(南开大学 哲学院,天津 300350)

随着第三波人工智能浪潮的兴起，对人工智能进行哲学反思和研究成了迫在眉睫的要务。如果说塞尔(J.Searle)、德雷福斯(H.Dreyfus)等哲学家对人工智能的批判从某种程度上终结了人工智能的前两次热潮，那么人工智能这次的技术变革，又重新激发了广大哲学学者的兴趣，有可能会改变哲学的研究范式，从而产生“人工智能转向”。正是在这种背景下，2018年4月，南开大学召开了“首届人工智能哲学与跨学科思维论坛”。这次论坛的目的，不仅仅是延续国际上已有的人工智能哲学研究，还希望能发掘出国内学者的新思路新观点，并且以跨学科思维作为人工智能哲学应承担的责任，为人工智能哲学找到一个新的方向。数十位国内学者在人工智能与认识论、人工智能伦理学与法律、人工智能美学与艺术、人工智能与逻辑等议题上展开了论辩。经过对各位专家的论文和论辩的梳理，笔者认为，此次会议成果可以总结评述为：三大问题、三点启发并最终达成了一个共识。

一 问题：合法性、主体性和创造性

1.合法性

人工智能哲学这一研究的确立，首先要像康德那样拷问其合法性(何以可能)，而人工智能作为限定概念，其合法性则首当其冲。科学家们一直试图为这一概念的合法性做辩护。如图灵认为从理论上说，机器不仅“可以思考”[1]433，还可以极近似地“模仿人类心灵的行为”[2]257，正是在此意义上，麦卡锡等人提出了“人工智能”概念。然而，“人工”这一限定词意味着这一概念本身就一定是非先天的。张绍欣在其论文中考察了“Artificial”这一概念的历史演变，从亚里士多德的“人是(技艺)制作的动物”发展到马克思的“人是会劳动的动物”；按照阿基米德-伽利略的机械论传统推到极致，“技艺就被视为人类的终极正义”，但是与图灵重视机器在智能上的优越性不同的是，张绍欣从现代法学概念“法人”(Artificial person)的“位格加等”这一法理依据获得启发，认为人造对象在权利和行为能力上的低人一等，意味着其在道德意义上必然低于人类[3]63-69。李国山则从维特根斯坦的“语言游戏说”出发，认为，“机器”能“思考”其实是我们错误地使用了语言,而且“人工”作为限定词，表明任何机器的连续行为都有赖于人类的介入，这其实也就取消了机器有独立思考的可能和价值[4]52-62。

而“智能”一词的争论，是中外学者讨论的焦点。黄欣荣提出了“智慧”与“智能”有别，智慧不仅包括理性能力，还包括“情感和意志等非理性能力”[5]71-83。笔者在论文“人工智能视觉艺术研究”中提出了人工智能还应该包括审美和感性能力。钱捷则从其所建立的“超绝发生学”出发，将“感觉直观”视作“认知的构成活动的根据”，而情感、意愿以及审美意识是比直观还要基础的活动，因此根本无法为机器所具有[6]39-41。但是，笔者认为，随着“感情计算”等算法的兴起，机器似乎正在慢慢地拥有情感、审美这些能力(至少是行为上的)，笔者认为，所谓“智慧”，不仅仅比智能要多一些非理性的能力，还需要有时间意识和空间意识，需要有基于肉体有限性的精神超越性，而这或许才是无身体的机器最难以实现的。

当然，我们也要看到，仅仅从“人工智能”概念的语言合法性来探究其存在合理性肯定是不够的，因为“人工智能”并不是唯一可行的概念，图灵使用的是“机器”(数字计算机)“思考”，而计算机学家纽厄尔(A.Newell)和司马贺(H.Simon)则使用“复杂信息处理”一词。因此，我们既要从语言分析和历史规范的角度来考察词语，又不能限于词语考察，以免落入“解释学循环”和“语言中心主义”之中。

除了“人工智能”这一概念的合法性，还有一种可能性需要探讨，即“人工智能化”的合法性和可能性，这也是计算主义和还原主义者所秉持的立场，即一切人类行为都可以还原为物理行为，一切心理活动都可以进行逻辑推理和计算。

任晓明在论文中提到了勃克斯(A.Burks)的“逻辑机器哲学”。该哲学的核心思想就是“一个有穷自动机可以实现人的一切自然功能”[7]8-19，这种思想曾遭到心灵哲学家和逻辑学家的强烈批判。塞尔认为，应该从“生物自然主义”出发看待身心问题，因此，认识等心灵行为的基础是身体[8]。而逻辑学家则依据“哥德尔不完备定律”，认为心灵无法为数学所全部描述。贾向桐介绍了反计算主义的几种思路，他认为，计算主义充分考虑到“大脑”和“心灵”的区分，真正的认识是交互性的，涉及到大脑和外部环境的信息交流，并非简单的机械运算或者形式逻辑的运算，认识的主动性和建构性没有显现出来，认知不仅仅是一种自然过程，更是社会实践活动的产物[9]51。

著名人工智能哲学家德雷福斯从海德格尔的存在学说和梅洛庞蒂的身体理论出发，认为“智能是与处境相连的；它由处境共同决定，在处境中人们发现自己”，因此，“智能是置入的，也即是需要人类的身体”[10]7-8。

由此，我们得以窥见，人工智能化背后隐藏的核心问题仍然是哲学中的身心关系问题，而要解决身心关系，首先要说明心灵是什么，主体性意识就属于心灵中最为重要的一个议题。

2.主体性

主体性是人工智能哲学另一个值得关注的问题。西方马克思主义哲学家阿多诺(T.Adorno)认为，人的主体意识的诞生经过了漫长的劳动和实践过程，是劳动分工的产物。而这之后，经历了古希腊哲学的曙光、笛卡尔为代表的认识论转向以及康德为代表的启蒙理性，人类的主体性才最终确立。这种丰富的主体性含义既蕴含了主体与客体的辩证关系，又意味着主体必须具有自主性、意向性、道德主体等意蕴。因此，当我们将人类的主体性类推到机器上时，也同时得考虑这几方面的含义。

最近甚嚣尘上的“人工智能威胁论”，其前提就在于人们设想这种非人的“主体性”的产生。李恒威、王昊晟认为，只有当人工智能能够拥有了独立自主的动机和情感系统时，才可能拥有主体意识，而那时才会对人类产生“生存性威胁”[11]20-24。田文利、刘帆认为，生命特征(包括呼吸)是人与机器(物)的最重要的区分，应该通过“族谱定位”等方式来确定人工智能对于人的附属地位[12]111-118。

在认识的“主体”意识上，蔡恒进提出了“认知坎陷”(cognitive attractor)的新概念。他认为，认知坎陷是人的所有意识单元，也是人类自由意志的体现；而这种意识和认知的基础在于人类主体具有“认知膜”——某种类似于细胞膜的东西，它能够保持主体的相对独立性，同时又能与外界产生互动[13]1-7；这种主体的独立性和自我生成，来源于生物在漫长的进化过程中与环境互动的结果。而主体意识，笔者认为，不仅仅是一种生物学意义上的认知反应，同时还含有文化的意义。人类学家则通过调查发现，文化、生物和环境之间有着紧密的联系，“这意味着文化与人类生物互相影响”[14]273。

如果说我们现在对于认知意义上的主体性还无法解释清楚，我们不妨转向道德意义上的主体性。如前所述，不仅只有人类是道德主体，一些非人的实体如公司、社团等都可以成为道德主体。那么，人工智能体是否也能成为道德主体呢？张正清、黄晓伟认为，如果我们从“他者”视角，也即是从道德责任的角度出发，即使人工智能体没有主体性和意向性，我们也必须将之视作道德主体，并追索其责任；他们还认为，机器在行为偏差上的概率就体现了其自主性，而且责任关系意味着即使机器没有道德上的能动性，却也必须承担道德责任，这种责任伦理意味着机器的道德主体地位事实上是人类赋予它们的[15]172-183。我们知道，主体性意味着主体自身是自律的、自为的，这种主体性应该是从自身中生长出来、自我意识到的，显然这种自生的主体性在机器没有诞生意识的情况之下是不可能的。另外，更麻烦的事在于，道德主体性的自律性意味着，主体应该以自身为目的，所以机器应该以自己的生命为终极目的，那么这就根本与机器伦理如阿西莫夫三定律所要求的机器“不得伤害人”相矛盾。

因此，从人的角度出发，机器的“主体性”必须低于人的“主体性”才行，这种伦理上的降格，是因为人是机器的创造者，这也将引出第三个重要问题：创造性。

3.创造性

创造性也是人工智能领域中的讨论热点，人工智能是否能像人一样的拥有创造性呢？

著名人工智能哲学家博登(M.Boden)区分了两种创造性：“非可能性”(Improbabilist)的创造性与“非现实性”(Impossibilist)的创造性两种[16]269。前者是各种观念的重新组合，而后者则是创造出之前未曾出现过的新观念。也就是说，前者是“从有到有”(创新性)，后者则是某种程度上的“从无到有”(原创性)。之所以说是某种程度上，是因为完全的“从无到有”只存在于宗教的上帝创世之中。博登认为，人工智能体，例如科恩(H.Cohen)设计的AARON程序，已经在某种程度上实现了这种创新性。事实上，一些人工智能专家，如微软小冰的设计者，也宣称其智能体能够成为创造的主体了。根据康德在《判断力批判》中对艺术“原创性”解释，模仿和执行规则不能称作创造性，真正的天才是能够制定规则的能力，这种能力是无法规则化的，因此也无法学习[17]242。因此笔者认为，目前的智能体并不具备“原创性”，其所谓的创造性不过是对人类已有的艺术品的学习的基础上的延伸。吴维忆在其文章中引用科恩的观点指出，创造是一个“受导向的形成过程”，也即是个体“在建构一次次连续的趋近状态的同时，其内在的世界模型也被重新组织了”，因此，人工智能的创造不取决于其自主性的强弱，而在于规则的导向以及程序对规则的处理[18]192-196。图灵也曾经提出过类似的意见，在反驳拉芙蕾丝(Lovelace)夫人说机器不能创造新东西时，他说，人类所谓的原创也是建立在以前的教育或者一般规则的基础之上的[1]450。

确实如此，我们无法想象一种彻底意义上的“从无到有”，即使是康德所说的“典范意义上的原创性”也是要运用认识诸能力的。因此，机器接受人类所设置的程序，并不能成为其具有自主性和创造性的绊脚石，正如人类也是从其他生物进化而来的。

人工智能想要在艺术上实现创造性，不仅需要人们在创造性程序上的设置，还需要主体性、意向性等方面的发展，同时，创造性也能反向证明人工智能主体意识的发展，如果真的有一天，机器能够独立创造出新的事物，这同时说明人类创造性出现了质的飞跃。

二 启发：技术、伦理和美学

当前的人工智能技术有何缺陷，中国传统思想对人工智能是否有所助益，以及人工智能与情感、艺术如何跨学科结合起来，这也是人工智能哲学研究的热点问题。

(1)大任务、小数据的技术转换

目前人工智能技术，如深度学习，最大的问题在于其“大数据、小任务”的方式。也就是说，人工智能需要大量的数据输入、大量的能量消耗，但是解决的问题却相当狭窄。而人类却相反，仅仅需要少量的数据和经验，就能迅速地掌握规律，想出具有通用性的解决办法。这说明人工智能和人类智能从根本上是不同的。

张玉宏解释到，这是因为深度学习本身带有的“技因”缺陷：暴力技因明显，暴食数据巨多，智能密度低，因此，人工智能只有首先具备自我学习能力，也即是模拟人类基因中的学习形态，其次发明节能芯片，以及在深度学习的基础上拓展其广度(联想)这几种方法，才能有机会像人类那样实现“小数据、大任务”[19]26-38。那顺乌力吉也同样注意到了这种技术范式转变的重要性，他认为，可以通过“类比”的方式进行学习[20]86-92。杨树峰、伍梦秋对当代记忆理论的梳理，也可以给我们提供一种可能解决方法。他们认为，人工智能的记忆储存机制与人类完全不同，这意味着对于人类而言，遗忘并不需要抹除先前的记忆，而对于机器，遗忘就等于是抹除所有的先前信息，从零开始，这也就阻碍机器的学习和认识能力。因此，人工智能需要搭建不同的、多元的记忆神经元回路，从而使机器真正具有记忆，而记忆是观念的连接，是意识的基础[21]248-256。

(2)儒家伦理的嵌入

我们常说技术是无国界的，但是这是否意味着中国传统思想对于现代人工智能技术是毫无意义的呢？

苏令银提出将儒家伦理规范嵌入机器之中，为中国传统思想在技术上的指导提供了一个很好的例证。他指出，如果机器遵守康德的伦理学，会产生自律和他律之间的矛盾。人工智能若要成为道德主体，则必须具有自律性，即其行动需以自身为目的。而机器伦理要求，人工智能必须以人为最终目的，即一定要维护人类的利益。这两者的矛盾是无法解决的。功利主义的机器伦理，将计算利益视作唯一标准，而这种计算可能最终会让机器做出伤害人类的行为。苏令银进一步考察了儒家伦理中的“忠”“恕”“仁”，并总结了三条机器伦理：忠是从正面意义上要求机器完成其被指定的角色的任务，恕则要求机器不要伤害人类，而仁则要求机器需要通过学习人类来提升道德，同时拒绝做不道德的事[22]139-160。

当然，不仅是在伦理上，中国传统思想对人工智能起到规范指导作用，在其他更为宏观的层面，传统思想也有积极的意义，例如庄子对“机械”与“机心”的探讨，就涉及到了技术与人的关系，以及中国思想中所重视的直观和经验，正是人工智能如今难以解决的难题。

(3)人工智能美学

近年来，人工智能在艺术和情感方面的技术突破有目共睹，自动写作技术、人工智能绘画、写书法和创作音乐的技术日益发达，但是人工智能与艺术、情感等的跨学科研究却乏人问津。

笔者曾经提出过“人工智能美学”概念[23]，并进一步论述了人工智能视觉艺术发展历程，以及以创造性和艺术标准为例，探讨了人工智能美学的研究方法。王志敏提出了“美商”这一概念，认为如同智商、情商一样，应该建立一种美的具体评分标准[24]25。实际上，早在一百多年前，实验美学的开创者们就探索了定量分析“美”的方式，这种自下而上的方式，为人工智能专家皮卡德(R.Picard)的“感情计算”方法所继承[25]。但是，经验归纳法虽然行之有效，却无法保证结论的必然正确。

卢文超论述了人工智能对艺术传统理论的挑战，他认为，由于人工智能艺术中人类主体被取代，所以传统的模仿说、表现说和接受说都会失效，形式说也只能满足形式部分，并且他批评人工智能艺术无法提供丰富的艺术关联，这是其最大的缺陷[26]184-191。

另外，关于对人的外形进行模仿的仿人机器人，也是最近讨论的热点。朱体正提醒我们注意仿人机器人对肖像权保护法的冲击[27]119-127。程林则以19世纪初德语浪漫主义文学中的“早期机器人”形象，来探讨日本学者森政弘的恐怖谷理论，他认为，该现象的出现与人在高仿真机器人面前所遇到的替代威胁、异化风险和认知困惑等有关[28]128。

笔者认为，除了认知心理学上的解释之外，仿真机器人虽然有表情但是由于表情的错误运用，导致人们无法或者错误实现共情，这会加深人们的恐惧感；即使是机器人面孔能够完全摹仿人类表情，但是这些表面的情感无法与真正的生命感、经验和关怀结合起来，恐怕也是会让人失望的。

从几位学者对于人工智能与艺术、美学的跨学科研究来看，人工智能美学有着丰富的研究材料和对象，是值得深挖的研究题目，它必将成为人工智能哲学的重要研究方向。

三 共识：跨学科的思维范式

毫不夸张地说，当代哲学正面临着危机，最大的问题就在于旧有的哲学方法和思维范式是否能跟得上人工智能等新技术的发展。哲学在认识论转向、语言论转向之后会进行“人工智能转向”，这并非夸大其词。人工智能的出现，拓展了人类的认识边界，对“人类中心主义”产生了挑战。人工智能等于是在整个人类主体面前树立了一个“他者”，这个他者不是低于人类主体、被人类所主宰的客体，而是与人平等的、能让人类审视自己的他者。人工智能也引发了伦理的讨论，甚至动摇了人类伦理的一些基础。如林建武提出的“区块链”的去中心化、规范化特征，使得人们或许可以不再需要道德作为约束。

更重要的是，人工智能对于哲学思维范式的挑战。传统哲学一直是以概念(理念)之间的推演、演绎为其基本方法。但是这些概念，有多少如维特根斯坦所说的是属于语言的误用呢？如灵魂之于“金山”，上帝之于“当今的法国国王”。人工智能是否有可能成为哲学的“奥卡姆剃刀”，剃去那些不可能被逻辑和计算所描述的概念呢？当然，我们也不可迷信人工智能，将其树立为新的偶像、新的上帝。人工智能所用的逻辑和计算方法，最终只能描述具有真值的命题。而艺术这类命题，它本身并不以真假为终极标准，它的真或许正来自于其幻象的假。人类生活世界的丰富性就在于除了真假之外，善与爱可能更为重要。另外，直观、语义以及常识都是目前人工智能难以跨越的沟壑。这种思维范式的挑战，还在于哲学不可能再孤军奋战，正如古希腊时期的哲学是一切“智慧学”的统称，现代的哲学也要充分利用已有的其他科学方法和论据去丰富自己的武器库。例如从下而上的实验方法未必不能成为判断的佐证，计算机科学中的算法和经济学中的建模应该也可以运用于哲学的思想实验之中。

最为重要的是，我们应该以哲学为基础，构建跨学科的思想基础，沟通人文学科和理工学科，打破学科之间的壁垒。这次会议也表明，哲学与人工智能、法律、社会学、心理学的交叉研究是非常有必要的，哲学的基本思维方式可以为跨学科思维的基础。