数字时代人文学科的机遇和挑战*

谭光辉

“数字人文”研究现状

人文知识的数字化导致“大数据时代”或“数字时代”的到来，催生了“数字人文”新学科。数字人文的问题一般包括两个重要话题，其一是大数据技术对人文知识的处理，其二是基于此的人工智能将对人文学科带来何种挑战和机遇。数字处理技术的物质依托是电脑，人工智能的最终体现是机器人。

马克思曾经说过，只有数学进入某个学科才标志着这个学科的成熟。李泽厚上个世纪曾在他的美学著作中反复提到马克思的这个说法，认为必须有一门以数学为基础的更完善的心理学。审美心理要能够运用数学，相信这种科学的研究方法前途远大，“迟早这一天将会到来，也许在下个世纪，也许在下下个世纪”①。随着大数据时代的到来，李泽厚的预言似乎提前实现了。中国第一篇以“数字人文”命名的文章，是廖祥忠2005年发表于《现代传播》第6期上的《“超越逻辑”：数字人文的时代特征》，一开始就给数字化时代一记闷棍，提醒要高度警惕“生存的数字化”带来的危机：自我的迷失、混乱和异化，认为数字化时代会产生“人文精神危机”，而在这个时代生活的人应高扬人文精神旗帜，坚守人的精神家园。②中国学者似乎对数学进入人文研究领域一开始便存有戒心。之后数年，无人再提“数字人文”。直到2011～2012年间，中国首个数字人文研究中心落户武汉③，才有少数对数字人文研究进行介绍的文章出现。再之后，讨论逐渐活跃，2016年开始出现大量的讨论文章。北京大学于2016年5月举办了首届“数字人文论坛”，2017年4月举办了第一期“北京大学数字人文工作坊”系列活动；清华大学于2017年6月举办了“清华大学数字人文与文学研究国际工作坊”；南京大学于2017年6月底7月初举办“数字人文：大数据时代学术前沿与探索”学术研讨会，2018年1月成立数字人文创研中心。

从发表的文章来看，对数字人文的讨论更多集中于图书馆学领域，人文学科对此似乎关心不够。直观而言，从2005年至2017年10月，中国知网收录标题包含“数字人文”的论文共110余篇，其中讨论图书馆数据库建设、发表在图书馆类或信息情报类期刊上的文章74篇，占比64.3%，而在剩余部分的文章中，从人文视角讨论“数字人文”的文章仅二十余篇，占比不足20%。但是随着数字化革命逐渐深入到日常生活和研究领域，人文学科如何面对这一重大的技术变革带来的挑战，越来越成为一个紧迫的问题。“数字时代”对人文学科研究到底有哪些革命性影响，至今认识不足。

就现在人们对“数字人文”的总体认识而言，并未完全形成马克思或李泽厚所说的“数学进入”人文学科的状态，但人文学科越来越多地利用统计数据却是事实。多数人对“数字人文”的理解，主要是指人文研究利用数据库提供的海量信息和该变化对人文研究带来的挑战以及图书馆在此进程中扮演的角色和技术应用的相关理论问题。一个完整的“数字人文”的研究，应涵盖“数字”进入“人文”或人文学科在大数据时代的作用等相关问题的讨论。就“数字人文”的发展现状而言，数字进入人文的领域，还有待大大拓展。对“数字人文”的研究和讨论，也需要大大拓展视野和范围。本文试图论述的问题包括：(1)数字技术对人文学科带来了何种挑战；(2)基于数字技术的人工智能的特性及它不能取代人类智能的原因；(3)由于人类智能暂时不可取代，所以基于人类特有智能的人文学科将为人工智能及数字技术的发展做出何种贡献。

“数字时代”对“博闻强记”知识范型的颠覆

“数字时代”的主要特征，是强大的搜索功能以及对海量数据的储存和处理能力。传统人文学科，特别是中国的人文学科对“有学问”之人的基本要求之一就是“博闻强记”。美国人明恩溥曾这样谈中国人对学者的看法：“在他们看来，理想的学者应该是那些有学问、有知识的老学究，他们博闻强识，得过多种学位，刻苦工作，常常废寝忘食，但除了在学校教书以糊口外，不能做任何其他事。”④他想说明的是，西方学者看重解决问题的实践能力，而中国学者看重自己掌握了多少知识，记住了多少事情。随着“数字时代”的到来，博闻强识已经没有了明显的优势，而解决实际问题的能力越来越显示出其重要性。

我们首先要有一个明确的知识观，才能弄清楚“数字时代”人文学科研究为何会受到如此大的冲击。一般而言，对知识来源的认识，有两种针锋相对的观点，这两种观点构成了千百年来哲学家们争论的焦点。第一种观点是理性主义知识观，肇始于柏拉图，认为一切知识来源于天赋，人的知识只不过是对这些天赋观念的接近。笛卡尔是理性主义知识观后继者的代表，他与柏拉图的最大不同是，“他把天赋观念的数量限制在少数几个容易处理的范畴”⑤。总而言之，知识就存在于那儿，由神、上天、上帝等绝对完满的东西赋予，人获取知识的过程，就是去认识、接近这些已然存在的知识或理念。第二种观点是经验主义知识观，以培根、洛克、贝克莱、休谟等人为代表，认为一切知识都起源于感官，人们的知识获取过程，是从个别现象的感知经过归纳而获得对一般原理的认识。总之，经验主义知识观认为人的一切知识都来源于人对感知经验的总结和归纳。这两种知识观各有优缺点，每种知识观都有致命的缺陷，容易遭遇对手的攻击而无法自洽。此二者的争论与评述，已是哲学基本问题，此处略去不论。康德的知识观可以看作对二者的折中，认为人类首先会有一些先天的知识(先验)，包括纯粹感性、纯粹知性和纯粹理性，人类一切可能经验的对象，都是在这些先验能力或先验知识框架内的“显象”，这些“显象”仅仅是我们心中的一些“表象”而已。康德的知识观在解决纯粹的知识获取方面很有说服力，但是在评价整个知识体系的作用方面就缺乏实用性。知识论还必须回答，人类应该以何种标准选择应该掌握哪些知识？

19世纪末20世纪初，出现了实用主义的工具取向知识观，以詹姆斯和杜威为代表，后来又出现以皮亚杰为代表的建构主义知识观、以布鲁纳为代表的结构主义知识观，反对将知识与主体的理性或客体的属性联系在一起，认为知识不过是解决问题的工具和产物。即是说，人类所有的知识都是为了解决人类面临的问题。如果人类没有需要解决的问题，也就不存在所谓的知识。以此观点观之，知识的创造、获取、传承，都应以人类当下面临的问题为中心。人类面临的问题在不断改变，因而掌握多少前人掌握的知识就不再是最重要的问题，能够解决多少当下人面临的问题，才是最重要的问题。

20世纪60年代以来，出现了“文化取向”的知识观。以福柯为代表的后现代理论家提出了知识的非确定性问题，从知识考古学的角度提出了知识的“不连续性”“知识与权力的关系”“知识与话语实践的关系”等问题。简单地说，知识并不是恒定的存在，而是随着人类社会、文化的变化而变化的。福柯的理论，可以看作是对实用主义知识观的深化和证明，因为人类文化、权力、话语环境的变化，导致了知识实用目的的变化，而实用目的的变化当然就造成知识的变化。波普尔进一步揭示了知识的特点：所有科学知识均是猜测性的、假设性的、可证伪的、暂时性的。“只有当可以使一个理论同一个基本陈述相冲突时，该理论才是科学的；如果一个理论同一个已经接受的基本陈述相冲突，就必须淘汰该理论”，“一个理论要具备科学的资格所必须满足的另一个条件：它必须预测新颖的事实，即根据先前的知识所不能预料的事实”。⑥哈贝马斯(Habermas)揭示了知识建构的人类利益，利奥塔(Lyotard)则抨击了科学主义知识观的独尊地位，总体倾向是认为知识是生成性的、不确定的、境域性的，认为人类的知识与一定文化体系中的价值观、生活方式、语言符号、人生信仰都有密切关系。利奥塔还明确地预言，现代社会的知识必将面临科技革命的迅猛冲击，“在知识构成体系内部，任何不能转化输送的事物，都将被淘汰。一切研究结果都必然转化成电脑语言，而这又必定会决定并引发出新的研究方向。”利奥塔此书出版于1979年，英文本出版于1984年，他此时所说的，真的是预言，但表述却是如此准确。在“数字时代”，一切不能转化成电脑语言的知识，确实存在无法处理、无法传播的情况，电脑知识霸权对传统知识观念形成了极强的挑战，“知识的本质不改变，就无法生存下去”，“那种凭藉心智训练或个人训练来获得知识的旧式教育，已经时过境迁，而且日趋衰竭”。⑦

20世纪末期，开始出现一种叫做“生存取向”的知识观，更为关注知识与人生存处境之间的关系，“将知识如何使人生活得更美好作为叩问知识问题的终极关怀”⑧。从现实政治追求目标来看，习近平在十九大报告中指出：“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”，全党同志要“永远把人民对美好生活的向往作为奋斗目标”，要推动文化事业和文化产业发展，“满足人民过上美好生活的新期待”。⑨即是说，在十九大报告的宏伟蓝图中，中国政府未来的一切知识生产，都应以创造更好的生存环境、满足人民对美好生活的期待为出发点。那么，未来中国的知识结构、知识类型、知识观都必将受此目标的指引而发生根本性的变化，一切不符合此目标追求的知识都可能将会面临被淘汰的境遇。

综合上面的各种知识观就会发现，不论是知识观还是知识本身，都是会随着人类社会的发展而发展的，从来没有一个绝对的、永恒不变的知识，人类知识是在对“目的”的追寻过程中发展的，而不仅是在“因果”关系中由之前的知识“决定”的。之前的知识，并非“真理”，而是教训、经验，是可证伪的，而且已经被人类不断取得的新知识证明只是在一定范围内有正确性，掌握它们只是可以避免一些重复性的探索而已。未来的知识的可靠性，取决于我们的生存目的，而不是取决于绝对的“真理”，也不是取决于之前知识的积累。对知识本质的认识，已经发生了翻转性的变化。总的来说，实用主义哲学的兴起是这个变化的开端，之后的文化取向知识观、生存取向知识观，其实就是实用主义的工具取向知识观的延续和发展。概而言之，文化取向知识观和生存取向知识观最终都是在说明，为了某种文化目的、权力目的、话语目的、符号目的、生存目的等，知识范型被迫发生改变，知识的正确性以符合这些目的为指向，而不是以普遍绝对的“真理”为指向。

综上，知识生产受制于如下因素：(1)我们到底为何目的而需要知识？这决定了知识生产的方向、类型和知识结论；(2)知识生产受限于何种政治文化语境？这决定了知识生产的范围、形态和陈述方式；(3)知识生产受限于何种先验能力？这决定了人类获得知识的可能极限，也决定了电脑与人脑的核心区别；(4)人类的演绎和归纳能力的局限在哪里？这决定了我们对传统知识正确性的认识、反思和态度。从上述几种知识观来看，记忆已不是最重要的，知识积累并非知识生产的决定性因素，而目的、意识形态、文化、政治、能力、思维方式、信息储存和传播技术等因素对知识生产的影响更大。

“数字时代”到来之前，知识生产对记忆的依赖性更强，所以具有“博闻强记”能力的人就主宰了知识领域。他们知道得更多，知道更多前人的观点、事件、思维方式，相对于普通大众而言，便是“知识分子”。“数字时代”到来之后，知识生产对记忆的依赖性逐步减弱，以前需要经过长时间学习和记忆的资料，现在通过功能强大的搜索引擎和数据库查找就可以很方便地获取，在这个时代，知识生产对技术、数据库资源建设、人类知识的追求目标、知识本身的生产方式、知识范型的创建、建构整合知识的能力、政治文化、意识形态等因素的依赖性更强。以此观之，“数字时代”对人文科学研究的第一个重大影响，便是它必然导致人文科学研究中知识评价模式的变化。人类也许将不再以“博闻强记”作为评价知识分子的最高标准，而是会把那些更好地掌握了数据搜索和处理技术、设定人类追求目标、充分利用整合政治文化和意识形态资源、建构知识生产规则和范型的能力作为评价知识分子的最高标准。总而言之，在“数字时代”，凡是能够由数字技术代替人类处理的各种能力，都不再成为评价知识分子价值的最高标准；只能由人脑完成而不能由数字技术完成的工作的能力，才是评价知识分子价值的标准。知识生产和评价的模式，将由以记忆能力为主，变为以创造性地设定目标方向和解决问题的能力为主，而且评价的具体标准将随着技术的发展而不断变化。

人文知识的数字化处理技术不断发展，是人工智能实现的基础。随着人工智能的不断发展，人们越来越担心，人文学者将无事可做，而且人工智能可能取代人类智能或控制甚至消灭人类。本文试图说明，数字技术和人工智能不可能取代人类智能，由人类创造的智能，永远不可能超越或控制人类自身。

人类智能不可能被取代的原因

人类智能被人工智能取代已经成为人类的一个重大忧虑，很多科幻文学作品早就在表达这种担忧。为了应对这种担忧，艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)在1950年就构想了“机器人三定律”，成为科幻世界无可撼动的铁律：(1)机器人不得伤害人类，或者因袖手旁观使人类受到伤害。(2)机器人必须服从人类的命令，除了违背第一定律的情况。(3)机器人必须保护自己的生存，除了违背第一、第二定律的情况。⑩“机器人三定律”是人类担忧的集中体现。

人工智能在某一方面确实可以超过人类智能。比如在记忆方面，智能系统储存的信息量和持久度，都已经远远大于人脑。电脑在数字处理方面也可能远超人脑。1997年5月，超级计算机深蓝击败当时世界排名第一的国际象棋棋手加里·卡斯帕罗夫，震惊世界。然而更多的人相信电脑不可能超过人脑。李述茂认为：“电脑具有记忆和推理功能，但是其推理绝对严格，不具有可变性，不能产生新思想，没有智慧。所以，电脑不能取代人脑。”左大开认为：“人制造的机器，即使再精致和再高级，也不能出现生命的本质特征——自我更新。”吕国忱说恩格斯早就有这样一个预见：“人们可以用人工的方法来模拟大脑的思维活动，但不能模拟和代替大脑的全部活动，‘电脑’不能取代人脑。”

我们不禁会问，为什么电脑不能取代人脑？电脑在哪些方面不可能取代人脑？对该问题进行集中讨论的著作，包括休伯特·德雷福斯(Hubert L. Dreyfus)的《电脑不能做什么：人工智能的限度》(WhatComputersCan’tDo：thelimitsofartificialintelligence，1979)和有增补的《电脑仍然不能做什么：人工理性的批判》(WhatComputersStillCan’tDo:ACritiqueofArtificialReason，1992)、威廉·霍金斯(William Hawkins)的《电脑显像记录：它能做和不能做什么》〔TheComputer(videorecording):WhatitCan-andCan’t-Do，1984〕、大卫·哈雷尔(David Harel)的《电脑公司：他们真的不能做什么》(ComputersLtd.Whattheyreallycan’tdo，2003)等。德雷福斯认为，至少暂时，基于这样一个假设的研究计划已经走进了死胡同——人类运用事实和规则产生智能——而且没任何理由认为这样研究会成功。他的意思是说，电脑只能处理事实和规则，而人类的智能并非都产生于事实和规则，所以至少以某种规则来模拟人类智能的努力会注定失败。

为什么电脑只能处理事实和规则呢？最根本的原因就是电脑是“被制造”出来的。或者说，电脑的“行为”选择是被决定的，不论它的程序设计有多么复杂。而人脑与它的最大不同是，至少迄今为止人们仍然相信我们有自由意志，人的每一个选择都不是被决定的，而电脑的选择是被程序决定的。阿尔法狗的出现似乎已经打破了人们的这一认知，引起世界的轰动。然而很多学者仍然暂时不愿承认它已经拥有了如人类那样自由思考的智能，即不认为它拥有了自由意志。

关于决定论和自由意志的争论已上千年。科学家试图说明人的选择行为都是按一定科学规律进行的，更多哲学家都更愿意相信人存在自由意志。例如诺贝尔奖获得者维尔纳·海森堡(Werner Heisengerg)尝试从他的非决定论出发，得出自由意志的立场。决定论和自由意志的争论至今未止，而且随着科学研究的不断推进而此消彼长地呈拉锯式发展。薛定谔在研究生命现象的时候也没有能够得出最终结论，但是他提出了一条重要的意见，认为可以尝试从下面两个前提中推导出正确且不矛盾的结论来：

(1)我的身体就像一台纯粹的机器，遵循着自然界的规律来运作。

(2)凭借我们丝毫不用怀疑的直接经验，我总是在指导着自己的身体运动，并且在运动的最后阶段总能预见到其结果。这些结果是决定性的因素，十分重要，鉴于此，我觉得有必要对这一结果负全部责任。

薛定谔因此认为“从这两个事实可以得出一个并且是唯一一个的可能推论是，如果有这样的人的话，那么我就是这样的人——一个按照自然规律来控制原子运动的人。”这个说法表现出很强的决定论倾向，自由意志仿佛只是人的错觉。从最近科学研究的结果来看，自由意志论和决定论仍然难分高下，但似乎支持存在自由意志的论点略占上风。自由意志论很容易获得常识的认可，也容易得到宗教、法律、伦理学、心理学、文学的支持。量子力学看起来似乎是支持了自由意志，实际上并非如此，量子力学只是认为物质具有概率波等不确定性，但认为仍然有稳定的客观规律，而不是说人的意志可以控制这些规律甚至让它发生改变。从总的倾向来看，科学研究结论的总体倾向是强调因果关系，强调客观规律，而人文学科的总体倾向是强调心灵、自由意志的主动性。

关于决定论和自由意志的讨论争论千年而无结果，本文至今也无法给出一个确定的结论，但是在这个讨论中，我们可以得出另一个结论，而此结论至少可以用来说明人工智能和人类智能的核心区别：由于人工智能是人类按一定的目的设计制造出来的，所以人工智能的一切程序设计及运行规律均受控于人类设定的目的；而人类不可能完全按自己的目的设计制造自身，所以人类智能自身的运行规律不可能受控于自身设定的目的。简而言之，人工智能无法设计自己的目的，人类可以设计人工智能的目的；人工智能的目的被人类掌控，人类的目的不能被人工智能掌控，也不能被自己设计。人类的目的是不可掌控的、不可预知的、非必然的。康德认为人类的目的不能被感性地表现出来，所以“理性观念把这种目的当作判断人类形态的原则，人类的目的就通过作为其结果的人类形态在现象中显示出来”。或者说，作为理性思考的对象，人类的目的不能被自己知觉或设计，只能通过结果显示。怀特海(Whitehead)认为：“我们的经验与我们的希望不是同步的”，所以“自由的实质便是目的的可行性”。所谓自由意志，就是人类自己设计可行目的的能力，此能力不是必然性的设计，而是可能性的设计。人工智能的设计，是人类努力按照必然性原则的设计，因此人工智能能够解决在设计范围内的必然性问题。赵毅衡的说法很有趣，机器人一旦“获得人类的意义能力，世界就换了主人。幸好，至今为止，动物把所有时间用来觅食生殖，机器总得等待人来按按钮”。

人工智能服从因果律，人类智能服从目的律。人类智能是根据目的去清理因果关系，人工智能是根据因果关系去完成某种目的，二者的根本区别正在于此。所以无论人工智能如何发达，它也无法超越自身去设计自己的目的。由自由意志律支配设计目的的能力，是人工智能不能替代人类智能的。正是由于这个原因，现行法律就找不到任何依据给机器人定罪，因为我们找不到任何证据表明机器人拥有自由意志。而法律之所以能够给人定罪，最根本的依据便是我们认为“人的活动不同于自然物，不是遵从自然律，而是遵从目的律”。此观念是新康德法学的创始人鲁道夫·施塔姆勒的核心法学观点，也是现代法学的基本原则，因此现代法学认为“目的是整个法的创造者”。对历史知识而言也是如此，唐君毅认为：“人类之建造其历史知识，必要求其所知的历史之发展，为合‘目的’‘律则’‘方向’之观念的。因而其所不断地选择为重要之历史事件与历史人物，即不自觉地受此‘方向’‘目的’与‘律则’之观念所裁定。”此为人类学术史上的说法之一种，而他认为这些说法“皆可说”。总而言之，人文学科的基础在于它是服从目的律的学科，科学是服从因果律的学科，人类智能与人工智能的根本差别也正在于此。数字人文这个词，可拆分成两个部分，“数字”部分服从因果律，“人文”部分服从目的律。人文学科在这个时代的工作重点，在后半部分。凡是必须以人类的目的性为基础才能存在的知识、责任、情感等，就是人工智能不能替代的，也就是人文学学者未来工作的领域。

人工智能拥有情感能力的困难和人文学科存在的价值

人工智能很难有人类所拥有的情感能力。魏斌等人认为，“人唯一了解的智能是人本身的智能”,所以“人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究”，但是人类对自身的智能的了解还非常有限，所以人工智能至今不能模拟人类的很多智能行为。就人工情感研究的现状而言，现在的人工情感研究也主要集中于对面部表情、姿态语言、语音合成的识别和模拟人面部表情和部分动作。人工智能可以做到在某些方面模仿人类的情感，但无法做到主动产生情感。人工智能的最终体现就是机器人。

本文想讨论的，不是机器人在何种程度上可以将人类的情感模拟得惟妙惟肖，而是想从理论上证明，机器人不可能拥有像人一样的情感系统。人工智能无论怎么发达，这一点将永远无法突破。

人工智能与人类智能的一个非常明显的区别是：人类智能是通过生长、学习、反思逐步获得的，人工智能是通过程序设计人为注入的，格式化的过程不一样。由于没有成长过程，所以机器人不必对自己的智能程度负责。由于有成长过程，所以人类必须为自己的智能程度买单。机器人没有进行反思的程序设计，而人类时时处于反思之中。机器人也没有“他人”与“自我”的观念和为某种目的进行叙述的能力。机器人由于自己设计关于自我的目的之能力(包括生长的目的)的缺乏，导致它必然缺乏这些形成情感必备的要素。笔者曾给情感下过一个不太成熟的简明定义，情感是“情感意向性压力下的叙述判断”，其中“意向性”即是人关于自我目的设计的基本能力。自我、目的、意向、叙述、判断，都必须有一个具有主体意识和目的意识的生物才可能具有。换言之，如果一旦某天科技足够发达，我们创造的那个人工智能(机器人)具备了生长能力，并且具备了自我意识、目的设计、意向、叙述、判断能力，那么这个机器人可能已经是生物体，我们恐怕就只能重新定义“人工智能”了。

人类的情感大约起源于“分别心”，“分别”是一个目的，而不是一个原因。学者发现，很多的情感只发生在有他人存在的情形之中，例如害羞、感到困窘等，这是因为“某些活动的发生乃是由于与别人在一起的直接结果”。然而略加细思便会发现，人自出生起，并不存在“无他人存在”的情形，因此也就很难证明“无他人存在”的时候人能否产生通常意义上的情感。耿兴永认为“狼孩”的事例说明了亲密关系对一个人成长的重要性，但我们也可以认为不是亲密关系，而是与人进行正常区分的能力丢失造成了狼孩正常情感的失去，因为狼孩与狼存在亲密关系，而他无法与狼有一个恰当的区分关系。人首先要有与他人的区分，才可能生成对于他人的态度，一切情感都是态度，所以人类的情感可能生成于一个与自己有很多天然共性且有区别关系的他者的态度。比如被舍勒及众多哲学家都视为基本情感的“爱”，必然首先有爱者与被爱者的区分，才可能存在“爱”的可能。又因“爱”是最基本的情感，所以一切情感都必然首先源于自我与他人的分别。跟狼孩谈“爱”，必定无法被理解，其他情感也就无从谈起了。同样的道理，一个没有成长经历的机器人(人工智能)，是无法区分自我与他者的。被注入的程序具有可复制性、可重复性，机器人便没有办法区别同一程序制造的自我与他者，当然也就没有产生“爱”“恨”等基础情感的可能。从佛教的角度看，爱有很多种，除了包含着慈爱和悲悯心的“大慈大悲”的那种爱之外，一般人所说的爱，“都是依着‘我’和‘我的’的观念而产生，因而是仍然纠缠于执著和分别心之内。”而这恰恰说明，基本于分别心而生的“自我”意识，乃是情感产生的基础条件。学者们在解释《道德经》第二十二章“圣人抱一为天下式”的时候大都认为其意思是圣人没有分别心，因而就不会与天下人争夺任何东西，也就不会有常人的那些世俗情感。而这一理解与佛家的观点非常一致：“圣人和凡人的区别在于，圣人没有分别心，众生都是一样。”“圣人没有分别心，佛陀没有分别心，菩萨没有分别心。”没有分别心也就没有常人的情感，而这正是人工智能的特征。人工智能没有分别心，也就不可能有情感。换个角度考虑，即使人工智能有了分别心，由于其与人的差异太大，不可能与人产生基于认同关系基础之上的分别心，也不可能产生与人一样的情感，或者说即使有某种情感机制也无法与人的情感进行有效沟通。

如果要让人工智能更有效地识别、模仿人类的情感，就必须首先弄清楚人类情感的形成原因、机制，然后才可能设计出合适的程序加以实施。这不可能从对人类情感的外部表现进行研究就可以实现的，而是必须首先有一个内省的研究才能知道应该识别、模仿什么。在这一方面，人文社会科学的内省式研究就拥有科学研究无法比拟的优势。科学研究对人类智能的模仿，只有借助人文社会科学提供的思路，才能更好地完成，也只有借助人文社会科学指引的方向和目的，才知道应该向哪个方向前进。科学家们大都同意没有情感计算能力的智能机器无法充分实现人工智能。情感计算是赋予计算机感知、识别、表达和调控自身及人类情感的能力，计算机研究领域的目标，就是在计算机上实现心理学家在人类情绪智力方面取得的研究成果，“使得计算机真正能够识别、适应人类的情感和心理，这是人工心理研究所追求的目标。”人工智能只能以人类的心理为学习对象，而不是相反。这就说明，人工智能的第一个依托，必然是人文学科已经取得的研究成果。而人文学科通过对情感的反思和研究，必将为人工智能的实现做出重要的贡献。

结 论

21世纪的科学主题是研究“复杂性”，人工智能、人工生命是其中的重点。在研究复杂的人工智能时，情感研究是其中的核心内容。大数据系统的建设飞速发展，是人类的“复杂性”系统工程取得的重要成就，但是对研究人类智能，特别是目标设计、情感智能、意志力等而言，需要以人文社会科学的研究为指引。大数据、人工智能的发展的根本目的是更好地为人类服务，建设更好的生存和生活环境，是“生存取向”知识观指导之下的知识生产，这些知识生产以“目的论”为指导方向。新世纪科学发展的主要路径，就必然以人文学科为指引，以科技发展为渠道，逐步解决更多的复杂性问题。另一方面，科学研究必须以观察为前提手段，而人类对自身心灵的观察除了内省之外别无他途，所以人文社会科学的思辨、内省式的研究，就是新世纪科学发展的重要手段。人文学科既要提供方向，又要提供思维手段，科学研究主要解决技术手段问题。因此，人文学科在数字时代的科学研究中的作用将不是被弱化，而是将被大大强化，并且会变得越来越重要。人工智能无论如何发展，也不可能全部取代或超越人类的智能。如果真有一天，人工智能在各方面均已优于人类智能，人类没有再存在的必要，那么人类也许真该被淘汰，而世界将依然美好，而且可能更为美好。人类的理想不会因此趋于消灭，而是更完美地实现了。

①李泽厚：《美学四讲》，生活·读书·新知三联书店2004年版，第90～91页。

②廖祥忠：《“超越逻辑”：数字人文的时代特征》，《现代传播》2005年第6期。

③张肖雯、刘金波：《首个数字人文研究中心落户武汉》，《中国社会科学报》2011年5月5日。

⑤[美]唐纳德·帕尔默：《看，这是哲学Ⅱ：永恒不变的哲学大问题》，何小嫄译，北京联合出版公司2016年版，第66、233页。

⑥[英]伊姆雷·拉卡托斯：《科学研究纲领方法论》，兰征译，上海译文出版社2016年版，第137页。

⑦[法]让-弗朗索瓦·利奥塔：《后现代状况：关于知识的报告》，岛子译，湖南美术出版社1996年版，第35页。

⑧周险峰：《教育基本问题研究：回顾与反思》，华中科技大学出版社2016年版，第87页。

⑨《中国共产党第十九次全国代表大会文件汇编》，人民出版社2017年版，第9、2、35页。

⑩[英]罗伯特·格兰特：《科幻电影写作》，谢冰冰译，世界图书出版公司2015年版，第119页。