引言人工智能是資本主義工業(yè)化的產(chǎn)物，人類發(fā)明人工智能的初衷是資本家為了追求利潤最大化，丙不斷改進技術(shù)和更新工具以節(jié)省人力資源，能替資本家節(jié)省生產(chǎn)成本。但就是當初簡單的思想客觀造就了人工智能在當今的歷史地位，直至今天人類的每個生活細節(jié)幾乎都有人工智能的參與。近幾年來更是借助計算機的飛速發(fā)展使人工智能實現(xiàn)了以前古代人類的夢想和幻想，并且借助功能強大的尺工智能使人類對微觀世界和宏觀世界的了解得到了以前難以想象的成果。但與此同時人類開始擔(dān)心自己是不是在作繭自縛?擔(dān)心這種自己創(chuàng)造的工具將來會不會取代人類智能本身。于是大量有關(guān)人工智能與人類智能關(guān)系的文學(xué)作品和影視作品誕生。從‘終結(jié)者〉到‘黑客帝國'，人類對人工智能發(fā)展的前景的恐懼可見一斑。當然，這其中也不乏對人工智能不會超過人類本身的看法。但是對于人工智能和人類智能的關(guān)系的探討已經(jīng)進入了發(fā)展期。人工智能與人類智能的關(guān)系在理論上已經(jīng)超出了純技術(shù)的層面。它不僅關(guān)系到人類對未來世界的構(gòu)成的推測，而且關(guān)系到對人類自己未來命運的把握。其重要性不言而喻。例如對克隆人的探討就是這樣。不僅是技術(shù)層面上的分析，更有倫理學(xué)的考慮。人工智能對于倫理學(xué)的傳統(tǒng)也許是一次強烈的震撼，相信看過‘黑客帝國》的人都有這種體驗。但是對于技術(shù)本身的進步而言，不過是邏輯的必然。也許有人認為現(xiàn)在就開始討論人工智能問題的為時尚早：因為即使撇開目前人類倫理的彈性不論，人工智能的發(fā)展也超出了現(xiàn)有技術(shù)的張力，現(xiàn)在討論有點杞人優(yōu)天的味道.相對于人工智能的尚難預(yù)料的未來，也許我們不必現(xiàn)在就心事重重。況且，人類倫理的限度是否允許人工智能超越人類智能現(xiàn)在人類并無信心.但是，技術(shù)的進步不會止步不前，適當必要的前瞻不僅使技術(shù)前進的方向更加明朗，也可以使對未來人類倫理調(diào)適的尺度更加清晰和自然。何況，誰又能保證在不可預(yù)見的未來真的不會出現(xiàn)人類所擔(dān)心的結(jié)果昵?因此，盡管入工智能的前景難以預(yù)言，對其的解讀的嘗試在此時的開始就是不可回避和延誤的。對于這樣一個復(fù)雜深刻并且時至今日科技的進程與倫理的爭議都遠遠沒有結(jié)局的問題，本文并不能肩負起有關(guān)分析和判斷的最終論證的作用。但是本文的意義不在于此。在這樣一個似乎是純技術(shù)的社會里，人們需要的不是一個結(jié)論的提供，而是一種觀念的梳理和信念的表達，并且力求通過不斷的反思和求證，以一種鮮明的主體意識去把握未來的世界。一、人工智畿的興起人工智能是信息社會中最重要的促進人類智能進化的技術(shù)手段之一。1997年5月的“人機大戰(zhàn)”。國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫以2.5/3.5的總分敗給了名為“深藍”的計算機。消息傳來，舉世震驚。如何正確認識和評價“深藍”的勝利，一時成為人們普遍議論的話題。但是在2004年6月12日在中國首次人機對弈中諸宸以2：0輸給“紫光之星”。重現(xiàn)了人工智能戰(zhàn)勝人類智能的一幕。電腦的勝利預(yù)示著人工智能在理論和技術(shù)上已經(jīng)取得了極大的成功。2002年8月16日，從事燒傷研究的徐榮祥教授在京通過新聞發(fā)布會的形式向外界宣布：他所領(lǐng)導(dǎo)的科研小組發(fā)現(xiàn)了一種具有特殊功能的人體細胞一一潛能再生細胞，并利用這一細胞完成了55個組織器官的人體原位復(fù)制或動物實驗的體外復(fù)制。再過5年，他們將有望完成人類206種組織器官的原位復(fù)制，這一震驚世界的科研成果，是他們采用與傳統(tǒng)的干細胞技術(shù)完全不同的方式獲得的。2006年11月29日日本著名的機器人“村田神童”亮相北京喜來登飯店，表演了令人咋舌的絕技，通過模擬人類騎白行車的平衡能力和對環(huán)境的判斷能力，“村田神童”即使是在軌道的頂端長時間停下也不會摔倒，表現(xiàn)出來的騎車技能遠遠超過人類。上述只是人工智能在某些方面表現(xiàn)出來的遠勝人類的特長，就已經(jīng)引起了人類自身的警覺。于是對于人工智能未來的走向成了人類研究的方向之一.2（一） 人工智能的概念解析要解析人工智能的定義，必須對智能這個概念進行澄清。智能：智能及智能的本質(zhì)是古今中外許多哲學(xué)家、腦科學(xué)家一直在努力探索和研究的問題。但是至今仍然沒有完全了解，智能的發(fā)生與物質(zhì)的本質(zhì)、宇宙的起源、生命的本質(zhì)一起被列為自然界的四大奧秘.有人認為智能是多種才能的總和.Thusteme認為智能由語言理解、用詞流暢、數(shù)、空間、聯(lián)系性記憶、感知速度及一般思維七種因子組成。'新華字典》給出的解釋是智慧和能力。一般認為；智能是指個體對客觀事物進行合理分析、判斷及有目的的行動和有效的處理周圍環(huán)境事宜的綜合能力。人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，是一門綜合了計算機科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科.“人工智能”一詞最初是在1956年美國計算機協(xié)會組織的達特莫斯（Dartmouth）學(xué)會上提出的。從那以后，研究者們發(fā)展了眾多理論和原理，人工智能的概念也隨之擴展。人工智能的概念由于智能概念的不確定因此沒有一個統(tǒng)一的標準。童天湘在'從。人機大戰(zhàn)”到人機共生）中這樣定義人工智能：“雖然現(xiàn)在的機器不能思維也沒有'直覺的方程式’，但可以把人處理問題的方式編入智能程序，是不能思維的機器也有智能，使機器能做那些需要入的智能才能做的事，也就是人工智能?！?入工智能酶研究課題涵蓋面很廣。從機器視覺到專家系統(tǒng)，包括了許多不同的領(lǐng)域.現(xiàn)在，人工智能專家們面臨的最大挑戰(zhàn)之一是如何構(gòu)造一個系統(tǒng)，可以模仿由上百億個神經(jīng)元組成的人腦的行為去思考宇宙中最復(fù)雜的問題。衡量機器智能程度最好的標準是英國計算機科學(xué)家阿倫?圖靈的試驗。他認為，如果一臺計算機能騙過人，使人相信它是人而不是機器，那么它就應(yīng)當被稱作有智能。電子計算機的發(fā)明為人工智能的實現(xiàn)提供了?種媒介和技術(shù)基礎(chǔ)，NorbertWiener是最早研究反饋理論的學(xué)者之一.最熟悉的反饋控制的例子是自動調(diào)溫器，它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較并做出反應(yīng)將加熱器開大或關(guān)小，從而控制環(huán)境溫度。這項對反饋回路的研究重要性在于所有的智能活動都是反饋機制的結(jié)果，而反饋機制是有可能用機器模擬的。這項發(fā)現(xiàn)對早期AI的發(fā)展影響很大。（二） 人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀目前，AI技術(shù)在美國、歐洲和日本依然飛速發(fā)展。在AI技術(shù)領(lǐng)域十分活躍的IBM公司，已經(jīng)為加州勞倫斯?利佛摩爾國家實驗室制造了號稱具有人腦的千分之一的智力能力的“ASCIIWhite”電腦，而且正在開發(fā)的更為強大的新超級電腦——“藍色牛仔”bluejean，據(jù)其研究主任保羅?霍恩稱，預(yù)計于4年后誕生的“藍色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當。麻省理工學(xué)院的E實驗室進行一個的代號為cog的項目。cog計劃意圖賦予機器人以人類的行為，該實驗的一個項目是讓機器人捕捉眼睛的移動和面部表情，另一個項目是讓機器人抓住從它眼、前經(jīng)過的東西，還有一個項目則是讓機器人學(xué)會聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。由于人工智能有著廣大的發(fā)展前景，巨大的發(fā)展市場被各國和各公司所看好。除了IBM等公司繼續(xù)在AI技術(shù)上大量投入，以保證其領(lǐng)先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持著一定的投入比例。微軟公司總裁比爾?蓋茨在美國華盛頓召開的AI(人工智能)國際會議上進行了主題演講，公開了微軟在箍方面的研究進展情況.微軟研究院目前正致力于AI的基礎(chǔ)技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)的研究，其對象包括自我決定、表達知識與信息、信息檢索、機械學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)采集、自然語言、語音筆跡識別等。我國人工智能的研究現(xiàn)狀；長期以來，機械和自動控制專家們都把研制具有人的行為特征的類人性機器人作為奮斗目標。技術(shù)實力雄厚的中國國際科技大學(xué)，在國家863計劃和自然科學(xué)基金支持下，一直從事兩足步行機器人、類人性機器人的研究開發(fā)，在1990年成功研制出我國第一臺兩足步行機器人的基礎(chǔ)上，經(jīng)過10年攻關(guān)科研，于2000年11月，又成功研制成我國第一臺類人性機器人。它有4人一樣的身軀、四肢、頭頸、眼睛，并具備了一定的語言功能。它的行走頻率從過去的每六秒一步，加快到每秒兩步；從只能平靜地靜態(tài)不行，到能快速自如的動態(tài)步行；從只能在已知的環(huán)境中步行，到可在小偏差、不確定環(huán)境中行走，取得了機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生理視覺系統(tǒng)、雙手協(xié)調(diào)系統(tǒng)、手指控制系統(tǒng)等多項重大研究成果。人工智能的學(xué)派人工智能在發(fā)展過程中形成了幾個學(xué)派，最主要的兩個學(xué)派是符號主義和連接主義，行為主義是后來形成的一個學(xué)派.符號主義，也叫邏輯主義，代表人物是紐厄爾(A.NewelD和西蒙(H.JSimen，也譯作司馬賀)。主要思想是“物理符號假設(shè)”：對于一般智能行為來說，物理符號系統(tǒng)具有必要和充分的手段。大量傳統(tǒng)的人工智能研究是在這個學(xué)派的思想推動下進行的.早期的入工智能主要研究下棋、邏輯和數(shù)學(xué)定理的機器證明、文體求解、機器翻譯等問題。后來發(fā)展起來的專家系統(tǒng)和知識工程則是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域，陸續(xù)開發(fā)出許多著名的專家系統(tǒng)，為工礦數(shù)據(jù)分析處理、醫(yī)療診斷、計算機設(shè)計、符號運算和定理證明等提供了強有力的工具。但是，專家系統(tǒng)在發(fā)展過程中遇到了3大難題。首先，在研制專家系統(tǒng)時，知識工程師要從各自然學(xué)科領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@取知識，這是一個非常復(fù)雜的個人到個人的交互過程，沒有統(tǒng)'一的方法。因此知識獲取是專家系統(tǒng)研究中公認的“瓶頸問題”。其次，知識工程師在整理、表達從領(lǐng)域?qū)＜耀@得的知識時，用。if，then”之類的規(guī)則表達，局限性太大，知識表達又成為一大難題。再有，人類專家的知識是以擁有大量的嘗試為基礎(chǔ)的，例如，在白天戰(zhàn)斗行軍中，當戰(zhàn)場指揮員看到有鳥從森林中被驚起時，就會推測可能有敵人埋伏。但最好的軍事專家系統(tǒng)也很難顧及到這種信息。常識的運用成為第三個問題。為解決這類問題，激起學(xué)習(xí)和常識推理成為重要的研究課題。.聯(lián)結(jié)主義主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。40年代神經(jīng)生理學(xué)專家卡洛克(W.s.McCulloeh)與數(shù)學(xué)家皮茲(w.Pitts)合作，對神經(jīng)系統(tǒng)特別是神經(jīng)元的活動機理、圖靈的可計算數(shù)理論、羅素和懷特海的命題邏輯理論進行綜合研究，提出形式神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型。50年代末羅森布拉特(Rosenblatt)設(shè)計了感知機，試圖用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬動物和人的感知和學(xué)習(xí)能力，形成人工智能的一個分支一模式識別，并創(chuàng)立了學(xué)習(xí)的決策論方法。但是由于受到計算機水平的限制，許多理論設(shè)想未能實現(xiàn)。60年代末明斯基(Minsky)和帕坡特(Papert)從數(shù)學(xué)上分析了感知機的原理，指出它的局限性。這個打擊使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究走入低谷，研究隊伍迅速解體。從80年代開始，經(jīng)典符號主義人工智能的局限性逐步明朗化，而當年推出人工智能領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些學(xué)者及其后繼者經(jīng)過多年潛心研究，取得重要的突破，加上計算機硬件突飛猛進的發(fā)展，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)成為現(xiàn)實。80年代末神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速崛起，在聲音識別、圖像處理等方面取得很大成功。行為主義學(xué)派的代表人物是布魯克斯（R.Brooks），他認為智能行為可以在沒有明顯的推理系統(tǒng)的情況下產(chǎn)生.智能系統(tǒng)應(yīng)該屬于具體的環(huán)境之中，應(yīng)該有軀干、眼鏡等感官，應(yīng)該與環(huán)境交互作用，只能是系統(tǒng)的各個部件交互作用、系統(tǒng)與環(huán)境交互作用所涌現(xiàn)出來的總的行為。布魯克斯等人認為，既然人工智能的終極目標是復(fù)制人的智能，那么可以從復(fù)制動物的智能開始。其代表性的工作是布魯克斯研制的有6條腿的“機器昆蟲”。（四）兩種截然不同的論斷人工智能從上世紀五十年代誕生起就表現(xiàn)出了極強的生命力，它在上世紀八十年代后期得益于計算機軟硬件發(fā)展的日新月異而得到迅猛發(fā)展。主要表現(xiàn)在軍事、醫(yī)療、科技等等領(lǐng)域。而對人工智能這種發(fā)展速度的擔(dān)心也引發(fā)了關(guān)于人工智能和人類智能關(guān)系的討論，并由此出現(xiàn)了針鋒相對的兩種論斷：1、人工智能只能作為人類工具而不可能超過人類智能的論斷主張人工智能由于先天性的不足，也就是人工智能的設(shè)計原理和動力是作為人類智能的輔助和補充而不是作為將要取代人類智能。人類智能從誕生的那一天6起就決定了它將來的命運，只能作為人類智能的工具，無論其功能如何強大、其智能化程度有多高，人工智能和人類智能之間存在著不可逾越的鴻溝，人的主體地位是無法動搖的.做出這種論斷的代表人物有以下幾人：著名科技哲學(xué)教育家錢俊生（全國黨校系統(tǒng)自然辯證法研究會理事長、博士生導(dǎo)師），他認為：“演唱和增強人腦的智能，提高主體認識能力，是研究人工智能的目的。要達到這個目的，就要認識人腦及思維規(guī)律。在局部功能上，人工智能已經(jīng)可以代替超過人工智能，但在全局上，造出一個與人一樣能夠思維的機器來，是不可能的。人的認識能力是無限發(fā)展的，人的智能水平處于進化之中，作為人類認識工具的人工智能也在不斷發(fā)展，但人工智能與人的智能的差距始終存在著，人的主體地位是改變不了的”。；孫鵬文、趙永紅、富秀榮等人運用馬克思主義自然辯證法的觀點從人工智能和人類智能的起源、思維方式、認識方式、語言形式四方面論述了二者之間的關(guān)系，得出“人工智能雖能延長人的大腦、擴大人的智能、放大和部分代替人類腦力勞動，但卻不可能完全代替，更不可能超過人類智能”0；四川大學(xué)哲學(xué)系教授李亞寧做出論斷：“在嚴格意義上，機器智能只能部份放大而不能取代人的思維。人類思維有多種形式：邏輯思維、直覺思維、形象思維、辯證思維，在人腦中結(jié)成網(wǎng)絡(luò)并不斷發(fā)展.人工智能僅能放大人的悟性活動中的演繹方法，它是有極限的，不可能取得真正的主體性，更不能超越人的理性思維和價值主體性界限”o；湘潭大學(xué)哲學(xué)與歷史文化學(xué)院教授杜雄柏也提出：“人工智能機能表現(xiàn)出某些如同人類的智能，完成一些由人腦難以完成的工作，但它不可能完成所有由人腦完成的工作，也不可能像人的大腦一樣地完成這些工作”o；現(xiàn)任生物所副所長張菩信指出“人工智能機是人類根據(jù)社會需要而研制的人工物。人工智能憑借特有的載體、資源和工作條件必然會發(fā)展出自身獨特的方法和系統(tǒng)，但它不可能完全等價于人的生理神經(jīng)智能。人工智能既在無限可能的前提條件下發(fā)展著，也在永恒的質(zhì)的差異條件下受到局限”氣博士研究生錢鐵云發(fā)做出了“計算機永遠不能擺脫作為人類工具的命運，人工智能也永遠不能超越人類智能”。的論斷。2、人工智能必將戰(zhàn)勝人類智能的論斷人工智能雖只是作為人類智能的補充，但由于其發(fā)展速度極快，遠遠超越了同時期人類智能的發(fā)展速度，也就是說人工智能的進化速度遠遠超過了人類智能的進化速度。只是由于人工智能的起步較低，在現(xiàn)階段人工智能雖然無法和人類智能相媲美，但其表現(xiàn)出了在局部超越了人類智能的現(xiàn)實使一些人相信人工智能超越人類智能只是時間上的問題。作出人工智能必將戰(zhàn)勝人類智能的論斷的代表人物有：四川大學(xué)（西區(qū)）社科系教授王黔玲從世界觀的角度做出了“人工智能將超越人類智能”的論斷、華東師范大學(xué)哲學(xué)系教授酈全民認為“在人的好奇心的驅(qū)使下，在不前進就會落后的'象棋皇后'效應(yīng)的作用下，人類不會停止對于比自身更高的智能系統(tǒng)的探索.而進化的法則又難以違背，它將使得進化之鏈朝超越于人類的方向伸展。因此，有朝一日在地球上出現(xiàn)超越于人類的新的智能物種絕非天方夜譚，而恰恰是人類進化的必然結(jié)果”。；代維借倫敦帝國理工醫(yī)藥學(xué)院神經(jīng)系統(tǒng)工程負責(zé)人伊格爾?亞歷山大之口做出大膽的預(yù)測：“人工智能將在不遠的將來戰(zhàn)勝人類智能，但會有人工智能自己的生活方式，并會去尋找新的知識，不會對人類構(gòu)成威脅”?。二、人工智能能夠超越人類智能嗎？通過分析王黔玲、酈全民等人關(guān)于人工智能必將戰(zhàn)勝人類智能論斷，可以得出他們推出這種論斷的論據(jù)有三點：一是達爾文的進化論；二是類比人類的創(chuàng)造性即由于人類智能的不斷的探索欲會把自己獨有創(chuàng)造幸福與人工智能，這將導(dǎo)致人工智能戰(zhàn)勝人類智能；三是“量變質(zhì)變定律”即不斷的人工智能某些方面超越人類智能的積累最終會導(dǎo)致人工智能在質(zhì)的方面超越人類智能.下面我就針對這三點來一一論證上述人工智能必將戰(zhàn)勝人類智能理論的荒謬。（一）反對所謂進化學(xué)說的理論依據(jù)認為人工智能必將戰(zhàn)勝人類智能的理論依據(jù)之一是達爾文的進化論，即人工智能在人類的主動幫助下能夠完成不斷地進化.這種進化盡管是被動的，但是總的來說，人工智能仍然可以得到實質(zhì)上的發(fā)展和飛躍。并且可以憑借人工智能在某些方面的優(yōu)勢在“進化”的速度和加速度上超越人類智能。但是這種依據(jù)顯然是錯誤的。首先，我們來看進化的定義：“進化（evdution）這個概念指的是事物的演化或發(fā)展。它的含義極其廣泛，包括天體的消長、生物的演變、社會的發(fā)展等等。狹義地說，指生物的進化。”。，從此處可以看出人工智能進化不會包含在狹義的生物的進化之中，畢竟就現(xiàn)在的人工智能的程度而言，人工智能還不具備生命的特征.那么人工智能是不是包含在天體的消長及社會的發(fā)展之中呢?看來也不會，畢竟人工智能現(xiàn)階段的進化還離不開人類智能的指導(dǎo)和幫助。不能完成獨立的進化進程。因此，人工智能的所謂的“進化”確切的講應(yīng)該稱作“升級”，這一點就像計算機軟硬件的井級。人們通過對人類智能的探索和發(fā)現(xiàn)，得到相應(yīng)的理論，在通過人工智能進行模仿來驗證，最后可以完成對理論的確認.人工智能在這一系列的過程中客觀上得到了升級。諸宸在輸給“紫光之星”后感慨道：“電腦本身并不聰明，電腦背。李難.進化論教程叫.北京：高等教育出版社，1990年.第1頁9后有很多聰明的人。我今天戰(zhàn)敗了，并不是真正輸給了電腦”。計算機軟硬件的升級換代近幾年出現(xiàn)了越來越快的趨勢，于是就有人認為人類智能在間接地實現(xiàn)人工智能的進化。但是每一次的升級都是在人類智能理論和技術(shù)上的突破之后才得以實現(xiàn)的，例如：計算機中央處理器(cpu)近幾年出現(xiàn)了飛速的發(fā)展，從1992年8086微型機1OOM的主頻到2005年個人電腦3G(IG=1024M)的主頻，在十三年的時間里實現(xiàn)了30倍的升級，但是不可忽視的是由于采用了全新設(shè)計及新技術(shù)(0.13微米)才實現(xiàn)了這種變化，其實這種升級實際上仍然應(yīng)當看作是人類智能的進化。人工智能的出現(xiàn)只是最近幾十年的事，當人類對于像信息處理例如簡單計算這類能力愈來愈達到人類智能極限時，人類發(fā)明了人工智能，用以代替人類去做那些繁瑣和難以為繼的工作。從人類創(chuàng)造人工智能這個目的上，人工智能必然在某些方面上超越人類智能。而且由于人工智能的扶助，人類智能獲得了解放，人類智能由于得到了解放，進化方向出現(xiàn)了結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)向，人類智能的進化更多的轉(zhuǎn)向了邏輯思維。而把低級智慧交給人工智能去完成。人類智能可以更多更好地投入到創(chuàng)造領(lǐng)域中去。舉例來說：人類智能放棄了科研創(chuàng)造中的大量數(shù)據(jù)運算和整理，轉(zhuǎn)向了邏輯思維和判斷，而把簡單計算交給計算機完成。人類智能再簡單計算方面不是進化而是退化了。從這個意義上來說，人工智能已成為人類智能的補充和一部分，是人類智能的輔助和延續(xù)。人類為了更好地把自己有限的精力投入到只能由人類智能完成的領(lǐng)域，就把某些人腦的功能賦予了人工智能，間接的幫助人工智能完成了進化。由于人類不斷的這種進化完善和加強。人工智能的升級速度也越來越快。尤其隨著計算機的更新速度日新月異，人工智能的升級速度越來越快。人類智能在越來越大的領(lǐng)域不得不讓位于人工智能。出現(xiàn)了人工智能不斷蠶食人類智能的局面。這正是人類智能自己努力進化的必然結(jié)果。其次，人工智能就算是可以勉強納入進化的概念中也不可能實現(xiàn)。進化的必要條件人工智能仍不具備，這其中包括生命特征、進化的外因和進1O化的目的即內(nèi)因。1、 生命特征:。生命是由核酸與蛋白質(zhì)組成的、具有自我更新和自我復(fù)制能力的多分子體系?！眔由于人工智能目前和可以預(yù)見的將來仍不具備生命所必需的特征，遺傳和變異無從談起，因此，缺少生命特征，就不具備進化的先決條件。2、 進化的外因：進化的外因是引起進化的必要條件。人工智能和外部環(huán)境的聯(lián)系是通過人類間接來完成的，沒有直接和外部環(huán)境緊密關(guān)系，無法納入生物鏈，和別的種群無法關(guān)聯(lián)。也就是說外部環(huán)境的變動對其不會產(chǎn)生直接的影響。即使是出現(xiàn)星體的聚變恐怕對人工智能都不會有影響.人工智能作為相對獨立于外部環(huán)境的非生命的東西顯然不會對外界環(huán)境的變化產(chǎn)生相應(yīng)的適應(yīng)性變化。3、 進化的目的：進化的內(nèi)因是進化的動力。當外因不能引起進化時，內(nèi)因就成了唯一的動力了。但是，人工智能由于缺乏適應(yīng)性進化，其內(nèi)因也不具備。人工智能不會因為自己的需要而去特意的“用進廢退”，其發(fā)展和升級取決于人類智能的價值取向j因此，人工智能不可能自己主動去完成“進化”.綜上所述，人工智能必將戰(zhàn)勝人類智能的進化論依據(jù)不成立。反對類比人類智能創(chuàng)造性的理論依據(jù)人類智能的創(chuàng)造性根源于人類大腦的思維判斷和推理。％。?到了高等靈長類，判斷和推理的能力不斷增強。只有人類才真正從動物中提升出來。e.e”0霍但是由于缺乏對人類大腦的徹底解構(gòu)，所以到現(xiàn)在為止人類智能的創(chuàng)造性產(chǎn)生的機理和過程還無從得知。因為人類大腦作為人類反映中樞太過于復(fù)雜，即使是物理的、靜態(tài)的對大腦的全面了解也無法給出徹底的答案，更何況我們都知道，大腦是一個活體的系統(tǒng)，首先是活體，然后是系統(tǒng)。從倫理學(xué)的角度來說，對活體的大腦進行研究違背了倫理學(xué)的底線，科學(xué)界是禁止此類研究活動的，即便是對克隆人大腦機理的研究。其次，對大腦系統(tǒng)的完全的了解也不太容易，拋開其復(fù)雜性的結(jié)構(gòu)不說，單是系統(tǒng)工作的原理就不好解決。畢竟部分的單純的相加不等于整體。這就是說對人類智能創(chuàng)造性產(chǎn)生的機理尚不了解，何來評價人工智能的創(chuàng)造性呢？比如：當代機器人的最高境界也不過是具有人工識別系統(tǒng)和簡單的語音系統(tǒng)，以及對簡單事件的反映，但這一切都離不開軟件的支持，而軟件的支持卻是由人類智能不斷的更新來完成的。實際上不過是人類智能的外在表現(xiàn)。簡單的人類智能尚且如此難以完成，更何況作為人類智能獨有的創(chuàng)造性！因此，現(xiàn)在談?wù)摻饷苋斯ぶ悄艿膭?chuàng)造性為時尚早。只有等到對人類大腦的結(jié)構(gòu)和工作的機理完全掌握之后，才可以設(shè)想對人工智能賦予其類似于人類智能的創(chuàng)造性.但不要忘記：人類大腦還在不停的進化，這種進化不會因為人類對自己的研究而停止。因此，從哲學(xué)上來講，就進入了一個悖論。而要解決這個悖論，在可見的預(yù)期內(nèi)無法完成。（三）反對量變質(zhì)變論的理論依據(jù)人工智能在本世紀初的發(fā)展速度相較于上世紀末的發(fā)展可以用爆炸來形容。人工智能不斷表現(xiàn)出來的某些方面超越人類智能的現(xiàn)象促使某些人預(yù)測：人工智能在不久的將來就可以很輕松地戰(zhàn)勝人類智能。這種想法是相當幼稚和錯誤的。因為他們根本不懂馬克思主義哲學(xué)辯證法的量變質(zhì)變定律。馬克思在＜反杜林論》中，就量變質(zhì)變定律同杜林就進行過同樣的論戰(zhàn)。杜林嘲笑馬克思說:。例如：由于引證黑格爾關(guān)于量轉(zhuǎn)變成質(zhì)這個混亂的模糊觀念，所以預(yù)付款項達到一定界限時就會單單由于這種量的增加而成為資本，一這顯得多么滑稽!”。0但是這種嘲笑受到馬克思的駁斥：“只是在做了這些說明之后，馬克思才指出：'在這里，也象在自然科學(xué)上一樣，證明了黑格爾在他的（邏輯學(xué)〉中所發(fā)現(xiàn)的下列規(guī)律的正確性，即單純的量的變化到一定點時就會轉(zhuǎn)化為質(zhì)的差別。’而且還迸一步闡明論證了下述事實j不是任何一個微小的價值額都足以轉(zhuǎn)化為資本，而是每一發(fā)展時期和每一工業(yè)部門為實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)化都有自己的一定的最低限額”。母在這里馬克思說明了量變到質(zhì)變的關(guān)鍵是“最低限額”，這個“最低限額”相對于不同事物的不同時期和不同環(huán)境都不會相同，那么人工智能要想追上甚至超過人類智能實現(xiàn)質(zhì)的轉(zhuǎn)變，這個“最低限額”是什么7首先要解決這個問題，才能談?wù)撊斯ぶ悄艿奈磥碜呦颉Ｎ蚁刖拖啾容^人類和其他動物的智能一樣，人工智能首先要具有可比性，即它首先要有和人類相類似的特征：生命。如果人工智能/無法實現(xiàn)生命特征，無法和自然界發(fā)生聯(lián)系，無法融入生物圈。那么人工智能永遠和人類智能沒有可比性，也就不會存在誰超越誰的問題，人工智能只能作為人類智能外化、作為人類智能的輔助和工具。而如果想讓人工智能具有生命特征確實很難，尤其以現(xiàn)在的科技水平。然而似乎還有克隆人這條路可走，試想一下：人類智能通過克隆創(chuàng)造出一種新的類似于人類的生命，然后再賦予它以獨立的生存方式，融入生物圈，而且它們可以實現(xiàn)批量的繁殖和再生。進化是采用芯片植入和軟件升級的方式進行.這時的人工智能才能在真正意義上和人類智能一較高下。從這個意義上來說，克隆人不再是人，而是“生物機器人”.但這種實現(xiàn)方式已經(jīng)被人類智能所禁止，因此從理論上來講，這種可能不會存在l單純的人工智能的量變難以實現(xiàn)到超越人類智能的質(zhì)變！三、對人工智能的幾點思考(一)人工智能實現(xiàn)突破的理論途徑1、 自我進化的突破人工智能系統(tǒng)目前以硅磁材料作為信息載體，在計算機軟件的組織和控制下運行。但這還遠遠不夠，現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)尚未具備一個進化系統(tǒng)所必須的自我更新和自我復(fù)制特性。其原因在于第一，信息載體的信息記錄密度還不夠高，因而信息量離一個進化系統(tǒng)仍有很大距離。第二，對一個進化系統(tǒng)所需要的巨量的信息本身，還缺少一個相應(yīng)的強有力的組織手段，否則大量的信息不能被有效利用。這兩個問題能不能在可以預(yù)見的將來得到解決呢7.事實上，當前正在興起的納米技術(shù)和自生軟件技術(shù)已經(jīng)使我們看到了人工智能系統(tǒng)自我進化的曙光。納米技術(shù)是在微電子技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起的新興技術(shù)。納米技術(shù)使人類能夠直接把握單個原子。美國科學(xué)家已經(jīng)用單個原子排列成了“IBM”字樣。這就是說納米技術(shù)的誕生使得人工智能系統(tǒng)有可能以原子的密度來進行信息存儲，使人工智能系統(tǒng)的信息記錄密度達到甚至超過人腦的記錄密度。人工智能系統(tǒng)不僅需要擁有巨量的信息資源，還要具有信息不斷延續(xù)的特性。否則，便不能實現(xiàn)遺傳和進化。人工智能理論認為，生物作為一種可以自我進化的系統(tǒng)是由信息(DNA)指示蛋白質(zhì)生成器(ribosome)去制造出蛋白質(zhì)(protein)而形成的。由于它能自我生成與更新，所以可以永久生存，不斷進化。而大量的人工產(chǎn)品如汽車、飛機、以及非人工智能計算機等，由于產(chǎn)品本身缺少傳遞再制造的信息與生成器，所以損壞以后不能再自我生成，更談不上自我進化.要使它們具有不斷迸化的生命力，就必須用軟件的方式實現(xiàn)信息的遺傳和繼承，使其象生物系統(tǒng)一樣自我繁殖，自我進化。具有這種特征的軟件系統(tǒng)就是自生軟件系統(tǒng).自生軟件不僅為人工智能系統(tǒng)的自我進化開辟了道路，而且還把人工智能系統(tǒng)納入了同其它自然種群沒有區(qū)別的物竟天擇、優(yōu)勝劣汰的進化過程，從而把智能進化乃至生命進化的自然過程推向一個嶄14新的發(fā)展階段.2、 人腦思維方式研究的突破目前人工智能的發(fā)展方向主要有兩個，?是從生理和心理角度了解思維的性質(zhì)：還有一個是利用已知的對大腦功能的了解研制越來越復(fù)雜的計算系統(tǒng)——智能機器，來模擬人腦的功能，幫助人們擺脫望而卻步的繁瑣計算工作?！吧钏{”和“紫光之星”就是第二種意義上的一種比較復(fù)雜的計算系統(tǒng)。IBM的一位科學(xué)家指出：誰勝誰負并不重要，重要的是進一步理解人腦的思維方式，以便將這類成果應(yīng)用于研究開發(fā)處理能力更強的計算機，使之成為能夠幫助人們決策的輔助工具。這也是制約人工智能發(fā)展的一個瓶頸。，人工智能要模擬人的智能，而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動性和創(chuàng)造性。人的創(chuàng)造性思維活動包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素。例如，選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)，在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇，不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為，由此達到實踐的成功。于是，在全面地研究人的思維活動的同時，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動性特征的各種不確定性推理，由此發(fā)展出的現(xiàn)代邏輯思維就具有更強的可應(yīng)用性。實際上，在20世紀中后期，現(xiàn)代邏輯思維與人工智能之間的研究具有相互融合和滲透的特點.現(xiàn)代邏輯思維所研究的許多課題在理論計算機和人工智能中具有重要的應(yīng)用價值，而人工智能從認知心理學(xué)、社會科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源，現(xiàn)代哲學(xué)邏輯思維的研究在其中發(fā)揮了特別突出的作用。它促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理的理論；基于幾乎同樣的理由，人工智能的研究者也在進行類似的探索。例如，人工智能研究特別關(guān)心的如效率和資源有限的推理、感知、做計劃和計劃再認、關(guān)于他人的知識和信念的推理、各認知主體之間相互的知識、自然語言理解、知識表示、常識的精確處理、對不確定性的處理、容錯推理、關(guān)于時間和因果性的推理、解釋或說明、對歸納概括以及概念的學(xué)習(xí)等課題，邏輯思維的研究者也同樣關(guān)注這些問題，并對它們進行研究。為了做到這一點，邏輯學(xué)家們有必要熟悉人工智能的要求及其相關(guān)進展，使其研究成果在人工智能中具有可應(yīng)用性。在邏輯思維研究中，對常識推理中的某些協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素研究、對各種具有不確定性的推理模式進行研究、對人腦思維的非邏輯推論功能模擬的研究，都是極有價值且極富挑戰(zhàn)性的課題。在21世紀，在這些領(lǐng)域里無疑將得到重視并出現(xiàn)具有重大意義的成果。只有在徹底的了解人類大腦的結(jié)構(gòu)和功能之后，人工智能全面超越甚至取代人類智能才有可能。（二）人工智能的未來趨勢當前人工智能的發(fā)展正處于一個轉(zhuǎn)折時期，在人工智能早期的研究取得一系列成果的鼓舞下，1958年就有人工智能專家預(yù)言：進入八十年代將是全面實現(xiàn)人工智能的時代。然而人工智能研究的實踐所給出的回答使人們的頭腦逐漸冷靜了下來。實際情況是從六十年代到七十年代人工智能取得的成果遠遠達不到專家們的期望。哲學(xué)家休伯特?德雷福斯（HubertL.Dreyfus）在t979年的'計算機不能做什么》一書中（副標題是“人工智能的極限”），提出了一些重要的和帶有根本性的問題。他看到所有的人工智能基礎(chǔ)研究進展都十分緩慢，他把這種進展緩慢看作是存在著不可逾越障礙的標志，而不是那種為克服困難取礙成功之路上所應(yīng)付出的正常代價。德雷福斯把智能活動分成四類。第一類是刺激一反應(yīng)，這是心理學(xué)家最的熟悉的領(lǐng)域，其中包括與上下文環(huán)境。同有關(guān)活動無關(guān)的、各種形式的初級聯(lián)想型行為。第二類是帕斯卡的思維領(lǐng)域，它由概念世界兩不是感知世界構(gòu)成，問題完全形式化了，并完全可以計算。第三類是原則上可形式化而實際上無法駕馭的行為，稱為復(fù)雜一形式化系統(tǒng)，包括那些實際上不能用窮舉算法（象棋、圍棋等）處理的，因而需要啟發(fā)式程序的系統(tǒng)。第四類是那些非形式化的行為領(lǐng)域，包括有規(guī)律但無規(guī)則支持的、我們?nèi)祟愃械娜粘；顒?在該書最后一節(jié)，標題是人工智能的未來，提出了人與機器相結(jié)合的觀點，他談到以前巴希萊爾、臭?格爾和約翰?皮爾斯他們都主張采用可使計算機與人共生的系統(tǒng)，并強調(diào)了羅森布里斯在1962年一次學(xué)術(shù)會議上的觀點“人同計算機一起能夠完成誰也16無法單獨完成的事”.該書的中文譯本于1986年出版，校者是馬希文，看來他已經(jīng)看出人機共生的重要性。他在校者的話中寫道：“從應(yīng)用上來看談?wù)撊四X與計算機的彼此替代未免空泛、消極，不如研究使兩者取長補短的人機共生系統(tǒng)。這樣做，不只有實用意義，而且對于我們對思維的認識、對信息處理在思維中地位的認識將提供許多有啟發(fā)性的實驗資料?！卞X學(xué)森在1991年4月18日與他指導(dǎo)的科研集體中的部分成員做過如下一次總結(jié)性的談話：“智能機是非常重要的，是國家大事，關(guān)系到下一個世紀我們國家的地位。如果在這個問題上有所突破，將有深遠的影響。我們要研究的問題不是智能楓，而是人與機器相結(jié)合的智能系統(tǒng)。不能把人排除在外，是一個人機智能系統(tǒng)?！苯鼛啄暌延胁簧賹＜艺J為。對人工智能系統(tǒng)的研究應(yīng)該采取“人機結(jié)合”的方針。人機智能系統(tǒng)是人腦與電腦構(gòu)成的統(tǒng)一體，是人與計算機各自完成自己最擅長的任務(wù)、優(yōu)勢互補的統(tǒng)一體。人機智能系統(tǒng)就是使智能計算機與人之間形成一種合作關(guān)系，系統(tǒng)的智能是人機合作的產(chǎn)物。在人機結(jié)合的智能系統(tǒng)中，不是把人排除在外，是要始終發(fā)揮人的主導(dǎo)作用。結(jié)語在現(xiàn)階段人工智能還離不開人類智能的幫助而達到自己的升級.所以進化和創(chuàng)造性還無從談起。無論現(xiàn)階段人工智能在局部表現(xiàn)出多么強大的功能，人工智能的作用只是作為人類智能的外化和作為人類智能工具的延長，從而被人類智能限制在了特定的范圍之內(nèi)。其智能水平遠不能和人類智能相提并論。如果將來人類智能真的能在理論和實踐上取得突破，比如；對人的大腦的徹底的動態(tài)解構(gòu)、自生軟件的誕生、人機合一的人工智能機的誕生等等。到那時再探討這個問題將會有一個明晰的答案。通過以上對人工智能定義和發(fā)展的分析，并結(jié)合最新人工智能的成果可以得17出這樣的結(jié)論：人類對人腦的功能會不斷地進行認識，從而人工智能會不斷的迫近人類智能。但從動態(tài)分析上，即人類智能也在不斷的進化和發(fā)展，人工智能作為人類智能主體客體化的產(chǎn)物，其作用和功能受到人類智能的制約所以要低于人類智能。通過對本論文的撰寫，作為一名學(xué)習(xí)馬克思主義哲學(xué)的學(xué)生，可以看到就像馬克思主義哲學(xué)的產(chǎn)生和發(fā)展離不開自然科學(xué)的進步和突破一樣，現(xiàn)代馬克思主義哲學(xué)的研究也離不開對最前沿的自然科學(xué)的成果的吸收。通過辯證的看待馬克恩主義哲學(xué)與自然科學(xué)的關(guān)系。我們還可以得到另外一個結(jié)論，即：自然科學(xué)的研究和發(fā)展離不開馬克思主義哲學(xué)的指導(dǎo)作用；與此同時，馬克思主義哲學(xué)不斷發(fā)展的要求必須建立在不斷吸收自然科學(xué)最新成果的精華并且不斷地進行階段性的總結(jié)基礎(chǔ)上，絕不能脫離自然科學(xué)而停留在僅僅對其文本的研究上，只有這樣才能完成其自身的不斷的進化。,參考文獻著作類：盧明森.思維奧秘探索嘲.北京：農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社，1994年.李難.進化論教程[M】.北京：高等教育出版社，1990年.錢學(xué)森.關(guān)于思維科學(xué)凸I].上海：上海人民出版社，1986.年⑷何華燦等.人工智能導(dǎo)論[M].西安：西北工業(yè)大學(xué)出版社，1988年.郝季仁?維納.控制論[M].科學(xué)出版社，1985年.孟凱韜.思維數(shù)學(xué)引論m].北京：科學(xué)出版社，1991年.丁潤生.現(xiàn)代思維科學(xué)[M].重慶：重慶出版社，1992年.吳學(xué)謀.從泛系觀看世界[M].北京：中國人民大學(xué)出版社，1993年.'馬克思思格斯全集》第20卷.北京：人民出版社，1965年.中國科學(xué)院課題組.21世紀科學(xué)發(fā)展趨勢[M].北京：科學(xué)出版社，1996年.[11]王浩?哥德爾[M].康宏逵譯.上海：上海譯文出版社，1997年.王永慶.人工智能原理與方法[M].西安：西安交通大學(xué)出版社，1999年.吳文俊.王者之路 -機器證明及其應(yīng)用DI].長沙：湖南科技出版社，1999年.靳藩.神經(jīng)計算智能基礎(chǔ)[M].成都：西南交通大學(xué)出版社，2000年.博登.人工智能哲學(xué)[M].上海：上海譯文出版社，2001年.周昌樂.無心的機器[岫.長沙：湖南科技出版社，2000年.丁潤生，翟建才，何躍.思維科學(xué)新探[M].香港：天馬圖書有限公司，2002年.門澤爾.機器人的未來[蝴.上海：上海辭書出版社，2002年.金吾倫/胡新和?庫恩.科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)[M]：北京大學(xué)出版，2003年.(英)丹皮爾.科學(xué)史[M].廣西師范大學(xué)出版社，2003年.劉放桐等.新編現(xiàn)代西方哲學(xué)[M].人民出版社，2003年.阮迪云、壽天德.神經(jīng)生理學(xué)[M].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社，1996年：萬選才等.現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)嘲.北醫(yī)和協(xié)和聯(lián)合出版社，1999年.19[241ProfessorWalterJFreeman.NeurodynamicsAnExplorationInMesoscopicBrainDynamiesM].UaiversityofCalifornia,Berkdey,USA2002.[25]Rosenblatt.PrinciplesofNeurodynamics[M].SpmanBooks，Washington，1962論文類：1、 錢俊生.人工智能問題的哲學(xué)分析.'理論月刊》1985(3).2、 陳波.'人工智能一一當代邏輯發(fā)展的動力》[N].光明日報，2000(6).3、 郝寧湘.'信息革命的潛在危機：人文生態(tài)的破壞》[J].云南社會科學(xué)，1997(5).4、 童天湘.'從“人機大戰(zhàn)”到人機共生＞[J].自然辯證法研究，1997(9).5、 胡懋仁.'人工智能，-f]經(jīng)驗科學(xué)的回顧與前瞻'[J】.自然辨證法研究，1997(11).6、 蔡曙山.'哲學(xué)家如何理解人工智能一一塞爾的“中文房間爭論”及其意義》[J].自然辨證法研究，2001(3).7、 吳允曾.'關(guān)于形式化的幾個問題》[J].哲學(xué)研究，1986(2).8、 康蘭波.＜論人工智能的哲學(xué)意蘊含’[J].重慶大學(xué)學(xué)報，2002(7).9、 楊必儀.＜泛系的時代與文化特征》[J].系統(tǒng)辯證學(xué)學(xué)報，2003(5).10、蔡曙山.＜心智科學(xué)的若干重要理論探析》[J】.自然辯證法通訊，2002(6).11、 孫珩.'淺談工智能的發(fā)展趨勢》[J].IT與網(wǎng)絡(luò)，2002(3).12、劉西瑞，王漢琦.'人工智能中的形式化問題》[J].自然辯證法研究，2002(4).13、 蘇焰.'泛系論：百科可絡(luò)的新網(wǎng)》[J].涼山大學(xué)學(xué)報，2003(5).14、 劉長林.'論信息的哲學(xué)本性》[J].中國社會科學(xué)，1985(2).15、 童天湘.＜人工智能與第N代計算》[J].哲學(xué)