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我们通过理解大数据本身的技术基础，才能明白人工智能可以做什么，不可以做什么。
首先，大数据或原始大数据的基础，是传感器、移动设备。它们先检测到一些具体的数据，通过互联网和物联网传送数据，才能集中起来。所以，大数据的核心就在于数据收集、传输、储存和处理。传感器和移动设备可以度量的所有数据就是关键所在，人工智能可以做什么不可以做什么由这些可度量的数据决定。所谓深度学习的人工智能，它的技术基础就是用大数据来训练机器，产生识别的能力、推理的能力、规划的能力，所以人工智能里包括规划。
然后是算法，深度学习其实是一种算法，它产生时就是和经济学里的决策理论在一起的。算法的核心是什么呢？作为人工智能的设备，比如机器人，设计者要为机器人分配一个目的，就是造的这个机器在市场上干什么？它的目的和经济学家讨论的是一回事。它要寻求它自己效益的大化，或者寻求自己利益的大化，那就是它的目的。但是没有任何一个经济学家真的知道世界上哪一个人的真实目的是什么，什么东西影响你。抽象地说，人的目标是为了幸福，是为了愉快等等，但是什么东西影响了你的幸福，什么东西影响了你的愉快，没有一个经济学家知道。这就是为什么市场是奇妙的，是靠着市场上的人自己去行动实现的。
反观人工智能的目的，如果有了大数据和人工智能，有没有可能通过大数据把它的目的算出来或模拟出来呢？这需要我们分析人的智能和人造的智能。
人的智能产生于人的生理的和心理的感知，以及人收集的信息。早在1950年代经济学家西蒙教授讨论人工智能的时候，就已经提出“识别”的概念，这就是今天人工智能的核心概念。识别分为冷识别和热识别，冷识别可以理解成机器的识别，热识别是人带着感情的识别，人带着感情的识别机器是学不来的。还有一个非常重要的基本概念，就是硬数据和软数据。硬数据就是所有可以度量、可以传递的数据。什么是软数据呢？就是没有办法用传感器度量的，如果不能够度量就无法传递。所以当我们讨论人工智能是基于大数据训练出来的时候，技术上就已经决定了它没有热识别和软数据的基础。它连基础都没有上哪儿去学？这就是为什么机器不是人。
生物科学告诉我们嗅觉、味觉、性欲都是无法度量的，人的心理感知如喜悦、厌烦、痛苦、思念、怀旧、贪婪、野心等也是无法度量的。人的智能还有一个基本部分就是直觉。直觉是人基于对硬数据和软数据、冷识别和热识别综合在一起产生的一种高度的、抽象的、跳跃性的反应。这种直觉依赖的数据不但不可度量、不可传递，而且产生的直觉本身也是人无法描述的。人的智能和机器中间有一个鸿沟，人工智能的基础就是可以度量、可以描述、可以传递的数据，训练人工智能得满足这几个条件。
因此深度学习这种人工智能最终不涉及学习人的智能的原始基础要素，原因就是因为它缺少大量人的基本感知，当它没有这个基本感知的时候，这个机器没有可能通过学习来产生和人相似的目的，只能是由设定它的人分配它的目的。
人工智能无法实现国民福利
经济学家永远有争执的是，人的真正效应是什么，我们永远都不知道。因此人分配给机器的效应，它没有可能是人的普遍函数，它只能是在一个狭窄范围里定义的和静态的。因此从广义上讲，任何人工智能设备或者机器人产生的目标函数，不是也不可能代替真的人的自身目标。当年西蒙获得诺贝尔经济学奖的时候，就提出了“有限的理性”这样一个非常重要的基本概念，一直影响到今天经济学的发展，而且是今天经济学发展的最前瞻的东西。有限的理性是当初讨论计划的时候认识到的问题，我们永远是片面的，你分配给机器人一个效应函数，它做的一定不会比你更好。
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