人类算计中很难被符号化的部分——包括事实隐喻的拓扑变形、价值的纠缠、道德的具身离身反身涌现——构成了真正的"认知暗能量"。当前AI系统对这些领域的探索，犹如用经典力学解释量子现象。或许需要等待认知科学领域的"哥本哈根解释"出现，才能真正打通计算与算计的认知鸿沟吧。

一、算计与计算的区别计算

是指基于客观事实和数据，通过数学或逻辑方法进行处理，以得出准确的结果，其强调的是逻辑性和系统性，是科学和工程等领域常用的工具。算计则更侧重于在复杂环境中，结合主观价值、想象、情感、伦理等因素进行的策略性谋划，不仅会考虑事实，更涉及对趋势、关系、价值和利益的权衡。算计具有超符号性意味着算计的过程超越了简单的符号逻辑和形式化推理，深度涉及到了人类心智的复杂性，包括情感、直觉和伦理判断等非符号化的因素。算计不仅关注事实本身，还关注这些事实背后的价值和意义。它需要在多个价值维度之间进行权衡，例如经济利益、社会影响、道德责任等。在复杂的人际关系和商业决策中，算计可以帮助人们更好地理解动态环境，制定出符合自身利益的策略，还可以用于处理那些涉及伦理和道德判断的问题，如在医疗决策、资源分配等领域。

超维计算是一种利用高维向量空间进行符号计算的模型，强调通过高维表示来处理复杂信息。超符号性价值算计可以看作是超维计算在人类决策中的一个延伸，它不仅处理符号化的信息，还考虑了符号背后的价值和意义，鉴于在复杂决策中的重要性，使得算计超越了简单的符号逻辑，融合了主观价值和情感因素，是一种更接近人类真实决策过程的思维方式。

作为算计的另外一个本质特征，特别强调算计在决策过程中对非形式化因素的依赖，以及对价值的综合考量。形式化是指通过严格的逻辑规则、符号体系和算法来处理问题，强调精确性、可重复性和可验证性，是数学、逻辑学和计算机科学等领域常用的思维方式，计算机程序的运行就是基于形式化的逻辑和代码。非形式化则不依赖严格的逻辑规则和符号体系，而是结合具体情境、经验和直觉进行判断，允许模糊性、不确定性和主观性，更接近人类在复杂环境中的实际决策方式。

算计通常发生在复杂的人际关系、社会环境或商业场景中，这些场景往往无法用简单的符号和逻辑规则来描述。如在商业谈判中，谈判双方的行为、语气、表情等情境因素都会影响决策。算计过程中涉及大量的主观判断，在评估一个商业机会时，除了考虑数据和事实，还需要结合个人经验、直觉和对市场的整体判断。算计还是一个动态的过程，需要根据环境的变化及时调整策略，这种动态性使得算计很难用固定的逻辑规则来描述，而是需要灵活运用经验和直觉。

价值计算是指在决策过程中对不同选项的价值进行评估和比较。它不仅考虑事实和数据，还涉及对价值的判断，就像在商业决策中，除了考虑成本和收益，还需要考虑品牌形象、社会责任、市场声誉等因素。价值是多维度的，包括经济价值、社会价值、情感价值、伦理价值等，这些价值维度往往难以用单一的量化指标来衡量。算计过程中对价值的评估恰恰就是综合性的，需要权衡多个价值维度。譬如，在选择职业时，一个人可能会考虑薪资待遇、工作环境、职业发展前景、个人兴趣、家庭期望等多方面的因素。所以，在算计中价值的评估往往不是基于严格的数学模型或逻辑规则，而是结合了情感、伦理、社会关系等非形式化因素，如在医疗决策中，医生需要考虑患者的经济状况、心理承受能力、家庭支持等因素，这些因素很难用形式化的逻辑来衡量。非形式化和多维度的价值计算使得算计能够更好地适应复杂多变的现实环境，但也增加了决策的不确定性和复杂性。

二、"算计"能力的符号化与形式化

将人类特有的"算计"能力符号化与形式化，是认知科学和人工智能领域的圣杯级挑战。这一进程需要突破复杂系统的范式革命，并建立新的数学描述体系以及科技与非科技之间的贯通。因此，“算计”能力的符号化与形式化是一个极具挑战性的跨学科问题，涉及认知科学、逻辑学、人工智能、心理学、艺术等多个领域。

1、明确算计的核心要素

首先，需要明确算计的核心要素，包括目标、对象、策略和反馈。1）目标：如利益最大化、资源获取等。2）对象：如个人、团队、市场等。3）策略：实现目标所采用的策略和方法。4）反馈：算计的结果和对策的效果。

2、符号化与形式化设计

1）为每个要素设计相应的符号a）目标符号：使用图标或图形表示不同的目标，如金钱符号（¥）表示经济利益。b）对象符号：为不同的对象设计特定的符号，如人形图标表示个人。c）策略符号：使用箭头、路径或流程图表示不同的策略和决策过程。d）反馈符号：使用颜色或形状变化表示结果反馈，如绿色表示成功。2）形式化设计

a）确定符号规范：为每个符号制定明确的规范，包括形状、颜色和大小。b）创建符号系统：将符号整合成一个符号系统，形成一个整体的表示框架。c）用户测试与反馈：将设计的符号系统应用于实际案例中，进行用户测试并根据反馈进行优化。

3、建立行为和认知模型

1）行为模型

人类的行为可以通过行为模型来建模，描述人类的决策过程和策略选择。a）基于规则的模型：使用规则引擎来模拟决策过程。b）基于概率的模型：使用马尔可夫决策过程来模拟不确定性下的决策。

c）基于优化的模型：使用博弈论模型来评估不同策略的效果。2）认知模型

人类的思维过程可以通过认知模型来建模，描述人类的信息处理和知觉机制。a）心理学理论模型：使用计算模型来描述人类的记忆、注意力和学习过程。b）人工智能模型：使用神经网络来模拟人类的感知和推理过程。

4、态势感知与势态知感

1）态势感知

在军事行动中，态势感知是指对战场上的敌我力量、地理环境、天气等信息进行收集和分析，以便制定战略和战术决策。可以通过以下方式实现：a）数据收集：利用传感器技术、图像处理、声音识别等手段收集多样化的感知数据。b）数据处理：使用信息系统对收集到的数据进行处理和分析，获得全面的态势认知。2）势态知感

势态知感是指对不同势态的评估和预测，包括敌我双方的力量对比、敌方意图和行动等因素所构成的局势。a）模型和算法：使用战略模型、战役模型、战术模型等对势态进行分析。b）情境理解和推理：建立模型来理解和推理不同情境下的态势变化。

5、动态决策支持

基于实时的态势感知结果，为决策制定提供支持和建议。a）决策树：通过决策树评估不同策略的效果。b）优化算法：使用优化算法来最大化达成特定目标的可能性。

6、结合伦理原则和透明度

在实现人类算计能力的形式化过程中，必须考虑伦理原则和透明度，确保决策过程的公正性和可信度。这包括透明的决策依据、权衡和决策结果的解释，以增强人类对人机协同系统的信任和接受度。

7、多源数据融合

将来自不同传感器和信息源的数据、情报进行融合，以获取更全面的态势感知。这涉及到数据整合、时空数据分析等技术。

8、实证研究与实验验证

由于人类的算计机制非常复杂且受到许多因素的影响，完全准确地形式化建模仍然是一个挑战。因此，形式化建模通常需要结合实证研究和实验数据，以验证和改进模型的准确性和预测能力。实现人类特有“算计”能力的符号化与形式化是一个多学科交叉的挑战性任务。通过明确核心要素、符号化与形式化设计、建立行为和认知模型、态势感知与势态知感、动态决策支持、结合伦理原则和透明度、多源数据融合以及实证研究与实验验证等方法，可以在一定程度上模拟人类的算计能力。人类算计的形式化不是简单的算法移植，而是要在数学层面重建意识的结构。当范畴论能够描述道德直觉的变化，当人机环境系统控制论可以刻画社会关系的真空涨落，真正的通用伦理智能才会诞生。这可能需要多人与多智能体的跨学科攻坚，但每一次突破都将重新定义人性的边界。

三、大模型能否解决人类的算计问题

大模型，特别是像GPT、DS这样的人工智能大模型，虽然在处理数据、提供分析和做出决策方面有很强的能力，但解决“算计”问题的能力还是有限的。算计往往涉及深层的社会、心理和伦理层面的考量，它不仅仅是一个简单的“计算”问题。算计往往与人的动机、价值观、目标等密切相关，是一种带有目的性和情感的行为。大模型虽然能通过大量的数据进行推理和预测，但它无法像人类一样真正理解情感、动机以及复杂的社会互动。

1、大模型的优势

1）数据处理和分析：大模型能处理大量的数据，并从中找出规律或趋势，帮助人们做出更精准的决策。例如，在商业决策中，AI可以分析市场趋势、竞争对手行为等，为决策者提供支持。多源数据融合是大模型解决复杂问题的关键，不同数据源的异构性、噪声和缺失值等问题，会影响融合后的数据质量和模型性能。目前，通过特征提取与融合技术，如加权平均、拼接等，可以将多源数据整合为可供模型使用的特征表示。这种融合方式能够提升模型的泛化能力和决策精度。

2）模拟和预测：AI可以通过模拟不同的情境和后果，帮助人们了解某种决策或行为可能带来的结果。这在某些领域，如金融市场分析或策略游戏中，已经得到了应用。

3）减少偏见：大模型有时能够减少人类在决策中的情感偏见，从而帮助做出更客观的决策。然而，这并不意味着它能完全解决复杂的伦理和道德问题。

4）大模型在决策中的优势

大模型通过海量数据训练，能够掌握复杂的知识和模式，从而为决策提供支持。例如，PlanRAG方法通过规划、检索与回答、重新规划三个阶段，有效提高了复杂决策任务的准确率。此外，大模型能够处理多源数据，通过融合不同模态的数据（如文本、图像、音频等），为决策提供更全面的信息。

5）决策过程的形式化

大模型在决策过程中采用了类似人类的“思维链”方法，将复杂问题分解为多个中间问题逐步解决。例如，PlanRAG技术通过迭代的规划和检索过程，逐步优化决策方案。这种方法不仅提高了决策的准确性，还增强了决策过程的可解释性。

6）人机协同决策的未来

大模型在决策中的角色正从辅助工具向协同决策者转变。人机协同模式下，人类提供经验、创造力和道德判断，而大模型提供强大的计算能力和知识储备。例如，在医疗领域，HuatuoGPT通过结合医生的真实世界数据，显著提高了医疗咨询的准确性。

7）实证研究与实验验证

实验结果表明，大模型在复杂决策任务中的表现优于传统方法。例如，PlanRAG在“定位”和“建造”情景下的准确率分别比现有技术提高了15.8%和7.4%。此外，大模型在多模态情感分析等任务中也展现了强大的性能。大模型在解决人类“算计”问题方面具有显著潜力，特别是在多源数据融合、复杂决策过程的形式化以及人机协同决策方面。然而，要完全实现人类算计能力的形式化，仍需克服数据质量、模型可解释性和伦理责任等挑战。

2、大模型的限制和挑战

1）伦理和道德判断：算计往往涉及到复杂的伦理和道德考量，而这些方面是人工智能目前难以处理的。AI不能像人类一样根据情感、社会规范或道德准则做出判断。人类的行为并不仅仅由“最优解”决定，情感、文化、道德等因素同样影响决策。

2）缺乏主观体验：AI无法体验人类的情感和动机，因此它无法完全理解人类行为背后的深层原因。虽然大模型可以模拟人类的决策过程，但它并不具备内在的动机和目的。

3）算计中的复杂性：算计并非简单的计算，它涉及对他人行为的预测、对复杂情境的判断以及策略的制定。在这方面，虽然大模型能够辅助提供一些分析，但算计的策略性和深度依然是人类的独特优势。

4）数据质量和可靠性：多源数据的异构性和噪声问题需要进一步解决。

5）模型的可解释性：尽管大模型能够提供决策建议，但其内部机制复杂，难以完全解释。

尽管大模型可以在某些层面上帮助优化决策、分析信息和预测后果，但它无法完全解决“算计”中的所有复杂性，尤其是在情感、伦理和社会互动方面。算计涉及的是更复杂的人类动机意图、情感和道德选择，这些都超出了大模型目前的处理范围。AI更多的是辅助工具，能帮助人类在理性和数据分析方面做得更好，但最终的判断仍然需要依赖人类自身的智慧与价值观，所以，AI大模型未来的发展趋势将是人、机（软硬件）、环境融合在一起考量的系统智能，其中的信息、控制、协同将有异于传统意义上的信息、控制、协同。

四、举例说明"算计"能力的符号化与形式化

人类的“算计”能力通常是基于深层的情感、动机和目标的思考，这些因素使得人的决策不仅仅基于逻辑或数据，还涉及复杂的社会关系、伦理判断和个人经验。为了将这种人类特有的“算计”能力进行符号化与形式化，我们可以借助一些方法，如博弈论和决策理论等。这些方法可以将复杂的人类行为和策略转化为更为抽象的形式，并通过数学模型或算法来进行分析，典型例子是囚徒困境中的算计。

1、博弈论中的囚徒困境

囚徒困境是博弈论中的经典例子，它展示了人类在面对利益冲突时如何做出选择。这是一个形式化的算计问题，具体描述如下：

情境设定：两个犯罪嫌疑人被警方分别关押，无法沟通。警方有证据证明两人犯了轻微罪行，但缺乏证据能够定罪。如果两人都保持沉默（合作），则两人都会因轻微罪行被判较轻的刑罚（比如各判1年）。如果其中一人背叛（出卖对方），而另一个保持沉默（合作），背叛者将免除刑罚，另一个将被判5年监禁。如果两人都背叛（相互出卖），则他们都会被判3年监禁。如果考虑自己利益最大化，背叛看起来是一个更优的选择，因为即使对方选择合作，自己也能免除刑罚；如果对方选择背叛，自己至少会得到比合作更少的刑罚（3年 vs. 5年）。然而，如果两人都基于这种逻辑进行选择，最终两人都会背叛对方，结果是他们都会判刑3年，实际上比合作时判刑更重。

2、符号化与形式化的过程

在囚徒困境中，我们将复杂的情感、动机和战略选择通过博弈论的框架进行符号化和形式化：符号化：用矩阵表示囚徒的选择和结果，具体为以下形式：

形式化：通过数学化模型，设定参与者的选择策略和收益函数，求解博弈的纳什均衡（Nash Equilibrium）。在囚徒困境中，纳什均衡是两人都选择背叛（D,D），即使这并非最优的合作结果（1,1），但从个体理性出发，这仍然是最优选择。设定支付矩阵：R = 1（若两者均合作）T = 5（若自己背叛，且对方合作）P = 0（若自己合作，且对方背叛）S = 3（若两者均背叛）

通过求解纳什均衡，可以得出背叛是每个参与者的最佳选择，尽管合作可能带来更高的总收益。

3、人类算计的特点

通过博弈论，我们能够形式化并符号化人类在面对囚徒困境时的“算计”行为。虽然模型中涉及的选择是纯理性的，但人类在现实中往往不单纯基于最大化个人收益，还受到情感、道德、信任和社会规范的影响。这些因素使得在实际情况下，人类的“算计”往往更加复杂，可能包括基于合作的长期战略、对未来回报的预期、以及对他人行为的情感回应等。通过博弈论和类似的决策理论，我们能够将人类在“算计”情境中的行为转化为形式化的数学模型和符号。尽管这些模型能帮助我们理解决策背后的理性推理，但它们并不能完全捕捉到人类情感、动机和社会关系对决策的深刻影响，所以需要新的人机环境系统计算计智能理论进行深入研究……