2021年12月，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)第四、五屆理事長(zhǎng)、發(fā)展中世界工程技術(shù)科學(xué)院院士鐘義信撰寫(xiě)的《范式革命：人工智能基礎(chǔ)理論源頭創(chuàng)新的必由之路》刊登在人民日?qǐng)?bào)的學(xué)術(shù)專刊《學(xué)術(shù)前沿》，并被冠以“二十四個(gè)重大問(wèn)題研究”的題標(biāo)。2022年2月10日，該文又由人民日?qǐng)?bào)社的“人民智庫(kù)”以獨(dú)特視角進(jìn)行編輯并轉(zhuǎn)載，引導(dǎo)受眾進(jìn)一步關(guān)注文章所闡述的核心問(wèn)題。

鐘義信CAAI第四、第五屆理事會(huì)理事長(zhǎng)、北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院教授、CAAIFellow

個(gè)人簡(jiǎn)介：

北京郵電大學(xué)原副校長(zhǎng)、人工智能學(xué)院教授、博導(dǎo)，濟(jì)南大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)，中科華數(shù)信息科技研究院高咨委主席，國(guó)際信息研究學(xué)會(huì)2021－2023年主席，發(fā)展中世界工程技術(shù)科學(xué)院院士。研究方向?yàn)樾畔⒖茖W(xué)與人工智能基礎(chǔ)理論研究。主要著作有《高等人工智能原理》、《機(jī)制主義人工智能理論》等。

與解放人類體質(zhì)能力的材料科學(xué)和解放人類體力能力的能量科學(xué)（統(tǒng)稱為物質(zhì)學(xué)科）不同，人工智能是以解放人類智力能力為目標(biāo)的一門學(xué)科。因此，人工智能學(xué)科一問(wèn)世就受到人類社會(huì)的高度關(guān)注。至今，發(fā)展人工智能已經(jīng)成為世界各國(guó)特別是各發(fā)達(dá)國(guó)家的重大戰(zhàn)略。2018年10月31日，習(xí)近平總書(shū)記指出：“人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)”，“要加強(qiáng)基礎(chǔ)理論研究，支持科學(xué)家勇闖人工智能科技前沿的‘無(wú)人區(qū)’，努力在人工智能發(fā)展方向和理論、方法、工具、系統(tǒng)等方面取得變革性、顛覆性突破，確保我國(guó)在人工智能這個(gè)重要領(lǐng)域的理論研究走在前面、關(guān)鍵核心技術(shù)占領(lǐng)制高點(diǎn)。”2017年7月，中國(guó)國(guó)務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。根據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2021年，我國(guó)的人工智能研究進(jìn)入了第二個(gè)戰(zhàn)略階段，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人工智能基礎(chǔ)理論的重大突破。

北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院教授鐘義信認(rèn)為唯有通過(guò)人工智能的范式革命建立信息學(xué)科范式，才能獲得人工智能研究的源頭創(chuàng)新和整體創(chuàng)新，進(jìn)入人工智能發(fā)展的高級(jí)階段。需要研究和總結(jié)信息學(xué)科范式，以此突破物質(zhì)學(xué)科范式對(duì)人工智能研究的束縛，并在信息學(xué)科范式引領(lǐng)下，發(fā)現(xiàn)全新的人工智能研究模型，揭示“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”這個(gè)普適的智能生成機(jī)制，創(chuàng)建源頭創(chuàng)新和整體創(chuàng)新的人工智能理論——機(jī)制主義通用人工智能理論。

創(chuàng)建新時(shí)代的人工智能理論，應(yīng)當(dāng)遵循怎樣的步驟？

第一步，解除物質(zhì)學(xué)科范式對(duì)人工智能研究的約束，確立信息學(xué)科范式對(duì)人工智能研究的引領(lǐng)，并首先準(zhǔn)確闡明人工智能學(xué)科的宏觀定義。

第二步，把學(xué)科的宏觀定義具體落實(shí)成為學(xué)科的框架，包括學(xué)科的全局研究模型和研究路徑。

第三步，對(duì)學(xué)科框架的學(xué)術(shù)規(guī)格予以精準(zhǔn)化，包括對(duì)學(xué)科模型的學(xué)術(shù)結(jié)構(gòu)規(guī)格、研究路徑所要求的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)規(guī)格都予以精準(zhǔn)界定。

第四步，把學(xué)科的定義、框架、規(guī)格貫徹到學(xué)科的具體理論，包括深度改造人工智能理論的基本概念和深度挖掘?qū)W科的基本原理。

第五步，綜合學(xué)科的定義、框架、規(guī)格、理論，最終形成機(jī)制主義的通用人工智能理論這一全面體現(xiàn)信息學(xué)科范式的全新人工智能理論。

實(shí)現(xiàn)人工智能基礎(chǔ)理論的重大突破，需要準(zhǔn)確理解人工智能的歷史

人工智能的歷史：觀念方法的矛盾演繹。人工智能存在結(jié)構(gòu)模擬、功能模擬、行為模擬三種不同的研究方法。它們是在人工智能發(fā)展的不同階段、面臨不同的問(wèn)題、分別由不同的人群發(fā)展出來(lái)的各不相同的研究方法。它們的學(xué)術(shù)信仰各不相同，所采取的策略各不相同，所顯現(xiàn)的能力也各不相同。雖然都是人工智能的研究方法，但卻未能實(shí)現(xiàn)殊途同歸。

人工智能的研究始終處于某個(gè)學(xué)派一派獨(dú)大的格局，從來(lái)沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)相互合作的局面：1943年至1956年間，人工智能只存在結(jié)構(gòu)主義一種研究路徑。1956年至2016年這60年間，基本上是功能主義“雄霸天下”。雖然在20世紀(jì)70年代初期由于在機(jī)器翻譯領(lǐng)域的失敗和隨后由于知識(shí)瓶頸的困擾曾經(jīng)兩度遭遇發(fā)展的危機(jī)，但是，功能主義方法仍然維持著它的統(tǒng)治地位，因?yàn)檫@段時(shí)間被它打入“黑暗年代”的結(jié)構(gòu)主義方法還沒(méi)有完全緩過(guò)氣來(lái)。

從2016年至今，由于初期的簡(jiǎn)單人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸發(fā)展成為復(fù)雜的深層結(jié)構(gòu)模型，訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的算法也得到顯著改進(jìn)，在人工智能的一些競(jìng)賽評(píng)測(cè)項(xiàng)目中表現(xiàn)出大大超越功能主義方法、甚至超越人類能力的優(yōu)異性能，于是，基于結(jié)構(gòu)主義方法的深層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究變成這一時(shí)期人工智能的主流學(xué)派，基于功能主義方法的專家系統(tǒng)研究則似乎遁跡銷聲了。半個(gè)多世紀(jì)的人工智能發(fā)展的這段歷史，引人深思。

歷史的啟示：人工智能問(wèn)題的癥結(jié)何在？其一，直接的觀察：方法論的誤用。人工智能面臨的第一個(gè)問(wèn)題是：三大學(xué)派無(wú)法形成統(tǒng)一的理論，也無(wú)法建立通用的系統(tǒng)。由于沒(méi)有統(tǒng)一的理論，現(xiàn)行人工智能系統(tǒng)的研究都嚴(yán)格依賴于場(chǎng)景。人們?cè)谘芯咳斯ぶ悄芟到y(tǒng)的時(shí)候，首先就需要精心選擇應(yīng)用的場(chǎng)景，然后針對(duì)選定的這個(gè)場(chǎng)景來(lái)設(shè)計(jì)解決特定問(wèn)題的人工智能系統(tǒng)。一旦應(yīng)用場(chǎng)景改變了，系統(tǒng)就要推倒重來(lái)重新設(shè)計(jì)：一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)系統(tǒng)，不同場(chǎng)景就要求設(shè)計(jì)不同的系統(tǒng)。“現(xiàn)行人工智能無(wú)法建立統(tǒng)一理論”乃是一個(gè)嚴(yán)肅的信號(hào)，表明人工智能的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有到位。

為什么現(xiàn)行人工智能的研究無(wú)法建立統(tǒng)一的理論呢？人工智能發(fā)展的歷史表明：作為開(kāi)放復(fù)雜信息系統(tǒng)的人工智能研究，因?yàn)檠赜昧宋镔|(zhì)學(xué)科“分而治之”的方法論，“分而治之”方法論本身在物質(zhì)學(xué)科領(lǐng)域非常有效，但用在人工智能領(lǐng)域卻割斷了其子系統(tǒng)之間內(nèi)在復(fù)雜而隱秘的信息聯(lián)系，而這些內(nèi)在的信息聯(lián)系正是人工智能系統(tǒng)的命脈和靈魂，因此該方法論當(dāng)然就無(wú)法把它們恢復(fù)成為原來(lái)的復(fù)雜信息系統(tǒng)整體。方法論的不當(dāng)，成為人工智能無(wú)法建立人工智能統(tǒng)一理論的主要原因。

第二個(gè)問(wèn)題是：現(xiàn)行人工智能的智能不是在理解基礎(chǔ)上的真正智能，而是快速計(jì)算能力的奇葩表現(xiàn)，真正的智能水平實(shí)際上十分低下。

現(xiàn)行人工智能研究用的都是純粹形式化的方法，“閹割”了問(wèn)題的內(nèi)容與價(jià)值因素。顯然，僅憑形式不可能實(shí)現(xiàn)理解，因此，也就不可能作出有智能水平的決策。單純形式化是物質(zhì)學(xué)科的方法論，在只關(guān)心物質(zhì)結(jié)構(gòu)的物質(zhì)學(xué)科范疇內(nèi)是非常成功的方法，但卻不可能有效支持人工智能的研究。這是因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯勘仨殞?duì)問(wèn)題的形式、內(nèi)容、價(jià)值有全面的理解才能作出合理的決策。

總之，現(xiàn)行人工智能存在的根本性問(wèn)題是（1）整體被肢解，無(wú)法建立統(tǒng)一的人工智能理論；（2）價(jià)值和內(nèi)容被閹割，導(dǎo)致智能水平低下。前者是人工智能的研究沿用了物質(zhì)學(xué)科“分而治之”方法論的結(jié)果；后者則是人工智能的研究沿用了物質(zhì)學(xué)科“單純形式化”方法論使然。可見(jiàn)，人工智能存在的問(wèn)題直接觸及了哲學(xué)的命題：方法論。

其二，深刻的啟示：“范式張冠李戴”不可避免。眾所熟知，學(xué)科的科學(xué)觀闡明了學(xué)科的宏觀本質(zhì)（是什么），方法論規(guī)定了研究學(xué)科的宏觀方法（怎么做）。科學(xué)觀與方法論的統(tǒng)一體就是范式。學(xué)科的研究活動(dòng)是一類社會(huì)存在，學(xué)科的范式則是相應(yīng)的社會(huì)意識(shí)。物質(zhì)學(xué)科和信息學(xué)科各自都會(huì)產(chǎn)生自己的范式，并接受各自范式的引領(lǐng)。

表1人工智能“范式張冠李戴”的具體事實(shí)

那么，人工智能的研究為什么會(huì)遭遇“范式張冠李戴”的問(wèn)題？主要原因是：一方面，雖然人工智能的研究活動(dòng)已經(jīng)廣泛展開(kāi)，形成了人工智能研究的社會(huì)存在，但由于“社會(huì)意識(shí)落后于社會(huì)存在”法則的制約，作為社會(huì)意識(shí)的范式至今沒(méi)有形成，因而，沒(méi)有信息學(xué)科的范式可以遵循；另一方面，數(shù)百年來(lái)物質(zhì)學(xué)科范式的存在和巨大成功，使人們誤以為信息學(xué)科的研究也可以借用物質(zhì)學(xué)科的范式。這樣兩方面原因的疊加，就造成了人工智能的研究沿用物質(zhì)學(xué)科范式的事實(shí)。可見(jiàn)，這是歷史法則注定了不可避免的學(xué)術(shù)遭遇。

表2學(xué)科發(fā)展的普遍規(guī)律

表2顯示，學(xué)科的發(fā)展需要經(jīng)歷兩個(gè)相互聯(lián)系而又相互不同的階段：首先是自下而上的探索階段（稱為初級(jí)階段），然后才能進(jìn)入自上而下的建構(gòu)階段（稱為高級(jí)階段）。

今天的人工智能研究仍然處于結(jié)構(gòu)主義、功能主義、行為主義三大學(xué)派互不認(rèn)可的狀態(tài)，信息學(xué)科的范式尚未形成。為了實(shí)現(xiàn)人工智能基礎(chǔ)理論的重大突破，則首先必須努力結(jié)束人工智能領(lǐng)域“信息學(xué)科范式缺位，物質(zhì)學(xué)科范式錯(cuò)位”的狀態(tài)。

表2的規(guī)律也清楚地表明，學(xué)科范式是引領(lǐng)學(xué)科發(fā)展全過(guò)程的力量：在學(xué)科探索階段，根本的任務(wù)是為了總結(jié)出學(xué)科的范式；在學(xué)科建構(gòu)階段，主要的任務(wù)是為了貫徹和落實(shí)所總結(jié)出來(lái)的學(xué)科范式。所以，學(xué)科范式的引領(lǐng)和規(guī)范作用貫徹在學(xué)科發(fā)展的始終。

實(shí)現(xiàn)人工智能基礎(chǔ)理論的重大突破，需要遵循學(xué)科發(fā)展的普遍規(guī)律

作為一個(gè)新學(xué)科，人工智能當(dāng)然具有自己的個(gè)性，但同樣重要的是必須服從學(xué)科發(fā)展的共性規(guī)律。

人工智能：初級(jí)階段、高級(jí)階段及階段轉(zhuǎn)變的條件

人工智能的研究必然經(jīng)歷兩個(gè)發(fā)展階段：首先是自下而上探索范式的（初級(jí)）階段，然后才是自上而下依照范式建構(gòu)學(xué)科的（高級(jí)）階段。初級(jí)階段轉(zhuǎn)變到高級(jí)階段的條件，就是人工智能學(xué)科范式的成型與確認(rèn)。從信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展的實(shí)際情況來(lái)看，情形確實(shí)如此（見(jiàn)表3）。

表3信息學(xué)科發(fā)展的初級(jí)階段、高級(jí)階段及其相應(yīng)范式

從表3可見(jiàn)：在信息學(xué)科發(fā)展的初級(jí)階段，學(xué)科對(duì)象要么是單一功能，要么是部分功能的復(fù)合。在這里，學(xué)科發(fā)展與物質(zhì)學(xué)科范式的沿用尚無(wú)很深的矛盾；而在信息學(xué)科的高級(jí)階段，學(xué)科對(duì)象（高級(jí)階段的人工智能）具備了完整的信息功能，物質(zhì)學(xué)科范式不再能夠滿足需要，因此必須遵循信息學(xué)科本身的范式。

為什么在信息學(xué)科的高級(jí)階段物質(zhì)學(xué)科范式就不能滿足需要了呢？因?yàn)樵谶@個(gè)階段，研究對(duì)象具備了體現(xiàn)主體意志和目標(biāo)的高級(jí)核心功能：感知、注意、認(rèn)知、謀行與決策等，而物質(zhì)學(xué)科范式只能描述和分析物質(zhì)客體的功能，沒(méi)有辦法描述、分析、理解和實(shí)現(xiàn)主體的這些高級(jí)功能。

與此相應(yīng)，為了描述、分析和實(shí)現(xiàn)人工智能的主體意志與目標(biāo)，人工智能的研究需要采用“整體描述”方法，即不僅要描述問(wèn)題的“形式”，更要描述問(wèn)題相對(duì)于主體目標(biāo)而言的“價(jià)值”，以及在此基礎(chǔ)上定義的“內(nèi)容”，從而形成“形式、內(nèi)容和價(jià)值三位一體”的整體描述與分析方法。只有這樣，才能充分表現(xiàn)人類主體的意志與目標(biāo)。

這就是為什么信息學(xué)科初級(jí)發(fā)展階段和高級(jí)發(fā)展階段需要不同范式引領(lǐng)的內(nèi)在根據(jù)：在初級(jí)階段，信息科技的研究對(duì)象基本上都是“客體”；而在高級(jí)階段，信息科技研究的對(duì)象具有了主體，于是，研究對(duì)象變成了“主體主導(dǎo)的主體與客體的互動(dòng)信息過(guò)程”。研究對(duì)象變了，研究的范式就必須隨之改變。

由此可知，人工智能的初級(jí)階段向高級(jí)階段轉(zhuǎn)變的“硬性條件”，就是信息學(xué)科范式的成型與確立。這也是在信息學(xué)科發(fā)展進(jìn)入高級(jí)階段之前，人工智能的研究必須經(jīng)歷范式革命的道理。

范式革命，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)理論重大突破走向高級(jí)階段的方法與步驟

所謂人工智能的范式革命，就是一方面要突破物質(zhì)學(xué)科范式對(duì)人工智能學(xué)科的束縛；另一方面要總結(jié)和確立信息學(xué)科范式對(duì)人工智能學(xué)科的引領(lǐng)作用，并以信息學(xué)科范式來(lái)規(guī)范人工智能各個(gè)層面的研究。

人工智能的研究應(yīng)當(dāng)從學(xué)科的源頭和制高點(diǎn)開(kāi)始，分五步創(chuàng)建新時(shí)代的人工智能理論。

第一步，解除物質(zhì)學(xué)科范式對(duì)人工智能研究的約束，確立信息學(xué)科范式對(duì)人工智能研究的引領(lǐng)，并首先準(zhǔn)確闡明人工智能學(xué)科的宏觀定義。之所以要全面突破物質(zhì)學(xué)科范式對(duì)人工智能的束縛，是因?yàn)椋浩湟?，物質(zhì)學(xué)科范式的科學(xué)觀認(rèn)為，研究對(duì)象應(yīng)當(dāng)是客觀中性的物質(zhì)，要求徹底排除一切主觀因素的影響。但顯而易見(jiàn)，智能不可能由排除主觀因素的孤立腦物質(zhì)產(chǎn)生。其二，物質(zhì)學(xué)科范式的方法論要求，要貫徹分而治之和單純形式化的方法。但是這樣兩種方法只能導(dǎo)致人工智能理論的斷裂和智能水平的低下。

突破物質(zhì)學(xué)科范式對(duì)人工智能的束縛只是范式革命的第一步。更重要的是要確立信息學(xué)科范式對(duì)人工智能的規(guī)范與引領(lǐng)。

那么，什么是信息學(xué)科的范式？一是信息學(xué)科范式的科學(xué)觀認(rèn)為，人工智能的研究不但不應(yīng)排除主體因素的存在，相反，人工智能的研究應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)主體的作用，因?yàn)槿斯ぶ悄苎芯康氖侵黧w駕馭和環(huán)境約束下的主體與客體相互作用的信息過(guò)程。二是信息學(xué)科范式的方法論要求，人工智能的研究不應(yīng)當(dāng)繼續(xù)沿用機(jī)械還原的方法論，而應(yīng)當(dāng)遵循信息生態(tài)方法論，即在保持信息成分的完整性、時(shí)空的系統(tǒng)性和全局優(yōu)化條件下的信息轉(zhuǎn)換方法。

這樣，根據(jù)信息學(xué)科范式的科學(xué)觀和方法論，就可以闡明人工智能學(xué)科的定義規(guī)范，包括學(xué)科的宏觀本質(zhì)是什么？學(xué)科的研究應(yīng)當(dāng)怎么做？人工智能學(xué)科的本質(zhì)，是主體駕馭和環(huán)境約束下主體客體相互作用的信息過(guò)程，研究的目的是實(shí)現(xiàn)主體客體的合作與雙贏。人工智能學(xué)科的研究，應(yīng)當(dāng)遵循信息生態(tài)方法論，即在保持信息成分的完整性、時(shí)空的系統(tǒng)性和全局優(yōu)化條件下的信息轉(zhuǎn)換方法。

正確的學(xué)科定義，是人工智能學(xué)科能夠走上健康發(fā)展軌道的根本前提?；诖?，人工智能的研究就不再局限于模擬人類大腦的結(jié)構(gòu)，也不是去模擬大腦的功能或者人類表現(xiàn)的外部行為，而是要運(yùn)用信息生態(tài)方法論，研究主客互動(dòng)的信息過(guò)程，實(shí)現(xiàn)主客雙贏的規(guī)律，不斷改善人類的生存發(fā)展水平。

第二步，把學(xué)科的宏觀定義具體落實(shí)成為學(xué)科的框架，包括學(xué)科的全局研究模型和研究路徑。根據(jù)信息學(xué)科范式科學(xué)觀所闡明的學(xué)科定義，人工智能的全局研究模型應(yīng)當(dāng)是主體駕馭和環(huán)境約束下的主體與客體相互作用的信息過(guò)程模型。

正如模型所表明的那樣，人工智能學(xué)科的全局模型必然是，首先，客體信息作用于主體，然后，具有目的和知識(shí)的主體設(shè)法生成智能行為反作用于客體，完成主體與客體相互作用的基本回合。

如果第一回合的智能行為反作用于客體的結(jié)果達(dá)到了預(yù)設(shè)的目標(biāo)，整個(gè)過(guò)程就完成了任務(wù)；如果沒(méi)有達(dá)到預(yù)設(shè)目標(biāo)，其中的誤差就要返回到主體的輸入端，成為補(bǔ)充性的客體信息，促使主體補(bǔ)充新的知識(shí)，優(yōu)化智能策略和智能行為，改進(jìn)反作用的效果（縮小誤差），直至滿意為止。

圖1人工智能的全局模型：主體客體相互作用的信息過(guò)程

圖1所示的人工智能全局研究模型雖然看似簡(jiǎn)單，卻清晰2而準(zhǔn)確地揭示了人工智能的深層本質(zhì)：只有主體與客體發(fā)生相互作用，才會(huì)使具有目的和知識(shí)的主體產(chǎn)生智能行為并反作用于環(huán)境的客體，實(shí)現(xiàn)主體與客體的合作雙贏：一方面，主體達(dá)到了自己的預(yù)設(shè)目標(biāo)；另一方面，客體維護(hù)了環(huán)境的運(yùn)行規(guī)律。

信息學(xué)科范式的科學(xué)觀構(gòu)筑了正確的研究模型，接下來(lái)必須思考的問(wèn)題就是：應(yīng)當(dāng)怎樣去研究這個(gè)全局模型？根據(jù)信息學(xué)科范式的方法論，人工智能的研究應(yīng)當(dāng)遵循信息生態(tài)方法論。具體來(lái)說(shuō)，就是要遵循“在主客互動(dòng)框架下保持信息成分的完整性、信息時(shí)空的系統(tǒng)性以及在全局優(yōu)化條件下的信息轉(zhuǎn)換方法”。

進(jìn)一步的問(wèn)題是，遵循了信息生態(tài)方法論的人工智能系統(tǒng)，將會(huì)怎樣產(chǎn)生所需要的智能行為呢？事實(shí)上，圖1的全局研究模型已經(jīng)表明，人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生智能行為的方法只與客體信息、主體目標(biāo)、主體的知識(shí)這些因素有關(guān)，即智能行為的生成必定是在主體目標(biāo)的導(dǎo)引與控制下，在知識(shí)的支持與約束下，由客體信息通過(guò)復(fù)雜轉(zhuǎn)換產(chǎn)生出來(lái)。由此，就可以構(gòu)筑在信息學(xué)科范式的信息生態(tài)方法論指引下智能行為生成的過(guò)程模型，如圖2所示。

圖2普適性智能生成機(jī)制的模型

顯然，圖2只是圖1的具體化，但圖2更加明確地揭示了主體產(chǎn)生智能行為的詳細(xì)過(guò)程和普適性機(jī)制。圖2表明：首先必須實(shí)現(xiàn)主體對(duì)客體的感知，從而產(chǎn)生主體的感知信息，這就是感知的作用；接著要把感性的感知信息提升為理性的知識(shí)，這是認(rèn)知的作用；然后就可以在預(yù)設(shè)目標(biāo)的引導(dǎo)下，在知識(shí)的支持與約束下，把感知信息轉(zhuǎn)換為解決問(wèn)題的智能策略，這是謀行的作用；進(jìn)而把智能策略轉(zhuǎn)換成為智能行為，這是執(zhí)行的作用。

圖2所揭示的智能生成機(jī)制是普適性的，因?yàn)槠渲卸x的所有因素（感知、認(rèn)知、謀行、執(zhí)行）都是普適性的。圖2表明，普適性智能生成機(jī)制的本質(zhì)內(nèi)涵就是“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生”原理。若以→表示轉(zhuǎn)換算法，原理就表示為：客體信息→感知信息→知識(shí)→智能策略→智能行為。

這樣，信息學(xué)科范式的信息生態(tài)方法論就創(chuàng)造了一種前所未有的人工智能研究路徑：基于普適性智能生成機(jī)制的機(jī)制主義研究路徑，它是統(tǒng)一的（普適的）人工智能研究路徑。原先的結(jié)構(gòu)主義、功能主義、行為主義研究路徑乃是這種統(tǒng)一的人工智能機(jī)制主義研究路徑在相應(yīng)條件下的和諧特例。

事實(shí)上，對(duì)于人工智能基礎(chǔ)理論研究來(lái)說(shuō)，普適性智能生成機(jī)制才是人工智能的核心本質(zhì)所在：系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能都是為系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能生成機(jī)制服務(wù)的。至于系統(tǒng)的行為，則是普適性智能生成機(jī)制實(shí)現(xiàn)以后的外部表現(xiàn)。

所以，這是人工智能理論的一個(gè)具有重大意義的研究結(jié)果。它給人工智能學(xué)科的研究大方向提供了一個(gè)極為重要的啟示：普適性智能生成機(jī)制是一類復(fù)雜的信息轉(zhuǎn)換，因此，要把人工智能研究的整體思路聚焦到“信息轉(zhuǎn)換”這個(gè)大方向上來(lái)。只要抓住了“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生”這個(gè)普適性智能生成機(jī)制，就抓住了人工智能研究的本質(zhì)和全局。算法、算力、數(shù)據(jù)、知識(shí)都是為實(shí)現(xiàn)“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生”這個(gè)普適性智能生成機(jī)制服務(wù)的。

感知信息具有形式信息、價(jià)值信息、內(nèi)容信息三個(gè)分量，這是因?yàn)楦兄^(guò)程具有主體目標(biāo)。于是值得特別強(qiáng)調(diào)：在人工智能系統(tǒng)中，必須十分重視主體目標(biāo)的作用，它是體現(xiàn)主體主觀能動(dòng)作用和主體利益的最高標(biāo)志性因素。只有那些有主體目標(biāo)的人工智能系統(tǒng)，才會(huì)擁有真正的智能，沒(méi)有主體目標(biāo)的“人工智能”系統(tǒng)則不可能擁有真正的智能。這是研究人工智能理論與研究一般物質(zhì)系統(tǒng)理論之間的最大區(qū)別之一。這也是人工智能理論的研究不宜完全簡(jiǎn)單還原到物質(zhì)系統(tǒng)的研究的一個(gè)重要原因。

在以上說(shuō)明基礎(chǔ)上，就可以構(gòu)造“由客體信息轉(zhuǎn)換生成感知信息”的工作機(jī)制模型，具體情況如圖3所示。圖3模型中，駕馭全局的主體因素就是存儲(chǔ)在“綜合知識(shí)庫(kù)”的目標(biāo)G。由它來(lái)確定外來(lái)刺激（客體信息S）對(duì)于達(dá)成系統(tǒng)的目標(biāo)究竟是有利？有害？還是無(wú)關(guān)？也就是確定這個(gè)客體對(duì)于系統(tǒng)的價(jià)值信息（語(yǔ)用信息Z）作用為正？為負(fù)？還是為零？從而據(jù)此確定系統(tǒng)究竟應(yīng)當(dāng)對(duì)這個(gè)客體表示歡迎（支持）？反對(duì)（抵制）？還是不予理會(huì)（過(guò)濾）？

圖3感知信息生成機(jī)制的模型

可見(jiàn)，并非一切外部刺激或外來(lái)數(shù)據(jù)都能啟動(dòng)智能生成機(jī)制的工作。只有那些與系統(tǒng)主體目標(biāo)有關(guān)（正相關(guān)或負(fù)相關(guān)）的外部刺激才能啟動(dòng)系統(tǒng)智能生成機(jī)制的工作：是主體的目標(biāo)把握著“系統(tǒng)注意力”的大關(guān)。

圖3模型中的“察覺(jué)系統(tǒng)”就是傳感系統(tǒng)，它能夠察覺(jué)和表達(dá)系統(tǒng)面臨著什么形式的刺激X（形式信息／語(yǔ)法信息），但它不懂得刺激的內(nèi)容；模型中的“評(píng)價(jià)系統(tǒng)”就是主體對(duì)刺激的價(jià)值評(píng)估：這個(gè)刺激對(duì)于達(dá)成主體目標(biāo)有什么利害關(guān)系Z（價(jià)值信息／語(yǔ)用信息）；其中的“定義系統(tǒng)”就是把形式信息X和價(jià)值信息Z這兩者形成的“偶對(duì)”映射到內(nèi)容（語(yǔ)義）空間并對(duì)映射結(jié)果進(jìn)行恰當(dāng)?shù)拿?，這樣就定義了主體關(guān)于客體的內(nèi)涵Y（內(nèi)容信息／語(yǔ)義信息）。不難看出，圖3所示的模型是科學(xué)合理的，在技術(shù)上是完全可實(shí)現(xiàn)的。

以前，人們對(duì)語(yǔ)法信息、語(yǔ)義信息、語(yǔ)用信息三者的定義和關(guān)系曾經(jīng)存在很多誤解。然而，感知信息生成機(jī)制的模型表明，感知信息的形式信息X、價(jià)值信息Z和內(nèi)容信息Y三者之間存在的關(guān)系是Y＝λ（X，Z）。內(nèi)容，乃是形式和價(jià)值的抽象與命名。這個(gè)表達(dá)式“Y＝λ（X，Z）”具有非常重要的意義，因?yàn)樗鼫?zhǔn)確回答了：對(duì)于人工智能的研究來(lái)說(shuō)，究竟什么是內(nèi)容？

具體來(lái)說(shuō)，所謂“某個(gè)事物的內(nèi)容”，實(shí)質(zhì)就是指：（1）這個(gè)事物具有什么樣的形態(tài)；（2）具有這樣形態(tài)的事物對(duì)主體的目標(biāo)而言具有什么樣的價(jià)值關(guān)系。了解了事物的形態(tài)和價(jià)值，就是對(duì)事物的內(nèi)容實(shí)現(xiàn)了理解。

根據(jù)這樣定義的“內(nèi)容”，決策者就可以作出明確的決策：歡迎？反對(duì)？不予理會(huì)？所以，這是一個(gè)非常重要也非常有用的結(jié)果，而且是一個(gè)至今都不曾被準(zhǔn)確定義，甚至被普遍誤解了的重要結(jié)果。由這樣生成的全信息按照普適性智能生成機(jī)制生成的知識(shí)和智能就將是同樣具備形式、價(jià)值、內(nèi)容三個(gè)分量的“全知識(shí)”和“全智能”。

第三步，對(duì)學(xué)科框架的學(xué)術(shù)規(guī)格予以精準(zhǔn)化，包括對(duì)學(xué)科模型的學(xué)術(shù)結(jié)構(gòu)規(guī)格、研究路徑所要求的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)規(guī)格都予以精準(zhǔn)界定。根據(jù)信息學(xué)科范式的科學(xué)觀，人工智能學(xué)科的全局研究模型是“主體客體相互作用的信息過(guò)程模型”，那么，為了精準(zhǔn)研究這種主客互動(dòng)的信息過(guò)程，人工智能學(xué)科的學(xué)術(shù)結(jié)構(gòu)規(guī)格也應(yīng)當(dāng)精準(zhǔn)化。結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：人工智能學(xué)科的學(xué)術(shù)結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)是由人工智能的原型學(xué)科、核心學(xué)科和基礎(chǔ)學(xué)科所形成的交叉學(xué)科群結(jié)構(gòu)；而不應(yīng)當(dāng)僅僅是計(jì)算機(jī)學(xué)科。

同時(shí)，根據(jù)信息學(xué)科范式的方法論要求，人工智能學(xué)科的方法論應(yīng)當(dāng)是信息生態(tài)方法論。于是，為了描述主客互動(dòng)框架下的信息生態(tài)過(guò)程——以“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生原理”為標(biāo)志的普適智能生長(zhǎng)機(jī)制，人工智能學(xué)科所要求的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)的規(guī)格就應(yīng)當(dāng)滿足“內(nèi)涵的整體性、時(shí)空的系統(tǒng)性、全局的優(yōu)化性”的數(shù)學(xué)理論、邏輯理論以及新型的信息哲學(xué)理論，不應(yīng)當(dāng)僅僅是傳統(tǒng)的概率理論、剛性化的數(shù)理形式邏輯和傳統(tǒng)的哲學(xué)觀念。

第四步，把學(xué)科的定義、框架、規(guī)格貫徹到學(xué)科的具體理論，包括深度改造人工智能理論的基本概念和深度挖掘?qū)W科的基本原理?，F(xiàn)有的人工智能理論是在物質(zhì)學(xué)科范式約束下形成的，不適用于信息學(xué)科的范式。因此，深度改造人工智能的基本概念和基本原理是極為必要的工作。

比如，物質(zhì)學(xué)科范式的科學(xué)觀認(rèn)為研究對(duì)象是物質(zhì)客體，不允許主觀因素的參與。這就導(dǎo)致現(xiàn)有人工智能的基本概念都是純粹客觀的、絕對(duì)中性的、不反映主體因素的概念，同時(shí)導(dǎo)致現(xiàn)有人工智能的工作原理也都是純粹客觀的、絕對(duì)中立的、不能反映主體因素的演繹原理。又比如，物質(zhì)學(xué)科范式的方法論是分而治之和單純形式化，因此，現(xiàn)行人工智能的基本概念都是被“閹割”了內(nèi)容與價(jià)值因素的形式化概念，而現(xiàn)行人工智能的基本方法也都是被“閹割”了內(nèi)容與價(jià)值因素的分析方法。

根據(jù)信息學(xué)科范式的科學(xué)觀，人工智能全局研究模型是“在主體駕馭和環(huán)境約束下主體與客體相互作用的信息過(guò)程”，那么，為了研究主體與客體互動(dòng)的信息過(guò)程，使主體能夠從形式、價(jià)值、內(nèi)容上全面了解客體，人工智能學(xué)科的基本概念也就應(yīng)當(dāng)是形式價(jià)值內(nèi)容三位一體的全信息、全知識(shí)、全智能等基本概念。其中，價(jià)值和內(nèi)容便是信息學(xué)科范式科學(xué)觀所要求的主體因素的具體體現(xiàn)，而信息、知識(shí)、智能之間的復(fù)雜轉(zhuǎn)換則是信息學(xué)科范式的信息生態(tài)方法論的體現(xiàn)。

對(duì)于人工智能的研究來(lái)說(shuō)，真正重要的概念是全信息（感知信息），而不是純形式的數(shù)據(jù)。同時(shí)，根據(jù)信息學(xué)科范式的方法論，人工智能學(xué)科的方法論應(yīng)當(dāng)是信息生態(tài)方法論，那么，為了滿足“整體性、系統(tǒng)性和全局優(yōu)化性”，人工智能學(xué)科的基本原理就應(yīng)當(dāng)是符合信息生態(tài)規(guī)律的一系列信息轉(zhuǎn)換并最終創(chuàng)生智能的那些原理，它們構(gòu)成了“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生”定律。

第五步，綜合學(xué)科的定義、框架、規(guī)格、理論，最終形成機(jī)制主義的通用人工智能理論這一全面體現(xiàn)信息學(xué)科范式的全新人工智能理論。把人工智能范式革命及其全部鏈鎖反應(yīng)的結(jié)果綜合在一起，就可以產(chǎn)生人工智能范式革命所創(chuàng)造的全新一代人工智能理論——基于普適性智能生成機(jī)制的通用人工智能理論，簡(jiǎn)稱“機(jī)制主義通用人工智能理論”。具體來(lái)說(shuō)，只要按照表2所表示的“學(xué)科發(fā)展的普遍規(guī)律”，我們就可以在圖2所示的普適性智能生成機(jī)制模型的基礎(chǔ)上，生成整個(gè)機(jī)制主義通用人工智能理論的系統(tǒng)模型，如圖4所示。

圖4機(jī)制主義通用人工智能理論的系統(tǒng)模型

機(jī)制主義通用人工智能理論系統(tǒng)模型圖4的具體工作過(guò)程包括：（1）把客體信息轉(zhuǎn)換為感知信息，“注意”的功能就在感知基礎(chǔ)上利用感知信息來(lái)實(shí)現(xiàn)；（2）把感知信息轉(zhuǎn)換為知識(shí)；（3）在目的引導(dǎo)下，在知識(shí)約束下，把感知信息轉(zhuǎn)換為智能策略；（4）把與問(wèn)題求解相關(guān)的各種信息、各種先驗(yàn)知識(shí)和各種先驗(yàn)策略隨時(shí)進(jìn)行存儲(chǔ)與提?。唬?）把智能策略轉(zhuǎn)換為智能行為；（6）檢驗(yàn)智能行為反作用于客體的行為實(shí)效；（7）如果檢驗(yàn)的結(jié)果存在誤差，就把誤差作為補(bǔ)充性的客體信息反饋到整個(gè)系統(tǒng)輸入端；（8）根據(jù)誤差信息，從綜合知識(shí)庫(kù)提取新的相關(guān)知識(shí)；（9）利用新提取的補(bǔ)充知識(shí)，按照步驟（3）的方法改善智能策略和智能行為，從而改善智能行為的效果；（10）把滿足要求的智能策略存入綜合知識(shí)庫(kù)，從而體現(xiàn)了機(jī)制主義通用人工智能系統(tǒng)在解決問(wèn)題的過(guò)程中不斷通過(guò)學(xué)習(xí)和不斷增加自身解決問(wèn)題的能力的自學(xué)習(xí)機(jī)制。由圖4可見(jiàn)，“普適性智能生成機(jī)制”就和諧有機(jī)地融合在整個(gè)機(jī)制主義通用人工智能系統(tǒng)之中。

機(jī)制主義通用人工智能理論的簡(jiǎn)要自評(píng)

這里就對(duì)上文所闡述的機(jī)制主義通用人工智能理論的生成思路、機(jī)制和原理作一些理論性的初步判斷，如表4“機(jī)制主義通用人工智能理論占現(xiàn)行人工智能理論的定性對(duì)比”所示供讀者分析、參考與批評(píng)。

表4機(jī)制主義通用人工智能理論與現(xiàn)行人工智能理論的定性對(duì)比

所謂通用人工智能，并不是指用一個(gè)單體的“巨無(wú)霸”式的人工智能系統(tǒng)解決世間所有的問(wèn)題。這里所說(shuō)的通用人工智能理論，是指以不變的智能生成機(jī)制去成功應(yīng)對(duì)千變?nèi)f化的實(shí)際問(wèn)題。換言之，通用是指機(jī)制的通用，而通用人工智能系統(tǒng)的輸入內(nèi)容和輸出內(nèi)容則將隨著問(wèn)題的改變而相應(yīng)改變，這就是“以不變應(yīng)萬(wàn)變”的真實(shí)含義。

具體來(lái)說(shuō)，給定任何合理的“求解的問(wèn)題、求解的目標(biāo)、求解問(wèn)題所需要的先驗(yàn)知識(shí)”，通用人工智能理論都可以憑借它的普適性的智能生成機(jī)制，在給定的目標(biāo)引導(dǎo)下，利用給定的知識(shí)，生成能夠“求解問(wèn)題”達(dá)到“求解目標(biāo)”的智能策略和智能行為。當(dāng)然，如果求解的問(wèn)題改變了，解決問(wèn)題的策略和智能行為也會(huì)隨之改變，但生成這種智能策略和智能行為的機(jī)制卻不需要改變，依然遵循“信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律”。

換句話說(shuō)，“普適性的智能生成機(jī)制”是人工智能理論研究中的不變性和不變核，是人工智能理論之所以能夠成為“通用人工智能理論”的根本基礎(chǔ)。這樣，面對(duì)千變?nèi)f化的問(wèn)題，不再必須對(duì)每個(gè)不同的問(wèn)題從頭做起去設(shè)計(jì)專用系統(tǒng)，只需要把各自的“問(wèn)題、目標(biāo)、知識(shí)”表達(dá)成一定的形式，利用同樣的普適性的智能生成機(jī)制就可以生成解決相關(guān)問(wèn)題的智能策略和智能行為，并達(dá)到“求解問(wèn)題”的目的。其實(shí)，通用人工智能系統(tǒng)就是“各種人工智能系統(tǒng)的通用孵化平臺(tái)”。通用人工智能理論的“機(jī)制通用性和理論統(tǒng)一性”，是人工智能范式革命帶來(lái)的巨大優(yōu)越性。作為對(duì)比，現(xiàn)行人工智能理論無(wú)法望其項(xiàng)背。

同樣十分重要的問(wèn)題是，由于現(xiàn)行人工智能沿用了“單純形式化”的物質(zhì)學(xué)科范式方法論，使得現(xiàn)行人工智能系統(tǒng)的“智能水平十分低下”，成為現(xiàn)行人工智能理論的又一項(xiàng)痼疾?，F(xiàn)行人工智能系統(tǒng)表現(xiàn)出來(lái)的“智能”，其實(shí)都不是基于對(duì)問(wèn)題的理解所實(shí)現(xiàn)的，而是利用快速運(yùn)算變幻出來(lái)的結(jié)果。這樣設(shè)計(jì)出來(lái)的“智能”嚴(yán)格依賴特定的應(yīng)用場(chǎng)景，場(chǎng)景一變，該種”智能“便會(huì)失效。

從通用人工智能理論的圖3和圖4模型則可看出，客體信息經(jīng)過(guò)感知被轉(zhuǎn)換成為了感知信息。如前所說(shuō)，感知信息是形式信息、價(jià)值信息、內(nèi)容信息的三位一體；知識(shí)是形式知識(shí)、價(jià)值知識(shí)、內(nèi)容知識(shí)的三位一體；智能策略是形式策略、價(jià)值策略、內(nèi)容策略的三位一體。因此，信息、知識(shí)、智能策略都是可以理解的。

當(dāng)然，由于人工智能綜合知識(shí)庫(kù)所存儲(chǔ)的信息、知識(shí)、策略畢竟有限，因此它的理解能力也有限。人們不應(yīng)當(dāng)完全按照“人類的理解能力水平”來(lái)要求“人工智能機(jī)器的理解能力水平”，不應(yīng)當(dāng)要求人工智能系統(tǒng)完全像人類那樣能夠洞若觀火靈活變通或者舉一反三、觸類旁通。但是，人工智能的“理解能力”至少能使人工智能機(jī)器作出具有理解基礎(chǔ)的決策，并且具有一定的自學(xué)習(xí)能力。

在知識(shí)和智能策略的層面，也同樣可以針對(duì)所面臨的問(wèn)題作出與信息層面類似的具有一定智能水平的明智決策。而且，無(wú)論在信息、知識(shí)，還是智能策略的層面，這樣作出的決策，都可以清晰而準(zhǔn)確地得到解釋。這就解決了人工智能系統(tǒng)的可信任性問(wèn)題。

人工智能范式革命所產(chǎn)生的機(jī)制主義通用人工智能理論的另一巨大優(yōu)越性，是它的理解能力和在理解基礎(chǔ)上的智能決策水平。與通用人工智能理論的智能水平相比，現(xiàn)行人工智能理論的理解水平確實(shí)相差甚遠(yuǎn)。這是人工智能范式革命所帶來(lái)的人工智能理論的深刻革命。

表5人工智能范式革命前后的學(xué)科范式比較

表5是對(duì)上述論證的簡(jiǎn)明總結(jié)。值得指出，表5顯示了在人工智能范式革命之前，“三分天下”的現(xiàn)行人工智能理論是物質(zhì)學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)時(shí)代所產(chǎn)生的人工智能理論；而在實(shí)施人工智能范式革命之后，“機(jī)制主義通用人工智能理論”則是信息學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)新時(shí)代所創(chuàng)造的人工智能理論。人工智能的范式革命，是這兩個(gè)科學(xué)時(shí)代人工智能理論的分水嶺。

正是在這個(gè)意義上，人工智能范式革命乃是推動(dòng)物質(zhì)學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)時(shí)代轉(zhuǎn)變到信息學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)新時(shí)代的引擎和橋梁，也是劃分物質(zhì)學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)時(shí)代與信息學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)新時(shí)代的界限和分水嶺。這樣，人工智能范式革命的產(chǎn)物——基于普適性智能生成機(jī)制的通用人工智能理論就名副其實(shí)地具有了劃時(shí)代的意義。這就是人工智能范式革命及其鏈鎖反應(yīng)所帶來(lái)的人工智能基礎(chǔ)理論的具有劃時(shí)代意義的重大突破和源頭創(chuàng)新。

當(dāng)前，我們已經(jīng)處在學(xué)科范式革命的偉大時(shí)代。具體來(lái)說(shuō)，20世紀(jì)中葉以來(lái)，信息學(xué)科迅猛崛起，成為了一種社會(huì)存在。只是受制于“社會(huì)意識(shí)滯后于社會(huì)存在”法則，信息學(xué)科的社會(huì)意識(shí)（范式）至今尚未形成。在此期間，作為初級(jí)發(fā)展階段的信息學(xué)科研究便借用了物質(zhì)學(xué)科的范式，造成了初級(jí)發(fā)展階段信息學(xué)科“范式張冠李戴”的結(jié)果。然而，社會(huì)發(fā)展的需要使信息學(xué)科不可能永遠(yuǎn)停留在初級(jí)發(fā)展階段，必然要沖破各種束縛向高級(jí)發(fā)展階段邁進(jìn)。這就必然迫使信息學(xué)科形成并確立信息學(xué)科范式來(lái)引領(lǐng)自己的高級(jí)發(fā)展階段，而把物質(zhì)學(xué)科范式歸還給物質(zhì)學(xué)科。這就是信息學(xué)科的范式革命。

信息學(xué)科范式革命的主要標(biāo)志是（1）科學(xué)觀的大轉(zhuǎn)變：信息學(xué)科高級(jí)階段的研究對(duì)象不再局限于物質(zhì)客體，而是主體駕馭和環(huán)境約束下的主體客體相互作用的信息過(guò)程；研究的目的也不再是認(rèn)識(shí)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)與功能，而是實(shí)現(xiàn)主體客體在互動(dòng)中雙贏；（2）方法論的大轉(zhuǎn)變：信息學(xué)科高級(jí)發(fā)展階段的方法論不再是“分而治之”和“形式演繹”，而是轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢w而治”和“生態(tài)演化”?？梢?jiàn)，信息學(xué)科范式與物質(zhì)學(xué)科范式之間大不相同，它們之間是“辯證的統(tǒng)一”。因此，不能混為一談。

為了能夠理解信息學(xué)科的范式革命，我們應(yīng)當(dāng)自覺(jué)地認(rèn)識(shí)并處理好以下幾種重要的關(guān)系。

科學(xué)—哲學(xué)。不能忽視哲學(xué)對(duì)科學(xué)的指導(dǎo)。在人工智能的初級(jí)發(fā)展階段，在物質(zhì)學(xué)科范式的束縛下，人工智能的研究也取得了許多進(jìn)展。但是在物質(zhì)科學(xué)觀和分而治之方法論束縛下，那都只能是局部性和碎片式的進(jìn)展，不可能取得全局性通用性的進(jìn)展；而且在物質(zhì)科學(xué)觀和形式演繹方法論束縛下，信息、知識(shí)、智能的價(jià)值因素和內(nèi)容因素都被徹底掏空，因而，不可能獲得真正的智能。

信息科學(xué)—物理科學(xué)。不能把人工智能的研究還原為物理學(xué)的研究。因?yàn)椋罢叩难芯繉?duì)象是主體與客體復(fù)雜互動(dòng)的信息過(guò)程，后者的研究對(duì)象是純粹的物質(zhì)客體而不可能關(guān)注主客相互作用的信息過(guò)程。

物質(zhì)學(xué)科范式則僅僅把物質(zhì)客體的結(jié)構(gòu)與功能作為自己的研究對(duì)象，徹底地排除了主體的一切因素，因而，也就排除了價(jià)值和內(nèi)容的立足點(diǎn)，徹底否決了從形式加工出價(jià)值和內(nèi)容的可能性。可見(jiàn)，沒(méi)有目的的系統(tǒng)，不可能有智能。由此可知，完全用物理學(xué)的觀點(diǎn)看待人工智能的研究，或者把人工智能的研究還原為物理學(xué)的研究，都是不適宜的。

信息理論—高級(jí)階段人工智能。不能把國(guó)內(nèi)外唯一公認(rèn)的Shannon信息理論當(dāng)作研究人工智能理論的全部信息理論基礎(chǔ)。由于現(xiàn)有的信息理論是在物質(zhì)學(xué)科范式束縛下產(chǎn)生的，只關(guān)注了信息的形式因素而完全忽視了信息的價(jià)值因素和內(nèi)容因素的純粹形式化信息理論，因此，無(wú)法支持人工智能理論所需要的信息過(guò)程研究。解決這一問(wèn)題的辦法是，只有把現(xiàn)有純粹形式化的Shannon信息理論改造提升成為“形式信息、價(jià)值信息和內(nèi)容信息三位一體的全信息理論”，才能滿足人工智能理論研究的需要。

高級(jí)階段人工智能—計(jì)算機(jī)與形式邏輯。不宜把人工智能看作是計(jì)算機(jī)科學(xué)和形式邏輯理論的應(yīng)用分支。因?yàn)?，?jì)算機(jī)和形式邏輯也是在物質(zhì)學(xué)科范式引領(lǐng)下建立的形式化演繹系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)是強(qiáng)大的信息處理系統(tǒng)，形式邏輯是強(qiáng)大的演繹系統(tǒng)。但是，它們所能夠處理和演繹的“信息”必定是純粹形式化的信息，而高級(jí)階段人工智能所需要的價(jià)值信息和內(nèi)容信息的處理與演繹，已經(jīng)超出計(jì)算機(jī)和形式邏輯的能力范圍。要想使計(jì)算機(jī)和形式邏輯理論能夠支持高級(jí)階段人工智能的研究，則兩者都需要變革與創(chuàng)新，而不能在原有的范式下直接實(shí)現(xiàn)。在這個(gè)意義上，廣泛流行的“計(jì)算思維”只適用于計(jì)算機(jī)，而不適用于高級(jí)人工智能的研究。

高級(jí)階段人工智能—數(shù)學(xué)。形式化的數(shù)學(xué)如何適應(yīng)人工智能對(duì)“內(nèi)容”研究的需求。這可能是數(shù)學(xué)科學(xué)面臨的創(chuàng)新任務(wù)。一方面，和其他科學(xué)技術(shù)一樣，高級(jí)階段人工智能理論研究同樣需要數(shù)學(xué)的鼎力支持。不僅如此，數(shù)學(xué)在人工智能理論研究中還發(fā)揮著特別重要的作用。另一方面，由于高級(jí)人工智能理論的科學(xué)觀是主體駕馭與環(huán)境約束下的主客相互作用的信息過(guò)程，它的方法論是“整體而治”和“生態(tài)演化”。因此，它對(duì)數(shù)學(xué)提出了“如何描述和分析事物的價(jià)值因素和內(nèi)容因素”的要求。這便蘊(yùn)含著“形式化科學(xué)”向“內(nèi)容科學(xué)”發(fā)展的巨大變革。這與“人工智能范式革命”遙相呼應(yīng)。

總之，學(xué)科的范式是學(xué)科的核心靈魂。人工智能范式的革命不僅是人工智能從初級(jí)階段走向高級(jí)階段的階梯，而且是物質(zhì)學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)時(shí)代通向信息學(xué)科主導(dǎo)的科學(xué)新時(shí)代的橋梁。這是21世紀(jì)必定要掀起的信息學(xué)科以及復(fù)雜科學(xué)研究發(fā)展的波瀾壯闊的未來(lái)！