半藏在《人工智能的发展，对哪个国家的反向塑造最厉害？》一文中，提到中国和印度，可能是被人工智能反向塑造最厉害的两个国家。
那么谁将在人工智能的浪潮中，获得被更彻底的塑造呢？换句话说，哪个国家的文化传承能够和人工智能结合得更好呢？半藏认为就目前的局势来看，是中国。
人工智能这个词实际上是以人类为中心的。
人类具有智能，我们希望制造出机器能模仿人类的智能，更好地为人类服务。但人的智能不过是自然界的一种生物信息处理系统，智能其实可以以其他形式存在。
举一个简单的例子，教小白鼠做算术：
我们给小白鼠看基本的算式，问小白鼠一加一等于几，让小白鼠摁相应次数的按键以表示答案。开始时，小白鼠会乱叫。当它偶然一次叫了两下，我们就给它一块肉作为奖励；摁的次数不对时，小白鼠则得不到奖励。经过多次反复训练，当小白鼠看到这个一加一的算式后，它就会叫两次。重复这个过程，小白鼠可以学会简单的算术运算。
以上小白鼠学习的过程叫做强化学习。通过对正确的行为给予奖励，错误的行为给以惩罚，从而获得正确的行动模式，就是基本的强化学习过程。（其实小白鼠未必理解1+1的真正含义，它所获得的智能是模仿人类的智能）。
人工智能的学习过程和小白鼠十分相似，给计算机一张图片，上面写着基本的算式，并让计算机给出结果，通过训练，机器会比小白鼠做得更快更好。
在小白鼠和人工智能的学习过程中，有一个概念很重要，就是“表征”。
在学习过程中，小白鼠会把看到的算式图片转化成一个简化的模式信号，通过强化学习，将这个模式信号映射到结果，简单来讲，就是看到这张图后能识别出其中的关键信息，然后联想到应该叫几声。将图片转化成模式信号的过程叫做“表征”。
在人工智能学习的过程中，表征学习起了很重要的作用。
举个例子：
人工智能在识别一个小孩的时候，深度神经网络会通过学习大量各种各样小孩的样本，然后将各种不同小孩的输入图片简化为基本相同的一个模式信号，这个过程就是表征学习。经过可视化处理，学到的小孩表示信号。
最后通过强化学习，人工智能识别准确率会逐渐提升，然后就可以成功地识别出一个小孩了！
可以说，这一轮人工智能进步的核心就是表征学习。这些属于特定场景的人工智能，有很强的规律性，人工智能通过深度学习之后，做得比人好！
但是在没有规律性，或者规律性没有那么强的环境下，人工智能就看是不灵光了。比如在车流量巨大的路口，智能汽车需要感知复杂的情景，根据早先的经验和知识推理出合理的反应。这比单纯的自动驾驶技术，要求更高。它需要面对复杂的路况。目前，这方面的技术尚未成形。
面对人所要处理的复杂环境，人工智能还没发展处一种通识智能。而只有通识智能，才能够在面对不曾遇到的新复杂环境时，利用已经存在的经验或者大数据，去推测相对靠谱的应对方法。
那么哪个国家、哪种文明，更善于在毫无章法中，寻求到解决之道呢？半藏认为，是我们华夏文明。在整个人类文明史的长河中，古埃及、古罗马、古巴比伦等都相继衰亡。包括古印度也在历史长河的许多动荡因素中几次灭亡。唯有华夏文明是五千年连绵不绝的文明。
这充分说明了中华文明，对各种变动局面有着高度权变空间。所谓权变，就是一种通识智能。任何具体的复杂环境，要想全面周到地考虑，就需要懂得权变。
反观欧美各国，从普鲁士开始，就喜欢强调纪律，强调规律。在科学上强调确定的规律（比如牛顿定律），在生活上强调固定的计划，和人见面需要预约。这在大工业时代，是有利于整个国家和文化发展的。但到了后信息时代，“测不准”定律开始流行，中华文明拥有经过长期历史检验的权变理论和手段，显然在文化基因上更有优势。
中国人天生能够从无规律或者弱规律中，找到新方法的能力加上人工智能在有规律可行事物的强悍表现，将为中国和华夏文明赢得一个辉煌的未来。
