导读：当前，人工智能应用在中国又一次火爆。无独有偶，美国电视剧《西部世界》第二季的第一集一经播出就引起热议。一时间，人和人工智能这个话题又重新被辩论。
在讨论人和人工智能的关系及其差别之前，我们先看看人类知识的构成。作者并没有哲学专业背景，这里介绍的概念不一定能和哲学概念一一对应，具有哲学专业背景的读者可以建立一个对照转换。
作者：冯雷 姚延栋 高小明 杨瑜
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01 经验和逻辑作者认为，人的知识由经验和逻辑两个层面构成。第一类知识是逻辑知识，可以通过分析得出新知识。下面是典型的逻辑知识：
所有人都会死，苏格拉底是人，所以苏格拉底会死。根据勾股定理，直角三角形的三边关系满足x^2 + y^2 + = z^2（其中x和y是两条直角边，z是斜边）。如果三角形的两条直角边长度分别是3和4，那么根据勾股定理可以得到z的长度是5。另一类知识就是经验知识。经验通常是没有经过逻辑推理或者无法通过逻辑推理而根据过去的经验建立起来的知识。下面是两个过去的经验知识：
“地球是宇宙的中心”在哥白尼之前一直是人类社会的基本经验知识。“地球是平的”在哥伦布之前一直是大部分人的经验知识。太阳从东边升起，到今天为止还是大部分人的经验知识。要观察人的知识体系的建立过程，可以观察小孩子的学习过程。如果把一个算盘竖起来给小孩子玩，小孩子可能会把珠子往上拨，然后珠子会掉下去。但是孩子会重复，因为他们不知道珠子总是会往下掉。为什么大人不再重复这个动作？
因为学过物理的大人从逻辑上会知道珠子会因重力的作用往下掉，没有学过物理的人根据过去的经验也会知道这样做珠子会往下掉，所以不会做无用功。苹果为何总是从树上掉下来？在牛顿发明万有引力定律之前，这对于所有人来说都是经验知识。在万有引力定律发明以后，对于知晓力学的人则是逻辑知识，对于不知晓力学的人依然是经验知识。
学过物理的读者先不要得意，因为经验和逻辑的关系不是绝对的，而是相对的。逻辑知识到一定层次不能再往下推理的时候，人又会依赖经验（有时候甚至是直觉或情感）。有时候，人懒得推理，也会停留在经验知识层面上。读者也不要笑话“懒得推理”这个行为，因为人类沉淀下来的经验知识实在太多，如果要试图逻辑化所有的经验知识，在人有限的生命里是很难完成的。
这就是极端聪明的人在无法逻辑化他们想逻辑化的知识的时候，他们的幽默感会诉诸一些最基本的经验（以表示无奈）。此前的文章在介绍机器（计算机或者人工智能）的时候，我们会看到很多不可计算数，这是有限的人脑和机器在无极限的知识体系面前表现出的一种无奈。
为了解释逻辑和经验的相对性，我们再来回顾一下万有引力定律的建立过程。万有引力定律和牛顿三定律主要是用来解释开普勒观察到的天体运动规律。图1-8所示是用古典力学解释的开普勒观察到的太阳系各大行星的天体运动：
▲图1-8 牛顿力学描述的太阳系天体运动，来源：维基百科
万有引力定律和牛顿三定律本身是基于一系列假设的一个数学模型，有效拟合了开普勒观察到的天体运动。这种处理方法和神经网络模型一样，都是把标注过的数据集合输入模型，调整模型的参数以拟合这些数据集。
牛顿三定律和万有引力定律的参数经过拟合以后，物体间的作用力变量（f）和距离变量（r）系数关系是-2（也就是平方成反比）。所有学习过物理的人对这个结果不会有太多质疑，但是哲学家们则需要经过逻辑化才能认可这个结果。所以他们会问，为何系数是-2，而不是-1.999999…9（中间间隔足够多的9）或者-2.00000…01（中间间隔足够多的0）？这样的系数一样能够拟合所有可以观察到的数据。
当然，牛顿选择-2而不是那两个长数字主要是为了处理方便，或者他相信简单的总是好的（作者没有机会用混有吴语口音的美式英语和牛顿的皇家口音英语隔着时空对话，但“简单是好”是大部分做模型的人的一个情感选择而不是逻辑选择）。当然，牛顿没有心情和这些哲学家费一番口舌，他的回答有点类似于“你们拿去用，一定屡试不爽，有问题再回来找我。”
事实上，哲学家们对于牛顿万有引力定律在内的古典力学体系的质疑是有一定道理的，因为后来古典力学在描述微观世界的时候不再成立。这时就需要量子力学了。
如果把古典力学运用到原子核和它的电子，我们无法解释为何电子不掉进原子核，这就意味着古典力学的模型无法对某些数据进行拟合。经过不断的探索，物理学家们建立了量子力学。
和古典物理不同，量子力学的模型有很大一部分建立在概率基础上。例如，在量子力学中，人们无法预测电子在原子核外的固定位置，只能预测它出现在某个位置的概率。图1-9描述了氢原子的电子的波动方程。轨道的颜色深浅代表了电子出现的概率。
▲图1-9 量子力学描述的氢原子波动，来源：维基百科
综合前面的讨论，万有引力实际上是根据人类在更高层次和更广范围的观察得到的经验总结。苹果下落对于没有学过物理的人而言是经验知识，而对于学习过物理的人而言，他们的知识虽然在逻辑上往上走了一层，但最终还是要依赖于一个经验数学模型。
tips：这个模型的参数不是通过逻辑推理出来的，而是根据过去数据匹配出来的一个经验值。现在人工智能领域的模型正是这种情况。
作者具有理学和经济两个学科背景，所以对文科和理科的交叉、融合深有体会，因为当我们的认知达到一定边界的时候所做的模型和假设不得不诉诸于情感（或者直觉），就像牛顿为了简洁选择-2作为模型里面距离的系数，欧几里得的平行公理诉诸于世界是方方正正的情感（后面会详细讨论）。
当然，文艺青年也不要总是陷入情感中，因为大部分的感性认知远没有到人类认知的边界，它们很容易逻辑化而上升到另外一个高度的感性认知。
tips：这可能也是一些知名高校会要求理科生必须选修一定数量的文科课程才能毕业，文科生也必须要选修一定数量的理科课程才能毕业的原因。大家熟悉的太极拳和五禽戏也蕴含着这样的道理，前者是一套阴阳平衡逻辑，后者是一套朴素的希望像猛禽一样强健的情感表达。
实际上，作者想说的是，读者可以审视一下自己的知识系统，逻辑和内化它们是非常耗神的，所以大部分知识还处于非常朴素的经验层面。
虽然文/理科学生受到的逻辑和经验的训练可能不太一样，但是ai和人比起来如何呢？因为强大的计算能力，机器学习看上去要胜人一筹。
例如，在判断贷款申请的风险系数时，ai能够把所有人的所有贷款历史读一遍来调校风险控制模型的参数，从而利用这些经验参数来判断当前一笔申请的风险。任何一个有丰富经验的贷款专员也只能根据自己过去看到过的坏账贷款的模糊图景来判断当前交易的风险。
如果说人算不过ai，那么人在逻辑推理方面是否比ai高出一等呢？我们需要在一个更为广阔的数学和计算机的知识体系框架下讨论这个问题。
02 公理化的逻辑系统上一节谈到了人类的经验知识是分层次的。我们总结一下苹果落地的两个层次。
第一个层次，因为我们看到苹果总是往下落地，没有往上飞过，所以我们认为苹果是落地的；第二个层次，我们建立牛顿古典力学模型，因为物体受力要朝受力方向加速前进，所以苹果脱离树枝以后，受到地心引力作用要朝地表方向前进。在这个层面，古典力学的很多模型的选择（例如，万有引力和距离平方成反比；再例如，不同参考系下，时间流逝是一样的）也是基于经验的。人类把知识一层层往上逻辑化到认知边界，依赖几个感性的假设便建立了一个认知体系。
很多伟大的科学家则从相反的角度来考虑：能否依赖几个基本的公理假设（感性选择）来建立整套认知体系？从欧几里得到希尔伯特，哲学、数学和物理学科的先贤们分别对几何知识和代数知识进行逻辑化。
在这个过程中，人类开始构想，能否让机器从几个公理和规则出发，通过计算推演列出所有人类知识？这一构想直接导致了以图灵机为代表的机器智能的产生。图灵在他的经典论文《论可计算数》中构造了一个机器（后人称为图灵机）来模仿人类数学工作者。
学术界普遍认为物理计算机的发明是受到图灵机的启发。冯·诺依曼等人在发明物理计算机后，给原本清贫的数学工作人员创造了高薪的编程岗位。今天的ai技术建立在计算机之上。从理论上讲，ai学科只是图灵机系统的一个模型化算法子集。
在这个子集里面讨论ai和人的关系必然是不完整的，所以在讨论ai和人的关系时，我们需要再往上追溯到公理化数学的过程。正是在这个过程中，邱奇、图灵和哥德尔等人对于机器和人的探讨远比今天大众对这个话题的讨论深入。
第一个建立公理化的逻辑系统是欧几里得的《几何原本》。如果追溯到数学的源头，欧几里得是个不得不提的人。他的著作《几何原本》对于人类影响非常深刻，据说《几何原本》在西方的发行量仅次于《圣经》。欧几里得的整个几何体系建立在如下5条公理之上：
过相异两点，能作且只能作一直线（直线公理）。线段（有限直线）可以任意地延长。以任一点为圆心、任意长为半径，可作一个圆（圆公理）。凡是直角都相等（角公理）。两直线被第三条直线所截，如果同侧两内角和小于两个直角，则两直线会在该侧相交（平行公理）。其中，第五条公理可以用另一种方式表述为：在一平面内，过直线外一点，可作且只可作一条直线与此直线平行。
欧几里得平面几何（欧氏几何）的所有定理可以最终追溯到这五个公理，所以这五个公理构成了欧氏几何的边界。作者在开始学习这些公理的时候也难以理解边界这个问题，后来也就放弃追问欧几里得为何如此定义这五个公理。
后来我才知道，很多学霸都不喜欢欧几里得的看上去像“主观臆断”定义出来的第五公理。其中，俄罗斯人罗巴切夫斯基（后面简称罗氏）认为第五公理应该可以通过前面四个公理推导出来。
为了推导这个公理，罗氏使用了反证法。在反证法中的第一步，他假设“过直线外一点有两条平行线”，然后试图通过这个反证假设来结合前面4条公理推导出逻辑矛盾。如果推导出矛盾，那么假设错误。
但是，罗氏基于他的假设并没有推导出任何矛盾，反而推导出一个和欧氏几何完全平行的几何体系——罗氏几何体系，也就是双曲几何。为帮助读者直观地理解罗氏双曲几何，图1-10给出了一个图形，这是一个三角形位于一个双曲抛物面上，另外右下方有两条在欧氏几何中应平行的分流线。
▲图1-10 罗氏几何中的三角形和平行线，来源：维基百科
罗氏几何体系完全不同于欧式几何，开创了非欧几何的先河。一方面，这意味着欧几里得的选择并不是随意的，他必须选择第五公理才能建立起欧氏几何体系。另一方面，这也意味着罗氏可能惹上了和哥白尼一样的大麻烦。
罗氏理论标志着两个几何世界的出现：一个是欧氏几何描述的方方正正的世界，另外一个是罗氏几何描述的弯弯曲曲的世界。由于颠覆了当时大众广为认知的体系，罗氏的理论因此遭到很多非议，他个人也遭受了很多不公正待遇。
这时，罗氏向另外一位学霸、有“数学王子”之称的高斯求助，希望高斯能够公开支持他的理论。高斯虽然提供了很多力所能及的帮助，但是最终没有公开站出来支持多个几何体系的存在。尽管高斯自己也感觉到第五公理的选择不是唯一的，但是他深知公众面对具有颠覆性的新事物时的恐惧。
tips：这里插一句，其实某种程度上今天对于ai的恐惧也只是历史重现。
罗氏的晚年在不幸中度过，他的理论一直没有公开得到支持。直到1868年，意大利数学家贝尔特拉米发表了一篇著名论文《非欧几何解释的尝试》，证明非欧几何可以在欧几里得空间的曲面（例如拟球曲，pseudosphere）上实现。也就是说，非欧几何命题可以“翻译”成相应的欧氏几何命题，如果欧氏几何没有矛盾，非欧几何也自然没有矛盾。
直到这时，长期无人问津的非欧几何才开始获得学术界的普遍关注并被深入研究，罗巴切夫斯基的独创性研究也由此得到学术界的高度评价和一致赞美，他本人则被后人赞誉为“几何学中的哥白尼”。
自贝尔特拉米解除了非欧几何的束缚以后，来自德国哥廷根大学的高斯和黎曼对非欧几何进行了大刀阔斧的拓展。黎曼对于欧式几何的第五公理做了另外一个相反的假定：过直线外一点，不能做直线和已知直线不相交。由此产生了非欧几何的另一个分支—椭圆几何。
关于高斯和黎曼在非欧几何领域的突破性进展，可以参考陈省身先生1987年发表的演讲《什么是几何学》。
总结来说，通过对欧几里得第五公理做出的不同假设，最终衍生出三种逻辑自洽的几何学：罗氏几何、欧式几何和黎曼几何。在三种几何中，垂直于同一线段的两条直线如图1-11所示。
▲图1-11 三种几何中垂直于同一线段的两条直线的图像，来源：维基百科
到这里，读者可能会问：计算机（人工智能）和几何有何关系？因为非欧几何的公理化体系的讨论，激发了自然数算数体系公理化的类似讨论，从而推动图灵机定义的出现。这里我们还要介绍哥廷根大学的另外一位学霸——希尔伯特。
在高斯和黎曼之后，非欧几何在哥廷根大学盛行，影响了不少数学家。哥廷根大学迎来了希尔伯特，希尔伯特提出了公理化几何体系并出版了《几何基础》。整个体系从一组公理出发，层层推导。希尔伯特的公理化方式也标志着数学方式开始转移到现代的公理系统。
公理系统可以摆脱现实世界，就像非欧几何的不同第五公理可以创造出不同于生活直觉的几何世界。如果说几何学是探讨几何元素的关系，那么点、直线、平面等可以用桌子、椅子等物体所取代。更为重要的是，在希尔伯特的概念里面，一个从公理系统构造出来的完整的数学系统应该具有以下特性：
独立性：系统里的各个公理相互独立，任何一个公理都不能从其他公理推导出来。例如欧几里得的第五公理并不能从其他四个公理推导出来。一致性：从公理出发，不能推导出两个互相矛盾的定理。假设b是a的反命题，则不能从公理系统中同时推导出a和b成立。完备性：从公理出发，可以推导出所有真命题。假设b和a是反命题，但是从公理系统不能证明a或者b，那么系统是不完备的。因为a和它的反命题都可能是正确的，不完备的系统像知识世界存在黑洞一样，让人不安。可判定性：即给定一个数学命题，是否可以从公理出发，通过有限计算步骤来判定这个命题的可证明性。这个可以列举的计算步骤就是现在所说的算法（algorithm）。完备性和可判定性可能会让人混淆。如果一个系统是不完备的，那么存在命题不可被证明。可判断性则探讨是否能找到一个步骤，计算出一个命题能否被证明。
希尔伯特的伟大之处在于使公理化系统的思考方法影响到代数体系。在1900年8月举行的国际数学家大会上，希尔伯特将可判定性问题列为当时数学面临的23个问题中的第10位。
这个问题被描述为：“是否可以推导出一个过程（算法），通过有限步骤判定不定方程（也叫丢番图方程）是否存在有整数解的命题？”
希尔伯特的座右铭是“我们必须知道，我们必将知道。”因此，在他眼里，无论不定方程是否有解，都应该存在一个判定过程来判定它是否可以被证明。
例如，费马方程x^n + y^n = z^n作为一种特定形式的不定方程，在数学家们试图证明命题“费马方程在自然数n > 2的情况下不存在整数解”之前，希望有个判定过程（算法）来判定它是否可以被证明。
事实上，费马定理的证明花费了数学家300年的努力，幸运的是它是可证明的。从费马定理证明史这个例子可以看到，代数命题通用判定过程（算法）的意义重大。要讨论通用的可判定性，首先需要清晰地定义什么是算法。为此，邱奇和图灵分别提出了不同构造和定义。图灵构造了图灵机，算法就定义在图灵机的操作之上。
从图灵机、图灵测试到人工智能：什么决定了ai能否取代人类？讨论了图灵构造图灵机的过程，但是很遗憾，图灵也证明了基于自然数算术的公理化体系的通用判断过程并不存在。
关于作者：冯雷(ray feng)，pivotal中国常务董事(managing director)兼研发中心总经理。冯雷曾在500强企业甲骨文(oracle)总部从事云计算产品研发。作为云计算早的一批从业人员，帮助甲骨文云计算资源调度领域成为意见领袖。拥有多项云计算专利。
姚延栋，pivotal中国研发中心副总裁，在pivotal公司全球范围内为greenplum技术发展路线提供战略输入。联合创建了pivotal中国研发中心，发起了greenplum中国开源社区，奠定了包括阿里云、腾讯云和百度云在内的广大开源greenplum用户群。
高小明，pivotal中国研发中心greenplum产品总监，先后参与和负责数据分析协作平台chorus、开源paas云平台cloud foundry、mpp数据库greenplum等产品的开发、运维和技术推广。
杨瑜，pivotal中国研发中心greenplum工程技术总监，长期从事 greenplum 内核的研发和管理工作，先后参与和负责基于greenplum内核的机器学习库madlib的研发、greenplum 内核和postgresql内核持续归并等工作。
本文摘编自《greenplum：从大数据战略到实现》，经出版方授权发布。
延伸阅读《greenplum：从大数据战略到实现》
推荐语：本书由greenplum核心研发团队精心编写，融入了团队十余年来对云计算、大数据和人工智能驱动的企业数字化转型、先进技术发展趋势以及产品研发的深刻思考，对greenplum这款快速成长的开源大数据平台进行了全方位深度解读，无论是企业决策者，还是大数据相关的技术人员，都能从本书中获益。