劉偉教授在其著作《人機融合：超越人工智能》中得出這樣一個基本結論：未來智能化發(fā)展方向應當是“人—機—環(huán)境系統(tǒng)在高速運行的同時保持協(xié)調發(fā)展”。這里，“人”涉及管理者、設計者、制造者、營銷者、消費者、維護者等；“機”不但指智能裝備中的軟件、硬件，還涉及產業(yè)鏈中各環(huán)節(jié)之間銜接的機制機理；“環(huán)境”則涉及諸多領域的“政用產學研商”合作協(xié)同環(huán)境。這個判斷既考慮到西方的理性與科學，又考慮到東方的天道與人倫，還關照到人機之間的互補與匹配。具體到軍事智能化，自然也需要遵循這個“法則”，否則不僅人工智能的功用不能得到有效發(fā)揮，人在人工智能的快速發(fā)展面前也會進退失據，最終影響智能化軍事變革。本文借鑒這一思想，專論智能化軍事變革中人機環(huán)協(xié)調發(fā)展問題。

人工智能是人類智慧的結晶，盡管冠以“智能”的標簽，但是無論發(fā)展到什么程度，最多只是人所制造的一種高級工具。例如，各種人工智能算法、設備乃至更高級的機器人，都是人創(chuàng)造出來的。人的格局、眼界、認識與手段從根本上決定了人工智能的發(fā)展方向與功用大小。換言之，數據與算法驅動只是人工智能的表象，人類智慧才是人工智能的本源。機器是沒有意識的，所謂機器的“意識”是人賦予的，機器的功能也是人賦予的。例如，人類工程師為“阿爾法狗”“阿爾法狗斗”項目選取的應用場景十分狹窄，一旦脫離下棋、空中格斗這樣規(guī)定性很強的應用場景，那些人工智能算法便馬上失去用武之地。人卻不同，人是擁有靈魂和智商的，具有非常強的適應和應變能力。究其實質，無論是“阿爾法狗”“阿爾法狗斗”還是其他人工智能項目，都是按照人類工程師的設計、在電能或化學能的驅動下，按照一定邏輯運行的，因而它所有的功能與稟賦都逃不出人類的設定。即使是當前作為人工智能核心支柱之一的機器學習（ML）算法，不也是人類設計出來的一種神經網絡算法么？這種算法如何適用于具體的應用場景，說到底還在于人類工程師的設計；設計水平的高低，直接決定了人工智能的功用和效率。

那么，人類智慧又來源于哪兒呢？這其實涉及認識論問題。在古代，中、西方諸多哲人思考過這個抽象的問題，并留下許多經典的精彩論述。但筆者認為，用科學的馬克思主義唯物論與世界觀來解釋再恰當不過了。毛主席曾經在他唯一的兩本哲學著作——《矛盾論》《實踐論》中對馬克思主義認識論進行過精辟闡述。按照毛主席宏闊的歷史視野、精深的辯證思維和大道至簡的表述方式，人存在的意義無非就是兩部分：認識世界和改造世界。很顯然，在此語境下，“認識”是廣義上的，不僅包括狹義上的理解、掌握，還包括通向實踐的決策、判斷，因而這里將正確認識暫稱為“智慧”。根據馬克思主義認識論，實踐是認識的唯一來源，且“實踐是檢驗真理的唯一標準。”換言之，人的智慧來源于實踐，是人們通過改造客觀世界獲得的直接經驗與間接經驗的總和。當然，這種直接經驗或間接經驗是否正確、能否運用于指導實踐，還取決于人們能否正確運用唯物主義辯證法，這就是所謂的“矛盾論”，否則便會犯或左或右的、教條主義或者本本主義的錯誤。總之，是“矛盾論”和“實踐論”決定了“認識論”，即：深入實踐和掌握唯物主義辯證法是擁有正確認識（智慧）的兩個必要前提。

上圖大致刻畫出人工智能、人類智慧與客觀世界三者之間的生發(fā)與制約關系：人工智能來源于人類智慧，人類智慧生發(fā)于客觀世界；人工智能是人類智慧的“算法”表達，而人類智慧只有在改造客觀世界的實踐過程中才能夠形成和不斷升華。由于算法本身的“不完備性”，人工智能無法超越人類智慧；由于人實踐和認識世界的局限性，人類智慧又很難洞悉宇宙的全部奧秘。這決定著，三者之間表現(xiàn)為逐層制約的子母集關系。

盡管人工智能生發(fā)自并從屬于人類智慧，但是人工智能已經在許多領域表現(xiàn)出令人側目的前景。當人工智能駕駛的戰(zhàn)機在空中格斗中擊敗美空軍資深飛行員（“阿爾法狗斗”項目），當基于自然語言識別和自動駕駛技術的點菜送菜機器人開始取代餐廳服務員，當人類情報分析人員面對海量情報信息感到焦頭爛額而人工智能卻可以駕輕就熟，當人工智能已經越來越多地滲透到社會經濟生活的方方面面并顯示出強大能力時，人們無法忽視人工智能的存在。與此同時，人類又沒有必要因為人工智能的強大而妄自菲薄，仿佛一跨入人工智能時代人便一無是處一樣。所謂“不偏不倚謂之中”，搞清楚人類智慧（人）與人工智能（機）之間的本質區(qū)別，是在實踐中合理、正確運用人工智能的首要前提。筆者認為，除上述嵌套、制約關系外，兩者之間還有如下三個根本區(qū)別：

人類是感情動物，是有價值取向的。孟子講，“智者，是非之心也。”意思是，智慧就是明是非、懂倫理。作為中華文化內核的“忠孝廉恥勇、仁義禮智信、溫良恭儉讓”，標定了傳統(tǒng)中國人應遵循的基本價值規(guī)范?！吧鐣髁x核心價值觀”，則可以理解為當代中國人應遵循的基本價值規(guī)范。外國人也一樣，基本的好惡與情感無不彰顯他們的價值屬性。相比而言，人工智能只是一種無感性、無理性的工具，它沒有愛恨情仇，沒有喜怒哀樂，不會感恩、懺悔和反思。正如美軍在阿富汗戰(zhàn)場上的MQ-9“獵人”察打一體無人機，當它瞄準手無寸鐵的平民發(fā)射彈藥時，它不會有一絲憐憫之情，它只是在按照人為設定的算法程序機械地執(zhí)行人的指令；它甚至不如冷血動物，因為它完全是一種無生命無意識無情感的死的物體。客觀地講，時下熱炒的“人工智能”（包括所謂的“計算智能”“感知智能”“認知智能”等）可視為對人腦某些功能的模擬、延伸與加強，但它沒有只有人類才有的情感、思維和靈魂，因而不算真正的“智能”。

人工智能的本質是算法，算法的本質是數學，數學則是對客觀復雜世界的結構化、邏輯化描述。但是作為“萬物之靈長”，人的智能遠非結構化、邏輯化可以描述，而是表現(xiàn)出極大的無序性、躍變性與不可捉摸性。這就是數學的“不完備性”，它同時也決定了以模仿人的智能為核心目標的人工智能的局限性。這個問題其實不難理解，可以解釋為三層衰減：第一層，人的經驗和認知內涵十分豐富，這些經驗和認知又很難用語言表達出來，正所謂“只可意會，不可言傳”；第二層，人類經驗和認知需要用計算機能夠識別的語言表達出來，其中涉及人類語言向計算機語言的轉化，這個轉化過程一定不會是充分的，必然存在衰減，正如人們沒辦法把一本小說或一個事物用數學公式表達出來一樣；第三層，人們在用數學公式描述事物聯(lián)系的過程中，試圖把復雜的事物抽象表述為一串簡單的數學公式，但是這種抽象過程是有風險的，可能將一些潛在的、有用的因素排除在外。

許多人聽過這樣一個故事：第一次世界大戰(zhàn)期間，德軍一位作戰(zhàn)參謀通過望遠鏡鏡頭中出現(xiàn)的一只波斯貓，判定法軍高級指揮所的位置，進而引導火力展開猛烈炮擊，法軍指揮所內的高級指揮官瞬間殞命。這個戰(zhàn)例表明：人的思維是發(fā)散式、跳躍式的，善于由一種事物聯(lián)想到其他事物、由當下聯(lián)想到過去和未來，善于對掌握的情況進行綜合分析判斷。這是古今中外戰(zhàn)場上將帥能力水平的基本分野，同時也是戰(zhàn)爭成為一門“藝術”（而非刻板的“技術”）的根本原因。從另一個視角看，由于考慮諸多領域、諸多方面各種問題，人們追求的往往是“局面最優(yōu)”，或曰“勢”，而非某個單純的指標值。如同打太極一樣，中國文化更講究“運勢”。相比而言，人工智能在算法的指引下是高度聚斂的，它固然可以采集大量數據，但最終歸宿是通過計算逐漸收斂，尋求一個或多個最優(yōu)解，因此也就沒有人那種“統(tǒng)觀全局”的本領。

如上所述，客觀世界、人類智慧和人工智能之間存在一定內在規(guī)約。理解這種內在規(guī)約，就可以破除坊間那種將人工智能吹得神乎其神的迷信色彩，進而有望在思想意識和工作實踐中理順三者間的內在關系。很顯然，理想狀態(tài)應當是：在深入實踐改造客觀世界的基礎上，不斷豐富與增強人類智慧，同時用人類智慧引導和規(guī)制人工智能的發(fā)展及運用。當然，必須認識到的是，人工智能已經成為人類社會、經濟與軍事活動中一個至為重要的因變量，它對客觀世界和人類智慧的影響是人們所無法忽視的。對于客觀世界，人工智能已經成為其中的一部分，因而學習、掌握與運用人工智能理應上升為人們改造世界的重點內容。對于人類智慧，人工智能（特別是計算智能、感知智能、認知智能）在某些狹窄的功能領域已經遠遠超出人的生理極限，可以幫助人們做許多以往想都不敢想、做也做不到的事情，扮演人類智慧“助力器”“賦能器”“放大器”的重要角色。

然而，人工智能帶給人類智慧的并非全是利好。目前看，至少有兩點危險傾向值得警覺：一方面，隨著人工智能的逐步成熟和普及運用，越來越多“無用的人”將被取代?！熬儭弊谵k公室電腦屏幕前，便可完成以前許多人耗費大量時間才能完成的工作。然而，這些“精英”只是在點擊鼠標或敲擊鍵盤，他們可能對人工智能背后的算法及內在邏輯并不熟悉；而后臺編寫人工智能算法軟件的工程師，大概率又由于從事實踐不足而對問題本身理解并不深刻。這就意味著，許多人正在脫離當代社會經濟與軍事實踐——對外，少了深入客觀世界的實踐，因為計算機和人工智能可以代替人干許多以前只有人才能完成的事情；對內，又不易和人工智能世界打交道，因為人工智能的底層邏輯令人費解、人工智能算法或軟件又是一般人很難打開的“黑箱”。根據毛主席的《實踐論》，這顯然是一個不好的傾向。缺少實踐，認識便上不去，人類的智慧光芒就會衰微。另一方面，人工智能在某些狹窄的功能領域（如計算智能、感知智能、認知智能）具有超過人類的“特異功能”，它們正在以機器速度改變著客觀世界不同事物之間的聯(lián)結方式和頻度。再加上其他領域科學技術的極大發(fā)展，人類社會及現(xiàn)代軍事系統(tǒng)正在變得愈發(fā)龐大、復雜，遠遠超過單個個體的理解程度和反應速度。特別是軍事領域，由于其本身固有的激烈對抗性，這種狀況可能更為惡劣。將來一旦開戰(zhàn)，哪怕是一點“不對稱性”都可能瞬間迅速放大并呈現(xiàn)出來——在不考慮政治約束的條件下，一方對另一方的碾壓式、摧枯拉朽式的勝利幾乎是一定的。這種情況對任何一支現(xiàn)代軍隊來說，都需要高度警惕并極力避免。

有人可能會說，這是不是有些危言聳聽呢？我們可以通過數字化轉型管窺一斑，由于智能化建立在高度數字化基礎之上，且兩者具有相似的軟性特征，這樣的類比不無道理。當前來看，數字化技術本身已經非常成熟，但是這些先進技術背后隱藏的巨大潛能還遠未發(fā)揮出來。有些項目盡管冠以“數字化”的名頭，但是其真正的功用發(fā)揮還遠遠達不到預期。換言之，當前實際工作中許多系統(tǒng)亟待數字化技術加以改造，但是這些系統(tǒng)又很難充分利用這些成熟的數字化技術。這種狀況正如羅振宇在2022年《時間的朋友》演講中所講，“是答案等問題，而非問題等答案。”因此說，數字化、智能化技術當然需要充分發(fā)展，但只關注技術是遠遠不夠的。智能化（包括數字化）軍事變革的正確方向應當是：堅持人機環(huán)協(xié)調發(fā)展。要把眼光放長、把視野放寬，在軍民深度融合的國家大盤上謀劃數字化智能化轉型發(fā)展，積極汲取地方優(yōu)秀企業(yè)的先進技術、理念和經驗做法。

需要補充的是：人機環(huán)結合過程中，一定要堅持以人為主。換言之，要用人的理性規(guī)約人工智能的發(fā)展，同時讓人工智能在人的理性框架下最大限度發(fā)揮內在潛能。如果人的管理缺位，人工智能在實踐中便會陷入低效率內卷。更有甚者，由于人工智能在某些具體方面具有超越人類的“特異功能”，一旦脫離人的掌控，反而可能給人類帶來反噬。這必然對人類智慧提出更高要求。或者說，如何駕馭那些不完備的、本身有缺陷但是在某些方面有超強能力的人工智能，對人的智慧構成新的更大的挑戰(zhàn)。在人工智能興盛的時代，人反而容易成為體系短板，而非技術。如何實現(xiàn)大寫的“人”，可能才是體系建設之關鍵。所以我們應該如何增強人們駕馭、規(guī)馴人工智能的智慧呢？如前所述，最重要的還是要秉持毛澤東思想的兩大精髓——《實踐論》和《矛盾論》，在深入實踐改造客觀世界的過程中積累豐富經驗、淬煉智慧品質，同時要善于用馬克思主義辯證法這個強大的思維 武器。唯有如此，人才能成為智能化時代的“主人”，而不是被智能化所湮沒。