人工智能下的哲學(xué)思考

AIIA人才發(fā)展中心西安分中心主要針對陜西地區(qū)在校大學(xué)生及畢業(yè)生、企事業(yè)單位開展人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、政策等方面的人才培養(yǎng)，為聯(lián)盟旗下近千家企業(yè)的輸送專業(yè)人才，促進(jìn)當(dāng)?shù)厝斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

在人工智能的發(fā)展過程中，其定義也沒有得到一個好的統(tǒng)一，目前普遍接受的定義是：人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來就像是人類所表現(xiàn)的智能行為一樣，在這個定義下，人工智能分為強(qiáng)人工智能和弱人工智能。強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，并且這樣的機(jī)器能被認(rèn)為是有知覺的，有自我意識的；弱人工智能觀點(diǎn)認(rèn)為不可能制造出真正的推理和解決問題的智能機(jī)器，這些機(jī)器只是看起來像是智能的，但是并不能真正的擁有智能，也不會有自主意識。

1 人工智能的歷史進(jìn)程

人工智能的發(fā)展大致分為孕育期、形成期、發(fā)展期和繁榮期四個階段。

第一階段是孕育期。很久以前，人類就試圖用機(jī)器來代替人力和腦力的勞動，以此解放人類，早在公元前，偉大的哲學(xué)家亞里士多德就在其著作《工具論》中提出形式邏輯的一些主要定律，他提出的三段論至今仍然是演繹推理的基本依據(jù)。同樣，英國哲學(xué)家培根曾系統(tǒng)的提出了歸納法，還提出了知識就是力量。這些對于研究人類的思維過程，以及從20世紀(jì)70年代人工智能轉(zhuǎn)向以知識為中心的研究都產(chǎn)生了重要的影響。英國數(shù)學(xué)家圖靈在1936年提出了一種理想計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型，即圖靈機(jī)。這為后來的電子計(jì)算機(jī)的問世奠定了理論基礎(chǔ)，同時圖靈機(jī)也是判斷其是否具有人工智能的一個依據(jù)。

第二階段是形成期。1956年夏天，麥卡錫在一次研討會上正式提出了"人工智能"這一用語，用它來表示有關(guān)機(jī)器智能的研究。這也代表著人工智能作為一門新興學(xué)科正式誕生了。在人工智能誕生后，他就在機(jī)器學(xué)習(xí)方面、模式識別專家系統(tǒng)以及其他許多方面都取得了舉世矚目的成績。

第三階段是發(fā)展期。20世紀(jì)70年代后期到80年代末期，人工智能的研究已經(jīng)被大范圍的研究，形成了一個良性的互動，各國都不斷取得新的成果。并且在第三階段，也對人工智能的發(fā)展有一些改變，在最開始的時候，將人工智能看作一部自動機(jī)，運(yùn)用數(shù)學(xué)方法，建立數(shù)學(xué)模型，然后創(chuàng)造出某種方法，用計(jì)算機(jī)去解決那些原來只有人的智能才能解決的問題。之后發(fā)展成為把人工智能看成符號加工機(jī)，采用啟發(fā)式程序設(shè)計(jì)，模擬人的智能，把人的感知、記憶、學(xué)習(xí)等心理活動總結(jié)成規(guī)則，然后用計(jì)算機(jī)模擬，使計(jì)算機(jī)表現(xiàn)出各種智能。到目前，發(fā)展成為將其看作一個生物學(xué)概念上的機(jī)器，從人的生理結(jié)構(gòu)、神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方面來模擬人的智能，從而造出"類人腦"的"類人"機(jī)器。

第四階段是繁榮期。20世紀(jì)80年代至今，人工智能的發(fā)展達(dá)到了階段性的頂峰，尤其在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究上取得突破性的進(jìn)展。20 世紀(jì) 80 年代至今，人工智能的發(fā)展達(dá)到了階段性的頂峰，尤其在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究上取得突破性的進(jìn)展。美國物理學(xué)家 Hopfield提出的反向傳播學(xué)習(xí)算法，解決了多層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問題，該算法已成為了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典的學(xué)習(xí)算法。從此，在世界范圍內(nèi)掀起了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的熱潮。隨后，人工智能開始向多學(xué)科、多領(lǐng)域的方向發(fā)展，在學(xué)術(shù)交流和創(chuàng)立期刊上面，人工智能也得到了不斷的發(fā)展。人工智能會議的成功召開也對人工智能研究學(xué)者之間的探討和交流起到一個領(lǐng)頭的作用。隨后的歐洲人工智能學(xué)會的成立則帶領(lǐng)著世界其他國家的人工智能學(xué)術(shù)團(tuán)體的成立。如今已經(jīng)有很多學(xué)者將人工智能的研究成果帶入了人們的日常生活，人工智能技術(shù)將會在更大的范圍內(nèi)影響著人們的生活和工作。

2 人工智能的哲學(xué)意義

在描述人工智能研究困難程度的時候，麥卡錫曾經(jīng)說過"如果想在人工智能領(lǐng)域有所成就，我們需要1.7個愛因斯坦，兩個麥克斯韋，五個法拉第再加上三項(xiàng)曼哈頓計(jì)劃。"其實(shí)在麥卡錫的名單上還缺一種人——哲學(xué)家。

對于人工智能這樣一個極端復(fù)雜又與人類自身發(fā)展密切相關(guān)的科學(xué)研究，哲學(xué)的缺席是不可想象的。人工智能具有深厚的哲學(xué)基礎(chǔ)和哲學(xué)意義，它是科學(xué)發(fā)展的一項(xiàng)極其艱巨的任務(wù)，也是人類認(rèn)識自身的重要方式。

同時對于人工智能的載體——機(jī)器人在制定之初，便有三準(zhǔn)則：

1） 機(jī)器人不能傷害人類

2） 機(jī)器人必須聽從命令，除非這些命令違背第一準(zhǔn)則

3） 機(jī)器人必須保護(hù)自身，但這些保護(hù)不能與第一條和第二條準(zhǔn)則相違背。

人工智能的哲學(xué)起源主要來源于哲學(xué)家對于人工智能"基礎(chǔ)問題"的思考，這些問題主要分為兩類，第一：建立一個能夠展現(xiàn)真正人類智能的純機(jī)械模型，在觀念上是否可能？第二：若前述問題的答案是肯定的，怎樣的人類心智模型才能夠?yàn)檫@種模型的建立提供好的參照。且從哲學(xué)意義講，就應(yīng)該把人工智能看作是一門智能的科學(xué)，或者更確切的說，看作是認(rèn)知科學(xué)的智力內(nèi)核。而現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展又不斷地表明，哲學(xué)與科學(xué)技術(shù)是相輔相成、內(nèi)在相通的。人工智能的哲學(xué)意義是多方面的，并且已經(jīng)形成一定的理論基礎(chǔ)。人工智能的目標(biāo)就是要為人類提供一個分擔(dān)勞動的功能，它不僅包括簡單的體力勞動，而且還要提升到解讀人的思想、思維的功能。在當(dāng)今科技迅猛發(fā)展的今天，人工智能與哲學(xué)的關(guān)系將會變得更為密切。

隨著人工智能的發(fā)展，其引起的哲學(xué)問題也成為了值得深思的內(nèi)容。以"量變引起質(zhì)變"哲學(xué)思維來看待人工智能。其發(fā)展終將會有質(zhì)的飛躍。再如從認(rèn)識論角度看，人工智能在作為延長感官工具的基礎(chǔ)上，也有能夠延伸人腦思維的作用，直接將人類認(rèn)識能力推至更高階段，認(rèn)識論研究領(lǐng)域也因此得到擴(kuò)大。此外，若以辯證法角度出發(fā)，由于人工智能將對人腦形式化內(nèi)容進(jìn)行模擬，這樣人類思維活動內(nèi)的形式化、非形式化將在很大程度上體現(xiàn)出一定優(yōu)勢與弊病，其實(shí)質(zhì)為形式化、非形式化矛盾的體現(xiàn)，要求人以辯證法度對產(chǎn)生的矛盾進(jìn)行分析。此外，從發(fā)展角度看，人工智能未來發(fā)展前景也較為明確，如機(jī)器情感、并行化、模糊處理等都將作為人工智能發(fā)展重要方向，且有其他如自動推理、機(jī)器學(xué)習(xí)以及自然語言處理等在應(yīng)用范圍上進(jìn)一步擴(kuò)大。而這些發(fā)展都將附帶著其哲學(xué)含義。所以在實(shí)施人工智能時，需要以辯證法的思維去對待，這樣才能真正發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，為其行業(yè)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的支持。

3 人工智能的發(fā)展具有一定的挑戰(zhàn)

雖然說當(dāng)前人工智能的發(fā)展前景廣闊、應(yīng)用相當(dāng)廣泛，人工智能的技術(shù)水平也達(dá)到了一定的高度，但是我們那應(yīng)該清晰的認(rèn)識到其發(fā)展面臨的一些挑戰(zhàn)，只有意識到挑戰(zhàn)的嚴(yán)峻性，將其作為重點(diǎn)去推敲、去突破，才能真正為長遠(yuǎn)的發(fā)展打下結(jié)實(shí)的基礎(chǔ)。

第一，人工智能要面臨的就是生態(tài)學(xué)的挑戰(zhàn)。生態(tài)學(xué)的挑戰(zhàn)對人工智能的意義在于: 它使我們從單純的內(nèi)部表征和計(jì)算的抽象世界中走出來，更多地考察與生態(tài)環(huán)境的相互作用，重視認(rèn)知主體真正的生存活動，關(guān)注更現(xiàn)實(shí)性的認(rèn)知現(xiàn)象，使研究盡可能地貼近人們的實(shí)際生活，減少研究情境的人為性。

第二，人工智能面臨的是社會學(xué)的挑戰(zhàn)。人工智能傾向于忽視認(rèn)知或知識的社會方面。有學(xué)者在1985 年就曾指出，幾乎所有的人工智能、認(rèn)知科學(xué)專家都千方百計(jì)地避免考慮某些不可忽視的社會因素。諸如經(jīng)驗(yàn)情感、文化和歷史因素等對人的行為和思維的影響。

第三，人工智能面臨的是現(xiàn)象學(xué)的挑戰(zhàn)。如今的人工智能沒有適當(dāng)考慮人類思維或認(rèn)知中經(jīng)驗(yàn)的作用。人工智能早期不重視意識題的研究，特別是符號主義幾乎不涉及意識的現(xiàn)象性、意向性和內(nèi)省性等問題，這樣，意識，特別是像"主觀性"、"主觀經(jīng)驗(yàn)"那樣的心智的標(biāo)志性特征，幾乎完全在人工智能專家的視野之外。而這也為其發(fā)展提供了一個大的挑戰(zhàn)。

第四，人工智能面臨的是倫理道德的挑戰(zhàn)。人工智能的表現(xiàn)形態(tài)即為機(jī)器人，而對機(jī)器人進(jìn)行約束的三準(zhǔn)則，雖然設(shè)計(jì)中心中明了，但是卻無法保證，他們所設(shè)計(jì)出來的具有自主學(xué)習(xí)技能的人工智能，在經(jīng)過長時間的學(xué)習(xí)后，其三準(zhǔn)則的約束對其是否還存在。對于超人工智能的發(fā)展，誰又能給個肯定的回復(fù)，其發(fā)展方向一定是對人類有益的？

上述四個方面的挑戰(zhàn)也成為當(dāng)今人工智能發(fā)展的主要挑戰(zhàn)與問題，所以人工智能發(fā)展的道路還很漫長，需要廣大研究者的不懈努力，來使得人工智能朝著人類需要的方向發(fā)展壯大。

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