对人工智能的哲学思考

关于人工智能的哲学思考

摘要：从人工智能的概念出发，首先介绍了人工智能研究的历史与现状，并分析了人工智能的各个学派，并从经济利益、社会作用和文化生活的方面分析了人工智能的发展以对人类产生的影响。最后介绍了人工智能未来的发展趋势。

关键词：人工智能；智能；哲学思考

一、何谓人工智能

要认识和了解人工智能的概念，必须对智能这个概念进行澄清。智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。一般认为：智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的的行动和有效的处理周围环境事宜的综合能力。

人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯（Dartmouth）学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能的概念由于智能概念的不确定，因此没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科―怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”①而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系

①高红亮.对人工智能及其发展的哲学思考[J].《可编程控制器与工厂自动化》2010年第6期

统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为去思考宇宙中最复杂的问题。衡量机器智能程度最好的标准是英国计算机科学家阿伦﹒图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。

二、人工智能的发展概述

人工智能的研究经历了以下几个阶段：

第一阶段：20世纪50年代，人工智能概念首次提出以后，出现了一批显著的成果，如跳棋程序、LISP表处理语言等。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

第二阶段：20世纪60年代末到70年代，专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。PROSPECTIOR探矿系统，Hearsay-11语言理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。1969年成立了国际人工智能联合会。

第三阶段：20世纪80年代, 随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统LIPSO”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败, 但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：20世纪80年代末，神精网络的飞速发展。1987年，美国召开第一次神精网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神精网络方面的投资逐渐增大，神精网络迅速发展起来。

第五阶段：20世纪90年代，由于网络技术特别是国际互联网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解, 将人工智能面向实用。

三、人工智能的学派

人工智能在发展过程中形成了三个学派：符号主义、联接主义和行为主义。①符号主义起源于20世纪50年代中期，主要的代表人物是纽维尔(A. Newell)和西

①蔡自兴.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2004年.第9页

蒙(H.Simon)。①主要思想：认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过程。它认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，因此，我们能够用计算机来模拟人的智能行为。主张人工智能的研究应该是功能模拟方法。通过分析人类认知系统所具备的功能和机能。然后用计算机模拟这些功能，实现人工智能。大量传统的人工智能研究是在这个学派的思想推动下进行的。早期的人工智能主要研究下棋、逻辑和数学定理的机器证明、文体求解、机器翻译等问题。后来发展起来的专家系统和知识工程则是人工智能的重要应用领域，陆续开发出许多著名的专家系统，为工矿数据分析处理、医疗诊断、计算机设计、符号运算和定理证明等提供了强有力的工具。

联接主义的先驱是心理学家麦卡洛克(W.S.McCulloch)和数学家匹茨(W.Pitts)。它的主要思想：认为人的思想基元是神经元，而不是符号的处理过程。主张人工智能应着重与结构模拟，即模拟人的生理神经网络。不同的结构表现不同的功能和行为。从80年代开始，经典符号主义人工智能的局限性逐步明朗化，而当年推出人工智能领域的神经网络的一些学者及其后继者经过多年潜心研究，取得重要的突破，加上计算机硬件突飞猛进的发展，使神经网络的实现成为现实，在声音识别、图像处理等方面取得很大成功。

行为主义学派的代表人物是布鲁克斯(R.Brooks)，他认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知-动作”模式。它认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为应该属于具体的环境之中，应该有躯干、眼镜等感官，应该与环境交互作用，只能是系统的各个部件交互作用、系统与环境交互作用所涌现出来的总的行为。认为人工智能的研究方法应采用行为模拟方法。不同的行为表现出不同的功能和控制结构。

对人工智能各种问题的争论可能还要持续几十年甚至几百年。尽管未来的人工智能系统很可能是集各家之长的多种方法之结合，但是单独研究各种方法仍然是必要的，是有价值的。

四、人工智能对人类的影响

①王文斌等.机械设计手册[M].北京：机械工业出版社，2004年.第38-12页