中文里“认知”这个词很好。对人而言是先认之而后知之，对机器来说却是能认之而未必知之。认是辨认，知是了解、明白。人脑认知后通常会举一反三，而机器虽能下棋，却不知道每步棋的意义，能赢棋却不知道赢棋的感觉。图像识别、语音识别也是一样。机器能分辨猫和狗，能根据用户语音指令查询天气、订购外卖，但这并不意味着，机器就懂得猫的慵懒和优雅、狗的驯顺和忠诚，又或是理解用户语音以外的深意和情绪。

对人类来说，完全没必要因为左脑技能赶不上机器而感到沮丧，因为我们自出生之日起，便习惯了左右脑协同工作、处理各种事项。就记忆能力和读取效率而言，明显是机器强得多，然而，有时我们对于某件事的记忆被埋藏在大脑深处，平时无法调取，却在偶然间由于听到一段音乐、闻到某种味道、看到一幅影像，记忆就被突然激活。这种隐匿于右脑中的记忆触点、这种因左右脑协同而来的直觉和感悟，正是人有别于机器的温度，也是生命才有的温度。

此前，在《》一文中，我曾指出，机器或者说人们日常依赖的工具的能力质变大概有四级台阶。第一级是功能（Capability），第二级是智能（Intelligence），第三级是智力（Intellect），第四级是智慧（Wisdom）。今天，最强大的机器、最先进的人工智能也就停留在第二级“智能”的层次，即根据人类创造的算法持续提升任务执行效率的层次，atv直播，至于第三级和第四级能力，很大程度上来自于右脑——智力必须包含判断力、创造力，而智慧意味着深刻洞察和思想火种。在我看来，机器再进化，也很难达到这两个层次。正因如此，我想人们完全没必要害怕尚未进化出右脑能力的机器（甚至有可能永远也不会出现这样的机器）。

　　如果遇到未解的命题，atv，通常人类会怎样应对？方法大致可以划分为两类：第一类就是穷举法，但有些问题的维度由于过于庞大，人类可能耗尽一生都无法列出解决问题的所有可能性，于是便会选择第二类方法——试错，也可以说是大胆假设。比如，不期而遇的灵感或直觉告诉我们某个问题可以先从某个角度入手去解决，这正是我们通常所说的创造力。那么，这些从天而降的神来之笔到底是从哪里来的，人类的创造力又是如何产生的？这问题连我们自己都还没头绪，而只要人类一天尚未找到诀窍、可以系统化地传授创造力的产生过程，我们就没有办法通过编程让机器也具备创造力。

一旦决定遵循“灵感”去探索问题的解，我们会通过一次次的实验来验证这个解的正确性，这过程可以说是左右脑配合、“大胆假设，小心求证”的过程。拥有强大计算能力的计算机可以在求证的过程给予我们更高效、更精准的支持与帮助，而我们在求证过程中或许还会获得新的灵感……因此，人机协同、各展所长，才是人类以及人工智能的未来之路。

总之，人类发明的计算机可以成为最好的左脑，而人类自身则继续保有最好的右脑。机器没可能也没必要取代人类，因此，HI+AI（也就是人类智能+人工智能）、创新算法+计算才是潜力无限的组合，才是人工智能走向更强之路的最佳途径——无论是机器战胜人类围棋冠军，还是空间探测器驶向更远的宇宙处女地，实际上都是人机协同的结果。在每个学科领域，我们都曾遇到过看似无解或难解的问题，但通过不断创造新的算法，我们攻克了一座座难关……这旅程是无止境的，展望未来，我们所做的更多伟大的事业，也都将得益于HI+AI、得益于人机协同。（未完待续）

　　HI+AI，意味着人类智能与人工智能的和谐合作。但还有一种声音不绝于耳：人工智能真的会像人一样产生自主意识吗？在下一期《机器会产生自我意识吗？》的分享中，洪小文博士给出了他的观点。微软研究院AI头条将持续连载《HI+AI：人机协同 赋能未来》的系列文章，敬请期待。

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