对人工智能的哲学思考

关于人工智能的哲学思考

摘要：从人工智能的概念出发，首先介绍了人工智能研究的历史与现状，并分析了人工智能的各个学派，并从经济利益、社会作用和文化生活的方面分析了人工智能的发展以对人类产生的影响。最后介绍了人工智能未来的发展趋势。

关键词：人工智能；智能；哲学思考

一、何谓人工智能

要认识和了解人工智能的概念，必须对智能这个概念进行澄清。智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。一般认为：智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的的行动和有效的处理周围环境事宜的综合能力。

人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能的概念由于智能概念的不确定，因此没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科―怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”①而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系①高红亮.对人工智能及其发展的哲学思考[J].《可编程控制器与工厂自动化》2010年第6期

统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为去思考宇宙中最复杂的问题。衡量机器智能程度最好的标准是英国计算机科学家阿伦﹒图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。

二、人工智能的发展概述

人工智能的研究经历了以下几个阶段：

第一阶段：20世纪50年代，人工智能概念首次提出以后，出现了一批显著的成果，如跳棋程序、LISP表处理语言等。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段：20世纪60年代末到70年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。PROSPECTIOR探矿系统，Hearsay-11语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969年成立了国际人工智能联合会。

第三阶段：20世纪80年代, 随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统LIPSO”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败, 但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：20世纪80年代末，神精网络的飞速发展。1987年，美国召开第一次神精网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神精网络方面的投资逐渐增大，神精网络迅速发展起来。

第五阶段：20世纪90年代，由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解, 将人工智能面向实用。

三、人工智能的学派

人工智能在发展过程中形成了三个学派：符号主义、联接主义和行为主义。①符号主义起源于20世纪50年代中期，主要的代表人物是纽维尔(A. Newell)和西

①蔡自兴.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2004年.第9页

蒙(H.Simon)。①主要思想：认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过程。它认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，我们能够用计算机来模拟人的智能行为。主张人工智能的研究应该是功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能。然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。大量传统的人工智能研究是在这个学派的思想推动下进行的。早期的人工智能主要研究下棋、逻辑和数学定理的机器证明、文体求解、机器翻译等问题。后来发展起来的专家系统和知识工程则是人工智能的重要应用领域，陆续开发出许多著名的专家系统，为工矿数据分析处理、医疗诊断、计算机设计、符号运算和定理证明等提供了强有力的工具。

联接主义的先驱是心理学家麦卡洛克(W.S.McCulloch)和数学家匹茨(W.Pitts)。它的主要思想：认为人的思想基元是神经元，而不是符号的处理过程。主张人工智能应着重与结构模拟，即模拟人的生理神经网络。不同的结构表现不同的功能和行为。从80年代开始，经典符号主义人工智能的局限性逐步明朗化，而当年推出人工智能领域的神经网络的一些学者及其后继者经过多年潜心研究，取得重要的突破，加上计算机硬件突飞猛进的发展，使神经网络的实现成为现实，在声音识别、图像处理等方面取得很大成功。

行为主义学派的代表人物是布鲁克斯(R.Brooks)，他认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知-动作”模式。它认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为应该属于具体的环境之中，应该有躯干、眼镜等感官，应该与环境交互作用，只能是系统的各个部件交互作用、系统与环境交互作用所涌现出来的总的行为。认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法。不同的行为表现出不同的功能和控制结构。

对人工智能各种问题的争论可能还要持续几十年甚至几百年。尽管未来的人工智能系统很可能是集各家之长的多种方法之结合，但是单独研究各种方法仍然是必要的，是有价值的。

四、人工智能对人类的影响

①王文斌等.机械设计手册[M].北京：机械工业出版社，2004年.第38-12页

人工智能的发展以对人类及其未来产生深远的影响，这些影响涉及人类的经济利益、社会作用和文化生活的方面，下面我们将分别进行讨论。

（一）人工智能对经济的影响

人工智能系统的开发和应用，已经为人类创造出可观的经济效益。专家系统就是一个很好的例子，由于软件易于复制，所以专家系统能够广泛传播专家知识和经验，推广应用数量有限的和昂贵的专业人员及其知识。其次，由于软件能被长期地和完整地保存，所以人类专家的经验能够得以延续，而不受人类专家寿命的限制。另外，领域专业人员（如医生）难以同时保持最新的实际建议（如治疗方案和方法），而专家系统却能迅速地更新和保存这类建议，使终端用户（如病人）从中受益。有人估计，现在全世界国民生产总值（GNP）的65%同集成电路和计算机有关。随着计算机系统价格的持续下降，人工智能技术将得到更大的推广，产生更大的经济效应。

（二）人工智能对社会的影响

人工智能在给人类带来经济利益的同时，就像其它任何新技术一样，它的发展也引起或者即将出现许多问题，如劳务就业问题、社会结构的变化、思维方式和观念的变化、心理上的威胁等等，并使一些人为此感到担心。

第一，劳务就业问题。由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，将会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至造成失业。人工智能在科技和工程中的应用，会使一些人失去介入信息处理活动（如规划、诊断和决策等）的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。

第二，社会结构发生变化。“人-机器”的社会结构，终将为“人-智能机器-机器”的社会结构所取代。用发展的眼光来看，从医院里看病的“医生”，旅馆和商店的“服务员”，办公室的“秘书”，到家庭的“保姆”和“勤杂工”等，将均可由机器人来担任。所以，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化的社会结构。

第三，思维方式与观念的变化。随着人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。例如，一旦专家系统的用户开始相信系统（智能机器）的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的能力。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，

将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。所以，在研制智能系统时，尽量鼓励用户积极参与问题的求解过程，提高他们的思维能力和认知能力。

第四，心理上的威胁。人工智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。假如有一天，这些人开始相信机器也能够思维和创作，那么他们可能会感到失望，甚至感到威胁。他们担心：有朝一日，智能机器的人工智能会超过人类的自然智能，使人类沦为智能机器和智能系统的奴隶。

第五，引起的法律问题。人工智能的应用技术不仅代替了人的一些体力劳动，也代替了人的某些脑力劳动，有时甚至行使着本应由人担任的职能，免不了引起法律纠纷。比如说医疗诊断专家系统万一出现失误，导致医疗事故，怎么样来处理呢？开发专家系统者是否要负责任，使用专家系统者应负什么责任等等。要通过法律手段，对利用人工智能技术来反对人类和危害社会的犯罪行为进行惩罚，使人工智能技术为人类的利益作贡献。

（三）人工智能对文化的影响

如前所述，人工智能可能改变人的思维方式和传统观念。此外，人工智能对人类文化有更多的影响。

第一，可以改善人类知识。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。

第二，可以改善人类语言。根据语言学的观点，语言是思维的表现和工具，思维规律可用语言学方法加以研究，但人的下意识和潜意识往往“只能意会，不可言传”。由于采用人工智能技术，综合应用语法、语义和形式知识表示方法，我们有可能在改善知识的自然语言表示的同时，把知识阐述为适用的人工智能形式。随着人工智能原理日益广泛传播，人们可能应用人工智能概念来描述他们生活中的日常状态和求解各种问题的过程。人工智能能够扩大人们交流知识的概念集合，为我们提供一定状况下可供选择的概念，描述我们所见所闻的方法以及描述我们的信念的新方法。

第三，可以改善文化生活。人工智能技术为人类文化生活打开了许多新的窗口。图像处理技术必将对图形艺术、广告和社会教育部门产生深远的影响。例如，有可能改变电视的面貌，使人们在电视机前享受更高级的文化娱乐生活。

总之，人工智能技术对人类的社会进步、经济发展和文化提高都有巨大的影响。随着时间的推进与技术的进步，这种影响将会越来越明显地表现出来。还有一些影响，可能是我们现在难以预测的。但是，可以肯定人工智能将对人类的物质文明和精神文明产生越来越大的影响。

五、对人工智能的展望

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。

（一）更新人工智能的理论框架

人工智能研究尚存在不少问题，这主要表现在下列几个方面：

第一，宏观与微观隔离。一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次未予研究，无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

第二，全局与局部割裂。人类智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。它们存在明显的局限性。必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究智能，才能克服上述局限性。

第三，理论和实际脱节。大脑的实际工作，在宏观上我们已知道得不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂得难以理出清晰的头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制却知之甚少，似是而非，使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各

种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就算相当成功了。

上述存在问题说明，人脑的结构和功能要比人们想象的复杂得多，人工智能研究面临的困难要比我们估计的重大得多。同时也说明，要从根本上了解人脑的结构和功能，解决面临的难题，完成人工智能的研究任务，需要寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，打下人工智能进一步发展的理论基础。

（二）更好的技术集成

人工智能技术是其它信息处理技术及相关学科技术的集成。要集成的信息技术除数字技术外，还包括计算机网络、远程通信、数据库、计算机图形学、语音与听觉、机器人学、过程控制、并行计算和集群计算、虚拟技术、进化计算与人工生命、光计算和生物信息处理等技术。除了信息技术外，未来的智能系统还要集成认知科学、心理学与生物学、社会学、语言学、系统学和哲学等。计算不仅是智能系统支持结构的重要部分，而且是智能系统的活力所在，就象血液对于人体一样重要。智能系统、认知科学和知识技术基本科学的发展，必将对未来工业和未来社会产生不可估量的影响。

（三）更成熟的应用方法

硬件是人工智能实现的保证，软件是人工智能的核心。许多人工智能应用问题需要开发复杂的软件系统，这促进了软件工程学科的出现与发展。由于人工智能应用问题的复杂性和广泛性，传统的软件设计方法显然是不够用和不适用的。人工智能软件所要执行的功能很可能随着系统的开发而变化。人工智能方法必须支持人工智能系统的开发实验，并允许系统有组织地从一个较小的核心原型逐渐发展为一个完整的应用系统。可期望，将会研究出通用而有效的人工智能开发方法。更高级的AI通用语言、更有效的AI专用语言与开发环境或工具以及人工智能开发专用机器将会不断出现及更新，为人工智能研究和开发提供有力的工具。在应用人工智能时，还需要寻找与发现问题分类与求解的新方法，最终研究出使人工智能成功地应用于更多领域的和更成熟的方法。

人工智能的产生并不是偶然的。它是科学技术长期发展的必然产物，是人类认识之树上结出的丰硕果实，是智力解放的重要工具。随着人工智能应用方法的日渐

成熟，人工智能的应用领域必将不断扩大。我们可以预言，人工智能、智能机器和智能系统比现在的电子计算机一定会有广泛得多的应用领域。哪里有人类活动，哪里就将应用到人工智能技术。