中醫(yī)與人工智能的探討

趙 文，徐佳君，周常恩，李燦東

（福建中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)學(xué)院，福建 福州 350122）

在經(jīng)歷了以蒸汽機(jī)為代表的第一次科技革命、以電氣化為代表的第二次科技革命以及以自動(dòng)化為代表的第三次科技革命后，我們正在迎來以智能化為代表的第四次科技革命。習(xí)近平總書記在中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動(dòng)性很強(qiáng)的“頭雁”效應(yīng)。當(dāng)前，社會(huì)各領(lǐng)域如銀行、保險(xiǎn)、交通運(yùn)輸、通訊、教育等都在積極對(duì)接新一代人工智能技術(shù)，期望借此發(fā)展浪潮搶占行業(yè)制高點(diǎn)。隨著我國人口老齡化問題的日益加劇，人們對(duì)于優(yōu)化醫(yī)療技術(shù)、增強(qiáng)健康的需求變得更為迫切，中醫(yī)現(xiàn)代化的發(fā)展瓶頸亟待突破。中醫(yī)只有借助新一輪科技的力量才能煥發(fā)新的活力，與新一代人工智能的先進(jìn)技術(shù)結(jié)合是必然趨勢，而如何將兩者更好地有機(jī)結(jié)合是值得探討的重要命題。

1 中醫(yī)：中國古代科學(xué)

中醫(yī)歷經(jīng)兩千多年的臨床實(shí)踐，其理論的先進(jìn)、療效的可靠受到長期反復(fù)的檢驗(yàn)，是中國古代科學(xué)的優(yōu)秀代表。中醫(yī)具有獨(dú)特的醫(yī)學(xué)理論體系，主要運(yùn)用精氣、陰陽、五行學(xué)說等闡述人體生命、健康、疾病等醫(yī)學(xué)問題，其中涉及諸多數(shù)學(xué)符號(hào)、系統(tǒng)論等內(nèi)容。

1.1 中醫(yī)的數(shù)學(xué)符號(hào) 任何一門自然學(xué)科的發(fā)展都離不開哲學(xué)的作用，中醫(yī)也不例外，其形成深受中國古代哲學(xué)思想的影響。易以道陰陽，中醫(yī)的陰陽理論、五運(yùn)六氣學(xué)說均源于《易經(jīng)》?！兑捉?jīng)》通過一套符號(hào)表達(dá)數(shù)量關(guān)系和空間形式，闡釋關(guān)于世界萬物產(chǎn)生、發(fā)展、變化的哲理。而二進(jìn)位制數(shù)學(xué)是現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)的運(yùn)算工具，由“0”和“1”這兩個(gè)極簡單的數(shù)學(xué)符號(hào)構(gòu)成復(fù)雜的計(jì)算機(jī)語言。早在18世紀(jì)，德國數(shù)學(xué)家萊布尼茨發(fā)現(xiàn)，如果以陰爻（--）代表“0”，以陽爻（—）代表“1”，那么二進(jìn)位制數(shù)學(xué)所表示的0～63這六十四個(gè)數(shù)的自然序列與六十四卦方圖是對(duì)應(yīng)的，兩者高度一致［1］。因此，陰爻和陽爻可視為傳達(dá)中醫(yī)信息的特殊數(shù)學(xué)符號(hào)，以二者為基本單元進(jìn)行排列組合可表達(dá)更多的中醫(yī)信息。

《傷寒雜病論》在中醫(yī)發(fā)展中起著承前啟后的作用，據(jù)楊培坤等［2］研究發(fā)現(xiàn)，該書所載內(nèi)容同樣蘊(yùn)含著重要的數(shù)學(xué)理論——集合論。書中癥狀與病、癥狀與證、證與病、病因與病機(jī)、治則與治法以及治法與用方等關(guān)系同集合論中的從屬關(guān)系、包含關(guān)系、映射關(guān)系等具有相同意義，尤其是書中所運(yùn)用的“異中求同”和“同中求異”的辨病、辨證法與集合論中的“求交”“求并”以及“求差”等運(yùn)算分析過程是一致的。不知巧合與否，電子計(jì)算機(jī)的誕生與集合論的運(yùn)用也是密不可分的，這使得通過計(jì)算機(jī)技術(shù)研究分析中醫(yī)成為了可能。由此看來，最古老的文明通過數(shù)學(xué)符號(hào)與最現(xiàn)代的文明形成了緊密融合。

1.2 中醫(yī)的系統(tǒng)論 在中國的自然科學(xué)發(fā)展史上，以元?dú)庹摓楹诵牡挠袡C(jī)自然觀始終占據(jù)主導(dǎo)地位，認(rèn)為整個(gè)自然界和其中的事物都是不可任意分割的整體，元?dú)鈱W(xué)說與陰陽學(xué)說、五行學(xué)說相交匯，形成一種比較系統(tǒng)的自然哲學(xué)思想。受此影響，中醫(yī)把人和整個(gè)世界理解為“復(fù)雜”的“有機(jī)體”，認(rèn)為人是不可分割的復(fù)雜有機(jī)生命。岐黃之道，是中醫(yī)研究健康和疾病的方法，是認(rèn)識(shí)復(fù)雜性和有機(jī)性的道路，其實(shí)質(zhì)是系統(tǒng)論思想，盡管其形式是樸素的，但其內(nèi)容在性質(zhì)上與現(xiàn)代系統(tǒng)科學(xué)高度一致。

系統(tǒng)論是由生物學(xué)家貝塔朗菲創(chuàng)立，指出在現(xiàn)代科學(xué)和生活的整個(gè)領(lǐng)域里都需要新的概念思考方式、新的觀念和范疇，而從某方面說，它們都是以“系統(tǒng)”概念為中心的［3］。按現(xiàn)代系統(tǒng)論觀點(diǎn)，系統(tǒng)是由若干要素通過相互作用構(gòu)成具有確定性能的整體。人是典型的系統(tǒng)，因而中醫(yī)對(duì)人和疾病的認(rèn)知同樣遵循系統(tǒng)規(guī)律，主要表現(xiàn)在整體性、聯(lián)系性、穩(wěn)定性和動(dòng)態(tài)性等四個(gè)方面［4］。① 整體性：中醫(yī)將研究重點(diǎn)放在人的整體水平，把握只存在于人整體水平的一系列“系統(tǒng)質(zhì)”，如氣、神、藏象、經(jīng)絡(luò)、象等；② 聯(lián)系性：中醫(yī)在考察和調(diào)節(jié)“人”“人病”時(shí)，把重點(diǎn)放在陰陽、五行、五邪、天人、運(yùn)氣等相互關(guān)系和相互作用上；③ 穩(wěn)定性：中醫(yī)把人理解為開放系統(tǒng)和耗散結(jié)構(gòu)，用氣化活動(dòng)描述人的耗散活動(dòng)和熵變化，用陰平陽秘來表達(dá)人的有序穩(wěn)定；④ 動(dòng)態(tài)性：中醫(yī)把握人的自我組織、自我調(diào)節(jié)規(guī)律，主張治病求本、養(yǎng)生知本，注重遵循機(jī)體“陰陽自和”的規(guī)律，通過推動(dòng)機(jī)體自我調(diào)節(jié)來達(dá)到治愈疾病的目的。

值得注意的是，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展趨勢逐漸從“有病求醫(yī)”轉(zhuǎn)向“預(yù)防為主”，從“治療疾病”轉(zhuǎn)向“維護(hù)健康”狀態(tài)［5］，從原有的“生物醫(yī)學(xué)”模式調(diào)整為“生物心理社會(huì)醫(yī)學(xué)”模式。新模式是以系統(tǒng)方法為基礎(chǔ)，而中醫(yī)在它的原始模型中便已包含生物心理社會(huì)醫(yī)學(xué)模型的種種特點(diǎn)［6］，由此可以看出，蘊(yùn)含深厚系統(tǒng)論思想的中醫(yī)岐黃之道具有一定的先進(jìn)性，在醫(yī)學(xué)發(fā)展趨勢上先于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)，值得深入研究。

2 人工智能：現(xiàn)代自然科學(xué)

隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)等現(xiàn)代科學(xué)的不斷進(jìn)步，人們對(duì)于人類智力的認(rèn)知逐漸加深，并促進(jìn)了人工智能的出現(xiàn)和發(fā)展。在中醫(yī)領(lǐng)域，很多人是通過20世紀(jì)70年代研制出的第一個(gè)中醫(yī)專家系統(tǒng)“中醫(yī)關(guān)幼波肝炎診斷治療程序”認(rèn)識(shí)了人工智能，至于究竟什么是人工智能，對(duì)于很多人來說是比較模糊的概念。

目前對(duì)于人工智能的認(rèn)知，一般認(rèn)為它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)［7］。簡單來講，人工智能可被認(rèn)為是一組技術(shù)的統(tǒng)稱，目前主要具備語音、圖像識(shí)別等認(rèn)知能力、邏輯推理能力、自然語言交流能力以及情緒識(shí)別的感知等技術(shù)功能。比如日常生活中，電話的語音識(shí)別功能、微信語音轉(zhuǎn)文字功能、人臉識(shí)別、淘寶等電子商務(wù)網(wǎng)站的個(gè)性化推薦、蘋果Siri、機(jī)器翻譯、大勝圍棋九段李世石的AlphaGo、自動(dòng)駕駛等均為人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用。

2.1 人工智能發(fā)展歷程 20世紀(jì)50年代，麥卡錫、明斯基、香農(nóng)、紐厄爾、司馬賀等10人在達(dá)特茅斯會(huì)議上共同討論了當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域尚未解決的問題，開啟了人工智能的研究時(shí)代，距今已有60余年，其發(fā)展歷經(jīng)了三起兩落。

第一個(gè)人工智能熱潮在20世紀(jì)50—60年代，伴隨通用電子計(jì)算機(jī)的誕生，以圖靈提出的圖靈測試為標(biāo)志，出現(xiàn)了數(shù)學(xué)證明系統(tǒng)、知識(shí)推理系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等里程碑式的技術(shù)和應(yīng)用。但由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度以及相關(guān)程序設(shè)計(jì)與算法理論的不成熟，難以支撐人工智能的發(fā)展需求，在20世紀(jì)60年代末便進(jìn)入了第一個(gè)人工智能低潮期。

第二個(gè)人工智能熱潮在20世紀(jì)80—90年代，伴隨統(tǒng)計(jì)模型技術(shù)的興起和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別領(lǐng)域的突破，人工智能在語音識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展。但未持續(xù)多久，依舊因相關(guān)技術(shù)的不成熟，人工智能的研究進(jìn)入了第二個(gè)低潮期。

進(jìn)入21世紀(jì)后，伴隨數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長、計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的大幅提升以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，大約從2006年開始，迎來了第三個(gè)人工智能熱潮?？偟膩砜矗皟纱稳斯ぶ悄軣岢备嗍翘岢鰡栴}，以學(xué)術(shù)研究為導(dǎo)向，而此次熱潮更多是解決問題，是以現(xiàn)實(shí)社會(huì)發(fā)展需求為導(dǎo)向。

在人工智能研究領(lǐng)域上主要存在兩大學(xué)派，分別為遵循符號(hào)主義的邏輯派和遵循聯(lián)接主義的仿生派。

2.2 人工智能的符號(hào)主義（邏輯派） 人工智能中符號(hào)主義的思想源頭和理論基礎(chǔ)是定理證明，定理證明起源于邏輯，因此，這一派又被稱為“邏輯派”，代表人物是紐厄爾和司馬賀。邏輯派認(rèn)為人的智能表現(xiàn)為認(rèn)知，而認(rèn)知的基元是符號(hào)，認(rèn)知過程就是符號(hào)操作過程，因此，可以不考慮人腦的具體結(jié)構(gòu)，直接從人腦功能的宏觀表現(xiàn)出發(fā)，用計(jì)算機(jī)便可模擬人類智能。此派隨著1954年邏輯學(xué)家戴維斯運(yùn)用名為“大強(qiáng)尼”的電子管計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了普利斯博格算術(shù)的判定過程而興起，伴隨2006年阿貢實(shí)驗(yàn)室的定理證明小組被裁而走向低潮［8］。

邏輯派在人工智能研究熱潮中取得很大成就，但由于它的基礎(chǔ)也就是定理證明系統(tǒng)存在自身局限性，缺少主動(dòng)學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，因此其發(fā)展逐漸走向沒落，最具代表性的例子要數(shù)專家系統(tǒng)。20世紀(jì)80—90年代初，專家系統(tǒng)經(jīng)歷了十年的發(fā)展黃金期，以Dendral為代表，這是世界上第一個(gè)專家系統(tǒng)程序，成功地用人類專家知識(shí)和邏輯推理規(guī)則幫助有機(jī)化學(xué)家推斷未知有機(jī)分子結(jié)構(gòu)。

但伴隨日本五代機(jī)的幻滅，專家系統(tǒng)逐漸成為備受詬病的技術(shù)，因?yàn)槿藗儼l(fā)現(xiàn)基于人類知識(shí)庫和邏輯學(xué)規(guī)則構(gòu)建出的人工智能系統(tǒng)存在致命的局限性。專家系統(tǒng)僅能解決特定的狹小領(lǐng)域問題，而很難被擴(kuò)展到稍微寬廣一些的知識(shí)領(lǐng)域中去。同樣的道理，對(duì)于中醫(yī)專家系統(tǒng)而言，由于系統(tǒng)不能動(dòng)態(tài)地自我學(xué)習(xí)和提高，只是一個(gè)封閉的靜態(tài)系統(tǒng)，所以也逃脫不了失敗的命運(yùn)［9］。

2.3 人工智能的聯(lián)接主義（仿生派） 人工智能的另一大學(xué)派是聯(lián)接主義，又被稱為仿生派，認(rèn)為人的思維單元是神經(jīng)元，而不是符號(hào)，人的智能行為不能單純歸結(jié)為符號(hào)信息處理，而應(yīng)當(dāng)著重于結(jié)構(gòu)研究和系統(tǒng)研究，即模擬人的生理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)［10］。

早在1943年，神經(jīng)科學(xué)家麥卡洛克和彼茨在《數(shù)學(xué)生物物理期刊》上發(fā)表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開山之作《A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity》，其中提出一種大膽假說，描述了人類神經(jīng)節(jié)沿著網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)傳遞和處理信息的模型，后被計(jì)算機(jī)科學(xué)家借鑒后用于人工智能的相關(guān)研究，被學(xué)術(shù)界稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［11］。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在20世紀(jì)80年代的光輝被新興的互聯(lián)網(wǎng)所遮蓋，20世紀(jì)90年代開始，隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的高速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能領(lǐng)域重回研究熱點(diǎn)，直到2010年前后，反而又因互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以更大的發(fā)展機(jī)會(huì)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一層層的神經(jīng)元構(gòu)成，層數(shù)越多就越深，所謂的深度學(xué)習(xí)就是通過借用多層神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。深度學(xué)習(xí)和所有機(jī)器學(xué)習(xí)方法一樣，是一種用數(shù)學(xué)模型對(duì)真實(shí)世界中的特定問題進(jìn)行建模，以解決該領(lǐng)域內(nèi)相似問題的過程［12］。

深度學(xué)習(xí)能夠發(fā)揮作用是以強(qiáng)大的計(jì)算能力和高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)為前提的，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，每層神經(jīng)元的輸出信號(hào)可能都是復(fù)雜的。大家所熟知的戰(zhàn)勝了李世石的AlphaGo，正是運(yùn)用深度學(xué)習(xí)等算法，通過大量專業(yè)棋手棋譜訓(xùn)練，然后又從自我對(duì)弈中不斷學(xué)習(xí)和提高，最終戰(zhàn)勝了人類世界冠軍，這是計(jì)算機(jī)基于大量數(shù)據(jù)資料并通過自我學(xué)習(xí)掌握經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕Y(jié)果。

縱觀人工智能的發(fā)展歷程，邏輯派和仿生派均表現(xiàn)出各自的優(yōu)勢和不足，也都?xì)v經(jīng)了不同程度的熱潮和低谷。邏輯派對(duì)于處理規(guī)則的情況更為擅長，如涉及與數(shù)字、符號(hào)等相關(guān)的問題；而仿生派對(duì)于處理不規(guī)則的情況更為適用，如邏輯關(guān)系過于復(fù)雜與系統(tǒng)相關(guān)的問題。未來人工智能的優(yōu)化發(fā)展一定是要協(xié)調(diào)好兩者關(guān)系，堅(jiān)持兩條腿走路。

3 數(shù)學(xué)和系統(tǒng)思維方法：中醫(yī)與人工智能有機(jī)結(jié)合的密鑰

中醫(yī)和人工智能可歸于科學(xué)技術(shù)范疇，故可借助馬克思主義的科學(xué)技術(shù)方法論（以下均簡稱為“方法論”）加以研究。方法論是以辯證唯物主義立場、觀點(diǎn)為基礎(chǔ)，核心是辯證思維與系統(tǒng)思維，用來解決科學(xué)技術(shù)中的難題。

通過對(duì)中醫(yī)和人工智能的剖析，發(fā)現(xiàn)兩者均存在數(shù)學(xué)符號(hào)和系統(tǒng)論的要素，其有機(jī)結(jié)合點(diǎn)或在于此。因此，方法論的數(shù)學(xué)和系統(tǒng)思維方法或?yàn)橹嗅t(yī)與人工智能有機(jī)結(jié)合的密鑰。

方法論中的數(shù)學(xué)方法是一種關(guān)注事物的形式和抽象結(jié)構(gòu)的思維和科學(xué)方法，它抽象地表達(dá)事物的空間關(guān)系和數(shù)量關(guān)系。通過運(yùn)用數(shù)學(xué)方法，如數(shù)學(xué)方程方法、數(shù)學(xué)建模方法、數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)方法等，可以將中醫(yī)以及人工智能中的不確定性盡量轉(zhuǎn)為確定性，以此增加兩者的融合性和精確表達(dá)性。蘊(yùn)含在中醫(yī)中的的數(shù)學(xué)表達(dá)應(yīng)該不僅僅局限于陰陽理論、五運(yùn)六氣、《傷寒雜病論》中，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中的遺傳密碼表與易圖的對(duì)應(yīng)關(guān)系或許也并非是簡單巧合，這些都使得中醫(yī)可以通過數(shù)學(xué)、符號(hào)等經(jīng)由計(jì)算機(jī)語言的橋梁取得與新一代人工智能技術(shù)的互聯(lián)互通，使兩者的有機(jī)結(jié)合成為可能。

而方法論中的系統(tǒng)方法是把事物視為系統(tǒng)來處理的思維方法，主要關(guān)注的是整體性和關(guān)聯(lián)性。中醫(yī)學(xué)真正關(guān)心的是與人的健康有關(guān)的各種相互關(guān)系，通常認(rèn)為相互關(guān)系既是健康的終極原因，也是疾病的終極原因，當(dāng)然這種關(guān)系是建立在中醫(yī)整體觀念基礎(chǔ)上的。同樣，人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立也是基于多條相互關(guān)聯(lián)的神經(jīng)元，組成較為完整的系統(tǒng)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)而逐漸發(fā)展成熟的深度學(xué)習(xí)是把問題系統(tǒng)化，而不是把問題打破了去弄清楚中間信號(hào)在自然語言中的真實(shí)含義，這與中醫(yī)強(qiáng)調(diào)人體是不能簡單打開的這一認(rèn)知相吻合。通過系統(tǒng)分析、綜合方法等，兩者可實(shí)現(xiàn)彼此的互聯(lián)互通，達(dá)到有機(jī)結(jié)合。

4 總結(jié)和展望

中醫(yī)存在數(shù)千年而屹立不倒，在于其真實(shí)可靠的臨床療效，在維護(hù)人體健康方面發(fā)揮著不可替代的作用［13］。伴隨醫(yī)學(xué)模式的轉(zhuǎn)變以及健康中國建設(shè)的推進(jìn)，對(duì)于醫(yī)學(xué)的發(fā)展提出新的挑戰(zhàn)，繼續(xù)遵循傳統(tǒng)的發(fā)展模式已經(jīng)無法適應(yīng)新時(shí)代的健康需求。早在20世紀(jì)70年代，中醫(yī)便嘗試對(duì)接人工智能技術(shù)，以尋求中醫(yī)發(fā)展模式的突破，由于受到當(dāng)時(shí)技術(shù)和設(shè)備條件的限制，并未做到兩者的有機(jī)結(jié)合。在新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中，人工智能作為重要驅(qū)動(dòng)力量呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同等新特征，更有利于實(shí)現(xiàn)與中醫(yī)的有機(jī)結(jié)合，但要達(dá)到兩者完全結(jié)合還需要攻克很多難題，合理運(yùn)用數(shù)學(xué)和系統(tǒng)思維方法是解決難題的關(guān)鍵所在?？梢灶A(yù)見的是，中醫(yī)與人工智能的有機(jī)結(jié)合正在不斷推進(jìn)中，未來必定在突破中醫(yī)現(xiàn)代化發(fā)展瓶頸和維護(hù)人體健康方面發(fā)揮重要作用。