西方哲学的“身”“思”之辩与人工智能的两歧进路

曹梦圆

(西南大学 马克思主义学院,重庆 400715)

“AlphaGo击败人类围棋大师”“索菲亚取得公民身份”“ChatGPT进行文艺创作”“Atlas变身工地打工机器人”……人类社会已然迈入智能时代。伴随人工智能的发展,存在于西方哲学的“身”“思”之辩逐步蔓延到人工智能领域,出现表征主义、行为主义两歧进路。表征主义以逻辑运算、数据分析为主,主张将理性、思维和意识等抽象出来,轻视身体价值,与传统形而上学对“身体”漠视贬抑、将“身体”比作“坟墓”的思想相耦合;行为主义关注人工智能“身体”维度,除了通过视觉化、智能化方式模拟人类认知感知过程之外,还进一步加工、解读人的身体影像,实现人类全方位模拟,与具身哲学主张将“身体”作为认识世界的起点相呼应。

一、西方传统哲学的“理性至上”与“肉身缺席”

在西方传统哲学中,形而上学长期占据主导地位。自柏拉图开始,就将世界划分为两个对立世界:现象世界与理念世界,认为人类感官直接接触的是现象世界,而隐藏在深处的理念世界才是真理世界。把意识抽象出来作为“纯粹的思”,忽视身体在认识过程的重要作用,试图透过表象发现真理;将身体贬抑为“温柔陷阱”“罪恶渊薮”置于边缘地带,使“身”“思”之间产生一条难以逾越的鸿沟。

(一)西方哲学“隐匿肉身”的一贯传统

西方哲学漫长发展历程中,“肉身缺席”传统一以贯之。早在苏格拉底,就将身体比作监狱,喊出“知识存在于灵魂而非身体之中”的响亮口号。柏拉图强调理性,主张心智处于大脑内部,知识与生俱来;灵魂是生活在理念世界的纯精神实在[1]73,身体是灵魂的坟墓,如枷锁般束缚灵魂;灵魂与肉体结合终究是理念堕落的恶果。唯有遮蔽、隐匿肉体之躯,才能获得真正的、纯粹的理性[1]74。德谟克利特为了在认识真理过程中挣脱身体束缚,不惜刺瞎双眼。这种对肉身的隐匿一直持续到笛卡尔才告一段落。笛卡尔强调内省的重要性,面对柏拉图的“天赋观念”,第一次将关于身体的问题摆放于哲学思辨的宏伟殿堂。然而这并不意味身体的重要性开始凸显,他仅通过划分“身体”与“心灵”的关系来强调二者的绝对对立,通过贬抑“身体”来宣扬“心灵”至高无上的地位。在笛卡尔哲学中,身体与心灵相互独立、互不干扰,具有本质差异。肉体属性是广延的,而身体作为肉体是虚假的;心灵属性是思维,是不含物的纯粹意识;感官经验获得的知识不可靠,可靠知识只能通过理性才能把握。笛卡尔在试图以“普遍怀疑”抵达真理彼岸的过程中,发现“我在怀疑”本身就不容置疑,因而将“我思”作为一个“真正的存在”确立起来。“我思故我在”理念将对身体的否定推到更加极端的地步,对西方哲学发展具有深远影响。

(二)西方哲学“理性至上”的坚定立场

传统形而上学醉心于理论、概念体系的构造,将整个世界划分为相互对立的两个世界:现象世界与本质世界,即在我们所能直接感观到的现象世界背后存在一个本质世界,具有必然性、恒定性和普遍性。本质世界、概念世界决定现象世界、感性世界。当我们身处的现象世界纷繁复杂、变幻莫测时,通过对本质世界规律的把握,就能够“一劳永逸”,将一切看似复杂的问题简单化,从而有章可循。早在古希腊,苏格拉底“知识即德性”就将知识与德性画上等号,为理性主义奠定起伦理学基础。柏拉图师从苏格拉底,作为理念论以及理性主义的“鼻祖”,十分重视数学研究,认为“数和几何图形都是永存于理念世界绝对不变的东西”;《理想国》中著名的“洞穴理论”将洞穴中的囚徒喻为人类的无知状态,把洞穴内外两个世界分别比作“可感世界”与“理智世界”。囚徒若想到达完美鲜明的理智世界,必须运用“理性”的力量挣脱“感觉”的枷锁。康德将哲学理论建立于“物自体”(1)各种现象背后的真正实存之物。概念的基础之上,“感性”永远也无法认识物体本身,“物自体”就是通过感官绝对不可知之物。此概念应用于人,即人必然有一个本质自我——“灵魂”。虽然灵魂表象能够通过刺激人们的内在感官,形成对自我的虚假认知,但是灵魂本质永远无法被认识。黑格尔以“绝对精神”为哲学起点,将万事万物的本质属性归属于此,不论是自然界还是人类社会、物质世界还是精神世界,都是绝对精神的不同表现形式,所有历史发展的全部过程,就是“绝对精神”本身。

概言之,传统形而上学以抽象、思辨的方式思考人的存在,通过逻辑分析和概念建构,以普遍性的抽象思维来揭示人的本质和存在的意义,而不考虑人具体的生存境况。

二、“具身哲学”的出场与“身体归位”

20世纪后半叶,以往占据主导地位的形而上学遭遇困境。学界兴起“具身转向”,对传统身体-心灵、物质-意识、感性-理性等二元对立认识论进行反思逆转,重塑“身体”之重要地位,主张返回到生活的现实世界中去,开始关注人的非理性因素。

(一)具身哲学的出场:将“身体”作为认知主体

具身哲学思想早在胡塞尔后期的发生现象学中便有迹可循。他发现“身体”既具有作为经验、知觉着的主体本性,也具有被经验、知觉着的客体本性。人类可以知觉到自己的身体并察觉与之相异的物体,实现“自我性”与“他者性”交互,由此揭示“身体”在认知过程的主体地位。该思想暗含“身体”与认知的密切关联,在一定程度上突破了传统认识论,但由于保守含蓄,始终没有彻底将“身体”和盘托出,更没有形成系统完整的具身理论。

存在主义哲学家海德格尔批判传统形而上学将具有表征意义的“沉思”作为人与世界的关联方式,通过“上手之物”与“在手之物”的碰撞来揭示自身、揭示世界[2]116。长久以来,哲学家们都默认将事物视为被对象化的“在手之物”,剥离其中的偶然性和情感价值,甚至忽略其作为“上手之物”的实践功效。海德格尔认为“此在在世”的世界并非与精神、理性等因素绝对对立,其建构于“此在操劳”与“遭遇当下”,是处于关系中的境域性世界。“上手”与“在手”彼此依赖,彼此构成。事物在“上手”后逗留,并为“在手”提供进一步熟悉的前提,这种“在手”时生成的熟知又构成下一次遭遇新“上手”的基础。这种此在“上手-在手”的操持只需稍作引申,便是“在世存在”的“具身实践”,即“身体”与世界的交互。

梅洛-庞蒂继承发展胡塞尔、海德格尔的思想,将自我、先验意识、纯粹意识等概念融入“身体”之中,将“在世存在”直接落入“身体”概念,赋予“身体”主体地位[2]117。他认为身体并非纯粹的精神性或物质性存在,而是一种“含混的状态”,是具有意向性的、主观与客观的统一;身体是思维得以发生的“场域”,存在于我们与世界之间,是我们通过“知觉主动”认识世界的“坐标原点”;明确揭示知觉与行为是具身的,身心与周围环境是不可分割的,作为“身体-主体”的人总是与世界进行境域性的动态互构[2]117。这些洞见有效推动“身体-主体”归位,为具身现象学提供最直接的理论基础。

德雷福斯承袭梅洛-庞蒂思想,认为身体与环境存在一种共在关系——“意向弧”,存在于我们周围,投射过去与将来,呈现人文环境、物质情境、精神情境等,使我们置身于所有关系之中[3]181;从现象学的立场出发,强调“身体”在人类认知中的不可替代性。通过建立技能获得模型,充实对技能、技能对象、技能过程、人如何与情境相关等讨论,既丰富现象学成果,又指明哲学与具体科学技术交互研究的前进方向。

(二)具身哲学的批判:对传统认识论的重大颠覆

传统形而上学坚持“肉身缺席”的一贯传统和“理性至上”的坚定立场,将纯粹而不依赖身体经验的“我思”作为最原初、最确定的意识,以推理运算为获得纯粹理性的重要途径。具身哲学则强调“身体-主体”与世界交互形成的“知觉体验”,自出场就对传统认识论造成重大威胁,掀起了一场以“具身意识”挑战“纯粹意识”“身体感知”进攻“推理运算”的激战。

1.原初意识:具身VS纯粹

传统形而上学赋予纯粹理性主体绝对原初性,割裂现象与本质,认为呈现于表面的现象都是虚假的,真相仅存于理念世界。那种能够被感官感知的东西,始终只是理念的投影,因而只是真理的阴影而不是真理本身[4]。要想把握真理,必须先从阴影中摆脱出来、进入理念领域。笛卡尔“我思故我在”作为纯粹意识的突出代表,自产生以来就对西方哲学产生深刻影响。他试图通过“普遍怀疑”去寻找不可怀疑的东西以获得真理,但“普遍怀疑”之下仍存“漏网之鱼”,即始终存在一个毋庸置疑的知识基础——“我”的本质就在于……我是一个实体,这个实体的全部本质或本性就是思维[5]38。可见,笛卡尔将“我”当作与形体割裂开来而独立存在的纯粹精神,赋予“实体”极高地位,这个知识基础无论是上帝还是理性,都将使笛卡尔的思想陷入“本体论”陷阱[5]23。

胡塞尔对笛卡尔“我思”——纯粹理性主体的原初性进行批判,认为“我思”并非最原始、最深层的意识结构;采用“悬置”的还原方法,将万事万物置于“括号”中,使“我”完全隔绝。不同于笛卡尔,他没有预先设定固有知识基础——“实体”。为了做到真正的先验,将整个世界,包括我们自己和一切“我思”都置于他的“括号”里,试图找到比“我思”更加原始、更加纯粹的“先验意识”。由此揭示出无论实体的“我”是否存在,“思”自始至终都存在着,意识具有绝对固有的本质[6]388。胡塞尔的现象学还原经由“本质还原”到“先验还原”,最终发展成为“先验现象学”:洞悉到根植于日常生活,由“知觉”“实践”而来的“原初经验”才是构成科学的基础;“思”与“物”之间存在一种“意向关系”,所有意识活动都朝向某物[6]343,以此融合现象-本质、主观-客观,打破传统二元论模式,具有划时代意义。但从某种程度上讲,笛卡尔、胡塞尔的“思”都是纯粹的“思”,胡塞尔不过是用一种更加彻底的方式来论述由“思”与“思”、“思”与“物”相互关联的“意向性结构”属于绝对先验领域,前提是将世界异己化。

梅洛-庞蒂反对以主客二分的方式区分“我”与“非我”,把“思”作为一个纯粹的、脱离于世界的先验精神领域。初始意识必然与世界交织融合,意识并非与现实无关的、纯粹的“思”,而是与其处境同时产生的、自产生便带有社会历史属性的具身的“思”[3]465;意识不是凭空而来,而是身体的“在世知觉”体验。他将纯粹的“思”置于具身的“思”之后,将无广延的精神实体重新具身化为身体-主体的一部分,即“身心一元”的认知图式,强调“环境-身体-心智”之间的交互关系;把身体与世界的默会关系称为“初生状态的逻各斯”,声称主体与客体分化之前的“前意识”才是世界的第一个见证者[7]。

2.认知方式:感知VS运算

追溯西方历史,不少哲学家都曾将“运算”作为获得纯粹理性的重要途径。霍布斯主张“推理即加减”,认为哲学是通过真正的推理而来的有关事物原因、结果的知识,而“真正的推理”就是计算中的加与减[8]。莱布尼茨坚信,只要遵循可靠的逻辑规则,并运用严格明确的概念转化为符号进行演算,就可以借助逻辑方法推出一切准确可靠的知识和真理。他在对逻辑学的方法论进行改造的时候,第一步就是将其形式化、符号化为可以进行逻辑演算的普遍语言系统。众多传统形而上学哲学家认为,世界万事万物都可以被形式化、计算化、表征化或数字化,人类通过“符号运算”获得认知。

胡塞尔对以“运算”获得纯粹理性的方式提出批判,指出被语言、科学规律等描述的理性世界,是受意识、思维影响,过滤了的虚假世界,不是最初被感知的“生活世界”。计算程序只是语法的,而心不仅仅是语法的,还是语义的。换言之,人心不仅具有外在形式结构,还包含丰富内容。梅洛-庞蒂将“身体”作为人认识世界的“坐标原点”:身体是通向世界的媒介,是再现世界的唯一通道,世界的一切问题都应该从“身体”开始[3]183。他把人身体“感知”世界的过程称为一种“身体欲望式”的“移情”,这种身体内在的“移情”使人不断朝向自我以及朝向对象进行“欲力灌注”。身体的“感知”打开“我”对世间万物的理解,世间万物成为外在的“我”,“我”则是世间万物的内在。“我”用耳朵倾听美妙的音乐,感受到的不是一个个生硬的数值,头脑里也没有进行若干运算,这个听音乐的行为是由“我”的听觉、我鼓膜的震动来完成的,这是无法被表征化、符号化、数字化的。

三、“思”与“身”:人工智能领域的两歧进路

随着信息技术高歌猛进,存在于哲学领域的身思之辩逐步蔓延到人工智能领域。人工智能发展过程中,陆续出现两种不同的发展方向。其中,表征主义漠视身体,与传统形而上学“肉身缺席”相互耦合;行为主义重视身体,与具身哲学“身体回归”互相呼应。这种对立与呼应便是西方哲学“身”与“思”间辩证关系在实践领域的体现。

(一)表征主义人工智能

人工智能领域自20世纪中叶兴起以来,形成了符号主义、联结主义两大流派。两个派别各持己见,争论激烈。一派认为人工智能应当借助符号学习人类思维,即逻辑演绎;另一派认为人工智能通过模拟人脑神经网络实现,即归纳总结。究其本质,二者均聚焦思维、意识等内在理性层面,将“身体”置之度外,实则都归属表征主义的研究范式。

1.表征主义的研究范式

符号主义人工智能作为第一代人工智能,将符号作为人类思维的基本单元,认为人类的认知过程就是进行符号运算,试图以形式化方式还原、描述人类智能认知的全部过程,并运用计算机收集、处理、分析这些已经被形式化处理的符号,以在最大程度上模拟人类智能;利用“符号”对现实世界进行抽象,不关注现实中大脑的神经网络结构,也不关注身体在现实世界的能动感知,始终按照理性方法操控符号运算,运用逻辑符号系统表达逻辑思维。符号化方法具有较强表达能力与知识显示性,符号主义人工智能被广泛运用于自动定理证明和专家系统构建。

联结主义人工智能是第二代人工智能,源于仿生学,核心思想是通过构建由许多互相连接的简单处理单元组成的神经网络来实现自组织和学习能力,并使用反向传播算法调整网络权重和偏置,实现对各种任务的自适应性和自学习性,最终达到模拟人类的目标;提出结构主义的大脑工作模式,学习更有深度,具有良好的泛化能力和可移植性;能够处理大量实时的数据流,具有并行性、容错性和自适应性等特点,在图像识别、语音识别、自然语言处理和游戏智能等领域都有广泛的应用。

总的来说,以符号主义、联结主义为代表的表征主义人工智能着眼于直接模拟人类思维,对于身体在人类认知中的重要作用没有过多关注。

2.表征主义AI的“光荣勋章”:最强大脑ChatGPT

2022年火爆全球的聊天机器人“ChatGPT”自进入人们视野,便获得新时代的“操作系统”、数字化的“发电厂”等光荣称号。比尔·盖茨更是将其喻为与电脑、互联网同等重要的“第三大发明”。具体而言,ChatGPT并非一个全新事物,而是人工智能领域不断迭代的新发展,是表征主义人工智能新时代的代表性产品,具备符号主义和联结主义的特质。

首先,ChatGPT没有具身形态,对外仅表现为一个聊天机器人,从真正意义上看,这种“聊天”不是真正的“聊天”,仅是一个电脑程序以仅限于“训练语料库”的知识水平进行的对话。其次,ChatGPT的核心是“算法”,将联结主义的神经网络研究应用作为主线,致力于实现深度学习的量变质变。基于大模型所拥有的逻辑思维能力,使其能够实现信息检索、内容生产甚至情感陪伴等多种复杂语境下的人机互动;能够在学习人类语言和相关领域知识的基础之上进行内容创作,甚至艺术创作。ChatGPT令人印象深刻的原因在于具备产生类似人类反应的能力,这在很大程度上得益于它所训练的大量数据。这种对“数据”“算法”的依赖,实则就是表征主义人工智能重思维意识,轻身体知觉的体现。

(二)行为主义人工智能

行为主义人工智能跳脱思维、意识等理性层面,关注智能体的身体维度,聚焦智能体“身体”与世界交互产生的具体行为以及对不同环境的反馈,通过外部刺激感应调节改变系统行为,是人工智能领域的一大突破。

1.行为主义的研究范式

1986年,著名人工智能专家布鲁克斯提出行为主义人工智能,力图通过制造基于行为的机器人来扫除经典人工智能的表征思想。他主张智能以具身为基础,即智能体需具有身体和物理形态。在研究过程中,不再把关注点聚焦于以往抽象模糊的观念世界哲学概念(2)通常与心灵哲学和认识论相关,指由个体意识、思想和知觉所构成的主观内部世界。。不再将推理运算作为人工智能核心,而把机器人与世界的动态互动当作智能结构的决定性成分,将算法模型转向现实世界,以简单动物为基础模型建构智能体。

不同于表征主义人工智能,行为主义人工智能既不是预先编程的自动化形式系统,也不是模拟人脑的神经系统,关注人工智能物理实体与所在环境的交互,主张智能体通过“身体知觉”成为新的认知主体。普菲尔追随布鲁克斯,认同智能需要一个“身体”[9]。这种“身体”非徒外表、形态等外在表象,更重要的是具有“人机整合”意义,即拥有人类的感受、意识和情感等,甚至道德感和人格;不仅要考虑生物体与各种元素的融合,还要研究如何使心智注入机器、目标灌入大脑,达到一种“人机共存共生”的状态。

行为主义人工智能通过机器人身体的感知运动能力,探索机器人如何适应和感知环境,从而更好地达到模拟人类智能的效果。例如,机器人用手臂探索、操作物体,将给机器人带来更多物理输入和反馈,这些输入和反馈是其他方法无法实现的。行为主义人工智能使得机器人更加智能化,也能够与人更好地进行协作和交互。

2.行为主义AI的“辉煌战绩”:Atlas人形机器人

Atlas人形机器人是继波士顿动力被谷歌收购之后推出的巅峰之作:外观设计与人类相似,整体身高约为1.5米,重量约为75公斤;拥有两条腿和两只双关节手臂,具有超强灵活性,可以执行多样化任务;采用轻质材料制造,具备卓越的平衡性和敏捷性,可以进行各种复杂运动,如行走、跑步、跨越障碍物、爬楼梯、甚至进行前滚翻等高难度动作。

Atlas配备先进的传感器和控制系统,以感知环境并实时做出响应。使用激光雷达、摄像头、惯性测量单元和触觉传感器等多种传感器,对周围环境进行感知和建模,这些传感器捕捉到的信息有助于Atlas做出精确的运动和避免碰撞;配备即时反馈控制系统,能够在运动过程根据外在环境中实时调整身体姿态和运动轨迹,以实现高度稳定性和灵活性,从容应对不同的地形和环境挑战。Atlas的应用领域广泛,能够在灾难区域执行搜索、救援等任务;可用于工厂生产线装配、搬运和操作等任务,提高生产效率。此外,研究人员可以利用Atlas进行机器人学、人机交互和人类运动模式等方面的研究。

Atlas代表人机整合技术的巨大进步,展现机器人面对复杂环境执行高度动态任务的潜力,经过不断改进和发展,为未来行为主义人工智能技术和应用的发展奠定坚实基础。

(三)本质分歧:“知觉”与“还原”的对抗

表征主义人工智能与行为主义人工智能最本质的区别是以形式化方式如符号、数据等来还原人类认知过程,还是通过身体知觉使人工智能成为新的认知主体。

表征主义人工智能模拟人类智能时,试图通过情境化还原来收集和处理人们在自然界中看到和听到的连续性信号,以数字化、形式化、表征化的方式进行研究。行为主义人工智能批判其还原手段,认为还原具有孤立性、片面性和非本质性,真正的意识只有靠身体知觉才能获得。人类在自然界的所听所闻均为连续性信号,由于视觉、听觉有限,这些连续性信号在大脑进行转化时会被处理成离散性信号。对于这些离散性信号,具体的、现实的人与通过还原模拟人类认知过程的表征主义人工智能截然不同:表征主义人工智能只能通过预设资料库,用“有限的资料”做有限的研究,而人具有主观能动性,能够运用连续性思维提取和处理离散性信号;可以真切感受到感情、心理、情绪等无法被形式化、表征化及难以言表的东西。并且人在将这些离散性信号重新传递给他人时,能使原始的连续性信号在另一个人那里重新被唤起。人类能够将对于世界的所听、所闻、所感汇聚,摆脱离散状态,是因为具有一个汇集各类感官的“身体”,身体各个感官具有协同性和一致性,能够将视觉图像、听觉声音、嗅觉气味等整合在一起,形成一次完整的知觉体验。

因此,行为主义人工智能把身体-主体的知觉体验当作认识起点,基于控制论学派“刺激-反应”型或“感知-行为”型原理进行研究,试图以“身体知觉”颠覆“数据还原”,开辟一条人工智能领域发展的新兴道路。

四、“身”“思”相融:人工智能两歧进路的“殊途同归”

表征主义依赖符号、数据,能适当满足人工智能发展的“精确性”,却难以应对外在变化,面临“框架难题”(3)指的是符号主义人工智能难以仅凭符号的运算来做到像人类那样快速掌握周围的环境从而做出调整,其符号表征难以实时、自动地更新,也无法捕捉大量的隐性知识,从而表征现实世界。;行为主义注重刺激、感应,能适当满足人工智能发展的“灵活性”,却难以实现真正自主,面临“表象困惑”。若要实现人工智能进一步发展,促进科技革命和产业变革,必须辩证理性地审视二者关系,扬长避短,“身”“思”相融,使其沿着各自的工作机理加以发展、完善和更新。

(一)缺一不可:表征难题VS行为困惑

表征主义人工智能难以仅凭“符号运算”“数据分析”如人类般快速掌握周围环境并根据环境变化及时做出调整。有限的框架脱离具体真实情境下的人类认识活动,表征计算范式就会“丑态百出”“无能为力”。

符号主义人工智能基于符号发展、由符号操纵,面临众多难题。首先,符号系统构建的逻辑形式系统不可能囊括所有,无法保证在完备的形式系统中推出所有真实可靠的结论,不可能同时满足“完备性”和“无矛盾性”两个特征。其次,作为知识引导的人工智能进行展示知识推理等智能化行为,需要一个必不可少的前提条件,即该人工智能已获取庞大数据库并掌握相关常识或专家知识。符号主义人工智能的推理引擎高度依赖专家知识获取,专家知识来源于相关领域专家构建的知识库,并非人工智能自主获取,从某种意义上讲,仍属于“人类智能”范畴。最后,符号表征难以实时、自动更新,大量隐性知识无法获取,仅凭符号运算模拟人类对于环境的应变能力存在困难。

联结主义人工智能同样面临不可逾越的表征难题。首先,数据需求量大。通常需要大量训练数据来学习、调整神经网络的连接权重。其次,可解释性差。联结主义模拟的神经网络是高度复杂的黑盒子,内部结构和运算过程难以理解解释。最后,对于输入数据质量具有高度敏感性。输入数据中的噪声、缺失或错误可能会对模型性能产生极大负面影响。

行为主义人工智能关注感知-行为的同时,一定程度上忽视内省的思维过程,容易为表象所困惑。机器难以实现真正的自主性,无法完全表达内在的感觉状态,面对痛苦状态,人与机器具有本质区别:一个极力忍受痛苦的人和一个没有痛苦神经的人可能呈现出相同的外在表现,但本质区别是一个人感受到了痛苦而另一个人却没有[10];机器没有痛苦神经,无法明确区分是在忍受痛苦或是没有痛苦,难以逃脱表象困境。行为主义人工智能没有做到对情绪问题的优先处理,将人工智能建立在充分感知外在世界的基础之上,却不能在情感、动机等层面实现如人类般的智能化与机动性。

(二)统筹兼顾:“莫拉维克悖论”的积极疗救

表征主义、行为主义两大发展进路从不同角度、在不同时空阶段推动人工智能领域发展,各有兴盛,各有衰竭,在各自的修正和完善之下,融合发展是大势所趋。符号主义具有逻辑严密的推理系统,能够帮助使用者迅速获得模拟对象的必然性规律。联结主义通过无监督方式获得数据分布式特征,能够帮助使用者迅速获得关于对象的特征属性或普遍性结论。以符号主义、联结主义为主的表征主义人工智能通过系统化、形式化的表征形式,极大程度满足人工智能的“精确性”的同时,不可避免陷入“莫拉维克悖论”:电脑能够轻松模拟成人下棋,却难以拥有儿童的感知行为能力。

行为主义人工智能运用将主体、主体对外部世界的感知以及对外部世界的作用相结合的“主体技术”,聚焦主体的自主性、交互性、协作性、可通信性和持续性等特性,为人工智能领域开辟出一条“感知-行为”的新型路径,既为解释“莫拉维克悖论”提供条件,又使机器能够快速掌握周围环境从而做出调整(4)莫拉维克等研究者发现机器人在模拟人类高阶智慧的时候只需要很少的计算能力,但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。在我们日常生活中会发现,当新的智能装置出现就会替代股票分析师、程序员等高级智慧员,但是园丁、厨师的技能却少有机器人取代,这种与常识相悖的现象制约着人工智能的发展。这就是著名的莫拉维克悖论。,对表征主义人工智能进行了一定程度的发展和补充。人工智能若想走出“莫拉维克悖论”怪圈,实现“精确性”与“灵活性”相统一,对人类智能进行整体性模拟,势必要促进表征主义与行为主义融合发展。

当前,科学家们分别从理论和实践两个层面展开对表征主义与行为主义融合发展的研究。从理论角度而言,两种理论试图弥合二者间的裂隙,即机制主义和AORBCO模型(5)一种智能形式化描述模型。利用事物在空间上的因缘互立性与时间上的因果相续性,建立事物间互融互涉的数字化模型。模型中主要包括具有主观能动性的事物Agents、被动事物Objects、事物间互相联系性的Relationship。。[11]机制主义认为智能生成遵循“信息—知识—智能”转换原则,符号主义、联结主义和行为主义可以通过这一转换机制实现互补统一,即经验性知识经过验证生成规范性知识,规范性知识经过普及生成常识性知识。AORBCO模型试图通过对关系(relationship)的搜索来完成“推理”,要素变化与神经网络的演化具有共同特性,操作方法与行为主义的“感知-行为”相对应,融合各自优势进行发展。尽管目前机制主义和AORBCO模型不尽人意,但仍处于发展和完善之中。

从实践角度而言,科学家也正努力打破二者界限。人机接口技术通过人脑神经将细胞的“碳基”同人工智能的“硅基”联结,实现了“人机合一”,这是联结主义与行为主义融合发展的结果;模糊逻辑算法与遗传神经网络算法的融合取得显著成就,这是符号主义与联结主义融合发展的成果。

五、结语

西方哲学“身”“思”之辩是对人类不同认知方式的争论,人工智能领域以“身体”为主导与以“思维”为主导的两歧进路,实质上是西方哲学“身”“思”辩证关系在实践中的体现。表征主义强调信息处理与符号运算,通过模拟人类思维过程来实现智能;行为主义强调身体行为与环境的关系,不再局限于符号处理,还涉及感知、行动和身体等方面。这种身思之辩的对话与超越提供一个全面且深入的视角来反思与探讨人工智能的发展路径。尽管当前“身”“思”地位仍存争议,但二者共同构成一个充满活力、丰富多彩的讨论领域,引发学界对人工智能的持续思考和探索。随着技术不断进步,哲学思想不断发展,人工智能将在更广泛的领域展现出巨大影响力和无限潜力。