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如何判斷機(jī)器是否能夠思考？“圖靈測試”是一個(gè)廣為人知的方案。這個(gè)方案由圖靈在1950年提出，用來判斷機(jī)器能否思考。被測機(jī)器和真人一起，通過語言的方式（例如通過打字）和人類“考官”自由交流，如果考官無法分辨出被測對象是機(jī)器還是真人，則機(jī)器就通過了圖靈測試。

圖靈測試的核心思想類似藥物研究領(lǐng)域的“盲測”：為了判斷某種藥物是否有療效，科學(xué)的方法主要不在于論證藥物背后的理論和機(jī)制有效，而在于通過“雙盲測試”，在臨床環(huán)境下獲得統(tǒng)計(jì)上顯著的藥效證明。對于“機(jī)器是否能思考”這個(gè)問題，“圖靈測試”避免了不斷爭論“智能”或者“思考”的本質(zhì)和機(jī)制，而給出了一種基于現(xiàn)象的，純屬觀察的，可操作的定義。

迄今為止，還沒有機(jī)器能通過不限制談話領(lǐng)域的圖靈測試。然而，如果不把圖靈測試限制于自由交談，機(jī)器的復(fù)雜行為則已經(jīng)能“騙過”人類。據(jù)澎湃報(bào)道，自2017年2月起，微軟開發(fā)的 AI 系統(tǒng)“小冰”，在天涯、豆瓣、貼吧、簡書四個(gè)平臺上使用了27個(gè)化名發(fā)表詩歌作品，獲得大量跟帖評論的同時(shí)，幾乎沒有被察覺出非人為所作。

基于一張圖片，小冰就能“觸景生情”地寫出一首朦朧的中文現(xiàn)代詩： 

小冰不是孤例。近年來，AI 系統(tǒng)已經(jīng)越來愈多的領(lǐng)域表現(xiàn)得“富有人性”。2017年1月，谷歌 DeepMind 開發(fā)的人工智能程序 AlphaGo 化名 Master 重出江湖，并在各大圍棋論壇上與中日韓頂尖選手過招，斬獲 60 場不敗的戰(zhàn)績。其手下敗將包括“棋圣”聶衛(wèi)平，日韓頂尖棋手井山裕太，樸廷桓，以及曾經(jīng)高調(diào)宣稱一定能下贏 AlphaGo 的世界排名第一的中國棋手柯潔。

曾負(fù)于 AlphaGo 的歐洲圍棋冠軍樊麾對新華社記者說“如果沒有人告訴我，我一定不知道它是電腦，它太像人了。它一定是在思考。按照人的說法，它應(yīng)該有棋風(fēng)吧?！甭櫺l(wèi)平也評價(jià)到：“阿爾法狗的大局觀遠(yuǎn)勝人類，如果差距拉近一些可能還有勝負(fù)?！笨聺嵰苍谧约旱纳缃幻襟w發(fā)言：“昨晚輾轉(zhuǎn)反側(cè)，不想竟一夜無眠。人類數(shù)千年的實(shí)戰(zhàn)演練進(jìn)化，計(jì)算機(jī)卻告訴我們，人類全都是錯(cuò)的。我覺得，甚至沒有一個(gè)人沾到了圍棋真理的邊?！?/span>

  

對于和 AlphaGo 對弈過的棋手來說，AlphaGo 更像是一位“得道高僧”，而非算法和程序。“棋風(fēng)”、“大局觀”，都是用來形容人類棋手的詞語。當(dāng)這些概念被用來形容一個(gè)圍棋程序，到底意味著什么？一個(gè)程序，又如何懂得 “圍棋真理”？

但我們可以看到，無論是否知道微軟小冰和 AlphaGo 背后是程序，是否理解它們背后的算法原理，人們都從這些AI 的表現(xiàn)中感受到了某種“人性”，甚至是“靈性”。現(xiàn)代人顯然不會因?yàn)槠嚺艿帽热丝於锌f千，也不會因?yàn)橛?jì)算器求平方根比人快而驚嘆。但我們確實(shí)從當(dāng)前的一些AI應(yīng)用中感受到了超越一般意義上的工具和機(jī)器的特性。

事實(shí)上，大眾以擬人化的方式理解 AI 應(yīng)用的現(xiàn)實(shí)，已經(jīng)被一些哲學(xué)家視作倫理上的新挑戰(zhàn)。在由北京大學(xué)哲學(xué)系副主任劉哲教授主導(dǎo)編撰的《中國機(jī)器人倫理標(biāo)準(zhǔn)化前瞻（2019）》中，“去人類中心主義”立場被放在了核心位置。其中的重要考量，即是因?yàn)楫?dāng)下的許多 AI 應(yīng)用已經(jīng)超越了普通的工具和機(jī)器，而越來越被人類當(dāng)作“伙伴”，獲得了人類豐富的情感聯(lián)結(jié)，也越來越容易被當(dāng)成道德主體去考量。傳統(tǒng)的倫理考量是人類中心主義的，往往只把人類行為作為價(jià)值的載體，自然、動物和人造物的活動本身，無所謂道德與否。當(dāng)下，這種傳統(tǒng)考量已經(jīng)顯露不足。

我們應(yīng)該如何看待 AI 呈現(xiàn)出的這種“人性”和“靈性”？

當(dāng)前的 AI 真的具備一些“人性” 嗎？

如果從當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)原理和大數(shù)據(jù)訓(xùn)練 AI 技術(shù)應(yīng)用來看，答案是否定的。

在復(fù)旦大學(xué)哲學(xué)系從事多年人工智能哲學(xué)研究的徐英瑾教授看來，人類智能的關(guān)鍵是領(lǐng)域切換的能力。AlphaGo 的下棋能力超越了所有的人類，卻仍然無法評價(jià)自己剛剛下完的一盤棋——而這是最差的棋手也能做到的事情。復(fù)旦大學(xué)哲學(xué)系教授王球也表示，相比于開發(fā)出AlphaGo這樣的在下棋層面超越一切人類的 AI 應(yīng)用，開發(fā)出智能相當(dāng)于烏鴉的 AI 系統(tǒng)，才會讓 AI 研究者更加興奮，因?yàn)闉貘f能夠自己選擇要去解決的問題。

當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的 AI 應(yīng)用，其基本思路大致是這樣：建立一個(gè) “機(jī)器”（就是通常說的 “模型”），輸入特定的值后，可以輸出我們想要的值。例如，谷歌翻譯就是這樣一個(gè)機(jī)器，輸入中文，它可以輸出合理的英文。

顯然，這樣的機(jī)器需要非常復(fù)雜精巧。不過，所謂機(jī)器學(xué)習(xí)，就是說并不需要工程師去設(shè)計(jì)這個(gè)機(jī)器的一切小零件和小齒輪，而是把這個(gè)機(jī)器的整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)好之后，灌入已經(jīng)配對好的輸入和輸出數(shù)據(jù)，由機(jī)器自己去把這些小齒輪調(diào)節(jié)合適。“學(xué)得好不好”，需要一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)（即誤差函數(shù)）?！皩W(xué)習(xí)”的過程就是機(jī)器自己調(diào)整這些小齒輪，讓一個(gè)又一個(gè)的輸入進(jìn)入機(jī)器后，其輸出和理想的輸出盡量接近，即誤差函數(shù)可能小的過程。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每一個(gè)“神經(jīng)元”都是一個(gè)小齒輪，需要被調(diào)整到合適的狀態(tài)（權(quán)重）playground.tensorflow.org

機(jī)器學(xué)習(xí)本身已經(jīng)存在了半個(gè)多世紀(jì)，但最近的技術(shù)突破在于人們找到了讓“多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這種擁有巨量小齒輪的復(fù)雜機(jī)器的小齒輪們達(dá)到理想狀態(tài)的辦法，俗稱深度學(xué)習(xí)。在過去十幾年中 AI 的重要突破（也是開啟最近一波人工智能浪潮的技術(shù)突破），例如語音識別和機(jī)器翻譯，和精確性足以用于支付和解鎖手機(jī)設(shè)備人臉識別，都是基于這項(xiàng)技術(shù)。

我們或許常常聽到，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是一個(gè)“黑箱”，仿佛其中有某種神秘的力量。但事實(shí)上，所謂黑箱，只是因?yàn)榭茖W(xué)家們難以清楚地說明某個(gè)小齒輪在決定機(jī)器的輸出時(shí)，具體扮演了什么角色。這可能會帶來一些工程上的問題，例如在進(jìn)行圖像識別時(shí)，某些圖像元素的改變，會讓 AI 將烏龜識別為來復(fù)槍，而工程師們可能難以找到具體是哪些齒輪壞掉了。但這并沒有神秘性。機(jī)器的工作目標(biāo)，牢牢地掌握在工程師的手中。

這也就是為什么，當(dāng)前的 AI 系統(tǒng)幾乎都是“專用人工智能”，而我們距離發(fā)明烏鴉水平的“通用人工智能”還非常遙遠(yuǎn)，大概率也不是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

為何人類會感嘆機(jī)器有“靈性” ？

但這些是對當(dāng)前 AI 實(shí)現(xiàn)原理的解釋，并不能解釋人們?yōu)槭裁磿J(rèn)為AlphaGo有某種“棋風(fēng)”和“大局觀”。

如果我們把考察的范圍擴(kuò)大一些就會發(fā)現(xiàn)，人類本來就有一種將無意識的事物，看作有意識，或者拔高對方的意識水平的傾向，即所謂“泛靈論”傾向。這在世界各個(gè)文化的歷史早期都普遍存在。在古人看來，打雷，刮風(fēng)，是因?yàn)槟硞€(gè)神靈發(fā)怒了。世間萬物，尤其是那些自己會運(yùn)動的事物，都是會思考，有意圖地存在。

現(xiàn)代世界的機(jī)械論世界觀，在近代啟蒙運(yùn)動和科技發(fā)展的巨大影響下，逐步成為大多數(shù)人的“標(biāo)配”。我們不再相信某個(gè)自然現(xiàn)象背后的原因是某種靈魂的意圖，而是訴諸物理實(shí)體的運(yùn)動和因果性。

即便如此，泛靈論的心理傾向并不會自動消失，而是在現(xiàn)代體現(xiàn)為心理學(xué)意義上的“泛擬人”的傾向。事實(shí)上，人類漫長進(jìn)化而來的大腦認(rèn)知機(jī)制讓我們格外地善于“看臉色”，善于共情。人們甚至能從雜亂的碎石或林間的陰影看出人臉來，難免會本能地覺得各處都有靈魂存在。人們會對自己的貓狗說話，不只是發(fā)出指令，而是充滿了復(fù)雜的請求、抱怨、責(zé)備等等——哪怕他們明知貓狗無法理解那么復(fù)雜的話語。

事實(shí)上，由于人的這種泛擬人傾向，無需多么高超的自然語言處理技術(shù)，AI 也能在非常特定的情形近乎通過圖靈測試。早在1960年代，只會非常簡單地識別和替換特定關(guān)鍵詞的對話心理咨詢師 AI 系統(tǒng) ELIZA，就能獲得人類用戶的信任。許多人甚至?xí)@個(gè)非常簡單的 AI 系統(tǒng)傾訴，和“她”聊上幾個(gè)小時(shí)。ELIZA 實(shí)質(zhì)上是利用了人的某些認(rèn)知和心理特性，以及對心理咨詢場景的預(yù)期“蒙混過關(guān)”。這實(shí)際上和魔術(shù)很相似。

ELIZA 和人類的聊天記錄

除了“泛靈論”的因素，“當(dāng)局者迷”也是一個(gè)對人們?yōu)楹螘吖繟I的意識水平的解釋。對于和 AlphaGo 對弈的棋手來說，他們難免會以對待人類棋手的心境去理解對方的棋路，畢竟這是他一直以來所習(xí)慣的思維方式。站在局外，我們或許可以正確而輕巧地說，AlphaGo 的這些棋路不過是算法的結(jié)果，但這種評論不足以回應(yīng)棋手主觀的體驗(yàn)。他確實(shí)感受到了 AlphaGo 某步妙招的“天才”之處，從而被對手“懾服”。即便他也能同時(shí)承認(rèn)，這步棋是算法和大規(guī)模計(jì)算的結(jié)果，但這種解釋未必能消解他直觀體驗(yàn)到的震撼。

更進(jìn)一步，我們也要認(rèn)識到，對事物的描述是有層級的。王球舉了一個(gè)例子來說明這一點(diǎn)：如果我們的電腦壞了，別人問我們，“電腦為什么壞了？”我們會解釋說，“因?yàn)殡娔X進(jìn)水，主板燒壞了?！边@是一個(gè)合情合理的描述。理論上，如果我們熟知計(jì)算機(jī)硬件和半導(dǎo)體物理，并且對這臺進(jìn)水的電腦進(jìn)行了徹底的調(diào)查，也可以從水如何在物理層面影響電腦工作進(jìn)行描述。“主板燒壞了”和“特定線路的電學(xué)特性發(fā)生了改變”是兩個(gè)不同層級的描述，前者“功能層面”，描述某種功能的實(shí)現(xiàn)，后者是“物理層面”，也可理解成實(shí)現(xiàn)這項(xiàng)功能的物理基礎(chǔ)。同樣的功能，可能由不同的物理基礎(chǔ)來實(shí)現(xiàn)。在有效溝通的意義上，我們不能說功能層面的“主板燒壞了”是錯(cuò)誤的。

事實(shí)上，我們的描述層級往往分成“物理層面”、“功能層面” 和“意向?qū)用妗薄τ谧匀皇挛?，我們通常會在前兩個(gè)層面進(jìn)行描述。對于人類的事務(wù)，則往往在意向?qū)用婷枋?。KTV太吵鬧，朋友聚會時(shí)我獨(dú)自先離開了。人們大概不會將其解釋為“噪音讓我的神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生了如此這般的反應(yīng)，最終讓腳邁出了大門”，而是會直接說“太吵了，我不想待了”。

對于圍棋棋手來說，使用一種意向?qū)用娴恼Z言，描述下棋時(shí)應(yīng)該做什么，不應(yīng)該做什么，顯然也是合情合理的。唐代王積薪《棋訣》一書提出的圍棋十訣是：“一不得貪勝；二入界宜緩；三攻彼顧我；四棄子爭先；五舍小就大；六逢危須棄；七慎勿輕速；八動須相應(yīng)；九彼強(qiáng)自保；十勢孤取和?！边@些話語并非在算法層面描述圍棋，甚至還帶有某種生活哲學(xué)的寓意，但卻是人類溝通，交流和學(xué)習(xí)圍棋所不可或缺的。尤其是，王球提到，“靈氣”，“大局觀”，“圍棋真理”等等說法，也讓棋手們將圍棋看作一種更有價(jià)值的事業(yè)。

因此，雖然 AI “實(shí)際上”沒有人性和靈氣可言，但至少從心理機(jī)制上，我們可以理解人們?yōu)楹纹糜趯⑵淇醋饔徐`氣的；從有效溝通和描述的角度，我們也可以看到用“意向?qū)用妗比ッ枋?AI 系統(tǒng)的意義。

AI 僅僅是“看上去”有人性，

就不會帶來現(xiàn)實(shí)的社會影響嗎？

上文中，我們總體上理解了為何人類會認(rèn)為“當(dāng)前 AI 系統(tǒng)具有‘人性’，而不是普通的工具和機(jī)器”的想法。但這并不意味著，AI 僅僅是“看上去”有人性，就不會帶來任何的社會影響。

劉哲表示，人們現(xiàn)在已經(jīng)會對虐待“機(jī)器寵物”的行為表現(xiàn)出類似虐待真正貓狗的憤慨，例如網(wǎng)上確有“討伐”波士頓動力（Boston Dynamics）測試人員“虐待” 他們開發(fā)的“機(jī)器狗”的言論。

我們也可以想象這樣的場景：一個(gè)人在使用機(jī)器人服務(wù)員的飯店點(diǎn)餐時(shí)，因?yàn)闄C(jī)器人無法理解他的命令，他便對這個(gè)機(jī)器人大打出手。在旁人看來，這種行為很可能比他砸碎一個(gè)普通餐廳的點(diǎn)菜平板電腦，要更加的 “殘忍”。事實(shí)上，旁人很可能據(jù)此判斷，他在類似情形下面對真人服務(wù)員，也會對其大打出手。從而，認(rèn)定他是一個(gè)道德上有問題的人。

換言之，雖然我們可能不會嚴(yán)肅地認(rèn)為機(jī)器人或者 AI 具有“人權(quán)”，但卻可能會接受，“虐待”機(jī)器人，會損害我們自己的道德品質(zhì)。

我們或許可以從科學(xué)的角度解釋機(jī)器人的工作原理，也可以從心理學(xué)角度解釋人們?yōu)楹螘魄橛谌诵挝矬w，但這種同情機(jī)器人的心理反應(yīng)本身是不可忽視的。劉哲認(rèn)為，這不是簡單的歸結(jié)于大眾傳媒和科幻文化誤導(dǎo)就能消解的問題，也不是通過對公眾進(jìn)行科普就可以簡單回避。

事實(shí)上，我們可以將對機(jī)器人和 AI 的移情，類比到動物保護(hù)領(lǐng)域。我們保護(hù)動物，尤其是保護(hù)貓狗等伴侶動物，和其他與我們在生物學(xué)上接近的哺乳動物，并不需要我們從生物學(xué)上認(rèn)識到動物和我們在基因上的同源，也不基于我們通過神經(jīng)科學(xué)和行為科學(xué)實(shí)驗(yàn)了解到貓狗的智能水平有多高。

上海交通大學(xué)哲學(xué)系教授蔡文菁認(rèn)為，“動物權(quán)利的基礎(chǔ)，在于動物具有情感和意識是我們的直觀，而不是基于對其背后生物學(xué)機(jī)制的科學(xué)認(rèn)識”。她指出，一只小貓因?yàn)橥纯喽胍鞯臅r(shí)候，我們能共情，能直感到它的痛苦。相反，一只龍蝦因?yàn)楸粷L水煮而痛苦，我們就很難獲得 “直觀”，從而也較少關(guān)注龍蝦的動物福利?；蛟S有人會強(qiáng)調(diào)，龍蝦的某種生理構(gòu)造，讓它們也會感受到痛苦。但客觀的痛苦和動物保護(hù)之間是否有邏輯關(guān)系，卻也是一個(gè)沒有定論的問題。

除非對 AI 算法原理的科普能消解公眾對機(jī)器人和 AI 的“直觀”，否則呼吁機(jī)器人福利，甚至機(jī)器人權(quán)利保護(hù)，就不是一個(gè)完全荒謬的行為。

對此，北伊利諾伊大學(xué)（North Illinois University）的 David Gunkel 博士，提出了思考機(jī)器人倫理學(xué)的關(guān)系模型（relational model）。在他看來，我們與其他存在互動時(shí)，無論是和動物，人類，自然環(huán)境，還是機(jī)器人，重要的不是它們究竟是什么，而是我們和它們建立了怎樣的關(guān)系。相應(yīng)的，我們對它們的道德責(zé)任，也來自于它們?nèi)绾蜗蛭覀兂尸F(xiàn)自身。如果人們越來越傾向于像對待同事，同學(xué)，朋友那樣去對待機(jī)器人，機(jī)器人就應(yīng)該享有越來越多類似人所享有的權(quán)利。在《中國機(jī)器人倫理標(biāo)準(zhǔn)化前瞻（2019）》中，作者也呼吁建立一種“去人類中心主義”的，基于交互關(guān)系的倫理學(xué)，來為未來可能會越來越普遍的人機(jī)共存社會作準(zhǔn)備。

更現(xiàn)實(shí)的問題不是 AI 權(quán)利保護(hù)，

而是保護(hù)人類不被 AI 欺騙

不過，我們強(qiáng)調(diào)目前的 AI 技術(shù)讓我們“直觀”到 AI 的人性，并非真的為了保護(hù) AI，而更多是為了保護(hù)人類自身。除了上文提到的，虐待機(jī)器人可能會損害人類自己的道德品質(zhì)，更大的問題是過分?jǐn)M人的、被大公司作為商品創(chuàng)造出來的機(jī)器人，可能會對我們造成更加實(shí)際的傷害和控制。

目前，已有研究人員使用機(jī)器狗和自閉癥兒童進(jìn)行交互治療。研究發(fā)現(xiàn)，自閉癥兒童更愿意同機(jī)器狗進(jìn)行口頭和其他類型的交互。然而，如果這種自閉癥兒童最終只愿意和機(jī)器交互，對于治療而言，“是一場災(zāi)難”。對此，劉哲表示，應(yīng)該避免 AI 和機(jī)器人不必要的過度擬人，以免造成用戶心理依賴和成癮。

在可見的未來，機(jī)器人的“人性”或許只是我們的“幻覺”。但我們的“人性”被利用或?yàn)E用，卻無疑是更可能發(fā)生的事情。

未來的 AI，會擁有完整的“人性”嗎？

雖然當(dāng)前的 AI 技術(shù)所構(gòu)造的“人性”，本質(zhì)上更多是一種“魔術(shù)”或“當(dāng)局者迷”，稱之為“擬人感”或許比“人性”更加準(zhǔn)確。但未來，隨著科技發(fā)展，幾十年甚至幾百年后，AI 是否可能擁有“真正的人性”？

更進(jìn)一步，從心理和文化層面來說：如果 AI 歸根結(jié)底是由人類所造，而非如其他生命一樣“自然”生成，是否就永遠(yuǎn)會被人類視作“二等公民”？

《銀翼殺手》中著名的“雨中演講”片段