人工智能雖然取得了輝煌的成果，雖然它已經(jīng)能夠幫助我們高效地處理一些需要智能才能處理的問題，但它離人類越來越高的要求還相去甚遠，因為很難說迄今的AI真正地具備了人的“智能”。目前人工智能的發(fā)展面臨許多瓶頸，其重要的方面就是AI的基礎(chǔ)理論一直未能取得重大突破，而從更深的層次看，就是哲學(xué)認識論對于AI的理論突破還未形成積極的支撐，甚至還存在“認識論供給不足”的狀況。

認識論在人工智能推動下的探新，可以有如下的展開向度：

一是認識論概念研究的創(chuàng)新。人工智能時代，認識論需要澄清對一些相關(guān)概念的模糊不清的理解，如“智能”“意識”“情感”“行為”等，人工智能之所以出現(xiàn)分而治之、各行其是的狀況，很大程度上是對一些核心概念理解上的分歧，如將“智能”理解為不同東西時，就不可能有智能模擬上共同的追求，而認識論探新中如果能對智能等認識論現(xiàn)象形成哲學(xué)上更透徹的理解，對認知的基本構(gòu)成達到更深入的把握，就可以為不同進路的人工智能提供融合的理論基礎(chǔ)。例如，關(guān)于認知中是否存在基本單元以及這種單元是什么，就可以把對認知的理解推向深入。目前已有學(xué)者分別提出了“組塊”“知覺物體”或“時間格式塔”作為認知的基本單元，并以此和計算的基本單元建立起關(guān)聯(lián)，這就更有利于人工智能專家在進行整體性智能模擬時形成更明確的方向。透徹地理解上述基本概念，就是從認識論上真正搞清楚人是如何動用智能去認識世界和應(yīng)對環(huán)境的，只有在此基礎(chǔ)上才可能走向真正“像人一樣思考”和“像人一樣行動”的AI，才能研制出較眼下更高形態(tài)的人工智能。

二是認識過程研究的探新。目前的認識論總體上是“宏觀認識論”，即使有新觀念也難以落地為可直接啟示AI研究的新思路和新方法，因此需要通過一定程度的“中觀化”來更加貼近具體的認知和可操作的認知模擬，這就需要結(jié)合具體科學(xué)在“微觀認識”上取得的新成果，以使過去對認識過程的粗線條描述變得更加精細化。尤其是人工智能本身就具有人類智能的“鏡像”效應(yīng)，通過它我們可以反觀自己思維認知活動的一些微觀機制，例如通過AI處理不同問題所使用的不同算法，就可以反觀人在認識過程中采用的不同方法。

《信息革命與當(dāng)代認識論研究》肖峰 著 中國社會科學(xué)出版社

三是認識流派研究的探新。人工智能的范式融合對哲學(xué)認識論提出了新的需要：對不同的認識論流派進行“異中求同”的整合，尤其是在理性主義、經(jīng)驗主義、具身認知的整合上需要有新的突破?？梢哉f，目前還缺乏可以打通各種認識論派別和認識形式的認識論新視角，認識論的局限成為人工智能取得新突破的障礙之一，所以尋求認識論上的探新和融合來消除這一障礙，成為人工智能進一步發(fā)展的內(nèi)在要求。如果進一步能實現(xiàn)理性主義、經(jīng)驗主義和具身認知的融貫，從而在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)人工智能三種范式的融合，人工智能就可以對人的認知本質(zhì)加以更全面、更完整的把握以及在此基礎(chǔ)上的模擬，由此才能構(gòu)建出一個同時具備推理決策、自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)環(huán)境智能特征的人工智能系統(tǒng)，使高階認知和低階認知能力集于同一個AI系統(tǒng)之中，從而人工智能在通用性上前行一大步。

四是認識的本質(zhì)和機制研究的探新。目前，各派AI都對智能或認識的本質(zhì)形成了獨特的看法，如符號AI認為智能是在對物理符號的操作中產(chǎn)生出來的，聯(lián)結(jié)主義AI認為智能是在類腦的神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)中涌現(xiàn)出來的，行為主義AI認為智能是在身體與環(huán)境的相互作用中產(chǎn)生出來的。這些看法實際上是從不同維度刻畫了智能或認識的本質(zhì)，它們啟發(fā)了認識論研究需要對其中提出的新問題進行新的思考，尤其是上述理解中開發(fā)和激活了一些重要概念和范疇，它們對于說明認識的本質(zhì)形成了新的啟示，認識論探新就需要對這些理解加以進一步的整合與提升，尤其是要探究它們?nèi)绾闻c反映、知識、感性、理性、符號等傳統(tǒng)的認識論概念相互嵌套，以期達成對認識機理和本質(zhì)的更全面深刻的理解。這種探新的一個總體要求是，認識論研究不能再像先前那樣“盲人摸象”式地考究認識的本質(zhì)，而要在局域性成就日趨多樣的基礎(chǔ)上，高屋建瓴地總攬人的認識，并走向?qū)τ谡J識本質(zhì)的共識性理解，為新形態(tài)的人工智能奠立認識論基礎(chǔ)。

五是人機融合認識主體的探新。先前的認識論是人機分離的認識論，在這種背景下甚至還有力求創(chuàng)建獨立的“機器認識論”的主張。由于人工智能的高級形態(tài)是走向人機融合，所以與之適應(yīng)、為其所需的認識論也應(yīng)該是人機融合的認識論，“人機認識主體”“人機交互認知”“人機共生智能”等概念的提出為這種融合拓展了視野。這種融合既是對AI作為工具輔助人的認識的一種升級，也是對其替代人的認識的一種避免，它基于人機之間在智能上各有優(yōu)劣的現(xiàn)實，力求通過人機協(xié)同而實現(xiàn)互補，形成比無論是單獨的人還是單獨的機器都更強并且隸屬于人的智能；此時我們需要的不是人機之間的認識論排斥，而是進一步的深度融合，即把機器智能更有效、更有機地納入人機融合系統(tǒng)之中。

人工智能的終極基礎(chǔ)是哲學(xué)認識論，認識論能走多遠，人工智能及信息技術(shù)就可以走多遠。在這個意義上，我們只有不斷進行認識論探新，才能使人工智能走得更遠，行得更順。這樣的關(guān)系，正是信息技術(shù)推動并強烈地需要哲學(xué)認識論不斷探新從而成為名副其實的當(dāng)代認識論的一般關(guān)系。

（作者為江西師范大學(xué)、上海大學(xué)和華南理工大學(xué)特聘教授，博士生導(dǎo)師）

來源：北京日報 作者 肖峰