人工智能话语体系的建构( 四 )
哲学人类学的复苏 ， 其根本任务在于构筑一整套完全不同于人工智能的还原论话语体系 ， 重新回答“人是什么”的哲学追问 。 阿尔法元给人类带来的恐慌 ， 其根源在于它呈现了一种机器学习的能力 ， 并在大数据的聚集与高速运算的技术支持之下实现了一种所谓的“深度学习” 。 但对于哲学人类学家而言 ， 这样的一种学习能力在何种意义上挑战了人之为人的独特属性？对这一问题的追问 ， 必将会逼迫我们更为深入地分析“人工的智能化”与“人的智能化”之间的根本区别 。
三
人工的智能化建基于大数据与不断升级的各类算法 。 因为在还原论的话语体系当中 ， 不仅“智能”成为完成复杂目标的能力 ， 而且学习能力也被理解为一种叠加式的信息处理模式 ， 它需要诸如记忆和分析等相关能力的辅助 。 但问题在于记忆究竟是什么 ， 分析又是如何可能的？在深入探讨这些问题的时候 ， 人工智能的专家再一次运用还原论的方式告诉我们 ， 所谓记忆就是相关性信息的收集 ， 换言之 ， 人工智能总会将与其目标导向相关的信息加以累计 。 与之相似 ， 分析能力也建基于对相关信息的归类 。 由此 ， 对“相关性”的强化运用成为人工智能学习能力得以成立的基本原理 。 而这一原理在哲学上与18世纪英国哲学家休谟对于因果关系的分析颇为类似 。 休谟在分析因果关系这一左右人类知识形成的根本基石的时候 ， 提出了一种彻底的经验主义方案 ， 即以两个现象前后相继所构筑的相关性来建构一种因果性 ， 从而形成人类知识 。 例如当我们分别以描述的口吻叙述“太阳晒”和“石头热” ， 其所提供的只是经验的杂多 ， 也即人工智能话语体系中的数据信息 ， 而当我们这样表述这一现象：“因为太阳晒 ， 所以石头热” ， 其间所加入的“因为”“所以”使描述性的经验杂多成为一种知识 ， 它们为两个独立的现象之间构筑了一种相关性 。 经验主义者正是在这种相关性之上建立起有关知识的确定性保障 。 从这一意义上说 ， 人工智能所推进的机器学习能力的确定性建基于哲学的经验主义传统 ， 它同时表现出的是将人的主观意识进行纯粹物质化的还原 ， 这样做的结果 ， 最终只会窄化对人的本质理解 。
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