非系统思维：

我们喜欢把复杂的东西归咎到一个主体去，不愿意亦或者懒得与去细究其中的每个元素的个性以及其中的联系。

系统思维：

认识到每个独立存在的元素

每个元素的利益各不相同， 更不会与系统大目标一致

元素之间存在稳定关系，正反馈会使这某个元素所代表的利益增加或减少，但是必然存在着负反馈回来使得它回归一个稳定的水平上

现在通过一些奇奇怪怪的方法论来探寻智能。

  智者自知无知定理。

      你之所以要追求的事物，是因为你正站在它的反面之上，只有我们承认了这一点，才能找准追寻的方向。

当我们追求智能的时候，就必须承认我们不智能的一面。我们的每一个反应独立出来都是程序性、机械性地，而当它们构成一个系统时，涌现出了智能。但是智能并非这些元素的目标，智能，更可能是个偶然。

  系统思维

      系统思维是抛弃整体论，把事物看作是许多元素的组合，而这些元素之间存在普遍联系，正负反馈回路让它们维持稳定均衡。

  量化思维

      谈论智能概念时，要有一个限制，那就是可量化。因为最终我们要通过计算机程序来实现它。

  演化思维

      演化思维的核心是对规则的理解，符合演化论产生的事物之所以是现在的样子，是因为环境规则允许它是这个样子，甚至把它逼成这个样子，只有这个样子的它，才能存在下去。

  权重思维

      权重思维是对一个系统总不同成员的对系统的影响进行计算或评估，最终来决定每个成员的重要性

  概率思维

      在这里，概率思维与权重思维类似。概率是解决复杂系统性问题的一种方法，通过概率能更真实地认识问题。

      概率思维与权重思维的结合就是相关性思维，相关性思维通过概率来评估事物之间的因果联系强度，并通过权重思维来提出系统性解决方案。

  限制条件思维

      在提出或者假设一些概念、判断的时候，要注意穷尽其成立的前提条件

  感性与理性思维

      感性与理性是人类对自身智能的一种划分方式。值得注意的是，没有通过一定训练的人，感性思维往往对其判断选择起决定性作用，理性往往充当着“辩护律师‘的角色，即感性做出选择后，理性会为其寻找支持其选择的信息，甚至刻意忽略否定其选择的信息。

  跨界思维

      从其他行业其他问题寻找解决之道，最重要的是抽象与联想的能力。

  物质决定意识，意识反作用于物质

      意识、形态、文化由物质决定，但它们之后会反作用于物质，所以，切莫忽略这层关系。

根据以上的思维工具，论述一下我对与人工智能可能解决方案的见解。

首先，想要智能，就必须承认不智能。人类认为自己是智能，然而在越来越多的研究中却发现，人类的很多看似智能的模块，本质上是很机械化的，像应激反应一样。所以，人类所拥有的智能很可能是许许多多非智能成员组合在一起的时候涌现出来的。洞悉了这一点，再回头看我们想要的人工智能，就应该认识到，追求智能，就必须抛弃整体论的思路，不存在一种算法直接实现智能，真正的智能应该是由许许多多机械化的模块组合而成的。

所以，接下来我们要用系统性思维来对待智能。先由人本身出发，拆解人的智能系统，分离出构成人智能系统的诸多模块，并剖析这些模块之间的联系性。

（值得注意的是，由人智能去推衍计算机智能并不一定是可行的，就如鸡同鸭讲，人与计算机是两个在物质基础上完全不同的生命，其中最重要的是人对于智能的评判标准，这个标准很重要，不同标准意味着不一样的智能。我这里暂且给智能设立两种标准，一种是人类标准，智能应该像人类一样，可以和人类一样交流思考；一种是工具智能，智能想什么并不需要被人理解，它们只需要作为工具存在可以满足人对于智能工具的绝大部分要求就可以了）

量化本质是为了可编程。

接下来谈从演化思维看智能的如何成长。先界定一下什么是演化，演化就是生物种群在自然环境以及自身种内竞争，外部竞争等因素的作用下，优胜劣汰，适者生存的一种模式。要注意，1.在自然环境中，演化出来的物种并非对应环境的最优物种；2.自然环境的适应性突变也有可能遭遇黑天鹅死掉，但是不适应就一定要消失，但消失的不一定是物种本身，而更大概率是它身上的某一种遗传性状；3.适者生存还有一种说法叫适者生育，只要能坚持到成功生育，对于生命而言就足够了。4.不同生命有不同的应对策略，比如有的从量上取胜，有的从质上取胜，人类精子就是从量上取胜，而人类本身又是从质上取胜。5.演化的单位，可以是个体，也可以是群体，即种群，但这些最终都会体现在基因上（可能模因也有影响，但这点很难讨论清楚，暂且忽略）。如果演化的单位是群体，那么可能产生的性状对于个体而言甚至是弊大于利的，然而一旦这种性状与群体结合，又可以利大于弊。

权重思维，我提及到涌现这个词，智能很可能是许多机械模块的有机结合涌现出来的，所以这权重思维要我们意识到这许多的机械模块成员对于智能的价值并非均等的，可能有的模块非常重要，有的虽然必不可少，但是它只是为了平衡其他模块而存在的。

感性与理性思维，这是人类自身的划定方式，可以提供参考。假如追求和人一样的智能那就必须考虑到，人类智能很多选择是应激的、感性驱动的，是决定之后再由理性寻找支撑其选择的理由，直到理性发现足够多的否定选择理由时，才有可能让感性重新作出选择。值得注意的是，外部环境、或者刻意训练都有可能让理性绕过感性直接支配行为，但是感性冲动依然存在。

物质决定意识，意识反作用于物质。事物之间的作用是相互的，智能也不例外，一系列的独立成员组成系统涌现出意识，那么意识也会反作用于这些成员，我们一直关心决定因素，至于如何反作用往往被忽略。其实反作用这一点也是应该被重视，作用与反作用的过程会促进事物达到平衡，所以一开始涌现出来的智能可能并非我们想要的。就像一个婴儿，他拥有与成人一样的器官元件，但是他智能吗？他甚至不能听我们指挥，不能帮我们完成工作，但他是有意识的。

这么说来，大自然最鬼斧神工的一笔是让人的智能以为自己有智能，让智慧生命意识到自己的存在。

方法一：

追求智能其实是好高骛远了。

因为我们连创造生命都没能触及。

所以静心屏气，从创造网络生命做起。

1.规则

2.基因

3.环境

生命是什么？为什么地球上会出现生命？

有什么可量化或者可抽象的标准用来衡量生命？

1.可自我复制

2.可突变

3.可遗传

说这么多，还要明白网络、计算机与自然环境的差别与相同。

差异：1.计算机硬件和软件本质是隔离开的，我们说人工智能演化，更多的可能在追求软件技术上的进步。（虽然硬件应该也是有变化的，甚至于可能我们无法达到强人工智能就是因为硬件上的瓶颈，毕竟硬件升级不是自然演化）。

2.计算机语言与机器语言，计算机语言是建立在机器语言之上，机器语言（0和1）才是数字生命最底层的构成单位。所以，想设计出智能可能还得从底层做起，当然，也可以通过某种方式绕开底层，比如把设计出智能单位，封装成一个包，亦或者重新设计一种更适合诞生智能生命的计算机语言。

相同：

1.二者都是可以编辑，用物质承载信息

2.都要消耗能量

（太多了。。。慢慢补充吧）