2024年11月28日，由北京师范大学天行教育哲学研究院、北京师范大学哲学学院及北京师范大学中国教育与社会发展研究院联合主办的天行沙龙第二期学术活动在北京师范大学主楼A803教室成功举行。此次沙龙主题为“人工智能会重塑哲学吗？”，由山西大学哲学学院梅剑华教授主讲，北京大学人工智能研究院杨浩副研究员和中央美术学院设计学院费俊教授与谈，吸引了哲学、人工智能、教育学、艺术与传媒等专业背景的师生前来参与。活动由北京师范大学哲学学院副院长郭佳宏教授主持。

整场学术沙龙分三部分进行：主讲人主题报告，约一小时；与谈人点评，主讲人简要回应，共约一小时；听众提问，主讲人和与谈人回答提问，共约半小时。内容实录将分四次推送完毕，此次推送主讲人主题报告的前半部分。

一、人工智能会重塑哲学吗？

主讲人：梅剑华

“人工智能会重塑哲学吗？”——今天要讲的这个题目实际上来自《信睿周报》主编吴洋老师的命题作文，我当时按这个命题思路写了一篇文章[1]。腾讯研究院公众号转发了这篇文章，随着人工智能发展的加速，大家对这个问题的关注度也越来越高。

我今天的整个报告，不大可能为这个问题提供一个很系统的答案。但我希望能够带动大家一起进行相关思考。我的与谈人来自中国哲学领域和艺术领域，希望能够形成一些对话和关联拓展。报告所讨论的相关主题有六方面：

• 哲学与科学的关系

• 两次重大的科学革命

• 哲学为人工智能助力

• 人工智能挑战传统哲学框架

• 人工智能具有像人一样的智能吗？

• 人工智能可以创造真正的艺术吗？

讨论这些主题的背景是：我们已经进入了一个智能时代，或者叫数字智能时代。“人机共生”是这个时代的典型特征。我们有自动驾驶、自动翻译、自动化系统等，我们有智能手机、智能助手、智能创作、智能游戏、智能交通、智能客服、智能酒店、智能医疗、智能教育、智能城市等，我们有聊天机器人、送餐机器人、探险机器人、看护机器人、情爱机器人、作战机器人等。这些技术中的数字智能因素已经包括了一个人生活和工作的方方面面。上述没有列出的可能还有数字生命，通过上传逝者数字遗迹，使之与生者有后续的亲密接触。

所以我想说的话题，实际上不只是人工智能从业者的问题，不只是哲学从业者的问题，而是每个人都在面对的问题，我们每个人无时无刻不在与智能产品打交道。杜威有句话，哲学问题不是哲学家的问题，而是大家的问题。赵汀阳老师有个说法，哲学是“一个或所有问题”。我们从“智能”这个问题进入，实际上会涉及与AI相关的所有问题。而我们从“人”出发能够想到的所有问题，都可以从“人工智能”出发再提问一遍：人工智能的主体性，人工智能的道德责任，人工智能的安全和权利问题，人工智能如何做推理等等。所以，人工智能问题实际上也是“一个或所有问题”。

1.哲学与科学的关系：一个时代问题

进一步说，我们所处的智能时代，其“时代问题”聚焦于科学。哲学与科学的关系代替了哲学与宗教的关系，成为我们这个时代的基本关切：在传统社会，宗教是人们生活的一个基本范式，人们依靠并诉诸宗教，过自己的日常生活和精神生活，宗教可以为很多生活现象提供解释，也成为人们活下去的动力。但自17世纪以来，对中国来说可能是在20世纪初期科学传入之后，科学逐渐在替代宗教，承担了宗教的功能——我们的很多事情最终都诉诸科学解释，我们的诸多生活形态都被科学所塑造和改变。今天我们使用PPT、使用录像设备等产品，都依赖于科学技术的进步。科学的地位已经如此重要。我曾有个老师对一位科学批评者说：你觉得我们现在实在太过于技术化，希望回到田园牧歌时代？那么，把你家里的抽水马桶去掉可不可以？可能去掉这个很平常的技术，你就一下子觉得很不方便了。

实际上，技术深入到我们生活的每一个方面，科学塑造了我们的生活。如同曾经宗教及其建制对我们的生活形成了重要的影响一样，现在，科学及其建制对我们的生活形成了重要的影响。所以当我们讲哲学的“时代问题”时，科学也就已经变成我们这个时代一个最基本的关切。从哲学来讲，我们就会特别关注哲学和科学的关系。

几年前，有一位老师访谈杨振宁先生，问及如何看待哲学和科学的关系。杨先生的看法是，哲学曾对科学有一些引领作用，19世纪时科学仍被当作自然哲学；但到20世纪发生了物理学的革命之后，哲学对物理学的影响就变得越来越小。甚至量子力学的观点会反过来影响我们对哲学问题的理解，例如我们会用量子力学去解释人有没有自由意志，这表明我们是在以科学为背景思考哲学问题。

哲学与科学是两个关系项，能够形成四种关系：

传统的立场是认为科学从属于哲学，这实际上与古希腊以来哲学和科学不分的立场有关系。第二种立场是哲学从属于科学，我本人研究的物理主义和实验哲学都与之相关，都认为我们的最终解释的底盘是靠科学给出。第三种立场是哲学与科学互不干涉，让哲学的归哲学、科学的归科学——这句话听着耳熟，这种立场的一个典型代表是维特根斯坦，他认为哲学从事的是概念研究，科学从事的是事实研究，这就把哲学和科学分得比较明确。第四种立场是哲学与科学互相滋养、互相影响，我本人比较接受第四种立场。

那么哲学与科学到底怎样相互影响？这是一个需要讨论的问题。历史上何时会出现一种哲学-科学家，或者反过来叫科学-哲学家？实际上只有发生非常根本的观念变革时，才出现这样的哲学-科学家，思想观念的这种变革是不分学科领域的。比如笛卡尔建立了一个新的系统，那么此后的很多思考，无论关于心-身的分离，还是关于上帝，就都有了新的世界整体图景。而爱因斯坦和哥德尔可以称得上是最后的大师，兼具科学家与哲学家双重身份，他们的科学与哲学是相通的。

我们有没有新的哲学，其实取决于我们这个时代有没有发生观念性的巨大变革。

2.二十世纪两次重大的科学革命：

物理学革命与人工智能科学革命

这种观念性的巨大变革有可能是相对论对“时空”观念的调整，或者是量子力学对何为“实在”观念的调整，又或者是现在ChatGPT的出现，它回答问题的能力和进行推理的能力，超出了我们的预期，这就有可能引导我们思考传统的哲学观念是否需要调整。现在的伦理生活可能跟两千年前差别不是很大，但技术生活已经千差万别。笛卡尔和莱布尼茨都不会想到会有大语言模型，他们在那个时代所设想的哲学问题和思考方式，肯定与现在我们的时代之间有巨大鸿沟。

20世纪在我看来有两次重大的科学革命：第一是20世纪上半叶发生的以相对论和量子力学为核心的物理学革命。这场革命的一个现实背景是“二战”，一个现实后果是当时那一批物理学家的物理学研究最终导致了原子弹的出现。原子弹改变了整个世界的格局，1950年代以来整个世界格局的确立与之有关，其影响持续了很多年。

能够与物理学革命相提并论的就是20世纪下半叶兴起并一直发展至今的人工智能革命，它也很有可能改变世界格局。人工智能带来的改变可能比物理学革命带来的改变更为巨大：原子弹可能只是决定一次战争，但AI技术带来的变化可能影响我们每一个人、每一个群体，每一个国家。类比于上世纪的美苏争霸，现在每国必争的可能就是AI，谁在人工智能领域占据前沿，谁就可能掌握主动权。

物理学革命的哲学代表就是物理主义。物理主义产生于那个时代，至今依然有影响力。早期维也纳学派时期的物理主义实际上建立在科学基础之上，强调所有语言——心理学的、生物学的、化学的语言——都可以翻译为物理语言。从而我们可以建立一个统一的科学大厦，因此它是方法论的物理主义。后来转变为本体论的物理主义，即所有的意识过程就是大脑过程，这是上个世界五十年代的观点。尽管历史上，唯物主义、物理主义不是一个主流观点，但是在二十世纪，乃至现在，物理主义逐渐变成一个比较主流的观点。

人工智能革命以来，我们在人工智能时代可与物理主义相匹配的哲学主张是什么？可称之“计算主义”：因为最终我们把心灵视为一个计算系统。据此，我们的认知和思维就是一种计算，可以说“计算”是人工智能最核心的观念。当然，很多哲学家对计算主义的批评是，情感是不可计算的，很多人类心灵机制是不可计算的。

无论如何，如果AI技术要切实可行，就仍然总是以计算为基础。物理主义与计算主义的共同实质是，万物皆可计算、皆可量化：物理科学的可解释性实际上也以计算为基础。我们经常讲物理科学使用的是量化解释，使用很多方程、很多量去解释世界，因而也是计算。所以甚至可以说，把物理主义和计算主义相结合，即是以科学认识世界的基本观点。“万物皆可计算”，计算是最根本的基础。我们仅仅是从整体图景来讨论物理主义和计算主义，你也可以说物理主义强调的是硬件，计算主义强调的是软件，软件总要在硬件上运行。计算主义也要以物理主义为基础。这里面可以讨论的地方很多，例如功能主义，今天暂且不去管它。

有人会说，我们的人工智能时代有一个巨大革命，即“因果革命”[2]。该观点的主张者认为此前机器学习的旧技术都基于对数据的相关性分析，而要真正实现“强人工智能”，需要训练机器学习人真正的推理能力，即学习理解因果和进行因果推理。据此，应注重小数据大任务，而不是大数据小任务。这个观点在2016年提出时我是比较接受的，现在我是有些怀疑。我并不觉得“因果”在AI中造成了一种人工智能革命，后面详论。

3.哲学为人工智能助力：图灵测试

大家都很熟悉图灵测试，而我把它看作哲学为人工智能助力的典型范例。我首先想强调的是，图灵测试的构想发表于1950年10月的Mind（《心灵》）杂志，文章题为《计算机器与智能》[3]。此文能够发表在Mind杂志上，很显然它是有哲学性的，而且是哲学性非常强的。我是2004年在北大旁听程炼老师的“心灵哲学”课程时，当时我们读心灵哲学就读了这篇文章。此文一个核心特征是使用了分析哲学的基本技巧，当它提出图灵测试，主张计算机可以像人类一样思考时，在后续第6节设想了九种反驳，并对九种反驳一一进行回应。从这个角度来看，它也是一篇非常标准的分析哲学文章。

看一下那一期Mind杂志的文章目录，会发现紧接着图灵文章的几篇，讲主词与谓词，讲弗雷格的《意义与指称》，还有论证实等，都是那个年代非常流行的哲学问题。实际上，心智问题，机器是不是能够思考的问题，在那个年代还没有特别成为主流，广为讨论的还是意义理论、证实理论、指称问题等，但图灵的这篇文章后来使得Mind这一期被高频引用，至今引用量大概有两万多。

文章中的故事大家都熟知，不过仍有必要简要介绍一下：图灵在文中设计了两个模仿游戏。第一个模仿游戏：一男一女被安排在两个不同的房间，测试者用文字和他们对话，通过对话猜测哪个对话者是女人，哪个对话者是男人。第二个模仿游戏：把女性对话者替换为一部机器，一个男人和一部机器被安排在两个不同的房间，测试者用文字和他们对话。如果最终测试者在两次游戏中准确判断出哪个对话者是男人的概率大致一样，就说明这个机器成功模拟了女人的思维，成功骗过了测试者，也就说明这个机器能够思考。

注意这里面有个问题：如果你们回头看这篇文章，开篇就问道，我们如何讨论机器能否思考这个问题呢？可不可以做个盖洛普调查（Gallup poll）问问大众呢？图灵断定不可以，因为大众的意见人人不同，也缺乏客观标准。图灵设想出一个客观标准，即当我们没有看到交谈对象时，只通过交流能否区分出机器和人？如果无法区分，就可以说是机器有思维能力。这样的图灵测试，我觉得到现在依然管用。本讲最后讨论到人工智能的艺术作品时，我觉得依然可以回到这个图灵测试标准。

图灵这篇文章在今天看来的另一个先见之明在于，他抓住了“语言”这一人类本质特征。他并没有主张机器一定要具身，一定要有人的形象，而是就从语言出发。当然他也可能是受到了上个世纪哲学中语言转向的影响，考虑到图灵本人与维特根斯坦交往密切。无论如何，图灵抓住了语言，人有很多能力，但核心在于语言：人对世界的认识，对自我的反思，以及行动，都可以在语言中反映出来。所以这也是为什么大语言模型会成为一种划时代的智能技术，我想同样是因为它无意中契合了人类的本质特征，因而会产生一些非常重要的作用。

图灵这篇文章发表后也一直受到很多批评。这些批评有两个方向：一个方向是坚持认为AI缺乏理解。塞尔（J. R. Searle）“中文屋”这一思想实验强调机器完全可以在不理解所使用语言的语义的情况下与人进行有效交流，他据此认为机器并不能真正思考。直到现在，很多学者还在沿用塞尔的这一思路来批评当前的人工智能，包括ChatGPT。其中蕴含的问题是，我们到底如何评估何为理解？这个问题我后面还会讲到，这仍是跟语言有关的问题。

第二个批评方向是认为，如果真的存在某种人工智能形态，它仍缺乏与世界之间一种恰当的因果关联。现象学家德雷福斯（Hubert L. Dreyfrus）就认为真正的智能需要具身，机器需要像人一样在真实的环境中生活。人和世界的关系并不仅仅是心灵与世界的关系，人的认识发生在大脑-身体-环境的互动过程之中：人从出生起就与世界互动，在这种互动中长大成人，知道什么是爸爸，什么是妈妈，什么是身边的人，与他们建立不同的因果关联。但对AI来说，我们可能一股脑对之输入一整套语言系统，给它各种模式，在它一下子就先天具备足够交流符号时再与之互动。那么，AI已经拥有的符号和语言好像就与世界没有恰当的联系，因为它们不是AI一个个在生活经验中学来的，而是被一股脑输入的。所以很多人会说，我们对AI的批评应该从具身智能、环境智能和延展智能的角度讲；对比观察小孩子如何认识世界，会发现他们是通过身体、而不是仅仅通过大脑建立对世界的认知。这是对AI的第二类批评，可以从中看到哲学对AI的影响。

实际上，我们对人工智能的所有批评都是以人为出发点的，这无可厚非。相较而言，物理学与哲学的关联更弱一些，因为物理学的起点不是人，而是基本的自然现象，要追溯到最基本的粒子组合。人工智能的特点首先就在于图灵测试的隐含预设：要AI模仿人，如何做到像人一样。那么哲学家对人的反思自然就会映射到AI上。所以每当有一个新的智能产品发布时，人们就会说它还做不到这个那个：比如它还不会常识推理，它还不会因果推理，他还没有情感，他还不能承担责任。这样的评论都是从人的角度设想AI，这样设想也没什么问题。正是在这个意义上，哲学跟人工智能关系密切。但，是不是一定要以人的所有标准来要求AI呢？到底以什么标准要求AI呢？我觉得这是可讨论的地方。实际上，人工智能的另外一个方向就是强调众智平等，人类智能、动物智能、机器智能、外星智能都是智能的不同体现，没有哪一类最体现智能的本质。

[1]文章见《信睿周报》第113期（2024.01.01），官微推送见

mp.weixin.qq.com/s/ZwWi3FRfK0BXGsdtuBy48w

[2]图灵奖得主朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）和统计学家Dana Mackenzie的近著The Book of Why: The New Science of Cause and Effect(Basic Books, 2018)的繁体中文译本为《因果革命：人工智慧的大未來》（行路, 2019），简体中文译本为《为什么：关于因果关系的新科学》（中信出版集团, 2019）。——整理者注

[3]A. M. Turing, “Computing Machinery and Intelligence”,Mind, Vol. LIX, No. 236 (Oct. 1950), pp.433–460.

https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433

内容创作：梅剑华，杨浩，费俊

文本转录：    “通义听悟”AI助手

学术整理：                    朱泙漫