一、引言

近年來，ChatGPT、Sora等生成式人工智能的相繼面世，引爆了大眾討論人工智能的熱潮。以馬斯克為首的商人集團持續(xù)地瘋狂鼓吹人工智能超越人類智能的未來圖景，而大多數人在驚訝之余，則擔憂生成式人工智能在著作權等問題上可能造成的諸多風險。商人們炒作人工智能，以便在各種產品中植入人工智能服務以標榜自身，終將導致各種亂象層出不窮。而普通大眾也跟隨這種人工智能的消費主義人局這場潮流盛宴的競賽，最令人咂舌的是，各種小學生課外編程培訓機構似乎瞄準了廣大家長的技術焦慮，也逐漸助推智能學習設備規(guī)?；a業(yè)化。對生成式人工智能進行哲學反思，已經刻不容緩。

事實上，人工智能誕生之初的口號就一直是媲美甚至超越人類智能。人工智能的先驅司馬賀(HerbertSimon)等人一開始就篤定，可以通過計算機的符號系統(tǒng)來模擬人類理智，并預言機器理智將迅速達到人類理智一樣的水平。他在1957年預言電子計算機將在

10年內成為“象棋世界冠軍”，將證明一條重要的全新數學定理，它將能夠寫出具有相當審美價值的音樂，并且心理學理論也將采取計算機程序的形式。司馬賀在1965年的《人與管理的自動化形態(tài)》（The Shape of Automation for Men and Management)著作中繼續(xù)發(fā)出預言：“機器將在20年內能夠做到人類可以做到的任何工作”①。2024年4月4日，著名商人馬斯克在一次線上對談中再次斷言：“我預計大約在2029 年或 2030年，數字智能很可能會超越所有人類智能的總和”②

當然，有人會說，司馬賀的某些預言的確很多已經成為現實，盡管沒有如他預言的那么快。例如，1997年，深藍計算機擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫;2016年，谷歌所推出的AlphaGo也擊敗了圍棋世界冠軍李世石。這豈不是意味著一如司馬賀所期待的那樣，馬斯克對超級智能的預言也可能在若干年后變成現實嗎？而要回答這一難題，就必須重新考察人工智能的發(fā)展及其哲學基礎。

為了展開對人工智能以及生成式人工智能的全面哲學批判，筆者將分三部分加以探討。第一部分以德雷福斯對早期人工智能研究的海德格爾式批判入手，揭示傳統(tǒng)人工智能發(fā)展的困境，并清理出以大數據和高算力為基礎的連接主義和行為主義生成式人工智能的可能出路。第二部分一方面借助許煜對德雷福斯人工智能批判的重新反思，并以許煜所描述的客體間性關系的數據結構為基礎，為生成式人工智能提供了哲學框架;另一方面，從作為許煜數碼哲學之思想來源的西蒙東那里，勾勒出通過反饋學習而生成智能的行為主義機器智能體在其締合環(huán)境中的進化主義理論。第三部分回溯從柏格森到西蒙東以來對于理智以及技術的進化主義研究，一方面從活力論的內在性原則出發(fā)來揭示機器組裝與進化的自發(fā)性，從而為生成式人工智能的可能性提供基礎論證；另一方面從理智與其背景的互補性原則出發(fā)來確立生成式人工智能的邊界。

而之所以要以西蒙東為核心展開這項研究，乃是因為相較于海德格爾，西蒙東確實為外在化的理智系統(tǒng)的進化過程提供了正面的哲學刻畫。西蒙東承接柏格森關于理智生命的進化理論，明確提出“必須通過一種哲學方法，根據發(fā)生論（genetique)或遺傳學的方法（這是必須嘗試的)對技術性進行直接的研究?！雹畚髅蓶|在機器層面的生成論或遺傳學，正好與當下熱門的行為主義或進化主義人工智能的研究相對應。因而，這種對機器的生成論研究完全可以為生成式人工智能提供某種理論模型，它孕育著某種作為生成式人工智能的西蒙東式人工智能（SimondonianAI)④的可能。

二、人工智能現狀：德雷福斯的人工智能批判與生成式人工智能

一般說來，人工智能的研究路徑可以分為符號主義、聯結主義和行為主義三個主要流派。其中符號主義與聯結主義以認知為中心，而行為主義則更關心機器與周圍世界的關系。早期以司馬賀等為代表的人工智能研究，主要奉行符號主義的研究綱領。他們認為人類具有某種認知結構，而人工智能就是用符號表征的方式將這些認知結構再現出來。可見，符號主義人工智能是一種典型的模擬智能，正如司馬賀所言，“模仿之所以是可能的，是因為不同的物質系統(tǒng)可以被組織得表現出幾乎一樣的行為。…一般地我們稱這種模仿為‘模擬’”①。也正是因為符號主義非常依賴于對人類認知模型的研究與模擬，所以它具有不錯的穩(wěn)定性，也并不十分需要大數據的訓練。

1963年，著名現象學家德雷福斯進入蘭德公司參與評估司馬賀和紐維爾的“認知模擬\"（cognitive simulation)項目，其長篇報告《煉金術與人工智能》所主要針對的就是符號主義人工智能。德雷福斯后來指出，人工智能之所以淪為煉金術，其原因在于符號主義所持的邏輯原子主義立場：人工智能預設了一切物質、一切信息都不過是一套各自獨立的元素所構成的確定集合。②換言之，人工智能的“撒手锏”乃是：一切皆可用計算的方式來加以模擬。這一條可看作德雷福斯對一切人工智能批判的基本原則。他從超越論現象學的認識論角度指出，現實的認識活動具有整體主義的格式塔特征，因而無法通過簡單相加得到的。

德雷福斯的確抓住了當時人工智能發(fā)展的要害，由于算力的客觀限制，人工智能在象棋對弈、模式識別等領域取得一系列成就之后，在二十世紀七八十年代迅速墜入寒冬。頗具戲劇性的是，德雷福斯卻早在1967年以另一種方式預測到了人工智能的大數據時代：“在數字機器上模擬模式識別和問題求解的格式塔特征，至少需要存儲并易于進入海量的數據。而當前并不存在這樣的數據處理技術”③。恰如德雷福斯所言，深藍計算機和AlphaGo的一鳴驚人都宣告了人工智能進入了大數據時代。在數據和算力的相互支持下，連接主義人工智能步入了快車道。

連接主義回避了人類認知模式是否具有某種確定的認知結構的問題，它僅僅只是把理智現象看作由單一組元相互連接的運行結果。前者在特定的程序方面有穩(wěn)定的解題能力，而后者在深度學習上應用廣泛。然而，與符號主義比起來，連接主義人工智能的哲學問題要麻煩得多。一方面，連接主義與符號主義仍然都是對人類認知模式的模擬，符號主義模擬的是用符號進行的推理與運算過程，而連接主義模擬的是網絡神經的連接機制與學習過程。換言之，后者仍然是通過計算來模擬發(fā)生于網絡關系中的智能現象，而違背了認識過程不可還原的完型原則。在這個意義上說，德雷福斯對司馬賀等人的符號主義人工智能的批判，用在以算力和大數據為核心的連接主義上仍然不算失效。

然而另一方面，如果不止步于懸擱人類的某種認知模式，而是進一步把人類理智現象的實體也一起懸擱，那么連接主義就既不像符號主義那樣模擬人類認知模式，甚至也不模擬任何人類的理智現象了。這時，連接主義人工智能的深度學習與自我迭代都不再以人類理智為樣板進行模仿了。這才是真正的現象學式人工智能，在這里，現象即本質顯現，本質即現象的顯現方式。這種人工智能是德雷福斯劃界式批判之外的人工智能。也只有這種人工智能，才是所謂的生成式人工智能。關于這一點，后面還會詳細論證。

與連接主義一樣，行為主義人工智能也有與之相對應的哲學問題。一方面，正如德雷福斯所批判的那樣，乒乓球運動員機器人的身體必須在球到達之前就完成計算，這似乎是不太可能的。同時，他也預料到了計算主義者可能的反駁：“人們在打乒乓球過程中正在無意識地高速運行著大量的運算，若將其編入一臺計算機中，它也能完成同樣的任務?！雹偃欢瑥暮５赂駹栆约懊仿?龐蒂的身體現象學來看，身體與周圍世界之間的整體意義關聯，同樣也是無法計算的。我們任意的身體動作都不需要訴諸物理學或幾何學原理。因此，行為主義機器智能體根本無法真正模擬人類的行為動作。

而另一方面，乒乓球運動員機器人等機器智能體現在看來又是很有前途的。這是因為當前行為主義人工智能的發(fā)展與連接主義一樣，都是以大數據和算力為基礎的。正如ChatGPT的成功一樣，無人機和無人駕駛汽車等領域的發(fā)展也同樣令人驚訝?？梢栽O想在大數據和超高算力的支撐下，某種控制論機器必然可以在迭代過程中不斷調整自身與周圍世界之間的關系。甚至這種控制論機器為適應環(huán)境而實現的迭代升級，就可以看作某種自主的進化，而不再是對人類行為的模仿。對此，法國著名技術哲學家西蒙東前無古人地進行了大量的論述，提前預言了作為機器智能體的生成式人工智能。從行為主義的控制論機器來看，連接主義的聊天機器人如ChatGPT這種所謂的生成式人工智能都還困在計算機中。如果以人類為標桿的話，生成式人工智能還有很大差距。

由上可知，借助德雷福斯展開對人工智能三大主要研究綱領的批判，其所針對的只不過是其中計算主義、模擬主義的哲學預設。從這種認知與行動的計算與不可計算之間的嚴格界限來看，人工智能的研究與開發(fā)確實是一條歧途?，F實卻是，連接主義和行為主義在大數據和高算力的支持下取得越來越令人矚目的成果。這難道只是宣告了德雷福斯對人工智能的劃界式批判的破產，宣告了計算主義的勝利嗎？當然不是！這恰恰說明了計算與不可計算之間的緊密關聯。只要超出人類與機器之間的二元對立，擺脫了機器對人類的依附與模擬，機器自身的計算所朝向的就是它自身周圍世界的意義整體，也就是那個不可計算者。也正是因為機器不再是人類“生物算法”的拙劣模仿者，人工智能才能真正具有獨立地位——它不再僅僅只是一種模擬智能，人工智能成為“生成式人工智能”。

三、從海德格爾到西蒙東：當前生成式人工智能的哲學

德雷福斯的人工智能批判已經表明了模擬智能的失敗。然而，連接主義與行為主義人工智能在今天所蘊含的生成式人工智能潛能，卻讓德雷福斯當年的工作變得更加撲朔迷離。德雷福斯早已指出，以符號主義為綱領的模擬智能之所以必然失敗，是因為它無法建立有效的關聯性（relavance）來分別對象的意義（significance）。①這就是人工智能發(fā)展過程中所遇到的框架問題。在德雷福斯所倚仗的海德格爾存在主義那里，意義的理解需要語境或意蘊整體，而意蘊整體直接來自身體與周圍世界的關系。因此，可以說人工智能的唯一出路就在于建立自身的意義世界，從而突破框架問題。

為了突破框架問題，羅德內·布魯克斯（RodneyBrooks）、菲爾·阿格雷（Phil Agre）、沃爾特·弗里曼(WalterFreeman)等人沿著德雷福斯的批判，從海德格爾《存在與時間》對在世界之中的現象分析中，發(fā)展所謂的海德格爾式人工智能（Heideggerian AI)。②但無一例外，都失敗了。研究海德格爾的專家們大多會認同德雷福斯，他們把原因歸結為他們還沒有完全擺脫符號人工智能的預設，并再次強調了人工智能的不可能。③

然而，遺憾的是，正如上文所表明的那樣，德雷福斯頑固地把人工智能還原為符號的表征系統(tǒng)，又何嘗不是同樣地誤解了人工智能。這和海德格爾對于機器和笛卡爾以來的理智主義的批判立場直接相關。在海德格爾那里，智能僅僅只是表象世界的能力，而控制論機器就是這種理智主義主體形而上學的完成。海德格爾在《存在與時間》中描述了此在在周圍世界中對于存在的先行領會，他對工具所構成的意義整體的思考的確很有啟發(fā)性，但它對技術的理解僅僅只是在工具層面。他不懂得機器！這一點在后期海德格爾對手工與機器截然相反的態(tài)度中更是顯露無遺。

從根本上說，德雷福斯之所以堅持主張人工智能不可能，乃是因為他堅定支持海德格爾對于智能或理智的看法，而這恰好同時也正是他所批判的人工智能研究對人工智能所持的理解。只不過一方對這種計算性的表象行為持消極的否定態(tài)度，而另一方則持肯定的態(tài)度。因而，德雷福斯對于人工智能的理解與他的對手一樣，也“并沒有擺脫傳統(tǒng)認知主義路徑關于內在世界模型的假設”④

或者干脆說，無論是智能或者人工智能，其本身乃是不可模擬的，它只能按照其自身的路線生成著自身。亦正如許煜所言：“德雷福斯的巨大貢獻是他清晰地表述了智能模擬的問題并提出了一種可能的解決方案—具身化”，“然而，我們應該在此處作一個區(qū)分：早期人工智能的議程是關于模擬智能，而目前本體驅動的萬維網不再是模擬”。換言之，連接主義和行為主義的最新人工智能浪潮，與符號主義人工智能相比，已經完全不可同日而語。

而許煜則發(fā)展西蒙東關于機器與其周圍環(huán)境的締合關系，描述了大數據時代下數據的關系性存在，為解決框架問題提供了重要支持。他指出，“數據本身就是關系，也是關系的來源”，“這些關系與海德格爾在《存在與時間》中所談論的關系相比，不僅是象征性的，而且是數字且可計算的”。①因此，數據(datum)不再是作為感覺材料的雜多，而是現象本身。這種現象結構是如何組建起來的呢？許煜提出了數據的客體間性的問題，它具體包括兩方面：第一，由于物質化而產生的數據與數據之間的可測量關系;第二，通過這種物質化的客體間性，創(chuàng)造自身環(huán)境來連接自然與人工。②

具體而言，今天的大多數信息檢索技術都或多或少建立在關系數據庫上。然而，客體間性的數據結構的可計算性關系是很容易理解的，數據如何創(chuàng)建自身環(huán)境來融合自然和人工呢？許煜遵從西蒙東重建機器網絡的主張，提出重建信息技術系統(tǒng)來實現融合。于是，“數碼物將客體間關系具體化，并允許一個系統(tǒng)的建立：這可能被理解為對即將到來的語義網或網絡的愿景?！雹圻@個愿景就是，以客體間性的分析取代主體間性，以主體為中心的話語轉向以物為中心的方法。它意味著技術系統(tǒng)的功能集成在一起。許煜對這種融合愿景的描述十分模糊，事實上，他對這種對于客體間性數據結構的描述是典型的西蒙東式的。這里不妨再重新考察下西蒙東那里的“客體間關系”。

如果說，許煜借用西蒙東對大數據時代的數據結構的描述，為人們提供了一種連接主義人工智能的哲學，那么西蒙東在技術個體層面對機器及其締合環(huán)境的研究，則為時下熱門的行為主義人工智能提供了理論模型。西蒙東的機器哲學對于當前時代的重要性是毋庸置疑的。他首次提出了機器在世存在的問題，而這對于差不多同時代的技術哲學家海德格爾來說，是不可想象的。同樣是關于水電站，海德格爾看到的是萊茵河上的水電站把能量當作持存(bestand)來利用④，而西蒙東則醉心于金堡渦輪機與其技術地理環(huán)境之間形成的美妙締合關系。③

在西蒙東那里，機器作為技術個體應具有兩個重要特征，即具有內在的一致性以及相應的技術-地理環(huán)境。一方面，這里的內在一致性是指機器的各個部分在功能上的整合。還是以金堡渦輪機為例，水起到了提供動能并帶走機器運轉所產生熱量的作用，而機油則具有潤滑、絕緣、導熱的各種功能，在機器中各種功能被整合在一起從而維持了渦輪機持續(xù)發(fā)電的同時又不至于由于過熱而損毀。另一方面，上面提到的各個部分也并不局限在機器內部，這意味著機器的運轉必須有一定的環(huán)境來與機器本身一起構成統(tǒng)一的因果循環(huán)。這種技術-地理環(huán)境就是西蒙東所謂的締合環(huán)境(milieuassocie)。技術-地理環(huán)境并不是機器被動適應其所處環(huán)境的結果，而是機器為實現自身的運轉而與環(huán)境一起共同締結而成的。

除此之外，在西蒙東的機器宇宙中，機器技術個體也并不是孤立的。對此西蒙東還思辨性地描述了技術在其本源上的關鍵點交聯網絡，在這里最終將形成機器與機器互聯的網絡結構。人類也不再是機器的主人，而是機器之間的協調者。這就是西蒙東所設想在機器體系上所實現的自然與人工的融合。由此可見，一方面，機器內部的功能整合形成了某種客體間性的關系;另一方面，機器與締合環(huán)境以及其他機器之間形成了一個機器宇宙的技術系統(tǒng)。

綜上可知，西蒙東的技術進化論之所以能夠刻畫生成式人工智能的自身生成特征，并不僅僅在于西蒙東橫向描述了機器主體與其技術地理環(huán)境之間的關系，更為重要的是，這種關系本身乃是機器與環(huán)境之間通過“適應”而進化產生的結果。這種在時間中的進化不但形成了機器在周圍環(huán)境之中的“生存”，而且推動著技術自身不斷地迭代，進而不斷提高自身的技術性。它的生存意味著它并不是以人類為中心的：它并非因為人類意志才被制造出來并發(fā)揮其功能，而是說，它的進化乃是某種自我迭代的客觀過程，其功能也是通過“自我理解”的方式而實現的。因而可以說，這種生存本身就是進化過程，或者說，機器自我生成著。

此外，機器的自我生成之所以可以用來描述生成式人工智能的數據結構，同樣是因為它們作為技術物共享著技術進化的基本圖式。通過從工具向數碼物的過渡，許煜將西蒙東那里的技術元素之間的關系轉化為數據與數據之間的關系，將機器與周圍環(huán)境之間的關系，轉換為數據組與關系數據庫之間的關系。也正是在這一理論轉換基礎上，許煜才能提出海德格爾遭遇臉書的問題，才能從西蒙東(包括海德格爾)那里所蘊含的客體間關系來理解臉書社交的算法關系?？梢?，無論具有身體實體的機器，還是看似幽閉在計算機中的生成式智能，都遵循著與自然物相對的技術物的進化邏輯。它們都生存在各自的地理環(huán)境或數據環(huán)境中，并在進化中實現自身生成。

四、從柏格森到西蒙東：對生成式人工智能的基礎發(fā)問

那么在對生成式人工智能的理論模型進行描述后，接下來的問題就是：這樣一個信息技術系統(tǒng)或機器宇宙的技術系統(tǒng)何以可能？或者其基礎何在？而對這一問題的追問，不但將闡明技術進化的界限，也將為生成式人工智能的未來設定基本的范圍，從而打破人們對于生成式人工智能所抱有的不切實際的超人類主義幻想。通過解構德雷福斯的人工智能批判，可以發(fā)現，除了傳統(tǒng)符號主義的失敗之外，人工智能在連接主義和行為主義兩個方向上的發(fā)展也一定是生成式人工智能。因為人工智能研究一開始的目標就是人類理智，因此它必然不可能滿足于解決某個專項任務，它必須不斷學習以讓自身持續(xù)生成。湊巧的是，當前的連接主義與行為主義人工智能自身的發(fā)展也正好朝著生成式人工智能的方向前進。此外，這種生成式人工智能也有其哲學基礎，對這一基礎加以批判，才能真正把握生成式人工智能的可能與界限。

對生成式人工智能何以可能的根源性發(fā)問，也就是許煜的信息技術系統(tǒng)或西蒙東的機器宇宙的技術系統(tǒng)何以可能的問題。最早有助于切入這個難題的思想來自柏格森，因為柏格森正好仔細考察過理智的進化問題。事實上，《創(chuàng)造進化論》中有兩組相互對應又關聯在一起的思考：第一，第二章中理智與直覺的互補性原則；第二，第一章中生命體在進化過程中的裝配及其內在性原則。柏格森這兩組關于生命哲學的思考都直接被西蒙東的技術哲學吸收了。

首先，理智被柏格森定義為制作并使用無機工具的能力，它是有一定目的性的概念能力。柏格森認為，在理智的周圍還存在著某種模糊的東西，他稱之為“不確定邊緣”。這個不確定邊緣就是本能。理智朝向非生命，而本能則與生命共振。隨著理智的進化，理智作為一種有意識的活動，會越來越察覺并擴充這種本能。這時，本能也就在高級脊椎動物這里轉變?yōu)榱艘环N高級認識：直覺。①換言之，理智絕不可能脫離本能-直覺，這種互補關系可以說是貫穿創(chuàng)造進化論始終的一條重要原則。其次，在生命進化過程中，生命體的各個器官在某種內在原則的支撐下，看起來以某種十分復雜的方式裝配在一起。器官與器官之間結構的無限復雜性導致了功能整合上的簡單性。②這就是后來對西蒙東和德勒茲的機器概念乃至后來法國哲學影響深遠的裝配概念的最初來源。

可以如此解讀。雖然生命器官的組裝看起來充滿機械論色彩，然而柏格森把這些器官看作來自同一個生命原則分化而產生的結果。于是，在活力論的思想背景下，機器組裝也就被賦予了內在的生命原則。令人驚訝的是，機器組裝與生命原則，又正好可以對應著柏格森所謂的理智與直觀。這就是《創(chuàng)造進化論》第一章與第二章之間的對應性思想關聯。雖然柏格森完全是在生命進化論的范圍內討論理智和機器組裝的問題，卻為西蒙東技術進化論的改造提供了直接的思想資源。

西蒙東直接照搬了柏格森的不確定邊緣概念，不確定邊緣之于機器，就相當于本能之于理智。而生命體器官組裝的內在性生命原則，則被機器組裝的技術性（technicte）原則所取代了。技術性作為機器進化的內在性原則，被保留在機器內部的功能整合關系以及締合環(huán)境中。從西蒙東對柏格森內在性原則的改造性繼承中，可以為機器的組裝與進化找到某種生命哲學的根據。這是西蒙東式行為主義進化論機器可以從柏格森那里得到的最直接的正向助益。然而，從另一個方面看，從柏格森延續(xù)到西蒙東以來的對互補性原則的強調，也為機器-智能(或理智)劃定了邊界。

在西蒙東對技術進化論的直接論述中，機器循著具體化的方向進化著。西蒙東所謂的具體化概念也是參照生命的結構復雜性與功能簡單性來制定的。生命是最為具體的東西，因而機器的具體化就是向著生命的進化，“通過技術具體化，原本的人造物卻變得越來越類似于自然物”③。這表明西蒙東式人工智能的進化的確是朝著生命的自發(fā)性進行的。需要注意的是，西蒙東認為機器的完美程度由自發(fā)性定義，而非自動性。自發(fā)性是出于自身的內在性原則，而自動性只是外在于生命的機械性描述。

然而另一方面，西蒙東反對將技術物直接等同于自然物，因而“必須避免將其建立在技術物對自然物，特別是生物的同化（assimilation）的基礎上”④。這當然可以看作西蒙東為人工智能的邊界設限。而人工智能之所以有此界限，西蒙東之所以如此定義，乃是出于技術物在自然界中的獨特位置。在西蒙東看來，技術是生命的類比（analogie），而不是模擬。如前面所分析，如果人工智能只是對人類理智的模擬，那么人工智能就永遠處于人類的支配下，因而不可能具有獨立的地位。

如何理解技術與生命之間的類比關系呢？按照柏格森的理論，理智首先是一種背離生命體驗的思維活動，它使生命把注意力放在了外在的無機工具上。然而也正是由于穿越了無機工具的阻礙，才讓意識被喚起沉睡的潛在力量。①于是，理智和直覺都變得更高更強了。換言之，無機工具作為技術物，成為理智-意識解放自身的條件。在進化的意義上，無機工具不是單純對內在理智的模擬，而是理智自身進化的支撐。進一步可以推論出，理智生命或生命智能體和無機工具的進化來自同一個過程。

西蒙東繼承了這一基本看法，并用類比關系的同一性來進一步說明。所謂類比，“是從一個術語轉移到另一個術語而又不否定前一術語的基本原理。德·索拉奇斯神父將其定義為關系的同一性（identitede rapports），以將其與相似性（ressemblance）區(qū)別開來，后者僅是通常是部分的同一性的關系（rapport d'identite)”②。具體而言，機器智能體與人類之間也沿著同一個進化過程而進步。即理智直接作為外在的機器乃是生命的支撐，并且機器的進化也是借助生命的信息轉換功能而不斷被發(fā)明出來。換言之，人類與機器看似走在各自獨立的進化之路上，實際卻是同一條道路。

更為重要的是，在這一進化過程中，絕不能說人類主導了機器的發(fā)明，因為這個同一的過程在西蒙東的思想體系中反而是以自然的地理世界為基礎的。機器與人類之間的類比關系，只是這樣一種相互發(fā)明的轉導關系。這種關系只有通過自然世界背景下人與機器的共同進化，才能夠得以澄清。這種生機論的自然哲學背景既是生成式人工智能的進化真正得以可能的基礎，也為它的發(fā)展劃定了界限。上述論證表明，柏格森早已對智能進化的方向與限度有了前瞻性的描述。而西蒙東將這種生命功能的智能過渡為作為物理系統(tǒng)的智能，并再次挪用并發(fā)展了柏格森的相關概念來進一步研究物理系統(tǒng)方面的機器智能問題。于是，機器智能的進化，或者說生成式人工智能的發(fā)展，也就可以在其可能與界限上得出了結論。

五、人工即智能：超級智能的玄想與生成式人工智能的未來

柏格森對理智的考察以及西蒙東對機器體系的進化主義理論建構，對于當今人工智能的哲學批判乃至技術開發(fā)，無疑都是極具啟發(fā)性的。在當今時代精神影響下，有不少學者甚至借助柏格森的創(chuàng)造進化論，開始暢想一種超級智能的技術奇點的到來。③這種充滿科幻小說式的想象，很明顯誤讀了柏格森理智進化的核心思想。

首先，柏格森對于理智進化的設想是以生命哲學為背景的，這種理智是在生命體中的理智。其次，理智在生命進化過程中只是其中的一部分而已，并且它也并不是進化的目的。毋寧說理智在生命進化過程中只是一種手段，其目的在于通過理智的無機工具化來提升生命本身的強度。柏格森對互補性原則的強調，恰恰表明了超級理智的不可能，孤立的理智只是一種遠離生命的概念思維活動。而人類之所以是最高的生命理智體，乃是因為人類有意識的理智活動擴充了不被意識到的本能活動，使得生命的流動在人類這里第一次變得可以通過有意識的反思而被體驗到。

西蒙東繼承柏格森的進化論思想進路，首創(chuàng)性地在原有自然哲學框架下明確提出了機器自我進化的問題。機器智能體何以可能，正式成為一個理論化的問題。從西蒙東的技術進化論中可以得出生成式人工智能的雙重性特征。一方面，與框架問題相對應，機器的自我進化乃是以不可還原的自然世界為背景，這是機器進化之可能性的哲學原則所在。另一方面，西蒙東的技術哲學只是其自然哲學體系的補充，技術也只是生命體與其地理環(huán)境打交道的一種方式。因而技術的進化只是生命“適應”其環(huán)境的一種方式，技術的進化與生命在其地理環(huán)境中的進化是同步的。換言之，生成式人工智能還將繼續(xù)隨著人類理智的不斷外在化、物質化，一起持續(xù)向前進化。它不可能脫離人類而單獨存在，更何況超越人類智能。

更為重要的是，在法國柏格森主義哲學語境下討論人工智能的界限問題極大地擴展了對于人工智能之本質的思考。柏格森理智概念的重要之處在于：以制造并使用無機工具的能力來定義理智，意味著理智必然以外在化的形式呈現。柏格森認為理智遠離了生命的流動，這也印證了理智的外在化特征。理智不過就是精神生命的外在化部分。而就人類的智能來說，只有在人類學范圍之內，才可能有與人類相對應的人工智能。人工智能并非超出人類的超級智能。具體來說，到了人類理智這里，理智本身也就是人工性的了，而人工性的技術本身就是理智。因而，可以推論出柏格森關于人工智能的一個重要結論：理智必然外化，人工即智能。換言之，根本無須再尋找什么人工智能了。這簡直是騎驢找驢。人類的技術物不就是人工智能嗎？

柏格森這一重要觀點直接被西蒙東和斯蒂格勒等技術哲學家所繼承。西蒙東認為，技術物乃是理智系統(tǒng)在物理上的翻譯。①技術物作為理智的產物，本身就是理智。斯蒂格勒則更加具體地指出，人類理智的發(fā)展從一開始就已經是外在的數字化過程了。以手指頭數數字的發(fā)展，就是理智本身的發(fā)展過程。因此，當前以信息技術為基礎的人工智能，在斯蒂格勒技術-人類學那里，也只是與人類相對的技術的外在化環(huán)節(jié)而已。它的發(fā)展就是人類理智的發(fā)展，也就是人類自身朝著更高理智與更強精神生命進化的過程。這才是人類理智進化的譜系，而不是獨立于人類之外還有某種技術理智的超級突變?？梢?，人類智能的發(fā)展就是人工智能的生成式發(fā)展，生成式人工智能與人類智能的發(fā)展不過是同一個過程。

[責任編輯：李海中]