①中国古典诗歌主要是通过创造意象和意境来表达诗人的思想感情。清代的王夫之说：“情景名为二，而实不可离。……巧者则有情中景，景中情。”这里的“情”，是指诗人主观的思想感情，“景”是指客观世界，它们在诗中融合在一起。意象和意境的创造都离不开客观的物和景，它们是经过诗人主观思想感情的（A）筛选、提炼、浸润而形成的。同是写菊花，陶渊明笔下的菊花同李清照笔下的菊花是不一样的，同时又都有别于现实生活中的菊花。诗人在描写物象的时候，总是融入了自己的思想感情，创造意象、营造意境，都追求尽可能完美的情景交融。

②而意境的特征又不止于情景交融，它（B）突破、超越了具体的意象，从有限到达无限，从具体升华到空灵；它启发读者产生想象和联想，进入到诗人所创造的无限丰富和广阔的艺术空间，去体会和领悟诗人寄寓诗中的对社会、历史，乃至宇宙人生的思考和感悟。意象可以从诗歌的具体描写中去捕捉，而意境则须于笔墨之外得之。

③下面试以唐代诗人王维的一首著名的短诗《鸟鸣涧》来作一些分析。全诗如下：

人闲桂花落，夜静春山空。月出惊山鸟，时鸣深涧中。

④诗人所描写的落花、空山、月出、鸟鸣、深涧几种景象，都是客观生活中存在的，一经王维写到诗里，就跟我们平日的所见所闻不同，每一种物象都包含了诗人独特的感受，这就构成了诗的意象，再经诗人的融合，成为有机的艺术整体，创造出一种幽静、（甲）恬适、优美的意境。这意境中寄托了诗人对生活的认识、感情、理想和追求。

⑤王维所抒发的闲静恬适的思想感情，是通过他在山中居处时感受最深切的几种景象来表达的。首句中的“闲”字和次句中的“静”字，是我们体味这首诗意象和意境的关键。“闲”在这里并不是指空闲，没有事情可做，而是指悠闲、恬适，包含着对官场、名利、人事纷争等种种尘世烦扰的厌恶和回避等感情。诗人正是由于有这种宁静恬适的心境，才能看到、听到、感受到他写进诗中的那些景象。“空山”的意象就是如此。这里的“空”，不是空无一物的“空”，而是空寂的“空”，体现的是一种宁静的境界。这里的“空山”是独特的，已不再是原来的客观景物，而是带有诗人浓厚感情色彩的诗歌意象了。诗中的“月出”和“鸟鸣”是相互关联的两种意象，月亮出来会使树上的宿鸟惊醒。这种景象辛弃疾也写过，他在《西江月•夜行黄沙道中》有句云：“明月别枝惊鹊，清风半夜鸣蝉。”两诗虽情景近似，但着意点不同。辛词重点写动，写有声，写与农民相通的丰收的喜悦。王维这首诗是以动写静，以有声写无声。花落是动的，月出是动的，宿鸟因月出而惊起也是动的。唯其动，也就更能显出山中的空寂。在这一具体的环境气氛之中，诗人对静的感受是来自动态和有声的，因而这种静就不是一般的静，而是表现了诗人独特感受和思想感情的静。这首诗由几种关联的意象（C）融合、联缀而创造出的诗的意境，是一种宁静幽深的艺术境界。这宁静又不同于死寂，是充满生机而（乙）（juàn）   永的，它充分显出迷人的自然美，并由此表现出一种诗意和风致，使读者从中具体感受到诗人一颗热爱大自然、热爱生命的诗心。可见，诗的意象和意境，不仅浸润了诗人独特的生活感受和思想感情，而且还体现出诗人不同的气质和个性。

（取材于周先慎《中国古典诗歌的意境与读者的接受》）

解“执”

余英时

①一谈到执，我们很自然地会联想到“固执”、“执迷不悟”等概念，于是我们对“执”字便有了恶感，以为“执”总是要不得的。尽管破“执”者如此之多，“执”在各方面之存在却依然是不容否认的事实。世间万事万物之存在都有其存在之理由，“执”自然也不能例外。婴儿初出世时即有“猿握”的本能，而此种“猿握”也就是“执”的表现。如此说来，“执”倒是与生俱来的。

②中国古代讲“执”字最为中肯者是儒家。《中庸》说“执其两端而用其中于民”，故儒家是反对“执一无权”，孟子亦曰“执中无权，犹执一也”，这便是儒家反极端、反调和的中庸之道。关于这一点古希腊哲人亚里士多德也持有同样的见解，亚氏的中庸说认为一切美德都是处于两极端之间。我们把儒家与亚氏的中庸理论比附而观之，可见他们都是不反对“执”的，问题乃在于所“执”者是否正当而已。

③问题谈到这里，我们对“执”的种种看法可以加以澄清了。首先，我认为绝对地破“执”是不可能的，即便超脱如佛家，也还要另悬一涅槃的境界，终还是有“执”，算不得真解脱。禅宗说佛即在人们的日常生活之中，也就是把极端的“执”改变为中庸的“执”，依然承认了“执”的存在价值。哲学地说，“执”是有，极端地破“执”是无；欲以无来代替有实在是一件不可能的事。人们在现实世界中感受了苦痛，转而向宗教领域中去求得精神上的抚慰，并不等于说人们已从“执”走向了“无执”，而是人们的物质之“执”转化成精神之“执”，而其为“执”则根本无殊。

④其次，“执”的本身却无好坏之分，但视所执者的性质而定。我们不又常听到所谓“择善固执”的成语吗？可见即使是固执也还不打紧，如果它真的是择善的话，问题亦在于标准如何。据我的看法，中庸仍然是其中的重要关键，固执极端总是要不得的事。我们平常做人喜讲“有所不为”，“有所不为”也正是“有所固执”，如果一个人毫无个性，没有一点固执之处，即便是孔子所说的乡愿了。大凡能坚持真理到底的人都是最固执的人，但因为他所坚持的是真理，所以固执不仅不足为他诟病，倒反而增加了他的伟大。同时，真能择善固执的人是最不固执的人——他的良知不允许他做违反真理的事，故发现自己错误之后，便会毅然悔改。

⑤最后，“执”的本身容易引起冲突——多方面的冲突。善恶之“执”固然要发生抵触，同是善之“执”或恶之“执”，也一样会造成龃龉。因此，“执”须有容忍来协调之，即人人都有所“执”而同时也承认他人之执。只愿坚持自己的理想或权利，而忽视甚至妨害他人的理想或权利，即使所“执”者是真理也是一种不可饶恕的错误。

⑥在今天这个世界里，我们所看到的是充满着各式各样的错误的“执”，于是有心的人不免要想用破“执”的方法以救“偏执”或“执一”之弊，殊不知问题并不起于“执”的本身，而是源于所“执”者非善，以及“执”之权利仅存在于极少数人之手。如果人人都能“择善固执”并各有所“执”，那正是人间天堂的到来、人类理想世界的实现，“执”之罪恶果何在乎？因噎废食毕竟是世间最愚蠢的事哩！

(有删改)

材料一

和90年代深蓝战胜国际象棋冠军所引发的人类对AI初次集体焦虑不同，这一次，AIpha-Go没有使用蛮力算法。当年深蓝的胜出方式很干脆，卡斯帕罗夫说自已会提前计算十几步，而深蓝可以每秒钟轻松计算出上亿个棋子可能移动的位置。但围棋不同，在19x19的棋盘格上，黑白两子所能演变出来的可能性是3(黑、白、空)的361次方。除去规则上不允许的组合，约有2.08*10＾170”种可能。有人计算过，靠超級运算能力算出必胜棋局，需要的运算量在10以上，目前根本做不到。当然，这也不是人类下棋的思维方式。人类现有的计算技术像流水线，是“串行计算”。即使是256核CPU，也只是同时处理256件事情。而人类大脑有上百亿个种經元，这上百亿个神經元可以认为都是并发活动的。子是乎，人工智能须将现行的计算方式进行升级调整，这就是在传统CPU计算方式的基础上，搭载其它的并行计算单元。

AlphaCo就不是一台单純的超级计算机，而是由多个数据中心作为节点相连的神经网络系统，这个神经网絡系统与人类大脑有些相似，是由大量的人工神經元构成。人的大脑大的由100亿不以上的神經元构成。一般而言，神經元的数量与思维能力密切相关，所以IBM公司有一个长期目标，打造一款配备上百亿个神经元和上百万亿个突触的计算机芯片系统。

人和几种动物的神經元的数目量级

AlpbaGo有策略和价值两套网络。AlphaCo 用策略网络运算下棋招式，同时用价值网络减少不必要的瞎想。它只会集中精力想未来的20步棋，而不是天马行空地计算上百步，这更接近人类的思考方式，即AphaGo表现出了人类F模的直觉。

材料二

近日，网名为“Master"的神秘围棋手连续战胜包括中韩围棋名将在内的众多棋手，获胜60场，没有败绩!“Master" 也终于揭开了卢山真西目，它就是新版AlphaCo。可以说，人工智能，在短时间内推翻了人类棋手花了漫长时间积累起来的知识体系。

计算机对应复杂度的方法就是“深虔学习”，这是一种基于人工神经网络的人工智能方式。它试图模仿大脑的神经元之间传递、处理信息的模式。在简单的规则制定之后，计算机就可以模仿大脑学习，当然，不知疲倦，速度也更快，这也是AIphaGo可以快速学习、进化以至超越人类的原因。    

但是，需要指出的，不管再复杂，但规则却只有那么几条，这是一种有规则的智力游戏。而在更为关键的，没有明确规则的生活、学习、劳动的场景中，它离人类还差得远。这就意味着，人工智能与人将是一个合作关系，人类不必恐惧。它有助于人类从重复性的劳动中解放，让我们得以进行更多创造性的工作。

材料三

AlphaGo战胜当今围棋高手第一人柯洁，引发了人们对人工智能的恐惧。不过，无论人们觉得人工智能将造福还是毁灭人类，如果不继续研究下去，都始终无法给出结论。只有当我们深入开发才能了解它的价值和危险，并且采取对应的措施。面对人工智能的理智态度，绝不是停滞不前，空想和焦虑。

同时，如果AI够聪明，它就一定要毁灭人类吗？超越人类智力水平的人工智能，和它们将毁灭人类，两者之间没有必然的关系。首先，智力水平和领导地位在某种程度上缺乏必然联系；就算有一天，一个超高智力水平且完全理性思考的人工智能真的获得了统治地位，它为什么要毁灭人类呢？事实上，人类越聪明，越不会轻易实施物种灭绝，因为它们对人类有价值。

其实，人工智能目前仍然不是一个我们需要为之焦虑的话题。相比AI；人类更可能会毁在空气污染、气候变化、流行病等其他问题上。比尔·盖茨就认为，如果在有生之年经历人类大規模消亡，那么最有可能的祸根，不是被战争、地震、小行星的撞击，而是一场大规模的流行病。显然，最了解人工智能的人群，并没有我们想象的那么焦虑。