这里所谓“表征相互作用的原理”中，所说的“表征”不是主体内部的、对外部物体的指称物，而是指人工智能研究中的“知识表示”的具体内容，像是“行家系统（Expert System）”中的“符号”、“深度学习（Deep Learning）”中的“向量”、“类脑计算（Neuromorphic Computing）”中的“脉冲（Spikes）”等。这里所说的原理是对智能现象背后的机制的抽象描述，而“表征”则是用来描述原理的基本单元。在“适应性”这一大前提下，我们可以探讨相关的原理有哪些。对这一原理集的探索和描述有不同的切入点，例如，研究脑的结构、研究某些问题的求解过程、研究人的行为、研究认知功能，不论是从哪个角度，尽管可能会得到不同形式的描述，但比较终都要进行总结和抽象，找到那个比较一般的、与生物或计算机实现细节不直接相关的原理。这一原理的集中并非在本文中能够详细讨论和给出，它随着“智能”的研究深入而发展， “智能”这一概念的含义也因此会逐渐变化。

“通用智能”的对立面是“专门智能”。“专门智能”并非特定问题求解的“技能”，因为按照本文中的观点，它连“智能”都算不上。在我看来，“专门智能”系统缺乏对“开放环境”的处理能力，只只对特定问题或领域展现出适应性。例如，一个用神经网络识别手写数字的系统，它对输入和输出的形式的规定导致了它只对手写数字的问题有效；另一个例子是，人有时会基于过往经验总结自己的“学习方法”，而这些“学习方法”适用于多个场景（例如不同学科），遵照一个“学习方法”同样能够习得具体的知识和行为，但该“学习方法”总有一定的适用范围，例如学习语文的方法就不完全适用于学习数学。相反，“通用智能”系统是“领域无关”的。

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