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人工智能作為數(shù)智時代的核心前沿科技，其發(fā)展是技術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界和投資界等普遍關(guān)切的熱點。人工智能日趨廣泛的應(yīng)用場景也深刻影響著人類的生活方式和理念，甚至作為人的存在意義的思考。

2021年4月24日，復旦大學泛海國際金融學院金融EMBA 2019級“蛻變之旅”課程以“人工智能的未來有多么樂觀”為主題，邀請到復旦大學哲學學院的徐英瑾教授做客分享。

徐英瑾教授的研究領(lǐng)域為人工智能哲學、認知科學哲學、維特根斯坦哲學與日本哲學。其代表作《心智、語言和機器》（2013年，人民出版社）是國內(nèi)目前最全面深入的關(guān)于人工智能哲學的研究著作。徐英瑾教授也是2018年“世界哲學大會”人工智能分會場主席。

課程中，徐英瑾教授首先介紹了目前關(guān)于人工智能技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的三種主流態(tài)度：

樂觀論：人工智能現(xiàn)存的問題可以隨著技術(shù)發(fā)展慢慢解決，人類可以掌控越來越強大的人工智能。

悲觀論：隨著人工智能的發(fā)展，它們終將消滅人類，人類對此束手無策。

泡沫論：現(xiàn)階段對人工智能的宣傳遠遠超出了它實際所能達到的結(jié)果。

縱觀三種主流的態(tài)度，徐英瑾教授從哲學研究的基本任務(wù)出發(fā)，闡述分析了人工智能的本質(zhì)和實現(xiàn)方式，且認為人工智能技術(shù)的發(fā)展并沒有想象的那么樂觀。

首先，何為智能？

1950年，阿蘭圖靈（Alan Turing，1912-1954）第一次正式提出“人工智能”的概念。1956年，在美國達特茅斯學院（Dartmouth College）召開的會議上，“人工智能”這一術(shù)語正式提出，這也標志著人工智能的誕生。

對于“何為智能”這一問題，不同的解答往往會導致截然不同的技術(shù)路徑。徐英瑾教授認為，在當下社會生活的很多領(lǐng)域，很多與計算機相關(guān)的、用到數(shù)據(jù)科學和信息管理的事物往往就被稱為“智能”或“智慧”，這實質(zhì)是對“智能”的誤解和濫用。能夠稱為“智能”，不僅是因為自動化的處理能力，更是根據(jù)特定環(huán)境的改變而改變特定程式，然后采取行動。而對智能和靈活性關(guān)系的把握，并不是大多數(shù)程序所能做的。

同時，智能這個概念不是一個清楚外顯的定義。我們不能說某些東西是智能，而只能說某些行為和行為方式的組合具有智能的印記。加之我們討論的不是人類智能，而是人工智能，這就需要一個比較寬泛的“智能”定義，把人類的和機器的智能都涵蓋進去，目前不是人類現(xiàn)有的任何科學能夠解決的。

人工智能為何需要哲學？

在很多人看來，人工智能是一個工程技術(shù)色彩濃郁的領(lǐng)域，哲學研究則高度思辨化和抽象化，二者之間應(yīng)當是風馬牛不相及的。但徐英瑾教授認為，人工智能研究的最終目的是要造出一臺能夠執(zhí)行人類大多數(shù)任務(wù)的機器，它需要解答“智能”和“人”的意義，而解答這兩大意義恰好就是哲學的問題。

徐英瑾教授將哲學工作的特征歸結(jié)為三條：

第一，哲學要做的第一件事是思考大問題，澄清基本概念。與哲學家相比較，一般的自然科學家往往只是在自己的研究中預設(shè)了相關(guān)問題的答案，卻很少系統(tǒng)地反思這些答案的合法性；

第二，哲學在不同學科的研究成果之間尋找匯通點，而不受某一具體學科視野之局限；

第三，哲學重視論證和辯護，相對輕視證據(jù)的約束。

正因為哲學的這些特征，使其具備了回答人工智能核心問題的能力。

理解傳統(tǒng)AI最典型的哲學問題：框架問題

典型的AI可以分為兩種：符號人工智能（Symbolic AI）和深度學習（Deep Learning）。符號人工智能就是把人類處理問題的過程用邏輯進行固定，并畫成流程圖，寫成程序。它的優(yōu)點在于每一步?jīng)Q策可以回溯，每一個錯誤可以進行糾正。但是如何有效地把專業(yè)知識按照合理的邏輯編碼傳達給人工智能，這是符號人工智能的最大瓶頸。徐英瑾教授舉例，有公司在研發(fā)超級醫(yī)學診斷機器，如何兼顧不同醫(yī)學流派的分歧？如何根據(jù)不同病情作出診斷？新的疾病如何應(yīng)對？這些問題無法被羅列窮盡、寫成程序。

深度學習vs人類學習

深度學習是作為人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的升級版而出現(xiàn)。它需要大量的訓練樣本，進行假設(shè)、驗證、失敗，之后再建立新假設(shè)，最終找到輸入和輸出之間的數(shù)理邏輯關(guān)系。通過大量數(shù)據(jù)的訓練獲得完成目標的能力后，人工智能的運算過程對于人類來說還是一個“暗箱”。

為了進一步解釋這個問題，徐英瑾教授談起這幾年風口浪尖上的自動駕駛技術(shù)。我們分析國內(nèi)外一些車禍事故發(fā)現(xiàn)，人工智能會將一些人類永遠不可能分辨錯誤的事物誤認，例如對貨車運送的白色貨物熟視無睹，導致追尾事故，甚至將人類誤認為是自行車。這是因為深度學習是根據(jù)事物的底層特征而不是人類的常識來進行判斷。

深度學習的問題還在于缺乏跨領(lǐng)域的學習能力。譬如，專用于人臉識別的深度學習框架不能直接用于下圍棋，而專門用于下圍棋的深度學習框架不能直接用于下中國象棋。同樣的道理，用于人臉識別的訓練樣本對下圍棋的訓練樣本也是無效的，因為二者的編碼方式或許從頭至尾都會有巨大的區(qū)別。

對于同學提出“人工智能在養(yǎng)老和家庭護理上的應(yīng)用是否會有突破”，徐英瑾教授認為，“沒有套路的事情是最難的。不管是語言的識解，還是家庭場景的工業(yè)化，很難有一個完美的系統(tǒng)來處理這樣復雜的問題。所以，做家務(wù)的難度要遠勝于下圍棋?！?/p>

為何人工智能的研究需要人工情緒？

在課程中，金融EMBA項目的同學們積極提出了自己對人工智能的看法。

對于同學“人工智能是否會產(chǎn)生情緒”的問題，徐英瑾教授認為，正如人類有著對死亡的恐懼，理想的人工智能也應(yīng)該有“畏死”這樣的基本情緒。AI語境中的“死亡”是指系統(tǒng)自身的記憶的“清零”。倘若某種會對系統(tǒng)的運行歷史之安全性構(gòu)成威脅的環(huán)境挑戰(zhàn)出現(xiàn)了，系統(tǒng)的“畏死”情緒機制就自然會被激活，而由此調(diào)動所有的認知資源來回應(yīng)該挑戰(zhàn)，以便捍衛(wèi)其記憶庫的安全性。

譬如，微信如果“畏死”，就應(yīng)該懂得保護用戶的數(shù)據(jù)和隱私，因為隱私的喪失就是人工智能的“死亡”。如果有這樣的畏死機制，那么這些APP的隱私保護政策就不會是一個臨時的、聊勝于無的隱私保護模塊。如果未來人工智能的設(shè)計思路能結(jié)合認知心理學研究加入人工情緒等新要素，它將與今天的人工智能有巨大的差異。

對于算法提供的“最優(yōu)選”，我們?nèi)绾稳∩幔?/p>

毫無疑問，人工智能在未來對于人類社會結(jié)構(gòu)將產(chǎn)生重大影響。比如，正因為機器都是人設(shè)計的，所以人工智能在未來很有可能是人類特定文化的代理和放大器。從這個意義上，徐教授認為人工智能和人類之間并不存在“誰毀滅誰”的問題，其中更根本的是一部分人類和另一部分人類的問題。

課堂上，也有同學提出了很具“存在主義”色彩的提問。比如，有一天當算法高度發(fā)展到可以精確地基于個人的特質(zhì)和各種習慣偏好，在諸多人生重大選擇面前為“主人”提供“最優(yōu)選”的時候，人類應(yīng)該何去何從呢？問題的答案顯然不是純技術(shù)的，而且關(guān)乎算法化下的隱私剝奪、人類深度思維能力喪失的風險，人類本身的情感能力的發(fā)展，以及我們已有文明中對于人的能動性和主體性的哲學思考等。也正是對人工智能的哲學思考，在此類重大影響或?qū)⒊烧娴奈磥淼絹碇?，為我們留下了反思“人工智能”的空間。

復旦大學泛海國際金融學院金融EMBA的“蛻變之旅”課程，應(yīng)運并緊扣“領(lǐng)導者在高度復雜的世界中有效應(yīng)對變化和挑戰(zhàn)”的發(fā)展需求而生，也是國內(nèi)商學院中首個在必修環(huán)節(jié)以混合式學習設(shè)計開設(shè)的成人心智發(fā)展課程。