上节从技术体系上分析了CPS与工业智能的关系。这里，我们试图从“人的智慧”理解CPS。
1.我们需要什么样的机器智能？
先来举一个例子：大量以贩卖医院专家号为生的“号贩子”长期出没在北京的各大医院周围。据北京市卫生部门统计，2015年，北京医疗卫生机构总诊疗人次达到2.35亿，这些患者来自国内各个地方，他们大部分都想选择在大医院挂专家号。但北京1万多家医疗机构中，仅有109家三甲医院，这样的供需矛盾造成了北京大医院长期“挂号难”的问题。
那么，为什么患者们对号源充足价格便宜的普通号视而不见呢？“看病一定要去大医院，找医生一定要找专家”，这是很多患者的就医观念，到底是什么导致了我们对大医院和专家号的追求呢？
同样的诊断，出自不同的医生之口，会带来不同的效果。当患者得到一个年轻医生的诊断时，总是不放心，即使这名医生毕业于最顶尖的医科大学，使用最先进的检查设备。而如果同样的诊断出自一名大医院的知名专家，患者的接受程度往往会更高，在后续的治疗过程中也会更加配合。难道患者的信赖仅仅因为医生的年纪更大么？显然不是，其根本原因是来自于日常生活的共识，医学是科学，但医术是经验，掌握了科学不等于掌握了能力。年轻医生所掌握的病例，大多是对于现象与结果对应关系的记忆，缺少对病理过程的了解和交叉病例的分析能力，这就像我们在电脑中储存了大量的数据，但是没有处理和分析的算法，这些数据并不能产生太多的价值。而有经验的医生在多年实践中，理解了过往病例中从现象到结论的分析思路和方法，掌握了处理大量数据、分析内在规律、解决新问题的能力，因此当新病人出现时，有经验的医生不是从过往案例中僵化的寻找相似性，而是根据实际情况对症下药。
当然，年轻医生通过勤奋学习，终究会成为医术高明的“老专家”。我们身边大多数“智能”系统就像医学院刚毕业的年轻医生一样，但不同的是，所谓的“智能”系统并不具备自主学习的能力，其聪明程度取决于初始计算模型的注入和知识库的容量，因此，无论其硬件的计算速度有多快，却始终无法像年轻医生一样慢慢成长为有经验的专家。
许多所谓的“智能”系统，并不是智能而只是便捷。
它们的功能通常包括知识采集、记录和展示，以及更快的采集、更多的记录和更炫酷的展示，但是这并不能真正解决我们的问题，就像是普通号再多，也不能替代专家号一样。我们真正需要的不是许多像年轻医生一样的信息系统，而是一个像老专家一样的智能系统，或者说，至少是一个能慢慢变成老专家的、具备学习成长能力的智能系统。
对于真正的智能系统，经验与案例不再只是硬盘上的二进制数据，而是建立自主认知能力的基础和自我学习成长的原料，当具备这种认知与分析能力后，在面对新问题的时候才会得心应手。所以，智能系统不是更多、更庞大的信息系统，其核心不在于采集、记录与展示，而是像人的大脑一样建立起一个自主认知体系和分析决策环境。
2.人类大脑的学习和成长
阿尔法狗（AlphaGo）与李世石的世纪大战才过去不久，一部由美国西部、科幻、人工智能和机器人革命这4个看似不相关的元素组成的电视剧《西部世界（Westworld）》，重新点燃了大众对人工智能的热烈讨论。在剧中，整个“西部世界”实际上是个全方位用高科技打造出来的人造主题公园。遍布公园每个角落、身份各异的“老居民”都不是真实的人类，而是一个个具有高级人工智能、以假乱真的机器人。直到机器人女主角洛蕾丝的父亲，在福特博士为其加入了“冥想”功能之后，开始陷入深深的思考，并说出“我将用最机械和最肮脏的手段来报复你们所有人”。随着剧情的发展，机器人实现了自我觉醒，拥有“自我意识”的机器人开始尝试摆脱公园制造者的控制，对人类发动血腥的反击，游客遭到杀害，想逃离的人都被锁定为追杀对象。
在此，我们不去讨论人工智能面临的伦理困境，而更多的关注于《西部世界》中阐述的人工智能非常关键的一点：如果机器能够学习，并自我成长，也就意味着机器有了“灵魂”。那么，我们首先需要了解人类大脑如何具备学习和自我成长能力。
人类大脑与现有信息系统最大的区别在于人类可以从繁杂的信息中筛选、提炼出有用的知识，并通过训练来强化，并在复杂情况下，根据不同的场景对多种知识进行综合运用，进行推理预测并给出正确的判断，即认知能力。拿婴儿感受疼痛为例，其实婴儿并不知道何为疼痛，也不知道哪里在疼，并且疼了之后也不知道如何处理，所以才会哭得那么无助。我们每个人都是从这种“悲惨生活”中熬过来的，而我们能熬过来的关键，就是人类大脑的认知能力。具备认知能力，是实现人类各种智慧行为的基础，通过认知能力，人类可以学习知识、掌握能力、解决问题，而如果机器具备了认知能力，就会以惊人的速度进行知识和能力的学习和掌握，并带来超乎想象的变革，就像《西部世界》中所预言的那样。
人类通常的认知方式包括：行为认知、启发认知和群体认知。继续以婴儿感受疼痛为例，描述人类对“疼痛”这一刺激的感知、记忆、认知、决策与执行的过程。
第一，行为认知
婴儿的大脑并不需要持续监控身体的每一个部位，只有在某个部位受到外界刺激之后，才会触发身体的一系列反应，并由“点对点”的方式传输到大脑的对应区域，这种由事件触发而不是轮循监控的信息处理方式，在计算机领域被称为“事件驱动”。同时，婴儿受到疼痛刺激后，并不会马上就哭。婴儿认知疼痛行为经历了下面的过程：在感受到身体的一系列反应之后，大脑开始对机械感受器、热感受器、多元痛觉感受器通过神经系统传到大脑的信息加以识别和分析，首先识别非正常状态，感受到疼痛，然后评估状态，即通过神经的刺激判断疼痛的程度，最后的采取措施即为哭。这一过程会随着年龄的增加，接触外界刺激的次数增加，不断被强化巩固，换句话说，婴儿从受到刺激到哭出来的反应过程会越来越快。
第二，启发认知
婴儿感受到疼痛不会马上哭，也不知道具体哪里疼。人体疼痛感受器并不会把痛点的具体位置传回大脑，大脑也并不具备根据痛感传递路线逆推疼痛部位的能力，换句话说，人脑一开始并不掌握人体神经系统结构。于是，婴儿在被疼痛刺激后，会采取各种措施，抓挠不同的部位，直到找到了正确的痛点。我们认为这属于“经验知识”，婴儿通过反复的刺激和尝试，终于建立起了各种疼痛刺激与抓挠身体各部位的关系，我们称之为“机理模型”。然后，婴儿会在经验知识和机理模型的基础上，不断地修正抓挠的部位和力度，并越来越得心应手地处理疼痛。
第三，群体认知（也称为协同认知）
这是一种更高级的认知模式，需要结合各种经验知识和机理模型，并对陌生的情况做出推理。比如某个人说“我吃凉的了，胃疼”，在得出这一看似简单结论的过程中，是通过“吃凉的会导致胃疼”“我吃凉的了”“腹部某位置疼痛，也许是胃”等一系列经验知识和机理模型的综合运用，做出的综合性判断，然后才有诸如“吃胃药”“喝热水”等判断的过程，这就需要更加复杂的知识积累和思考过程。这种在成年人看似平常的行为，其实都属于复杂情况下的协同认知范畴。
如图3-7所示，人脑的三种认知方式中，行为认知是在不知道原理的情况下，通过现象找规律的认知方式；启发认知是了解基本原理，结合现象进行优化的认知方式；群体认知是综合各种情况找规律，从现象中寻找最佳策略的认知方式。人类通过行为认知、启发认知和群体认知的循环迭代过程，实现了知识的积累和技能的提升，构建了自身的学习系统和分析系统，具备了应对更复杂情况，解决更困难问题的能力，而这些正是现有信息系统所欠缺的，也是工业智能所迫切需要的。
图3-7 行为认知、启发认知和群体认知
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