了人类自主学习的算法，计算机在一小时内所学到的知识，就能比一个人在一年内所学的知识还要多；如果把人类的语言形成和语言理解的算法移植入计算机，就能实现无障碍的人机对话，而且，计算机还能比人类更好更快地学习和理解人类语言；如果把人类的科学发现和技术发明算法移植入计算机，那么，其科学发现和技术发明能力就能达到人类的亿倍以上，从而极大地推动科技和生产力的发展。总之，这种算法移植的结果，不但能实现通用人工智能，而且还能实现超人工智能，所以，正如机器的发明，极大地扩展了人手的力量，人工智能的发明，将极大地扩展人脑的智慧，超人工智能将把人脑智慧扩展数亿倍，有了这个超级智慧的帮助，人类将轻松实现长生不老和移居外星。这种超人工智能只是一段计算机程序，因此，象目前的搜索引擎和 AlphaGo 一样，完全可控，不会控制和危害人类。超人工智能可以自主学习各领域里的知识，但所学的知识用来干什么，却是由人类说了算的，人类让它解决什么问题，它就解决什么问题，给人类拿出什么方案。
第三，人脑与电脑的基本信息加工能力相同。二者都有加工图像信息（形象信息）和抽象信息（符号信息）的两种最基本的信息加工能力，前者是形象思维，后者是抽象思维，人脑的信息加工活动就是思维活动，人脑思维活动主要有两种：形象思维和抽象思维，前者如感知、识别、表象、想像等都是加工图像信息或形象信息的形象思维活动，后者如，逻辑推理、灵感、直觉、预感、决策、规划等都是加工抽象的符号信息的抽象思维活动，而电脑同样具有加工符号信息和图像信息的能力，如 WPS，office 等软件主要用于文字、符号的加工和处理，而 Photoshop,OpenCV,MatLab,Tensorflow 等软件主要用于图形、图像信息的加工和处理。上述信息加工能力相同意味着，电脑既能运行人脑形象思维的算法，又能运行人脑抽象思维的算法，所以，人脑智能的算法，不但能成功地移植入计算机，而且移植后还能成功的运行！因此，用现有计算机即可模拟人脑的各种信息加工活动，不需要类脑芯片，不需要量子计算机，不需要电子大脑，现有的计算机构架就能实现通用人工智能和超人工智能。现有计算机的运算速度和信息存储量都亿倍于人脑，它主要靠蛮力来完成智力任务，而人脑则是“四两拨千斤”，主要靠巧劲，以闻一知十，触类旁通的方式来完成智力任务，因此，如果计算机能模拟脑智能的机制，那么它就能象人脑一样灵巧，而且比人脑更快速、更准确，比如，目前的搜索引擎和公交查询以及自动定律证明都是这方面很好的例证。上述通用智能的三种基本活动（自主学习、自主编织知识图谱、自主推理）都是一个加工图像信息或符号信息的过程，而计算机和人脑一样，也具有加工图像信息和符号信息的能力。也就是说，人脑与电脑的基本信息加工能力是相同的。
上述结构相似、算法相同和基本加工能力相同为“用计算机模拟人脑智能机制，从而实现人脑那样的通用智能——AGI”打下了坚实的基础，创造了必要的前提，用计算机模拟人脑通用智能三大机制的过程就是算法移植的过程，即把自主学习算法、自主编织知识图谱算法、自主推理算法移植为计算机软件算法的过程，算法移植成功后，再用代码实现这一算法，编写出软件代码，在计算机上运行，就能实现人脑同样的功能。目前的数字计算、搜索引擎、公交查询程序就是很好的例证，它们也是算法移植的结果，由于计算机也有加工图像信息（形象信息）和抽象信息（符号信息）的两种最基本的信息加工能力，因此，编写的代码能在计算机中正常运行，从而实现与人脑一样的智能——通用人工智能。同时，由于计算机是非生命物，因此，它不具有生命物所特有的欲望、动机、情感、自主意识等要素，正因如此，它才能永远做人类的工具，听从人类的使唤，另一方面，由于计算机的运算速度和信息存储量都亿倍于人脑，因此，一旦它模拟人脑智能的某一机制，就能在相应方面远超人脑，从而极大地扩展人脑智能。
可见，实现通用人工智能的关键是首先破解人脑通用智能的三大机制——自主学习机制、自主编织知识图谱机制和自主推理机制，得到这三大机制中的算法，然后，再把其算法移植为计算机软件的算法，就能实现通用人工智能，但要破解这三大机制是一件非常困难的事情，程序员无法破解这三大机制，因而就无法完成算法移植，无法实现通用人工智能。由于信息检索和公交查询方面的机制比较简单，容易破解，所以，程序员已经破解了其中的机制，得到了其中的算法，并且已成功移植到计算机中，目前的计算机，在这方面不但实现了与人脑同样的功能，而且比人脑做理更好，那么，怎样才能破解上述三大机制呢？反省心理学中的二元说揭示了只有通过长期的心理学研究才能破解这三大机制，可见，这个任务需要交给专业的心理学家去完成，程序员是很难胜任的。
由于计算机的信息存储量和运算速度远大于人脑，可以说是亿倍于人脑，因此，如果用计算机模拟人脑通用智能的机制，不但能实现通用人工智能，而且还能实现强人工智能或超人工智能，把人脑的学习能力、编织知识图谱能力和解决问题能力扩展数亿倍，从而极大地推动科技和生产力的发展！
上帝赐予人类两个最好的礼物，一个是计算机，它的运算速度和信息存储量亿倍于人脑，另一个是二元的心理，通过第一心理中的研究，人类能够破解外部自然界的奥秘，发现自然规律，造出各种机器；通过第二心理中的研究，人类能够破解心理自身和智能自身的奥秘，搞清智能的机制，然后，用计算机模拟这一机制，造出超人工智能，从而把人类智慧扩展数亿倍，有了这个超级智慧的帮助，人类就能轻松实现长生不老和移居外星，就能把西游记中的幻想变成现实，凭借第一心理和科学技术，把人手的力量扩展了数亿倍，所以，今天的人类成了地球之王；凭借第二心理和超人工智能，将能把人脑的智慧扩展数亿倍，未来的人类将是宇宙之王！
END
