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      機器智能缺乏智慧 ——在人類智慧的基礎上發展人工智能
      2019年07月30日 09:25 來源:中國社會科學網-中國社會科學報 作者:魏新東 汪鳳炎 傅緒榮 字號

      內容摘要:

      關鍵詞:

      作者簡介:

        弗林效應(Flynn effect)表明,人類智能(intelligence)水平在逐年提升,不僅是人類智能,機器等非生物智能也在提升,有學者甚至認為,非生物智能會在一些年后到達一個超越人類智能的“奇點”。然而,當前許多社會問題并未解決,有些矛盾反而被越發激化,人類的智慧(wisdom)水平卻未隨著智能的增長得到相應的增長。如何才能讓智能的增長促進智慧的增長?若想解決這一難題,就要對智能與智慧的內涵及二者的異同進行辨析。

        智能的內涵

        智能,尤其是人類智能,一直是心理學家研究的重要主題。不過,有關智能的定義與測量卻一直爭論不斷,緣由主要有二:一方面,對人類智能的評價不可避免地會受到“場外因素”的干擾,一個典型例子是,諾貝爾獎得主、被稱為“DNA之父”的沃森,曾公開發表關于種族間智商差異的言論,被其研究所解雇并剝奪榮譽頭銜,引起了巨大爭議;另一方面,在研究者內部,如斯滕伯格(Robert J. Sternberg)指出,“基本上有多少智能的研究專家就有多少關于智能的定義”。隨著對人類智能研究的深入,尤其是各種類型智力量表的開發與應用,心理學家對人類智能的理解逐漸達成共識,認為人類智能代表著使個體能夠很好地適應環境的心理能力,這些能力通常包括推理、計劃、問題解決以及從經驗中學習等。當前爭議較大的是,一些研究者認為,這種能力具有領域一般性,而另一些研究者則認為,這種能力具有領域特殊性。不過,雙方都認為,人類智能能夠為個體在現實生活中帶來可觀的回報。一些研究也揭示,智商(IQ)可以獨立地預測如學業成績、收入等代表世俗意義上成功的指標。

        心理學對智能的研究具有“物種特異性”。以人工智能為例,雖然其主要目的是對人類智能的模擬與延伸,但以人類智力測驗中所涉及的工作記憶、抽象推理及處理速度等指標來衡量人工智能水平并不合適。無論從功能還是從結構的角度模擬人類,人工智能的內在機制都迥異于人類。例如,機器可以通過暴力算法或深度學習來贏得棋類游戲。同時,莫拉維克悖論(Moravec’s paradox)也指出,對人類而言越難的智能活動,機器實現起來卻越簡單,反而對人類而言近乎本能的能力,機器越難實現。因此,對智能的認識既要跟上科技進步的腳步,也要與心理學家對人類智能的刻畫相容,同時還能為各種類型的智能提供一個可以相互比較的統一標準。若考慮人類、其他動物及機器等的所有智能,剔除描繪智能的“偶然因素”(如必須依賴神經系統產生的各項能力),剩下的對智能而言將更本質,可將其定義為主體在多種環境下達成目標的能力。當前,主流人工智能的目標由人類賦予,并且只能用于單一環境中(如AlphaGo只能用于圍棋環境中),而人類則可以適應多種環境,目標則通常由其帶來的“獎賞”決定(不過人工智能中的強化學習技術也是利用了獎賞原理)。以環境種類為標準,人類智能水平依然遠超當前機器智能。

        智慧的內涵

        智慧一詞在中西文明中均出現甚早,很多哲學家都認可智慧能夠幫助人們過上幸福生活。20世紀80年代,在心理學領域,斯滕伯格等智能研究的權威學者意識到,高智能并不能助人幸福,他們開始轉向并與“畢生能力發展”方向的學者一起致力于研究智慧。智慧是文化的結晶,早期心理學家主要探究大眾在特定文化下的智慧觀,即智慧的內隱理論研究。但大眾的智慧觀往往支離破碎、不成系統。并且,心理學家還認為,這些內隱觀并不足以準確反映出智慧的內涵及本質。因此,他們以各自的研究背景與內隱觀為基礎,提出自己的智慧理論,這一取向被稱為智慧的外顯理論研究。

        智慧的外顯理論又可細分為能力與人格兩種取向。其中,能力取向的觀點主要有:以巴爾特斯(Paul B. Baltes)為代表的柏林智慧范式認為,智慧是關于重要的人生領域的實用性專家知識系統;斯滕伯格的平衡智慧理論認為,智慧是在積極價值觀指導下,運用智能、創造力和知識經驗,平衡個體內部、個體與他人和社會的利益,平衡短期與長期利益,平衡適應環境與塑造環境,以獲取整體的福祉;格羅斯曼(Igor Grossmann)等人認為,智慧包括特定類型的實用推理(pragmatic reasoning),主要體現在理智的謙遜、視野宏觀、意識不確定和變化與妥協或整合。人格取向主要包括:阿德爾特(Monika Ardelt)的三維智慧理論認為,智慧本質上是認知、反省和仁愛(情感)整合而成的人格特質;韋伯斯特(Mic M. Webster)的智慧的英雄模型(The H. E. R. O. (E.) model of wisdom)認為,智慧由重要人生經驗、幽默、反省、開放性、情緒調節五個部分整合而成(該模型名稱為這五個部分英文的首字母);萊文森(Michael R. Levenson)等人的智慧自我超越(self-transcendence)理論認為,智慧是個體不再靠外在特征彰顯自我存在,而是關注內心世界和精神,同時消解自我和他人的界限達到自我整合的狀態。

        個體所擁有的智慧都是特定領域的,因而智慧無法像人格那樣表現出泛情境性,但在個體擅長的領域往往會有更穩定的表現,所以智慧又是相對穩定的。基于此,汪鳳炎提出智慧的德才一體理論,以此來整合以上兩種取向的智慧研究,認為智慧是個體在其智力與知識的基礎上,經由經驗與練習習得的一種德才一體的綜合心理素質。個體一旦擁有這種綜合心理素質,就能睿智、豁達地看待人生與展現人生,并洞察生活中形形色色的人與事;當身處某種復雜問題情境時,就能適時產生下列行為:個體在其良心的引導下或善良動機的激發下,及時運用其聰明才智去正確認知和理解所面臨的復雜問題,進而采用正確、新穎(常常能給人靈活與巧妙的印象)且合乎倫理道德規范的手段或方法高效率地解決問題,并保證其行動結果不但不會損害他人和社會的正當權益,還能長久地增進他人和社會或自己、他人和社會的福祉。

        智能與智慧的異同

        智能與智慧的相互重疊之處,主要在于兩者均包含一定的問題解決能力,這種能力一方面依賴以分析推理為主的流體智能(fluid intelligence),另一方面依賴通過后天學習才能得到增長的晶體智能(crystallized intelligence)。對于人工智能而言,符號認知派的流體智能的實現與人類類似,都是通過一定的物理符號系統,而晶體智能則可以通過預裝各種類型的專家系統,在系統中實現;聯結派對流體智能的實現源自對人腦結構的模擬,其具體原理尚無定論,晶體智能的實現也不需要提前賦予,而可以通過深度學習方式“從零學起”,例如AlphaGo的升級版AlphaGo Zero就是通過這種方式很快成為超一流圍棋高手。

        當然,智能與智慧在問題解決上運用的認知能力具有本質差異。以分析推理為主的流體智能(即相當于皮亞杰所說的形式運算能力),主要在個體青少年時期形成;智慧中認知能力遠不止于此,還包含以辯證思維為主要特征的“后形式運算能力”,而這一能力主要在個體成年早期形成。除此之外,智能與智慧還有以下三方面不同:1.智能是價值中立的,是“有條件的善”,而智慧則是“無條件的善”。當高智能者將自身能力用來作惡即是愚蠢;而智慧則百利而無一害。一個有智慧的人,若“入世”謀發展,往往能取得一番輝煌事業;若退隱過隱士生活,往往能夠自得其樂過上幸福生活。2.平衡是智慧的重要特征,而智能則不具備。高智能者更關注如何高效地完成目標,由于目標主要由可以帶來一定利益的“獎賞”決定,使得高智能者往往以自我利益為中心,忽視他人以及社會利益,成為一個“精致的利己主義者”,這也是斯滕伯格愚蠢失衡理論所說的“太聰明以至于很愚蠢”的典型。智慧者則更注重整體的利益,不僅能夠平衡自我與他人和社會的利益,還能夠平衡短期與長期利益,因此常常會對自身的目標做出讓步與妥協。3.上述區別僅針對人類智能與人類智慧,而智能本質上與人類無關,智慧則不然。在現代智人出現之前,地球就已經存在各種形態的動植物,它們均已進化出益于各自生存的能力,側面體現了其各自的智能。與此同時,目前人工智能已經在很多特殊的“環境”下(如棋類游戲中)戰勝人類。作為一種程序,除需要一定的電能與設備供其運轉外,已不需要人類幫助,當強人工智能誕生,機器或許可以達到完全脫離人類的程度。智慧中“善”是人類文化的產物,是在人類相互交流中所形成的,就算人工智能具備德才一體的屬性從而發展為“人工智慧”,但并不代表機器具有所謂“機器智慧”,而是希望機器能認可人類的價值觀念,所以其體現的依然是人類智慧。

        (作者單位:南京師范大學道德教育研究所暨心理學院)

      作者簡介

      姓名:魏新東 汪鳳炎 傅緒榮 工作單位:

      轉載請注明來源:中國社會科學網 (責編:馬云飛)
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