人工智能論文一：　 題目：人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用探究

摘要：電氣自動(dòng)化是電氣信息領(lǐng)域的新興學(xué)科, 發(fā)展十分迅速, 并且已經(jīng)形成了一個(gè)較為成熟的技術(shù)體系, 是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)當(dāng)中的重要構(gòu)成部分。電氣自動(dòng)化與人們的生活、社會(huì)生產(chǎn)存在密切關(guān)聯(lián), 在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用, 是推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可忽視的力量。近年來(lái), 隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟, 其應(yīng)用范圍變得愈來(lái)愈大, 在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域也有所涉及。將人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中, 可優(yōu)化參數(shù)調(diào)節(jié), 進(jìn)一步提升電氣自動(dòng)化控制效率, 有利于降低生產(chǎn)成本。基于此, 本文對(duì)人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用進(jìn)行了綜合性闡述, 以供參考。

關(guān)鍵詞：人工智能; 電氣自動(dòng)化; 數(shù)控優(yōu)化;

1 人工智能概述

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一。它企圖了解智能實(shí)質(zhì), 并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器, 機(jī)器人、自然語(yǔ)言識(shí)別處理、專家系統(tǒng)、圖像識(shí)別等技術(shù)均屬于人工智能范疇。在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域當(dāng)中, 人工智能與傳統(tǒng)人工控制相比, 其最大的特點(diǎn)在于能夠以計(jì)算機(jī)技術(shù)為輔助, 完全實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備自動(dòng)化、精確化控制, 能夠大幅度節(jié)約人力資源。在工業(yè)化生產(chǎn)過(guò)程中, 通過(guò)人工智能技術(shù)能夠?qū)Ω黜?xiàng)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)傳輸、動(dòng)態(tài)分析、處理, 并能夠?qū)⑸a(chǎn)過(guò)程中存在的問(wèn)題及時(shí)向控制管理人員反饋, 最大程度地保證自動(dòng)化生產(chǎn)的穩(wěn)定性與安全性, 有利于提升工業(yè)生產(chǎn)效率及質(zhì)量, 在節(jié)約生產(chǎn)成本的同時(shí), 可獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益。

2 人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)分析

與傳統(tǒng)控制方法相比, 人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中具有以下優(yōu)勢(shì): (1) 穩(wěn)定性較好。以往在電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中, 容易受到其他不確定性因素干擾而出現(xiàn)故障, 會(huì)對(duì)生產(chǎn)線穩(wěn)定性產(chǎn)生一定程度影響。人工智能技術(shù)所形成的智能函數(shù)不需要對(duì)對(duì)象進(jìn)行模型控制。即便實(shí)際該控制對(duì)象當(dāng)中存在不穩(wěn)定或不確定因素, 甚至是難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的控制對(duì)象, 均可滿足控制需求。也就是說(shuō), 借助人工智能技術(shù), 能夠簡(jiǎn)化省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟, 讓電氣自動(dòng)化控制具備更強(qiáng)的適應(yīng)能力, 針對(duì)于不同環(huán)境可對(duì)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行動(dòng)態(tài)性調(diào)整, 保證生產(chǎn)的穩(wěn)定性與安全性。 (2) 可有效提升電氣自動(dòng)化控制精度。借助人工智能技術(shù)的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)功能, 能夠保證設(shè)備在預(yù)設(shè)參數(shù)下保持穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。在實(shí)際操作過(guò)程中, 無(wú)需對(duì)參數(shù)進(jìn)行變動(dòng), 保證了實(shí)際工作參數(shù)與預(yù)設(shè)參數(shù)的一致性, 可提升電氣自動(dòng)化控制精度, 實(shí)現(xiàn)高效控制管理。 (3) 性能突出。與傳統(tǒng)控制方法相比, 人工智能所形成的函數(shù)設(shè)計(jì)中并不需要專家參與, 對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)分析即可應(yīng)用, 過(guò)程較為便捷, 且具有良好的適應(yīng)性, 運(yùn)算成本低, 運(yùn)行效率高, 具有良好的抗干擾能力。

3 人工智能在電氣自動(dòng)化控制各領(lǐng)域的應(yīng)用

3.1 電力系統(tǒng)

電氣自動(dòng)化控制在電力系統(tǒng)當(dāng)中具有廣泛應(yīng)用空間。將人工智能技術(shù)融入其中, 更有利于電力系統(tǒng)發(fā)揮作用, 提升其運(yùn)作效率: (1) 專家系統(tǒng)。應(yīng)用知識(shí)獲取的多層流式模型, 可以自動(dòng)獲得變電站拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及保護(hù)配置等方面的知識(shí), 用于產(chǎn)生變電站停電后的恢復(fù)方案的確定;采取面向?qū)ο蠹夹g(shù)開(kāi)發(fā)用于保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的專家系統(tǒng), 能夠進(jìn)一步提升電力網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與保護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的協(xié)調(diào)性;人工智能技術(shù)可輔助電力系統(tǒng)智能監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)發(fā), 能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)整體運(yùn)行情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)控;用于以啟發(fā)式優(yōu)化方法確定配電系統(tǒng)中對(duì)地電容器和電壓調(diào)節(jié)器的地點(diǎn), 可降低線路損耗及投資成本。 (2) 人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。在電力系統(tǒng)當(dāng)中, 利用多個(gè)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò), 能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化故障檢測(cè), 為電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行提供保障;人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可模擬事故, 并自動(dòng)選擇處理方案, 可進(jìn)行靜態(tài)安全性評(píng)估;通過(guò)非線性優(yōu)化方法對(duì)多層前饋神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練, 能夠?qū)κ軘_動(dòng)的電壓和電流的正弦波形進(jìn)行預(yù)估;借助人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)整定數(shù)字距離保護(hù), 有利于設(shè)備自動(dòng)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行條件變化, 讓設(shè)備保持穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài);人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)還可用于電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估。 (3) 模糊進(jìn)化優(yōu)化方法。在解決發(fā)電規(guī)劃、輸電系統(tǒng)擴(kuò)展規(guī)劃、確定發(fā)電機(jī)勵(lì)磁系統(tǒng)參數(shù)協(xié)調(diào)時(shí), 模糊進(jìn)化優(yōu)化方法均能夠發(fā)揮作用。 (4) 模糊集理論。采取模糊集理論可對(duì)配電系統(tǒng)負(fù)荷水平進(jìn)行評(píng)估, 對(duì)各類用戶隨不同因素的變化進(jìn)行整合性分析;采取多目標(biāo)模糊決策方法, 可進(jìn)行故障測(cè)距及故障識(shí)別。

3.2 故障診斷

通常情況下, 故障診斷主要涵蓋了3個(gè)步驟, 即檢測(cè)設(shè)備狀態(tài)特征信號(hào);在所檢測(cè)的信號(hào)當(dāng)中提取征兆;根據(jù)征兆及其他診斷信息對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。從故障診斷診斷發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看, 將專家系統(tǒng)方法與故障診斷技術(shù)進(jìn)行結(jié)合是未來(lái)設(shè)備故障診斷的重要發(fā)展趨勢(shì)。通常情況下, 為了對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行診斷及維修, 需要對(duì)設(shè)備工作情況進(jìn)行測(cè)試及監(jiān)控。為了能夠準(zhǔn)確獲得設(shè)備運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息及位置情況, 在設(shè)備當(dāng)中會(huì)置入一些功能執(zhí)行部件, 并安裝傳感器, 反映出溫度、壓力、功耗等信息。部分設(shè)備控制器數(shù)據(jù)當(dāng)中還涵蓋了各種指示運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信號(hào)、控制器I/O信號(hào)等。設(shè)備一旦出現(xiàn)故障, 可通過(guò)對(duì)控制器內(nèi)各類信號(hào)及信號(hào)間的邏輯關(guān)系進(jìn)行分析, 便可獲得具體故障部件及位置信息。設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)是借助各類診斷知識(shí)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)測(cè)到的信息進(jìn)行分析、整合、處理, 并對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行判斷及推理的軟件系統(tǒng)。當(dāng)設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)異常時(shí), 設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)能夠?qū)ο嚓P(guān)信息進(jìn)行智能化判斷、分析, 獲得故障具體原因, 并反饋故障診斷、推理過(guò)程解釋及故障處理結(jié)果。

4 人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用展望

人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用可歸納為傳統(tǒng)方式的智能化改進(jìn), 關(guān)鍵技術(shù)的延展與創(chuàng)新, 多元因素的智能化融合。電氣自動(dòng)化控制已經(jīng)發(fā)展多年, 并具備了較為成熟的技術(shù)體系, 但在部分領(lǐng)域依然具有較大的發(fā)展?jié)摿翱臻g。借助人工智能技術(shù), 能夠進(jìn)一步提升電氣自動(dòng)化控制效率, 拓展電氣自動(dòng)化控制應(yīng)用范圍。除了專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)外, 未來(lái)大數(shù)據(jù)和云技術(shù)也將逐漸融入電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中。在面對(duì)大時(shí)間跨度、大用戶范圍、多類型行為等因素時(shí)會(huì)涉及龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模, 數(shù)據(jù)信息之間關(guān)聯(lián)關(guān)系不易分析。大數(shù)據(jù)可將潛在性的數(shù)據(jù)信息充分發(fā)掘出來(lái), 借助云計(jì)算技術(shù)則可以解決信息數(shù)據(jù)規(guī)模過(guò)大的難題, 進(jìn)行更為準(zhǔn)確的信息數(shù)據(jù)分析。

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人工智能論文二： 　　題目：人工智能在生物醫(yī)療中的發(fā)展應(yīng)用及前景思考

摘要：人工智能是全球科技發(fā)展的一個(gè)熱點(diǎn), 其在多個(gè)領(lǐng)域都有突出的應(yīng)用。本文主要簡(jiǎn)介了人工智能在新藥研發(fā)、輔助疾病診斷以及精準(zhǔn)治療方面的應(yīng)用, 并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)和前景進(jìn)行了相關(guān)思考。

關(guān)鍵詞：人工智能; 生物醫(yī)療; 發(fā)展應(yīng)用; 前景; 　　1 引言

生物醫(yī)療是與工程技術(shù)密切相關(guān)的學(xué)科, 它是將工程學(xué)的方法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域以提高醫(yī)療水平, 使患者得到更好的治療。隨著社會(huì)進(jìn)步和人們健康意識(shí)的增強(qiáng), 迫切需要提升醫(yī)療技術(shù)及水平。然而現(xiàn)實(shí)卻存在醫(yī)療資源不充分和不平衡性、新的藥物研發(fā)周期漫長(zhǎng)以及醫(yī)務(wù)人員缺乏等問(wèn)題。

人工智能 (AI) 是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)[1]。從其誕生至現(xiàn)在, 經(jīng)無(wú)數(shù)多研究人員的努力, 不僅成就了AlphaGo, 而且其在很多領(lǐng)域都有讓人驚奇的表現(xiàn), 其強(qiáng)大的智能也為生物醫(yī)療提供了新的生機(jī)和可能。如在新藥研發(fā)、輔助疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像、輔助治療、健康管理、臨床決策支持等領(lǐng)域, 都有實(shí)操案例[2]。本文將重點(diǎn)介紹AI在生物醫(yī)療的三種應(yīng)用:即AI與新藥研發(fā)、AI與輔助疾病診斷以及AI與精準(zhǔn)治療, 并對(duì)其發(fā)展趨勢(shì)和前景進(jìn)行了相關(guān)思考。

2 人工智能在生物醫(yī)療中的應(yīng)用實(shí)例

2.1 AI與新藥研發(fā)

新藥研發(fā)的痛點(diǎn)是周期長(zhǎng)、費(fèi)用高和成功率低等特點(diǎn), 結(jié)合AI技術(shù)的藥物研發(fā)將在提高效率和降低成本方面大顯身手。AI研發(fā)新藥是指通過(guò)AI的深度學(xué)習(xí)技術(shù), 結(jié)合大數(shù)據(jù)分析等手段, 在眾多的化合物中準(zhǔn)確、快速挖掘和篩選合適的化合物, 用于新藥的研究, 這樣就使新藥的研發(fā)成本降低、研發(fā)周期大為縮短, 較大程度地提高了新藥研發(fā)的成功率[3]。

以Berg Health公司為例說(shuō)明AI在新藥研發(fā)中的應(yīng)用。Berg Health是一家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型生物研究公司, 其特色是使用大數(shù)據(jù)創(chuàng)建新模式進(jìn)行前沿領(lǐng)域的藥物研發(fā)。與傳統(tǒng)的依靠生物假設(shè)不同, 這種模式是依靠生物數(shù)據(jù)提供可操作的方法, 研究疾病發(fā)生時(shí)新陳代謝的變化機(jī)制, 其在代謝性疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病方面積累了豐厚的經(jīng)驗(yàn)。在藥物研發(fā)平臺(tái), 如何創(chuàng)建病人“圖譜”, 是一個(gè)關(guān)鍵難題。該公司平臺(tái)將AI、大數(shù)據(jù)分析、基因組學(xué)、蛋白組學(xué)和代謝組學(xué)以及生物模型元素結(jié)合的方式, 挖掘有用數(shù)據(jù)進(jìn)而推進(jìn)藥物的研發(fā)效率[4]。

在極為關(guān)注的藥物活性、安全性和毒副作用方面, AI可以通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前, AI借助深度學(xué)習(xí), 不僅在抗腫瘤藥、心血管藥和常見(jiàn)傳染病治療藥等領(lǐng)域取得了新進(jìn)展和突破。

2.2 AI與輔助疾病診斷

臨床上進(jìn)行高質(zhì)量的疾病病理診斷是有效治療的重要前提。然而當(dāng)前的狀況是, 常規(guī)的病例診斷需要投入大量的人力成本, 即使這樣, 質(zhì)量保障也難盡人意。而基于AI開(kāi)發(fā)的病理診斷, 主要是通過(guò)計(jì)算機(jī)不斷“學(xué)習(xí)”醫(yī)生專家的醫(yī)療知識(shí)、經(jīng)驗(yàn), 并進(jìn)一步模擬醫(yī)生對(duì)病理的思維認(rèn)識(shí)、診斷過(guò)程推理模式, 達(dá)到智能輔助診療的目的, 這類方法可大大提供診療的精確性。

IBMWatson是目前全球醫(yī)療領(lǐng)域最先進(jìn)的AI工具。臨床醫(yī)生在Watson輸入患者的關(guān)鍵指標(biāo), 僅需幾十秒, Watson就可以在龐大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中, 對(duì)比超過(guò)幾百種醫(yī)學(xué)專業(yè)期刊、腫瘤專著, 以及成千上萬(wàn)的論文研究檔案, 快速匹配最佳治療方案。該系統(tǒng)的實(shí)質(zhì)是將自然語(yǔ)言處理、認(rèn)知技術(shù)、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等技術(shù)進(jìn)行深度融合, 并能夠給予假設(shè)認(rèn)知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析和評(píng)價(jià)。2012年Watson通過(guò)了美國(guó)職業(yè)醫(yī)師資格考試, 為美國(guó)多家醫(yī)院提供輔助診療服務(wù)。目前Watson能夠提供包括乳腺癌、肺癌、結(jié)腸癌、前列腺癌、卵巢癌等多種癌癥的診斷服務(wù)[4]。

在其他方面, 也有類似AI為人類診斷的事例。美國(guó)研究人員編制的AI軟件能夠?qū)⒉∪说膱D像結(jié)果直觀地翻譯成診斷信息, 速度快, 準(zhǔn)確率高, 能夠準(zhǔn)確解讀乳腺X線影像結(jié)果, 幫助醫(yī)生快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)乳腺癌風(fēng)險(xiǎn), 該項(xiàng)成果發(fā)表在國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Cancer上。

國(guó)內(nèi)在20世紀(jì)70年代也曾研制過(guò)專家診療系統(tǒng), 如為模擬老中醫(yī)關(guān)幼波大夫?qū)Ω尾≡\治的程序, 北京中醫(yī)學(xué)院研制了“關(guān)幼波肝炎醫(yī)療專家系統(tǒng)”[2], 進(jìn)行輔助診療。20世紀(jì)80年代初, 福建中醫(yī)學(xué)院與福建計(jì)算機(jī)中心研制了林如高骨傷計(jì)算機(jī)診療系統(tǒng)。其他如廈門大學(xué)等高等院校和其他研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)了基于AI的醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng), 并成功應(yīng)用于臨床。

由上所述, AI疾病診斷上的應(yīng)用, 主要還是依賴于其對(duì)大數(shù)據(jù)的分析與處理, 這也是它能夠在科學(xué)家們眾多探索嘗試中脫穎而出的原因所在。

3 人工智能應(yīng)用于生物醫(yī)療的發(fā)展前景

目前已有不少科研團(tuán)隊(duì)在這方面有了一些成果:韓國(guó)高科技科學(xué)院等機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們通過(guò)深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)出一項(xiàng)技術(shù), 能以超過(guò)84%的準(zhǔn)確度識(shí)別未來(lái)三年可能發(fā)展成為阿茲海默病的潛在病人;斯坦福大學(xué)聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出了皮膚癌診斷準(zhǔn)確率媲美人類醫(yī)生的AI, 其診斷準(zhǔn)確率在91%以上[6];我國(guó)第三軍軍醫(yī)大學(xué)研發(fā)的一項(xiàng)技術(shù), 可以在30s內(nèi)檢測(cè)出ABO血型和Rh血型, 僅用一滴血在2min內(nèi)完成包括罕見(jiàn)血型在內(nèi)的正向和反向同時(shí)定型, 同時(shí)團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)出一套智能算法, 能夠根據(jù)試紙的顏色變化讀出血型, 定型準(zhǔn)確率超過(guò)99.9%[7]……這些科研成果, 無(wú)一不是展示了AI應(yīng)用于生命科學(xué)的宏遠(yuǎn)前景。盡管AI已經(jīng)能夠解決很多醫(yī)學(xué)上的難題, 但是實(shí)施的時(shí)候依然會(huì)面臨很多問(wèn)題。

(1) 如何獲得高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。目前, AI獲得的數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量有一定的限度, 其數(shù)量和質(zhì)量應(yīng)該如何進(jìn)行合理分選, 以保證機(jī)器學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)的有效性, 這直接關(guān)系到機(jī)器學(xué)習(xí)的效果, 如何獲取高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù), 更有利于AI在在醫(yī)療行也的應(yīng)用是一個(gè)重要的前提。

(2) 如何更大限度的保護(hù)病人的個(gè)人隱私。從一開(kāi)始建立病人的檔案、制定病人的醫(yī)療和保健計(jì)劃時(shí), 就要考慮病人的隱私, 在后續(xù)的各種環(huán)節(jié), 如文件儲(chǔ)存、文件傳輸、文件訪問(wèn)和開(kāi)放研討時(shí), 按照何種方式進(jìn)行更為有效的保密處理, 既能保護(hù)病人隱私, 又不影響數(shù)據(jù)的應(yīng)用和模型的開(kāi)發(fā), 這是目前智能醫(yī)療在建庫(kù)之初就必須考慮的問(wèn)題。

(3) 如何讓人們更加信任AI在生物醫(yī)療中的作用。受人們多年來(lái)傳統(tǒng)觀念的影響, 讓基于AI的系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行疾病等的診斷, 人們內(nèi)心還可能不一定接受。即使再智能的機(jī)器, 也無(wú)法代替人的情感、關(guān)懷, 也很難理解病人的心里感受, 這些與醫(yī)生相比, 確實(shí)存在很大的弱勢(shì)。因此, 疾病的診斷和治療等不可能很快地就實(shí)現(xiàn)單純技術(shù)上的AI醫(yī)療, 可能還有較為漫長(zhǎng)的路要走。

即便面臨諸多挑戰(zhàn), 但AI發(fā)展的趨勢(shì)已經(jīng)勢(shì)不可擋, “路漫漫其修遠(yuǎn)兮, 吾將上下而求索”。隨著AI、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、可穿戴式設(shè)備等創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展, 國(guó)家對(duì)AI愈加重視的情況下, 醫(yī)療健康全流程管理的各個(gè)環(huán)節(jié)將會(huì)越來(lái)越智能化, 相應(yīng)的新藥研發(fā)、精準(zhǔn)醫(yī)療等將會(huì)越來(lái)越有針對(duì)性, 再伴隨著醫(yī)療機(jī)器人的發(fā)展, 相信在未來(lái)的醫(yī)療愿景里, 許多基礎(chǔ)性服務(wù)將能由AI來(lái)完成, 醫(yī)生將能夠有更多的時(shí)間與精力來(lái)做好患者的服務(wù)、溝通和從事創(chuàng)造性的醫(yī)療工作。國(guó)外的智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)有了較為蓬勃的發(fā)展, 我國(guó)的AI與醫(yī)療應(yīng)用的結(jié)合尚處于起步階段, 雖然現(xiàn)在已有多家智能醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司, 但是在數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)和開(kāi)發(fā)、算法以及通用技術(shù)等方面還要加強(qiáng)投資力度和研發(fā)強(qiáng)度, 使AI在生物醫(yī)療的領(lǐng)域不僅有堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ), 還要有更為寬闊的應(yīng)用領(lǐng)域。

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摘要：新世紀(jì)以來(lái), 隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和發(fā)展, 全世界的步伐也開(kāi)始從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邁向智能化時(shí)代?；ヂ?lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展給人類生活各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)了巨大的變革, 大大提升了人們的生活品質(zhì)。而人工智能的引進(jìn)更是顛覆傳統(tǒng)觀點(diǎn)的一次創(chuàng)世紀(jì)的創(chuàng)新, 是一個(gè)時(shí)代進(jìn)步的體現(xiàn)。人工智能技術(shù)最大的優(yōu)點(diǎn)就是能夠“以一抵百”的充當(dāng)人類的勞動(dòng)力, 而且兩者相比人工智能技術(shù)的效率更高。這對(duì)于企業(yè)或者公司來(lái)講對(duì)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的調(diào)整和適應(yīng)是至關(guān)重要。其次, 人工智能技術(shù)也與互聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合為更大限度的提高了人們的生活體驗(yàn)。而在電氣自動(dòng)化控制這一領(lǐng)域, 人工智能也逐漸融入進(jìn)去發(fā)揮著不可忽視的作用。從整個(gè)電氣自動(dòng)控制領(lǐng)域來(lái)講, 人工智能技術(shù)的融入可以說(shuō)帶來(lái)了一場(chǎng)學(xué)術(shù)與實(shí)踐的大革命, 前景一片光明。本文以電氣自動(dòng)化控制技術(shù)為主線, 首先對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的認(rèn)識(shí)以及對(duì)當(dāng)下該技術(shù)的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行分析, 以便更好的對(duì)電氣自動(dòng)控制中融入的人工智能技術(shù)所創(chuàng)造的價(jià)值進(jìn)行更好的認(rèn)識(shí)。

關(guān)鍵詞：電氣; 自動(dòng)控制; 智能化; 信息化;

要了解這兩門技術(shù)首先我們必須對(duì)生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)。在時(shí)代背景之下, 社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開(kāi)基于先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的強(qiáng)大的生產(chǎn)力作為基礎(chǔ)保障。生產(chǎn)力也需要持續(xù)的對(duì)社會(huì)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的變化做出適應(yīng), 以保證整個(gè)社會(huì)體系能夠穩(wěn)定的運(yùn)行。一旦調(diào)整不及時(shí)必然會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的社會(huì)關(guān)系問(wèn)題, 造成不可挽回的影響。電氣自動(dòng)化控制與人工智能技術(shù)的結(jié)合為電氣自動(dòng)控制增添了許多新的優(yōu)點(diǎn)。最主要的是對(duì)電氣自動(dòng)化成本、效率等方面的一個(gè)幫助。

1 對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)

1.1 人工智能技術(shù)概述

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代向智能化時(shí)代的邁進(jìn), 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日趨成熟, 其應(yīng)用也早已進(jìn)入生活的各個(gè)領(lǐng)域成為人們生活不可分割的一部分。這也為智能化的普及奠定了扎實(shí)的基礎(chǔ)。結(jié)合了信息化、智能化以及自動(dòng)化的人工智能技術(shù)也迅速扎根開(kāi)始?jí)汛蟆Ｈ斯ぶ悄芗夹g(shù)的定義是指運(yùn)用新的理論、技術(shù), 將之融入到物理設(shè)備中實(shí)現(xiàn)智能化的功能, 進(jìn)而能夠在實(shí)際生活中進(jìn)行使用。隨著人工智能技術(shù)的興起對(duì)該領(lǐng)域的研究也日益加深, 目前來(lái)講, 人工智能已經(jīng)涵蓋多個(gè)學(xué)科的知識(shí), 每一個(gè)方向都有一個(gè)詳細(xì)的對(duì)技術(shù)的探討過(guò)程。已呈現(xiàn)星星之火, 燎原之勢(shì)。并且, 目前一些技術(shù)很強(qiáng)的機(jī)構(gòu)和企業(yè)也在不打斷的進(jìn)行人工智能在教育、生活以及工作各個(gè)領(lǐng)域的嘗試。就行VR技術(shù)、圖像識(shí)別等。人工智能技術(shù)在以設(shè)計(jì)者為意志的前提下, 通過(guò)物理設(shè)備, 機(jī)械結(jié)構(gòu)這樣的人工設(shè)備實(shí)現(xiàn)效率的最大化。在電氣自動(dòng)化控制技術(shù)中人工智能技術(shù)減少了許多在生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)的故障問(wèn)題。

1.2 人工智能技術(shù)的定位

自動(dòng)化控制技術(shù)的本質(zhì)是對(duì)一個(gè)輸出信號(hào)進(jìn)行反饋的一個(gè)收集并與輸入信號(hào)相比較的過(guò)程, 其難點(diǎn)就在于兩種信號(hào)的比較。延伸到技術(shù)領(lǐng)域中, 以物理設(shè)備、機(jī)械結(jié)構(gòu)作為終端以技術(shù)作為貫穿它們之中的東西, 實(shí)現(xiàn)設(shè)備在設(shè)定程序下的自運(yùn)行。進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái), 最火的一個(gè)詞就是“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)”, 這也算是人工智能的精華所在。人工智能就是通過(guò)計(jì)算機(jī)將人類的行為進(jìn)行數(shù)據(jù)上的分析和采集, 實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)作。本質(zhì)上, 該項(xiàng)技術(shù)是對(duì)人思維的一個(gè)重現(xiàn), 在運(yùn)用到實(shí)際生活中以后如何對(duì)外界信息進(jìn)行采集和分析, 又怎樣根據(jù)實(shí)際情況作出調(diào)整以防不安全的事兒發(fā)生。好比, 當(dāng)一個(gè)人的手指碰到火焰的時(shí)候, 會(huì)感覺(jué)到燙立馬移開(kāi), 那么一個(gè)設(shè)備如何在各個(gè)領(lǐng)域就像人一樣感知到“燙”這個(gè)信息作出調(diào)整。這也是人工智能技術(shù)應(yīng)用普及的關(guān)鍵所在。因此, 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域中的使用也彰顯的更加有意義, 不僅僅能夠讓設(shè)備對(duì)情況的判斷更加精準(zhǔn), 對(duì)自動(dòng)控制技術(shù)來(lái)講也是一項(xiàng)巨大的很有潛力的創(chuàng)新。

2 人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

使用背景不同人工智能技術(shù)的應(yīng)用方法也會(huì)隨之改變, 當(dāng)我們應(yīng)用到實(shí)際中的時(shí)候一定要切實(shí)對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行分析, 目的就是能夠?qū)崿F(xiàn)電氣自動(dòng)控制與人工智能的完美融合。人工智能的優(yōu)勢(shì)也概括為以下四個(gè)方面。

2.1 穩(wěn)定性

前文我們提到人工智能的使用基于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展, 經(jīng)過(guò)處理以后對(duì)于使用人員來(lái)講其操作務(wù)必是簡(jiǎn)單易懂的, 再者計(jì)算機(jī)技術(shù)也能夠保證系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中不會(huì)受到較多認(rèn)為的干擾, 只需要按照程序自運(yùn)行即可。周期性的對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢修, 保證工作的正常進(jìn)行。能夠很大限度的保證電氣自動(dòng)化生產(chǎn)線的穩(wěn)定和安全。

2.2 設(shè)計(jì)便捷

傳統(tǒng)控制模式對(duì)控制器、控制方式以及控制參數(shù)的要求較為嚴(yán)苛, 因此其中必然會(huì)在各個(gè)環(huán)節(jié)匯總伴隨著許多不確定的因素對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定造成影響。其次, 隨著當(dāng)下科技水平的精進(jìn), 智能化的設(shè)計(jì)也向著高品質(zhì)、更加便捷的方向走去。人工智能技術(shù)實(shí)際上不僅僅是對(duì)傳統(tǒng)控制器的一個(gè)改進(jìn), 對(duì)于整個(gè)控制閉環(huán)系統(tǒng)來(lái)講其功效也是巨大的, 宏觀上來(lái)講智能化元素的加入讓傳統(tǒng)控制更加敏感。通過(guò)智能函數(shù)對(duì)模型進(jìn)行虛擬設(shè)計(jì)、建設(shè)相對(duì)前者非常便捷。

3 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的近況

3.1 電氣自動(dòng)化控制

電氣產(chǎn)業(yè)對(duì)工作人員自身的專業(yè)知識(shí)以及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的要求很高, 這也是保證這個(gè)產(chǎn)業(yè)能夠安全順利進(jìn)行的基礎(chǔ)。從整個(gè)工業(yè)革命的發(fā)展史中我們可以知道從蒸汽時(shí)代過(guò)渡到電氣時(shí)代以后, 當(dāng)時(shí)的電氣設(shè)備雖然能夠創(chuàng)造許多當(dāng)下背景的先進(jìn)生產(chǎn)力, 但是電氣物理設(shè)備還是一個(gè)相當(dāng)笨重的東西。如今, 我們的產(chǎn)品都已經(jīng)經(jīng)過(guò)許多更新變換, 并且向著便捷化的方向邁進(jìn)。相關(guān)權(quán)威機(jī)構(gòu)研究總結(jié)得出傳統(tǒng)手工依靠經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行工作的方式具有很大的不確定性。憑借計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電氣設(shè)備和產(chǎn)品進(jìn)行設(shè)計(jì)和控制, 很大程度的提升了整個(gè)行業(yè)的效率。在實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)控制行業(yè)的引進(jìn)以后, 工作的效率明顯得到了更進(jìn)一步的提高。

3.2 人工智能控制技術(shù)

傳統(tǒng)的電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)離不開(kāi)多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及相關(guān)知識(shí)相結(jié)合這一個(gè)途徑, 產(chǎn)品整體的實(shí)用性一般技巧性也相對(duì)比較低, 只能切合當(dāng)下某個(gè)工作的需要。隨著人工智能技術(shù)的不斷深入, 在電氣自動(dòng)控制領(lǐng)域進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候也在逐漸加入智能化的元素。相對(duì)之前的生產(chǎn)模式如今的智能生產(chǎn)在制作質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)要求兩個(gè)主要指標(biāo)的精準(zhǔn)度也不斷提高。同時(shí), 在電氣自動(dòng)控制領(lǐng)域中人工智能的故障檢測(cè)功能也與兩者切合的很好, 能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)工作情況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè), 對(duì)工作進(jìn)度的記錄分析等傳統(tǒng)模式多無(wú)法實(shí)現(xiàn)的工作功能。及時(shí)的數(shù)據(jù)采集和處理為整個(gè)系統(tǒng)工序的進(jìn)行提供了更多科學(xué)的依據(jù), 為進(jìn)一步對(duì)系統(tǒng)工藝的分析留下了了準(zhǔn)確的信息。

4 人工智能技術(shù)與電氣自動(dòng)化控制融合

4.1 人工智能技術(shù)與流程優(yōu)化

電氣控制領(lǐng)域涉及到的都是強(qiáng)電弱電的操作, 當(dāng)員工工作時(shí)對(duì)其工作專業(yè)素養(yǎng)的標(biāo)準(zhǔn)較高, 此外復(fù)雜的流程也制約了整個(gè)電氣工藝的進(jìn)一步成長(zhǎng)。如果使用不當(dāng), 很容易造成很大的安全隱患。當(dāng)下人工智能控制技術(shù)的融合大大簡(jiǎn)化了電氣工作的流程, 既保障了人員的生命安全, 又能夠讓整個(gè)工藝系統(tǒng)平穩(wěn)的進(jìn)行。并且, 現(xiàn)在也可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離的操作, 只需要工作人員日常進(jìn)行值守即可保證電氣流水線的正常運(yùn)行。

4.2 人工智能技術(shù)與預(yù)防處理

對(duì)電氣行業(yè)的預(yù)防處理主要是對(duì)整個(gè)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的問(wèn)題的一個(gè)提前預(yù)防, 以及對(duì)事故的及時(shí)處理和消除后續(xù)影響的過(guò)程。不可避免在工作過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)一些突發(fā)的故障, 人工智能技術(shù)就是能夠?qū)崿F(xiàn)故障出現(xiàn)前的預(yù)判, 把故障消除在萌芽狀態(tài)。并且對(duì)故障的原因進(jìn)行分析和記錄留下備案。如果已經(jīng)出現(xiàn)故障也能夠第一時(shí)間鎖定故障出現(xiàn)的位置, 對(duì)工藝過(guò)程做出適當(dāng)?shù)奶幚? 對(duì)故障進(jìn)行回報(bào)和維修。

5 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)控制中的實(shí)例

5.1 人工智能故障預(yù)處理

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)控制中的使用已經(jīng)有一段時(shí)間, 當(dāng)今國(guó)內(nèi)許多企業(yè)或者大型電網(wǎng)也已經(jīng)開(kāi)始逐步接受和轉(zhuǎn)型。在現(xiàn)實(shí)生活中, 人們對(duì)電力的需求非常大, 客觀上也在不斷的考驗(yàn)著電力公司的供電技術(shù)水平。而首要考慮的就是對(duì)故障的處理這一大技術(shù)問(wèn)題。反觀國(guó)內(nèi)對(duì)電力故障的處理, 主要還停留在“后知后覺(jué)”的階段, 即當(dāng)問(wèn)題出現(xiàn)以后迅速鎖定進(jìn)行維修。然而, 隨著人工智能技術(shù)的引入這種模式也發(fā)生了重大的變革, 開(kāi)始呈現(xiàn)對(duì)故障的“前饋”控制。即提前對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行檢測(cè), 當(dāng)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)能夠根據(jù)情況進(jìn)行一些自處理, 實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的自救。這樣可以大大減少傳統(tǒng)模式下大范圍里中故障以點(diǎn)出現(xiàn)造成的時(shí)間和物資成本的消耗。依托智能化的系統(tǒng)構(gòu)建一套故障自我處理系統(tǒng), 包括:電網(wǎng)監(jiān)測(cè)、故障鎖定、自我處理以及上報(bào)系統(tǒng)這四個(gè)環(huán)節(jié)。同時(shí)也能夠根據(jù)情況對(duì)發(fā)生的故障進(jìn)行選擇性的區(qū)域隔離, 能夠盡量減少對(duì)整個(gè)大的電力網(wǎng)絡(luò)的波及。這樣做的目的是在維修的過(guò)程中能夠?qū)崿F(xiàn)效益的最大化, 最大程度的降低將會(huì)造成的損失。

5.2 人工智能終端體驗(yàn)

人工智能另一大特點(diǎn)就是能夠結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行用戶終端的開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)。在電力電網(wǎng)中加入人工智能技術(shù)使其轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄茈娋W(wǎng), 最后都在智能終端上進(jìn)行顯示, 減輕工人或者使用者的用戶體驗(yàn), 這也是其化繁為簡(jiǎn)的重要一步。智能終端就像我們的收集界面一樣, 分模塊對(duì)電網(wǎng)重要信息進(jìn)行梳理和搭建, 實(shí)時(shí)的顯示電網(wǎng)整體的各項(xiàng)指標(biāo)以及用戶個(gè)人用電指標(biāo)。對(duì)于用戶來(lái)講, 用戶也可以直接通過(guò)終端對(duì)自己的使用情況進(jìn)行隨時(shí)的查閱, 大大節(jié)省了相關(guān)計(jì)量部門的工作量。最重要的是這樣一個(gè)智能終端也可以根據(jù)用戶的使用數(shù)據(jù)進(jìn)行下一個(gè)月的用電金額預(yù)算和提醒, 制定屬于不同用戶的專屬方案。對(duì)于電力部門來(lái)說(shuō)也能夠利用此終端進(jìn)行相關(guān)電力政策的及時(shí)通知, 讓人們“智”享生活。

6 總結(jié)

人工智能技術(shù)正是屬于當(dāng)下科技前沿的一項(xiàng)高新技術(shù), 它廣涉多門學(xué)科, 而它的使用也具有巨大的潛力。不論是在電氣自動(dòng)化控制領(lǐng)域還是其他方面他都越來(lái)越有著重要的意義, 對(duì)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)勞動(dòng)力體系有著巨大的指導(dǎo)作用。人工智能技術(shù)與電氣自動(dòng)化控制技術(shù)的結(jié)合也注定是電氣領(lǐng)域的一張巨大變革。

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人工智能論文四： 　　題目：電子信息工程與人工智能關(guān)系探析

摘要：隨著當(dāng)前科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展, 電子信息工程對(duì)人們的生活質(zhì)量提高起到了很大的作用。同時(shí)人工智能也逐漸成為當(dāng)前炙手可熱的術(shù)語(yǔ), 在人工智能的發(fā)展中, 電子信息工程也是其非常重要的技術(shù)支持, 并且二者都是作為提升信息產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)。電子信息工程是隨著社會(huì)的發(fā)展而產(chǎn)生的學(xué)科, 以計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心, 其具有非常顯著的特點(diǎn)。人工智能在很大程度上依賴于電子信息技術(shù), 目前隨著研發(fā)的大量投入, 取得了很多成果, 二者的結(jié)合與發(fā)展在一定程度上促進(jìn)了社會(huì)的進(jìn)步。電子信息工程以及人工智能在近些年的快速發(fā)展, 相互結(jié)合, 使得國(guó)家的生產(chǎn)力在很大程度上得到了提升。

關(guān)鍵詞：電子信息工程; 人工智能;

電子信息工程是當(dāng)前社會(huì)在發(fā)展過(guò)程中的科技結(jié)晶, 通過(guò)有效運(yùn)用電子信息工程能夠更好地促進(jìn)整個(gè)社會(huì)的發(fā)展, 也能夠?yàn)槿藗兊纳顜?lái)很大的便利。作為電子技術(shù)與信息技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物, 電子信息技術(shù)兼具二者的優(yōu)勢(shì), 目前已經(jīng)被高效地運(yùn)用在生活與工作中的很多領(lǐng)域, 明顯提高了相應(yīng)產(chǎn)業(yè)的效率。電子信息技術(shù)的快速發(fā)展, 在短期內(nèi)的確為社會(huì)帶來(lái)了很大的好處, 比如為相關(guān)行業(yè)提供了更多的就業(yè)崗位, 并且在一定程度上促進(jìn)了財(cái)富的增加。人工智能作為目前在研究的特點(diǎn), 對(duì)于提升人機(jī)交互、解放勞動(dòng)力以及提升生活質(zhì)量等多方面都具有積極的意義, 因此人工智能的成功研究將會(huì)像新一輪科技革命一樣給大眾的生活帶來(lái)革命性的提升。2016年的第五屆中國(guó)電子信息博覽會(huì)聚焦于人工智能, 業(yè)界普遍承認(rèn)人工智能在技術(shù)上部分依賴于電子信息技術(shù), 二者在學(xué)科上有相互交叉, 當(dāng)下電子信息工程與人工智能的融合將是一大熱點(diǎn)。近些年與二者相關(guān)的產(chǎn)物也是在不斷增多, 比如前段時(shí)間谷歌研發(fā)的“阿爾法狗”, 百度最近在潛心研發(fā)的智能駕駛汽車等都指明了未來(lái)人工智能的發(fā)展方向。

一、電子信息工程的特點(diǎn)及發(fā)展

隨著當(dāng)前社會(huì)的快速發(fā)展, 很多國(guó)家都將電子信息工程技術(shù)的研發(fā)置于重要的地位, 使之帶動(dòng)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。我國(guó)當(dāng)前的綜合國(guó)力在不斷提升, 這和電子信息工程的發(fā)展不無(wú)關(guān)系。電子信息工程并不是一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科, 其和很多工程以及技術(shù)都有著千絲萬(wàn)縷的關(guān)系。電子信息工程在當(dāng)前信息技術(shù)快速發(fā)展的狀態(tài)下處于不斷完善的狀態(tài)。同時(shí), 電子信息工程也涵蓋了很多的領(lǐng)域, 是當(dāng)前科學(xué)技術(shù)水平的集中體現(xiàn)。電子信息工程主要借助當(dāng)前先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等, 對(duì)信息資源等數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的處理, 使之成為對(duì)社會(huì)有用的信息。

近些年我國(guó)的電子信息工程技術(shù)雖然發(fā)展迅速, 不論是在適用性上還是穩(wěn)定性上都得到了明顯的提高, 但是在實(shí)際發(fā)展中仍然有很多問(wèn)題需要行業(yè)予以重視, 否則就會(huì)使矛盾激增, 阻礙電子信息工程的發(fā)展。首先就是在電子信息工程的經(jīng)費(fèi)方面。當(dāng)前一些部門并沒(méi)有意識(shí)到電子信息工程對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的意義, 因此在其發(fā)展的過(guò)程中往往會(huì)輕視其存在, 這就會(huì)使得相應(yīng)的經(jīng)費(fèi)不足, 無(wú)法對(duì)電子信息工程現(xiàn)代化進(jìn)程進(jìn)行優(yōu)化。一些企業(yè)雖然意識(shí)到該技術(shù)的重要意義, 但是缺乏有效的資金與資源作為支撐, 因此對(duì)該技術(shù)的發(fā)展會(huì)產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。其次就是近些年我國(guó)在電子信息領(lǐng)域的創(chuàng)新能力不足。雖然前些年在相關(guān)領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展, 但是從技術(shù)層面來(lái)說(shuō), 很多核心內(nèi)容都還需要從國(guó)外引進(jìn), 我國(guó)并沒(méi)有掌握核心知識(shí)產(chǎn)權(quán)。并且由于我國(guó)在該方面缺乏相應(yīng)的技術(shù)積累, 因此使得近些年我國(guó)電子信息工程的創(chuàng)新能力較差, 很多時(shí)候都是跟著國(guó)外的道路前進(jìn), 在很大程度上限制了該技術(shù)的發(fā)展。

二、人工智能的特點(diǎn)及發(fā)展

人工智能和電子信息工程有很多相似之處, 其也不僅僅是一個(gè)單一的學(xué)科, 是融合了計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)、心理學(xué)和控制技術(shù)等多種學(xué)科的核心技術(shù), 通過(guò)對(duì)當(dāng)下的電子計(jì)算機(jī)技術(shù)予以整合來(lái)實(shí)現(xiàn)的人工智能。人工智能技術(shù)也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn), 在今后的發(fā)展中具有非常深厚的發(fā)展?jié)摿?。在新時(shí)期下的人工智能存在很多的優(yōu)點(diǎn)。首先, 當(dāng)前的技術(shù)需要能夠真正地與人進(jìn)行溝通交流, 通過(guò)人工智能技術(shù)能夠?yàn)槿藗冎g的溝通提供便捷的渠道, 讓大眾能夠做到“足不出戶了解天下事”。當(dāng)然, 人工智能技術(shù)便利的不僅僅是民眾, 對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)也有很大的好處, 可以使之更快地實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)。

人工智能技術(shù)的發(fā)展也是經(jīng)過(guò)了很長(zhǎng)的時(shí)間, 但是近些年發(fā)展得火熱。隨著世界上第一部計(jì)算機(jī)的出現(xiàn), 已經(jīng)能夠?qū)臃▽?shí)現(xiàn)了機(jī)械運(yùn)算, 這種運(yùn)算的成功也使得很多科學(xué)家在該領(lǐng)域投入更多的精力, 其技術(shù)也在不斷完善, 這也是人工智能發(fā)展的第一個(gè)階段。當(dāng)然隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展, 人們對(duì)于人工智能工作的研究也在不斷地深入, 從以往所謂的機(jī)械式的模仿到現(xiàn)在對(duì)人類思維的模仿, 其中也出現(xiàn)了很多的問(wèn)題, 但是人工智能技術(shù)在發(fā)展中也實(shí)現(xiàn)了不斷的創(chuàng)新。

人工智能可以說(shuō)是繼蒸汽機(jī)、電力、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)之后的新技術(shù), 當(dāng)前在醫(yī)療、金融、教育、加劇、汽車、新零售等領(lǐng)域都有很廣泛應(yīng)用。比如在教育領(lǐng)域, 人工智能除模擬人類傳遞知識(shí)外, 能通過(guò)皮膚電導(dǎo)、面部表情、姿勢(shì)、聲音等生物監(jiān)測(cè)技術(shù)了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)情緒。美國(guó)匹茲堡大學(xué)開(kāi)發(fā)的Attentive Learner智能移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能監(jiān)測(cè)學(xué)生的思想是否集中, 從而調(diào)整策略, 協(xié)助教師提升教學(xué)效果。

人工智能作為新興學(xué)科, 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展, 應(yīng)用場(chǎng)景將不斷豐富, 并驅(qū)動(dòng)其支撐技術(shù)的持續(xù)發(fā)展, 人工智能的市場(chǎng)規(guī)模將逐步擴(kuò)大, 并且終將逐步邁向“智能時(shí)代”, 人工智能作為互聯(lián)時(shí)代前沿的新興技術(shù), 將逐步與電子信息技術(shù)更好地結(jié)合, 并且滲透到更多的行業(yè)。要能夠?qū)?ldquo;人工智能”新概念廣泛傳播開(kāi)來(lái), 針對(duì)性地提升相關(guān)技術(shù)在實(shí)際環(huán)境中解決問(wèn)題的能力。在新時(shí)期下要確保理論與實(shí)踐的創(chuàng)新, 做到電子信息工程與人工智能技術(shù)之間的無(wú)縫銜接, 在未來(lái)的發(fā)展中, 應(yīng)當(dāng)將人臉識(shí)別、智能家居、無(wú)人機(jī)、語(yǔ)音交互等內(nèi)容作為重點(diǎn)方向。

三、電子信息工程與人工智能的關(guān)系

電子信息工程與人工智能在技術(shù)上有很多的交叉點(diǎn)。人工智能主要融合了控制論、信息論、計(jì)算機(jī)技術(shù)、神經(jīng)心理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多領(lǐng)域的內(nèi)容, 和當(dāng)前的電子信息技術(shù)在學(xué)科上會(huì)存在很多的重合點(diǎn), 二者都會(huì)借助電子計(jì)算機(jī)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的運(yùn)算, 因此在二者融合的過(guò)程中, 會(huì)更容易實(shí)現(xiàn)在技術(shù)上的關(guān)聯(lián), 比如數(shù)字電子技術(shù)、數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)、單片機(jī)技術(shù)、C語(yǔ)言程序等基礎(chǔ)內(nèi)容。當(dāng)前人工智能被提升到了國(guó)家發(fā)展的戰(zhàn)略高度, 并且人工智能的快速發(fā)展以及相關(guān)領(lǐng)域的突破, 會(huì)為新一輪的科技產(chǎn)業(yè)革命注入生命力。當(dāng)前需要大力發(fā)展人工智能技術(shù), 這也是保證中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。當(dāng)前隨著社會(huì)的發(fā)展, 電子信息工程的應(yīng)用也是非常的廣泛, 對(duì)人們的生活與工作都產(chǎn)生了很大的影響。當(dāng)前很多知名的企業(yè)對(duì)電子信息工程以及人工智能等都進(jìn)行了非常深入的研究, 比如華為、大疆無(wú)人機(jī)以及BAT等企業(yè), 在相關(guān)領(lǐng)域不斷地開(kāi)發(fā), 也在很大程度上刺激了新興領(lǐng)域中有更多人才的涌入。大眾也著實(shí)能夠感受到當(dāng)前一些人工智能產(chǎn)物提高了的生活質(zhì)量。比如在手機(jī)產(chǎn)業(yè), 通過(guò)不斷升級(jí)的軟硬件技術(shù)來(lái)提升手機(jī)的智能化效果, 手機(jī)現(xiàn)在的功能越來(lái)越多, 從VR到AR, 從2D到3D, 也著實(shí)為大眾的生活提供了很多的樂(lè)趣。

電子信息工程與人工智能發(fā)展的目標(biāo)相同, 二者充分體現(xiàn)著科學(xué)性的原則, 其主要目的也是為了更好地改造大自然, 進(jìn)而為人類社會(huì)提供更好的服務(wù)。當(dāng)前的人工智能發(fā)展的目標(biāo)主要希望通過(guò)增強(qiáng)機(jī)器與人之間的溝通, 進(jìn)而方便人們的生活。近些年隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及基于云平臺(tái)的物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模計(jì)算能力的不斷提高, 可以使得及其通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)不斷完成日益復(fù)雜的任務(wù)。而人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)、圖像處理技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)等都與電子信息工程有著很大的聯(lián)系, 因此二者在未來(lái)的發(fā)展中勢(shì)必相互依存。相關(guān)技術(shù)的發(fā)展少不了資金的支持, 并且二者在發(fā)展過(guò)程中應(yīng)當(dāng)遵循實(shí)用性的原則, 確保在降低信息工程及人工智能等技術(shù)的研發(fā)資金的投入的基礎(chǔ)上提升研發(fā)效率, 減少當(dāng)前在某些技術(shù)不必要的資金投入。

人工智能化技術(shù)與電子信息技術(shù)相互促進(jìn), 二者高度融合, 共同向前發(fā)展。當(dāng)前正處于信息化時(shí)代, 諸多行業(yè)都與人工智能技術(shù)有關(guān)聯(lián)。當(dāng)前不管是何種行業(yè), 都離不開(kāi)人工智能技術(shù)的輔助。并且人工智能與電子信息工程處理信息的方式也存在很多相同的地方。

人工智能與電子信息的結(jié)合也存在一些缺陷。首先就是缺乏一定的穩(wěn)定性。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)處于新興階段, 電子信息工程也主要是依靠電子信息技術(shù), 因此在實(shí)現(xiàn)后者智能化的階段可能無(wú)法更好地銜接, 進(jìn)而使系統(tǒng)出現(xiàn)混亂。隨著當(dāng)前人們對(duì)于系統(tǒng)的要求不斷增高, 處理的信息也變得越來(lái)越復(fù)雜, 主要包括處理信息形式的變化。因此在新時(shí)期下, 人工智能與電子信息的結(jié)合應(yīng)當(dāng)朝著更加科學(xué)化的方向發(fā)展, 適應(yīng)新的發(fā)展形式, 解決當(dāng)前面臨的更加復(fù)雜、不確定的諸多問(wèn)題。

四、結(jié)束語(yǔ)

電子信息工程的發(fā)展在一定程度上折射出了我國(guó)工業(yè)信息化的發(fā)展歷程, 并且在此期間由于人工智能技術(shù)的快速崛起, 也為其發(fā)展注入了新的生命力。要能夠使得雙方借助彼此在技術(shù)上的不同優(yōu)勢(shì), 使之有效結(jié)合, 進(jìn)而不斷滿足社會(huì)發(fā)展的需求。實(shí)現(xiàn)電子信息技術(shù)與人工智能技術(shù)的有效融合, 能夠?yàn)楫?dāng)前信息化社會(huì)的發(fā)展注入新的活力。

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人工智能論文五： 　　題目：涉身認(rèn)知的外在主義解釋與人工智能的未來(lái)發(fā)展

摘要：涉身認(rèn)知對(duì)人類智能提供了一種基于行動(dòng)的完整解釋。涉身認(rèn)知沒(méi)有完全否定內(nèi)在主義, 但在本質(zhì)上體現(xiàn)了一種外在主義的智能和認(rèn)知解釋。涉身認(rèn)知的這種外在主義解釋更直接奠基于歐陸現(xiàn)象學(xué)的發(fā)展。以“上手狀態(tài)”和“順應(yīng)于事的視”為代表的海德格爾涉身性思想能夠更好地在哲學(xué)上詮釋這種外在主義的智能解釋。認(rèn)知主義、聯(lián)結(jié)主義和涉身認(rèn)知等不同認(rèn)知科學(xué)框架的發(fā)展深刻影響著人工智能的發(fā)展。涉身人工智能是完善未來(lái)人工智能發(fā)展的重要方向, 但這并不意味著人類智能人工設(shè)計(jì)的完成。

關(guān)鍵詞：涉身認(rèn)知; 海德格爾; 人工智能; 外在主義; 現(xiàn)象學(xué);

人工智能是認(rèn)知科學(xué)這一交叉科學(xué)的核心構(gòu)成學(xué)科, 認(rèn)知科學(xué)研究框架的整體思考深刻影響著人工智能研究的理論與實(shí)踐。作為當(dāng)代認(rèn)知科學(xué)研究的新框架, 涉身認(rèn)知 (embodied cognition) 不僅引起了認(rèn)知科學(xué)家和哲學(xué)家的廣泛爭(zhēng)論, 而且在理論與實(shí)踐層面上成為推進(jìn)人工智能科技革命深化的動(dòng)力。

一、涉身認(rèn)知理論內(nèi)涵的梳理

自20世紀(jì)90年代涉身認(rèn)知研究框架產(chǎn)生以來(lái), 在涉身認(rèn)知理論內(nèi)涵的理解上一直存在著各種觀點(diǎn)的爭(zhēng)論。這些觀點(diǎn)總體上圍繞著認(rèn)知載體、認(rèn)知呈現(xiàn)方式等核心問(wèn)題而展開(kāi)。盡管存在爭(zhēng)議, 但是各種涉身認(rèn)知框架的理解依然在一些問(wèn)題上存在著共識(shí), 例如, 在認(rèn)知的載體問(wèn)題上, 大都認(rèn)同從大腦向身體、情境等認(rèn)知因素的擴(kuò)展;在認(rèn)知的呈現(xiàn)方式上, 大都主張一種對(duì)表征計(jì)算方式的修正乃至放棄。

人類智能總體上可以概括為兩種形式:一是以知覺(jué)等感官認(rèn)識(shí)為代表的在線智能 (online intelligence) , 二是以概念等理性認(rèn)識(shí)為代表的離線智能 (offline intelligence) 。涉身認(rèn)知在這兩種形式人類智能的解釋上體現(xiàn)出了與傳統(tǒng)認(rèn)知科學(xué)研究框架的不同立場(chǎng)。

就在線智能而言, 傳統(tǒng)認(rèn)知觀將眼睛與大腦等各個(gè)身體器官視為在線智能的生理載體, 并且主張通過(guò)各種感官信息的編碼加工機(jī)制來(lái)呈現(xiàn)在線智能。與之不同, 涉身認(rèn)知將在線智能的生理載體擴(kuò)展為大腦-身體-環(huán)境的整體系統(tǒng)。涉身認(rèn)知更為重視具有生物感受性 (biological sensitivity) 的身體活動(dòng)在認(rèn)知活動(dòng)中的作用, 這種基于身體的生物感受性是一種始終面向行動(dòng)、基于行動(dòng)、產(chǎn)生行動(dòng)并且在行動(dòng)中展示認(rèn)知活動(dòng)的生理機(jī)制。在認(rèn)知呈現(xiàn)上, 涉身認(rèn)知主張?jiān)诰€智能的產(chǎn)生機(jī)制不是線性因果關(guān)系, 而是一種復(fù)雜的非線性因果關(guān)系。產(chǎn)生在線智能的機(jī)制或者沒(méi)有表征的參與, 或者可能是一種行為導(dǎo)向的表征 (action-oriented representation) 。涉身認(rèn)知更為傾向一種非表征的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)理論的認(rèn)知建構(gòu)方式, 即一種非表征計(jì)算式的自組織動(dòng)態(tài)系統(tǒng)構(gòu)架。在哲學(xué)層面上, 涉身認(rèn)知所理解的在線智能活動(dòng)放棄了笛卡爾主義的身心二分框架, 主張?jiān)诰€智能活動(dòng)基于一種海德格爾式的嵌入環(huán)境的涉身技巧和能力。[1](P.275-278)

在概念等理性思維的離線智能形式理解上, 傳統(tǒng)認(rèn)知觀采取了一種邏輯主義的立場(chǎng)———基于笛卡爾主義對(duì)思維和知覺(jué)的二分觀念。笛卡爾將思維活動(dòng)視為獨(dú)立心靈的內(nèi)在功能, 而知覺(jué)等感官認(rèn)識(shí)則被視為與心靈絕然不同的物質(zhì)屬性, 由此推出了“動(dòng)物即機(jī)器”的命題。概念是心靈自生的, 而概念則組合成命題, 命題進(jìn)而組合成推理, 組合活動(dòng)的規(guī)則如果符合邏輯要求, 那么組合的結(jié)果即思想就是有意義的。這種邏輯主義認(rèn)知觀是現(xiàn)代符號(hào)主義認(rèn)知科學(xué)和功能主義心靈哲學(xué)的淵源, 也是早期經(jīng)典人工智能設(shè)計(jì)的哲學(xué)基礎(chǔ)。

涉身認(rèn)知主張概念等理性思維形式并非某種獨(dú)立的心靈屬性, 而是植根于人類在線智能的心靈衍生屬性。思維與知覺(jué)之間具有不可分割的連續(xù)性。改變思維獨(dú)立運(yùn)行的邏輯主義立場(chǎng), 將思維活動(dòng)植根于知覺(jué)活動(dòng)中, 這正是當(dāng)代涉身認(rèn)知科學(xué)家和哲學(xué)家的研究理路。例如, 拉科夫 (G.Lakoff) 等人在語(yǔ)義學(xué)中提出了隱喻投射的理論, 主張理性思維通過(guò)非表征的隱喻投射機(jī)制植根于身體體驗(yàn)。巴薩羅 (Lawrence W.Barsalou) 等人倡導(dǎo)一種接地認(rèn)知觀 (Grounded cognition) , 亦反對(duì)將認(rèn)知活動(dòng)理解為某種物理生理系統(tǒng)的內(nèi)在符號(hào)計(jì)算活動(dòng), 反對(duì)將其理解為一種脫離知覺(jué)、行為的孤立內(nèi)省活動(dòng), 主張抽象思維內(nèi)容植根于身體體驗(yàn)。接地認(rèn)知觀并非完全排斥傳統(tǒng)認(rèn)知觀的做法, 而是尤其重視理性思維與知覺(jué)意識(shí)的連續(xù)性, 尤其重視感官運(yùn)動(dòng)模塊模擬、身體狀態(tài)以及情境行為在理性思維呈現(xiàn)中的關(guān)鍵作用[2]。安德森 (M.Anderson) 就此指出, “涉身認(rèn)知的核心主張不是要放棄基于表征計(jì)算的老式有效的人工智能 (GOFAI) , 而是說(shuō), 為了將在專家系統(tǒng)中運(yùn)行良好的推理整合進(jìn)真實(shí)世界認(rèn)知主體, 必須找到某些方法來(lái)系統(tǒng)地將抽象推理的符號(hào)和規(guī)則與控制知覺(jué)和行動(dòng)的進(jìn)化原始機(jī)制聯(lián)系起來(lái)”[3]。反過(guò)來(lái)看, 以表征計(jì)算為核心綱領(lǐng)的經(jīng)典認(rèn)知在認(rèn)知研究上之所以遇到瓶頸, 很大程度上在于其忽略了思維知識(shí)與原始智能的聯(lián)結(jié), 在于其否定了某種人類符號(hào)的接地物 (human symbol grounder) 的存在。

安德森用一個(gè)例子清晰說(shuō)明了理性思維如何“接地于”感官認(rèn)識(shí)或者身體體驗(yàn)。他指出, “椅子不是依賴一套客觀屬性得以界定的某種概念, 而是對(duì)某種可坐事物的命名。所以, 這就可能使得人們?cè)诿鎸?duì)樹(shù)林中一個(gè)樹(shù)墩時(shí)發(fā)問(wèn)并且理解‘你喜歡我的讀書椅子嗎’。一個(gè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)‘椅子’概念接地的認(rèn)知主體就可以看到某種‘坐’的事物, 并由此看到一把椅子。僅僅儲(chǔ)存椅子可坐的事實(shí)不足以形成椅子的概念。認(rèn)知主體必須懂得何為‘坐’, 并且能夠系統(tǒng)地將‘坐’的理解與被知覺(jué)到的場(chǎng)景聯(lián)系起來(lái), 并且由此開(kāi)展什么事物 (即使非標(biāo)準(zhǔn)地) 承載著‘坐’的行動(dòng)。在正常的活動(dòng)中, 這種知識(shí)通過(guò)掌握‘坐’的技巧而獲得, 其中當(dāng)然包括相關(guān)的走、站和兩者之間的移動(dòng)等技巧, 還包括凝練什么對(duì)象要求或者允許這些行為的知覺(jué)判斷;也就是說(shuō), ‘椅子’概念的接地涉及到某種非常特殊的物理技巧和體驗(yàn)。”[3]

綜上所述, 涉身認(rèn)知試圖以新的方式來(lái)建構(gòu)人類認(rèn)知活動(dòng)。這種新的解釋試圖弱化甚至否定內(nèi)在心靈以及表征計(jì)算的觀念, 嘗試用一種嵌入式的行動(dòng)心靈觀念與非表征的機(jī)制來(lái)解釋人類認(rèn)知活動(dòng)。結(jié)合上述兩種智能, 涉身認(rèn)知的理論內(nèi)涵就此可以大致梳理為:一是涉身認(rèn)知對(duì)知覺(jué)等在線智能進(jìn)行了知覺(jué)基于行動(dòng)的非表征呈現(xiàn)的解釋, 二是涉身認(rèn)知對(duì)概念等離線智能進(jìn)行了思維植根于知覺(jué)的非表征呈現(xiàn)的解釋。

二、涉身認(rèn)知蘊(yùn)含的一種外在主義智能架構(gòu)

上述理解可以概括為一種關(guān)于認(rèn)知和智能的外在主義 (externalism) 解釋?；蛘哒f(shuō), 通過(guò)與傳統(tǒng)認(rèn)知與智能觀的比較可以得出這樣一個(gè)結(jié)論:涉身認(rèn)知并不否定內(nèi)在主義 (internalism) , 但其在本質(zhì)上更傾向于主張一種外在主義的智能架構(gòu)。

內(nèi)在主義主張, “思維者認(rèn)識(shí)狀態(tài)完全依賴‘內(nèi)在于’思維者的各種元素”, 而外在主義則主張思維者認(rèn)識(shí)狀態(tài)“依賴于諸如環(huán)境等‘外在于’思維者的相關(guān)元素”[4](P.13-14)。在語(yǔ)義層面上, 內(nèi)在主義“將某種思想內(nèi)容視為一種內(nèi)在屬性”, 而外在主義“則將這一思想內(nèi)容視為一種關(guān)系屬性”[4](P.17)。從涉身認(rèn)知的內(nèi)涵來(lái)看, 涉身認(rèn)知關(guān)于知覺(jué)、概念等智能的解釋更傾向一種外在主義主張。在涉身認(rèn)知的各種理論解釋中也存在著一種內(nèi)在主義的解釋進(jìn)路, 例如從大腦感官運(yùn)動(dòng)模塊和身體神經(jīng)生理構(gòu)成等元素所進(jìn)行的認(rèn)知解釋。涉身認(rèn)知并不否認(rèn)大腦與身體中神經(jīng)生理機(jī)制的參與, 但是, 僅僅通過(guò)這些生理機(jī)制又將面臨傳統(tǒng)認(rèn)知所遇到的老問(wèn)題, 例如“缸中之腦”理想實(shí)驗(yàn)中的情境忽略和“中文屋”理想實(shí)驗(yàn)中的語(yǔ)義獲取難題。可見(jiàn), 僅僅通過(guò)身體和大腦神經(jīng)生理活動(dòng)不能很好地解釋原初知覺(jué)思維與語(yǔ)義的原初獲得, 因此就必然需要一種外在主義的解釋。

實(shí)際上, 內(nèi)在主義者并非沒(méi)有看到身體與情境及其交互作用等外在因素在認(rèn)知活動(dòng)的作用, “沒(méi)有任何心智健全的內(nèi)在主義認(rèn)知科學(xué)家斷言身體與外部環(huán)境與對(duì)心靈的理解完全無(wú)關(guān)”[5](P.35), 但是, 事實(shí)上這些內(nèi)在主義者卻從來(lái)沒(méi)有將這些外在因素作為認(rèn)知建構(gòu)的本質(zhì)因素。反過(guò)來(lái)說(shuō), 涉身認(rèn)知的外在主義解釋也沒(méi)有將這些內(nèi)在主義元素視為理解智能的本質(zhì)構(gòu)成。涉身認(rèn)知更為實(shí)質(zhì)性地力求一種智能解釋的外在主義轉(zhuǎn)向, 惟其如此, 涉身認(rèn)知也才能更好地解釋知覺(jué)活動(dòng)的整體性、認(rèn)知行為的靈活性、日常語(yǔ)義的多樣性等傳統(tǒng)認(rèn)知所難以解釋的自然智能問(wèn)題。

概括而言, 傳統(tǒng)認(rèn)知科學(xué)研究之所以是內(nèi)在主義的, 主要表現(xiàn)在其重視大腦神經(jīng)生理活動(dòng)和內(nèi)在表征轉(zhuǎn)換的認(rèn)知構(gòu)成作用。涉身認(rèn)知研究之所以主要被視為外在主義的, 主要表現(xiàn)在其試圖放棄對(duì)大腦神經(jīng)生理活動(dòng)與內(nèi)在表征計(jì)算的傳統(tǒng)研究進(jìn)路, 而將認(rèn)知構(gòu)成的主要因素歸結(jié)為身體行動(dòng)及其相關(guān)情境。這樣一來(lái), 在涉身認(rèn)知研究中, 行動(dòng)成為理解認(rèn)知活動(dòng)的核心因素, 而行動(dòng)的主體身體以及行動(dòng)的情境域也隨之成為理解認(rèn)知活動(dòng)的實(shí)質(zhì)構(gòu)成, 進(jìn)而, 諸如隱喻、動(dòng)態(tài)生成等非表征計(jì)算方式也成為認(rèn)知生成的核心機(jī)制。

與傳統(tǒng)認(rèn)知科學(xué)研究相比, 涉身認(rèn)知的外在主義進(jìn)路也隨之帶來(lái)了研究領(lǐng)域的變化:外在主義智能構(gòu)架將更為強(qiáng)調(diào)生物進(jìn)化論、社會(huì)人類學(xué)以及體驗(yàn)性符號(hào)學(xué)等領(lǐng)域的重要性;關(guān)于人類智能的外在主義解釋框架重視身體的作用, 即重視身體的生物學(xué)屬性在認(rèn)知活動(dòng)的作用, 這意味著應(yīng)當(dāng)重視進(jìn)化過(guò)程中的身體包括大腦的研究, 這將更加需要一種關(guān)于生物智能體的進(jìn)化論研究;涉身認(rèn)知對(duì)于產(chǎn)生互動(dòng)的特定情境在認(rèn)知中作用的重視, 意味著需要考察特定的自然-社會(huì)-文化情境在認(rèn)知中發(fā)揮著何種作用, 這將更加需要一種關(guān)于智能的社會(huì)心理學(xué)、認(rèn)知人類學(xué)、文化比較理論的考察。涉身認(rèn)知對(duì)于面向行動(dòng)的表征等非表征機(jī)制的重視, 這也將更加導(dǎo)向一種關(guān)于原始思維、隱喻理論、基于行動(dòng)的心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、符號(hào)學(xué)和意義理論的研究。

三、涉身認(rèn)知外在主義智能構(gòu)架的哲學(xué)基礎(chǔ)

涉身認(rèn)知的這種外在主義解釋框架, 從哲學(xué)層面看更明顯植根于注重原初思維研究的歐洲現(xiàn)象學(xué)傳統(tǒng)之中。胡塞爾提出并影響現(xiàn)象學(xué)運(yùn)動(dòng)的“面向事實(shí)本身”的口號(hào), 就宣示了在消除任何理論前提下對(duì)原初意識(shí)本然結(jié)構(gòu)的揭示。此外, 胡塞爾還進(jìn)一步指出, 現(xiàn)象學(xué)對(duì)原初意識(shí)的研究, 即對(duì)意向性認(rèn)識(shí)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)象學(xué)還原需要縱向和橫向兩個(gè)維度支撐, 一是歷史性地向思維原初狀態(tài)的回溯, 二是當(dāng)下性地向思維原初層面的探究, 前者為科學(xué)理性世界的理解提供了“歷史的可能性”, 而后者則提供了“認(rèn)識(shí)的可能性”[6](P.260)。海德格爾和梅洛-龐蒂等現(xiàn)象學(xué)家也都認(rèn)可揭示原初意識(shí)的現(xiàn)象學(xué)主題以及從這兩個(gè)維度對(duì)原初意識(shí)的研究。

涉身認(rèn)知研究離不開(kāi)某種哲學(xué)上的涉身性 (embodiment) 理念, 涉身認(rèn)知的這種外在主義框架在哲學(xué)上更接近于海德格爾的涉身性理念。海德格爾的涉身性思想已經(jīng)事實(shí)上引起了涉身認(rèn)知科學(xué)家的重視, 例如布魯克斯在“自主智能主體研究”(Autonomous Agent Research) 中就揭示了這種密切聯(lián)系。他指出, “我們的研究的確與德國(guó)哲學(xué)家海德格爾所激發(fā)的某些研究具有某種相似性”[7](P.97)。

海德格爾的涉身性理念對(duì)涉身認(rèn)知外在主義解釋的支撐主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:一是海德格爾的“上手狀態(tài)”(zuhanden) 思想能夠支撐基于行動(dòng)的非表征的知覺(jué)解釋, 二是其“順應(yīng)于事的視”的思想則能夠支撐植根于知覺(jué)的非表征的概念解釋。“上手狀態(tài)”是海德格爾對(duì)“此在”原初認(rèn)識(shí)狀態(tài)的一種描述, 按照他的解釋, “上手狀態(tài)”是一種“用我們的身體以合適的方式熟練地掌控事物”的狀態(tài)。韋勒 (M.Wheeler) 將這一狀態(tài)稱為“流暢應(yīng)付”(Smooth coping) 狀態(tài), 即涉身認(rèn)知所理解的面向行動(dòng)的知覺(jué)狀態(tài)。海德格爾用“上手狀態(tài)”來(lái)“標(biāo)示事物原初來(lái)照面的方式”, 這是一種非反思的主客同一的認(rèn)識(shí)狀態(tài)。通過(guò)人們使用錘子的事件, 海德格爾描述了這種原初的非反思“上手狀態(tài)”:使用者“對(duì)錘子這物越少瞠目凝視, 用它用的越起勁, 對(duì)它的關(guān)系也就變得越源始, 它也就越發(fā)昭然若揭地作為它所是的東西來(lái)照面, 作為用具來(lái)照面。錘本身揭示了錘子特有的‘稱手’, 我們稱用具的這種存在方式為‘上手狀態(tài)’”[8](P.81)。在概念等理論思維問(wèn)題上, 海德格爾提出了“順應(yīng)于事的視”的思想。“視”即思想, 而“事”則是知覺(jué)行為, “順應(yīng)于事的視”則指一種面向或者順應(yīng)行動(dòng)-知覺(jué)的概念思維。“順應(yīng)于事的視”的思想表明, 概念思維并不是孤立和內(nèi)在的, 在其原初意義上, 概念思維植根于或者始終源自于行動(dòng)-知覺(jué)活動(dòng)。海德格爾解釋了空間概念源于行動(dòng)-知覺(jué)活動(dòng), “空間的維性還掩藏在上手事物的空間性中。‘上面’就是‘房頂那里’, ‘下面’就是‘地板那里’, ‘后面’就是‘門那邊’。一切‘何處’都是由日常交往的步法和途徑來(lái)揭示的, 由尋視 (Umsicht) 來(lái)解釋的, 而不是以測(cè)量空間的考察來(lái)確定來(lái)標(biāo)識(shí)的”[8](P.120)。在此, “順應(yīng)于事的視”是一種“尋視”, 這種尋視不是主體的靜觀反思, 而是一種面向行動(dòng)而不斷調(diào)整、與對(duì)象不可分割且不斷地引導(dǎo)行動(dòng)的意識(shí)狀態(tài)。海德格爾說(shuō):“只對(duì)物做‘理論上的’觀察的那種眼光缺乏對(duì)上手狀態(tài)的領(lǐng)會(huì)。使用著操作著打交道不是盲目的, 它有自己的視之方式, 這種視之方式引導(dǎo)著操作, 并使操作具有自己特殊的把握。同用具打交道的活動(dòng)使自己從屬于那個(gè)‘為了作’的形形色色的指引。這樣一種順應(yīng)于事的視乃是尋視”[8](P.82)?？傊? “順應(yīng)于事的視”區(qū)別于反思性、理論性的內(nèi)在觀察, 而是一種源于行動(dòng)、源于生活情境并且始終引導(dǎo)行動(dòng)和生活的觀察。“順應(yīng)于事的視”為理解概念思維的產(chǎn)生與功用提供了一種不同于笛卡爾主義的視角。

涉身認(rèn)知的外在主義哲學(xué)解釋并不意味著完全否定有機(jī)體生理因素對(duì)認(rèn)知活動(dòng)的作用, 也不意味著否定“面向行動(dòng)的表征的抽象升級(jí)”在反思性認(rèn)知活動(dòng)中的意義。這種外在主義的解釋也不意味著走向一種洛克主義的立場(chǎng), 即完全消除認(rèn)識(shí)活動(dòng)的主體性, 從而將認(rèn)識(shí)的形成完全歸結(jié)為外部對(duì)象的作用。在我們看來(lái), 涉身認(rèn)知的這種外在主義哲學(xué)解釋將行動(dòng)視為理解認(rèn)識(shí)的核心, 行動(dòng)本身體現(xiàn)為作為主體的身體與作為客體的外部情境之間的相互作用。因此, 這是一種新型的外在主義立場(chǎng), 是一種反二元論前提下的外在主義立場(chǎng), 也是一種海德格爾式的外在主義認(rèn)知觀。

四、認(rèn)知科學(xué)各種研究框架下的人工智能研究

從認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展來(lái)看, 認(rèn)知科學(xué)研究框架主要經(jīng)歷了認(rèn)知主義、聯(lián)結(jié)主義和涉身認(rèn)知的發(fā)展。人工智能的發(fā)展歷程總體上對(duì)應(yīng)著認(rèn)知科學(xué)研究框架的這一發(fā)展歷程。

認(rèn)知主義研究框架下的人工智能研究也被稱為老式有效的人工智能 (GOFAI) 。這種人工智能研究采用了表征計(jì)算主義的方法, 技術(shù)實(shí)踐中的典型是通過(guò)算法的優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)不同目的的各種專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)。在日常語(yǔ)言的語(yǔ)義獲取領(lǐng)域, 目前為止尚沒(méi)有根本上改變算法優(yōu)化的人工智能設(shè)計(jì)思路。當(dāng)代自然語(yǔ)言語(yǔ)義獲取領(lǐng)域雖然取得長(zhǎng)足發(fā)展, 但是其所依賴的仍然是新知識(shí)、新數(shù)據(jù)和新算法。國(guó)內(nèi)有學(xué)者對(duì)此指出“自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)的關(guān)鍵是知識(shí)獲取。在知識(shí)獲取的三個(gè)要素中 (數(shù)據(jù)、顯性知識(shí)、學(xué)習(xí)算法) , 至少要有一個(gè)有所提高、有所突破, 才能夠帶來(lái)自然語(yǔ)言處理整體系統(tǒng)性能的提高。換句話說(shuō), 如果沒(méi)有新知識(shí)、新數(shù)據(jù)、新算法加入到自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)中, 系統(tǒng)的能力是不會(huì)提升的。近年來(lái), 自然語(yǔ)言處理知識(shí)獲取的三要素中, 最主要的推動(dòng)力量是哪一個(gè)呢?答案首先是數(shù)據(jù), 是用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的過(guò)程中貢獻(xiàn)出來(lái)的富含群體智慧的大數(shù)據(jù);其次是深度學(xué)習(xí), 深度學(xué)習(xí)使大數(shù)據(jù)的潛力得到充分釋放?？梢哉f(shuō), 是‘大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)’推動(dòng)了這一波自然語(yǔ)言處理的熱潮。”[9]

聯(lián)結(jié)主義框架下的人工智能研究更多通過(guò)模擬大腦神經(jīng)活動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。這種神經(jīng)生理學(xué)進(jìn)路的典型做法是, 通過(guò)神經(jīng)生理機(jī)制的模擬技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)人類智能功能的再現(xiàn)和增強(qiáng)。例如, 埃德?tīng)柭?(Gerald Edelman) 的人工意識(shí)體 (Brain Based Device) 的研究項(xiàng)目, 就是盡量將大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)節(jié)模擬清楚, 從而設(shè)計(jì)出理想的人工意識(shí)體。埃德?tīng)柭O(shè)計(jì)的機(jī)器人在賽格威足球賽 (Segway Soccer) 中完敗了認(rèn)知主義進(jìn)路機(jī)器人。

涉身認(rèn)知指向了一種面向情境的行動(dòng)主義的人工智能設(shè)計(jì)。涉身認(rèn)知的人工智能研究能夠提供了一種更為真實(shí)的知覺(jué)體驗(yàn), 一種與情境更為流暢適應(yīng)的人工智能體。吉布森 (James Gibson) 的可供性 (affordance) 概念體現(xiàn)了涉身認(rèn)知的思想, 并且可供性概念為更親和人本身的人工智能設(shè)計(jì)提供了重要思路。例如蘋果公司產(chǎn)品設(shè)計(jì)者之一的唐納德·諾曼 (Donald Norman) 在人機(jī)交互領(lǐng)域就運(yùn)用了可供性的概念?？晒┬约炔恢缚陀^的物理屬性, 也不指一種主觀的感受屬性, 而是同時(shí)指向主體與情境的交互狀態(tài)。例如, 如果一塊地的表面接近水平 (而不是傾斜的) 、接近平整 (而不是凹凸的) 、是充分延伸的 (與動(dòng)物的尺寸相關(guān)) 、表面的物質(zhì)是堅(jiān)硬的 (與動(dòng)物的重量相關(guān)) , 那么這塊地是可以站上去的 (stand-on-able) , 是可供行走和跑動(dòng)的。這里所列出的水平、平整、延伸和堅(jiān)硬等屬性與動(dòng)物的活動(dòng)相關(guān)聯(lián), 從而就表現(xiàn)為相對(duì)于動(dòng)物的可供性。再比如, 同樣高度的樓梯, 對(duì)于成年人有著供其爬上去的功能可供性;對(duì)于嬰兒來(lái)說(shuō), 這種功能可供性并不存在。

結(jié)語(yǔ)

涉身人工智能 (embodied AI) 或者說(shuō)基于涉身認(rèn)知研究框架下的人工智能研究代表了一種人工智能發(fā)展的新方向。但是, 需要明確的是, 涉身人工智能并不是意味著徹底推翻傳統(tǒng)的人工智能設(shè)計(jì), 它只是提供了一種新的角度去完善人工智能研究。

比較傳統(tǒng)人工智能, 涉身人工智能對(duì)人工智能研究的完善, 首先體現(xiàn)在它更主要也更為有效地研究原初思維形式、動(dòng)物智能以及各種自然智能形式。皮菲弗爾 (R.Pfeifer) 等人指出:“人工智能的根本目的不僅是尋找更為聰明的算法, 而且要理解自然智能形式, 這些智能形式更多地是在真實(shí)環(huán)境中呈現(xiàn)的。傳統(tǒng)研究沒(méi)有對(duì)理解知覺(jué)、運(yùn)動(dòng)、對(duì)象掌控、日常言語(yǔ)和對(duì)社會(huì)互動(dòng)、常識(shí)和情感做出更好的解釋。”[10](P.4)正如臉書 (Facebook) 的人工智能研究總監(jiān)燕樂(lè)存 (Yann Le Cun) 所指出的, 自然智能正是現(xiàn)有人工智能研究的短板:“人工智能與人類在學(xué)習(xí)上還是有很大的不同。就像一輛由AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車可能需要模擬5萬(wàn)次的撞樹(shù)之后, 才能知道這種做法是錯(cuò)誤的。但是在現(xiàn)實(shí)世界中, 野外的羚羊面臨生存的威脅可沒(méi)有那么多的試錯(cuò)機(jī)會(huì), 人類的嬰兒從咿呀學(xué)語(yǔ)到奔跑活動(dòng)也不需要經(jīng)過(guò)上百次的嘗試。”[11]

涉身人工智能的行動(dòng)主義研究路線依然存在著難以克服的瓶頸問(wèn)題。涉身人工智能不可能實(shí)現(xiàn)對(duì)長(zhǎng)期進(jìn)化而來(lái)的人類身體生物學(xué)屬性的完全的人工設(shè)計(jì), 也不可能實(shí)現(xiàn)對(duì)形形色色復(fù)雜情境因素的完全的人工設(shè)計(jì), 更不可能實(shí)現(xiàn)對(duì)人類智能各種形式的完全的人工設(shè)計(jì)。微軟CEO納德拉 (Satya Nadella) 說(shuō):“假設(shè)有大量的‘人工智能’, 那么稀缺的商品就是真正的智慧。然后你會(huì)說(shuō), ‘什么是真正的智慧?’真正的智慧將會(huì)在最具人性的品質(zhì)中找到, 那就是同情和憐憫之心, 而那些將是最重要的東西。”[12]我們能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)人類同情心和憐憫心 (這或許也是動(dòng)物所具有的原初意識(shí)形式) 人工設(shè)計(jì)的人工智能產(chǎn)品嗎?當(dāng)然不能?？傊? 所有框架下的人工智能成果都有賴于人為的設(shè)計(jì), 因此人工智能永遠(yuǎn)不等于人的智能。

因此涉身認(rèn)知人工智能技術(shù)的發(fā)展就不會(huì)必然帶來(lái)對(duì)人工智能的新恐懼。有學(xué)者對(duì)人工智能技術(shù)可能發(fā)展出的超級(jí)人工智能有著一種難以名狀的恐懼, 認(rèn)為人工智能如果越出“特殊化、專門化的發(fā)展范圍”而具有“全面的智能和自由意志”的“綜合能力”, 這將“不僅是歷史的終結(jié), 而可能會(huì)是人類的終結(jié)”, 如果“人工智能系統(tǒng)的語(yǔ)言能夠?yàn)樽陨戆l(fā)明出反思能力”, “人工智能就非?？赡艹蔀槿祟愖约喊l(fā)明的掘墓人”。預(yù)防這種恐懼成為現(xiàn)實(shí), “也許唯一有效的辦法是人類整體的自我克制”, 但是“恐怕找不到什么辦法能夠使人類愿意自我克制”[13]。實(shí)際上, 超級(jí)人工智能只是一種設(shè)想, 而不可能是一種可以實(shí)現(xiàn)的人工設(shè)計(jì)。有人曾指出:“雖然從理論上講———考慮到我們對(duì)物理定律的理解———計(jì)算機(jī)超越人類的智慧, 再到‘超級(jí)智能’的實(shí)現(xiàn)是可行的, 但這種情況的發(fā)生幾率肯定是微乎其微的。”[14]所以, 對(duì)人工智能技術(shù)的恐懼可以從人類自身使用以及可能產(chǎn)生的效應(yīng)方面停留在對(duì)一般技術(shù)的批判層面上, 但是這并不意味著人工智能自身發(fā)展必然具有并帶來(lái)一種新型恐懼。正如有人清醒地指出:“那些新聞標(biāo)題———比如這篇文章的標(biāo)題———告訴我們, 斯蒂芬·霍金和埃隆·馬斯克認(rèn)為人工智能可能會(huì)毀滅人類, 而這是真正的對(duì)話的‘快餐式新聞’版本。而真正的關(guān)鍵在于馬斯克和霍金都對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)抱有興奮和渴望的樂(lè)觀情緒?；艚鸾淌谡J(rèn)為人工智能可以治愈疾病。馬斯克在開(kāi)放人工智能領(lǐng)域投入了大量資金, 該基金會(huì)的使命是:通用人工智能 (AGI) 將是人類有史以來(lái)創(chuàng)造的最重要的技術(shù)。如果我們被夸張和恐懼的情緒占據(jù), 那會(huì)讓我們所有人都成為反對(duì)者。更實(shí)用的方法 (就連認(rèn)為人工智能會(huì)引發(fā)第三次世界大戰(zhàn)的埃隆·馬斯克都已經(jīng)采用這種方法) , 是在謹(jǐn)慎、樂(lè)觀和維護(hù)所有人類的最佳利益的基礎(chǔ)上向前邁進(jìn)。”[14]總之, 人工智能并不必然帶來(lái)技術(shù)恐懼, 涉身人工智能的發(fā)展也不會(huì)必然帶來(lái)新的技術(shù)恐懼。

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[14]人工智能不會(huì)毀滅人類, 反而有助于疾病治愈[EB/OL].http://smart.huanqiu.com/ai/2017-11/11368478.html.

人工智能論文六：

題目：人工智能的道德風(fēng)險(xiǎn)及其規(guī)避路徑

摘要：人工智能經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展, 取得了豐碩的成果, 人工智能在社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用, 但是人工智能作為新興技術(shù)也存在著潛在的道德風(fēng)險(xiǎn)。人工智能可能引發(fā)信息安全風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品安全風(fēng)險(xiǎn), 人工智能的發(fā)展引發(fā)新的倫理問(wèn)題, 可能影響社會(huì)的穩(wěn)定和社會(huì)公平。規(guī)范與約束人工智能, 應(yīng)該從倫理規(guī)約、制度建設(shè)、文化培育等維度著手, 多管齊下, 才能發(fā)揮人工智能的積極作用。

關(guān)鍵詞：人工智能; 道德風(fēng)險(xiǎn); 公平; 道德嵌入; 道德物化;

人工智能經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展, 取得了眾多的理論和實(shí)踐成果。1997年, IBM的“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)成功擊敗世界圍棋冠軍卡斯帕羅夫, 2016年, 阿爾法狗 (AlphaGo) 戰(zhàn)勝韓國(guó)職業(yè)圍棋名將李世石, 2017年又戰(zhàn)勝世界職業(yè)圍棋第一人柯潔。2009年, 谷歌啟動(dòng)無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目, 各國(guó)紛紛開(kāi)展無(wú)人駕駛汽車研究。人工智能產(chǎn)品突破實(shí)驗(yàn)室壁壘, 紛紛走入尋常百姓家, 人工智能的社會(huì)效應(yīng)越來(lái)越明顯, 促進(jìn)了社會(huì)進(jìn)步和人類發(fā)展。除了人工智能的這些正面效應(yīng)外, 人工智能的負(fù)面效應(yīng)也越來(lái)越明顯。雖然人工智能還處于發(fā)展的初期, 但是已經(jīng)引發(fā)新的倫理思考, 比如, 人工智能產(chǎn)品可能引發(fā)信息安全風(fēng)險(xiǎn), 可能影響社會(huì)的穩(wěn)定和社會(huì)公平, 等等。本文通過(guò)梳理人工智能的發(fā)展歷程, 挖掘人工智能可能引發(fā)的道德風(fēng)險(xiǎn), 從倫理學(xué)層面尋找規(guī)避人工智能發(fā)展引發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)的解決路徑。

一、人工智能及其發(fā)展嬗變

1956年, 人工智能 (Artificial Intelligence) 的先驅(qū)明斯基 (Marvin Minsky) 、麥卡錫 (John Mccarthy) 、西蒙 (Herbert Simon) 和紐厄爾 (Allen Newell) 等人在美國(guó)達(dá)特茅斯召開(kāi)“達(dá)特茅斯專題研討會(huì)” (Dartmouth Conference) , 宣告了人工智能的產(chǎn)生。

人工智能的具體含義眾說(shuō)紛紜, 麻省理工學(xué)院的溫斯頓 (Patrick H.Winston) 教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過(guò)去只有人才能做的智能工作。”[1](P1-11)美國(guó)斯坦福大學(xué)的尼爾森 (Nils J.Nilsson) 把人工智能界定為關(guān)于知識(shí)的獲取和運(yùn)用的活動(dòng), “人工智能是關(guān)于知識(shí)的科學(xué), 是知識(shí)的表示、知識(shí)的獲取以及知識(shí)的運(yùn)用”。[2](P1)人工智能是通過(guò)計(jì)算機(jī)的方式來(lái)模擬人的思維, 從而完成只有人類才能完成的智能工作。技術(shù)性內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別以及人機(jī)交互等方面。人工智能的外延范圍非常廣泛, 包括智能機(jī)器人、無(wú)人駕駛汽車、機(jī)器翻譯、虛擬現(xiàn)實(shí), 等等。

人工智能在一定程度上延伸了人類大腦的功能, 以追求實(shí)現(xiàn)人腦勞動(dòng)的信息化。人工智能一般可以分為弱人工智能 (Artificial Narrow Intelligence) 和強(qiáng)人工智能 (Artificial General Intelligence) , 有人從強(qiáng)人工智能中劃分出超人工智能 (Artificial Super Intelligence) 。弱人工智能指的是通過(guò)預(yù)先設(shè)計(jì)好的具體的、嚴(yán)格的程序來(lái)模擬生命體的思維運(yùn)行和基本判斷, 從而表現(xiàn)出一定的智能行為。弱人工智能本身并沒(méi)有自主意識(shí), 更不能主動(dòng)地學(xué)習(xí), 是完全根據(jù)人類的命令做出相應(yīng)的反應(yīng)。強(qiáng)人工智能則是具有意識(shí)并且能夠思考的機(jī)器, “帶有正確程序的計(jì)算機(jī)確實(shí)可以被認(rèn)為具有理解和其他認(rèn)知狀態(tài), 在這個(gè)意義上, 恰當(dāng)?shù)木幊逃?jì)算機(jī)就是一個(gè)心靈”。[3](P83)

人工智能經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展, 取得了眾多的理論和實(shí)踐成果, 人工智能產(chǎn)品也不斷地從實(shí)驗(yàn)室走入我們的日常生活。在日常生活中, 人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用主要可以分為硬件領(lǐng)域的運(yùn)用和軟件領(lǐng)域的運(yùn)用。在硬件領(lǐng)域, 主要包括最新型的電子計(jì)算機(jī)、智能機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、智能感應(yīng)穿戴設(shè)備、新型CT掃描儀和腫瘤診斷系統(tǒng), 等等, 而在軟件領(lǐng)域的運(yùn)用則是以語(yǔ)音助手、智能面部識(shí)別等代表的廣泛領(lǐng)域。

人工智能自成立以來(lái)經(jīng)歷了三次重大的跨越式發(fā)展過(guò)程:第一次跨越式發(fā)展是實(shí)現(xiàn)了問(wèn)題求解, 實(shí)現(xiàn)了基本的邏輯推理功能, 主要關(guān)注機(jī)器翻譯和數(shù)學(xué)理論、定理的證明、博弈等。在這一階段, 紐厄爾和西蒙等人在理論和定理證明工作中取得了重大突破, 開(kāi)辟了計(jì)算機(jī)程序?qū)θ祟愃季S模擬的發(fā)展道路。這些重大的突破和進(jìn)展, 一度使眾多的科研工作者認(rèn)為計(jì)算機(jī)技術(shù)很快就能夠?qū)θ祟惖乃季S方式進(jìn)行模擬, 并掌握人類思維的規(guī)律。第二次跨越式發(fā)展是實(shí)現(xiàn)了能與外部環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)交互的專家系統(tǒng), 人工智能可以從陌生的環(huán)境中獲取有用信息從而進(jìn)行自主推理工作, 并反映在實(shí)踐中去主動(dòng)地影響環(huán)境, 如爆破機(jī)器人等。由于理論探索和計(jì)算機(jī)發(fā)展的高度緊密結(jié)合, 人工智能在此階段開(kāi)辟了在商業(yè)領(lǐng)域運(yùn)用的新天地, 人工智能產(chǎn)品在這個(gè)階段開(kāi)始走出實(shí)驗(yàn)室, 走向市場(chǎng)。第三次跨越式發(fā)展是追求機(jī)品類人的思維和認(rèn)知能力。人工智能研發(fā)領(lǐng)域取得了一系列科研成果, 如機(jī)器學(xué)習(xí)算法、機(jī)器翻譯、無(wú)人駕駛汽車、智能機(jī)器人, 等等。進(jìn)入21世紀(jì), 人工智能技術(shù)發(fā)展的深度和廣度不斷加深和擴(kuò)大, 各行業(yè)和各領(lǐng)域的發(fā)展都可能與人工智能相關(guān), 這表明人工智能擁有技術(shù)突破的無(wú)限可能, 更體現(xiàn)出人工智能巨大的市場(chǎng)需求。

經(jīng)過(guò)半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展, 人工智能在工程、教育、國(guó)防、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、哲學(xué)等領(lǐng)域均取得了顯著成果。人工智能在社會(huì)發(fā)展和人類生活中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。人工智能已成為繼哥白尼革命、達(dá)爾文革命、神經(jīng)科學(xué)革命之后重大的革命性實(shí)踐。盧西亞諾·弗洛里迪 (Luciano Floridi) 在其著作《第四次革命———人工智能如何重塑人類現(xiàn)實(shí)》中, 直接把“人工智能革命”稱為“第四次革命”。[4](P5)從科學(xué)技術(shù)對(duì)人類影響而言, 人工智能業(yè)已成為繼蒸汽機(jī)發(fā)明、電力應(yīng)用、計(jì)算機(jī)應(yīng)用之后的第四次科技革命, 人工智能的社會(huì)效應(yīng)越來(lái)越明顯。從宏觀和社會(huì)層面上來(lái)說(shuō), 人工智能能夠提高國(guó)家的綜合國(guó)力和競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力, 促進(jìn)國(guó)家和區(qū)域各產(chǎn)業(yè)比例的合理調(diào)整, 可以持續(xù)產(chǎn)生新的創(chuàng)業(yè)方向和形成新的商業(yè)運(yùn)行模式, 有助于創(chuàng)造更多的工作崗位。人工智能的作用從微觀層面來(lái)講, 提高了人類的生活質(zhì)量, 使人們的生活更加方便快捷。

人工智能的研究涵蓋多個(gè)學(xué)科, 它是包括信息技術(shù)、仿生學(xué)、控制論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等眾多學(xué)科而建立起來(lái)的新的綜合集群性學(xué)科。根據(jù)研究的維度和視角, 我們可以把人工智能的研究分為三種進(jìn)路:聯(lián)結(jié)主義 (connectionism) 、符號(hào)主義 (symbolicism) 和行為主義 (actionism) 。聯(lián)結(jié)主義來(lái)源于仿生學(xué), 把人工智能當(dāng)作對(duì)人腦模型的研究, 認(rèn)為神經(jīng)元是人類智能的基本構(gòu)成和傳遞單元, 神經(jīng)元具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu), 并不是通過(guò)簡(jiǎn)單的符號(hào)就可以模擬的。聯(lián)結(jié)主義開(kāi)始于MP模型。1943年, 生理學(xué)家麥卡洛克 (Warren McCulloch) 和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茨 (Walter Pitts) 創(chuàng)立了腦模型, 即MP模型, 用電子裝置模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能。1986年, 魯梅爾哈特 (David Everett Rumelhart) 等人提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播 (BP) 算法。聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路從模型到算法的發(fā)展歷程實(shí)現(xiàn)了聯(lián)結(jié)主義人工智能產(chǎn)品的工程化和市場(chǎng)化。聯(lián)結(jié)主義指出, 人工智能的重要來(lái)源是人類大腦本身, 核心議題是對(duì)人腦模型深入研究, 聯(lián)結(jié)主義人工智能的研究進(jìn)路采取結(jié)構(gòu)模擬的思路;符號(hào)主義學(xué)派主要依靠計(jì)算機(jī)邏輯符號(hào)來(lái)模擬人的認(rèn)知過(guò)程, 把人工智能的理論來(lái)源歸結(jié)為數(shù)理邏輯, 其代表是專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用, 采取功能模擬的思路, 其主要代表人物為麥卡錫、西蒙、紐厄爾和明斯基等人;行為主義認(rèn)為人工智能來(lái)源于控制論 (Control Theory) , 人工智能的研究特點(diǎn)在于, 人工智能的技術(shù)產(chǎn)品根據(jù)搜集的外部數(shù)據(jù)調(diào)整自己的行為以主動(dòng)適應(yīng)外部環(huán)境, 而不是依賴人類的算法和預(yù)先設(shè)定的程序?qū)ν饨缱龀龇磻?yīng), 行為主義學(xué)派專注于智能控制與智能機(jī)器人系統(tǒng), 采取的是行為模擬的思路, 其人工智能機(jī)器具有具身性 (embody) , 環(huán)境介入到認(rèn)知過(guò)程中, 其代表人物是六足行走機(jī)器人的研發(fā)者布魯克斯 (R.A.Brooks) 。

二、人工智能引發(fā)的道德風(fēng)險(xiǎn)分析

人工智能在理論和實(shí)踐中不斷取得新的突破使之成為21世紀(jì)最有前景的新興技術(shù)之一, 但是一些人工智能的產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中卻造成了許多意想不到的后果, 帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)。人工智能推動(dòng)了社會(huì)進(jìn)步和人類發(fā)展, 在自動(dòng)駕駛、語(yǔ)音識(shí)別、Pokémon Go等方面取得了重大突破, 但是也存在一些失敗案例。路易斯維爾大學(xué)網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)驗(yàn)室的羅曼 (Roman Yampolskiy) 教授發(fā)表的《人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全:人工智能的失敗》[5]列舉出發(fā)生在2016年的10項(xiàng)重大的人工智能失敗案例。比如, 特斯拉自動(dòng)駕駛汽車造成人員傷亡、機(jī)器人傷人事件、保險(xiǎn)公司利用臉書數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)事故發(fā)生率涉嫌存在偏見(jiàn), 等等。這些失敗案例可以歸結(jié)為人工智能系統(tǒng)在學(xué)習(xí)階段的錯(cuò)誤, 也可以歸結(jié)為人工智能技術(shù)的不確定性所帶來(lái)的道德風(fēng)險(xiǎn)。人工智能技術(shù)的不確定性可以理解為人工智能技術(shù)后果的難以預(yù)見(jiàn)性以及難以量化評(píng)估性。人工智能的道德風(fēng)險(xiǎn)還可能是由于人類的有限理性所致?？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展水平與人類歷史階段的生產(chǎn)力水平緊密相關(guān), 人工智能產(chǎn)品不能違背自然界規(guī)律, F·拉普 (F.Lapp) 認(rèn)為:“人類所創(chuàng)造的和未來(lái)要?jiǎng)?chuàng)造的一切技術(shù)都必然是與自然法則相一致的。”[6](P102)隨著生產(chǎn)力的進(jìn)一步發(fā)展, 人工智能科技會(huì)快速發(fā)展, 但是人類自身的認(rèn)知能力在特定的歷史條件和階段總是受到限制的, 這也是人類認(rèn)知?dú)v史發(fā)展的客觀規(guī)律之一, 人類理性的有限性表現(xiàn)為人類對(duì)人工智能產(chǎn)品道德風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的滯后性。人工智能產(chǎn)品除了符合自然規(guī)律這個(gè)物理性之外, 還具有意向性。人工智能產(chǎn)品也會(huì)體現(xiàn)人類的意志和愿望。隨著技術(shù)的發(fā)展, 技術(shù)改變社會(huì)的作用增強(qiáng), 技術(shù)的發(fā)展可能會(huì)遠(yuǎn)離人類的最初目的和控制。“它不僅影響了我國(guó)公民之間、公民與國(guó)家之間的法律關(guān)系, 還給國(guó)家治理、政治生態(tài)以及社會(huì)穩(wěn)定等宏觀法治秩序帶來(lái)了安全風(fēng)險(xiǎn)。”[7]正確而全面地認(rèn)識(shí)人工智能的潛在道德風(fēng)險(xiǎn)并合理地對(duì)道德風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避顯得十分必要。著名物理學(xué)家霍金 (Stephen William Hawking) 、美國(guó)太空探索技術(shù)公司創(chuàng)始人馬斯克 (Elon Musk) 以及微軟首席執(zhí)行官比爾·蓋茨 (Bill Gates) 等人都考慮到人工智能的道德風(fēng)險(xiǎn), 呼吁對(duì)人工智能開(kāi)發(fā)、使用采取審慎的態(tài)度。

1. 人工智能發(fā)展引發(fā)智能機(jī)器的道德主體地位的思考

人工智能離不開(kāi)算法, 算法是人類輸入的數(shù)據(jù), 算法出現(xiàn)問(wèn)題究竟由誰(shuí)來(lái)負(fù)責(zé)呢?機(jī)器以及算法是否具備成為主體的條件和資格呢?人工智能能否具有道德主體地位呢?這是一個(gè)元倫理學(xué)問(wèn)題, 涉及對(duì)于道德主體地位的溯源, 還涉及人類的道德推理能力是先天賦予的還是后天學(xué)習(xí)的結(jié)果的討論。根據(jù)人工智能的現(xiàn)有發(fā)展速度和規(guī)模, 人工智能或許在未來(lái)能夠發(fā)展出具有自我意識(shí)的智能產(chǎn)品, 這些人類制造出來(lái)的智能機(jī)器是否也該被賦予與人類同等的權(quán)利和地位呢?當(dāng)這些高智能產(chǎn)品也具備了與人類高度相似的感知能力、情感水平的時(shí)候, 是否會(huì)威脅到人類的自身利益呢?如果人工智能產(chǎn)品出現(xiàn)了傷害人類的情況, 或者以造成人類傷亡為目的的人工智能產(chǎn)品出現(xiàn), 責(zé)任主體是人還是機(jī)器呢?美國(guó)警方曾經(jīng)出動(dòng)殺人機(jī)器人擊斃犯罪嫌疑人, 機(jī)器人是否有權(quán)剝奪人類生命呢?人工智能該有怎樣的道德地位、能有怎樣的道德地位呢?當(dāng)人工智能機(jī)器人能夠具有自我意識(shí)甚至能夠模仿人的感情以后, 機(jī)器是否有自制能力呢?上述問(wèn)題涉及對(duì)人工智能產(chǎn)品的主體地位的思考, 這些都是隨著人工智能的發(fā)展而引發(fā)倫理問(wèn)題。

2. 人工智能發(fā)展引發(fā)新倫理問(wèn)題

人工智能正在以更快的發(fā)展速度和水平融入人類社會(huì)的方方面面, 甚至可以說(shuō)半個(gè)多世紀(jì)的人工智能發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)過(guò)去幾百年的科技發(fā)展水平, 人工智能是否帶來(lái)了新的倫理問(wèn)題呢?人工智能產(chǎn)品給人類造成的傷亡如何歸責(zé)、追責(zé)呢?人工智能一旦獲得同人類相近的思維能力和推理能力, 如何界定人工智能與人類的道德地位將面臨道德倫理挑戰(zhàn);人工智能的高效率和低失誤率在司法審判領(lǐng)域的使用, 會(huì)給傳統(tǒng)司法審判帶來(lái)巨大的法律倫理挑戰(zhàn);人工智能手術(shù)機(jī)器人將給醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域帶來(lái)醫(yī)療倫理挑戰(zhàn);當(dāng)一個(gè)質(zhì)量有保證的機(jī)器人可以為人類服務(wù)十?dāng)?shù)年, 甚至服務(wù)人類祖孫三代的時(shí)候, 人工智能的代際倫理又成為新的倫理問(wèn)題。面對(duì)如此多的倫理挑戰(zhàn), 我們將如何發(fā)展或者改進(jìn)現(xiàn)有的倫理理論體系, 使之更好地適應(yīng)人工智能的發(fā)展, 既要人工智能更好地服務(wù)于人類, 又要限制其負(fù)面效應(yīng), 這是人工智能發(fā)展面臨的巨大挑戰(zhàn)。人工智能的責(zé)任問(wèn)題是現(xiàn)代社會(huì)不可回避的重要議題, 因?yàn)闆](méi)有一個(gè)算法和程序永遠(yuǎn)是完美無(wú)缺的。那么, 通過(guò)人工智能以及新技術(shù)的發(fā)展是否會(huì)消解原來(lái)的倫理問(wèn)題呢?新技術(shù)能否成為解決新的倫理問(wèn)題的手段呢?這也是值得思考的一個(gè)問(wèn)題。。

三、人工智能道德風(fēng)險(xiǎn)的倫理規(guī)避路徑

人工智能的社會(huì)影響越來(lái)越大, 我們從來(lái)不否認(rèn)人工智能的作用, 但人工智能的發(fā)展已經(jīng)導(dǎo)致一些倫理問(wèn)題出現(xiàn), 并且可能引發(fā)新的倫理問(wèn)題, 人工智能作為一種新的技術(shù), 也會(huì)因?yàn)樾录夹g(shù)的不確定性潛藏著道德風(fēng)險(xiǎn)。因此, 必須對(duì)人工智能的道德風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)約, 才能保障人工智能的順利發(fā)展。

1. 規(guī)避人工智能道德風(fēng)險(xiǎn)需要“道德嵌入”

美國(guó)技術(shù)哲學(xué)家唐·伊德 (Don Idle) 提出技術(shù)中介理論 (technological mediation) , 他把技術(shù)作為人與世界的中介。伊德認(rèn)為, 人與技術(shù)、世界的關(guān)系, 也就是說(shuō)“人-技術(shù)-世界”的關(guān)系結(jié)構(gòu)可以分為以下四種:人與技術(shù)的具身關(guān)系 (embodiment relations) 、詮釋學(xué)關(guān)系 (hermeneutic relations) 、他者關(guān)系 (alterity relations) 和背景關(guān)系 (background relations) 。四種技術(shù)情境下的人、技術(shù)與世界的互動(dòng)關(guān)系圖式, 分別是:

具身關(guān)系: (人-技術(shù)) →世界

詮釋學(xué)關(guān)系:人→ (技術(shù)-世界)

它者關(guān)系:人→技術(shù)- (-世界)

背景關(guān)系:人 (-技術(shù)/世界) [8](P72-112)

第一種“人-技術(shù)-世界”的關(guān)系結(jié)構(gòu)是具身關(guān)系, 指的是技術(shù)與人融為一體, 比如, 為了看得更清晰的近視眼鏡就屬于具身關(guān)系的存在, 一旦人習(xí)慣了眼鏡的存在, 人就與眼鏡融為一體, 人往往忽略眼鏡的存在, 人與技術(shù)人工物形成一個(gè)整體來(lái)經(jīng)驗(yàn)世界。這時(shí), 技術(shù)具備知覺(jué)的透明性 (perception transparency) 。第二種“人-技術(shù)-世界”的關(guān)系結(jié)構(gòu)是詮釋學(xué)關(guān)系, 比如溫度計(jì), 人只要能夠讀懂溫度計(jì)上的數(shù)字就能經(jīng)驗(yàn)世界, 無(wú)須親自感知室外溫度。溫度計(jì)上的數(shù)字就是外部世界的詮釋學(xué)表征。第三種“人-技術(shù)-世界”的關(guān)系結(jié)構(gòu)是他者關(guān)系。技術(shù)不是無(wú)意向性的對(duì)象, 是僅次于他者的準(zhǔn)他者 (quasi-other) , 作為準(zhǔn)他者的技術(shù)是一種中性的技術(shù)實(shí)體, 準(zhǔn)他者技術(shù)作為世界的一部分與人類交互, 像計(jì)算機(jī)、自動(dòng)機(jī)就屬于交互的技術(shù)。伊德把“人-技術(shù)-世界”的具身關(guān)系、詮釋學(xué)關(guān)系和他者關(guān)系中的技術(shù)稱作前景 (foreground) 中的技術(shù), 相對(duì)于前景技術(shù)而言, 他把“人-技術(shù)-世界”的第四種關(guān)系結(jié)構(gòu)稱為“背景關(guān)系”。如空調(diào)屬于伊德的背景關(guān)系, 人在空調(diào)環(huán)境中很少感知到空調(diào)的存在, 空調(diào)作為背景而存在, 一旦空調(diào)停止運(yùn)轉(zhuǎn), 人才能感知到空調(diào)的存在。

隨著人工智能的發(fā)展, “人-技術(shù)-世界”的關(guān)系結(jié)構(gòu)發(fā)生了改變, 比如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) (augmented reality, 簡(jiǎn)稱AR) 技術(shù)就突破了伊德傳統(tǒng)意義上的“人-技術(shù)-世界”的關(guān)系結(jié)構(gòu)。不管是具身關(guān)系、詮釋學(xué)關(guān)系、他者關(guān)系還是背景關(guān)系, 都不能準(zhǔn)確地刻畫技術(shù)在人與世界中的地位和作用。荷蘭后現(xiàn)象學(xué)技術(shù)哲學(xué)家維貝克 (Peter Paul verbeek) 提出“人-技術(shù)-世界”的賽博格關(guān)系 (cyborg relation) 和復(fù)合關(guān)系 (composite relation) 。賽博格關(guān)系表現(xiàn)為人與技術(shù)融合 (merge) 而非互動(dòng) (interact) , 如幫助人們緩解情緒的抗抑郁藥品、人工瓣膜和心臟起搏器等。

賽博格關(guān)系、復(fù)合關(guān)系及對(duì)應(yīng)的圖式是:

賽博格關(guān)系: (人/技術(shù)) →世界

復(fù)合關(guān)系:人→ (技術(shù)→世界) [9]

按照維貝克的觀點(diǎn), 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)提供了兩種平行關(guān)系 (parallel relations) , 技術(shù)除了構(gòu)造了人和世界的感知關(guān)系, 同時(shí)提供了世界的表征。他用如下圖式表示:

(人-技術(shù)) →世界和人→ (技術(shù)-世界) [10]

“人-技術(shù)-世界”關(guān)系結(jié)構(gòu)的理論前提是關(guān)于技術(shù)認(rèn)識(shí)論研究, 這涉及對(duì)技術(shù)是否負(fù)載人類價(jià)值的討論。一般來(lái)講, 我們可以分為兩種形式:技術(shù)工具論與技術(shù)實(shí)體論。技術(shù)工具論認(rèn)為技術(shù)沒(méi)有負(fù)載人類價(jià)值, 技術(shù)具有價(jià)值中立性 (valueneutral of technology) , 技術(shù)僅僅是改造世界的手段。雅斯貝爾斯 (Karl Theodor Jaspers) 指出, “技術(shù)僅是一種手段, 它本身并無(wú)善惡。一切取決于人從中造出什么, 它為什么目的而服務(wù)于人, 人將其置于什么條件之下”。[11](P142)梅賽恩 (Emmanuel Mesrthene) 也堅(jiān)持技術(shù)價(jià)值中立的觀點(diǎn), “有益的做法是將技術(shù)定義為一般意義上的工具, 不但包括機(jī)器, 還包括語(yǔ)言工具和智力工具以及現(xiàn)代分析方法和數(shù)學(xué)方法”。[12]有的技術(shù)哲學(xué)家堅(jiān)持技術(shù)價(jià)值負(fù)荷論 (value load of technology) , 認(rèn)為技術(shù)負(fù)載了人類價(jià)值, 技術(shù)本身蘊(yùn)含著人的價(jià)值取向, 技術(shù)涉及主體的意圖和目的。如戈菲 (Jean-Yves Goffi) 認(rèn)為, “技術(shù)從來(lái)不是中性的, 而總是一種個(gè)性的投射”。[13](P116)不管是技術(shù)價(jià)值中立論還是技術(shù)價(jià)值負(fù)荷論, 都只考慮到人對(duì)技術(shù)的影響, 而沒(méi)有把技術(shù)對(duì)人的影響考慮在內(nèi), 都沒(méi)有考慮到技術(shù)在設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、制造過(guò)程中的價(jià)值負(fù)載問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)體論認(rèn)為技術(shù)與人一樣, 是一種實(shí)體, 技術(shù)具有獨(dú)立存在的價(jià)值和意義。埃呂爾 (Jacques Ellul) 就強(qiáng)調(diào)了技術(shù)的普遍性、自主性和決定性。一方面, 技術(shù)被認(rèn)為具有與社會(huì)無(wú)關(guān)的自主性, 獨(dú)立于社會(huì)。另一方面, 技術(shù)能夠影響社會(huì)發(fā)展。在埃呂爾看來(lái), 技術(shù)是既能夠影響社會(huì)發(fā)展又獨(dú)立于社會(huì)的自主力量。“技術(shù)可以導(dǎo)致人類的勞動(dòng)價(jià)值喪失;也可導(dǎo)致個(gè)人的孤獨(dú)封閉和人際間的疏遠(yuǎn)冷漠等精神方面問(wèn)題。人的思維成為無(wú)必要的。技術(shù)就是一個(gè)摒棄人類能力的過(guò)程。”[14](P95)喬治·巴薩拉 (George Basalla) 認(rèn)為:“技術(shù)和技術(shù)發(fā)展的中心不是科學(xué)知識(shí), 也不是技術(shù)開(kāi)發(fā)群體和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素, 而是人造物本身。”[15](P43)技術(shù)有時(shí)不受人的意志控制, 具有獨(dú)立的存在價(jià)值。

隨著人工智能的發(fā)展, 傳統(tǒng)的“人-技術(shù)-世界”的關(guān)系結(jié)構(gòu)也在發(fā)生轉(zhuǎn)變, 在技術(shù)本質(zhì)問(wèn)題上, 技術(shù)哲學(xué)的研究經(jīng)歷了從技術(shù)工具論到技術(shù)實(shí)體論的發(fā)展, 但技術(shù)工具論和技術(shù)實(shí)體論都是在人與技術(shù)間具有明確邊界的語(yǔ)境下討論人與技術(shù)關(guān)系問(wèn)題的。人工智能產(chǎn)品一旦具有了意識(shí)和人類情感, 會(huì)使人與技術(shù)的邊界逐漸消失, 在這種意義上, 我們需要重新思考人與技術(shù)的關(guān)系。技術(shù)不但在人與世界中起著“中介調(diào)節(jié)” (mediation) 作用, 還影響著人類的行為模式。

一般來(lái)講, 堅(jiān)持“技術(shù)工具論”的學(xué)者往往認(rèn)為技術(shù)本身不具有倫理屬性, 人工智能產(chǎn)品也不具有倫理屬性, 人工智能的屬性由人的使用方式?jīng)Q定;堅(jiān)持技術(shù)實(shí)體論的學(xué)者認(rèn)為, 人工智能可能具有自主意識(shí)和情感, 因此, 技術(shù)人工智能產(chǎn)品就具有了倫理意蘊(yùn), 可以作為獨(dú)立的道德能動(dòng)者。還有一種道路, 認(rèn)為人工智能產(chǎn)品的道德屬性源于人工智能設(shè)計(jì)者。伊德認(rèn)為:“越接近于技術(shù)所允許的隱形性和透明性, 就越能擴(kuò)展人的身體感覺(jué), 就越是好的技術(shù)。值得注意的是, 設(shè)計(jì)的完善不僅僅與機(jī)器有關(guān), 還與機(jī)器與人的組合有關(guān)。機(jī)器沿著一個(gè)身體的方向完善, 并且是根據(jù)人的感知和行為塑造的。”[8](P74)

維貝克出版了《將技術(shù)道德化———理解與設(shè)計(jì)物的道德》一書, 在這本書中, 維貝克把技術(shù)人工物和道德的關(guān)系劃分為兩個(gè)層面:第一個(gè)層面, 技術(shù)帶來(lái)新的倫理問(wèn)題。第二個(gè)層面, 通過(guò)技術(shù)設(shè)計(jì)改變?nèi)祟惖牡赖滦袨椤Ｈ斯ぶ悄芗夹g(shù), 會(huì)帶來(lái)一些新的倫理問(wèn)題, 但也可以通過(guò)新的人工智能設(shè)計(jì)改變?nèi)祟惖男袨?。人工智能的道德風(fēng)險(xiǎn)是預(yù)置的, 是人類在設(shè)計(jì)人工智能之初就預(yù)先設(shè)置了的。人工智能設(shè)計(jì)具有意向性, 嵌入了人類的目的, 道德被“嵌入” (Moral Embeddedness) 到產(chǎn)品中。就像拉圖爾 (Bruno Latour) 說(shuō)的“減速帶”設(shè)計(jì)一樣, 如果不在減速帶前減緩車速, 車就難以平穩(wěn)駕駛, 在減速帶中就嵌入了需要人遵守的減速駕駛的道德規(guī)則。超市的投幣手推車也具有“道德嵌入”的功能, 如果不把手推車歸還到指定區(qū)域, 就不能退換硬幣, 就會(huì)造成使用者的損失, 這樣, 久而久之, 就提高了人的道德水平。顯然, 這種設(shè)計(jì)的手推車也嵌入了人類道德。在“物”的設(shè)計(jì)中嵌入人類道德, 使人不得不遵守倫理準(zhǔn)則, 這種道德不僅僅在于人, 而且還在于“物”的情形被拉圖爾稱為“將裝置道德化”, 維貝克直接稱其為“道德物化” (Moral materialization) 。道德規(guī)范對(duì)人的約束轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)物的“道德嵌入”, 人工智能在設(shè)計(jì)之初就應(yīng)該預(yù)測(cè)和評(píng)估人工智能產(chǎn)品可能引發(fā)的道德危險(xiǎn)。因?yàn)槿斯ぶ悄芫哂腥说耐评砟芰? 因此對(duì)人工智能的發(fā)展應(yīng)該從設(shè)計(jì)源頭進(jìn)行規(guī)約。技術(shù)設(shè)計(jì)是把道德理論、道德規(guī)范和倫理學(xué)原則現(xiàn)實(shí)化的載體, 具有道德調(diào)節(jié)、道德重塑的作用。在具體的人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)上就應(yīng)該進(jìn)行道德風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估, 對(duì)人工智能可能引起的道德風(fēng)險(xiǎn)有個(gè)準(zhǔn)確的把握。在人工智能的設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)就應(yīng)該有道德風(fēng)險(xiǎn)意識(shí), 這樣才能防范人工智能可能帶來(lái)的道德風(fēng)險(xiǎn)。

2. 人工智能以不傷害人類為前提

康德的義務(wù)論和邊沁的功利主義是西方倫理學(xué)中的經(jīng)典理論。從義務(wù)論的角度看, 一個(gè)行為的性質(zhì)的正確與錯(cuò)誤, 并不是由這個(gè)行為的結(jié)果來(lái)決定的, 而是由行為本身的性質(zhì)、特點(diǎn)來(lái)決定的, 正確的行為可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)果, 我們平時(shí)說(shuō)的“好心辦壞事”屬于義務(wù)論的行為。功利主義是奉行目的論的典型, 一個(gè)行為的優(yōu)劣不在于行為的本意是否優(yōu)劣, 而在于這個(gè)行為所帶來(lái)的結(jié)果是好的還是壞的。人工智能的設(shè)計(jì)不應(yīng)僅僅局限于某一種狀態(tài), 從設(shè)計(jì)者的設(shè)計(jì)理念到人工智能產(chǎn)品都應(yīng)該規(guī)范與約束, 才能保障人工智能發(fā)展不損害人類利益, 不傷害人類。

美國(guó)科幻作家阿西莫夫 (Isaac Asimov) 的“機(jī)器人三定律”就是以不傷害人類為前提的。1942年, 阿西莫夫在其文學(xué)作品《我, 機(jī)器人》中提出了三條機(jī)器人定律:“第一條:機(jī)器人不得傷害人類個(gè)體, 不能目睹人類受到傷害不干預(yù);第二條:機(jī)器人必須服從他的命令, 命令與第一條沖突時(shí)除外;第三條:機(jī)器人在不違反第一、第二條的原則下, 要保護(hù)自己的安全。”[16](P1)電氣電子工程師學(xué)會(huì) (IEEE) 在2017年12月12日發(fā)布的《人工智能設(shè)計(jì)的倫理準(zhǔn)則》 (第2版) 中提出, 合乎倫理地設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用人工智能技術(shù)應(yīng)該遵循以下一般原則:人權(quán)———確保它們不侵犯國(guó)際公認(rèn)的人權(quán);福祉———在它們的設(shè)計(jì)和使用中優(yōu)先考慮人類福祉的指標(biāo);問(wèn)責(zé)———確保它們的設(shè)計(jì)者和操作者負(fù)責(zé)任且可問(wèn)責(zé);透明———確保它們以透明的方式運(yùn)行。

2017年1月, 在美國(guó)加州的阿西洛馬召開(kāi)了“阿西洛馬會(huì)議”, 近千位人工智能領(lǐng)域的專家和學(xué)者表達(dá)了對(duì)人工智能快速發(fā)展所帶來(lái)的潛在問(wèn)題和隱患的關(guān)心。阿西洛馬人工智能原則 (Asilomar AI Principles) 旨在規(guī)范智能機(jī)器的發(fā)展, 共同保障人類的命運(yùn)和未來(lái)。阿西洛馬人工智能原則是對(duì)人工智能和機(jī)器人發(fā)展所產(chǎn)生影響的長(zhǎng)期觀察比較集中和綜合的表達(dá)。這些原則包括三個(gè)主要方面, 分別是研究主題 (Research Issues) 、倫理與價(jià)值 (Ethics and values) 和長(zhǎng)期議題 (Longer-term Issues) 。研究主題方面主要討論了人工智能的發(fā)展方向、發(fā)展主題等問(wèn)題, 主要包括研究目的、經(jīng)費(fèi)來(lái)源、安全措施、文化建設(shè)、政策體系等方面的內(nèi)容。倫理與價(jià)值方面主要討論了隱私、價(jià)值觀、道德地位、價(jià)值歸屬、故障追責(zé)等問(wèn)題。長(zhǎng)期議題方面則是站在長(zhǎng)遠(yuǎn)角度, 對(duì)人工智能發(fā)展可能出現(xiàn)的潛在危機(jī)和挑戰(zhàn)進(jìn)行了集中討論和統(tǒng)一規(guī)約, 主要包括能力警惕、風(fēng)險(xiǎn)以及公共利益等核心主題。[17]

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本文作者：羽沫