本文是由孟小宇等嘉宾举办并启发的通用AI讲座的一部分。全文约4000字，阅读时间为15分钟。

  我们先来看看人类的认知。现实世界中有一只猫，它会发出很多声音并有很多图像。人耳接收声音信号，眼睛接收图像信号。大脑中较低层次的神经网络从声音信号中提取一些声音特征，例如“喵”。还从图像信号中提取“尖耳朵”和“圆脸”等图像特征。这些特征融合在更高级的神经网络中，形成猫的概念，即“喵、尖耳朵、圆脸”。如下所示：

  每个人都有一个大脑，如果他见过猫，每个人的大脑都会形成“喵、尖耳朵、圆脸”的概念。如果两个人在交流过程中涉及到猫，就应该用“喵、尖耳朵、圆脸”来表达。这很麻烦，所以人类发明了语言，用一个简单的“猫”字来指代大脑中的“喵、尖耳朵、圆脸”。这样就形成了语言中“猫”的概念。

  大脑属于一个人，语言属于很多人，不同群体的语言可能不同。例如，中国人用“cat”来指代猫，英国人用“Cat”来指代猫。虽然“猫”和“猫”是不同的语言概念，但它们在现实世界中都指的是同一个东西。它们是同一个本体，本体是一个哲学概念。哲学概念比语言概念更普遍、更基础，属于所有人。

  整个认知过程可大致分为六层，又可大致分为四层，如下图所示。其中，耳朵听到的声音和眼睛看到的图像属于个人器官，对应机器中的传感器和大数据。3. 从声音和图像中提取特征， 4. 将特征融合成神经连接属于个人的大脑，对应机器中的黑盒网络，即人工神经网络。5 个语言概念和 6 个哲学概念属于人类知识，对应机器中的白盒网络，如知识图谱和贝叶斯网络。如下所示：

  上图中的猫分为三种，分别是：现实世界中的猫（真实猫）、个体认知的猫（脑猫）、群体认知的猫（本体猫）。这三个概念相互对应，相互纠正，保证了知识的有效性。

  在认知过程的第3步，大脑从声音、图像等中提取特征。特征提取的过程本质上是一个时空融合的过程。例如，静态图像反映空间分布，动态图像和声音反映时间分布，从声音和图像中提取特征是时空融合的过程。在人工神经网络中AI系统架构，卷积神经网络（CNN）偏向于空间融合过程，而递归神经网络（RNN）偏向于时间融合过程。

  人类最常用的外部感官有四种：视觉（电磁波，可以在真空中传播）、听觉（声波，在空气中传播）、味觉（空气中的物质颗粒）和触觉（液体和固体）。物质的密度从最小到最大增加。自然界的物质分为多个层次。一般来说，级别越高，物质的密度就越高。因此，不同的感觉对应着不一样的层次的物质。地球上有四种物质：真空、气体、液体和固体。人类可以感受到各种各样的物质。如下所示：

  在认知过程的第四步，大脑将各种感觉特征综合为大脑中的概念，各种感觉来源于不一样的层次的物质。因此，第四步的本质是大脑中各个层次物质的融合。比如喵喵、尖耳朵、圆脸在大脑中融合成猫。

  在认知过程的第 5 步中，多个人发展出一种共同语言。每个人占据不同的时空，所以多人形成语言的过程就是多人时空融合的过程。中国人、美国人、古代人和现代人融合的过程，也是一个时空融合的过程。

  在认知过程的第六步，所有人形成一个共同的本体。本体是层次的融合，例如：外太空、大气、海洋、地球上的岩石都融合成“地球”。

  人的认知结构是自下而上一层一层形成的，而上层反过来又会影响和限制下层。比如“猫”这个词在上层形成后，会依次在下层产生这个词的声像AI系统架构，改变原脑中的“喵、尖耳朵、圆脸”连接，改成“喵，尖耳朵，圆脸，猫”。如下图，向上箭头为正流，向下箭头为负流。

  通用人工智能实现了人类的认知过程。目前有一些相关的技术，比如传感器、大数据、人工神经网络、贝叶斯网络、知识图谱等等，我们未来要做的就是把它们关联起来。

  通用人工智能的六层与人类的认知过程相同。1、2、3三层已经连接好，接下来就是连接3、4、5、6。比如“多传感器信息融合”就是尝试连接2、3、和4，而“关系归纳偏差、深度学习和图网络”是连接 3、4 和 5 的尝试。

  通用AI是一种机器。它所形成的脑猫和本体猫不是人，不是真脑猫和本体猫，而是能够说是“伪脑猫”和“伪本体猫”。这是因为，正如我在《人工智能能有多大的普遍性？》中所说的那样，无论它多么普遍，它都不能像人类那样普遍。

  因此，人类必须用人脑猫和本体猫来测试和纠正通用AI的“伪脑猫”和“伪本体猫”。这就是人和机器之间的关系。例如，深度学习可以识别猫脸，但识别一定要使用人类识别的图库来测试。随着人工智能的发展，出现了大量的数据标注工厂和工人。这些都是人类测试和纠正人工智能的例子。如下所示：

  这样，通用AI一共包括6层，自下而上形成了一个大平台，可以链接各个学科和技术，如下图所示：

  在通用的人工智能平台中，最顶层也是最关键的是本体层和其中的“伪本体网络”。它是按照人类最高最深刻的思想发展起来的，但并不等同于人类公认的本体网络，需要人类不断的检验和修正。人类识别的本体网络更准确，与一般人工智能没有必然的联系；而伪本体网络与计算机、数学算法、通用AI等直接相关，需要经过人类本体网络的检验和修正。可以认为，伪本体网络是本体网络的工程实现。

  伪本体 Web 不同于语义 Web 和知识图谱。Semantic Web 和 Knowledge Graph 比 Internet 层次高一点，但与伪本体 Web 的层次相去甚远。由于语义网和知识图谱主要基于语言并且是静态的，它们不能像人类那样以群体、动态和连贯的方式理解知识。伪本体网络更像是一个活生生的形而上系统，一个宇宙的精髓模型，一个可以预测未来的水晶球。

  其宗旨是“跨领域、独创、非共识，共建当代雅典学院”。经过5个月的发展，目前有100名成员。大家聚在一起，小目标是学习交流，中目标是职业发展，大目标是做一件有趣的事。

  “通用人工智能”不仅是未来的方向，也是连接所有的领域的平台。这篇文章虽然是孙二林写的，但也是俱乐部全体成员碰撞的结果。本文只是初步粗略的结构，坚持后会慢慢的完善和精炼。

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