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1 AI大师深知鉴往知来艺术

在网络时代，大数据呈现出大量、不一致和不确定性，困扰着人们。因为人们的许多行为都面临着在模糊的情况下进行规划和决策，这已经成为当今的普遍现象。就像雾或月光的效果一样，它经常扩大和模糊事物的局部外观，无法掌握其本质。

那么，我们应该如何通过瞬间洞察呢？(Flash of insight)穿越迷雾？ 最有效的方法是吸收经验，培养直觉，充分发挥鉴往知来的艺术(The art of what works)”。

而今天的主流AI( 人工智能) 它是一位精通鉴往知来艺术的大师，融合了统计( 学) 回归分析方法，结合互联网普及和机器高效操作，获得专家直觉和瞬间洞察力的能力，可以帮助人们穿越这层雾。

所谓鉴往知来的艺术，就是能看到眼前或未来的情况和过去的情况。( 特征)点。经验和专业知识越多，似曾相识的情况就越多。在缺乏经验的新手眼里，每一种情况都可能新颖独特。这也叫专家直觉（Expert intuition）。

AI 从大数据的统计分析或人类专家教授的不同方式中获得即时洞察力，点燃了从过去学习艺术的火花。面对当前事物的不完整信息和未来的不确定性，AI 可以借鉴经验，发挥直觉，帮助你摆脱疑云的纠缠，眼神清醒，冷静洞察成功之路。

当专家从一堆事物中识别似曾相识时，类似的解决方案可以有效地节省大量的尝试错误和探索。AI 也通过统计( 学) 回归分析算法具有与专家相同的识别事物和探索相似性(Similarity)，并对事物进行分类(Classification) 的能力。

换句话说，AI 也有丰富的专家直觉。科学革命结构(The structure of scientific revolution) 作者在一本书中Kuhn( 孔恩) 曾经说过:直觉不是个人的……，直觉是一个成功的群体成员通过测试共同拥有的Samtec代理新手可以训练( 学习) 获得直觉，这是他们为成为这个群体成员所做的准备。

同样，AI( 机器) 也可以通过训练( 学习) 获得直觉和瞬间洞察力的愿景。这被称为：机器学习(Machine learning)[1]。

2 AI(机器学习)是看(Seeing)的艺术

AI( 机器学习) 是看(Seeing) 艺术。例如，日本著名武士宫本武藏在他的五轮书中，教专家直觉禅宗：在策略中，你不能移动眼睛看两边，你不能快速学习这种能力，请遵循以下方法：在日常生活中练习使用这种视觉，无论发生什么都不要改变它。

看着眼前的全局征兆，用专家的直觉衬托出全貌。计算机科学界诺贝尔奖图灵奖获得者Judea Pearl( 珀尔)在其2019 在新书《因果革命》中，图中的猫头鹰也强调了当今的主流AI 专家的直觉和洞察力(Seeing)如图1所示。

在过去的几千年里，专家们可以从过去的知识中学习，穿越雾，尝试各种尝试，保留最有效的方法，以快速有力的行动抓住突然到来的好机会。AI( 机器学习) 也知道多方尝试，保留有效途径的模式。AI 强化学习(Reinforcement learning)。

图1 猫头鹰强调当今主流AI专家直觉和洞察眼光的艺术 来源：https://www.sohu.com/a/321480619_129720

3 AI如何看事物的全貌？

AI 擅长计算相似性，并根据其分组和分类。我们也可以给AI 分类，然后我发现AI 与专家直觉有很高的相似性。既然两者属于同一类，就可以发挥鉴往知来的艺术。衬托出我们过去的经验和知识AI 对其未来未来发展未来发展。所以，什么是AI 呢? AI 有什么用？ 很清楚。

3.1 鉴往

从我们现有的经验中，我们可以看到最典型的专家直觉是：开车。最大的特点是：直觉反应，不假思索。

现在，AI 和司机属于同一类，也就是说AI 也有以上两个特点；因此，也可以推断如下。

● 未来发展：AI 司机司机将取代人类司机。

● AI 人工智能是不假思索、不经理逻辑推理的直觉智能。

● AI 推论结果没有高度的正确性，只有准确性。

● AI 人工智能与IT 信息技术，两者不同。例如，许多学校使用它AI 信息技术实际上是违背专家直觉的非专家知识。

无论是人或AI，都会鉴古，手段是:拿一堆历史的特殊阶段( 数据)，总结共相。在人方面，采摘归纳法找出万变不离其宗的恒常性，称为道。AI 采用统计学回归分析，找出最中庸的回归曲线或等。

3.2 知来

刚才说明了AI 核心能力是鉴往知来，其最亮丽的表现是瞬间洞察。道与中庸共相。求道而得道，叫高人，圣人，是专家。有专家直觉的高人圣人，可以观察眼前事物的征兆( 然后进行：殊相） 同类的共相 = 该事物的( 推测) 全貌可以洞察未来发展的全貌。在这里，举个生活中的例子来说明。比如小胜和小淑是信息技术公司的同事。一天中午前，小胜打电话给自助餐老板订了两个午餐午餐(如图2所示)。

老板问小胜：你今天想吃什么便当？

小胜回答说：我今天要排骨便当；还有一个便当，我来问小淑同事。

老板又问小淑:你今天想吃什么便当？

小淑回答说：我今天要鸡腿便当。

最后老板问:你要配什么菜？

小胜，小淑回答:可以。

图2 小胜打电话给自助餐老板订午餐

中午吃饭时，小盛和小淑打开午餐，看到排骨午餐里有一个卤蛋；鸡腿午餐里有一个荷包蛋。小盛和小淑异口同声地说：老板和我们正在训练的很像AI 模型，他和AI 也可以从过去知来，瞬间洞察事物( 便当) 的全貌。

4 AI技术能力从何而来？

今天基于机器学习AI，它有两种逻辑思维技巧：归纳逻辑和推论逻辑。

● 归纳逻辑：人类首先把算法放在首位( 程序) 喂给AI，成为其鉴古的归纳逻辑能力。

● 推理逻辑:然后引导它归纳( 鉴古学)这时，给它喂一群特定领域的大数据，让它总结一下( 也叫学习)。所谓学而时习，不断探索数据中的相关性(Correlation)，这一领域大数据中的规律性逐渐总结。它已成为其知来的推理逻辑能力。

人类设计算法，编写Python 等程序(Program)，描述归纳逻辑AI 算法的编程逻辑表达了归纳逻辑AI 有能力自己总结推论逻辑。AI 编程逻辑并不等于AI推理逻辑。

简而言之，AI 推论逻辑与工程师算法程序逻辑大不相同。程序逻辑仍然有影响力，但只是推荐的角色，而不是控制的角色。所以对人类来说，AI 推论逻辑是无法理解的，通称为:黑盒子(Black box)，或黑箱。因此，对人类来说，AI 推论结果是其行为不确定(Uncertain) 的。所以说，AI 两个特点是:黑盒子和不确定性行为。

5 结语

专家直觉来自鉴往，又称考古。也就是说，从归纳思维中抽象，抽出共同现象：共相。然后，将共相套用于眼前的殊相，不一定是100% 正确。更何况眼前只有一些征兆。( 非全貌) 而已，AI 不仅要处理眼前的大量数据，还要根据公式计算结论；相反，探索过去的历史资料( 例如，古代读者经常阅读古书经史，相( 道)，谓知道。在AI 所谓：训练(Training)。

人们常说：学以致用。学而知知，然后巧妙地应用于眼前或未来的新事物。AI 训练就是让AI而且AI 预测是道的用途。AI 预测的本质。

参考文献：

[1] DUGGAN W.直觉(The Art of What Works)[M].李芳龄,译.北京:2005年中国财经出版社.

(本文来源《IC2021年1月，代理杂志