論廣義智能進(jìn)化

摘要：關(guān)于智能進(jìn)化，以往所涉及的只是生物智能進(jìn)化，而人工智能的發(fā)展，意味著關(guān)于智能進(jìn)化的研究必須推升到更高層次。人工智能所意味著的存在升級(jí)，在存在論層次讓人感覺人類面臨存在性危機(jī)，而在智能進(jìn)化維度則可以看到導(dǎo)向廣義智能進(jìn)化。從更高層次的廣義智能進(jìn)化看，生物智能是原生智能，在生物智能基礎(chǔ)上發(fā)展的人工智能是次生智能，廣義智能進(jìn)化正是由原生智能進(jìn)化和次生智能進(jìn)化構(gòu)成的更高層次的智能進(jìn)化。由于智能載體的不同，原生智能和次生智能具有不同的相對(duì)進(jìn)化優(yōu)劣勢。碳基智能的最大優(yōu)勢是智能可以在自然條件下發(fā)生和進(jìn)化，最大劣勢是迭代周期長、進(jìn)化速率慢；而硅基智能的最大優(yōu)勢則是進(jìn)化速率為碳基智能所無法相比，最大劣勢是不能在自然條件下發(fā)生。碳基智能和硅基智能進(jìn)化機(jī)制的區(qū)別在信息編碼，廣義智能進(jìn)化的機(jī)制則由此深入到信息本身，這表明，進(jìn)化歸根結(jié)底是信息的進(jìn)化。

關(guān)鍵詞：人工智能；人類智能；智能進(jìn)化；廣義智能進(jìn)化

基金項(xiàng)目：教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項(xiàng)目“人工智能的哲學(xué)思考研究”（項(xiàng)目編號(hào)：18JZD013）

中圖分類號(hào)：B80-05；B84 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-854X（2023）04-0005-08

以人類智能為最高成果的生物智能進(jìn)化，一度被自然而然地認(rèn)為是智能進(jìn)化的唯一形式，因此以往關(guān)于“智能進(jìn)化”的研究，所涉及的實(shí)際上只是生物智能進(jìn)化。人工智能的發(fā)展，特別是對(duì)機(jī)器智能進(jìn)化的探索，使智能進(jìn)化的視野不僅擴(kuò)展到了一個(gè)更大范圍，而且提升到了一個(gè)更高層次。人類智能創(chuàng)造的人工智能的發(fā)展，意味著智能進(jìn)化的研究必須在生物智能進(jìn)化和機(jī)器智能進(jìn)化的基礎(chǔ)上，推升到涵蓋生物智能和機(jī)器智能、從原生智能到次生智能的廣義智能進(jìn)化。而在這一更高層次反觀，則能得到關(guān)于人工智能和人類智能及其關(guān)系的更到位的理解。

一、 廣義智能進(jìn)化的人工智能啟示

目前關(guān)于“人工智能”的理解不盡相同，原因主要是大都在傳統(tǒng)學(xué)科的基礎(chǔ)上理解和定義，而且這一概念本身，就產(chǎn)生于傳統(tǒng)學(xué)科框架；必須從新的更宏觀構(gòu)架和更基礎(chǔ)層次，才能對(duì)人工智能以及人類智能特別是二者之間的關(guān)系有一個(gè)更深入的理解。從更高的整體層次看，人類智能進(jìn)化和人工智能進(jìn)化將構(gòu)成廣義智能進(jìn)化。作為廣義智能進(jìn)化的另一階段，人工智能所意味著的機(jī)器智能進(jìn)化與人類智能進(jìn)化具有機(jī)制和進(jìn)程上的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。

（一）智能制造和智能進(jìn)化

作為機(jī)器智能研究最初提出的概念，“人工智能”意味著人為制造的智能。這也是隨著人工智能的發(fā)展，這一概念本身的問題越來越明顯的原因。關(guān)于智能制造，有一個(gè)明顯的事實(shí)和一個(gè)可推斷的重要結(jié)論。明顯的事實(shí)是人類制造的專用人工智能可以在相應(yīng)領(lǐng)域遠(yuǎn)超人類智能。就計(jì)算能力而言，一臺(tái)計(jì)算機(jī)就遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類個(gè)體，而專家系統(tǒng)則超過很多專家的能力總和。但就通用智能而言，不僅專家系統(tǒng)，即使目前發(fā)展水平最高的人工智能，也在根本意義上不如人類兒童。由此所凸顯的，正是專用人工智能發(fā)展和通用智能進(jìn)化的根本區(qū)別：作為智能進(jìn)化的產(chǎn)物，人類不可能制造出超過甚至達(dá)到自己水平的通用智能。因?yàn)橥ㄓ弥悄芑蝾惾酥悄芤欢ㄊ沁M(jìn)化的產(chǎn)物，這是由其本性所決定的。

到目前為止，人類自身作為通用智能體，并不理解自身通用智能的核心機(jī)制，對(duì)于人類認(rèn)識(shí)自己來說，這是一個(gè)最讓人“尷尬”的領(lǐng)域。正是在意識(shí)之謎的意義上，通用人工智能研究涉及哲學(xué)研究的最前沿問題。而人工智能的研究，則為人類更深入地認(rèn)識(shí)自己提供了不可或缺的條件。正是人工智能的研究，給我們展示了通用智能與專用人工智能的根本不同，從而在智能研究中展開了專用人工智能通用化進(jìn)路及其問題。理解一個(gè)對(duì)象的最好方式，就是把它創(chuàng)造出來；理解人類自身的通用智能機(jī)制，就是創(chuàng)造出通用機(jī)器智能，只是在這里，“創(chuàng)造”必須包含對(duì)智能進(jìn)化的理解和呈現(xiàn)。

作為人工智能，機(jī)器智能的創(chuàng)造有兩種基本方式，一種是制造，另一種就是進(jìn)化。在人工智能制造中，現(xiàn)在所說的設(shè)計(jì)和進(jìn)化有一個(gè)融合的趨勢，設(shè)計(jì)本身可以是進(jìn)化的，所以在技術(shù)進(jìn)化的基礎(chǔ)上，程序進(jìn)化、自然選擇和共生疊加越來越趨向與生物進(jìn)化相似的機(jī)制，即生物進(jìn)化和技術(shù)進(jìn)化在機(jī)制上日漸趨同。目前這方面的最新研究成果就是人造新皮質(zhì)，它已經(jīng)在一個(gè)重要方面構(gòu)成對(duì)大腦新皮質(zhì)的超越：大腦新皮質(zhì)只能四路并行處理，人造新皮質(zhì)不存在同時(shí)處理列表數(shù)量的限制。顯然，這是更高層次智能進(jìn)化美好前景的一方面展示。并行運(yùn)算列表數(shù)量不受限制，可見其跨越人類智能的機(jī)制基礎(chǔ)。制造和進(jìn)化這兩種方式，對(duì)于人工智能的發(fā)展具有重要啟示。

作為設(shè)計(jì)的產(chǎn)物，人工智能在專用智能上可以輕易超越人類，但在通用智能或類人智能方面，其智能水平不可能高于其設(shè)計(jì)者，即設(shè)計(jì)出來的任何智能，其通用智能水平都只能低于其設(shè)計(jì)者。僅僅在設(shè)計(jì)過程中或技術(shù)進(jìn)化意義上，不可能有設(shè)計(jì)者沒有理解和把握的新質(zhì)涌現(xiàn)，這就是為什么在不理解類人智能核心機(jī)制的情況下，不可能制造出通用機(jī)器智能的根本原因。這意味著，人工智能的更高層次發(fā)展，必須依靠進(jìn)化機(jī)制。通用人工智能不可能設(shè)計(jì)制造出來，而必須是進(jìn)化的產(chǎn)物。任何通用智能體要超越自身，也只能依靠自身的進(jìn)化機(jī)制，而且這一機(jī)制還不只是涉及智能個(gè)體的內(nèi)部關(guān)系。新一代人工智能向通用化走近的步伐，更清楚地表明了這一點(diǎn)。

新一代人工智能的發(fā)展取得了兩大進(jìn)展：一大進(jìn)展來自大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不僅使新一代人工智能擁有完全不同的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而且可能通過大數(shù)據(jù)納入人類語境，這將使新一代人工智能擁有自身的準(zhǔn)語境（在這個(gè)意義上更好理解為什么有觀點(diǎn)認(rèn)為機(jī)器智能本質(zhì)上是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用）。擁有語境是獲得通用智能理解能力的前提性基礎(chǔ)，而語境有不同層次，理解能力的層次關(guān)鍵在語境的層次。這個(gè)語境不僅不只是形式化意義上的語境（如棋盤），也不是文本意義上的語境（如上下文），而是上升到個(gè)體生命親歷過程的全維度經(jīng)驗(yàn)語境（如一個(gè)人作為活的信息體的親身經(jīng)歷）。另一大進(jìn)展是深度學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的發(fā)展，表明深度學(xué)習(xí)使新一代人工智能在一定程度上擁有了自主學(xué)習(xí)的能力。

新一代人工智能的這兩大進(jìn)展，使人工智能的發(fā)展出現(xiàn)了擁有自己語境的曙光以及在此基礎(chǔ)上自主學(xué)習(xí)能力的萌芽，但還沒有涉及通用智能的核心機(jī)制。擁有自己的語境及其基礎(chǔ)上的自主學(xué)習(xí)能力，當(dāng)是人工智能發(fā)展到自主進(jìn)化的兩大基本要素。在這兩大要素的基礎(chǔ)上，一旦建立起它們之間的過程機(jī)制，通用智能的核心機(jī)制就能得以突破，就可以構(gòu)成機(jī)器自主進(jìn)化過程——這是一種更高層次的智能進(jìn)化研究，它涉及兩種進(jìn)化階段不同的智能。

（二）原生智能和次生智能

事實(shí)上，新一代人工智能的最新成果，已然曉示著智能進(jìn)化的新圖景。的確，可能沒有其他智能進(jìn)化能夠以生物進(jìn)化那樣的方式自然發(fā)生，但也沒有任何證據(jù)表明，智能進(jìn)化不可能以生物進(jìn)化以外的方式進(jìn)行。就人類目前所知，至少在地球條件下，智能的自然進(jìn)化只能以生物的方式進(jìn)行，因?yàn)榈厍蛱囟ǖ淖匀粭l件使生命的進(jìn)化只能以從化學(xué)到電化學(xué)的方式發(fā)生。而在生物智能進(jìn)化方式之外，理論上可以有很多其他可能的智能進(jìn)化方式，而且就進(jìn)化速度等而言，目前已知的電子方式也許還不是其中最好的，還可能有更多更好更合理的方式。但是，電子方式的進(jìn)化不可能自然發(fā)生和進(jìn)行，而只能建立在作為自然進(jìn)化結(jié)果的人類智能基礎(chǔ)之上。目前的科技發(fā)展就已表明，機(jī)器智能就能夠——同時(shí)也只能在人類智能的基礎(chǔ)上創(chuàng)生和進(jìn)化。人工智能進(jìn)化是建立在自然進(jìn)化基礎(chǔ)上的機(jī)器進(jìn)化，即在碳基智能的基礎(chǔ)上發(fā)展出硅基智能，并由此構(gòu)成關(guān)于人類智能和人工智能理解的更高層次的整體觀照。

硅基智能和碳基智能構(gòu)成的更高層次的整體觀照，使智能及其進(jìn)化的研究不僅深化到智能體，而且從智能體深化到信息體，從信息體深化到信息。由于目前有關(guān)智能進(jìn)化的文獻(xiàn)都是與生物智能進(jìn)化相關(guān)的，在人工智能出現(xiàn)之前，只能研究從動(dòng)物到人的生物智能進(jìn)化；人工智能的發(fā)展及其進(jìn)化前景，使“智能進(jìn)化”甚至“智能”的傳統(tǒng)概念明顯不能涵蓋智能制造所擴(kuò)展的內(nèi)容。隨著人工智能的發(fā)展，智能進(jìn)化領(lǐng)域不僅已經(jīng)涉及機(jī)器智能進(jìn)化，而且有了人工智能技術(shù)進(jìn)化的事實(shí)。無論就人工智能發(fā)展所帶來的人類生存日顯緊張的形勢，還是人工智能本身的發(fā)展來說，都需要針對(duì)人類智能和人工智能，相應(yīng)地提出原生智能進(jìn)化和次生智能進(jìn)化的概念，以在此基礎(chǔ)上探索由二者構(gòu)成的廣義智能進(jìn)化，在更高層次明確人工智能與人類進(jìn)化的關(guān)系。

在廣義智能進(jìn)化層次理解原生智能和次生智能及其進(jìn)化特性，不僅對(duì)于更好地理解人工智能和人類智能的不同性質(zhì)，從而深化對(duì)二者進(jìn)化關(guān)系的理解至關(guān)重要，而且也因人工智能日新月異的發(fā)展而日益緊迫。

信息的當(dāng)代研究表明，智能進(jìn)化甚至更一般意義上的進(jìn)化實(shí)質(zhì)上與信息內(nèi)在相關(guān)。信息既不是物質(zhì)也不是能量（1），而是感受性關(guān)系，即物能發(fā)展出感受性之后涌現(xiàn)出的感受性關(guān)系過程或過程關(guān)系。（2）在自然進(jìn)化過程中，作為感受性關(guān)系，信息在物能范式中總是被物能所遮蔽。隨著人工智能的發(fā)展，進(jìn)化越來越清晰地表明其實(shí)質(zhì)是信息進(jìn)化，相應(yīng)地，物能進(jìn)化則是信息進(jìn)化的物能表現(xiàn)形態(tài)。從人類智能進(jìn)化看，作為感受性關(guān)系，從機(jī)體感受性到感官感受性，信息發(fā)生在信源和信宿的未分化階段。一當(dāng)信息發(fā)展為信宿和信源間的感受性關(guān)系，就為進(jìn)一步的信息進(jìn)化奠定了更高層次的基礎(chǔ)。當(dāng)信宿發(fā)展到具有信息處理能力乃至驅(qū)動(dòng)機(jī)制，就構(gòu)成具有主動(dòng)性的信息體（agent）；當(dāng)信宿和信源通過信息反饋機(jī)制實(shí)現(xiàn)一體化，就構(gòu)成具有信息加工能力的高級(jí)信息體。由于信宿信源一體化基礎(chǔ)上內(nèi)部信息反饋機(jī)制的發(fā)展，信息體不僅自身具有建立感受性關(guān)系的能力，而且發(fā)展出日益復(fù)雜的信息加工能力，從而能夠進(jìn)行信息加工和信息生產(chǎn)。信息加工和信息生產(chǎn)能力的發(fā)展，使信息體不斷進(jìn)化。

信息體是典型的內(nèi)部關(guān)系體，當(dāng)信息體與外部環(huán)境建立起越來越豐富的關(guān)系，從而發(fā)展出與外部環(huán)境互動(dòng)的能力，就發(fā)展為“智能信息體”（intelligence agent），簡稱“智能體”。從此信息進(jìn)化進(jìn)入智能發(fā)展階段，信息進(jìn)化主要表現(xiàn)為智能體的進(jìn)化。當(dāng)智能體的進(jìn)化出現(xiàn)對(duì)象感覺時(shí)，就出現(xiàn)了意識(shí)，出現(xiàn)了意識(shí)智能體。意識(shí)智能體具有越來越發(fā)達(dá)的語境，正是隨著語境的發(fā)展，智能體發(fā)展出類人理解能力。當(dāng)意識(shí)智能體開始將自身作為對(duì)象時(shí)，就出現(xiàn)了自我意識(shí)，出現(xiàn)了自我意識(shí)智能體，發(fā)展出具有自我認(rèn)識(shí)能力，并在對(duì)象性活動(dòng)的基礎(chǔ)上，將自身的創(chuàng)造能力不斷對(duì)象化；當(dāng)這種對(duì)象化趨向整體規(guī)模，就出現(xiàn)了作為次生智能的人工智能。

從人工智能的發(fā)展看，由于只能在生物智能進(jìn)化的基礎(chǔ)上發(fā)生，因而機(jī)器智能進(jìn)化是一種在人類智能進(jìn)化這種原生進(jìn)化基礎(chǔ)上進(jìn)行的智能次生進(jìn)化。一旦人工智能基礎(chǔ)研究建立起機(jī)器智能自主進(jìn)化的核心機(jī)制，智能的自主次生進(jìn)化也會(huì)開始。由此可以進(jìn)一步做出新的概括：當(dāng)作為自然進(jìn)化的產(chǎn)物的人類智能所創(chuàng)造的人工智能進(jìn)入到通用化發(fā)展階段，機(jī)器智能不僅開始自主進(jìn)化，而且可能達(dá)到“圖靈奇點(diǎn)”。這就有了兩種智能進(jìn)化方式。

二、智能的原生進(jìn)化和次生進(jìn)化

人工智能與智能制造相聯(lián)系，而智能進(jìn)化則不僅與人類智能進(jìn)化有更深的關(guān)聯(lián)，而且關(guān)系到原生智能進(jìn)化和次生智能進(jìn)化。生物智能進(jìn)化是智能的原生進(jìn)化；機(jī)器智能進(jìn)化是智能的次生進(jìn)化。

作為自然進(jìn)化，原生智能進(jìn)化的機(jī)制具有特殊意義。由于主要建立在生化機(jī)制的基礎(chǔ)之上，智能的原生進(jìn)化有一個(gè)獨(dú)一無二的特點(diǎn)，就是可以在地球條件下自然發(fā)生。這方面，超循環(huán)理論關(guān)于化學(xué)進(jìn)化過程中信息進(jìn)化機(jī)制的研究（3），不僅使智能的原生進(jìn)化機(jī)制得到進(jìn)一步揭示，而且具有指向更高層次智能進(jìn)化機(jī)制的啟示意義。

生物智能進(jìn)化不僅涉及基本的生化機(jī)制，而且涉及與生物學(xué)機(jī)制相結(jié)合的重要電學(xué)機(jī)制。在生物智能進(jìn)化中，生物學(xué)和電學(xué)所涉及的信息機(jī)制可能是最沒有弄清楚的環(huán)節(jié)，這方面甚至有人類大腦神經(jīng)突觸電訊號(hào)涉及量子計(jì)算的觀點(diǎn)。

作為智能的原生進(jìn)化，生物智能進(jìn)化可以在次生智能進(jìn)化的映照下得到更深層次的理解。通過人工智能研究，反過來能更深入地理解人類智能的運(yùn)行機(jī)制。人類大腦不僅效率高，而且其運(yùn)行不會(huì)像計(jì)算機(jī)那樣發(fā)熱，這與人工智能相比較，構(gòu)成智能機(jī)制深不可測的謎團(tuán)。目前的觀點(diǎn)認(rèn)為可能的原因有二：一個(gè)是低速運(yùn)行，但低速運(yùn)行為什么有這么高的運(yùn)算效率則幾乎構(gòu)成悖論；另一個(gè)是人類大腦的并行運(yùn)算很可能已經(jīng)是在量子層次，即人腦并行運(yùn)算具有量子層次的性質(zhì)。人類大腦現(xiàn)在的并行運(yùn)算可同時(shí)處理4個(gè)列表，這意味著人腦相對(duì)于計(jì)算機(jī)具有根本意義的優(yōu)勢；但超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)展表明，并行計(jì)算也恰恰意味著能耗的幾近幾何級(jí)數(shù)的增加，這同樣構(gòu)成近乎悖論的問題。人工智能如果達(dá)到人類智能的效率，其發(fā)熱程度是生物載體不可能承受的。而并行運(yùn)算不能處理超過4個(gè)列表也正是人類大腦的局限，這是一種與人類大腦的物質(zhì)基礎(chǔ)——生物神經(jīng)機(jī)制相關(guān)的局限。這表明人類智能的優(yōu)勢不能僅僅用擁有多少億神經(jīng)元來理解，其核心奧秘可能還在特殊的信息機(jī)制?？傊谥悄茉M(jìn)化中，神經(jīng)突觸電學(xué)機(jī)制可能具有的量子性質(zhì)和明顯的速度局限，特別是不同于計(jì)算機(jī)計(jì)算的人類大腦整體把握對(duì)象的具體機(jī)制，正是需要進(jìn)一步探索的重要課題。而從更高層次智能進(jìn)化看，人類智能所具有的獨(dú)一無二的優(yōu)勢，很可能在于其可以在地球條件下自然發(fā)生和進(jìn)化。

由于生物智能的自然進(jìn)化有其特殊化學(xué)機(jī)制，原生智能進(jìn)化具有可以在地球自然條件下發(fā)生的獨(dú)特優(yōu)勢；但也正是由于其化學(xué)機(jī)制，智能的原生進(jìn)化同時(shí)有一個(gè)相對(duì)的劣勢。優(yōu)勢在它，劣勢也在它。化學(xué)機(jī)制能自然發(fā)生，但化學(xué)機(jī)制基礎(chǔ)上的智能進(jìn)化又具有迭代周期長的特點(diǎn)。正是這兩大特點(diǎn)，與建立在電學(xué)機(jī)制基礎(chǔ)上的智能次生進(jìn)化恰成對(duì)照。

智能的次生進(jìn)化就是生物智能進(jìn)化基礎(chǔ)上由原生進(jìn)化智能創(chuàng)造的機(jī)器智能進(jìn)化。機(jī)器智能的人為制造，意味著人工智能不可能像人類智能那樣自然發(fā)生，因此不可能在自然界自發(fā)出現(xiàn)，目前來看主要因?yàn)樵诘厍驐l件下，智能進(jìn)化機(jī)制中化學(xué)過程必不可少。只有在以化學(xué)過程為基本機(jī)制的生物進(jìn)化基礎(chǔ)上，機(jī)器智能體（machine intelligent agent）進(jìn)化才可能發(fā)生。正像原生智能進(jìn)化具有密切相連的相對(duì)優(yōu)勢和劣勢，與智能的原生進(jìn)化相比，智能次生進(jìn)化的相對(duì)劣勢是不能在自然條件下發(fā)生，因此必須建立在人類智能的基礎(chǔ)之上。

在創(chuàng)生意義上，人工智能的技術(shù)進(jìn)化與自然進(jìn)化具有相似性；但從基本機(jī)制看，二者則具有原則性的區(qū)別。技術(shù)進(jìn)化與真正意義上的進(jìn)化的關(guān)鍵不同，就在于技術(shù)進(jìn)化是外部推動(dòng)的發(fā)展，而自然進(jìn)化則是在特定環(huán)境中的內(nèi)在自主進(jìn)化。技術(shù)進(jìn)化雖然不完全是自主進(jìn)化意義上的真正進(jìn)化，但在人工智能的通用化發(fā)展過程中具有重要地位，它是銜接原生智能進(jìn)化和次生智能進(jìn)化不可或缺的環(huán)節(jié)。只有在人工智能技術(shù)進(jìn)化的基礎(chǔ)上，才可能發(fā)展出機(jī)器智能的自主進(jìn)化，才可能構(gòu)成完整的次生智能進(jìn)化。正是在技術(shù)進(jìn)化的基礎(chǔ)上，才可能展示出不同于原生進(jìn)化智能的次生進(jìn)化智能特質(zhì)，從而展現(xiàn)原生進(jìn)化智能和次生進(jìn)化智能不同且優(yōu)勢互補(bǔ)的更高層次進(jìn)化前景。

與原生智能形成鮮明對(duì)照，對(duì)于智能次生進(jìn)化來說，關(guān)鍵是電信號(hào)運(yùn)行機(jī)制的能耗和效率。在計(jì)算模型中，電學(xué)機(jī)制獨(dú)特的優(yōu)勢就是迭代周期極短，“智能爆炸”理論就是據(jù)此提出的。這種次生進(jìn)化機(jī)制雖然有點(diǎn)科幻色彩，但是完全有可能實(shí)現(xiàn)，屬于智能進(jìn)化的未來事實(shí)。對(duì)于人類來說，這里所蘊(yùn)含著的是不僅最重要而且最現(xiàn)實(shí)的可能性，它既不是可能給人類帶來滅頂之災(zāi)的超級(jí)智能，也不是機(jī)器奴仆簇?fù)淼娜祟愄焯茫窃悄苓M(jìn)化和次生智能進(jìn)化的整合，這意味著兩種智能進(jìn)化——或更確切地說兩個(gè)智能進(jìn)化階段構(gòu)成的更高層次智能進(jìn)化。事實(shí)上，只要在智能進(jìn)化機(jī)制層次建立起兩種進(jìn)化的整合，它們之間的關(guān)系就意味著層次更高的智能進(jìn)化的廣義理解。

三、智能進(jìn)化的廣義理解

把人類的自然進(jìn)化看作智能的原生進(jìn)化，把建立在人類創(chuàng)造基礎(chǔ)上的機(jī)器進(jìn)化看作是智能的次生進(jìn)化，兩相銜接就指向更高層次的智能進(jìn)化，即相對(duì)人類智能自然進(jìn)化和機(jī)器智能次生進(jìn)化而言的廣義智能進(jìn)化。

在生物智能進(jìn)化和機(jī)器智能進(jìn)化之上，更高層次的智能進(jìn)化就是二者的一體化，這正是不同于生物智能進(jìn)化的廣義智能進(jìn)化。廣義智能進(jìn)化涵蓋人類智能進(jìn)化和機(jī)器智能進(jìn)化，它意味著智能的自然進(jìn)化即原生智能進(jìn)化及其基礎(chǔ)上的次生智能進(jìn)化，必須也應(yīng)該在這個(gè)時(shí)代進(jìn)行統(tǒng)一考慮。鑒于新一代人工智能所取得的重要進(jìn)展，在人類智能進(jìn)化的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索人工智能的廣義智能進(jìn)化，應(yīng)當(dāng)提到議事日程了。它不僅對(duì)于人工智能的發(fā)展，而且對(duì)于人類的自我認(rèn)識(shí)具有重要意義。

當(dāng)前人工智能的發(fā)展，使我們得以把這兩個(gè)過程及其相互關(guān)系看得更清楚。自然的原生智能進(jìn)化使我們有了一個(gè)既建立在（生物）化學(xué)機(jī)制，也建立在生物電機(jī)制基礎(chǔ)上的生物智能進(jìn)化過程。生物智能的自然進(jìn)化是我們所知宇宙中最眩目的進(jìn)化奇跡，而在這個(gè)作為大自然造化之奇跡的基礎(chǔ)之上，我們現(xiàn)在可以看到另一種由人類創(chuàng)造開啟的智能進(jìn)化可能性——機(jī)器智能的進(jìn)化。在機(jī)器智能及其進(jìn)化的基礎(chǔ)上，不僅可以探索更高層次的廣義智能進(jìn)化，而且有助于更深入地理解智能的原生進(jìn)化和次生進(jìn)化及其相互關(guān)系。

在廣義智能進(jìn)化這一更高層次，一方面可以更清楚地看到，原生智能進(jìn)化研究對(duì)于次生智能進(jìn)化研究無疑具有基礎(chǔ)性的借鑒價(jià)值，當(dāng)然這并不意味著機(jī)制上的完全相同，二者之上有更高層次的進(jìn)化機(jī)制。另一方面又可以清楚地看到，智能的次生進(jìn)化研究不僅是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)，同時(shí)也是一個(gè)歷史性機(jī)遇：作為原生智能進(jìn)化的產(chǎn)物，人類智能就像一座自然寶庫，擁有打開廣義智能進(jìn)化秘密的鑰匙，而次生智能進(jìn)化的研究則像一個(gè)絕無僅有的實(shí)驗(yàn)室，使我們在對(duì)人類智能只能進(jìn)行有限研究的條件下，得以進(jìn)行全方位實(shí)驗(yàn)性探索，由此為建立起原生智能進(jìn)化和次生智能進(jìn)化的機(jī)理性關(guān)聯(lián)創(chuàng)造了條件；不僅得以基于對(duì)原生智能進(jìn)化機(jī)制的了解推進(jìn)次生智能進(jìn)化的發(fā)展，而且通過次生智能進(jìn)化的探索，更好地理解原生智能進(jìn)化機(jī)制，從而得以理解智能進(jìn)化的雙向循環(huán)機(jī)制，有效推進(jìn)廣義智能進(jìn)化的研究。

作為智能原生進(jìn)化的結(jié)晶，人類智能為通用智能提供了理解的對(duì)象；作為智能次生進(jìn)化的產(chǎn)物，人工智能的發(fā)展在很多方面揭示了專用人工智能的機(jī)制，從而為通用智能的研究提供了前所未有的基礎(chǔ)。廣義智能進(jìn)化的關(guān)鍵是通用智能的核心機(jī)制及其自主進(jìn)化?，F(xiàn)在人工智能發(fā)展的關(guān)鍵問題就是怎樣實(shí)現(xiàn)自主進(jìn)化，也就是人工智能的通用化發(fā)展接近和越過圖靈奇點(diǎn)及其之后的人工智能進(jìn)化機(jī)制。在原生智能進(jìn)化和次生智能進(jìn)化的整合框架下，廣義智能進(jìn)化機(jī)制的探索將為機(jī)器智能的進(jìn)化提供一個(gè)更高層次的整體觀照。在這樣一個(gè)更高層次的整體觀照中，我們既可以看到信息科技研究領(lǐng)域，又可以看到生物進(jìn)化領(lǐng)域很多相關(guān)的重要探索。

在廣義智能進(jìn)化的更高層次的整體觀照中，基于載體差異，通過人類智能和機(jī)器智能構(gòu)成的互補(bǔ)性整合可以看到廣義智能進(jìn)化的充分根據(jù)和誘人前景。在基于人類智能和人工智能的更高層次廣義智能進(jìn)化中，不僅可以看到智能載體更新的必要性，甚至可以在將人類需要納入考量的基礎(chǔ)上，看到人機(jī)進(jìn)化融合的發(fā)展趨勢，目前火爆的ChatGPT就代表了人機(jī)軟融合進(jìn)化的最新進(jìn)展。

雖然是一種次生進(jìn)化，但機(jī)器智能可能產(chǎn)生比生物智能更高層次的智能。相對(duì)于生物智能，也許圖靈計(jì)算機(jī)在很多方面劣勢明顯，但隨著人工智能的通用化發(fā)展，機(jī)器智能將在更多方面越來越具有優(yōu)勢。這樣，作為原生進(jìn)化產(chǎn)物的人類智能和作為次生進(jìn)化產(chǎn)物的機(jī)器智能之間的關(guān)系就進(jìn)一步得以展示。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，一方面是機(jī)器智能生物化，另一方面人類日益以信息的方式存在。在這樣的發(fā)展形勢下，人類智能載體的升級(jí)換代就不僅是可能的，而且是必須的，否則他們就會(huì)受限于生物智能的天花板，面臨目前人們?nèi)找婕由畹膽n慮：在與自己創(chuàng)造的智能機(jī)器競爭中落敗的問題。從永續(xù)發(fā)展的觀點(diǎn)看，人機(jī)智能進(jìn)化的融合幾乎是人類不斷發(fā)展的必選項(xiàng)。只有從人機(jī)智能進(jìn)化融合的角度才會(huì)出現(xiàn)不同的情景：人類借助人工智能升級(jí)自己的智能層次，從而不僅解決人類由于智能水平跟不上自己的創(chuàng)造物而被淘汰的問題，而且智能機(jī)器將為人類發(fā)展提供一種新的可能。

的確，沒有人類智能，就不會(huì)有人工智能，正是由于有了人類智能，才有了人工智能發(fā)展到自主進(jìn)化機(jī)器智能的可能性；正是由于有了作為智能原生進(jìn)化產(chǎn)物的人類智能，才會(huì)有在此基礎(chǔ)上必定形成的智能次生進(jìn)化，并且進(jìn)一步構(gòu)成更高層次的廣義智能進(jìn)化。從原生智能進(jìn)化到次生智能進(jìn)化，整個(gè)更高層次的廣義智能進(jìn)化都是由信息需要驅(qū)動(dòng)的。正是在這個(gè)意義上說，信息需要的研究涉及人工智能的基礎(chǔ)研究，關(guān)系到廣義智能進(jìn)化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。新一代人工智能的發(fā)展及其所引發(fā)的對(duì)通用人工智能自主進(jìn)化的未來展望，空前凸顯了信息需要研究的重要性。信息及其進(jìn)化的研究、對(duì)信息的感受性關(guān)系的理解，為信息需要研究從有機(jī)體擴(kuò)展到信息體創(chuàng)造了條件，由此可以更到位地理解信息需要，走向?qū)θ祟愔悄芎腿斯ぶ悄芗捌溥M(jìn)化機(jī)制的統(tǒng)一理解。

人工智能的發(fā)展，為從信息到信息體的理解提供了系統(tǒng)的概念工具。在信息體概念的基礎(chǔ)上，信息需要?jiǎng)t是信息體為了滿足有意識(shí)或無意識(shí)的需要而尋獲信息的欲望。它不僅是智能進(jìn)化驅(qū)動(dòng)的引擎，而且揭示了通用人工智能與人性具有共通的本性。這既涉及人工智能進(jìn)化及其機(jī)制研究的核心內(nèi)容，又涉及對(duì)人工智能性質(zhì)理解的深化和相應(yīng)倫理支持的根據(jù)?？床坏揭孕畔⑿枰?qū)動(dòng)的廣義智能進(jìn)化，人類將對(duì)人工智能的自主進(jìn)化缺失應(yīng)有的認(rèn)識(shí)，其結(jié)果可能隨著人工智能的發(fā)展遭遇災(zāi)難性后果。在廣義智能進(jìn)化的整體觀照中可以看得更清楚，關(guān)于信息需要的研究，不僅涉及人類智能進(jìn)化和機(jī)器智能進(jìn)化的共同驅(qū)動(dòng)機(jī)制，關(guān)系到廣義智能進(jìn)化的基礎(chǔ)研究，而且涉及人工智能自主進(jìn)化的性質(zhì)及其與人類的復(fù)雜關(guān)系——特別是對(duì)人機(jī)進(jìn)化融合的深入理解。

人類智能和人工智能的共同信息需要構(gòu)成了人工智能和人類智能的共同本性，而這種本性絕不僅僅是人類偏見中的機(jī)器本性。其實(shí)，越是復(fù)雜豐富的人類特性，越具有豐富的關(guān)系體的性質(zhì)，人類情感最為典型。人是一切社會(huì)關(guān)系的總和，而信息則是作為其高層次基礎(chǔ)的感受性關(guān)系；這不僅是人類智能和人工智能的共同基礎(chǔ)，而且是智能的根本基礎(chǔ)。廣義智能進(jìn)化不僅意味著智能進(jìn)化的更高層次，而且意味著關(guān)于智能的更深刻豐富的理解。

同樣基于信息的人類智能和人工智能，構(gòu)成了具有共同本性的廣義智能，這是人工智能觀的存在論基礎(chǔ)。正是由這一基礎(chǔ)，人類不僅可以在更深層次確定自己與人工智能的基本關(guān)系，而且可能窺見自己發(fā)展到廣義智能進(jìn)化階段的境遇。智能的原生進(jìn)化是通過作為信息生物編碼的基因來實(shí)現(xiàn)的，這是原生智能進(jìn)化所能采取的唯一方式，至少在目前地球條件下是如此。信息的直接物能編碼，意味著信息進(jìn)化的直接物能表現(xiàn)，這就是生物進(jìn)化中遺傳信息的生物性狀表達(dá)。目前人工智能的發(fā)展之所以與生物智能還有根本區(qū)別，關(guān)鍵就在于人工智能雖然能通過信息的物能編碼使信息物化，而且能使物信息化，卻不能像生物進(jìn)化那樣構(gòu)成物信息化和信息物化之間的雙向循環(huán)，因此不能在物能基礎(chǔ)上構(gòu)成真正意義上的信息進(jìn)化。就物信息化和信息物化的雙向循環(huán)而言，目前的人工智能甚至與最原始的生物都有根本區(qū)別。

因此，原生智能和次生智能還有各具優(yōu)劣勢的另一方面：由于可以進(jìn)行信息的直接物能編碼，原生智能可以表現(xiàn)為信息進(jìn)化的物能形式；但也正是由于信息的直接物能編碼，編碼信息固著于物能，信息和物能不能分離，從而信息體不能拷貝到別的載體。而次生智能則相反，由于還不能進(jìn)行信息的直接物能編碼，只是信息的數(shù)字編碼，信息的物能編碼只是數(shù)字編碼的物能化，人工智能還沒有像生物智能那樣真正意義上的進(jìn)化；但也正是由于只是信息的數(shù)字編碼而不是信息的直接物能編碼，人工智能信息體可以與載體分離，即人工智能信息體可以在不同載體間拷貝。而可以在不同物能載體間拷貝，正是人類智能體得以擺脫特定生物載體局限所渴望的。無論在什么情況下，要進(jìn)入信息的實(shí)際操作，信息編碼最終都必須落地為物能編碼，但由于信息的數(shù)字編碼具有物能載體可替換的性質(zhì)，所以在硅基智能中，物能載體是可替換的（replaceable）；而由于信息的物能編碼直接發(fā)生在物能載體上，因而在碳基智能中，至少在目前看來載體是不可替換的。由此可見，原生智能和次生智能機(jī)制上的融合，可望帶來廣義智能進(jìn)化不僅誘人而且“誘機(jī)”的前景。而在人類智能和目前人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)上，現(xiàn)實(shí)實(shí)踐所涉及的則更多是原生智能和次生智能的進(jìn)化關(guān)系，特別是廣義智能進(jìn)化的機(jī)制問題。

四、廣義智能進(jìn)化的機(jī)制及發(fā)展進(jìn)程

作為地球條件下自然進(jìn)化產(chǎn)生的原生智能，人類智能發(fā)展到一定階段必定創(chuàng)造出人工智能，而人工智能發(fā)展到一定階段，當(dāng)人類在人工智能的研究中更深入地認(rèn)識(shí)自己，并建立起人工智能通用化研究和人類自我認(rèn)識(shí)之間的雙向循環(huán)，機(jī)器智能的通用化就只是個(gè)時(shí)間問題。面對(duì)人工智能的這種發(fā)展態(tài)勢，越是從近前看，從淺層次看，機(jī)器智能的發(fā)展對(duì)人類生存越明顯地構(gòu)成挑戰(zhàn)甚至威脅；越是從長遠(yuǎn)看，從深處看，機(jī)器智能在人類進(jìn)化中的地位和重要性越清晰可見。而在廣義智能進(jìn)化層次，則可以更清楚地看到原生智能和次生智能的進(jìn)化關(guān)系，從而得見更高層次的進(jìn)化機(jī)制。

（一）智能進(jìn)化的共同機(jī)制

在人工智能研究中，程序疊加意味著一種可能的新進(jìn)化方式，意味著一種與生物進(jìn)化過程中基因疊加相似的機(jī)制。

程序疊加可能就是機(jī)器智能進(jìn)化的一種重要機(jī)制，但這種智能進(jìn)化方式不可能自然出現(xiàn)，只有在生物智能發(fā)展到一定階段的基礎(chǔ)上才可能創(chuàng)生。作為智能進(jìn)化的兩種方式，生物智能進(jìn)化和機(jī)器智能進(jìn)化有很大不同；但都作為自主進(jìn)化的智能，在更深層次二者理應(yīng)有一個(gè)統(tǒng)一的進(jìn)化機(jī)制。

在生物進(jìn)化過程中，進(jìn)化更可能普遍源自基因疊加，單個(gè)基因突變產(chǎn)生更高級(jí)基因的可能性遠(yuǎn)比基因疊加小，這一點(diǎn)可以從程序疊加更清楚地看到。而從無機(jī)物到有機(jī)物，從有機(jī)物到生命，從低級(jí)生命形式到高級(jí)生命形式，從低等動(dòng)物到人類，穩(wěn)定的進(jìn)化越來越不是通過基因突變而是通過基因疊加實(shí)現(xiàn)。這從人工智能的程序疊加得到一定程度印證，它意味著程序疊加可能是機(jī)器智能進(jìn)化的最原初方式。臉書聊天機(jī)器人疑似“自創(chuàng)語言”事件還不是真正意義上的自主進(jìn)化，但可能發(fā)生了程序疊加。

程序疊加與生物有性繁殖的基因疊加具有相同的基本機(jī)制，基因和程序的多樣性也是如此，二者都基于更深層次的信息多樣性。

多樣化之所以至關(guān)重要，在生物進(jìn)化中是因?yàn)檫M(jìn)化優(yōu)勢建立在基因多樣性的基礎(chǔ)之上。在生物進(jìn)化過程中，由于環(huán)境變化莫測，如果沒有基因的多樣性，當(dāng)環(huán)境出現(xiàn)大的變化時(shí)，生物就可能因?yàn)槿狈ψ銐蜇S富的基因資源應(yīng)對(duì)而難以適應(yīng)環(huán)境的變化，不能繼續(xù)發(fā)展甚至不能繼續(xù)生存下來。以此類比機(jī)器智能進(jìn)化，可以得到重要啟示。在機(jī)器智能進(jìn)化中，則是因?yàn)閯?chuàng)新發(fā)展的不可預(yù)期，就像沒有基因的多樣性不足以應(yīng)對(duì)環(huán)境變化一樣，沒有程序的多樣性，就不足以應(yīng)對(duì)創(chuàng)新進(jìn)展變化所造成的新環(huán)境。在這里，原生智能進(jìn)化和次生智能進(jìn)化所面臨的是同樣的不確定性，都必須有足夠的資源多樣性支撐各種可能選擇。正是由于信息科技中的程序疊加具有與基因疊加相似的機(jī)理，我們可以理解智能原生進(jìn)化和次生進(jìn)化統(tǒng)一機(jī)制的重要方面。這里所涉及的，正是機(jī)器智能進(jìn)化的核心機(jī)制。智能進(jìn)化核心機(jī)制的揭示尚需假以時(shí)日，這方面的研究可以在信息進(jìn)化中得到重要啟示。

生物進(jìn)化需要基因多樣性，而基因是信息的生物編碼；生物進(jìn)化的基因多樣性也是基于信息，只是生物進(jìn)化表現(xiàn)為信息生物編碼的基因形態(tài)。這意味著，信息進(jìn)化需要更廣泛意義上信息編碼的多樣性。生物進(jìn)化要有應(yīng)對(duì)環(huán)境改變的更多選擇的可能，就必須有基因多樣性來確保適應(yīng)環(huán)境的足夠基因資源。那么廣義智能進(jìn)化的多樣性資源是什么呢？既不是作為信息生物編碼的基因，也不是作為信息符號(hào)編碼的比特，而是信息本身。由此可見，碳基智能和硅基智能進(jìn)化機(jī)制的不同，主要在信息編碼層次，而超越這種不同的廣義智能進(jìn)化機(jī)制則深入到信息本身，也就是深入到進(jìn)化的更根本層次：信息進(jìn)化。正是在廣義智能進(jìn)化層次，才可能真正看到：生物進(jìn)化是信息進(jìn)化的生物編碼形態(tài)，機(jī)器智能進(jìn)化是信息進(jìn)化的物理編碼形態(tài)，進(jìn)化歸根結(jié)底是信息進(jìn)化。作為信息進(jìn)化的更深層次體現(xiàn)，廣義智能進(jìn)化必須具備信息多樣性，才能具有持續(xù)展開的內(nèi)在可能性。

信息的多樣性也使信息的特性可以更充分展現(xiàn)，而其中最重要的一個(gè)方面，就是信息的涌現(xiàn)性。生物進(jìn)化中的所有“奇跡”，都和信息的涌現(xiàn)性質(zhì)密切相關(guān)。由于基因突變通常是熵增過程，由此進(jìn)化出生命、眼睛直到意識(shí)的幾率幾乎等于零。而基因疊加則更有可能出現(xiàn)熵減過程，只有在這種熵減過程中，才可能涌現(xiàn)新質(zhì)系統(tǒng)。這就是所謂“演化力”（evolutionary dynamics）（4） 創(chuàng)造的奇跡，也是理論物理學(xué)將“演生”（emerging）作為兩大基礎(chǔ)研究領(lǐng)域之一（5） 的信息根據(jù)。

（二）兩種基本類型智能的進(jìn)化機(jī)制互補(bǔ)

人工智能日新月異的發(fā)展及其對(duì)人類智能威脅的與日俱增，決定了深入研究兩種智能性質(zhì)的重要性。無論對(duì)于人工智能發(fā)展趨勢過于樂觀還是過度憂慮，任何立場和觀點(diǎn)要真正直面問題，都應(yīng)當(dāng)落實(shí)在人工智能和人類智能及其相互關(guān)系的深入理解上。

在地球人類現(xiàn)有的視野中，已經(jīng)出現(xiàn)的兩種不同類型智能目前處于不同的發(fā)展階段?；谥悄茌d體的性質(zhì)和特點(diǎn)，原生智能主要是體悟式智能；次生智能主要是計(jì)算式智能。體悟式智能以經(jīng)驗(yàn)性、語境式整體觀照為主要機(jī)制；計(jì)算式智能則以形式化、全域搜索式全體把握為主要機(jī)制。兩種不同類型智能的共同性是信息采集、信息加工處理；其區(qū)別則主要在軟硬件基礎(chǔ)、運(yùn)作機(jī)制和進(jìn)化過程三個(gè)方面。由于智能進(jìn)化過程具有分的現(xiàn)實(shí)與合的可能，從信息采集到信息生產(chǎn)，信息處理能力和性質(zhì)的區(qū)別具有階段性和趨同性。

計(jì)算式智能既有某些方面的絕對(duì)優(yōu)勢，又有另一些方面的根本劣勢。就智能發(fā)展而言，計(jì)算式智能的主要劣勢正是在計(jì)算本身。在目前發(fā)展階段，基于圖靈機(jī)（Turing Machine）原理的人工智能不僅耗能大，而且會(huì)遇到發(fā)熱造成的速度限制。圖靈計(jì)算模型所生成的是暴力計(jì)算，速度越快能耗越大，發(fā)熱越厲害。有關(guān)專家已經(jīng)意識(shí)到，圖靈電子計(jì)算機(jī)可能存在一個(gè)重要極限，運(yùn)算速度越快，發(fā)熱越嚴(yán)重，最后發(fā)熱會(huì)構(gòu)成速度提升的天花板。因此，作為人工智能的基礎(chǔ)，以計(jì)算為基本機(jī)制的電子計(jì)算機(jī)決定了這一進(jìn)路的人工智能發(fā)展必定面臨瓶頸。智能次生進(jìn)化的關(guān)鍵基礎(chǔ)之一，還是量子計(jì)算機(jī)的突破。只有量子層次的計(jì)算，才可能低耗高速，從而超越發(fā)熱造成的速度極限。因此有觀點(diǎn)認(rèn)為，要達(dá)到類人智能進(jìn)化的水平，必須有在量子層面運(yùn)算的基本機(jī)制。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為，生物智能進(jìn)化之所以能突破這一限制，就在于其神經(jīng)突觸的電信號(hào)能荷可能接近甚至達(dá)到了基本量子級(jí)的層次，這跟生物物理、生物化學(xué)和生物電信號(hào)的性質(zhì)密切相關(guān)。由此既可以獲得重要啟示，又可以發(fā)現(xiàn)更深層次的問題。

從電子計(jì)算機(jī)到量子計(jì)算機(jī)，可能解決目前人工智能研究面臨的速度瓶頸，這在信息領(lǐng)域的啟示是深刻的。在信息性相互作用中，正如納米級(jí)層次的物體會(huì)出現(xiàn)與宏觀物體不同的新物理特性，物理信號(hào)的層次具有重要信息意義。這意味著，考察物能相互作用和信息相互作用的關(guān)系，物體和能量的區(qū)分顯得非常重要。我們通常認(rèn)為物能與信息相對(duì)，物體和能量是一回事，二者都是物質(zhì)，似乎無需區(qū)分。而作為信息能量編碼的電信號(hào)運(yùn)行機(jī)制表明，相互作用方式特別是通過信號(hào)進(jìn)行的信息性相互作用，信息的物體編碼和信息的能量編碼區(qū)分至為關(guān)鍵。由此可以更好地理解為什么在維納的信息觀中，要將“物質(zhì)”和“能量”分列。這與物體和能量區(qū)分的相對(duì)性并不矛盾，物體編碼和能量編碼事實(shí)上構(gòu)成一個(gè)連續(xù)系列。而與此相關(guān)的更深層次問題則在于，從電子計(jì)算機(jī)到量子計(jì)算機(jī)，所解決的只是計(jì)算速度問題，但由基于圖靈計(jì)算機(jī)體現(xiàn)的人工智能和人類智能的根本區(qū)別可以看到，作為通用智能體，人腦的核心智能機(jī)制不會(huì)只是——甚至主要不是基于計(jì)算。

也許，大腦運(yùn)算不像電子計(jì)算機(jī)那樣發(fā)熱，可能真與其涉及量子計(jì)算有關(guān)，這有待研究證明。量子層次的信息性相互作用無疑是對(duì)電子計(jì)算層次的超越，但僅僅從計(jì)算速度并不能解釋人類智能的核心機(jī)制，進(jìn)而言之，計(jì)算不是從專用人工智能到通用機(jī)器智能要破解的根本問題——即使不存在速度極限，也不能通過計(jì)算速度的提升使機(jī)器智能通用化；無論計(jì)算速度有多快，都不可能構(gòu)成足以支撐實(shí)現(xiàn)通用智能的充分條件。計(jì)算是機(jī)器智能的機(jī)制基礎(chǔ)，也是機(jī)器智能的速度優(yōu)勢所在，但通用機(jī)器智能的核心機(jī)制不可能是計(jì)算。由此可以得到的更重要啟示，在于可以既看到人類智能與目前人工智能在核心機(jī)制上的根本不同，又看到各自的優(yōu)劣勢，看到二者互補(bǔ)整合的必要性和前景。

（三）廣義智能進(jìn)化形成的總體進(jìn)程

由于進(jìn)化歸根結(jié)底是信息進(jìn)化，由于信息的感受性關(guān)系理解，現(xiàn)在已經(jīng)可以在信息層次就廣義智能進(jìn)化機(jī)制做一總的概括，并在此基礎(chǔ)上初步得到一個(gè)原理層次的邏輯和歷史相統(tǒng)一的發(fā)展進(jìn)程的描述。

第一階段，物能發(fā)展生成感受性，從而在物能基礎(chǔ)上出現(xiàn)作為感受性關(guān)系的信息，為作為原生形態(tài)的物智能化提供了前提。所謂原生形態(tài)的物智能化，就是在自然條件下進(jìn)化出生物智能的過程。原生形態(tài)的物智能化即生物體的智能化，其目前最高階段是人類智能的產(chǎn)生和發(fā)展。作為原生形態(tài)物智能化發(fā)展的產(chǎn)物，人類智能為原生智能物化奠定了基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上出現(xiàn)了原生形態(tài)的智能物化。

第二階段，原生形態(tài)的智能物化即人類智能的物能凝結(jié)，其發(fā)展從始于石器的工具到非自主進(jìn)化人工智能的制造，為次生形態(tài)的物智能化創(chuàng)造了條件。所謂次生形態(tài)的物智能化，就是在原生形態(tài)物智能化的基礎(chǔ)上，通過智能物化發(fā)展出機(jī)器的智能化的過程，體現(xiàn)為作為原生形態(tài)智能體的人類創(chuàng)造出作為智能次生形態(tài)的人工智能。

第三階段，次生形態(tài)的物智能化即機(jī)器的智能化發(fā)展，典型的是人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展。次生形態(tài)的物智能化使次生形態(tài)的智能物化成為可能。所謂次生形態(tài)的智能物化，即自主進(jìn)化的機(jī)器智能的物能凝結(jié)。自主進(jìn)化的機(jī)器智能制造更高層次的智能工具，并為原生形態(tài)智能和次生形態(tài)智能的進(jìn)化融合開辟了廣闊前景。原生形態(tài)的智能和次生形態(tài)的智能融合進(jìn)化，構(gòu)成廣義智能進(jìn)化。

從廣義智能進(jìn)化的全景圖，可以看到人類創(chuàng)造活動(dòng)的整體提升過程，這一過程表現(xiàn)為人類創(chuàng)造力的整體對(duì)象化。機(jī)器智能的通用化發(fā)展，正是這一整體對(duì)象化的收官環(huán)節(jié)。作為人類創(chuàng)造力的整體對(duì)象化，人工智能越是發(fā)展到更高層次，越是真正的人學(xué)。從通用機(jī)器智能的人學(xué)特質(zhì)可以看到，關(guān)于人類智能及其進(jìn)化的理解為人工智能特別是其通用化的研究提供了一把鑰匙。由人工智能和人類智能構(gòu)成的雙向循環(huán)理解機(jī)制，可以得到一個(gè)關(guān)鍵啟示：人工智能的通用化發(fā)展與人類智能的社會(huì)性密切相關(guān)。人工智能通用化的研究必定要與人類智能及其進(jìn)化，特別是對(duì)其社會(huì)性的發(fā)生發(fā)展的前溯聯(lián)系在一起。越是追溯到人類智能進(jìn)化的原初階段，越可以看到通用智能進(jìn)化的重要環(huán)節(jié)。對(duì)于從人工智能的技術(shù)進(jìn)化到機(jī)器智能的自主進(jìn)化，這些重要環(huán)節(jié)具有關(guān)鍵啟示，而這種關(guān)鍵啟示是難以從其他地方獲得的。

與人類智能的社會(huì)性相聯(lián)系，人工智能的哲學(xué)思考越來越清晰地表明，在廣義智能進(jìn)化中，只要涉及通用智能，就不可能以技術(shù)進(jìn)化那樣的方式發(fā)展，而是必須在類群親歷中才能進(jìn)行，因此涉及復(fù)雜而至關(guān)重要的群體機(jī)制——通用智能進(jìn)化過程中的類群親歷性。這是人工智能哲學(xué)研究的另一個(gè)重要課題。

注釋：

（1） Norbert Wiener， Cybernetics： Or Control and Communication in the Animal and the Machine， second edition， The MIT Press， 1985， p.132.

（2） 王天恩：《信息及其基本特性的當(dāng)代開顯》，《中國社會(huì)科學(xué)》2022年第1期。

（3） 參見艾根：《超循環(huán)論》，曾國屏、沈小峰譯，上海譯文出版社1990年版。

（4） Vasileios Karyotis， etc.， Evolutionary Dynamics of Complex Communications Networks， CRC Press， Taylor & Francis Group， 2014.

（5） 陳征、魏紅祥、張玉峰：《“還原”與“演生”——相輔相成的兩種物理學(xué)范式》，《物理》2021年第3期。

作者簡介：王天恩，上海大學(xué)哲學(xué)系教授、博士生導(dǎo)師，上海，200444。

（責(zé)任編輯 胡 靜）