引言

正如下文所述，人工智能（AI）处境艰难。从加利福尼亚州到上海，世界各地的技术人员、消费者和金融家们都在享受一场人工智能的学术盛宴，本书无意破坏当前的研究盛况。无论如何，盛宴都要继续下去。然而，人工智能如今的确陷入了一种不容乐观的境地：隐藏在人工智能背后的根本性问题没有得到解决。尽管如此，如果能解决其中少数几个问题，人工智能的发展就将有所突破，这场盛宴也将愈发声势浩大。本书将突破科技的窠臼，进入人文之地，最终回归新算法，再辅以具体的实例。所述之文字或涉及哲学、或涉及历史、或涉及技术。

关于人工智能的书籍多侧重技术而舍弃人文，而大多数人文类书籍又视技术为低层次的无趣之物。本书穿梭于人文与技术的双重领地，采取中间路线，探讨人工智能的已有之道以及创新之道。人工智能领域是否还有其他著作能从哲学和历史中汲取思想精华，将其融会贯通于可用算法当中，犹未可知！

0.1 人工智能研究的挫折与机遇

人工智能近期取得的成功备受媒体青睐：在国际象棋、围棋以及美国智力问答游戏 “危险边缘”（“jeopardy”）中，计算机屡次摘得世界桂冠。计算机识读人类笔迹，机器翻译显著改进，更多过去仅限于实验室研究的人工智能技术如今已成人类的囊中之物。然而，大部分已有成就不过是在现有人工智能概念上增加硬件、施以 “蛮力”，丝毫没有新思想。

本项目研究之发心可用两大挫折与两大机遇进行阐释。

挫折一

人工智能缺乏开创性的新思想。有人甚至认为，人工智能自 20 世纪 70 年代以来便一直处于某种深层的 “脑死亡” 状态，这一观点备受人工智能学界中坚力量，如马文・明斯基（McHugh, Minsky, 2003）和杰弗里・辛顿（LeVine, Hinton, 2017）等的追捧。

…… 当代人工智能研究，无论在其普遍性上，还是在支持某个一直存在的独立实体上，都极不理想。人工智能深受推理与常识问题的困扰至少有 50 年，而今，它似乎陷入了同样的困境。（Brooks, 2017）

关于人工智能的此类担忧，可以用下面的例子加以说明：当我们俯瞰 20 世纪轮式运输新思想的发展史时发现：尽管没有人会对这一时期轮式运输的巨大进步产生质疑，但 19 世纪早期火车就已经发明，并在 19 世纪末得到了广泛的应用。同样，自行车也从 19 世纪早期的概念发展为 19 世纪末被大众认可的现代样式。而汽车与摩托车则是 19 世纪晚期的产物。可以说，轮式运输的新一代创新概念便是 2001 年上市的 “赛格威”（“Segway”）。出人意料的是，轮式运输在整个 20 世纪毫无概念创新可言 —— 只是渐进式的发展。这里并非要贬低 1900 - 2000 年间汽车工程师所做的努力，只是想说明 “概念创新寥寥无几” 的事实。回到人工智能的话题，其发展面临的第一个挫折便是：当我们以同样的视角俯瞰，便发现在近几十年内，人工智能止步不前。这与计算机周边领域形成了鲜明的对比：想想计算机显示屏的更新换代，计算机通信的发展变化，更不用说 CPU 强大的处理能力的变化了。

符号人工智能的基本思想早在 20 世纪 50 年代便已出现，神经网络的基本概念在 1943 年的一篇论文中也已成形（McCulloch, Pitts, 1943; Piccinini, 2004），并在 20 世纪 70 年代被并行分布式加工（PDP）研究小组发展为人工智能的中流砥柱（Nilsson, 2010）。统计人工智能的思想可被视为符号与逻辑人工智能的延伸，在 1956 年也成为了主流人工智能的一部分（G. Solomonoff, 2016）。这一领域的概念创新极为少有，且都不怎么成功。尽管布鲁克斯（Brooks）对最初级的智能系统进行了研究，但这些智能系统对智力的要求也不过是一只昆虫所具有的智能。

挫折二（或许是挫折一的衍生）

人们在流行文化的引领下，期望计算机产生某种知觉或类人行为。截至今日（2019 年），这一想法仍无法在物理实体上实现。一个典型的例子是 1987 年发行的科幻连续剧《星际迷航：下一代》（“Star Trek: The Next Generation”），其中一个角色是名为 “数据”（“Data”）的机器人。尽管外形并非完全像人，但它混迹于人类社会并承担人类角色。我们已等了 30 年，仍没有亲眼看到剧中的机器人出现在现实中。

对于类人人工智能的缺位，以上抱怨之词并非只是浪漫主义思想使然。类人人工智能的实现将使机器人技术的多种应用成为可能。这些应用对未经训练的人与机器人之间的交互要求甚高：机器人要像人一样思考，以理解人类，并被人类所理解。以老年人的机器人护工为例，我们不能指望八十几岁的老人去理解一种全新的技术，因此，技术必须 “深谙人心”。这又涉及了一系列伦理问题 —— 但本书并不想深入探讨这类问题。

如果人工智能的处境如此令人大失所望，或许我们就应重新思考一下讨论的边界，以便越过思维之墙。

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引言

0.1 人工智能研究的挫折与机遇挫折一

挫折二（或许是挫折一的衍生）

0.2 核心问题

0.3 本书结构

0.4 阅读指南

第一篇 计算机、人类和社会中的智能

第 1 章 人工智能之现状

1.1 关于人工智能1.1.1 人工智能与心理学、认知科学等的关系

1.1.2 什么是智能、意识和内省

1.1.3 定义和审视人工智能

1.2 路径一：逻辑与数学

1.3 路径二：生物启发

1.4 组合法

1.5 华生1.5.1 显性动机

1.5.2 反对内省

1.5.3 有趣的观点

1.5.4 对华生的总结

1.6 西蒙1.6.1 经济学

1.6.2 反对主观性 —— 理性主义

1.6.3 人工智能

1.6.4 对批评者的反驳

1.6.5 不经意间的主观性

1.7 本章小结

第 2 章 人工智能之批判

2.1 背景：现象学与海德格尔2.1.1 现象学

2.1.2 海德格尔

2.2 认识论与现象学之争

2.3 德雷弗斯2.3.1 第一部分 —— 人工智能十年研究（1957—1967）

2.3.2 第二部分 —— 持续乐观背后的根本假设

2.3.3 第三部分 —— 传统假设的替代方案

2.3.4 德雷弗斯的新观点

2.4 威诺格拉德和弗洛雷斯2.4.1 作为生物现象的认知

2.4.2 理解和存在

2.4.3 用以倾听和承诺的语言

2.5 解释学和伽达默尔2.5.1 解释学

2.5.2 海德格尔和伽达默尔的解释学

2.6 人工智能对批评的不力应对

2.7 在现有的思想者中定位该项目

2.8 本章小结

第 3 章 人类思维：焦虑与伪装

3.1 个体思维3.1.1 令人尴尬的思维过程

3.1.2 焦虑、伪装、故事和安慰

3.1.3 我们可以说出真相吗？

3.1.4 动机

3.2 社会思维3.2.1 政治性

3.2.2 社会之科学观

3.2.3 政治与科学的内在关联

3.2.4 学科的独特性和教育

3.2.5 作为教化手段的教育

3.3 适应社会规范3.3.1 社会压力 —— 人生游戏

3.3.2 从众

3.3.3 傲慢大逃亡

3.3.4 必须之需

3.4 人工智能之关联3.4.1 焦虑、伪装与思维

3.4.2 对人工智能的启示 —— 基本的类人思维

3.4.3 自了意与大数据

3.4.4 人工智能之未来

3.5 本章小结

第 4 章 人工智能之成见

4.1 思想史：实证主义

4.2 知识4.2.1 真理是存在的、可知的、可用语言表达的

4.2.2 单一真理系统

4.2.3 照明类型

4.2.4 知识与怀疑的两极分化

4.3 科学4.3.1 科学大清洗

4.3.2 科学有别于巫术或宗教

4.3.3 世界的模块化、逻辑原子论与决定论

4.4 “模糊” 与 “严谨” 思维的对决4.4.1 世俗化

4.4.2 遭受非议的哲学

4.4.3 饱受诟病的大陆哲学

4.5 人类与心智4.5.1 人类心智的自然属性

4.5.2 人类与计算机的相似性

4.5.3 低级与高级人类功能

4.5.4 人类的理性

4.6 对宗教的其他担忧4.6.1 创世纪

4.6.2 异端邪说

4.7 本章小结

第二篇 替代方案：人工智能、主观性与内省

第 5 章 中心论点概要

5.1 中心论点之背景5.1.1 科学与技术，类人与理性

5.1.2 人工智能哲学

5.1.3 技术哲学

5.2 真理的概念5.2.1 单一真理的概念

5.2.2 视角主义

5.2.3 视角、现实、议程与奥卡姆

5.2.4 本书 “何以为真”？

5.2.5 真理的概念：小结

5.3 “推崇内省” 概述5.3.1 推崇

5.3.2 “纳入”

5.3.3 “开发”

5.4 本章小结

第 6 章 主要术语：“人择人工智能”

6.1 类人与理想 / 理性化

6.2 类人人工智能之动因6.2.1 “笨拙的” 理性人工智能交互

6.2.2 人类智力的多样性

6.2.3 与人相处

6.3 类人人工智能的特征

6.4 类人与人择

6.5 人类建模的视角和层级6.5.1 心智 / 大脑真的有层级（level）/ 层（layer）吗？

6.5.2 多层级讨论

6.5.3 存疑的认知层级

6.5.4 计算机的共时多层级

6.6 人择人工智能之当下

6.7 事实知识与技能知识：数据结构的启示

6.8 形而上学之问题

6.9 伦理

6.10 本章小结

第 7 章 主要术语：“内省”

7.1 主观性研究7.1.1 为什么是主观性？

7.1.2 定位主观性

7.1.3 何为主观性

7.1.4 可探知的主观性

7.1.5 现象学与异类现象学（hetero-phenomenology）

7.2 定义 “内省”

7.3 打破内省与科学的界限7.3.1 视为内省的 “出声思考”

7.3.2 出声思考与内省的区别

7.3.3 推论和困惑

7.3.4 非推论性观察之不可能

7.3.5 打破内省与科学的界限：结论

7.4 推崇何种内省

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