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      周剑铭 柳渝:两种“两种文化”交汇中的人工智能

      选择字号:   本文共阅读 644 次 更新时间:2019-04-01 23:38:13

      进入专题: 人工智能   人机伦理  

      周剑铭   柳渝  

        

         摘要: 人工智能已经强势出现在今天世界的舞台上。人工智能不同于以往的主、客关系(第三问题),人类还完全没有应对的基本观点、范式和全?#20013;?#30340;研究?#25945;ā?#26412;文认为,只有在“科学与人文”和“中、西文化”这样两种“两种文化”的共同视域下,才有可能应对人类目前面临的挑战。在智能哲学论域中,研究人与人工智能的基本关系是人类对“不?#33539;?#24615;”问题关注的一个新高度。人、机伦理关系比人、机?#38469;?#20851;系更为根本。智能哲学的专门研究范畴如学习与模仿、?#26412;?#19982;“局面”等,可以在一种全新的综合性上,将人类的?#29616;?#29702;论推向一个新高度。

        

         关键词: 科学与人文  中、西文化  智能哲学  人工智能

        

         目录

         一、引言:“不?#33539;?#24615;”的恐惧与希望

         二、AlphaGo胜过“人”了吗?

         三、对弈“局面”判断的不?#33539;?#24615;

         四、智能哲学的研究课题:“模仿”

         五、人、机伦理关系与“第三问题”

         六、现实社会中的人工智能

         七、人工智能相关的社会问题

        

      一、引言:“不?#33539;?#24615;”的恐惧与希望


         大众化的历史知识是由具有标志性的历史?#24405;?#26500;成的。可以作为人工智能里程碑?#24405;?#20043;一的,就是基于人工神经网络(ANN)的AlphaGo完胜人类顶级围棋手。[1] 有人兴奋,有人忧虑,更多的是茫然和失落,好像一场世界大战前的平静后面的骚乱和不安,人们面对的不是?#33539;?#24615;的预期,而是不?#33539;?#24615;的未来:恐惧还是希望?这种?#26412;?#26159;前所未有的,而此前还没有一种整体性视?#24378;梢阅?#30640;这一切,因此我们不得不来到一个最大的论域中。“科学与人文”这种两种文化的相对视?#24378;?#20197;提供一种从?#38469;?#35282;度转向人文文化考察的方向,但并不能提供解决的方向。困扰人们已久的中国与西方文化或文明的冲突,或许正在等待这两种“两种文化”的交叉汇合带来的全新的生机:在?#38469;?#39046;域的人、机伦理危机中把中国文化有关人性本质的观点带入到新时代的境界,或许这就是危机中的希望。

        

         科学与人文之间存在不同是一个事实。自然语言不?#33539;?#24615;与科学?#38469;?#31934;确性之间的差别是无法用一种科学方法克服的。科学家正是不?#31995;?#20811;服主观性和不?#33539;?#24615;,艰难地运用工具方法,才逐步建立起精确的理论体系和物理事实,才有了客观和?#33539;?#24615;的科学理论和?#38469;酰?#25105;们不能以自然语言解释或理解这后面的存在。基于工具文明和对象性文化的加速进?#21073;?#20154;类社会登上了一级级更高的台阶。另一方面,相比于科学事实,自然语言和日常生活却更加实在。科学?#38469;?#22312;某种意义?#29616;?#26377;为了人的目的才有价值,每一个科学家身份背后的人生才?#24378;?#23398;成为科学的最终动力,如果科学不能为人类的历史进步做出贡献就没有了意义。虽然自然语言和人的?#26412;?#26080;法?#33539;?#24615;地表达和操纵科学思想,但所有的科学成果走完自己的历程后就自然地?#26469;?#20110;人类的常识中,这可以通过比较一下历史上幼儿、小学、中学教育内容的不断深化而毋庸赘言。

        

         西方文化不断强调“人是万物的尺度?#20445;?#26222;罗泰戈拉)或“人为自然立法?#20445;?#24247;德),但这实质?#29616;?#26159;一种以哲学语言说出的目的或信仰。中国传统文化虽没有这样明确的表达,但却以自身的本?#26102;?#29616;了人的主体性,这种?#26412;?#30340;、日常生活中的智慧本身就是意义和价值。为自身价值和意义的生存妨碍了中国人对外的扩张、征服的野?#27169;?#20294;却可得到一切现象、实体背后的本身价值。这是一种自身表达的自己的?#33539;?#24615;,不是“自在之物?#20445;?#24247;德)、“我思故我在?#20445;?#31515;卡儿),或者“存在者的存在?#20445;?#28023;德格尔)等对不?#33539;?#24615;的困惑,而是“天人合一”元语境中的自然的自在与历史同一,“大象无形”的非表达和?#20999;问?#30340;?#33539;?#24615;,这就是与西方逻各斯(Logos)不同的中国理性。

        

         今天的人工智能对人的地位的伦理挑?#21073;?#23454;际是人的价值和意义陷入科学与人文两种文化难以弥合的鸿沟而产生的不?#33539;?#24615;的恐惧。从中国文化来看,“人类历史的?#25112;帷?#20063;就是“历史”的?#25112;帷?#20154;类?#25112;?#21518;的历史与人类出?#26234;?#30340;历史是因被人认识而展开成为“历史”的。一个没有人的世界可以与一个数学或物理公式一样永远正确,却不会?#23567;?#21382;史”这种本质性,最?#33539;?#24615;的科学和?#38469;?#22914;果没有人的肯定也就无所谓?#33539;?#24615;的意义了。人工智能带来的并不是对人的地位的替代,而是对人的价值和意义的重新认识,是人类自我更新的重大机遇。

        

         当前人工智能的发展远不只是从?#38469;?#29702;论上能不能解释的问题,人工智能的发展已经明显地表现出了对人的地位和社会存在的挑?#21073;?#32780;且有识之士已经开始把这样的问题放在当前最迫切的位置上,但却找不到解决的方向。我们认为这不仅是“科学与人文”这两种文化的交汇漩涡,也是“中、西文化”一次深度融汇的机遇。因此,我?#24378;?#20197;在这样的文化背景上,总论性地介绍人工智能在?#38469;酢?#31185;学理论、社会推动、伦理和哲学?#30830;?#38754;的一些深层次问题。

        

         与西方一些国家重视人工智能研发不同的是,中国文化重视人和人性的中心地位,这使我们能在“中西文化”和“科学与人文”的相对性中处于一种特殊的文化地位。我们能否在这样两种“两种文化”的交织中不失机缘?在此,我们提出这个问题,面对攸关人类自身利益的人、机伦理关系,期望在一种大格局下研究AI?#25945;?#30340;伦理学问题。①·

        

      二、AlphaGo胜过“人”了吗?


         AlphaGo战胜人类棋手后,一种通常的说法是“AlphaGo战胜了人”。这种表面性的理解实际是对人工智能挑战人的地位的恐惧,而不是基于对人棋关系和人机关系的复?#26377;?#30340;全面理解后所作的结论。实际上,无论在何种水?#20132;?#35282;度上讲解或?#27835;鯝lphaGo是如?#38382;?#36807;人类顶尖棋手的,设计、制作、训练AlphaGo的科学家,最终都不能基于人工神经网络模型解释这台机器是如何工作的。与通常人们所理解的算法或计算机原理不同,ANN的工作机?#36843;?#28982;是一个“黑箱?#20445;?#19968;般所说的“机器学习”的函数化算法模型只是他们在模仿大脑神经突触联接所设计的人工神经网络联接模型的基础上所做的再模拟(函数拟合),这种“模仿”既不是数学理论的推导,也不是物理定律的推导,只是基于人的模仿产生的效果。

        

         因此,作为人工智能的“机器学习”只是因模仿而得到的机器表现了“学习”功能,这可以从几个模仿层次上予以?#27835;觥?#39318;先是人对大脑神经突触的联接关系的模仿而产生了人工神经网络模型(ANN),然后是以函数和算法?#38382;?#23545;人工神经模型的再模仿(统计学中的数学化方法“函数拟合”的移植,算法模仿)。“机器学习”的学习功能则是人通过?#25226;?#32451;”机器(“监督学习?#20445;?#32780;得到的,让机器读入大量的人类经验数据而完成拟合函数中的变量(权重)?#33539;ǎ?#21363;完成机器的功能模仿,使机器具有实战能力。所有这些不同层次的模仿?#38469;?#22522;于人的模仿而得到的人的智能在某方面的功能,正是这一点决定了人、机关系。人、机之间主要的区别就在于,人是天生的主体学习者,人的模?#24405;?#21487;以是形似,也可以是具有主体意义的学习。人的学习具有创造性潜能,而“机器学习”只是对人的模仿产生的模仿,机器是在人造的“先天性”上才得到自己的模仿能力。

        

         AlphaGo的成功不是算法或逻辑的胜利,而是人的模仿的成功。这种成功是由人、机对弈中机器的胜利(have achieved unprecedented performance,出人意料的表现)而被肯定的。在这种意义上,AlphaGo在人、机对弈中的胜利最终表达的是人的智能的胜利!

        

         尽管模仿大脑神经突触联接得到了具?#23567;?#23398;习”能力的人工神经网络模型,但这不是基于机理上的设计,也没有机理上的理解和解释②。现在开源的可以在计算机上运行的“机器学习”程序,是对人工神经网络模型的算法再模仿(函数拟合)。这种基于构造的模仿的再模仿而表现的机器的“学习”能力,不是算法本质的“算法?#20445;?#19981;存在这样的“算法”③。所以我们希望用Agent(代理)和Matrix(矩阵)这样的表达区分“人工智能”和严格定义的“算法”在本质上的不同。

        

      三、对弈“局面”判断的不?#33539;?#24615;


         算法过程和其结果的可表达性和?#33539;?#24615;是“工具理性?#20445;?#38886;伯术语)最精粹的表现。在算法理论中是以“多项式时间?#20445;≒olynomial Time)这个概念精?#33539;?#20041;的,与数学的“线性关系”等价。从逻辑上说,“可计算的”也就是“可判定的”。与此相对的就是“指数时间?#20445;‥xponential Time)的概念,相当于数学中的“非线性”的意义。在计算机理论中则是“不?#33539;?#24615;问题?#20445;∟ondeterministic Problem,NP)。NP就不是算法可?#33539;?#24615;计算的,也不是算法可判定的,这个概念基于希尔伯特的第十问题和图灵对这个问题“拒绝式的解决?#20445;‥ntscheidungs problem,不可判定性问题)[2]。最直观的例子就是围棋的“局面”与判断。

        

      围棋的棋盘和棋子简单而直观。围棋就是几何平面上的线性位置结构的产生和相对竞争(博?#27169;?#20851;系。几何平面上的线性位置的有限结?#20849;?#29983;?#34892;?#24615;意义,最好的例子就是“生命游戏”[3]。但在此游戏中,棋子根据与其相邻棋子的关系, 按照一个既定的规则产生“生死”变化,由此来决定“局面?#20445;?#25152;以“生命游戏?#31508;恰?#31639;法能行”的,(点击此处阅读下一页)

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