当代的重大挑战是人工智能与人类智慧的博弈

文︱关品方

站在科技前沿的专家学者们最近把目光转向融智学。那是一门研究如何通过“融合智能”（人工智能与人类智慧）和跨领域知识来实现更高效协作与创新的学问。以下笔者尝试用通俗易懂的语言分析其核心要点：

融智学的核心是什么呢？那是融合智能的简称，将人类智慧（哲学思考、心理智力）与人工智能（机器学习、语言处理）结合，取长补短。人类负责创意，机器处理数据，共同解决复杂问题。

融智学顾名思义，关键是跨领域协同，打破学科之间的界限。例如把医学知识和计算机技术结合起来，开发智能诊断系统。

融智学的目标是优化决策、提升效率。例如通过人机协作，简化翻译工作或分析流程。

融智学在理论层面能够研究信息如何处理（如数据分类、知识表达），在工程层面能够设计人机协作工具（如翻译系统、教育软件），在应用层面，主要是在教育、医疗、金融、治理等领域。例如，学校用融智学的方法整合课程，由AI辅助教师和学生的教与学。这样通俗解释，就清楚了。

科技进步一日千里。科学技术现代化是中华民族伟大复兴的必由之路。问题的核心还是为谁服务的问题。是为了广大人民群众的利益，还是为了少数垄断集团的利益？是为了建立一个平等均富的世界，还是为了维护一个压迫霸凌的世界？新时代的大国博弈，本质是战争与和平的问题。这应该是融智学的根本目的，就是怎样以人类智慧（Human Wisdom）发展人工智能（Artificial Intelligence），以HW驾驭AI。

如今老龄化已不可逆转。举个医疗领域的例子，想象一位医生使用AI系统，就是人类智慧和人工智能结合的典型。医生提供专业经验和诊断思路（人类智慧），AI快速分析海量病历和论文（人工智能）。二者结合，既能保证准确性，又大幅提升效率；这就是融智学的实践。

新时代的今天，人类面临的问题日益复杂（如地缘博弈、气候变化、疾病预测、军备竞赛、失业人群），单一学科的纯技术知识已无法解决问题。融智学通过协作与整合，推动人类智慧加人工智能（可简称“人+机”）提供综合解决方案。

简言之，融智学是让“人+机”强强联合的学问，目标是让生活更便捷、社会更高效，人机一体的团队协作，综合起来、联手发挥各自优势。这就需要有国际准则来规范AI的有序发展。

融智学的英文简称是SIS（Synergetic Intelligence Studies），是研究人际、机际及“人+机”协同“智慧+智能”的跨学科理论。它由邹晓辉早在上世纪90年代已提出。其核心在于通过智慧和智能的融合（融智）实现知识、技术与实践的优化整合，分为理论、工程和应用三个层次。笔者早前在知行读书会亲聆邹教授的详细解说，脑洞大开。

笔者个人认为，人类智慧涉及道德层面，人工智能涉及技术层面；最终一定要在道德层面规范技术层面。

根据邹晓辉的介绍，《理论融智学》是解决信息科学基础问题，为信息的数字化、属性化和序位化定义。《工程融智学》是开发人脑与电脑协同处理信息的方法，开发新形式算法模型。《应用融智学》是推动金融、教育等领域的“产学研”一体化实践。

邹晓辉（65岁）是融智学创立者，曾任职北京大学和清华大学，2010至2012年加州大学柏克莱分校访问学人。他早在1992年提出“信息基本定律”，奠定融智学基础；构建“三智双融”（人际、机际、人机三智协同，做到HW与AI双融）方法论。他从2020年起在清华大学“雨课堂”开设融智学系列课程，推动AI时代“人+机”协同战略，强调“意图－表达－行动”三域模型，构建教育管理和健康管理场景。

谈到融智学，还要提起和邹晓辉有交集的谢尔盖・莱文（Sergey Levine）。他是机器人基础模型公司 Physical Intelligence（PI） 的联合创始人，加州大学柏克莱分校教授，是全球机器人、强化学习（RL）与人工智能领域的顶尖研究者之一。通过了解机器人技术的核心议题，PI 公司的业务进展、机器人基础模型的研发逻辑、技术落地的时间线与 “飞轮效应”，可以对机器人技术从实验室走向实用化的关键路径加深认识，从而明白到“人+机”的融智结合的底层逻辑。

“飞轮效应”（Flywheel Effect）是一个源于物理学但被广泛应用在管理学、心理学和个人成长领域的重要概念。工商管理学的教授们对这个概念相当熟悉。一个系统或过程启动时需要付出巨大努力，但一旦突破临界点后，系统会借助自身惯性持续运转。

飞轮转动的原理是，一旦持续推动，飞轮积累了动能后，后续所需的推动力会逐渐减少。达到临界点后，飞轮的惯性和动量会帮助它维持运转，甚至成为驱动力的一部分。笔者早前提出六大新质生产力包括“动能”，就是这个意思。当飞轮效应达到惯性阶段后，系统具有足够动量后，运转效率会大幅提高。“增长飞轮”是正面的，“死亡循环”是负面的。例如，美军霸权和美元霸权已经积累了大量飞轮效应。融资学在这方面能否以增长飞轮遏制死亡循环，也许是当前人类面临的最关键问题之一。