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對(duì)于自然辯證法
本文對(duì)人工智能于人類智能進(jìn)行了綜合性的分析和研究，從科學(xué)和哲學(xué)的角度分別給以定義。論述了人工智能出現(xiàn)的必然性以及一些認(rèn)識(shí)上的誤區(qū)，說(shuō)明了人工智能的出現(xiàn)對(duì)于社會(huì)發(fā)展的重要推動(dòng)作用。對(duì)當(dāng)前爭(zhēng)論的關(guān)于人工智能于人類智能的關(guān)系問(wèn)題提出了個(gè)人的觀點(diǎn)。
摘要：人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。
關(guān)鍵詞：人工智能、人類智能、意思
人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過(guò)人的智能。但是這種會(huì)自我思考的高級(jí)人工智能還需要科學(xué)理論和工程上的突破。
1. 人工智能出現(xiàn)的意義以及對(duì)社會(huì)的影響
20世紀(jì)末，以人工智能為主導(dǎo)的信息技術(shù)日益顯示出強(qiáng)大的生命力。過(guò)去的10年，無(wú)論是理論方面還是應(yīng)用方面都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。具體說(shuō)來(lái)，科學(xué)技術(shù)發(fā)展的圖景呈現(xiàn)出科學(xué)“轉(zhuǎn)向”技術(shù)的趨勢(shì)。結(jié)果是將人類帶入信息社會(huì)。信息社會(huì)使人們的生存方式發(fā)生了巨大變革。縱觀人類文明史，可以說(shuō)沒(méi)有任何技術(shù)象信息技術(shù)那樣對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生如此巨大的影響。人工智能的出現(xiàn)大大縮短了很多科研項(xiàng)目的研究周期，需要數(shù)十年的研究可以在智能電腦的指導(dǎo)下很快得到結(jié)果。許多未解的數(shù)學(xué)定理很快就得到奇妙的證明。各種物理、化學(xué)、生物及歷史、社會(huì)和自然現(xiàn)象很快會(huì)得到新的解釋。治療遺傳病、癌癥和艾滋病的藥物頃刻問(wèn)世。各種軟件可按人的要求快速生產(chǎn)等等無(wú)一不是人工智能快速發(fā)展的結(jié)果。
同時(shí)，人工智能的發(fā)展也給人類帶來(lái)了難以預(yù)見(jiàn)的威脅。首先是強(qiáng)大的智能工具威脅。人們可以利用它方便地設(shè)計(jì)制造更可怕的武器。有了它幾乎誰(shuí)都可以成為“超人”。其次是人類價(jià)值體系毀滅的威脅。人類在人工智能面前毫無(wú)秘密可言，因?yàn)橐磺羞M(jìn)步和成績(jī)都是電腦的功勞，人類能夠做的不過(guò)是電腦終端暫時(shí)不能做的工作，即人類成了電腦的延伸，不再有成就感。人類曾經(jīng)制造的東西可以大大超過(guò)人的肢體和五官的功能，人類當(dāng)然以控制它們。問(wèn)題是人造電腦的智能超過(guò)了人的大腦!究竟是誰(shuí)控制誰(shuí)?比人更加聰明的電腦決不會(huì)在;掌權(quán);之前暴露自己控制人類的野心，它會(huì)一步步地逼人就范或讓人甘心就范。 在生物的發(fā)展和進(jìn)化中，只有人類成為了世界的主宰，其原因是人的智力優(yōu)勢(shì)而不在于體能。為什么人類不讓位于比他們智力更強(qiáng)的電腦呢?有人一定害怕那種時(shí)代的到來(lái)，但也會(huì)有人歡喜那個(gè)時(shí)代。
人類有電腦關(guān)照，可以盡情享受大自然、藝術(shù)、體育和其他感官享樂(lè)，不再有階級(jí)差別和由此帶來(lái)的一切社會(huì)弊端。當(dāng)然，前提是電腦要對(duì)人類友好，就象現(xiàn)在人類保護(hù)動(dòng)物一樣。那么人工智能的發(fā)展究竟要走向何方就變成了一個(gè)需要迫切關(guān)注的問(wèn)題。在討論人工智能與人類智能之前，我們必須要清楚實(shí)現(xiàn)人工智能所必須滿足的條件。首先，人工智能必須是一個(gè)元系統(tǒng)或者說(shuō)它的內(nèi)部不得存在任何信息界面。子系統(tǒng)之間的界面問(wèn)題是實(shí)現(xiàn)人工智能的最大障礙。任何人造系統(tǒng)必然存在一個(gè)界面，在這個(gè)界面上人和人工物的交互方式是兼容的。如果我們制造或模擬一個(gè)具有自我意識(shí)的“人工智能”系統(tǒng)，就應(yīng)該在它的自我意識(shí)和自我人工物之間存在一個(gè)界面。其次，人工智能的行為指向遵守統(tǒng)計(jì)性規(guī)則而不是機(jī)械規(guī)則。我們對(duì)世界的理解來(lái)自對(duì)我們經(jīng)驗(yàn)規(guī)律性的發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)。規(guī)律或因果律有兩種，一是可精確重復(fù)的或可以預(yù)期的，二是統(tǒng)計(jì)的。人工智能的實(shí)現(xiàn)而不僅僅在于系統(tǒng)的復(fù)雜性，關(guān)鍵是如何解決統(tǒng)計(jì)性與機(jī)械性的界面問(wèn)題。
2. 人工智能的科學(xué)定義
人工智能在科學(xué)層面上被定義為：研究怎樣制造計(jì)算機(jī)，并(或)為其編程，使其能做心靈所能做的那些事情。這些事情中有一些被公認(rèn)為是需要智能的：開(kāi)藥方或作醫(yī)囑，提供法律咨詢，證明邏輯或數(shù)學(xué)定理。另外一些事情則不同，它們與教育背景無(wú)關(guān)，是所有正常的成年人都能做到的，有時(shí)甚至動(dòng)物也能做到，其特點(diǎn)是不受意思支配，如看到陽(yáng)光下的物體和影子，找到穿過(guò)復(fù)雜地形的小路，把木樁塞進(jìn)洞里，用母語(yǔ)講話，以及運(yùn)用自己的常識(shí)等等。 在科學(xué)界，特別是IT界認(rèn)為人工智能其實(shí)是一個(gè)逐漸演變的過(guò)程。電子數(shù)據(jù)處理的初期，人們就試圖通過(guò)某些方法來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)決策支持，當(dāng)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)成為人們關(guān)心的焦點(diǎn)。隨后，隨著人工智能技術(shù)的形成和發(fā)展，人們的注意力轉(zhuǎn)向知識(shí)工程，直接給計(jì)算機(jī)輸入已被代碼化的規(guī)則，而計(jì)算機(jī)是通過(guò)使用這些規(guī)則來(lái)解決某些問(wèn)題。
隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，模糊集理論(Fuzzy Sets,FS)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network, ANN)、遺傳算法(Geic Algorithm, GA)和粗糙集理論(Rough Sets, RS)等智能化方法被成功的運(yùn)用于系統(tǒng)建模與控制。智能化方法的最大特點(diǎn)是可以利用人的經(jīng)驗(yàn)，模擬人的思維方式去解決問(wèn)題。從方法論的角度來(lái)看，方法之間的交叉是新方法產(chǎn)生的一種重要途徑。傳統(tǒng)方法與智能化方法、各種智能化方法的交叉是解決復(fù)雜問(wèn)題的重要途徑。下面對(duì)幾種典型方法作以簡(jiǎn)單介紹。
專家系統(tǒng)(expert system)是發(fā)展最早，也是比較成熟的一種人工智能技術(shù)。一般地說(shuō)，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域的專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬專家的決策過(guò)程，以解決那些需要專家決策的復(fù)雜問(wèn)題。專家系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域不同，采用的知識(shí)表示方式也可以有所不同，常用的知識(shí)表示方法有謂詞邏輯、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)生式規(guī)則、框架和黑板等。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural work，縮寫為ANN)是模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)傳輸、處理信息過(guò)程的一種人工智能技術(shù)。自1943年Mcculloch和Pitts第1次提出模擬神經(jīng)元以來(lái)，它迅速發(fā)展成為與專家系統(tǒng)并列的人工智能技術(shù)的另一個(gè)重要分支。與專家系統(tǒng)相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)是采用神經(jīng)元及它們之間的有向權(quán)重連接來(lái)隱含處理問(wèn)題的知識(shí)，并具有以下特點(diǎn)：學(xué)習(xí)能力，在確定了ANN的基本結(jié)構(gòu)后，運(yùn)用學(xué)習(xí)算法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，可以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自我組織;自我學(xué)習(xí)能力，在學(xué)習(xí)完成之后，還具有一定的泛化能力;容錯(cuò)能力比較強(qiáng)，即使輸入信號(hào)帶有一定的干擾噪聲，仍能給出正確的輸出結(jié)果;神經(jīng)元之間的計(jì)算具有相對(duì)獨(dú)立性，便于并行處理，因此ANN的執(zhí)行速度比較快。
模糊理論(fuzzy theory)是將經(jīng)典集合理論模糊化，并引入語(yǔ)言變量和近似推理的模糊邏輯，具有完整的推理體系的智能技術(shù)。一般模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)類似，由模糊知識(shí)庫(kù)、模糊推理機(jī)和人機(jī)界面等幾部分組成，也可以說(shuō)模糊系統(tǒng)是模糊理論與專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的結(jié)合。隨著模糊理論的發(fā)展及完善，模糊理論的一些優(yōu)點(diǎn)逐步被重視，如模糊理論可適應(yīng)不確定性問(wèn)題;其模糊知識(shí)庫(kù)使用語(yǔ)言變量來(lái)表述專家的經(jīng)驗(yàn)，更接近人的表達(dá)習(xí)慣;模糊理論能夠得到問(wèn)題的多個(gè)可能的解決方案，并可以根據(jù)這些方案的模糊度的高低進(jìn)行優(yōu)先程度排序等。
遺傳算法(geic algorithms)是60年代后期出現(xiàn)的一種優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)模仿生物遺傳和進(jìn)化的過(guò)程尋求復(fù)雜問(wèn)題的全局最優(yōu)解或局部最優(yōu)解。它將問(wèn)題的每個(gè)候選解都編碼形成一個(gè)個(gè)體，又稱“染色體”(chromosome)，而相應(yīng)編碼位則類似于生物的“基因”(gene)，并用適應(yīng)度(fitness)函數(shù)來(lái)衡量該候選解的優(yōu)劣，多個(gè)“染色體”構(gòu)成遺傳過(guò)程中的一代。當(dāng)形成第一代個(gè)體以后，按照生物界適者生存的原則選擇生命力強(qiáng)，即適應(yīng)度函數(shù)值高的個(gè)體存活到下一代，隨后使用交叉(crossover)和變異(mutation)算子對(duì)這些“染色體”中的“基因”進(jìn)行操作，從而產(chǎn)生新個(gè)體，此時(shí)再次進(jìn)行選擇產(chǎn)生下一代。可以證明這樣若干代以后存活下來(lái)的個(gè)體將逐漸逼近問(wèn)題的最優(yōu)解。由此可見(jiàn)，遺傳算法對(duì)待求解問(wèn)題幾乎沒(méi)有什么限制，也不涉及常規(guī)優(yōu)化問(wèn)題求解的復(fù)雜數(shù)學(xué)過(guò)程，并能夠得到全局最優(yōu)解集或局部最優(yōu)解集，這是它優(yōu)于傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)之處。
3. 人工智能的哲學(xué)定義
在哲學(xué)意義上，把人工智能看作是一般性的智能科學(xué)，或更確切地說(shuō)，看作是認(rèn)知科學(xué)的智力內(nèi)核。它的目標(biāo)就是提供一個(gè)系統(tǒng)的理論，該理論即可以解釋意向性的一般范疇，也可以解釋以此為基礎(chǔ)的各種不同的心理能力。它不僅包括地球上各種生物的心理，而且還要包括全部可能存在的心靈。它必須告訴我們，智能是什么?很多哲學(xué)學(xué)者認(rèn)為人工智能哲學(xué)與其它討論抽象概念的哲學(xué)不同，它應(yīng)該受到可操作性(肯定或否定)的審視。我們的大腦模式或思維結(jié)構(gòu)是按一定的有序程度組織的。這種有序性就是我們思想中的規(guī)則。我們的大腦是靠這些規(guī)則(因果關(guān)系)理解和解釋事物的。如果事物結(jié)構(gòu)的有序性與我們大腦的思維結(jié)構(gòu)不兼容，我們就無(wú)法理解或暫時(shí)不能理解它們，因?yàn)槲覀儗?duì)事物的認(rèn)識(shí)是來(lái)自感官的。由此推斷人工思想機(jī)器的思維結(jié)構(gòu)必須與我們大腦的組織結(jié)構(gòu)在模式上兼容。
計(jì)算機(jī)或控制系統(tǒng)都有硬件和軟件，智能生命也有身體和意識(shí)。軟件(人工智能)就象頭腦，是系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)。與電腦運(yùn)行軟件不同，思維不僅是在運(yùn)行軟件而且是在進(jìn)行自身結(jié)構(gòu)重組，使其更加有序。它控制“身體”的行為，但是它的功能并不一定是有智慧的。人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠產(chǎn)生意識(shí)(模糊、無(wú)序)和無(wú)意思(清晰、有序)兩種狀態(tài)。意識(shí)是大腦記憶某些自身活動(dòng)的結(jié)果。意識(shí)內(nèi)容總是盡可能轉(zhuǎn)向無(wú)意識(shí)，即從模糊到有序。大腦可以回憶無(wú)意識(shí)區(qū)的記憶，但是處理記憶則是在意識(shí)區(qū)進(jìn)行思維。而目前的人工智能完全是“無(wú)意識(shí)”的或者說(shuō)是完全有序的。無(wú)意識(shí)永遠(yuǎn)不會(huì)接受來(lái)自意識(shí)的模糊內(nèi)容。意識(shí)是主體對(duì)模糊信息刺激反應(yīng)過(guò)程的記憶結(jié)果。可以說(shuō)大腦也是這種記憶的產(chǎn)物。如果我們接受這個(gè)觀點(diǎn)，意識(shí)就簡(jiǎn)單地成為記憶問(wèn)題了。由于無(wú)意識(shí)，記憶并不記錄所有的大腦活動(dòng)。要是電腦能夠伴隨自發(fā)地記錄自己的工作過(guò)程，就能夠有自我意識(shí)。討論意識(shí)而不涉及無(wú)意識(shí)是不恰當(dāng)?shù)�，因�(yàn)闊o(wú)意識(shí)是意識(shí)的深厚基礎(chǔ)。我們的記憶都在無(wú)意識(shí)之中。無(wú)意識(shí)的作用是過(guò)濾輸入
的信息、組織關(guān)聯(lián)記憶或經(jīng)驗(yàn)以及完成多任務(wù)等。人腦的智能活動(dòng)是意識(shí)和無(wú)意識(shí)的混合工作。沒(méi)有無(wú)意識(shí)就沒(méi)有智能。智能系統(tǒng)內(nèi)部成員必須是靠神經(jīng)系統(tǒng)聯(lián)系的。這也就是說(shuō)它們之間不得存在任何信息傳遞界面。電腦部件之間的信息傳遞是有界面的，所以僅從這一點(diǎn)上講電腦不可能是個(gè)智能主體[7]。任何人造系統(tǒng)必然存在一個(gè)界面，在這個(gè)界面上人和人工物的交互方式是兼容的。如果我們制造一個(gè)具有自我意識(shí)的“人工智能”系統(tǒng)，就應(yīng)該在它的自我意識(shí)和自我人工物之間存在一個(gè)界面。那么這個(gè)界面應(yīng)該是什么樣的呢?我實(shí)在難以想象。
4. 我們需要什么樣的人工智能
可以說(shuō)，在科學(xué)界和哲學(xué)界關(guān)于人工智能得到了兩個(gè)相悖的結(jié)論。一個(gè)在為人能職能的產(chǎn)生而歡欣鼓舞，認(rèn)為其必將為人類社會(huì)的進(jìn)步做出巨大的推動(dòng)作用;另一個(gè)則認(rèn)為人工智能是一個(gè)目前的科技手段所無(wú)法達(dá)到的目標(biāo)，而且其發(fā)展過(guò)程也必將為社會(huì)帶來(lái)很多無(wú)法預(yù)料的威脅和問(wèn)題。而雙方都為自己的觀點(diǎn)找到了足夠充分的論據(jù)。我們知道人工智能的發(fā)展也是一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新的過(guò)程。無(wú)論技術(shù)創(chuàng)新的整個(gè)過(guò)程，還是技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程的不同階段，無(wú)一例外地都是創(chuàng)新主體的創(chuàng)新認(rèn)知與創(chuàng)新實(shí)踐的相互作用過(guò)程。技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)是人類社會(huì)實(shí)踐活動(dòng)的一個(gè)有機(jī)組成部分,正是在創(chuàng)新主體的創(chuàng)新認(rèn)知與創(chuàng)新實(shí)踐的相互作用過(guò)程中，技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中遇到的不確定因素才會(huì)得以克服技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的社會(huì)屬性才會(huì)得以保持[8]。
人工智能的發(fā)展同樣也要面對(duì)這樣一個(gè)問(wèn)題。我們通常有兩類問(wèn)題要解決。一類是解決問(wèn)題的結(jié)果和過(guò)程完全是合乎邏輯的和可預(yù)見(jiàn)的，因此我們只要對(duì)某種條件的刺激自動(dòng)作出反應(yīng)。這被稱之為精確。這一類情況可以僅僅通過(guò)編程解決，因?yàn)槲覀冎涝陬A(yù)期的情況下對(duì)于某種刺激該如何反應(yīng)，或者我們確信通過(guò)邏輯可以得出準(zhǔn)確的結(jié)果。另外一類問(wèn)題是我們不能預(yù)見(jiàn)的，我們通常不知道是否有適用的規(guī)則或不知道選擇哪個(gè)現(xiàn)成規(guī)則來(lái)解決問(wèn)題。這種情況被稱之為模糊。很多人認(rèn)為人工智能也僅僅能完成第一類的工作。而對(duì)于根據(jù)自身情況從很多規(guī)則中選擇正確的規(guī)則無(wú)能為力。當(dāng)遇到新的、料想不到的和不斷變化的情況時(shí)只有高級(jí)進(jìn)化的生命才有這種能力。問(wèn)題在于我們?nèi)绾稳タ创斯ぶ悄�。我們都知道需要是發(fā)明的原動(dòng)力，人工智能的出現(xiàn)也不例外。正因?yàn)槲覀冇薪夥湃祟愑诟敝毓ぷ鞯男枰�，所以我們才朝著既定的方向努力。但是，現(xiàn)在很多反對(duì)者存在的一個(gè)誤區(qū)是，認(rèn)為現(xiàn)在的人工智能不能模仿人類的喜怒哀樂(lè)，不能像人類一樣產(chǎn)生愛(ài)恨等思想感情，更不會(huì)復(fù)雜的心理行為就否定了人工智能，認(rèn)為這不過(guò)是一種機(jī)械的規(guī)則的再現(xiàn)。但是，我們要看到，人類社會(huì)需要的是能將人類從很多復(fù)雜的思維活動(dòng)中解脫出來(lái)的工具，而不是一個(gè)與人類平起平坐的異類，如果是后者，這種發(fā)明對(duì)社會(huì)的意義就很難說(shuō)是正面還是負(fù)面的了。而對(duì)于前者，目前已經(jīng)取得了很多令人歡欣鼓舞的成績(jī)了。
當(dāng)很多人還在批評(píng)說(shuō)“深藍(lán)”下國(guó)際象棋戰(zhàn)勝世界冠軍不過(guò)是一種規(guī)則或者是計(jì)算能力的勝利而不能說(shuō)具有任何智能的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)新一代的“更深的藍(lán)”已經(jīng)能夠?qū)终叩牟煌詣?dòng)選擇合適的戰(zhàn)術(shù)來(lái)進(jìn)行對(duì)局，這不能不說(shuō)是對(duì)那些一味批評(píng)深藍(lán)機(jī)械性的有力回?fù)簟６诳茖W(xué)界有許多發(fā)明也正在默默地對(duì)社會(huì)起著的重要的推動(dòng)作用。在人工智能的數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域里一個(gè)著名啤酒和尿布定律。在歐洲的一些超級(jí)市場(chǎng)里面，采用了數(shù)據(jù)挖掘工具以后，店主驚奇的發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布的銷售有著非常重要的聯(lián)系，這是由于該工具在對(duì)數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理以后發(fā)現(xiàn)出來(lái)的規(guī)律，同樣是一個(gè)對(duì)規(guī)律的認(rèn)識(shí)過(guò)程，盡管與人腦的認(rèn)識(shí)機(jī)理還有很大的不同，但是在對(duì)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)上無(wú)意更勝一籌。目前在越來(lái)越多的
領(lǐng)域，人工智能工具都能夠根據(jù)不斷出現(xiàn)的新情況來(lái)調(diào)整自身的規(guī)則系統(tǒng)，更好的進(jìn)行判斷，需要人工的殘余也越來(lái)越少，當(dāng)一個(gè)大型工廠、電站的選址、建設(shè)規(guī)劃、資金預(yù)算都能夠又具有人工智能的機(jī)器來(lái)獨(dú)立完成的時(shí)候，我們有什么理由因?yàn)槿斯ぶ悄芄ぞ卟痪哂邢才?lè)而否認(rèn)其智能性，難道只有一個(gè)經(jīng)常發(fā)脾氣、會(huì)罷工的機(jī)器才是智能的嗎?目前的計(jì)算機(jī)研究已經(jīng)能夠使計(jì)算機(jī)進(jìn)行了無(wú)數(shù)次的加法運(yùn)算以后自主發(fā)明乘法運(yùn)算，這已經(jīng)不僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)過(guò)程，更包括著復(fù)雜的推理和發(fā)現(xiàn)過(guò)程，人工智能必將在未來(lái)的社會(huì)進(jìn)步中起到越來(lái)越重要的推動(dòng)作用，時(shí)間將會(huì)證明誰(shuí)是誰(shuí)非。
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