梅宏 | 智能化软件：当“理性”携手“经验”——CCCF精选

人类一直在努力去认知自身及生存的世界。对认知，哲学层面一直存在“理性”和“经验”之争：理性主义(rationalism)主张可靠的知识来源于理性和先天观念，可以通过逻辑推理和内在思辨获得普遍、必然的真理；经验主义(empiricism)认为知识起源于感官经验，必须通过感官观察、实验和归纳从经验中积累，否定存在“先天观念”。科学革命以降，“理性”占了上风。

“智能”是人类自认为超越其他生物的能力，主要体现为人的脑力素质，如计算、记忆、感知、认知、发现、创造等。用机器去模拟智能也一直人类追求的目标。早期的目标是“计算”，为计算建立方法和规则，发明工具，也一直在努力发明会计算的机器。电子计算机的出现，展示出远超人类的计算能力，以至于很多人已经不再把计算视为人类的智能能力。

理性主义认为人类的认知推理过程也可以用基于符号的机械计算实现，即可以用“计算”去模拟“智能”。一个自然的问题是：具有符号机械计算能力的机器具有智能吗？换个问法，就成了图灵提出的问题：“机器能思考吗”？这个问题开启了计算机领域一个重要的学科分支：机器智能/人工智能！再看看1956年达特茅斯会议的观点：“学习的每个方面或智力的任何其他特征都可以被精确地描述，以便机器可以模拟它”。早期的人工智能，仍然是“理性”占上风。

然而，理性主义驱动的“符号主义”路径走得并不顺当！两起两落之后，诞生于20世纪40年代的人工神经网络，在按摩尔定律增长至今的大算力和互联网催生的大数据的双重加持下，引发了深度学习革命，经验主义驱动的“连接主义”路径终于迎来了它的高光时刻。当前，深度学习对各行业领域赋值赋能，效果显著，无疑是人工智能发展史上的一次重大突破。在我看来，如果说“计算”提供了复杂科学工程计算的一种高效自动化手段，那么，“深度学习”则是提供了处理分析海量多模数据的一种高效自动化手段，其底层仍然是计算。

深度学习的突破叠加“人机物”三元融合泛在计算模式的兴起，正在带来新一轮软件范型(Paradigm)变迁，催生智能化软件新形态：融合程序员编写的确定性符号计算程序部件和机器学习生成的非确定性概率计算模型部件，具有复杂网络结构，并可能呈现涌现行为的软件系统。“基于规则”和“数据驱动”结合，“理性”携手“经验”，将使得软件编程模型、开发方法、运行机理及质量保障构成的软件技术体系面临新一轮螺旋上升式的重构。

软件的真正价值，终究要落脚在具体的行业沟壑之中。本期“领域智能化软件”专题，特邀来自多个大学的学者，结合医疗、卫星通信、金融等领域，从不同层面探讨领域智能化软件的关键技术、系统路径与应用前景。我理解，这是针对智能化软件新范型的有益实践和探索。

本文将发表于2026年第5期《计算》。

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