程广云:从人机关系到跨人际主体间关系——人工智能的定义和策略

选择字号:   本文共阅读 2350 次 更新时间:2021-05-28 08:16

进入专题: 人工智能   人机关系   本质主义   功能主义  

程广云 (进入专栏)  


摘要:为了区分作为工具的智能机和作为主体的机器人,关于人的定义必须由本质主义转向功能主义。迄今为止,人工智能经历了形式化、经验化、理性化三个发展阶段,但却仍然不是在结构上,而是在功能上模拟人类思维。只有关于人的功能主义定义才能兼容未来的新物种和新人类——“不受控”机器人。如果“不受控”机器人出现,自然人和机器人的关系将会从人机关系发展到跨人际主体间关系。这种关系既非以往人和机器的关系、人和动物的关系,亦非自然人之间的关系,自然人不应套用以往策略对待机器人。人类至上主义并非不证自明。自然人自身再进化、人机并行、人机融合是自然人避免被机器人所超越、替代、淘汰的可行方案。

关键词:智能机;机器人;本质主义;功能主义


人工智能(AI)所创造出来的产品究竟是智能机(intelligence machine),还是机器人(robot),这是我们在讨论相关问题时所需要考虑的一个前提性、基础性问题。如果是智能机,那它就是我们人类所创造出来的一种工具、手段,哪怕这种工具多么复杂,这种手段多么高级,它也只是像我们传统哲学教科书所断言的:正像普通机器是人手的延长和人的体力的放大一样,智能机器是人脑的延长和人的智力的放大。如果是机器人,那它就是我们人类所创造出来的一种新物种、新人类。这样一种划分在中文里比在英文里更明显。作为前一种情况是不足为虑的,作为后一种情况值得我们焦虑。那么,这两种情况的划分标准在哪里呢?

梅剑华在“人工智能基础问题的悲观与乐观”一文中提出,我们需要首先辨析人工智能的四个基本概念:弱人工智能、强人工智能、通用人工智能、超级人工智能以及它们之间的区别和联系。[1],p3其中,弱AI/强AI是塞尔在“心灵、大脑与程序”(《行为和大脑科学》,1980)一文开头提出的:“弱”AI就是一个“工具”,“强”AI“具有理解和其它认知状态”,“就是一个心灵”。[2],p92弱AI包括两个部分:一是专家系统,是指对人类智能的局部模拟;二是通用系统,是指对人类智能的全局模拟。而超级人工智能则是相比人类最优秀的智能更聪明的智能。但是,按照塞尔观点,无论专家系统,还是通用系统,作为“工具”都是“弱”AI,作为“强”AI“具有理解和其它认知状态”,“就是一个心灵”。这里,我以为有两种划分方式:一种是本质主义的,一种是功能主义的。

本质主义思维方式是说,从人的诸多特征中寻找某一根本特征,认为凡具有这一特征的就是人,凡不具有这一特征的就不是人,譬如理性、语言、社会、劳动,诸如此类。我们既然以此为标准划分人与动物,也就能够以此为标准划分人与机器。

然而,按照本质主义思维方式,我们就不可能走到今天。众所周知,人工智能起源于这样一个问题的提出:“机器如何思维?”这一问题之所以提出,是因为科学家们已经做出一个假定:“机器能够思维!”这就摒弃了思维专属于人的成见。图灵在《计算机器与智能》(1950)一文中,首次提出“机器能够思维”的论点,促使人们积极探索智能模拟的具体途径。图灵通过“模仿游戏”证明“机器能够思维”。[2],p56所谓“图灵准则”、“图灵检验”被人们称之为行为主义,类似我所谓的功能主义。他对种种反对意见(如“有关意识的论点”等)的若干回答也就是对本质主义的批驳。这与塞尔观点正好相反。20世纪50年代中期,由于计算机技术的发展,以及它与控制论、信息论、数理逻辑、神经生理学、心理学、语言学和哲学的相互渗透,人工智能作为一门新学科开始形成。1956年,在美国达多马斯大学召开了有关人工智能的夏季讨论会,把人工智能正式确定为一门学科。同年,美国心理学家纽艾尔、西蒙和肖编制了一个叫作“逻辑理论家”的程序系统,它能证明罗素与怀特海《数学原理》中的数理逻辑定理,从而体现机器智能。科学家们认为,思维就是运用一种语言,一种逻辑。这种语言显然不是日常生活中的自然语言,而是人工语言——数学语言。人类使用的数学语言以十进制为基础,而让机器掌握十进制数学语言则相当困难。考虑到机器有两种基本状态:开和关,科学家们就为机器编制了二进制数学语言。导通代表1,截止代表0,逢2进1,这样就解决了机器数值运算问题,最终计算结果是以人们习惯的方式显示给人们的。再进一步,科学家们认为,逻辑关系同样可以数值形式表达,于是提出数理逻辑,譬如1代表肯定,0代表否定,输入两个逻辑量:肯定(1)和否定(0),如果两个输入只有一个肯定,结果就是肯定,这叫做“或”逻辑;如果两个输入必须全是肯定,结果才是肯定,就叫做“与”逻辑;如果输出是输入的反面,则叫做“非”逻辑。由此制订一套逻辑代数规则,这样就解决了机器逻辑运算问题,也就初步解决了机器思维或人工智能问题。

从那以后,人工智能取得了重大的进步。前述梅文提出,人工智能的发展大致可分为三个阶段:逻辑推理(1956-1980年代)、概率推理(1980年代-2000)、因果推理(2000-)。[1],p2假如这一个划分尤其第三个阶段成立的话,我以为这恰好揭示了人工智能迄今为止的三个发展阶段:形式化、经验化、理性化。在第一个阶段,机器人只是在形式上模拟人类思维,在实质上还是智能机;在第二个阶段,机器人开始模拟人类经验;在第三个阶段,机器人开始模拟人类理性。人工智能也称机器思维。人工智能是人类智能的模拟,机器思维是人类思维的模拟。模拟包括结构模拟、功能模拟,由于人脑高度复杂,不是一个打得开的“白箱”,而是一个打不开的“黑箱”,因此在相当一段历史时期里,人工智能不是在结构上,而是在功能上模拟人脑。

围绕人工智能(机器思维)这一中心问题,我们进行了长期的哲学探讨。像传统哲学教科书那样,我们认为思维是人脑的机能和客观世界的主观映象。这就将思维的种种可能封闭为思维的一种现实亦即人类思维。这也就是本质主义思维方式,亦即形而上学思维方式,是真正“不结果实的花朵”。反过来说,这就要求我们转向实践哲学思维方式,亦即功能主义思维方式。人工智能科学把思维符号化。它揭示了哲学和具体科学在思维方式上的异同。具体科学具有可建构性、可操作性,这一基本特点为英美哲学传统(经验主义—功利主义—实用主义—实证主义)所影响。但是,像传统哲学教科书那样,我们还要步步设防:即使机器能够思维,它也不是人的思维。我们在机器思维与人类思维、在人工智能与人类智能之间划清界限。这种做法就像我们在火车和马车之间划清界限一样,对不对呢?——对!有没有用呢?——没用!火车一开始甚至跑不过马车,但是现在,在运输工具上,马车早已被火车替代、淘汰了,无论运载能力还是运行速度,火车都远远超过了马车。今天我们在机器与人类之间划清界限,极有可能面临同样一个局面:机器超越了人,替代了人,淘汰了人。当然这一比喻并不确切,无论马车,还是火车,不过运输工具而已。而我们今天所谈论的机器和人类的关系,则是指机器能否具有像人类一样的思维能力,甚至超越这一能力。当然,还有许多事情无法判断,究竟是科学潜能,还是科学幻想。然而我们由本质主义思维方式转向功能主义思维方式,则是完全必要、非常及时的。

功能主义思维方式是说,不管两个存在物A和B属性有何不同,本质有何不同,只要A的行为所起到的作用、所发生的效果,B的行为也能起到,也能发生,那么它两个就是同一类。如果机器能够像人一样思维,那么它的思维就是人的思维;如果机器思维能够比人的思维更快捷、正确,那么它的思维就超过了人的