学贯中西(12)：从因果律看人机协同创新(续)

高焕堂

1 前言：孔明与AI的激情相遇

在上一期里我们说明了当今主流 AI 的主要技能是基于大数据分析找出相关性，并迅速归纳出规律性。这项强大的能力，与人类天赋的溯因性推理能力之间，具有巧妙的互补性，就是：

· 人类的天赋溯因性推理，协助 AI 把它天赋的相关性转化为强大的因果性推理能力;

· AI 的因果性推理，也能协助人类更加发挥其溯因性推理能力，激发出人类更高的创新力。

其中第一项，上期已经举例解说了;在本期里，将举例解说第二项的互补性——人类如何运用 AI 的因果推理来提升自己的溯因推理，因而大大激发自己的创新力。

一谈到创新力，大家都会联想到数千年前的智慧人物：诸葛亮 （ 孔明 ）。兹试想，如果当年孔明就能与 AI相遇，会如何协同产生更高的创意呢？同时也试想，如果我们现在好好善用 AI 的因果性助力，是否人人都如同孔明一般，人人都将聪明绝顶、创造力十足呢？

2 复习：人类如何协助AI

在上一期里，曾经提到一句名言：“相关性并不一定表示其具有因果关系”（Correlation does not implycausation）。这句话的意思是，我们通常无法仅根据观察到的两个事件之间的关联或相关性来合理地推断出它们之间的因果关系。

然而，基于 AI 具有强大能力来探索相关性，只要获得人类的溯因性 （ 俗称果因性 ） 的助力，AI 这项能力就能转化为强大的因果性能力了。例如，AI 从医疗大数据里，迅速探索出 ECG 心电图的变化与心脏休克之间具有高度相关性 （ 图 1）。

而这两者之间并不一定是因果关系，所以我们不能透过对 ECG 心电图的干预，来减轻心脏休克的症状;同时，也难以从心电图的细微变化来精准预测、预防心脏可能的休克。此时，就需要寻求人类专家 （ 医生 ） 的助力，来提供溯因性思维。于是，医生发现了 ECG 心电图的变化以及心脏休克，两者都是“果”，就找出其背后真正的因：血钾浓度，如图 2。

于是，AI 就把其强大的相关性能力，转化成为强大的因果性推理能力，这就能发挥 AI 的魅力：从侦测到的 ECG 心电图形变化来及时预测，并避免休克。AppleWatch 就是其中著名的产品 （ 图 3）。

这是 AI 结合人类专家的果因性智慧，协同创造出的出色的因果律产品。所以，人类可以帮助 AI，让 AI也能拥有强大的因果性推理能力。由于 AI 欠缺的能力是从果追溯真正的因，使得它无法独自获得因果律。于是，在眼前到未来的数十年之间，人类的溯因性推理能力，将继续协助 AI，弥补 AI 能力的欠缺。

3 AI如何协助人类

刚才复习了第一项互补关系：人类的溯因性推理能力，将继续协助 AI。现在，就来说明第二项互补关系：AI 的因果性越强，人类的溯因性能力也会越强。兹拿统计学的贝氏定理 （Bayestheorem） 来说明之 （ 图 4）。

这个公式的意思是，当我们从这两个盒子中，随意抽出一颗球 （ 以 X 表示 ），而且这颗球是蓝色的，这是所观看到的事实 （ 果 ），这公式可以计算出 P（C1|x），它代表了“抽到蓝色球，而且是从 C1 抓出的概率”（ 因 ）。这叫做果因性推理，当我们观察看到果，而想要去追溯其背后的真正原因。

医生也是这样，当医生看您流鼻水 （ 果 ），他 / 她会推测您可能前几天感冒了 （ 因 ），然后期待您三天后好了 （ 果 ），再返回该干预的因 （ 素 ），才決定今天开什么药给您。所以医生脑海里也是典型的溯因性思维。

图 4 里的公式也表达了这项溯因逻辑。例如，您可以看到，在这公式等号 （=） 右边部分，都是因果性的概率，于是当等号 （=） 右边的因果性越精确的时候，就可以更精确地算出等号 （=） 左边的果因性概率值。所以我们说：AI 的因果性越强，可以赋能人类的溯因性推理，创意就越强。这溯因性就是人们创意的来源。

4 孔明擅用大数据

在中国历史上，公认最具创造力的人物之一诸葛孔明，就是历史上最典型的果因性推理者。因为他这能力很强，所以他被称为“中华民族五千年来最聪明的人”。他擅长于果因性推理。从果来追溯到因，是孔明最擅长的。例如，刘备告诉孔明说，我们要达到一个目标 （ 果 ）：统一天下、恢复汉室。这个果是刘备给孔明的，所以孔明就来做果因性推理，就推理出三个可能方案：一分天下、二分天下、三分天下 （ 图 5）。

接下来就透过大数据，依据他所念的书、所学到的知识，来找出其中的因果关系。然后，去芜存菁，力求反证 （ 否证 ）。这也就是胡适先生所说的：大胆假设，小心求 （ 反 ） 证。于是，孔明就从大数据中找出两个重要数字，就是：操今拥兵百万 （100 万 ），挟天子以令诸侯（加 1）。然后，根据这项数据，孔明就告诉刘备：不可争锋也。也就是获得了反证，就马上把它删除掉。

这个过程就是：孔明透过果因性推理出来的方案，再透过大数据的因果性来把它删除，所以可以快速地缩小果因推理的空间，逐步找出一条从现实走到未来目标之路。

那么第一个方案 （一分天下 ）已经被否证而删除了，就换第二个方案 （ 二分天下 ）：打孙权。孔明就从大数据中发现到：孙权历经三世、民富而国强。于是告诉刘备：只能和，不可图也。也就是获得了反证，就马上把它删除掉。

还剩下一条路，没有被删掉。孔明就继续探索大数据，继续找，也想把它否定掉，结果否证不了，却从大数据中探索到了：荆州刘表兵力不强。即然无法否证这方案，继续探索下去，又发现了：益州刘璋不得民心，如果刘备去了，益州的民众会夹道欢迎。<< 隆中对 >>中孔明就告诉刘备：上天所以资将军也。意思是：上天给您的好礼物，你要不要呢？所以这条路没办法删除，就成为他建议给刘备的最佳方案 （ 图 6）。

如果当时刘备问孔明说：您有没有经验呢？孔明可能说：我才 26 岁，怎么会有经验？这意味着溯因性推理可以超越年轻人的经验 （不受限于既有的经验范围 ）。这告诉我们，年轻人只要会果因性推理，再透过 AI 大数据来帮忙，不需要依赖既有经验，就可以推荐给刘备一个全人类都没有经历过的方案，而且可以实现。

以上是三分天下的范例，面对刘备给的目标，孔明发挥其溯因推理，帮忙找出可实现的方案。

后来，有一天孔明自己面临了困难：司马懿要来打孔明，当时孔明在西城，而西城的前线是街亭。于是孔明就派马谡去防守街亭，由于马谡没有听副将王平的建言，因而马谡兵败于街亭 （ 马谡失街亭 ），因此司马懿的兵就来到西城。于是孔明遇到一个难题，他想要一个美好的结果：找到一个方案，来突破司马懿的围城。这是孔明所想要的果，然后就开始追溯可行的方案 （ 因 ）。由于孔明的果因性推理能力超强，立即开始动脑筋，拟定几个可能方案。第一个方案：能不能守在城内呢？第二个方案：能不能出去跟敌人打呢？第三个方案：能不能半夜逃掉呢？并将各方案列举出来。接下来，就要靠大数据了，要做什么呢？就是要大胆假设，小心求反证。透过大数据检验他的溯因推理，去芜存菁，缩小溯因推理的空间范围。例如：守在城内，粮食不够，这是现实条件，所以第一个方案被否证了，立即删除掉 （ 图 7）。

接下来，考虑第二个方案：出去跟敌人打。然而探索大数据而发现：司马懿有 15 万兵力，但是孔明只剩6 千個兵。因为他的兵力大多随马谡去前线街亭，但马谡却兵败于街亭。西城的孔明只剩下一点点兵，不能跟敌人打，所以这个方案也被否证了，立即删除。再来换第三个方案：半夜逃走。但是因四面都被围了，也被否证了，所以也立即删除。这个时候，再来再创新、再假设，大胆地假设：拟一个空城计 （ 图 8）。

然后，再来探索大数据，试图找出事证、理由来把它否定掉。结果发现找不到足以否证的理由，就继续探索下去。这逐渐成为一个可实现的计划，然而孔明本身也没有经验。没关系的，依循孔明的溯因性思维，加上AI 大数据，则所有的年轻人的创新方案，并不需要依赖既有经验。

为什么 ？ 因为 AI 提供给您经验。它有超强高达 IQ值 300 的超级经验，可以帮您做检验、去芜存菁。于是就能继续走下去了，逐步探索出一条可行方案。有了AI 大数据的助力，继续探索下去，于是信心就越来越强，更激发出人人的创新力。