人工智能

最后，既然有意识的经验是物理现象而不是超自然现象，我们有没有可能人工创造出人类心灵？对这个在哲学上令人困扰的问题，我相信在原则上的解答是肯定的，但实际运作上则否，至少在未来的数十年甚至数世纪内，人工心灵的远景并不存在。

笛卡儿在三个世纪前首先考虑到这样的问题，他宣称人工的人类智慧不可能实现。他说，有两项绝对的标准总可以用来区分真实的心灵和机器：“你不论在机器面前说什么，它都不会改变自己的回答，即使是最愚笨的人，也可以做到这一点。”“对于出现在生命中的各种情况，机器也永远无法像我们这样，依据理性来行动。”

英国数学家图灵（Alan Turing，1912—1954）在1950年重新改良测试方法。在现在一般被称为图灵测试（Turing test）的探试下，一位诠释人员会向隐藏的计算机提出任何问题，而他唯一知道的是，有一个人或一部计算机会回答他的问题。如果经过一段相当长的时间之后，这位诠释人员仍然无法分辨和他对话的是人还是机器，他就输了，而机器的心灵就具有了相当于人类的地位。美国哲学家兼教育家艾德勒（Mortimer Adler）也提出了基本上相同的鉴别方法，不仅用来探究人工人种的可行性，同时也向整个唯物论哲学提出挑战。他说，在创造出这样的人工生命之前，我们无法接受一个完全以物质为基础的人类存在现象。图灵认为我们可能在数年内制造出人工人种，但艾德勒这位虔诚的基督徒，得到和笛卡儿一样的结论：这样的机器永远不可能存在。

当有人告诉科学家有些事情不可能发生时，他们习惯性的反应是着手去做，但他们的目标并不是在实验中找寻生命存在的最终意义；他们对这类宇宙性问题，最可能的回答是：“你所提出的，并不是一个有答案的问题。”他们的工作是以稳定扎实、步步为营的方式，在宇宙中进行探索。他们得到的最大报偿，是偶尔攀登上几乎无法抵达的高峰，就像英国浪漫主义诗人济慈（John Keats，1795—1821）笔下“在达连湾的科特斯”（Cortez at Darien），在那儿朝着一望无际向外伸延的视野“做毫无拘束的臆测”。依照科学家的天生特质，开始一个伟大的历程要比完成它更美好；在理论上提出启蒙性的发现，比完成最后的修饰来得更重要。

人工智能（artificial intelligence）这个科学领域又简称为AI，是1950年代第一台电子计算机发明后正式诞生的。在工作人员的定义中，这一领域在研究产生智能行为的必要计算，并尝试利用计算机来复制智能行为。半个世纪的研究工作产生了一些令人印象深刻的结果，有些程式能借由人类在认知过程中采用的几何对称规则，从不同角度下的特写镜头中，确认出物体和面孔。其他有些程式尽管品质很粗劣，但可以用来翻译语言，或依照累积的经验，归纳分类新的物品，这在做法上和人类心灵很接近。[1](www.daowen.com)

有些程式可以依据既定的目标，扫描并挑选可能的特殊行动。1996年，技术高超的下棋计算机“深蓝”（Deep Blue），虽在6个回合的国际象棋比赛中险些败给当时的世界冠军卡斯帕洛夫（Gary Kasparov），但赢得了“大师”的头衔。“深蓝”采用愚蠢的强迫算法，每秒钟以32个微处理器检视2亿个棋步。它最后输了，是因为无法像卡斯帕洛夫那样估量对手的弱点，从而筹划具有欺敌成分的长期策略。然而，到了1997年，程式重新改良后，“深蓝”险胜了卡斯帕洛夫：第一回合卡斯帕洛夫得胜，第二回合“深蓝”赢了，之后接连三回合平手，最后一回合则由“深蓝”得胜。[2]

我们继续在人类思考的各个领域内找寻模拟过程，希望能获得量子跃进式的进展。在进化计算（evolutionary computation）中，AI程序设计师在进化设计中纳入类似有机生物体所具有的程序。他们首先提供计算机一系列解决问题的选择，然后允许计算机从中挑选并修改既有程式。利用这个方法，计算机就可以如细菌以及其他简单的单细胞生物一般地演变。我们还可以另外加入一个真正达尔文式的伎俩：在计算机中放入可恣意突变的因子以改变既存的程序，接着这些程序会竞相解决问题，比如获得更多的食物和空间。至于突变的过程会产生哪些新程式，以及其中哪个新生程式能成功存活，则不一定可预料。整体而言，这些计算机品种可以在人类设计师的预期之外发生演变。计算机科学家已经有能力创造出可突变的机器人，它们可以穿梭于实验室中，学习并归纳实际的资源，同时阻挠其他机器人达成目标。在这个层次上，机器人的程式不再和细菌的本能类似，而和构造简单的多细胞生物比较接近，如扁形虫（flatworm）和蜗牛。如果计算机科学家能够在50年内有所成就，他们所跨越的，就相当于数千万年的生物进化过程。

[1]人工智能的定义来自Gordon S. Novak, Jr.,Academic Press Dictionary of Science and Technology, edited by Christopher Morris (San Diego: Academic Press,1992), p. 160。

[2]关于利用人工智能来下棋，以及玩需要决定能力的游戏（比如国际跳棋、桥牌），参见Fred Guterl,“Silicon Gambit,” Discover, 17:48-56(June 1996)。