“智“的可能性与“能”的极限性: 论人工智能的“智”与“能” - 哲学研究

第51卷第6期

024年11月

四川师范大学学报(社会科学版)

ꢀ

JournalofSichuanNormalUniversity

ꢀ

Vol51ꢁNo6

ꢀ

ꢂSocialSciencesEditionꢃ

Novemberꢁ2024

“智”的可能性与“能”的极限性:

论人工智能的“智”与“能”

江海全

ꢄꢄ摘要:智能包含“智力”与“能力”两个方面。“智力”意指理论意义上的认知力,“能力”意指实践意义上的能动

力。真正的智能行为必须做到“智”与“行”的兼备。人工智能能否拥有人的心智不仅仅在于它能否拥有其“能”,即

它能够做什么;而且更在于它能否拥有其“智”。对人工智能之“智”的分析仅仅是一个先验性的理论分析,因此对

它能否拥有其“智”的回答也只是一个先验性论断。而人类设计出人工之物的目的就在于它能够做出智能的行为,

并且它能否拥有其“能”却是一个经验性的和实践操作的问题。未来人工智能的研究既要考虑理论上的先验可能

性,同时也要考虑实践上的经验可行性。

关键词:人工智能;泛心论;突现论;现象学

ꢀ

DOI1013734ꢅjcnki1000-531520240215

收稿日期:2023-12-12

基金项目:本文系江苏省社科基金一般项目“现象学的马克思主义历史演进、理论意蕴及其启示研究”(24ZXB005)

的阶段性成果。

作者简介:江海全,男,河南汝南人,哲学博士,南通大学马克思主义学院教授,研究方向为现象学、心灵哲学与马克

ꢀ

思哲学,E-mailꢆ_gx_j_y2000@126com。

国内有学者将“智能”看作“智力”和“能力”的结合以理解其内涵:“智力”指理论意义上的认知力,即逻辑

思维能力、情感联想能力,其中包含感觉、经验、主观性、感受性和感知等;“能力”指实践意义上的能动力,即

实践中可操作的技能。因此,只有智与行兼备才可算得上真正的人工智能。而且在智与行的关系上,他们还

认为,智较行具有优先性,因为行始发自智,智来触发行;智更具有困难性,因为智还涉及精神层面的事物,更

^不^容^易^实^现^①^。笔者认为^,智能与意识比较起来^,意识比智能更重要^,因为^:⁽1⁾意义才是意识之所在^,人工智

能只有获得真正的语义理解能力,才能说具有了人类意识或心智;(2)意识常用来指称人的心理特征,而智能

更具有普遍的适用性,智能可以适用于人工之物。未来人工智能的发展方向是设计出具有人类心智的人工

之物。人工智能能否拥有人的心智不仅仅在于人工智能能否拥有其“能”,即它能够做什么;而且更在于人工

智能否拥有其“智”———其中最重要的是,它能否拥有意识的主观体验的问题。后者被澳大利亚哲学家查默

ꢀ

斯(DavidJohnChalmers)称为心智的“困难问题”;前者由美国德雷福斯兄弟基于现象学与人工智能的关系

提出的技能获得模型给予了我们有益的启示。因此,为了完整理解人工智能,本文首先从查默斯心智问题的

区分谈起,接着分析心智是从何而来的理论可能性,最后结合德雷福斯兄弟的技能获得模型分析人工智能能

做什么以及它不能做什么。

一ꢄ查默斯对心智问题的区分

(一)“容易问题”和“困难问题”

①

陈凡、吴怡《人工“智”能的智慧、机智与明智》,《自然辩证法通讯》2021年第12期,第95ꢇ100页。

四川师范大学学报(社会科学版)

995年

,查默斯将心智问题区分为“容易问题”和“困难问题”。所谓的“容易问题”就是大脑对信息的处

理问题。具体来讲,即大脑如何记忆、计算和学习,大脑如何处理环境刺激,大脑如何整合信息,大脑如何编

制内部状态的报告,等等。这类问题可以通过直接接受认知科学的标准方法来解释,或者通过模拟实验来验

证。人工智能研究者已经开始用机器来解决许多“简单问题”,并取得了重大进展,比如从下围棋到驾驶汽

车,再到图像分析和自然语言处理等。

查默斯所说的“困难问题”就是意识的主观体验问题。他写道:“如果有某东西可能处在一种心理状态之

中,那么就是有意识的……说‘有意识经验’或简单地说‘经验’,则更加自然……用‘意识’一词来表示经验的

ꢀ

现象……谈论‘意识’的人常常相互谈论过去的经历。”^①美国物理学家迈克斯^·泰格马克⁽MaxTe_gmark⁾也

坚持类似的观点,将意识定义为主观体验^②^。例如^,当我们看物体时^,我们就经历到一种视感觉^:红色的被感

觉到质,关于黑暗和光亮的经验,视域的深度的质。这些体验的感觉被称为感质。感质是意识的基本构成要

素。人类的每一种感觉器官都对应着一种不同的感质。不同的经验也伴随着不同的感质,比如,玫瑰的绯

红、铜钹的声响、牛排的香味、橘子的口感,或者躯体被针刺的疼痛感。从这个意义上说,任何体验到痛苦或

者快乐的系统都是有意识的,即使它不能移动。

查默斯的意识“困难问题”可以简单理解为:物理材料或者物理基础为何以及如何产生感知体验。换言

之,虽然我们可以通过物理还原的方式解释很多人脑或者感官处理外界时所发生的过程(比如人眼看到红

色),但却无法解释我们人类在看到红色的时候为何会产生某种感知体验。意识主观体验的奇怪的不可触摸

性和无法言喻性使意识变得神秘和不可理解。意识的“困难问题”是任何意识理论必须回答的核心问题,因

此查默斯宣称:“经验是我们心理生活的最核心、最明显的方面,也许是心灵科学中关键的有待解释的东西

…

…毋宁说,它是关于意识的任何理论必须解释的核心事实。”③

二)查默斯关于心智“困难问题”的解析

查默斯认为,当代认知科学、心灵哲学以及人工智能等研究所涉及的只是意识的相对“容易”的问题,并

(

未触及意识那些“困难”问题。容易的问题为什么是容易的,困难的问题为什么是困难的?查默斯认为,“容

易的问题之所以容易,显然是因为它们涉及的是对认知能力和功能的解释……困难问题之所以困难,主要是

因为它不是关于功能执行的问题”^④^。要解释认知功能^,只需具体说明能够实现功能的机制就够了^。认知科

学和神经科学的方法最适合这类解释,认知科学和神经科学的解释方法能够解释意识的认知功能的执行以

及那些功能的完成,因此它们也适合意识的“容易”问题。但当涉及意识的主观经验时,这些解释就无能为力

了。意识的困难问题超出了功能执行问题,对功能的解释不能自动地解释经验。也就是说,即使解释了与经

验毗邻的所有认知和行为功能的执行,但仍然没有回答这些功能的执行为什么被经验所伴随。查默斯认为,

“

在功能和经验之间存在着一解释鸿沟(从莱文那里借来的术语, ),我们需要通向它的解释桥梁。纯粹

1983

的功能说明仍停留在那鸿沟的一边,因此那桥梁的材料必须在别的地方去寻找”^⑤^。

查默斯认为,根据更基本的物理过程解释高层次现象的还原方法在大多数领域中之所以取得显著成功,

是因为在那些领域中需要解释的东西是结构与功能,而这些是物理说明所能蕴涵的那类东西。例如人们可

以轻易地解释大多数生物和认知现象,因为这些现象都可被看作是更基本的过程的自动结果。而一旦面对

处于结构与功能的解释之上的问题时,物理说明就不管用了。有意识的经验恰恰不是关于物理结构和功能

的问题,因此它不是还原说明所能成功解释的。纯物理解释非常适合解释物理结构,因为它根据微观构成成

分解释宏观结构;而且它根据其执行功能的物理机制对那些功能作出说明,从而能够成功解释功能是如何完

成的。这是一种令人满意的解释,原因在于,一种物理说明可能蕴涵着关于结构和功能的如下事实:一旦物

理结构的细节得以说明,那么结构与功能属性作为自动的结果便得以解释。但经验的事实不可能是任何纯

①

②

③

④

⑤

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,商务印书馆2002年版,第363ꢇ364页。

迈克斯·泰格马克《生命3.0:人工智能时代人类的进化与重生》,汪婕舒译,浙江教育出版社2018年版,第376页。

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第372页。

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第364页。

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第367页。

江海全ꢄ“智”的可能性与“能”的极限性:论人工智能的“智”与“能”

物理说明的自动的结论,任何给定过程都能在没有任何经验的情况下保持其存在^①^。

查默斯的结论是:经验也许来自于物理的东西,但它并不是物理的东西所蕴涵的。意识是一种最基本的

属性,或者说是一种原初属性,就像物质的质量、时空、电磁电荷、电磁力等一样是物质的原始的、根本的属

性。因此查默斯说:“我们更有可能把经验本身当作世界的根本特征,就像质量、电荷、时间、空间一样。”^②所

谓原初属性,是一种无法用任何基础的属性还原或分析的属性。原初属性不可能还原为物理的或功能的属

性,或者说,它不能根据任何更简单的东西来解释,相反可用它来解释它之上的属性和实在。“就像我们根据

与质量和别的实在有关的更基本原则去解释与质量有关的、熟悉的、高层次的现象一样,我们也可以根据与

经验和别的实在有关的更基本原则去解释熟悉的、与经验有关的现象”^③^。查默斯有时称意识为^“根本的实

在”,“根本的实在不能根据任何更简单的东西去解释”^④^。^,

因此意识不是派生的属性^,不是功能属性^,是不

可还原的。

查默斯的意识理论是自然主义二元论。他的理论之所以是自然主义的,是因为他认为整个自然界是自

然的,意识经验是自然的一部分。之所以是二元论的,是因为他假定世界不是一元的而是二元的。在物理学

所肯定的基本属性之外还存在着世界的非物理属性(意识)。物理事实和意识经验都是世界的根本实在。但

这并不是说意识是一种类似笛卡尔意义上的独立的“精神实体”,可以对物理过程施加影响。相反,意识的产

生仍然是建立在物理基础之上的,“意识依据某些自然的偶然法则,从物理的基质中产生,但它们自身并不被

物理法则所蕴涵”^⑤^。因此^,查默斯的意识理论不是传统的实体二元论^,而是传统二元论的一种变体^,是一种

性质二元论。他主张的性质二元论包含着世界的根本方面的新特征,具有本体论的新意。查默斯提出和论

证了一种新的本体论图景。就像在19世纪,麦克斯韦等人引入电磁电荷和电磁力作为物理理论中新的组成

部分,从而发展了物理学的本体论一样,查默斯由于发现了意识经验也是世界的根本实在,因此他也对这个

世界的本体论作了相应的修改,提出了他的自然主义二元论。他自己称之为“一种良性的二元论”^⑥^。他在

承认意识是基本属性的同时,又承认意识依赖于物理实在,而且意识甚至不是逻辑地随附于微观物理性质

的,在本体论上是独立于物理性质的。它在一种更强意义上是非物理的,以区别于弱式性质二元论将意识看

作随附于微观物理性质。

二ꢄ心智来源的理论可能性

根据前文所述,如果心灵属性是原初的,因而是不可还原的,那么自然就会产生这样的疑问:它是从哪里

来的?人类为什么会拥有主观体验?一辆无人驾驶汽车有驾驶的主观体验吗? 他能够像人一样体验到色

彩、声音、情绪和自我感吗?如果可能的话,是什么让物质具备了主观体验?换句话说,在什么情况下,人工

智能能做到记忆、计算、学习和体验?前三项属于查默斯所说的心智的“容易问题”,当下计算机存储技术突

飞猛进,超级计算机的发明以及卷积神经网络等已经成为人工智能研究者用机器来解决“简单问题”的成功

应用典范。但关于心灵从哪里来的理论问题一直存在巨大争论,对这个问题有两种不同的看法:泛心论

(

_p_a_n_p_s_y_c_h_i_s_m)和突现论(_e_m_e_r_g_e_n_t_i_s_m₎_。_它_们_为_查_默_斯_提_出_的_主_观_感_受_性_这_一_意_识_的_“_困_难_问_题_”_提_供_了_直

接的理论支持。

一)泛心论

(

ꢀ

泛心论(_pan_ps_ychism)一词最早是由意大利哲学家帕特里奇(francesco_patrizi)提出的。从构词角度看,

_p_a_n_p_s_y_c_h_i_s_m来源于两个古希腊词汇_pan和_ps_yche。作为构词前缀的“_pan”表达的含义有“全部”、“完全”、

“一切”、“泛”等,_p_s_y_c_h_e_则_表_示_心_灵_或_者_精_神_。_两_者_合_在_一_起_的_词_汇_“_p_a_n_p_s_y_c_h_i_s_m”表达的意思是,心灵是

世界的基本属性而且普遍存在。它包含两层基本含义:第一,心灵是世界的基本特性,也就是说,心灵这种特

①

②

③

④

⑤

⑥

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第375ꢇ376页。

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第378ꢇ379页。

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第379页。

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第378页。

大卫·J·查默斯《有意识的心灵———一种基础理论研究》,朱建平译,中国人民大学出版社2013年版,第155页。

大卫·J.查默斯《勇敢地面对意识难题》,高新民、储昭华主编《心灵哲学》,第380页。

四川师范大学学报(社会科学版)

性是一种原初属性,既不能依据任何更简单的属性予以解释,也不能还原为物理的或功能的属性;第二,心灵

是普遍存在的,即世界上所有事物即使最小的亚原子微粒都以某种方式或多或少地拥有心灵的属性。由此

看出,泛心论所讲的“心”应该对应前文所讲“智能”之“智”的内涵,尤其反映了心灵的感觉、经验、主观感受性

和感知等这一普遍存在的基本属性,这一点与查默斯的意识主观性理论存在契合。

泛心论有着悠久的历史。在古希腊时期,大多数前苏格拉底哲学家都是泛心论者,例如泰勒斯、阿那克

^萨^戈^拉^等^①^。近代哲学史上也不乏一些著名的哲学家也坚持泛心论^,例如笛卡尔^、斯宾诺莎^、莱布尼茨等^。

莱布尼茨的单子论支持了心灵的存在。“单子具有知觉和主动性,精神性是单子的唯一的本质。每一个单子

^以^自^己^的^方^式^来^表^征^世^界^,^物^理^世^界^是^知^觉^状^态^的^一^个^方^面^”^②^。现代哲学在最初的几十年中^,泛心论的发

展表现出式微之势,但是自20世纪60年代以来,伴随着认知科学与心灵哲学研究的深入,泛心论突然成为

争论的热点。

ꢀ

有很多当代心灵哲学家表现出泛心论理论倾向,例如查默斯、内格尔(ThomasNa_gel)、西格尔(William

ꢀ

_S_e_a_g_e_r₎、麦克道威尔(_J_o_h_n_M_c_D_o_w_e_l_l₎_等_。_内_格_尔_明_确_表_示_他_赞_成_某_种_形_式_的_泛_心_论_,_“_一_切_物_质_的_心_理_属

性必定不会是人类特有的,而是普遍的,因为它们会成为意识的一切可能形式的基础”^。即使当代理学家

③

ꢀ

中也不乏泛心论的捍卫者,例如马基瑙(Henr_yMar_genau)、彭罗斯(Ro_gerPenrose)、威特莫(EnosWitmer)

等。当代泛心论者在承认感受性的前提下,试图利用当代科学的最新成果如神经科学、量子力学与信息学说

等以证明泛心论学说的合理性。

如果泛心论应用于有生命的现象时,我们还比较容易接受,但泛心论者说,这一理论也适用于无生命的

对象,比如石头,这似乎让一般人难以接受。事实上,泛心论者倒不至于说石头是有意识的,而是认为石头拥

有意识最初的微弱迹象,即是“原意识的”或具有“原经验”(_protoex_perience)。因此,需要指出的是,泛心论

认为所有事物都有心灵属性,但并不是说所有事物都有像人的心灵一样的心灵,而是说它们都具有与心灵相

关的一些特性,比如感知、欲望、记忆等。为了给自己的观点辩护,泛心论者一般区分了有意识心理和无意识

心理,他们只承认无意识心理的普遍存在,而有意识心理只存在于人的身上。

人工智能的发展与泛心论在当代心灵哲学中的复兴存在紧密的联系。人工智能讨论最热烈的时期恰恰

也是泛心论复兴的这个时期,显然这一现象并不完全是一种巧合。二者的发展呈现出相互促进和支持的态

势。一方面,泛心论为人工智能具备人的心智功能提供了一种理论依据:尽管机器只是堆积的一堆物质材

料,但根据泛心论的理论框架,心灵属性在创世之初以类似于物质微粒的形式就存在于宇宙的基本成分里,

感受性质只不过就是物理世界的一种基本属性,因此不需要解释人工智能的心灵属性从哪里来的难题。另

一方面,人工智能的发展对泛心论也起到了一定的辩护作用。例如,查默斯以泛计算主义为基础的泛心论不

仅明确表达了对强人工智能的支持,而且乐观地预测强人工智能最终会走向某种形式的泛心论。查默斯认

为,计算产生意识,计算对于心智具有自然的必然性:“存在着一个非空的计算类,以使得在那个类中所实施

的任何计算,对心智都是充分的,特别是对意识经验的存在是充分的”^④^。^,

因此查尔默斯认为^,计算对于心

智的充分性对强人工智能已经起到足够的辩护作用,强人工智能不仅是可能的,而且会蕴涵一种泛心论的强

版本。

(二)突现论

“突现”(_e_m_e_r_g_e_n_t_i_s_m)这一概念最早见于₁₉世纪自然科学领域,例如化学、物理学、生物学和心理学等

领域。直到20世纪70年代,在经历了长时间的低迷之后,突现论最近几十年又重新回到了争论的漩涡。尤

其在当代心灵哲学中,突现论已经成为谈论的中心话题,并将心灵哲学的核心问题———物理主义、还原论、本

体论、心ꢇ物关系等问题的探讨引向新的维度。

①

②

亚里士多德《灵魂及其他》,吴寿彭译,商务印书馆1999年版,第49ꢇ55页。

在此,笔者采用高新民、吴胜锋的相关概括。参见:高新民、吴胜锋《泛心论及其在当代心灵哲学中的复兴》,《江西社会科学》2009年第4期,

第52页。

ꢀ

③

④

ThomasNagelꢁMortalQuestionsꢂCambridgeUniversityPressꢁ1979ꢃꢁ194

大卫·J.查默斯《有意识的心灵———一种基础理论研究》,第379页。

江海全ꢄ“智”的可能性与“能”的极限性:论人工智能的“智”与“能”

突现论声称,心灵是一种突现现象。心灵状态兼有物理属性和非物理属性,心灵属性从物理属性中突

现,因此心灵是一种突现属性。突现属性是被一个事物整体所拥有却不为它的任何部分所拥有的属性。突

现属性是由原本没有这种属性的事物以适当的方式相互联接后突现产生的。突现论是一种属性二元论,确

切地说,是突现论的二元论。突现论在本体论上坚持物理主义。突现论认为物质基本粒子是突现得以产生

^的^最^终^基^础^,^又^认^为^世^界^的^不^同^物^质^结^构^层^次^最^终^只^能^归^结^到^物^理^运^动^①^。众所周知^,物理主义在当代西方

心灵哲学中发展迅猛、硕果累累,尤其在突现论提出之后,物理主义得到辩护,又呈上升之势。因此,我们坚

持从物理学的角度理解意识,物理学中的突现理论最有可能帮助我们预测机器能不能拥有意识现象。在物

理学上,当大量的物理粒子集聚在一起组成某些东西时,就会突现出一些拥有可观测性质的新现象,我们称

这种现象为“突现”。换言之,如果粒子的排列遵循一定的原则,就会产生独立于粒子层面的突现现象,并产

生完全不同的感觉。比如,固体、液体和气体均是突现的现象,当粒子组合在一起之后,它们就拥有了一些单

个分子所不具备的性质,它们都拥有一些高于和超越其组成粒子性质的性质。

如果我们坚持从物理学的角度理解意识的话,那么我们需要从NCC理论推广到PCC理论。NCC理论

ꢀ

是关于大脑相关神经区(NeuralCorrelatesofConsciousness)的研究,简称NCC研究。PCC是意识相关物

ꢀ

理性(Ph_ysicalCorrelatesofConsciousness)的简称,指拥有意识的运动粒子的模式。NCC以神经心理学和

神经科学为基础,试图用大脑中发生的神经事件来解释和预测意识现象。在关于意识的诸多理论中,虽然有

一些理论可以追溯到古代,但大多数现代理论都属于NCC研究。如今,技术驱动的测量方法已经让NCC

的研究跻身于神经科学的主流。尽管NCC理论已经可以准确地预测意识相关神经区的一些现象,但它们

还不能预测机器意识的现象。为了实现从大脑到机器的跨越,我们需要从NCC研究转到PCC研究。因为,

假如一个理论仅从物体的基本物理构成,比如基本粒子和力场,就能预测出它有没有意识,那么,这个理论就

不仅具备了预测大脑意识的能力,还能预测任何物质组合(包括未来的人工智能系统)的意识。

根据突现论的观点,组成我们大脑的单个神经元是无意识的,但一旦他们以正确的方式相互联接,意识

就突现了。尽管意识是一种物理现象,但它感觉起来像是独立于物质层面而存在的“非物质”的物理现象。

它一定是独立于物质层面的,而且拥有一些高于和超越物质粒子性质的性质。物质自身的结构并不重要,重

要的是信息处理过程的结构。意识是对信息以某些复杂的方式进行处理时产生的感觉。信息处理本身产生

一个更高层次的突现现象,我们称之为“意识”的现象。计算与信息一样是独立于物质层面而存在的,计算过

程可以在任意一台通用计算机上运行,就像拥有自己的生命一样,与采取什么样的物质形态无关。物质层面

的独立性并不是说物质层面是不必要的,而是说物质层面的大部分细节都是无关紧要的。如果没有物质,当

然没法完成任何计算,但是无论是什么物质,只要它可以排列成能实现通用计算的基本单元,比如与非门、互

相连接的神经元等就都能完成计算。突现属性之物质层面的独立性暗示我们,人工智能是可能实现的:智能

的出现并不一定需要血肉或碳原子。智能之所以没有物质形态,是因为它独立于物质层面而存在。既然突

现属性如意识和自我意识也能从神经细胞以外的事物中产生,那么,我们自然也可以联想,如果计算机芯片

以正确的方式相互联接,意识和自我意识也许可能从中产生。

(三)泛心论和突现论的同异

尽管泛心论和突现论都认为心灵属性是原初的,因而是不可还原的属性,但是二者在对待心灵属性是从

哪儿来的这个问题上存在差别。泛心论认为心灵并不来自于任何地方,因为心灵属性无处不在,一切事物,

即使最小的亚原子粒子都具有心灵属性。而突现论认为,心灵属性是一种突现现象,当那些缺乏心灵属性的

事物以某种方式组织起来时,心灵属性就突然产生了。二者从不同的角度为查默斯的意识主观感受性难题

提供了直接的理论解释。

泛心论和突现论对心灵的解释可以起到相互支持和相互补充的作用。尽管泛心论不需要解释心灵属性

从哪里来的难题,因为它认为,心灵属性在创世之初就存在于宇宙的基本成分里。但是,泛心论却面临着解

释非心灵属性或原意识的属性如何组合成有意识的个体这样一个难题,而且它无法产生任何可验证的预测。

①

吴畏《突现论的三种理论类型》,《长沙理工大学学报(社会科学版)》2013年第2期,第9ꢇ13页。

四川师范大学学报(社会科学版)

与泛心论不同的是,突现论声称不需要通过假定无生命的对象有原意识或原心灵来解释为什么事物有心灵

现象,只要事物以适当的方式相互联接后意识就突现了。而且按照突现论的逻辑,如果一个理论能够做到通

过物体的基本物理构成就能预测出它有没有意识,那么,这个理论就不仅具备了预测大脑意识的能力,而且

具备预测任何物质组合(包括未来的人工智能系统)的意识。

三ꢄ现象学对“智能”之“能”的启示

泛心论和突现论仅仅为人工智能之“智”的理论可能性提供了支持,而真正的“智能”之物不仅要具备人

类之“智”,还要在“智”的触发之下能够作出智能行为。从现象学的角度分析,即使我们设计的人工之物具备

了人类之“智”,而且在“智”的触发之下能够作出智能行为,但这并不能意味着,可以简单地将人工智能与人

类智能划等号,因为人工智能与人类智能获得技能的方式和模型截然不同。美国教授德雷福斯兄弟^①设计

的技能获得模型在分析人工智能与人类技能行为方面将给予我们有益的启示。

(一)现象学视野中的技能行为

休伯特·德雷福斯一直关注和研究现象学并运用现象学的理论与方法批判传统的以符号表征为基础的

人工智能。他区分了两种现象学:一种称为朴素的现象学,例如胡塞尔的意识现象学;另一种称为存在主义

的现象学,例如海德格尔的存在现象学、梅洛庞蒂的知觉现象学。朴素的现象学仍然是笛卡尔式的,它坚持

认为,心灵是独立存在的,心灵通过图像、表征与世界相符合。休伯特·德雷福斯认为,存在主义的现象学比

朴素的现象学高出甚远,并借海德格尔的观点以反对笛卡尔的观点。笛卡尔认为,人是独立思考的个体。而

海德格尔却认为,人不是独立的个体,而是沉浸在世界之中的;人是活动和工具的整个语境的一部分;尤其当

我们是专家和表现出最佳状态时,我们并不是独立的人;我们被完全吸引到整个情境当中;我们的生存方式

ꢀ

基本上是被卷入的(tobeinvolved)。休伯特·德雷福斯意思是,意识是一种具身化现象,意识来自神经与身

体及其环境之间的相互作用。他在访谈中以哲学家波兰尼书中的盲人拄拐杖为例来说明:当你在全神贯注

地做某事时,你的心灵好像不是分离出来看这根木头的属性,然后,为它提供一种解释;而是你已经与这根拐

杖融为一体,你在感觉着拐杖末端的世界^②^。

按照被世界吸引或者卷入世界的程度,德雷福斯兄弟提出了七阶段技能获得模型,即“(1)初学者阶段;

⁽₂)高级初学者阶段;(₃)胜任阶段;(₄)精通阶段;(₅)专长阶段;(₆)驾驭阶段;(₇)实践智慧阶段”③。根据这

种理论,前三个阶段,人与情境是分离的。比如初学开车的人将自己看作是在操作一台机器的某个零部件。

第四阶段(精通阶段)较第三阶段有一个大的突变。人们有了对情境的卷入感,而不是与所处的情境分离开

来作决定。到了第五个阶段,需要做什么和如何去做都是被卷入世界的结果。比如,当一个人成为一名专家

司机时,他就完全融入情境当中,全身心地投入技能的世界中。他感受到自己是要到达某个地方,而并不是

将自己看作操作机器的主体。

休伯特·德雷福斯认为,“初学者”的方式接受了笛卡尔看问题的分离方式,即与他所处的环境分离的立

场。他把心灵看作独立存在的实体,把人看作用心灵表征世界的主体,心灵拥有所有外部世界的图像。心灵

通过图像、表征与世界相符合。“初学者”把一切都看成是理性的、遵守规则的。“专家”阶段采用了海德格尔

的“在世存在”(bein_g-in-the-world)的方式,即专家处于最佳状态时,完全被世界所吸引,被卷入他所处的那

个世界。他还认为,分析哲学家和认知心理学家接受的是笛卡尔看问题的分离方式。那种运用规则,即以符

号表征为基础的人工智能正在逐渐衰退,运用规则不可能获得智能,因为“分离的遵守规则的思维方式并不

^是^我^们^的^行^动^和^感^知^的^基^本^方^式^。^熟^练^的^专^家^是^不^遵^守^规^则^的^”^④^。通过学习规则不可能获得技能^,但可以

通过其他方式获得技能。比如,即使你不去学习规则,只要你通过大量的实践掌握了骑自行车的窍门,你也

能学会骑自行车。一旦一个人成为某个领域的专家,大脑的信息处理过程就会转变为一种无意识的信息处

ꢀ

①

休伯特·德雷福斯(HubertDreyfus)是美国现象学和人工智能哲学家。斯图亚特·德雷福斯(StuartDreyfus)是美国计算机专家和神经科

ꢀ

学家。德雷福斯兄弟提出的技能获得模型又被称为德雷福斯模型(Dreyfusmodel)。

②

③

④

成素梅、姚艳勤《哲学与人工智能的交汇———访休伯特·德雷福斯和斯图亚特·德雷福斯》,《哲学动态》2013年第11期,第105页。

成素梅、姚艳勤《哲学与人工智能的交汇———访休伯特·德雷福斯和斯图亚特·德雷福斯》,《哲学动态》2013年第11期,第103页。

成素梅、姚艳勤《哲学与人工智能的交汇———访休伯特·德雷福斯和斯图亚特·德雷福斯》,《哲学动态》2013年第11期,第104页。

江海全ꢄ“智”的可能性与“能”的极限性:论人工智能的“智”与“能”

理过程。而且这种无意识的信息处理是大脑的一种常规现象。在日常生活中,人们的各种各样的技能和行

为都是在无意识状态下执行和完成的。人们通过大量的练习,将各种日常技能或者例行公事转化为无意识

的行为,例如步行、游泳、骑自行车、开车、打字、刮胡子、绑鞋带、玩电脑游戏和弹钢琴等,而有意识的信息处

理过程只是大脑的冰山一角。

根据以上现象学关于人的技能获得模型的分析,至少可以得到两点启示:(1)成熟的人类技能行为是与

世界融合在一起的,不需要遵守行为规则,并且是在无意识状态下执行和完成的;(2)智能行为的完全形式化

是不可能的,至少以符号表征为基础的人工智能不能获得人的某些智能行为。

(二)未来人工智能的范围和极限

休伯特·德雷福斯在《计算机不能做什么———人工智能的极限》中将人工智能领域分成两个子领域:认

知模拟与人工智能。他还提出,未来人工智能能否达到甚至超过人的智能,至少要回答“两个相互独立而又

相互关联的问题:(1)人在‘信息加工’中是否真的象数字计算机那样遵循形式化规则?(2)人类行为,无论是

如何生成的,能否描述为一种可由数字机实现的形式化系统?”^①

有些人工智能研究者基于世界可以分解成独立的逻辑元素这一本体论假想而坚信智能行为的形式化肯

定是可能的。他们认为,世界由独立的逻辑元素组成,而且可以当作独立的信息被扫描摄入计算机。这些元

素在同其他元素联系在一起之前是没有意义的,所以每一个输入为了当作构造模式和最终的构造体被识别

出来,就必须用规则同其他输入联系起来。但是,这些元素根据不同的规则有好几种解释,至于使用哪条规

则要取决于上下文环境。然而,对于计算机来说,上下文环境本身只能靠规则识别出来^②^。德雷福斯对此则

持批判的立场,他认为,“所有形式的智能行为中都包含着不可程序化的人类能力”^③^。逻辑原子论的本体论

并不包含逻辑原子论的认识论。即使世界可以当作独立的信息被扫描摄入计算机,也并不意味着世界能被

仿制下来并能用形式化规则加以解释。计算机只能处理事实,而人不是具有固定意义的事实,而是不断创造

自身和事实世界的一种存在过程,没有可望编成程序的固定的人类生活形式。

ꢀ

人工智能哲学家塞尔的论断与德雷福斯的观点在某种程度上保持了一致。塞尔(JohnSearle)曾经悲观

地预计:当前以及未来可能的人工智能都只是弱人工智能。弱人工智能仅仅对人类智能进行某种程度的模

拟,无法具有人类意识或心智。塞尔断言:“程序本身不能够构成心灵。程序的形式句法本身不能确保心智

内容的出现。”^④塞尔从是否拥有真正的语义理解能力的角度得出了一种悲观论断^。在塞尔看来^,当前以及

未来的人工智能都是以程序为基础的计算机,都只能遵循语法规则的操作,永远无法具有真正的语义理解能

力,从而无法深入到内部语义理解的层面。德雷福斯则从现象学的技能获得模型的角度对未来人工智能能

做什么进行了详细分析。他认为,智能行为的完全形式化是不可能的,未来人工智能能够做的事情必定受到

一定限制。

ꢀ

由此,德雷福斯区分了四个领域的智能活动:(Ⅰ)S-R领域(S-R是stimulusres_ponse的缩写,意思是刺

激ꢇ反应);(Ⅱ)数学思维领域,或简单ꢇ形式化领域;(Ⅲ)复杂ꢇ形式化系统领域;(Ⅳ)非形式化行为领域,

或感知思维领域。德雷福斯根据这些领域可能程序化的程度对未来人工智能在相应领域的智能行为进行了

预测分析:

领域Ⅰ涵盖的人工智能活动包括各种形式的初级联想行为、任何形式的条件反射、无意义音节

的机械学习、语言翻译中的机器词典等。领域Ⅰ适合于计算机模拟,而且已经取得成功。

领域Ⅱ完全由概念构成,所有问题完全形式化,形式语言取代了自然语言,完全可以计算。这

一领域的形式化系统很简单,可以用根本不需要搜索程序的算法来操作。这一领域的游戏,比如三

子棋有精确的规则并完全可以计算出来。领域Ⅱ是最适合人工智能的领域,是人工智能能取得唯

一名副其实成功的领域。

①

②

③

④

休伯特·德雷福斯《计算机不能做什么———人工智能的极限》,宁春岩译,生活·读书·新知三联书店1986年版,第293页。

休伯特·德雷福斯《计算机不能做什么———人工智能的极限》,宁春岩译,第296页。

休伯特·德雷福斯《计算机不能做什么———人工智能的极限》,宁春岩译,第293页。

约翰·R·塞尔《心灵的再发现》(中文修订版),王巍译,中国人民大学出版社2012年第2版,第160页。

四川师范大学学报(社会科学版)

领域Ⅲ包括原则上可形式化而实际上无法驾驭的行为,例如象棋、围棋等不能用穷举算法处

理,因而需要启发程序的系统。领域Ⅲ最难定义,只是部分可程序化,人工智能领域的误解和困难

多数是由此领域造成的。

领域Ⅳ包括有规律的但无规则支配的、我们人类世界中所有的日常活动。这个领域最明显的

例子是,我们对自然语言中的歧义的识别,还包括规则不确定的游戏,如猜谜游戏。领域Ⅳ完全不

可形式化。^①

前两个领域取得的成就也激励着研究者把这些成就想当然地推而广之,期待在另外两个领域中也获得

成功,结果导致了混乱和危险的后果。第一,适用于领域Ⅰ和领域Ⅱ的简单形式的信息加工根本不可能硬性

用到领域Ⅳ上,因为领域Ⅳ中“信息加工”具有独特的形式,即该领域“数据”根本不能被加工。企图将前两个

领域的技巧扩展到领域Ⅲ时,类似的麻烦问题也呈现指数级增长。第二,领域Ⅲ目前正处于停滞阶段。首

先,没人知道如何把作为感知和躯体化技能特征的全局性组织以及不确定性编成程序,“给人工智能招致麻

烦最多的,正是智能行为的躯体方面”^②^。其次^,人有其目的和需要^,并以含混的方式引导人的活动^。没人知

道怎样把需要编进机器程序,而且计算机也不能表现出人在解答结构开放问题时所具有的应变性。再次,人

的智能行为是世界的。因为人在世界中生存,人的世界模型是这个世界本身。人对周围世界环境的表达具

有无限的丰富性,对周围世界环境具有高度的适应性。没人了解如何着手为机器编制程序使其拥有一个世

界,以及如何把对环境的表达编成程序并把所有有关环境的事实存入计算机。第三,德雷福斯指出,“领域Ⅳ

正是为数字计算机编上程序以使它具有完整成人智能企图注定要失败的人工智能领域”^③^。因为人类^“信息

加工”的特殊方式取决于人类在世界中的存在方式,企图从人类行为的任何孤立的方面通向完整的人的智能

行为注定是要失败的。

四ꢄ结论

在关于人工智能之“智”与“行”的关系中,尽管“智”较“行”具有优先性,“行”发自“智”,“智”来触发“行”,

但对“智”的分析仅仅是一个先验性的理论分析,对人工智能是否拥有其“智”的回答也只是一个先验性论断。

相反,人工智能能否拥有其“能”,即它能够做什么却是一个经验性的和实践操作的问题,人类设计出人工之

物的目的就在于它能够在现实中作出智能行为,但是,机器或许能做人能做的一切并不等于机器能体验到人

能体验的一切。人工智能的实践经验证明,根据人工智能之“智”的理论可能性所作出的先验性论断,现实结

果所表明的往往是它的反面。从理论上讲,比如泛心论和突现论告诉我们,未来人工智能研究可以创造出一

台像人一样拥有心灵的计算机,但通过现象学的分析,我们知道未来人工智能并不能获得人的某些智能行

为,未来人工智能的行为有其范围和极限。智能包含“智力”与“能力”两个方面,如果仅仅看到“智”的可能

性,大多数哲学家对人工智能未来的发展会持过于乐观的态度;相反,如果仅仅看到“能”的极限性,大多数哲

学家对人工智能未来的发展会持过于悲观的态度。因此,未来人工智能的研究不能将“智”与“能”两个方面

分隔开,它既要考虑理论上的先验可能性,也要考虑实践上的经验可行性。

[责任编辑:何_ꢄ毅]

①

②

③

休伯特·德雷福斯《计算机不能做什么———人工智能的极限》,宁春岩译,第299ꢇ301页。

休伯特·德雷福斯《计算机不能做什么———人工智能的极限》,宁春岩译,第244页。

休伯特·德雷福斯《计算机不能做什么———人工智能的极限》,宁春岩译,第302页。

本期文章