未来的世界，一定是真人与虚人一体化的平行人：平行人=人+i人，平行物=物+i物，开始是虚实的一对一，然后是一对多，多对一，后是多对多，形成虚实互动、互生、互存的平行社会。

　　在作跨界、跨世界：迎接平行时代的智能产业与智慧社会的主题演讲时，中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃时，开篇就主动说起：有一次，我作报告后一位名家当时就说：哎呀，你做的工作后必然导致《1984》我说自己做的恰是《1984》的反面，因为我所从事工作的目标就是促进社会走向开放，而且这是技术发展的必然。

　　当整个圈子都埋头苦干于工业4.0时，王飞跃已经提倡工业5.0甚至X5.0!那么，究竟是何原因让其在德国人才提出工业4.0没多久的情况下提倡工业5.0?

　　其一，通过看《工业4.0》一书和德国工业4.0的战略计划实施建议，就会发现它完全没有新的理念、方法和技术，只是在总结已有的东西，但宣传非常成功。王飞跃提倡工业5.0和X5.0，的确是让德国工业4.0说法刺激到了，就技术发展而言，王飞跃认为在机械化、电气化、信息化、网络化后，我们进入了第5个技术发展阶段：平行化，就是以虚实平行互动为特征的智能技术时代，所以就有了X5.0的讲法。机械化的典型特征是蒸汽机，电气化是电动机，信息化是计算机，网络化是路由器，平行化呢?机器人?无人机?智能机?平行机?我不知道。但无论如何，就像蒸汽机和电动机一样，计算机和路由器将很快消失在无所不在之中。

　　其二，就是反思中国自己的四大发明，社会上有中国对人类贡献了四大发明的说法。其实，在王飞跃看来我们的祖先早重要的发明是二进制法，不过国人称之为八卦用来算命，相应的学问叫做易学，《易经》成了经典。莱布尼茨早认识到八卦与二进制的关系，从此有了现代的计算机科学和人工智能研究。所以，中国人应认识到自己的祖先有过五大发明，遗憾的是后人用错了地方，而大的发明正是支撑当今智能时代的基石。因此，王飞跃更愿意称当今时代为第五个技术时代!

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　　跳出思维限制，实数虽无解，但我们可以引进虚数。

　　总结来说，X5.0时代的智能体系包括：一个核心，平行的虚实互动理念;两个支撑，ACP方法和CPSS基础设施;三个主题，智能组织、智慧管理和社会智能。

　　一般人只熟悉两个世界，物理世界和心理世界;但波普尔告诉我们，还有个第三世界人工世界。如今，物联网、云计算、大数据来了，必须开发第三世界。

　　关于平行，要从复杂性与智能化说起。

　　王飞跃给复杂系统做了一个定义，一是不可分，二是不可知。对于复杂系统的研究，从还原论和整体论看，以前的科学思维就是把事物或现象一直往下拆分，拆成基本的组成元素。现在由于资源有限、系统庞杂，无法继续拆分，但人类往往除了分以外，就不知道怎么去认识世界了。不可分又要分，这就是个矛盾。人类的知在大时间和大空间尺度上都会遇到困难，想知又不能知，这也是个矛盾。同样，智能化也面临算法的封闭与开放，已知的知识与未知的问题之间的矛盾。

　　这些矛盾的特征可归结为UDC：不定性，多样性和复杂性。人工智能的使命，就是把压在人类头上的UDC这三座大山，转化成AFC：具有深度知识支持的灵捷、通过实验解析的聚焦、能够反馈互动自适应的收敛。完成这一使命，必须是信息化、自动化、智能化的一体融合，从而化解矛盾，使无解的问题变得有解。

　　例如X2+1=0，如果只找实数，那就无解，怎么办?这就需要改变概念，引入虚数，扩大解的空间，这样就会有解!要解决复杂性与智能化的本质性矛盾，就要对立统一。分与不可分、知与不可知是对立的，如何将它们统一起来?这就是平行的任务。

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　　进入新智能时代，我们必须承认其虚实二象性，以后不仅要考虑实数，还要考虑虚数，物理空间就是那个实数，网络虚拟空间就是虚数。仅限于物理空间中不可分不可知，但在物理和虚拟合成的平行空间里就能够可分可知。

　　四百年前，虚数刚出来时不被认为是实实在在的数，英文是imaginary number，直接翻译过来就是想象的数，含有神经病想出来的数的意思。但今天人人都知道虚数是实实在在的数，和实数一样多。没了虚数，一个简单的一元二次方程都可以无解。有解无解差别很大，量子力学、相对论的推导和数学就是建立在这个差别之上的。如果没虚数，许多计算机程序就要停下来，也就没了今天的信息产业了。所以，虚数半点不虚!

　　就像方程要有解需要虚数一样，复杂智能系统要有解，必须引入相应的虚数才可以知必虚而解，这就是我们的基本想法。

　　何为牛顿到默顿的升华、物理信号到社会信号的转化?

　　牛顿定律是知你为何，我们将来必须到默顿定律望你为何，实现从牛顿的机械思维与机械系统到默顿的引导思维与智能系统的转化。

　　怎么做?基于ACP的平行理念，通过虚实互动构建一个跨越认知鸿沟的桥梁，在不定情况下实现已有知识的灵捷利用，通过计算实验，在多样情况下完成知识的优化聚焦，然后在复杂场景下以平行的方式利用知识向既定的目标收敛。

　　以打车为例，传统的出租车司机整天都要在路上跑着寻找乘客，使用滴滴打车的出租车司机就可以等着乘客下单，如果有事也可以不接单，这样一来自由度就增加了，赚的钱也不比别人少。价格的确定，目前是依靠优化博弈等算法，这就是计算实验的雏形，将来会更复杂。

　　其实这就是人肉搜索的进一步发展，我称之为CMO。以后所有行业都有可能变成这样，依靠手机等移动智能设备传来的社会信号，不是工业传感器传来的物理信号，跟虚拟世界连成一片。手机等移动传感设备传来的社会信号根植于人的主观个性化需求，例如我要到哪里去，区别于温度多少、压力多少这类的客观统一物理信号。

　　我们依靠物理信号实现了实时工业控制的工程自动化，下面要靠社会信号的实时社会管理来实现社会智能化，后达到以智能产业为主体的智业社会。

　　将来，你抑郁了需要安慰，也可以发出信号，心理师就能及时与你聊天，这就产生了新的工种，能让人们活得更舒服、更有效、更有意义。目前社会上已经开发了许多号称智能的软件，正朝着这个方向发展。

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　　如何理解平行执行?是否适用于两个世界?

　　将来工厂生产出汽车，会卖给顾客一辆实际的车和一辆虚拟的车，假设给实际的车加满了油，可以行驶五公里;给虚拟的车加油，它也应该行驶五公里，如果它行驶了四或六公里，就出错了，就要检查是否物理车的哪个部件出了问题，这就是虚实互动、平行执行。很可能，将来玩游戏长大的年轻人，没了虚拟车连物理车也无法掌握了。

　　这样一来，就形成了一个监控系统，同样可以应用于政府政策执行、交通状况评估等方面。出现问题，计算机可以找原因，但后还是要靠人来操作，人无法主宰物理世界和心理世界，但应该能主宰人工世界，要让物理、心理都往人工靠近，目的就是使不定变确定、使多样有标准、终使复杂成为简单，不是相反。

　　这不是唯心的，是唯物的，是知行合一，是把你的目标计量化、数值化并可视化，动员你所有的力量、聪明和才智去改造物理世界。

　　在不久的将来，一个企业、机构、军队甚至国家的竞争力和实力，很大程度上可能并不取决其外在规模与资产的大小，而取决于其掌控CMO的手段和能力，取决于其对虚实互动的认识、实践和效率，取决于与其伴生的人工企业、机构、军队或国家的规模和深度。

　　虚拟世界一个正在到来的世界!

　　王飞跃认为这就是智慧的平行社会。首先是游戏与动漫的科学化。游戏工程师、游戏玩家将成为公司标配。干什么?当然是打游戏，打自己人工公司的管理游戏、市场游戏、生产游戏等等，直到打出自己公司的管理制度、运营效率为止。

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　　其次是仿真与模拟的常态化。举个例子，将来人工的桥会跟实际的桥一起通车、老化甚至一起经历事故，二者可通过无线传感网、物联网等进行连接，形成互动。我们甚至可以把这些模型置于网上，发挥众包的力量，共同监督桥梁建筑模型的运行，协同维护社会安全。当然，这只是一个简单的例子，大坝、高楼等公共设施都可以通过这样的方式来管理和维护，其核心就是仿真模拟的嵌入式和常态化，要年年仿、月月仿、天天仿、时时刻刻不停地仿下去。

　　后是经验与知识的数字化、动态化和即时化。以后80所需的知识上网一查就有了，剩余的20或更少才需要专家，如历史学家、科学家等。我们所需的即时编写并修改机代码，而且即写即用，使其成为谋生的常规手段。可以说，今天的科技工作者码农，就是未来的智能平行时代的工人农民。

　　未来智慧社会的作用有三个：人工影响现实，虚的影响实的;未来影响历史，无的影响有的;水晶球的科学化、仪表化，不仅是对历史进行感知，而且可以对未来进行感知，进而对未来进行统计、设计、干预等。

　　人工智能依然面临着各种问题与质疑。

　　从技术或工程角度而言，智能的本质就是利用已知知识、解决未知问题，从已知到未知目前只能靠想象。

　　人想象靠大脑，而大脑是开放的，可以心游万仞。但机器想象目前却只能依靠封闭的算法：迄今为止，不管是多么复杂的机器算法，几乎全都限制在机器的内存空间中。如果算法不解放、不开放，人工智能永远只能人工、无法逼近人类、无法类人：人工智能就只能利用已有的知识，解决已知的问题，就是目前Google和百度的正在追求的水平;而无法到达智能的第二境界之利用已知的知识，解决未知的问题。

　　意义下所有的技术都有危害，人类的大危害其实就是人类本身。相对意义下，我不相信人工智能会危害人类，至少近一段时期如此。我相信它将在知识自动化方面得到广泛应用和大力发展。

　　未来的智能机要打破三个世界的界限，一定要融物理空间、社会空间、网络空间为一体。将来的机器人、智能机必然会促进新工作、新工种的产生，就像计算机产生新的工种，工业社会把农民转成工人一样，只有这样它才有未来。所以，我不信机器换人，应该是机器渡人、机器升人、机器化人。一句话，人工智能和智能机器是人类走向开放社会的朋友，不是敌人。

　　王飞跃：中国自动化学会副理事长兼秘书长，中科院复杂系统管理与控制国家重点实验室主任。其主要研究领域为智能科学、社会计算、平行系统、知识自动化和复杂系统的建模、分析与管理，是智能控制方面的国际知名学者，也是该领域的早期开拓者之一。

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