人工智能（AI）作为一项革命性技术，已经在多个领域展现出了强大的潜力和广泛的应用前景。特别是基于人工神经网络的人工智能技术，由于其模仿了生物神经元的工作原理，在处理复杂问题、进行模式识别和数据分析等方面取得了显著成功。那么，基于人工神经网络的人工智能为何如此成功？笔者认为，其核心原因在于，人类绝大多数知识的获得，实质上也是基于已有知识进行插值式推测和外延的结果，以及通过对各种已有知识体系和工具方法的排列组合进行运用（并在实践中得到检验筛选之后）的结果。而当前有些种类的人工智能恰好在这方面进行了出色的模仿，从而取得了巨大的成功。

在人类知识体系的演进过程中，真正算得上是石破天惊式的开创性创新的例子属于极少数，绝大多数知识都是在这些独创性知识的基础上，通过排列组合和插值的方式不断深化和外延扩展而获得的。更准确地说，人类现有的知识体系基本都是在原始创新、插值式创新与排列组合式创新的不断交织中形成的。由于基于人工神经网络的人工智能能够有效模拟人脑的思维方式，因而能够采用类似的方式对其训练中输入的人类知识、信息和方法进行插值式推测与外延，从而展现出杰出的表现。这也意味着，基于人工神经网络的人工智能的插值式推演与预测过程，不仅仅是简单的数据处理，更是对人类知识体系演进过程的模仿与延伸，只是目前的人工智能模式和架构在本质上仍然是对人类现有知识和方法的插值式推测与外延。

一、人工智能成功的核心：插值法与排列组合法的综合运用

插值是一个数学概念，通常指在已知数据点之间进行估算或推测的过程。在知识创造和技术发展中，插值的理念同样适用，但是其内涵更为丰富，既包括直接的插值，也包括不同领域间信息与方法的嫁接和排列组合式的运用。具体而言，知识的获得与应用往往都不是一次性的创造，而是建立在已有知识基础上的不断推演和组合。迄今为止，人类几乎所有知识的形成，特别是在科学与技术领域，都是在原始创新的基础上，通过插值式与排列组合式的方法不断深化和外延扩展而获得的。例如，爱迪生发明电灯泡后，后来的科学家和工程师在此基础上进行了各种各样的工艺优化和参数调整，从而使得电灯泡种类日益丰富，应用日渐广泛，功效和亮度等指标也不断提高。

二、插值法式的知识与技术创造的层次结构

在知识与技术的创新创造中，插值法式的知识与技术创造可分为以下几个层次：

第一层次：对数据和信息的直接插值。这是最基础的层面，主要涉及对已有数据的简单处理和分析。例如，在气象学中，气象数据的插值可以帮助预测天气变化；在化学反应或物体运动中，状态和结果往往可以通过插值法式的分析计算进行准确预判。这一层次的知识创造通常涉及对现有信息的优化与改进。

第二层次：原理规则层面的插值。在这一层次，知识的创新性拓展与应用涉及对已有科学原理的理解与扩展或嫁接式应用。例如，牛顿的运动定律和热力学规律被广泛应用于机械工程等领域，工程师通过对这些原理的深入理解和排列组合的综合运用，能够设计出各类功能独特且高效的机械装备。LED灯的发明也是一个例子，其技术原理源自半导体物理学，工程师在这一理论指导下，将其应用于照明技术，形成了与传统白炽灯原理不同的光源。这一过程也反映了对原电灯泡在原理上的插值式创新（准确地说，这是一种排列组合式和嫁接式的插值创新，即将另一个领域的方法原理引入到本领域之中）。

第三层次：方法论层面的插值。这是最高层次的插值，要求对知识体系有更深的理解和反思能力。在这一层面，知识的应用不仅是对已有理论的简单运用，而是能够在不同领域间进行跨界整合，创造出新的方法论。例如，在医学研究中，临床试验的设计不仅需要生物学知识，还涉及逻辑推理、统计学、伦理学等多个领域的综合运用。尤其式逻辑分析方法和系统工程式的思路方法，对于许多学科都有非常重要的方法论性质的应用价值。这种跨学科的插值，往往能产生意想不到的创新成果。再比如，在城市管理乃至全社会的可持续发展管理领域，通过借鉴生态学领域的知识与方法，创造出了各类新型的城市规划管理和社会经济规划管理方法，并在日常的面向生态环境保护的城市管理和社会经济管理中得到了大量卓有成效的应用。

越是高层次的插值方法，越需要更加高层次的触类旁通的能力和更加深层次的理解和反思咀嚼。

在上述三个层次的插值法之上，是思想理念上的创新与创造。这是一种最高层次的创新与创造，往往源于思想理念的重大突破。这种层次的创新，是人类的灵性、悟性和顿悟感的体现，常常超越了已有知识的框架。许多科学革命的发生，正是源于对旧有知识的质疑与对新理念的探索，例如虚数的引入与微积分的发明，都是在对传统数学知识的深入反思和探索中形成的全新理论体系。物理领域的量子力学和相对论等，也同样属于此类层次的创新与创造。

三、知识的积累与创新的相互作用

知识的积累与创新过程是一个动态、不断演进的系统。通过插值，我们能够在已有知识的基础上进行创新，而这些创新又反过来丰富与拓展我们的知识体系。历史上，许多重大的科学发现与技术进步，都是在对已有知识进行重新组合与应用的基础上实现的，具体来说，往往是在“各类或大或小的原始创新”与“插值式创新和排列组合式创新”不断交织的基础上获得的。人类的这些知识与技术的发现与发明过程，既可能属于第一层次，也可能属于第二层次或第三层次，甚至有时可以归属于最高层次的思想理念上的创造性发明。

例如，语言的演变过程就是一个典型的原始创新与插值式拓展相互交织而得以不断发展的例子。人类最初使用简单的符号与声音进行交流，随着社会的发展，语言逐渐复杂化。语言的变化往往基于已有语言，再通过音韵、语法、词汇等方面的插值与组合，实现了语言的不断丰富与演变。

在数学领域，整数、有理数、无理数与虚数等的引入，往往是通过对前人已有数系的理解与突破式扩展而实现的。这些数的发现和成功的引入与拓展运用，不仅丰富了数学的内涵，也为后续的数学理论与应用奠定了基础。许多重要的数学理论都是在已有理论的基础上进行插值与外延的。例如，在牛顿与莱布尼兹开创性地建立微积分理论和相关符号体系后，微积分为后来的数学家提供了丰富的工具，极大推动了整个数学的发展。

四、人工智能的插值法局限性与人类的灵性

从目前的迹象与实际效果来看，人工智能已达到第一层次和第二层次的插值法式创新，第三层次的插值法式创新似乎也可以算作有，但最高层次的思想理念与思维深度上的创新能力仍未实现。后者可能与当前人工智能的思维深度不足有关，更可能与当前的人工智能尚无法拥有真实的生理体验和生活经历（包括学习经历、成长经历、情感经历、生老病死经历、衣食住行经历等）有关。

相比现有的人工智能而言，人类的独特价值在于其创造性思维和灵性悟性。在面对全新的、未知的情境时，人类能够通过创造性思维和灵性悟性，提出更加深刻的理解或是全新的解决方案。这种能力是人工智能目前无法模拟的。

延续上述思维框架，可以得出这样一个推论：随着人工智能的快速发展，未来人类越来越重要的价值体现将是如何有效运用与指引人工智能；同时，人类的灵感与悟性对于未来人工智能的发展乃至整个世界的发展，可能会显得愈发重要。需要补充的是，随着脑机接口技术的不断突破以及各类仿生性的传感器的应用，今后是否真的能造出一个超级伟大的神一样的人工智能？也许真有可能，让我们拭目以待吧。