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走出人工智能研究误区

日期:2017-07-11 浏览次数:

  近年来,人机大战引发了自然科学、人工智能企业和社会科学各界的强烈反响,人们纷纷从各自的立场出发对人工智能(AI)发表看法。就哲学社会科学界而言,我认为对人工智能的哲学研究要避免以下误区。

    一是要避免“科学主义”和悲观主义的片面的“二元对立”。“科学主义”的一个重要特点是科学的“乐观主义”,这一气质秉承自培根“知识就是力量”的信念,坚信科学可以为整个人类带来福祉,并且科学所产生的一切问题都可以通过科学的途径来解决。对科学的“悲观主义”则认为科学技术是打开的“潘多拉盒子”,科学技术就像一匹脱缰的野马失去了控制,人类和地球都会遭受科学技术的奴役和毁坏。如果用这两种针锋相对的观点来看待今天的人工智能则都是缺乏理性的轻率表现。

    当下人工智能的一个最明显的方向是“人机融合”,不能脱离现实的情形去思辨人工智能的优缺点。根据以往的科技革命史,人工智能的未来发展肯定会产生一大堆新问题——科学的、哲学的、社会伦理的,等等。但是人工智能在语音识别、图像识别、深度学习、自我进化等方面的成就肯定会大大方便人类的生活。它在医疗、教育、交通等方面的应用会大大提升人类的生活质量,解决许多困扰人类的全球性难题。所以首先要明确的是,在新的战略机遇期,如果哪一个国家敢轻视人工智能,就将被它的“洪荒之力”淹没,失去重要的发展契机。未来人工智能时代的一个显著特征就是创新经济,这种“创新”实则来自于对信息的有效“综合”,有了大数据云计算的支持,强人工智能则会开启一个建立于信息处理技术之上的新的人类发展模式。

在这样的大背景下,似乎谈智慧、谈意义都太遥远,但是我们又不能抛开对人工智能技术终极关怀的维度。在全球化日渐深入的今天,人类变得越来越理性,通过国家间、部门间的积极协商来制定限制和引导人工智能发展的方向将成为一条可行的通道。因为所有的国家、组织和机构都寻求“利益最大化”,广义上的“利益最大化”不但包括实实在在的经济利益,更应该包括人类的“正义”。像特斯拉公司创始人马斯克所谓的“召唤恶魔”的做法,肯定会为人工智能的发展规划者所摒弃。但是,人类的需求和欲望就像黑洞一样,怎么规约人类特别是一部分人工智能研究者,仍然是一个难题。所以在人工智能问题上,一方面我们要相信“现实总是合理的”,另一方面又要同时拥有“终极关怀”。

    二是要避免跟在人工智能科学研究的后面亦步亦趋,完全科学导向使哲学研究科学化。中国科学院计算所陈天石说,“阿尔法狗”的核心思想是深度学习和增强学习。而大数据云计算加上人工神经网络的生成是“深度学习”得以成功的两大法宝。有了今天的大数据云计算,蒙特卡洛树搜索才具有意义,而人工神经的成功研发则是人工智能得以飞跃的关键。蒙特卡洛算法和人工神经网络的深度合作大大提高了计算机的效率,减少了搜索的宽度和深度,计算机从以前的海量运算向定向运算进行收敛,滤掉了大部分的无谓计算,使得计算机的高速运算都“把钢用在了刀刃上”。虽然蒙特卡洛树搜索算法和人工卷积神经的成功研发为认知哲学提供了广阔的发展空间,但是从整体上看,我们对人工智能哲学角度的研究不能跟在科学研究后面亦步亦趋。从目前看,人工神经网络通过图像识别和一个“估值”函数为计算机提供了相当于人的“直觉”,虽然这在很大程度上已经很像人类的思维,但是它们机理上的差别致使它们在功能上还是有很大不同。比如,再先进的仪器都只能测试到大脑一个方面的状况,大脑的功能作为一种整体的“显现”是几十万年进化的结果,是很难被机器完全捕捉的。就拿哈萨比斯所研究海马体而言,海马体与人的情景记忆有关,但是它与人的学习、分析、思维、创造等能力的真实关系到底如何,也许是分门别类的研究永远也不能穷尽的。
  所以,真正的哲学研究应立足于人工智能的科学研究而又不从属于它。波兰尼认为人类的知识分为两种,一种是“明见性”知识,它指以文字、图表和数学公式加以表述的知识,又称为显性知识;另一种是“默会性”知识,是那些只可意会不可言传的知识,又称为隐性知识。如果说人类“明见性”知识人工智能可以通过学习自己获得,那么面对人类所特有的“默会性”知识人工智能也只能望洋兴叹了。因为“默会性”知识主要通过人的经验、体验、信仰和价值体系来获得,而我认为这也许就是人工智能哲学的重要理论生长点。另外,古人曾把人分为“三品”,这种区分的依据很大程度上来自于学习能力的评判,而在人机高度融合的“强人工智能”(GAI)时代,学习将不再是一个问题,也就是说在智能机器时代,传统对人的区分不再具有很大意义,大家都能轻易掌握大量的知识和技能,甚至在道德行为评判方面,这也会带来很多的哲学和人类学的难题。

(作者单位:洛阳师范学院哲学与科技文化研究所)

 

 

 



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