AI身世揭秘：爸图灵，妈是谁？| 产业图谱系列一 （文末附“开发者”福利）

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阅读关键词：AI哲学、逻辑三段论、机械唯物主义、二元论、自由意志

 人工智能是什么，为什么会产生？

 人工智能的提出、理论学派，以及近现代发展情况如何？

 人工智能的产业基础，为什么说核心硬件/软件/平台很重要？

 人工智能的应用技术，究竟算法、数据、计算可以做到什么？

 人工智能的产品输出，八大应用场景你最看好哪一个？

未来人工智能时代，无论你是否从事相关职业，都无法逃脱它的影响。别说科学技术是科学家和工程师的事，人工智能是跨学科的，理工可以关注它数理统计的一面，社科可以关注它博弈运筹的一面，文史也可以关注它哲学伦理的一面。

从本期开始，《机器人文明》将从哲学、历史、基础科学、应用技术，以及产品输出五个方面深度解析人工智能的全方位图景。通过五期的内容，相信你可以对上面的五个问题有更加全面且独到的认知。

想必大家都知道图灵是业界公认的人工智能之父，但如果就此说人工智能的产生是凭借一人之力有失客观。事实上，在图灵发现和创造人工智能前的两千多年间，有多位人工智能之母一直在孕育着她。

本期，我们一起走进人工智能得以产生的哲学世界。

早期：从神秘主义、自觉认知到逻辑三段论

人为什么有意识和理性，两千多年前的古希腊哲学家对这一问题进行了深入探讨。

最初是基于自然。苏格拉底和智者派之前的哲学，人还不是关注的焦点，漫长的数百年间，哲学界的的主要纷争在于万物起源是水、火、土，还是气。直到恩培多克勒想要做折中调和，将四种元素“定义”为世界的本源。

然而，因为缺失对自身的认知，无法理解人的意识和思维的存在，早期哲学家难免被神秘主义困扰，甚至将自己当做神而跳入火山口“自证”，结果却是被烧死。

直到苏格拉底的觉醒。

后世盛赞苏格拉底，不是因每天上街问别人答不出的问题，有招人烦而不自知的意志力。他真正的伟大在于，人类历史上首次对思维意识的自觉认知，并将这种能动性运用在寻求理性上。

苏格拉底之后，他的学生柏拉图创作了《理想国》，说明当时的思想精英已经开始运用“理性”思维工具。他们相信，这不仅可以让人更加聪明，也可以让统治者将人类带向更加智慧的未来。

作为徒子和徒孙，亚里士多德继承了柏和苏的理性精髓，但他没有将研究方向定位在个体拷问，也不像柏拉图那样有政治理想，希望培养哲学家君王。“百科全书”，尤其是对自然哲学的深入研究，让亚里士多德对人本身的研究更加具有自然哲学的基色。

在他看来，和物理定律一样，支配人理性的也是一系列精确规则。大家耳熟能详的“三段论”就是在这一认知下产生的。

所有行星都是圆的

地球是行星

所以，地球是圆的

一般的三段论都是由“一般性原则”、“特殊化陈述”，

以及“特殊化陈述符合一般性原则”三个部分组成

中期：中世纪的理性曙光、计算器和机械唯物主义

亚里士多德之后，希腊不幸经历被马其顿征服，和被罗马灭亡的命运。尽管此期间三杰的哲学研究没有被毁灭殆尽，但他们所创立的研究方向却被中世纪神学所替代。

中学课本所描述的中世纪，是教会把控了所有的黑暗统治。但事实上，即使思想受控，还是有理性的曙光，拉蒙·鲁尔便用他的“有用推理可以用机械人造物来实现”观点，被一些现代计算机科学家认为是信息科学的逻辑系统开端。

文艺复兴时期，达·芬奇设计了一份关于机械计算器的图纸，但由于研究领域过多，这台计算器始终都没有建造出来。

第一台真正意义上的计算器是由德国科学家威廉·席卡德所造，但他的发明却没有布雷西·帕斯卡的“Pascaline”声名远播。

一款在1652年被帕斯卡签署的Pascaline

帕斯卡认为，机器的算术行为明显比所有的动物行为都更接近思维的效果。言下之意，即肯定了机器具有进行数理逻辑的思维能力。

与帕斯卡同时期的霍布斯肯定了帕的观点，他的看法是“思维可计算”。但同时，霍却过于将人脑“唯物化”而陷入另一个误区：机械唯物主义。在培根唯物主义机械论之上，他将唯物论用来“论人”，进而提出“人的生命也不过是四肢运动”、“‘心脏’只为一跳”、“神经只为那么多连结”这些冷漠无情的结论。

成熟且迷茫期：“二元论”的救赎？道阻且长

霍布斯的机械唯物主义产生于中世纪向文艺复兴的过度时期，其批判旧制度弊病的本意可以理解。但如果就此认为人只不过是高级的机器，当机器发展到很高级的阶段，甚至超过人，是不是就可以按照物竞天择的原则奴役人类了？对人类来说，想想都可怕。

那么，人类究竟是不是机械唯物的呢？笛卡尔认识到这个问题的关键：

人脑可以部分的根据逻辑规则运转，并且能够在逻辑规则基础之上建造物理系统是一回事；而人脑本身就是这样的物理系统是另一回事。

这两种表述最为明显的差异，即在于人是否有“自由意志”。笛卡尔部分认同帕斯卡、霍布斯们对于机器的数理逻辑和人类思维可计算的观点，但在他看来，这种理性主义的哲学只能用于理解自然世界，但在自然之外，人脑依然存在不受物理定律支配的东西，这部分存在被认为是灵魂或者精神的。

这便是笛卡尔的“二元论”。

事实上，“二元论”和脑髓根据物理定律运转的唯物主义的分歧影响至今，也成为人工智能“造福派”和“毁灭派”分歧的根源。如果像笛卡尔所洞见，人的精神和灵魂不受物理定律支配，那按照物理定律行为的人工智能除了能够替代人类的简单重复劳动，造成结构性失业外，整体上利大于弊。

然而，即使抛开机械唯物不论，人在对物理规律的认知能力上远低于机器，而且有认知盲区，这对于人类能否真正掌握人工智能带来巨大挑战。

爱因斯坦的相对论推翻牛顿力学得益于数据支撑，在量子计算时兴的当下，机器有学习能力之后是否会先于人类认知到更多物理世界，它的认知和行为边界是什么，对人类又意味着什么？

对如何避免因人类的逻辑滞后而导致的可能灾难性后果，阿西莫夫在小说《我，机器人》中表述了“机器人学三定律”：一、机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管；二、机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外；三、机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存。

看似很完美的准则，但别被它迷惑，目前还没有一个案例能够说明机器人遵循了这个准则。事实上，最大的悖论是，作为遵循物理规律的机器，怎样能把人的意志产物作为信仰呢？起码现在看来还是不合逻辑的。

看来人类在探索人工智能伦理的路上，道阻且长。

 电影《我，机器人》，威尔·史密斯演绎的主人公因

机器人在一场事故中遵循“三定律”只救了他，

导致小女孩被淹死而一直愧疚，并且对机

器人抱有偏见。就像电影所表述的思想：

作恶的不是人，也不是科技，而是人类逻辑的极限。

后续：与风险斗争的人类，和他的AI未来

既然有风险，是否人类就会停止对AI的尝试？

历史告诉我们，不会的。

发展至今，人类在“打怪升级”的道路上已经不止一次的化险为夷，直立行走、早产、生长出严重消耗体能的大脑……与其它动物不同，人没有在严酷的自然环境中随遇而安，而是不停的给自己制造麻烦，如今人类的智能是在破釜沉舟式的与自然禀赋的抗争和进化中一步步磨砺而成。

创造人工智能，也是这一路径的沿袭。

那么，现阶段应该如何走呢？

威廉·席卡德的计算器，到图灵机，再到处理器芯片，处理知识的物理头脑正逐渐成熟，但如何能让机器像人类一样知道怎样获取知识呢？

根据人类的学习路径：感知—分析—理解，被大卫·休谟描述为“一般规则通过揭示规则中元素之间的重复关联来获得”，这种认知方式被称为“归纳”；以罗素为代表的逻辑实证主义则将理性主义和经验主义结合，认为“所有知识都可用最终与对应于感知输入的观察语句相联系的逻辑理论来刻画。”

在《世界的逻辑构造》一书中，鲁道夫·卡尔纳普为从基本的经验中提取知识定义了明确的计算过程，这为机器习得人类的学习能力提供了路径。

最后，对于人工智能来说，和人类一样，在“知”的基础上，也需要“行”。

“Agent”是人工智能实现“知行合一”的主要方式，为实现Agent，亚里士多德通过目标与结果之间的认知逻辑来证明行动符合可行性。

例如，我需要吃食物，米是食物的一种，所以我需要米。但如果想要吃到米，就必须种植，所以在获得米之前我首先要种植，结论“我必须种米”就是一个可行的Agent。

在此基础上，可行性逻辑演化为当下行之有效的算法——回归规划系统，成为智能导航GPS路径规划的基础逻辑。

番外：紧跟AI步伐，你还需要七项技能

除了哲学基础，人工智能的发展也依托于数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学等学科。

在数学领域，欧几里得算法、不完备性定理、可计算的图灵机、“NP-完全”理论、概率论等是人工智能进行运算的数学基础。

经济学方面，博弈论、运筹学被运用于人工智能做出决策的过程。

神经科学上，神经系统，主要是对人脑的深入分析研究，是目前深度神经网络学习对机器模拟人类思维的主要研究方向。

心理学方面，行为主义、认知心理学、认知科学是说明人如何思考的主要学说，对人工智能模拟人的心智和思维有重要作用。

计算机工程，这点毋庸置疑，以目前科技发展进程来看，人工智能的创造还需要具有超强计算能力和逻辑分析能力的计算机。

控制论，主要用于确保人工智能在自身的控制下得以运转，现代控制论的设计主要为实现最大化目标函数系统。

最后，语言学也是人工智能所需要沉积的领域，其中，二者结合紧密的方向包括计算语言学和自然语言处理（NLP）。

后记

从惯性认知到自觉认知，从自觉认知到理性逻辑，从理性逻辑到机械唯物，从机械唯物到二元分析，从苏格拉底到当今，人类在通往理性的道路上已经走了近两千五百年，曲折中反复，也在反复中前进。

与此同时，人类的认知哲学史也是对人工智能的发掘史。当人们认识到自己为何，就想要知道自己是否可以被创造，这是人发现自我——理解自我——创造自我的逻辑必然。

你是否对这样的未来有所期待呢？

— 未完 —

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