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人工智能正在顛覆人與工具之間的控制與被控制、利用與被利用的關(guān)系，由此帶來(lái)一系列問(wèn)題：機(jī)器能否成為認(rèn)知主體嗎？機(jī)器思維與人的思維在本質(zhì)上相同嗎？機(jī)器能有意向性嗎？如果承認(rèn)機(jī)器能擁有智能，那么，這種智能會(huì)超過(guò)人類嗎？人工智能有界限嗎？或者，如霍金所言，智能機(jī)器人可能會(huì)成為人類歷史上的最大災(zāi)難或人類文明的終結(jié)者嗎？對(duì)這些問(wèn)題的回答已經(jīng)不是單純的人工智能領(lǐng)域內(nèi)的問(wèn)題，而是需要哲學(xué)社會(huì)科學(xué)的介入，需要展開(kāi)跨學(xué)科的對(duì)話，來(lái)共同探討的深層次問(wèn)題。下面，我主要立足于人工智能60年的發(fā)展史來(lái)探討人工智能的范式轉(zhuǎn)換及其前景問(wèn)題。
一、人工智能的學(xué)科性質(zhì)
從起源上來(lái)講，圖靈在1950年的文章中通過(guò)一個(gè)模仿實(shí)驗(yàn)，提出了“機(jī)器能夠思維”的命題，確立了“不可分辨性”圖靈測(cè)試。1956年夏天，麥卡錫在美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院組織了一個(gè)學(xué)術(shù)研討會(huì)，共同探討有關(guān)機(jī)器模擬智能的一系列問(wèn)題，并首次提出“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)，標(biāo)志著人工智能研究正式誕生。人工智能是作為計(jì)算機(jī)的一個(gè)分支學(xué)科出現(xiàn)的。
從學(xué)科性質(zhì)上來(lái)講，人工智能不是自然科學(xué)。因?yàn)樽匀豢茖W(xué)是研究自然界的某一部分，成果形式是抽象的理論體系，而人工智能是研究的如何實(shí)現(xiàn)智能，成果形式是具體的人造物。自然科學(xué)的對(duì)象是明確的，而作為人工智能模擬對(duì)象的人類智能，卻至今依然是個(gè)謎，而揭示人類智能的本質(zhì)，卻是腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等學(xué)科研究的內(nèi)容。
人工智能也不是像邏輯學(xué)或數(shù)學(xué)那樣的非經(jīng)驗(yàn)科學(xué)，更不是一門社會(huì)科學(xué)，盡管人工智能研究者必須關(guān)注其成果對(duì)社會(huì)所產(chǎn)生的影響，但這并不是人工智能研究的主要內(nèi)容。雖然算法和編程等研究本質(zhì)上是數(shù)學(xué)的，但這也不是人工智能的全部，因?yàn)檫@些算法與程序的實(shí)現(xiàn)，還需要設(shè)計(jì)有效的信息存儲(chǔ)硬件或中央處理器等。而這些設(shè)計(jì)多半是依據(jù)微觀電子技術(shù)和其他制造工藝，并不需要純數(shù)學(xué)。紐厄爾和西蒙把計(jì)算機(jī)科學(xué)稱為是一門經(jīng)驗(yàn)學(xué)科，也叫做實(shí)驗(yàn)科學(xué)。在他們看來(lái)，每制造出一臺(tái)新的機(jī)器都是一次實(shí)驗(yàn)，每編制一個(gè)新的程序也都是一次實(shí)驗(yàn)。機(jī)器和程序都是人造物。
人工智能發(fā)展的這些交叉性與跨學(xué)科性表明，人工智能在現(xiàn)有的學(xué)科分類中難以找到其歸屬的門類。一方面，人工智能，如同量子信息技術(shù)、基因工程技術(shù)、納米技術(shù)等一樣，既不是純粹的科學(xué)，也不純粹的技術(shù)，而是兩者相互促進(jìn)的結(jié)果。它們都屬于技性科學(xué)（technoscience）的范圍。技性科學(xué)意指科學(xué)化的技術(shù)和技術(shù)化的科學(xué)的混合，是科學(xué)與技術(shù)相互交叉的一個(gè)領(lǐng)域，主要突出科學(xué)與技術(shù)之間的相互促進(jìn)關(guān)系。它是把科學(xué)原理變成技術(shù)實(shí)現(xiàn)，而技術(shù)實(shí)現(xiàn)反過(guò)來(lái)又推動(dòng)對(duì)科學(xué)原理的理解和發(fā)展。比如，量子通信就是利用量子糾纏替代過(guò)去數(shù)學(xué)加密的方式，使人類通信第一次達(dá)到了絕對(duì)保密的程度，而這又反過(guò)來(lái)促進(jìn)了人們對(duì)量子糾纏理論的接受，從而間接地證明了量子力學(xué)的有效性。
但是，作為技性科學(xué)的人工智能，還不完全等同于量子信息技術(shù)，因?yàn)榱孔有畔⒓夹g(shù)是在學(xué)科發(fā)展成熟的基礎(chǔ)上和明確了科學(xué)原理的前提下，才進(jìn)行的技術(shù)探索，盡管這些探索的結(jié)果，反過(guò)來(lái)也會(huì)深化和促進(jìn)相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展。但相比之下，人工智能對(duì)人類智能的模擬，卻既沒(méi)有可參照的概念框架，也沒(méi)有可遵循的方法論準(zhǔn)則，而是一個(gè)需要探索的目標(biāo)，或者說(shuō)，是模擬一個(gè)其內(nèi)在機(jī)制還沒(méi)有被完全理解清楚的東西。那么，機(jī)器或計(jì)算機(jī)如何來(lái)模擬這個(gè)至今機(jī)制尚未明朗并專屬于人類的智能呢？
二、強(qiáng)人工智能：質(zhì)疑與辯護(hù)
當(dāng)人工智能研究者在探索人工智能的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題或“如何做”的問(wèn)題時(shí)，首先遇到的就是事關(guān)人工智能的框架問(wèn)題。丹尼特認(rèn)為，框架問(wèn)題不能被簡(jiǎn)單地歸屬于一個(gè)令人煩惱的技術(shù)障礙，或者，看成是令人工智能研究者一籌莫展的一道奇特的難題，而應(yīng)該看成是一個(gè)新的深層次的認(rèn)識(shí)論問(wèn)題。這個(gè)問(wèn)題是由人工智能的一些新方法揭示出來(lái)的，但卻還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有得到解決的問(wèn)題，也是一代代哲學(xué)家原則上能夠理解，但卻未加注意的問(wèn)題?；卮饳C(jī)器如何能夠思維的問(wèn)題，取決于對(duì)人類智能的理解。理解不同，實(shí)現(xiàn)的范式就不同。這也決定了60年來(lái)，在人工智能的發(fā)展史上，出現(xiàn)了三大范式：符號(hào)主義范式、聯(lián)結(jié)主義范式和行動(dòng)主義（actionism）范式。20世紀(jì)80年代中期之前，符號(hào)主義范式獨(dú)樹(shù)一幟。
符號(hào)主義范式把物理符號(hào)系統(tǒng)看成是體現(xiàn)出智能的充分必要條件，認(rèn)為“智能存在于物理符號(hào)之中”，也就是說(shuō)，“形式化的界限，也是人工智能的界限”。這是一條通用人工智能的進(jìn)路，通常被稱之為強(qiáng)人工智能。
塞爾在“心靈、大腦與程序”一文中，把這種強(qiáng)人工智能歸納為兩個(gè)論斷：（1）編程的計(jì)算機(jī)確實(shí)具有認(rèn)知狀態(tài)；（2）這個(gè)程序在某種意義上是解釋了人類的理解。然后，通過(guò)一個(gè)“中文屋”的思想實(shí)驗(yàn)，對(duì)這兩個(gè)論斷進(jìn)行了反駁。塞爾認(rèn)為，把“理解”和其他認(rèn)知屬性賦予汽車、計(jì)算機(jī)等人造物，與把我們自己的意向性推廣到人造物的事實(shí)有關(guān)，這是用比喻的方式將人的意向性賦予人造物。計(jì)算機(jī)程序的形式符號(hào)處理沒(méi)有任何意向性。形式化的符號(hào)只有句法，沒(méi)有語(yǔ)義。意向性是一個(gè)生物學(xué)現(xiàn)象，具有內(nèi)在表征能力，或者說(shuō)，意向性是神經(jīng)蛋白具有的能力，而金屬或硅片沒(méi)有這種能力。
丹尼特則認(rèn)為，計(jì)算機(jī)是白板，程序?yàn)樗b備了解決問(wèn)題時(shí)知道如何“做”的內(nèi)容。但裝備涉及兩個(gè)問(wèn)題：（1）裝備什么信息，這屬于語(yǔ)義問(wèn)題；（2）以何種系統(tǒng)、形式、結(jié)構(gòu)或機(jī)制進(jìn)行裝備，這屬于句法問(wèn)題。因此，形式化的計(jì)算機(jī)程序也是一個(gè)意向性的系統(tǒng)，也能體現(xiàn)出智能。
博登在“逃出中文屋”一文中認(rèn)為塞爾的論斷是錯(cuò)誤的。在他看來(lái)，屋子里的塞爾運(yùn)用的規(guī)則和指令等價(jià)于“如果-那么”規(guī)則，塞爾在運(yùn)用這些規(guī)則找出中文問(wèn)題對(duì)應(yīng)的答案時(shí)，是在理解了規(guī)則的前提下進(jìn)行的。在機(jī)器編碼的層次上，程序?qū)τ?jì)算機(jī)的作用是直接的，程序指令不只是形式化的，也是對(duì)當(dāng)前執(zhí)行步驟的說(shuō)明。編程語(yǔ)言是一個(gè)媒介，計(jì)算機(jī)程序的運(yùn)行，為程序提供了一個(gè)語(yǔ)義的立足點(diǎn)。這種語(yǔ)義不是指稱性的，而是因果性的。
對(duì)強(qiáng)人工智能的反駁與辯護(hù)取決于如何看待“理解”的問(wèn)題，塞爾講的一階理解或直接理解，而博登講的二階理解或間接理解。哲學(xué)家與心理學(xué)家圍繞強(qiáng)人工智能的可行性展開(kāi)的上述爭(zhēng)論，只揭示了如何理解人工智能的一個(gè)側(cè)面，關(guān)于對(duì)如何實(shí)現(xiàn)人工智能的更深入的理解，則與范式背后隱藏的哲學(xué)思想或哲學(xué)假設(shè)相關(guān)。
三、范式轉(zhuǎn)換的哲學(xué)基礎(chǔ)
在人工智能的早期發(fā)展中，符號(hào)主義范式之所以能夠擊敗與其平行發(fā)展的其他兩種范式，得到大家的公認(rèn)，除了離不開(kāi)資金來(lái)源、學(xué)位授予、雜志和專題討論會(huì)等方面的大力支持之外，更深層次的原因是，它與西方哲學(xué)傳統(tǒng)和近代自然科學(xué)的研究方法相一致。物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)的來(lái)源追溯到弗雷格、羅素和懷特海。而弗雷格等人又繼承了歷史悠久的原子論的理性主義傳統(tǒng)。近代自然科學(xué)的發(fā)展進(jìn)一步證實(shí)了這種哲學(xué)的有效性。因此，符號(hào)主義范式既是整個(gè)西方傳統(tǒng)哲學(xué)思想的延續(xù)，也是對(duì)以牛頓力學(xué)為核心的近代自然科學(xué)思維方式的繼承。
然而，這種追求如何用謂詞邏輯來(lái)進(jìn)行知識(shí)表征、知識(shí)推理和知識(shí)運(yùn)用為核心問(wèn)題的符號(hào)主義范式，到20世紀(jì)80年代，遇到了在自身框架內(nèi)無(wú)法克服的兩困境：一是還原論的理性主義困境，二是把常識(shí)形式化的困境。在這種情況下，有著同樣發(fā)展歷史進(jìn)程的其他兩種范式開(kāi)始成為進(jìn)步的研究綱領(lǐng)，從幕后走向前臺(tái)。聯(lián)結(jié)主義范式是受神經(jīng)科學(xué)的啟示，試圖進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模來(lái)模擬大腦；行為主義范式是受生物進(jìn)化論和群體遺傳學(xué)原理的啟示，把目標(biāo)轉(zhuǎn)向研發(fā)移動(dòng)機(jī)器人，試圖通過(guò)模擬生物進(jìn)化機(jī)制來(lái)提升機(jī)器人的智能。這兩種范式不再是努力建造通用的智能機(jī)器，而是立足于解決具體問(wèn)題，從而形成了人工智能的弱版本。其共性是，從知識(shí)表征轉(zhuǎn)向了技能提升，其發(fā)展思路恰好與來(lái)自胡塞爾、海德格爾、梅洛-龐蒂和德雷福斯的現(xiàn)象學(xué)一脈相承。這也是為什么威諾格拉德在20世紀(jì)80年代曾在斯坦福大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程中講授海德格爾哲學(xué)的原因所在。
事實(shí)上，早在20世紀(jì)60年代，德雷福斯就對(duì)符號(hào)主義范式提出了尖銳的批評(píng)，比喻為是“煉金術(shù)”。后來(lái)，他的主要觀點(diǎn)反映在《計(jì)算機(jī)不能干什么》一書中。到80年代，德雷福斯的觀點(diǎn)重新引起了麻省理工學(xué)院新一代人工智能研究者和斯坦福大學(xué)的人工智能研究者的關(guān)注。德雷福斯本人也在2005年榮獲了美國(guó)哲學(xué)學(xué)會(huì)的哲學(xué)與計(jì)算機(jī)委員會(huì)頒發(fā)的巴威斯獎(jiǎng)。
四、人工智能的未來(lái)前景
德雷福斯在探討人工智能問(wèn)題的過(guò)程中，抽象出一個(gè)“七階段的技能獲得模型”來(lái)把上述兩類哲學(xué)基礎(chǔ)統(tǒng)一在一起。他認(rèn)為，笛卡爾式的主體與客體相分離的狀態(tài)和遵守規(guī)則的狀態(tài)，對(duì)應(yīng)于技能獲得模型的前三個(gè)階段：初學(xué)者、高級(jí)初學(xué)者和勝任階段；第四個(gè)精通階段是一個(gè)過(guò)渡期，現(xiàn)象學(xué)強(qiáng)調(diào)的主體與客體相融合的狀態(tài)和技能性地熟悉應(yīng)對(duì)域境問(wèn)題的狀態(tài)，對(duì)應(yīng)于后三個(gè)階段：專長(zhǎng)階段、駕馭階段和實(shí)踐智慧階段。在后三個(gè)階段，能動(dòng)體所進(jìn)行的理解不是理論理解，而是實(shí)踐理解。理論理解是慎于言的過(guò)程，實(shí)踐理解是敏于事的過(guò)程，是對(duì)世界的非表征的直覺(jué)理解，因而是難以形式化的。這也是德雷福斯認(rèn)為以追求形式化為目標(biāo)的通用人工智能一定不會(huì)成功的原因所在。
目前，人工智能不僅在日常生活中大顯神手，在工業(yè)領(lǐng)域和商業(yè)領(lǐng)域內(nèi)捷報(bào)頻傳，而且2017年7月7出版的《科學(xué)》雜志刊登的一組文章表明，機(jī)器人或自動(dòng)程序已經(jīng)能夠直接參與人類的認(rèn)知過(guò)程。比如，賓夕法尼亞大學(xué)積極心理學(xué)中心的心理學(xué)家可以運(yùn)用算法，根據(jù)推特、臉譜等社交媒體上的話語(yǔ)，來(lái)分析大眾的情緒、預(yù)測(cè)人性、收入和意識(shí)形態(tài)，從而有可能在語(yǔ)言分析及其與心理學(xué)聯(lián)系方面帶來(lái)一場(chǎng)革命；普林斯頓大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家可以運(yùn)用人工智能工具來(lái)梳理自閉癥根源的基因組，等等。這些機(jī)器人或自動(dòng)程度被尊稱之為“網(wǎng)絡(luò)科學(xué)家（cyberscientist）”。這些發(fā)展表明，人工智能研究者一旦揚(yáng)棄追求通用人工智能的范式，轉(zhuǎn)向追求在具體領(lǐng)域的拓展應(yīng)用，人工智能就會(huì)走出瓶頸，迎來(lái)新的發(fā)展高峰。
人工智能在60多年的發(fā)展歷程中，雖然經(jīng)歷了與不同哲學(xué)基礎(chǔ)相關(guān)的范式轉(zhuǎn)換，但事實(shí)上，三種范式各有優(yōu)劣。就知識(shí)表征而言，日常世界是難以形式化的；就模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，人類生命的整體性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也還沒(méi)有搞清楚；就自適應(yīng)機(jī)制而言，從低級(jí)的動(dòng)物智能到人類智能的進(jìn)化經(jīng)歷了極其慢長(zhǎng)的過(guò)程。因此，不論是通過(guò)建模來(lái)模擬人的大腦，還是通過(guò)建模來(lái)進(jìn)化出人的大腦，都還有很長(zhǎng)的路要走。未來(lái)人工智能的發(fā)展，有可能是在思路上把試圖再現(xiàn)大腦的符號(hào)主義、試圖構(gòu)造大腦的聯(lián)結(jié)主義和試圖進(jìn)化出大腦的行動(dòng)主義有機(jī)整合起來(lái)，才能構(gòu)成一個(gè)立體的和完整的大腦，而人工智能研究者對(duì)這一天的到來(lái)至今還看不到任何曙光，更沒(méi)有預(yù)期。
從這個(gè)意義上說(shuō)，人工智能的威脅論雖然表達(dá)了人類的憂患意識(shí)，但確實(shí)為時(shí)過(guò)早。退一步講，即使未來(lái)有這么一天到來(lái)，人類也已經(jīng)在這個(gè)進(jìn)程中，充分享用了人工智能為其帶來(lái)的恩惠，并深刻反思了有關(guān)人性、社會(huì)、文明等問(wèn)題。廣而言之，對(duì)于技性科學(xué)的發(fā)展而言，量子信息技術(shù)和基因編輯技術(shù)帶來(lái)的問(wèn)題，并不比人工智能帶來(lái)的問(wèn)題更少或更不重要。因此，政府在助推技性科學(xué)的同時(shí)，更應(yīng)該加強(qiáng)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)的研究，切實(shí)把哲學(xué)社會(huì)科學(xué)的思考，特別是倫理考量，貫穿到技性科學(xué)發(fā)展的始終，讓人文關(guān)懷成為人工智能研究者的自覺(jué)意識(shí)，使他們?cè)谘邪l(fā)人工智能的過(guò)程中，共同做出有利于發(fā)展人類文明的抉擇。
(本文首發(fā)于《探索與爭(zhēng)鳴》雜志微信公眾號(hào)tansuoyuzhengming，成素梅在2017年8月28日由上海市社聯(lián)《探索與爭(zhēng)鳴》雜志社和華東政法大學(xué)政治學(xué)研究院共同主辦的“人工智能與未來(lái)社會(huì)：趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)”學(xué)術(shù)研討會(huì)上的主題發(fā)言，發(fā)言題目為《人工智能的范式轉(zhuǎn)換及其發(fā)展前景》，澎湃新聞得到授權(quán)使用)
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