人工智能與統(tǒng)計融合的邏輯遵循與實施路徑

焦立濤 邢 軍 宋廣升

青島黃海學院 山東 青島 266427

以人工智能為代表的第四次科技革命的浪潮席卷全球,與現(xiàn)實社會、互聯(lián)網空間深度融合,人、機、物共同進入萬物互聯(lián)、虛實結合、開放共享的人工智能時代。根據馬克思主義機器觀,人工智能具有技術與社會的雙重屬性。習近平總書記指出:“科技從來沒有像今天這樣深刻影響著國家前途命運,從來沒有像今天這樣深刻影響著人們生活福祉?！苯y(tǒng)計工作作為經濟社會發(fā)展的重要部分,不可避免地受到人工智能的深刻影響。人工智能與統(tǒng)計融合是統(tǒng)計工作必須面對的時代課題,學界關于人工智能與統(tǒng)計相融合的研究剛剛起步,融合缺乏系統(tǒng)性,迫切需要汲取其他學科的“養(yǎng)分”,迫切需要以系統(tǒng)性融合研究,實現(xiàn)“可用之器”向“向善之道”轉變。人工智能與統(tǒng)計融合屬于跨學科研究,實質是人機融合的問題,需要從多個學科的角度,用多種學科研究范式進行研究。在社會主義的中國,需要放在馬克思主義哲學視閾下總體把握,借鑒系統(tǒng)性的分析框架,增強融合的系統(tǒng)性。本研究以馬克思主義指導,分析人工智能與統(tǒng)計融合的理論邏輯,以帕斯森功能結構分析為框架探究融合的內容結構,提出融合的實施路徑。

一、人工智能與統(tǒng)計融合的理論邏輯

(一)人工智能的本質

關于人工智能“是什么”,學界進行了深入探討,有科學技術說、復雜系統(tǒng)說、交叉學科說等觀點。在馬克思主義視閾中,人工智能本質上是模擬、延展和學習人類智能,借助機器實現(xiàn)人類判斷、推理、感知、識別、預測等知識信息處理行為的外包,仍然屬于人類“對象性活動”的產物,是人類器官的延伸。正是因為人工智能是“對象性活動”的產物、人類器官的延伸,與馬克思論域中“機器”本質上是一致的,雖然馬克思沒有關于人工智能的直接論述,但是在馬克思對機器的論述中所蘊含的基本原理,對于理解人工智能依然適用。人工智能本質就是模擬人類的思維做各種事情,在幫助人類完成重復性高、繁雜冗余的工作同時,也使得知識信息生產流程發(fā)生深刻變化。以深度學習為代表的人工智能技術已經超越人類的感知局限,傳感器采集、機器分析、AI合成智能主播、實時算法精準推送、VR/AR沉浸體驗等變革了知識和信息的生產流程。人工智能實際上是知識處理的革命,人類知識處理的外包。工業(yè)革命實現(xiàn)了體力外包革命,人工智能將實現(xiàn)腦力外包革命。

(二)人工智能與統(tǒng)計的內在關系

在馬克思主義哲學視閾中,人類活動分為認識世界和改造世界兩種,人工智能與統(tǒng)計同屬于認識世界的范疇,在改造世界中認識世界,進而再指導人們改造世界。

首先,二者同一性決定了融合必然性。人工智能與統(tǒng)計從認識世界的角度講都屬于社會意識的范疇,從改造社會的角度講,都是社會存在中生產力的范疇,屬于科學,二者具有同一性。人工智能是模擬人類智能,是模仿人的意識與行為,而統(tǒng)計是人研究數(shù)據的意識反手,人工智能是模仿人的意識的部分,而不能模仿人的全部,人的全部意識處于逐漸認識的過程中,具有無限可能性。人機結合是未來人的存在樣態(tài),是未來社會的發(fā)展趨勢。但是,在融通和結合的過程中,人工智能與統(tǒng)計二者融合的關鍵問題是相互之間的語言問題,語言就是數(shù)據。人工智能與統(tǒng)計的融合隨著人機交互的日益密切逐漸深化。

其次,統(tǒng)計具有基礎性。意識的本質就是發(fā)現(xiàn)人類社會的規(guī)律,構建規(guī)則,促進人的自由發(fā)展。人類社會存在著規(guī)則與自由的本質邏輯。而統(tǒng)計和人工智能都從某個角度在探析、研究、傳播、構建著規(guī)則,統(tǒng)計是研究人的意識方向性的規(guī)則,具有基礎性,人工智能是輔助人完成感知、認知等決策層面的問題,具有具體性。統(tǒng)計學是一門傳統(tǒng)學科,是人工智能技術發(fā)展的基礎。在深度學習技術出現(xiàn)之前,統(tǒng)計學習方法是人工智能技術的主流,如回歸分析、支持向量機、貝葉斯分類器和貝葉斯網絡、決策樹、聚類、主成分分析、馬爾科夫鏈蒙特卡羅法等。同時,深度學習技術中,仍有諸多方法是基于統(tǒng)計學習的基礎。所以,推動人工智能和統(tǒng)計的融合技術創(chuàng)新,是順應科學發(fā)展規(guī)律的自然要求。

第3,人工智能具有輔助性。人工智能雖然是模仿人類智能的部分,但是其具有高度的規(guī)范性和專一性,能夠極大地延伸和拓展人的認知、分析和執(zhí)行能力,人工智能恰恰可以彌補人類認知和、分析和執(zhí)行的能力不足,幫助人實現(xiàn)腦力的自由全面發(fā)展。人工智能能夠促進統(tǒng)計有效性的提高和效度的轉化。人工智能因為其模仿人類智能的非全面性,所以全局性決策和分析具有局限性,特別是涉及多個因果的相關性分析,涉及人類價值與情感的問題,必須在人類價值指引下進行。

二、人工智能與統(tǒng)計融合的內容建構

(一)帕森斯功能結構分析框架

結構功能論認為,社會行動系統(tǒng)是由多個行為主體構成的,他們承擔著不同角色構成動態(tài)的模型,以一個整體的形式自我調適維持著社會運轉,行動者之間的關系結構形成了社會系統(tǒng)的結構,并以特定的功能對社會系統(tǒng)整體發(fā)揮作用。美國社會學家帕森斯(Talcott Parsons)是結構功能論的杰出代表人物,他提出任何社會行為系統(tǒng)都存在一定的結構,一定結構具備一定的功能,任何社會結構以組織化的形式整體存在,其部分雖然發(fā)生變化,但是可以通過組織自我調節(jié)實現(xiàn)平衡。[1]他構建的AGIL分析框架(簡稱AGIL),把社會行動視作一個多個行為主體通過不同角色相互影響的動態(tài)模型,任何社會系統(tǒng)存在和發(fā)展必須具備某些社會功能,社會行動系統(tǒng)一般具有適應功能(Adaption)、目標達成功能(Goal attainment)、整合功能(Integration)和模式維持功能(Latency pattern maintenance)四項結構功能[2]。

(二)人工智能與統(tǒng)計融合的內容結構

AGIL適用于多元主體動態(tài)協(xié)同社會行動。[3]主要進行宏觀系統(tǒng)的分析。而人工智能與統(tǒng)計融合恰恰是一項需要宏觀把握的,多元主體、動態(tài)的社會行動。[4]融合創(chuàng)新是指人工智能與統(tǒng)計雙方依據一定目標,制定融合內容,運用科學方法對融合的過程及結果進行動態(tài)調節(jié)的過程。人工智能與統(tǒng)計融合是多元主體參與的,而治理的一項核心內容就是多元主體的協(xié)同作用。從人工智能與統(tǒng)計融合功能結構構建角度來講,恰恰需要宏觀系統(tǒng)的科學分析框架,根據AGIL分析框架,社會行動系統(tǒng)要保證維持和延存,使社會行動結構趨向新的平衡,就必須實現(xiàn)四項基本功能,人工智能與統(tǒng)計融合要從這四項功能出發(fā)探究其結構。第一,適應(A)。適應功能主要依靠行為有機體承擔[5],具體到人工智能與統(tǒng)計融合就是由主體承擔。人工智能與統(tǒng)計共同輔助人的認識和決策,是人類認識能力的拓展,從主體出發(fā),最終落腳到主體,融合關鍵取決于對主體的適應,融合的情況也最終體現(xiàn)在主體支撐上。第二,目標達成(G)。目標達成功能主要依靠社會行動的目標來導引[6],在人工智能與統(tǒng)計融合中,目標達成功能主要通過融合的價值目標來完成,沿著正確的方向來推動融合創(chuàng)新。第三,整合(I)。整合功能主要依靠技術來運作[7],具體到人工智能與統(tǒng)計融合就是技術融合創(chuàng)新來實現(xiàn),用技術整合各部分的資源,增強二者融合的黏性。第四,模式維持(L)。模式維持功能主要依靠調節(jié)平衡來實現(xiàn)[8],具體到人工智能與統(tǒng)計融合就是由二者融合的法治體系作用。融合需要通過法治體系協(xié)調各方關系,對整個過程進行評價調節(jié),在融合過程中不斷根據產生的新問題進行優(yōu)化調整。

三、人工智能與統(tǒng)計融合的實施路徑

人工智能與統(tǒng)計的融合要面向統(tǒng)計發(fā)展中的問題,把縱向的守正繼承和橫向的交流互鑒兩種方式結合起來,以融合性的人才培養(yǎng),以系統(tǒng)性的目標導引,以戰(zhàn)略性的技術創(chuàng)新,以發(fā)展性的治理體系,實現(xiàn)人工智能與統(tǒng)計的深度融合。

(一)深化科教融合,培養(yǎng)跨學科的人才

人工智能與統(tǒng)計的都是人“對象性活動的產物”,要實現(xiàn)融合關鍵在于具備融合的人才,只有人才掌握了融合技能,融合才能不斷科學發(fā)展。融合能力的培養(yǎng)需要打破學科邊界進行跨學科的培養(yǎng),深化科教融合,促進人工智能與統(tǒng)計在實踐中融合。首先,加強頂層設計,科學謀劃跨學科人才培養(yǎng)。要科學設置人才培養(yǎng)方案,注重師生協(xié)同發(fā)展,有序推進跨學科人才培養(yǎng)。其次,提升教師的人工智能與統(tǒng)計融合水平。人工智能是以技術應用為牽引的,而統(tǒng)計注重理論分析,所以優(yōu)秀的教師,應該既是精通人工智能和統(tǒng)計理論的“理論家”,又是洞察行業(yè)需求、擅長應用相關技術解決實際問題的“實踐家”,因此,應以“開發(fā)者型教師”為發(fā)展目標,提升教師的融合能力。再次,推動產教融合培養(yǎng)跨學科人才。高校立足于產教融合培養(yǎng)人才,學生應能面向行業(yè)需求,具有較強的解決實際問題的能力。然而,由于多方面原因的綜合影響,學生獲取“經驗”的途徑有限,解決實際問題的“應用”能力不足,同時還存在一些突出問題。我們必須幫助學生解決好以上幾個問題,通過系統(tǒng)化的訓練積累經驗,逐步使學生深化對行業(yè)需求的理解,提高將人工智能技術賦能行業(yè)應用的能力。

(二)強化價值引領,保障意識形態(tài)安全

人工智能技術的產業(yè)化應用,已經深刻地改變了行業(yè)發(fā)展和人們的生活,同時帶來隱私安全、主體界定、社群區(qū)隔、偏好固化、數(shù)字鴻溝等問題。為了有效保障意識形態(tài)安全,需要強化價值引領。一是通過價值引領,引導人工智能良性發(fā)展。雖然當前代表人工智能發(fā)展最高水平的深度學習技術,已經在很多領域取得了巨大成功,如計算機視覺、自然語言處理、語音識別、機器翻譯、推薦系統(tǒng)等,但仍處于感知智能階段,離認知智能仍有相當大的差距,知識圖譜等推理技術仍在探索中,遠未達到通用人工智能的水平,人工智能系統(tǒng)也無法像人類一樣實現(xiàn)價值判斷,內容審查、信息管理等不能完全放手讓人工智能接管,必須由人類對人工智能系統(tǒng)的運行過程和決策情況進行監(jiān)管,以實現(xiàn)人類正確的價值觀對人工智能系統(tǒng)理性判斷的彌補和完善。二是加強人工智能從業(yè)者的意識形態(tài)教育。我們一般只從技術層面關注人工智能從業(yè)者開發(fā)或使用的相關技術,對于技術背后滲透的人文價值觀往往疏于了解。而人工智能從業(yè)者的意識形態(tài)、價值觀等可能會在開發(fā)新技術或使用技術解決實際問題中體現(xiàn)出來,若不加以正確引導和甄別,可能會形成意識形態(tài)安全隱患。需要重視人工智能從業(yè)者的主流意識形態(tài)教育,確保開發(fā)或使用人工智能技術時,自覺甄別并融入正確的價值觀,在意識形態(tài)危機初期即能有效化解。三是注重價值在技術開發(fā)與應用中的體現(xiàn),努力將正確的價值觀融入技術體系,增強社會主義核心價值觀對人工智能系統(tǒng)統(tǒng)領能力,從系統(tǒng)層面防范技術演進中的意識形態(tài)安全風險。

(三)推動技術創(chuàng)新,供給與需求相契合

人工智能與統(tǒng)計融合關鍵要靠基礎創(chuàng)新,在普遍性基礎上把握特殊性,在供求平衡中增強融合的粘性。首先,機器學習是當前人工智能的核心技術,而統(tǒng)計學習理論是機器學習技術的基礎性理論。很多新開發(fā)的人工智能技術,仍有很多統(tǒng)計理論的支撐,而統(tǒng)計學習理論中,還有很多問題有待進一步研究,比方說如何利用相關理論或實驗的方法計算VC維,尋找反映學習機能力的更好的參數(shù)從而得到更好的推廣性的界,支持向量機的核函數(shù)和參數(shù)值的選擇。其次,這些統(tǒng)計問題的解決,可以從人工智能、數(shù)學、信息論、最優(yōu)化理論等相關領域開展研究,如非凸優(yōu)化算法、微分方程求解、小樣本學習、遷移學習、元學習、知識圖譜等,從而拓寬解決統(tǒng)計問題的思路,推動統(tǒng)計學理論的發(fā)展。最后,在人工智能技術的發(fā)展和應用中,雖然當前很多產業(yè)實踐都用到了深度學習技術,但是統(tǒng)計技術在解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點等問題方面仍有著明顯的優(yōu)勢,一些思想和技術路徑對人工智能技術的應用開發(fā)有著重要價值。所以,現(xiàn)有人工智能與統(tǒng)計融合技術創(chuàng)新,仍要重視統(tǒng)計技術的基礎理論創(chuàng)新和推動作用,并基于不斷演進的統(tǒng)計技術來助推融合。

(四)加強社會治理,法治與倫理共發(fā)力

人工智能算法復雜度很高,即使開源,絕大多數(shù)業(yè)內人士也無法全面解讀,且隨著算法的不斷演進,在與統(tǒng)計融合中,全面準確地解釋這些算法變得愈發(fā)困難。如何針對人工智能算法與統(tǒng)計融合進行立法和治理,使其體現(xiàn)平等、安全、公平的原則,是一項嚴峻的挑戰(zhàn)。一是制定法律法規(guī),推進法治化治理。針對人臉識別、語音識別、生物特征識別、信用分析等具體應用場景,制定相應的法律法規(guī),明確數(shù)據選擇使用的權責利,透視算法內在機理,并通過政策文件和行業(yè)規(guī)范,為人工智能與統(tǒng)計融合創(chuàng)設良好的制度環(huán)境。二是借鑒國外人工智能倫理監(jiān)管的經驗,加強科技倫理的宣傳教育,制定安全、可靠、公正的基本原則,倡導開發(fā)合乎道德規(guī)范的人工智能應用,建立貫穿整體生命周期的人工智能監(jiān)管機制,規(guī)劃未來治理路徑。三是大力發(fā)展人工智能與統(tǒng)計融合法治與倫理協(xié)同治理機制。深入研究倫理與法律存在的功能差異,充分考察統(tǒng)計工作的特殊性,將多種社會要素融入進來,共同發(fā)力實現(xiàn)治理目標。