这篇短文的主题，接续我最近的三篇财新博客文章“人工智能时代的读书方法”，也接续我最近发布于财新博客的“符号表达”与“重要性感受”系列文章。

     苹果系统自带的相簿，有“人物”这一栏目，是人工智能面孔识别技术的运用，当然很幼稚，因为它常将一些无生命物体误认为“人脸”。在人工智能算法的视角下，这样幼稚的错误很难避免。目前流行的人脸识别技术，基于在人脸若干关键部位采样所得的数据。包括愚蠢的“深度学习”技术，人工智能“寻优”算法的关键在于，采样局限于特定域之内，例如“人脸”识别，例如“道路”识别，例如“围棋”算法。凡有预先界定的搜索领域，就称为“狭域”的。这一性质，也称为算法的“域专有性”（domain specificity）。经济学理性选择模型是狭域的，因为它预先设置“约束条件”。人工智能与经济学理性选择模型的另一狭域性质是必须预先设置“目标函数”（在算法里也称为“罚函数”）。在人类视角下，人工智能与经济学理性选择模型之所以愚蠢，本质在于，首先，人类理性不受狭域的限制，它是“广域”（universal domain）的，其次，人类理性可以修正自己的目标函数，例如，韦伯称之为“价值理性”的目标函数。第三，硅基智能缺少碳基智能基于生物演化的重要性感受，不仅如此，第四，这是我这篇短文的初衷，在我们能够制造碳基智能与硅基智能的任何混合智能之前，这两类智能之间必须可以相互表达自己的“感受”，插图，来自最近发表的一篇文献，Tim Miller，2019，“explanation in artificial intelligence: insights from the social sciences”（人工智能的解释：来自社会科学的洞见）《Artificial Intelligence》（人工智能），vol. 267，pp. 1-38。

     在思想史视角下，人工智能的现代起源，是西蒙发表于1950年代的几篇论文，其中对行为经济学影响深远的一篇，也是西蒙早期最具系统性的寻优算法论文，发表于1955年，Herbert A. Simon，“a behavioral model of rational choice”《the Quarterly Journal of Economics》，vol. 69，no. 1，pp. 99-118。西蒙称经济学的理性选择为“全局理性”或“建构理性”，称他自己创设的寻优算法为“过程理性”或“演化理性”。他指出，建构理性的最优解必须是全局最优，相当于假设人类有上帝那样的完备信息。过程理性的最优解是局部最优，这是因为它的算法基于不完备信息，故而，过程理性很可能锁入局部最优的陷阱，这就导致后来的“淬火算法”——算法根据预先设置的强制步骤摆脱局部最优，当然，淬火之后的寻优也许只找到一个还不如上一最优解的局部最优。所以，淬火算法的关键环节是判断强制摆脱的方向，按照西蒙在另一篇论文里的描述，就是在“爬山算法”锁入半山腰时，淬火的强制方向必须是上坡而不是下坡。当然，根本困难就在于算法不知道如何整体判断“上坡”还是“下坡”，除非它是上帝，具有经济学家假设的全局理性。可惜，全局理性是建构的，它不符合生命演化的基本原理。陷入困境时，生命凭借直觉找到突破的方向。直觉，就是感受从而判断重要性的能力。

     生物有重要性感受，而且是广域的，那是它向无限深远的生存环境渗透的能力，生命力越强，这一能力就越强。我推荐柏格森的生命哲学，尤其是他的顶峰作品《创化论》。我还推荐怀特海的过程哲学，尤其是他的晚期作品《思维方式》。硅基智能不是生物的，它只能通过碳基智能的表达，尤其是碳基智能对这些表达的解释，首先，理解对碳基智能具有重要性的那些事情，其次，将它自己在寻优过程中遇到的“重要性感受”解释给碳基智能。为此，我引用了这幅插图——这三个集合（社会科学，人工智能，人机互动）的交集，XAI，名称不妨拓展为“碳基智能与硅基智能的互动”。