从人类主义美学转向人工智能美学——基于康德美学架构的批判性考察

王 峰

一、一个传统美学问法引发的困境

人工智能能否进行艺术创作、能否创造美？这一提问看起来如此自然、如此值得深入思考，但又显得如此没有力度，因为我们可以明确看到人工智能与人不同，它不具有人的心灵、意识、思想等等所谓内在之物，一般观念认为，正是这些内在之物造就了美，从这样的观念可以推知，人工智能不可能真正创造艺术、创造美。这一结论如此自然，但面对大量具体的人工智能艺术作品时，解释力又如此脆弱。我们为何面对大量人工智能艺术品的事实，却又从理论上做出否定的姿态呢？是不是可以转换一个角度，向自身发问：也许出问题的不是人工智能艺术，而是既有的艺术观念？也许，当我们做出否定判断的时候，并不是出于对这一问题的深切理解，而是出于一种美学惯性，我们没有看到审美判断场景发生变化，继续把一种旧场景套用到新场景上，从而导致了不恰当的判断。

在这样一种考察中，与既有思考路径相对照，才能更清晰地表明人工智能的工作特点，以及我们可能达成的恰切理解。此处选择的既有思考路径是康德的美学观念。康德美学观念既精密严整，又有巨大的影响力，在美学思想史上占据重要位置，以其为对照，可以深入、有力地探讨人工智能美学的可能途径和可能方向。康德美学的观念系统和架构看起来没有疑义，但这是有条件的，一旦我们转换视野，将人与人工智能并立为参照系，其系统的普遍性就会崩溃。康德系统的基石实际上就是整个系统中的目的。要批判一个系统，不能仅从它的形式化起点入手，还要批判其最终目的。康德美学系统中贯穿着一个特别重要的中介，即合目的性，它被制作成整个系统的钢架结构，但如果我们把人工智能加入美学范围进行比较分析，就会看到它不过是为了达成感性和理性之间的一致性而设置的弹性尺度，因此，尽管康德认为两者是一致的，我们最终还是要把审美判断与内在情感相分离。

二、人类主义道路与人工智能道路相参照

这里所讨论的康德与人工智能的审美问题，暂时不是一个可否验证的问题，而是一种观念性的探究，是关于可能与否的问题。图灵所讨论的计算机器在他那个时代还只是一种设想，是一种抽象的计算机器（人工智能），但这并不减损这一设想的伟大意义，可以说，直到可推断的未来，人工智能的基本原理依然是图灵奠定的。同样，对于暂且还在发展中的人工智能而言，我们必然需要更多抽象的人工智能模型探讨，才可能不断找到通达未来的具体道路。这种观念性探讨是从长远规划着眼的，它更多是逻辑性的，而非现实性的，现实的考量以现实的材料和科学技术发展的层次为限，这是必须进行区分的。

我们很容易面临一个轻易的判断，即人工智能总会不断发展，遥远的未来一定能够实现超强人工智能，那时人工智能一定能够达到模仿人类全部能力的高度，而这样一来，人工智能就与人没有什么两样。这样的判断看起来有道理，但其实是不谨慎的。通用人工智能绝不是一种科幻式的未来畅想，假定这样的趋势保持下去，就能够实现超强人工智能，能够像人一样进行审美判断，这一假定完全不顾发展本身的特点：趋势一旦达到顶点，将丧失活力，极易发生转折。当前人工智能发展趋势其实非常脆弱，依赖诸多观念性的推理和工业化道路的验证，所有这些都可能改变人工智能的方向。如果说关于人工智能发展的看法是各种理论观念角逐以及工业化道路支撑相结合而形成的话，那么，人工智能的当前情况既是合理的，又充满了巨大变数。我们对超强人工智能的思考既建立在这一合理化之上，又必须保持弹性，这是对未来进行合理化推测时必须保持的态度。因此，必须做出一个明确限制，即按照目前的方向进行演进，人工智能能否进行审美判断，或者说，当我们承认其能够进行审美判断的时候，我们到底做的是哪种类型的判断？当然，这是两个不同的问题。第一个问题是实质化的道路，就是说，我们把人的审美判断机制树立为模板，在这一模板中，存在各种各样的标准、规则和相关机制，我们把人工智能与人相对应的部分拆解出来，按照整个标准进行比对，如果能够两相适配，我们就说，人工智能达到了人的审美判断。第二个问题实际上是一种具有弹性的观念化与实质化相结合的模式，它离开了第一种实质性的道路，而走上了另外一种方向。它假设这样一种可能性：未来的某一个时刻，我们把人的审美判断与某种人工智能判断进行等同化处理，进而认定两者都属于审美判断，那么，我们做了哪些实质性推进，以及做了哪些关键性的概念调整？就目前而言，实质化路线是一个普遍诉求，但更重要的是概念调整，实质化路线更多依赖于人工智能在工程上的进展，而观念调整才属于美学研究的范围。当然，两者并没有脱离开来，只是我们应该看到其中的偏重。

这里并非在反对人类主义，而是说，当人工智能进入研究视野的时候，我们不得不对单纯的人类主义研究方式进行调整。由于有人工智能的衬托，我们发现研究对象必然分出两条道路，一条道路是既有的人类主义研究方向，另外一条道路是后人类主义研究方向。而后人类主义的范围和内涵更加广阔，或者说更加复杂，一方面，它以新出现的人工智能为基础，与既有的人类主义方向分道而治，另一方面，还要将人类主义观念与人工智能观念放在一起进行比较，因此，人类主义与以人工智能为基础的后人类主义形成了并立而又相融的关联。

三、从先天能力转向功能

一旦以康德美学设计为主题，我们就已经离开了对康德美学的无限信任，转而将其看作审美反应的一种解释方式。既然是一种解释方式，就必然有另外的解释方式，观察角度不同，解释方式和解释结果不一样，运用的解释构件和要素也就完全不同。这无疑是一种解构主义的思维方式。当我们思考康德美学结构的时候，他的框架对我们而言好像一栋楼房。如果存在另外一栋楼房，跟康德的楼房不同，我们就可以比较两栋楼房的差异。另一栋楼房用了什么材料，使用何种方式，达成何种目标？这些与康德的框架有何不同？这里我们使用结构、方式、位置等比较项，并非将之视为固定不变的常数，相反，这些比较项都是变数，一旦这些比较项发生变化，不同输入必然产生不同的输出结果。

四、可疑的系统

我们先来看一下康德美学设计需要什么样的架构系统。

主观合目的性是产生美的最主要机制，其中的主观是指相对于认识机制和理性机制而言，它没有规范性的概念使其结果必然出现。它是一种能力的调整性运用方式，不是由普遍到特殊，而是由特殊到普遍；由普遍到特殊是客观的，也是必然的，而由特殊到普遍并且被判断为合乎目的，这是主观必然的。由特殊到普遍如果只是一种妄想，就根本连主观都算不上。主观其实是有道理的主观，它是由一个来自外在的目的规则约束的，但外在的规则又在后面的阐明中“恰好”证明它是必然的。可见，康德在此运用了一个颇有意味的“辩证法”：部分是整体的部分，整体是来自部分的整体。当然这一判断是一种类似神性的整体判断，如果不借助神的全能视角，整体判断无论怎样都是有遗漏的。这样一来，就形成了一种有趣的内在张力，必须由神为人代言，但又必须视神不存在，否则人就立不起来。这是康德美学系统的一个内在困境。如果把情况转回到人工智能上，这个困境就消除了：人工智能本身就是一个整体，其中的部分必然是部分，所有部分都是可知的，没有任何遗漏之处。所以在人工智能这里，系统性的阐明真正达到了与对象的自洽，而不会像人研究自身一样，所谓的系统，都是被设立的系统，这一设立系统与其实际展现之间，不免存在无法对应之处。

五、摇动的基石：目的其实是功能的目标

人工智能不同。人工智能直接显现它的目的，它的目的在图纸当中。这一点直截了当，目的即功能。这是人工智能与人的康德框架完全不同之处：目的、系统、功能在此成为一体。这里试举一例，以表明人工智能与人的框架的差异。目前人工智能做得最好的一部分是自然语言处理，为了表示足够的善意，一个人工智能体会使用各种礼貌用语。我们会说，人工智能懂礼貌。这个句子其实有些奇特。此前，我们只能说人懂礼貌，没办法把“礼貌”移用到其他物上去。但目前来看，人工智能可以做到懂礼貌。我们当然可以说，人工智能只是表现得懂礼貌，并不是真正懂礼貌。人工智能只是在所有需要懂礼貌的场合做出礼貌的反应，但它没有与礼貌相关的内在心灵活动，比如尊重、体贴等心灵活动。做出这样的判断时，我们已经假设一切行动都蕴涵在内在心灵中，但是心灵在哪儿？这又难以回答。一个人工智能体能够在适当场合进行礼貌回应，但我们却判断它不是真懂礼貌，那么我们就要问到底什么是懂礼貌。我们做出“人工智能不是真懂礼貌”这样的判断时觉得特别自然，但是当我们把所有情况列出来，却又觉得似乎哪儿有点奇怪。这可能就是问题所在。假定人工智能无论在表面上做得多么像人，它也不是人——这是对的。但如果继续假定人工智能在某个人的功能上，与人做得一样好，我们却说，因为人工智能不是人，不具有人的某种特殊的素质，所以这个功能不是人的功能，那么，我们就在刻意回避问题。

在康德的框架中，因果条件有两类，一类是经验性条件，它是在时间空间中存在的，在经验上具有时间的前后序起性，但康德说，这只是看起来像因果，其实并不是牢靠的因果条件。真正的因果条件隐藏在时间空间的背后，这就是第二类根据性条件，它能够容纳所有时间和空间之物，而这一条件又不可能在经验中找到，只能在人的能力中找到，这就是时间空间纯形式。在此，康德把超出具体物理时间和空间的基础性的形式设置在人的能力当中。这一点非常有道理，因为，外在于人的东西必须与人的认识能力相适配，才可能被我们认识。康德之所以设置一个我们无法认知的东西，就是因为这一对象具有一个重要意义，即不会改变。这是康德在整个体系设置中非常高超的地方。在这里，一方面我们要探寻那一看不见的根据条件，另一方面，我们还要以现实为准，并且参之以那看不见的根据条件当中发射出来的能量，两者结合，才能形成人的认识。康德的设计方案与人工智能的设计方案相近之处是，根据条件其实并不是某一具体的构建，它指的是与整体的系统设计直接结合在一起的“目的”，也就是说，系统的目的而不是系统的某一个起始性的构件，才是真正的根据条件。这一点是相当适合人工智能的，因为，人工智能的设计必然是一个有目的的设计，而这一目的渗透于整个人工智能程序当中。在人工智能程序中，当然有某些起始性的说明，但是这些并不是人工智能的真正基石，它最多规定了人工智能所要执行的具体动作；真正的目的，或者说要执行的某种功能是整体性的，它并不是由某些代码决定的，而是由整体的代码保证的。这一点与康德的先验目的的设计具有同构关系。

在康德看来，真正对象与目的紧紧结合在一起。真正对象是不可知的，目的的方向正是这个真正的对象（在康德那里叫物自体）。那么，康德为什么一定要把目的与真正对象相连呢？这就涉及概念的用法问题。“目的”这个概念是要树立一个整体的出口。这相当于人工智能的输出，而输入包括人的各种感受和观念，相当于各种适合人工智能（特殊）计算方式的数据。必须设定整体，否则就无法进行推导，因为整体涉及我们对事物的真正把握。康德的概念设定和系统设定有极高的合理性，如果不这样设定，很多事情就无法解释，所有的一切其实都是紧紧包裹在一起的。“目的”这个词具有强收敛作用，散乱的经验被紧紧地约束在一起。将康德的构造与人工智能进行对比，就会看到，人的目的其实是人工智能那里的目标，是对输出目标的管理，我们可以根据标准不断对整体配置进行调试，以保证输入数据并得出希望得到的输出。“目的”在此是一个控制性标准，它虽然看起来同样是客观的，但其实这是理论框架决定的，并不像表面那样客观不变，它在此是有用法的，这一用法与其使用范围密切相关。我们如何能够达成必然如此的行动结果？这一行动结果在康德看来是经验性的，但实际上，我们发现这一结果具有一种整体性的先行设定意义。这样来理解的话，目的性就是先验的，而这与人工智能的目标管控是一致的，两者都是调节性的整体机制。

六、合目的性作为调适的弹性尺度

在这一整体的机制下，必须具备几个相互支撑的元素进行主体能力的调配。与美的判断相关的是两种能力，一种是想象力，另一种是知性。认识领域内知性控制想象力，而在判断力领域，想象力与知性进行自由游戏。但是，为何如此？两者是如何达到相互配比的？这一配比关系是由哪些方式决定的？在康德那里，这些难题都可以得到解决，但需要在人的能力内部来解决。人的能力既是先天的，又来自时间和空间中所展现出来的能力的相互调配，否则知性只是一个粗略的框架，它仿佛是一根非常粗壮的线，这一根线必须分成很多股，并且形成相互的配比关系才能够产生共鸣。

在康德那里，三种认识能力有其相适应的三大领域，在不同领域还存在不同的细分，以使人的能力得以详细地展现。但人的能力的细分同时就是一种能力的区分，它必须与其他能力区分开，并且找到与其相适应的感性对象范围，这样我们才能对其能力的细分进行细致描绘。但这样一来，就不可避免地产生一种情况，我们必然把这些能力与其他能力独立出来进行研究，否则就无法进行能力的划界。然而，任何一种形式上的独立，实际上只是我们对于具体情况进行区分而产生出来的，人的能力与实际情况的区分是相互对应的。物的区分可能对应人的能力的区分，但人的能力的区分可能只在逻辑上能够预设，而实际上无法做到。人的能力其实是一个连贯体，出于认识的需要可以对其进行分隔，但也不可避免地产生分隔的弊端，当我们切断某种能力与其他能力的关联时，产生的能力状态就可能是片面的，未能真正梳理出它与其他能力的联系，但我们又必须把它放到一个主题的位置进行研判。这正是我们所要关注的特殊之处。对于人工智能而言，能力（确切地说是功能）的独立是实质性的。我们对人工智能的功能的理解往往采用拟人的方式，假设人工智能一旦具有了人的某种能力呈现，那么就反推说这一人工智能也具有人的能力，但是，“能力”一词在有机体层面上和人工智能层面上用法其实是不同的，在有机体层面上，能力是实指，而在人工智能层面上，能力却是拟人用法。只有类人型通用人工智能才存在有机性能力组合问题（而这基本是一种文学想象），对于完成单一功能或多种功能组合的人工智能来说，功能就是一种实质区分，它直接是一个实质功能独立体。

区分和对比是一个比例协调关系。按照康德的区分方法，知性和理性配比关系相对于判断力而言不那么复杂，知性领域中，与表象相关的认知能力最重要；理性领域中，与德性要求相关的理知能力最重要；而在判断力领域，不存在知性和理性中的规范性，所以更需要一种调节性的配比关系本身来起作用，目的在此就发挥重要作用，它用来进行调节，降低不稳定性。这就是合于目的，但又不是由目的规定的协调性。人的能力在此形成奇妙的配比关系，它来自两个领域，两者间看似没有直接关联，却发生奇妙的共鸣。这一共鸣是通过一种叫反思判断力的能力得以呈现的。那么，怎么配比反思判断力？这并无具体比例，但可以给出一个原则，按照这一原则进行配置，就能够达成我们想要的那个效果。在康德称为合目的性的地方，我们都能看到这种从原则到效果的转换。这里使用“能力配比”概念进行转换，以把“目的”降为“目标”，把“先验”转换为“实用”。能力配比在具体场景下具备所有实用功能，这些功能依然可以用知性与想象力的和谐一致进行解释，这样一来两种解释方式就形成一种共振的效应。

至此，我们发现合目的性的三个要点：第一，这是建构性不足以展现所有重要性的领域；第二，必须使用解释性的规则，以超出建构性的规则；第三，这是一种合理化的运用。这里的合理化运用是一个极端困难的问题，可以说，如何解决合理化问题是所有人工智能必须面对的难题，也是任何一个有机整体解释必备的润滑剂。若想建立一个整体性的系统，不可能仅仅依靠刚性的逻辑，逻辑总是有局限的，它也总是某些局部的逻辑，从来没有一个全局的逻辑能够被人把握到，只有上帝视角才会产生这样的全局逻辑，所以在认识逻辑不能达到的地方，必须为解释性的逻辑留有空间，让其介入。但是，这两种逻辑不可避免地发生冲突和纠缠，如何配置建构性就成了一个恒久难题，因为所谓逻辑的合理化运用不过就是达成降低黑箱数量的效果而已。当黑箱数目能够容忍的时候，就达到了合理化的运用。当然，并不是说黑箱数目消解得越多越好，还要考虑系统运作的有效性，即要考虑实用目的。此处存在一个经济性考量，因为有些消解是不必要的，精度要求太高，并非所有的人工智能都需要如此高的精度。在某个方面过度的精度追求，是以牺牲其他方面的要求为前提的，那种认为人工智能就是重现有机体的观念，基本上没看清楚两者在相似基础上的真实差异。过度追求计算精度，往往会占据大量人工智能设计的精力，从实际的运用来讲，反而效果不佳。所以，合理化的运用既要结合人工智能程序本身的目标，消除黑箱的数目，也要结合经济实用的目标，这是合理化运用的两个要件。

当我们理解一个有机体的能力的时候，我们会将这一能力从整体能力中抽离出来进行独立理解，但人工智能就不是这样。有机体能力的独立不是实体性的，而人工智能的功能独立则是实体性的。在康德那里，合目的性是一个相对模糊的尺度，这一尺度不像认识规则和德性规则那样具有强制性，反而是建议性的，或者说调适性的。之所以会产生这样的模糊性，原因在于一个实际的目标：在解释性规则和规范性规则之间寻找一个合适的配比关系。由于它来自两个领域，所以这一配比非常复杂，这是合目的性的解释显得如此困难的原因。康德在使用合目的性概念时，往往采取双向建构的方式，这其实是无可奈何的。解释有机体的构成方式使用这种模糊尺度其实是可以接受的，但是对于人工智能而言，使用这样的模糊尺度是完全不能接受的。这是两种完全不同的情况。在人工智能中，人工智能的整体是基于建构的，而有机体的建构性和目的性（或者说解释性）往往是混合的，难以清晰区分。建构性陈述越清晰，解释系统就越有力，但是，有机体活动中的具体实践功能越容易被遗漏，如何在其中找到平衡点是有机体理论的困难所在；人工智能就不存在这种情况，除非我们考虑的是某种通用人工智能，即那种全面复制人的能力，与人达成一般无二效果的强通用人工智能。只有在这时，我们才发现必然存在某种不能被建构性所涵盖的规则在起作用，但是这一规则如何与建构性规则相适配就成为特殊的难题。目前这一可能性还停留在理论构想层面或科幻描绘层面。

七、内在情感从判断的冗余品转变为真正的冗余性判断

因此，在先验判断中，作为伴随物出现的美感及其与情感的连接，在实际的经验性判断中又往往作为先行的东西出现，也就是说，只有在产生愉悦感的情况下，我们才发现它是美的；没有相应的情感出现，便很难判断它是美的。当然，实际经验中出现的东西应排除在外，这是康德一向坚持的观念，我们只有在先验判断形式中才可能发现它的真正位置和作用机制，而这一作用机制就是，在一种具有弹性的合目的性判断中美作为结果出现，这一结果本身是有目的的，即一个有机体必然也必须体会到愉快，这是他生存的自我确证，同时也可以被分析出来。康德认为这是美的基本特点，我们也一直如此相信。我们能够找到愉快的机制，对其进行分析解释，这样的机制不是建构性机制，而是解释性和建构性相互融合的奇特机制，看起来只有这样的机制才能够为我们的愉悦感找到一个合理的解释。实际上，愉悦感完全是一种体系性协调的结果，是人的能力相互协调、相互适配，并与周围对象相对应而产生的一个结果，这一结果对于有机体来讲必然是适合的，由此它确认了这一有机体的存在，并且确认了自身。这一确认更多地来自解释性，是解释性工作填补了建构性工作的断裂。在有机体那里，情感和美感结合在一起是自然的，以有机体为观察目标，解释性工作建立的线索总会有所对应；对人工智能而言，建构性是直接的，如果它能够输出一个审美的结果，我们就认为是由于它执行了一个审美功能，但是，我们是不是要承认它同样具有某种情感呢？这倒不必。当然这样一种看法是远离有机体的看法。情感是一个有机体所具有的特殊的生物性算法，要想把情感说清楚，可能要比把展现出来的审美活动说清楚更为困难，所以这样的一个问题也许是需要暂时悬搁的。

八、小结：场景的转向

在这样的思路中丢掉的是什么？有机体的内在性质。如果我们把有机体与计算智能相比较，就会看到，计算智能只相当于有机体的一种功能，情感是另外一种功能。在有机体那里，不同功能是综合一处的，我们将其称为内在性质，“内在”一词就表明了一种内在不可分的性质。而在计算智能这里，各功能间则是分离的，相关算法是不同的。由此而论，内在性质也可以视为一种可靠的生物算法，只是这一算法由于太过复杂而在人工智能这里基本无法实现，在实际应用中也不需要去实现它。图灵把人类智能和计算智能放在同一个层面上进行测量，并且提出从测试角度判断人类智能与计算智能的等同性，其测试方式就是隔断各种有机体的联系方式，只用键盘和屏幕进行交流，这意味着将人的单一方面的智能与人工智能功能进行直接比量。如果人工智能通过其他人的测试，那么就说明人工智能具有人的智能。如果把这一测试方式平移到审美上，将审美视为人的一种智能，而不是如康德那样视为一种整体性的判断活动，那么我们就会从测试的方式出发，将有机体性质尽量隔断，比如，让一个诗人与一个写诗的人工智能处于隔离的房间里，同时发出指令，让其完成写诗的任务，如果人工智能给出的诗作与人类的诗作可以混淆不分，那么我们就可以说，这个人工智能会写诗，能够进行艺术创造活动，也能进行美的判断。

图灵测试的本质就是将人类的某种能力独立出来，并从人的能力的描绘转向人的能力的独立测试。一旦我们做到测试上的隔断，人这一有机体的单一活动与人工智能功能就变得非常相似。当然，按照康德的看法，一个人在进行诗歌创作时，或者做出审美反应时，一定会调动各方面的能力，这些能力产生相应的情感反应，所有这些都通过描绘展现出来。但是在图灵测试中，这些能力的配置关系和情感的附加反应实际上都是悬而不论的，因为对于测量某种单一能力来讲，其他能力只是干涉因素，必须将之阻断。在解释性的工作中，一种能力总是与其他能力纠缠在一起，解释一种能力而不涉及其他能力，是不可想象的，也是做不到的。而采用图灵测试的方式，只关注输出结果，只需要比对结果就可以了。结果与功能（能力）直接对应，这是图灵测试与有机体解释完全不同的方面。

图灵测试这一场景才是判断人工智能是否具有审美能力的唯一尺度。在此，我们看到了解释性尺度向测试尺度的转移，由此建立了人类美学与人工智能美学的特殊关联。当然这样的关联并不是相互融会的，交叉之处展现出来的更多是两者的区分。但毕竟我们建立起不同的判断尺度，以表明在不同审美场景下不同对象的美学内涵。如果我们仅仅以有机体场景为唯一场景，就是在预设一种具有独断意味的审美心灵，并将这一审美心灵树立为唯一的判断尺度，这也是此前美学观念所为。审美心灵被当作一个不言自明的前提，在人工智能之前，这是无疑义的，而在人工智能进入艺术创造和审美活动之后，这一观念就是一个审美判断中需要小心清理的误解。在新场景下，我们面对的不仅是人，还包括人工智能。人工智能是否具有审美能力，取决于它能否输出某种审美结果。如果我们按照人的审美能力的描述，人工智能是难以具备审美功能的——当然我们可以畅想未来，相信在遥远的未来，人工智能一定会像科幻电影中所展现的那样毫无障碍地进行审美创造，但这是太遥远的事情。审美在人类这里被当作一种整体的心灵性的东西，但在人工智能那里这种心灵性的东西很难出现；假如我们按照测试的方式，把审美当作测试结果，就会看到，无论是人还是人工智能，都可能具有审美能力。这一点只有通过转换了的场景才可能看到。当然，用测试的方式衡量审美能力的存在与否，实际上依然曲折地回到了人类主义的观念上，因为毕竟任何一个人工智能审美功能的建立，都是按照人的标准来设立的，哪怕是通过不同于人的大脑机能方式达到的。这也说明后人类境况依然在本质上是人类主义，是一种改良的人类主义。