刘伟：小心，智能的副作用

凡事有好就有弊，手机不例外，智能也不例外。在人机环境系统动态交互（产生智能）时，由于时间、空间、对象、属性、关系、条件、规则、情绪、状态、趋势、感知等的变化，智能中的方式、方法、方案、手段、工具都会做适当的调整和重新组合，正可谓：时变法亦变。智能需要解决的常常是面对的真实问题，比如安全威胁、高效处理、准确预测等等。智能包含着过去的经验和数据，但不会仅仅依赖这些过去，它包还含着未来对此时的影响，比如期望的反馈。一般而言，不能随机应变的智能应该不是真智能。

对生理疾病而言，对症下药是常识，对智能而言，也没有医治百病的万能智能。所有的智能和认知都有范围，包治百病的是假药，万能的智能就是假智能。即使是真智能，也有副作用，比如聪明反被聪明误，所以真实的智能也是有缺点的，但这些缺点与自动化的缺点不同，一活一死，智能缺点最大的特点是可以被自主适时修补、完善！而自动化的缺点却不能够如此，多少有点覆水难收的味道。

人机环境之间的不断交互变化，决定了世界上没有一样的识别任务模式，“橘生于南则为橘，橘生于北则为枳”的例子在智能领域也不少见，机器的智能可以辅助人的学习、推理、决策，同样也可以干扰人的推理和判断，“好心”办坏事，不但存在于人人之间，还会出现在人机之间，比如AI助手的主动性接管问题等，再者，由于复杂问题的千丝万缕，许多不可解释、不好解释、不应解释、不便解释的事物比比皆是，人心难测，何况机芯，用一些情境不同设计出来的算法计算结果试图实时影响、校验、纠正、改变人的直觉、思考结果，如果是小打小闹也就罢了，对那些决定人类命运的大事件宏命令，万一有个三长两短和闪失，哪个敢负这个责任？

人机交互、人机混合、人机融合智能……中人工智能AI可以帮助人，也可以阻碍人，还可以毁掉人……，做这些工作或申请项目时，望不要光看AI好的一面，还希望评审者、管理者也能客观地看到其不好的一面，在不少情境任务下，不好的概率可能会更高一些！

如果有着明确清晰的标准答案，那就不应该叫做智能了吧！智能（包括AI）是晃动中的灯，有光明，也有阴影，小心！

偶感一则:   驻点（稳定点）与鞍点（不稳定点）

在微积分，驻点（Stationary Point）又称为平稳点、稳定点或临界点（Critical Point）是函数的一阶导数为零，即在“这一点”，函数的输出值停止增加或减少。

鞍点（Saddle point）在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。在矩阵中，一个数在所在行中是最大值，在所在列中是最小值，则被称为鞍点。在物理上要广泛一些，指在一个方向是极大值，另一个方向是极小值的点。

如何求人机融合中某深度态势感知任务函数的驻点和鞍点呢？

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