哲学研究和多维视角考察因素论文（共3篇）(10)

　　(一)本体论和认识论维度

　　本体论和认识论维度，主要探讨智能的本质以及人工智能引发的世界观革命。人工智能哲学的本体论传统源自毕达哥拉斯学派“数是万物的始基”的思想。随着人工智能的兴起，计算主义者把计算为核心的智能赋予世界本体的意义。他们提出的问题主要有：计算智能是否具有本体论意义？世界万物都是计算机吗？智能世界是否构成了一个独立的客观世界？宇宙就是计算机吗？塞尔（Searle）认为，万物都可以看做计算机（1990），宇宙就是一台计算机；有学者如Lloyd&Ng（2004）提出了黑洞计算机的设想；但也有学者如海斯（Hayes，S.C.，1997）不以为然，认为并非万物都是计算机。两派观点针锋相对，难分高下，但这一争论深化了计算智能的本体论研究。

　　与此类似，国内学界也有两种不同的观点。一派以郦全民为代表，他的著作《用计算的观点看世界》主要从本体论视角探讨计算智能的本质以及人工智能引发的世界观革命。他主张从计算的视角看待宇宙万物，把计算概念的含义和计算的方法扩展和推广到极致。他认为实在本质上就是计算，宇宙是一台巨大的计算机。构成世界的基本单位并不是实体性的例子，而是计算或信息流。这是一种看待世界的新方式，一种新的世界观。郦全民进一步指出，处于智能核心的计算已经上升为一个哲学范畴，严格地说是一个基本的本体论范畴。这种关于世界的新的观念被称为泛计算主义——一种统一理解物理世界和心智世界的新框架。在他看来，当代计算主义虽不是一个系统严密的理论纲领，但却存在着一个统一的基础，即本体论上的计算主义。当代计算主义对世界所做的本体论承诺在逻辑上是自洽的，扩大和加深了我们对世界和人类自身的认识和理解。另一派以刘晓力为代表，她对计算主义的本体论和认识论的论证方式提出质疑。在她看来，人工智能的成果激发了一些人工智能专家和哲学家的乐观主义立场，致使有人主张一种建立在还原论哲学基础上的计算主义，认为从物理世界、生命过程直到人类心智都是算法可计算的，甚至整个宇宙完全是由算法支配的。这其中有对计算的功能和局限缺少较为客观的估计，而且这种哲学信念与所提供的证据的确凿程度显然不成比例。在刘晓力看来，“宇宙是可计算的”论断暂且可以充当一种无须提供论证的信仰，但它毕竟不是依赖于当前科学的进展得出的有理论依据的科学哲学结论。尽管她对这种计算的前景并不持悲观主义的立场，但她对某些计算主义倡导者为支撑其论断所采取的论证方式提出了质疑。①

　　从认识论角度看，人工智能发展对哲学的影响之一是：智能机器人孕育了新的认知主体。传统的认知主体被定义为人，经典计算主义将计算认知过程看做是随附于个体的物理属性，也就是心理学上的“个体主义”。但是，自然计算作为一种广义的计算，其计算系统已经不再局限于“人”这一传统主体，而是扩大到环境之中，新的计算系统被定义为“个体+环境”，而计算认知过程就随附于这样的计算系统。这就意味着，与广义的自然计算对应的主体将不可能完全是“人”，极有可能是一个复合主体——“个体+环境”。例如，半人工生命，一种机械体+生命体的复合体。

　　从本体论和认识论角度看，人工智能哲学的前沿问题有：智能是否具有本体论意义？宇宙是不是一台计算机？目前流行的认知计算主义认识论是否有局限？智能的本质是什么？计算的本质是什么？智能与物质、精神之间是什么关系？人工智能世界观与传统世界观有什么本质区别？等等。

　　(二)逻辑学和方法论维度

　　逻辑学和方法论维度，主要探讨人工智能对逻辑学发展和知识发现的贡献，以及它对经典逻辑和传统方法论的挑战。从逻辑学角度看，人工智能主要涉及两方面：其一是人工智能对逻辑的依赖，其二是人工智能对逻辑的发展。首先，人工智能的发展依赖于逻辑的形式系统。人工智能中的形式化基本是按照逻辑系统的形式化来定义的，人工智能的形式化依赖于逻辑的形式化。人工智能形式化的基础是邱奇—图灵论题中的递归思想。这种环环相接的变换序列，很容易在计算机上实现。从某种意义上说，逻辑形式化是人工智能的基础，没有逻辑的形式化就没有人工智能。其次，人工智能系统并不是一个纯逻辑系统，它可以比较自由地选择公理，直接引进概念，而不要求次级概念与初始概念之间具有逻辑蕴涵关系。人工智能形式化的最终形式是由数据集和指令集构成的可操作程序。这是人工智能对逻辑的突破和发展。它不仅有经典逻辑肯定前件式构成的系统，还有框架系统、脚本描述方法等。最有特色的发展是非单调逻辑、不确定推理甚至非形式推理等。人工智能是一个实用体系，对逻辑既有依赖又有发展。

　　从逻辑学角度看人工智能，不难看出，对机器而言，形式化是“脚手架”，不能通过形式化而表征的任务，机器都不能理解，从而不可能由机器来实现。所以形式化为人工智能划定了界限。突破这一界限，客观上推动了逻辑的发展。这主要表现在以下几个方面：第一，对心智中广义形式化的新认识；第二，对人工智能中现在应用的形式化的发展，亦即在人工智能实践中提炼概括的新的模型和模式；第三，探讨机器自动赋形和构造的可能性。随着人工智能技术的发展，用计算机模拟人类实际科学推理的思维过程成为可能。于是，在人工智能与认知心理学研究的交叉点上形成了“人类问题求解”理论。同时又在人工智能与逻辑研究的交叉点形成了适用于计算机的新颖逻辑理论及算法。

　　从方法论视角看，人工智能研究者分裂为两大派：认知心理学派与逻辑学派。H·西蒙为认知心理学派提出了研究纲领：“让人工智能借用心理学，又让心理学借用人工智能成果”。①认知心理学派把思维看做有选择地搜索迷宫的心理过程，而逻辑学派则把思维看做一个由前提进行推理的逻辑过程。这两派中无论哪一派，对于思维的计算机模拟研究，包括机器学习和机器发现方面的研究，都为逻辑和科学方法论带来了革命性变化和新的启示。②

　　关于人工智能的逻辑学和方法论前沿问题有：人工智能可以在哪些方面推动逻辑的发展进步？形式化作为人工智能的界限，是不是一成不变的？人工智能逻辑能否成为逻辑发展的新方式？人工智能认知心理学派与逻辑学派各自有什么优势和局限？人工智能方法与整体论方法、还原论方法是什么关系？人工智能方法与复杂性方法是什么关系？人工智能的研究方法与传统科学方法有什么区别？等等。

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