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国内刊号:CN 22-1415/D

国际刊号:ISSN 2095-9893

出版地:吉林省长春市

发行范围:国内外公开发行

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新闻动态

人工智能呼唤认识论探新


发布时间:2020/10/27 阅读数:378

  近年来,人工智能(AI)取得了辉煌的成果,虽然它能够帮助我们高效地处理一些需要智能才能处理的问题,但它与人的要求还相距甚远,因此很难说迄今的人工智能真正具备了人的“智能”。目前,人工智能的发展面临许多瓶颈,如缺乏常识问题、符号落地问题、框架问题等,而主要原因就在于人工智能的基础理论一直未能取得重大突破。从更深层次看,就是哲学认识论对于人工智能的理论突破还未形成积极的支撑,甚至还存在“认识论供给不足”的状况。要改变这一状况,无疑有待于认识论探新。

  就人工智能的现状来说,各种专用人工智能在专门领域大显身手。但是,能够整合各种能力,像人那样可以灵活应对新情况、处理开放问题、进行新发现新创造的“通用人工智能”还遥遥无期。其中的根源之一就是人工智能的三大范式之间秉持的是不同认识论。如符号主义人工智能秉持的是理性主义认识论,联结主义人工智能秉持的是经验主义认识论,行为主义人工智能所秉持的是具身认知论。分离的认识论立场导致了研发者们不同的功能追求和设计方向及技术进路,他们对智能(人的认识)的分割性、局部性模拟,使得人工智能只能限于支离破碎式的研发现状。分而治之的人工智能一定意义上就是相互对峙的认识论的特定产物。随着人工智能走向新的时代,认识论也需要通过新的探索、新的发展来与之相适应。

  认识论在人工智能推动下的探新,可以有如下的展开向度。

  一是认识论概念研究的探新。人工智能时代,认识论需要改变对一些相关概念的模糊不清的理解,如“智能”“意识”“情感”“行为”等。人工智能之所以出现分而治之、各行其是的现象,很大程度上是由于其对一些核心概念理解上的分歧,如将“智能”理解为不同东西时,就不可能有智能模拟上共同的追求,而认识论探新中如果能对智能等认识论现象形成哲学上更透彻的理解,对认知的基本构成达到更深入的把握,就可以为不同进路的人工智能提供融合的理论基础。例如,研究认知中是否存在基本单元以及这种单元是什么,就可以将对认知的理解推向深入。只有从认识论上真正搞清楚人是如何动用智能去认识世界和应对环境的,才可能形成真正“像人一样思考”和“像人一样行动”的人工智能,才能研制出更高形态的人工智能。

  二是认识过程研究的探新。目前的认识论总体上是宏观认识论,对人的认识过程、智能活动的刻画比较抽象,即使有新观念也难以落地为可直接启示人工智能研究的新思路和新方法。因此,我们需要通过一定程度的“中观化”来更加贴近具体的认知和可操作的认知模拟,这就需要结合具体科学在微观认识上取得的新成果,使过去对认识过程的粗线条描述变得更加精细化。如借助神经科学、认知科学、心理学、信息科学以及人工智能本身的前沿研究,把握认识过程中认识阶段的递进、认识形式的转换、思维内容的形成是如何在信息的加工处理、脑内电信号及化学递质的传递与交换、神经网络拓扑图的改变等等中实现的。尤其是人工智能本身就具有人类智能的“镜像”效应,通过人工智能,我们可以反观自己思维认知活动的一些微观机制。例如,通过人工智能处理不同问题所使用的不同算法,就可以反观人在认知过程中采用的不同方法。将这些认知或智能实现的微观机制进行适度的抽象,可以上升为对认识过程及其机理的一种“中观阐释”。在这个层面上形成的“中观认识论”,亦可成为认识的宏观研究与微观研究之间的桥梁,它既可以直接从具体科学中得到丰富的滋养,也可以在取得理论探新的突破后更容易“转化”为对具体科学具有启示和引导作用的新观念新方法。

  三是认识流派研究的探新。人工智能的范式融合对哲学认识论提出了新的需要:对不同的认识论流派进行“异中求同”的整合,尤其是在理性主义、经验主义、具身认知的整合上需要有新的突破。上述认识论理论对于揭示认识的机制和本质各有长短,但各自的局限使任何单独的流派都不能成为新一代人工智能的认识论基础。可以说,目前还缺乏可以打通各种认识论派别和认识形式的认识论新视角,认识论的局限成为人工智能取得新突破的障碍之一。因此,寻求认识论上的探新和融合来消除这一障碍,成为人工智能进一步发展的内在要求。从专用人工智能走向通用人工智能,从基底上就是认识论的整合与融通。如果能进一步实现理性主义、经验主义和具身认知的融贯,从而在此基础上实现人工智能三种范式的融合,将有助于构建一个同时具备推理决策、自主学习和适应环境特征的人工智能系统,使高阶认知能力和低阶认知能力集于同一个系统,人工智能就能在通用性上前行一大步。

  四是认识的本质和机制研究的探新。目前,人工智能的不同学派都对智能或认识的本质形成了不同的看法。这些看法实际上是从不同维度刻画了智能或认识的本质,它们启发认识论研究对新问题进行新思考,尤其是针对一些重要概念和范畴。如数据、信息、表征、计算、算法、神经网络联结权重、并行处理等,它们对于说明认识的本质提供了新的启示。认识论探新就需要对这些问题加以进一步的整合与提升,尤其是要探究它们如何与反应、知识、感性、理性、符号等传统的认识论概念相互嵌套,以期达成对认识机理和本质的全面理解。这种探新的一个总体要求是,认识论研究不能再像先前那样“盲人摸象”式地考究认识的本质,而要在局域性成就日趋多样的基础上,高屋建瓴地总揽人的认识,并走向对于认识本质的共识性理解,为新形态的人工智能奠立认识论基础。

  五是人机融合认识论机制的探新。由于人工智能的高级形态是走向人机融合,所以与之适应、为其所需的认识论也应该是人机融合的认识论。“人机认识主体”“人机交互认知”“人机共生智能”等概念的提出为这种融合拓展了视野。这种融合既是对人工智能作为工具辅助人的认识的一种升级,也是对其替代人的认识的一种避免,它基于人机之间在智能上各有优劣的现实,力求通过人机协同而实现互补,形成比无论是单独的人还是单独的机器都更强并且隶属于人的智能。此时我们需要的不是人机之间的认识论排斥,而是进一步的深度融合,即把机器智能更有效、有机地纳入人机融合系统之中。

  以上的分析表明,哲学认识论是人工智能的基础。认识论能走多远,人工智能就可以走多远。在这个意义上,我们只有不断进行认识论探新,才能使人工智能走得更远、行得更顺。

 

  (作者系江西师范大学马克思主义学院教授)

 


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