智能、智能、智能、智能、数字智能、数字智能……
数字时代创造了许多新概念或赋予旧概念新的含义。
有两个地方特别喜欢创造概念。一是来自科研院所和大学的学者，二是科技公司。
学者发明概念不仅是为了写论文、评价职称，更是为了通过归纳总结出一般规律，美其名曰理论。
科技行业发明概念不仅是为了更好地销售产品，更是因为产品迭代更新需要新范式，美其名曰新旧动能转换。
回到本文开头提出的概念：智能、智能、智能、智能、数字智能、数字智能……
当我们听到某个软件或硬件“智能”时，我们的第一印象可能是它充满科技感、高端；
当我们听到某个软件或硬件“智能”时，我们的第一印象可能是技术先进、高端；
很多时候，聪明和智慧确实是可以混在一起的。然而，当你遇到一些严肃的专家、学者和企业领袖时，他们会严肃地纠正你的聪明才智的表达，并告诉你，两者不能混为一谈。但智慧和智慧到底有什么区别呢？
专家学者对此并不清楚；百度词条中的解释是同义反复、同义反复；而互联网技术界也无法回答这个问题，所以普罗大众也很困惑。
后来我似乎总结出了一个更简单的区分智力和智慧的方法：
我们先来说说智力：
所谓智能，就是从人的角度看事物。其本质是方便人们发现事物、发现事物、体验事物、理解事物（这里的事物包括智能软件和硬件）。换句话说，人是主动的，机器是被动的。
例如：
导航设备——非常智能，可以帮助人们找到自己的位置；
手机和平板电脑非常智能，连婴儿都可以使用。只需轻轻一挥手即可将其打开；
这款一体机非常智能，——个孩子可以自己扫码、支付、打印小票。
总结一下：所谓智能化，就是让人能够理解机器，让人更容易使用机器，能够像傻子一样使用机器，让人更容易找到自己想要的东西。
让我们回到智慧：
所谓智慧，就是从事物的角度去看待人。它的本质是让机器听懂人的话、找到人、识别人的需求。换句话说，人是被动的，机器是主动的。
例如：
这个在线学习课程非常智能，——能够根据我的难度推荐合适的课程；
这个购物平台很智能，可以根据我的需求推荐我需要的东西；
这台冰箱很聪明，可以猜出我今天午餐应该吃什么，并且在库存不足时提醒我；
总结一下：所谓智慧，就是让机器能够听懂人，听懂人的话，让机器能够识别和预测人的需求，并不断地自我学习，这就叫智慧。
我们常说的“智能”，指的是智能终端设备，但“智慧”通常指的是人。如今，当我们用智慧来形容软件和硬件时，我们通常指的是这个东西和人一样聪明。的含义。
从人找信息（物）到信息（物）找人的转变，就是从智能到智慧的转变。
因此，智慧需要机器学习和深度学习。
那么什么是“数字智能”、“数字智能”呢？
据百度百科介绍，“数字智能”一词最早出现在北京大学知本基金会课题组2015年提出的思维引擎项目报告中，是对“数字智商”（Digital Intelligence Quotient）的解释。最初的定义是：数字化智能和智能数字化的综合。
也许我们大多数人一听到数字智能、智能数字化都会感到头疼。
数字智能可以理解为：将基于数据的事实和行为转化为规则和预测，是一个从数据——信息——知识——智慧的过程；例如，自动售票系统会根据销售情况对不同时段的门票采取分时定价。促进销售的模式是数字智能，因为机器有大量的数据需要转化为智慧。
智能数字化可以理解为：将已知的法律、经验和实践转化为系统可以理解和操作的数字语言和密码的过程；例如，设备维护系统可以将设备运行维护规则和事故预测处理总结为机器可以执行的语言或机器可以自主诊断的决策信息，让机器根据运行状态做出适当的维护动作的设备。
数字智能、智能数字化可以理解为归纳与演绎在数字时代的应用。
因此，根据百度的解释，所谓数理智能就是赋予人相似思维能力的过程。
那么，什么是赋权？什么是启用？虽然听起来是一样的东西，但互联网行业喜欢用赋能，而传统ICT行业习惯用赋能。喜欢用赋能的代表企业有腾讯，喜欢用赋能的代表企业有华为。
那么，什么是赋权？
简单来说，赋权就是从上帝的角度看世界。我（互联网公司）是上帝，赋予了人类（用户）技术，让人类掌握了用火、用电的技术。赋权是从上到下的。给。
那么，什么能够实现呢？
在咨询了华为的技术专家后，我了解到，赋能是从仆人的角度，自下而上的。卑微的仆人把好的工具交给主人，主人就觉得有用。这叫赋能，就是从下往上帮助主人。把事情做完。
为什么有启用和启用这两个词？本质上，与不同类型科技公司的企业文化、自我定位和身份有关。也许华为是刚从安装设备的艰难日子里走出来的，比较低调；而各大互联网公司可能认为自己有自己的光环，需要改变。把世界颠倒过来。
归根结底，以上言论无非是一场让机器变得更像人类的讨论。确实，人越来越像机器，机器也越来越像人。
关于机器的智能，是不是越智能越好？这可能不是真的。
由此，诞生了著名的理论——，即恐怖谷理论。
恐怖谷理论是日本机器人学家森正宏在1970年提出的一个假说。该假说认为，由于机器人在外表和动作上与人类相似，人类也会对机器人产生积极的情绪；而当机器人与人类类似的程度达到一定程度时，人类对它们的反应就会突然变得极其消极和恶心，甚至是发自内心的恐惧。只有当机器人与人类的相似度不断上升，相当于普通人之间的相似度时，人类对它们的情感反应才会再次回归正向，从而产生人与人之间的共情（摘自百度百科）。
有人说科学的终结是神学。但我宁愿相信科学的终结是道德哲学。
深入解读恐怖谷理论的影视作品包括2015年的美剧《真实的人类/人芯》（人类）》。这项工作中的机器人具有与人类和人类智能产生共情的能力，从而产生了恐怖谷效应。这也是一部深入讨论伦理学的科幻作品。
在一切都是算法、一切越来越被算法定义的时代，未来的程序员可能是数学家+程序员+律师+会计师等学科的复合体。因为人类很多复杂的问题是无法计算的。
哈佛大学教授桑德尔在《论正义》中指出了两个纠结的问题：你愿意牺牲一个胖子来拯救另外10个人吗？或者，在失控的火车道口，你是否选择杀死另一条铁轨上的一个人，以避免杀死10 个人？
什么是智慧？什么是正义？有时无法计算，算法也无法定义一切。科学和人工智能的终结必须是伦理哲学。
所谓算法规则本质上是人赋予机器的一种价值观和道德规范。
所以，在平台公司呼吁数据透明、公开的时代，我们更需要的是算法的公开！因为算法才是底层逻辑！
作者：褚有才
来源：会议圈
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