华中师大高新民教授：哲学视角下的人工智能及其创造力- 大数跨境

科学出版社

2025-09-12

人工智能及其创造力

2020 年疫情肆虐中的10 月，我因多种原因来到了美国，原计划逗留半年，后因飞机熔断等多方面因素的制约，不断申请延期，最后竟达五次之多，在美国一待就是三年多。既来之，则安之，正好利用这个机会，利用美国信息发达、了解最新学术动向和获取文献便利、有机会接近从事人工智能前沿研究学者等有利条件，接续在国内已开展的研究人工智能哲学问题的工作。由于几乎不敢出门，便埋头查文献、读文献、思考和写作。在用我追求的“竭泽而渔”的方法广泛涉猎西方本领域浩如烟海的文献时，无意中发现了国内少有人甚或几乎无人问津而国外研究较多且初具规模的“计算创造力”这一人工智能中的分支或所谓“终极前沿”。由于认同或深刻地领会了它的这一地位与意义，于是便将主要时间和精力投入到了对它的研究之中，最终便有了这本以《人工智能及其创造力：心灵-认知哲学的视角》为题的著作。

高新民

2025 年3 月

人工智能及其创造力: 心灵-认知哲学的视角

高新民著

北京: 科学出版社, 2025. 7

(国家哲学社会科学成果文库)

ISBN 978-7-03-081889-8

本书通过考察最新的关于AI 与哲学关系的无关论、等同论和接管论等，探究哲学在AI 基础理论建设、技术建构、框架和未来学问题之解决中的具体作用，对哲学与AI 的关系作新的探讨；对AI 在意向性、语义性、自主体、本体论、知识工程、创造力等基础问题上的研究历史、现状及存在的问题做出考察，着力揭示建模这类智能现象所依据的基础理论中渗透着民间心理学的“小人理论”这一事实，进而为AI建模和机器实现的方向选择和战略发展提供可能的建议。

本书将在两种意义上使用“人工智能”（artificial intelligence，AI）一词，一是指作为一门科学技术研究部门的学科（后面再具体讨论其性质特点和定义），二是指由人工系统所实现的智能。多数情况下用的是第一种意义，在使用第二种意义时一般会加上适当的修饰语，以示区别，或通过上下文来表现其区别。本书对AI 的关注和研究完全是哲学的，即从心灵- 认知哲学的角度对AI 中存在的比较突出的若干基础理论问题作学理上的诊断，从而提出一些哲学上的思考和建议。由于现在公认创造力计算建模和机器实现之欠缺是横亘在AI 面前的一座大山，因此，本书将用一定的篇幅来对创造力的基础理论问题和AI 中刚刚兴起的创造力计算建模和机器实现方面的研究工作进行一些尝试性的哲学探讨。

作为一门科学技术，AI 几十年突飞猛进的发展无疑取得了怎么形容都不过分的巨大成就，但冷静反观和思考又会发现它前进的道路是极不平坦的，不断为一个又一个的困境和难题所折磨，有的AI 专家甚至认为它面前一直横亘着许多难以逾越的“大山”。例如，主观经验意识的建模，本书下篇将涉及的创造力的建模，以及受到AI、哲学和心理学广泛关注的意向性或语义性缺失难题，另外，日本的第五代计算机梦想以及别的预言的破灭，等等。这些问题让人们开始关注和思考一些深层次的理论问题：问题究竟出在什么地方？实现智能的关键性技术当然是重要的，但AI 的基础理论有没有问题？我们对人类智能的了解是否到位？过去用来指导AI 研究的智能理论是否存有根本性的缺陷？对于此，许多人的看法是肯定的。基于这样的看法，AI 研究便有这样一种倾向或转向，即强调对智能基础理论问题的多学科研究。

上述难题已成了有关领域的前沿问题之一。作为AI 研究基础的计算主义与反计算主义一直在围绕它展开激烈论战，经典计算主义和联结主义在争论中也触及了AI 基础理论中的哲学问题。例如，它们围绕下述假定的争论就是如此。该假定认为，人类认知或思维有三个基本特征，即产生性、推理的连贯性和系统性。它们是任何认知理论都必须承认和解释的。反对联结主义模型的人认为，后者无法说明这些特征。而根据经典计算主义的模型，则不难说明。就系统性来说，它之所以能解释这种现象，是因为它把认知过程设想为对符号的加工，而符号是能按规则移动和转换的。联结主义由于否定认知中必然涉及符号，因此就无法说明系统性。很显然，尽管联结主义承认民间心理学所说的信念之类的状态及其术语，但对于它能否真的包容这些东西，则存在疑问。20 世纪80 年代后，人们通过反思其后的基础理论问题，特别是批判性地研究一度占统治地位的经典计算主义，发现里面存在着方向性的错误，随之而来的是，经典计算主义以及以之为理论基础的AI 研究，几近被彻底颠覆，看似无生还希望。但到了20 世纪末，一大批认知科学家和哲学家经过冷静思考，又公然举起了计算主义的旗帜。他们认为，计算主义的确有这样那样的问题，但它是有韧性的；对认知的计算解释尽管有缺陷，但经过重新阐发，仍不失为认知科学和AI 研究的可靠理论基石。很多人得出了这样的诊断：既然AI 所缺乏的是意向性，因此要造出真正能超出人类智能的智能，下一步就是要探讨意向性成立的条件以及让它在机器中得以实现的方法和途径。还有相当一部分研究者沿着这一思路进行着富有创造性的探讨，以至出现了所谓的“语义学转向”和“自主体（agent）回归”。其表现主要包括以下几方面：经典计算主义在辩护的基础上开始研究句法加工如何表现语义性；新生代计算主义正在崛起；联结主义作了新的回应；进化论语义学倡导研究大自然的“意向性建筑术”；有关专家在具体的工程技术实践如自然语言处理、自主体和基于本体论的知识管理等中对意向性的建模作了大量实证研究。

从哲学上看，西方最新的AI 研究尽管成绩斐然，但在方向选择和基础理论研究方面仍存在着深层次的理论问题。例如，AI 要实现自己模拟乃至超越人类智能的愿望，无疑要建模人类的心智现象，事实上，已诞生了大量的建模尝试，布拉特曼的信念- 愿望- 意图（belief-desire-intention，BDI）模型就是其中最有影响的一个，但许多建模的理论基础是民间心理学。这种心理学在本质上是一种关于心理现象的错误的地形学、地貌学、结构论和动力学。因此有关建模是值得审慎思考的。

正是基于这些考虑，本书将从哲学的角度切入对AI 面临的基础理论问题的研究。由于该研究首先必然面临这样一个前提性问题，即从哲学上介入该研究是否可能和合法。因此，本书在探讨有关具体问题时，首先对AI 与哲学的关系（如是否存在双向影响的关系）这一老问题作了一些新的思考；接着探讨了以下主要问题：新老“图灵测试”与新老“中文屋论证”及其智能观意义，经典计算主义的回应与新生代计算主义的发展，进化语义学与人工进化研究，知识工程的基础理论问题研究，自主体建模的哲学问题研究，AI 专家和哲学家化解意向性难题的理论及工程学实践研究，AI 建模的本体论问题研究，AI 建模的哲学认识论基础，AI 建模的科学基础研究，对已有AI 建模尝试的反思，如对布拉特曼的BDI 模型的反思等。

AI 基础理论研究中公认的薄弱环节、“大山”中的大山无疑是创造力，而哲学特别是心灵哲学在AI 的创造力计算建模和机器实现的基础理论探讨上资源深厚，大有用武之地，同时，笔者对创造力的心灵- 认知哲学兴趣浓厚，积累较多，因此，本书用一定的篇幅对新兴的作为AI 子学科和工程技术部门的“计算创造力”从哲学上进行一些探讨——本书的创新和突出特点表现在：针对AI 缺乏对创造力的建模，特别是我国对计算创造力这一AI 分支所知甚少的情况，本书用了一定篇幅来探讨计算创造力的来龙去脉、最新发展、主要成就，对其存在的问题从哲学上作了思考和诊断，对在我国AI 领域的发展路径进行了初步探索与思考。