人工智能下的哲学思考

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在人工智能的发展过程中，其定义也没有得到一个好的统一，目前普遍接受的定义是：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人类所表现的智能行为一样，在这个定义下，人工智能分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且这样的机器能被认为是有知觉的，有自我意识的；弱人工智能观点认为不可能制造出真正的推理和解决问题的智能机器，这些机器只是看起来像是智能的，但是并不能真正的拥有智能，也不会有自主意识。

1 人工智能的历史进程

人工智能的发展大致分为孕育期、形成期、发展期和繁荣期四个阶段。

第一阶段是孕育期。很久以前，人类就试图用机器来代替人力和脑力的劳动，以此解放人类，早在公元前，伟大的哲学家亚里士多德就在其著作《工具论》中提出形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论至今仍然是演绎推理的基本依据。同样，英国哲学家培根曾系统的提出了归纳法，还提出了知识就是力量。这些对于研究人类的思维过程，以及从20世纪70年代人工智能转向以知识为中心的研究都产生了重要的影响。英国数学家图灵在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机。这为后来的电子计算机的问世奠定了理论基础，同时图灵机也是判断其是否具有人工智能的一个依据。

第二阶段是形成期。1956年夏天，麦卡锡在一次研讨会上正式提出了"人工智能"这一用语，用它来表示有关机器智能的研究。这也代表着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。在人工智能诞生后，他就在机器学习方面、模式识别专家系统以及其他许多方面都取得了举世瞩目的成绩。

第三阶段是发展期。20世纪70年代后期到80年代末期，人工智能的研究已经被大范围的研究，形成了一个良性的互动，各国都不断取得新的成果。并且在第三阶段，也对人工智能的发展有一些改变，在最开始的时候，将人工智能看作一部自动机，运用数学方法，建立数学模型，然后创造出某种方法，用计算机去解决那些原来只有人的智能才能解决的问题。之后发展成为把人工智能看成符号加工机，采用启发式程序设计，模拟人的智能，把人的感知、记忆、学习等心理活动总结成规则，然后用计算机模拟，使计算机表现出各种智能。到目前，发展成为将其看作一个生物学概念上的机器，从人的生理结构、神经系统结构方面来模拟人的智能，从而造出"类人脑"的"类人"机器。

第四阶段是繁荣期。20世纪80年代至今，人工智能的发展达到了阶段性的顶峰，尤其在人工神经网络的研究上取得突破性的进展。20 世纪 80 年代至今，人工智能的发展达到了阶段性的顶峰，尤其在人工神经网络的研究上取得突破性的进展。美国物理学家 Hopfield提出的反向传播学习算法，解决了多层人工神经元网络的学习问题，该算法已成为了神经网络经典的学习算法。从此，在世界范围内掀起了人工神经网络研究的热潮。随后，人工智能开始向多学科、多领域的方向发展，在学术交流和创立期刊上面，人工智能也得到了不断的发展。人工智能会议的成功召开也对人工智能研究学者之间的探讨和交流起到一个领头的作用。随后的欧洲人工智能学会的成立则带领着世界其他国家的人工智能学术团体的成立。如今已经有很多学者将人工智能的研究成果带入了人们的日常生活，人工智能技术将会在更大的范围内影响着人们的生活和工作。

2 人工智能的哲学意义

在描述人工智能研究困难程度的时候，麦卡锡曾经说过"如果想在人工智能领域有所成就，我们需要1.7个爱因斯坦，两个麦克斯韦，五个法拉第再加上三项曼哈顿计划。"其实在麦卡锡的名单上还缺一种人——哲学家。

对于人工智能这样一个极端复杂又与人类自身发展密切相关的科学研究，哲学的缺席是不可想象的。人工智能具有深厚的哲学基础和哲学意义，它是科学发展的一项极其艰巨的任务，也是人类认识自身的重要方式。

同时对于人工智能的载体——机器人在制定之初，便有三准则：

1） 机器人不能伤害人类

2） 机器人必须听从命令，除非这些命令违背第一准则

3） 机器人必须保护自身，但这些保护不能与第一条和第二条准则相违背。

人工智能的哲学起源主要来源于哲学家对于人工智能"基础问题"的思考，这些问题主要分为两类，第一：建立一个能够展现真正人类智能的纯机械模型，在观念上是否可能？第二：若前述问题的答案是肯定的，怎样的人类心智模型才能够为这种模型的建立提供好的参照。且从哲学意义讲，就应该把人工智能看作是一门智能的科学，或者更确切的说，看作是认知科学的智力内核。而现代科学技术的发展又不断地表明，哲学与科学技术是相辅相成、内在相通的。人工智能的哲学意义是多方面的，并且已经形成一定的理论基础。人工智能的目标就是要为人类提供一个分担劳动的功能，它不仅包括简单的体力劳动，而且还要提升到解读人的思想、思维的功能。在当今科技迅猛发展的今天，人工智能与哲学的关系将会变得更为密切。

随着人工智能的发展，其引起的哲学问题也成为了值得深思的内容。以"量变引起质变"哲学思维来看待人工智能。其发展终将会有质的飞跃。再如从认识论角度看，人工智能在作为延长感官工具的基础上，也有能够延伸人脑思维的作用，直接将人类认识能力推至更高阶段，认识论研究领域也因此得到扩大。此外，若以辩证法角度出发，由于人工智能将对人脑形式化内容进行模拟，这样人类思维活动内的形式化、非形式化将在很大程度上体现出一定优势与弊病，其实质为形式化、非形式化矛盾的体现，要求人以辩证法度对产生的矛盾进行分析。此外，从发展角度看，人工智能未来发展前景也较为明确，如机器情感、并行化、模糊处理等都将作为人工智能发展重要方向，且有其他如自动推理、机器学习以及自然语言处理等在应用范围上进一步扩大。而这些发展都将附带着其哲学含义。所以在实施人工智能时，需要以辩证法的思维去对待，这样才能真正发挥人工智能的优势，为其行业的发展提供强有力的支持。

3 人工智能的发展具有一定的挑战

虽然说当前人工智能的发展前景广阔、应用相当广泛，人工智能的技术水平也达到了一定的高度，但是我们那应该清晰的认识到其发展面临的一些挑战，只有意识到挑战的严峻性，将其作为重点去推敲、去突破，才能真正为长远的发展打下结实的基础。

第一，人工智能要面临的就是生态学的挑战。生态学的挑战对人工智能的意义在于: 它使我们从单纯的内部表征和计算的抽象世界中走出来，更多地考察与生态环境的相互作用，重视认知主体真正的生存活动，关注更现实性的认知现象，使研究尽可能地贴近人们的实际生活，减少研究情境的人为性。

第二，人工智能面临的是社会学的挑战。人工智能倾向于忽视认知或知识的社会方面。有学者在1985 年就曾指出，几乎所有的人工智能、认知科学专家都千方百计地避免考虑某些不可忽视的社会因素。诸如经验情感、文化和历史因素等对人的行为和思维的影响。

第三，人工智能面临的是现象学的挑战。如今的人工智能没有适当考虑人类思维或认知中经验的作用。人工智能早期不重视意识题的研究，特别是符号主义几乎不涉及意识的现象性、意向性和内省性等问题，这样，意识，特别是像"主观性"、"主观经验"那样的心智的标志性特征，几乎完全在人工智能专家的视野之外。而这也为其发展提供了一个大的挑战。

第四，人工智能面临的是伦理道德的挑战。人工智能的表现形态即为机器人，而对机器人进行约束的三准则，虽然设计中心中明了，但是却无法保证，他们所设计出来的具有自主学习技能的人工智能，在经过长时间的学习后，其三准则的约束对其是否还存在。对于超人工智能的发展，谁又能给个肯定的回复，其发展方向一定是对人类有益的？

上述四个方面的挑战也成为当今人工智能发展的主要挑战与问题，所以人工智能发展的道路还很漫长，需要广大研究者的不懈努力，来使得人工智能朝着人类需要的方向发展壮大。

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