人工智能與人
[ Home ]如果要評選科技領域的頭條新聞，那毫無疑問是ChatGPT的出現。回溯到2016年，當人工智能AlphaGo以絕對優勢戰勝韓國圍棋九段李世石，人們驚呼人工智能已超越人類智力高峰。現在，人工智能已在我們的日常生活中，如手機的語音指令和導航軟件等，起到了不可或缺的作用。ChatGPT的流行引發了大規模的模型熱潮，人工智能對人類是禍是福的問題再次浮現。
盡管人工智能的能力有限，只能在特定領域完成人設定的任務，人們仍擔憂「強人工智能」甚至超越人類智能的出現。這個預警來自於霍金、艾倫·馬斯克和比爾·蓋茨等人，他們都提醒我們要警惕奇點的來臨。然而，反對的聲音也很強烈。對話程序的智能會增長，但它們真的能像人類一樣具有意識嗎？人工智能是否會像電影《終結者》和《我，機器人》所預示的，反過來控製人類？如果真的出現這樣的情況，我們還能區分人類和人工智能嗎？雖然人工智能領域的從業者對此有發言權，但哲學家也提出了自己的觀點。例如，美國哲學家約翰·塞爾就堅定地站在反方。他認為，人工智能再聰明也不可能獲得意識，或者說心靈。
17世紀的法國哲學家笛卡爾認為，語言是人類獨有的能力，任何機械裝置都無法正確回答人的問題。然而四個世紀後，人們通過語音指令與手機互動，對笛卡爾的這一觀點產生了質疑。這些進步歸功於英國數學家阿蘭·圖靈，他被譽為「人工智能之父」。圖靈提出了著名的「圖靈測試」作為智能的檢測標準。圖靈測試的設想是，如果一臺機器能以假亂真地代替一個人與另一個人對話，那麽這臺機器就可以認為具有智能。然而，圖靈在接受BBC訪談時降低了這個標準：如果超過30%的人類裁判誤以為是人而非計算機在與他們對話，那麽就認為測試成功。此後，許多軟件開發人員都想突破圖靈測試。2014年6月7日，「尤金·古斯特曼」聊天程序宣稱通過了圖靈測試。那麽，它是否已經具有與人類一樣的智能了呢？
塞爾在文章一開始就區分了兩種人工智能。第一種人工智能稱為「弱AI」。弱AI可以在心靈研究中為我們提供一個強有力的工具。例如，它能夠使我們以更嚴格、更精確的方式對一些假設進行系統的闡述和檢驗。第二種人工智能稱為「強AI」。持「強AI」立場的學者就主張，經過恰當編程的計算機其實就是一個心靈，可以被認為具有理解和其他認知能力。這種觀點在當時美國的人工智能研究者中占據主流。塞爾的中文屋論證，其實就是要反駁強AI的觀點。
塞爾假設他自己被鎖在一間房間里，房間中有一些中文文本，而塞爾本人其實對中文一竅不通。對他來說，中文文字就是一些非常有趣的線條。他接著假設，房間外面的人又給了他第二批中文文本，以及一些用英文寫的規則。這些規則可以讓塞爾把第一批中文文本和第二批中文文本聯系起來。簡單來說，這就是一些中英、英中詞典及其使用方法。接著外面的人又給了他第三批中文的符號和英文規則，使得他把第三批中文和前兩批聯系起來。大家可以發現，塞爾能夠理解的僅僅是用英文寫的指令，縱使他能夠根據規則將這些文字排列成一段通暢的文字，他依舊不懂這些文字是什麽意思。例如，塞爾可以根據規則，在「恭喜發財」的文字下搭配「紅包拿來」，但他並不能明白這些字代表了什麽意思，以及為什麽要這樣搭配。但是房間外面的人可能會誤以為里面的人懂得中文，所以才能給出恰當的回答。
塞爾想要通過「中文屋論證」來說明，就算一臺安裝了恰當程序的計算機能夠按照一定的指令和程序來恰當地完成一些工作，我們依然不能說這臺計算機理解了一門語言，換言之，不能說計算機擁有了心靈或者意識。塞爾的這篇論文發表之後，引起了廣泛的討論。有學者把這篇論文稱為「25年以來對認知科學和人工智能影響最大的論文」，當然在贊美聲中也不乏激烈的反駁。 在對塞爾中文屋論證的反駁中，伯克利的「系統的回答」對塞爾的中文屋論證做出了一個強有力的反駁。該反駁指出：被鎖在房間里的塞爾的確不懂中文。但是，塞爾和這個房間，還有房間里的工具書，一起構成了一個系統，塞爾這個人只不過是這個系統的一部分。雖然塞爾不懂中文，但整個系統「明白了」或者說「理解了」中文。所以最終給出恰當回答的並不是塞爾，而是這個系統。此外，人工智能哲學的研究者博登在另一篇論文《跳出中文屋》中反駁說，塞爾認為大腦的因果能力和神經蛋白的特性有關，而金屬和矽則不具有這樣的特性。塞爾這樣做依然是在把大腦的思考還原到大腦的生物化學特性上。所以，博登指出，塞爾在這里犯了一個範疇錯誤：大腦應當是智能的因果基礎，而不是因果的承擔者。也就是說，如果人類能創造出一個與人腦擁有同樣機能的大腦。能夠研究清楚思維中因果機製運作的原理，那麽我們即使是用金屬，也可以說，塞爾的中文屋論證在人工智能領域引起了很大的爭議，有許多人並不買塞爾的賬。在突破了圖靈測試之後，他們想挑戰更高的標準。
在人工智能領域，"更高的標準"具體指什麽呢？塞爾曾經提出，只有人具有"意向性"，而這正是更高的標準。那麽，「意向性」是什麽呢？我們在說出一個詞時，意識總會指向某個對象。然而，即使一臺機器發出聲音或模仿人類說出「月亮」二字，它並沒有指向「月亮」這個對象。例如，如果我們在電腦操作系統上修改文件名，盡管內容未改變，電腦會將其視為兩份不同的文件。因為人類具有意向性，我們可以判斷一個對象的同一性。意向性這個概念，源自歐洲中世紀的經院哲學，是指意識的某種指向性或相關性，也是意識和心靈的基本特征。
那麽，意向性是否一定要基於生物的特性呢？一個點鈔機和一個正在數鈔的人有何區別呢？哲學家丹尼爾·丹尼特認為，點鈔機不能真正計算，只能轉動齒輪。然而，點鈔機實際上也不能真正轉動齒輪，它只是在遵守物理規律。這種說法同樣適用於人類：人類或許不能真正計算，只是操縱心理符號；人類實際上並不能真正操縱心理符號，只能激活各種神經元；更為現實的是，人類並沒有自行激活神經元的能力，只能遵循物理學定律來激活神經元。丹尼特的這種立場與塞爾大不相同，它屬於典型的自然主義。在他的理論中，人類的意識、智能和心靈在很大程度上可能與機器並無本質差異。
無論人類的意識與機器的差異有多大，人工智能已經與我們的生活緊密相連。無論是機器翻譯、自動駕駛、人臉識別，還是股市的高頻交易，都應用了人工智能技術。我們期待人工智能技術的發展能為我們帶來更美好的未來，但其發展速度已超越了我們在倫理和法律領域對其的審查和限製。我們可以設想一個類似「電車難題」的場景：一輛由人工智能控製的汽車行駛在公路上，突然前方出現五個小孩。如果按照車速，已無法停車，而車內坐著一位母親和她的新生兒，此時，自動駕駛軟件應優先保護車內人還是車外人呢？
因此，圍繞人工智能的討論不僅僅是技術問題，它涉及到人類生活的諸多方面，甚至影響著整個人類的未來。這就需要技術專家、科學家、社會科學家、法學家，當然，哲學家們也是必不可少的。