20世紀中期開始的人工智能研究，是人類思維發展史上的一個重大事件，它已經并將繼續對思維的發展、思維的研究、人類的整個精神生活乃至物質生活產生深刻的影響。在這里，我們要探討人工智能產生的原因和條件、人工智能的本質、人工智能和思維的關系及其發展趨勢等一系列理論問題。

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目錄

第一節 人工智能的可能、現實和界限

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?一? 什么是人工智能?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?二? 人工智能從可能向現實的發展

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?三? ?人工智能的研究現狀?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?四? ?人工智能的界限

?第二節? 人工智能與思維主客體的關系

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?一? 智能機器和思維主體

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二? 人工智能與主體和客體關系的變化

?第三節? 思維和人工智能的相互作用及其辯證發展

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?一? 人工智能的未來

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?二? ?人工智能研究將推動思維研究

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?三? ?思維和人工智能的辯證發展

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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 第一節 人工智能的可能、現實和界限

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 一? 什么是人工智能?

“人工智能”一詞?來自英語“Artifical”（人工的、假的、模擬的）和“Intelligence”（智能的、理解力、聰明）兩個詞的組合。簡稱“AI”。又稱“智能模擬”或“思維模擬”。

“智能”這個概念的外延比較寬泛，一般是指包括感知觀察能力、記憶能力、思維能力和語言表達能力等在內的綜合心理機能，即由人腦的活動所表現出來的能力。但是，人們普遍認為，思維能力是智能中的最重要的能力。所以，我們有理由把智能模擬的核心看作思維模擬。?

人工智能概念經常在兩個意義上使用：一是指一種科學研究，即人工智能這門科學。它是探索如何模擬人的思維進而設計、制造出具有類似于人工智能的自動機的科學。它是一門涉及信息論、控制論、計算機科學、自動化技術、仿生學、生物學、心理學、邏輯學和哲學等多學科的綜合性學科。二是指人工智能這門學科的研究成果，即人的某些思維功能在機器等裝置中的再現。一般認為，通過研究制造出某種機器或裝置，使其具有同人的思維相似的某些功能，并能完成通常需要人才能勝任的智力性工作，就獲得了人工智能。

當然，人們對人工智能的認識在不斷地發展著，對它所做的任何描述性的規定都不能完全把握其特征，而只能充當一個深入研究問題的引子罷了。? ?

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?二? 人工智能從可能向現實的發展

? ? 人工智能的出現不是偶然的，它有一個從幻象到可能、又到現實的過程。這個過程的推移和發展，始終是由人的需要，人的實踐和思維的發展決定的。

（1）從幻想到可能。

人工智能開始只是人們的一種想法，這種想法在人們的腦子里很早就產生了。美國學者麥卡達克在《人工智能早期史（1956年以前）》一文中說：“大量人工智能”，或自動裝置，出現于希臘神話【文獻1”】。國際人工智能聯合會（IJCAI）1977年會議上的人工智能歷史小組討論會也將人工智能“早期歷史”的范圍劃定為“從古希臘人的思想到二次大戰年代的控制論【文獻2】”。其實，人工智能的思想在中國出現得更早。據《列子·湯問篇》記載，周穆王（約公元前976年）一次巡狩，途遇獻技者偃師。偃師命隨來之“人”娛王，后者則“歌合律”，“舞應節”，“千變萬化，惟意所適”，且“瞬其目而招王之左右侍妾”，以致“王大怒，立欲誅偃師”。偃師忙將該“人”剖散以示王，王和眾人見該“人”皮肉齒發皆革、木、膠、漆等假物。這個傳說表明，我們的祖先早就有了用人工方法模仿人和人的思維的大膽設想。但是，人類的這種由來已久的愿望，在整個古代由于受到生產、科技和思維的水平等主客觀條件的限制，只能是一種幻想。在那時研究人工智能還只是一種抽象的可能性。

【文獻1】P·麥考達克《人工智能早期史（1956年以前）》，載《科學與哲學》1981年6、7輯。

【文獻2】[美]E·A·費根鮑姆《人工智能研究的歷史》，載《科學與哲學》1981年6、7輯。

人工智能的抽象可能性向現實可能性的轉化，是以近代工業和近代科學技術的出現為前提的。

?近代工業的發展提出了改進生產工具體系的要求。我們知道，工具的質料由石器到銅鐵器、由天然材料到人工合成材料的發展，工具的能源由水力、風力向熱力、電力的發展，工具由手工化向機器化的發展，等等。這一切都只能由人的需要、實踐和認識的不斷發展同滿足這種發展的手段的不完備之間的矛盾來解釋。所以馬克思說：“工具形式變化的方向，是根據從工具原來形式帶來的特殊困難中得出的經驗決定的【文獻3】”。

【文獻3】《馬克思恩格斯全集》第23卷，第378頁。

到了近代，“勞動資料取得機器這種物質存在方式，要求以自然力來代替人力【文獻4】”。但是，當機器尚處于僅由發動機、傳動機構和工作機這三部分組成的水平時，自然力對人力的代替還是非常有限的。一方面，這樣的機器只能代替人的部分體力，還根本不能代替人的腦力。另一方面，僅就機器代替人的體力勞動來看，這種代替也是相對的，工人操縱機器比起手工勞動來大大地提高了勞動力的緊張程度，往往要消耗更多的體力；而且，在手工勞動中是“工人利用工具”，而在機器生產中則是“工人服侍機器”，工人成了機器的“附屬物【文獻5】”。這種水平的機器限制了人的全面發展。因此，人類的實踐提出了用控制機代替人來操縱工作機的任務。如果說缺少控制機的機器系統代替了人的某些體力勞動，那么制造控制機的目的就是要代替人的某些腦力勞動。這使得人工智能的抽象可能性在向現實可能性邁進的過程中，獲得了來自生產實踐方面的要求這樣一個強大的現實的推動力量。

【文獻4】《馬克思恩格斯全集》第23卷，第423頁。

【文獻5】《馬克思恩格斯全集》第23卷，第463頁。

要在機器生產中以自然力來代替人力，就必須“以自覺應用自然科學來代替從經驗中得出的成規【文獻6】”。近代自然科學主要是力學，當然無法滿足以自然力來代替人的腦力勞動這樣過高的要求，不過它也盡其所能為這一要求的實現付出予努力。17世紀笛卡兒根據大腦與某些機械設備相似而提出的大腦通過微小的機械運動傳遞信息的觀點，18世紀拉·美特里提出的“人是機器”的觀點，這些帶有機械論色彩的思想對于用機器方法制造各種仿生人自動裝置起了推動作用。機械粉刷工、機器笛手、機械鋼琴家以及法國物理學家巴斯卡制造的世界第一臺加法器、萊布尼茨在此基礎上制成的能進行全部四則運算的手遙計算機，無疑為人工智能的出現做了技術上的準備。

【6】《馬克思恩格斯全集》第23卷，第423頁。

人工智能由抽象可能性向現實可能性的轉變，還因為在社會實踐發展的這個階段上，隨著社會物質生產和精神生產的發展以及認識世界和改造世界的活動范圍的不斷擴大，人們接觸和需要處理的信息量急劇增長，各種科學研究的課題變得日益復雜，人們覺得單憑自己的腦力已經不能勝任一些問題的解決。因此需要一種處理信息的類似人腦的裝置來幫助人們進行腦力勞動。像人類當初意識到自已體力的不足而創造出勞動工具來延長肢體那樣，這時人類已開始意識到自己腦力的不足，想要創造一種能夠加強腦思維功能的工具，使自己從一些枯燥繁重的腦力勞動中解放出來，I以便騰出更多的精力向更廣闊的未知領域進軍。人們自然一開始就想到了數學計算，因為數學計算是一項最費力的腦力勞動。萊布尼茨在1671年就寫道:“讓一些杰出人才像奴隸般地把時間浪費在計算工作上是不值得的。如果利用計算機，這件工作便可以放心交給其他任何人去做。【文獻7】”

【文獻7】轉引自[美]J·伯恩斯坦《電子計算機-----過去、現在和未來》。

人工智能何以可能?從哲學上看，首先是因為世界具有物質統一性。世界上多種多樣的現象，自然現象、社會現象、思維現象，都在物質的基礎上統一起來。人的思維、智能不是什么絕對獨立的精神現象，而是高度發展的物質(大腦)的機能，是物質生活的反映。因此，“我們的主觀的思維和客觀的世界服從同樣的規律【文獻8】”，這是智能模擬的可能性存在的客觀基礎。其次。冊世界具有可知性。無論是物質現象，還是精神現象，天論是人腦、人腦的思維，還是智能模擬的裝置、智能模擬的過程和規律，都是可以認識的，這種認識是無限發展的。既然可以認識，模擬就是可能的；認識無限發展，模擬就永無止境。

誠然，在整個近代，人們對思維模擬的可能性的認識總的說來還是非常抽象的。因為可能并不等于現實，可能要變為現實，除了主觀認識之外，還需要客觀條件。客觀條件的不具備，不僅限制了思維模擬的可能性向現實性的轉化，而且還限制了人們對思維模擬可能性的進一步認識。

（2）從可能到現實

我們先簡單地回顧一下人工智能的可能向現實的轉化是如何發生的，然后分析一下這種轉化發生的條件。人工智能的研究作為一?門科學出現，始于1956年。 這有三個重要標志：

第一個標志是，這一年正式出現了“人工智能”這個科學術語。當時，美國的J·麥卡錫、M·明斯基、N·羅卻斯特和C·Z·申農四人合向洛克菲勒基金會提出了這樣的建議：“一九五六年夏季在新罕布什爾州漢諾威的達特瑪斯學院進行一次兩個月十個人的人工智能研究。此項研究意圖是在假說的基礎上向前推進一步。這個假設是知識的每個領域，或智能的任何一個其他特征，原則上是可以如此精確地加以描述，以致能夠制造出一種機器來模擬它【8】。他們邀請的其余六個人是：T·摩爾，A·塞繆爾，0·塞夫利奇，A·索羅，A·紐厄爾，H·A·西蒙。這10個人后來被公認為人工智能的創始人。

【8】[美]P·麥考達克《人工智能早期史（1956年以前）》，載《科學與哲學》1981年6、7輯。

第二個標志是，會后在美國形成了三個專門的人工智能研究組織，即，以紐厄爾和西蒙為首的卡爾基-梅隆大學小組，以塞紐爾為首的國際商業機器公司(IBM)工程課題研究組，以表卡錫和明斯基為首的麻省理工學院研究組。

第三個標志是，這一年出現了一批人工智能的研究成果。紐厄爾和西蒙研制出一個稱為“邏輯理論家”的程序，簡稱LT，證明了羅素《數學原理》第二章52個定理中的38個定理。這一工作被認為是用計算機探討智力活動的第一個真正的成果。塞繆爾利用對策理論和啟發式探索技術編制出跳棋程序，配有這種程序的“跳棋機”具有自適應、自學習的能力，它在1959年擊敗了其設計者，1962年擊敗了美國一個州的跳棋冠軍。

? ? ? 從1956年開始，人工智能的研究僅僅經過30年的時間，其發展速度是極其驚人的。60年代，人工智能研究的主要課題是博弈、難題求解和智能機器人；70年代開始研究自然語言理解和專家系統；80年代則開始轉向知識工程、第五代計算機、機器人應用等領域。這表明人工智能已經開始走出積木世界，進入現實世界。

人工智能自50年代下半期以來不斷地從可能變為現實,主要是因為具備了以下三個條件：

第一，控制論和信息論為人工智能的研究奠定了理論基礎。

1948年， 美國數學家維納發表的專著 《控制論(或關于在動物和機器中控制和通訊的科學）》，標志著控制論的產生。一般認為，控制是為了改善系統的功能或發展，通過獲得、處理信息而施加給系統的作用。控制論認為，不同系統的控制過程具有相似性。它研究一切控制系統的共同規律。信息論的創立是以申農1948年的論文《通信的數學理論》和1949年的論文《在噪聲中的通信》為標志的。一般認為，信息是物質的一種普遍屬性或反應特性，它表現著物質系統的組織程度、有序程度、差異性。信息論是研究信息傳遞和變換規律的科學，主要任務是從理論上和技術上研究如何改進、提高信息的傳輸能力和可靠性問題。

?控制和信息是分不開的，控制過程的基礎是信息，控制系統也是一種信息系統。在控制系統中，施控者和受控者之間的關系就是信息控制和信息反饋的關系。信息控制就是根據一定的目的選擇適當的信息并作用于受控對象，信息反饋則是輸出信息對受控對象作用結果的回流。一般認為， 負反饋是控制的機制，通過它使偏離目標值得到修正，從而實現控制。維納認為，目的性是可以通過負反饋實現的，負反饋使系統趨近一定的目的。他以帶有自尋目標機構的水雷為例說明若干機器內在地有目的。他還就動物和人等生物系統中是否也存在反饋的問題請教了生理學家羅森勒呂斯，得到了肯定的回答，從而確立了技術系統和和生物系統都具有自動調劑與控制的功能是由于它們都具有反饋回路的觀點。這個觀點為機器模擬目的性從而體現出智能自動控制提供了理論依據。

控制論用行為概念來描述技術系統和生物系統都具有反饋回路和自動調節、控制功能的相似性與統一性，這樣就可以把技術系統的輸入和輸出的動作、生物系統的刺激和反應的動作都看作行為。按照控制論的觀點，在兩個系統之間導致原型和模型關系的最重要的相似性是行為上的相似性，它不深究系統“是什么”，鋼鐵的機器還是血肉的動物，而是研究系統“做什么”,動作或行為是否相似。這些構成了控制論的功能模擬方法的主要要特征。功能模擬主要模擬的是行為特征，它表明相同的功能可以用不同的物質構造來實現。這種方法為人工智能的研究指出了一條現實可行的途徑。

第二，電子計算機的出現為人工智能的研制提供了物質手段。

人們說，人工智能乘著電子計算機這匹快馬來到了人間。這話有一定的道理。但須分清，一般的計算機并不是真正的智能計算機。其區別主要在于：前者使用的是解決某些具體問題的“固定程序”，它按照程序所規定的步驟一步一步地進行工作。這種計算機從1946年開始就已經存在了。后者則要裝備編制解決具體問題的“思維方法”,要求它具有“推理”、“學習”和“積累經驗”等功能，要求它在遇到某些具體問題時能自已編出解決這些問題的程序。這樣的計算機正在研制中。因此，嚴格地說，普通計算機所體現出來的可以代替人的某些腦力勞動的能力，并不是真正意義上的人工智能。

然而，現有的普通計算機也的確在人工智能由可能向現實的轉變過程中發揮著重要作用，它是思維模擬的主要工具。可以說，對電子計算機和人腦在符號信息處理上的相似性的認識，構成了人工智能賴以形成的實質基礎。人們在人工智能研究的實踐中發現，電子計算機的電脈沖可以模擬人腦的神經脈沖，它的數以百萬、千萬甚至上億的電子元件可以模擬人腦神經細胞的功能，存儲器的作用是對人腦記憶的模擬，運算和控制系統的作用是對人腦分析判斷等功能的模擬，輸出系統則是對人腦與感官、運動器官的神經傳導和發生效應的功能的模擬。總之，電子計算機的出現，為人工智能的研究提供了一種在人腦、人腦的思維與電子計算機、計算機的功能之間可以參照和比較的手段。

第三，社會實踐的發展是人工智能研究的強大動力。恩格斯說：“社會一旦有技術上的需要，則這種需要就會比十所大學更能把科學推向前進【文獻9】“。人類進入20世紀以后，資本主義工業的迅速發展已經為人工智能從可能向現實的轉變準備了一定的物質基礎。在第二次世界大戰中，現代戰爭的復雜程度提出了許多復雜巨大的計算任務，防空系統的完善要求實行火炮的自動控制，制造原子彈需要做大量的數據分析，戰爭還對提高通訊的可靠性提出了更新的要求。電子計算機的發明，控制論和信息論的創立，在某種程度上是對這場軍力、經濟力、科技實力大較量發出的呼聲所延遲產生的反響。戰后世界上一些發達國家的生產進入了一個新的時期，大規模生產將消耗盡廉價的原材料和能源，并造成嚴重的環境污染，經濟危機也使生產的增長率停滯不前。這種困境迫使人們尋求新技術和新型工業生產方式。電子計算機的應用，可以降低生產成本，數倍地提高生產效率和管理效率，實現各種工作的自動化，因而很快滲透到社會生活的各個方面。但這樣一來。信息量的劇增同人的腦力不能勝日益繁重的信息處理工作之間的矛盾就更加突出了。人類實踐和認識的發展迫切要求制造出這樣一種機器，這種機器應該盡可能多地模擬人腦的思維功能，盡可能多地代替人的腦力勞動。這樣，人工智能的研究就在社會實踐的強大推動作用下起步了。

【9】《馬克思恩格斯選集》第4卷，第505頁。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?三? ?人工智能的研究現狀?

人工智能的研究具有在理論和應用兩方面并行探索的特點，所以有人說它是一門實驗科學。經過30多年的發展，人工智能已在以下一些方面取得了突出的成就。

（一）定理證明。

定理證明即研究如何用計算機來證明數學定理，它是對人腦的邏輯演繹功能的模擬。西蒙等人根據人證明定理是先把整個問題分解為若干子問題然后運用公理、定理和某些數學方法解決子問題的思維過程，建立了啟發式搜索法，并編制了“邏輯理論家”程序(LT)。繼1956年開創了機器證明定理以來， LT程序經過改進，1963年在大型機上證明了《數學原理》第二章中全部52個定理。1965年美國數學家魯濱遜提出了與西蒙等人的證法相反的歸結原理，即：要證明任何一個命題為真，可以通過證明其否定為假來得到。歸結原理的提出使機器證明定理獲得了重大突破，它克服了西蒙等人的方法不能證明復雜定理的局限，擺脫了完全“仿人”的證明方法的束縛，轉向了研究機器求解問題的方法。中國科學院吳文俊教授提出的平面幾何及微分幾何的判定法，將幾何問題表示為代數問題，在1977年和1978年證明 了初等幾何和初等微分幾何主要一類定理證明可以機械化。在機器上證明了人都難以證明的問題。1980年在 一臺小機器上得出了一個新定理。機器證明定理使人們對技術系統的信息變換同人腦系統的思維活動之間的相似和模擬的關系有了進一步的認識。

（二）感知模擬

人的思維是以感官接收外界信息為起點的，因此感知模擬必然成為人工智能研究的一個重要課題。從1981年8月在加拿大召開的第七屆人工智能會議的信息來看，機器視覺方面的研究受到重視。視覺是人接收外界信息的主要通道，實驗表明有80%以上的信息來自視覺。.視覺的模擬在50年代集中于二維圖象和字符的識別方面，其中英文字符識別的研究進展較快，一些裝置已商品化，并廣泛應用于郵政、印刷等方面。1965年以后，視覺模擬轉向三維景物的識別，羅伯特開辟了分析由棱柱體組成的“積木世界”的方向，目前已開始向戶外景物及運動目標的識別發展。除了視覺模擬之外，聽覺、觸覺等的模擬也在研究中。

感知模擬的研究說明，在無機物中可能“有一種和人的感覺相似的能力【文獻10】"，這種相似的能力來源于信息的反映特性，機器通過低級信息的加工就能模擬人的感知活動。但是，目前感知模擬所達到的水平與人的感知活動之間的差距還很大。人的感知活動包含著很強的目的性、知識的運用和分析、判斷，推理等理性思維成分，這使人在感知對象時具有很強的識別和理解能力。因此，感知模擬的進一步發展，必須解決知識的學習、存儲、運用以及對獲取的信息進行分析、比較等問題。

（三）自然語言理解。

語言是人類思維的工具和交流思想的手段，因此人工智能的研究一開始就很重視模擬人的語言能力。50年代， 人們企圖用基本上是逐字翻譯的方法來解決機器翻譯的問題，結果遭到了失敗。人們從這一教訓中認識到，要實現機器翻譯或人一機自然語言對話，必須使機器能“理解”人的自然語言。60年代，研究工作還局限于問答領域中的自然語言處理，編制出一些能在規定的范圍內理解和回答人所提出的有關問題的程序。70年代，T·溫諾格拉特提出了理解英語自然語言的程序，可以使機器利用屏幕與人對話，并執行人的命令去搬運積木塊。這種程序以交錯的方式使用語法、語義和推理三種成份，使之互相結合，在詞匯分析和語法分析的基礎上注重語義分析，因而具有較強的語義理解功能。

但是，要達到人一機之間用口語和文字自然地對話，自然語言理解的研究還有許多工作要做。首先，聽、讀問題有待于感知模擬的研究進一步發展才能解決。其次，需要研究人是如何理解自然語言的問題，研究人類思維和語言的關系。人的思維內容決定著語言的意義，所以我們必須具備必要的知識并通過分析、判斷等一系列思維活動，才能理解別人用語言表達的意思。計算機要模擬人理解語言的過程，就必須具備人所有的詞匯、語義、語法、上下文關系、主題范圍、語言環境等一系列知識，并具有分析、判斷、推理等相應的能力。

（四）智能機器人

智能機器人是在工業機器人廣泛應用和不斷改進的基礎上開始研制的，它綜合運用了人工智能的各種研究成果，試圖從感知、語言、推理、決策和動作等方面完整地模擬人和人的思維。1969年，斯坦福研究所制造了具有眼一車裝置的智能機器人，成功地通過了模仿“猴子摘香蕉”的試驗。智能機器人以電視攝象機代替眼睛從外界獲取視覺信息，并配以計算機進行初級處理；以話筒-前處理計算機接收語言等聽覺信息；用揚聲器-前處理計算機同人對話; 用多自由度機械手一力檢測元件-控制計算機獲得觸覺并控制動作；最后，由中央電子計算機對各分計算機輸送來的經過初級處理的信息進行綜合分析，做出決策。

智能機器人的出現大大加強了人的思維功能和實踐能力，它不僅可以配合人完成復雜的工作，而且還可以成為人在高溫、高壓、易燃、易爆、輻射等惡劣環境下工作的替身。智能機器人的進一步發展，將使思維主體同對象的關系發生明顯的變化。

（五）專家系統和知識工程

專家系統是一種模擬專家在解決問題、作出決策時的思維和行為并能起到專家作用的計算機系統。最早的專家系統是1971年費根鮑姆等人研制的“化學家”、系統DENDRAL,它能根據質譜數據識別有機化合物的分子結構，達到了有機化學大學畢業生的程度。繼之出現了“計算機數學家”、計算機醫學家”、計算機法律顧間”、計算機教師”和“計算機秘書”等系統。

? ? ? 研制和利用計算機專家系統，可以使專家的知識得到積累和繼承，擴大人類對已有知識的利用，提高創新知識的能力。知識作為系統化的信息和思維的寶貴成果，在人類認識和實踐的不斷發展中發揮處愈來愈大的作用。正是基于這種認識，費根鮑姆? 1977年在第五次國際人工智能會議上提出了“知識工程”這一新概念。知識工程與專家系統有許多共同點，它們的區別在于，專家系統傾向于“專”，解決具體的應用問題；而知識工程則突出其“博”，解決較抽象的共性問題。計算機知識工程旨在于模擬各種專家獲取知識、進行推理、作出決策等方面的規律性，它可以使各種專家的知識能力集中起來，具有設計知識、制造和創新知識的方法學意義。可想而知，一旦知識工程的設想成為現實，它將把人類的思維推向一個更高的水平。

（六）第五代計算機。

專家系統和知識工程思想的提出，是人工智能發展中的重大轉折，同時也開辟了計算機應用的新時期，第五代計算機的設計思想在某種程度上就是基于90年代計算機將以專家系統形式出現的預測。費根鮑姆在1983年說：“第五代電子計算機，一種新類型的超級電子計算機，其運算速度非常快，甚至能比現在的計算機快一千倍；其效能非常高，甚至能在思考問題方面超過人類【文獻10】“。日本于1981年10月在東京召開了第五代計算機國際會議，1982年4月成立了專門開發機構，制定了研制第五代計算機10年計劃，并“打算在十年后研制出并銷售第五代電子計算機，即人工智能計算機，既能推理，得出結論，又能作出判斷，甚至能理解書面和口頭語言【文獻11】”。美國、西歐也在“不能落后于日本”的口號下展開了研制第五代計算機的激烈競爭。美國國防部1983年提出了一項為期6年的計劃，計劃投資6億美元，研制成能看、聽、說和“思想”的計算機【文獻12】。

根據各方面的資料來看，將來的第五代電子計算機之所以“新”，就在于其具有現在電子計算機所缺少的“聯想”和“學習”功能。現在的電子計算機不具有“聯想”功能，所以只能按固定的程序工作；如果有“聯想”功能，即使程序中沒有解決具體問題的指令，計算機也能根據具體情況“自主地”做出判斷和決定。“學習”功能則在于能積累經驗，加快運算步驟等。從這些功能的要求來看，第五代計算機的研制，要求其外圍計算機盡快解決感知模擬和自然語言理解等方面的問題。

【文獻10、11】[美] 愛德華·費根鮑姆、帕梅拉·麥克達克《第五代計算機：人工智能和日本計算機對世界的挑戰》，載《人工智能對世界的挑戰》，新華通訊社參考消息編輯部編，1984年8月。

【文獻12】《美國防部提出的研制第五代計算機計劃》，載《人工智能對世界的挑戰》，新華社通訊社參考消息編輯部編，1984年8月。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?四? ?人工智能的界限

?人工智能有沒有界限?人們的認識不太一致。這似乎是一個語義學的問題，但實際上又不完全是。如果問人工智能是否會無限發展，我們的回答自然是肯定的；而如果問人工智能同人類思維的差異會不會完全消滅，我們的回答則是否定的。這后一個問題實質上是人工智能的本質同思維的本質的區別問題。

機器能否思維，這確實是人工智能的研究提出的一個十分重要的哲學問題。西蒙說：“現在計算機正在向又一個根深帶固的信念提出挑戰，這就是只有人才具有思維能力"，“思維是人與其他物種包括可以用極為普遍的方式處理符號的計算機這樣的人造物種在內，所共同具有的特性【文獻13】”。國內有些同志進一步發揮了這個觀點，指出:“當人們為機器思維問題爭論不休的時候，“機器思維”已不知不覺地進入了人類的詞庫，它不是被當作一種比喻或引伸，而是以思維的原本意義被人們逐步接受了【文獻14】”。計算機確實具有和人一樣的思維能力嗎?機器思維真“是以思維的原本意義被人們逐步接受了“嗎？我們認為這些問題值得認真探討。

什么是機器思維?人們在使用這個概念時有不同的標準。機器思維的高級標準是所謂圖靈實驗，:即“如果一部機器能在某些指定條件下模仿一個人把問題回答得很好，,以致在很長一段時間內能迷惑提示該問題的人，那么就可以認為這部機器是能夠思維的【文獻15】。

【文獻13】[美]H·A·西蒙《普羅米修斯，還是潘多拉》，載《世界科學》1983年第1期。

【文獻14】龔英甫、陳體滇《機器思維與機器結構》，全國文教系統第五次人工智能學術討論會文獻。

【文獻15】C·E·申南、J·麥克卡賽編：《自動機研究》，科學出版社1963年版。

機器思維的低級標準，是費根鮑姆在《第五代計算機：人工智能和日本計算機對世界的挑戰》一書中談到的。他認為，一項需要人依靠智能才能完成的工作，如果交給機器也能完成，就應該認為機器能思維。因此他抱怨說：“盡管程序性能良好，不斷顯示的操作要是換成人的話，就會被認為是智能行為，機器不能思考的說法還是沒有消失【文獻16】”。在這個意義上，一臺計算機能夠代替人進行數字計算就表明機器能思維。

【文獻16】《人工智能對世界的調整》，新華通訊社參考消息編輯部編，1984年8月。

目前還沒有一 臺機器能夠通過圖靈實驗，這說明用高級標準來衡量的機器還不存在。而這個高級標準的要求，就是使制造出的機器在特定條件下、有限的時間內模仿人回答問題時盡量達到以假亂真。從費根鮑姆所談的低級標準來看，所謂機器思維，就是指讓智能機器去做原來只有人才能做的具有智能性質的工作，從而能夠代替人從事一部分腦力勞動，并不考慮它所從事的智能性工作，被代替的這部分腦力勞動在人的整個思維活動中是多么低級和有限。這兩個標準有個共同特點，就是只注意行為，將機器的行為和人的行為進行比較，只考慮行為的相似，而不考慮區別。這正是控制論的功能模擬方法的特點。所以我們認為，在這兩個標準的意義上談論機器思維，都不能不是一種比喻，都沒有超出人工智能的范圍。在這里，機器思維不過是人工智能的同義語，并沒有獲得思維的“原本意義”。

機器思維采用控制論的功能模擬方法，所以它仍然屬于人工智能的范疇，人工智能的本質也就是機器思維的本質。人工智能從可能向現實的轉變過程，它所依據的理論、采用的研究方法、實現的技術條件，等等，都說明創造人工智能就是通過研制智能機器來模擬人的智能或思維。因此，從本質上說，人工智能是思維的物化。

人工智能的本質是思維的物化有兩方面的含義：首先，過人工智能的產生和發展是一個由思想不斷地變為現實的過程。人工智能起初只在人的思維中存在，只作為一種思想而存在，通過實踐，它才能變成現實的東西。從一般的意義上說，人以自然，社會和思維為對象進行思維，通過思維指導的實踐得到各種人造的產品和機器。所以，一切人造物，諸如馬克思所說的機器、火車頭、鐵路、電報、自動紡棉機，等等都是思維的物化。這是人工智能和一切人造物的共同本質，而不是它的特殊本質。其次，人工智能的特殊本質、它同其他一切人造物的區別在于，這種思維的物化是以思維本身為原型的，而不是通過思維和實踐等中介以頭腦之外的客觀對象為原型的，它是通過思維模擬在機器中再現的人的思維功能。如果把人的思維大致分成關于自然的思維、關于社會的思維和關于思維的思維，那么，人工智能就是關于思維的思維的物化。如果說人工智能在某種程度上也模擬前兩種思維的話，那么，這種模擬則是撇開自然和社會等客觀對象的。

人工智能本質上是思維的物化，但本質的關系往往隱藏在現象背后，必須通過現象才能表現出來。思維的物化是一個過程，它大致要經歷兩個步驟：先是作為思維主體的人以主體的思維為對象，認識自我的思維過程和規律，形成關于思維的思維；然后再以智能機器為對象，通過硬件和軟件的制造，特別是建立起計算機的模擬模型，使主體的思維功能在機器中再現出來，使模擬模型具備原型的一些特征，獲得人工智能。這兩個步驟首尾相接、不斷循環，這就是思維的物化或思維模擬的過程。由于這個過程的完整性不易被人直接感知，需要靠理論思維來把握，所以一且制造出的智能機器在使用中顯示出人類智能的某些特性，人們往往會忽視模擬的智能行為同思維的本質聯系。對于使用機器的人來說，受也沒有必要考慮這種聯系。于是，計算機模擬人的思維這種本質的關系就通過機器思維的假象表現出來。

假象也反映本質，機器思維是一種假象，但這種假象正是全部本質關系的必然表現，因而是人工智能專家進行研究的現實依據和目標。圖靈實驗即使成功，也是對假象的測定，實際上被測定的是計算機制造者的思維水平。但這并不妨礙圖靈實驗成為機器思維的一個標準，也不妨礙人們為達到這個標準而做出努力。相反，這種假象正是人類所需要的、所追求的，是人類可以利用的。假象作為一種客觀存在的現象，它本身并不一定會使人們產生什么錯覺，造成錯覺的往往是我們的思維，即不能透過現象看本質。所以，問題的關鍵不在于使用不使用“機器思維”這個名稱，而在于如何理解它的含義。在我們看來，機器思維是一-種假象，在它的背后隱藏著它是思維的物化這種本質關系。而如果把這種假象直接當成本質，就勢必產生機器能思維并具有思維的“原本意義”的錯覺。這樣，人工智能和思維的真實關系就被掩蓋了，它們的本質區別就被抹煞了。

人工智能和思維的區別是一個事實，這是任何人都無法否認的。但是，我們要分清哪些是現象上的區別，哪些是本質上的區別，這樣才能避免走向兩極一盲目地貶低人工智能或盲目地貶低人類思維一的錯誤認識。

盲目地貶低人工智能，根源于把現象上的差別夸大為本質上的差別。這種傾向通常表現為，為思維模擬的發展劃定不可逾越的界限，只承認部分模擬，堅決否認另一部分思維如創造性思維等能夠模擬。溫斯頓曾列舉了這樣一些他稱為“謬誤“的觀點。其中一個具有具型意義的觀點是認為：“計算機只能做已由程序編好叫它們做的事情【文獻17】。“溫斯頓反駁說：“算機不可能從一無所有之中組織起它們的智能，所以在某種空洞的意義上，它們的能力是從程序編制者那兒得來的。但是人們也同樣地受惠于程序。看來必須具備超過一定界限的固有信息處理能力，才能從周圍環境中進行學習【文獻18】。”人腦是物質世界長期發展的產物，它完全可能具有某種先天的思維能力，而且我們完全可以將前代人對后代人的教育視為 編制程序。因此，為了縮短計算機核人腦的差距，必須由人來為計算機“補課“，在這一點上，我們沒有必要苛求計算機。

【文獻17】[美] P·H·溫斯頓著《人工智能》，科學出版社1983年12月版，第167頁。

【文獻18】[18]P·H·溫斯頓著《人工智能》，科學出版社1983年12月版，第167頁。

的確，目前人工智能同思維在現象上的差別還很大，許多由人憑借思維才能做到的事，機器還不能做。但是，人工智能的研究以模擬人的思維為目標，隨著這種研究的深入，二者在現象上的差別將逐步縮小，某些重大的差別也許會消失。這不足為奇，因為人工智能采用控制論的方法，就是要使機器的行為和人的行為、電腦的功能和人腦的功能趨于一致，非如此，人就不能逐步地把過去由人從事的工作放心地交給機器去做。從這個意義上說，人工智能研究的最終目標是消滅機器思維和人類思維在現象上的差別，它要求人工智能專家成為“制造假象”的專家，他們制造出來的假象愈能亂真，就愈能體現人工智能的研究達到了更高的水平。當然，人工智能的最終目標的實現也許是一個無止境的過程，因為人工智能的發展所帶來的人類腦力勞動的每一次解放都會使思維躍居于一個更新的水平，從而創造出新的差別。

盲目地貶低人類思維的傾向，則根源于否認人工智能和思維之間存在著本質差別。當然，人工智能的研究已經打破了人類思維的神秘性，不過，它并不能打破它與思維的本質差別。人工智能不可能具有思維的社會性、自覺意識性和主觀能動性這些本質。在下一節里我們將深入分析造成這種差別的原因。然而，本質的差別不能消除，并不是說思維的這些本質不能模擬。這一點我們也將在下一節展開討論。

總之，人工智能的無界限和有界限是辯證的統一。人工智能向人類思維的靠近、模擬是無界限的，而正是模擬這一點構成了唯一的界限，即模擬模型與原型的界限。換句話說，人工智能向思維的靠近，不是與思維在同一水平上的前后推進式的重合或超過，而是運動于次一級的層次，在這個低層次上的模擬沒有界限，但層次上的差別又構成了界限。這就是我們對人工智能界限的理解。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?第二節? 人工智能與思維主客體的關系

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?一? 智能機器和思維主體

人工智能的發展對思維主體產生了巨大的影響。我國學術界曾就這個問題展開過討論，比較一致的看法是都承認人工智能的出現促進了思維主體的發展，但在發展的性質問題上又有較大的分歧。這些分歧大致可以歸納為四種意見。

第一種意見認為，計算機和機器人不象以往的認識工具那樣絲毫不能離開人的思維器官，它從根本上突破了人的反映機制的某些局限性，而不是人的反映機制的簡單延伸，能相對獨立地進行一定的智能運動，因此是“人工認識主體”，它的出現標志著人類認識進入了一個新的階段【文獻19】。

【文獻19】曹伯言、周文彬《人類認識的新階段》，載《這些研究》1980年第9期。曹伯言《簡談“人工認識主體”的產生》，載《哲學研究》1982年第1期。

第二種意見認為，電子計算機的誕生和應用，在原有自然認識主體的基礎上，開始形成新的人-機結合的認識主體，在以人為主導的基礎上，人-機之間在認識功能上相互補充，相互依賴。人-機認識主體不會因為電子計算機“智能”的相互依賴。人-機認識主體不會因為電子計算機“智能”的不斷提高而解體為“自然認識主體”和“人工認識主體”【文獻20】。

【文獻20】王海山《人-機認識系統與認識主體》，載《哲學研究》19818年第8期。王海山《人-機系統認識主體的涵義》，載《哲學研究》1982年第期。

第三種意見認為，電子計算機不是“人工認識主體”，因為它沒有自我意識，它的一切活動只有同人聯系起來，作為認識和改造世界的一.種手段即工具時，才獲得思維功能的意義。電子計算機也不能同人一起構成“人一機認識主體”,因為它作為人的思維器官的延伸，不管其作用于客體時有人在場還是無人在場，都是人作用于客體的中介物，屬于工具的范疇【文獻21】。

【文獻21】齊振海《是認識主體還是認識和改造世界的工具？》，載《哲學研究》1982年第1期。

第四種意見認為，如果把“人工認識主體”作為一種可能的發展，當然可以進行哲學討論；如果把“人工認識主體”當作一種現實的存在，則不是現有的科學事實。計算機本質上是一種處理信息的機器，但認識活動不等于信息處理，由計算機控制的機群人的活動不是認識活動，不是真正意義上的勞動。在“人一機”系統中，機器仍然是人使用的工具。為了進一步討論好這一個問題，有必要嚴格地對待認識主體做出科學的規定【文獻22】。

【文獻22】童天湘《智能機器與認識主體》，載《哲學研究》1981年第4期。童天湘《智能機器的出現與認識論的發展》，載《哲學研究》1982年第1期。

在這四種意見中，我們基本上傾向于第四種意見。的確，就人工智能的現狀來看，任何已經出現的計算機核機器人都還不配享有“人工認識主體”的美名。認識主體即思維主體，是指從事認識和實踐活動的人，而不不僅僅等于人腦。因為人腦雖是思維的器官，但思維并非只是人腦的機能，它還是客觀存在的反映。機能和反映的統一決定了思維主體必須是由人腦、感官和效應器官三部分組成的完整系統。孤立的腦不能成為思維或認識的主體，它只是在思維主體系統中起著信息傳遞、決策、指揮和控制的作用。所以，與人腦可比的電腦也不能成為“人工認識主體”。這是其一。其二，那么以中央電子計算機為電腦的機器人能否成為人工認識主體”呢?我們認為仍然不能。因為，人不僅是思維或認識的主體，還是實踐的主體，并且正因其是實踐的主體，人才能成為認識或思維的主體。實踐是人類認識的來源、動力和目的。只有在實踐中，人腦才能反映世界，進行思維，形成認識。實踐決定了人的思維具有社會性、自覺意識性和主觀能動性等本質特征。智能機器人盡管也能通過人造感知器官接收信息，運用電腦處理信息并指揮人工效應器官進行活動，但由于它不是實踐的主體，因而就不能成為思維或認識的主體，機器人運轉中體現出來的功能一人工智能就無法具有人類思維的三個本質特征。

這樣說道理何在呢?讓我們來做一些具體分析。

首先，思維的社會性決定于人是實踐的主體。實踐具有社會性，它不是單個人孤立的活動，而是處于一定社會關系中的人的活動。人的社會關系本質上是一種物質關系，它的建立根源于人的物質生活和物質生產的需要。人們的物質活動、物質交往、現實生活的語言等構成人們的物質關系，即觀念、思維、人們的精神交往在這里還是人們物質關系的直接產物【文獻23】。什么是人的思維。它是個人的思維嗎？不是。但是它僅僅作為無數億過去、現在和未來的人的個人思維而存在【文獻24】。絕對地進行認識的思維的無限性，是由無線多的有限的人腦組成的，而人腦是一個換一個地和一個跟一個地從事這種無線的認識【文獻24】。

【文獻23】《馬克思恩格斯全集》第3卷，第29頁

【文獻24】《馬克思恩格斯全集》第20卷，第94頁。

試問，智能機器人之間能夠形成這種物質的社會關系嗎?或者智能機器人同人之間能形成這種物質的社會關系嗎?顯然不能。原因是智能機器人的鋼鐵軀體產生不了人基于生理需要的多層次的需要系統。需要的簡單性(或根本沒有需要)，決定了智能機器人沒有社會生活，沒有在社會生活中形成的以物質利益為基礎的社會關系。智能機器人之間既然無社會關系可言，那么它們本身的活動就不會有實踐意義。生理構成、需要、生產、利益、社會關系等一切社會生活，決定了人是社會實踐的主體和認識的主體，使人的思維具有社會性。而智能機器人由于缺少社會生活的這一切方面，就不能成為社會實踐和認識的主體，其人工智能也就談不上社會性。電于機器人本身沒有社會生活和物質利益，它同人之間也就無法構成實踐主體和認識主體的社會關，因此在人-機系統中，智能機器人便不得不“淪為”人的工具。

馬克思和恩格斯說：“?那些發展著自己的物質生產和物質交往的人們，在改變自己的這個現實的同時也改變著自己的思維和思維的產物【文獻25】。人的社會實踐是思維發展的動力，也其推動思維的產物---人工智能等一切思維的物化發展的動力。智能機器人雖然可能模擬人的社會實踐，如進行深水打撈、外星探測、危險環境作業等；雖然也可能模擬人類思維的社會性，如根據人的要求“考慮”某些決策或行為的社會后果等；但模擬的模型特性不是原型的特性，是它們的行為并不是自己的實踐，它們的智能顯示也并非社會性思維。所以，智能機器人的智能不能因其運轉時間的長短而有所發展，終歸要由人來“幫助”其發展。

其次，作為實踐主體和思維主體的人具有自我意識。人能意識到自己的存在，自己活動的意義，自己同周圍世界的關系。人還可以對自己的思維活動、過程、內容、本質和規律等進行思維。正是這種自覺意識性，使人能夠控制、調節自己的實踐活動和認識活動；“改造客觀世界，也改造自己的主觀世界---改造自己的認識能力，改造主觀世界同客觀世界的關系【文獻26】“。

【文獻25】《馬克思恩格斯選集》第1卷，第31頁。

【文獻26】《毛澤東選集》第273頁。

智能機器人可以模擬思維的自覺意識性。例如，自學習機(下棋機等)可以對內部存儲進行選擇，對執行程序的情況進行測試，并根據目標和對新輸入的信息的加工分析,調整自己的策略。隨著科學技術的發展，未來的智能機器人將在這個方面不斷完善。

即便如此，能否說機器人有自我意識呢? P·麥科達克等人認為，如果一個程序能夠對它自己解決問題的行為加以考察和調整以便使它得到改進，那么，就等于它有了自我意識【文獻27】。明斯基則明確地說， ?機器用以測它們自己的機制是人提供的，它們的"自我識別能力”是人賦予的。他認為，人類為了讓機器更好地讓自己服務，需要使機器“很好地了解自己和改變自己”，“但是，我們至今上不知道用什么令人感興趣的方法使它們能夠改變自己【文獻28】”。

【文獻27】參見[美]M·亨特《人腦比機器強》，載《哲學譯叢》1985年第5期。

【文獻28】[美] M·明斯基《為什么人能思維而計算機不能？》，載《自然科學哲學問題叢書》1985年第1期。

我們也認為，智能機器人考察和改進自己的功能不算是自我意識，而只是對人的自我意識的模擬。我們還進一步認為。人類思堆的自覺意識性有其深刻的社會根源和生理基礎。智能機器人在解決問題過程中考察和改進自己的行為，同人的反思或自我意識在現象上確實有某些相似之處，但人對自己思維過程的考察和改進具有隨機性，不是像機器那樣圍繞著人們為之輸入的一個或幾個固定目標轉。人的目標是不斷變化的，其中起決定作用的因素是基于各種利益的價值觀念。智能機器人能有自己的價值觀念嗎?在日常思維中，我們都能意識到自己在做決策；我們對自己的職業、配偶和信仰的選擇，我們對某一事業的熱誠，我們決定對待任何一件事情的態度，都受到自己的經歷、感情、現實生活的環境和社會輿論等多種因素的影響，以致我們的決策往往并不是對自已最有利的，而是相對有利的，甚至是做出一定犧牲的。人能正確地處理近期和利益和長遠利益、個人利益和社會利益的關系，能為他人著想，能權衡各種利弊因素從而作出折衷的決定。這些都只能從思維主體是社會的人、參加社會實踐來解釋。在這些方面智能機器是無法與人相比的。

有些研究者認為，人的潛意識對自我意識的思維過程有重要影響，我們對各種事物、信息有不同的興趣和志向，這種興趣和志向是我們神經系統的一種特性，?同人的生理基礎有密切關系。當分析智能機器和思維主體在自覺意識性上的區別時，這種觀點值得我們考慮。

最后，自我意識的思維具有主觀能動性，它表現在兩個方面:一是思維主體能通過實踐能動地認識世界，二是能在思維的指導下改造世界。這就是列寧說的：“人的意識不僅反映客觀世界，并且創造客觀世界。”智能機器人沒有自我意識，它不能把自已同周圍的世界區別開從而形成機器人的類概念，意識到自己的類存在。沒有自我意識的機器人，不可能有自己的主觀世界，也就不可能有主觀能動性。亨特在談到人的潛意識對自我意識以及思維主體的主觀能動性產生的影響時說：“我們內心有一種精神病式的煩燥，我們就是在它的推動下去思考某些想法，實現某些目標。相比之下，計算機是一種被動系統：它所要實現的目標和實現目標的驅動力量都由它的設計者制定。我們就不會這樣，我們會去尋找新的目標并去實現它們，我們會迫使自己去解決我們以前從未解決過的問題：我們決不會知足【文獻29】“。人關心自已決定去做的事“。解決一個新的問題，發現一個新的事實，訪問一個新的地方，閱讀一本新的著作，所有這些都會使我們感到快樂；這也就是為什么我們要做這些事的原因。

【文獻29】[美]M·亨特《人腦比機器強》，載《哲學譯叢》1985年第5期。

享特完全用潛意識來解釋人的主觀能動性，雖然不夠正確，但人對事物發生興趣的能力也許確實是主觀能動性產生的原因之一。有人甚至想讓計算機模擬這種能力，在機器的程序中設置了“陽性強化刺激”，它能使機器對“自己”做出的正確決定和非同一般的新事情的感應加強，從而形成一種鼓勵“創造性”的機制，使其輸出不斷發生變化。但這種對興趣能力的模擬，并不能使機器人具有主觀能動性。亨特看到了這一點，不過他仍然是用潛意識來解釋說：“也許，計算機寫作的樂曲和詩歌并不感人是因為它對自己的作品既無憂傷之情，也無快樂之感，計算機對此并不關心【30】”。

【文獻30】[美]M·亨特《人腦比機器強》，載《哲學譯叢》1985年第5期。

我們認為，享特指出人的興趣、動機、意向是人的神經系統固有的特性，這個觀點是正確的。人的神經系統時自然界和社會長期發展的產物，也是興趣、動機和意向等潛意識的產生地。思維主體的主觀能動性同潛意識有聯系，并且因此而同人的神經系統有聯系，無非說明它要有一定的生理基礎，因而也就喪失了產生興趣等潛意識的條件，并且是它不能有主觀能動性的原因之一。但是，人之具有主觀能動性而機器卻不具有，不僅有自然的原因，還有社會的原因。享特說人是特定的文化及其信仰體系的產物，已經涉及到思維主體的社會性問題，這是極為可貴的。但是，亨特忘記說，思維主體的社會性、自覺意識性和主觀能動性主要地來自于人的社會實踐，主要因為人是實踐的主體。在我們看來，正是實踐決定著思維主體的一切本質特征，決定著思維主體與智能機器的本質區別。

對于人一機系統的問題，我們是這樣看的：人-機系統是存在的，在人-機系統中也確實存在著一種相互依賴的關系，它的發展對提高人類認識世界和改造世界的能力具有深遠的意義。但是，能否說現在已經出現了“人-機系統認識主體”呢？這就需要做具體的分析。

目前人們所說的人-機系統，通常是指"人-計算機系統“。從表面上看，這個系統確實具有思維主體所有的社會性、自覺意識性和主觀能動性的本質特征。然而，從實質上看，這三個主要特征只是人一機系統中的人單獨具有的，在“人一機“系統中，去掉計算機，它的另一個組成部分---人仍然然保持這三個主要特征；而去掉了人， 計算機則不再具有上述三個主要特征。即使是把計算機換為智能機器人，這種情況也不會有什么根本變化。這說明，在人一-機系統中，機從根本上依賴人，而人只是相對地依賴機，不論是計算機還是智能機器人，都仍然是人所使用的工具。人對任何一種工具都有相對依賴性，在這一點上，人對智能機器的依賴同對其他工具的依賴，性質是一樣的，只有現象上的差異，并無本質上的區別。所以，在人一機系統中，只有人才是思維或認識的主體，計算機和智能機器人都不是認識主體。

那么，將來是否會出現“人一機系統認識主體“呢?我們認為有這種可能性。但是有一個前提，即這種人一機系統中的智能機器必須不是像現在這樣的外在與思維主體的東西，而是思維主體的一部分，這樣就構成“復合認識器官”。“真正的復合認識器官，應該是某種機器與人體有關部位的直接耦合“。這種裝置，最初可以放在腦的外部，用電極與大腦皮層直接耦合，構成初步的復合認識器官。然后，終有一天，這種智能機器可以小到這種程度，能像人工視覺器官一樣植入大腦皮層，構成真正的腦機系統，成為名副其實的復合認識器官，它可以直接參與人腦的思維活動，改善人們的思維方式【文獻31】。

【文獻31】童天湘《智能機器的出現與認識論的發展》，載《哲學研究》1982年第1期。

S·T·巴特勒和R·雷蒙德在《腦和行為》一書中也談到過“腦機系統”的問題。這個系統也許可以通過兩條相反的途徑來加強計算機核人腦的功能，一條是人將思想傳給電子計算機，另一條是電子計算機將加工存儲的信息直接傳給人腦。據說，在前一條路徑上已經取得了“歷史性突破"，可以使用一架電子計算機來直接“讀”一個人的思想。美國加利福尼亞斯坦福研究院的神經生理學家、電子學工程師平內奧研究了腦一計算機直接通訊的問題。他用人腦產生的描記于腦電圖上的腦電波作為電子計算機的內存，然后讓計算機對“波型一來自人腦的思想一進行反應"， 執行“讀心”的功能。平內奧通過研究這些波型，已能辨認一些腦波與腦內產生的思想或命令的關系。腦波就象指紋似的每個人都不一樣，他給電子計算機存儲了25個人的波型，計算機能根據內存區分出新輸入的腦波是哪一個人的，“并在60%的時間內正確地執行命令”。如果將飛機機長的腦波波形存于計算機，?那么，“飛機機長只要一“想””便立即會出現他所要的天氣預報，而不需按鍵或發話“。關于第二條路徑，該書說，最終有一天，人們將“通過‘思想帽’將電子計算機貯存的信息，直接裝備到‘人體計算機’即人腦中去【文獻32】“。

【文獻32】參見[美]S·T·巴特勒、R·雷蒙德著《腦和行為》，科學出版社1981年8月版。

總之，“人一一機系統認識主體”的出現有沒有可能性以及將以何種可能的方式出現等問題，還有待于人工智能的進一步發展來解答。重要的問題是要認真研究可能性以及可能性向現實轉化的條件。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?二? 人工智能與主體和客體關系的變化

人工智能的研究將極大地提高人類認識世界和改造世界的能力，它正在、并將進一步使思維主體和客體（對象）的關系發生變化。
究范圍的變化以及主客體結構的變化等方面。關系發生變化。這些變化主要表現為主體認識能力和客體研究范圍的變化以及主客體結構的變化等方面。

首先，人工智能的研究深化了對思維主體的認識，擴大了思維對象的研究范圍。

主體思維的某些部分的對象化、物化，使思維主體的某些腦力勞動被智能機器所代替，人便可以騰出更多的精力向廣闊的未知領域、對象的更深層級的本質進軍。

主體思維通過人工智能這種物化的形式表現出來，增強了人類對思維進行思考的自我意識能力。對自我意識的傳統的解釋是：人能意識到自己的存在，能把自己同周圍世界區別開來。這種解釋從一一個方面反映了我們對于“我們的頭腦是如何運行的，···懂得并不多【文獻33】"，而人腦之“謎”、思維之“謎” 等等，恰恰說明我們對于頭腦是什么、思維是什么等問題‘只有具有十分微弱的自我意識”。人工智能模擬人類思維的目標，促使人們開始深入地研究思維的本質、過程，研究思維主體的規定性、人腦的構成和活動方式等一系列問題，而智能機器和智能機器的功能（物化的思維），則為人們間接地或相對直觀地研究自己的思維提供了一種手段。

【文獻33】[美]M·明斯基《為什么人能思維而計算機不能？》，載《自然科學哲學問題叢刊》1985年第1期。

人工智能研究也擴大了思維對象的范圍。一方面，電子計算機、智能機器人成了新的認識客體；它們又作為思維主體的認識工具將人的思維能力擴展到遙遠的宇宙空間和深奧的海底世界，使愈來愈多的原來不能同人直接發生相互作用的東西變成思維的對象。另一方面，人工智能的研究將使思維主體愈來愈客體化，使主體的思維愈來愈對象化。盡管歷史上人類從未放棄過對自身特別是對自身思維的研究，但這些探索都由于沒有強有力的物質手段而顯得步履蹣跚。人工智能的研究正在彌補這種不足，在它的推動下。對思維的研究將會大踏步地前進。

其次，人工智能的研究引起了主客體關系結構的變化。

思維主體和思維對象的關系從根本上說是實踐和認識的關系。實踐需要工具，認識離不開信息，工具和信息是思維主體和客體相互聯系、相互作用的中介。思維主體作用于客體的實踐過程包括內部控制和外部操作兩個部分，從屬于實踐過程的認識過程則主要包括信息獲取和信息加工兩個部分。在實踐過程中，主體操縱一定的工具作用于客體，同時根據一定的目的控制和調節操作行為；在認識過程中，主體從外部操作過程的各個環節及其實踐的結果中獲取信息，進行加工處理，并適時地將處理結果納入內部控制過程。思維主體和客體相互關系的實踐方面和認識方面是互相影響、皮復循環、同步發展的。

在人工智能的研究出現之前，人類實踐已經歷了使用簡單工具的手工操作與使用由傳動機、動力機和工作機組成的機器系統的機械化操作這兩個階段，進入了使用一般控制機的自動化操作階段。實踐手段的迅速發展，延伸了人的肢體器官，放大了人的自然體力；但同時也使主體接觸到的信息量急劇增加，給人的自然腦力帶來了沉重負擔。這就造成了先進的實踐手段和落后的認識手段之間的矛盾。

落后的認識手段或認識手段的落后，是相對于實踐手段的發展而言的，從這個意義上說，它是由實踐的發展造成的。但它反過來又限制了實踐的發展。在急劇增加的信息面前，主體加工信息的能力受到了大腦功能的局限，要對實踐過程中出現的大量復雜現象和結果進行分析、形成認識，愈來愈困難。這樣，主體對自己所創造的現代化實踐手段的控制和調節能力，也愈感不? ? ?足。當這種矛盾發展到一定程度的時候，人們便真切地認識到：“不搞智能機，我們將會被人類自己創造的大量精神財富壓垮【文獻34】“。這種認識誘發了人工智能的科學研究。智能機器的研制和應用，代替了一部分處理信息的腦力勞動。這樣，放大了的自然體力就得到放大了的自然腦力的支持，主體思維器官的延伸便同主體肢體器官的延伸協調起來，從而緩和了先進的實踐手段和落后的認識手段之間的矛盾。

【文獻34】錢學森《談談思維科學》，載《思維科學通訊》；1984年第1期。

實踐手段和認識手段的發展是平衡和不平衡的統一。如果說自然腦力與延伸了的體力的不平衡是推動人工智能研究產生的動力，那么，人工智能的發展加強了人的自然腦力，放大了人的思維功能， ?認識手段同實踐手段的基本適應，又會極大地推動人類實踐的發展。人類實踐能力和認識能力的不斷交錯發展，將把人工智能的研究不斷推向新的水平，而不斷發展著的人工智能，又將在思維主客體關系結構的日益有利于人的變化中發揮出愈來愈大的作用。

? ? ? ? ? ?第三節? 思維和人工智能的相互作用及其辯證發展

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?一? 人工智能的未來

思維和人工智能矛盾雙方方的相互作用決定著人工智能的未來。在雙方的矛盾關系中，思維是矛盾的主要方面，思維對人工智能的存在和發展起著決定作用。人工智能研究的歷史表明，人工智能對思維具有依賴性，它是思維發展到一定階段的產物。如果撇開思維發展背后的物質動因，也可以說，沒有思維就沒有人工智能。人工智能的未來發展將繼續證明，它的較高級的形式是思維發展到較高階段的產物。因此，人工智能的未來，是思維主體(人)為智能機器、也為自己創造的未來。

一般認為，人工智能的研究將沿著兩個方向發展：一是功能模擬，二是結構模擬。功能模擬主要運用控制論的方法，把人腦當作“黑箱”，模擬人的思維功能，而不考慮人腦和計算機的結構差別。結構模擬主要是從仿生學的角度，通過生物手段仿造大腦。但是，結構模擬目前受到兩個方面的局限，一是腦科學研究方面的局限，對人腦的結構缺乏認識，就談不上模擬；二是生物工程方面的局限，目前距離人工合成生命物質和生物有機體還比較遙遠，仿造人腦不太現實。所以，盡管從理論上說人工智能的研究有兩個方向，但實際上有進展的還是一個方向，即功能模擬。

那么，功能模擬將朝著什么方向發展呢?要對這個問題作出科學的預測有許多困難。為了能得出大致正確的結論，不妨讓我們先來分析兩對具有相互聯系的矛盾。

第一對矛盾是人們通常所說的人工智能發展的“二難困境"，即：一方面智能機器的程序是高度精確化的，另一方面人們又要求智能機器解決愈來愈復雜的問題。模糊數學的創始人查德把這一矛盾概括為”“不相容性原理”：即：當系統的復雜性日益增加時，我們作出系統特性的精密然而有意義的描述能力將相應降低。如何使人工智能擺脫這種困境呢?人們從人類的思維中受到啟發。人對復雜對象的思維總是伴有一定的模糊性，對于具有眾多因素、復雜聯系和不同層次的事物，往往是通過模糊的綜合、分類和減化等方法，把握對象的特征。對人類思維模糊性的認識使人們發現，人工智能的困境同人們在研究它時所使用的精確化數學方法有關。有人提出，人工智能發展中復雜性與精確性不相容，實質上是模糊性與精確性的“不相容【35文獻】”。因此，人工智能的研究要擺脫因境而發展，就要引入體現模糊化思維機制的新的數學方法。這種數學方法將模糊性思維和嚴格的數學邏輯分析手段結合起來，在一定程度上就是模糊思維和精確思維彼此轉化機制的形式。這種數學方法的運用，有可能使智能機器在解決復雜問題時提高可掌性。但是這有待于模糊數學本身的完善。

【文獻35】李曉明《模糊性：人類認識之謎》，人民出版社1985年12月版。

第二對矛盾是通過所謂“軟件危機”表現出來的。童天湘通知曾這樣概括出軟件危機的本質：“一方面是大規模軟件系統自身存在著復雜性與可靠性的方向制約性，隨著系統的復雜程度提高反而使其可靠性降低；另一方面，也是更重要的基本方面，便是計算機系統存在著硬件結構的不變性與軟的能的可塑性之間的矛盾，隨著軟件功能不斷擴大反而使硬件結構日益不適應【文獻36】“。

【文獻36】童天湘 《人工智能與第N代計算機》，載《哲學研究》1985年第5期。

軟件危機的前一個方面同“第一對矛盾”相似，這里不再分析。后一個方面則涉及到功能模擬和結構模擬的關系。

目前的人工智能研究主要是功能模擬，本章關于人工智能的討論也主要是圍繞功能模擬展開的。功能模擬以控制論為理論基礎，即是建立在不同的結構可以有相似的行為、相似的行為可以通過不同的物質結構來實現的根據之上的。我們至今也絲毫不否認控制論的功能模擬方法的科學性，人工智能的研究在功能模擬的道路上已取得的成就，便是對其科學性的最好證明。

但是，難道世界上真有與結構完全無關的功能嗎?難道以往的人工智能研究成果真的是在純而又純的功能模擬的基礎上獲得的嗎?如果對這兩個問題作出絕對肯定的回答，那么對結構和功能的統一性該如何解釋呢?對電子計算機用電子元件棋擬腦神經系統、用電脈沖模擬神經脈沖等等又該如何解釋呢?

要對上述問題做出正確的解釋，就必須打破對控制論的功能模擬方法的迷信。這種謎信應該打破，因為我們用以取得了許多人工智能研究成果的功能模擬方法，本身就包含著非功能模擬即結構模擬的成分。

軟件功能的不斷擴大 與硬件結構的不變性之間的矛盾以及主要由這種矛盾所造成的“軟件危機"，說明單純的功能模擬也許已經達到了它的極限，要使人工智能繼續有長足的發展，必須探索一條功能模擬 和結構模擬相結合的實際可行的道路。

童天湘同志提出，解決軟件危機的出路是計算機革命，這個革命的工具是人工智能，目的是突破諾意曼機的框架，變革計算機體系結構。他根據結構和功能相統一、對軟件和硬件作綜合評價的原則，以原理上的創新為主要依據，提出了劃分計算機“世代” 的新標準。這個新標準用“N”表示世代，把已經出現的和可能出現的計算機統稱為第N代計算機。因此，第N代計算機有：

N=1,第1代計算機：諾意曼機(數字計算機)。這類機器的特點是采用二進制、串行處理和程序內存。人們通常說的前四代計算機(電子管計算機、晶體管計算機、集成電路計算機和大規模集成電路計算機)，主要是以硬件的更新加以區分的，從功能和結構相統一的觀點看，它們都是諾意曼型的數字計算機，即都屬于“第1代計算機”。

N=2，第2代計算機：類諾意曼機(知識智能機)。它的特點是仍采用二進制，以二值邏輯為基礎，這是同諾意曼機相似的地方；但它采用超大規模集成電路，可以進行并行處理，突破了諾依曼機的順序控制方式。這種結構的變革促進了功能的增強，將實現計算機的人工智能化。它不僅能以知識為基礎進行學習和推理，而且能識別聲音、文字、圖像和理解自然語言，因此又應該稱為“第一代智能機”。日本等國正在加緊研制的所謂第五代計算機,就屬于類諾意曼型的知識智能機。

N=3，第3代計算機：非諾意型機(多值邏輯機）。它以在機理上不同于半導體器件的新型器件為多值迎輯實現的硬件基礎，采用以電荷耦合器件(CCD）抽頭延遲線為主體。通過電路搭技方法組成的多值邏輯電路，根據模糊邏輯的思想進行設計。但由于多值邏輯的形式多種多樣，這種非諾意曼機也可能有許多種。

N=4，第4代計算機：辯證自為機(思維機)。前3代計算機，從理論上說，都是邏輯自動機，基本上局限于形式邏輯方面。辯證自為機則建立在辯證邏輯的基礎上，既有宏觀功能模擬，又有中觀結構模擬，從而是在硬件和軟件兩個方面發展的全新的機器。在硬件方面，可使電子仿生學和化學仿生學相結合，并采用生物學元件和其他新型器件。在這種情況下，不能再說機器僅是機械運動和物理運動，它也會有化學的和生物的運動形式。這時機器的硬件就變成柔件，具有自組織能力。在軟件方面，機器自編程序和人的口授程序相結合，也有不同于程序的隨機處理，具有自糾錯的能力。在這種情況下，不能再說機器只是被動地按照人編的程序刻板地一步一步去操作，它也會針對具體情況而修改程序，甚至不使用程序,靈話應變。這時機器的軟件體現了辯證模式，使機器具有辯證思維的功能。

我們不必苛求作者對人工智能的發展遠景所做的描述絕對正確，任何人要談論人工智能的未來，都無法避免帶有預測的性質。上述觀點的靈魂是：它為人工智能的研究指出了一條功能模擬與結構模擬逐步相結合、分階段從低級目標逼近高級目標的道路。這也許可以使人工智能的研究擺脫眼前的“困境”，踏上蓬勃發展的坦途。但是不能忘記，這種轉折的出現，關鍵在于生產實踐和科學技術的發展是否能為其提供必要的技術條件。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二? ?人工智能研究將推動思維研究

人工智能研究的直接目的是使計算機智能化，即盡可能接近于人的思維。然而，?要實現這個目的，必須深入研究人的思維。另一方面，人工智能的研究成果則啟發人們思考計算機的某些功能在思維中的存在形式和作用。這從兩個方面推動了對思維的研究。

關于后一個方面，認知心理學已在研究利用計算機仿真技術建立人的認知模型。西蒙認為，盡管我們現在還不知道思維在頭腦中是怎樣由生理作用完成的，“但我們知道這些處理在數字電子計算機中是由電子作用完成的。給計算機編程序使之思維，已經證明有可能為思維提供機械論解釋。”童天湘同志認為，這種關于思維的信息處理理論，雖然遠沒有覆蓋人類思維活動的全部范圍，但為我們深入理解思維活動多少提供了一些材料。“通過編制有關思維活動的程序，就會加深對思維活動具體細節的了解，并將這種程序送進計算機運行，檢驗其正確性。這是一種思想實驗，有助于我們研究人腦思維的機理。他認為，由于目前對人腦的認識基本上還停留在宏觀水平上，所以人工智能的研究仍然是把人腦看作“黑箱”，進行宏觀功能模擬。但是，人工智能研究的進一步發展，“要求從宏觀功能和微觀結構兩個方面模擬人腦的功能，也要求探索人腦思維的微觀機制，這就需要建立微觀認識論”。宏觀認識論側重研究“腦內意識與外界客體的相互作用”，微觀認識論則側重研究“腦內神經與意識的相互作用”，“計算機和人工智能是微觀認識論研究的重要工具”.。

總之，人工智能的研究為人類思維的自我認識提供了一種動力和研究手段。它要求并啟發人們更深入地認識思維活動的更具體的規律，探究人腦思維活動的各種細節，揭示思維功能同信息處理的關系，等等。這種認識和實踐的需求已經引導人們開始進行思維科學的研究，并且最終會作為一個重要因素而導致思維科學的建立。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 三? ?思維和人工智能的辯證發展

思維和人工智售的相互作用構成了二者的矛盾運動和辯證發展，在這種矛盾關系中，思雄是矛盾的主要方面，它對人工智能的存在和發展起著決定作用。人工智能產生和發展的歷史表明，人工智能對思維具有依賴性，它是思維發展列一定階段的產物，它的較高級的形式則是思維發展到較高級階段的產物。如果撒開思維背后的物質動因，也可以說，設有思維就沒有人工智能。人工智能是矛盾的次要方面，它對思維也有重要的影響，它的目標就是從各個方面來加強人腦的思維功能，從這個意義上說，思維對人工智能也有依賴性。

人工智能和思維相互作用的結果，一方面是使人工智能的水平不斷提高，另一方面， 更先進的人工智能又使人的思維不斷得到加強，從而使矛盾雙方不斷由低級向高級發展。作為總的結果，就是人類對客觀世界和主觀世界的改造能力極大地加強，人類社會取得巨大的進步。

對于思維和人工智能這對矛盾的解決方式，不宜采用簡單的歸類方法，認為不是一方克服另一方，就是雙方融合。有人認為，人工智能和思維矛盾運動的結果是二者最終融合。融合成的新統一體“既不是單純的人工智能，也不是單純的人的智能，而是區別于兩者又超過兩者的新智能。....人與機的質的差別的消失，人與機水乳交融有機統一，再也無法區別屬于人和屬于機這兩部分了【文獻37】“。我們認為，要正確認識思維和人工智能的辯證發展，必須分析這對矛盾的特殊性。首先，人工智能和思維具有同一性，它們是相互依賴的。但這種相互依賴的同一性是特殊的，它們并不相上下、左右那樣互為存在前提，失去一方就無所謂另一方。其中，人工智能對思維的依賴是絕對的，沒有思維就沒有人工智能；而思維對人工智能的依賴則是相對的，在人工智能出現之前，思維就存在了，在人工智能出現之后，思維雖然靠人工智能得到加強，但并不完全依賴人工智能。其次，人工骨智能和思維之間的斗爭性也是特殊的。從二者具有本質區別來說，它們是相互排斥的，但這種相互排斥不是損害、削弱對方，而是加強自己對方。因此，思維和人工智能矛盾的特殊性決定了它們解決方式的特殊性；不是一方吃掉另一方；也不是雙方都喪失自己的本質，達到同歸于盡式的融合；而是雙方各自特性愈來愈突出，人工智能的發展極大地推動思維發展，思維的發展造就更高級的人工智能。如同物質變精神，精神變物質的道理一樣，人工智能和思維的相互轉化是思維變人工智能，人工智能變思維。在這里，同樣要透過現象看本質，不能一想到將來會有植入器官、人機接口等，就把現象上的“復合”看作本質上的融合。

【文獻37】陳體滇、龔英甫《人工智能的未來是與人智能的融合》，載《人工智能學報》1983年第1期。

分析思維和人工智能的發展，不能只看到這一對矛盾，還必須看到它們同物質、實踐的矛盾。在人工智能產生之前，正是這些矛盾推動了思維的發展，并造就了人工智能；在人工智能產生以后，人工智能和思維的矛盾確實成為二者發展的動力之一，但它們的發展同時又是由社會實踐和科學技術的發展推動的。所以，思維和人工智能的發展體現了眾多因素、各種矛盾的相互作用。我們必須通過考察客觀對象、社會實踐，人類思維和人工智能的復雜的相互作用，發現其相互作用產生的中介，才能對思維和人工智能的發展做出科學的預見。

感謝大家閱讀了本篇文章，本文是從《思維論》中將與人工智能有關的內容摘抄過來的，如有錯別字、語句錯誤等問題，還請大家留言指正，謝謝！

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總結

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