我思故我在。這已成為了當(dāng)代哲學(xué)關(guān)于自我、意識(shí)和個(gè)人主義的基礎(chǔ)。

在笛卡爾看來，思想是可以自證的：他不需要對其進(jìn)行定義。思想是什么？智能是什么？機(jī)器能否具備思想和智能？人工智能技術(shù)帶來的不僅是答案，也有許多問題。我們可以來做以下的思想實(shí)驗(yàn)。

“中文房間”實(shí)驗(yàn)

想象一位只說英語的人身處一個(gè)房間中，房間的一側(cè)有個(gè)小窗口。他隨身攜帶一本關(guān)于中英文翻譯規(guī)則的書。寫著中文的紙片通過小窗口送入房間，而房間中的人可以利用自己的書來翻譯這些文字，并從另一個(gè)小窗口遞出。因此，一側(cè)的紙片上寫著中文，而另一側(cè)的紙片上有著完美翻譯的英文，但實(shí)際上這個(gè)人根本就不會(huì)說中文。

這一思想實(shí)驗(yàn)最初由約翰·希爾（John Searle）提出，常常被用于簡單地證明，定義智能有多么困難。如果房間里的人足夠多，那么你就可以完成幾乎所有一切任務(wù)：畫出或描述圖片，或是翻譯或修正任何語言。但這是否是一種智能？房間以外的人可能會(huì)認(rèn)為，這就是智能，但房間里的人不會(huì)這樣看。

如果房間里不是人，而全部是晶體管，那么這就非常像是一臺(tái)計(jì)算機(jī)。因此，一個(gè)很自然的問題就是，計(jì)算機(jī)是否就是一個(gè)更復(fù)雜的“中文房間”？這個(gè)問題的一種答案是：如果房間里不是晶體管，而是神經(jīng)元，那么情況又要怎么看？這帶來了更多問題。

在這里，我們并非想要解決這個(gè)困擾哲學(xué)家已久的問題。我們或許需要更務(wù)實(shí)。

人工智能的強(qiáng)和弱

目前，人工智能被用于描述多種系統(tǒng)。盡管許多系統(tǒng)實(shí)際上并不能稱作人工智能，但由于人工智能本身也缺乏明確的定義，因此很難做出反駁。簡單而言，人工智能是一種軟件，試圖復(fù)制人類的思維過程或隨之而來的結(jié)果。這帶來了很大的解釋余地。

你可以讓人工智能為你選擇下一首歌曲，人工智能可以控制機(jī)器人的腿，人工智能可以識(shí)別照片中的對象并進(jìn)行描述，人工智能可以將德語翻譯成英語、俄語和韓語。這些任務(wù)都是人類所擅長的，而自動(dòng)化可以帶來很大的便利。

然而最終，即使最復(fù)雜的任務(wù)也只是個(gè)任務(wù)。在接受了數(shù)百萬個(gè)句子的訓(xùn)練之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在8種語言之間進(jìn)行無縫的翻譯。然而，這只是一臺(tái)非常復(fù)雜的機(jī)器，根據(jù)開發(fā)者設(shè)定的規(guī)則去進(jìn)行計(jì)算。如果某件事可以被歸納為類似“中文房間”的機(jī)制，無論這件事多么龐大、多么復(fù)雜，那么我們是否還可以將其稱作智能，而不僅僅是計(jì)算？

在這里，我們開始將人工智能分為“弱”人工智能和“強(qiáng)”人工智能。這并不是人工智能的不同類型，而是一種思考人工智能本質(zhì)的方式。與許多哲學(xué)上的差異類似，沒有任何一者更加正確。但這樣的區(qū)分確實(shí)很重要。

一方面，有人認(rèn)為，無論人工智能多么復(fù)雜，都不可能勝過人工智能的開發(fā)者：人工智能無法突破其機(jī)械的本質(zhì)。甚至在這些限制以內(nèi)，人工智能可以完成不可思議的工作，但最終這也只是非常強(qiáng)大的軟件。這就是“弱”人工智能的觀點(diǎn)。持這種觀點(diǎn)的人士認(rèn)為，由于這些基礎(chǔ)性限制的存在，更應(yīng)該關(guān)注的是如何開發(fā)系統(tǒng)，使其擅長單個(gè)的任務(wù)。

相對的另一方面是“強(qiáng)”人工智能。這種觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能的性能有可能足夠強(qiáng)大，從而與人腦相仿。這類人士認(rèn)為，人腦自身不過是另一個(gè)“中文房間”。如果我們大腦中的生物結(jié)構(gòu)能產(chǎn)生所謂的智能和意識(shí)，那么為何基于硅材料的電路無法實(shí)現(xiàn)同樣的目標(biāo)？根據(jù)“強(qiáng)”人工智能的理論，未來某天我們將可以開發(fā)出與人腦相當(dāng)，甚至超過人腦的智能。

而這里又出現(xiàn)了一個(gè)問題：對于智能，我們并沒有可行的定義。

人工智能中的自我

過去3000年中，很難說，在定義智能的過程中，我們是否取得了任何有意義的進(jìn)展。至少我們曾得出過許多明顯錯(cuò)誤的觀念，例如智能可以被簡單的測量，或者說智力與生物性特征，例如頭型和腦容量相關(guān)。

關(guān)于是什么構(gòu)成了智能，我們似乎都有各自的想法，因此很難證明一種人工智能是否有資格稱作智能。在各種概念中，有一種足夠簡單、足夠基本的想法值得進(jìn)一步關(guān)注：智能就是解決新問題的能力。

這意味著“適應(yīng)能力”、“通用性”，而不僅僅是“推理”、“判斷”和“感知”能力。解決問題，做出推理很重要，但更重要的是將解決某種問題的能力轉(zhuǎn)化為解決其他問題的能力。這樣的轉(zhuǎn)化將是智能的關(guān)鍵，即使沒有人清楚應(yīng)當(dāng)如何正式描述這樣的概念。

未來某天，我們的人工智能是否會(huì)出現(xiàn)這樣的適應(yīng)性，從而可以解決從未被定義過的新問題？研究人員正在努力開發(fā)下一代人工智能，使其學(xué)習(xí)并處理前所未見的細(xì)節(jié)，從而可以像人類一樣行事。人工智能是在思考還是在計(jì)算，這或許是哲學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家的問題，但我們開始關(guān)注這一問題本身已經(jīng)是一項(xiàng)了不起的成就。

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