第一部分智能时代的新认知

第一章计算主义世界观

图灵与人工智能

一个有纸、笔、橡皮擦并且坚持严格的行为准则的人，实质上就是一台通用图灵机。

——艾伦·图灵

图灵的贡献

首先我们要介绍一下伟大的图灵和他的巨大影响力，如果不从这里开始，我们就无法理解人工智能的起源，也不能理解我们所处的是一个如何伟大的革命时代。

一般人对图灵有所了解，是因为所有与计算机相关的专业学科中，都不断提到他的名字。图灵被称为“计算机之父”“人工智能之父”，今天美国计算机协会的最高奖就是以他的名字命名的。如果看过《模仿游戏》这部电影的话，就能了解图灵在第二次世界大战中破解密码的工作，了解他的破解密码的工作在第二次世界大战中针对同盟国在大西洋战场上起到的关键性作用。图灵提出的破解原则帮助他的同事制造了名为Colossus的机器，通过这个机器进行自动计算来破解德军的密码。当然，还有部分人了解他是因为他的死亡，传说图灵是一个同性恋者，因为莫名其妙地卷入了一宗盗窃案，他接受了一项屈辱的判决，但他无法忍受这样的侮辱，最后自杀去世了。实际上，图灵的贡献不仅限于提出了计算机的数学模型（图灵机），还涉及很多其他领域，这里我们进行简单介绍。

我们来讨论图灵最重要的贡献，即他在现代计算机及机器智能领域的贡献。通用图灵机的概念是一种关于通用存储程序式计算机器的思想。这种思想被冯·诺依曼和纽曼带到了英国和美国，并在1945年左右制造出通用图灵机，其中比较有代表性的是1952年在IBM诞生的IBM701，它是第一个由企业开发的存储式计算机。值得注意的是，图灵只是在其论文《论可计算数在判定问题中的应用》中介绍了抽象图灵机的思想，并没有研发出相关的机器，而这一篇论文却导致了整个计算机世界的诞生，以及开创了现代计算机和可计算性研究的新领域。

我们在这里不深入讨论图灵机的数学逻辑和工程实现，只说明图灵对现代计算机最核心的两个贡献：第一，通过机器在存储器中的一系列指令程序来控制计算机器功能的思想，这一思想是所有计算机程序产生的基本逻辑，而且这样的方法可以让固定结构的单机能够执行所有图灵机可以执行的每一个计算，即可实现可复制的计算。第二，图灵创造了一个理想化的计算模型，正如维特根斯坦所说，图灵的机器就是能够计算的人。即从有效工作这个角度，机器可以实现对人的有效替代，这个思想也是整个计算机历史最核心的发展逻辑，虽然计算机越来越复杂，摩尔定律使得计算的速度和存储空间越来越大，然而，这里面最基本的数学思想和模式并没有任何变化，图灵的伟大就体现在这里。

最后我们补充一下什么是图灵论题和计算的局限。因为从严格意义上来说，图灵并不直接研究计算机，他只是研究可计算性这个数学问题，因此，他更应该被认为是一个数学家，而这个数学问题指的就是图灵论题。所谓图灵论题，指的就是“通用图灵机可以执行任一人工计算者执行的计算”，即研究可计算数和不可计算数的问题，也就是说并非所有明确阐述的数学问题均能被图灵机解决。图灵将任何可以被图灵机写出的数字称为可计算数，而不能表现出来的数字就是不可计算数，图灵在论文中的结论如下：不仅证明了并不是每一个实数都是可计算数，而且证明了可计算数比不可计算数少得多。

这里需要提到的是，图灵的研究是为了解决德国数学家希尔伯特的判定性问题，这位数学家在巴黎演讲中提出“数学中不存在不可知的事物”的观点。然而，接下来哥德尔和图灵的工作证明了这个命题的错误性，也就是说某些数学问题不可以解决，而且这类问题所占比例高于可以计算的问题的比例。正因为如此，可以从正反两个方面来理解图灵论题，一方面，“凡是可计算的函数都可以用图灵机来计算”，展现了图灵机的通用性，以及人工智能的计算机在解决问题方面的普遍性。另一方面，“如果某种函数在绝对意义上是不可计算的——即使对于图灵机来说也是不可计算的，那么就不可能被过去、现在或未来的某一种真正的机器所计算”，这划定了计算的能力边界，未来的人工智能如果还建立在图灵机的模型基础上，就永远不可能解决不可计算的函数问题。

总结一下，本节主要讨论了图灵的贡献及价值，侧重他在人工智能领域和数学领域的贡献。在机器智能方面，他最大的贡献就是提出了一种客观判定计算机是否有智能的标准，即所谓图灵测试。另外，图灵在数学上对可计算性问题的研究，为整个现代计算机的发展史奠定了逻辑和数学基础。我们开篇提到他，就是因为他开启了整个智能时代的篇章，也奠定了信息文明时代的技术基础和基本思想。

人工智能与人类智能

在讨论了图灵的贡献以后，我们来看人工智能领域的发展历史中最受关注的一个问题，即“人工智能能否超越人类智能”。这个问题备受关注的原因就在于，人工智能研究的重要目标就是生产出一种新的能以与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，可以说自从人工智能这一概念在1956年8月的达特茅斯会议上被提出到现在，这个目标都是人工智能研究最核心的目标。虽然在涉及和模拟人类高级认知能力或者情感能力方面至今没有突破，但是以深度学习为代表的人工智能在模拟人类的特定领域智能方面（尤其是逻辑推理和计算）取得了巨大的成就。那么，我们讨论人类是否能够通过人工智能构建出超出人类智能的智能机器的问题，也算是对过去几十年人工智能领域常见争论的总结和梳理。

我们首先讨论关于人工智能争论的三种基本观点：计算主义思想、智能二元论思想及心脑同一论思想。所谓计算主义思想，就是将人类的大脑当作计算机来理解，因此，人类的心灵或者意识本质上就是可以计算的程序，而按照丘奇-图灵论题，任何一种可计算的程序都可以被数字计算机完成，因此，人工智能是可以达到人类智能的水平的。

智能二元论思想认为，人脑是能产生主观经验的独特装置而不仅仅是计算机，这种二元论的智能观也有其神经科学的根基。大卫·马尔在1971年提出的互补学习系统（CLS），为智能的实现提出了一个理论框架：有效的学习需要两个互补系统——海马体和大脑皮层，分别负责经验数据分析和理性逻辑。海马体是“快速、偶发、独立、启发式”的，而大脑皮层是“缓慢、泛化、组合式、结构化”的，这两个系统在特征、功能、表征和组成的不同，暗示了这两种智能在架构和机制上的迥异。

心脑同一论思想认为，人脑是神经活动的生理器官而非数字计算机，心理状态都是特定的大脑神经状态，而心理属性都可以还原为大脑神经系统的属性，因此，通过对大脑神经和状态的详细描述就可以解释意识现象。正如脑科学家F.Crick所说：“你，你的快乐和忧伤，你的记忆和野心，你对自我的认同和自由意志的感觉，实际上不过是一大堆神经元，以及跟它们相关联的分子的行为。”人们的任何经验都可由神经元的行为来解释，它们本身不过是神经元系统的涌现性质。因此，计算主义思想上的人工智能是不可能实现的，要采用其他路径才有可能（例如，我们后文会讨论的人工生命等学科）。

然后我们讨论围绕人工智能框架的理论可行性的批判，主要就是哥德尔不完备定律和来自遵循规则行为或约束行为的反驳。基于哥德尔不完备定律，在一个一致的算术系统中，至少有一条无法在该系统内部获得证明的定理，但是人类凭借直觉知道这条无法证明的定律为真。因此，任何计算机原则上是无法达到人类智能的水平的。正如卢卡斯在《心灵，机器与哥德尔》一书中所说：“给定任何一致的和能够做初等算术的机器，存在一个这台机器不能产生的为真的公式——这个公式在此系统内是不可证明的——但我们能够看出这个公式为真。由此推出，任何机器都不可能是心灵的一个完全或充分的模型，心灵在本质上不同于机器。”

还有一种反驳认为，由于人类在应对复杂的外部世界时，常常不会按照预先规划或者理性思维去行动，反而是会按照直觉、适应或者经验去操作，因此，人类智能往往具备一种反常识的逻辑。正如德雷福斯所说，人类的很多高级行为都是不可以被编码的，是不可能被还原成遵循规则的行为。因此，可以得到结论就是，任何仅仅由算法或者规则程序约束的机器是不可能完全模拟出人类智能的。因此，强人工智能是不可能出现的。

最后我们来讨论关于人类意识活动的争论。由于人类智能除了逻辑、计算等理性思维活动，还能体现出情感、意向性及自由意志等高级意识活动，而这些高级意识活动往往涉及主观维度，而目前的人工智能主要研究的都是客观活动的行为。正如大卫·查尔莫斯所说，意识问题分类为容易问题及难度问题两个类别。前者指的就是能够按照其因果逻辑来做功能化解释的意识活动，如学习、推理、回忆和信念等，这类问题通过认知科学的方法都可以模拟实现。后者指的是没办法用因果逻辑进行解释，因此，不能用功能化或者认知科学的方法进行处理的意识问题，如感受质、潜意识等，因此强人工智能无法出现。

总结一下，我们围绕着是否能够达到人类智能水平的人工智能进行了讨论和分析，介绍了3种基本思想：计算主义思想、智能二元论思想及心脑同一论思想。后面讨论了基于哥德尔不完备性及人类行为复杂性等思想的人工智能研究很难突破的边界，尤其是在人类复杂意识的模拟上会面对的困难。我们梳理这些问题和讨论，并非赞同强人工智能不能实现的或者能够实现的观点，而是通过介绍这些思想和理论，让读者建立一种多元的思想，这样有助于我们理解未来人工智能发展方向的多种可能性。

信息人概念

在讨论了人工智能是否能实现以后，我们得到了这样的启示，人工智能问题的另一面就是我们对人本质的认识的变化，因此在这里我们来探讨关于“信息人”的概念。所谓“信息人”，是在信息文明语境下对人本质的一种解读，它是人本概念的具体化、新形态，也是一种历史概念。我们在后续的文章中主要讨论的命题就是围绕着信息文明和智能时代来探讨科技和文明的演进路径，因此，弄清楚“信息人”及相关问题的概念，对我们理解传统的人本论在信息文明时代的演变非常重要，也为我们理解文明的内在变化逻辑奠定了基础。这里我们就围绕信息文明与信息人的概念来讨论人的本质问题。

首先我们讨论信息文明的概念，随着大数据、云计算、物联网、智慧地球等概念和词汇的流行，在可预见的未来世界里，我们可以看到基础设施都会被全面信息化，我们将身处完全的信息文明的环境中。信息正在使人类文明逐渐达到从未达到的高度，而我们也面临着如何理解信息文明的问题。这里我们从两个角度去思考：第一个角度是从广义上来说，信息文明就是世界文明的未来，是人类在与外部世界不断适应和交换过程中逐步形成的越来越确定化的世界。

人类科学的重要工作之一，就是通过科学消除不确定性，而信息文明就是人类通过科学塑造的不确定性最小的世界，这种趋势和内在逻辑渗透进了整个文明演变的过程中。

第二个角度是从狭义上来说，信息文明与很多其他类似的概念是部分重合的，如贝尔的“后工业社会理论”、托夫勒的“第三次浪潮”和奈斯比特的“信息社会”等概念。信息文明是以计算机和互联网作为技术基础的文明，带给人类的不仅是信息科技高度的发达和普及，还有信息文化成为主体，信息产业成为主导的模式。

我们要以一种动态的眼光去理解信息文明时代（或者叫智能时代），正如学者王飞跃所说，人工智能所代表的智能技术，实际上昭示着以开发人工世界为使命的第三轴心时代的开始。如果说农业时代是第一轴心文明对物理世界的开拓，工业时代是资本主义对第二轴心世界的开发，那么以人工智能为代表的技术将推动一个围绕智能世界而展开的平行社会的到来，这就是智能时代或者叫信息文明时代。

然后我们讨论传统意义上人的本质问题，这里我们不讨论宗教角度的意义，主要从哲学和科学的角度来讨论。我们通常认为的人类的本质，是一种利用自身有限器官去感知周围世界，继而在内部形成一个和外部存在相对应的知觉图景，并通过不断地反思个人经验逐渐勾勒出庞大观念体系的生物。这里有三个要素：第一，我们看到精神的产生有赖于外部世界的存在，也包括人类自身的感官器官。第二，我们看到精神产生的价值依赖于对外部世界的研究，人类通过技术来增强个体的能力，构建出新的认知世界的方法，并因此不断对这个世界进行解蔽，不断接近世界的真相。第三，人类的精神世界是一个非常开放的系统，能够不断通过适应和调整来完善个体的能力，通过科学的帮助从而使人类成为地球物种的主宰。

值得注意的是，传统意义上对人的分析主要都是基于物质和精神两个维度去思考的，但是人类的本质还应该包括其社会属性。正如马克思在《关于费尔巴哈的提纲》中所述，“人的本质并不是单个人所固有的抽象物，在其现实性上，它是一切社会关系的总和”。因此，我们应该基于“物质（肉体）+精神（心灵）+社会（文明）”三个维度去探讨人的本质。

基于上面讨论的这个逻辑，我们来重新定义人的本质，也就是讨论“信息人”的概念。我们通常讨论的人的概念是基于达尔文生物进化论思想的，人在自然界位置的界定和假设，也是基于自然界的演化过程所得到的。但是技术的发展导致了人的本质的变化，人们正在不断从数字移民成为信息文明时代的“信息人”。

这里我们可以从两个角度进行讨论：第一，人的本质受到社会因素或者文明因素的影响越来越大，因此，文字、语言、符号和信息成了人的本质的一部分。例如，我们看到的大数据的世界里，无论是人脸识别、语音识别，还是我们的身份信息，都处在不断的数据化过程中，人的本质相对传统有了巨大的变化。第二，在人的本质要素中，原有的关于自然和人的精神层面的理解正在越来越透彻，发生了祛魅的过程。人们关于自然的理解越透彻，就具备越来越强大的改造自然的力量，同时也具备了塑造虚拟世界的力量，这也造成了人的本质的变化。后续我们要讨论这种虚拟空间的自我身份认同的变化，以及它带来的文明内在逻辑的演变。

总结一下，信息文明时代带来的不仅是外部世界的变化，还带来了人的本质的变化。人的本质从原来的“物质+精神”属性演变为“社会+物质+精神”属性，文明和社会对人的本质影响越来越大。因此，我们需要重新建构对文明的认知，也需要重新理解人的本质。“信息人”的概念，是我们理解未来文明的基础，也是我们整本书讨论的核心内容。