马克思意识理论视域下的人工智能解析

葛黎明

(中国人民大学 哲学学院，北京 100872)

人工智能引起广泛关注源于一次围棋的人机大赛。2016年3月，人工智能程序“阿法狗”以4：1战绩战胜围棋九段的韩国棋手李世石，引发全球热议。此前李世石曾获得17个世界冠军，他的失败让人们恐慌，人工智能真的所向无敌吗？它的学习能力究竟有没有界限？2017年5月，人工智能程序“阿法狗”再次战胜世界围棋冠军柯洁，人们认识到在围棋这项以脑力著称的技艺里，人工智能已经战胜人类。站在时代的风口，马克思主义哲学仍保持自身活力，而马克思主义研究者既不是也不应该成为人工智能的旁观者，从马克思主义哲学的视角去剖析人工智能是很必要的。与此同时，哲学是时代精神的精华，具有方法论意义，作为一门具体科学的人工智能，也需要哲学的指导。

一、意识的主体维度

1.意识是人脑的机能

“人工智能是通过算法模拟人的思维，使其能够做心灵所能做的事。”[1](P7)以往的技术只是把人从体力劳动中解放出来，而人工智能却能够把人从劳动工作中解放出来，实现全部人类智能。破解人类大脑密码是它最终的工程学目标。那么人工智能会破解人之为人独特属性的密码吗？我们无法直接做出回答，这有待于进一步对“人之为人”的独特属性作出解释和界定。或者说人工智能的提问促使哲学家们从另一角度审视这一问题。从唯物史观出发，人工智能是历史进程中的人造物，诞生于生产力急速发展的21世纪，它在本质上是人类对象化的积极成果——人类把自己的部分脑力智能外化到人工智能上。那么作为人工设计产品的人工智能，至多可以模仿人的部分“智能”，而不可能完全取代人，获得人的意识。

马克思主义意识理论强调意识是人脑的产物，是人脑特有的机能。马克思主义经典作家谈到意识的本质时，都普遍认可意识是人脑的产物。《反杜林论》中“恩格斯批判杜林的‘世界统一与存在’的先验唯心主义认识论，论证世界是自然界长期发展的产物，即世界的统一在于它的物质性”。[2](P116)杜林的错误在于“存在”概念含义不明确，其既可以是物质的存在，又可以是思维的存在，实际上混淆了存在与思维、客观与主观的关系。杜林从思维推导存在，本身颠倒了两者关系，还造成了思维的主观跃进。对此，恩格斯在《自然辩证法》中阐述生命的起源时，吸收了康德的原始星云假说，最终发现“自然界的一切运动、变化和发展都是辩证的、物质的，并强调了劳动在促进人脑的变化和意识的产生的重要作用”。[3](P146)他通过进一步探讨发现，劳动发展导致人们之间相互交往程度加深，语言为交往提供必要保证。而语言和劳动的发展推动了智力的跃进，猿脑转变为人脑，人的意识由此产生。

2.计算是人工智能的本质

“人工智能的本质是计算，决定计算效率的关键在于算法，因此人工智能要有所突破，必须在算法上进行。”[4]纵观计算机发展史，计算机的运行速度越来越快，应用领域越来越广，体积越来越轻，使得计算机迅速在大众的工作与生活中普及，成为人类的助手。可是计算机的本质从未改变，它的运行机制是通过一定的算法，根据人的指令运行程序。人工智能作为新兴科学技术，作为第五代计算机，它与前四代的区别主要是元器件的改变，但运行机制并未有重大突破。正如计算机专家所指出的：人工智能是计算机科学的一个分支，现在无论其研究方法还是其成果形态都离不开计算，因此计算不光是计算机的本质，也是人工智能的本质。电脑的迅速普及，进入家庭，便利了人类生活。电脑表现出某些类人脑的功能，但它毕竟不是人脑，而且从根本上看，人脑的复杂性和运行方式也不是机器思维所能够全部模拟和实现的。主要原因有二：其一，人类自己仍不清楚大脑的奥秘。脑科学的研究表明，人脑有近140亿神经元，人脑通过神经元上的突触传递信息。而突触的数量难以计算，因为每个神经元上有无数突触，并且它们处于永不停止的变化之中。这都说明人脑是极其复杂的系统，想破解它的密码绝非易事。因而，从人脑的复杂性出发，有科学家指出：“整个脑的神经元网络所能完成的功能是任何别的东西都无法比拟的。”[5](P47)这就表明大脑无可比拟的优越性和崇高性，以及探究大脑的终极奥秘的巨大难度。其二，人工智能技术的自身短板仍未克服。目前人工智能进入了千家万户的生活，成为了人类不可或缺的帮手，这就导致它看似好像取得了非常大的进步，尤其在模拟人类的脑部组织方式和运行模式上。但是从本质上讲，人工智能的人工神经网络在模拟人脑时准确性一般，或者说它只是模拟了表层。例如，现今被广泛应用的人脸识别技术，人工智能作为虚拟脑识别个人信息从而减轻人类工作强度，但其进行识别过程的灵活性、智能性，与人脑相比是有差距的。具体来说，人工智能下的人脸识别技术识别的人脸不可以倒置，甚至也不可以进行微微的动作，因为这会干扰人脸识别技术的准确性。这就说明人工智能的人脸识别技术必须在特定前提条件下方可进行，这与人类的大脑工作时的灵活性相去甚远。近年来人工智能发展趋势强劲，深度学习好像帮助虚拟脑解决了这个难题，并且人脸识别技术已经进入人们工作、生活的双重视野内，公司考勤需要人脸识别技术，手机支付需要人脸识别技术，人们越来越感受并且享受这项技术带来的便利，人工智能也在逐步深入人类生活。但是加拿大的一位研究人员通过研究发现，人脸识别的成功率如果在有动态干扰的情况下会下降至0.5%。对此，当代著名人工智能专家玛格丽特·博登说：“人工智能已经告诉我们，人脑的丰富程度和微妙程度超出了心理学家之前的猜想。事实上，这也是我们从人工智能中学到的最重要的一课。”[6](P6)

3.意识与计算的关系

计算速度是人工智能的优势，计算速度的关键在于算法。现有的人工智能依据这一优势在某些领域接近甚至超过了人类智能，如我们所知的阿法狗的胜利，就是利用了人工智能中的深度学习技术，本质上也是一种算法技术。但人工智能的算法维度很难推广到其他领域，建立在专业化设计理论基础上的人工智能在通用性或者功能协同方面还有很长的路要走。事实上，当前人工智能所取得的成功的技术大多是几十年前发明的。换句话说，阿法狗的胜利并非源于人工智能技术的突破，而是源于计算机计算能力和运行速度的提高，源于出现了更“快”的计算机，而非更“聪明”的计算机。

按照马克思对人的本质的理解，人工智能是无法破解人类密码的。早在《1844年经济学哲学手稿》中，马克思认为人的本质有别于动物，人进行的是自由自觉的生产活动，人把自己的生活变成自己的对象，动物仅按照它所属的尺度进行生命活动，遵循“自在”尺度，这与人进行的“自在”与“自为”统一的自由活动根本不同。从生命活动在本质上的单一性来看，人工智能进行的活动与动物一样，都是遵循“自在”维度进行生命活动，无法像人类一样把自己的生活变成自己的对象，达到人与世界的否定性统一。究其根本原因是人工智能无法获得自我意识，人却在“自我意识”的推动下，不仅能意识到存在之物，形成对象意识，也可以将“自我意识”看作对象，形成对“自我意识”的意识，即反思性的自我意识。苏格拉底说过，“未经反思过的人生是不值得过的。”反思这种前提性批判可以作为衡量生活价值的标准，是人类思维的最高意识形式，是大智慧。那么人工智能作为一种倍受期待的新兴技术，能具有自我意识吗？从目前来看，答案是否定的。人工智能发展至今，它的本质仍然是计算，并未有实质突破。尽管深度学习技术表现出具有一定的自主学习能力，在练习中发现人类还没有发现的规律。但人工智能所需要的数据在最初就需要人为设定，以此为依据进行对数据的分析判断。与此同时，人工智能发展至今仍不具有类脑智能，也就是不具有“自我意识”，更不要说反思性的“自我意识”了。阿法狗战胜世界冠军李世石，从表面看它好像比人类更智慧，其实它的本质仍没逃开计算，只是计算速度、计算规则不同。

二、意识的时间维度

1.意识是自然进化的结果

马克思主义经典作家认为人类的意识是物质的，有自己的发展历史和发展规律。三次重大转变都表明了意识的物质属性。低等生物的刺激感应特性是人类意识演变的开端。这些低等生物经由机械、化学、物理等刺激反应而改变自身存在形式或是变为他物，这种转变过程具有普遍性，是一切物质都具有的反应特征。意识发展的第二次重大转变是感觉和心理的出现，这是由低等生物的反应特性经由自然环境的变化导致生物体内组织发生变化导致意识的进化——感觉和心理的出现。其与低等生物的反应特性是人类意识产生的前两阶段，也是意识发展过程中的重要阶段和必经前提，但它们都不是人类意识形成的基础和原因。人类意识的产生是意识发展过程的革命性阶段，其出现有双重原因。一方面，它是自然进化过程的产物，这与前两阶段没有本质区别；另一方面，意识的产生更是社会进化过程的产物。在这一过程中，劳动在其中起到关键作用。这是由意识形成过程决定的，从人猿到人类的社会形态出发，无论是原始社会形态下的人猿还是社会经济形态下的人类，人类能生存的根本条件都是进行生产活动，也就是劳动。在劳动中人猿逐渐发现怎样能更好地利用自然界的物质去生存，经历漫长的物竞天择与劳动逐步发展了猿脑，意识就这样产生。这就说明意识和人的肉体组织经过漫长的自然进化，意识不是一种现成的东西，既定的状态，而是适应于自然和社会过程演化而来。人与动物都有眼睛，但人的眼睛不同于动物的眼睛。以蚂蚁为例，它们能看到人类看不到的化学光线，但是我们能知道这个事实。也就是说，我们能够证明我们看不到的东西，这种证明是以知觉为基础的，我们已经比蚂蚁走的更远，并且我们的认识能力远超我们的生理构造。人之为人且区别于动物的独特属性就在于经过漫长的“物竞天择，适者生存”的自然变迁与社会竞争，逐渐诞生了意识。而人类的意识不光可以满足肉体组织的需要，而且可以按照其自我意识去劳动建构世界。人工智能就是人类为了把自身从体力和脑力劳动中解放出来而创造的“类人思维”机器。这种机器未经漫长的“自然选择”，而诞生仅有60余年，这与人类意识进化史有本质差异，并且没有经过自然发展过程的检验。

2.人工智能是人工设计的产物

人工智能是人工设计的产物，人工智能中所实现的思维是一种机器思维，不同于人类思维，它不是自然进化的产物，而是人类劳动的物化过程。在人工智能的“类人思维”那里，对意识的理解并非基于进化论，而是把意识看作现成的产物。于是自然进化的漫长历史在“类人思维”这里就被省略了。对于“人类思维”和其创造物“类人思维”之间的关系，世界知名生物学家斯蒂芬·罗思曼说：“在不了解一台机器运行过程背后机制的情况下，我们仍然能够充分地刻画和理解其运转过程的功能。然而，至关重要的是，我们不能据此反过来推导出其潜在的机制来。”[7](P114-115)这表明，人工智能中的“类人思维”虽然被人类创造出来，但风险是未可知的。自然选择以遗传、变异等各种方式，进行了筛选和抉择，在漫长的历史中既使得适者生存，又保证了生存者与世界相和谐。相反，“类人思维”作为一种产品是人类对象化劳动的成果，这种产品是按照人的尺度被生产出来的，它的风险是未知的、不确定的。人类可以创造出“类人思维”便利人类的生活，但是人类不了解其潜在的机制，这很有可能会给人类带来风险。风险的等级与技术的力量呈现出正相关关系，产品的技术含量系数不高，它的风险等级往往偏低，也更容易被操作与控制；产品的技术含量系数偏高，其风险等级就会偏高，更不容易被控制，而一旦失控危害也就会越大。人工智能以模拟人类思维为方向、实现人类思维为目标，它的技术含量不言而喻，风险等级也是最高，一旦失控，结果很可能造成人类走向毁灭。

人类通过对象化劳动创造了机器，从而让机器取代了人类的部分体力劳动，人工智能也是人类对象化的产物，只是作用与以往人造物不同，它通过模拟人类大脑运行过程，向实现人类智能的方向发展。目前模拟的智能在人类日常生活中已经占有重要位置，人手一部的智能手机、随处可见的人脸识别，我们不难发现它已经是人类智能的补充，甚至在其擅长领域，人工智能已经远远超过人类智能。例如，众人皆知的深蓝计算机战胜围棋冠军柯洁事件，本质上就是人工智能利用其精密、快速的计算速度战胜了人类思维。人工智能的产生是人类发展史上的里程碑，它不仅促进了技术的发展，也有助于把人彻底从脑力劳动中解放出来，实现真正的人的解放。所以人工智能依赖于人类的意识，但同时又影响着人类意识的发展。

三、意识的实践功能

1.共同体语言实践是意识的基础

马克思主义意识理论强调了意识是在共同体的语言实践中发展起来的，具有社会性。机器思维及其语言则缺乏意义的维度。意识与语言一起，因人类的生产需要和在生产中结成的交往需要而产生，因此意识具有社会性。社会性是意识区别于其他物种的本质属性。语言是从劳动中产生出来的，这是唯一正确的解释。通过对比人与动物传达信息时的区别发现动物之间彼此要传达的东西很少，不用分音节的语言就可以互相传达出来。“在自然状态中，没有一种动物感觉到不能说或不能听懂人的语言是一种遗憾。”[8](P110)动物只按照它所属的物种进行生产，维持它们的生存或者进行实践活动，不需要和同类生物进行复杂的语言沟通，动物也从来不会因为听不懂人类语言感觉遗憾或是难过。而人类的语言形成是自然历史过程，也是意识的基础。劳动和语言是猿脑变成人脑的两个主要推动力，猿脑和人脑尽管类似，但是人脑精密远超猿脑。在人脑的进一步发展中，为其服务的感觉器官，也进一步发展起来。正如语言的发展是和听觉器官逐渐发展相伴随的一样，脑髓的发展也完全是和感觉器官的相应完善同时进行的。动物的某一生理构造远超人的部分生理特征，但人却比动物走的更远，造成这一现象的本质原因就是因为脑髓的发展促进感觉器官的逐步完善。例如，鹰的眼睛比人看的更远，但人的眼睛可识别的东西却比鹰更多；狗的嗅觉比人灵敏，但人却可以记录各种事物的独特味道。在脑髓进一步完善时，意识也越来越清晰的发展起来，促进了劳动和语言的发展。与此同时，语言实践对意识发展的清晰度也起反作用，并且它的发展在人猿进化成人类时也没有中止，而是进一步发展。因为随着人类世界发展的逐步成熟，产生了新的助力因素——社会。社会的出现一方面表现人类语言实践能力的增强，同时也标志着意识的清晰度发展到了新阶段。

马克思在考察意识起源史时曾指出意识的历史重叠于语言的历史，并辩证地论述了精神、语言与社会实践之间的本质性联系。在《德意志意识形态》中更是明确阐述语言本质和意识的社会性有内在一致性。“语言也和意识一样，只是由于需要，由于和他人交往的迫切需要才产生。”[9](P161)20世纪语言学的发展再次论证了语言与意识的本质关联。现代语言学家索绪尔认为，对语言的理解必须置于社会整体结构中，如果仅仅将语言看作思维工具，是对语言学的误读。由此索绪尔表明了语言的社会历史性和整体性。他说：“某个词语经由个体语言，进入语言整体，这意味着这个词语得到了集体的认可，此际，它才成为语言事实。”[10](P24)

2.符号语言是人工智能的指令

人工智能语言也叫机器语言，它与人类在自然进化和社会性劳动共同作用下形成的自然语言不同，人工智能语言本质上是一种符号语言，符号语言是人工智能的指令。近代哲学家莱布尼茨提出了以数学计算代替言语思想，这个预见是当代人工智能中的机器语言可以追寻到的最早阐述。在莱布尼茨之后，现代分析哲学的奠基人，同时也是数学家的佛雷格、罗素等人，追寻了莱布尼茨的预见，开始创制一种具有高度精确性的人工语言，希望能够代替自然语言。在理念基础方面，当代人工智能的机器语言继承了佛雷格、罗素等人的人工语言。麦克洛克和皮茨在其经典性论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》中得出机器语言可以代替自然语言的结论，他们认为，计算机可以通过逻辑推演的方式代替自然语言；自然语言在本质上也可以被归结为逻辑。在当代分析哲学中人工语言未能代替自然语言，同样人工智能中的机器语言也不可能代替或超越人类在自然进化和社会性劳动共同作用下形成的自然语言。因为机器语言的本质是根据符号语言处理数字，执行指令，或是规则性地操作符号，它们不能理解自然语言的意义向度，也不具有自然语言以言行事的实践功能。塞尔的“中文屋论证”(The Chinese Room Argument)早就给出了详细的说明。塞尔设想一个母语为英语且对中文一无所知的人被关进一个屋子，按照程序指令输出中文字符回答问题。塞尔的这一论证向我们表明，屋子里的人可以按照说明执行指令，完成任务，但他本身并不理解“这个任务含义”或是并不理解送进房间的中文字符所表达的含义，他的行为仅是一种机械操作或是机械反应。他本身不理解行为的意义，更别提行为的后果。同理，人工智能系统想要与人交流，不仅需要简单按照程序完成指令，而且更重要的是理解人的意图。不理解人的意图的人工智能是机械工具，只能完成指令。比如你告诉它你渴了，它可能给你把洗衣服的水拿来一样。所以塞尔“中文屋”里面的人虽然能机械地完成指令，但是他不懂行为的意义。

阿法狗的胜利让人类恐慌，但本质上阿法狗也不理解行为的意义，它的下棋经验和计算速度是人类无法比拟的。由于其没有特有机能可以不间断的花费大量时间练习棋谱，不断完善算法，进而可以快速地对棋局的走向做出判断，对每一步棋进行合理分析和利弊判断，得到最优秀的答案。这样的人工智能看似已经足够智慧，甚至比人类更优越，但它只是按照程序输出，仍然不了解行为的意义。可见，阿法狗与“中文屋”内的那个人是一致的，只对输出结果负责，而对意义是无知的。