文|創瞰巴黎 Julien Hernandez

編輯|Meister Xia

導讀

人工智能（AI）與人類智能（HI）相輔相成，卻在歷史中形成了兩大學派：符號人工智能與聯結主義人工智能。隨著計算機能力的提升，兩者在發展中互相交替，引發了對于“智力”的定義和兩者異同的深刻思考。人工智能專家強調，機器是否具備智力需看其生成結果的實際意義。然而，討論AI是否能與人類一樣或勝于人類是否失去意義？關鍵在于AI如何為人類服務，這牽涉倫理、經濟、立法等多領域，需要全球共同探討。在人工智能的未來發展中，我們究竟期待它為我們實現何種目標？為何而存在？

一覽：

• 人工智能自問世之初，就引發了與人類智能的比較。
• 一些學者主張人工智能的開發應遵循仿生學，而另一些學者則認為計算機認知不必牽涉到人類認知。
• 由于“智力”的定義長期沒有定論，比較人工智能和人類智能更是莫衷一是。
• 人類“意識”一直是人工智能無法模仿的，也是與人類智能最大的差別所在。
• 思考這兩種智能的異同有助于我們深入探討有關人工智能使用、意義和監管的倫理問題。

人工智能（AI）正在顛覆世界，滲透了我們生活的方方面面，或多或少地刺激著人類的幻想和雄心壯志，也不可避免地引發了與和人類智能（HI）的比較。但這不是空穴來風，畢竟人工智能自問世之初就帶來了相關的爭議和思考。

01 由來已久的比較

人工智能和人類智能是兩個相互獨立，但又相輔相成的科研領域，自計算機誕生以來便是如此。法國索邦大學科學哲學系名譽教授Daniel Andler說：“人工智能的先驅者中存在兩種思潮，一種認為人工智能應該以分析人類心理過程為基礎，將其在計算機中再現，讓兩種智能相互促進。另一種則認為人類智能存在局限性，注重提高計算機解決問題的能力，以結果為導向而非思維過程為導向。”

法國洛林大學計算機科學教授Maxime Amblad解釋道：“眼下許多文章、書籍都在拿人工智能和人類智能做比較，但其實自人工智能問世以來便有這樣的討論。此外，現在大家誤認為計算機數字化等同于人工智能，這也是不對的。掌握些計算機科學的基礎就知道，人工智能不過是眾多計算方法中的一種，其特征是方法本身和它解決的任務性質。如果一個計算任務看似涉及到人類特有的技能，我們就把用來解決它的計算方法叫做人工智能，僅此而已。”

02 人工智能兩大學派

人工智能的兩種主流思潮，催生了人工智能研究的兩大分支：

• 符號人工智能，基于邏輯推理規則，與人類認知模式的相似度較低。
• 聯結主義人工智能，基于神經網絡，源于對人類認知模式的模仿。

根據Amblad教授介紹：“20世紀中葉，計算機的計算能力仍然較弱，與今天不可同日而語。當時有人開發了所謂的‘專家系統’，把某些領域的專業知識轉化成規則和符號，以編碼形式存儲在硬件中，試圖讓計算機系統‘更智能’。但其他研究者不滿足于此，而是探究‘專業知識’形成的過程，進而通過構建概率分布以合理反映世間的種種現象。隨著數據、內存和計算能力急劇增長，后者大行其道。”

Amblad教授將兩大分支比喻為一左一右更替前行的兩條腿。在計算能力弱時，大家青睞符號模型，概率模型不受重視。現在隨著計算機能力的長足發展，概率模型引領新潮流，聯結主義人工智能邁向一個新高峰。但由于經典概率模型是個“黑箱”，未來的人工智能可能會更注重符號模型，以提高生成結果的可解釋性。

法國人工智能企業Ekimetrics數據科學負責人、神經科學博士Annabelle Blangero則指出：“鑒于現在人們覺得只有具有機器學習功能的系統才叫人工智能，以前的‘專家系統’是否屬于人工智能還是個問題。”不過，現在仍有人工智能專家對符號人工智能非常熱衷，比如英國計算機科學家Stuart Russel。Amblad教授也認為“一個系統是不是人工智能，關鍵看計算結果有沒有現實意義，所使用的算法性質是次要的，但也許我的思想受到人工智能早期歷史和認識論的影響較大。”

03 機器與人類的異同

了解了歷史和兩種思潮，便會有人提出：人工智能和人類智能是否就像一枚硬幣的兩面？這取決于如何對二者進行比較。Andler教授說：“如果把‘智力’定義為認知的功能，那答案是肯定的。然而，人類智能可以對時間、空間有所感知，而人工智能做不到，二者這么看來就不對等了。美國哲學家John Haugeland曾說過，人工智能與人類智能相比，總是有所欠缺，缺少意識、意向性、自主性、情感，當然也缺身體。”

Blangero博士認為，人工智能沒有意識和精神狀態的問題，可以通過技術發展彌補：“我所在的神經科學學派認為，意識源于對環境、對身體感知的持續評估。基于這一原則，只要能在機器中復制人類大腦活動的種種模態，應該就能產生類似的‘意識’。如今，聯結主義人工智能系統能相當忠實地再現人腦的活動，我們已經可以用相同的指標衡量人工神經網絡和生物神經網絡的活躍程度。”

然而Andler教授指出：“時至今日，仍沒有一個決定性的理論能解釋人類意識的萌生。由于沒有定論，這個問題經常引發科學界乃至哲學界的辯論。”Amblad教授也認為，人和機器根本的區別在于是否有理解世界的欲望：“人類感知了世界，進而會主動地去理解、解釋世界，我們人類是名副其實的‘意義制造者’。”

04 如何定義智力？

即使知道了人類智能和人工智能的差異，也未必有助于深度融合人工智能和人類智能，而這就涉及到“智力”的定義了。

經典定義認為，智力是人類解決問題的一系列能力。Andler教授在新作《人工智能和人類智能的雙重謎團（Intelligence artificielle, intelligence humaine : la double énigme）》中提出了另一個值得玩味的定義：“人類和非人類動物使用智力適應環境，會通過學習，以符合時機、符合環境條件的方式，解決與自身相關的問題，但對于一般性、抽象的問題則漠不關心。”

這一定義很值得商榷，其優點在于沒有使用死板的表述，而是靈活地描述了智力使用的具體情境以體現其豐富內涵。Andler教授同時指出，智力這個概念本身是一個“厚概念”：既是描述性的，又是具體性的；既有評價性，也有主觀性。雖然在實際中能輕易地分辨出一個人的智力高低，但給出一個智力的籠統定義卻很難。”

05 最終目的：如何讓人工智能為人類服務

無論怎么對比人類智能和人工智能，也許都評不出高下，但比結果更重要的是過程，是我們人類一路走來形成的思考：我們想要人工智能做什么？為了什么？我們希望未來的社會發展成什么樣子？

這些問題涉及倫理、經濟、立法和社會，需要人工智能領域的參與者以及世界各地的政府和公民共同應對。歸根結底，討論人工智能是否會像人類一樣是沒有意義的。最重要的是，我們想用它做什么，以及為什么？