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    人工智能的哲學(xué)思想探源

    2020-04-07 03:42:40閆坤如
    理論探索 2020年2期
    關(guān)鍵詞:數(shù)論人工智能

    閆坤如

    〔摘要〕 人工智能飛速發(fā)展,正在改變?nèi)祟惿?,推動人類進(jìn)步。人工智能學(xué)者從認(rèn)知科學(xué)、心靈哲學(xué)以及控制論等不同視角對人工智能進(jìn)行研究,但對于人工智能哲學(xué)根源的追溯與厘清較少。古希臘畢達(dá)哥拉斯主義的數(shù)論思想、亞里士多德演繹邏輯系統(tǒng)與分析哲學(xué)中的邏輯分析與語言分析方法以及簡單性哲學(xué)原則為人工智能研究綱領(lǐng)、研究框架以及研究方法等奠定了基礎(chǔ),哲學(xué)核心問題決定了人工智能的研究進(jìn)路。只有對人工智能的哲學(xué)思想源流進(jìn)行追溯與探究,才能理解人工智能的理論基礎(chǔ),以更好地把握人工智能的發(fā)展規(guī)律并合理預(yù)測人工智能的發(fā)展趨勢。

    〔關(guān)鍵詞〕 人工智能,數(shù)論,簡單性原則

    〔中圖分類號〕N1?? ?〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1004-4175(2020)02-0005-06

    人工智能發(fā)展如火如荼,學(xué)者除了對人工智能技術(shù)本質(zhì)、人工智能社會影響、發(fā)展路徑及倫理問題等進(jìn)行研究之外,還關(guān)注人工智能中的哲學(xué)問題。對人工智能的研究不能僅僅局限于技術(shù)層面及科學(xué)基礎(chǔ)層面的反思,也要涉及對人工智能的哲學(xué)思考。博登指出:“在科學(xué)家族中,沒有一門學(xué)科比AI與哲學(xué)的關(guān)系更密切。”? 〔1 〕3人工智能與哲學(xué)緊密聯(lián)系,特別是心靈哲學(xué)與語言哲學(xué),認(rèn)知科學(xué)與認(rèn)知心理學(xué)等學(xué)科也為人工智能發(fā)展奠定了科學(xué)基礎(chǔ)。迄今為止,對于人工智能哲學(xué)的研究還沒有形成完整的理論體系,學(xué)者多從哲學(xué)視角對人工智能中的問題進(jìn)行探討,從哲學(xué)思想源流挖掘人工智能基礎(chǔ)的著述不多。筆者嘗試從人工智能的數(shù)論基礎(chǔ)、邏輯學(xué)、分析哲學(xué)基礎(chǔ)以及簡單性原則等視角分析人工智能的哲學(xué)思想根源。

    一、數(shù)論哲學(xué)為人工智能提供質(zhì)料基礎(chǔ)

    人工智能先驅(qū)西蒙與紐維爾作為人工智能符號主義(symbolicism)學(xué)派的代表,他們的研究著眼于計(jì)算機(jī)程序的邏輯結(jié)構(gòu)、符號操作系統(tǒng)以及編程語言,這與古希臘哲學(xué)家畢達(dá)哥拉斯學(xué)派的“數(shù)論”思想一脈相承。在畢達(dá)哥拉斯看來,數(shù)是萬物的本原,萬物皆數(shù)?!鞍凑掌樟_克洛在《歐幾里德〈幾何原理〉注釋》中,‘?dāng)?shù)學(xué)這個(gè)詞也是畢達(dá)哥拉斯學(xué)派首先使用的” 〔2 〕268。畢達(dá)哥拉斯將科學(xué)研究的基礎(chǔ)建構(gòu)在數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)之上。畢達(dá)哥拉斯哲學(xué)思想的核心即“數(shù)”是萬物的本原。按照畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想,與其說水、火、土等都是萬物的本原,不如用一個(gè)簡單詞“數(shù)”來解釋萬物的存在。

    “數(shù)是萬物的本原”包含著萬物之中存在著某種數(shù)量關(guān)系的含義,不管是天體結(jié)構(gòu)、音階音律以及建筑結(jié)構(gòu)等萬物都存在數(shù)量關(guān)系。畢達(dá)哥拉斯學(xué)派認(rèn)為數(shù)是宇宙的元素,科學(xué)研究就是尋找紛繁復(fù)雜現(xiàn)象之后的數(shù)量關(guān)系。例如,物理學(xué)是研究事物運(yùn)動方面的數(shù)量關(guān)系,幾何學(xué)是研究事物點(diǎn)、線、面、體之間的數(shù)量關(guān)系等。他們將事物的本質(zhì)歸結(jié)為數(shù)的規(guī)律,認(rèn)為事物的本質(zhì)就是數(shù)。按照亞里士多德“四因說”來看,畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)”既是構(gòu)成事物的形式因,又是構(gòu)成事物的質(zhì)料因。質(zhì)料因指的是構(gòu)成事物的原始質(zhì)料,就好比建造房屋用的磚木石瓦,形式因即構(gòu)成事物的樣式和原型,就好比造房屋的圖紙或建筑師頭腦里的房屋原型。這樣的思想家(畢達(dá)哥拉斯主義學(xué)派)認(rèn)為數(shù)既是事物的質(zhì)料、同時(shí)又是形成事物的變化和它們的不變狀態(tài)的形式” 〔3 〕21-22。因此,數(shù)對于事物來說,既是質(zhì)料因又是形式因。

    畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還表現(xiàn)在數(shù)的和諧論。他認(rèn)為萬物包括宇宙在內(nèi)都由數(shù)構(gòu)成,并且萬物可以還原為數(shù);他還認(rèn)為宇宙是和諧的,并把和諧的宇宙稱為“科斯摩斯”。科斯摩斯原意就是“秩序”的意思,認(rèn)為世界存在內(nèi)在秩序與內(nèi)在規(guī)律,人類可以通過數(shù)量之間的關(guān)系找到世界的既定秩序。

    畢達(dá)哥拉斯的“萬物皆數(shù),數(shù)之和諧”思想既具有本體論含義,也具有方法論意味。他的哲學(xué)思想影響了古希臘科學(xué)的發(fā)展,亞里士多德的邏輯學(xué)體系、歐幾里德的幾何學(xué)體系、托勒密的天文學(xué)體系、蓋倫的醫(yī)學(xué)體系這四大古希臘的科學(xué)成就皆受畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)思想的影響。不但如此,畢達(dá)哥拉斯的哲學(xué)思想還影響了西方整個(gè)自然科學(xué)的發(fā)展。達(dá)芬奇、哥白尼、開普勒、伽利略、牛頓等人都自稱是“畢達(dá)哥拉斯主義者”。達(dá)芬奇認(rèn)為天體是一架服從確定自然法則的機(jī)器,自然界有確定的規(guī)律;15-16世紀(jì)帶有畢達(dá)哥拉斯主義成分的新柏拉圖主義者把自然事物的行為解釋成數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu);哥白尼日心說體系的理論基礎(chǔ)也是依據(jù)畢達(dá)哥拉斯主義哲學(xué)理論來構(gòu)造行星運(yùn)動簡單、和諧的天體幾何學(xué)模型;開普勒認(rèn)為自己是畢達(dá)哥拉斯主義者,他的目標(biāo)就是追求造物主心中數(shù)的和諧;伽利略也是畢達(dá)哥拉斯主義的追隨者,他認(rèn)為“自然之書是用數(shù)學(xué)語言書寫的”,自然的真理存在于數(shù)學(xué)事實(shí)中。畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想還影響了萊布尼茲。萊布尼茨有一個(gè)夢想,就是給出一套理想符號系統(tǒng)或語言和確定的語言變換或演算規(guī)則,把日常問題轉(zhuǎn)變成理想語言,利用演算規(guī)則清楚地求解問題的答案。在此基礎(chǔ)上,萊布尼茲提出“通用機(jī)”的天才設(shè)想。萊布尼茨嘗試發(fā)明人工智能通用機(jī),他設(shè)計(jì)出一種二進(jìn)制計(jì)算法,用二進(jìn)制數(shù)代替原來的十進(jìn)制數(shù),二進(jìn)制數(shù)即“1”和“0”。萊布尼茲雖然制作出了簡單機(jī)器,但其只能進(jìn)行簡單的算術(shù)計(jì)算,還不是萊布尼茲設(shè)想的能夠進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的通用機(jī)。盡管如此,萊布尼茲思想還是影響了整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展。

    圖靈與馮·諾依曼的人工智能機(jī)器也受畢達(dá)哥拉斯主義數(shù)論的影響,他們運(yùn)用數(shù)的和諧以及數(shù)量關(guān)系的計(jì)算嘗試讓“萊布尼茲之夢”在現(xiàn)實(shí)生活中得以實(shí)現(xiàn)。圖靈通過基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算將數(shù)學(xué)運(yùn)算符號化為運(yùn)算符,并用一個(gè)無限長紙帶來表述計(jì)算過程,制造出了圖靈機(jī),這就是萊布尼茨所說的“通用機(jī)”。圖靈認(rèn)為人腦類似通用機(jī),圖靈提出一臺計(jì)算機(jī)在多大程度上可以模仿人的活動,進(jìn)而提出“機(jī)器能否思維”這個(gè)哲學(xué)問題。圖靈堅(jiān)持通過特定算法程序,把可計(jì)算的數(shù)量關(guān)系都轉(zhuǎn)化為由一臺圖靈機(jī)來計(jì)算。馮·諾依曼指導(dǎo)發(fā)明第一臺基于運(yùn)算器與存儲器的計(jì)算機(jī),他為圖靈通用機(jī)設(shè)計(jì)出一個(gè)物理模型——EDVAC,EDVAC可以執(zhí)行加、減、乘、除等數(shù)學(xué)操作。與圖靈一樣,馮·諾依曼把人腦與機(jī)器類比,機(jī)器通過存儲器儲存數(shù)據(jù),通過數(shù)學(xué)規(guī)則設(shè)計(jì)出把思維當(dāng)成數(shù)據(jù)的程序,通過簡單、和諧的數(shù)字制造出能進(jìn)行復(fù)雜數(shù)字處理的機(jī)器。

    不管是圖靈的通用機(jī)還是馮·諾依曼的EDVAC都是為了解決“萊布尼茲之夢”,其哲學(xué)思想均根源于畢達(dá)哥拉斯的“數(shù)論”哲學(xué)思想。除了圖靈與萊布尼茨,紐維爾與西蒙等符號主義人工智能先驅(qū)也認(rèn)為,不管是人類智能還是機(jī)器智能都是根據(jù)確定的或者規(guī)范的規(guī)則來進(jìn)行符號操作的。不但如此,基于認(rèn)知模擬的強(qiáng)人工智能也把心理狀態(tài)作為計(jì)算狀態(tài),所謂認(rèn)知就是計(jì)算,這是對基于數(shù)論的計(jì)算主義教條的信仰,人類智能類似于信息處理系統(tǒng)。聯(lián)結(jié)主義人工智能不同于符號主義人工智能,它否認(rèn)智能行為來自于在形式規(guī)則下對符號進(jìn)行操作的觀點(diǎn),“符號主義人工智能中的信息處理包括明確的應(yīng)用和形式規(guī)則,但是聯(lián)結(jié)主義人工智能沒有這樣的規(guī)則” 〔4 〕1366-1367。與符號主義人工智能不同,聯(lián)結(jié)主義人工智能的工作原理是尋找神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其間的聯(lián)結(jié)機(jī)制及學(xué)習(xí)算法。雖然聯(lián)結(jié)主義與符號主義人工智能有區(qū)別,但聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號主義人工智能的共同假設(shè)都是把認(rèn)知看作信息處理,且信息處理都具有可計(jì)算性??梢姡呥_(dá)哥拉斯的“萬物皆數(shù),數(shù)之和諧”思想為符號主義人工智能與聯(lián)結(jié)主義人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

    二、演繹邏輯與分析哲學(xué)成為搭建人與機(jī)器聯(lián)系的橋梁

    除了畢達(dá)哥拉斯的數(shù)論思想,古希臘亞里士多德的演繹邏輯系統(tǒng)也是人工智能的哲學(xué)思想源泉。人工智能符號主義學(xué)派也稱為邏輯主義學(xué)派,可見邏輯思想在人工智能發(fā)展中的重要地位與作用。即使是深受胡塞爾后期的現(xiàn)象學(xué)、海德格爾的存在現(xiàn)象學(xué)和梅洛-龐蒂的知覺現(xiàn)象學(xué)影響的人工智能專家德雷福斯,也肯定演繹邏輯以及形式系統(tǒng)在人工智能發(fā)展中的作用。在德雷福斯看來,符號主義人工智能的基礎(chǔ)是邏輯學(xué),是哲學(xué)中的理性主義。人工智能的主要設(shè)想是可以運(yùn)用計(jì)算機(jī)的邏輯運(yùn)算來模擬人類思考的過程。圖靈嘗試依靠邏輯發(fā)明通用機(jī),“我希望數(shù)字計(jì)算機(jī)能夠最終激起人們對符號邏輯的極大興趣……人與這些機(jī)器進(jìn)行交流的語言……構(gòu)成一種符號邏輯” 〔5 〕288。馬丁·戴維斯直接把符號主義學(xué)派的源頭追溯到亞里士多德,“把邏輯推理簡化為形式的努力可以追溯到亞里士多德” 〔6 〕200。亞里士多德是邏輯學(xué)的創(chuàng)始人,他認(rèn)為邏輯學(xué)是獲得真正知識的重要工具,邏輯學(xué)是哲學(xué)的基礎(chǔ)。亞里士多德注重演繹推理,特別重視三段論推理,他認(rèn)為三段論推理是一切思維運(yùn)動的基本形式。三段論是一種典型的演繹推理模式,它由普遍性公理和推理規(guī)則經(jīng)過嚴(yán)密的邏輯論證得出必然性結(jié)論。圖靈的通用機(jī)以及符號主義人工智能的根本基礎(chǔ),都可以歸結(jié)為邏輯或者演繹推理。

    集邏輯分析方法與語言分析方法于一體的分析哲學(xué)也是人工智能的思想源泉,分析哲學(xué)把邏輯學(xué)看作一切學(xué)科的基礎(chǔ),數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)也是邏輯學(xué),數(shù)學(xué)也要用邏輯符號來表示。分析哲學(xué)產(chǎn)生于20世紀(jì)初,代表人物是石里克與卡爾納普等人,其理論來源于英國的經(jīng)驗(yàn)論者休謨、法國的實(shí)證主義者孔德、英國的邏輯主義者密爾和哲學(xué)家與心理學(xué)家馬赫等人的觀點(diǎn)。弗雷格的《算術(shù)基礎(chǔ)》、羅素與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》、石里克的《普通認(rèn)識論》以及維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》是分析哲學(xué)的代表著作。分析哲學(xué)的基本觀點(diǎn)是:哲學(xué)的任務(wù)是對知識進(jìn)行分析,強(qiáng)調(diào)通過對語言的邏輯分析來消除形而上學(xué)問題,認(rèn)為一切綜合命題都以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)等。分析哲學(xué)家認(rèn)為一切科學(xué)研究必須從經(jīng)驗(yàn)出發(fā),哲學(xué)的主要任務(wù)是運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)理邏輯和語言分析把復(fù)雜的概念分析為簡單的概念,分析哲學(xué)家想通過對語言的邏輯分析澄清語句、語詞的意義,通過語義上升,拋棄含混、模糊、有歧義的自然語言,把自然語言的語句轉(zhuǎn)換成邏輯命題,通過分析邏輯命題的意義清除偽哲學(xué)問題,達(dá)到拒斥形而上學(xué)的目的。分析哲學(xué)注重邏輯分析與語言分析,強(qiáng)調(diào)語言分析的重要性,分析哲學(xué)把科學(xué)的任務(wù)界定為發(fā)現(xiàn)真理,而邏輯的任務(wù)在于識別真理的規(guī)律。羅素立足于把哲學(xué)建成嚴(yán)密的科學(xué),哲學(xué)像科學(xué)一樣可以獲得真理性的知識。在羅素看來,哲學(xué)和科學(xué)只有程度之分,沒有本質(zhì)區(qū)別。哲學(xué)問題都是邏輯問題,邏輯問題就是科學(xué)問題。對科學(xué)問題進(jìn)行分析還原之后,如果這個(gè)問題是邏輯問題,則它是哲學(xué)問題,否則就不是哲學(xué)問題。因此,邏輯是哲學(xué)的基礎(chǔ)。通過邏輯分析進(jìn)行還原涉及語言,那么,所有哲學(xué)問題命題都是語言表達(dá)式,語言結(jié)構(gòu)是邏輯結(jié)構(gòu),是科學(xué)命題的真正的邏輯形式。

    羅素的邏輯原子論從本體論角度堅(jiān)持奧卡姆剃刀的最小化原則,從語言角度上堅(jiān)持思維經(jīng)濟(jì)原則,語言表述堅(jiān)持最小詞匯量原則?!叭鐭o必要,勿增實(shí)體”。羅素從邏輯學(xué)角度堅(jiān)持邏輯前提或者公理最小化原則,“寧可構(gòu)造,勿要推論”。根據(jù)公理與推理規(guī)則建構(gòu)的邏輯學(xué)公理系統(tǒng)影響了圖靈、馮·諾依曼及其以后的人工智能專家。馮·諾依曼致力于為新機(jī)器設(shè)計(jì)邏輯方案,戈德斯坦把馮·諾依曼看成將邏輯應(yīng)用于計(jì)算機(jī)的第一人,“據(jù)我所知,馮·諾依曼是一個(gè)清楚地懂得計(jì)算機(jī)本質(zhì)上執(zhí)行的是邏輯功能的人” 〔7 〕69。馮·諾依曼在EDVAC的報(bào)告中也提到,不但從數(shù)學(xué)的觀點(diǎn),而且從工程史和邏輯學(xué)家的觀點(diǎn)來探討大規(guī)模計(jì)算的機(jī)器。在人工智能哲學(xué)先驅(qū)德雷福斯看來,自從古希臘人發(fā)明了邏輯與幾何,就把一切推理歸結(jié)為計(jì)算。人工智能中符號主義的基礎(chǔ)是邏輯學(xué),是哲學(xué)中的理性主義、還原論傳統(tǒng)。他們把計(jì)算機(jī)看成操作思想符號的系統(tǒng),試圖用計(jì)算機(jī)來表達(dá)對世界的形式表述。心靈與計(jì)算機(jī)都是物理符號系統(tǒng)。在德雷福斯看來,“伽利略發(fā)現(xiàn)人們可以忽略的品質(zhì)和技術(shù)上的考慮,從而能找到一種用來描寫物質(zhì)運(yùn)動的純形式化系統(tǒng),同樣我們可以設(shè)想,一位研究人類行為的伽利略可能會把所有語義上的考慮(對意義的依賴),變成為句法(形式化)操作技巧” 〔8 〕76。人工智能的代表人物數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨與生理學(xué)家麥卡洛克撰寫了《神經(jīng)活動中內(nèi)在觀念的邏輯運(yùn)算》,他們的思想受到羅素與懷特?!稊?shù)學(xué)原理》的啟發(fā),堅(jiān)持把一切數(shù)學(xué)還原為邏輯,甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用邏輯來表達(dá)。德雷福斯認(rèn)為人工智能的發(fā)展建立在四種假設(shè)之上,即生物學(xué)假設(shè)、心理學(xué)假設(shè)、本體論假設(shè)以及認(rèn)識論假設(shè)。其中認(rèn)識論假設(shè)指的是一切知識都可被形式化,可以被編碼成數(shù)字形式;本體論假設(shè)指的是存在一組在邏輯上相互獨(dú)立的事實(shí),知識可以被編入計(jì)算機(jī)程序。紐維爾認(rèn)為:“人工智能科學(xué)家把計(jì)算機(jī)看成操作符號的機(jī)器,他們認(rèn)為,重要的是每一樣?xùn)|西都可以經(jīng)編碼成為符號,數(shù)字也不例外?!?〔9 〕196

    在符號主義者看來,符號是人類認(rèn)識外部世界的基本單元。人工智能的邏輯學(xué)派將人的認(rèn)識對象通過數(shù)學(xué)邏輯的方式抽象為符號,利用計(jì)算機(jī)的程序符號來模擬人認(rèn)知世界的過程。符號主義學(xué)派主要依靠計(jì)算機(jī)的邏輯符號來模擬人的認(rèn)知過程。人工智能的重量級人物紐維爾與西蒙構(gòu)造了第一個(gè)真正意義的人工智能程序,稱之為“邏輯專家”,可見人工智能專家受邏輯學(xué)思想影響之深,“任何表現(xiàn)出一般智能的系統(tǒng),都可以證明是一個(gè)物理符號系統(tǒng)”? 〔10? 〕41。西蒙與紐維爾認(rèn)為,作為一般的智能行為,物理符號系統(tǒng)具有的計(jì)算手段既是必要的也是充分的。紐維爾與西蒙把其理論來源追溯到分析哲學(xué)家弗雷格、羅素與懷特海,“該假設(shè)的起源要追溯到弗雷格、懷特海與羅素就形式化邏輯提出的方案:以邏輯方式獲取基本的概念式數(shù)學(xué)觀念,把證明和演繹觀念置于可靠的根基上” 〔11 〕。德雷福斯認(rèn)為,真正的專家解決問題是訴諸直覺與整體性,在此基礎(chǔ)上對人工智能的認(rèn)識論假設(shè)與本體論假設(shè)進(jìn)行批判,但他同意專家系統(tǒng)必須使用某種類型的概論度量的邏輯標(biāo)準(zhǔn),“認(rèn)知模擬的先驅(qū)者們——已經(jīng)繼承了霍布斯推理就是計(jì)算的主張,笛卡爾的心理表述、萊布尼茲的‘普遍文字的思想——所有知識都可以在一組初始概念中得到表示” 〔11 〕。正如德雷福斯所言,“人工智能就是試圖找到主體(人或計(jì)算機(jī))中的哲學(xué)本原元素和邏輯關(guān)系” 〔12 〕??梢?,人工智能與邏輯學(xué)特別是分析哲學(xué)緊密相關(guān),邏輯學(xué)與分析哲學(xué)是人工智能的一個(gè)重要思想來源。

    三、簡單性哲學(xué)原則為人工智能提供方法論基礎(chǔ)

    簡單性原則作為一種方法論原則,指的是科學(xué)理論前提的簡單性、科學(xué)定律的簡單性、思維經(jīng)濟(jì)性以及邏輯簡單性原則。簡單性原則在科學(xué)中占有重要地位。歐幾里得幾何學(xué)只有五個(gè)公設(shè)和幾個(gè)推理規(guī)則就建構(gòu)其整個(gè)立體幾何學(xué)體系。這就是簡單性應(yīng)用的典范。簡單性哲學(xué)原則認(rèn)為,某一給定實(shí)體是由更為簡單或更為基礎(chǔ)的實(shí)體所構(gòu)成的集合或組合。愛因斯坦指出:“從古希臘哲學(xué)到現(xiàn)代物理學(xué)的整個(gè)科學(xué)史中,不斷有人力圖把表面極為復(fù)雜的自然現(xiàn)象歸結(jié)為幾個(gè)簡單的基本觀念和關(guān)系。” 〔13 〕39

    古希臘先哲用簡單的物質(zhì)元素探索世界的本原。例如,泰勒斯把世界的本原歸結(jié)為水,赫拉克利特把世界的本原歸結(jié)為火,德謨克利特把世界的本原歸結(jié)為原子,認(rèn)為世界由不可分的原子構(gòu)成。他認(rèn)為,萬事萬物都可以還原為不可分最小微?!?,世界是由原子構(gòu)成的。復(fù)雜的事物由簡單的事物構(gòu)成,萬事萬物都由不可分的基本粒子構(gòu)成。世界由最基本的粒子構(gòu)成,復(fù)雜對象由基本粒子構(gòu)成,基本粒子決定了宇宙的性質(zhì)。

    簡單性哲學(xué)原則不但用簡單元素追溯世界的本原,還致力于用力學(xué)解釋自然現(xiàn)象。不管是物理規(guī)律、化學(xué)規(guī)律、生物規(guī)律,甚至是社會規(guī)律都可以用力學(xué)解釋。哥白尼的日心說體系之所以取得科學(xué)界的支持也不是因?yàn)槠浣忉屃?qiáng),而是因?yàn)槠渥裱撕唵涡栽瓌t,從而取代了托勒密繁瑣的本輪-均輪模型。牛頓的力學(xué)三定律就立足于簡單性原則,用力來解釋所有運(yùn)動。按照簡單性哲學(xué)原則,人與動物都是由簡單的粒子構(gòu)成,人與動物沒有根本區(qū)別,人與機(jī)器也沒有本質(zhì)區(qū)別,甚至可以說“人就是機(jī)器”。1747年,拉·梅特里發(fā)表了《人是機(jī)器》這一哲學(xué)巨著,提出“人是動物,因而也是機(jī)器,不過是更復(fù)雜的機(jī)器罷了” 〔14 〕69。笛卡爾把人體看作是與機(jī)械相類似,用機(jī)械的旋渦來解釋天體運(yùn)動問題,他認(rèn)為宇宙是一架機(jī)器,機(jī)械運(yùn)動是唯一的運(yùn)動規(guī)律。牛頓、開普勒、伽利略等都力圖建立嚴(yán)密的力學(xué)體系來正確描述宏觀物理運(yùn)動,甚至是天體運(yùn)動。愛因斯坦試圖用公理化方法把自然界描繪成物質(zhì)在時(shí)空中運(yùn)動的統(tǒng)一體,德國物理學(xué)家海森堡也認(rèn)為簡單性原則可以作為科學(xué)假說可接受性的標(biāo)準(zhǔn)。

    不僅自然界的規(guī)律可以用力學(xué)表示,而且社會關(guān)系也可以用力學(xué)表示??椎绿岢錾鐣恿W(xué)和社會靜力學(xué)概念,社會動力學(xué)又稱為社會物理學(xué),立足于運(yùn)用力學(xué)規(guī)律分析社會關(guān)系。1950年,斯賓塞出版《社會靜力學(xué)》,把事物的基本規(guī)律看作“力的恒久性規(guī)律”(the law of persistence of force)?!叭耸菣C(jī)器”的觀點(diǎn)啟發(fā)人工智能先驅(qū)開始了構(gòu)造具有人類智能機(jī)器的探索。

    簡單性哲學(xué)原則在人工智能發(fā)展中發(fā)揮了重要作用,影響了人工智能的出現(xiàn)與發(fā)展。人工智能是使用數(shù)字計(jì)算機(jī)模擬智能行為的活動。在紐維爾與西蒙看來,人工智能系統(tǒng)中把數(shù)據(jù)看作“1”與“0”的數(shù)字串,其他復(fù)雜的數(shù)量關(guān)系可以由“1”和“0”兩個(gè)數(shù)字來構(gòu)建,這是計(jì)算向物理過程的還原。人工智能需要把任何種類的智能活動變成一套指令。在人工智能的計(jì)算主義看來,一切推理都可以歸結(jié)為計(jì)算,人工智能機(jī)器可以復(fù)制人類智能行為。人類的認(rèn)知與計(jì)算機(jī)器是一樣的。一切人類實(shí)踐與技能在頭腦中都表現(xiàn)為一個(gè)信念系統(tǒng),由與上下文環(huán)境無關(guān)的初始行為與事實(shí)所構(gòu)成。人與計(jì)算機(jī)都是物理系統(tǒng)或者可以簡單歸結(jié)為物理系統(tǒng),這種思想深受簡單性原則影響。不但如此,人工智能中的問題求解也是由難問題還原為簡單問題來討論。明斯基(Marvin Lee Minsky)認(rèn)為:“解決困難問題的能力,隨著把難題分成或者轉(zhuǎn)換成難度較低問題的能力而改變,為了做到這點(diǎn),需要對局勢的理解,但不是全靠運(yùn)氣。人們必須能夠?qū)栴}的表達(dá)作充分的推理或猜測,才能為問題的局勢建立更簡單的模型。這些模型具有的結(jié)構(gòu),應(yīng)足以使人覺得可以把從模型得到的解,擴(kuò)展到原有的問題上?!?〔15 〕421在人工智能先驅(qū)紐維爾與西蒙看來,人工智能與人腦都是同樣的信息處理工具,具有功能相似性,“可以看出這種方法并未假設(shè)計(jì)算機(jī)和大腦在‘硬件上的相似會超出這樣一個(gè)范圍,即認(rèn)為兩者都是通用的符號處理裝置,而且能為計(jì)算機(jī)編程程序來進(jìn)行一些基本的信息處理,使它們的功能與大腦十分相似” 〔16 〕。既然人腦可以還原為物理屬性,那么,人工智能同樣可以還原成簡單的形式化規(guī)律。智能行為原則上可以理解為確定的獨(dú)立元素的本體論假設(shè)。不但如此,人工智能的四個(gè)假設(shè)都建立在簡單性原則之上,“心理學(xué)假設(shè)、認(rèn)識論假設(shè)與本體論假設(shè)的共同之處是:它們都認(rèn)為,人一定是一種按照規(guī)則對原子事實(shí)形式的數(shù)據(jù)作計(jì)算的裝置” 〔17 〕9。智能行為可以還原為計(jì)算。哲學(xué)傳統(tǒng)一直認(rèn)為,凡是有序的東西都可以形式化為規(guī)則。明斯基認(rèn)為所有的規(guī)律都受規(guī)則支配?!懊慨?dāng)(在我們的行動中)觀察到一種定律時(shí),便轉(zhuǎn)交給確定性規(guī)則來表達(dá)” 〔18 〕431。按照明斯基、紐維爾與西蒙等人工智能專家的觀點(diǎn),人與機(jī)器都是對原子事實(shí)形式化數(shù)據(jù)的裝置,都可以還原為數(shù)量關(guān)系與物理學(xué)關(guān)系。

    〔4〕安東尼·梅耶斯.愛思唯爾科學(xué)哲學(xué)手冊〔M〕.張培富,等譯.北京:北京師范大學(xué)出版社,2015.

    〔5〕Krause P J.Collected works of A. M. Turing〔M〕.North Holland,Amsterdam:Macmillan magazines Ltd,1992.

    〔6〕Davis,Martin.Engines of logic:mathematicians and the origin of the computer〔M〕.New York:W. W. Norton & Co. Inc,2001.

    〔7〕Goldstine H H.The Computer from Pascal to von Neumann〔M〕.Princeton:Princeton University Press,1980.

    〔8〕休伯特·德雷福斯.計(jì)算機(jī)不能做什么?——人工智能的極限〔M〕.寧春巖,譯.北京:生活·讀書·新知三聯(lián)書店,1986.

    〔9〕Newell A.Intellectual issues in the history of artificial intelligence〔M〕.New York:John Wiley & Sons,1983.

    〔10〕Newell A,Simon H A.Computer science as empirical inquiry:symbols and search. In:Haugeland J〔M〕.Mind design,ed. Cambridge:MIT Press,1981.

    〔11〕Dreyfus H L,Dreyfus S E.Making a Mind versus Modeling the Brain:Artificial Intelligence Back at a Branch-Point〔J〕.Daedalus,1988(01):15-43.

    〔12〕Dreyfus H L.WhyHeideggerian AI failed and how fixing it would require making it more Heideggerian〔J〕.Philosophical Psychology,2007(02):247-268.

    〔13〕愛因斯坦.物理學(xué)的進(jìn)化〔M〕.周肇威,譯.上海:上??茖W(xué)技術(shù)出版社,1982.

    〔14〕拉·梅特里.人是機(jī)器〔M〕.顧壽濤,譯.北京:商務(wù)印書館,1981.

    〔15〕Marvin Minsky.Descriptive Languages and Problem Solving,Proceedings of the 1961 Western Joint Computer Conference;reprinted in Semantic Information Processing〔M〕.Minsky,ed. Cambridge:MIT Press,1969.

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    〔17〕Dreyfus H L.What Computers Still Cant Do:A Critique of Artificial Reason〔M〕.Cambridge:MIT Press,1992.

    〔18〕Marvin Minsky.Matter,Mind and Models.Semantic Information Processing〔M〕.Cambridge:MIT Press,1968.

    責(zé)任編輯 蘇玉娟

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