弱人工智能 强人工智能-“人工智能”一词的解读|digitalsocietyblog

写在前面

2017年，digital society blog邀请了全球顶级的社交媒体研究者，以“数字社会中的隐喻”为题，撰写了十篇随笔。本期推送为你分享了其中对于“人工智能”一词的解读。

人工智能究竟是一种比喻，还是机器真能像人类一样智能？自从这一概念被提出以来，一直是一个有争议的问题。尽管所谓的“弱人工智能理论”（ weak AI thesis）将其视为一种隐喻，“强人工智能理论”（ strong AI thesis）确实从字面上理解智能这个词。这个问题的答案，可能指向了未来智能机器在数字社会中的角色。本文节选自Christian Katzenbach和Stefan Larsson正在进行的关于数字社会隐喻政治的部分研究。

会有那么一天，电脑、机器人和机器被认为是智能的人吗？被装配了人工智能技术的物品，会成为我们社会的成员吗？要知道，人格的概念是流动的。曾几何时，奴隶也是没有人格权的。最近，主张给动物赋予法律人格的运动日益高涨。因此，在社会数字化的过程中，我们的人格观念可能会发生变化。这可能是因为人工智能的进步，也可能是因为这个术语的定义方式发生了改变。

人工智能是一个比喻还是一个描述性概念？这个问题无法用“是”或“否”来回答，因为围绕人工智能的概念有一场语义之争。正如我们将要展示的那样弱人工智能 强人工智能，一些人将人工智能视为“机器解决具体问题能力”的宽泛比喻；另一些人则一字不差地认为，人工智能与人类智能是一个意思；还有一些研究人员甚至完全拒绝这一概念。为了更清楚地了解这个问题，我们有必要回到这个词被创造出的时间点。

历史渊源

在1956年新罕布什尔州的达特茅斯，人工智能一词被首次使用。在洛克菲勒基金会的支持下，约翰·麦卡锡、克劳德·香农和马文·明斯基组织了一场为期六周的夏季研讨会。他们用以下措辞介绍了自己的筹款申请：

……这项研究基于这样一种猜想：学习的每一个方面，亦或是智力的任何特征，原则上都可以被精确地描述出来。因此，我们就可以用机器来模拟它。我们将试图发现如何让机器使用语言、形成抽象的概念、解决人类的各种问题，同时也改善它们自己。

有趣的是，当时，就连会议的发起者们也没有打心底认可“人工智能”这个词。约翰·麦卡锡指出，"发明'人工智能'一词的原因之一，是避免与'控制论'联系在一起"，因为他不同意诺伯特·维纳的观点。然而，人工智能一词被越来越频繁地使用。今天，它已经成为计算机领域的一个分支学科。

弱人工智能与强人工智能

从上面的陈述中可以看出，这个词一直存在模糊性。“人工智能”一词可以被理解为人类智慧的各个方面都可以复制。不过，它也可以被解释为一种猜想，正如"模拟"一词的用法所暗示的那样，人工智能和“人文智能”（humane intelligence）仍然是不同的。

对人工智能的不同解释已被概念化为"强人工智能"和"弱人工智能"命题。强人工智能理论认为，这样的模拟实际上已经复制了思维。思维本身并没有比模拟更多的东西了。相反，弱人工智能理论认为，机器不过是表现得像是智能的一样。实际上，弱人工智能理论理论认为，“智能”已经被挪用到了一种通常不适用的语境中，是以隐喻的意义使用的。

约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）是弱人工智能概念的积极支持者之一。他是一位犹太裔的德裔美籍计算机科学家，做过一些重要的技术发明，但仍对计算机的社会影响持批评态度。他还给著名的聊天机器人伊莉莎（Eliza）编写过程序。魏泽鲍姆为聊天机器人制定了一些正式的交流规则。聊天机器人通过分析句子结构和语法，把对方说的话重新编写成一个问题，再用标准话语作答。

例如，强人工智能理论的支持者会通过设计神经网络，试图找到复制大脑过程的方法。强人工智能理论认为，机器可以像人类一样具有智能。强人工智能理论的支持者之一克劳斯·海夫纳（Klaus Haefner）曾与魏泽鲍姆有过一次交流。他们使用的论据是艾伦·图灵在其1949年的开创性著作《计算、机械和智能》（Computing，Machinery and Intelligence）中早就有过的预见。

图灵用一个著名的"模仿游戏"取代了"机器能思考吗"这个问题。在这个游戏中，参与者与隔壁房间中一个人和一台机器进行书面对话。图灵的愿望是设计一台机器，它的行为使得参与者不能仅仅基于书面对话，来区分它是否是人类。因此，人工智能的目标不是设计一个等同于人的系统，而是以一种人类无法分辨的方式行事。这是通过复制人类大脑实现的，还是以其他方式实现的，对图灵来说并不重要。

飞得和鸟不一样

在有关人工智能的文献中，研究者们将该领域可能取得的进步与飞机等其他技术进行了比较。早期的飞行模型试图模拟鸟类，而最终，飞机却以一种非常不同的方式飞行。图灵的文章的目的之一，是把焦点从一般的、目的论的争论，转移到要解决的实际问题上。根据他的方法，人工智能在未来究竟要实现什么，这个问题没有很好的通用解决方案。但就机器本身而言，我们已经做出了很多改进。

也许有一天，我们会突然意识到，在很多方面，人类和机器之间的界限是模糊的。国际象棋或围棋等游戏就是机器已经超越人类的例子。如果这一趋势继续下去，可能会赋予“数字社会”一词完全不同的内涵。虽然我们还不能说我们已经做到了弱人工智能 强人工智能，但这是否意味着它永远不会发生？试试机器人诗歌写作的网站"bot or not"吧，这是对图灵测试的一种改编。

你会发现，即使在今天，区分机器和人类也是件棘手的事。