人工智能哲学认识论研究述评

胡景谱，易显飞

（长沙理工大学社会治理创新研究中心、哲学研究所，湖南长沙410114）

近几年，国际国内技术哲学领域，关于人工智能的哲学研究已经成为新的问题聚焦点。在人工智能的各类研究中，哲学问题属于“方向性”问题，毕竟人工智能的发展所需要解决的问题首先是哲学问题，其次才是技术问题及其他问题。而其中关于人工智能哲学中的认识论问题研究，又是重中之重。上世纪中叶开始，即有人对计算机所涉及的与人的判断和推理相关的认识论问题进行探讨，进入70年代后西蒙等更是明确提出了人工智能的认识论问题。在我国，最早可以追溯到1983年王利耀发文与曹伯言、周文彬等探讨“人工认识主体”的概念并引发的一系列争论。1984年，哲学工作者张守刚和自然科学工作者刘海波合作出版了《人工智能的认识论问题》，标志着人工智能的哲学认识论问题正式进入了研究者的视野。

一、国外关于人工智能哲学认识论的相关研究

国外关于人工智能的哲学认识论研究，可以概括为三个方面：人工智能认识主客体之间的内在矛盾关系研究；从神经科学和认知科学的角度进行人工智能的认识论研究；关于人工智能的出现能否成为新的“认识主体”的论争。

在人工智能认识主客体之间的内在矛盾关系研究方面，阿西莫夫（1942）提出了“机器人三定律”，该定律被学界视为机器人研发的原则，近年来有学者指出该原则存在内在的主客体矛盾......此后不久，维纳（1950）从传播学的角度分析了人对机器、机器对人以及机器与机器之间的消息的传输关系，并推测这些通信机器和设备以及伴随的消息传输方式，在未来社会的发展过程中，必将发挥日益显著的作用。维纳在介绍控制论思想时都涉及机器人技术，并且提出自动化技术或现在的机器人技术可能造成“人脑的贬值”的观点。在今天看来，书中的很多观点并不值得一提，但维纳关于人机关系的警示却仍带来很大启示［1］。有学者从艺术创造角度对人工智能认识主客体的关系进行了剖析。德国西奥综合神经科学研究所科学家（2015）认为目前人工智能只是艺术创造的辅助性工具，不能代替艺术创造本身，不会威胁到人作为认识主体的地位，人类可以大胆放心地在艺术创作中使用人工智能。但是，未来人工智能的发展仍然存在“技术可控”的疑虑，如果人工智能发展成为像人类一样具备真正的意向性，在艺术创作时具备创作意图，不仅将挑战人的认识主体地位，更可能对艺术界的内部生态的当下形态构成了重大的冲击，甚至变革艺术创作［2］。

从神经科学和认知科学的角度进行人工智能的认识论研究方面，神经生理学家匹兹和数理逻辑学家麦卡洛克（1943）提出了第一个“交互联系——并行计算”的神经元数学模型，这一模型开创了用机器模拟人脑的新途径。由于技术手段的限制，相关分析进展相当缓慢［3］。约翰普金斯大学的两位学者（1958）研究发现，人的视觉系统是分级处理信息的，这也意味着人对物品的识别功能可能是一个不断迭代的过程。这一观点是神经科学与认知领域的一重大突破，促进了人工智能在后来半个世纪的发展。在首届世界神经网络会议中，科霍宁（Teuvo Kohonen）（1987）指出人脑与现代数字计算机的多重区别：在高层次上生物脑的信息加工与数字计算机有着本质的区别，神经系统不运用数字或者逻辑回路原则，在人脑网络内既不实施迭代过程，也不存在解决问题、抽象思维、组合优化或者决策等回路形式；而人工神经网络系统是模拟人类神经系统的数学模型，它可以使用很多简单的神经元来处理信息。虽然它从某种程度上反映了人脑的一些基本功能特性，但它并不能取代真正的人脑，它是人脑的简化和模拟。人工神经网络与人脑思维存在的相通与区别使得人工智能的发展呈现了更旺盛的生命力。被人们成为“人工大脑之父”的美国科学家雨果·德·加里斯成功研发出了第一台制作人脑的机器CMA，这部人脑制造机可以实现在极短的时间内形成一个神经网络，且这个人工网络可以近似地像人脑一样处理大量的神经元。针对这些在当时技术范围内的成果，他对机器的未来发展做出了预测和猜想。在他的著作《智能简史》中提到智能机器已经能够进行自我进化，并且智能机器可能对未来的人类形成难以估量的威胁。随着智能机器的不断发展，可能仅在未来几十年左右的范围内，不少困扰人类的问题将会逐渐浮出水面［4］。休伯特·德雷福斯（1986）用认知科学的方式研究计算机，提出人工智能是人脑的模拟和拓展的观点［5］。虽然人脑和人工智能都能处理信息，但人工智能只能按照规定的模式来处理特定的信息，而人类的行为则复杂多变且难以预测。德雷福斯还指出，人在不断实践的过程当中丰富了人本身的认知能力。这种认知能力是人类智能行为的基础，时刻改变着人类的生存方式。所有的智能以及智能行为都要从人类本身的理解来解答。英国皇家学会会员撒加德认为，想要更加详尽、准确的说明心理表征和加工处理的实质，可以从刻画可编程的结构和算法入手，通过计算模型进行分析，并“用一种解题和归纳的计算机程序来解释计算的观念”来模拟人的认识过程。他指出，计算程序模型的引入对人类认识而言有着非比寻常的意义，它不但能够描述各类解题和学习活动，更能解释心智是如何完成这些操作的［6］。菲利普·布雷（2005）认为，计算机对人会产生认知与仿真模拟两种作用。当在认知角色中时，不仅增强和扩展了人类的认知能力，也使得人类的思维与计算机之间的协作更加和谐，以至于认知系统部分属于人类机体，部分属于人造。但是在模拟角色中，计算机并不能有效地拓展人类的能力。计算机与互联网在这个“现实”世界的基础上，分别形成了一个虚拟环境与社会结构，影响着我们的各项生命活动。并且计算机作为扩展人类认识能力的技术人工物，通过延伸人的认识功能和模拟延伸认识对象这两个途径来达到目标［7］。而近日，谷歌子公司DeepMind提出了一种新的神经网络即符号概念关联网络。这个网络完全基于感官数据，能够模仿人类从视觉的角度来学习，并自行想象出语言来发出指令。这就意味着这种神经网络，能够做一些类似于人类的思考和活动。它另辟蹊径，从模拟“组合性”的思想出发，打破了以往纯粹的用计算机语言来模拟人脑神经网络，取得了突破性的进展。有学者对人工智能的“认知模式”和“思维模式”进行解析，指出这种模式实质上是将传统人工神经元网络内置层的层级成规模进行放大，从而使得系统能够实现更为复杂的学习行为，其本质是“深度学习”［8］。

有学者对人工智能的出现能否成为新的“认识主体”进行了讨论。雨果·德·加里斯深层次地探讨和分析了人工智能研究阵营中的“宇宙主义者”“地球主义者”和“半机器主义者”们所持的观点，让人类了解人工智能将会带来什么，认为人工智能将在社会、宗教、军事等方面给人类带来更多问题。图灵（1950）认为，如果机器能够做到模仿人类答题思考，到能让人误以为它不是机器的程度，那就可以说机器或许也能思维。后来他又提出，人工智能是研究如何让使机器去做那些靠人的智力才能完成的事情，即机器能更成功地模拟人类［9］。哈密尔顿在《数理逻辑》中提到，尽管计算机发展迅猛，且在可预见的将来计算机将遍布全世界，但它们最终也不能代替数学家。因为它们虽然能证明一些特定的定理，但它们并不能判定一般的普通数学命题是否正确。也就是说，计算机或许可以在某些特定的领域超过人类，但是它始终是由人类发明创造并由人类操控按照人类意愿改造生存环境的一个工具和手段。计算机可能比某一个人更加智能，但它绝不会超过整个人类。莫拉维克等学者（1980）提出著名的“莫拉维克悖论”：电脑可以轻松的像成人一般与人对弈，但是它难以或者说不可能拥有即使是婴儿一般的感知和行动能力。人类的高阶智慧是独一无二的，在很多复杂的人类行为里，很容易就能够解决，并不需要什么计算能力。相反的在很多简单的、不需要意识参与的行为里，却需要极大的运算能力。当前出现了很多挑战“莫拉维克悖论”的例子。例如杀戮无人机，可以通过面部识别做出反应；以及近日波士顿动力发布的新型机器人，可以进行灵活跳跃、后空翻等高难度动作。这在人工智能领域具有里程碑的意义，它基于控制论，实现了近似模拟人体应激反应的平衡控制。这使人工智能与人类智能又近了一步，也使各派学者之前的理论产生了更激烈的碰撞。库兹维尔（2018）为代表的预言家坚信达到“存在升级”的人工智能“奇点”即将实现，但持观望甚至是消极态度的科学家仍占多数，他们认为诸多技术关键问题尚未解决，关于思维本质、机制与运作方式尚未真正把握。而预期的超图灵机也被寄予为具备自觉意识的全能系统，它应该具备把自身系统对象化的反思能力、修改自身程序的能力和独立发明新语言、新规则、新程序的创造力等，从而能够反映其具备了自我意识和自由意志的能力。在这种意义上，超图灵机应该具备等价于人类甚至是超越于人类的意识能力，属于超级人工智能。超级人工智能的关键能力是发明语言和反思自身整个系统的能力，这两种能力是实现其他能力的基础和重要保障［10］。美国哲学家塞尔（1980）在著名的论文《心智、大脑与程序》提出，无论现有的人工智能技术发展到如何先进的程度，被智能程序武装起来的计算机终究只是真正的心智的全面模拟者，而无法成为真正的心智的负载者［11］。

二、国内关于人工智能哲学认识论的相关研究

国内关于人工智能哲学的认识论研究，可以概括为三个方面：人工智能的本质及其认识论意义；从马克思主义哲学来研究人工智能认识论问题；三是人工智能认识主体、客体及其各种关系的探讨。

关于人工智能的本质及其认识论意义，艾众（1985）在探讨人工智能本质时提出，人工智能是对人脑思维的模拟，通过信息技术、计算机技术等来模拟人的思维、活动方式是可能实现的，由此对于人工智能的本质进行初步的定义，即在人的参与和主导控制秩序，通过机械物理原理来模拟人的思维和动作。他的这种认识显然是把人工智能作为一种技术人工物来看待，因而他从结构和功能这种分类方式对人工智能的特征模拟进行了定义。但他同时也指出，要通过探究人脑思维的微观机制，从微观层面建立新的认识论，以进一步促进人工智能的发展［12］。而他比较有预见性的一点是，他没有把人工智能当做简单的技术人工物，而是把它当做人—机认识交互系统，他认为两者的深度结合必将对人的认识方式、方法和形式带来新的冲击。童天湘（1985）肯定了微观认识论对于认识人类智能必要性和重要性，但他倾向于认为微观认识论侧重脑内神经与意识的相互作用这对关系，而这正是客观认识论所忽视的信息内反馈。微观认识论也承认意识和外界客体的相互作用，即信息外反馈，它将两者及其相互关系统一起来，从整体上把握对人的认识［13］。冯国瑞（1988）认为“微观认识论”是认识论上的突破性进展。外部世界与意识之间、意识与脑信息系统之间的关系是宏观认识论的范畴，人工智能将认识论的研究从宏观带入到了一个全新的微观水平［14］。赵梦昭（1998）认为人工智能是人的自然智能及人脑主观思维的一定程度的物化与外化的表现形式，是对人类智能的模拟和人为创造出的特殊部分，是人化自然得到的最高产物，在更高的水平上丰富了辩证唯物主义的新内容［15］。刘有源（1998）认为人工智能的模拟能否实现关键在于对人思维过程模拟的攻克，只有通过基于知识的思维才能从根本上对研究的问题予以解答，才能实现认识上的质的飞跃。人工智能与人类智能相比，拓宽了人的认识活动范围，提高了信息的利用效率，突破了人脑的局限性［16］。段伟文（2017）指出，就人工智能认识论研究，最突出的问题就是对于人工智能本质概念的模糊不清，最大的认识论悖论就是对于机器所谓“深度学习”的内在机理还没有透彻的认识，对于人工智能认识方法论没有准确的把握，归根结底是认识论上的透明性问题，即“算法黑箱”问题［17］。黄欣荣（2017）认为，人工智能作为现代生产力，已经在某种程度上实现了异己力量上对人的解放。而这种意义上的“人工智能”也成为了社会结构的一部分，人工智能、大数据等技术为人们认识和理解“共产主义”提供了新的认识路径［18］。翟振明等（2016）指出，随着人工智能的发展，尤其是以“神经网络”为基础的软件在机器学习能力上的突破性进展，让大众开始意识到机器似乎开始具备了“学习”能力，而这种能力在过去被认为是人类所特有的［19］。成素梅（2017）对“认知能力”进行探析，人工智能通过经验探索的模式对认知对象产生新的理解，再根据在实验和理解中积累起来的认知，实现某种认知目标。据此，人工智能在模拟人工智能的认知行为模式的进展，将反作用于心理学、认知科学和哲学的发展［20］。

在从马克思主义哲学来研究人工智能认识论问题方面，张守刚，刘海（1984）［21］以马克思主义认识论作为认识人工智能的指导思想进行了相关研究，其中“主观能动性”是关于人工智能认识论研究中的重要问题。人特有的主观能动性，是与人工智能有着质的区别的。赵曼昭、龙佳解（1985）指出，人工智能从诞生到发展至今，给唯物主义提供了新的自然科学的论证［22］。艾众（1985）从辩证法角度对人类智能和人工智能进行了对比。指出虽然人工智能在某些方面确实超越了人类智能，但是两者还是存在本质的区别，两者应该是相互协调、补充和支援的良性发展状态［12］。洪家荣（1992）认为一切认识都是首先从实践开始，从感性认识深入到理性认识，在相同或不同的实践中反复打磨、螺旋上升，而人工智能是人类智能的模拟和延伸，所以它必然遵循人类思维的相同规律［23］。

关于人工智能认识主体、客体及其各种关系的探讨方面，王利耀认为在认识论中，信息是由客观信息和主观信息组成，是物质和意识相互作用产生的产物，信息论中的信息则有所不同，它只适用于通讯技术或其他物理系统的离散信息，是不需要意识的，也不含有语义［24］。同时，他也指出了有的学者提出的“人工认识主体”与“自然认识主体”的问题：认识主体属于哲学范畴而非控制论范畴，是物质和精神的辩证统一体。赵曼昭、龙佳解（1985）认为，在认识科学中，人工智能与人类智能已经是对立但又统一的关系，成为了认识主体和客体互相作用的具体表现形式，使整个领域打开了一个研究认识的新视野，人工智能在认识论中作为与人类智能相对应的范畴，已经获得了作为基本概念的地位［22］。人工智能具有一般工具、机器仪表所没有的特殊功能，它既是被认识的客体，又和人相结合，组成“人—机”认识系统，成为认识主体的一部分，从而发展和丰富了科学方法论的新内容。人工智能提出了人的认识能力如何被认识模拟提高的新课题。从人类开始认识物质客体到认识主体自身，从认识物质实体的结构、属性和能量，直到认识信息是一个不断深化发展的过程。人的智能的物质性要通过人工智能这个中介环节，即通过实践实现对思维的人工模拟，思维的物质性才能得到最终的阐明，这就是马克思所说的，“人应该在实践中证明自己思维的真理性，即自己思维的现实性和力量，亦即自己思维的此岸性［25］。”冯国瑞（1988）针对“人工智能是新的‘认识主体’吗？”提出了自己的见解：人工智能是基于人类智能的，它只是机械的智能机器，人工智能或许能模仿人类的一系列物理行动，但不具备人类的本质特征。这主要表现在：人工智能不具备人类智能的社会实践性、主观能动性以及人的主观世界。因此他得出了“人工智能并不是新的‘认识主体’”的结论，并予以了解释：首先，从人类发展的角度，人类之所以能超越其他物种成功支配自然界，是因为人类具有主观能动性，这是区别人与其他动物的最本质的地方，也是人能够主宰自然界最根本的理由。其次，人工智能在人的意志驱使和控制下才能不断向前发展，而人们自身在人工智能发展的过程中将更加受益。最后，人具有主观能动性。人类要满足自身日益增长各种需求，就需要一步一步地改造我们生存的客观世界。主观能动性使人能够认识客观规律，并把这种认识反作用于客观世界，从而改变客观世界。与此同时，类似于“人工智能能否成为认识主体”、“机器能否思维”等哲学问题层出不穷。那么人工智是认识主体吗［14］？首先要弄清的是认识主体的定义。马克思主义中的认识主体，除了有血、有肉、有大脑，还得是处在一定社会关系中的人，即必须同时具备自然属性和社会属性。认识主体是人本身，人类智慧是人的一部分，而人工智能又是人类智慧的产物，所以说人工智能与认识主体是不能对等的。段伟文（2017）在讨论人工智能伦理调适问题时，虽未直接讨论“人工认识主体”概念，但他提出的人工智能的“拟伦理”角色倒推出人工智能的“拟主体性”问题。而这个“拟”字既有对人工智能是否能够真正成为主体的质疑，也指代人工智能只是在功能性上进行模仿或模拟，并不是真正的有意识的能动性。成素梅（2017）讨论了“数字人”的概念，她指出当人工智能科学家将人的意识或心灵通过技术手段上传到机器上或者是网络上，将可能实现人的身体与心灵的“分离”，从而使得心灵依附在一个具备自主学习能力的网络化“虚拟身体”之上。随着人的网络痕迹不断留存，这种特殊的存在开始被定义为“数字人，并对现有生命观发出挑战［26］。徐英瑾（2015）指出，目前人工智能的研究已经对现有的法律体系构成了一定程度的冲击，关于人工智能的立法问题已经出现了较多的争论，在各国的法律体系当中，虽然有对动物进行相关立法的，但主要是对动物的饲养员或者所有者的动机进行追责，“动物致害”原则上实行无过错责任，饲养人或管理人要承担侵权责任，只有在证明受害人有故意或者重大过失的情况下，才可以减轻或免除责任。在这种意义上，动物事实上并没有被界定为法律主体，而现阶段对于人工智能进行相关立法，并对其法律主体身份的讨论事实上是关于人工智能的认识主体身份进行的讨论。例如人工智能技术支撑的无人驾驶事故追责问题［27］。虽然徐英瑾（2016）有对人工智能成为认识主体的讨论，但他认为，从认识论的角度，如同《庄子·秋水》中“子非鱼焉知鱼之乐”的认知案例一样，机器的模拟能力可能发展到反问人类的程度，此时，人们站在“子非机器”的角度，难以证实机器是否真正具备意识和认知能力［28］。

三、结论

从语义学的角度看，对“人工智能”概念进行解释时，“人工”顾名思义是人力所能及制造的。关键在“智能”，如果连“智能”的概念都讲不清楚，也就不能找到正确的路向去研究人工智能了。部分学者从马克思主义哲学的方法论入手，从辩证唯物主义认识论的角度结合生命科学当中脑科学对人脑机能的研究，对“智能”的概念给出较为科学的定义，并在人工智能的研究当中加以运用。然而即便如此，在脑科学和神经科学等生命科学的研究进程的限制下，对于人脑及人类智能的内在机理仍然没有彻底把握，或者说存在诸多关键难点尚未突破，这导致对人工智能哲学认识论研究在根基上产生了某种不确定性。

通过文献梳理不难发现，已有人工智能哲学认识论研究大致包括：人工智能的本质及其认识论意义；人工智能认识主客体之间的内在关系；人工智能能否成为新的“认识主体”及“人工认识主体”问题；等等。

“人工智能”研究与“智能”研究是相伴而生的，智能研究基于生命科学特别是神经科学和脑科学以及心理学和社会学等，而人工智能研究则基于计算机科学和信息科学等。受限于研究者本身的学缘背景，将两方面达成某种协调的并不容易。不过，两个领域的学者对人类智能与人工智能的关系研究是较为重视的。例如有学者指出人（人类智能）的主观能动性和机械（人工智能）的物理运动具有质的区别，人类智能基于思维与实践，而人工智能往往被认为是信息处理系统，至少在目前阶段是在信息传输技术的基础之上，还需要大量的数据进行训练。再如学界认为人工智能的发展给认知发展的哲学理论带来积极影响将成为必然，人工智能科学的创立和发展，加速了认识科学的生长和延伸，给哲学认识论提供了新的自然科学论证。

对于人工智能认识主客体及其关系的研究是人工智能认识论研究不能回避的话题。国外学者主要是从“机器是否会思考”、人工智能是否能够成为新的认识主体等角度去探究，并从生物学、遗传学、物理学和哲学等方面进行论证。国内部分学者倾向于从马克思主义哲学认识论对认识主体的概念进行阐释并验证人工智能不能成为新的认识主体，并对“人工认识主体”和“自然认识主体”进行了比较。需要指出的是，对于认识主体的不同界定对人工智能能否成为新的认识主体是有一定偏差的。

从不同视角去研究人工智能哲学认识论问题，是已有研究的特色。如神经科学和认知科学视角、福多的科学哲学视角等都对人工智能进行了有价值的审视。再如通过工程技术设计手段、仿生学研究角度、心理学研究途径等多学科交叉的方法来认识人工智能，均为人工智能哲学认识论提供了更多基底。上述也表明，人工智能兴起壮大的过程中，当前的学科分类方式已经无法满足这一发展需求了，近年来方兴未艾的“新工科”热潮其实也是对这一问题的某种回应。从马克思主义实践论来看，人类从各类实践中获得智能，因此，成为实践主体并有效的“实践”就是人工智能“逼近”甚至超越人类智能的必经之路，在这个意义上，人工智能认识论问题的核心又聚焦到了“实践”上面来了。