陳程

【摘要】? ? 自1956年在Dartmouth會議上，人工智能學科誕生以來，人工智能的發(fā)展形成了由符號主義學派，行為主義學派和聯(lián)結(jié)主義學派三大學派分而治之的研究進路。其研究方法的共通之處在于通過技術對人類智能進行模擬從而實現(xiàn)人工智能。那么我們是否一定要在計算機模擬道路上越走越遠？對于這種單一的研究進路，費耶阿本德曾告訴我們在方法論上應該是“怎么都行”。那么對人工智能的探索和應用我們便可以將其思路進行扭轉(zhuǎn)？即回到生活世界，通過對生活世界的規(guī)范與計算機的模擬相互結(jié)合，從而實現(xiàn)人工智能的突破。本文將以一種新的方法論，對前符號世界與符號世界相融問題進行一種新視角解決方案的可行性分析。

【關鍵詞】? ? 人工智能? ? 專家系統(tǒng)? ? 生活世界? ? 方法論

一、人工智能技術發(fā)展及其重大問題

不管是符號主義所推崇的“通用問題求解器”（General Problem Solver，簡稱GPS）還是聯(lián)結(jié)主義對“人工神經(jīng)元網(wǎng)絡”（Artificial Neural Network，簡稱ANN）的構建理想。[1]他們本質(zhì)上都無法逃避關于復雜多變的外部環(huán)境與內(nèi)部信息處理器的連接問題。在這個連接問題上當前主要的研究思路還是以計算機模擬為主，通過模擬從而建立連接，實現(xiàn)內(nèi)部系統(tǒng)與外部環(huán)境的融合，使其表現(xiàn)出智能。

人工智能在其發(fā)展過程中針對內(nèi)部系統(tǒng)作用于外部環(huán)境體現(xiàn)智能而提出的三種可行性路徑及其研究過程中不可抗拒的技術性難題。然而，也正是這些難題使得人工智能研究進入研究瓶頸期。我們似乎在智能模擬的理想道路上開始止步不前。究其智能實現(xiàn)的目標，我們可以發(fā)現(xiàn)智能表現(xiàn)出來的條件有二：生活世界和內(nèi)部處理器的共同作用。也就是說，二者緊密結(jié)合才能體現(xiàn)智能，只有內(nèi)部處理器而沒有生活世界的參與和衡量，智能何以智能。智能的體現(xiàn)過程簡單來說，也就是生活世界進入大腦（內(nèi)部處理器），然后經(jīng)過思維加工最后作用于生活世界從而實現(xiàn)問題的處理。這三個步驟可以大體概括智能體現(xiàn)的路徑。那么我們在以往的研究思路中，總是將其重點放在第二階段，也就是對大腦思維的探究，努力的去構建一個類似于大腦的處理程序，這也就是GPS和ANN主要的任務，通過模擬去實現(xiàn)人腦的機能的復制。盡管在第二階段的研究進路上我們依然任重而道遠，但是目前所暴露出的問題我們似乎還在等待，等待技術上的進一步突破。但是這種等待并沒有任何意義，反而針對人工智能的發(fā)展我們應該主動出擊，也就是把握好人工智能其根本任務，著手于智能體現(xiàn)的第一個階段即回到生活世界，將其程序化目標轉(zhuǎn)向生活世界的本源之上。

二、生活世界程序化之可行性分析

著名美國科學哲學家費耶阿本德曾說過“唯一不禁止進步的原則便是怎么都行。”那么，關于人工智能的研究方法也應該“怎么都行”。[2]諸如從外部環(huán)境程序化改造的角度來進行研究，以形成一種方法多元主義的人工智能研究進路。

針對外部環(huán)境程序化改造的問題，首先我想問這樣一個問題。假設在一個房間里，有一個智能機器人，需要接通電源去為自己進行充電，而房間里的所有電源接口都在地面上，正好這個機器人內(nèi)部處理器并沒有設置趴在地上這個程序。那我們想要解決這個問題，有兩個選擇：第一，改變機器人內(nèi)部程序以及結(jié)構組織，使其可以趴在地面。第二，將電源接口移到機器人可以夠到的墻上。你會選擇哪個解決方案？當然這兩個方案的最終目標是一樣的，即讓機器人可以自己接通電源充電，只是實現(xiàn)路徑不相同而已。顯然我們會選擇方案二，也就是對外部環(huán)境進行改造，從而使其適應我們現(xiàn)在已有的人工智能技術水平，最終實現(xiàn)智能的體現(xiàn)。從這個簡單問題上來看，或許我們有必要去重新審視一下當前對于人工智能技術的應用和人工智能其研究方向?，F(xiàn)今的人工智能專家更多的會去選擇方案一，也就是在內(nèi)部處理器進行突破，這也就是GPS和ANN的主要研究進路，從人工智能科學長遠發(fā)展來看，方案一具有積極意義，但是從人工智能技術發(fā)展及應用的角度來看，這顯然是愚蠢的。

事實上對生活世界的程序化改造在當前某些領域已經(jīng)非常普遍了。我們應該對超市中的商品掃碼器不陌生了，這樣的機器對商品的識別，可以說是相當迅速與準確了，并且隨著對商品的識別，商品背后的具體信息也會凸顯：價格，規(guī)格，生產(chǎn)日期等等。然而，這樣的識別不在于對機器內(nèi)部處理器的改變，而在于對商品本身的編碼的改變，編碼的背后則代表著對某物的信息集合體。其本質(zhì)是將所要識別商品進行程序化改造，也就是使得商品能夠被內(nèi)部處理器識別。

回過頭來，關于人工智能下的物體識別問題卻似乎一直在困擾著當前的人工智能專家，我們完全可以按此邏輯給世界萬物進行編碼，而不是保持生活世界獨立性，編碼讓機器人識別其萬物之多樣性。這樣看來關于物體識別，模式識別，顏色不相容，烏鴉是鳥等問題便迎刃而解。從這個角度來看，我們不可否認這是對生活世界程序化改造從而體現(xiàn)智能的完美詮釋。

在一定程度上對外部環(huán)境的程序化改造思路也難以避免像GPS一樣造成“專家系統(tǒng)”的缺陷。比如：家庭機器人在普通家庭的應用將會是這樣的，我們可以通過環(huán)境程序化改造的思路從而根據(jù)現(xiàn)在已有人工智能技術水平以及要求對家居裝飾和家居環(huán)境進行改造。當我們需要洗澡的時候，只需要光著身子進入浴室，已經(jīng)改造好的浴室便通過感應，將信號傳輸給機器人，機器人會立馬為我們從柜子中拿出洗澡用品然后遞到主人手里。在這個過程中環(huán)境改造體現(xiàn)在很多方面，浴室感應系統(tǒng)和機器人的連接，柜子的開啟方法，要拿的東西的位置，以及機器人在家中行走的路線等等都是針對機器內(nèi)部處理器而進行家居環(huán)境改造使其與之匹配的程序。在理論上，只要把家居環(huán)境針的設計程序化并與機器人內(nèi)部處理器完全匹配，那么此時起碼在家居環(huán)境中，機器人的智能體現(xiàn)將得到前所未有的提升，甚至達到我們理想的智能狀態(tài)。

三、生活世界程序化的應用

從計算機“深藍”打敗棋手卡斯珀羅夫的事例中，我們可以看出，計算機模擬的過程中，以目前的技術水平想要突顯于人類，必須要為其劃定范圍。當然這里的劃定范圍并不等于物理符號系統(tǒng)假設下的“專家系統(tǒng)”，而是以一種全新的視角對環(huán)境進行程序圈限，其作用領域有著根本上的區(qū)別。[3]以棋類游戲為例，我們分析其主要特征，首先不可否認的是棋類游戲共通之處在于邏輯性很強，其次它擁有確定性解，也就是說每個棋子都有自己固定的運行規(guī)則，最后便是深藍可以打敗人類的最為關鍵的功能即棋子運行程序下的預測性最優(yōu)化解。這些特征使得計算機擁有了超越人類智能的可能性。因此，我們是否可以針對棋類游戲特征從而實現(xiàn)對生活世界的棋局模擬。在這里棋局代表著生活世界，棋子也就是人工智能體，或者說是符號處理系統(tǒng)。我們要做的實際上是一種逆向模擬路線。在這里我們不再去以生活世界為基礎將其符號化使其適應計算機模擬，而是直接將生活世界程序化，將生活世界進行改造，使其具有棋局特征。

那么這樣也就將以往思路實現(xiàn)了扭轉(zhuǎn)，把符號世界適應與于生活世界局勢轉(zhuǎn)變?yōu)樯钍澜邕m應于符號世界。在這里或許很多人會覺得不寒而栗，因為生活世界程序化這就意味著我們的生活行為將變成冰冷的機械式行為，人的自主性何以體現(xiàn)。

但是，筆者想要強調(diào)的并不是將人本身行為程序化，首先這本質(zhì)上就是不可實現(xiàn)的，人的多樣性和思維的獨特性決定了我們根本無法機械式的去改變?nèi)祟愋袨榉绞?。但是我們可以去改變在人類的行為環(huán)境或者說是行為規(guī)則上進行優(yōu)化，實現(xiàn)一種飛躍性的效率革命。就像棋局一樣，我們無法去針對棋子本身的行為方式去進行改變，但是我們可以做的是將棋子運行環(huán)境程序化使其到達行為環(huán)境的最優(yōu)化，從而結(jié)合計算機模擬將其智能進行凸顯。棋類游戲的形成也正是通過人類制定規(guī)則而實現(xiàn)的。而這個規(guī)則和我們現(xiàn)在的計算機程序又可以實現(xiàn)完美的對接。

四、生活世界程序化的價值

正如費耶阿本德反對方法論一樣，他反對的并不是一種方法論，而是反對科學主義之下的方法論的壟斷，他所反對的方法論實際上是提倡方法的多元主義。對于生活世界的程序化改造，在一定程度上也可以說是面對當前人工智能技術瓶頸的迂回戰(zhàn)術，但這并不意味著我們要放棄對計算機模擬智能道路。因為對智能的模擬可以說真正意義上的人工智能技術突破，筆者的側(cè)重點在于方法的多元主義，在于對其現(xiàn)有人工智能技術的應用，意圖實現(xiàn)人工智能技術與人類的相互結(jié)合，從而實現(xiàn)利益最大化理想。這樣一條環(huán)境程序化的路徑不僅僅是為人工智能技術的發(fā)展減少了部分壓力，同時，生活世界的程序化改造也會反作用于人工智能技術，不斷地促進人工智能技術的發(fā)揮，在完善外部生活世界的過程中，不斷給人工智能技術提供新的思路和可能。就像之前提到的火車按照鐵軌的秩序在運行，但是鐵軌的出現(xiàn)也在不斷的要求火車技術的提高，促使火車從一開始的蒸汽機車發(fā)展至現(xiàn)在的動車高鐵。我們不得不承認這種環(huán)境程序化的智能體現(xiàn)方法確實會為人類帶來極大的便利，無限的解放生產(chǎn)力。

所謂的GPS，我們不可能實現(xiàn)，起碼現(xiàn)在還不可能，就算是人類智能也一樣，術業(yè)有專攻，我們在某一方面表現(xiàn)優(yōu)異，注定也會有某一方面像傻子一樣，沒有人能夠成為真正的全才。那么同理，人工智能的發(fā)展也應該術業(yè)有專攻，我們只有將其智能范圍圈禁，通過環(huán)境程序化改造，才能實現(xiàn)在目前技術基礎上的智能最大化，從而實現(xiàn)對人的利益的最大化。人工智能科學的發(fā)展在以后將迎來不斷的突破，并且對環(huán)境的程序化改造也勢必會為計算機模擬提供新的視角。因此，我們當下的任務應保證環(huán)境程序化和計算機模擬兩條道路齊頭并進，共同推動人工智能技術及其應用的不斷飛躍。

參? 考? 文? 獻

[1]徐英瑾.心智、語言和機器[M].人民出版社，2013，10

[2]費耶阿本德.反對方法[ M].周昌忠譯.上海譯文出版社.1978，第1頁.

[3]董軍.人工智能哲學[M].科學出版社，2011