回答對(duì)人工智能的質(zhì)疑

馮天瑾， 楊 寧， 馬琳濤(中國(guó)海洋大學(xué)信息工程中心，山東 青島 266071)

?

回答對(duì)人工智能的質(zhì)疑

馮天瑾， 楊 寧， 馬琳濤
(中國(guó)海洋大學(xué)信息工程中心，山東 青島 266071)

圍繞“機(jī)器能否思維”的爭(zhēng)論和對(duì)人工智能(AI)的質(zhì)疑，本文闡明AI及模擬智能，其特征是對(duì)原型(自然智能)的趨同和異化，即兩者之間共性與差異同在。這是一種“既-又”(Both/And)思維模式，而不是簡(jiǎn)單化、排他性的“不是-就是”(Either/Or)模式。本文在4個(gè)定義和5個(gè)假設(shè)的基礎(chǔ)上導(dǎo)出若干推論，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亟忉屃藱C(jī)器智能與人類心靈之間的關(guān)系，回答了對(duì)AI可行性的諸多質(zhì)疑，指出Either/Or思維，如“非全真，即為假”或“非心靈整體，即非智能”，導(dǎo)致了一些對(duì)AI的認(rèn)知錯(cuò)誤；而神秘主義對(duì)智能與意識(shí)的科學(xué)研究存在極為有害的影響。期待能結(jié)束AI領(lǐng)域中的一些不必要的爭(zhēng)論與混亂，以利于學(xué)科發(fā)展。

模擬；人工智能；智能機(jī)器；思維模式；意識(shí)；心靈

英國(guó)數(shù)學(xué)家、自然哲學(xué)家、AI之父圖靈(A. Turing, 1912—1954)在其著名論文《Computing machinery and intelligence》[1-2]中明確地回答了問題“機(jī)器能思維嗎？”堅(jiān)定捍衛(wèi)AI的可行性。以后，問題擴(kuò)展為：“機(jī)器能有心靈(智能、意識(shí)和感覺)嗎？”爭(zhēng)論進(jìn)一步深化，其實(shí)質(zhì)沒變，都直接影響到人工智能理論與應(yīng)用的發(fā)展方向、可行性和動(dòng)因。

自1970年代以來，學(xué)者一直關(guān)注這場(chǎng)爭(zhēng)論[3]，覺得其中貫穿著2條思想主線：一方強(qiáng)調(diào)人與機(jī)器的共性，另一方則稱兩者本質(zhì)上完全不同和AI不可行。

前者繼承了如下歷史鏈：亞里斯多德試圖用公式表示人類心靈理性的法則，笛卡爾認(rèn)為動(dòng)物是自動(dòng)機(jī)，霍布斯聲稱“推論就是計(jì)算”，帕斯卡和萊布尼茨企圖創(chuàng)造一種人類全部思維的邏輯運(yùn)算規(guī)則。萊布尼茨還假定，精神不僅屬于人類，也是復(fù)雜系統(tǒng)的一種特征。拉·美特利發(fā)表了名為《人是機(jī)器》的著作。近代，圖靈構(gòu)建了作為人類心靈模型的機(jī)器。

后者擁有更深厚的歷史淵源。從古至今，研究心靈的本性是神學(xué)和哲學(xué)最重要的主題之一。曾占主導(dǎo)地位的觀點(diǎn)認(rèn)為，只有人才擁有心靈，機(jī)器僅具有簡(jiǎn)單、機(jī)械的操作或計(jì)算，最多有點(diǎn)像、而非真的(real)思維，不可能有意識(shí)與精神。不難理解，神學(xué)家們會(huì)尖銳地指責(zé)機(jī)器也可能擁有智能的提法。所以，圖靈的論文[1]專門有一節(jié)用蔑視的口氣討論到“神學(xué)的反對(duì)意見”。他寫道：某些基督徒認(rèn)為“思維是人類不朽靈魂的一種機(jī)能。上帝把不朽的靈魂給了男人和女人，而沒有給任何其他動(dòng)物和機(jī)器?！薄拔彝耆荒芙邮苓@種說法”。

這場(chǎng)爭(zhēng)論推動(dòng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、AI、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和哲學(xué)的合作與繁榮。另一方面，其中某些概念混亂、邏輯錯(cuò)誤和“非此即彼”(Either this Or that)的簡(jiǎn)單化思維(在西方很突出)背離了科學(xué)發(fā)展的正確方向。文獻(xiàn)[4]試圖在清晰的“模擬”概念和“AI(機(jī)器智能)即模擬智能”命題的基礎(chǔ)上克服這些混亂。

本文分析了AI創(chuàng)立與進(jìn)化過程(與生物進(jìn)化有某種共性)，指出AI是對(duì)自然智能的趨同(similar-taxis)與異化(dissimilation, divergence)的成果；以幾個(gè)定義和假設(shè)為基礎(chǔ)，建立起更為普遍的共識(shí)并作出一些邏輯推論，肯定某些傳統(tǒng)AI的思想，指出一些質(zhì)疑AI可能性的論點(diǎn)的邏輯錯(cuò)誤。

本文采用集合論符號(hào)：B(biology)表示生物或生物系統(tǒng)；生物智能b(i)為B的一個(gè)子集；b(i,k)表示某種(a kind of)生物智能，是b(i)的子集；M(machine)表示機(jī)器或人工系統(tǒng)；m(i)為機(jī)器智能，是M的一個(gè)子集；m(i,k)為某種機(jī)器智能，是m(i)的子集等。

1 模擬-趨同與異化

1.1 模擬的本質(zhì)特征

“模擬”是已被廣泛接受和使用的概念。然而，通常的“模擬”概念含義不嚴(yán)謹(jǐn)，是導(dǎo)致爭(zhēng)論中出現(xiàn)某些混亂的原因之一。因此，這里給出：

定義1 模擬是在與原型B不同的物質(zhì)系統(tǒng)中構(gòu)建M(異化)，使M與B的某種屬性或行為趨于相同(趨同)。

趨同(similar-taxis)，即探索與實(shí)現(xiàn)M與B之間的某種共性，是模擬的首要目標(biāo)。以與B不同的物質(zhì)系統(tǒng)的M實(shí)現(xiàn)(異化，dissimilation)B的某種屬性，必然要發(fā)揮自身的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，形成個(gè)性，必然突現(xiàn)了M與B之間的差異。這是模擬的本質(zhì)特點(diǎn)。

飛機(jī)M實(shí)現(xiàn)了與鳥類B飛行在空氣動(dòng)力學(xué)意義上的共性。同時(shí)，這種“飛行”的異化，失去了鳥類飛行的特定靈活性，卻獲得了強(qiáng)大的長(zhǎng)距離、高速飛行與運(yùn)載等能力，兩者優(yōu)劣差異是巨大的。

與“模擬”緊密相關(guān)的概念是“建?！?modeling)。(廣義的)建立B的模型(model)，是對(duì)B的數(shù)學(xué)或/和物理的逼近，是對(duì)B的一種抽象或概括，以求把握其內(nèi)在規(guī)律和信息處理機(jī)理，為實(shí)現(xiàn)M提供基礎(chǔ)。所以，建模以求M和B的共性，是趨同的方法。

一般而言，建模與模擬是科學(xué)技術(shù)最基本的內(nèi)容和方法；沒有模型就沒有科學(xué)。比如，物理學(xué)定律便是逼近物理世界的模型；現(xiàn)代心理學(xué)也廣泛采用建模方法[5-6]。腦與思維建模已成為影響很大的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際聯(lián)合會(huì)議(IJCNN)”的主題之一。

控制論創(chuàng)始人維納的名著[7]揭示了動(dòng)物與機(jī)器之間在控制、通訊和信號(hào)處理方面的共性。這一思想得到了擴(kuò)展。生物信息學(xué)認(rèn)為，無論概念上還是實(shí)踐中，基于“碳”的生物信息處理和基于“硅”的電子信息處理之間的距離已快速縮短[8]。

異化，意味著M與B之間必然存在差異。維納風(fēng)趣地說，一只貓最好的實(shí)物模型也是一只貓，最好就是這只貓自己?，F(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父馮·諾依曼認(rèn)為[9]，人與計(jì)算機(jī)都是“自動(dòng)機(jī)”(共性)；而兩者實(shí)現(xiàn)共性的組成元件、結(jié)構(gòu)、工作機(jī)理等方面都有顯著的差別。

這里“差異”的內(nèi)涵究竟是什么？

其一，不同的物質(zhì)系統(tǒng)擁有各自獨(dú)特(particular)的屬性。如，生物腦B需要不斷供給血液與氧。這是生理層面上的特殊屬性bp。有的bp暫且沒被模擬，它可能不是當(dāng)前工作的目標(biāo)。電腦M需要供給直流電，乃硬件層面上的特殊屬性mp，不是對(duì)腦供血系統(tǒng)的模擬。

其二，即便生物腦和電腦均能實(shí)現(xiàn)某些類似的功能(如邏輯運(yùn)算)，它們所調(diào)用的工件(神經(jīng)元與芯片)、運(yùn)作機(jī)制和結(jié)構(gòu)也都很不同[9]。

其三，B是研究對(duì)象，人們不斷地對(duì)它有所發(fā)現(xiàn)，但總有未知事物x待探索(暫不討論它是否可以窮盡)。因?yàn)槲粗?，x不能模擬，還帶給我們神秘感。相反，M是基于已知知識(shí)的人造物。

由x而形成的B與M之間的差異具有一種微妙的性質(zhì)：人們對(duì)它不能清晰描述。一旦人們能詳細(xì)描述它，未知便向已知轉(zhuǎn)換，模擬(或部分模擬)它便成為可能，該差異會(huì)在一定程度上消失。所以，差異是動(dòng)態(tài)的。

模擬之目的大致可分為：(一)M用于研究和理解B；(二)研發(fā)新穎、強(qiáng)有力的技術(shù)工具M(jìn)。當(dāng)然，在某些研究中這兩者可能合而為一。例如，近些年對(duì)腦動(dòng)力學(xué)的研究，關(guān)于大腦皮層、海馬(hippocampus)和基底神經(jīng)節(jié)(basal ganglia)等的神經(jīng)動(dòng)力學(xué)(neurodynamics)建模，力圖理解它們復(fù)雜的工作機(jī)理和高層次認(rèn)知過程(尤其是無意識(shí)思維、構(gòu)思、想像和創(chuàng)造)的本質(zhì)屬性，并開發(fā)工程應(yīng)用的認(rèn)知算法。

應(yīng)用型的M是開創(chuàng)性的，并非一味追求與B趨同。B的功能和機(jī)理啟發(fā)了M的設(shè)計(jì)，但M擁有自身的重要屬性mp。如，電腦具有遠(yuǎn)超過人腦的計(jì)算速度、精度、處理大量數(shù)據(jù)和持續(xù)工作的能力等。

1.2 智能與模擬智能

圍繞AI的爭(zhēng)論要求明確定義智能。當(dāng)代文選里已有數(shù)不清的智能定義。本文推薦已被廣泛采用(如文獻(xiàn)[10-11])的定義。

定義2 智能，是成功地適應(yīng)環(huán)境和有效地找到實(shí)際問題滿意解的能力。

此定義超脫于具體事物，平等地適于人類、生命體、機(jī)器、有意識(shí)和無意識(shí)的智能，以及生物群體與進(jìn)化過程。這里采用較模糊的“滿意解”概念，是因?yàn)閷?duì)許多復(fù)雜問題，“最佳解”可能不存在或沒有意義。

智能，通常是綜合性的，并可分為若干相對(duì)獨(dú)立的部分，如邏輯推理(在命題域中求解)、模式識(shí)別(在模式域中求解)、感知與自控(在行動(dòng)域中求解)等。它們都可稱為“某種”智能b(i,k)或m(i,k)。

定義3 AI是在研究自然智能的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的模擬智能，使機(jī)器去做那些原本靠自然(尤其是人類)智能才能做好的事情。

可參照此定義給出人工精神(artificial minds)和機(jī)器意識(shí)(machine consciousness)的定義。周知，意識(shí)是使我們最困惑的現(xiàn)象之一，尚無公認(rèn)的定義和鑒別方法，但與“覺知”(awareness)有關(guān)。故可定義：

定義4 人工意識(shí)是在研究生物意識(shí)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的模擬意識(shí)，使自動(dòng)系統(tǒng)能感知自身和環(huán)境情況，表現(xiàn)出那些原本是生物(尤其是人類)的有意識(shí)行為。

綜上所述，AI的創(chuàng)立與演變可以用圖1描述。研究自然智能(廣義“生物智能”)以求得關(guān)于某種智能的確切認(rèn)知、形式化表述或模型(趨同)，并以人工系統(tǒng)異化，再經(jīng)當(dāng)代科學(xué)技術(shù)和社會(huì)實(shí)踐檢驗(yàn)(選擇)，即得到某種AI。將它再與自然智能比較，參與新一輪探索、趨同、異化與檢驗(yàn)過程，得到更強(qiáng)的AI。

研究表明，技術(shù)系統(tǒng)的演變具有某種類似于“生物進(jìn)化論”的特征或基本原理模型[12]。圖1展示AI在往復(fù)實(shí)踐中不斷創(chuàng)新(進(jìn)化)，向更完善、更復(fù)雜和更強(qiáng)大的發(fā)展方向推進(jìn)。其中，趨同使AI逼近自然智能，異化或趨異(divergence)使它擁有自身特殊的功能，從而有可能在一定意義上超越自然智能。

圖1 人工智能的創(chuàng)立與進(jìn)化Fig.1 The creating and evolution of AI

2 智能模擬的5個(gè)基本假設(shè)

由前面關(guān)于模擬和模擬智能的論述可歸結(jié)出下面5個(gè)假設(shè)，作為共識(shí)和推論的基礎(chǔ)。

設(shè)有某智能活動(dòng)(如完成某科研項(xiàng)目或生產(chǎn)任務(wù)等)b(i)可考慮為多種智力b(i,k)的集合{b(i,k)}；若能分別用m(i,k)模擬b(i,k)，并得到集合{m(i,k)}即m(i)。如前所述，在b(i)與m(i)及b(i,k)與m(i,k)之間共性與差異性并存。

整體的近似可分性假設(shè) 任何復(fù)雜系統(tǒng)(事物)均能近似地視為由一些相對(duì)(非絕對(duì))獨(dú)立的部分、子系統(tǒng)或?qū)哟嗡鶚?gòu)成。

事物的近似可分性是人類一切活動(dòng)與科學(xué)的基礎(chǔ)。將世界近似劃分為不同領(lǐng)域與層次，物理學(xué)、化學(xué)、心理學(xué)等各種學(xué)科才得以建立。人類的一切活動(dòng)都是面對(duì)事物的特定方面來開展。不懂量子力學(xué)(關(guān)于物質(zhì)微觀層次的規(guī)律性)的人照樣過日子，可以建筑大樓、搞生產(chǎn)和其他活動(dòng)。人類思維和認(rèn)知觀念的模塊化，大腦皮層的層次結(jié)構(gòu)等都已得到公認(rèn)。與此相反，認(rèn)為離開感情便不能研究思維的觀點(diǎn)，違背了事實(shí)和科學(xué)精神，障礙著智能科學(xué)的發(fā)展。

有趣的是，有些強(qiáng)調(diào)復(fù)雜事物不可分的論點(diǎn)恰恰肯定了可分性。例如，與圖靈同時(shí)代的大哲學(xué)家維特根斯坦強(qiáng)調(diào)，探討智能不能離開“活生生的一個(gè)人整體”[13]。此言已將個(gè)人與社會(huì)整體分開。他還說，“用眼看”不是人的心靈或腦在看，而是活生生的一個(gè)人(整體)在看。此言有理。但是，分別研究人眼、大腦皮層中視覺機(jī)理等是生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)的任務(wù)；拘泥于泛泛的“活生生的人在看”，科學(xué)只能裹足不前。

人類智能整體也可以作相對(duì)的分割。例如，美國(guó)哈佛大學(xué)加德納教授認(rèn)為人類至少有八種智力：讀寫語言智力、數(shù)理邏輯智力、視覺空間智力、音樂智力、健康運(yùn)動(dòng)智力、適應(yīng)環(huán)境智力、人際交往智力及自我內(nèi)省智力。當(dāng)然，生物智力的復(fù)雜性決定，它一定還有其他分析方法，或可能對(duì)它進(jìn)行更細(xì)的劃分。

局部與整體關(guān)系的復(fù)雜性假設(shè) 系統(tǒng)的整體行為與性能不可歸結(jié)為局部行為與性能；它在部分之間非線性相互作用和協(xié)作(synergia)的基礎(chǔ)上形成。

這個(gè)假設(shè)自然排除了整體的絕對(duì)可分性，認(rèn)定不可能把高層次功能“還原”(reductionism)為低層次功能，腦行為不可完全歸結(jié)為神經(jīng)元行為。整體大于其部分之和。單個(gè)神經(jīng)元不可能有感情、思維、語言和意識(shí)這些腦整體的精神狀態(tài)與功能。整體的絕對(duì)可分性思想和還原論，犯了無視局部之間的復(fù)雜相互作用的錯(cuò)誤。

另一方面，各部分、各層次都參與到復(fù)雜的非線性相互作用之中，從而產(chǎn)生整體性。早在19世紀(jì)，生理學(xué)家就已經(jīng)發(fā)現(xiàn)諸如感覺、視覺和肌肉運(yùn)動(dòng)等都依賴于細(xì)胞神經(jīng)系統(tǒng)。這些細(xì)胞能夠通過生物電反應(yīng)接收和傳送信號(hào)。20世紀(jì)中期以來，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了腦神經(jīng)元具有感知與學(xué)習(xí)[14]和模式識(shí)別能力[15]，與高層的感覺、學(xué)習(xí)與意識(shí)相關(guān)，即存在“意識(shí)的神經(jīng)相關(guān)性”(NCC: neuronal correlate of consciousness)。眾多神經(jīng)元相互作用，若干神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)，從復(fù)雜的腦系統(tǒng)(包括大腦皮層、海馬、基底神經(jīng)節(jié)等等)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)作用中“涌現(xiàn)”(emergent)出一系列的腦功能。

舉一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的物理學(xué)例子：?jiǎn)蝹€(gè)水分子不具有水體表面張力，但水分子之間的吸引力與水體表面張力具有“相關(guān)性”。

模擬可行性假設(shè) 當(dāng)且僅當(dāng)b(i,k)的行為或機(jī)理已知(能明確描述，如形式編碼化)，開發(fā)m(i,k)模擬b(i,k)便可行。

差異存在性假設(shè) 基于不同物質(zhì)系統(tǒng)的m(i,k)與b(i,k)必然分別有某些屬性mp(i,k)與bp(i,k)為對(duì)方所沒有；這種差異是動(dòng)態(tài)可變的。

設(shè)R(z1,z2)表示z1和z2共有屬性R，則

m(i,k)=R[m(i,k),b(i,k)]∪mp(i,k)。

(1)

這里:R(realintelligence)表示m(i,k)對(duì)b(i,k)趨同的成果(共性)；m(i,k)是R的異化物，基于和b(i,k)不同的系統(tǒng)資源與特有屬性mp(i,k)。

從思維方法論角度看，差異存在性假設(shè)承認(rèn)m(i,k)與b(i,k)之間相同與不同“兩者都”(Both/And模式)存在是對(duì)的，而采取非此即彼的“不是全同，就是根本不同”(Either/Or：eithereverythingornothing)的兩極化思維模式便錯(cuò)了。

設(shè)b(i)可表示為n種智能b(i,k)、特殊屬性bp(i,k)和未知因素x的復(fù)雜集合函數(shù)φ：

(2)

以及

(3)

類似地，設(shè)機(jī)器智能m(i)由n個(gè)相對(duì)應(yīng)的m(i,k)綜合而成，包含某些未知因素y，得到表達(dá)式

(4)

(5)

這些公式是概念性的，尚無顯式函數(shù)或集合論元素嚴(yán)格描述b(i,k)。現(xiàn)代腦科學(xué)認(rèn)為，腦整體功能由若干(n個(gè))模塊整合而成，左腦中的解釋器負(fù)責(zé)這項(xiàng)整合工作φ，但不清楚n是多少，函數(shù)φ是什么形式。m(i)由已知的n個(gè)模塊m(i,k)整合而成，已知函數(shù)g可能很復(fù)雜，還可能是人-機(jī)交互的復(fù)雜系統(tǒng)。

應(yīng)該說明，m(i)或m(i,k)中也有未知的y存在。例如，計(jì)算機(jī)中有未知缺陷(bugs)和病毒；盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或自組織機(jī)器的內(nèi)部行為被研究過[16]，不可預(yù)知與隨機(jī)性仍然存在；含隨機(jī)因子和混沌的自組織、自學(xué)習(xí)機(jī)器肯定會(huì)出現(xiàn)許多人們未知的屬性與行為。這是人類將要面臨的智能機(jī)器諸多問題之一。

3 對(duì)質(zhì)疑回答的推論

從上述定義和假設(shè)出發(fā)，可以有以下推論。

推論1計(jì)算機(jī)是智能機(jī)器 計(jì)算機(jī)軟硬件的主要設(shè)計(jì)思想源于對(duì)人類思維邏輯、信息處理模式和經(jīng)驗(yàn)的模擬。所以，依據(jù)人工智能(模擬智能)的定義3，無論軟件水平高低，計(jì)算機(jī)都具有模擬智能，即，它是智能機(jī)器。

周知，布爾代數(shù)源于思維邏輯模擬，是計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)；圖靈機(jī)，是作為人類思維模型提出的；帕斯卡和萊布尼茨等人均以思維的機(jī)器為目標(biāo)研制計(jì)算機(jī)器；計(jì)算機(jī)的馮·諾依曼結(jié)構(gòu)和操作系統(tǒng)模擬了人類信息處理模式。尋址存儲(chǔ)器、緩沖寄存器、間接尋址、中斷、分時(shí)、程序、子程序、串行、并行等設(shè)計(jì)思想都來自人類日常生活中事務(wù)處理的技巧或“竅門”。

顯然，計(jì)算機(jī)是基于模擬智能的機(jī)器。有意思的是，17世紀(jì)便有了“思維機(jī)器”之類的術(shù)語和理論，近3個(gè)世紀(jì)里未曾出現(xiàn)對(duì)它們的責(zé)難。其實(shí)，今天我們也沒有適當(dāng)?shù)睦碛煞穸ㄟ@基本概念。

一種相當(dāng)流行的觀點(diǎn)認(rèn)為，只有運(yùn)行高級(jí)智能軟件的計(jì)算機(jī)才是“智能計(jì)算機(jī)”，一般計(jì)算機(jī)不是智能的，或者只承認(rèn)它是“聰明的”(smart)。推理1說明了這種觀點(diǎn)不合邏輯，而且以“聰明的”回避“智能的”是可笑的，因?yàn)椤奥斆鳌迸c“智慧”含義基本相同。

推論2未能完全描繪人類思想的AI值得肯定 “AI是一種不切實(shí)際和沒有意義的烏托邦，因?yàn)樾问竭壿嫴荒芡耆枥L人類思想?！盵17]此論斷采用了“不能完全”就等于“完全不是”的邏輯。類似的有：人智能不能離開“人整體”[13]或“整個(gè)心靈”(包括情感與意識(shí)[18-19])，而人類心靈充滿奧秘，故智能不可能模擬。這種“不是整個(gè)心靈，就不是智能”(Either/Or)的思維模式，以整體性和未知的存在性排斥近似可分性和模擬可行性假設(shè)，未能掌握“模擬”的本性，背離了科學(xué)的基礎(chǔ)。

另外，知名學(xué)者齊曼以計(jì)算機(jī)模式識(shí)別與生物分類為例，指出其條件是要有人的介入(如，靠人的經(jīng)驗(yàn)確定模式特征量)，所以計(jì)算機(jī)沒有智能[17]。

下面，針對(duì)齊曼這類論點(diǎn)，我們得到推理3。

設(shè)有一群體(group，如企業(yè)管理與技術(shù)人員)以傳統(tǒng)的群體智能b(i,g)可完成一項(xiàng)工作(如，產(chǎn)品配方與生產(chǎn)管理[20])。在應(yīng)用了包括特有功能mp(i,g)的系統(tǒng)m(i,g)以后，雖然仍需要人的b′(i,g)介入，生產(chǎn)能效卻大大提高，即m(i,g)與b′(i,g)的聯(lián)合超出了b(i,g)的智力，并有部分智力b″(i,g)被取代，可得到如下推理。

推論3人的介入不能否定系統(tǒng)的智能性 有b′(i,g)介入后，擁有mp(i,g)的m(i,g)取代了b″(i,g)并使得m(i,g)∪b′(i,g)?b(i,g)。依模擬智能定義，m(i,g)=b″(i,g)∪mp(i,g)表明它具有某種群體智能。

推論4圖靈測(cè)試是正確的AI概念 論文[1]指出，要想知道一臺(tái)計(jì)算機(jī)能否思維，測(cè)試是可行的考察方法。圖靈測(cè)試安排彼此隔離的詢問者在某人B和機(jī)器M之間進(jìn)行問答。如果m(i,c)成功模擬了人類對(duì)話(conversation)能力b(i,c)，詢問者不能通過對(duì)話區(qū)分B和M，就該說m(i,c)是智能的，不必追究B和M之間的差異和意識(shí)問題。

AI的質(zhì)疑者說，機(jī)器寫詩(shī)談話只是拼湊符號(hào)，不是出自思想感情，也不知道其含義是什么。圖靈爭(zhēng)辯道[1]，人知道他人的言語和行為(模擬的對(duì)象)，其實(shí)并無證據(jù)確認(rèn)別人內(nèi)部精神狀態(tài)(某未知因素和深層次的問題)。人們通常遵循一種“禮貌慣例”：人人都思考，不問別人內(nèi)心狀態(tài)。我們應(yīng)當(dāng)樂于將此禮貌慣例給予機(jī)器。他聲明：“我不希望給人如此印象，似乎我認(rèn)為關(guān)于意識(shí)沒有奧秘可言?！?，我不認(rèn)為在回答這個(gè)問題(機(jī)器能否思維)之前必須搞清楚這些奧秘?！?/p>

圖靈的這些思想與近似可分性假設(shè)一致，是正確的AI基本概念。隨著科學(xué)的發(fā)展，原先被擱置的意識(shí)奧秘也逐步被揭示，人工精神和機(jī)器意識(shí)[21-22]的成功研究已經(jīng)出現(xiàn)。

隨著國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，圖靈測(cè)試方法得以普及。用于客戶服務(wù)的在線聊天機(jī)器人(chatbots)m(i,c)已在與各國(guó)眾多人交談。我們?cè)榻B了一個(gè)用于產(chǎn)品配方設(shè)計(jì)與生產(chǎn)管理的智能系統(tǒng)[20]，其中一組用于感官質(zhì)量評(píng)估(sensory-quality evaluation)的神經(jīng)-模糊模型m(i,s)可在一定程度上取代感官評(píng)估師的工作b(i,s)，人們無法辨認(rèn)哪是m(i,s)、哪是b(i,s)給出的評(píng)估值。這是圖靈測(cè)試思想在工業(yè)中應(yīng)用的有趣實(shí)例。

推論5模擬不是復(fù)制 模擬可行性和差異性假設(shè)意味著模擬不是復(fù)制，m(i,k)=b(i,k)或m(i)=b(i)是不可能的，斷言“機(jī)器能夠復(fù)制大腦和全部思維過程”是錯(cuò)誤的。

凱斯特在文獻(xiàn)[23]中虛構(gòu)了1949年在英國(guó)劍橋舉行的一次宴會(huì)。他邀請(qǐng)圖靈、維特根斯坦、關(guān)注生命科學(xué)的量子物理學(xué)家薛丁格和遺傳學(xué)家霍爾丹出席，圍繞AI的可能性展開討論。其間圖靈直言“機(jī)器可能復(fù)制人類大腦和思維過程”。盡管在他的正式文選中未見此論斷，但類似的思想不時(shí)在其他學(xué)者的文章中出現(xiàn)。其錯(cuò)誤在于，模擬可行性假設(shè)表明B中的未知因素x是不可模擬的；模擬過程包含趨同與異化兩方面，B與M之間必然存在顯著的差異。

模擬不是全盤復(fù)制，并不意味著AI低能。有學(xué)者嘲諷：目前AI還不如狗！其實(shí)，此乃以動(dòng)物日常智能為標(biāo)準(zhǔn)蔑視AI。換個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的能力即便人類也望塵莫及。當(dāng)今人類社會(huì)已離不開計(jì)算機(jī)的海量記憶、高速計(jì)算、搜索、高效識(shí)別、自動(dòng)控制、對(duì)海量數(shù)據(jù)問題求解和知識(shí)發(fā)現(xiàn)能力。而且，AI有著無可限量的前景。所以，不僅不要蔑視它，還應(yīng)關(guān)注未來智能機(jī)器超越或損害人類的可能性。

國(guó)際象棋(chess)世界冠軍卡斯帕羅夫體驗(yàn)到計(jì)算機(jī)棋手m(i,ch)不可小視，b(i,ch)與m(i,ch)各具特點(diǎn)：計(jì)算機(jī)之所強(qiáng)，乃人之所弱，反之亦然[24]。所以，他開展了綜合b(i,ch)與m(i,ch)優(yōu)勢(shì)的研究，實(shí)現(xiàn)了更高級(jí)的聯(lián)合棋手b(i,ch)∪m(i,ch)。這項(xiàng)研究與人-機(jī)交互和本文的思想是一致的。

推論6不能以機(jī)器運(yùn)作機(jī)理已知來證明它無智能 “計(jì)算機(jī)只能按簡(jiǎn)單的機(jī)理運(yùn)作，因此它沒有真(real)智能。”這種思想將已知的“模擬智能”為“簡(jiǎn)單的”并與包含未知因素的“真智能”對(duì)立，從而否認(rèn)AI的真實(shí)性。這顯然缺乏邏輯一貫性，與智能及模擬智能的定義和推論1及2相悖。

1997年卡斯帕羅夫敗給計(jì)算機(jī)。理論物理學(xué)家彭羅斯評(píng)論說：“你會(huì)留下可怕的印象，覺得計(jì)算機(jī)擁有某種智力。其實(shí)，它什么也沒有,只是跟隨某些簡(jiǎn)單的機(jī)理運(yùn)作而已?！盵25]持這種觀點(diǎn)的人相當(dāng)多。

首先，此論點(diǎn)無法正確回答“為什么簡(jiǎn)單操作的機(jī)器能打敗世界棋王”的問題。其次，腦神經(jīng)元的基本動(dòng)作是抑制和興奮(all-or-none)，類似于數(shù)字邏輯中的“0、1”[9,15]，也是簡(jiǎn)單的運(yùn)作嗎？奇妙的音樂也基于簡(jiǎn)單的音符，卻包羅著層出不窮的復(fù)雜性。

“剝洋蔥皮”分析[1]生動(dòng)地揭示了這種觀點(diǎn)缺乏邏輯一貫性。

AI的先行者(如萊布尼茨、布爾等)充滿激情地構(gòu)建了體現(xiàn)人類思維邏輯b(i,lo)的邏輯推理m(i,lo)；然而，后來者則說m(i,lo)只不過是“機(jī)械操作”，是該剝?nèi)サ摹捌ぁ?，模式識(shí)別和學(xué)習(xí)才是我們要找的“真智能”。又不久，這些后人的后人如法炮制，斷言模式識(shí)別、機(jī)器下棋和學(xué)習(xí)算法也是簡(jiǎn)單操作，也是“皮”……

這像是“耍賴”：一旦有精神功能被程序難以置信地實(shí)現(xiàn)了，就有人停止對(duì)它的贊嘆，不再承認(rèn)它包含“真智能”或“真思維”?！罢嬷悄堋笨偸嵌阍谝驯荒M的東西后面。圖靈問[1]：依此思路將一層層皮剝?nèi)ィ粝碌氖鞘裁?？也許永遠(yuǎn)找不到“真智能”？或許最后看到的還是皮？另有科學(xué)家譏諷道：什么是“真的AI”？它永遠(yuǎn)是還沒有實(shí)現(xiàn)的那神秘之物。

依(2)式，人類智能可近似表述為：

數(shù)字邏輯、學(xué)習(xí)算法、符號(hào)系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型m(i,k)分別模擬了b(i,k)這些“皮”，都蘊(yùn)含著一份“真智能”。有哲學(xué)家贊嘆“玄學(xué)”與x奧秘，輕蔑已知知識(shí)和已被模擬的智能的真實(shí)性，采用“不是整個(gè)心靈，就是該丟棄的皮”(Either/Or)的兩極化思維，違背了科學(xué)模擬和探索的真諦。

推論7AI既“像”又是“真”智能 稱AI僅僅“像”(as if)智能而非“真”(real)智能的觀點(diǎn)承認(rèn)模擬可行，又否認(rèn)模擬中有真內(nèi)容；用模擬差異性否定模擬的趨同本質(zhì)，在邏輯上是自相矛盾的。其實(shí)，模擬智能既“像”又含有“真”智能內(nèi)容(Both/And模式)。

美國(guó)哲學(xué)家瑟爾形象地說：“對(duì)于計(jì)算機(jī)模擬暴風(fēng)雨，不會(huì)有人同意說我們會(huì)被淋濕?！盵18]他抓住“不會(huì)被淋濕”的差異，說計(jì)算機(jī)模擬暴風(fēng)雨“像”但全然不是“真”暴風(fēng)雨。他在用模擬的差異性否定模擬趨同(共性)的真實(shí)性。顯然，他不明白或忽略了計(jì)算機(jī)模擬暴風(fēng)雨的真諦。計(jì)算機(jī)模擬暴風(fēng)雨的目的之一是要找到暴風(fēng)雨產(chǎn)生的(真)機(jī)理和動(dòng)力學(xué)規(guī)律(趨同)。把人弄濕很容易，影視片中用噴水和鼓風(fēng)模擬暴風(fēng)雨就是如此。但那只是形象模擬，完全不知出現(xiàn)自然暴風(fēng)雨的內(nèi)在規(guī)律是什么。

推論8“按程序運(yùn)行的機(jī)器無智能”是同語反復(fù) “計(jì)算機(jī)僅能按人編的程序做事，因此，它沒有智能。”這個(gè)相當(dāng)流行的論點(diǎn)的有效三段論陳述是：“所有程序都不是智能的(大前提)，計(jì)算機(jī)都依程序做事(小前提)，所以計(jì)算機(jī)不可能有智能(結(jié)論)”。顯然，這是同語反復(fù)(“計(jì)算機(jī)不是智能的”等同于“程序不是智能的”)，以否定AI的大前提出發(fā)得到否定AI的結(jié)論，無論證價(jià)值。

推論9“僵尸推理”是錯(cuò)誤的思想實(shí)驗(yàn) 有哲學(xué)家設(shè)計(jì)了名為“腦替代”[26,27]的思想實(shí)驗(yàn)(thoughtexperiments)，用IC芯片替代受實(shí)驗(yàn)者的腦神經(jīng)元。他們假定：(一)這種芯片功能m(i,e)與神經(jīng)元功能b(i,e)完全相同，即m(i,e)=b(i,e)；(二)兩者都與意識(shí)無關(guān)。替代后得到一個(gè)在行為上與人無差別卻沒有意識(shí)的東西——僵尸(zombie)。他們想以此證明，即便機(jī)器的行為與人一樣，它也沒有意識(shí)。

他們的兩個(gè)假定都是錯(cuò)誤的。推理5已證明m(i,e)=b(i,e)不可能實(shí)現(xiàn)。其次，學(xué)界的共識(shí)和本文強(qiáng)調(diào)，神經(jīng)元功能、人的感覺能力、理性與意識(shí)是人腦不同層次的不同屬性，而神經(jīng)元b(i,e)具有“意識(shí)的神經(jīng)相關(guān)性”。近些年神經(jīng)生理學(xué)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)元內(nèi)蛋白質(zhì)膜、多巴胺等遞質(zhì)與意識(shí)有微妙關(guān)系。顯然，認(rèn)定神經(jīng)元與意識(shí)毫無關(guān)聯(lián)，腦行為與意識(shí)絕對(duì)可分，是明顯錯(cuò)誤的假設(shè)。所以，“僵尸推理”違背科學(xué)常理。

相反，如果b(i,e)與m(i,e)的功能包括了神經(jīng)元層面如何聯(lián)通(相關(guān))意識(shí)層面，那么，b(i,e)與m(i,e)相互替代時(shí)也必然保留了生成意識(shí)的生理基礎(chǔ)，最終通過復(fù)雜的腦系統(tǒng)神經(jīng)動(dòng)力學(xué)作用導(dǎo)致意識(shí)的恢復(fù)(涌現(xiàn))，也不可能產(chǎn)生僵尸。

從另一角度我們可以問：如果沒有意識(shí)的僵尸的行為果真與有意識(shí)的人完全相同，那么，意識(shí)對(duì)人有何實(shí)際(實(shí)踐行為)意義？你通過什么去確認(rèn)“真人”和“僵尸”有還是沒有意識(shí)呢？可見，認(rèn)為意識(shí)可以與行為完全分開的思想，意味著否定意識(shí)的存在價(jià)值。

推論10記憶-預(yù)測(cè)模型并非實(shí)現(xiàn)AI的唯一途經(jīng) 在書《論智能》[28]中霍金斯提出了一種很有意義的“記憶-預(yù)測(cè)模型”(memory-predictionmodel)作為大腦皮層認(rèn)知和智力活動(dòng)的機(jī)理。人的大腦皮層結(jié)構(gòu)包含了至少6個(gè)結(jié)構(gòu)與功能各異的神經(jīng)元層。將復(fù)雜系統(tǒng)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與霍金斯模型相結(jié)合，有可能為AI開辟一個(gè)全新的發(fā)展方向。

然而，霍金斯斷言：當(dāng)代已有的AI(包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)不能產(chǎn)生機(jī)器智能，因?yàn)樗鼈冎魂P(guān)注行為?！笆穷A(yù)測(cè)，而不是行為體現(xiàn)智能的存在?！盵28]

生物系統(tǒng)及其智能的高度復(fù)雜和多層次性，認(rèn)為只有“記憶-預(yù)測(cè)模型”，或者只有符號(hào)主義或連接主義，是獲得AI的唯一途徑的排他傾向是很有害的。智能的記憶-預(yù)測(cè)模型不應(yīng)再像“剝洋蔥皮”那樣否定此前所有的AI方法[28]，否則必定會(huì)再次陷入簡(jiǎn)單化思維的泥坑。神經(jīng)元內(nèi)部行為、腦內(nèi)部行為、人的智能行為和物種的進(jìn)化過程等，是不同層次的研究對(duì)象，不能認(rèn)為只有研究大腦皮層運(yùn)作規(guī)律才能得知“真智能”。

認(rèn)為(腦外部)“行為模擬”是錯(cuò)誤的AI研究方向，甚至宣稱“即便機(jī)器具有人一樣的智能行為，……它也不是智能的?！盵28]會(huì)導(dǎo)致十分荒謬的論斷：“與人一樣的智能行為也不是智能的?！睂?shí)際上，霍金斯的“記憶-預(yù)測(cè)模型”也是行為模擬，是對(duì)大腦皮層行為的模擬。

應(yīng)該指出，即便以“記憶與預(yù)測(cè)”能力作為判斷智能存在與否的標(biāo)準(zhǔn)，霍金斯否定傳統(tǒng)AI和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論斷也違背了事實(shí)。例如，受訓(xùn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能恰恰就是“記住了”訓(xùn)練模式并能對(duì)新的事態(tài)(數(shù)據(jù)模式)作出“預(yù)測(cè)”。下棋機(jī)能記住海量的棋譜和規(guī)則，且能對(duì)未來若干步棋作出預(yù)測(cè)。我們的智能配方系統(tǒng)[20]，可根據(jù)以前的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)(記憶并發(fā)現(xiàn)其中知識(shí))對(duì)新原材料條件下新產(chǎn)品性能作出預(yù)測(cè)。

推論11x存在性與AI可行性相容 否認(rèn)AI可行性的一種頗為流行的立論方法[29]，是直接指出人類思維的X功能是機(jī)器不可能具有的，亦即斷言X不可模擬，或X與精神整體不可分和不可知。歷史上X曾是：寫詩(shī)、畫畫、下棋、翻譯、學(xué)習(xí)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、幽默等b(i,k)。然而在實(shí)踐中，AI進(jìn)入了上述領(lǐng)域，m(i,k)在逼近b(i,k)的同時(shí)，還在一些特殊點(diǎn)上(包含mp)做得比人類更好。迫于AI的進(jìn)展，質(zhì)疑者不斷變更X所指，如理解力[18,23]、意向性[30]、意識(shí)[25]、不可計(jì)算性和量子不確定性[25]等涉及未知的妙物。

強(qiáng)調(diào)精神不可知性的神秘主義傾向，遠(yuǎn)離了科學(xué)?？茖W(xué)的目標(biāo)是變未知為已知，并將已知與未知作相對(duì)劃分，對(duì)已知進(jìn)行建模和模擬，以逼近該事物真相。

有必要闡明，“x存在性假設(shè)”與神秘主義是兩回事。(一)即便x不可窮盡，它也不是永恒不變的神秘物，可動(dòng)態(tài)地向已知轉(zhuǎn)化；(二)精神現(xiàn)象與智能息息相關(guān)，但也是近似可分和可研究的；(三)暫擱置x去模擬已知事物是可能的。神秘主義和不可知論堅(jiān)持精神的絕對(duì)不可分和不可知性，主張用不可認(rèn)知和模擬的“靈魂”(soul)來解釋精神，離開了科學(xué)研究的立足點(diǎn)。

4 機(jī)器的理解力

在凱斯特的散文[23]中維特根斯坦堅(jiān)持認(rèn)為，人類思想和語言不可能被任何非人類所理解，因此機(jī)器肯定不能思維。瑟爾著名的“中文屋子”推理試圖證明，即便某計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠與人順利對(duì)話，它也根本不理解語言[11]?；艚鹚拐f，IBM深藍(lán)(DeepBlue)打敗了國(guó)際象棋世界冠軍，并不贏在比人聰明，而是由于它來得比人成百萬倍地快。它能下棋，但不理解棋。[28]

什么是理解？學(xué)術(shù)界公認(rèn)，定義理解是非常困難的。你怎知某人理解國(guó)際象棋？只能依據(jù)他能否下棋(行為)來判斷。某人很會(huì)下棋，說明他對(duì)棋有較深的理解。IBM深藍(lán)能遵循國(guó)際象棋規(guī)則下棋，能快速預(yù)測(cè)和確定下一步如何走，這是它與人類棋手的共性，說明它“在某種意義上”理解了棋。這“某種意義上的理解”就是“模擬理解”。另外，“下棋”在計(jì)算機(jī)上的異化使深藍(lán)與人下棋有很大的差異。人類下棋高手靠微妙的“局面感”贏棋；計(jì)算機(jī)樂于從“計(jì)算”的角度理解下棋。然而，這差異使機(jī)器打敗了卡斯帕羅夫。

天才的卡斯帕羅夫曾發(fā)表感慨，說他遇到了一種“奇異的智能”(analienintelligence)?！坝?jì)算機(jī)能夠預(yù)見它的決策中的長(zhǎng)期棋局序列。機(jī)器拒絕走一步有短期決定性優(yōu)勢(shì)的棋，顯示了非常類似于人類對(duì)危險(xiǎn)的感覺?！盵11]這表明他承認(rèn)機(jī)器有“某種”智能和理解能力。顯然，即便能找出某種理由說深藍(lán)未能“完全理解”下棋，但說它“毫無理解”是沒有意義的。作者再一次看到，Either/Or思維方式——“不是完全理解，就是沒有理解?！薄遣磺袑?shí)際和非常有害的。

其實(shí)，人類自己通常也無法達(dá)到對(duì)復(fù)雜事物的“完全”理解，只存在“一定程度”或“某種意義上”的理解。采用貝葉斯證實(shí)理論(Bayesianconfirmationtheory)的術(shù)語，可不斷提高理解的貝葉斯可信度(confidencevalues)或可靠性(reliability)，其概率永遠(yuǎn)不可能等于1。

比如，誰也不能說他完全理解別人，更不必說完全理解“人類思想和語言”。又如，你理解看似簡(jiǎn)單的電子嗎？電子的波粒二象性不僅對(duì)許多人來說難以理解，就連物理學(xué)家也很感困惑。著名理論物理學(xué)家波爾說過：“如果一個(gè)人沒有被量子理論所驚愕，他就是沒有懂它。”類似地，心理學(xué)家布萊克莫爾強(qiáng)調(diào)：“我們?nèi)魏稳硕紕e指望完全‘理解意識(shí)’，我也不能確定它可能是什么?！盵31]相對(duì)于奧妙無窮的大自然，人的認(rèn)知能力很有限。所以更沒有理由要求AI達(dá)到“完全理解”。

“理解”是意識(shí)的重要表現(xiàn)?！袄斫庾约骸奔醋晕乙庾R(shí)。隨著人們認(rèn)知的深入，意識(shí)與心靈的研究已成為科學(xué)工作，而不僅是哲學(xué)課題?，F(xiàn)代神經(jīng)生理學(xué)認(rèn)為意識(shí)是腦的行為，即巧妙組織起來的神經(jīng)元復(fù)雜系統(tǒng)“涌現(xiàn)”的屬性。英國(guó)生物物理學(xué)家、DNA結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)者之一、1962年諾貝爾獎(jiǎng)獲得者CrickF.說：“就像現(xiàn)在我們了解了DNA、RNA和蛋白質(zhì)的功能之后，關(guān)于胚胎學(xué)的神秘感大部分消失了一樣，在理解了產(chǎn)生意識(shí)的機(jī)制以后，關(guān)于意識(shí)的某些神秘特性也將消失。”將來，如果某種機(jī)器“能夠試著解釋自己為何作出某種選擇”，“能像人一樣決定自己的行為，即有一個(gè)‘自身’的映象，那么這種機(jī)器就具有‘自由意志’了?！盵30]

5 機(jī)器的意向性

近些年，關(guān)于“意向性”不可模擬的觀點(diǎn)在哲學(xué)界頗流行。例如瑟爾說，精神以意向性狀態(tài)為標(biāo)志，它是人大腦內(nèi)生化作用的固有特征，因而不可能由計(jì)算機(jī)來模擬[19]。這種論點(diǎn)意味著一切生命現(xiàn)象都不能模擬，因?yàn)樯F(xiàn)象都與生化作用有關(guān)?？磥?，這些論點(diǎn)還是沒能把握住科學(xué)模擬的本質(zhì)。

什么是意向性？意向性是人類精神的基本特征之一，是參照和指稱外部世界對(duì)象的一種特殊能力。它包含“意向的”(intentio)渴求、意欲、愿望并與外部世界事物相聯(lián)系(指向)的心理內(nèi)容。如，我看見了某物，相信某事，期望某事物，害怕某東西，想要什么，等等。這與沒有任何參照的無意向狀態(tài)(如我緊張、勞累、幸福、沮喪，等等)區(qū)別開來。[32]

意向性是一個(gè)古老而又現(xiàn)代的研究領(lǐng)域。近30年，意向性問題成了多學(xué)科關(guān)注和互動(dòng)的焦點(diǎn)。例如腦科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、心理學(xué)、語言學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等都涉及和爭(zhēng)論這一問題。對(duì)意向性的深入研究和模擬，將有力提升人工智能的水平。依據(jù)模擬的定義和模擬可行性假設(shè)，只要我們對(duì)意向性的某些方面有明確的知識(shí)，就可以暫且擱置其未知奧秘而展開模擬。比如，意向性表現(xiàn)了人對(duì)某事物感知、關(guān)注(注意、吸引)和指稱(用符號(hào)標(biāo)記)的能力。這是可以模擬的。例如，可以用現(xiàn)代復(fù)雜性理論的吸引子動(dòng)力學(xué)來模擬。[32]

復(fù)雜性理論認(rèn)為，意向性行為是復(fù)雜的腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)非線性相互作用中產(chǎn)生的腦整體行為之一。大腦和中樞神經(jīng)系統(tǒng)都是典型的自組織、自參照的復(fù)雜系統(tǒng)，超越了程序控制的計(jì)算機(jī)形式算法。

復(fù)雜系統(tǒng)的自組織和自參照性并不局限于大腦，并非一定要由生物化學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)在生物進(jìn)化中產(chǎn)生出來，不能排除它也可能為人工系統(tǒng)(機(jī)器)所具有。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)原理的成功例子。有望用復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性動(dòng)力學(xué)來為大腦功能及其精神狀態(tài)建立模型?，F(xiàn)代機(jī)器人學(xué)(Robotics)，已走上模擬人的體能與智能、外形與心靈并舉之路，進(jìn)展顯著。例如美國(guó)科學(xué)家設(shè)計(jì)的“愛因斯坦機(jī)器人”(Einsteinrobot)，通過學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了對(duì)30塊有觸覺的人工面部肌肉的精確控制；不僅能識(shí)別喜怒哀樂、恐懼、迷茫等數(shù)以百計(jì)的面部表情，學(xué)會(huì)關(guān)注、標(biāo)記和識(shí)別主人，推斷人的年齡和性別，還能以表情與人互動(dòng)與交談。這些均涉及意向性、意識(shí)或?yàn)橐庾R(shí)的一部分。

6 結(jié)語

機(jī)器能思維嗎？機(jī)器能有情感、意識(shí)和心靈嗎？本文首先闡明嚴(yán)格的“模擬”概念，指出AI即模擬智能，是對(duì)原型(自然智能)的趨同和異化，兩者之間共性與差異并存(Both/And模式)，從而正面回答了這類問題。在此基礎(chǔ)上，剖析了質(zhì)疑AI可行性和存在性的諸多觀點(diǎn)，并指出，簡(jiǎn)單化的Either/Or思維定式(“不是真，就是假”；“不是全同，就是全無”)是導(dǎo)致一些論點(diǎn)邏輯錯(cuò)誤和思維混亂的重要原因之一。這種思維模式在西方更具影響力。由于智能科學(xué)的高度復(fù)雜性，在AI發(fā)展過程中反復(fù)出現(xiàn)的理論研究排他主義傾向也值得警惕和努力克服。對(duì)智能、意識(shí)和精神的神秘主義是否定機(jī)器智能、機(jī)器意識(shí)和人工精神的更深刻的根源，它違背了科學(xué)的真諦。

本文期望能在排除一些錯(cuò)誤概念與邏輯混亂的基礎(chǔ)上形成新的共識(shí)，以便更好地探索生命、智能與意識(shí)的奧秘和開發(fā)更美妙的機(jī)器。

[1]TuringAM.Computingmachineryandintelligence[M].Oxford：OxfordUniversityPressonBehalfofMIND, 1950, 59(236): 433-460.

[2] 瑪格麗特·A·博登. 人工智能哲學(xué) [M]. 劉西瑞， 等譯. 上海： 上海譯文出版社, 2006, 44-72.

[3] 馮天瑾. 智能機(jī)器與人 [M]. 北京： 科學(xué)出版社, 1983： 50-132.

[4]FengTian-Jin,YangNing,MaLin-Tao.TheSimulationTheoryofIntelligence[C].NewYork： 2012ThirdInternationalConferenceonTheoreticalandMathematicalFoundationsofComputerScience(ICTMF2012),LectureNotesinInformationTechnology, 2012,38: 188-194.

[5]GerransP.Thetheoryofmindmoduleinevolutionarypsychology[J].BiologyandPhilosophy, 2002, 17: 305-321.

[6]BennettM,DennettD,HackerP,etal.NeuroscienceandPhilosophy:Brain,Mind,andLanguage[M].ColumbiaUniversityNewYork：Press, 2007, 24-32.

[7]WienerN.Cybernetics:orControlandCommunicationintheAnimalandtheMachine[M].Cambridge,MP:MITPress, 1948： 144-162.

[8] 皮埃爾·巴爾迪，索恩·布魯納克. 生物信息學(xué)—機(jī)器學(xué)習(xí)方法 [M]. 張東輝， 等譯. 北京： 中信出版社， 2003.

[9] 馮·諾依曼. 計(jì)算機(jī)與人腦 [M]. 甘子玉，譯. 北京： 北京大學(xué)出版社， 2010： 9-71.

[10]NewellA,SimonHA.ComputerSimulationofHumanThinking[J].Science, 1961, 134(3495): 2011-2017.

[11]RussellS,NorvigP. 人工智能：一種現(xiàn)代方法 [M]. 姜哲， 等譯. 北京: 人民出版社, 2004： 3-6.

[12] 約翰·齊曼主編. 技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)化論 [M]. 孫喜杰， 曾國(guó)屏， 譯. 上海： 上?？萍冀逃霭嫔? 2002, 3-12.

[13]WittgensteinL.PhilosophicalInvestigations[M].Oxford:BasilBlackwell,Publisher, 1953, 56-59.

[14]HebbDO.Theorganizationofbehavior;aneuropsychologicaltheory[M].NewYork:Wiley-Interscience, 1949, 36-39.

[15]RosenblattF.Theperceptron:aprobabilisticmodelforinformationstorageandorganizationinthebrain[J].PsychologicalReview, 1958, 65: 386-408.

[16]FengTJ.HowTheNeuralNetworksEstimateParametersfromInputValues? [C].NewYork:IEEEInternationalJointConferenceonNeuralNetworks,I, 1992: 41-46.

[17] 齊曼J. 真科學(xué)—它是什么， 它指什么 [M]. 曾國(guó)屏, 匡輝, 張成崗, 譯. 上海： 上海科技教育出版社, 2002: 149-152.

[18]SearleJ.Minds,brains,andprograms[J].BrainandBehavioralSciences, 1980, 3: 417-457.

[19]SearleJ.TheMysteryofConsciousness[M].Newyork：NYREV,Inc, 1997: 14-52.

[20]FengTJ,MaLT,DingXQ,etal.Intelligenttechniquesforcigaretteformuladesign[J].MpthmpticsandComputersinSimulation, 2008, 77(5-6): 476-486.

[21]DavidGameza.Progressinmachineconsciousness[J].ConsciousnessandCognition, 2008, 17: 887-910.

[22]ZelazoPD,MoscovifchM,ThompsonE.TheCambridgeHandbookofConsciousness[M].Cambridge:CambridgeUniversityPress, 2007: 1-53.

[23]CastiJL.TheCambridgeQuintet:AWorkofScientificSpeculation[M].Oxford,UK:SphereBooksLtd, 1998: 3-63.

[24]KasparovG.TheChessMasterandtheComputer[J].TheNewYorkReviewofBooks, 2010, 57(2): 11, 57-62.

[25] 羅杰·彭羅斯. 皇帝新腦——有關(guān)電腦、人腦以及物理定律 [M]. 許明賢, 等譯. 長(zhǎng)沙： 湖南科學(xué)出版社, 1996: 12-13.

[26]ChalmersD.ExplainingConsciousness:TheHardProblemMP[M].Newyork:MITPress, 1997: 4-52.

[27]ChalmersD.PhilosophyofMind:ClassicalandContemporaryReadings[M].Newyork:OxfordUniversityPress, 2002, 8-47.

[28]HawkinsJ,BlakesleeS.OnIntelligence[M].Newyork:TimesBooks,HenryHoltandCo, 2005: 10-16.

[29]DreyfusHL.WhatComputersStillCan’tDo:ACritiqueofArtificialReason[M].Cambridge:MITpress, 1992, 5-26.

[30] 弗朗西斯·克里克. 驚人的假設(shè) — 靈魂的科學(xué)探索 [M]. 汪云久, 等譯. 長(zhǎng)沙： 湖南科學(xué)技術(shù)出版社, 1998: 271-273.

[31] 布萊克摩爾S. 人的意識(shí) [M]. 耿海燕,等譯. 北京： 中國(guó)輕工業(yè)出版社， 2008: 182-189.

[32] 克勞斯·邁因策爾. 復(fù)雜性中的思維 [M]. 曾國(guó)屏,譯. 北京： 中央編譯出版社, 2011: 67-76.

責(zé)任編輯 陳呈超

An Answer to the Queries on Artificial Intelligence

FENG Tian-Jin, YANG Ning, MA Lin-Tao
(Information Engineering Center, Ocean University of China, Qingdao 266071, China)

Aiming at the debate that surrounds the question, “Can machines think”, and the queries on artificial intelligence (AI), this paper clarifies that the essence of simulation and AI (i.e. simulation intelligence) should be pursuing assimilation (similar-taxis) as well as keeping dissimilation to a prototype (natural intelligence). Both commonness and obvious otherness (individuality) must exist between them. This is a ‘Both/And’ thinking mode and not a simplified exclusive ‘Either/Or’ thinking. Based on four definitions and five hypotheses, some corollaries are educed logically to clarify the relation between machine intelligence and human mind and to answer the queries on AI. This paper points out that the ‘Either/Or’ thinking, such as ‘either true intelligence or false’ or ‘either whole mind or nothing’, resulted in some cognitive mistakes on AI and the mysticlsm had most deleterious consequences among the scientific research of intelligence and consciousness. This paper hopes to end some needless arguments and confusions in the fields of AI with the cognitive science benefit.

simulation; artificial intelligence; intelligent machines; thinking mode; consciousness; spirit

2014-01-12；

2014-06-15 作者簡(jiǎn)介： 馮天瑾(1938-)，男，教授。E-mail:tjfeng@ouc.edu.cn

P539

A

1672-5174(2015)08-113-09

10.16441/j.cnki.hdxb.20140071