中國作家協會主管

模仿是一個大話題, 可以說, 文學理論所討論的問題都可能與模仿有聯系。這里并不試圖對模仿論的歷史做詳細討論, 因為這是一個不可能完成的任務, 甚至連一個最簡短的索引都無法完成, 重要的模仿論觀念太多了, 難免顧此失彼。這里雖然要討論模仿問題, 卻要對模仿論史一帶而過, 這是與此處任務相匹配的, 因為這一任務絕非歷史性目標, 它既不是對模仿論歷史考鏡源流、拾遺補闕, 也不是新瓶舊酒, 對歷史做出新的闡釋, 而是站在一個特殊的轉捩點上, 此前為傳統(tǒng), 此后為新變。在此, 我們有可能做出一個果斷的判斷:無論我們對此前的模仿論史做出怎樣詳盡的描述, 對此處將要討論的問題也無直接影響, 因為我們將把此前的模仿一概名之為人類模仿, 而將此處探討的主題名之為人工智能模仿, 在此, 人類模仿的作用是作為人工智能模仿的對照。這決不僅僅是為了論述的簡便而做的區(qū)分, 而是因為新的事實的出現。

一、人類模仿與人工智能模仿

人類模仿是極其廣闊的, 從范圍上來說, 模仿包括對世界萬物的模仿, 比如中國《易傳·系辭下》說“仰則觀象于天, 俯則觀法于地, 觀鳥獸之文與地之宜, 近取諸身, 遠取諸物”, 可以說, 天地萬物都是模仿的對象。西方格外地重視理念或神的意義, 柏拉圖認為除了我們所處的現象世界, 還存在一個真理的理念 (form) 世界, 現象世界模仿理念世界, 而藝術家模仿現象世界, 因此, “模仿藝術與真理相隔極遠”。模仿一般是對外在之物的模仿, 但內在情感也可以模仿, 這時, 我們就認為語言和內在的情感形成了一種模仿關系。無論怎樣, 在人類模仿中, 都存在模仿形式和模仿對象問題, 總有一個原來的東西, 這個東西在人之外, 或在人之內, 通過人的表達方式將它呈現出來;而這樣一來, 就不可避免地提出真實問題:人類怎樣通過模仿形式達到模仿對象, 真實在此是一個衡量標準, 這是模仿的基本結構。我們往往認為, 這樣的基本結構對人工智能模仿起到示范的作用, 但可惜, 人工智能模仿其實并不走這一道路。

在人工智能之前, 我們把動物與人類對照來談人類模仿的特點。對我們來說, 最著名的就是馬克思的話:“動物的生產是片面的, 而人的生產是全面的;動物只是在直接的肉體需要的支配下生產, 而人甚至不受肉體需要的影響也進行生產, 并且只有不受這種需要的影響才進行真正的生產;動物只生產自身, 而人在生產整個自然界;動物的產品直接屬于它的肉體, 而人則自由地面對自己的產品。動物只是按照它所屬的那個種的尺度和需要來構造, 而人懂得按照任何一個種的尺度來進行生產, 并且懂得處處都把內在的尺度運用于對象;因此, 人也按照美的規(guī)律來構造。”我們從來不說動物模仿人, 而只說人模仿動物, 原因就在于, 模仿是一種復雜的機能運作, 動物沒有這樣的復雜能力, 所以它們不可能模仿, 它們只能做出一些反應。模仿主要是放在心靈層面的, 我們會說動物有一種本能性的模仿, 比如說幼崽可以模仿它們的母親, 但是這些都是出于本能的事情, 沒有這些本能就無法生存, 甚至說即使沒有模仿, 它們也會在某個時刻發(fā)現這種本能的力量, 但是人的模仿就不是這樣。我們假定人的模仿是一種非常高超的方式, 甚至我們在談模仿的時候, 從來不是在談動物性的模仿, 而是在語言和心靈層面上談模仿, 這時, 所謂的“模仿”已經潛在地將動物劃分出去了。在人類模仿當中, 模仿動作的發(fā)出者永遠是人, 這是傳統(tǒng)模仿論的一個基本特征。但是當圖靈劃定機器模仿的時候, 模仿已經顯示出轉向的契機。機器模仿是一種功能性模仿, 它與人類模仿不同。在人類模仿當中, 人作為主動者與一個被動者的關系是明晰的, 真實或者如實是它的基本內涵, 但在機器 (人工智能) 模仿當中, 達成人的功能的展現, 或者說使用替代手段來達成對人的功能的模仿, 是一個基本的方向。在這里, 我們發(fā)現這一模仿的內涵實際上是擬人的, 因而如何達成對這一人類復雜系統(tǒng)的模擬就成為一個巨大的難題, 這代表了人類技術發(fā)展的最根本的高度。

圖靈提出了一個非常有意思的概念:模仿游戲。這一概念剛被提出來的時候, 并沒有受到多大的重視, 但是隨著計算機的持續(xù)發(fā)展, 尤其是最近十多年的時間里人工智能的迅速進展, 圖靈在模仿游戲上的見解, 已經慢慢成為一種顯學, 從計算機和網絡領域擴張到社會文化領域, 甚至專門有部電影《圖靈傳:模仿游戲》, 把圖靈對人類科學文化的貢獻極大地凸顯出來。當然, 圖靈作為一個數學家和計算理論專家所提出的觀念是相當抽象的, 他更多是在基本觀念上進行理論設想, 沒有任何實例。在我們這個時代, 由于計算機和人工智能得到了長足的進步, 深刻地進入人類生活, 我們已經把這些進展視為理所當然, 當作基本事實來對待, 而在圖靈時代, 這些情況還是難以設想的。圖靈的偉大之處在于, 能夠從一個基本的可能性入手, 討論一種可能存在的人工智能將會是什么樣的情況, 以何種標準出現。從我們這個時代評判這一設想, 就會發(fā)現一系列有趣的情況, 也可以推導出更多的觀念。

圖靈所說的模仿游戲與我們平時所談到的模仿完全不同, 正是因為這種截然不同的性質, 使其成為一個需要格外注意的觀念。這樣的觀念剛提出來的時候, 往往被視為一種虛妄的見解, 只有到了他所提出的計算原理經由馮諾伊曼變?yōu)楝F實, 我們才會承認, 他的理論具有偉大的意義, 充滿真知灼見。然而, 在《計算機器與智能》中討論的通用型計算機器, 即現在所說的通用型人工智能, 依然還難以實現, 我們一般將它當作遠景目標來看待。通用人工智能可能意味著人類智能被壓倒, 也可能意味著人類不僅在智能上, 也可能在整個世界性地位上, 被人工智能所取代。圖靈對此沒有任何闡述, 也許對他來說, 通用人工智能不過是一種正常的科學發(fā)展, 只要原理上可以解釋, 并且是可能實現的, 這就足夠了。人類的消極遠景從來不是科學研究所關切的。對于《可計算的數》我們沒什么可說, 因為那是奠定計算機基礎的論文, 而對現代人工智能影響深遠的《計算機器與智能》一文, 其中談及計算機原理的部分現在已經成為大學生的基本常識, 但其中關于智能原理部分, 依然還閃耀著光輝, 像一座取之不盡的寶藏。從模仿美學的角度, 圖靈機器智能論具有特殊的人文意義和價值, 其中隱藏著新模仿論的因子:機器智能模仿人類, 這一模仿可能開啟美學新方向。“在美學領域中, 大膽新穎的思想常常是來自別處的, 而這些新穎的思想在其發(fā)生的文化故土上卻被認為是平常無奇的東西, 這在其他探索領域里也是如此。”

在圖靈之前, 模仿被認為是人類心靈史上一個非常重要的現象, 因為模仿提供了一個內在心靈通往外部世界的連接方案。從柏拉圖時代就開始討論這一模仿, 一直到現代, 在談及心靈和文學作品意義的時候, 我們依然主張這樣的模仿論。一方面我們認為心靈模仿外部世界, 另外一方面, 我們也認為文學藝術作品模仿外部的現實世界和心靈運作的機制。心靈運作機制極端復雜, 所以模仿相當混雜, 難以清晰說明。

文學藝術對現實的模仿論有一個強大傳統(tǒng), 雖然這一傳統(tǒng)在現代受到強大挑戰(zhàn), 但通過各種修正, 我們依然可以發(fā)現它的強大闡釋力量。只有在人工智能模仿這里, 人類模仿的諸種方案才真正失效, 圖靈提出模仿游戲這一觀念, 完全離開了人類模仿的既有軌道, 將我們帶到另一個方向上。——這樣說, 并不是否認人類模仿的存在, 而是指模仿的整體方向得到了修正, 人工智能模仿加入模仿方陣, 成為一個異己性的對照力量。如果我們說此前的模仿就是人類模仿, 沒有必要將“人類”二字格外列出, 因為這是一個默會知識, 而人工智能模仿加入之后, 模仿將存在兩個支流, 一是人類模仿, 二是人工智能模仿。

雖然說圖靈設想的人工智能模仿并沒有完全實現, 但在某些部分達成了預想, 這一成就往往表現在人工智能工程方案上。如果我們把工程方案理解為手段, 相應地把通用方案理解為目標, 那么我們就可以以漸進的方式來理解整個人工智能模仿。顯然, 人工智能模仿與人類模仿機制完成不同, 但是我們在談論模仿的時候, 總是將人工智能模仿與人類模仿相比附, 因此就形成了奇異的理論奇觀:在區(qū)分中不斷混同, 在混同中不斷區(qū)分。在目前階段, 表現為這樣的情況:在衡量人工智能的時候, 常常是使用人類模仿內涵, 并對兩者進行比附, 把人類模仿設為人工智能模仿的標準。雖然這樣做更多的作用是產生歧義, 但畢竟這是一條必經的道路。

人工智能模仿不能被納入傳統(tǒng)的模仿論研究范疇, 同樣也不屬于傳統(tǒng)的美學研究范疇, 但是由于它與人類模仿形成對照關系, 我們完全可以將它納入模仿美學研究范圍。這是一種新興思想, 它處于從虛擬之物轉向現實之物的過程中, 將它與現實模仿進行對照, 比對它們之間的根本差異性, 這仿佛是設立隔離帶, 但實際是通過區(qū)分, 建立緊密關聯, 因為這樣一種區(qū)分實際上是將一個理論預設對象納入現實整體當中, 而這一整體此前是不能夠容納它的。正是在這樣一種對照當中, 我們發(fā)現了一分為二的整體性, 也正是由于這一整體性, 在觀念當中持平對照, 我們才通過這樣的辯證溝通方式塑造一個新整體, 這是新思想和新觀念起作用的方式。

二、可計算的模仿:一個特殊的美學概念

可計算性是人工智能最根本的性質, 無論哪一種人工智能都離不開可計算性, 圖靈在1932年就已經探討了可計算的數的問題, 這奠定了計算科學的基礎。對美學來講, 可計算性依然是重要的, 如果我們把人工智能排除在外, 那么我們可以確定地下判斷說, 美學與可計算性基本無關, 因為人的心靈是不可計算的, 計算是對美最大的損害。為了解除美與計算的關聯, 康德使用了“無限”這一計算上的最終界限來劃分美的不可計算性與知性的遵守規(guī)則的可計算性, 這在崇高的闡述中展現得很明顯。然而, 如果我們抱有一種開放的觀念, 就會發(fā)現, 可計算性可以演化為一種特殊的美學概念。它雖然一直是一個數學問題, 或者說科學問題, 從來沒有成為美學問題的一部分, 但由于人工智能的發(fā)展, 我們發(fā)現美學之中曾經神秘的、只能夠用直覺來表示的東西, 現在有可能使用可計算的方式來呈現。也就是說, 某種特殊的人工智能形態(tài)可以復現人的某種非計算性能力, 這樣一來, 我們就要討論人工智能的可計算性與人的看似非計算性的能力, 比如創(chuàng)造、情感、心靈、個性等之間的某種對應可能性, 以及怎樣起到一種轉換和替代的作用。

圖靈將這種替代性質稱為模仿。當然, 圖靈的模仿是非常廣泛的, 我們上面所討論的只能是工程式圖靈機所要完成的功能性模仿, 如果達到通用圖靈機這一層次的模仿, 那么類人智能體 (仿生體) 就成為可能——后一層次目前只在科幻作品中出現, 它從原理上可能達到, 但技術上還無實現的可能性。無論哪一種人工智能形態(tài), 在圖靈的方案看來都是以可計算性為基礎的。我們哪怕暫且不去考察圖靈的通用人工智能形態(tài)與人類完整能力之間的差異, 因為實際上審美能力是人的一種完整能力的表現, 雖然它看起來是一種特殊的能力, 但是對于個體的人來講任何一種能力都不是孤立的, 它都與其他能力形成各種交織的關系, 8只是我們在分析人類能力的時候, 往往將具體功能孤立出來, 并用概念來對應進行分析, 然后才能進行概念疊加, 以復歸復雜整體性, 同時, 這一整體性畢竟是天然存在的, 所以它還能夠起到引導分析的作用。這一分析過程并不是無聊的, 它必須進行, 否則我們就不能對人加強了解。相對地, 圖靈所建立的可計算性所采取的方式是直接進行實體孤立, 它必須在人的能力當中, 使用概念性的方式直接做一個切片, 相應地在人工智能的計算當中, 使用各種模仿和替代的方式來達成這一能力切片的實現, 因而達成一種替代性模仿。

目前一個研究方向是將人工智能研究與腦科學的研究聯合起來, 但這一任務其實只會無限延宕人工智能研究。我們不能設想人類能夠對某一特定的能力徹底分析清楚, 同樣, 我們也不能設想能夠把握這一特定能力所面對的所有對象, 這樣的一個工作量至少目前乃至最近的時代看來都是暫時無法完成的。更深一步的情況是, 人的任何一個能力的理解和認識與它所對應的對象之間形成復雜關聯, 其復雜性遠遠高于我們所能夠分析的復雜性。因而, 最根本的原因不是量上的, 而是質上的, 這種孤立是概念孤立, 不是實質孤立, 而這樣的概念孤立實際上是從人的整體能力當中分隔出來的, 就人類的整體能力和特定能力而言, 如果我們把特定能力視為整體能力的一部分, 那么我們就可能走錯了方向。我們更應該做的是, 把特定能力理解為整體能力在某一側面的凸顯, 這一凸顯與其面對的環(huán)境有關聯, 實際上是結合著環(huán)境向這種能力凸顯的一種匯聚, 某些從結構上看似關聯松散的因素其實可能起著根本性的作用。如果我們去想一下中醫(yī), 就可以理解這樣的思維方式, 系統(tǒng)性總是優(yōu)先的。但是我們在建造人工智能, 并且利用人工智能來模仿人的功能的時候, 我們又必須對特定的能力切割出來進行實體化處理, 并將其面對的對象同樣實體化處理, 才能夠將它分析清楚。因此從這個角度上來看, 人工智能對人的特定功能的模仿其實與人的能力運作方式還有很大的距離。

人的能力實際上是以人的整體能力為基礎的, 它是從整體到部分, 部分不離于整體;但人工智能只能從部分走向整體, 這一過程中不可避免存在各種發(fā)展方向, 因為我們不知道達成總體的途徑到底應該是什么, 也可能存在著多種途徑。因此趨向整體的過程當中, 人工智能其實是不斷受到質疑, 并且不斷改變發(fā)展方向, 而且我們也會發(fā)現, 一旦所謂的人工智能整體達到了, 那么人本身也可能進入一個新的階段。這其實是我們預設的概念性目標, 我們必須具有這種概念性目標, 才能為目前人工智能的發(fā)展提出方向性引導。——但這一人工智能的整體性與人的有機體的整體性是兩回事, 一為概念預設, 一為實存。康德尋找的人類學路徑是將預設落實在實存中, 討論概念預設作為先驗規(guī)則如何重構已經存在的實存, 并在實存中如此這般地顯現出來, 它是描述性的;而在人工智能那里則將兩者徹底分離, 討論概念如何呈現為某種 (人的) 實在的樣子, 因而, 必須尋找替代方案, 它是建構性的。

在人工智能模仿中, 我們也發(fā)現一個非常關鍵的特征, 這一特征就是漸進性, 因為人類功能極端復雜, 使用數學模型模擬人的功能將是一個浩大工程。因此我們總是能夠發(fā)現人工智能模擬在目前階段處于可笑的層面上, 它實際上不可能一下子達到對人的功能的完好模擬, 它既能夠模仿人的功能的某個部分, 也很容易露出非人的馬腳, 而同時, 由于我們對人工智能的強烈期待, 讓我們無法容忍這樣的馬腳, 我們認為它既然被稱作人工智能, 對人的功能的模擬就應該跟人的狀況一樣, 但抱有這樣一種期待的人無疑會失望。實際上, 任何一種人工智能的模擬游戲都很難達到百分百對人的功能的模仿, 因為我們總能在這樣的模仿當中看到一些差距。這里認為, 最主要的不是差距, 因為功能性的模仿本身就存在著整體目標和部分目標之間的差距, 這是天然的;在人那里, 這兩種目標融合在一起, 而在人工智能模仿這個領域, 這樣的目標必然存在著可實現的工程學方案與遠景性的概念性方案的距離。整體目標是不可能實現出來的, 它只能是一種概念懸設, 所以直接展現出來的只是一種特定的功能或階段性的模仿, 而這樣的模仿都可能隨著技術的發(fā)展而得以改善, 所以這里的模仿應該視為一種漸進性性質, 而不是與人類模仿直接等同。

在這里, 我們要恢復到圖靈對模仿游戲的基本設定。《計算機器與智能》設計了著名的圖靈機測試。圖靈測試僅僅是一種思想實驗, 但在其后的時代被證明為是計算認知科學的鼻祖, 它是一切計算機能夠運行的基本模型。圖靈測試所關注的問題是, 一個機器能否與其之外的人對話, 并且不被人發(fā)現它是一臺機器。這個問題很容易被看作心靈哲學的偽裝問題, 圖靈并不想向偽裝方向發(fā)展。他直接干脆利落地斷絕了這一可能性, 他說, 為了這測試, 必須把身體質素與精神質素分開, 身體質素就是那些可以發(fā)現的東西, 而精神質素則完全是一種智能情況。如果我們把這一狀況放在人類社會當中, 就會發(fā)現絕對是不可能的, 因為人類社會是一個復雜的構成, 它存在各種可能的情況, 我們一般是通過各種蛛絲馬跡發(fā)現真相的, 偵探破案是這一模式的典型;但圖靈測試的真正情境應該放在電子通信之中, 只要通信對方清晰地回答你提出的問題, 你就不能懷疑對方具有人的智能或直接是人。如果計算能達到這一層次, 它就被認為是一個智能體。一般來說, 只要一個智能體達到70%的對話正確率, 在它之外的人就會認為在與一個人對話, 而不是與一臺機器對話這樣, 這臺機器也就通過了圖靈測試。這樣一個比例實際上即使通過直觀也具有足夠的理論抽象判斷內涵。說它是直觀的, 就在于基于一個直接觀察, 在人類反應當中, 也不是百分之百的準確性, “為什么人可以出錯, 而機器卻不能出錯?”出錯是正常的, 只要達成大概70%～90%的準確性, 當然, 準確性不能低于70%。在一種語言的自然反應當中, 一個反應者可能無法時時準確理解對方的含義, 交流可能發(fā)生中斷, 他只要有詢問和解釋的機會, 能夠校正錯誤就可以了, 當然這樣的校正出現的概率不能高過30%, 否則就會被認為不太懂正在使用的這種語言;當然同時我們也發(fā)現, 圖靈這里的判斷具有一種理論的意義, 因為在70%這樣的判斷比例中, 我們給予人工智能體一個機會:它能夠被判斷為具有智能內涵的存在, 而判斷的標準以及判斷的準確性等等外部特征, 是智能體的一個關鍵的特征。——在人類意識那里, 這些外部特征必須轉變?yōu)閮炔刻卣? 即心靈活動, 才是智能的標準, 而圖靈這里, 智能的根本定義在于效應, 在外部, 這是根本性的轉變。

三、計算或心靈:新模仿論的跨越

模仿游戲實際上跟人類模仿是兩種完全不同的活動, 人類模仿本身就是一種智能活動, 模仿就是智能的直接展現, 智能是內在于模仿的。甚至我們會說, 智能這件事情從來不作為一個問題在人類當中出現, 人類是否具有智能, 以及個體是否具有智能這一點是毋庸置疑的, 是先天的, 因為如果沒有智能, 人類就不能成其為人。但是, 放在人工智能的時代, 這樣的一種全稱性的判斷就變得可疑起來, 因為對于人工智能模仿而言, 智能不是一個內在的狀態(tài), 而是一種外部的特征, 人類智能的有無不需衡量標準, 但是在人工智能模仿這里, 卻必須有一個具體的交流反應標準, 這一標準必須通過外部的語言和行動上的交流, 做出正確的反應才得以成立。這時, 我們才能夠做出一個判斷, 機器具有智能狀態(tài), 是一個智能體。人工智能本質是機器, 它是可計算的機器, 但是可計算性是智能的基本中介, 是人的智能與人工智能智能之間的橋梁, 人工智能不斷接近人的智能, 展現為某種人類功能的智性樣式, 進而為這一中介方式樹立判斷標準。在這里, 人類模仿那里的先天特征被轉化為一種可計算性的執(zhí)行和標準問題, 更進一步, 我們曾經以為的人類模仿的不可計算性, 在人工智能面前慢慢展現出可計算性的特征。或者更進一步來說, 我們通過這樣一些局部性的成功, 也預測到通用人工智能在人類能力模仿上可能達到的高度, 雖然它不會完全跟人類一樣, 但是, 它畢竟在某些層面上能達到以假亂真的地步。機器人索菲亞只是在電視媒體上看起來像真人, 實際上離真人反應還差得很遠, 但不管怎樣, 這也代表著目前人工智能發(fā)展的成就, 畢竟, 全面模仿人類只是通用人工智能的一種可能性。

在人類模仿中, 我們發(fā)現, 審美和藝術作為人類的一種特殊能力, 是以整體能力為基礎的, 沒有整體能力就沒有部分的審美能力。審美能力往往被視為各種能力結合的產物, 是人類能力當中最高超的一部分。但人工智能模仿卻與此相反, 它表現為一種特殊的可計算的功能。目前的人工智能在審美和藝術上的成就已經表明, 它能夠通過功能性的模仿達成審美功能, 甚至可以說目前的人工智能寫詩和繪畫, 等等, 已經能夠具有自學習或者自適應的高度, 并能夠做到中等創(chuàng)作者的成就, 這就是一個了不起的功能模仿。在這里, 我們絕不能夠判斷說, 人工智能模仿達到了諸種能力或者心靈狀態(tài)的結合, 因為在人工智能這里并沒有任何心靈之物, 也沒有任何其他能力, 它具有的只是一種替代性的模仿游戲。只要通過計算方式達成人類某一功能的展現, 那么我們就認為, 這樣的模仿就是成功的, 哪怕使用的方式在人類看來匪夷所思, 不能代表人類心靈的高度, 但我們能夠根據其創(chuàng)造的產品得出類似人類功能的判斷, 那么, 我們就為人工智能樹立了外部標準。在人工智能模仿那里, 我們只需要外部標準就可以了, 我們不需要心靈、意識諸如此類的概念, 因為這些概念完全是人類模仿的概念, 它不能適用于人工智能模仿。對于人工智能模仿, 我們只能使用另外一些層面的概念來對其進行描述, 這些概念還處于逐漸發(fā)現過程中, 并不成熟, 但是不管怎樣, 它的方向和路徑與人類模仿的分析是完全不同的。

我們也可以將兩種不同層面的概念進行比對, 從中得出區(qū)分, 僅僅是為了將人工智能模仿接入到整體模仿, 并且將它們與人類模仿相區(qū)別。只有保持這樣的層面, 我們才能夠恰當地去談論人工智能模仿的藝術水平和審美水平。這里我們使用人類模仿層面上的詞匯, 但是, 轉換了一個領域之后, 我們又必須改變它們的內涵, 將其從人類主體內涵中剝離出去, 使其成為一種人工智能模仿中的審美概念, 這是一個可能的努力方向。

在《計算機器與智能》一文中, 圖靈一開始就這樣來提問, 機器能否思想?5這樣一個問題在他那個時代是相當奇怪的, 因為答案是毋庸置疑的, 機器不能思想, 如果機器能思想的話, 那么機器的心靈來自哪里呢?我們總得給它分配一個心靈, 才能說它能夠思想吧?否則思想住哪里, 各種機能如何運作?所有這些都將是一個難解的問題, 大概只有在科幻作品當中才可能出現機器思想這樣的描繪, 但這是一篇嚴格的科學論文, 我們怎么樣理解機器能思想這一問題打開了一個新局面, 可以說, 這一提問包含智能問題的巨大轉向。我們經常看到否定性的答案, 從德累福斯、塞爾, 一直到現在, “機器不能思想”, “人工智能沒有意識”這樣的觀點不絕于耳。意識問題仿佛成了人工智能的“原罪”。但是如果我們轉變一個方向, 討論思想以什么樣的方式展現出來, 那么就會看到, 這就可以容納人工智能能夠思想這一結論了。

我們在這里關注的實際上是方法。圖靈測試的最高價值就在于它為思想這個詞賦予了新的含義, 擴展了它的范圍。在人類范圍內思想不可避免地與計算有關, 但是所有的計算都來自人的心靈, 而我們認為心靈是一個整體, 它是密不可分的, 結合著人的各種計算性或非計算性的能力。而在圖靈測試當中, 實際上一臺計算機器理論上只具有一種能力, 就是計算能力, 相應地, 人類能力的不可計算不是絕對的, 而是暫時的, 我們總是能找到途徑, 將人的各種能力轉化為功能, 并通過計算模擬將這一功能實現出來, 只要計算力達到要求, 從本質上講, 這一過程是無限的。因此, 我們可以說, 通用人工智能是可能無限接近的, 雖然我們不知道何時能夠達到。

圖靈測試建立的模型即為圖靈機, 它是一種理想模型, 它只關注基本原理達成的機制問題, 并不關注運算能力、儲存能力、硬件承載力諸如此類的問題, 因為這些通過科技發(fā)展都可能完成。這樣一來, 問題就集中在何為思想。如果我們認為計算機沒有心靈, 因而不能思想, 那么我們怎樣理解深藍戰(zhàn)勝國際象棋大師卡斯帕羅夫?阿爾法狗戰(zhàn)勝李世石和柯潔?如果我們依然堅持認為那只是計算機高級程序, 所謂的人工智能不能思考, 如塞爾那樣, 那么, 在人類思想游戲最高級的代表國際象棋和圍棋上, 人工智能擊敗了人類最頂級的棋手, 這說明什么問題?如果答案依舊是否定的, 那么我們就得為思想劃出一個特殊的疆域:無論人工智能在何種程度上完成思想的功能, 但因為“程序不是心靈, 它們自身不足以構成心靈”,所以它不是真正的思想, 而是像思想而已, 思想屬人, 其他不具有思想。如果在人工智能得到迅速發(fā)展的現在, 我們依然還是持有這樣的一種觀點, 我們必須為思想這個詞限定做一個格外的限定, “屬人的”, 而此前我們其實認為這是不言自明的。如果我們認為只有人類才能思想, 而能夠在人類思想游戲 (比如棋類游戲) 當中表現卓越的人工智能同樣能夠達到, 但是我們并不把它命名為思想, 只能命名為程序, 或其他的東西, 那么, 我們就得把思想的至高無上的地位降低, 因為很簡單, 存在比人類思想更卓越的東西, 而這又是人類自己創(chuàng)造出來的。這樣一來, 實際上就處在一個奇特的悖論, 人工智能既然能夠在思想的一般意義上超過人類, 甚至我們會說人工智能具有一種特殊的模仿人類大腦活動的游戲, 但它不叫思想游戲, 而叫別的東西, 這就成為一個非常困難的問題。可以想見, 對這一問題的回答一定會逐漸松動, 由徹底地否認轉向接受, 進而發(fā)現任何與人類大腦的思想活動相關或相近的人工智能活動都應該稱為思想或者意識, 等等, 只要我們在這樣的活動當中清除掉所謂的心靈運作的必要性就可以了。那么這樣的心靈運作主要體現在哪里呢?主要在于一種整體性的預設, 也就是說, 心靈的諸能力應該是完滿一致的, 合為一體。任何一種單一的心靈能力的展現, 比如說思想、意識、意向性等, 實際上不僅僅是它自身相關, 而是與其他能力相關。這樣的整體性, 導致了人類心靈的整體性, 沒有這種整體性, 我們就很難判斷我們所談論的對象是否具有心靈能力, 可以說整體性是心靈論的防衛(wèi)利器。然而, 卻是一件傷及人類自身理解的利器。隨著圖靈機的有效性不斷得到驗證, 它的影響力也不斷擴展, 形成對既有觀念的沖擊。

如何理解圖靈所提出的計算性智能在人工智能領域內的基本含義呢?我們知道, 計算可能在某種程度上脫離人類的具體掌控, 因為它具有了某種學習能力, 這是通過計算模式獲得的, 雖然它還不能脫離人的控制, 但在計算模式內, 卻不再需要人類時時進行控制, 并且它的運算水平超出了人的相關功能。但是基本限制依然存在, 也就是建模本身就是人工智能的基本限制, 它是不能突破的, 如果能夠突破計算模型本身的限制, 那么人工智能將進入另外一個飛躍。這一飛躍雖然不可能導向人工智能的獨立, 但可能強化我們既有的對人工智能獨立的焦慮和恐懼。這樣的焦慮和恐懼現在已經出現了, 但是從目前來看, 任何一種能夠思想的人工智能, 實際上都是以其占據的材料為思想的基本模式, 不能脫離開思想材質的限制, 當然, 我們必須知道“脫離”這個詞的含義:這個詞不僅是指脫離開一種可見的材料載體, 還指脫離任何一種我們肉眼看不見的, 比如電子、量子等載體, 這些是思想的基本限制。更重要的是, 模仿游戲還有一個更根本的限制, 這是整體上的, 即人工智能在整體性上無法達到人腦的程度, 這一點不僅僅取決于人腦本身的結構和理解, 也取決于我們怎么樣理解人類身體自身, 怎樣理解身體與思想之間的關系。這極有挑戰(zhàn)性。但是我們可以期待, 隨著可計算水平的提高, 思想逐漸外在化是一個趨向, 外在化與可計算性是緊密結合在一起的, 最終達到人的某一功能的模仿, 或者對某幾個功能組合的模仿, 這將在人工智能的不斷進展之中得以解決。我們會不斷看到這樣的挑戰(zhàn), 甚至包括關于對人的存在性的挑戰(zhàn), 比如, 人類的意識、情感反應、心理、個性等問題, 這些是否可計算和可呈現的?當然, 改變身體這個問題太復雜, 我們暫時不討論。一個可能符合圖靈通用人工智能設計的機器人, 無論怎樣發(fā)展都會被我們一眼看到它不同于人類的地方, 因為人類呈現出來的整體性是一個浩大的自然選擇過程, 這一過程包含了整個自然界的運作, 而單純憑借某些載體和某些程序的設計, 即使包括不斷地改良和學習, 是否能達成對人的這種整體性的呈現?這一點非常讓人懷疑。更進一步地說, 當圖靈測試將被測者隔離開, 這就已經具有了格外的理論意義, 因為這一隔離標志著這一有目的的檢測脫離了一般日常行為領域, 而進入一個實驗室領域。在這里預設了一個簡單的環(huán)境和簡單的情況, 這是理論隔離的具體運用, 將單一功能進行切片化處理, 只有這樣, 我們才能夠做出一個有所隔離的實驗并且給出一個驗證標準。驗證本身具有其理論含義, 它謀求未來的可能性, 雖然我們不知道這個未來到底是有多遙遠。同時我們也一邊在實踐著圖靈的設計, 一邊在懷疑圖靈對通用智能的設計, 因為圖靈不可能設想到所有計算機的發(fā)展方向和變化, 他的理論設計僅僅是一種理論化的行動。我們在這里還應該保持一種審慎的態(tài)度, 不能因為一個人的理論預想實踐了一半或者大半, 就相信他所有的理論預想, 因為很可能在某一時刻之后, 這一理論會突然之間被證明走錯了方向, 尤其是當這一理論的實踐路程越走越長, 錯誤的可能性就變得越來越大。因此在任何一種構想當中, 我們總是不斷地在現實的實踐中打磨它, 不斷調整它, 這是非常正常的。隨著實踐某一理論設想的時間變得越長, 它對現實實踐的指導力越抽象, 直至另一個同級別的理論設想代替它。

四、可計算性模仿的美學意義

可計算性是人工智能的基礎, 除非我們想象另外一種可能的智能形態(tài), 就是將基因改造與人工智能的硬件方面的改良相結合形成人工智能的統(tǒng)一體, 13只有這樣, 我們才可能想象一種人工智能是生長性的。當然這樣的人工智能實踐將引起高度風險, 會引起整個倫理社會文化觀念強烈的不適, 因為它所結合的兩部分, 無論是人工智能的意識上傳也好, 還是基因改造也好, 都具有高度倫理風險。這一人工智能實踐的方向將這兩種風險結合在一起, 倫理風險成倍增加。可以想見短期內無法實現, 只可能是未來的某個時刻, 隨著人工智能的發(fā)展, 整個社會文化和心態(tài)都發(fā)生轉變, 慢慢匯聚, 逐漸接受基因改造與人工智能的結合, 而這一結合將真正造成不可預知的未來, 進而我們也會說, 這也許是后人類最高的發(fā)展階段, 因為到那個時刻, 我們可能面臨著一個新局面, 所有人類幾乎都會經受這種新實踐的改造, 未經改造的可能會成為不占優(yōu)勢的個體, 這樣一來我們會是后人類還是最終指向人類的消亡?如果這種情況真的出現, 那么目前關于人工智能的擔憂也會成為現實, 因為如果將未經改造的人類被稱為完整的人的話, 那么在未來, 完整和原初的人類形態(tài)將變得非常稀少, 幾近消亡。我們說人類最終敗給人工智能, 在這個意義上也是成立的。但是這句話當中包含著巨大的歷史位移, 我們是在用一個高度發(fā)展的人工智能與生物技術的結合體, 與人類原初狀況相對比, 而忘記了與我們原初身體相適應的是所有原初文化, 而如果一旦未來真的出現濕件人工智能體的話, 那么必然會產生與之相適應的文化形態(tài), 那些文化形態(tài)與那時的科技形態(tài)相適應, 兩者之間是安然若素的。就像我們現在回首百年前, 或者回首千年前, 也會覺得不能用我們現在的文化心態(tài)去衡量那個時代的科技發(fā)展方式, 同樣, 那個時代的人們也無法理解我們這個時代的科技和倫理狀況。所以在人工智能問題上, 必須持有科技與文化雙向互動的觀念才能適合未來發(fā)展。

通過圖靈, 我們把人工智能的可計算性與美學結合在一起, 這時, 我們就從傳統(tǒng)美學領域抽身而出, 進入一個新的領域。在傳統(tǒng)美學當中, 美包含著一種特殊的神秘性, 這一神秘性來自于心靈。在柏拉圖那里, 這一神秘性來自于外在于我們的神靈。圖靈的觀念如果可以轉變?yōu)橐环N美學的話, 我們會看到, 圖靈測試將能力轉變?yōu)榭晒┯嬎愕墓δ? 進而演化為一種獨立的展現出來的功能形態(tài), 這意味著這一能力的計算性的復現, 從而它也成為人類心靈能力配置的一種對照。這一對照是模仿人類心靈能力的結果, 但是, 它又提供了新的可能方向, 建立了新的標準。這一點足夠讓人驚訝, 并足夠對我們現有的美學思考提出挑戰(zhàn)。當然, 我們在此依然非常清醒地看到, 所謂的美學意義并不相當于對人類主義美學的完全復制, 它只是通過某種替代性的途徑實現了某些美學判斷的功能, 并沒有重建人工智能美學與心靈之間的功能性關系, 相反, 更可能的是切斷了它與心靈之間的必然性聯系。我們應該思考這種新的美學可能性, 并對美學保持多元的理解, 這樣才能不斷開拓美學新領域。只是這樣一來, 我們將人工智能的可計算性放入美學研究當中, 相應排除了意向性和心靈的成分, 這不可避免地帶來新的概念和新的范圍, 甚至包括新的美學思考方法。

也許, 不管我們用什么樣的方式來研究人工智能與美學的關系, 它都對現有的美學研究造成影響, 哪怕它只是一種暫時難以被納入美學對象的排斥性探討, 其結果也依然可能是為美學研究擴展范圍, 陳列出新的美學研究方向, 為此前人類紀的美學研究方法遮蓋起來的某些性質, 提供一個新的對照系統(tǒng), 使其展現出新的面相, 而這一面相是此前所忽略的。哪怕僅僅出于這一反求諸己的對照, 我們也足夠肯定人工智能美學研究的意義了。不管怎樣, 人工智能美學的試探在這樣的肯定與否定、比較與鑒別當中逐漸變得面目清晰起來。