为什么是人工“智能”？因为封装起来的，真的是智能 ——前两天看到一个视频，说Python会成为未来的编程之王，原因就是AI模型和应用开发，用Python太方便了，而AI是未来绝不容错失的赛道。 AI为什么是兵家必争之地呢？我觉得根本上，AI是人类找到的第一个可以高效封装和再利用抽象的“规律”，“经验”，“技能”这类“默知识”的技术，这意味着人类将进入可以高速重用和迭代深度“复杂”知识—— 也就是智能，的时代。

自古以来，人类一直没有停止解决一个成长发展的根本问题：知识、经验如何能最有效地传承和有效重复利用？最先人类用图画来描述知识，逐渐演变成了语言文字，文字系统承担起了几千年来记录和持久化保存信息的最主要的载体；然而文字只是一种对信息单模态的表述，语言文字能够传递的表述抽象概念的知识能否有效被理解和再利用，很大程度还要取决于接收者的理解和“脑补”水平（每个人大脑对信息的“编码器”是不一样的，尤其是对抽象的文字）；于是人类借助各种媒介的新发明， 留声机、照相机、摄影机、互联网、全景VR，等等，然而，这些还只是能记载“信息”，还无法直接存储复杂“规律”，“经验” —— 那些“只可意会 难以言传”的“深度复杂”的知识， 例如，如何创作音乐：我们可以记录很多音乐创作的事实数据，比如创作音乐的过程描述和结果，但“事实数据”和”如何生成事实的结果”是两类不同的知识，前者是“鱼”，后者是“渔”，前者很具象，后者很抽象，后者会提取出，并封装大量前者的属性特征。我前几篇文章论述了，AI以深度人工神经网络参数的形式， —— 对应人类是人大脑的生物神经元的连接 —— 封装出了“如何打鱼”，而不是去存储“鱼”。

这些更“高阶”的，更“浓缩”的“渔”，以前并没有一个可以直接表述的介质，大多时候，我们只能通过多学习“鱼”：比如教学图文，视频，音频，通过“脑补”去还原/拼凑/调整出这个“渔”，事实上深度学习的人工神经网络就是这么做的，只不过AI走的是数字化的路径，人类可以通过生物机制来调整自己的神经网络，人类学习的效率会高很多。 

但不管怎么样，我们找到了一种能从信息中“抽取”出“规律”，而不仅仅只是记录“信息”的方式了，并且由于其是数字化形态，所以可以迅速被完全复制和再利用，这是人类所没有的优势。除非人类发展出了某种“心灵感应”，或者人类通过脑机接口一类的方式来数字化自己，这可能将是数字化的硅基智能永远的优势。

陆奇的演讲提到过三个数字化生态系统的阶段，第一个是信息（感知）生态系统（信息无处不在），第二是模型（知识）生态系统（”模型”知识无处不在），第三个是行动（实现）生态系统。什么是“模型”知识？就是类似深度人工神经网络封装的抽象知识、经验，和能力，我很多课上讲过，以前没有深度学习的工具，所以我们只能用程序代码来封装这些知识，能够明确写出来的代码，是一种显性的表征（表述），而更深层更抽象的模式，常常是需要隐性表述的，这也是深度人工神经网络的表征空间，被称为“隐空间”的原因。—— 仅代表尹智个人观点 Ken’s personal view only