何谓古籍善本？清朝版本目录学家张之洞的解释为：一是足本，没有删节和缺卷；二是精本，精校精注，错误极少；三是旧本，即传世很久的木刻本、传抄本和线装书。当代学者对古籍善本的解释为：一是年代久远而且有文物性；二是印刷插图精美而具有艺术性；三是书籍内容精辟具有学术资料性。国家文物法对古籍善本曾明文规定，凡是乾隆六十年（1795年）以前出品的文物和图书，均受国家法律保护，不得私自出口。于是收藏家们往往将这一时限之前的清代初期或更早期的精刻本和精抄本视为珍宝，因为最起码它的历史文物价值和学术资料价值是显而易见的，从而决定了其收藏和价值也是相当高的。古籍善本由于是纸质品，很容易受到损毁，如水灾、火灾、虫蛀等自然及人为因素的影响，保存几百年甚至更长时间实属不易，这就导致了流传下来的古籍善本十分稀少，许多古书现已绝迹，留存下来的古籍善本中不乏孤品、珍品，有的存世量也不过是寥寥几部，因此，古籍善本的价值珍贵也就不难理解了。　

一、评判古籍善本价值的标准

1、文献价值　古书籍所描述记载的史料非常丰富，是研究古代社会不可缺少的第一手材料，因此古籍的价值首先体现于它的文献价值。　

2、版本价值　　古籍的版本种类很多，一般来说，稿本（作者的原稿）、旧抄本、原刻本、精刻本、初印本以及各类活字印刷本等版本的价值更高。　

3、艺术价值　有些古籍字体雕刻精美，印刷水平较高，如精写本、精刻本、各种套印本、红印本、拱花等。　

4、学术价值　如名家稿本、精校本以及在某一学术领域有独到见解或较为少见的稿本、写本、批校本、过录本等，都有很高的学术价值。　

5、文物价值　有些古书，抄写或刻印本年代久远，流传又稀少，如宋版书存世不多，无论从纸质、墨迹、印刷技能、装帧水平等方面都具有很高的文物考古价值。

二、各种古籍善本的市场价格　　　　

近年来，我国古籍善本在拍卖市场上行情十分走俏，价格不断向上攀升。如一册《唐人写经遗墨》以88万元成交，《续华严经疏》以40万元成交，《四库全书珍本》以29万元成交，明代版《陀罗尼经》成交价9万元，清乾隆年间《汪由敦诗翰》成交价165万元，民国版《朱拓千叶莲花造像》成交价055万元等等，可见古籍善本近年来已成为拍卖会的重头戏，购买者十分踊跃。古籍善本现已成为收藏家们苦苦追求的收藏精品。　

目前，市场上的古籍善本价格还在不断攀升，特别是宋版书或更早的古籍涨幅更是惊人，眼下一般宋版书都是按页论价，而不是以本论价。一页品相上好的宋版书市场价大致在1 万元左右，换句话说，一册100页左右的宋版书价值可达到100万元左右。由于宋版书十分珍稀，其市场价格有可能还会进一步上升。元版书市场价与宋版书相差不是很大，市场价也随着宋版书的上扬而升值。明版书市场价要比宋版书低不少，其价格目前还比较平稳，但明版书要比以后的清版书的价格昂贵。明代初期的版本因流传下来的比较少，所以明初版本的升值潜力千万不可小视。明代中叶及明未的各种版本由于尚有一定的存世量，在相当一段时期内其市场价格仍将平稳地维持着原状。清版书由于存世量较大，清中叶及晚清的版本，市场价还不是很高。但清初康熙、乾隆年间的版本仍具有很高的收藏和价值。清代图书以木刻为主，晚清时有一部分石印版出现。清代版本尽管目前价格不是很高，但在这部分存世量较大的图书中仍不乏精品善本，这就要看收藏者的识别能力了。此外，民国初期的石印版和二十世纪30年代的一部分铅印版、影印版虽然不属于很珍贵的古籍善本，但也值得者收藏。古籍善本由于近年来在收藏品市场上十分受宠，因而各种伪造的古籍善本也应运而生。

三、古籍善本的几种作伪手法。

1、纸张做旧：纸张是文字的载体，没有纸张就没有书籍，因此判断古籍的真伪，首先要看纸张是否古旧。所以制作古籍伪本必须将纸做旧。将纸做旧有两类：一类是“染纸”，包括用糖水，或用栗子壳熬水，或用茶水，或用其它方法等将纸染成黄褐色，也有用烟将水熏黄的，以求使纸显旧色；二类是用“旧纸新印”，如果作伪者存有古纸，就可在纸上面新印古书内容，然后订成“古籍”，这种作伪方法尽管较少，但却使人很难从纸张上辨别其为赝本。　

2、伪造序跋：一些重复刻印本上，除保留有原书的序跋外，又增刻新有序跋，叙述重印的原因，序跋后还著有姓名、年月等。这些都表明了书籍的真实年代。作伪者往往裁掉对其作伪不利的序跋，或涂改其中的年代，也有重新伪造对其作伪有利的序跋。　

3、伪造名人题跋，藏章印记。　

4、伪造牌记：保留旧牌记，挖掉复刻牌记，或挖补，涂改复刻牌记的年代。　

5、裁截目录：将原目录裁去部分或全部，使人不知收全该书究竟有多少卷，以便用残本充当全本。

6、利用著录书：有些著录书的记载是错误的，作伪者便故意以此为据来兜售自己制作的伪本。　

总之，古籍善本作伪的手法有多种多样，有时只采用一、两种，有时则可能是各种手法混合应用。收藏者在实际辨别时，应该运用自己掌握的学识和有关资料进行全面考察被鉴定的古籍，并可请专家一起鉴定，应注意去伪取真，才能真正做到所购古籍物有所值。

AI技术这个词语是2017年的时候才流行起来的，也就是人工智能的意思，这项技术的应用范围非常广泛，AI技术能够建构跟人类似，甚至超越人类的学习、交流、感知、操控机械等能力，也被用在了各个领域。但这个概念在1956年就被麦卡锡提出。

早在1950年的时候，M·M·格拉西莫夫就研究透了头骨复原技术，出版了一本书籍，为了证明自己知识的权威性，他手动根据头骨复原诸多人类样貌，而随着AI技术的发展，头骨复原技术发展的越来越精准，只要头骨还能比较完整地保留，那么复原其实就是一件很容易的事情了，并且已经发展到了三维颅面鉴定。

对于古代的帝王，人们最关心的应该要数秦始皇了，不管是谁，对这一统天下的皇帝都很 好奇，他究竟长成什么样子，在历史记载中，当年李斯征集了72万人力，修陵人数最多时达到了80万。这个陵墓也引起了历史上诸多人寻找。据《史记·高祖本纪》记载，项羽进入关中之后，就曾对陵墓进行过大规模的破坏和挖掘。《汉书》中记载，刘邦战胜项羽后，为了笼络人心，开始对陵墓进行保护。到了王莽时代，又有人开始惦记秦始皇陵了。

970年，宋太祖下令要保护修整秦始皇陵，到了光绪年间，又经历了一次盗窃，没有哪位皇帝的陵墓比秦始皇陵还要受欢迎了。1974年1月29日，秦始皇陵在考古学家的努力下，被发现，当时开陵时，据说里面的兵马俑色泽鲜艳栩栩如生，但是在顷刻之间，接触到外界新的空气之后就灰飞烟灭。而当年秦始皇陵被发现的消息传出去后还惊动了许多外国人。

虽然人们没有找到其实皇陵中秦始皇在哪里，但是凭借发达的科技，在古籍的描述中，AI技术依旧复原出了秦始皇的模样，在《史记·秦始皇本纪》中记载：秦王为人，蜂准，长目，挚鸟膺，豺声。其中蜂准指的就是拥有马鞍鼻，眼睛细长，挚鸟膺据现代医学考证，是为“鸡胸”。《太平御览》则记载，秦始皇是：虎口，日角，大目，隆准，长八尺六寸，大七围。

从这些描述中可以想象出，秦始皇并非一个美男子，这和一些动漫中的形象有出入，而两份记载中，秦始皇的长相有所出入，但相貌若经过还原出来，他又是什么样子的呢？的确，根据在分记载还原出来的长相都都不能说相貌英俊，尤其是根据《太平御览》记载还原出来的相貌，看久了之后还有不舒适的感觉，不能给人一种看上去，就很舒服的感受。

而且，他的虎口、大目，从视觉上就给人一种压迫感，很凶，有一种不威自怒之感，在现实生活中，如果是领导，很多人在看到这张长相的时候可能都会有威慑感，如果他一发怒，人们心里恐怕也会惶恐不安吧。

自古以来就有帝王之相一说，其基本标准是耳大，耳朵大的人福气厚，有明显的耳珠，且不招风，这样的人看起来也比较大气，有厚度。其次要眉高，自古以来一将功成万骨枯，眉高的人能开疆扩土，还要拥有伏犀鼻，这样的鼻子代表着贵气和长寿，此外，额头要饱满光洁，一面额头高的话，发际线也比较高。和传统的帝王之相比起来秦始皇的样貌和这有很大差距，所以，看面相这一说法，虽然有一定的道理，但是一个人的命运，可能仅仅是面相上看不出来的，而一个人的精气神可能更加重要，曾经就有人说刘邦有“龙虎之气”，后来他也真的成了一代帝王。

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特点：

1、纸色苍润，质地坚良，洁白厚实。笺则古香古色，柔韧而极薄，防霉防蛀。

2、墨色香淡，纸上墨色青纯，笺上墨色光泽如漆，虽水润而绝无漂迹。

3、字势生动，字画刻写古雅苍劲，宋刻字体有肥瘦两种。

4、早期宋版大多为白口，墨栏单边，其后双边渐多，分四周双边和左右双边。版心上记载字数、书名、卷第、刊工姓名，书名通常在鱼尾下。行宽字疏，行格多用乌丝栏，行字不等。

5、书中文字大多避皇帝讳，尤其是内府和官府。

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“衣食住行加互联网”，一夜之间诞生了许多现在的互联网大厂，不过时过境迁尘埃落定之后，现在似乎已经是人工智能的时代了。但是但凡体验过若干次人工智能不那么智能的时刻，总是不免从脑海深处发出灵魂之问：人工智能？B站上的一些人工智障表现，常常有数百上千万人围观。正是因为现有的人工智能技术在大多情况下，都不能善解人意地解决实际需求，在互联网上还诞生了一批反其道而行的大发明家，他们的产品生动地展现了，“什么叫做别人家的产品要钱，他们家的人工智能产品要命”。

人工智能像极了人工智障究竟是怎么一回事，跟随我一起看看吧。

谁还记得那些年大火的“互联网+”吗……“衣食住行加互联网”，一夜之间诞生了许多现在的互联网大厂，不过时过境迁尘埃落定之后，现在似乎已经是人工智能的时代了。

但是但凡体验过若干次人工智能不那么智能的时刻，总是不免从脑海深处发出灵魂之问：人工智能？就这？

在**中，人工智能是这样的，无所不能、追求进步、感情丰富、思考着我是谁我从哪里来我到哪里去的深刻命题……然而现实中呢？机械地接受指令还常常阴差阳错，遇上一些突发情况立马整不会，更别说跟你沟通交流情感往来这些场景了。

B站上的一些人工智障表现，常常有数百上千万人围观。例如，一篇长使英雄泪满襟的《出师表》在谷歌翻译看来，那就是纵横古今三千年的跨学科大作文，充斥着偶尔点题的前言不搭后语，让人哭笑不得。

再譬如说疫情以来，得到广泛应用的智能人脸识别系统更是引起了很多争议和讨论，人们在担心自己隐私泄露和安全性问题的同时，也发现人脸识别系统常常给人以“惊喜”：

有时候化个妆或者戴个眼镜就完全识别不出来，有时将识别为真人，之前更是出现了王者荣耀的人脸识别将狗认作了人脸这种新闻。

正是因为现有的人工智能技术在大多情况下，都不能善解人意地解决实际需求，在互联网上还诞生了一批反其道而行的大发明家，他们的产品生动地展现了，“什么叫做别人家的产品要钱，他们家的人工智能产品要命”。

所以说，你是否思考过这个问题，为什么现在的人工智能存在着那么多的诟病？真的只是因为发展时间短暂赞不成熟吗？还是说从根本上就南辕北辙了呢？

01 主流人工智能为什么不“智能”？

一些人工智能之所以并不像想象起来那么智能，那是因为其实他们都只是专用人工智能，而非像人类那样能够胜任各种任务的通用人工智能系统（Artificial General Intelligence）。

目前主流AI研究所提供的产品都不属于“AGI”的范畴，例如曾经因为打败李世石与柯洁而名震天下的谷歌公司的Alpha Go，其实就是一个专用的人工智能系统。

它除了用来下围棋之外，甚至不能用来下中国象棋或是日本将棋，更别说进行医疗诊断，或是为家政机器人提供软件支持了。

虽然驱动Alpha Go工作的“深度学习”技术本身，可以在进行某些变通之后被沿用到其他人工智能的工作领域中去，但进行这种变通的是人类程序员而不是程序本身。

不妨追溯人工智能的起源，它的诞生本来就是哲学思辨的产物，很多人或许看过《模仿游戏》，主角图灵其实对于AI科学的兴起起到了至关重要的作用。

在1950年，他的一篇论文中提出了著名的“图灵测验”，并认为人造机器具备人工智能的条件，就是它的言语行为是否能够成功模拟人类的言语行为。（也就是说我们和机器对话时会误以为它是真人）。

其实从诞生时起，AI研究就要探讨，什么是“智能”？究竟是能解决具体问题，还是在行为层面和人类相似？而判断AI系统好不好，也往往取决于它能否达到设计者最初的目标，这和物理实验判断假设合理性的路径不同。

在目前AI研究进路多样的阶段中，没有哪一种获得了绝对优势，不过我们可以大致将它分为符号主义和联结主义两个进路。

不要被这些晦涩术语所吓到，所谓符号主义进路，其实就是用现代的形式逻辑进行推演，就比如在计算机编程的时候，输入一些现实的数据，然后通过逻辑进行推理达到结果。这种进路其实被广泛应用，但是它存在一些根本问题，也造成了很多灾难：

比如2019年的这场空难，它的事故源自飞机上的AI系统，这个系统自动控制飞机头和地面的角度，而且人很难找到手动控制的按钮，只能依赖AI。

它的工作原理很简单，机头有个传感器探测飞机和地面角度，之后把数据给系统，系统就自动调整直到符合标准。

然而，一个根本问题是，如果传感器本身坏了怎么办？这种AI系统无法解决这个问题，因为它的原理就是根据给定的经验数据进行机械的逻辑推演，它无法灵活根据现实环境的变化临时判断。

其实这种进路的AI系统，都是运用了现代的形式逻辑思维，虽然它也很难满足另一派基于联结主义的深度学习技术发展（想必大家在科技类新闻中常常会见到“深度学习”这一热词，尽管可能不清楚它的意思）。

但是，在真实的生活中，我们一般人经常不会采用形式逻辑思维，而且这种思维本身看似比我们的“直觉”、“想象”要更加理性、科学，但是也会造成很多问题：

比如说，形式逻辑无法检查自己处理的经验性命题本身的真假，上述中那场空难就是例子，而为了克服这一点，设计者通常预设了很多经验事实在推理中起到了真理的作用，进而将经验世界加以固化了。

人类可以轻松在变化的经验世界和不变的逻辑世界中进行切换，但是依赖形式逻辑的AI却无法做到。

又比如说，形式逻辑的语义注重刻画“边界明确”的极端情况，但是日常生活中很多表述都处于语义模糊的“灰色地带”。

一个具体例子是“张三有钱”这句话，按照现代逻辑的表述，哪怕只有一分钱属于张三，“张三有钱”这句话就是真的，但人们日常的表述显然意味着，张三的财富必须远超一般人。

而一个现实的问题是，形式逻辑不考虑经济性和可行性，只关注有效性，这意味着在实际应用到AI编程时，它不在意所需的大量公理和推理步骤。但是实际的AI编程显然要考虑成本问题和工程效率。

至于所谓的联结主义AI研究，并不关注符号层面上对人类的信息处理过程进行逻辑重构，而是注重如何以数学方式模拟人类神经网络的运作方式，并通过对于此类神经元网络的“训练”，以使其能够给出用户所期望的合格输出。

02 深度学习对人类文明有隐藏威胁

时下流行的“深度学习”技术，其前身其实就是联结主义，或者叫做“人工神经元网络”技术。

关于这一技术，有个浅显易懂的类比。假设有一个外国人跑到少林寺学武术，而且他和师父之间语言不通，那么他就先观察师父的动作，再跟着学习。

师父则通过简单的肢体交流告诉徒弟学的是否对，假如徒弟知道自己错了，他也不能通过语言知道自己究竟哪里错了，只有无限地猜测并模仿，直到师父肯定为止。

这种方式显然效率很低，但是“胡猜”却是联结主义的实质，因为这种AI系统不知道输入的信息意味着什么，它是通过一次次猜测可能的结果，如果与人类预先给定的“理想解”符合，则加以保存“记忆”，并在此基础上继续“学习”。

而所谓“深度”学习，其实并不意味着AI可以深度理解学习内容，它的原文“deep learning”翻译为“深层学习”或许更不容易引发歧义。

它的意思是通过系统技术升级，增加隐藏的单元层、中间层数量，这种方式显然依赖于硬件的提高和互联网普及所带来的大量数据。

那么，深度学习为何会对人类文明造成潜在威胁呢？

这里说的威胁，不是那种科幻式的想象，而是一种基于现实的考量。简单说来，“深度学习系统的大量运用会在短期内对特定领域内的人类工作岗位构成威胁，由此也会对人类专家的稳定培养机制构成威胁，并使得深度学习未来的智慧汲取对象变得枯竭”，由此，人类文明在耗尽了深度学习的短期红利后，可能走向衰落。

这段话究竟是什么含义？

我们从医学中的肿瘤AI诊断说起，这种新兴技术在设计深度学习框架时，必须依赖专家医生进行数据的标注，但是专家医生本人的读图能力却是数十年的学习和实践中积累的。

换言之，当这种AI技术得到推广，医学院的学生可能没有精神动力再耗费多年心血进行相关学习，从长远来看，这会造成人类医生相关能力的衰弱。

而且，由于深度学习的统计学机制会剔除偶然数据，很多罕见病例的肿瘤形态不会被标注，这种情况下，只能依赖人类医生，长远来看，AI肿瘤诊断也会对人类医生诊断罕见病例的能力产生负面影响。

徐英瑾老师认为，深度学习技术对专业领域劳动力的剥削和取代，实际上对人类文明的人文资源产生了剥削和威胁。

所谓的人文资源，包括了稳定而不僵化的知识培养体系，使得劳动力在专业技能和文化素质等方面都能有所发展，而且每个人的思想与技能水平的差异性，又使得人文资源充满丰富性和多样性，这是一个社会的人文资源能够可持续发展的重要前提。

但是现有的AI系统不能像真人那样对同一价值内容产生多样性的认识，深度学习机制实际上是收集了大量的一般性认识，并加以平均化，它无形中排除了很多个性化的认知，但是却无法产生新的历史发展可能性。

这种僵化和平均化的一个后果，是人类提出新动议时被AI所限制。比如说，喜欢创新的影视制作者提出新的方案时，如果资本方依赖深度学习所提供的信息处理方式，就会以“缺乏数据支持”为由反对这种创新，那么有想法的导演和编剧就无法得到资本界的支持来从事创新性的文艺创作。

03 对眼下的主流的AI研究的批评

传统的的AI系统需要对系统所面对的环境，或者是所要处理的任务类型给出非常清楚的界定，因此不具备那种针对开放式环境的适应性。

然而，现实生活中，即使是鸟类的自然智能，也都具有那种处理“全局性”性质的能力。譬如说，乌鸦所面临的原始环境肯定是不包含城市的，但是这并不妨碍日本东京的乌鸦成了一种高度适应城市环境的生物。

成精的日本乌鸦

此外，自然智能常常能用相对经济的方式对环境作出回应。例如我们很难想象一只猴子为了辨认出它的母亲，需要像基于深度学习的人脸识别系统那样先经受海量“脸”信息的轰炸，就像我们很难设想柯洁在获得与“Alpha Go”一决高下的能力之前，需要像它那样自我对弈几百万棋局一样。

相反，对于信息的过分榨取，已经使得当下的人工智能陷入了所谓“探索-榨取两难”，如果不去海量地剥削人类既有的知识，机器便无法表现出哪怕出于特定领域内的智能。

然而，一旦机器剥削人类既有知识“上了瘾”，就无法在任何一个领域内进行新的探索。

与之相比较，相对高级的自然智能却都具备在不过分剥削既有知识的前提下进行创新的能力（比如司马光在“司马光砸缸”这一案例中所体现的创新能力）。

因此，假使有一天一种超级AGI实现了，它的技术路径也必然与现在主流的人工智能技术非常不同。

总体来看，目前被社会各界所热炒的AI的概念，是需要一番冷静的“祛魅”操作的，这需要一定的科学知识做支撑，也需要一定的哲学剖析能力做辅助。

我国目前AI发展的基本策略，就是利用中国庞大的互联网用户所产生的数据红利，拓展缘起于美国的深度学习技术的应用范围，这就使得相关技术的发展更容易收到某些国家来自技术供应端的打压。

要从这种局面中找到出路，创新性的哲学思维就显得很重要。例如如果我们能够开拓出一种基于小数据的（而非大数据的）、并由此在原则上就不需要大量获取用户个人信息的新AI发展思路，就完全可能由此规避美国目前针对我国的大多数政策限制。

##20211026

本期活动

日常生活中，你遇到了哪些“人工智障”的事件？你对AI的前景有着怎样的理解和展望？从哲学角度来看，你觉得AI发展的未来方向在哪？欢迎在留言区聊一聊，小北将挑选2位幸运读者，送出本期主题图书《人工智能哲学十五讲》。

在人工智能时代，“通用人工智能”技术依旧遥远，未来的理想路径或许是“小数据主义”、“绿色人工智能”、“心智建模”。

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编辑：孙嘉婧、黄泓

观点资料参考：《人工智能哲学十五讲》，徐英瑾著

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你还别说，你这个机器人怪可爱的

有一点点心动

但是“智障”起来是真的智障

特别是一个人在房间的时候

突然一下智能音响跟你搭话了

多恐怖啊，甚至空气都有一点冷了

还有扫地机器人。。。

我在启动它之前要把家里所有能挪动的障碍物都挪动一下，不然我怕卡住它

挪完了，不时还是能够听到他被卡住的声音

特别是推拉门的轨道

抱起来，它又骑上去了

抱走，它又来了

你别说它还挺有脾气

扫地机器人：你别拦着我，我今天一定给这块干平，整干净了，你放开我。”

然后我就成为了扫地机器人保姆。

人类不可能淘汰的，因为机器人需要被监督。

诶，要是有机器人可以监督扫地机器人呢？

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