【www.rjdtv.com--人工智能论文】

　　Abstract：The paper considers computer software as member of Popper's World 3,and hardware as that of the World 1.An interaction exists between the World 3 and World 1.The best example for such an interaction would be the Turing Machine.The future society may be restored into a kind of interaction machine between the World 3 and World 1,that is,Turing Machine.

　　Keyword：interaction; knowledge; machine; Turing Machine; Artificial Intelligence;

　　当AlphaGo宣布击败李世石之时,所有的人都认识到,一个全新的时代开始了。对于IT从业者和人工智能研发者来说,这是最好的时代:人工智能将全面更新人类的生产、生活、学习、消费和娱乐方式,甚至思考方式,美好的前景已经开始展现。但是,对于不理解甚至恐惧人工智能者来说,这是最坏的时代:人们有理由担心自己的工作被机器取代。物理学家霍金甚至呼吁,要警惕人工智能支配甚至控制人类!

　　无独有偶,在此前稍早时3D打印技术的进展一度引发轰动。紧接着,工业4.0设想甚嚣尘上。根据德国工业4.0指引,科技和工业先进国家正在由工业3.0迈向工业4.0。我国在同时具备工业1.0、2.0、3.0的背景情况下,也出台了《中国制造2025》文件。人们都在憧憬未来的智能制造,德国人则更加明确地指出,在工业4.0时代3D打印技术将居于智能制造的核心。

　　最近几个月,微软、谷歌、Facebook、联想等IT公司竞相研发虚拟现实系统,并已经开始陆续推出上市产品。本文试从哲学角度对上述人工智能、虚拟现实和3D打印做技术以及一些相关领域作简要讨论,以求对晚近IT的某种抽象理解,进而讨论IT这个本时代代表性技术的社会影响。

　　一、图灵机

　　讨论还需要从图灵机开始。大约80年前,图灵创造性地描述了着名的“可计算机器”模型。这种被后人称为“图灵机”的模型,无论在理论上还是在实践上都是计算机科学和人工智能研究的奠基之作。下图是明斯基理解的图灵机模型。

图1 图灵机模型

　　从结构上看图灵机由以下几个部分组成:

　　(1)一条无限长的纸带TAPE。纸带被划分为一个接一个的小格子,每个格子上包含一个来自有限字母表的符号,字母表中有一个特殊的符号口表示空白。纸带上的格子从左到右依此被编号为0,1,0,B,A...,纸带的右端可以无限伸展。

　　(2)一个读写头HEAD(即图1中的q1部分)。该读写头可以在纸带上左右移动,能读出当前所指的格子上的符号,并能改变当前格子上的符号。

　　(3)一套控制规则TABLE。控制规则根据当前机器所处的状态以及当前读写头所指的格子上的符号来确定读写头下一步的动作,并改变状态寄存器的值,令机器进入一个新的状态。

　　(4)一个状态寄存器。状态寄存器用来保存图灵机当前所处的状态。图灵机的所有可能状态的数目是有限的,并且有一个特殊的状态,称为停机状态[1] 。

　　在过去80年时间里,数字计算机是可以按照我们所描述的原理制造的,而且的确已经制成了,同时确实能非常接近地模仿人类计算和推理的行为。这个机器的每一部分都是有限的,但它有一个潜在的无限长的纸带。因此这种机器只是一个理想的设备。图灵认为这样的一台机器就能模拟人类所能进行的任何计算过程。随后,1950年,图灵更进一步提出,图灵机就是一种思维机器。图灵的原意是,运用这样的机器,他能够证明机器可以任意模仿人类的智能,以图灵机为基础的机器思维是可能的。

　　众所周知,图灵机器设想经过冯·诺依曼等人改进后成就了现代电子数字计算机,并获得远超预期的发展。根据图灵的建议,一种鉴定机器是否拥有智能的有意义的方法是令机器与人类对弈。这一建议影响了许多代计算机的发展。在计算机无数重要功能设置和应用中,与人类对弈一直为人看重,同时计算机也表现出众。2005年,“深蓝”在国际象棋对阵中击败世界冠军卡斯帕罗夫;到2016年,AlphaGo则在围棋对弈中击败世界冠军李世石。这两次重要事件被认为是计算机和人工智能的里程碑式的进步。

　　然而,图灵原初关于计算机可以模拟思维的设想并没有得到所有哲学家和人工智能学者的一致认同,反而激起经久不息的热烈争论。其中,反方意见特别值得关注:1979年,休伯特·德雷福斯在其着作《计算机不能做什么?》中指出,建立在图灵机器基础上的计算机器不可能产生人类的智能[2] ;1980年,约翰·塞尔用令人叹为观止的“中文屋”思想实验证明,建立在现代计算机基础上的机器系统只是在执行指令、行动、推理,与理解无关。机器系统和意识与理解无涉[3] 。约翰·塞尔本人就是重量级人工智能学家和哲学家。

　　10余年后,德雷福斯把原先的着作换名为《计算机还不能做什么?》,几乎一字不改地重新出了这本书第三版。德雷福斯给这个版本加写了一篇很长的序言,指出虽然时间过去10多年,计算机早就今非昔比并且经过与网络和各项社会应用结合已发展成社会基础设施,但是我们离实现人工智能不是近了而是更远了:因为脑科学的进展使得我们对智能有了比过去更确切的了解,然而我们的人工系统却远远不能实现那样的功能模拟[4] 。另一方面,2002年约翰·塞尔也在《中文屋21年》一文中坚定地认为,我们距离真正的人工智能还有很长的路要走[5] 。自1980年代以来,人们虽然穷尽各种办法,但是机器理解问题还是一筹莫展。

　　尽管现代计算机器拥有极为强大的计算功能,数以亿计的固定与移动计算设备已经被广泛使用,诸如AlphaGo、虚拟现实、无人驾驶系统、各类拟人机器人以及3D打印、智能制造系统等等给人以深刻印象,甚至改变了工业产业态势,改变了社会运行机制,然而德雷福斯和塞尔他们提出的问题并没有得到解决:计算机没有产生出智能。

　　或许,回到初心,包括图灵在内的早期人工智能研究者只是希望用人工系统模拟人类智能,而非人工生产出智能。然而随着机器运算能力的急速增强,人们慢慢产生“错觉”,以为高运算性能的机器系统可以生产出智能,进而人工智能成为追求目标。那么,我们究竟应该如何看待图灵机器呢?怎样理解图灵机滥觞形成的计算机大世界、大世纪呢?

　　二、机器与知识的相互作用

　　对此,我们可以引入卡尔·波普尔的三个世界理论来帮助理解。首先,需要把人类的创造物(精神活动的产品)从客观世界和人类自身之中分离出来,这样我们就有了三种客观实在:物质自然、人以及人的精神活动产品。波普尔已经对这种三个世界作了较深入的研究,分别称之为世界1、世界2和世界3。波普尔指出[6] ,最先有世界1,再经过长期自然进化和演化后产生出世界2,而人类知识特别是理论成就累积成为世界3。人类文明建立在三个世界共同发展的基础之上,特别是世界3的积累与扩展。20世纪70年代,波普尔与澳大利亚脑科学家、诺贝尔奖获得者艾克尔斯合作,尝试用三个世界理论解释发生在人类大脑中的认知过程。他们合着的《自我及其大脑》(The Self and Its Brain)一书是研究心理学、认知关系问题、身心关系和人工智能问题的经典文献[7] 。

　　波普尔是个实在论者,他的三个世界都有强烈的本体论特征,特别是世界3,其客观实在性和自主性是他所一贯坚持的。然而,波普尔对三个世界之间的关系的意见不完全适合于今天的信息时代。他虽然认为世界3是客观的,甚至是自主的(即有其客观规律的),但是世界3并不能够直接与世界1进行相互作用,人(世界2)是世界3与世界1之间必须的和最为关键性的中介[8] 。这样的理论可以解释计算机发明以前的情况,但显然是不合适解释我们遇到的计算机器问题,因为它武断地割裂了物理世界与人类精神活动产品之间可能会发生的联系与互动,而随着IT进步这一情况已经发生了根本变化。

　　仔细考察以图灵机和以计算机为核心的信息处理技术系统,我们就必须承认,这样的系统由两大部分组成,服从物理运动规律的机器硬件系统(参见图1、q1、世界1)和人类的精神活动产品软件(长纸带记载的程序、计算机程序软件和各种格式文档文本)。这两大部分的技术构成、功能和特点都是前所未有的。计算机硬件系统的核心是处理器,它能够按照时间序列和程序预设进行运算,使人的意图“可执行”,鉴于它的物理特性和实体特征,我们认为它是属于世界1的;计算机程序以其是人类的精神活动产品而言,理所当然属于世界3成员。但是它又是一种十分不同于波普尔意义上的精神产品,与过去的书籍、纸张上印记的知识有着根本的区别。它包含有可以控制机器(计算机)运行的时间指令,这些指令在特定的按时间序列运行的信息处理器中能够得到执行,因而程序是一种“时间相关”的世界3。此前的世界3只是“时间无关”的文本。这样由软、硬件组成的信息处理系统,本质上具备使世界3与世界1进行直接相互作用的能力。在前述图灵机模型中,正是在读写头与长纸带中所发生的情形:通过机器与程序之间的时间关联,二者相互间发生作用,同时各自的物理状态发生相应改变。

　　我们可以认为,现代IT技术本质上是由计算机运行相应的应用程序实现的,一切运用计算机器实现的功能,都是软件和硬件二者相互作用的结果,即世界1与世界3的相互作用。①我们之所以强调二者的相互作用,是因为在实际运算中发生的不仅仅是硬件被动地执行软件程序的指令———如果是那样的话,人工智能只不过是一种工业自动控制系统———而是在这样的技术系统中,硬件部分还有大量的感知元器件担任自动输入功能,系统把探测到的信号转换或者添加到软件程序中,进而完成硬件系统对软件系统的“反作用”。这种作用与反作用的动力来自于计算机系统的核心———中央处理器。在整个机器系统的运算过程中,软件和硬件的这种相互作用时时刻刻发生着。这样,我们就可以把现在和未来社会还原到机器与知识的相互作用模型上。

　　如果用这样改进了的三个世界理论眼光来观察虚拟现实,当人参加到这样的智能系统中去的时候,所发生的情况就是三个世界的相互作用。计算机把信号处理成人类感官能够识别的光(图像或影像)、声、机械(触觉)等物理信号,为人的感觉器官感知;而人的通过头部、手部和躯体的运动把控制信息经过硬件系统送入机器的感知部分,转换为电信号后加入到软件和程序中,再经过机器的执行再次转换成物理信号反馈给人。所以,这里发生的是三个世界的相互作用,其中世界3与世界1两个部分的相互作用完全可能是直接的,世界1与世界3的物理状态时刻变化着。

　　到这里,我们就看到人工智能最具有哲学意义的方面:它在人类文明历史上首次实现了三个世界的相互作用。这是一项根本性的突破,只有现代信息技术才能够实现这样的突破。它要求对波普尔的三个世界理论做出重大修正:世界3与世界1相互作用。但是,这项突破的全部意义远远超出哲学范畴,它还将深远影响人类对于数据的认识,对于未来制造业的认识,影响人类的知识创造、对知识本身的意义与价值的评估、对未来的以知识为基础的经济活动的认知、对新的劳动概念、新的生产关系的理解与认识等等。简而言之,可以预期,发现使知识与物质世界直接相互作用的手段与原理将会对人类文明走向起到重大影响。

　　三、数据及其意义

　　由于世界3本质上就是数据,知识与机器互动原理使得数据有了新的更加根本性的重要意义。随着大数据时代到来,数据代替经验成为认知来源,已经越来越得到广泛认同。历史事实(特别是科学研究历史)表明,所谓经验,本质上是人们通过某些手段获得数据,例如测量。人们通过测量获得数据,然后在数据中进行筛选,进而运用归纳方法或演绎方法在数据之间建立联系,得到科学认知或一般意义上的认知。

　　某种意义上说,科学进步就是获得越来越多的数据化经验。例如对于不同颜色的光的识别,牛顿时代的人们可以用肉眼比对颜色差异,但到十九世纪末,由于发明了色谱仪和光栅,颜色就可以直接转换成数值读出。这对许多科学研究领域都极为有用,甚至是绝大多数科学数据的来源。我们对原子世界的认知、对于宇宙的认知,全部来源于光现象的数据化。以往所谓的数据只是主要与科学技术研究和工业生产有关。然而到了今天,随着信息技术飞速进步,数据已经几乎完全覆盖了我们的感官:我们所看到的、听到的,甚至触摸到的以及嗅觉和味觉都能够感知到。几乎除了人体自身的主观感受外(如疼痛感),一切客观经验实际上都通过某种技术方式转换成数据,从而在很大程度上替代了我们对外部世界的直接认识。数据的影响已经远远超出科学研究领域。在这个大数据时代,我们获得与存储的数据量以指数规律增长,人人都面对数据,都受到数据影响。即使不是唯一来源,数据也已经成为我们感受和认知外部世界的最主要来源。

　　此外,或许更重要的是,数据中还有很大一部分是人们编写的知识或计算机程序。这可以理解为人们将获得的经验数据加以条理化和建立逻辑关联,使之可用于解释现象,可控制计算机器。前一种情况早在现代数据产业形成之前已经广泛存在于书籍报章之中,实际上是通常所说的科学理论以及用以描述和解释各类社会现象与历史的学说;后一种情形则以现代计算机为存在基础,它是使计算机服务于人类的重要知识。这些知识与程序、与前述的数据差别在于,前者是离散的、随机的、数量巨大的,而后者是经过分类整理建立逻辑关联的,甚至经过形式化处理的。

　　有了对知识与机器相互作用、人工智能以及虚拟现实的哲学解释,就容易评估数据的意义。虽然,关于人工智能、虚拟现实能否以及能在多大程度上成为人的经验和认识的来源,还不能过于乐观,目前的技术发展水平只是展示了一种可能性。就使人获得经验、体验或知识而言,人工智能还处于很原始的阶段,更谈不上近期有望从根本上改观人类的生活和生存方式。但数据越来越成为或取代人类的认识来源已经是不争事实。这是数据的第一个意义。人工智能和虚拟现实已经在智能制造、宇宙研究、医学教育(如解剖)、飞行训练、核爆炸模拟等一些专门领域得到应用,其效果得到广泛好评。我们有理由认为,在可见的将来大数据可能会对人与自然的基本认知关系提出带有根本性的挑战。

　　其次,根据已经报道的许多实例,智能系统系统会产生出仅仅依靠人类大脑所不可能做到的发现、发明或效果,如混沌学中的洛仑兹吸引子,数学上关于四色图定理的证明,甚至虚拟生命体Tierra以及AlphaGo运算出的围棋下法等。从人的角度来看,这些意味着重要的发现,其创新之处是明显的;但对于机器而言,所有这些都只是计算机软、硬件互动合作的结果,并不是机器系统所能够理解的,然而其中有许多结果却不是人可以预先预测到的,更不是人们所期待的。关键之处在于:机器的运算结果对于机器的意义、对于人的意义,都是从人的角度看到的,也就是说,机器运行的结果还是需要人来理解,并作出最终价值判断。

　　第三,机器与知识的相互作用可能是人类非常期待并将深刻影响未来社会的,可以产生出新的“世界1”,这就是3D打印所带来的变化。从原理上说,有了3D打印,只要能够编写出相应的运算程序,任何物件都可以被制造生产出来。数据从来没有像现在这样对于社会如此重要。

　　至此,我们认识到,长期以来,人们很可能误读了图灵机模型,它不太可能是智能或思维模型,但却十分可能是一种知识与机器的互动模型,这种互动不但成就了今天的网络、超算和亿万终端狂欢的世界,还能够创造出新的世界3、新的世界1,未来社会可以还原到最简模型。

　　四、IT影响社会的途径

　　基于以上认知,我们必须关注IT对未来社会的影响。IT影响社会(实际上是影响人)有三条主要路径,这三条路径依次逐渐开通,同时存在并同时发挥影响。

　　路径一是知。上面开头的简要讨论已经涉及“知”的一部分问题,但还不是全部。“知”原本属于个体意义上的,但是许多人共同的“知”就具有社会意义。这正是“知识就是力量”的根本含义。严格说,“知”并不是到了大数据时代才是一个重要议题,此前的书籍发明、之后的纸质和电子媒体兴起都大大促进了“知”。“知”使人脱离蒙昧,促进文化文明发展,促进社会进步和现代化。“知”显然是一种进步。

　　在数据时代之前,“知”存在于书籍报章之中,存在于饱学之士的大脑中。知识的传播依靠阅读和学习。几千年中,求知和知识传播是社会历史发展的主要动因。数据时代以网络和高速计算机以及海量存储为物质基础。在这种新的基于知识的社会基础设施架构上,“知”转化为数据成为海量资源,获取知识变得极为方便又即时传递,每一个人的“知”可以通过网络与他人共享,数据形态的“知”转变成每一个人的“知道”。使他人“知道”成为网络时代或数据时代的标志之一。

　　早在上世纪60、70年代网络问世之初,IT影响社会的第一种路径就已经开始显现。今天,通过淘汰纸质和传统电子传媒,它的影响力已经达到鼎盛。“知”或“知道”通过网络成为亿万人的共识和共同意向,甚至共同行动的指引,成为一种前所未有的力量,这就是网络和数据所发挥的传媒作用。“知”为什么具有这样一种力量?这是数据时代需要特别研究的问题。需要指出的是,“知”与“知道”在现阶段展示了网络与数据的巨大社会效应,以至于许多人把网络和数据理解为具有传播功能的传媒。然而,这种对于数据和网络的认识认识并不全面,它只注意到了它们的媒介作用,而没有注意到它们的生产力性质。从另一个更具本质意义的角度说,“知”必须通过人的认知主体才能实现。因此,数据影响社会的这一路径是通过外部数据与人的精神活动相关联的。这可以部分地回答上述问题,“知”因为改变了个体的主观认知状态从而影响社会。传统的纸媒、书籍和电子媒体也发挥了这样的作用,但是网络和数据改变的不是这一影响机制,而是改变了影响的方式和范围以及时效。

　　路径二是变。数据通过网络与社会既有部门和产业结合,盘活生产要素,推动生产力升级和社会转型,进而形成新生产力。笔者理解,这就是方兴未艾的“互联网+”、工业4.0、高性能互联网的实质意义。

　　本质上这一影响的实现机制无异于前一情形,无论是社会部门或产业受到影响,都是供职于其中的个体的人因获得“知”而改变主观状态从而影响其观念和行为,进而改变生产与消费行为方式,改变人们和社会机构的认知与管理方式,实现产业与社会的变化与转型。目前我国力推的“互联网+”和“中国制造2025”规划,正是运用这一影响机制。第二种路径正在崛起,将在大约50年内完成自己的历史使命,把人类送进工业4.0的生产阶段。“互联网+”致力于将互联网与传统产业部门相联系,促进我国现实社会生产中的工业1.0、2.0和工业3.0等几种模式向工业4.0方向发展转化,从而按照“中国制造2025”规划分三个阶段实现这种转化,到21世纪中叶我国将建成领先的现代化制造业强国。

　　需要指出的是,相比前述仅仅把网络看做传媒,人们的认识水平已经大大提高,开始主动将数据和网络与现实的社会生产设施装备相结合。IT不仅发挥“知”和知识传递功能,更被当做一种极具时代特色的活跃的新生产要素发挥作用,使得农耕时代和传统工业时代的社会生产力中加入了更多的知识成分。数据在网络中的快速流动,为传统产业注入前所未有的活力,带来生产与消费的信息,定制化生产的数据与要求,智能与自动化化生产的标准和规则。它优化旧的产业,传统制造业逐步升级向着未来的智能化生产过渡。

　　路径三可以恰当地称之为创。数据与特定物理设施直接互动形成新的产出能力,包括知识和物质产品。IT的创新创造本质得到淋漓尽致的发挥。这里说的产出新知识,已经在科学研究中被大量事实证明,数据与机器(计算机器)的互动可以产生出新的知识,如四色图定理的证明、贝尔不等式的证明、洛伦兹吸引子的发现等等。不久前的AlphaGo击败围棋世界冠军、近期推出的大量虚拟现实场景和游戏都生动地证明了这一点。

　　近年,知识与特定的计算机器互动创造出新的物质产品、提供新的社会服务已经初见端倪,这就是3D打印以及当前令人目不暇接的各类无人车辆和飞行器,还有机器人和人工智能实验。未来还会有更多的数据通过与计算机器和工作母机的互动生产出物理实体,前景无限宽广。这种数据影响社会的方式是一种崭新的机制,与前两种情形根本不同,展现了数据与网络结合的新生产力本质。它大大超出了我们以前对于计算机、IT和社会生产的经验,超出了过去几乎一切认知。实际上,它完全绕过了常规的主体认知环节,本质上无需人的直接参与但却可以营造出人需要的产品与服务,包括知识的和物件的。人类第一次面对这样一种新情况:在物质和知识生产中,人不再必须直接参与生产活动之中,而由人创造的知识替代人本身。生产劳动实质上转变为智力劳动,是数据形态的知识与机器相互作用在从事具体的社会生产。第三种路径虽然今天才刚刚出现苗头,然而它预示着未来将越来越显现出巨大的活力和优越,越来越势不可挡。人类从来没有像现在这样,面对一个始于知识存储和传播却要全面替代人的体力劳动和部分脑力劳动的技术体系。

　　这种数据影响社会的机制,将人从直接的生产活动中解脱出来。人的劳动将由体力和体力参与为主转变为脑力活动为主。实际上,人将主要从事知识生产,而物质生产将由知识与机器的互动来实现和完成。其结果就是培育出一种全新的人类、全新的社会。在这样一个社会里,人们生产知识,运用共享的数据从事生产满足生存与生活所需。如果说,人类将会实现大同社会,那么知识与数据的共享将是首要条件,而知识与机器互动创造社会财富将是一种可能而现实的途径。

　　IT的三种影响社会路径,并非相互取代关系,而将是长期共存。它们共同满足了人类的求知、进步和创新的本性。

　　五、小结

　　最后,回到对此前讨论的哲学解释,我们说世界3与世界1的直接互动并不意味着人变得多余了。在人-机互动关系中,人的精神创造处于最关键性的原创地位:机器是由人设计制造出来的,程序是人编写的,机器输出的结果也需要人来做出价值判断。因此,世界3与世界1的直接互动是有条件的,人的参与对于机器系统而言是无条件的,人居于最终支配地位。正因为如此,讨论人工智能是否会超越人类智能,并没有特别的实际意义。目前国内外计算机科学专家和信息科学家比较一致的看法是,未来的人工智能还将会有长足的发展,并不存在人工智能能否超越人类智能的问题。然而,人工智能能够在某些方面补充人类智能的不足却是确定无疑的。如汪成为院士所主张的,信息技术在未来最有希望的发展方向是产生一种“人-机共生体”,其中机器部分将进行复杂繁琐的数据运算和逻辑推理,并直接推动物理世界的机器设备运行以实现人类的目标,人脑则负责创造性、美感、情感、价值判断等方面[9] 。于渌院士则进一步明确提出,未来社会将是一种平行世界,由强大的计算系统配合着人类大脑从事社会管理和社会生产,他将这样的社会称为“工业5.0”。①基于上述认知,笔者完全赞同两位院士的见解。

　　参考文献
　　[1]Turing,A..On Computable Numbers,With an Application to the Entscheidungsproblem.Proceedings of the London Mathematical Society,Series 2,Volume 42,1936;reprinted in M.David(ed.).The Undecidable.Hewlett,NY:Raven Press,1965.
　　[2]休伯特·德雷福斯.计算机不能做什么---人工智能的极限.宁春岩译.北京:生活·读书·新知三联书店,1986.
　　[3]J.R.塞尔.心灵、大脑与程序.载玛格丽特·A·博登.人工智能哲学.上海:上海译文出版社,2006.
　　[4]Dreyfus,Hubert L.What Computers Still Can't Do:A Critique of Artificial Reason.The MIT Press,Revised edition,1992.
　　[5]John R.Searle.Twenty-one Years in the Chinese Room.In John Preston&Mark Bishop.Views into the Chinese Room:New Essays on Searle and Artificial Intelligence.1st Edition,Clarendon Press,1st edition,2002.
　　[6]Karl Popper.Epistemology Without a Knowing Subject,Objective Knowledge-An Evolutionary Approach,Oxford University Press,1983:106-152.
　　[7]Karl Popper,John C.Eccles,The Self and its Brain.Springer International,1977.
　　[8]Karl Popper.Objective Knowledge-An Evolutionary Approach.Oxford University Press,1983:155.
　　[9]汪成为.人类认识世界的帮手---虚拟现实.北京:清华大学出版社,广州:暨南大学出版社,2000:20.

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