人工智能哲學十五講（簡體書）

序言

讀者將要讀到的這本書的關鍵詞乃是“人工智能哲學”。有的讀者或許會問：人工智能難道不是理工科的話題嗎？既然你是從事人文學科研究的，又有什麼資格對科學問題插嘴呢？

關於哲學家是否有資格對科學問題插嘴，作為科學哲學與西方哲學的雙料研究者，筆者覺得有幾句話要說。我承認：並非面對所有理工科問題，哲學家都有話要說。譬如，關於“殲20戰鬥機為何用鴨式布局的形體”這個問題，哲學家就不會發言，至少不會以哲學家的身份發言（以資深軍迷的身份發言則可能是被允許的，但這一身份與哲學家的身份並無本質聯繫）。然而，關於“進化論是否能夠沿用到心理學領域”“量子力學的本質到底是什麼”這些科學家自己都未必有定見的問題，心理學哲學、生物學哲學與物理學哲學當然有話要說。如果有人不知道這些具體的科學哲學分支的存在的話，那麼，則是他本人的責任，而不是這些學科分支的責任。

按照同樣的邏輯，關於人工智能的問題，哲學家當然也可以發言，正如物理學哲學家可以對基本物理學發現的意義進行追問一樣。具體而言，在人工智能學界，關於何為智能的基本定義目前都沒有定見，而由此導致的技術路線分歧更是不一而足。在這種情況下，就此多聽聽哲學家關於此類問題的見解，恐怕也沒有啥壞處。

有人或許會反問：哲學家們連一行程序都不會寫，為何要聽哲學家的？

對這個疑問，兩個響應足以將其駁倒。

，你怎麼知道哲學家都不會寫程序？比如，知識論研究領域的重磅學者波洛克（John L.Pollock），就曾開發了一個叫作“奧斯卡”的推理系統，相關研究成果在主流人工智能雜志上都發表過。再比如，在當今英美哲學界名聲赫赫的心靈哲學家查爾莫斯（David Chalmers），是印第安納大學布魯明頓分校的人工智能大專家侯世達（Douglas Richard Hofstadter）的高足，以前也和老師一起發表過很多人工智能領域的專業論文，難道他竟然不會寫程序？

第二，難道一定會寫程序才是能夠對人工智能發表意見的必要條件？作為一種底層操作，寫具體的代碼的工作，類似於軍隊中簡單的射擊動作。然而，大家請試想一下：漢高祖劉邦之所以能夠打敗西楚霸王項羽，究竟是因為他有知人善用的本事呢，還是因為他精通弩機的使用？答案無疑是前者。很顯然，哲學之於人工智能的底層操作，就類似於劉邦的戰略思維之於使用弩機之類的戰術動作。

有的讀者還會說：縱然我們承認“人工智能哲學”現在是一個在哲學內部被承認的學術分支，這又如何？譬如，主流的人工智能哲學專家之一德瑞福斯（Hubert Dreyfus）就是一個如假包換的海德格爾（Martin Heidegger）哲學的粉絲，而海德格爾哲學的描述云山霧罩，毫無算法說明支持，以這樣的哲學為基礎再建立一種人工智能哲學的理論，難道不是在賣狗皮膏藥嗎？

對於這一點批評，筆者的意見是：雖然作為英美分析哲學研究者，筆者本人有時候對海氏晦澀的表述方式也感到抓狂，但在我能夠看懂他的論述的限度內，我並不懷疑海氏哲學肯定說出了一些非常重要、非常深刻的事情。換言之，在我看來，只要能夠將海氏哲學思想“翻譯”得清楚一點，他的洞見就更容易被經驗科學領域內的工作者所吸收。從這個角度來看，德瑞福斯先生在重新表述海氏哲學方面所做出的努力，乃是吾輩相關“翻譯”工作的重要思想伴侶。

那麼，到底該怎麼來做這種“翻譯”呢？下面我就來舉一個例子。概而言之，海氏現象學的一個基本觀點是：西方哲學傳統關心的是“存在者”，而不是“存在”本身。而他自己的新哲學要重新揭露這被遺忘的“存在”。我承認這是海氏的“哲學黑話”，不經解釋的確不知所云。但它們並非在原則上不可被說清楚。所謂“存在者”，就是能夠在語言表征中被清楚地物件化的東西。比如，命題、真值、主體、客體，都是這樣的存在者。而“存在”本身，則難以在語言表征中被物件化，比如你在使用一個隱喻的時候所依賴的某種模糊的背景知識。你能夠像列舉你的十根手指一樣，將開某個玩笑時的背景知識都說清楚嗎？在背景知識與非背景知識之間，你能夠找到清楚的界限嗎？而傳統人工智能的麻煩就在這裡。人類真實的智能活動都會依賴這些說不清楚的背景知識，而程序員呢，他們不把事情說得清清楚楚，就編寫不了程序。這就構成了人類的現象學體驗與機器編寫的機械論預設之間的巨大張力。

有人會說：機器何必要理睬人的現象學體驗？人工智能又不是克隆人，完全可以不理睬人是怎麼感知世界的啊？對這個非常膚淺的質疑，如下應答就足夠了：我們幹嗎要做人工智能？不就是為了給人類增加幫手嗎？假設你需要造一個搬運機器人，幫助你搬家，那麼，你難道不希望他能夠聽懂你的命令嗎？——譬如如下命令：“哎，機器人阿杰啊，你把那個東西搬到這裡來，再去那邊把另外一個東西也拿過來。”——很顯然，這個命令裡包含了大量的方位代詞，其具體含義必須在特定語境中才能夠得到確定。在這樣的情況下，你怎麼可能不指望機器人與你分享同樣的語境意識呢？你怎麼能夠忍受你的機器人是處在另外一個時空尺度裡的怪物呢？既然這樣的機器人必須具有與人類似的語境意識，由海氏哲學所揭示的人類現象學體驗的某些基本結構，一定意義上不也正適用於真正的人工智能體嗎？

需要指出的是，海德格爾絕非是會在本書中出現的西方哲學大牛。別的大牛還包括胡塞爾（Edmund Husserl）、福多（Jerry Fodor）、塞爾（John Searle）、安斯康姆（Gertrude Elizabeth Margaret Anscombe），以及前面提到過的波洛克，還有國內學術界很少談論的日本哲學家九鬼周造。但這些哲學家並不是本書的真正主角。本書的真正主角，毋寧說是這樣三個問題：

，現實評估之問：當下的主流人工智能，算是通用人工智能嗎？（筆者的答案是“非也”。）

第二，倫理維度之問：研究通用人工智能，在倫理上是利大於弊，還是弊大於利？（筆者的答案是“利大於弊”。）

第三，路線圖勾畫之問：我們該如何逼近通用人工智能？（筆者對該問題的答案包含三個關鍵詞：“小數據主義”“綠色人工智能”與“心智建模”。）

從筆者預先給出的這些問題的答案來看，讀者應當看出，我是不可能贊成如下三條在當前媒體界與商界被反復鼓吹的意見的（但這三條意見彼此之間在邏輯上未必自洽）：

（針對我的問）：當前主流的人工智能，經由深度學習技術所提供的強大運算力，會在某個不太遙遠的時刻逼近通用人工智能的目標。

第二（針對我的第二問）：盡管通用人工智能技術可以通過當前的技術路線而達成，然而，該目標的實現會對人類社會構成莫大的威脅。

第三（針對我的第三問）：未來人工智能的主要技術路徑，是大數據技術、5G環境中的物聯網技術。

筆者認為以上三條意見都是錯的，而且是那種哲學層面上的錯誤（注意，當一個哲學家說某人“犯下哲學層面上的錯誤”的時候，他真正想說的是：嘿，老兄，你錯得離譜了！）但不幸的是，全球範圍內關於人工智能的技術與資本布局，都多多少少受到了上述三種觀點——尤其是後一種觀點——的影響。對此，我感到非常憂慮。

不過，讀者能夠讀到筆者的這些憂慮，至少說明這本書已經得到了出版。在此，我首先要感謝北京大學出版社的田煒女士在促成本書出版的過程中付出的努力。早在2018年我在北京主持“世界哲學大會人工智能分會場”的工作時，她其實就向我約了稿，但因為稿約繁忙，直到2020年6月底我才交稿，甚為慚愧。在此我還要感謝中國工程院院士李德毅教授在閱讀本書一些章節的初稿時對筆者的鼓勵與批評意見。需要指出的是，本書的很多思想，來自筆者長期與美國天普大學的計算機專家王培老師學術交流的結果，因此，沒有他的思想刺激，這本書也不可能完成。同時需要指出的是，我已故的導師俞吾金先生在生前一直囑咐我要做分析與歐陸哲學兼通的學者，而本書對於各種相關思想資源的調用，也正是為了實踐我導師生前的治學理念。

本書十五講的內容，很多來自筆者在復旦大學開設的“人工智能哲學”（本科生課程）與“智能科學”（研究生課程）的講義。與本書內容相關的研究，得到了教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目“新一代人工智能發展的自然語言理解研究”（項目號：19JZD010）的資助。本書也是該項目的前期階段性成果的一部分。

徐英瑾

2020年6月26日

人工智能哲學十五講

目錄

“名家通識講座書系”總序

本書系編審委員會/1

序言/徐英瑾/1

上篇主流人工智能批判

第一講人工智能為何需要哲學？/

一人工智能本就自帶哲學氣質/

二符號主義與聯結主義的人工智能進路

在近代西方哲學中的根苗/

三人工智能哲學的發展現狀/

第二講人工智能可不能太指望邏輯學/

一從一起空難說起/

二形式邏輯的 “五宗罪”/

三為何波洛克的修正方案依然

問題重重？/

四回到詞項邏輯去/

第三講人工智能可不能太指望深度學習/

一深度學習與人類智能之比較/

二深度學習機制對於人類既有人文資源的

“剝削”/

第四講通用人工智能：依然在遠方/

一主流人工智能並不真正“通用”/

二如何向自然智能學習？/

三再談“強人工智能”與“超級人工智能”/

第五講蘇聯人工智能發展歷程中的

哲學迷思/

一蘇聯計算機發展政策及其主要問題/

二對於蘇聯人工智能規劃之失誤的

哲學檢討/

第六講日本“第五代計算機”失敗背後的

哲學教訓/

一日本通產省的雄圖大志/

二用日本哲學的資源來批判日本的

第五代計算機計劃/

第七講歐盟“藍腦計劃”背後的哲學迷思/

一“藍腦計劃”提出的政策背景與其

計劃概要/

二“藍腦計劃”蘊藏的哲學矛盾/

三對於蘇、日、歐三方人工智能

發展政策的總體性反思/

第八講從大數據主義走向小數據主義/

一大數據技術與人工智能技術比較談/

二作為“小數據主義”之前身的

“節儉性理性”/

三對於帶有“小數據主義”色彩的“綠色

人工智能”的展望/

第九講儒家其實也支持小數據主義/

一從經濟數據管理的角度重構儒家思想/

二從儒家的角度重讀歐尼爾對於

大數據技術的批評/

三如何打造“數據化儒家”的技術路線？/

下篇如何實現通用人工智能？

第十講如何讓通用人工智能具有意向性？/

一何為“意向性”？/

二“現象學懸擱”對於人工智能的拷問/

三從關於心理模式的“盒喻”到對於“Noema”

的推論主義解釋/

四主流人工智能研究能夠滿足胡塞爾哲學

所提出的要求嗎？/

第十一講通用人工智能當如何具有意圖？ /

一從“人工智能是否會奴役人類”談起/

二“意圖”離不開“信念”/

三通用人工智能語境中的“意圖”刻畫/

四再論“人工智能體對人類產生惡意”

這一“潛在威脅”/

第十二講通用人工智能當如何具有情緒？ /

一人工智能、人工情緒與現象學/

二人工智能的研究為何需要人工情緒？

——從認知心理學的角度看/

三胡塞爾的“生活世界”理論對於

人工情緒研究的啟發/

四海德格爾的“向死而生”理論對於

人工情緒研究的啟發/

五人工情緒研究中的“易問題”

“難問題” 與“極難問題”/

第十三講通用人工智能當如何具有合適的

倫理規範？/

一從倫理學的“具身性”說起/

二認知語言學的“具身性”對於

人工智能倫理學的啟示/

三再談主流人工智能倫理學研究

對於“具身性”的忽視/

第十四講通用人工智能當如何具有德性？/

一我們為何需要談論“德性”？/

二四種當代德性論及其與

儒家學說的關係/

三從神經計算模型看德性熏養/

四通過基於“儒家德性樣板庫”的

隱喻性投射來獲取德性/

第十五講我們真的需要擔心會自動開火的軍用

人工智能系統嗎？/

一倫理屬性與武器相互結合的

12種可能形式/

二開發具有自動倫理決策機制的

智能化武器平臺的必要性/

三與自動開火程序相關的

自主化倫理推理/