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人工智能的哲學(xué)問題

——《人工智能的哲學(xué)問題》成果簡介

2011年05月15日16:21

  汕頭大學(xué)醫(yī)學(xué)院劉西瑞教授主持完成的國家社會科學(xué)基金項目《人工智能前沿的哲學(xué)理論研究》(項目批準號為02BZX025),最終成果為專著《人工智能的哲學(xué)問題》。課題組成員有:王漢琦、王小紅。

  人工智能(AI)是當前一個十分活躍的科學(xué)領(lǐng)域。它誕生于20世紀50年代,至今仍生氣勃勃。在人工智能發(fā)展歷程中,不同研究路線激勵競爭,新問題、新思想不斷涌現(xiàn),一方面理論發(fā)展阻力重重,另一方面技術(shù)成果卻成就輝煌——這在科學(xué)史上是少有的。

  AI的目標是以機器方式再現(xiàn)人的智能,它的研究對象因之而跨越物質(zhì)與精神兩界,相當復(fù)雜。智能的特點決定著AI發(fā)展的曲折性,AI遇到的許多難題都與哲學(xué)直接相關(guān)。不難看到,許多AI專家都對哲學(xué)有著濃厚的興趣;同樣,AI的研究成果也倍受哲學(xué)界關(guān)注。

  AI前沿的新問題為哲學(xué)提供了更多的素材,使有關(guān)認識論的一些問題更細致、更清晰、更具體地呈現(xiàn)在哲學(xué)面前。對這些問題的探討,將使哲學(xué)的內(nèi)容更加豐富,而哲學(xué)的思考又為AI工作者提供了新的思想資源。這項成果對AI與哲學(xué)交匯點的問題進行了闡釋,提出新問題,論證新觀點,為AI研究者提供可供參考的哲學(xué)視角。

  這項成果由9章構(gòu)成。其中第1章導(dǎo)言,第2章“人工智能的進程”,第3章“人工智能的基本問題”是對研究背景的介紹,第4章“自動機與智能機”涉及對人工智能本體論問題的論證,第5章“意向性”和第6章“表征”是人工智能與哲學(xué)的聯(lián)結(jié)點,第7章“形式化與邏輯”和第8章“計算與算法”是對人工智能方法論的討論,第9章“創(chuàng)造性:智能的靈魂”通過對創(chuàng)造性特征的分析,指出創(chuàng)造性在智能中的特殊地位,以及創(chuàng)造性是人工智能難以逾越的界線。

  這項成果的討論同時涉及到哲學(xué)和AI,但是應(yīng)當把AI和AI哲學(xué)區(qū)分開來。它們是兩個性質(zhì)不同的學(xué)科分支。AI的目標是通過計算機模仿人類智能,完成智能型的工作。雖然智能并不是單純的科學(xué)對象,但是AI卻是一門純粹的自然科學(xué),作為計算機科學(xué)的一個分支,是屬于科學(xué)范疇的。它以數(shù)學(xué)和實驗作為研究方法的基礎(chǔ),研究某一具體智能的實現(xiàn)方式,其研究范式是科學(xué)性質(zhì)的。西蒙曾建議把這門學(xué)科叫做“復(fù)雜信息處理”,在一定程度上反映出這一學(xué)科的工作性質(zhì)。

  AI又是一門實踐性較強的學(xué)科。它沒有預(yù)設(shè)的固定理論模式,為了能夠?qū)崿F(xiàn)目標,無論何種理論、方法,都可以嘗試。AI的實際工作是對符號和信息進行加工:通過表征的方式刻畫其對象,將其納入形式化系統(tǒng),在這一基礎(chǔ)上通過程序進行邏輯計算。從一定意義上說,解決一個問題就意味著找到一個算法。在這一過程中,AI的一個重要任務(wù)是通過種種策略,減小計算工作量,完成實時的運算。然而智能又超出了科學(xué)范圍,使AI遇到了一般科學(xué)所未曾遇到的難題,因之,AI專家轉(zhuǎn)而希望從哲學(xué)中尋找新的線索和方向。一些目光遠大的AI研究者,其目標已經(jīng)超出了個別具體的任務(wù),他們期望通過AI達到對人自身的認識,這與哲學(xué)的宗旨已經(jīng)十分接近。AI向哲學(xué)發(fā)問,其目的是以實踐的方式進行更加深入、細致的探討,直指認識的深層機理。

  AI哲學(xué)是對AI中的哲學(xué)問題展開的探討,屬于哲學(xué)的范疇。它所關(guān)心的并非AI的技術(shù)實現(xiàn),而是哲學(xué)在面對AI種種現(xiàn)象和問題時自身需要做出的發(fā)展。目前,AI哲學(xué)還不能算作是一個哲學(xué)的分支,沒有形成自己較完整的理論體系,僅是以問題探討的方式開展研究。就學(xué)科相關(guān)性而言,AI哲學(xué)屬于認識論范疇,與當代心靈哲學(xué)關(guān)系較為密切;AI哲學(xué)與心靈哲學(xué)研究的問題有一定重迭,在當前都被劃入認知科學(xué)領(lǐng)域。

  AI哲學(xué)關(guān)注這樣一些問題:意向性問題,表征問題,形式化問題,聯(lián)結(jié)主義的哲學(xué)背景,自然語言理解,日常思維模式,信息和計算的本體地位和方法論問題,以及與智能相關(guān)學(xué)科的發(fā)展,如認知神經(jīng)科學(xué)為智能所提供的某些說明。AI可以說是哲學(xué)的一個強有力的對手,它直指哲學(xué)的中心問題,逼迫哲學(xué)家們將思維的存在形式說清楚,從而把形而上的論證變成可操作的過程。而另一個哲學(xué)分支——邏輯學(xué),則與AI(而非AI哲學(xué))直接發(fā)生聯(lián)系。數(shù)理邏輯是AI計算方法的重要組成部分,在算法構(gòu)成中起著重要作用。

  這項成果所討論的內(nèi)容屬于哲學(xué)范疇,而不是對AI理論和技術(shù)的探討。

  以上關(guān)于學(xué)科地位問題的說明,是第1章導(dǎo)言的內(nèi)容之一。在導(dǎo)言中還對成果的基本立場——弱唯物主義立場,進行了簡單的論證。這一立場與塞爾的“生物自然主義立場”比較接近,但是進一步弱化了物理主義的因素。書中分別從“非物理主義的”、“懷疑論的”和“個體性的”角度說明了這一立場。

  第2章回顧了AI誕生和發(fā)展的歷史!斑_特茅斯會議”是AI誕生的標志,但AI的歷史要追溯到這之前——圖靈計算理論的提出。通過AI誕生之前的理論準備,AI的誕生,以及誕生后的數(shù)個發(fā)展階段,其所取得的巨大成就和面對的種種障礙,將看到一幅跌宕起伏的學(xué)科史畫卷。

  AI的研究方法有三條不同的路線:符號主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義。在第3章中,首先對這三條路線做了簡單介紹,并進一步提出有關(guān)AI學(xué)科的一些基本問題。AI在其發(fā)展中必將直接地或間接地面對這些問題,盡管答案可能不是唯一的。在論及這些問題之前,首先介紹了人工智能專家科什就人工智能基礎(chǔ)提出的五個問題。在這些問題中,首先是智能的構(gòu)造問題,其中涉及到邏輯方法的作用問題;其次是智能有可能通過什么樣的途徑來實現(xiàn);接下來是語言在認知中的作用問題;然后是對象、任務(wù)和知識的表征問題,以及識別與信息選擇問題;最后則談到了與學(xué)習(xí)有關(guān)的問題:知識的形成和遷移;締栴}的提出加深了對AI理論背景的理解,也是以后討論的出發(fā)點。

  計算機雖然被稱作機器,但它不是通常意義上的機器,因為它的主導(dǎo)運作層面并不是基于物理機制,而是基于邏輯和意義的,所以對它的本體地位需要做出論證。第4章就這一問題展開討論,指出了計算機與由控制論原理構(gòu)造的自動機在本質(zhì)上的差異。計算機作為智能機,已經(jīng)超出了普通機器的范疇。

  第5章對意向性的探討,由此進入與AI有關(guān)的哲學(xué)問題。意向性是什么?大腦是如何實現(xiàn)意向性的?AI如何與意向性發(fā)生關(guān)聯(lián)?在對這些問題的回答中,本章較為詳細地引介和分析了哲學(xué)家胡塞爾和塞爾的意向性理論,并簡單討論了心靈哲學(xué)中的一些問題,同時還介紹了神經(jīng)科學(xué)中“意識的神經(jīng)相關(guān)物”概念,及認知神經(jīng)科學(xué)的研究方法和進展。此外,還指出意向性研究與AI發(fā)展的深層關(guān)聯(lián)。

  表征是AI的又一個關(guān)鍵問題。AI的所有對象必須通過表征才成為可操作、可加工的。表征是使得AI得以存在的前提。第6章探討了幾個與表征有關(guān)的問題:意向性是如何影響表征的?存在著心理表征的層次嗎?怎樣的系統(tǒng)才能擔當表征的任務(wù)?以及不同形式的表征系統(tǒng)在構(gòu)造上的差異。此外還介紹了分布式表征和“無表征的智能”觀點。表征不僅是AI所需要的,也是一切智能形式都離不開的,對表征機理的充分認識,也是認知科學(xué)的重要任務(wù)。

  第7章是關(guān)于形式化和邏輯的研究。形式化對于AI而言處于方法論的地位。通過形式化,內(nèi)容意義轉(zhuǎn)化為機器可“理解”的方式。形式化有狹義、廣義之分,從廣義角度說,人頭腦中存在著多個層次的形式化。而AI在其發(fā)展過程中對邏輯推理系統(tǒng)做出了許多重要的發(fā)展。形式化在作為AI方法基礎(chǔ)的同時,也劃定了AI的界限。文中從哥德爾定理、自然語言特征、賦義難題及創(chuàng)造性幾方面對此做出了論證。

  形式化是方法論的基礎(chǔ)。要進行實際的計算,還必須在這個基礎(chǔ)上制定出具體的構(gòu)造形式——程序,這是計算和算法所涉及的問題。第8章回顧了現(xiàn)代計算觀的形成,探討了與計算相關(guān)的可計算性問題,其中涉及到計算中的P與NP問題等。另外討論了計算有效性如何得到保證的問題,并介紹了AI的算法實例,及關(guān)于心理計算的問題。最后對計算主義進行了評判,指出其失誤之處。

  第9章研究了一個在智能中占有特殊位置的對象——創(chuàng)造性。目前對創(chuàng)造性的了解更多地是通過其外在表現(xiàn),而非其內(nèi)在機制。對創(chuàng)造性甚至難以找出一個令人滿意的定義。作為科學(xué)對象,創(chuàng)造性在心理學(xué)中得到一定研究,而AI也在模仿創(chuàng)造性方面進行了大膽嘗試,并形成知識發(fā)現(xiàn)(KDD)這一新領(lǐng)域。本章對此進行了介紹,并指出AI的創(chuàng)造模擬與人類創(chuàng)造在本質(zhì)上的差異。最后,探討了如何進行創(chuàng)造性評價的問題,并指出創(chuàng)造性是AI難以逾越的界限。

  這項成果以人工智能的歷史發(fā)展和當前的研究動態(tài)為背景,提煉出相關(guān)的哲學(xué)問題,通過分析、論證,提出新的觀點和理論見解。這些理論和觀點豐富了相關(guān)的哲學(xué)研究內(nèi)容,促進了學(xué)科之間的溝通,對認知科學(xué)不同分支的理論融合起到促進的作用;人工智能和心理學(xué)領(lǐng)域中的相關(guān)研究也可從中受到一定啟發(fā),并借鑒某些理論觀點。
(責編:陳葉軍)
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