當人工智能遇上哲學
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有意思的是，圖靈本人并沒有正式使用“人工智能（AI）”這個今日家喻戶曉的詞組他甚至連“計算機”（computer）這個詞也沒有用（他使用的是“computingmachinery”，即“計算機器”）。 “人工智能”這個詞組要正式進入日常英語，得等到1956年。在這一年夏天的美國達特茅斯學院（DartmouthCollege），一群志同道合的學者驅車赴會，暢談如何利用剛剛問世不久的計算機來實現人類
從科學史角度看，我們今日所熟知三菱“人工智能”學科，大約是肇始于一篇經典論文和一個重要會議。這篇論文無疑是向我們指出了今日所說歐姆龍人工智能研究的某種研究方向。但需要注意的是，圖靈對于這種研究方向的揭示，其在本質上是一種哲學工作：它牽涉到了對于“何為智能”這個大問題的追問，并試圖通過一種行為主義的心智理論，終消弭心理學研究和機器程序設計之間的楚河漢界，同時還對各種敵對意見提供了豐富的反駁意見。
從科學史角度看，我們今日所熟知的“人工智能”學科，大約是肇始于一篇經典論文和一個重要會議。 1950年10月，偉大的英國數學家、邏輯學家和計算機科學的理論奠基人阿蘭·圖靈（AlanTuring，1912-1954）在英國哲學雜志《心智》上發表了論文《計算機器和智能》。在文中他提出了著名的“圖靈測驗”的思想，并認為判斷一臺人造機器是否具有人類智能的充分條件，就是看其言語行為能夠成功地模擬人類的言語行為（具體而言，若一臺機器在人機對話中能夠長時間誤導人類認定其為真人，那么這臺機器就通過了“圖靈測驗”）。在文末他樂觀地預言道，這樣的一臺機器會在五十年內問世。用今天的眼光看來，這篇論文無疑是向我們指出了今日所說的人工智能研究的某種研究方向。但需要注意的是，圖靈對于這種研究方向的揭示，其在本質上是一種哲學工作：它牽涉到了對于“何為智能”這個大問題的追問，并試圖通過一種行為主義的心智理論，終消弭心理學研究和機器程序設計之間的楚河漢界，同時還對各種敵對意見提供了豐富的反駁意見。這些特征也使得這篇論文不僅成為了人工智能科學的先聲，也成為了哲學史上的經典之作。
有意思的是，圖靈本人并沒有正式使用“人工智能（AI）”這個今日家喻戶曉的詞組他甚至連“計算機”（computer）這個詞也沒有用（他使用的是“computingmachinery”，即“計算機器”）。 “人工智能”這個詞組要正式進入日常英語，得等到1956年。在這一年夏天的美國達特茅斯學院（DartmouthCollege），一群志同道合的學者驅車赴會，暢談如何利用剛剛問世不久的計算機來實現人類智能的問題，而洛克菲勒基金會則為會議提供了7500美元的資助。在會議的籌備時期，麥卡錫 （JohnMcCarthy，1927～）建議學界以后就用“人工智能”一詞來標識這個新興的學術領域，與會者則附議。值得一提的是，在參加此次會議的學者中，有四人在日后獲得了計算機領域內的學術獎勵：圖靈獎（TuringAward）。此四君即：閩斯基（MarvinMinsky,1927～，1969年獲獎）、紐艾爾（AllenNewell，1927～1992，1975年獲獎）、司馬賀（Her－bertSimon，1916～2001，1975年獲獎），還有麥卡錫本人 （1971年獲獎）。從這個意義上說，1956年的達特茅斯會議，無疑是一次名副其實的“群英會”。
參加達特茅斯會議的雖無職業哲學家，但這次會議的哲學色彩依然濃郁。首先，與會者都喜歡討論大問題，即如何在人類智能水平上實現機器智能 （而不是如何用某個特定的算法解決某個具體問題）。其次，與會者都喜歡討論不同的子課題之間的關聯，追求一個統一的解決方案（這些子課題包括：自然語言處理、人工神經元網絡、計算理論以及機器的創造性，等等）。后，不同的學術見解在這次會議上自由碰撞，體現了度的學術寬容度。
由此看來，人工智能科學從其誕生伊始，就和哲學結下了不接之緣。要理解這一點，我們還是需要來看看哲學研究的基本任務為何。筆者將哲學工作的特征歸結為以下三條：
，思考大問題，澄清基本概念。這里所說的“大問題”，即極具基礎意義的問題。比如，數學哲學家追問數學家“數”的本性為何，物理學哲學家追問物理學家“物質”、“能量”的本性為何，生物學哲學家追問生物學家“生命”的本性為何。與哲學家相比較，一般的自然科學家往往只是在自己的研究中預設了相關問題的答案，卻很少系統地反思這些答案的合法性。
第二，在不同學科的研究成果之間尋找匯通點，而不受某一具體學科視野之局限。比如，科學哲學家往往喜歡追問這樣的問題：如何匯通生物學研究的成果和化學研究的成果？是不是所有的生物現象，都可以還原為更為微觀的化學現象？而所有的化學現象，是否復又可被還原為更為微觀的微觀物理學現象？或者，存在著一種不同于“還原論”的匯通方式？相比較而言，職業科學家對于這些跨學科問題雖或偶有反思，但往往也不夠系統和深入。
第三，重視論證和辯護，相對輕視證據的約束。這也就是說，評價哲學工作優劣的標準，主要是看一個哲學論證本身的合理性和常識可接受性，卻一般不用受到嚴格的科學證據的檢測。而對于科學而言，合理的辯護程序卻必須和實打實的經驗證據相互匹配，否則得出的結論就無法被科學共同體所接受。這種差異，一方面固然使得哲學工作的自由度要遠大于科學工作的自由度，但另一方面也使得哲學爭議往往不如科學爭議那樣，容易取得學科共同體內部的一致意見。
綜合以上三點我們不難發現，經過正規哲學訓練的學者，在精神氣質方面便很容易具備這樣的質量：喜歡刨根問底，喜歡融會貫通，不受制于一門特殊經驗科學的思維方式（或套用孔子在 《論語·為政》中的訓誡來說，“君子不器”），并傾向于對敵對的學術觀點保持一種“紳士風度”，視哲學爭議為正常。筆者將這些文化質量，統統歸到“哲學文化”這個大的標簽之下。
人工智能的研究目的，即是在人造機器上通過模擬人類的智能行為，終實現機器智能。很顯然，要做到這一點，就必須對“何為智能？ ”這個問題做出解答。然而，不同的解答方案往往會導致截然不同的技術路徑。比如，你如果認為“智能”的實質就是具體的問題求解能力，那么，你就會為你心目中的智能機器規劃好不同的問題求解路徑，而每一路徑自身又對應于不同的問題（這就是主流人工智能學界所做的）；你如果認為實現“智能”的實質就是去盡量模擬自然智能體的生物學硬件，你就會去努力鉆研人腦的結構，并用某種數學模型去重建一個簡化的神經元網絡（這就是聯結主義者所做的）；如果你認為智能的實質僅僅在于智能體在行為層面上和人類行為的肖似，那么你就會用盡一切辦法來填滿你理想中的智能機。
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