葛黎明

(中國人民大學 哲學學院，北京 100872)

人工智能引起廣泛關(guān)注源于一次圍棋的人機大賽。2016年3月，人工智能程序“阿法狗”以4：1戰(zhàn)績戰(zhàn)勝圍棋九段的韓國棋手李世石，引發(fā)全球熱議。此前李世石曾獲得17個世界冠軍，他的失敗讓人們恐慌，人工智能真的所向無敵嗎？它的學習能力究竟有沒有界限？2017年5月，人工智能程序“阿法狗”再次戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍柯潔，人們認識到在圍棋這項以腦力著稱的技藝里，人工智能已經(jīng)戰(zhàn)勝人類。站在時代的風口，馬克思主義哲學仍保持自身活力，而馬克思主義研究者既不是也不應該成為人工智能的旁觀者，從馬克思主義哲學的視角去剖析人工智能是很必要的。與此同時，哲學是時代精神的精華，具有方法論意義，作為一門具體科學的人工智能，也需要哲學的指導。

一、意識的主體維度

1.意識是人腦的機能

“人工智能是通過算法模擬人的思維，使其能夠做心靈所能做的事?！盵1](P7)以往的技術(shù)只是把人從體力勞動中解放出來，而人工智能卻能夠把人從勞動工作中解放出來，實現(xiàn)全部人類智能。破解人類大腦密碼是它最終的工程學目標。那么人工智能會破解人之為人獨特屬性的密碼嗎？我們無法直接做出回答，這有待于進一步對“人之為人”的獨特屬性作出解釋和界定?；蛘哒f人工智能的提問促使哲學家們從另一角度審視這一問題。從唯物史觀出發(fā)，人工智能是歷史進程中的人造物，誕生于生產(chǎn)力急速發(fā)展的21世紀，它在本質(zhì)上是人類對象化的積極成果——人類把自己的部分腦力智能外化到人工智能上。那么作為人工設(shè)計產(chǎn)品的人工智能，至多可以模仿人的部分“智能”，而不可能完全取代人，獲得人的意識。

馬克思主義意識理論強調(diào)意識是人腦的產(chǎn)物，是人腦特有的機能。馬克思主義經(jīng)典作家談到意識的本質(zhì)時，都普遍認可意識是人腦的產(chǎn)物。《反杜林論》中“恩格斯批判杜林的‘世界統(tǒng)一與存在’的先驗唯心主義認識論，論證世界是自然界長期發(fā)展的產(chǎn)物，即世界的統(tǒng)一在于它的物質(zhì)性”。[2](P116)杜林的錯誤在于“存在”概念含義不明確，其既可以是物質(zhì)的存在，又可以是思維的存在，實際上混淆了存在與思維、客觀與主觀的關(guān)系。杜林從思維推導存在，本身顛倒了兩者關(guān)系，還造成了思維的主觀躍進。對此，恩格斯在《自然辯證法》中闡述生命的起源時，吸收了康德的原始星云假說，最終發(fā)現(xiàn)“自然界的一切運動、變化和發(fā)展都是辯證的、物質(zhì)的，并強調(diào)了勞動在促進人腦的變化和意識的產(chǎn)生的重要作用”。[3](P146)他通過進一步探討發(fā)現(xiàn)，勞動發(fā)展導致人們之間相互交往程度加深，語言為交往提供必要保證。而語言和勞動的發(fā)展推動了智力的躍進，猿腦轉(zhuǎn)變?yōu)槿四X，人的意識由此產(chǎn)生。

2.計算是人工智能的本質(zhì)

“人工智能的本質(zhì)是計算，決定計算效率的關(guān)鍵在于算法，因此人工智能要有所突破，必須在算法上進行?！盵4]縱觀計算機發(fā)展史，計算機的運行速度越來越快，應用領(lǐng)域越來越廣，體積越來越輕，使得計算機迅速在大眾的工作與生活中普及，成為人類的助手?？墒怯嬎銠C的本質(zhì)從未改變，它的運行機制是通過一定的算法，根據(jù)人的指令運行程序。人工智能作為新興科學技術(shù)，作為第五代計算機，它與前四代的區(qū)別主要是元器件的改變，但運行機制并未有重大突破。正如計算機專家所指出的：人工智能是計算機科學的一個分支，現(xiàn)在無論其研究方法還是其成果形態(tài)都離不開計算，因此計算不光是計算機的本質(zhì)，也是人工智能的本質(zhì)。電腦的迅速普及，進入家庭，便利了人類生活。電腦表現(xiàn)出某些類人腦的功能，但它畢竟不是人腦，而且從根本上看，人腦的復雜性和運行方式也不是機器思維所能夠全部模擬和實現(xiàn)的。主要原因有二：其一，人類自己仍不清楚大腦的奧秘。腦科學的研究表明，人腦有近140億神經(jīng)元，人腦通過神經(jīng)元上的突觸傳遞信息。而突觸的數(shù)量難以計算，因為每個神經(jīng)元上有無數(shù)突觸，并且它們處于永不停止的變化之中。這都說明人腦是極其復雜的系統(tǒng)，想破解它的密碼絕非易事。因而，從人腦的復雜性出發(fā)，有科學家指出：“整個腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)所能完成的功能是任何別的東西都無法比擬的?！盵5](P47)這就表明大腦無可比擬的優(yōu)越性和崇高性，以及探究大腦的終極奧秘的巨大難度。其二，人工智能技術(shù)的自身短板仍未克服。目前人工智能進入了千家萬戶的生活，成為了人類不可或缺的幫手，這就導致它看似好像取得了非常大的進步，尤其在模擬人類的腦部組織方式和運行模式上。但是從本質(zhì)上講，人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬人腦時準確性一般，或者說它只是模擬了表層。例如，現(xiàn)今被廣泛應用的人臉識別技術(shù)，人工智能作為虛擬腦識別個人信息從而減輕人類工作強度，但其進行識別過程的靈活性、智能性，與人腦相比是有差距的。具體來說，人工智能下的人臉識別技術(shù)識別的人臉不可以倒置，甚至也不可以進行微微的動作，因為這會干擾人臉識別技術(shù)的準確性。這就說明人工智能的人臉識別技術(shù)必須在特定前提條件下方可進行，這與人類的大腦工作時的靈活性相去甚遠。近年來人工智能發(fā)展趨勢強勁，深度學習好像幫助虛擬腦解決了這個難題，并且人臉識別技術(shù)已經(jīng)進入人們工作、生活的雙重視野內(nèi)，公司考勤需要人臉識別技術(shù)，手機支付需要人臉識別技術(shù)，人們越來越感受并且享受這項技術(shù)帶來的便利，人工智能也在逐步深入人類生活。但是加拿大的一位研究人員通過研究發(fā)現(xiàn)，人臉識別的成功率如果在有動態(tài)干擾的情況下會下降至0.5%。對此，當代著名人工智能專家瑪格麗特·博登說：“人工智能已經(jīng)告訴我們，人腦的豐富程度和微妙程度超出了心理學家之前的猜想。事實上，這也是我們從人工智能中學到的最重要的一課?！盵6](P6)

3.意識與計算的關(guān)系

計算速度是人工智能的優(yōu)勢，計算速度的關(guān)鍵在于算法。現(xiàn)有的人工智能依據(jù)這一優(yōu)勢在某些領(lǐng)域接近甚至超過了人類智能，如我們所知的阿法狗的勝利，就是利用了人工智能中的深度學習技術(shù)，本質(zhì)上也是一種算法技術(shù)。但人工智能的算法維度很難推廣到其他領(lǐng)域，建立在專業(yè)化設(shè)計理論基礎(chǔ)上的人工智能在通用性或者功能協(xié)同方面還有很長的路要走。事實上，當前人工智能所取得的成功的技術(shù)大多是幾十年前發(fā)明的。換句話說，阿法狗的勝利并非源于人工智能技術(shù)的突破，而是源于計算機計算能力和運行速度的提高，源于出現(xiàn)了更“快”的計算機，而非更“聰明”的計算機。

按照馬克思對人的本質(zhì)的理解，人工智能是無法破解人類密碼的。早在《1844年經(jīng)濟學哲學手稿》中，馬克思認為人的本質(zhì)有別于動物，人進行的是自由自覺的生產(chǎn)活動，人把自己的生活變成自己的對象，動物僅按照它所屬的尺度進行生命活動，遵循“自在”尺度，這與人進行的“自在”與“自為”統(tǒng)一的自由活動根本不同。從生命活動在本質(zhì)上的單一性來看，人工智能進行的活動與動物一樣，都是遵循“自在”維度進行生命活動，無法像人類一樣把自己的生活變成自己的對象，達到人與世界的否定性統(tǒng)一。究其根本原因是人工智能無法獲得自我意識，人卻在“自我意識”的推動下，不僅能意識到存在之物，形成對象意識，也可以將“自我意識”看作對象，形成對“自我意識”的意識，即反思性的自我意識。蘇格拉底說過，“未經(jīng)反思過的人生是不值得過的?！狈此歼@種前提性批判可以作為衡量生活價值的標準，是人類思維的最高意識形式，是大智慧。那么人工智能作為一種倍受期待的新興技術(shù)，能具有自我意識嗎？從目前來看，答案是否定的。人工智能發(fā)展至今，它的本質(zhì)仍然是計算，并未有實質(zhì)突破。盡管深度學習技術(shù)表現(xiàn)出具有一定的自主學習能力，在練習中發(fā)現(xiàn)人類還沒有發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。但人工智能所需要的數(shù)據(jù)在最初就需要人為設(shè)定，以此為依據(jù)進行對數(shù)據(jù)的分析判斷。與此同時，人工智能發(fā)展至今仍不具有類腦智能，也就是不具有“自我意識”，更不要說反思性的“自我意識”了。阿法狗戰(zhàn)勝世界冠軍李世石，從表面看它好像比人類更智慧，其實它的本質(zhì)仍沒逃開計算，只是計算速度、計算規(guī)則不同。

二、意識的時間維度

1.意識是自然進化的結(jié)果

馬克思主義經(jīng)典作家認為人類的意識是物質(zhì)的，有自己的發(fā)展歷史和發(fā)展規(guī)律。三次重大轉(zhuǎn)變都表明了意識的物質(zhì)屬性。低等生物的刺激感應特性是人類意識演變的開端。這些低等生物經(jīng)由機械、化學、物理等刺激反應而改變自身存在形式或是變?yōu)樗?，這種轉(zhuǎn)變過程具有普遍性，是一切物質(zhì)都具有的反應特征。意識發(fā)展的第二次重大轉(zhuǎn)變是感覺和心理的出現(xiàn)，這是由低等生物的反應特性經(jīng)由自然環(huán)境的變化導致生物體內(nèi)組織發(fā)生變化導致意識的進化——感覺和心理的出現(xiàn)。其與低等生物的反應特性是人類意識產(chǎn)生的前兩階段，也是意識發(fā)展過程中的重要階段和必經(jīng)前提，但它們都不是人類意識形成的基礎(chǔ)和原因。人類意識的產(chǎn)生是意識發(fā)展過程的革命性階段，其出現(xiàn)有雙重原因。一方面，它是自然進化過程的產(chǎn)物，這與前兩階段沒有本質(zhì)區(qū)別；另一方面，意識的產(chǎn)生更是社會進化過程的產(chǎn)物。在這一過程中，勞動在其中起到關(guān)鍵作用。這是由意識形成過程決定的，從人猿到人類的社會形態(tài)出發(fā)，無論是原始社會形態(tài)下的人猿還是社會經(jīng)濟形態(tài)下的人類，人類能生存的根本條件都是進行生產(chǎn)活動，也就是勞動。在勞動中人猿逐漸發(fā)現(xiàn)怎樣能更好地利用自然界的物質(zhì)去生存，經(jīng)歷漫長的物競天擇與勞動逐步發(fā)展了猿腦，意識就這樣產(chǎn)生。這就說明意識和人的肉體組織經(jīng)過漫長的自然進化，意識不是一種現(xiàn)成的東西，既定的狀態(tài)，而是適應于自然和社會過程演化而來。人與動物都有眼睛，但人的眼睛不同于動物的眼睛。以螞蟻為例，它們能看到人類看不到的化學光線，但是我們能知道這個事實。也就是說，我們能夠證明我們看不到的東西，這種證明是以知覺為基礎(chǔ)的，我們已經(jīng)比螞蟻走的更遠，并且我們的認識能力遠超我們的生理構(gòu)造。人之為人且區(qū)別于動物的獨特屬性就在于經(jīng)過漫長的“物競天擇，適者生存”的自然變遷與社會競爭，逐漸誕生了意識。而人類的意識不光可以滿足肉體組織的需要，而且可以按照其自我意識去勞動建構(gòu)世界。人工智能就是人類為了把自身從體力和腦力勞動中解放出來而創(chuàng)造的“類人思維”機器。這種機器未經(jīng)漫長的“自然選擇”，而誕生僅有60余年，這與人類意識進化史有本質(zhì)差異，并且沒有經(jīng)過自然發(fā)展過程的檢驗。

2.人工智能是人工設(shè)計的產(chǎn)物

人工智能是人工設(shè)計的產(chǎn)物，人工智能中所實現(xiàn)的思維是一種機器思維，不同于人類思維，它不是自然進化的產(chǎn)物，而是人類勞動的物化過程。在人工智能的“類人思維”那里，對意識的理解并非基于進化論，而是把意識看作現(xiàn)成的產(chǎn)物。于是自然進化的漫長歷史在“類人思維”這里就被省略了。對于“人類思維”和其創(chuàng)造物“類人思維”之間的關(guān)系，世界知名生物學家斯蒂芬·羅思曼說：“在不了解一臺機器運行過程背后機制的情況下，我們?nèi)匀荒軌虺浞值乜坍嫼屠斫馄溥\轉(zhuǎn)過程的功能。然而，至關(guān)重要的是，我們不能據(jù)此反過來推導出其潛在的機制來。”[7](P114-115)這表明，人工智能中的“類人思維”雖然被人類創(chuàng)造出來，但風險是未可知的。自然選擇以遺傳、變異等各種方式，進行了篩選和抉擇，在漫長的歷史中既使得適者生存，又保證了生存者與世界相和諧。相反，“類人思維”作為一種產(chǎn)品是人類對象化勞動的成果，這種產(chǎn)品是按照人的尺度被生產(chǎn)出來的，它的風險是未知的、不確定的。人類可以創(chuàng)造出“類人思維”便利人類的生活，但是人類不了解其潛在的機制，這很有可能會給人類帶來風險。風險的等級與技術(shù)的力量呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)品的技術(shù)含量系數(shù)不高，它的風險等級往往偏低，也更容易被操作與控制；產(chǎn)品的技術(shù)含量系數(shù)偏高，其風險等級就會偏高，更不容易被控制，而一旦失控危害也就會越大。人工智能以模擬人類思維為方向、實現(xiàn)人類思維為目標，它的技術(shù)含量不言而喻，風險等級也是最高，一旦失控，結(jié)果很可能造成人類走向毀滅。

人類通過對象化勞動創(chuàng)造了機器，從而讓機器取代了人類的部分體力勞動，人工智能也是人類對象化的產(chǎn)物，只是作用與以往人造物不同，它通過模擬人類大腦運行過程，向?qū)崿F(xiàn)人類智能的方向發(fā)展。目前模擬的智能在人類日常生活中已經(jīng)占有重要位置，人手一部的智能手機、隨處可見的人臉識別，我們不難發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)是人類智能的補充，甚至在其擅長領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)遠遠超過人類智能。例如，眾人皆知的深藍計算機戰(zhàn)勝圍棋冠軍柯潔事件，本質(zhì)上就是人工智能利用其精密、快速的計算速度戰(zhàn)勝了人類思維。人工智能的產(chǎn)生是人類發(fā)展史上的里程碑，它不僅促進了技術(shù)的發(fā)展，也有助于把人徹底從腦力勞動中解放出來，實現(xiàn)真正的人的解放。所以人工智能依賴于人類的意識，但同時又影響著人類意識的發(fā)展。

三、意識的實踐功能

1.共同體語言實踐是意識的基礎(chǔ)

馬克思主義意識理論強調(diào)了意識是在共同體的語言實踐中發(fā)展起來的，具有社會性。機器思維及其語言則缺乏意義的維度。意識與語言一起，因人類的生產(chǎn)需要和在生產(chǎn)中結(jié)成的交往需要而產(chǎn)生，因此意識具有社會性。社會性是意識區(qū)別于其他物種的本質(zhì)屬性。語言是從勞動中產(chǎn)生出來的，這是唯一正確的解釋。通過對比人與動物傳達信息時的區(qū)別發(fā)現(xiàn)動物之間彼此要傳達的東西很少，不用分音節(jié)的語言就可以互相傳達出來?！霸谧匀粻顟B(tài)中，沒有一種動物感覺到不能說或不能聽懂人的語言是一種遺憾?！盵8](P110)動物只按照它所屬的物種進行生產(chǎn)，維持它們的生存或者進行實踐活動，不需要和同類生物進行復雜的語言溝通，動物也從來不會因為聽不懂人類語言感覺遺憾或是難過。而人類的語言形成是自然歷史過程，也是意識的基礎(chǔ)。勞動和語言是猿腦變成人腦的兩個主要推動力，猿腦和人腦盡管類似，但是人腦精密遠超猿腦。在人腦的進一步發(fā)展中，為其服務的感覺器官，也進一步發(fā)展起來。正如語言的發(fā)展是和聽覺器官逐漸發(fā)展相伴隨的一樣，腦髓的發(fā)展也完全是和感覺器官的相應完善同時進行的。動物的某一生理構(gòu)造遠超人的部分生理特征，但人卻比動物走的更遠，造成這一現(xiàn)象的本質(zhì)原因就是因為腦髓的發(fā)展促進感覺器官的逐步完善。例如，鷹的眼睛比人看的更遠，但人的眼睛可識別的東西卻比鷹更多；狗的嗅覺比人靈敏，但人卻可以記錄各種事物的獨特味道。在腦髓進一步完善時，意識也越來越清晰的發(fā)展起來，促進了勞動和語言的發(fā)展。與此同時，語言實踐對意識發(fā)展的清晰度也起反作用，并且它的發(fā)展在人猿進化成人類時也沒有中止，而是進一步發(fā)展。因為隨著人類世界發(fā)展的逐步成熟，產(chǎn)生了新的助力因素——社會。社會的出現(xiàn)一方面表現(xiàn)人類語言實踐能力的增強，同時也標志著意識的清晰度發(fā)展到了新階段。

馬克思在考察意識起源史時曾指出意識的歷史重疊于語言的歷史，并辯證地論述了精神、語言與社會實踐之間的本質(zhì)性聯(lián)系。在《德意志意識形態(tài)》中更是明確闡述語言本質(zhì)和意識的社會性有內(nèi)在一致性?！罢Z言也和意識一樣，只是由于需要，由于和他人交往的迫切需要才產(chǎn)生。”[9](P161)20世紀語言學的發(fā)展再次論證了語言與意識的本質(zhì)關(guān)聯(lián)?，F(xiàn)代語言學家索緒爾認為，對語言的理解必須置于社會整體結(jié)構(gòu)中，如果僅僅將語言看作思維工具，是對語言學的誤讀。由此索緒爾表明了語言的社會歷史性和整體性。他說：“某個詞語經(jīng)由個體語言，進入語言整體，這意味著這個詞語得到了集體的認可，此際，它才成為語言事實?！盵10](P24)

2.符號語言是人工智能的指令

人工智能語言也叫機器語言，它與人類在自然進化和社會性勞動共同作用下形成的自然語言不同，人工智能語言本質(zhì)上是一種符號語言，符號語言是人工智能的指令。近代哲學家萊布尼茨提出了以數(shù)學計算代替言語思想，這個預見是當代人工智能中的機器語言可以追尋到的最早闡述。在萊布尼茨之后，現(xiàn)代分析哲學的奠基人，同時也是數(shù)學家的佛雷格、羅素等人，追尋了萊布尼茨的預見，開始創(chuàng)制一種具有高度精確性的人工語言，希望能夠代替自然語言。在理念基礎(chǔ)方面，當代人工智能的機器語言繼承了佛雷格、羅素等人的人工語言。麥克洛克和皮茨在其經(jīng)典性論文《神經(jīng)活動中內(nèi)在思想的邏輯演算》中得出機器語言可以代替自然語言的結(jié)論，他們認為，計算機可以通過邏輯推演的方式代替自然語言；自然語言在本質(zhì)上也可以被歸結(jié)為邏輯。在當代分析哲學中人工語言未能代替自然語言，同樣人工智能中的機器語言也不可能代替或超越人類在自然進化和社會性勞動共同作用下形成的自然語言。因為機器語言的本質(zhì)是根據(jù)符號語言處理數(shù)字，執(zhí)行指令，或是規(guī)則性地操作符號，它們不能理解自然語言的意義向度，也不具有自然語言以言行事的實踐功能。塞爾的“中文屋論證”(The Chinese Room Argument)早就給出了詳細的說明。塞爾設(shè)想一個母語為英語且對中文一無所知的人被關(guān)進一個屋子，按照程序指令輸出中文字符回答問題。塞爾的這一論證向我們表明，屋子里的人可以按照說明執(zhí)行指令，完成任務，但他本身并不理解“這個任務含義”或是并不理解送進房間的中文字符所表達的含義，他的行為僅是一種機械操作或是機械反應。他本身不理解行為的意義，更別提行為的后果。同理，人工智能系統(tǒng)想要與人交流，不僅需要簡單按照程序完成指令，而且更重要的是理解人的意圖。不理解人的意圖的人工智能是機械工具，只能完成指令。比如你告訴它你渴了，它可能給你把洗衣服的水拿來一樣。所以塞爾“中文屋”里面的人雖然能機械地完成指令，但是他不懂行為的意義。

阿法狗的勝利讓人類恐慌，但本質(zhì)上阿法狗也不理解行為的意義，它的下棋經(jīng)驗和計算速度是人類無法比擬的。由于其沒有特有機能可以不間斷的花費大量時間練習棋譜，不斷完善算法，進而可以快速地對棋局的走向做出判斷，對每一步棋進行合理分析和利弊判斷，得到最優(yōu)秀的答案。這樣的人工智能看似已經(jīng)足夠智慧，甚至比人類更優(yōu)越，但它只是按照程序輸出，仍然不了解行為的意義?？梢?，阿法狗與“中文屋”內(nèi)的那個人是一致的，只對輸出結(jié)果負責，而對意義是無知的。