论行为主义人工智能的哲学意蕴

曹 婷

(四川外国语大学 英语学院,重庆 400031;重庆师范大学 外国语学院,重庆 401331)

智能研究,作为认知科学、计算机和哲学领域的重要关切,可溯源至古希腊的德谟克利特(Democritus)的原子论。该观点认为人类心智活动最基本的物质结构是原子。亚里士多德的逻辑三段论和毕达哥拉斯(Pythagoras)的形式数原则也为智能研究提供了方法论指导。到了18世纪左右,随着自然科学的发展,智能研究不再局限于人类智能,而是推广到人工智能。莱布尼茨(Leibniz)最早提出了人工智能思想,人类智能可还原成机器演算,概念可分析为最简单的元素,并予以符号进行形式化计算。1956年的达特茅斯会议上麦卡锡正式提出人工智能这一概念,而在之后60多年的时间里,人工智能研究构建了基于不同理论的符号主义(symbolism)、联结主义(connectionism)和行为主义(actionism)三大流派。从哲学角度来说,这些理论基础反映了人工智能研究对于主体、智能、思维、心灵、意识等概念的不同认识。

行为主义人工智能又称为进化论派或控制论派,认为智能是从感应器的信息转换以及智能体与世界互动中涌现出来。复杂行为可以分解成若干个简单的行为,是一种基于感知动作系统的智能模拟方法,其理论目标在于预测和控制行为[1]。主体的反应依赖于外部环境的刺激,同时主体通过特定的反应来表达引起这种反应的外部刺激。由此,我们可以看出,行为主义人工智能强调感知信息,利用仿生学原理制造具有行动能力的机器人,不再追求构建精确的数学模型,而是采用感知反馈方式适应纷繁复杂、变化无穷的外部环境[2]。从这一点来看,行为主义人工智能与传统人工智能的技术进路大相径庭。行为主义学派所主张的智能研究既不像符号主义那样陷入无穷的形式逻辑推理,也不像联结主义那样强调神经元的联结纠缠,相反,它采用智能体的控制系统,通过学习不断进化对外界世界的感知,加强自身反应,以达到智能体内部的自我平衡和主体间平衡。

行为主义人工智能作为最新人工智能技术进路,克服了符号主义和联结主义人工智能的缺点,摆脱了经典人工智能的哲学假设,将现象学中非表征主义、涉身性、在世界中的存在、主体间性等哲学思想应用于人工智能,具有其独特的理论视角和哲学意蕴。因此,本文从本体论、认识论和方法论三方面来解读行为主义人工智能的哲学内涵,以期能为人工智能研究和未来发展提供一些参考。

一、本体论:人工智能的类人性与具身性

本体论(Ontology)是哲学对世界本质的最根本概括,是哲学学说的基础、出发点和逻辑主线。西方哲学的形而上学认为,真正实存的、有意义的问题是现象背后的恒在本质。因此,人工智能哲学研究的基本问题是人工智能的存在性或客观性问题。那么,行为主义人工智能就是探讨实现人工智能是如何存在以及究竟为何的,包括概念、本质、核心要素和基本特性。

事实上,人工智能的“智能”定义一直都未有定论,其原因在于智能一直是人类所独有的特性。行为主义人工智能学派将智能理解为智能体的感知、反应和交互能力,主张人机交互、群智开放和自主智能,通过编码程序运行感知输入输出机制,实现信息的传达与交流。从这一角度而言,行为主义人工智能类似于人类智能,成为“类人”存在物,不仅形体类似于人类,而且内容上最大程度匹配人类的知、情、行功能,如提供儿童和老人陪伴服务的机器人,为人工智能设置了倾听者和交流者角色,实现人类与智能体的感知与情感交互,从而使智能体具有了类人性。另外,人类与智能体之间的关系转变成了主体间的交互关系,具有主体间性。主体间性最早由现象学创始者胡塞尔(Husserl)提出,自我意识在主体的意识经验中构造出他者,从而认识客观世界,构成了主体的人与他者之间的存在与交互。通过自我意识主体创造出他者,同时他者也凭借他者的自我意识再构造自我的主体。此时,他者成为他的“主体”,而作为主体的“我”成了他者的“他人”。我与他者的相互构造在主体间交互形成,个体的主体性也得以凸显。面对人类与人工智能的“智能体”,彼此的存在以共有的客观世界为前提,人类身体与智能体在“在世之中存在”,而“在之中”即我与他人共同生存于同一世界。双方的身体面对着一个共同的世界,从而构成了“主体间性”的基质[3]。因此,人类和智能体以彼此的存在为存在,两者既是主体,也互为客体,在物质与精神实践过程中表现出主客体的二重性。最后,行为主义人工智能分别将“行为主义”与“人工”置于“智能”之前,强调人类的行为活动为“智能模拟”的实现提供了前提。也就是说,人工智能不仅是对人类智能的模拟,同时也是人类社会属性的需要。虽然目前传统人工智能研究进路还未突破意识、情感、社会属性,其智能程度受制于人工性[4],但人工智能越类似于人类,就越需要遮掩人工性甚或消灭人工性。因此,从预设性设定而言,行为主义人工智能强调的感知与交互能力都是以自身的“在场状态”为前提,强调了智能体与人类、环境的交互融合中实现自身的行为与认知判断,具有意识性,进而主动适应外部社会环境的发展变化。

理性主义传统认为,知识是通过符号进行表征的,而表征可以用于推理。人类的思维过程就是表征逻辑推理与演算,通过模拟这一过程实现人工智能[5]。与传统人工智能学派相比,行为主义人工智能强调经验主义,注重感知,认为知识是一种默示技能,在身体与世界的互动中形成。丹尼尔·丹尼特将计算机表征分为三种类型:显性、隐性和默示。显性表征是一个实体,根据某种解释系统,它具有语义内容。显性表征在物理上存储于系统,系统可对其进行解释和使用;隐性表征被定义为系统中显性表征在逻辑上隐含地表示;当一个表征被构建到一个系统中时,它是默认的,也就是说,默示是系统表现出某种倾向性的东西[6]。这种倾向性的东西日常表现为一种在受访时,只有在不可上手时才会被感知。海德格尔(Heidegger)认为,“在手状态的客体源自更基本的存在方式。在这种上手的存在方式中,既没有客体,也没有属性。事物在中断时才会凸显出来,即在不可上手时才会作为被关注的事物来解蔽它们自己”[5]。德雷福斯(Dreyfus)认为,智力需要理解,而理解需要计算机知道常识背景,而这一常识背景正是人类通过身体与物质世界的互动形成的,由一套技能组成,而不是一套知识表征体系[7],其原因在于尝试和熟练的互动是智力的必要组成条件。传统人工智能系统不能有效表示、使用常识和熟练交互,相反,行为主义人工智能达成了这一目标,其原因在于它强调人与世界的动态交互。也就是说,行为主义人工智能关注上手状态,只要智能体进入上手状态中时,人与智能体就互为一体。布鲁克斯(Brooks)认为,世界的状态直接决定了生物行为,这一框架被认为是与世界互动,而不是表征世界,这一主张与丹尼特的默示观不谋而合。因此,行为主义人工智能从抽象的知识表征转向实践中的技能提升,从原子主客体的理性分析转向感知互动的经验学习。智能体不再通过人类的纯粹生物反射机制获得智能,而是通过在知识的内在表征在操作过程中获得智能,在特定域境中通过自适应表征实现如何去做。智能体与环境的熟练互动是产生智能的关键,这也进一步说明,智能行为不仅仅是有意识的生物特有的,智能体也能够产生智能。

二、认识论:人与技的二重性

智能研究成果反映了不同的认识立场和研究进路。人工智能研究的范式转变实际上是认识论的立场转向。行为主义人工智能强调感知行为的认识论基础,以自己独特的视角和语言,重新概括自己对智能及其模拟过程的理解。行为主义人工智能作为技术存在物,具备类似人的智能,使其与人类之间呈现出不一样的人—技关系。鉴于行为主义人工智能的类人性,对其过分依赖可能会引发非必要的恐慌,有观点认为,人工智能的快速发展在一定程度上威胁了人类的主体地位,比如霍金、卡普兰就曾告诫人类要警惕人工智能,超级智能可能会取代、控制或统治人类[8]。那么,缓解或消除以上问题的主要路径就是回归认识论的基本逻辑。因此,在行为主义人工智能的框架下,这些认识论问题需要进一步探讨。

从认识论的角度来看,行为主义人工智能的研究聚焦于实现在复杂环境下的行为控制问题,即通过构建适应于环境的行动模块来实现人工智能,体现了具身的认知观和对人工智能的行为主义逻辑。因此,智能是“在不可预测的环境中做出适当行为的能力”,这也是梅洛·庞蒂、胡塞尔、海德格尔所倡导的涉身认知理论所秉持的立场:智能源自身体与环境的互动,行动是智能的核心因素,而行动的主体身体以及行动的情境也是智能的实质构成。换句话说,智能是身体针对环境的反应,不断调整适应周围环境所进行的一种活动。认知主体在应对周遭环境过程中采用自适应、自学习和自组织等方式来形成智能,而不是通过符号、表征和逻辑推理形成智能。正如梅洛·庞蒂(Merleau-Ponty)所说:“移动身体就是通过身体针对事物;这就是允许某人作出反应,它完全独立于任何表征”[9]。从某种意义上来说,智能就是无形式、无表征的,反映了梅洛·庞蒂的意向弧思想,认为认知主体在没有达到最佳结果时,会自动修正其反应,而这种修正不依赖于表征。冈德森(R.Gunderson)认为,人工智能应摒弃编程式建模,而是要用非编程方法模拟人的意向性[10]。这一点与德雷福斯的观点不谋而合,在技能化应付过程中,人们根本不需要心理表征,支配行动的意向内容无需在心灵中表征出来。德雷福斯用专家技能的五阶段来论证行动的反表征主义,技能的行动者不必对格式塔进行表征,因为格式塔从来都不需要在心中被表征,在行动产生的过程中并不起因果作用[11]。因此,行为主义人工智能认为,智能不是简单的逻辑推理与模仿,而是起源于感知行为,更强调主动适应环境的性能,否则智能体就不能发挥它应用的具身功能。

马克思认为:“人体解剖对于猴体解剖是一把钥匙。反过来说, 低等动物身上表露的高等动物的征兆, 只有在高等动物本身已被认识之后才能理解”[12]。人工智能的诞生可以从根本上反思人类。行为主义人工智能作为技术物的认知论现象,模拟人类的智能,是人类认识能力的技术化再现。智能体作为行为主义人工智能研究的产物,不仅是人认知能力的体现,同时也是深深影响了作为主体的人。智能体借助技术载体具有了感应行为,这是对传统感应能力的一种拓展,成为甚至超越了人身体的一部分。人工智能在某种程度上替代作为纯粹自然体的人的一部分感知能力,将人从认识和改造世界的过程中解放出来,突破了人类认知器官的局限性,拓展了人类认知领域。人类认识能力是作为主体的人对作为客体的事物规律与性质在思维层面的反应与把握,而行为主义人工智能虽然能像人一样行动,但仍然是认识主体要把握的客体对象,因此它也可被视为人类认识的人工化、技术化后的产物,是人类认识日趋技术化的一种走向[13]。然而,行为主义人工智能具有认识论的“镜像”意义,使人的认识活动通过无表征、自适应形式在人工智能技术中展现出来,将心智对象从第一人称转变为第三人称的存在,从而使人的认识对象化或客观化。人工智能技术的这种存在方式给予了人的本质新的可能性。科林·艾伦(ColinAllen)等在《未来的人工道德主体原型》一文中认可了技术人工物的道德主体地位[14]。也就是说,智能体的出现使得人与技术之间、人与物之间的关系发生了根本变化,从主客间关系变成了主体间关系。这种关系给传统认识论带来了新的认识问题。这种人—技新关系并不是简单的一加一等于二的关系,而是构成要素的选择融合。需要指出的是,人技结合的目的不是创造一种人工主体,而是人类认识世界和改造世界能力的具现与强化。技术不仅是与人类同时存在的“主体”,也是人类的实践工具。只有认识到这一点,方可理解行为主义人工智能的认识论意蕴,才能消除“人工智能威胁论”,同时反哺人工之智能的本体论研究。

三、方法论:感知行为与预测的科学研究纲领

与认识论密切相连的是方法论。没有科学的方法论发展,真正的科学是不可能的[15]。人工智能的飞速发展离不开方法论的指导,而人工智能方法论直接决定了人工智能的演化方向、发展速度和实现程度[16]。传统人工智能遭遇发展瓶颈的根本原因是太过重视个体内部的智能形式逻辑机制,忽视了身体与环境的交互作用。相反,行为主义人工智能通过感知运动模拟、世界学习与预测的方法来模拟人的行为活动,强调身体与环境的交互,把交互过程还原为信息技术流,通过控制动力学的方式与外部环境在行动、情绪、语言等方面进行耦合,达到具身性理解的过程。

行为主义人工智能秉承“分而治之”的方法[17],从行为上模拟人工智能,创制机器人,部分体现了机械还原论,即强调各个要素之间的相互分割。然而,行为主义人工智能更强调作为系统中的客体与主体之间的交互反馈,也就是说,从客体生成感知信息,由感知信息产生知识,由知识产生智能策略,从而生成机器人的智能行为[16]。布鲁克斯认为,智能行为涌现于机器人的各种子系统的相互作用,不需要建构和操作机器人世界的表征,“使用世界作为它自己的模型是更好的选择”[9]。因此,行为主义人工智能在方法上偏重基于感知的行为,通过构建感知运动模拟系统,把执行能力作为体现智能的工作范式[18],即从源头上强调智能的具身性,让智能体能够识别实时环境信息并做出决策,实现与现实世界的动态交互。从过程上看,它强调智能的生成过程,认为智能行为源于智能体对客体的感知。蚁群算法利用信息激素对单个智能体行动进行引导;粒子群算法通过单个智能体与其它智能体的协作并根据全局最优方向以及当前最优方向做出权衡后来行动。这些智能算法采用并行编程方式继续动态迭代概率性搜索,具有高度模仿性、自我学习性、自适应性,自我进化不再依赖人类的经验。当然,值得一提的是,这一方法论的不足在于现有行为主义人工智能聚焦于低阶智能,而要实现低阶智能到高阶智能的跨越还有很长的一段路程。人类对这一过程还无法理解,不知内在机制,行为主义人工智能所倡导的算法还蕴含着不可解释性,在方法论上还有更多的认识空间。

新一代人工智能的发展反哺着认知方式的不断演化,从还原论逐渐走向整体论、生成论,并融入涉身认知方法论,认为身体的知觉尤为重要,是行为生成的基础。因此,行为主义人工智能遵循着整体性、关联性、演进性和情境性原则,通过繁复、精密的算法让人工智能可以与真实世界交互,并且通过认知军备竞赛(Cognitive Arms Race)的方式获得更高级的认知能力,不断优化自身的行为。其核心方法是包容架构,含有多个控制层,每个控制层均与世界交互形成“自行决策”。如,伯明翰大学的罗恩·克里斯利(Ron Chrisley)提出了SMPA循环,认为预测与计划是实现的基础,行动是预测的最终归宿[19]。鲁道夫·卡尔曼(Rudolph E.Kalman)提出了一种预测模型,能在诸多不确定情况的组合信息下估计动态系统的状态,可以在真实世界的环境中对运动轨迹及下一步动作与状态做出精准度极高的预测[20]。尽管目前人工智能与生物学无法做到完美融合,但行为主义人工智能的研究方法确实为人工智能的发展打开了一条全新的道路。

总之,人工智能的超速发展不断冲击着人类的生活方式,从历时角度来看,人工智能发展也是哲学思想的演化,蕴涵着深厚的哲学话语空间。行为主义人工智能主张基于感知运动系统来模拟人类智能,包含身体智能、世界学习和自适应等研究纲领。从本体论来说,行为主义人工智能主张智能具有类人性和具身性,反映主体间性和知识的实践性等特征。从认识论来说,行为主义人工智能具有自然性和人工性的双重特性,使人类认识过程对象化,从而客观研究人类自己的认知活动成为可能。同时,人与智能体构成新形态的人机关系,留下了一系列认识论问题。从方法论来说,行为主义人工智能是自适应的,是环境、智能体和人的认知共同作用的结果。这一研究方法强调智能系统在信息环境的刺激下,通过复杂精密的算法(如群体智能算法)不断反复迭代,实现身体与环境的耦合,产生类似于人类的智能。总之,行为主义人工智能的哲学探讨,有助于厘清其概念、本质、属性特征,为未来人工智能的发展开拓了一种新方法。