人工智能发展需要科学范式革命

　　文/姜奇平

　　钟义信教授最近提出了人工智能范式革命的重要观点，即人工智能范式革命乃是推动物质学科主导的科学时代转变到信息学科主导的科学新时代的引擎和桥梁。这一判断切中了当前通用大模型AI发展的要害瓶颈。

　　通用大模型AI当前发展处于技术飞速突破，但科学进展滞后的初期阶段。技术突破表现在将相关关系与因果关系结合，突破了大数据“相关而非因果”算法的局限。科学滞后是指人工智能范式革命仍然没有发生，钟义信认为，突出问题表现为在物质科学观束缚下，信息、知识、智能的主体因素（如价值因素和内容因素）被系统地忽略。

　　这种忽略在现象上就表现为，AI对物质客体把握能力强，而对主客相互作用把握能力弱，呈现“偏瘫”状态。

　　技术强而科学弱，对商业应用的影响是，在不需要专家级高端智能的情况下，可以替代一些简单归纳型的知识劳动，但仍不能替代真正的专家进行知识发现。一些明星技术成为“大众眼中的专家”“专家眼中的大众”。目前主要适合一些博士水平以下的非知识发现型工作，或非创造性的脑力劳动，如助手型的工作。在一些“人算不如天算”的高风险决策、预测领域的应用效果，还有待观察。在因人而异，需要借助情境、语境、语用确定语义的应用中，还看不出实质进展。

　　通用大模型AI发展前景如何？未来，AI将走向何方？

　　人工智能发展，未来需要新科学范式、新信息范式的突破。我们赞同钟义信教授的观点，人工智能范式革命乃是推动物质学科主导的科学时代转变到信息学科主导的科学新时代的引擎和桥梁。

　　目前通用大模型AI之所以显得“弱智”，按钟义信观点，根本原因在于它援引的是物质学科范式，把人排除在外了。物质学科范式仅仅把物质客体的结构与功能作为自己的研究对象，彻底排除了主体的一切因素，因而，也就排除了价值和内容的立足点，彻底否决了从形式加工出价值和内容的可能性。

　　通用大模型AI按目前路径发展，前景是不容乐观的。因为目前主导的思路是完全用物理学看待物的观点看待物与人同时产生作用的人工智能。虽然在技术上一时先进，但在科学观上的落后，最终会限制其发展。这种科学观上的落后，更有科学范式观，乃至科学哲学甚至哲学本身的局限层层加以保护。

　　凯恩斯在《通论》中曾有一句名言：“实用主义者自认为他们不受任何学理的影响，其实他们经常是某个已故经济学家的俘虏。”同理，技术实用主义者自认为不受任何哲学学理影响，其实他们经常是18世纪思想家朱里安·奥弗鲁·德·拉·梅特里“人是机器”这一物质学科范式总学理的“俘虏”。由于存在这样的原因，所以人工智能发展还需要沿大数据（休谟水平）、大模型（莱布尼茨水平）、下一代AI（康德水平）、下下代AI（海德格尔之后现代水平）……经历漫长的交学费的过程。

　　正如钟义信所言，唯有通过人工智能的范式革命建立兼具主客体特征的信息学科范式，才能获得人工智能研究的源头创新和整体创新，进入人工智能发展的高级阶段。

　　在出现真正的突破前，应用可以发挥引导作用。因为应用虽然显得LOW，但可以由人主导，可以弥补技术缺乏主体范式的根本性不足。人是有自觉目的的，可以进行价值判断，这就可以在通用大模型AI当前的“茹毛饮血”阶段，弥补机器在主体性如价值判断上的无能。举例来说，一见钟情，无论对物、对人，都包含了价值判断，而非仅仅事实判断。应用者在技术上可能很弱，但他的价值判断能力，却可能令技术更有方向感。人最强的地方，也就是主体性最不可替代的方面，就是人可以自主产生需要什么、不需要什么的意向。人凭这个，可以当技术的领导，决定技术，而不是被技术甚或技术背后的资本领导，被技术决定。

　　通用大模型AI应用过程中最应该注意的，是坚持以人为本，以应用需求主导技术能力发挥，将人的价值能力与机器的物质能力结合起来。总之，通用大模型AI应用不能搞“无人驾驶”，要让人“驾驶”机器。

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