图灵测试、汉字屋论证、人工智能哲学

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周末看了一门复旦大学公开课，讲的是人工智能哲学，很有启发，也很有意思，写了篇文章总结。

没有时间看课程的可以看看我的总结。

1950 年图灵提出了著名的“图灵测试”，成为“人工智能之父”，以图灵为原型的电影《模仿游戏》也被搬上荧幕。“图灵测试“是人工智能哲学方面第一个严肃的提案，因为”智能“这一概念并没有一个明确的定义。

图灵去世两年后，在 1956 年美国达特矛斯学院的会议上，麦卡锡提出了“人工智能”这一概念。与会的几位元老（麦卡锡、马文·闵斯基、司马贺（赫伯特·西蒙）、艾伦·纽厄尔）之后全部获得图灵奖，其中司马贺同时获得了图灵奖和诺贝尔经济学奖，闵斯基对哲学也非常有研究。会议上讨论的内容有自然语言处理、人工神经元网络、计算理论以及机器的创造性等非常前沿的课题。这些人随后在各个高校内建立起研究中心，引领着人工智能几十年的研究方向。

“人工智能”命名者 麦卡锡

美国社会涌现出很多在多个学科都很有造诣的学者，比如丹尼尔·丹尼特，既是哲学家又是认知学家，对计算机也非常有研究。这类学者在交叉学科之间的贡献使得美国社会的研究非常有活力。在我的读书笔记《硅谷之谜》中也介绍了跨界人才对美国社会的影响力。然而国内社会对此的宽容和认识还远远不够，比如前几天在听罗永浩和罗振宇的访谈节目，期间罗永浩就提起他在创业初期，很多人质疑“一个当老师的怎么可能做好手机？”其实学会欣赏和接受跨界、跨学科人才，并努力成为全才、通才，会对很多研究和思想带来启发。

话题稍扯远了，那么人工智能是怎么和哲学产生关系的？图灵的问题“机器会思考吗”的答案是什么？为什么人工智能科学需要哲学的参与？

这就要从“智能”的定义说起。

人工智能与哲学

定义分歧

什么是”智能“？

在“图灵测试”被提出后，对于”智能“有两种比较普遍的认识。

第一种可以理解为“白盒派”，他们认为“智能”就是对于所有可能的情况，都有应对的方法。这有点像诸葛亮交给赵云的三个锦囊，告诉他什么时候打开第几个，整体看起来类似一个流程图。

第二种对“智能”的理解为“黑盒派”，他们认为人工智能需要模拟人工大脑，因此可以不管人脑在想什么，把输入和输出的映射关系对应好就可以了。

因此，人工智能学科对于“智能”的定义还是有比较大的分歧的，这种分歧几乎和哲学有的一拼，因为哲学里也确实存在着“哲学应该研究什么”的重大分歧。这是人工智能可以和哲学交流的一个重要道理。

见仁见智

在物理等自然学科中，我们可以通过做实验来验证一个猜想是否正确，一个概念是否存在。比如“以太理论”通过实验被科学界抛弃，伽利略比萨斜塔实验验证自由落体等等。在这些学科中，可以通过一个大家都信服的实验证据来证明某一个假设是错的。然而在人工智能学科中，不做实验只做试验，从这一点上看它更像是工科，而不是理科。

一个人工智能系统是否智能，是否满足人们需求，这是一个仁者见仁智者见智的问题，是一个社会学标准和人类学标准的事情，并没有客观的标准或绝对的答案。这里面的思辨成分和哲学很像。举个例子，最近看见有人在群里问“百度的内容推荐也挺不错的为啥干不过头条？”，但是他可能不知道百度首页在内网几乎天天被骂……

尚未成熟

人工智能这门学科至今也才只有六十岁，它的发展还很不成熟，各路研究彼此竞争，各有优势，这在一定程度上又扩大了哲学在其中的表演舞台。因为如果一个学科非常成熟，大家没有什么内部争论，那么哲学家插话的机会很少。只要他们乱了，哲学家就会浑水摸鱼，乱中取胜。

与“图灵测试”的家喻户晓相比，哲学家塞尔提出的“汉字屋实验”倒是了解的人比较少。他认为既是计算机通过了图灵测试，也是依然没有智能的，不管你是真比我强还是看起来比我强，我依然有理由认为你没有我强。这样他自认为一劳永逸地终结了这个话题，然而很多人纷纷跳出来反驳他的论证。

在了解汉字屋实验之间，我们需要先了解一个概念前提，就是强 AI 和弱 AI 的区分。

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