在 2021 年 1 月集智年会上做了一个小的分享，去探讨机器能不能数数的问题。
表面上看似乎不是问题，机器本来不就是高级版本的计算器嘛！实则不然，我其实在这里提了一个不同于图灵测试的智能体的创造性测试问题。 图灵测试是以人类智能为标准的，而这里的机器数数的测试问题则是以一种超出了人类智能的方式来设问的。
在演示文档中，我有一层层的剥开这个问题，先考察生物和认知里的数，继而从目前人类的形式定义去考察，发现想把这个问题定义清楚都比较困难。 困难在于，无法简单的排除掉智能体可以创造出和人类不同的数的形式，但这种情况下，你无法给出一个数的标准定义，从而也很难给出能不能数数问题的测试标准。 最后一段，我尝试用强化学习的思路，创造一个生存环境，智能体必须通过计数的方法来获得更优的选择，然后不限定智能体的策略的制定，如此从侧面去考察数的创造。
这里面其实有个很深的智能体之间彼此理解的问题。我对沙漠蚁计步的能力就很好奇：沙漠蚁在觅食时可以走很复杂的路线，但是它们一旦归巢，就会直奔巢穴的位置。 沙漠蚁在这里展现出来的空间路径积分的能力，其实不比人类最开始掰手指头数那么几百个数要低。我想的是数学能力其实是一种具身性的能力，而数学形式也受具身性的影响。 想要隔着物种或者其他的隔阂去理解的话，必须得深入到那个具身环境里去理解。但我倒不是否定柏拉图理念式的数学，我是想探索这些不同具身环境下的数学形态的某种公约数。 当生物逐渐从昆虫演化到了哺乳动物，它们在海马体里出现了导航神经细胞，这些细胞有六边形的活跃模式。那么这种神经层面上六边形活跃模式对应的几何， 怎么和我们心理层面的几何挂上钩的呢？从数学角度如何理解呢？所以还可以跨越神经、认知和数学，去思考更多。
上面提到的公约数可能也是理解人类符号化知识的一个有趣切入的方向。考察这种异与同背后，其实还有一个问题是什么是真实？有没有这种真实？ 如果没有这种真实，智能体之间能互相理解吗？这背后的指涉，远不止在具身性数学的探讨，如今混乱的人类世界或许也需要深刻反思这个问题。