汕頭大學(xué)醫(yī)學(xué)院劉西瑞教授主持完成的國家社會科學(xué)基金項目《人工智能前沿的哲學(xué)理論研究》（項目批準(zhǔn)號為02BZX025），最終成果為專著《人工智能的哲學(xué)問題》。課題組成員有：王漢琦、王小紅。

　　人工智能（AI）是當(dāng)前一個十分活躍的科學(xué)領(lǐng)域。它誕生于20世紀(jì)50年代，至今仍生氣勃勃。在人工智能發(fā)展歷程中，不同研究路線激勵競爭，新問題、新思想不斷涌現(xiàn)，一方面理論發(fā)展阻力重重，另一方面技術(shù)成果卻成就輝煌——這在科學(xué)史上是少有的。

　　AI的目標(biāo)是以機器方式再現(xiàn)人的智能，它的研究對象因之而跨越物質(zhì)與精神兩界，相當(dāng)復(fù)雜。智能的特點決定著AI發(fā)展的曲折性，AI遇到的許多難題都與哲學(xué)直接相關(guān)。不難看到，許多AI專家都對哲學(xué)有著濃厚的興趣；同樣，AI的研究成果也備受哲學(xué)界關(guān)注。

　　AI前沿的新問題為哲學(xué)提供了更多的素材，使有關(guān)認(rèn)識論的一些問題更細(xì)致、更清晰、更具體地呈現(xiàn)在哲學(xué)面前。對這些問題的探討，將使哲學(xué)的內(nèi)容更加豐富，而哲學(xué)的思考又為AI工作者提供了新的思想資源。這項成果對AI與哲學(xué)交匯點的問題進(jìn)行了闡釋，提出新問題，論證新觀點，為AI研究者提供可供參考的哲學(xué)視角。

　　這項成果由9章構(gòu)成。其中第1章導(dǎo)言，第2章“人工智能的進(jìn)程”，第3章“人工智能的基本問題”是對研究背景的介紹，第4章“自動機與智能機”涉及對人工智能本體論問題的論證，第5章“意向性”和第6章“表征”是人工智能與哲學(xué)的聯(lián)結(jié)點，第7章“形式化與邏輯”和第8章“計算與算法”是對人工智能方法論的討論，第9章“創(chuàng)造性：智能的靈魂”通過對創(chuàng)造性特征的分析，指出創(chuàng)造性在智能中的特殊地位，以及創(chuàng)造性是人工智能難以逾越的界線。

　　這項成果的討論同時涉及哲學(xué)和AI，但是應(yīng)當(dāng)把AI和AI哲學(xué)區(qū)分開來。它們是兩個性質(zhì)不同的學(xué)科分支。AI的目標(biāo)是通過計算機模仿人類智能，完成智能型的工作。雖然智能并不是單純的科學(xué)對象，但是AI卻是一門純粹的自然科學(xué)，作為計算機科學(xué)的一個分支，是屬于科學(xué)范疇的。它以數(shù)學(xué)和實驗作為研究方法的基礎(chǔ)，研究某一具體智能的實現(xiàn)方式，其研究范式是科學(xué)性質(zhì)的。西蒙曾建議把這門學(xué)科叫做“復(fù)雜信息處理”，在一定程度上反映出這一學(xué)科的工作性質(zhì)。

　　AI又是一門實踐性較強的學(xué)科。它沒有預(yù)設(shè)的固定理論模式，為了能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)，無論何種理論、方法，都可以嘗試。AI的實際工作是對符號和信息進(jìn)行加工：通過表征的方式刻畫其對象，將其納入形式化系統(tǒng)，在這一基礎(chǔ)上通過程序進(jìn)行邏輯計算。從一定意義上說，解決一個問題就意味著找到一個算法。在這一過程中，AI的一個重要任務(wù)是通過種種策略，減小計算工作量，完成實時的運算。然而智能又超出了科學(xué)范圍，使AI遇到了一般科學(xué)所未曾遇到的難題，因之，AI專家轉(zhuǎn)而希望從哲學(xué)中尋找新的線索和方向。一些目光遠(yuǎn)大的AI研究者，其目標(biāo)已經(jīng)超出了個別具體的任務(wù)，他們期望通過AI達(dá)到對人自身的認(rèn)識，這與哲學(xué)的宗旨已經(jīng)十分接近。AI向哲學(xué)發(fā)問，其目的是以實踐的方式進(jìn)行更加深入、細(xì)致的探討，直指認(rèn)識的深層機理。

　　AI哲學(xué)是對AI中的哲學(xué)問題展開的探討，屬于哲學(xué)的范疇。它所關(guān)心的并非AI的技術(shù)實現(xiàn)，而是哲學(xué)在面對AI種種現(xiàn)象和問題時自身需要做出的發(fā)展。目前，AI哲學(xué)還不能算作是一個哲學(xué)的分支，沒有形成自己較完整的理論體系，僅是以問題探討的方式開展研究。就學(xué)科相關(guān)性而言，AI哲學(xué)屬于認(rèn)識論范疇，與當(dāng)代心靈哲學(xué)關(guān)系較為密切；AI哲學(xué)與心靈哲學(xué)研究的問題有一定重疊，在當(dāng)前都被劃入認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域。

　　AI哲學(xué)關(guān)注這樣一些問題：意向性問題，表征問題，形式化問題，聯(lián)結(jié)主義的哲學(xué)背景，自然語言理解，日常思維模式，信息和計算的本體地位和方法論問題，以及與智能相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，如認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)為智能所提供的某些說明。AI可以說是哲學(xué)的一個強有力的對手，它直指哲學(xué)的中心問題，逼迫哲學(xué)家們將思維的存在形式說清楚，從而把形而上的論證變成可操作的過程。而另一個哲學(xué)分支——邏輯學(xué)，則與AI（而非AI哲學(xué)）直接發(fā)生聯(lián)系。數(shù)理邏輯是AI計算方法的重要組成部分，在算法構(gòu)成中起著重要作用。

　　這項成果所討論的內(nèi)容屬于哲學(xué)范疇，而不是對AI理論和技術(shù)的探討。

　　以上關(guān)于學(xué)科地位問題的說明，是第1章導(dǎo)言的內(nèi)容之一。在導(dǎo)言中還對成果的基本立場——弱唯物主義立場，進(jìn)行了簡單的論證。這一立場與塞爾的“生物自然主義立場”比較接近，但是進(jìn)一步弱化了物理主義的因素。書中分別從“非物理主義的”、“懷疑論的”和“個體性的”角度說明了這一立場。

　　第2章回顧了AI誕生和發(fā)展的歷史。“達(dá)特茅斯會議”是AI誕生的標(biāo)志，但AI的歷史要追溯到這之前——圖靈計算理論的提出。通過AI誕生之前的理論準(zhǔn)備，AI的誕生，以及誕生后的數(shù)個發(fā)展階段，其所取得的巨大成就和面對的種種障礙，將看到一幅跌宕起伏的學(xué)科史畫卷。

　　AI的研究方法有三條不同的路線：符號主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義。在第3章中，首先對這三條路線做了簡單介紹，并進(jìn)一步提出有關(guān)AI學(xué)科的一些基本問題。AI在其發(fā)展中必將直接地或間接地面對這些問題，盡管答案可能不是唯一的。在論及這些問題之前，首先介紹了人工智能專家科什就人工智能基礎(chǔ)提出的五個問題。在這些問題中，首先是智能的構(gòu)造問題，其中涉及邏輯方法的作用問題；其次是智能有可能通過什么樣的途徑來實現(xiàn)；接下來是語言在認(rèn)知中的作用問題；然后是對象、任務(wù)和知識的表征問題，以及識別與信息選擇問題；最后則談到了與學(xué)習(xí)有關(guān)的問題：知識的形成和遷移。基本問題的提出加深了對AI理論背景的理解，也是以后討論的出發(fā)點。

　　計算機雖然被稱作機器，但它不是通常意義上的機器，因為它的主導(dǎo)運作層面并不是基于物理機制，而是基于邏輯和意義的，所以對它的本體地位需要做出論證。第4章就這一問題展開討論，指出了計算機與由控制論原理構(gòu)造的自動機在本質(zhì)上的差異。計算機作為智能機，已經(jīng)超出了普通機器的范疇。

　　第5章對意向性的探討，由此進(jìn)入與AI有關(guān)的哲學(xué)問題。意向性是什么？大腦是如何實現(xiàn)意向性的？AI如何與意向性發(fā)生關(guān)聯(lián)？在對這些問題的回答中，本章較為詳細(xì)地引介和分析了哲學(xué)家胡塞爾和塞爾的意向性理論，并簡單討論了心靈哲學(xué)中的一些問題，同時還介紹了神經(jīng)科學(xué)中“意識的神經(jīng)相關(guān)物”概念，及認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的研究方法和進(jìn)展。此外，還指出意向性研究與AI發(fā)展的深層關(guān)聯(lián)。

　　表征是AI的又一個關(guān)鍵問題。AI的所有對象必須通過表征才成為可操作、可加工的。表征是使得AI得以存在的前提。第6章探討了幾個與表征有關(guān)的問題：意向性是如何影響表征的？存在著心理表征的層次嗎？怎樣的系統(tǒng)才能擔(dān)當(dāng)表征的任務(wù)？以及不同形式的表征系統(tǒng)在構(gòu)造上的差異。此外還介紹了分布式表征和“無表征的智能”觀點。表征不僅是AI所需要的，也是一切智能形式都離不開的，對表征機理的充分認(rèn)識，也是認(rèn)知科學(xué)的重要任務(wù)。

　　第7章是關(guān)于形式化和邏輯的研究。形式化對于AI而言處于方法論的地位。通過形式化，內(nèi)容意義轉(zhuǎn)化為機器可“理解”的方式。形式化有狹義、廣義之分，從廣義角度說，人頭腦中存在著多個層次的形式化。而AI在其發(fā)展過程中對邏輯推理系統(tǒng)做出了許多重要的發(fā)展。形式化在作為AI方法基礎(chǔ)的同時，也劃定了AI的界限。文中從哥德爾定理、自然語言特征、賦義難題及創(chuàng)造性幾方面對此做出了論證。

　　形式化是方法論的基礎(chǔ)。要進(jìn)行實際的計算，還必須在這個基礎(chǔ)上制定出具體的構(gòu)造形式——程序，這是計算和算法所涉及的問題。第8章回顧了現(xiàn)代計算觀的形成，探討了與計算相關(guān)的可計算性問題，其中涉及計算中的P與NP問題等。另外討論了計算有效性如何得到保證的問題，并介紹了AI的算法實例，及關(guān)于心理計算的問題。最后對計算主義進(jìn)行了評判，指出其失誤之處。

　　第9章研究了一個在智能中占有特殊位置的對象——創(chuàng)造性。目前對創(chuàng)造性的了解更多的是通過其外在表現(xiàn)，而非其內(nèi)在機制。對創(chuàng)造性甚至難以找出一個令人滿意的定義。作為科學(xué)對象，創(chuàng)造性在心理學(xué)中得到一定研究，而AI也在模仿創(chuàng)造性方面進(jìn)行了大膽嘗試，并形成知識發(fā)現(xiàn)（KDD）這一新領(lǐng)域。本章對此進(jìn)行了介紹，并指出AI的創(chuàng)造模擬與人類創(chuàng)造在本質(zhì)上的差異。最后，探討了如何進(jìn)行創(chuàng)造性評價的問題，并指出創(chuàng)造性是AI難以逾越的界限。

　　這項成果以人工智能的歷史發(fā)展和當(dāng)前的研究動態(tài)為背景，提煉出相關(guān)的哲學(xué)問題，通過分析、論證，提出新的觀點和理論見解。這些理論和觀點豐富了相關(guān)的哲學(xué)研究內(nèi)容，促進(jìn)了學(xué)科之間的溝通，對認(rèn)知科學(xué)不同分支的理論融合起到促進(jìn)的作用；人工智能和心理學(xué)領(lǐng)域中的相關(guān)研究也可從中受到一定啟發(fā)，并借鑒某些理論觀點。