人工智能到底是什么——理性和感性如何解决
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人类思维方式对人工智能的启示
学生是三合一之谓。之所以叫学生，是因为学生要学习三生。学习生疏知识、学习生存、学习生活。学习生疏的知识;学习生存之道，如工作的技能等;学习且尊循生活之五常，即常规、常道、常情、常理和常态。
2、二合一式。一是阴阳太极的二合一。伏羲以降，中国的思维表现为阴中有阳，阳中有阴。中医就是阴阳太极的一种表现，把阳虚与阴虚结合在一起考虑。中国的八卦中白色卦里有黑色，黑色卦里有白色，所以也可以看出阴阳太极是一种二合一的方式。
二是知行合一，王阳明的知行合一的二合一。引申为知难行易还是知易行难的争论。
三是刚柔并济的二合一。曾国藩的刚柔并济，“刚”和“柔”合二为一，刚是阳，柔是阴，刚柔并济是最好的状态。
诗人王籍，南朝梁人，他的诗写到：蝉噪林愈静，鸟鸣山更幽。躁和静，鸣与幽二合为一，体现了二合一的思维。哲学家，名叫劳斯，他认为，理论是实验，研究是行动。没有理论指导的实验，实验就是盲动;没有研究就没有行动，研究就是行动，研究就是在改造。
3、思行合一。思行合一有如下具体的方式，一为平台意识。平台意识跳出了行业区隔。在平台上行动。二为约定意识。约定是非决定论的，相辅相成的，谈判就是在约定。三为共同体意识。做事不能单打独斗。严冬抱团取暖，共度难关。但把握一个度。如刺猬取暖，它们不能靠得太近，靠得太近会互相伤害，也不能靠得太远，那样就不能取暖。四为内生性意识，也就是自我意识。有比喻说得好，鸡蛋从外面打破再好也是食物，但从里面啄出是生命。生命是内生性的。五为草根意识。小中见大，博览天下。小中见大是思行合一的一种表现。。
第二式：排列式
排列式思维就是对相关事件进行组合排列。西方国家利用排列式思维发明了电脑，给人类的生活产生了巨大的变化。我们中国很早的时候就有排列式思维，如我们把“—”表示为“阳”或“1”，“--”表示为“阴”或“0”，通过对其组合排列我们可以得到八卦阵(如图1)，比如上中下都为“—”即为111模式则为乾或天，上中下都为“--”即为000模式则为坤或地等等，我们通过对阴阳的排列不同可以得到乾、兑、离、震、巽、坎、艮、坤。所以从阴阳到八卦再到四象的形成都是采用排列式思维来完成的。高等数学也是从行列式开始的，所以排列式思维在方方面面事情上都有运用。
图1
第三式：分立式
分立式思维就是将不同的概念分开来考虑。西语的上帝归上帝，凯撒归凯撒。毛泽东的战略上藐视敌人，战术上重视敌人的论述。俗话说，“好邻居不如好篱笆”，“亲兄弟明算账”。以及“以正治国，以奇用兵，以和持家，以技养生。”都是分立式思维。
美国著名科学哲学家托马斯·库恩(Thomas,Kunn)提出的范式理论就是分立式思维。在库恩看来，托勒密提出的以地球为中心的理论与后面哥白尼提出的以太阳为中心的理论，他们两个理论都是不同的范式，都对人类社会的发展起了很重要的作用;欧几里得空间与黎曼空间也是不同的范式，因为欧几里得提出的空间是平面立体几何，而黎曼空间是凹凸几何，所以如果需要对他们评价打分的话就不是一个标准，而是以范式标准，分立来评价。牛顿世界是光速以内的世界，而爱因斯坦世界是光速世界，所以这是两个不同的评价标准来看世界，是两个不同的范式。范式最重要的研究是可不可以通约，有的人认为可以通约，有的人则认为不可以通约，而我比较赞成的是范式可以弱通约。如摩尔斯密码是按排列式来传达信息，旗语是按形象式来传达信息，这是两个不同的范式，其应该分开来研究。再一个就是骑手与马，其好像在一起，但它们也是不同的范式，所以要分开来研究它们。在金融领域，有骑手与马之喻。中国是马，美国是骑手，金融规则是美国制定，中国跟着他的规则走。金融危机时，美国这个“骑手”掉下来了，责怪中国这个“马”为什么要买美国这么多的国债，有操纵货币之嫌。中国还无言以对。
第四式：递进式
中国老子的“道生一，一生二，二生三，三生万物。”是一种递进式的思维。孔子的递进式思维是“修身，齐家，治国，平天下”。朱熹的格物致知。马斯洛的需求理论。先满足生理需求，生理需求满足后，再满足安全需求，安全需求满足后，考虑社交需求之后再考虑尊重需求，最后考虑自我实现。
第五式：拓展式
拓展式思维类似宣纸效应，墨水滴在宣纸上，墨水会向四面八方拓展开来。孔子的内圣外王。以及己不正，焉能正人。中国社会由乱到治，再到小康，然后到大同这个过程不是线性式的，而是像宣纸一样向四面八方拓展即拓展式的，这也可以看出中国的理论是先从中发展，中之外就是中正，中正之后就走向正直，然后走向以直报怨。
拓展式思维也给我们的认识或思考问题带来一些变化。比如，我们以前谈到方向就讲左右，现在的话就会更具体的讲六合，若别人问路，之前讲左右，现在讲东西南北;更细的话，就讲钟表，如几点钟方向。再如我们的追求：知荣辱而求权益，知礼节而求民主。正因为这样的追求，我们利用资源时是先追求地表资源，再追求地层资源，然后追求海洋资源，最后追求天空资源。这就是思维像宣纸一样拓展，影响我们的方方面面。
第六式：循环式
循环式思维也很重要，影响我们对问题的思考与判断。比如说，四季周而复始;分久必合，合久必分;中国以六十年即一甲子为一个循环周期;三十年河东，三十年河西;战争引起革命，革命制止战争;循环经济就是循环式思维的结果
第七式：类比式
类比式思维是通过类比的方法来考虑问题。比如说，天人感应即把人比作天，天比作人来思考。如象形文字、吃什么补什么。王船山认为，顺必然之势者，理也;理之自然者，天也。他把“势”比作“理”，“理”又变成“天”，都是类比。如仿生学就是类比式。墨子在小取篇中说，焉摹略万物之然。研究万物活动的所以然，如研究梅花的反热胀冷缩的所以然用于手机的制冷。如喝酒时经常把杯子比作面子，所以敬酒碰杯的时候要比对方低一点，以示对别人的尊重。
第八式：梦寻式
世界上的演说排在第一就是马丁.路德金“Ihaveadream”，产生的影响不言而喻。
中国的梦寻式表现为“三延”。尘世延。就是把梦式尘世的反思与超越，所以我们想成为神仙(神是有权利的超人，仙是无权利的超人)。功能延，比如像顺风耳，千里眼。缘分延，比如像螺丝姑娘、七仙女、镜花缘等这些有关缘分的故事与事件。
第九式：包容式
包容式思维是后一个阶段与前一个阶段是相互包容的关系，而不是递进与断裂的。比如冯友兰的人生境界就是包容式的。他认为人生的境界分为自然、功利、道德、天地这四个境界，我们一生下来就有了自然境界，之后就会功利境界，但功利境界不能否定自然境界，它们是相互包容的。同理，之后形成的道德与天地(也就是大道)也是相互包容的，它们之间并不是相互割裂开来的。
我们看问题需要有百宝箱意识，而百宝箱意识也是包容式的。百宝箱意识的主要内容是：“百闻不如一见，百见不如一验，百试不如一辨，百辨不如一思，百思必有一得”。百闻不如一见告诉我们听得再多也不如去看一看来得重要，但我们也不能忽视多听这一行为，因为没听就没有后面的看，所以闻与看是相互包容的，百闻不如一见体现出了包容式的思维。同理后面几句也是同样的道理。所以我们写论文的时候要有百宝箱意识，对过去的东西层层的进行数量型与质量型的提成。
第十式：悖论式
悖论是表面上同一命题或推理中隐含着两个对立的结论，而这两个结论都能自圆其说。西方国家的语言哲学就是从语言的悖论而出现的，生活中我们发现讲是讲得过去，但进入思维就是悖论。“金山不存在”如是。再者，概率与内容也会成为悖论，就是有时候概率很高，但是它的内容是很虚无的。比如说，有的时候你以为说的很好，但最后发现你什么都没说。举个例子来说，每个人问你明天的天气怎么样，你为了自己预测的准确性性，就说明天可能下雨，可能多云，可能天晴，可能下雪等，把所有的天气情况都说了，但最后发现对于被问者来说没有得到任何信息，相当于白问了。科学研究不是简单的从量变到质变的过程，有一些东西虽然有很多量但他并不能引起质变，它可能就是简单的重复，所以概率与内容存在悖论。
第十一式：激荡式
激荡式是指事物受到激发而产生的震动状态，也叫相交式。即“水本无华，相荡而成涟漪;石本无火，相撞而起火花。”如对人定胜天的不同理解就会激荡新的认识。中国民间对天的一些认识，先是靠天吃饭，如果靠不了天就仰天长叹。中国学者对天的认识有所不同，如孔子是顺天，孟子是事天，而荀子是应天。现在提倡“认天”。“认天”是把所有对天的思想结合起来。“认天”包括两层含义，一是承认它即自然规律，二是认识它。
激荡式使我们对洪水有新的认识，以前认为洪水是猛兽与泛滥，但现在我们认为洪水是上天给人类最宝贵的礼物，因为它是带给人类可利用的淡水资源的主要来源，也会给人类带来肥沃的土壤等资源，所以它是财富，这使得我们对洪水的处理方法不是简单的堵和疏，而是想办法留住。
第十二式：基调式
基调式提醒我们做什么事都不要转急弯，骑自行车转急弯就很容易摔倒。基调式来自于对中国老子“道可道非常道”解读。魏晋南北朝的解读为“道可道，非常道”。但仔细分析这句话，却有问题，第一个道是规律或方向，第二个道是说，即规律可以说，就不是我们理解的这个规律。但在老子与孔子的那个时候，道并没有说的意思，而老子说与孔子说是曰。因此解读为：道可，道非，常道。即对道的认识可能认识到，也可能认识不到，很正常。
人的基调可以分为工作球，情感球，身体球这三种基调，而我们生活中就是要把这三个球抛起来并且能接住。我工作球是实心球，因为随着人的年龄的增长，你所承担的责任会越来越重，也就是工作球会越来越重。情感球是指我们需要找对象、结婚生子等这样那样的情感，这个情感球是玻璃球，掉在地上破了是难以恢复的，所以我们的情感一旦被伤害是很难复原的。身体球犹如皮球，弹性很大。如我们年轻的时候加班睡一觉就可以恢复差不多，但是随着年龄的增加，你会发现只要一个中午没睡觉下午就会打不起精神。每一个人都要把工作、情感、身体这三个球不断地抛起来并且能接得住，这就是基调式思维。
第十三式：本源式
古云，巧者善度，智者善豫，慧者本源。巧者把握一个度的，智者是擅长预先准备，慧者志在找到一个源头。
1、公平源。公平源其实是来自于早产儿特征即内生性。为什么要尊老爱幼，它就是一种公平，来自于人类的特征即早产儿特征，人类成为直立行走的动物就会使得我们生下来的小孩都是一种早产儿，所以我们需要抚养小孩，这种早产儿的情况就需要母亲的呵护，而母亲的呵护其实是来自于母亲自身的本体荌荷尔蒙，这种本体荌荷尔蒙使得母亲会有很多的呵护小孩的行为，比如说，生小孩生不下来，这种荷尔蒙会使得母亲的相关骨头变软，使小孩顺利生下来等行为。当父母老了就需要孩子照顾以回报他们的父母，所以回报是一种公平。公平就是要想公道先打个颠倒，你给别人需要，站在对方的角度看待问题。所以公平就是父母尽其所能，然后老了以后得其所得，就是小孩对父母的一种报答。
2、现象源
现象源是指从现象中找到它的源头。都江堰小溪旁有一个石碑上刻“云根”，就写得好。即小溪涓涓细流就变成小河，小河就流入大海，到了大海被阳光照耀到了天上就变成了云，小溪是云的根。“二月春风似剪刀”如是。
第十四式：应对式
如“远水如何解近渴”需要我们去应对，也可以称之为隆中对。如，对微信的信息，要打腹稿，不能跟风，不随便发点赞，对纠结，打开降落伞。法律规则就是降落伞，打开才有用。对管理，打招呼，同事之间学会打招呼，提个醒。中央的八项规定就是打招呼，相当于以前一些行为是“不带电”的高压线，八项规定颁布后就说明这些行为“通电”了，所以我们不能去触碰它们，一旦触碰就会“触电”有危险。
第十五式：网滤式
知识爆炸时代，我们大脑每天都面临着大量的信息。大脑接受信息的点有十万亿个，但是十万亿个接受信息都感兴趣，怎么处理，实际上只有一千亿神经元处理，十万亿用一千亿来处理它，这些神经元就在进行排除、合并处理，通过神经元过滤信息、图像，对反复出现、重复出现、集中出现的信息和图像进行分析，形成判断。
第十六式：阶段式
此一时，彼一时就是阶段式，什么东西今天这样子，明天这样子，有些事是有变化的，所以说揠苗助长是不可能的，那个苗很小的时候就不要去揠苗助长，古云，春夏不可捕鱼，冬天不可砍树。如童年无忌、少年是无格。人在每个阶段就有每个阶段的特征。
第十七式：经权式
经是主要的，权则是两害相权取其轻。很多东西我们都有认识，但是不一定会选择。经权式就是大道理管小道理，大局管小局，蜗牛角上争何事，石火光中寄此生。为一些小事争吵不已的时候，最后回过头来看会发现这不算什么，不要为小事纠结。抓住大方向。孟子说，男女授受不亲。但是有人问：如果嫂子掉到河里了，快淹死了，弟弟在旁，救不救?孟子说：嫂溺，弟弟援之以手，权也。就是生命高于一切，生命之外没有更高的价值。返回搜狐，查看更多
人工智能美学视域中的审美理性
关键词：人工智能审美近年来，随着智能技术的高速发展，人工智能在文学、绘画、设计、音乐等领域的表现令人惊叹，人们不禁要问，人工智能是否已经能够拥有创意和情感？人工智能是否会代替艺术家？人工智能艺术是否意味着科技与艺术能够彻底融合了？人工智能时代，技术与艺术的关系是什么？我们又应该如何引导人工智能技术的发展呢？
想要从美学和哲学层面回答这些问题，我们需要从“审美理性”这一核心概念入手，因为这一概念涉及了人类理性与感性、科技与艺术的关系等问题。人类技术与艺术的发展是理性发展的体现，从启蒙理性到工具理性，再到对理性的批判，理性也在经历一个否定之否定的过程，如何救赎理性，也是现代哲学家们一直在思考的问题。人工智能的出现，可能会加剧工具理性的发展，使其发展至高级阶段——即“设计理性”阶段，在这种情况下，重思技术与人文（特别是艺术）的关系，就显得尤为必要。
人工智能艺术是人类的科技与艺术、理性与感性互相融合的有益尝试。不过，人工智能艺术仍然无法完全取代人类艺术，因为人类艺术不仅仅涉及美的形式和规律问题，还有艺术中不可被形式化、算法化的非理性部分，而正是艺术中的理性与非理性的辩证结合，使得艺术能够起到救赎人类同一化思维和工具合理性的作用。我们在大力发展人工智能技术的同时，也需要通过审美理性来引导技术的发展。
一、审美理性的内涵与发展
从古希腊开始，感性和理性就已经被区分开来。在柏拉图的二分世界模式中，与艺术有关的感性、想象和与科学、哲学有关的理智被分开，前者被视为低级的、虚假的，感性的可见世界是没有真正的知识的。柏拉图将艺术和美与无法解释的灵感、天才联系起来，他将人类得到艺术灵感的过程描述为一种神秘状态：一种被神所吸引和引导的状态。鲍姆嘉通将“美学”（Aesthetics）视作一种研究次级的、混乱的感性的学科。康德将理论理性分为感性、知性和（狭义的）理性，他认为美的判断不能从概念和规则中推出，美的艺术没有规则，只能依靠一种自然的禀赋而非科学的规则，即“天才”（天赋的才能）为其提供规则。席勒则认为科学细分与社会分工造成了人类的感性（直觉知性）和理性（思辨知性）的对立，人被撕裂了。在《启蒙辩证法》中，法兰克福学派代表人物霍克海默和阿多诺认为感性和理性、科技与艺术的分离导致了理性的工具化，人和自然成了奴役的对象和工具。随着机器化大生产和智能科技的发展，工具理性发展成了其高级阶段——“设计理性”。一切都是可以被设计的，智能可以被人工智能所模仿，生命可以被基因编辑、克隆技术所设计，人工智能专家司马贺（H.Simon）说，我们生活的世界已经成了“人工世界”（artificialworld)，因此，在很大程度上，“正确地研究人类就是研究设计科学”。看似人类掌控了一切，实际上人类在大工业中会沦为更为精巧设计的工具，自然的合目的性被技术的合目的性所取代，理性也走向了极端的技术合理性。
如何弥合感性与理性、科技与艺术、诗歌与逻辑，成了一些思想家思考的重要问题。一种审美理性的传统，早已伏脉于古希腊悲剧之中。尼采提到了“诗歌理性”（PoeticReason,[德]DichtendeVernunft)，这种诗性的生命冲动，是对传统理性的批判。在康德那里，审美判断和崇高判断连接了认识和道德、知性和理性。席勒寄希望于一种艺术的游戏冲动，来弥合感性和理性的分裂状态。阿多诺则在其遗著《美学理论》中首次提出了“审美合理性”（AestheticRationality，[德]ÄsthetischeRationalität）概念。阿多诺非常重视艺术中的形式和理性部分，他认为艺术是理性和非理性、同一性和对抗性的辩证综合，“艺术是这样一种理性——它批判理性但是没有放弃理性”。他认为，一方面，审美理性追求确定性，“审美合理性要求每种艺术手段都必须尽可能地确定其自身及其功能”，另一方面，理性本身也需要审美化，吸收艺术中的摹仿-表达要素，来纠偏传统的工具理性。阿多诺希望通过“审美合理性”来实现感性和理性、科技与艺术的重新弥合。
阿多诺之后的一些坚持“审美理性”（AestheticReason）观点的学者，继承了阿多诺的审美理性化和审美救赎责任这两个核心维度，如阿兰·辛格提出要“重新审视现代美学理论的认知主义根源”，审美活动不应该是一种逃避，而是“一种有意义的社会事业”。伯恩斯坦认为审美理性是“艺术作品中所表达的一种推理”，艺术品是对科学知识和道德经验所提出问题的回答。
审美理性化就是试图去探讨与美有关的各范畴——如美、鉴赏、想象力、创造性等——的形式规律。而审美救赎则体现在对理性的救赎之上，阿多诺的策略是通过将工具合理性与审美合理性统一起来，也就是让理性审美化，来最终实现对理性以及整个人类的批判和救赎。这两个维度，在人工智能艺术和美学研究中具有重要意义。人工智能艺术的出现，让人们不得不重新审视艺术，用理性来阐释原本属于感性领域的想象力、创造性、情感似乎有了可能。同时，我们也要认清人工智能艺术与人类艺术的区别，重视审美理性中的个体性、模仿性、表达性等要素，并且用审美理性来引导人工智能技术，为人工智能伦理和治理提供美学思想基础。下面，就从这两重维度来谈一谈人工智能艺术与审美理性的关系。
二、美的理性化：人工智能艺术与美学研究
审美理性首先在于美的规律性——美是否可以被计算、被算法化？人们是否可以找到艺术的规律并将之表征出来？与一些将艺术和美神秘化的倾向不同，也有不少哲学家试图用计算、实验和科技方法来揭开美的秘密。毕达哥拉斯学派早就将数学与美联系起来。实验美学创立者费希纳则提倡一种从下而上的方法——实验法去归纳总结出美的特征规律。格式塔心理学代表阿恩海姆试图从心理中的力与平衡来阐释美感。而后的新实验美学倡导者贝里尼（D.Berlyne）所提出的唤醒理论（arousaltheory）已经被专家运用于人工智能艺术中。以泽基（S.Zeki）等人为代表的神经美学学者则将神经认知科学与艺术联系起来，将人的神经系统视作审美现象和艺术问题的生物基础。随着现代技术特别是信息论和人工智能技术的发展，用信息计算和算法来分析艺术和审美问题成了新的研究方向。20世纪60年代，信息美学由本泽（M.Bense）和莫勒斯（A.Moles）分别提出，他们将香农的统计信息概念作为美学测量的数学基础。信息美学认为，首先，审美状态是由物质载体决定的，“信息美学是客体的美学”；其次，艺术和审美活动中有一种特殊的信息——“审美信息”，这种信息超出了物质载体，但是仍然可以量度和计算；最后，观察者可以是人以外的事物或者机器、算法。虽然信息美学仍有诸多问题未能解决，如信息本身是什么、艺术与非艺术活动中的信息有何区别，但是它对艺术、审美的可计算性、可度量性进行了尝试，这为人工智能美学奠定了基础。除了哲学家试图结合技术探寻美的规律之外，技术家们也从技术思维的角度去研究艺术和美。如著名计算机学者司马贺从技术和人工物（Artificialthings）的角度，将工程和设计统一起来。而人工智能之父明斯基（M.Minsky）则认为人类的情感、意图、心智等可以分解成智能体，“那些关于艺术、性格特征和生活方式的问题实际上也是非常偏技术型的问题。它们要求我们解释的是在我们的思维中，那些思维智能体之间发生了什么。”技术家们重视的是结果和实现结果的方法。在一定程度上，技术思维重数量分析、重行为和结果的倾向可以弥补传统哲学研究方法的不足。随着人工智能深度学习和大数据技术的出现，人工智能程序可以在输入和学习大量人类艺术样本之后，生成类似的艺术产品。我们虽不知道人工智能是如何掌握这些艺术品的规律的，只能暂且将其内部生成机制视作“黑箱”，但是这种半独立于人的艺术生成活动说明，艺术和美的一些规律在某种程度上可以被算法化和程序化了。
正是基于美学在分析化、计算化道路上的发展，以及各类人工智能艺术品的出现，使得人工智能美学研究成为了可能。人工智能美学试图研究人工智能艺术和情感的生成机制，对人工智能艺术品进行鉴赏和美学分析，并且在人工智能艺术参照下，探究人类艺术的本质特征。
人工智能是人类理性和技术高度发展的产物。人工智能之父明斯基在回答“什么是人工智能”时这样说，“它是一种制造智能机器的科学与工程”，而“智能是那种世界上实现目标的能力的计算部分”。这种对智能的理解与韦伯所设想目的合理性（Zweckrationalität)是一致的，我们不可否认其在技术和实践意义上具有重要意义，但是如果将这种计算和目的性无限放大，如果机械化成为一种普遍的思维模式，理性就会成为“工具理性”，最终导致人的物化和异化、导致人对自然的奴役。在这种情况下，人工智能的哲学和美学研究就有其意义和价值，不仅仅需要探寻美的规律性，同时也要防止理性被进一步的工具化，这就需要审美理性的救赎和引导了。
人工智能美学的研究范式相比较起传统的美学范式，有了一些重要的转变。首先，人工智能美学的研究方法是从上而下的理性主义与从下而上的经验主义的结合。一方面，人工智能美学需要借用传统的概念推演和分析，如审美理性概念的演化发展等；另一方面，人工智能美学还需要从具体的技术和作品出发对人工智能艺术机制和艺术品进行分析，可以借鉴实验美学、信息美学的方法，进行统计和定量分析。传统美学重视范畴自身的发展和演变，容易导致理念与实际经验的分离，使得审美理论滞后或者独立于艺术发展。对于人工智能美学来说，一些传统审美范畴的内涵发生了转变，如“模仿”。人工智能的模仿并非人类的主动模仿，也不是完全被动的复制，而是基于神经网络基础的深度学习模式，因此，它具有一定的主动性。机器可以无监督地模仿和学习，又不能完全离开人类工作——需要输入已经做好标签分类的人类艺术品数据。另外诸如创新性、情感等范畴，在人工智能美学视域中都必须再加以审视。人工智能哲学和美学同样还需要吸收一些来自科技领域的新范畴，如“信息”“数据”等，它们具有重要的认识论甚至本体论意义。
其次，人工智能美学更加重视跨学科思维研究。传统哲学如康德、胡塞尔的哲学要尽力避免经验性科学如心理学的影响，因此，哲学逐渐走向了纯思辨的形而上学。而人工智能美学本身就是跨学科研究，其中涉及了计算机、人工智能、神经科学、生物学、艺术以及哲学等学科。从人类思维来说，既有技术思维、也有哲学和艺术思维。既有数据的计算、也有范畴的推演和形象的联系。我们要重视人工智能本身的特点对思维的影响，如计算性、算法化、大数据化这三大特点。根据计算机专家的说法，计算思维包括“0和1思维”“程序的思维”“递归的思维”三种思维形式，这三种思维的本质都是“抽象和自动化”。算法的目的是“描述一个特定的计算过程来实现该输入/输出关系”，因此，算法化重视的是结果和行为。大数据思维则重相关性而非因果性、重规模而非精确性、重预测而非机制。我们可以看到，技术思维对结果、目的、表征非常重视，但同时，技术思维也缺少历史—社会维度，缺乏人文反思和批判性，而这些是现当代哲学思维中非常重视的维度。技术思维和哲学思维所体现的理性还需要艺术思维中的审美理性来纠偏和协调，正如阿多诺所说的“没有一个合理性是完全理性的，没有一个合理性毫无保留地造福于人类”，艺术思维中的想象、联想、象征、寓言、蒙太奇等思维方式，对个体、独特性、创新性的重视，以及对理性和非理性的辩证处理方式，都是对技术思维和哲学思维的有益补充。人工智能时代对审美理性的重视，实际上就是对技术、哲学和艺术三种思维方式如何协调的重视。
再次，人工智能美学研究尝试跳出“人类中心主义”框架。一些人工智能独具的特点，使得传统的哲学美学框架无法进行分析。例如，在人工智能美学中艺术的生成主体可以不再是人的，这就需要我们跳出人类中心主义的框架，从人、人机关系、非人等几个层面来看。当前技术下的人工智能体是否能成为主体，现在学届还多有争论，有学者认为人工智能可以成为部分责任主体，笔者认为人工智能可以成为“代理式主体”（Agent)。不可否认的是，人工智能的出现，已经给人们树立了一个参照物——人并非是世界唯一的智能体了，人“能够第一次完整地把自己客体化”，人们需要重新审视人与技术、自然的关系。阿多诺提出审美理性的初衷，就是批判人与理性、自然的关系，“审美合理性想要弥补自然主导理性所造成的损害”。审美合理性中的模仿以及非暴力的综合等特征，是为了让主客体能够实现平等。
由此，我们看到，人工智能艺术和美学的发展是建立在审美规律化、理性化的基础之上的。一些看似神秘的艺术法则和形式，已经能够被智能系统所把握，这为我们进一步理性分析艺术奠定了基础。但是，人工智能美学并非是要简单地将艺术和美学变成算法和数学公式，该研究更重要的内容是考察人工智能时代，理性如何发展，人们如何用理性来引导技术发展、妥善处理艺术和技术的关系。
三、理性之美：人工智能技术的限制与引导
（一）技术与艺术的统一：人工智能艺术
人工智能美学能成立的现实基础在于有大量的人工智能艺术品可供分析。人工智能艺术可以分为三个层面。首先是人工智能艺术生成，如我国研发微软小冰和九歌程序写诗，“Universal”程序写剧本，GoogleDeepDream,CAN系统绘画，清华道子程序做设计等。在这一层面，人工智能在一定程度上成了艺术创作的代理式主体，能够独立和半独立地生成艺术品了。也就是说，人工智能模仿的不仅仅是艺术品本身，而是人类独有的创造性和想象力，“人工智能创造的过程，须对应人类某种富有创造力的行为”。然而，人工智能生成的艺术，从根本上而言，并不属于阿多诺意义上的真艺术（[德]AuthentischeKunst），因为其本质上缺乏摹仿-表达要素和历史-社会维度，由于它本身具有的复制性，可以将之归为文化工业产品之类。
其次，人工智能本身就是一种技术与艺术结合的作品。这是因为，首先从广义的艺术品来看，任何人类的作品都可以被称作艺术品（artworks），人工智能（ArtificialIntelligence）中的“人工”也与技艺有关。其次，人工智能作为一种极富创造性的人工物，是人类想象力和科技结合的产物，一定程度已经超出了工具和机器的层次。早在古希腊神话中，就有了青铜战士“塔罗斯”，中国《列子·汤问》也记载了“偃师造人”的传说，后来的科幻小说和影视中，也多次出现机器人和人工智能的艺术形象。这说明，创造一种有智能的、自动化机器或程序，一直是人类的最高理想之一。但是人工智能作为广义的艺术品，显然不属于自由艺术的范畴，因为它并非是无目的的审美艺术品，而是有着极强应用性的作品，毋宁说是一种“应用艺术”（appliedarts），其应用目的是代替人进行一些脑力劳动。随着技术的发展，整个社会不断被设计化、人工化，“艺术作品不可避免地将它们与目的形式结合在一起，与它们的无目的性相矛盾。”艺术与技术融合的趋势在人工智能技术上体现得淋漓尽致。
第三个层面更为宏观，现在的人工智能系统，由于其强大的数据处理和学习能力，已经越来越多地被运用于城市管理系统中。在2021年的“世界智能大会”上，中国企业如联想、华为等公司，在人脸识别、实时监控、交通调度、预测管理等方面广泛运用人工智能技术。这种人工智能“智慧城市”可以被视作是更大型的艺术作品，是人类生活的艺术品。马尔库塞曾提到“社会作为一种艺术品”，他批判这种资本主义高度发展下的总体性现象，“艺术作为现实的形式：不可能避开这种观念引发的可怕联想，如大型美化项目、艺术合作办公室、美学工厂、工业园区。这些联系属于压抑的实践”。而基于人工智能的智慧城市，则不仅仅是从表面上美化城市，而是试图给市民提供一种更为方便的、更宜居的智慧空间，从本雅明、芒福德的城市美学的角度来看，这种城市空间本身就是一种大型艺术品。
我们分析了人工智能艺术的三种形态，从艺术角度来看，目前的人工智能艺术并未实现艺术自律性，也就是说，人工智能在艺术上的发展，其根本目的不是艺术自身，而更多的是提升人工智能技术。例如人工智能写作，是为了提升人工智能自然语言处理、情感计算和认知技术，例如谷歌为了提高其APP的互动性，让AI阅读了2865本言情小说，以使其更好地理解人类语言，这可以提高搜索应用技术以及向用户提供反馈，还可以改善邮箱的“智能回复”功能，使它们更加自然和多样化。小冰写诗是为了提升情感计算能力、人工智能绘画技术的目的则是提升人工智能视觉识别技术等。
但是，从积极意义来说，人工智能艺术是技术与艺术、理性与感性的结合，成了审美理性的现实反映。人工智能时代的技术与工业时代的技术相比，有了极大的变化，有些学者认为这是人类的“第四次革命”，如果说传统的机器是人类体力的延伸物和替代物，那么人工智能、大数据、信息化等技术就是人类脑力的延伸了。技术上所体现的想象力和创造力丝毫不弱于艺术，或者我们可以说，技术与艺术结合得愈发紧密了。技术与艺术的根本区分在于，技术是有目的的，为目的服务的，从而缺乏其自律性和自由价值。而艺术（特别是自由艺术），根据康德的说法，是一种无目的的合目的性，因此与自律和自由联系起来。技术思维如果运用于理性，则会使得理性工具化，而想要理性趋向于自由，则需要学习和借鉴艺术思维。完全的服从目的和完全的无目的性都是非理性的，完全目的化的技术可能成为统治他人和统治自然的工具，完全自由的艺术则可能超出道德的边界或者成为无病呻吟。阿多诺提出审美合理性，并不是为了否认工具合理性与理性本身，而是试图运用艺术理性中的平等、和谐特征去救赎工具合理性、救赎人类被同一化的思维以及人类本身。
在阿多诺所处的时代，技术与艺术的结合就已经形成一种趋势，他的朋友本雅明在《技术可复制时代的艺术品》一文中就讨论了技术给艺术带来的自由潜力。阿多诺则认为本雅明对艺术的技术化过于乐观了，“你低估了自律艺术的技术性，同时高估了依附性艺术”。阿多诺重视的是艺术本身对技术的吸纳，而反对技术对艺术的控制，这也是为什么他区分了真艺术与文化工业产品。但是，由于阿多诺过度坚持艺术自身的技术化过程，艺术创造和欣赏成了一种高难度的技术活，真艺术越来越难被大众所理解，相反是文化工业，摇身一变成了文化产业，深入寻常百姓家了，依靠真艺术来改变人类认识和思维成了空谈。
人工智能艺术成了艺术与技术结合的另一种模式，我们可以称之为“人工智能模拟时代的艺术品”——人工智能在模仿人类进行艺术生成。技术与艺术的结合，并不是谁对谁的吸收与控制，而是两者的互相融合。司马贺认为工程师和音乐家一样，都在从事“创造性”活动。人工智能设计师也像艺术家一样，需要创造力、想象力，在人工智能艺术活动中，需要艺术家和技术人员的合作，例如笔者曾经参与清华“道子”系统生成绘画的测评活动。但是我们也可以看到，技术的发展具有一定的盲目性，如果不加以引导，很可能会异化和控制人类。所以，我们需要引导技术的发展，技术要在一定程度上吸收艺术的无目的性，可以用艺术理性来引导其发展，实现“技术向善”；而艺术，也需要关切日常生活和人类发展，这样才能更好地去引导技术。
（二）理性的限度与和谐：限制和引导人工智能的发展
理性在康德那里具有自律性、有限性。“每一个理性存在者都应当决不把自己和其他一切理性存在者仅仅当作手段，而是在任何时候都同时当作目的自身来对待。”康德将广义的理性分为理论理性与实践理性，前者负责自然界，后者负责道德，而且他需要“限制理性”，如果理性超出其运用的领域，就会产生悖谬。韦伯从理性（Reason[德]Vernunft）概念中发展出社会学意义上的合理性（Rationality[德]Rationalität”）的概念，并将之分为了目的合理性、价值合理性等。卢卡奇指出，资产阶级社会将目的合理性无限制发展到了各个方面，造成了异化现象，一切关系成了物化关系，合理性变成了“根据计算、即可计算性来加以调节的合理化原则”。人和其他理性存在者不再像康德所设想的是目的，而成了工具，成了被控制和奴役的对象。霍克海默说，“理性放弃了自律，已成为一种工具。在主观理性的形式主义方面，实证主义强调其与客观内容的无关性；在工具性方面，实用主义强调其对他律内容的屈服。”
理性这种越界的使用，带来的是主体对客体的彻底吞噬，人类的认识和思维成了同一性思维，阿多诺提出了“否定辩证法”，试图通过否定性、客体优先性和非同一性来打破这种思维模式，而具体的手段就是提倡“审美合理性”“艺术合理性”和“摹仿合理性”，运用理性与非理性、自律与他律的辩证法来限制理性的过度发展。阿多诺对艺术的重视，在如今这个图像和传媒日益发达的时代，也有非常重要的意义。马尔库塞看到了资本主义技术理性对人类本性的压抑，所以提出了“新感性”（newsensibility）的主张，希望通过艺术来反抗压抑。实际上这种新感性本身就是一种“新理性”（newrationality），是一种感性与非压抑、非破坏性理性的统一。
哈贝马斯则认为，霍克海默、阿多诺等人过于夸大了工具合理性的普遍性以及否认了工具合理性的作用，他试图通过交往互动以及语言的交流来重建理性，并提出了“交往合理性”的概念。与阿多诺重视艺术的合理性不同，哈贝马斯看到了技术中的合理性，他已经看到了自动机器发展所带来的人与技术的关系变革。“电动的计算工具，改进的不是发动机的活动和运作或者说不是器官的活动和运作，而是智能。”哈贝马斯认为，技术手段和目的合理性的发展是在“既定社会的制度框架中的”，因此，要将技术合理性的发展限制在制度框架中，并且在制度层面上增强对话和交流，从而实现统治的理性化。哈贝马斯对技术合理性的重新肯定，一定程度上弥补了阿多诺审美理性的不足。交往理性不仅仅是语言的交往，更是文化和艺术的交往，技术的发展，能够有效地促进文化技术的交往。
审美理性强调的是理性与非理性的辩证结合，这种辩证结合是对理性自身的限制，艺术中的非理性、不确定性部分的价值正体现于此。因此，我们可以看到，人工智能艺术无论如何发展，都无法取代人类艺术，就是因为艺术中的这种理性与非理性的交织存在。人工智能技术只能实现确定性的目标，因此，人工智能艺术也只能追随和模仿人类艺术。审美理性中理性与非理性的辩证关系还意味着，两者不仅会互相转化，还会互相限制，因此，审美理性要求，对理性进行一定的限制和引导。经济学上有个概念叫作“有限理性”（BoundedRationality），指的是人必定是理性和非理性的综合体。有限性也是审美理性的应有之意，不论是人还是艺术，都是理性和非理性的辩证体。我们有必要对理性、对技术进行适当的引导和限制。在人工智能可能取代人类大部分工作，发展出超级智能之前，我们应该考虑如何去发展、引导并限制这些技术。人工智能专家库兹韦尔提出我们应该“细粒度放弃”某些会对人类带来不可逆的、巨大危险的技术。沃尔什等人提出倡议书来禁止发展人工智能武器。
笔者认为，人工智能技术应该优先应用于人们的物质和精神生活的提升，例如人工智能艺术。一如本雅明所说的机械复制时代的摄影术，人工智能艺术也可以为大众带来更多廉价、丰富的艺术品，“人工智能模拟时代的艺术品”同样具有一定的解放性，将艺术从过度神秘化中解放出来。更为重要的是，我们可以在人工智能艺术中，重视艺术家本人的作用，重视人与机器的关系，促使人们去思考人类艺术的本质，更加珍惜那些无法被算法化、形式化的要素：如个体性、否定性等，而这些要素才是使人之为人的非同一性力量。如艺术家依力克（DraganIlic）在他的RoboAction(s)A1K1行为和装置艺术中，他将自己绑在运转的机械臂上绘画，表现了人如何在机器的操控下进行艺术创作，这种人工智能艺术仍然是能够体现人类艺术的反思精神的，并非只是文化工业产品。
阿多诺之所以认为审美合理性可以纠偏工具合理性，还因为审美理性中有着摹仿要素。同一性是主体对客体的同一和压制，因此，要改变同一性，首先应该改变这种主客体的不平等状态。艺术的摹仿是主体对客体的摹仿，主体与客体在艺术活动中是平等的，人们应该从艺术中学习这种摹仿要素。
在现代技术与人的关系上，却缺少这种摹仿要素和平等性质。马克思早就指出了，机器对人的异化，人成了机器的一部分。海德格尔认为现代技术促使人将一切在场者当作技术的持存物，机器催逼自然与人类，机器生产与统治相关。机器本来是人的工具，结果反过来成了人的控制者。人工智能和自动化技术可能会加剧这种控制，因为人工智能不仅仅是一种被动生产，还可以控制生产的过程。哈贝马斯描述了自动化技术下的人机关系，“在这个阶段上，人和机器的关系看来是倒置的。人机系统的领导转交给了机器，人放弃了监督使用技术手段的角色”。工具合理性发展成了机器合理性甚至是设计合理性，人机关系的控制性加深了。在这种情况下，需要重新思考人机关系，引入艺术中的平等和解方式成了一种可能的解决手段。
因此，人工智能的美学思考对人工智能的技术治理能起到重要作用。2019年，欧盟出台了《可信赖的人工智能伦理准则》（EthicsGuidelinesforTrustworthyAI）。我国科技部则发布了《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，笔者作为参与者，根据中国传统的“天人和谐”思想，提出了“人机和谐”的观点并被采纳。现阶段的人机关系，一方面需要人对机器的绝对控制，以保证安全。另一方面也要考虑到人与自然、人与技术的和谐发展。而在未来，人工智能真正有了智能，真的拥有主体性，我们应该怎么去对待它。正如康德所说的，人和其他的“理性存在者”都应该是目的而非手段，那么我们也应该和谐平等地看待人工智能。这种人与机器的平等协作，实际上是人类自身理性的和谐。而这种和谐、平等的观念，是无法从工具理性中获得的，艺术和审美活动中则包含了平等、自由的要素，审美理性为这种和解提供了可能。这也与儒家所倡的“乐者为同”旨趣相近。
人工智能艺术是技术与艺术的结合，人工智能技术应该更多地应用于改善、提升人们的生活，人工智能应该定位于辅助人们的智能工具，而不应成为一种会取代、控制和异化人类的自动机器。
人工智能美学的任务不是为了简单地肯定人工智能艺术，实际上，目前的人工智能艺术只是人类艺术的模拟，谈不上创新和想象，人工智能也没有成为真正意义上的创作主体。我们也应该看到，智能科技应用于文化工业领域如智能推荐、观众定位等，正在逐渐改变人们的审美习惯甚至是认知方式。而且，我们也要警惕，人工智能在逐渐代替人进行脑力劳动时，人类的创造性、想象力和鉴赏力可能会慢慢萎缩消退，人们的情感和伦理会被人工物所中介，人与人、人与自然会被隔绝开来。人工智能与虚拟人技术，会导致人类信任体系出现崩塌的危险。因此，人工智能美学除了挖掘人工智能艺术中的积极因素之外，更需要提醒我们珍视人类艺术。人类艺术作为理性和非理性的辩证结合，它无法被人工智能完全模拟并代替，而这也是审美理性的重要特质。
人工智能美学试图综合比较技术、艺术和哲学三种思维模式。审美理性是人工智能美学中的核心概念，之所以重视审美理性，是因为其对和谐、平等、救赎的提倡。在人工智能技术高速发展的时代，重新思考人与机器、技术的关系显得愈发重要。人工智能会威胁还是造福于人类，这完全取决于人类如何发展和引导人工智能技术，这也是人工智能美学思考的核心问题。