人工智能与人类心智具有本质的区别，人工智能的终极理想就是要让机器具备人类心智。
人类心智的5种形态和认知体系
1975年，由于美国著名的斯隆基金的投入，美国学者将哲学、心理学、语言学、人类学、计算机科学和神经科学六大学科整合在一起，研究“在认识过程中信息是如何传递的”。这个研究计划的结果产生了一门新兴学科——认知科学。认知科学的目标是揭开人类心智的奥秘。所谓心智，是指具有脑和神经系统的动物的智能行为，而大脑产生心智的过程被称为认知。
所以，营造好的教育生态意义重大。在这一点上，我们应该促成家长、学校和社会形成共识。如果有共识，那么所有的苦恼都不会成为好教育过程中的绊脚石，而会成为我们推动好教育发展的一种动力。共识是好的教育生态中最重要的一个支持。好教育需要好的社会共识、家庭共识和学校共识。
在35亿年漫长的生命进化过程中，逐步产生了从低级到高级的5个层级的心智和认知：神经层级的心智和认知、心理层级的心智和认知、语言层级的心智和认知、思维层级的心智和认知以及文化层级的心智和认知。其中：神经认知和心理认知是人和动物共有的，称为“低阶认知”；语言认知、思维认知和文化认知是人类特有的，称为“高阶认知”。5个层级的心智和认知的关系是：低层级的心智和认知决定高层级的心智和认知，高层级的心智和认知影响低层级的心智和认知。
(2)路由表膨胀等问题：当有大量的BGP被更新或注入，边界AS将会变得异常不稳定，进而导致整个路由系统的瘫痪BGP的更新搅动致使路由计算和转发表下发频繁，极大程度上破坏到路由的收敛。
人类心智进化及5个层级认知
有些家长认为孩子到了年龄就该上小学，不需要什么准备。的确，上小学是每个适龄孩子享有的权利也是义务，但这并不等于每个到了入学年龄的孩子就一定都做好了入学的准备。幼儿园和小学两个教育阶段，存在明显的差异，如生活作息的改变，活动环节的紧凑，教学时间和内容的升华等，对于年纪尚小的孩子来说衔接较有难度。同时，每个孩子身体素质、智力水平和前期经验各不相同，使得入学时的自身能力不同。因此，家园合作携手对即将迈入小学阶段的孩子进行幼小衔接教育显得十分有必要。
语言、符号和数据
在5个层级的心智和认知能力中，语言的出现对人类至关重要。第一，抽象的表意符号语言的发明，使猿最终进化为人。第二，抽象的表意符号语言区别了人类的心智和动物的心智，从而区别了人类认知和动物认知。第三，抽象的表意符号语言构成人类认知的基础：在抽象概念语言基础上形成了人类思维，语言和思维共同构建了人类的知识体系甚至整个人类社会，知识的积淀形成文化。
● 语言的产生和发展
语言产生于信息加工和群体交际的需要，因此，不仅人类有语言，动物也有语言。人类语言是一种表意的符号语言，人类语言能够表达抽象概念，这是人类语言与动物语言的根本区别。
数据（data）是计算机时代对语言符号信息的总称。计算机数据的语言表达是二进制代码。通过编码技术，计算机系统可以将语言文字转换为二进制代码。其中，最著名的是美国信息交换标准代码，即ASCII码。通过ASCII码，所有英文字母和文字符号都可以转化为8位二进制代码，1个二进制数即0或1被称为1个“比特”（bit），8个二进制数被称为1个“字节”（byte）。通过双字节编码技术，我们可以将全部汉字字符进行编码和数字化处理。事实上，所有数字和字符、声音和颜色、图形和图像，甚至我们所能够看到、听到、触摸到和感知到的一切信息，连同计算机指令，都可以变成二进制数据，从而用计算机进行处理。
自然语言是在人类进化过程中自然产生的语言，如汉语、英语、法语、德语、俄语等，汉字是象形文字，其他的都是拼音文字。
人工智能的基础是计算机语言和二进制数据的加工，而人类的心智则产生于神经、心理、语言、思维、文化层级的信息加工。因此，人工智能的数据加工应该模仿人类心智的信息加工。
目前，人工智能关注和致力于神经和心理两个层级上模仿人类心智，而在语言、思维和文化层级上，人工智能的研究尚付阙如。下面我们从高阶认知的3个层级看看认知科学的一些重要成果。
● 语言与符号
人类心智从低级到高级的形式只有5种，这就是神经层级的心智、心理层级的心智、语言层级的心智、思维层级的心智和文化层级的心智。机器只有学习了人类心智的5种形式，才有可能具备人类心智和认知。
符号比语言的概念更广泛，例如，除了语言符号外还有音乐符号、绘画符号。从绘画符号学来看，东方的国画和西方的油画是不同的系统。由于它们的语言不同，所以它们的句法不同。句法研究语言符号的空间关系，语义研究语言的结构和意义。
● 符号与数据
语言也有一个从低级到高级的进化历史。语言的进化和发展依次经过肢体语言、声音语言和表意的符号语言3个大的阶段，中间还有一些小的发展阶段。
人工智能的基础是计算机语言和二进制数据的加工，而人类的心智则产生于神经、心理、语言、思维、文化层级的信息加工。因此，人工智能的数据加工应该模仿人类心智的信息加工。
5个层级的数据加工
人工智能与人类心智具有本质的区别。所谓人工智能，其终极的理想就是要让机器具备人类心智。
人类出现在距今600万年到400万年前。人类的出现是心智和认知进化到语言层级的产物。或者说，动物心智进化出以抽象概念为标志的符号语言，人类就出现了。在此之前，人类进化的另外两个重要标志事件是直立行走和火的使用，但只有第三个事件的出现，即表意的抽象语言的发明，才使猿最终进化成人。
语言文字最古老的形式是表意的符号，如汉字的“日”“月”“山”“水”等。人是使用符号的动物，这使人类最终从动物界分离出来。20世纪初，瑞士语言学家索绪尔（Ferdinand de Saussure）和美国哲学家皮尔斯（Charles Sanders Peirce）几乎同时在大西洋两岸独立创建了符号学。符号学是研究符号的句法结构、意义解释和交际方法的学科。
人工语言是为着某种目的而人为制定的语言，其中又分为非形式的人工语言如世界语，以及形式的人工语言如数学逻辑使用的一阶语言和高阶语言，它们是计算机智能即人工智能的语言基础，还有形形色色的计算机语言如C语言、foxBase/foxPro语言、汇编语言等，都是形式的人工语言。
急性心肌梗死（AMI）是临床常见的急性冠脉综合征类型，冠状动脉发生急性、持续性缺血、缺氧而致心肌坏死。其发生机制比较复杂，发病诱因较多，与过度劳累、情绪激动、暴饮暴食、寒冷刺激、便秘、抽烟、酗酒等多种诱因有关［1］。AMI发生后可并发心律失常，尤其是恶性室性心律失常是导致心源性猝死的主要原因之一。寻找AMI患者并发恶性室性心律失常的预测指标具有重要的意义［2］。
● 语言认知与数据加工
从语言加工和语言认知这个层级来看，20世纪中叶以来在自然语言研究上已经形成美国哲学家乔姆斯基（Noam Chomsky）的句法学（syntax）、美国逻辑学家蒙太格（Richard Montague）的形式语义学（semantics）以及英国哲学家奥斯汀（John Langshaw Austin）、美国哲学家塞尔（John Searle）的言语行为理论和语用学（pragmatics）3个层次的语言理论，逐渐深入拓展分析语言的意义。认知科学自诞生以来，更是把这3个层次的语言理论看作是人类头脑中3种语言加工方式，并寻找认知科学的证据。但是，在自然语言加工和语言认知这个层级上，人工智能需要向人类心智学习的东西还很多。
初中数学“动点路线问题”中的“路线”分为两类：一类是直线型(直线、线段、射线)，另一类是曲线型(圆或圆弧、双曲线、抛物线).
●思维认知与数据加工
在思维层级的心智和认知方面，20世纪中叶以来也取得很多重要的研究成果。1966年，英国心理学家沃森（Peter Cathcart Wason）的选择任务实验证明，人们在做逻辑推理时会受到心理因素的影响，从而产生认知偏差。1994年美国心理学家里普斯（Lance Rips）的三段论心理实验研究、1978年美国心理学家约翰逊-莱尔德（Philip Johnson-Laird）和斯蒂德曼（Mark Steedman）的三段论与心理模型研究，均发现人们在做推理时，存在明显的心理偏好，会产生明显的心理偏差。美国心理学家卡尼曼（Daniel Kahneman）和特沃斯基（Amos Tversky）建立的前景理论（Prospect Theory）推翻了经济学领域中长期占统治地位的理性人假说，从而荣获2002年诺贝尔经济学奖。2011年，卡尼曼出版了《思维：快与慢》一书，书中他用两个代理人的隐喻即系统1和系统2来描述人的思维活动。系统1是心理的、直觉的、自动的和无意识的，它是快的思维系统；系统2是逻辑的、分析的、受控的和意识的，它是慢的思维系统。卡尼曼认为，系统1在判断和决策中的作用比我们所知道的要大，它是判断和决策的幕后主使，而系统2则处于受支配的地位。
● 文化认知与数据加工
在文化层级上，涉及的因素更多。文化因素会影响我们的认知，例如，中华文化会影响中国人的认知。从语言看，汉语（中文）一字一音、一字一义，因此我们有格律诗、对联、汉语成语、书法；从命理上看，中国文化的重要元素是十二生肖，这是日相说，西方的星座却是月相说，两者大相径庭；从服装看，汉装、唐装、清朝的服装（长袍马褂、旗袍等）、中山装是中国人的服装，西服则不是国服；从音乐和歌曲看，民乐、民歌会让中国人精神愉快、心理安详，西方的交响乐并不适合中国人的音乐审美；国画是中国人的绘画，注重的是整体，是天人合一，而西方的油画注重的是细节，是分析；从饮食看，中餐（川菜、粤菜、鲁菜、淮扬菜等）适合中国人的胃口，西餐（比萨、牛排等）并不适合中国人的胃口；从娱乐看，围棋、麻将反映了中国人的智慧，中国人乐此不疲，狩猎、探险、极限运动等西方体育游戏在中国始终难以成为主流文化。中国人过的节日都与农时有关：春节（除夕、元宵）、清明、端午、七夕、中秋、重阳、冬至、腊八，这是因为中国文化的本质是农耕文化，西方的节日复活节、感恩节、圣诞节，大多来源于基督教，由于信仰的原因，也难以被中国人普遍接受。那么，人工智能如何产生这种文化认知？这仅仅是数据加工就能解决的吗？难道人工智能不需要学习人类心智和文化认知？这些问题都值得我们进一步探究。
总之，如何学习人类心智的语言加工方式、思维加工方式和文化加工方式，仍然是需要进行探索和研究而又充满挑战和机遇的新领域。
从上文不难看出，在进行防渗墙体修建的过程中对于各项工作都务必要做大谨慎、精密，保证操作流程按照规范的要求进行。在清楚的了解该工程实施防渗墙操作的难题时，需要加强对攻克难题所制定的工作计划检查，有效的保障防渗墙具有足够的防渗效果推动水利大坝工程的施工进度。
蔡曙山，贵州民族大学民族文化与认知科学学院院长、教授，清华大学心理学与认知科学研究中心主任。
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