創(chuàng)澤機(jī)器人 |
CHUANGZE ROBOT |
按照以色列人工智能專家尤瓦爾·赫拉利(Yuval Noah Harari)的觀點(diǎn),“人工智能不僅能夠侵入人類,在以往認(rèn)為專屬于人類的技能上打敗人類!睓C(jī)器超過人類的身體能力和認(rèn)知能力。意大利信息學(xué)家弗洛里迪(Luciano Floridi)在《第四次革命——人工智能如何重塑人類現(xiàn)實(shí)》中提出圖靈革命(即人工智能革命)是繼哥白尼革命、達(dá)爾文革命、神經(jīng)科學(xué)革命之后的第四次革命,人工智能對(duì)人類社會(huì)進(jìn)行了全面塑造。人工智能專家明斯基(M.Minsky)認(rèn)為機(jī)器會(huì)達(dá)到甚至超過人類智能,“沒有理由認(rèn)為機(jī)器有人所沒有的局限”,機(jī)器能夠思維不但在理論上具有可能性,在實(shí)際操作中也指日可待。
機(jī)器能夠模擬人類思維的首要前提是機(jī)器能夠理解人類認(rèn)知,機(jī)器具有理解能力。實(shí)際上,機(jī)器不但在認(rèn)識(shí)論和形而上學(xué)層面的“如何理解這個(gè)世界”緘默不語(yǔ),而且在語(yǔ)義學(xué)層面的“如何解釋世界”也止步不前。
一、人工智能的技術(shù)路線及其理解困境
人類智能包括很多方面的能力,例如,思維能力、計(jì)劃能力、解決問題的能力、領(lǐng)悟思想的能力、語(yǔ)言使用的能力以及學(xué)習(xí)能力等?茖W(xué)家們嘗試從不同進(jìn)路讓機(jī)器模擬人類能力,特別是模擬人類思維過程。一般來講,人工智能分為三種技術(shù)路線:符號(hào)主義(symbolicism)、聯(lián)結(jié)主義(connectionism)和行為主義(actionism)。
符號(hào)主義人工智能以鈕厄爾與西蒙等人為代表,他們的人工智能技術(shù)路線是通過引進(jìn)物理符號(hào)系統(tǒng)(physical symbol system)來模擬人類思維。人類智力也是物理符號(hào)系統(tǒng),人類智力類似于數(shù)字計(jì)算機(jī)的信息處理系統(tǒng),他們認(rèn)為只有物理符號(hào)系統(tǒng)才能具有智能,因此,基于物理符號(hào)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序可以模擬人類的思維過程,能夠具有人類的智能特征和多種能力,“既然(這些完備的機(jī)器人)原則可滿足任何一種特定的輸入-輸出規(guī)定,那么它們也就能在任意一種預(yù)先規(guī)定的環(huán)境下,做出任何一種預(yù)先規(guī)定的事來——明確地解算問題、編寫交響曲、創(chuàng)作文學(xué)作品和藝術(shù)品以及實(shí)現(xiàn)任意一種目標(biāo)。”
聯(lián)結(jié)主義人工智能的技術(shù)路線主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,通過對(duì)于人類大腦的組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行模式來模擬人類思維。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(wú)關(guān)的初始行為和事實(shí)所構(gòu)成。雖然,聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號(hào)主義人工智能技術(shù)路線不同,但它們具有共同的理論預(yù)設(shè):認(rèn)知是信息處理,且信息處理是可計(jì)算的。兩種技術(shù)路線的不同之處在于,人工智能中的符號(hào)主義基于自上而下的道路,物理符號(hào)系統(tǒng)致力于把客觀世界做成形式模型,而聯(lián)結(jié)主義如包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等基于自下而上的道路,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)致力于把大腦做成形式模型。
行為主義人工智能另辟蹊徑,它與符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義在哲學(xué)上的功能主義和計(jì)算主義不同,人工智能源于控制論,強(qiáng)調(diào)的是認(rèn)知的具身性和情境性,智能是在認(rèn)知主體與環(huán)境的交互中生成的,布魯克斯(Rodney A.Brooks)在《智力沒有原因(Intelligence Without Reason)》中提出,馮·諾依曼計(jì)算模型在特定的方向上引領(lǐng)了人工智能,但生物系統(tǒng)中的智能與之是完全不同的。
行為主義人工智能具有以下特征:“1.情境性。機(jī)器人處于一個(gè)世界中,它們不處理抽象的描述,而是處理此時(shí)此地的世界,這直接影響著系統(tǒng)的行為;2.具身性。機(jī)器人擁有身體并直接體驗(yàn)世界,它們的動(dòng)作是與世界動(dòng)態(tài)的一部分,并對(duì)它們自己的感覺有即時(shí)的反饋;3.智能性。它們被觀察到是智能的,但智能的來源不僅限于計(jì)算引擎。它也來自世界的情況,傳感器內(nèi)部的信號(hào)轉(zhuǎn)換,以及機(jī)器人與世界的物理耦合;4.涌現(xiàn)性。系統(tǒng)的智能來自于系統(tǒng)與世界的互動(dòng),有時(shí)來自于系統(tǒng)各組成部分之間的間接互動(dòng)!
行為主義人工智能進(jìn)路認(rèn)為智能是基于“感知-行動(dòng)”的反應(yīng)機(jī)制,不是依靠形式化推理或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以模擬的。
人工智能已經(jīng)引發(fā)一場(chǎng)可媲美工業(yè)革命的技術(shù)革命!罢缣煳膶W(xué)繼開普勒發(fā)現(xiàn)了天體運(yùn)行規(guī)律之后取代了星相學(xué)一樣,對(duì)機(jī)器的智能過程的經(jīng)驗(yàn)論方面的探索所發(fā)現(xiàn)的眾多原理將最終導(dǎo)致一門科學(xué)。”不管是人工智能的符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義還是行為主義技術(shù)路線,都基于理性主義,受到圖靈可計(jì)算主義理論、香農(nóng)信息論以及維納控制論的啟發(fā),對(duì)大腦的思維活動(dòng)進(jìn)行模擬,對(duì)信息進(jìn)行加工計(jì)算,進(jìn)而做出反應(yīng)。
人工智能可以分為弱人工智能與強(qiáng)人工智能,弱人工智能(Weak AI)指的是在嚴(yán)格的程序規(guī)定下的,只對(duì)設(shè)定刺激做出反應(yīng)。弱人工智能認(rèn)為計(jì)算機(jī)只是邏輯運(yùn)算程序,不同于人類思維,計(jì)算機(jī)不能對(duì)人類思維進(jìn)行認(rèn)知模擬。強(qiáng)人工智能(Strong AI)也稱為通用人工智能(artificial general intelligence,簡(jiǎn)稱AGI),強(qiáng)人工智能主張計(jì)算機(jī)具有認(rèn)知能力,能夠解釋說明人類的認(rèn)知。
弱人工智能是傳統(tǒng)工具的延伸,強(qiáng)人工智能則是人類大腦的延伸。
按照夏皮羅(S.C.Shapiro)的觀點(diǎn)“強(qiáng)人工智能基于對(duì)計(jì)算主義(computationalism)教條的信仰,心理狀態(tài)就是計(jì)算狀態(tài),認(rèn)知就等于計(jì)算!痹谌跞斯ぶ悄芸磥,計(jì)算機(jī)的認(rèn)知與人類認(rèn)知不同,因?yàn)槿祟惸軌蚶斫馑幚淼男畔ⅰ?qiáng)人工智能不僅贊同機(jī)器具有模擬思維能力,并且能夠解釋具有理解能力的原因。
“智能加工過程取決于主體掌握的知識(shí)。深刻的和首要的問題是要理解其中的運(yùn)算與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)!比斯ぶ悄苄枰讶魏畏N類的智能活動(dòng)變成一套指令,因?yàn)樵谟?jì)算主義看來一切推理都可以歸結(jié)為計(jì)算,機(jī)器人可以復(fù)制人類智能行為。但人類認(rèn)知與機(jī)器認(rèn)知存在根本區(qū)別,人類在漫長(zhǎng)的認(rèn)識(shí)世界過程中建立起大致相同的認(rèn)知方式,人類通常能夠理解所處理的信息,而機(jī)器只是按照指令與推理規(guī)則進(jìn)行反應(yīng)。
二、對(duì)“機(jī)器具有理解能力”的反駁
對(duì)“機(jī)器具有理解能力”的反駁一般具有幾個(gè)理由:機(jī)器不具有意向性、機(jī)器不識(shí)語(yǔ)義以及知識(shí)的形式化難題這三方面來分析。
(一)機(jī)器不具有意向性
人工智能哲學(xué)家博登(M.Borden)指出“意向性被看作是區(qū)分個(gè)體的人與機(jī)器的根本特征之一:機(jī)器和人可以做同樣的事情,但是人有意向性,而機(jī)器沒有!币庀蛐裕╥ntentionality)指的是心靈表征或者呈現(xiàn)事物、屬性、狀態(tài)的能力,意向性是人類獨(dú)有的特征。20世紀(jì)50年代,人工智能先驅(qū)圖靈(Alan M Turing)通過模擬游戲(Imitation Game)來思考“機(jī)器是否能思維”,他設(shè)計(jì)出“圖靈機(jī)”討論機(jī)器是否能夠思維,對(duì)機(jī)器的理解或意識(shí)等問題進(jìn)行哲學(xué)探討。圖靈認(rèn)為沒有意向性(intentionality)就沒有智能,所謂意向性指的是心靈表征或呈現(xiàn)事物、屬性或狀態(tài)的能力,機(jī)器與人類可以具有相同的功能,但是機(jī)器沒有意向性,人具有意向性。
人與機(jī)器有本質(zhì)的區(qū)別,人具有理解能力,而機(jī)器沒有。在圖靈看來,“機(jī)器能夠思維”不具備邏輯可能性以及經(jīng)驗(yàn)可能性。機(jī)器只能對(duì)人類行為進(jìn)行模擬,不能對(duì)人類思維進(jìn)行模擬。圖靈認(rèn)為心理狀態(tài)與行為之間存在著聯(lián)系,可以通過行為或行為傾向來表征心理狀態(tài)。機(jī)器是根據(jù)一組明確的規(guī)則執(zhí)行一組操作的裝置。給機(jī)器一套指令,告訴它在每種情況下該做什么,機(jī)器便可做算術(shù)和邏輯推導(dǎo),但沒有一臺(tái)機(jī)器能夠成為完整或充分的心智模型,心智與機(jī)器本質(zhì)上是不同的。圖靈認(rèn)為計(jì)算機(jī)中編碼的二進(jìn)制對(duì)應(yīng)人類大腦中的神經(jīng)元“開”和“關(guān)”,機(jī)器能夠通過圖靈測(cè)試只能說明機(jī)器的某種功能與表現(xiàn)出來的行為與人是類似的,但并不能說明機(jī)器結(jié)構(gòu)與人腦結(jié)構(gòu)是相同的,并未真正揭示人類的認(rèn)知機(jī)制,更不能說明機(jī)器具有心靈表征和意向性,機(jī)器不能像人類一樣行動(dòng)是基于意向基礎(chǔ)之上的,因此,機(jī)器不具有理解能力。
圖靈測(cè)試是人工智能的試金石,但通過圖靈測(cè)試的機(jī)器不一定具有真正的人類智能,人類的心靈不能通過算法模擬而獲得。
圖靈從幾個(gè)方面反駁機(jī)器具有智能和理解能力:“1.神學(xué)的反對(duì)意見。思維是人類不朽靈魂的一種機(jī)能;2.機(jī)器思維的后果太可怕了,我們希望并且相信機(jī)器做不到這一點(diǎn);3.離散狀態(tài)機(jī)器的能力是有限度的;4.機(jī)器沒有意識(shí),缺乏真實(shí)情感;5.機(jī)器具有能力缺陷,不具有人類的仁慈、機(jī)智、幽默感等能力;6.機(jī)器缺乏創(chuàng)造性,不能創(chuàng)造出新東西;7.大腦的神經(jīng)系統(tǒng)是連續(xù)的,但計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是離散的,離散的機(jī)器不能模仿連續(xù)的大腦;8.人可以解決突發(fā)問題,人具有默會(huì)知識(shí),但機(jī)器只能遵循規(guī)則;9.人具有心靈感應(yīng),但機(jī)器不行!
通過上述質(zhì)疑可以看出,不同學(xué)科的學(xué)者從不同視角驗(yàn)證了機(jī)器不具有智能:數(shù)學(xué)家認(rèn)為機(jī)器不能判定哥德爾定理;神經(jīng)科學(xué)家認(rèn)為機(jī)器不能模擬神經(jīng)系統(tǒng);心靈哲學(xué)家認(rèn)為機(jī)器沒有意識(shí);哲學(xué)家認(rèn)為機(jī)器不具有默會(huì)知識(shí);等等。通過圖靈測(cè)試的機(jī)器只是對(duì)人類智能進(jìn)行模擬,并不是真正理解人類行為,不是真正具有智識(shí)。
(二)機(jī)器只識(shí)語(yǔ)法、不識(shí)語(yǔ)義
機(jī)器只能在功能上模擬人類,在模擬過程中機(jī)器并不通曉語(yǔ)義,所以機(jī)器并不能真正理解人類,人類的認(rèn)知過程是心理過程。約翰·塞爾(John Searle)認(rèn)為心理過程與程序過程是兩個(gè)不同的過程,計(jì)算機(jī)程序是按照純語(yǔ)法加以定義的,但思維絕不僅僅是處理無(wú)意義的符號(hào)問題,還包括了意義的語(yǔ)義內(nèi)容。
人心不僅僅是形式的或者語(yǔ)法的過程,人心還具有心理內(nèi)容。計(jì)算機(jī)程序永遠(yuǎn)不可能替代人心,理由在于“計(jì)算機(jī)程序只是語(yǔ)法的,而心不僅僅是語(yǔ)法的,心是語(yǔ)義的,就是說,人心不僅僅是一個(gè)形式結(jié)構(gòu),它是有內(nèi)容的。”
塞爾通過“中文屋論證(Chinese Room Argument)”的思想實(shí)驗(yàn)對(duì)人工智能能夠理解的觀點(diǎn)進(jìn)行批判,塞爾設(shè)想出一臺(tái)可以模擬“理解”的計(jì)算機(jī)程序。把一個(gè)只懂英文、不懂中文的人鎖在一個(gè)房間,給出中英文“腳本”以及用英文表示的形式化規(guī)則,如果通過長(zhǎng)期訓(xùn)練,屋內(nèi)人能夠根據(jù)指令和規(guī)則來處理中文符號(hào),但屋內(nèi)人未必真正理解中文符號(hào),或者說屋內(nèi)人并不具有理解中文符號(hào)的能力。塞爾的思想實(shí)驗(yàn)得出計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以在完全不懂中文的情況下,通過程序來模擬人類理解中文等認(rèn)知能力。
計(jì)算機(jī)不能產(chǎn)生新知識(shí)。在塞爾看來,機(jī)器或者算法不是真正理解了人類語(yǔ)言的意義,只是對(duì)人類行為模擬或者功能模擬而已。計(jì)算機(jī)的模擬不能等同于事實(shí)本身,能夠?qū)π睦磉^程進(jìn)行模擬也并非能夠必然得出計(jì)算機(jī)模擬就是心理過程本身。
計(jì)算機(jī)程序與人類理解完全是兩碼事。在中文場(chǎng)合,屋內(nèi)人具有人工智能以程序方式輸入的每樣?xùn)|西,而屋內(nèi)人什么也不理解。在英文場(chǎng)合,屋內(nèi)人理解每樣?xùn)|西,但沒有理由相信,理解與純形式的計(jì)算機(jī)程序之間有任何關(guān)聯(lián)。塞爾認(rèn)為計(jì)算機(jī)在處理符號(hào)時(shí),沒有對(duì)符號(hào)的內(nèi)容與含義加以使用,而人類則不同。約翰·塞爾認(rèn)為“計(jì)算機(jī)理解的故事和我理解的故事完全是兩碼事……計(jì)算機(jī)及其配置的程序并沒有對(duì)理解提供充分條件,因?yàn)橛?jì)算機(jī)和程序運(yùn)行的過程當(dāng)中不存在理解!
所以,不懂語(yǔ)義的計(jì)算機(jī)程序并不能真正具有理解能力。
(三)人類知識(shí)的形式化難題
德雷福斯(H.Dreyfus)從現(xiàn)象學(xué)視角對(duì)符號(hào)主義人工智能進(jìn)行批判,從認(rèn)識(shí)論、形而上學(xué)方面來挑戰(zhàn)AI的研究方法基礎(chǔ),他在《計(jì)算機(jī)仍然不能做什么:人工理性批判》指出,符號(hào)主義人工智能學(xué)派站在笛卡爾的傳統(tǒng)理性主義立場(chǎng)上,從而繼承了其所有的錯(cuò)誤假設(shè):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(shí)論假設(shè)!
生物學(xué)假設(shè):在某一運(yùn)算水平上,大腦與計(jì)算機(jī)一樣,以離散的運(yùn)算方式加工信息;心理學(xué)假設(shè):大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認(rèn)識(shí)論假設(shè):一切知識(shí)都可被形式化,可以被編碼成數(shù)字形式,也就是說,凡是能理解的都可以通過邏輯關(guān)系來表達(dá);本體論假設(shè):存在是一組在邏輯上相互獨(dú)立的事實(shí),知識(shí)可以被編入計(jì)算機(jī)程序!
德雷福斯認(rèn)為人工智能的4個(gè)假設(shè)包括形式規(guī)則的非實(shí)質(zhì)性應(yīng)用,人類所知的世界具有一定的形式、客觀結(jié)構(gòu),而且所有的知識(shí)都能被形式化,這個(gè)假設(shè)意味著,人類所知或所能理解的一切表達(dá)都可以是脫離語(yǔ)境的,形式規(guī)則或者定義都可以用計(jì)算機(jī)來處理。德雷福斯認(rèn)為人工智能的心理學(xué)假設(shè)、認(rèn)識(shí)論假設(shè)與本體論假設(shè)具有共同之處,即它們都認(rèn)為,人一定是一種按照規(guī)則對(duì)原子事實(shí)形式的數(shù)據(jù)做計(jì)算的裝置,這些假設(shè)都把關(guān)于理解的概念,看作是形式化的表達(dá)。
人工智能心理學(xué)假設(shè)的經(jīng)驗(yàn)性證據(jù)是對(duì)認(rèn)知模擬的科學(xué)方法論的批判。德雷福斯:“要想對(duì)心理學(xué)假設(shè)做經(jīng)驗(yàn)性證實(shí),產(chǎn)生了一個(gè)科學(xué)方法論的問題——如何評(píng)價(jià)證據(jù)的問題!钡吕赘K拐J(rèn)為大腦是否像數(shù)字計(jì)算機(jī)那樣工作完全是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)的問題,需要由神經(jīng)生理學(xué)來回答。如果心理學(xué)要成為研究人類行為的科學(xué),它必須把人作為客體來研究。心理學(xué)出現(xiàn)了從行為主義到心智主義的普遍轉(zhuǎn)移。
行為主義心理學(xué)(behavioral psychology)主張以客觀的方法研究人類的行為,從而預(yù)測(cè)和控制有機(jī)體的行為。行為主義心理學(xué)完全忽視學(xué)習(xí)者的內(nèi)部心理過程,只強(qiáng)調(diào)外部刺激,否定意識(shí)的作用。行為主義銳意研究可以觀察的行為,但是由于它不研究心理的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和過程,否定意識(shí)的重要性。在德雷福斯看來,整個(gè)行為主義的方法論都是錯(cuò)誤的。
德雷福斯與塞爾一樣,主張人類的認(rèn)知并不包括規(guī)則的應(yīng)用或者內(nèi)部圖像的應(yīng)用。人類智能具有現(xiàn)實(shí)性(situated)(由人類自身的處境來決定)和具身性(embodied)(人體實(shí)時(shí)發(fā)生的有意圖的感覺運(yùn)動(dòng)與所處環(huán)境之間的相互作用)。
計(jì)算不同于認(rèn)知,計(jì)算缺乏現(xiàn)實(shí)性與具身性,僅僅存在于計(jì)算機(jī)之中,游離與抽象于現(xiàn)實(shí)世界之外,德雷福斯認(rèn)為無(wú)論人類知識(shí)還是物理實(shí)在,都沒有一種可以完全根據(jù)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)來描述某種形式化結(jié)構(gòu)的能力。雖然形式規(guī)則可能是描述人類知識(shí)的一種方法,但它并沒有為某種智能系統(tǒng)對(duì)這種知識(shí)的再生產(chǎn)提供基礎(chǔ)。
三、對(duì)機(jī)器具有理解能力的反思
(一)理解基于對(duì)語(yǔ)義的把握
機(jī)器能夠做出正確反應(yīng)既不是說明機(jī)器具有理解能力的充分條件,也不是說明機(jī)器具有理解能力的必要條件。計(jì)算機(jī)程序只是從外部行為解釋了人類的理解,計(jì)算機(jī)程序不是理解的充分條件,人類不理解也同樣可以行使規(guī)則。塞爾用“中文屋論證”反駁了強(qiáng)人工智能的理論基礎(chǔ),即編程的計(jì)算機(jī)具有理解能力,并且,計(jì)算機(jī)程序在某種意義上解釋了人類理解。塞爾反駁了西蒙的觀點(diǎn),即數(shù)字計(jì)算機(jī)已經(jīng)具有同人類相同的理解能力。同時(shí),也反駁了認(rèn)為智能不過是一種物理符號(hào)處理的符號(hào)主義觀點(diǎn)。意識(shí)不過是一個(gè)形式化過程,麥卡錫指出,恒溫器那樣簡(jiǎn)單的機(jī)器都具有信念。
博登《逃出中文屋》一文反駁了塞爾的觀點(diǎn),她指出,“重要的問題不是‘一臺(tái)機(jī)器何時(shí)理解了某件事情?’(這個(gè)問題暗示存在著某個(gè)明確的斷點(diǎn),理解在那里終止了,這是一種誤導(dǎo)),而是‘為了能夠做出理解,一臺(tái)機(jī)器(無(wú)論是不是生物的)必須能夠做到哪些事情?’這個(gè)問題不僅關(guān)系到計(jì)算心理學(xué)是否可能,而且關(guān)系到它的內(nèi)涵!憋@然,“能夠做到”是用于判斷“理解”的主要標(biāo)準(zhǔn)。
人工智能的三種技術(shù)路線都不能給出判斷“理解”的主要標(biāo)準(zhǔn),聯(lián)結(jié)主義的代表是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要是處理數(shù)據(jù);行為主義的代表形式是強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,主要是信息處理,符號(hào)主義代表的是知識(shí)圖譜和專家系統(tǒng),主要是知識(shí)處理和推理。計(jì)算機(jī)模擬大腦需要把任何種類的智能活動(dòng)變成一套指令,因?yàn)樵谟?jì)算主義看來一切推理都可以歸結(jié)為計(jì)算,機(jī)器人可以復(fù)制人類智能行為。計(jì)算機(jī)是信息處理的工具,用計(jì)算機(jī)去解決問題,必須把問題程序化,且這個(gè)問題可計(jì)算,一定要以算法為前提。機(jī)器是數(shù)理過程與物理過程的結(jié)合,機(jī)器的計(jì)算不是心理過程,也無(wú)法給出人類理解的標(biāo)準(zhǔn)。
(二)理解需要揭示事物間的因果關(guān)系
機(jī)器不可能通過數(shù)據(jù)分析和算法模擬具有人類智能和理解能力,理解也需要揭示事物間的因果關(guān)系。希爾斯(Alison Hills)提出“要理解為什么p,你需要能夠?qū)視為p的原因!币蚬嚓P(guān)反映了人類的認(rèn)知,是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)相關(guān)的人工智能無(wú)法取代的。因果關(guān)系專家珀?duì)枺↗udea Pearl)在《為什么——關(guān)于因果關(guān)系的新科學(xué)》中指出,如果將人工智能提升到人類智能的水平,人類必須對(duì)自身的因果認(rèn)知推理模式有深入了解。只有給機(jī)器配備真正的因果推理模型,機(jī)器才可以說是具有真正的智能。在珀?duì)柨磥,今天的機(jī)器學(xué)習(xí)在導(dǎo)向上是錯(cuò)誤的,它是以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的,而非以人的推理特征為導(dǎo)向,“我們?nèi)匀粺o(wú)法教會(huì)機(jī)器理解事情的前因后果”。
因果關(guān)系是比大數(shù)據(jù)更基本的東西,因果模型是比數(shù)據(jù)更真實(shí)的邏輯。世界的知識(shí)都可以用因果網(wǎng)絡(luò)來表達(dá),因果網(wǎng)絡(luò)可以分為三個(gè)層次,最低層次是相關(guān)關(guān)系,第二層次是干預(yù)層次,第三層次是反事實(shí)層次。第一層次需要的是觀察能力,觀察變量之間的關(guān)系;第二層次需要的是行動(dòng)能力;第三層次需要的是想象、反思與理解能力,是針對(duì)沒有發(fā)生的事情的預(yù)測(cè)和想象。
珀?duì)柼岢龃髷?shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)都在因果關(guān)系的最低層級(jí),沒有任何智能可言!吧疃葘W(xué)習(xí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),但這類程序與我們對(duì)透明性的追求背道而馳。即使是阿爾法狗的程序編寫者也不能告訴我們?yōu)槭裁催@些程序能把下棋這個(gè)任務(wù)執(zhí)行得這么好!
理解是因果推理的證據(jù),“理解自己的意圖,并用它作為因果推理的爭(zhēng)取,具備這一能力就說明行為主體已經(jīng)達(dá)到自我覺察的水平……目前還沒有任何一個(gè)智能機(jī)器能達(dá)到這個(gè)水平。”為了實(shí)現(xiàn)與人類的自然溝通,強(qiáng)人工智能必須了解關(guān)于人類意圖的詞匯,而這需要他們模擬自由意志的幻覺,這些是機(jī)器不具備的。
(三)理解的復(fù)雜性分析
理解過程是一個(gè)非常復(fù)雜的過程,非機(jī)器能力所及。約翰·豪奇蘭德(John Haugeland)的“好的舊人工智能(GOFAI:Good Old-fashioned AI)”基于笛卡爾式的觀念:所有的理解都是形式化的并使用恰當(dāng)?shù)姆?hào)表征。人與機(jī)器的解題方式不同!叭撕蜋C(jī)器之間之所以有這種差別,是因?yàn)檫@項(xiàng)任務(wù)所要求處理的是拓?fù)潢P(guān)系,為此就必須忽略純粹的量度方面的關(guān)系。人腦完全適合于這種拓?fù)鋵W(xué)特征。因?yàn)檫@些特征告訴我們事物典型特征,而不是事物的具體量度。”
理解是一個(gè)復(fù)雜的認(rèn)知過程。伽達(dá)默爾立足于理解本體論,他在《真理與方法》中提出“理解不屬于主體的行為方式,而是此在本身的存在方式!睓C(jī)器只有發(fā)展到強(qiáng)人工智能階段才可能具有人類的認(rèn)知能力和理解能力。塞爾認(rèn)為:“‘理解’并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的二元謂詞;甚至存在著許多不相同的理解類型和層次,即使排中律也往往不能直接應(yīng)用于“X理解Y”這種形式的陳述;在很多情況下,究竟X是否理解Y,是一個(gè)需要判斷的問題,而不是一個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí)!崩斫獬诵枰盐帐挛锏囊(guī)定性外,還需深入到它們的“理?yè)?jù)或理由”的層面,甚至還包括把握它們的意義與價(jià)值等!袄斫獾奶卣髟谟谒褌(gè)別的片段性的信息結(jié)合為一個(gè)統(tǒng)一的整體!
希爾斯認(rèn)為“理解為什么是p(而q是為什么是p)”,至少具有以下6種認(rèn)知能力:“1)就其他人給出的原因做出一些解釋;2)用你自己的話解釋為什么p;3)從q的信息中得出p(或可能p)的結(jié)論;4)從q(其中p及q與p及q相似但與p及q不相同)的信息中,得出p(或可能p)的結(jié)論;5)給出p的信息,給出正確的解釋q;6)給出p的信息,給出正確的解釋q!崩斫饣谌祟惖恼J(rèn)知能力,只通過程序性功能模擬不能真正理解人類。具有理解能力還需要擁有人類情感,具有同理心才能夠挖掘事物隱藏的因果關(guān)系,才能理解人類的外部行為。
綜上所述,人工智能對(duì)人類智能只處于功能模擬階段,僅限于模仿人類的某些行為,而理解基于對(duì)事物背后因果關(guān)系的揭示,基于對(duì)語(yǔ)言的意義的把握,理解是一個(gè)復(fù)雜的過程,人工智能機(jī)器不管基于符號(hào)主義、聯(lián)結(jié)主義還是行為主義技術(shù)路線,都不是基于對(duì)人類認(rèn)知能力的探求,不能明確語(yǔ)句和語(yǔ)詞的意義,因此,人工智能機(jī)器不具有人類理解能力,現(xiàn)在的機(jī)器還不是真正意義上的人工智能。
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