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      柯潔與人工智能AlphaGo的圍棋之戰雖已硝煙散盡，卻也讓人工智能再次成為輿論熱點。人工智能作為一門工程色彩濃郁的新興學科，其發展離不開與其他學科的互動，對人工智能的哲學思考就是不可忽視的視角。針對如何認識和推進人工智能領域的哲學研究，本報記者采訪了有關學者。

　　人工智能發展需要哲學智慧

　　在人工智能的發展過程中，哲學思考非常必要。北京師范大學哲學學院教授李建會認為，哲學對于人工智能的發展至少具有澄清問題、勾畫領域、提煉視角、分析評價等幾方面的作用。

　　李建會表示，澄清問題就是幫助人工智能專家提出有意義、恰當的問題；勾畫領域，即理解和描述人工智能如何被恰當地組織起來以至形成大規模的概念圖譜。此外，哲學還為人工智能研究提供了一種新的視角和方法論。哲學可以通過對發展人工智能的思想和方法進行理論評價，分析優勢和不足，從而推動人工智能理論和實踐的改進和提高。

　　“新的人工智能熱潮源于技術積累到一定階段的一次突破性發展。在此發展中，存在一系列關鍵性問題亟待科學與哲學的對話。”中國社會科學院哲學研究所研究員段偉文表示，首先，目前所遭遇的最為顯著的認識論悖論是人們對機器學習的機理本身并沒有透徹的認識，這就是所謂的算法黑箱問題；其次，在各種基于機器學習和數據分析的智能評價與決策系統中，除了認知上的不透明之外，還存在著價值上的不透明；最后，人工智能的發展正在全方位地改變人的生活方式，實際上是對人的重新定義。人工智能對人的再定義不僅是智能化，還不可逆地開啟了人的深度科技化前景。這三方面問題關系到認識論、價值論和人類的本質等哲學問題，是當代哲學必須積極應對且不斷做出前瞻性思考的重要課題。

　　界定對算法和數據權的解釋

　　以人工智能為代表的新興科學的發展在深刻影響人類的同時，也對哲學領域的傳統理論提出了挑戰。這些新觀點不斷推動著相關理論的變革與創新。

　　學界對人工智能的哲學探討取得了很多有價值的理論成果。然而，這些探討也存在需要改進的不足之處。李建會認為，哲學對已有的人工智能理論分析評價居多，建設性的方案雖然也有，但遠遠不夠。

　　段偉文認為，就目前來看，有三方面問題值得關注。一是智能算法在認識論上的透明性問題，其關鍵是智能計算過程的可解釋性問題。這涉及如何在技術上發展出一種能對智能算法及其計算過程進行解釋的二階認知工具。從哲學上講，要討論引入這種工具的可能性，涉及如何從認識論上界定哪些對于智能化認識過程的解釋是可以接受的，其限度何在的問題。二是智能算法導致的社會偏見與歧視的問題，其核心是算法權力。三是數據權力和數據隱私問題，其難點是要從哲學上重新界定數據化和智能化時代的個人數據權益。

　　應對計算主義的理論難題

　　目前，中國的人工智能發展呈現理論、技術和應用創新并舉的局面。未來，對人工智能的哲學思考，有哪些問題值得關注？

　　“對人工智能的哲學探討要與科技、產業和政策層面相結合，面向人工智能科技與產業實踐進行深入辨析與理性思考。”段偉文表示，目前，在理論層面，最值得關注的前沿問題是對人工智能的認知過程和智能決策的價值倫理進行考量，即考量人工智能在認知和價值上的可解釋性或透明性問題。在實踐層面，最重要的是強調人工智能及機器人領域的負責任創新。這既是新興技術提出的道德倫理挑戰，也涉及未來的創新方向、產業格局、就業政策等科技發展與社會治理問題。

　　哲學可以通過何種方式介入未來的人工智能研究？李建會認為，未來，對人工智能的哲學探討將主要圍繞計算主義的理論難題進行，只要計算主義的理論難題得到解決，并且在實踐上得到應用，那么人工智能將進入一個嶄新的發展階段。

復旦大學哲學學院教授徐英瑾表示，值得關注和推進的是如何從現有的認知語言學、認知心理學的角度做自然語言處理。目前，自然語言處理存在一種趨勢，迷信用深度學習和大數據的方法做機器翻譯，而對人類是如何進行自然語言處理的真實的心理語義加工過程關注不夠。哲學在其中起到的作用，就是能從現有的關于心理語義處理的理論中找到機器可以實現的層面，并討論如何將其過渡到機器中。另外，對大數據技術的盲目崇拜說明人們對“智能”這一概念還缺乏哲學反思。在這些問題上哲學不能跟風，要做冷靜的思考，體現哲學的批判力。

記者 潘玥斐