黄铁军：对于强人工智能 我们要剥离以人类为中心的想法
凤凰网科技讯6月16日消息，凤凰网科技《浪潮》对话智源研究院黄铁军，黄院长表示，一个超级的人工智能比人类要强，要主导这个世界”的这种想象其实有很多值得讨论的地方，可能性也很多。对于强人工智能，要把以人类为中心的想法尽量剥离掉。
“但是我想，我想如果有什么建议的话，就是大家思考这个问题的时候，可能要稍微把以人类为中心的一些想法尽量剥离掉，然后再思考这个问题。这种人工智能系统是不是可以做出来？是不是在一定的历史时期会出现？我觉得这方面有很多很多的讨论，我们不能排除这种可能性。”
（责任编辑：崔晨HX015）黄铁军：对于强人工智能 我们要剥离以人类为中心的想法
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人工智能的马克思主义审视
再次，从技术产生的基础上看，人工智能的基础并未取得飞跃进展。
现有的人工智能只能在某个维度、层面，或者某个特定的领域接近、达到甚至超过人类的智能，但是它的基础，即得以产生的理论基础、算法等很难推广到其他领域，建立在专业化设计理论基础上的人工智能在通用性或者功能协同方面还有很远的路要走。事实上，当前支持人工智能所取得成功的大多数技术都是几十年前发明的。也就是说，人工智能所取得的进展并非是人工智能本身的进步，而是源于这些年计算机技术的进步，源于计算机计算能力和运行速度的提升。人工智能在人机大战中获胜，根源在于出现了更快的计算机，而非更“聪明”的计算机，从上个世纪80年代人机大战开始到现在的发展历程也展现了这一点。
当前信息处理和计算技术的两大基础源于图灵机和冯·诺依曼计算机体系。图灵机是模拟人们用纸笔进行数学运算的过程，也就是说它是使用预定义的规则对一组输入符号进行处理然后输出。可见，计算机处理的规则和预定义是人为限定的，因此图灵机的工作成效是由人们对于外在物理世界的认识深度所决定的。当前计算机的工作方式依然是编写程序和运行程序，而这一工作方式源于冯·诺依曼计算机体系的存储程序原理。自其诞生至今，虽然计算机的运算速度越来越快，程序设计也逐渐模块化和自动化，但其基本的工作方式和理论基础并没有变。可见，由于计算基础就缺乏自适应性，虽然经过了大半个世纪的发展，当前人工智能在感知、认知、控制等多方面都存在需要突破的瓶颈，需要构建新的信息处理和计算模式。
二、人工智能与自我意识
自我意识即意识到自我，意识到“我”是一个独立存在，与其他存在不同。从主客体的角度看，自我意识即自觉到“我”是主体，一种主体地位的自我确认。随着自我主体地位的确认，主体之外的其他存在作为对象和客体而存在，对这些外在于意识的对象的意识作为对象意识。正是有了自我意识、对象和对象意识的区分，使世界区分为“你、我、他”。人类找到了自我，从混沌中独立出来就需要处理“自我”与其他对象之间的关系，因此自我意识是以人的主体性为基础对自我与对象之间关系的确认和反思。
自在的人作为自然界的一种存在，与其他存在一样，是一种“自然而然”的存在；但是人与其他自在的存在不一样的地方在于人还是具有自我意识的存在，即一种“自为”的存在，具有了认识世界和改造世界的主体身份。作为主体的人既是自在的存在，又是自为的存在，这种双重性在人的身上实现了对立统一的关系，主体才产生了改造世界以适应自身需要的自我意识，人才成为真正的主体，成为物质世界里唯一的能动性存在。具有能动性的主体不仅能够观念地反映对象，更能以实践的方式改造对象，使对象成为主体所希望的样子，也就是使自然世界向属人世界转变。在自我意识的推动下，人不仅将对象意识与对象区分开，更重要的是还将二者联系起来，实现了主客体的辩证统一。自我意识不仅能将意识外的对象纳入，形成对象意识，也能将“自我意识”作为对象纳入，形成对自我意识的意识，即反思性的自我意识，反思自我的存在意义和价值，寻求意义和价值的标准，站在历史和现实的维度上对人、世界以及人与世界的关系进行反思和批判。这种哲学的反思和批判是人类自我意识的最高形态，是“大智慧”。
人工智能能具有自我意识吗？从目前来看，答案是否定的。
人工智能发展至今，它所需要的数据并非完全靠外在的输入，在实现最初的输入之后，人工智能能够独立进行运算、反馈和调整，在此过程中实现对数据的分析和理解，以此为依据做出相应的判断和行为，也就是说它的行为有自己的逻辑。随着深度学习的深入，人工智能还能在一定程度上摆脱人类的经验，进行自主学习，在练习中发现人类还未发现的规律，摆脱经验的束缚，做出新的判断。也就是说，随着学习理论的发展，人工智能的数学模型将会越来越深刻和复杂，人工智能会按照自己的逻辑进行思考和行动。但这样复杂和深刻的思考和行动是自我意识吗？很显然不是。现有的人工智能都不具备区分“你、我、他”的自我意识，更高级的“大智慧”更是无从谈起。即使是最新的AlphaGoZero，它的行为也只是一种计算，无论是围棋还是象棋，对它而言是同一种计算，只是计算的规则不同，计算之外的，诸如目的和意义之类则是人的解释，计算之外是否有其他存在、自身是一种什么样的存在等问题，则不在它的计算范围之内。离开自我意识，仅靠计算是无法算出这些问题的答案的。
将人类意识打开，可以粗略地区分为反应、决策和反思三个层次。
人工智能在反应层次虽然能够比较容易地实现由刺激到反应这一过程，即可以给人工智能设定在遇到某种条件时就触发某种行为，生产线和仓库的人工智能基本属于这种类型。但是，这个层次的人工智能面临两个问题：一是需要根据环境进行设计，而环境又是丰富多彩的，设计中附加的条件是各不相同的，人工智能自身无法实现这一点；二是即便将所有的条件和环境都符号化，输入人工智能，且不说由于数量级的庞大而无法成功，即使是成功输入，人工智能在面对具体条件时要做出正确反应的难度和时间也是不可想象的。
人工智能在决策层次面临的困难比反应层次更大。因为决策是基于专业知识进行分析预测，寻找问题的解决方案。人工智能要实现这一行为，虽然可以通过训练神经网络在一定程度上实现，如AlphaGo，依靠的就是对以往数据的分析和对自身数学模型的训练。但真正的决策需要在场性，需要经验，需要社会的道德和良知等，而这些都在人工智能的能力之外。
反思层面的意识对人工智能而言更难。人工智能虽然能够存储思考的过程和细节，但是何时开始反思并不是给一个刺激，人工智能做出反应就能解决的。人工智能如果要反思的话，要对具体的环境、主体的直觉和情绪符号化，构建出人工智能所需要的数学模型，而这些在现有基础上是不可能的。
在人类意识中，即使是解决专门领域的问题，人工智能也并不具备优势。因为解决特定领域的具体问题，除了一些公共知识以外，更需要与所解决问题相关的领域知识；解题中除了演绎法以外，还需要归纳法和抽象的方法，只有归纳和抽象才能产生新的知识；对于问题的模糊性、不确定性和不完全性所需要的解决办法也必须是模糊的、不确定的。在目前条件下，这些要求对人工智能而言是解决不了的。人工智能所能解决的是试探性的解决办法，即通过神经网络的训练，不断地试探，缩小结果偏差，从而找到更好的算法和模型。
三、人工智能与意义
什么是意义？从行为的角度看，意义即行为的效果。从语境的角度看，意义需要在语境中获得，
不同的语境所展现出来的意义是不一样的。
人工智能能够明白意义吗？众所周知的塞尔“中文屋论证”（TheChineseRoomArgument）早就给出了否定的答案。
在1999年，塞尔简要地描述了这一论证：[9]
“设想一个母语为英语的人，他对汉语一无所知，他被锁在一个装有中文字符盒子的房间中，房间中还有一本关于中文字符操作的指导手册（程序）。又设想房间外面的人往房间里送进一些中文字符，房间里的人对这些字符依然是不认识，而这些送进来的字符是以中文提出的问题（输入）。再设想房间里的人按照程序指导能够发出中文字符，而这些中文字符也正确回答了那些问题（输出）。程序使房间中的人通过了图灵试验，然而，房间里的这个人确实对中文一无所知。”
“这一论证的要点是：如果中文房间中的人通过操作适当的程序来理解中文，但他却并不理解中文，那么，任何仅仅基于同样程序的数字计算机也是不理解中文的，因为中文房间里的人所不具有的东西，任何计算机作为计算机也不可能具有。”
塞尔的这一论证表明与人交流的人工智能系统必须能够判断人的意图，而非简单地完成字面的意思。只按照“指导手册(程序)”运行的人工智能只是一个自动工具，并不具有多少智能，就像你告诉它你饿了，而它却将你家的宠物狗煮了一样。人工智能对行为意义的明白，实质是明白其行为的效果。在中文屋内的人的行为只是一个机械反应，他根本不知道他的行为的意义。
以现代机器学习理论为基础的人工智能，如AlphaGo及其进化版，通过海量的训练，不断完善算法和模型，在这种情况下，对可能的每一个结果的优劣进行判断，并作出最合适的决策。这样的人工智能似乎具有一定程度的人类智能，但它依然无法解决行为意义的问题。因为AlphaGo只是根据设计好的神经网络模型不断计算人类下棋的状态，并根据计算评估胜率。可见，AlphaGo与中文屋内的那个人是一致的，只对输出结果负责，而对意义是无知的。
四、人工智能与实践
马克思认为：“全部社会生活在本质上是实践的。凡是把理论引到神秘主义方面去的神秘东西，都能在人的实践中以及对这个实践的理解中得到合理的解决。”[10]认识源于实践，实践推动认识的进步，也是检验真理的唯一标准。霍华德也说：“智能是一种计算能力——即处理特定信息的能力，这种能力源自人类生物的和心理的本能。尽管老鼠、鸟类和计算机也具有这种能力，但是人类具有的智能，是一种解决问题或创造产品的能力。”[11]
人工智能能进行实践吗？答案依然是否定的。人工智能通过自动化、物联网等技术可以做很多事情，它可以控制机械设备、计算机，在生产线上甚至要求人类为它服务，但这些人工智能的行为并非实践。
首先，人工智能无法构建实践思维。
具备实践思维的人不仅会关注实践的客观条件，还会考虑实践的影响，更会关注实践中意识的反作用。在实践中，主体的世界观、人生观、价值观得以确立。人工智能并不具备自我意识，从而也就无法思考人工智能与世界的关系，更不用说像人类一样反思自我意识的来源、局限和作用，并在实践中提升对世界的认知，从而形成对世界和价值的基本看法。
其次，人工智能无法形成实践原则。
马克思主义的实践观表明，人与世界的关系是辩证统一的，人类需要不断地将天然自然改造为属人自然，并在这一实践过程中成长和完善。人工智能虽然可以代替人类从事某些行为，但这些行为本身并非实践。即便是在深度学习理论的支撑下，人工智能的行为前提依然是规则的输入，即便是从零开始学习，虽然抛掉了人类经验的输入，但还是需要输入最初的运行规则，如最初的围棋规则，而运行规则的设定不是人工智能所能做到的。
再次，人工智能无法通过实践证明自己。
马克思认为，实践源于对世界的准确认识，落脚点是要改变世界。如前所述，人工智能虽然可以从事某些行为，但它并不具备一定的思考能力，不能根据环境条件和状态的不同做出不同的判断。虽然人工智能在导航、自动驾驶、流水线等方面的应用表现出一定的“智能”，但无法解决的自我意识问题让人工智能仅能作为一种工具存在。
五、结论
综上所述，人工智能目前只能作为一种技术而存在，对人类而言，是对人脑工作方式的模拟，是对人脑逻辑思维能力的强化，是人脑的延伸，在可预见的未来并不会获得主体性，“奇点”不会出现。
首先，人工智能是对人脑神经网络的模拟。
其次，人工智能是人脑的延伸。
人类的发展历史可以被看成是一部工具的制造史，工具制造源于人类的自然条件的限制。因此，从根本上讲，工具的制造和使用突破了人类自然能力的局限，工具的发展是人类能力的体外延伸。机器化生产将人从繁重的体力劳动中解放出来，人工智能则将人从重复的机械劳动中解放出来。因此，人工智能是新的人力外化。人工智能的发展是用物化智能延伸和扩展人脑和机体的某些功能。人工智能强化了人的脑力，是人类智慧的一种延伸和发展。
具体而言，人工智能作为人脑的辅助方式，强化了人脑的机能。在信息处理、信息存储、信息整理上，人工智能都远远超越了人类，增强了大脑的思维能力。从这个意义上说，人工智能的发展不是威胁人类的主体地位，而是巩固和扩展了人类的主体地位，并为人类的自由全面发展提供支撑。人工智能应用领域的拓展，使人类逐渐摆脱了机械重复的劳动，为主体的创造性和全面发展提供了可能。
再次，人工智能不会获得主体性。
人工智能对人类思维能力的强化是有限度的，人类思维和意识是整体的，而非单一的。人工功智能不仅不具备自我意识，不能理解人类的意义，也不能从事人类的实践活动，还不能理解和把握人与世界的本质联系。人工智能对人类思维的模拟是不完整的，只是具备和强化了部分的人脑功能。“我们可以用实验的方法把‘思维’归结为脑子中的分子和化学的运动；但是难道这样一来就把思维的本质包括无疑了吗?”[12]
马克思认为，人的主体性是在实践活动中形成，并在实践中得以确认和强化的。人工智能不可能获得人一样的主体性，其行为也不具备实践性。因为主体本质是具有做出选择和行为的自由，实践是有计划和目的的，而人工智能只能够在既定规则的范围内行动，不具备自由意志，也就不能成为真正的主体。而且，马克思还认为，“人的本质并不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”，[13]人工智能在其行动中不可能体会到意义，从而获得一定的社会属性并结成某种社会关系。
参考文献：
[1]程海东，刘炜.语境：技术的现实存在场域[J].东北大学学报（社会科学版），2014(6).
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[4]马克思恩格斯文集，第8卷[M].北京：人民出版社，2009：195-196.
[5][美]瓦托夫斯基.科学思想的概念基础[M].北京：求实出版社，1989：9.
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[8]蔡曙山，薛小迪.人工智能与人类智能——从认知科学五个层级的理论看人机大战[J].北京大学学报（哲学社会科学版），2016(4).
[9]JohnSearle.TheChineseRoomArgument[EB/OL].https://plato.stanford.edu/entries/chinese-room.
[10]马克思恩格斯全集，第3卷[M].北京：人民出版社，1960：31.
[11][美]霍华德·加德纳.多元智能新视野[M].北京：中国人民大学出版社，2008：7.
[12]恩格斯.自然辩证法[M].北京：人民出版社，1972：209．
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