人脑神经元示例 （网络供图）

有网友问：思考问题时，是调用知识图谱，还是类似于神经网络大模型？

“知识图谱”这个概念就不用解释了。而所谓“神经网络大模型”，是人工智能领域的一个既专业又热门的用词；它所指的是，由无数实现智能化的程序模块连接构成的庞大且复杂的网络，类似于人类大脑的神经系统构造。

我的回答是：两者都不是，又都有点关联。

要解读这个回答，需要回到人类进化早期。

知识图谱和神经网络这些概念，是现代人在高度概括人类认知成果的基础上提出来的，但进化之初，思维逐渐形成的时候，并不会如问那样发生。

思维是进化过程中人脑本能的活动，它通过感知、联想、演绎、归纳、储存和调用储存，即记忆等活动，实际上是脑细胞神经元生物电和生物化学反应的流动而展开的。人脑思维的过程一般集中于一个点或域，调用关联的感觉、认知和已有经验（包括大脑记忆和外部储存如书籍资料或他者积累）等，是一个神经脉冲不断推动伸发的过程。从感知外部事物，调用记忆或外部储存来说，类似于提问所说的启用知识图谱，但并不依赖有没有“图谱”。因为“图谱”这个概念表达的是被系统化、理论化的知识体系，而思维或许涉及，或许并不际遇。

人脑神经系统，比当下AI所谓神经网络的构成复杂得多，工作机制也不一样。人脑思维的时候不会像AI那样依赖所谓大模型。AI是由巨量的程序模块组成的，面对的是千千万万思维点或域，所以需要庞大的模型，也因为如此，AI的工作非常模式化，依从事先设定的闭环逻辑公式。所谓闭环，是指：任何程序模块，其逻辑必须严密闭环，不留歧路或缺口，否则程序运行将出现紊乱或漏洞（bug）。而人脑，思维并不模式化，它可以聚焦于点，也可以随机跳跃、自由分散，或探面，或解团，没有止域，具有无限的开放性和创造力。

所以，人工智能和人脑智慧是两种不同的智能系统：一个是物理的，一个是生物的；一个是闭环受动的，一个是开放主动的；一个是从动生成式的，一个是主动创造性的。

厘清了这种区别后，我们就得面对两个问题：1、哪一种智能最具群体重视的普适性？2、面对未来，两种智能同场竞技，人何去何从？

回答第一个问题比较简单：人工智能的优劣和发展由专业领域决定，为之着力的人群毕竟是社会群体中的极少数。而人脑智慧却是所有人类成员不可或缺的。所以，后者的开发和提高最具重要性和普适性。

这里的讨论是面向大众的，智慧建设也是对每一个人有益且必要的，特别是人类的后来者。所以，笔者后续将弱化人工智能专业性知识介绍，将焦点汇聚到人脑智慧发展的重心上。

这样再来回答第二个问题：面对未来，作为人类个体，在智能的两条赛道上最优选择是哪一条？

笔者已经强调过，智能是分层级的，AI只是仆从高层智慧的工具。所以，过多依赖人工智能替代人脑工作，至少有两个副作用：1、根据用者则发达，不用则退化的自然法则，荒疏了自身智慧的发展。2、人工智能需要人脑不断补充养料，或许使用者就是供养者之一，而带来的结果却是，AI愈来愈聪明，因为它综合吸取大众智慧，而个体曾经超越AI的智能贡献殆尽，再根据前一条，个人智慧愈来愈荒废，只能习惯地成为AI的奴从。站在社会层面，可能出现如下场景：高智商群体操纵AI，AI统治依赖人工智能的普通大众，甚至可以为所欲为。这有点像科幻小说的场景，但发展下去现实并不危言耸听。

我们讨论过，人工智能既是科学的，也是文化的。从文化角度讲，必然包含伦理属性。所以，就像武器，本身是科技的，但既可作为自我保卫工具，也可以用来攻击他人。AI同理，既可以服务人类，也可以作乱人类。

所以，对于未来，每一个个体，特别是人类后来者，加入哪一条赛道，最优选择不言而喻。