ai路径文字工具怎么设置在内部 人工智能:以基础研究寻求颠覆性突破

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政经观察

习近平总书记指出,人工智能具有多学科综合、高度复杂的特征。要加强基础理论研究,支持科学家勇闯人工智能科技前沿的“无人区”,努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破,确保我国在人工智能这个重要领域的理论研究走在前面、关键核心技术占领制高点。

近段时间以来,的出现引起世人高度关注,苹果最近发布的头显设备 Pro也迅速成为热议对象,人工智能已经向人类智能维度深刻演化。以前人们使用算盘,昭示着人的智能可以延伸到外部工具上;计算机出现后,人的一部分智能就转移到了计算机。如果说早期的蒸汽机和电气技术以机器形式替代了人的体能,那么智能技术将取代的是人脑。人工智能的发展离不开对人类智能奥秘的揭示。当代脑科学对意识的神经机理的挖掘,深化了人工智能的演进。

自古至今,人们都在追问灵魂是什么、它能否脱离肉体而存在?人类对灵魂的探索其实是对智能本质的拷问。人工智能就是在对智能本质的解释基础上对人类智能原理的技术化建构。智能技术本是人类智能的外化,但它的发展却导致智能成了一种技术,从而产生机器的人类化和人类的机器化的协同效应。随着之类的生成式人工智能的快速发展,未来,人类将走向自身的智能与人工智能高度融合的时代。因此,加强对人工智能深度演化所面临的基础性问题研究具有重大的理论意义和现实价值。

人工智能的发展历程

人工智能是在对人的“智能”的界定基础上,在不同的技术条件下不断取得发展的。人工智能这一概念出现于上世纪中叶,它离不开当时计算机的产生。从提出人工智能的构想开始,至今已产生了不少经典理论和范式。它们反映了技术手段与人类智能的功能整合。主要有以下几种:

一是计算机技术背景下的符号计算主义。它把智能看作是符号操作过程,在上世纪50年代至70年代是人工智能的主流范式。基于符号主义的人工智能具备快速准确的计算能力,表现出极强的数据分析与挖掘能力,在某些单项领域已超越人类,但和人类智慧相比,还处于较低级阶段。

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二是生物学和心理学影响下的行为主义。它在上世纪80年代形成了感知-行为模式理论,通过系统与环境的互动,获取信息进行决策,从而做出相应的行为。

三是脑科学影响下的神经网络主义,也叫仿生学派。起始于上世纪90年代,其基本思想是模拟人脑的神经结构,以大脑的神经网络为原型,用电子元器件构建人工神经网络。最近几年则兴起深度学习网络,它和传统神经网络的最大区别在于神经网络的层数大为增加,打破了深度网络难以收敛的难题,推动人工智能向图像识别、语音识别、艺术创作等更深层次发展,随之而来的便是人工智能的商业化热潮。还有一些学者质疑智能的人工可能性,认为对“智能”的人工化只是模拟了人类智能的某些功能,实际上或许偏离了人类心灵的本性。

人工智能深度发展面临的基础性问题

人工智能是一个交叉领域,涉及工程技术、伦理道德、科技政策等诸多领域,在这里我们着重从哲学层面阐释人工智能深度发展所面临的基础问题。

一是对智能本质的认识及其概念框架的界定。中西文化对灵魂的探索经久不衰。在不同历史时期,人们用神话、机器、计算机、神经活动等不同形式来解释它,同时也关联着人们对幸福、自由等人生意义的追问。人工智能不同范式之间的争论来自对“智能”的不同解释。符号主义从逻辑原子主义的角度把世界看作是由事实构成的,人工智能的任务就是找到这些事实元素的逻辑关系。神经网络主义则从整体论的立场认为智能是以人们对世界的表述为基础的,它难以被形式化。对智能的定义涉及主体与客体的关系,需要适当的工具来映射出构成世界的本原客体。界定“智能”的本质,目的是把传统的理性主义转换成适合人工智能要求的经验主义命题,使人工智能可以根据算法规则进行合理的运算。

二是智能技术的人类化趋势。机器智能的任务是在一定环境下对刺激做出适当的行为,其重点不是内部表征。但人类行为的整体性远大于神经计算,更不是单纯的符号形式。人的智能受到生物进化、社会文化的塑造。人工智能若要在环境中输出和人类一样恰当的智能,就必须超越由设计者规定好的行为方式,学会从“常识”出发做出人类式的推理。这就需要结合心理学和生物学对人类智能的研究成果,探寻人工智能的人类化路径。

三是人类的机器化倾向。在个体层面,人对机器的协同操作以及特定智能设备(如芯片)内置在人体上,成为人的智力和体力的延伸,它们构成了人-机融合体,机器和肉体的边界模糊了。在社会整体层面,人工智能广泛应用于社会,重塑了人们的生产、生活、思维方式。通过探究人与机器的内在关系以及人工智能的类主体地位,揭示作为人类智能内容客观化的智能制品与人类智能再度融合后所产生的协同效应。

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四是人工智能与人类社会的关系。这需要从不同角度讨论人工智能对当代社会的影响。在本体论上,人工智能没有超越人类对世界进行精神和物质的二元区分,它是物质与精神二元论结构的技术化呈现。在方法论上,不管是神经网络仿生还是符号编程,人工智能的基本方法论是类比与模拟。从科技史看,人工智能即便具有超越人类的单项智能,它本质上依然是人类的技术制品,是人类认识世界现有知识的产物,也是当代科学技术发展的必然结果。因此,人工智能虽不同于传统的机器,但也不属于人类的精神范畴。它本身不具备脱离人类的独立的意识形态,其根基存在于人类社会的自然进程之中。

加强人工智能基础问题研究的意义

未来人工智能的发展需要从哲学、心理学、脑科学、计算机等领域来分析自古以来人类对智能的探索,阐释人工智能作为当前人类智能的技术化实现所产生的现实价值与根本问题。夯实人工智能的基础理论根基,对从技术上推进人工智能的深度构建具有重要意义。

一是推动人工智能更加健康有序地发展。若能消除对人工智能的本性及其发展趋势的认识上的杂芜,势必会帮助人们形成对人工智能与人类的关系、人工智能实现的途径、发展风险等问题的正确研判,使人们理性地面对人工智能的未来,推进人工智能健康有序发展。

二是拓展人类对自身的认识。对智能的界定,会使人们重新审视何者为“心”、何者为“物”,其界限在哪里。对人工智能主体地位的讨论,能帮助人们反思“人”与“非人”的关系及标准。在当代,物质与精神这一古老命题,以人工智能与人类智能的深度融合表现出了新的形式。

三是把人工智能放在人类文明的大背景中思考它对人类社会发展的影响。一方面,有助于从文明史的总体框架下正确看待人工智能给当代社会带来的挑战。另一方面,促使人类反思自身认知模式的合理性及其限度,进而拓展人们运用人工智能认识世界和改造世界的视野及能力。

总之,在梳理人类探索自身智能的文明史和人工智能技术发展史的基础上,展开对人工智能相关重大基础问题的研究,厘清人工智能的技术特征及其本质,揭示人工智能对人类智能的建构模式与演变趋势,挖掘人工智能对人类社会的潜在影响,可以为人类社会的数字化时代提供理论支撑和现实参考。

【作者系上海交通大学科学史与科学文化研究院教授;本文为国家社科基金一般项目“数字化时代背景下身心问题研究”()所资助的研究成果】

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