吴万伟:人工智能的哲学问题

选择字号:   本文共阅读 303 次 更新时间:2021-09-29 15:03:22

进入专题: 人工智能;认知能力;伦理  

吴万伟  

  

   摘要:最近一两年,人工智能似乎成为中外学术界和普通大众都津津乐道和热烈讨论的新潮流。人工智能究竟是什么?人们在谈到这个话题时为何往往按捺不住兴奋激动之情,同时又感到忧心仲仲?人工智能涉及到哪些哲学问题?中国的人工智能前景如何?本文根据最近报刊上发表的文章,对这些问题做初步的分析,希望对国内学界有些启发。

   关键词:人工智能;认知能力、意识、伦理、死亡、进步、创造性

  

一、人工智能风头强劲


   人们近期对人工智能的热情大幅增加。风险投资家对人工智能的投资已经从2013年资助291年创业公司增加到现在的1028家人工智能创业公司。在瑞士达沃斯世界经济论坛年会上,2018年的议程中有11个分论坛涉及人工智能问题。财富杂志2018年在广州召开的全球技术论坛也是人工智能的讨论占主导地位。人工智能不仅仅是一种时尚潮流,而且代表了一种做生意的新方式。[1]

   麻省理工在2018年10月15日宣布了投资10亿美元的人工智能工程。用六亿五千万美元捐款和招聘50名员工成立新学院,打破学科边界,专门研究人工智能。除了人工智能的应用性进步外,该学院将支持研究应对两大挑战的办法:如何处理人工智能对所要改造的社会带来的伦理和哲学含义,以及如何打破学术界内部的学科孤立的制度樊篱。[2] 不久,加州大学伯克利分校2018年11月宣布成立数据科学和信息部,并在全世界招聘该部主任,戴上副教务长头衔,与其他学院平级。这是该校过去几十年来最大的机构改革,帮助确立其在国家一流数据科学研究和培训中心的地位。[3]

   我们国家显然也意识到了人工智能的重要作用,政府正采取积极行动,改善中国人才库的规模和质量。教育部2018年4月启动的高校人工智能创新行动计划就包括:为特定行业的人工智能应用创建“50个世界一流的本科和研究生教材”,将创建“50个国家级高质量在线开放课程”,将建立“50个人工智能系,研究机构或跨学科研究中心”。教育部还计划推出一项新的五年人工智能人才培训计划,以培养500多名人工智能教师和5,000名顶尖中国大学的优秀学生。[4]

  

二、人们对人工智能正反两方面的看法


   (一)人工智能简介

  

   那么,人工智能的魅力究竟何在?人工智能(Artificial Intelligence)被定义为机器从事与人有关的认知功能的能力,如认识、推理、学习、与环境互动、解决问题甚至发挥创造性等。人工智能的技能涉及机器人和自动化技术、计算机视觉、语言、虚拟代理人和机器学习等。算法的进步加上数据增生以及计算能力和存储能力的大幅度提高促成人工智能从夸张宣传变成现实。[5]

   著有《在人工智能时代生存:机遇与风险》 的英国作家卡鲁姆·查斯(Calum Chace)认为,人工智能对人类是个威胁,但也可能带来巨大的潜在利益。我们以他近期推荐的五本新书简要介绍可知该领域关心的主要话题。第一本书是雷·库兹维尔(Ray Kurzweil)的《奇点接近》,该书认为2029年将出现通用人工智能(AGI),机器将取得技术突破,变得和人一样聪明甚至更聪明。不过,他觉得库兹维尔过于乐观了。第二本是尼克·波斯特罗姆(Nick Bostrom)的《超级智能:道路、危险和战略》,专业性很强,作者的资历令人信服,最糟糕的风险是我们忽视风险的存在。第三本书马丁·福德(Martin Ford)的《机器人崛起》谈论经济问题,即造成大规模失业。如何应对不平等问题?特权阶层不仅拥有经济优势,而且有认知和身体优势,成为比他人更聪明、更敏捷、更长寿的物种,人类将分为两种:神和废物。剩余两本有关人工智能方面的书是麻省理工教授埃里克·布莱恩约弗森(Erik Brynjolfsson)和安德鲁·麦克菲(Andrew McAfee)的《第二个机器时代》和澳大利亚科幻小说家格雷戈·埃根(Greg Egan)的《序列城市》。[6]

   如果谈到人工智能的理论基础,中国科学技术大学计算机学院陈小平的介绍通俗易懂。他认为人工智能涉及三层空间:现实层、数据层和知识层。底层是现实层,是人类的复杂、含糊和具像的现实世界。中间层是数据层,是从现实层获得的抽象的、格式化的数据。在现实层和数据层上,经过人工建模或机器学习得到结构化的、包含语义的知识。在知识层上,人工智能研究自然语言处理、推理、规划、决策等。人工智能经典思维在数据层和知识层取得了巨大进展。但是,智能机器人和现实层人工智能必须能够有效应对环境的不确定性,这是当前人工智能研究面临的主要科学挑战。由于对象、属性、和关联的不确定性,陈小平认为全能型人工智能是内涵矛盾的概念,其研究目标是基于中国讲究灵活性、灵巧性和灵敏性的传统思维尝试发展一种“基于容差性的机器人灵巧性技术”。[7]

   脸书人工智能研究院院长和纽约大学数据研究中心主任杨立昆(Yann LeCun)强调说创造人类水平的人工智能即便不是没有希望的,至少是非常困难的,在可见的将来,超级机器人似乎很渺茫。蒙特利尔大学机器学习实验室主任(Yoshua Bengio)认为人工智能的最紧迫威胁不在人工也不在智能,而是应对品牌推广挑战而非技术挑战,教育民众区分科幻和现实。[8]

   人工智能主要有四大应用领域:视觉处理,语音识别,自然语言处理和智能机器人。智能机器人领域主要与自动化、控制与技术学科相关,视觉处理更多与电子通信学科相关,而语音识别、自然语言处理则涉及计算机科学和语言学知识。在语音识别和自然语言处理的应用之中,语料库作为必不可少的技术支撑,需经由语言学的知识建立。为了对人工智能在政治、经济、心理、教育等领域产生的问题进行回应,应该创建包括智能政治学、智能社会学、智能法学、智能经济学、智能教育学、智能心理学和智能语言学等在内的智能社会科学,为未来全球范围内的人工智能发展、社会问题的解决提供中国智慧和中国方案。[9]

   人工智能不是先锋概念,而是企业需要准备接受的技术现实。早期采用者占领先机,机器人自动化系统取代数据输入等重复性劳动,自然语言处理被用来产生人类话语的意义,机器学习在处理分析数据并据此行动。目前的挑战在于实施的高成本,与现有体系的融合,专业知识的缺乏等。[10]

  

   (二)积极和正面的看法

  

   说到人工智能,不能不提及要改变世界并塑造我们生活方式的硅谷数字巨头新精英群体。其中四个代表人物分别是:1)预言家库兹维尔,提到奇点概念和宣称2029年电脑能够做人能做的任何事,而且做得更好。2)工程师塞巴斯蒂安·特伦(Sebastian Thrun),他是幕课平台(Udacity)的总裁和斯坦福人工智能实验室主任,制造了无人驾驶汽车,他认为技术进步迫使社会接受终身学习的概念和面向所有人的教育,希望他的教育公司(Udacity)每天毕业一千人。3)意识形态理论家彼得·塞尔(Peter Thiel),他是在线支付工具Paypal创始人,硅谷最有影响力的风险投资家,几年前曾设立基金会每年资助20岁以下的学生20名每人10万美元辍学办公司,他相信大学教育体制阻碍人的进步。4)征服者乔·格比亚(Joe Gebbia)爱彼迎Airbnb创始人,征服世界同时让它变得更好。[11]

   几十年前曾经撰写过《自私的基因》的理查德·道金斯(Richard Dawkins)也是人工智能的支持者,他的革命性进化论为人工生命研究者带来灵感。他认为所有生命在本质上都是数字信息转移的过程。自私的基因这个隐喻不仅创造了解释人和动物行为的重要背景,而且创造了让分子生物学家考察基因有机互动的框架。道金斯认为电脑不仅是计算工具而且是进化媒介。在他看来,进化单位不是基因或者模因而是复制因子(replicator)任何有机体都倾向于继承基因,并竭力创造精心设计的机器,即与上一代一样的身体。[12] 道金斯说,人工智能或许比人更好地管理社会。[13]

   人工智能将改变世界,但研究者在试图明白何时和如何改变世界。第二届人工智能年度索引报告显示,硅谷领袖将其视为做生意的机会,参与人工智能研究的军备竞赛会带来巨额回报。麦肯锡全球研究所2018年11月的报告发现,到2030年,全世界8亿个工作将败给自动化产业,只有6%的工作面临彻底自动化的风险。从只有人做的工作转变为机器协助的工作的转变过程如何发展将决定是全面的危机还是历史性的范式转移。自动化不会消灭所有工作,但会让工作的性质变得复杂起来。[14] 奥巴马政府最后几个月发表的“为未来的人工智能做准备”报告谈到,智能汽车、智能大楼、智能教育、智能医药、智能政府带来潜在好处和值得认真对待的风险和挑战。同时还有仿人机器人从事陪伴、看护、性伙伴等也是许多研究者探讨的可能性。[15]

  

   (三)消极和负面的看法

  

   技术总是令人感到恐惧,这是因为它是变革的催化剂。麻省理工媒体实验室副教授伊亚德·拉万(Iyad Rahwan)说,“从前,早期医疗科学产生了弗兰根斯坦,工业革命产生了害怕机器抢了他们工作的路德分子。今天,人们在担忧人工智能不仅抢了工作岗位,而且担忧机器人会毁灭人类。”[16] 人工智能不仅剥夺蓝领工人的工作,而且威胁到中低层都市白领的工作。与90年代互联网兴起之时吸收大量的程序员、技术人员和内容生产者不同,拥有深度学习能力的人工智能有可能取代编辑、记者、银行职员、医生、教师、投资分析师等脑力劳动者。不仅如此,人工智能的时代,随着云计算和大数据的研发,机器处理数据的效率大大增加。这种对个人数据的分析和处理,将影响、支配每个人的生活。[17]

   人类依赖人工智能来发现知识越多,我们就越丧失自己的认知能力,大脑会退化。人工智能在本质上就是在我们执行功能过程中制造心理缺陷。如果不受限制持续下去,我们将过分依赖人工智能来辨认出改善生活的新东西,最终导致离开人工智能就活不下去的地步。[18]

   美国国家科学基金会前项目主任保罗·沃布斯(Paul Werbos)不大相信几十年之内,机器将能够“不仅能走路、开车、飞行、打架,还能写书、作曲、拍电影、设定新目标。”机器人可能有意识,可能看起来像人,但他们会注意到我们受苦,会为我们感到难过,因而会杀了我们,一种利他主义的毁灭。[19] 人工智能是一种处理方式,人工智能算法只能将信息简化为数据集,而不是增加。数据集是让人工智能工作的信息源。要增加信息,我们就必须增加数据。假设我们可以接触无限的数据,增加数据集的规模的边界时我们处理数据的速度。如果达到一个峰值,数据处理的改善停止不前,或者对改善的投资回报已经下降,就不值得再继续研究下去了。[20]

凯文·凯利(Kevin Kelly)也认为超人人工智能是个神话。他说,霍金、马斯克、盖茨等人所说的超级人工智能即将实现是基于如下五个没有证据支持的假设:1)人工智能已经比我们聪明,(点击此处阅读下一页)

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