人工智能与人的认知问题研究

杜 森

（渤海大学政治与历史学院，辽宁锦州 121000）



人工智能与人的认知问题研究

杜 森

（渤海大学政治与历史学院，辽宁锦州 121000）

［摘要］人工智能是根据思维科学的成果利用机器模拟人类思维活动的技术，对人类思维的认知结构必然产生能动的反作用，文章从人类感性认识的直接经验与间接经验的获取及人类理性认识的概念、判断与推理等方面详尽阐明人工智能技术对人类感知结构与认识形式的影响。

［关键词］人工智能；认识；感性；理性；经验

一、引言

关于AI（人工智能），国外存在两种定义，一种是狭义的:研究如何制造计算机，并为其编程，使之能做心灵所能做的那些事情；另一种是广义的:把AI看作是一般性的智能科学，或更确切地说，看作是认知科学的智力内核［1］。

人工智能是一门新兴的边缘学科，是自然科学和社会科学的交叉学科，它吸取了自然科学和社会科学的最新成就，以思维和智能为核心，形成了具有自身研究特点的新体系。人工智能的研究涉及的领域广泛，如各种知识表示模式、不同的智能搜索技术、求解数据和知识不确定问题的各种方法、机器学习的不同模式等等，人工智能的应用领域包括专家系统、博弈、定理证明、自然语言理解、图像理解、机器人等等。人工智能也是一门综合性的学科，它是在控制论、信息论和系统论的基础上诞生的，它涉及哲学、心理学、认知科学、计算机科学、数学以及各种工程学方法。这些学科为人工智能的研究提供了丰富的知识和研究方法［2］。“……哲学与科学的空前结合，大量的哲学理论运用于分析和说明有关人工智能的诸多问题，人工智能哲学在当今技术昌明的时代发挥着自己的作用。”［3］本文利用技术哲学思想，对人工智能对社会与人的影响进行解读。

美国著名的现象学派技术哲学家伊德，“将人与具体的技术产品的关系分为四种:‘身体体现关系’、‘诠释关系’、‘他者关系’、‘背景关系’。”其中，身体体现关系是:“……通过技术产品来感知世界，人对世界的知觉就通过技术得到了扩展。”诠释关系是:“……我们对世界的知觉需要对技术显示出来的数据进行解释。”“在人与技术的‘他者关系’中，人不是通过技术来知觉世界，而是单纯与技术发生关系。”［4］（P224-225）

不难看出，人工智能技术作为一系列技术集群，在人与技术的关系中也处于一个复杂而横跨多种关系的地位，其中，机器人和机器视觉、自然语言处理等技术更多地体现出一种“身体体现关系”，专家系统体现出一种“诠释关系”。而机器学习与机器推理等技术，则主要属于“他者关系”的范畴。因此，人工智能技术必将对人类的知觉和认识产生深远影响。

二、人工智能对人类认知形式的辩证影响

伊德指出，“……身体之外的物体的知觉，可以通过人工制品或技术工具为中介而得以实现。”［4］（P223）人工智能对人类认知的影响主要表现在理性认识和感性认识两方面，这些影响中既有积极的一面，也有消极的一面，但这些影响并非割裂开来而截然对立的，反而是应该辩证地加以看待。

（一）人工智能与人的经验性感性认识

“……身体范围内的知觉，伊德称为‘微观知觉’、另一种就是我们借助于技术所实现的知觉，伊德称为‘宏观知觉’。”［4］（P224）人工智能对人的微观知觉与宏观知觉都会产生影响，也表现在感性认识之中。人工智能对人的感性认识的影响可以从直接经验、间接经验等类型经验的获取形式进行探讨。

1.影响人实践方式与直接经验的获取形式

“实践”在马克思主义哲学之中是一个居于核心地位的重要概念范畴，马克思认为实践是人类感性认识的前提与基础，是人类直接经验的来源，进而也是人类之所以为人的本质前提。在伊德的哲学中，这也是身体体现关系（即具身关系）的很好体现。具身的技术，“通过技术把实践具身化，这最终是一种与世界的生存关系。”［5］（P373）“如果越接近这种技术所允许的不可见性和透明性，并且越能扩展身体感觉，那么这种技术就越好。”［5］（P375）

而人工智能技术改变了人的实践方式，机器人学、专家系统等技术代替了人的体力劳动和部分的脑力劳动，使人的实践变得“自动化”与“智能化”，而人获得这些直接经验的来源与途径也从而被改变。以前，人类获得直接经验主要是在实践过程中的身体力行与感官的感受，人工智能使人部分地从实践的操作者成为了设计者、观察者与总结者，人的直接经验获取也从以前的亲身经历自我体验变为了主要依靠主体观察和机器反馈。

对于这种影响，不可一概而论，一方面，它提升了人们直接经验获取的速度与广度，即在与原来相同的时间段里人们可以在更大范围内获取更多的经验。例如，机器人可以帮助人在极短时间内完成大量实践性的工作，使人在短时间内大范围获得实践性直接经验。然而，另一方面，人们所获得的直接经验的深度，也就是感觉体验的深刻程度，恐怕就会削弱减少。同样以机器人为例，在机器人的辅助之下，人的实践性劳动或工作固然变得简单而轻松，然而这种直接经验的获取途径却并非通过纯粹的实践过程，而是带有间接性，通过这种方式获取的经验也并非纯粹的直接经验，即人虽然亲身经历了实践的过程，但却并未亲自动手参与到实践本身中，而是在大部分实践以一个观察者的身份经历实践过程，并未通过手这个人类所特有的劳动性或实践性的组织器官获取经验，而是主要通过眼与耳的旁观来获取这种直接经验，其经验性内容的获取带有一定间接的观察性质，姑且称其为半间接性的直接经验内容。

2.影响人的感官知觉形式与人的间接经验的获取方法

所谓间接经验，即人们通过阅读书籍、欣赏影视艺术作品、接受父母师长的教育或听取他人叙述其见闻而获得的一种间接性的经验内容，其特点是表述性与间接性。其实，人的生命与时间都是有限的，我们不可能亲身体验与经历万事万物，所以，间接经验在我们关于世界与事物的认知过程中是占有相当关键的分量的。

在伊德哲学中，诠释关系（即解释学关系）是典型代表。“解释学关系中的技术问题在于仪器和指示对象之间的连接者。”［5］（P386）“解释学关系在面向世界的实践情境中保持了技术通常具有的中介位置，但是它们也改变了‘人—技术—世界’关系中的变量……解释学关系:我—（技术—世界）。”［5］（P388）

这种解释学关系最重要的方式就是人通过技术化的人工制品所进行的阅读，从而获取了丰富的间接经验。而在诸多间接经验获取方式中，最为重要的就是阅读与接受教育。人工智能技术恰恰改变了人们阅读与教育的方式和途径。自然语言处理和文字识别等人工智能技术使得人类得以将利用视觉的文字阅读转换成利用听觉的听书途径，并且还可以利用专家系统等知识信息储备系统，来对孩子进行辅助教学甚至自动教学，由这两个例子可见，人工智能已经使得人类的阅读与教育的方式发生变革，从而影响人类间接经验的获取方式。

与直接经验相类似，这种影响也不能一概而论，应予以辩证看待。一方面，这种影响扩大了所能接受的间接经验的范围和速率，又因间接经验本身并不需要极强的体验性，所以这种影响可以理解为正面积极的；另一方面，间接经验不具备直接体验性，因此在某种程度上需要运用人类理性进行理解与分析，才能有效消化吸收，而人工智能的教育和阅读形式，因其自动化和程式化的特点，并不能给予人们传统教育及阅读方式中充分理解消化所学内容的时间和环节，所以其间接经验的获得在某种程度上来说是不够充分的。

（二）人工智能与人的逻辑性理性认识

人工智能技术不仅影响到人的感性经验，同时也影响了人的理性思维。“理性认识是认识的高级阶段，是人们借助于抽象思维对感性认识进行加工、整理、概括而形成的关于事物的本质和内部联系的认识。理性认识以间接性和抽象性为特点，以事物的本质和规律为内容，包括概念、判断和推理三种基本形式。”［6］（P144）

1.影响人类对事物概念的诠释方法

“概念是对同类事物共性和本质属性的概括，它是思维的‘细胞’，是最基本的思维形式。”［6］（P145）概念作为人类理性逻辑思维的基础和起点，其定义方式也随着人类的发展而演变。笔者认为，人类的概念类型可以分为感性概念、知性概念和理性概念三种［7］。

首先是感性概念形式，人类通过感性认识的直观形式来给物体的某一特性下定义，这样的定义针对个别事物的某一特定性质，与语言最初的产生紧密相关，带有更多的直接性、感觉性与偶然性。例如，原始人类面对某一朵红色的牡丹花，其表面的颜色通过光的反射而进入人眼，映射于视网膜上，人眼感到一定颜色刺激，针对特定颜色，中国人给其命名为“红色”，英国人则命名为“red”；其次是知性概念形式，人类通过对全体事物的某一特定性质进行总结归纳，得出所有事物这一性质的概念，这种概念具有一定的概括与普遍意义，具有间接性、理论性和必然性。例如，人类对所有事物表面所呈现出来的色彩进行定义，中国人命名为“颜色”，而英国人命名为“color”；最后是理性概念形式，人类面对人类所创造或自然界中新发现的新鲜事物，根据其特性与已有事物进行对比得出的结论，对其概念进行总结，这里的概念具有更多的推理性、逻辑性与必然性。例如，根据“色彩学”与“心理学”的相关概念而推论出的所谓“色彩心理学”的概念便是如此。

人工智能技术中的专家系统技术帮助人们更快查阅与理解以往的相关事物概念，进而当人面对新事物需要对其进行定义的时候，会更多的使用最后一种概念的定义模式，即推动人类理性概念模式的发展。

2.影响人类对事物下判断的标准

“判断在形式上表现为概念和概念之间的联系，而在内容上则是对事物之间的联系的反映。”［6］（P145）关于判断，学术上有价值判断与事实判断之分，“事实判断就是人对世界，主体对客体的认知和把握，其实质在于把握客体的本来面目，是主要以‘是’为述词的判断形式”［4］（P57-157）；“至于价值判断，学术界有两种分类方法:一是根据价值学科的分支学科，把价值判断分为道德判断、功利判断和审美判断；二是根据价值判断是否带有明确的规范和命令性质，把价值判断分为评价判断和规范判断。”［8］

人工智能技术在有助于事实判断的推进与发展的同时，却容易给价值判断带来混乱与阻碍。一方面，人工智能技术有利于事实判断的更加精准确定的发展。例如，在最为需要事实判断的法律刑侦领域，人工智能技术中的图像识别技术和专家系统技术，可以有效帮助刑侦人员还原事件真相，逆推出事件最真实的起因、经过和结果；另一方面，由于人工智能技术中的机器人技术的不断发展，对于价值或者说伦理的主体界定变得越来越难，在一个事件中，其价值主体或者说伦理主体究竟是人还是机器？在价值判断中究竟应该以人或人工智能物中的哪一个作为判断主体？这些问题带有一定的模糊性与两面性，都是需要思考与解决的难题。

3.影响人类推理的逻辑形式

“推理在形式上表现为判断与判断之间的联系，是由已知合乎规律地推出未知的逻辑思维形式。这种逻辑思维形式或者从事物之间的普遍联系推导出个别联系，或者从事物之间的个别联系推导出普遍联系。”［6］（P145）

首先，研究人工智能对人类推理能力的影响之前，必须阐明人类推理所遵循的逻辑类型，逻辑有多种不同的逻辑形式:第一，按历史演进可在时间上递进可分为形式逻辑、数理逻辑、辩证逻辑；第二，按逻辑方法可并列分为归纳逻辑、演绎逻辑、类比逻辑；第三，按逻辑的可能性分为必然逻辑、偶然逻辑、不可能逻辑［9］。

其次，研究技术对人类逻辑推理的影响，必须阐明技术与思维的关系及其相互作用何以可能的原因。由人工智能的技术可知，人工智能技术集群既具有实践性，如机器人学，又具有思维性，如机器学习和智能推理等，所以人们在应用这些技术进行实践活动的同时，必然会对人类自身的理性思维有所影响与反作用。

最后，应按照逻辑的各种类型，来分门别类地研究人工智能技术对人类逻辑推理的影响。第一，就目前的发展形势来看，人工智能技术主要是机器本体由各种传感器将外界环境的各种刺激进行数据化处理，并将其传输到中央处理器，由CPU按照先定的某些逻辑形式或结构进行计算，并形成外部执行装置所可读的输出信号，并由输出装置进行实践性执行或数据化显示。所谓智能，主要是使得机器有了能够自动对外部环境的刺激进行反应、计算和记忆的功能。由此看来，目前的人工智能发展还脱离不了形式逻辑的因果律和数理逻辑的机械化推理范畴，所以，它必然促进人类形式逻辑和数理逻辑的发展。然而，另一方面，由于机器尚不具备与人类相似的辩证思考的能力，反而会增强与辩证逻辑相背离的机械论思维的发展，因此会阻碍人类辩证逻辑的发展。第二，到目前为止，人工智能技术只能完成单纯靠人类理性思维所能完成的任务或工作，而那些富有创造力，掺杂非理性因素的思维工作则是人工智能体所无法胜任的。归纳与演绎的逻辑推理是单纯靠人类的理性思维就可以完成，所以人工智能的发展必然对其产生促进作用。然而另一方面，类比推理则需要一定的想象力与创造力，属于沟通理论理性与实践理性的判断力范畴，这是目前人工智能所无法胜任的，所以一旦人类过于依赖人工智能的功能性价值，则必然对类比推理的逻辑思维造成发展与前进上的阻碍。第三，人工智能的机器推理在必然性推理、不可能性推理中表现出极高的有效性，而在极小概率和极大概率的偶然性事件上也可以作出精确推理。然而，当各种可能性的概率十分接近或相等的时候，需要人的直觉进行判断，价值与伦理取向进行抉择，智能推理面对这种情况显得苍白无力。

三、问题与反思

（一）对消极问题的审视

这里有必要针对以上的论述做一个关于人工智能对人的认知方式所造成的消极影响的全面总结，以从貌似杂乱无章的辩证表述中提炼出相关要点并加以审视。这些弊端有:第一，使得人类经验在广度上有余而深度上不足。第二，在感性与知性概念及价值判断上表现出的不足。第三，在辩证逻辑、类比逻辑、与相似概率偶然性逻辑等推理问题上表现乏力。

究其原因，可以总结出以下三点:

首先，人工智能技术可以扩展人类经验的广度，却无法挖掘其深度以给人更深刻而逼真的体验，主要是因为人类的过度依赖与主体性的缺失，缺乏主动思考深入探究的主观能动性，才会导致认知的深度有所不足。

其次，由于人对于技术的功效性过度依赖，走上了实用功利主义道路，只追求生产力和效率，把产品商业价值作为唯一目标，而忽视了其社会作用和人文价值，从而导致社会上普遍地过度强调人的理性能力和理性生活的重要性，却忽视了意志、欲望、情感等非理性因素在人类生活与认知上的重要作用。

最后，就是技术本身的局限性。目前人工智能技术的研发与应用的核心是以形式逻辑和数理逻辑为核心的单向推理方式，这是对人类思维不完全的模拟，人类的价值取向中并不只有实用性和功利性等数据化标准，还包括伦理的和美学的等等数据无法模拟的标准，而这是目前阶段AI无法完整模拟的。

（二）有针对性地反思与措施

既然人工智能技术会给人类的认知造成以上的弊端与障碍，就必须从哲学上对其进行反思，以找到解决或缓解的办法。

1.呼唤主体性思考与批判精神的回归

“所谓单面是双面的异化，人性是辩证的，由对立面组成，表现人性的哲学也是双面的。马尔库塞分析说，‘理性’是哲学中最重要的概念，理性是判断真假，拯救存在的能力。在思维方式方面，意识形态把否定思维变成肯定思维，理性被畸形化，成为技术合理性。”［10］

“科学-技术合理性”是马尔库塞与哈贝马斯关于科学技术的社会批判思考的核心内容，它被认为是大众与社会之间的一种新的奴役形式，造成社会人的思维“单向度化”，即只保留认同与服从的一面，而失去了批判与反思的一面。这就需要唤起人的主体意识，不能被周围的技术环境所同化，呼吁批判与反思的思维维度的回归。如此一来，技术伦理教育的大众化与普及化成为必然与必须。

2.适当凸显非理性因素的重要作用

非理性主义哲学的代表尼采曾经说过:“生物所追求的首先是释放自己的力量——生命本身就是权力意志。”［11］无论在哲学上还是科学上，“理性主义”都曾经盛极一时，然而随着时代的发展与时间的推移，人类逐渐发现“唯理性主义”所存在的一些弊端与局限性，从而以“意志哲学”为代表的非理性注意开始甚嚣尘上，激烈强调欲望、情感、意志、直觉等非理性因素在科学与生活中的重要意义。我们没必要走得极端，可以看到，理性主义一旦有所偏颇就容易导致“拜金主义”与“功利主义”，即对物的无止境追求而忽视了人的因素，所以，适当地宣扬“非理性主义”，非但不会使人失去理智，反而更能唤起“人本主义”的思考，使人更加审慎地对待理性。

3.以人为本的技术观

“技术使人从存在中异化，应达到技术的自我认识，回到真理的基础上来，避免对科学技术的膜拜。”［12］只有当人们秉持以人为本的技术观，才能避免这种异化现象。技术是人类实践活动的人工造物，是人类合目的性与自然的合规律性的统一，由最初的经验性总结到后来以科学为先导结合实践的理性创造性活动，在这个过程中，它是人类认识自然的桥梁，也是人类改造自然的工具。人工智能就是要用技术人造物反过来模拟人，所以就要在对人有充分认识的基础上，将人的智能因素融入到技术产品之中。然而，人的智能因素并非单单包含人类的理性因素，相反，无论在认识还是实践亦或人的法律伦理之中，人的非理性因素都发挥了不可忽视的作用。所以，人工智能技术有别于其他技术领域，需要对人的非理性因素进行充分的研究与认识，并想方设法将其应用于技术领域。

总之，通过对感性与经验、理性与逻辑等内容的剖析，人工智能与人类的认知方式之间的关系问题可以得到初步解答，并辩证地看待其积极与消极的共生性，有针对性地提出了主体性与批判精神、非理性因素的重要作用，以人为本的技术观等建议，以期尽量消弭其消极成分。

［参考文献］

［1］［英］玛格丽特·博登.人工智能哲学［M］.刘西瑞，王汉琦，译.上海:上海译文出版社，2001:7.

［2］王文杰，叶世伟.人工智能原理与应用［M］.北京:人民邮电出版社，2004:8.

［3］黄立场.从人工智能科学的发展看人工智能哲学的走向［M］.四川:四川大学，2003:1.

［4］乔瑞金，牟焕森，管晓刚.技术哲学导论［M］.北京:高等教育出版社，2009.

［5］伊德.技术现象学［A］//吴国盛.技术哲学经典读本［C］.上海:上海交通大学出版社，2012.

［6］陈先达，杨耕.马克思主义哲学原理［M］.北京:中国人民大学出版社出版社，2010.

［7］邓晓芒，赵林.西方哲学史［M］.北京:高等教育出版社，2005:205-230.

［8］李金凯，简述事实判断与价值判断的区别与联系［J］.华北水利水电学院学报（社科版）.2013，29（3）:27-29.

［9］王源生，刘佑生.传统逻辑推理类型研究的现状及其教学的建议［J］.湖南科技学院学报.2005，26（12）:245-247.

［10］赵敦华.现代西方哲学新编［M］.北京:北京大学出版社，2014:238-235.

［11］刘放桐.新编现代西方哲学史［M］.北京:人民出版社，2012:49-63.

［12］陈昌曙.技术哲学引论［M］.北京:北京出版社，1999: 41.

On Artificial Intelligence and Human's Cognition

DU Sen
（School of Politics and History，Bohai University，Jinzhou，Liaoning 121000，China）

Abstract:Artificial intelligence，based on the research fruits in thinking science，is a kind of technology which uses machine and computer to simulate the human's thinking activity and which inevitably responds actively to cognitive structure of human.The article at large clarifies the influence of artificial intelligence on human's cognitive structure and cognitive style by analyzing the way of obtaining direct and indirect experiences of the perceptual knowledge，and the conception，judgment，reasoning of the rational knowledge.

Key words:artificial intelligence；cognition；perceptuality；rationality；experience

作者简介：杜 森（1988-），男，辽宁丹东人，硕士研究生，研究方向为科学技术与社会研究。

收稿日期：2016-03-19

DOI：10.16573/j.cnki.1672-934x.2016.03.005

［中图分类号］B089

［文献标志码］A

［文章编号］1672-934X（2016）03-0036-06