概述

我還沒(méi)找到一個(gè)合適的詞匯來(lái)描述這個(gè)概念，姑且先叫模型化，世界模型是通用智能的核心能力，掌握世界模型，根據(jù)實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)立即構(gòu)建世界模型，并運(yùn)用世界模型相關(guān)的知識(shí)和操縱手段即可預(yù)測(cè)未來(lái)，并能及時(shí)修正模型。

通用智能的以世界模型為中心的基本流程：

觀(guān)察未知事物->發(fā)現(xiàn)規(guī)律->建立世界模型，形成相關(guān)的知識(shí)和操縱手段->基于感知線(xiàn)索召回世界模型 -> 根據(jù)狀態(tài)進(jìn)行推理預(yù)測(cè)、目標(biāo)求解。

模型化與數(shù)字化和結(jié)構(gòu)化的關(guān)系

模型化是數(shù)字化和結(jié)構(gòu)化中間的一個(gè)通用形態(tài)

數(shù)字化是最初級(jí)的信息化手段，物理世界通過(guò)傳感器編程二進(jìn)制就算最簡(jiǎn)單的數(shù)字化，當(dāng)然從數(shù)字化這個(gè)術(shù)語(yǔ)的使用來(lái)看，大家往往認(rèn)為數(shù)字化包含了一切信息化手段，我們成為廣義的數(shù)字化，即計(jì)算機(jī)處理的一切手段都是數(shù)字化手段，因而是包含智能化、結(jié)構(gòu)化這些東西的，是最大的一個(gè)圈。狹義的數(shù)字化，我們認(rèn)為就是將沒(méi)有變成數(shù)據(jù)的東西變成任意維度的數(shù)據(jù)就算了，比如文字、圖像、視頻，這些已經(jīng)算作狹義的數(shù)字化了。

引入智能化之后，就等于引入了算法、計(jì)算和處理過(guò)程，不能單純地看數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)形態(tài)，而要關(guān)心其語(yǔ)義、內(nèi)涵和結(jié)構(gòu)化層級(jí)了。

結(jié)構(gòu)化是一個(gè)具備非常抽象意義的詞匯，即讓事物組織的條理有序呈現(xiàn)出清晰結(jié)構(gòu)的方法。結(jié)構(gòu)是一個(gè)復(fù)雜的詞匯，他主要跟組合、關(guān)系、構(gòu)成方式這些含義緊密相關(guān)，從通用智能理論上看，他是世界模型的核心組成部分，如語(yǔ)言學(xué)中的frame、視覺(jué)上的布局、聽(tīng)覺(jué)上的和弦構(gòu)型等等，世界模型的核心構(gòu)成是概念（包括關(guān)系型概念（包括復(fù)雜結(jié)構(gòu)概念）），從而衍生出實(shí)體、關(guān)系（復(fù)雜關(guān)系亦即結(jié)構(gòu)）、屬性用于高級(jí)思維的推理預(yù)測(cè)所使用。

實(shí)體關(guān)系屬性的根在完形化，完形化只是人類(lèi)智能的符號(hào)控制的基礎(chǔ)，不是全部智能的控制基礎(chǔ)，比如條件反射、大量的運(yùn)動(dòng)控制是不依賴(lài)完形化的。

通過(guò)上面的討論我們更加清晰，結(jié)構(gòu)化與模型化的大致關(guān)系了，兩者不是一個(gè)等級(jí)的概念，結(jié)構(gòu)是隸屬于模型的子范疇概念。

那么作為智能處理手段，當(dāng)代計(jì)算機(jī)技術(shù)是如何解決模型化的問(wèn)題的呢？

很簡(jiǎn)單，就是人工建模，首先我們將大腦中對(duì)目標(biāo)物的理解的世界模型，找一種等價(jià)方式在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，比如使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，就要借助二維表來(lái)等價(jià)描述這個(gè)世界模型，也可以使用面對(duì)對(duì)象的方法進(jìn)行建模，更符合實(shí)體關(guān)系屬性的基本構(gòu)型，再比如樹(shù)形數(shù)據(jù)庫(kù)模型來(lái)進(jìn)行建模等等，所以程序員們會(huì)根據(jù)每一個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)（本質(zhì)就是模型）進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，代碼也將依據(jù)對(duì)模型的理解進(jìn)行操作，有的時(shí)候他們將持久化的數(shù)據(jù)還原到內(nèi)存中，轉(zhuǎn)變成對(duì)象，操作完再進(jìn)行持久化，但更多時(shí)候，他們直接將真正模型的操作再轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作進(jìn)行，這個(gè)過(guò)程是在頭腦中發(fā)生的。如下圖所示：

那么當(dāng)代的計(jì)算機(jī)技術(shù)研發(fā)的主要路線(xiàn)就是了解業(yè)務(wù)知識(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)的模型操縱算子，執(zhí)行各類(lèi)算法和問(wèn)題求解，稱(chēng)為面向業(yè)務(wù)領(lǐng)域的專(zhuān)用代碼開(kāi)發(fā)過(guò)程。這個(gè)過(guò)程我們稱(chēng)之為靜態(tài)模型化。業(yè)務(wù)模型的變更會(huì)引發(fā)一系列的新學(xué)習(xí)和新變更。大量的隱形模型并沒(méi)有落實(shí)到數(shù)據(jù)模型中，一些并不穩(wěn)定的模型會(huì)以穩(wěn)定的形式存在計(jì)算機(jī)世界中，當(dāng)這些模型發(fā)生變更時(shí)，對(duì)應(yīng)的映射過(guò)程和思維過(guò)程就要重新來(lái)過(guò)。

這個(gè)過(guò)程是低效的，主要原因是計(jì)算機(jī)程序只能面向穩(wěn)定的數(shù)據(jù)模型進(jìn)行工作，而不穩(wěn)定的業(yè)務(wù)模型很多時(shí)候又是由其他頭腦中非常穩(wěn)定的世界模型和一些半穩(wěn)定的世界模型以及一些不穩(wěn)定的世界模型一起作用生成的，推理思維的過(guò)程都是在人類(lèi)頭腦中發(fā)生的，大腦提供了足夠的靈活性來(lái)應(yīng)對(duì)這些變化，但由于最重要的思維過(guò)程發(fā)生在人腦，導(dǎo)致無(wú)法實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程的自動(dòng)化。

那么模型化如何升級(jí)以實(shí)現(xiàn)無(wú)人化呢？

第一、將頭腦中的世界模型都實(shí)現(xiàn)出來(lái)，即類(lèi)人智能的實(shí)現(xiàn)。

第二、將整個(gè)思維過(guò)程在人腦外重現(xiàn)

最大的難點(diǎn)就是將那些非常機(jī)器重要的、基礎(chǔ)的、抽象的、不可名狀的基礎(chǔ)世界模型實(shí)現(xiàn)出來(lái)。

這個(gè)過(guò)程本質(zhì)上就是通用智能的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，那演進(jìn)路徑是什么呢？

試答曰：通用模型化，這是一個(gè)大膽的假設(shè)，從前面討論中，靈光乍現(xiàn)想到的，莫非有點(diǎn)先入為主，我們先忘掉它，從頭看起。

所有的具有生命力的技術(shù)，都是通用技術(shù)，通用處理器、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、搜索技術(shù)都是一種普適性的技術(shù)，通用處理器抽象出了數(shù)據(jù)和計(jì)算，數(shù)據(jù)庫(kù)抽象出了通用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，搜索技術(shù)抽象出了文本的索引和搜索，這些不包含語(yǔ)義的抽象技術(shù)，結(jié)合社區(qū)、互聯(lián)網(wǎng)形成了巨大的繁榮。

那么什么樣的新一代通用技術(shù)可以像以上技術(shù)以上具有廣泛的生命力呢？

當(dāng)然我們看到了深度學(xué)習(xí)的廣泛通用型，比如卷積網(wǎng)絡(luò)，NAS，BERT這些具有一定通用性能力的基礎(chǔ)模塊，那到底未來(lái)在向哪個(gè)方向進(jìn)步，哪種更有生命力的技術(shù)將會(huì)脫穎而出呢，比如我們近期所思索的通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)操作系統(tǒng)，是不是在這個(gè)方向下呢？還是會(huì)有其他我們還沒(méi)有想到的一種中間態(tài)技術(shù)的出現(xiàn)呢？我們?nèi)绾螄L試去看見(jiàn)未來(lái)呢？

我充分認(rèn)識(shí)到這個(gè)問(wèn)題的復(fù)雜性，通用模型化只是一個(gè)大膽的假設(shè)的，我們還要忘掉它，回到技術(shù)的源頭，去看什么樣的技術(shù)能產(chǎn)生無(wú)比巨大的威力，我們甚至要跳出無(wú)人化的角度去看這個(gè)事情，因?yàn)榧词褂腥嘶?，我們很多事情現(xiàn)在都還不能做到，為什么呢？因?yàn)橹橇Y源的供給不足。比如電商的超級(jí)導(dǎo)購(gòu)，我們發(fā)現(xiàn)人類(lèi)客服都不能滿(mǎn)足，當(dāng)然產(chǎn)品創(chuàng)新可能會(huì)改變這些，但是商業(yè)上的掣肘在當(dāng)下是存在的，比如一個(gè)新的創(chuàng)新企業(yè)發(fā)明了一個(gè)類(lèi)似magic的人類(lèi)專(zhuān)家助手，幫助用戶(hù)進(jìn)行商品選購(gòu)，但優(yōu)秀的導(dǎo)購(gòu)成本是極高的，他無(wú)法滿(mǎn)足所有商品選購(gòu)者的個(gè)性化需求，正因?yàn)槿绱耍F(xiàn)在的商業(yè)模式才都是以廣播式為中心的導(dǎo)流模式，不是以個(gè)性化用戶(hù)需求為中心的目標(biāo)求解模式。

無(wú)人化的目標(biāo)不只是解放人類(lèi)，還有增強(qiáng)人類(lèi)，因?yàn)樯a(chǎn)力的極大繁榮將促進(jìn)社會(huì)的進(jìn)步和人的自由和發(fā)展，即使未來(lái)人足夠的便宜可以做一對(duì)一個(gè)性化導(dǎo)購(gòu)了，我們依然希望由機(jī)器人來(lái)做，更加隱私、不犯錯(cuò)，在長(zhǎng)遠(yuǎn)的路線(xiàn)上看，這都是不可避免毋庸置疑的。

但這個(gè)案例很好地告訴我們，人力成本并不是我們往前做無(wú)人化的障礙，我們也可以放下成見(jiàn)，認(rèn)真思考，用機(jī)器人來(lái)做導(dǎo)購(gòu)的真正技術(shù)障礙在哪里？

正如我們一直所談?wù)摰?，商品本身就是一個(gè)具有典型豐富知識(shí)領(lǐng)域的場(chǎng)景，不同的商品他們的功能目的都是不同的，他們相關(guān)的知識(shí)也各不相同，因?yàn)槿魏钨?gòu)買(mǎi)者在選購(gòu)時(shí)都不可避免要學(xué)習(xí)這些知識(shí)，導(dǎo)購(gòu)也必須具有對(duì)產(chǎn)品非常清晰的認(rèn)知才能做好推薦工作，而高級(jí)的導(dǎo)購(gòu)是要以需求為中心的，而不是以說(shuō)服為中心的，他跳出具體的商品代購(gòu)，轉(zhuǎn)而變成全領(lǐng)域內(nèi)尋找最優(yōu)解決方案，尋找的方法讓其必須具有更加廣泛的學(xué)識(shí)和對(duì)大量商品的認(rèn)知，從而做最好的目標(biāo)求解。

一個(gè)掌握知識(shí)的機(jī)器人，就是我們前面所說(shuō)的必須將很多模型移入機(jī)器人中，而不是人腦中，實(shí)現(xiàn)這個(gè)有兩種手段，一種是使用大量的技術(shù)人員，針對(duì)領(lǐng)域進(jìn)行建模，進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)，比如不同的業(yè)務(wù)領(lǐng)域他的流程是不同的，所以要開(kāi)發(fā)不同的導(dǎo)航，是的，我們可以做成一個(gè)生態(tài)，讓生態(tài)上的合作伙伴開(kāi)發(fā)數(shù)以?xún)|計(jì)的世界模型和伴生交互，最好這些模型之間能夠打通，讓更為基礎(chǔ)的模型來(lái)支配這些模型，他們形成層次化的互相作用關(guān)系，就像人腦思考時(shí)所發(fā)生的那樣。

這是第一階段，建模仍由人類(lèi)來(lái)完成，重點(diǎn)是如何構(gòu)建一個(gè)很好的平臺(tái)和架構(gòu)。進(jìn)而我們很容易想到第二個(gè)階段，將這個(gè)過(guò)程自動(dòng)化，即有機(jī)器來(lái)自動(dòng)建模，這種建模是自動(dòng)發(fā)生的，他自己通過(guò)讀書(shū)學(xué)習(xí)，掌握元認(rèn)知，然后進(jìn)行各類(lèi)領(lǐng)域模型的構(gòu)建。這個(gè)技術(shù)我稱(chēng)之為通用模型化技術(shù)，即一種通用的模型構(gòu)建技術(shù)，它只需要有基本的學(xué)習(xí)和認(rèn)知構(gòu)建能力，便可以生成各類(lèi)領(lǐng)域模型。

那么既然第一種方案就可以構(gòu)建一個(gè)美好世界，為什么我們的世界還沒(méi)有變得那么美好呢？我認(rèn)為有三個(gè)方面的原因：一、并不是所有的模型都能建模出來(lái)，有些模型不適合現(xiàn)有的實(shí)體關(guān)系屬性模型構(gòu)建，這是類(lèi)腦智能帶給我們的啟示，涉及如何構(gòu)建更加通用的建模技術(shù)，另外，有一些基礎(chǔ)性模型沒(méi)有被發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)出來(lái)，像完形機(jī)制、異常監(jiān)測(cè)等等，這是原因一，二、即使有了業(yè)務(wù)模型，交互也存在障礙，對(duì)用戶(hù)需求的理解仍然涉及模型召回的問(wèn)題，需要解決基于人機(jī)交互的模型召回，當(dāng)然這個(gè)問(wèn)題跟設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)模型可以認(rèn)為是同一件事，可以消解掉，三、建設(shè)的成本，不同層次的世界模型，是一個(gè)空間換時(shí)間的問(wèn)題，比如直接的KV映射可以獲得直接的答案，就是最簡(jiǎn)單的記憶模型，最底層的世界模型是最基本的元能力模型，解答問(wèn)題要重零開(kāi)始學(xué)習(xí)一切，再進(jìn)行推理學(xué)習(xí)，理想情況下的世界模型架構(gòu)會(huì)是兩者的這種，一些東西是固有的元世界模型、基礎(chǔ)世界模型，也會(huì)臨時(shí)構(gòu)建一些模型，用于分析推理，從而得出更加可靠的結(jié)論。那么采用不同層次的世界模型，建設(shè)的成本不一樣，用的世界模型越靠近應(yīng)用端，數(shù)量就越巨大，建設(shè)成本就高，用的世界模型越靠近元模型端，數(shù)量就小，理論難度就大，這是原因二，所以原因一和原因二其實(shí)是有統(tǒng)一性的，一個(gè)是組合爆炸導(dǎo)致的研發(fā)供給不足供給不及時(shí)，一個(gè)是理論突破能力。四、模型和模型之間的交互尤其是那些元模型和模型之間的操作能力，是傳統(tǒng)以數(shù)據(jù)+算法結(jié)構(gòu)研發(fā)的系統(tǒng)所難以實(shí)現(xiàn)的，是我認(rèn)為最大的障礙，所謂的原因三，舉個(gè)例子，理解用戶(hù)的語(yǔ)言時(shí)，首先要用語(yǔ)言相關(guān)的世界模型，才能理解語(yǔ)言的真實(shí)語(yǔ)義，這個(gè)過(guò)程又要依賴(lài)其他很多世界模型，比如我說(shuō)請(qǐng)幫我給小姨預(yù)定一個(gè)明天早上五點(diǎn)去機(jī)場(chǎng)的出租車(chē)，這里面除了語(yǔ)言結(jié)構(gòu)相關(guān)的世界模型，還涉及人物及關(guān)系、了解機(jī)場(chǎng)、出行交通相關(guān)的知識(shí)，才能做出正確的規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行，現(xiàn)在的實(shí)現(xiàn)方案都是人為一個(gè)一個(gè)去實(shí)現(xiàn)的，這個(gè)會(huì)是一個(gè)專(zhuān)門(mén)的產(chǎn)品需求實(shí)現(xiàn)，還要知道如何調(diào)用預(yù)定接口，大部分過(guò)程是頭腦中發(fā)生的，之后落實(shí)成由若干個(gè)簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)的功能，但如果問(wèn)題變成：查詢(xún)?nèi)ミ^(guò)東區(qū)沒(méi)去過(guò)西區(qū)的用戶(hù)總數(shù)，這樣一個(gè)典型的查詢(xún)問(wèn)題，就需要一個(gè)十分復(fù)雜的業(yè)務(wù)領(lǐng)域模型，關(guān)于商場(chǎng)的東西區(qū)、用戶(hù)的概念、總數(shù)的概念，這些概念的定義的確切含義思考所需要的推理和思考能力，最后還要有基于思考出來(lái)的一個(gè)復(fù)雜世界模型，再運(yùn)用SQL生成知識(shí)（SQL相關(guān)的一系列世界模型）生成對(duì)應(yīng)的SQL語(yǔ)句，再獲得查詢(xún)結(jié)果。整個(gè)過(guò)程可以涉及幾十上百個(gè)（難以猜測(cè)出來(lái)具體數(shù)量，太復(fù)雜了）世界模型和其相關(guān)的知識(shí)，這些知識(shí)怎么存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中就面臨原因一說(shuō)的問(wèn)題，也面臨本原因三所說(shuō)的，這些模型之間如何相互作用也難以進(jìn)行，尤其是要?jiǎng)討B(tài)加載知識(shí)的時(shí)候，只有一個(gè)中心化的架構(gòu)才能解決問(wèn)題，之前的case by case實(shí)現(xiàn)是不具備通用性的，所以我們說(shuō)這個(gè)叫世界模型操作系統(tǒng)，就是一個(gè)具有世界模型動(dòng)態(tài)加載合作協(xié)同的一個(gè)通用型基礎(chǔ)設(shè)施。

我們前面大肆討論模型化，本質(zhì)是指的是世界模型和模型相關(guān)的一系列周邊，我們現(xiàn)在深入通用智能理論揭示的世界模型所處的地位，再來(lái)看整個(gè)細(xì)節(jié)是如何發(fā)生作用的。

首先世界模型是一個(gè)工作記憶中的概念，是一個(gè)即時(shí)態(tài)的概念，存在于工作空間舞臺(tái)上，世界模型的構(gòu)建是依賴(lài)于長(zhǎng)期記憶中的知識(shí)的，這些知識(shí)存儲(chǔ)了各類(lèi)概念、各類(lèi)關(guān)系概念、各類(lèi)概念間的關(guān)系，各種操作性概念、以及各類(lèi)局部推理機(jī)制的信息都可能被征用，即如何構(gòu)建世界模型的知識(shí)和如何操作世界模型的知識(shí)都要從長(zhǎng)期記憶中征調(diào)，然后再臨時(shí)加工處理，臨時(shí)加工處理過(guò)程就是我們的思考過(guò)程，思考過(guò)程就是推理和目標(biāo)求解的過(guò)程。

所以，當(dāng)我們說(shuō)需要大量的人研發(fā)世界模型及其周邊時(shí)，就是將前面所說(shuō)的關(guān)于世界模型的各類(lèi)知識(shí)、對(duì)應(yīng)的操作手段都等價(jià)地在計(jì)算機(jī)世界實(shí)現(xiàn)一遍。

通用搜索技術(shù)之所以通用，就是因?yàn)閷⑺械奈淖侄甲兂擅~、助詞、詞頻、索引這些概念，他們創(chuàng)建的搜索模型本身是一種十分通用的模型，相應(yīng)的算法使得搜索技術(shù)變得跟關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)一樣具有極強(qiáng)的通用性，而且相對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，搜索技術(shù)是完全自動(dòng)化運(yùn)行的，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則必須依賴(lài)開(kāi)發(fā)人員。

當(dāng)我們?nèi)绱苏務(wù)撃Ｐ突瘯r(shí)，我們還忽略了一個(gè)特征層的問(wèn)題，就是很多感覺(jué)是不能結(jié)構(gòu)化和模型化的，比如喜歡，我很喜歡這種材質(zhì)，但她喜歡的內(nèi)在原因和作用機(jī)理是不明的，所以當(dāng)他問(wèn)起，給我推薦一件我喜歡的衣服的時(shí)候，你沒(méi)有建模并利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，這個(gè)時(shí)候你也許會(huì)使用概率模型，甚至也有其他的消費(fèi)者偏好模型，來(lái)進(jìn)行學(xué)術(shù)分析般得討論分析，然后用目前所能掌握的最科學(xué)的方法，做這件事，這種非常有創(chuàng)造性的事情，并非脫離了世界模型體系，只是他所依賴(lài)的世界模型和知識(shí)體系非常的底層，難以描述和控制，因?yàn)槿祟?lèi)再長(zhǎng)期的實(shí)踐中總結(jié)了大量的難以名狀的世界模型，沒(méi)法以清晰的知識(shí)描述出來(lái)。還有很多世界模型需要長(zhǎng)期的學(xué)習(xí)和積累，比如微積分，不是上去就能學(xué)會(huì)，那些可以指定成簡(jiǎn)易手冊(cè)的模型更容易在人群中推廣，比如醫(yī)學(xué)就是很典型的例子，什么癥狀大概什么病，形成診斷手冊(cè)，從醫(yī)者就不需要了解真正背后的原理知識(shí)，以一個(gè)分類(lèi)器模型取代了更加復(fù)雜的人體原理推理模型，這就是簡(jiǎn)易模型取代復(fù)雜模型，低級(jí)模型取代高級(jí)模型在現(xiàn)代生活中發(fā)揮作用的例子，這種模式在我們的世界模型操作系統(tǒng)中也同樣存在，我們可以稱(chēng)其中一些為等價(jià)降級(jí)映射模型，也可以稱(chēng)之為“短路模型”。

誠(chéng)然，我們看到完全的模型化對(duì)應(yīng)的是完全的通用人類(lèi)智能，完全模型化的障礙就是通用智能的障礙。作為通往通用智能之路的早期階段，什么才是更加實(shí)際的工作，什么才是有希望的手段，是值得我們深入討論的。

如何出發(fā)？

整個(gè)智能化的過(guò)程不是現(xiàn)在才開(kāi)始，正如我們前面所說(shuō)，模型化早已展開(kāi)，只是用的是更加初級(jí)的等價(jià)模型在工作，沒(méi)有海量模型的學(xué)習(xí)能力，沒(méi)有引入高級(jí)模型，沒(méi)有引入認(rèn)知元模型。

我們知道元模型的重要性是因?yàn)樗墙鉀Q組合爆炸問(wèn)題的關(guān)鍵，元模型和認(rèn)知框架的共同作用，可以解決海量世界知識(shí)的學(xué)習(xí)問(wèn)題。

人類(lèi)的發(fā)展史就是人類(lèi)的智能應(yīng)用史，體現(xiàn)的是人類(lèi)的工具制造和工具使用史，人類(lèi)創(chuàng)造的工具數(shù)量非常巨大，人類(lèi)生產(chǎn)的商品種類(lèi)可能高達(dá)上千萬(wàn)，但這些東西是由各種要素組合出來(lái)的，構(gòu)成他們的核心要素并沒(méi)有那么多，這也是我們說(shuō)掌握核心世界模型的價(jià)值，追求本質(zhì)模型，遠(yuǎn)離表象模型，能夠徹底擺脫外部等價(jià)模型。

外部等價(jià)模型——前面講到的為了計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)在外部世界建立的一種等價(jià)模型，比如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)模型，我們希望最后不再依靠開(kāi)發(fā)人員建設(shè)外部等價(jià)模型。

表象模型——就是膚淺的知識(shí)，最典型的是字典，當(dāng)然很多情況下只有字典模型可用，但相當(dāng)多的情況有更高維度的模型可用，KV問(wèn)答庫(kù)，搜索模型都是典型的表象模型，前者是精確匹配獲得答案，后者是模糊匹配獲得答案，或者無(wú)法給出答案，只是提供了一個(gè)工具而已

本質(zhì)模型——是能夠反映事物本質(zhì)的模型，比如自動(dòng)駕駛的周?chē)h(huán)境模型，只要空間建模做的好，自動(dòng)駕駛就能走的遠(yuǎn)，還有邏輯模型，邏輯推理能力是問(wèn)題求解的核心能力，在遇到問(wèn)題時(shí)用于分析問(wèn)題的，成為本質(zhì)模型。

關(guān)于模型的派生關(guān)系，我在通用智能的基本框架闡述時(shí)提到過(guò)道生一，三生萬(wàn)物的圖解，如下

我們有些非常基礎(chǔ)的能力，已經(jīng)不能叫做模型了，是產(chǎn)生后續(xù)能力的基礎(chǔ)，更多是一種機(jī)制，這些機(jī)制具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性，擴(kuò)展的方式就是我們說(shuō)的模型（開(kāi)頭說(shuō)了，這個(gè)詞不一定準(zhǔn)確，我們也許可以重新找到一個(gè)更好的詞匯，來(lái)表示這種表征知識(shí)和運(yùn)作的復(fù)合體的內(nèi)涵）。一些基礎(chǔ)型的模型是衍生出高級(jí)模型的基礎(chǔ)，產(chǎn)生的高級(jí)模型慢慢會(huì)脫離基礎(chǔ)模型獨(dú)立存在，變成新的基礎(chǔ)模型，模型系統(tǒng)展示了復(fù)雜系統(tǒng)中很多常見(jiàn)的現(xiàn)象，涌現(xiàn)、派生、分化、擴(kuò)展、組合、替換、重構(gòu)、短路。

如圖所示，圈1234代表了不同的模型實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域，有些實(shí)現(xiàn)域可能將會(huì)深入到元模型腹地，甚至深入到基礎(chǔ)機(jī)制（如圈3），有些則處于十分膚淺的表層（如圈1和2），通用模型技術(shù)要解決的是解決根本性機(jī)制問(wèn)題，基礎(chǔ)性模型問(wèn)題，如果能實(shí)現(xiàn)全部的機(jī)制和基礎(chǔ)模型，那么就達(dá)到通用智能水平，可以直接自主學(xué)習(xí)和研究實(shí)現(xiàn)所有表面模型了，那么在此之前，可用演化路徑呢？

這就提到了部分基礎(chǔ)機(jī)制和基礎(chǔ)模型的勢(shì)力范圍問(wèn)題，比如圈4，我們?nèi)绾文軐?shí)現(xiàn)一些基礎(chǔ)模型，是不是就可以衍生出非常多的表面模型，這個(gè)是可行的，而且現(xiàn)在的創(chuàng)新尤其是工具類(lèi)和平臺(tái)類(lèi)的創(chuàng)新就是這樣的方向，比如BERT，里面蘊(yùn)含了大量的語(yǔ)義信息和關(guān)聯(lián)，就可以衍生出很多表象模型和應(yīng)用。也許有一天3的繼續(xù)縱深解決了更深層次的機(jī)制和基礎(chǔ)模型，就具備了向所有其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域擴(kuò)張的能力。這點(diǎn)跟歷史上的很多科技進(jìn)步很像，很多技術(shù)誕生于某些領(lǐng)域，但由于其通用性擴(kuò)展到了非常多的其他領(lǐng)域。

所以垂直的領(lǐng)域是可能誕生通用模型化的，比如自動(dòng)駕駛，無(wú)人倉(cāng)儲(chǔ)，RPA，NextG，視覺(jué)結(jié)構(gòu)化。

所以迫切需要基礎(chǔ)模型化的應(yīng)用場(chǎng)景比膚淺的表象模型應(yīng)用領(lǐng)域更有突破的前景，我認(rèn)為有以下幾個(gè)工作要做：

1. 去外部等價(jià)模型，讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不面向終端模型而是面對(duì)本質(zhì)內(nèi)在模型

2. 去命名化，不要凡是模型都要設(shè)計(jì)，凡是模型都要命名，大量的模型不可名狀，這樣我們才能深入腹地

3. 切入垂直領(lǐng)域，關(guān)注核心模型和核心機(jī)制，不要被海量表象模型和等價(jià)外部模型的研發(fā)成本所拖累。

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