来源：CAC新时线媒体艺术中心

编者按：

本文为策展人于2021年5月20日在由同济大学主办“aai艺术与人工智能国际论坛”所做主旨发言，在此分两期刊登，作为对展览“人工智能的兑现”之诠注。 

我们将对人类智能的诊测加于机器，因此使人工智能成为一种既宏伟壮观又难以实现的愿景。我们知道科学还没有解开人类智慧之谜，也没有理解人类大脑的内部运作。正如人工智能和认知科学教授布莱恩·坎特威尔·史密斯（Brian Cantwell Smith）所争论的那样，“首先，将我们大脑的认知能力等同于神经排列是不成熟的想法，但这也是目前【人工智能】架构所模仿的一切。⁵ ”哲学家约翰·塞尔（John Searle）则认为，“任何试图以人工方式创造意向性（强人工智能）的尝试，都不可能仅靠设计程序取得成功，而是必须复制人脑的因果能力。⁶ ”

然而，也许现代计算机先驱们以机器之形思考机器智能时所想象的则是另一种情景。当回答“机器能思考吗？”这个问题时，英国数学家、人工智能鼻祖艾伦·图灵（Alan Turing）在其1950年的论文《计算机械与智能》（Computing Machinery and Intelligence）中提出了其广为所知的“模仿游戏”（又称图灵测试）一说作为对自己提问的反驳，他写道：“我认为，最初的问题——‘机器能思考吗？’——并没有意义且不值得讨论。”相反，图灵认为，“在50年之内，我们有可能为容量多达十亿信息位的计算机编写程序，使其能够很好地进行模仿游戏，以至于一个普通的测试者在5分钟的测试中所做出的身份识别正确率不会超过70%。⁷ ”之后，美国哲学家丹尼尔·丹内特（Daniel Dennett）在其文章《机器能否思考》（Can Machines Think）中就图灵所言推断说，“图灵并没有得出这样的结论（即便人们满可以认为他是这样想的）即思考就必须像人一样去思考……男人和女人，以及计算机，都可能有着不同的思考方式。但他肯定这样想过：如果（one）能够以自己特有的风格进行思考，且足以模仿一个有思想的男人或女人，那么（one）【他/她它- 作者注】肯定真的很会思考。⁸ ”

图灵文《机器能否思考》发表于期刊《Mind》第59期，236号，1950.

1956年的达特茅斯 “人工智能夏季研究项目”会议已经预示并规定了当今人工智能行业的行话，尽管人工智能这个词本来也可能换成其他的说法。根据尼尔·尼尔森（Nils Nilsson）的描述，或许因为约翰·麦卡锡（John McCarthy）对于控制论创始人诺伯特·维纳（Nobert Wiener）的不肖或嫉妒所致，这位人工智能的创始人之一将该术语的使用归因于“避免与控制论有关联” ⁹。当时仍为哈佛大学初级研究员的马文·明斯基（Marvin Minsky）提议设计这样一个反馈回路装置：“该机器具有输入和输出通道，以及对输入提供不同输出反应的内部工具，这样机器可以通过‘试错’过程来‘训练’获得一系列输入-输出功能。当把这样一个机器放置于适当的环境中，并施加一个 ‘成功’或‘失败’的标准，便可以训练出建立‘目标寻求’的行为。¹⁰” 著名的信息论发明者克劳德·香农（Claude Shannon）提出了“信息论概念在计算机和大脑模型中的应用”研究，具体来说就是 “大脑模型到自动机”。同时，另一位人工智能研究的创始人纳撒尼尔·罗切斯特（Nathaniel Rochester）提出了“机器表现的原创性”与“机器与随机性”的研究课题。如果人工智能不是像一些文化评论家所嘲笑的那样，是“一种营销策略（比如 Florian Cramer）”，那么它肯定不是我们所谓的人工智能本身，而是广义的数字计算技术，机器学习、神经网络、数据挖掘、统计科学和认知科学的统合。所有这些技术都在50年代初就已奠定，只是还没有等到足够的计算速度、存储能力和新的输入输出设备来实现“在未来有很大希望可以创建的系统，一个在很大程度上可以模仿大脑和神经系统活动的系统” ¹¹。

 后面发生的事大家都熟悉了，被寄予厚望的60年代和70年代“有效的老式人工智能”（Good Old Fashioned Artificial Intelligence, GOFAI）的胜利并没有实现其最终的承诺， 正如史密斯很贴切地批评所指：““GOFAI的本体论假设、对记载（世界）微妙之处的盲目性以及对世界丰富性的认识不足是其在常识上的惨淡记录的主要原因。”¹² 哲学家休伯特·L·德雷福斯（Hubert L. Dreyfus）广为人知的、关于人工智能状况的1965年兰德公司报告《炼金术与人工智能》（Alchemy and ArtificialIntelligence）已经预示了第一波人工智能浪潮之承诺的消亡。他写道：“人们早期在计算机编程展示简单智能行为方面所取得的成功，加之相信智能活动仅在复杂程度上有所不同，导致人们相信，任何认知表现所依据的信息处理都可以在程序中制定，从而能够在数字计算机上进行模拟。然而，在计算机上模拟认知过程的尝试遇到了比预期更大的困难。¹³ ”

人工智能在20世纪80年代经历了首次“人工智能寒冬”，政府资金骤减，企业撤出扶持，大学相关科研停滞不前。但随着90年代互联网的出现和商业化，以及社交媒体平台的蓬勃发展，人工智能研究得以缓慢复苏，并于2010年代起加速发展。神经网络、数据挖掘、机器学习等不那么陌生的标语引人入胜地激动了新一代人。今天，我们似乎可以感受到、触摸到甚至呼吸到无处不在的人工智能，不仅在工作和娱乐中，也在政治和文化想象中。的确，人工智能无处不在，并在持续蔓延。但正如史密斯所言，“思维、智能和信息处理是[第一波人工智能]形式逻辑和计算背后的基本思想，（即）它们不仅是人类做的事情，也是我们可以建立自动机器来做的事情，这也是人工智能第二波的基础。¹⁴ ”（经作者编辑）

最近一个令人错愕的人工智能头条新闻来自2021年1月的科技媒体TNW。它的内容如下：“谷歌大脑团队的三位研究人员最近公布了人工智能语言模型的下一个里程碑事件：一个巨大的一万亿参数的转换系统。例如，你可以到这里和一个‘哲学家AI’语言模型交谈，它将试图回答你提出的任何问题。这些令人难以置信的人工智能模型属于最前沿的机器学习技术。”这位评论员还承认，“重要的是要记住，他们本质上只是在表演客厅把戏而已。这些系统不理解语言，它们只是被调节成看起来像罢了。¹⁵ ”

换言之，人工智能本质上并不理解语义，或意义。它只是遵循句法规则进行逻辑推理，并执行输出为真或假。我们也应谨记，正如史密斯在其2019年关于人工智能的著作《人工智能的承诺、推算及判断》（The Promise of Artificial Intelligence, Reckoning and Judgement）开篇中提醒我们的那样，“无论是深度学习，还是其他形式的人工智能第二浪潮，或者任何尚未推进的第三浪潮建议，都不会导致真正的智能。¹⁶ ”

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