人工智能的认识论效应

肖 峰

(1.江西师范大学 马克思主义学院，江西 南昌 330022；2.华南理工大学 哲学与科技高等研究所，广东 广州 510641)

人工智能是力求在机器上模拟人的思维认识能力(智能)的一种科学技术，所以，与同样以思维认识活动为研究对象的哲学认识论具有密切的关联，以至于人工智能的基本理论甚至被视为“认识论问题的批判性研究”[1]。而从软件上看，人工智能就是以编程的方式来实现智能模拟的目的，编程所形成的程序说到底就是逻辑，而逻辑就是“在心理和言语表征中理解了世界和思想的秩序”[2]，从而也就是体现了对世界洞察力的认识论，即逻辑就是认识论。人工智能和认识论的内在关联还可以从以下两个方面来理解。一方面，人工智能内含认识论，特定的人工智能秉持了特定的认识论立场，如人工智能的三大流派(符号主义、联结主义和行为主义)就分别秉持了理性主义、经验主义和具身认知的认识论。不同的认识论对认识(智能)本质和机制的不同揭示，引导人工智能沿不同的研究方向和路径去模拟人的智能行为，从而形成不同的人工智能范式。可以看到，不同的认识论成为各派人工智能的理论根基。另一方面，哲学认识论同样也需要从人工智能的新发展中汲取营养与获得启示，因为人工智能如同人类智能的镜像，折射着人脑活动的奥秘，借助它可以反向启示我们更深入地理解认识活动的机理，从特定方面获得关于智能本质的新进展，从而拓展和深化认识论的当代研究。认识论研究如果疏离人工智能，就不能与智能时代日新月异的步伐同步。由于人工智能和认识论之间的这种内在关联，使得具有认识论属性的人工智能，必然显现出巨大而重要的认识论效应，即对认识论产生深刻而多向度的影响。人工智能的认识论理论效应、工具效应和创新效应就是其中的3个重要向度。探讨人工智能的认识论效应，有助于更全面地理解人工智能的哲学意义，并把握智能时代认识论研究的新走向。

一、人工智能的认识论理论效应

人工智能最基本的认识论效应，是在认识论理论层面上对其带来的深刻影响，主要表现为它对认识论理论所形成的突显效应、体现效应和拓深效应，下文将分别论述。

1.突显效应：从人工智能的重要性到认识论的重要性

人工智能在当今社会的重要性不言而喻。人工智能的这种“显赫”无疑也使得认识论的重要性得以突显，因为当我们进一步考察为什么会有人工智能，人工智能为什么会有不同的流派，强人工智能是否可能等问题时，都要追溯到认识论的根源上，从而将我们的目光引向对认识论的关注。

从“为什么会有人工智能”上来说，由于智能就是认识现象，人工智能就是要通过人工的技术手段来模拟人的认识能力，所以，它的发端就是一种认识论追求，它的萌发很大程度上也是来自于认识论的启示。这个启示就是：人能操作需要智能的认识活动，那么人造的机器也能进行这样的活动吗？认识活动的主体只能是人吗？它能否从人转移到别的人工载体上？对此，人工智能的思想先驱莱布尼茨就直接萌生过有智能的机器的想法。从根基的意义上说，人工智能起源于认识论。人工智能产生的年代，正是认识论发展到理性主义占支配地位的阶段，当一些认识论哲学家(如罗素、弗雷格等)完成了数理逻辑这一理性认识的数学和逻辑工具后，人们追求一种精确化、普遍性的知识形式就必然成为一种认识论主题；而当计算机问世后，将这样的知识形式化进而通过计算机加以模拟的人工智能路径就成为必然，这也正是符号主义人工智能发端时，许多创始人受到分析哲学和逻辑实证主义直接启发而走上AI研发之路的情形。德雷福斯对于认识论启发人工智能有过这样的论述：人工智能的“先驱研究者们直接或间接地从哲学家当中学到了很多东西。比如，霍布斯关于推理就是计算的宣称，笛卡尔的心理表征概念，莱布尼兹的‘普遍特性’(一组谓词中所有的知识都可以之表达)概念，康德关于概念规则的宣称，弗雷格对这些规则的形式化，以及维特根斯坦在他的《逻辑哲学论》中提出的逻辑原子命题公设。简而言之，人工智能研究者虽未意识到这点，但业已努力将理性主义哲学转变为一种研究计划。”[3]当然，还可以进行更早的追溯：亚里士多德所归结的人在认识过程中的三段式演绎推理对人工智能的知识表示具有更为根基性的作用。

可以说，人工智能最初萌发于这样一种认识论类比：当理性主义认识论所揭示的人的认识过程应该受严格的逻辑和规则支配时，计算机中的信息处理也受精确的算法和程序控制，两者之间无疑就具有高度的可类比性，两种过程由此也具有形式上甚至本质上的一致性，所以，在计算机上模拟人的认识过程是完全可能的。这就是人工智能最初的理论根据，也正因为如此，人工智能在起初被视为是一个“涵盖了认识论和逻辑的新兴研究领域”，是一个“由这两个领域之间的共同利益所创造的”的领域，从而“AI的目的是研究可能的认识关系的类别，认识论的主要目的是规范那些知识组合所必需的特性和关系”[4]。简单地说，人工智能就是将一些认识论关系(特别是推理关系)纳入到了自己的知识理论中，使得机器的知识表示或知识发现过程突显了认识论的普遍功能。

从“人工智能为什么会有不同的流派”上来说，认识论是人工智能的哲学基础，而在具体实施智能的人工模拟时，如何模拟的路径则会更具体地从某种认识论理论中得到启发。换句话说，有什么样的认识论就有什么样的人工智能，或者说具体的AI范式是由不同的认识论理论为其提供智力资源的；也如同AI的创始人之一约翰·麦卡锡指出:“人类水平的人工智能要求计算机程序具备一些哲学态度，特别是认识论的态度[1]”。在AI的研究中，秉持的认识论态度或立场不同，就会沿不同的路径和技术方向去推进这种研究。就目前的三大人工智能范式来说，符号主义AI秉持理性主义认识论的立场，所以就沿着知识推理、专家系统的方向去发展人工智能；联结主义AI秉持经验主义的认识论立场，其致力开发的AI能力就是能够学习、总结规律然后加以泛化，形成的就是能感知和识别的人工智能；行为主义AI秉持的是具身认知的认识论立场，注重的是智能体在感知环境的过程中具有行动上灵活应对的能力，即能像人那样行动的能力，指向的是智能机器人的开发。可见不同的认识论为不同范式的人工智能提供了不同的哲学支撑，每一种范式所获取的进展或成功，一定意义上也可以视为相关认识论的成就，人工智能不仅具有对认识论理论的一般突显效应，而且还具有对不同认识论学派的特殊突显效应。

从“强人工智能是否可能”上来说，这关系到人工智能的未来走向，是当前讨论人工智能的可能性时最受关注的问题。这一问题其实也是将特定的认识论问题推向前台，这就是认识主体的属人问题：是否只有人才能充当认识主体？成为认识主体的必要条件是什么？人工智能是否终将会具有自我意识和自由意志？意识和意志作为认识现象，应该如何界定？当这些问题在学术界被热议时，无疑也意味着认识论重新成为“显学”时代的来临。

2.体现效应：人工智能的成就对认识论效能的展现

人工智能之所以在今天如此重要，是因为它帮助我们解决了越来越多的问题，其成就和效能与日俱增，由此也体现了作为其哲学基础的认识论的效力。

哲学认识论原本是抽象而宏大的理论，它容易得到类似于“哲学无用论”的评价。而当作为某种认识论追求的人工智能获得成功时，意味着它背后无形中起支撑作用的认识论也发挥了效能，使得“认识论无用”不攻自破。人工智能的创始人纽厄尔和西蒙就揭示了AI研究必然要走向认识论问题：“仅是建构一个知识基础，就成为智能研究的重大问题……关于常识性知识的内容与结构，我们还是知道得太少了。‘极小’常识系统必须‘知道’有关因果、时间、目的、地点、过程和知识类型……的某些情况。在这一领域中, 我们需要花力气做严格的认识论研究。”[5]可见，人工智能的研究使更多的认识论理论问题浮出水面，走向前台。在这里，体现的意义就是哲学认识论获得了“用武之地”，具有存在和影响人工智能的价值，这就是AI对认识论的所具有的特殊的体现效应。

如前所述，研究人工智能必须秉持某种认识论。不同范式的人工智能由不同的认识论所支撑，亦即特定的人工智能范式是特定的认识论流派的体现，从而人工智能的多样性体现了认识论的多样性。由于人工智能对认识论体现的多样性，所以，了解或学习某种人工智能，就是接受某种认识论的潜移默化；而人工智能研究中的范式变换，在某种意义上就是认识论上的“立场转换”。发掘人工智能对认识论的这种体现关系，也是将AI置于认识论的分析之中，在经受了认识论分析后，人工智能的一般共性和不同范式的个性才得以清晰的显现，从而有助于在根本的层次上形成对AI范式区别的把握。

人工智能在前台的多姿多彩和价值扩增，在某种意义上也体现了其背后的哲学认识论的效能，在这个意义上甚至可以将人工智能视为认识论的应用，从而具有“应用认识论”的性质。人工智能作为应用认识论的一种解释是，“运用机器或模型来模仿诸如感觉、认知、学习、选择性记忆的过程，或者应用人类分类、感觉、存储、搜索等原理来设计机器、编程、扫描、存储和检索系统”[6]，也就是在机器载体上对认识论原理的应用。这种应用的关系进一步体现出，没有认识论的发展，就没有它在机器系统中的应用，由此体现了作为人工智能渊源的“理论认识论”即哲学认识论的当代价值。

3.拓深效应：人工智能对认识论研究的拓展与深化

人工智能在突显和体现认识论的过程中，还不断对认识论研究提出新问题，拓展新视界，从而进一步形成对认识论理论的拓展和深化效应。

人工智能虽然在认识论的启示下萌发，但人工智能的理论并不是简单地重复各派认识论学说，而是结合最新的探索，以自己独特的视角和语言，重新概括出自己对智能及其模拟过程的理解。如“物理符号系统”“表征—计算”“人工神经网络”“深度学习”“感知—行为”等就是这样的概括，其中包含的内涵既拓展也加深了我们对某一向度的认识活动的理解。如同斯罗曼所说：“人工智能(以及计算机科学)已经开始通过为自然智能的各个方面提供新的解释形式，并对有关思维的性质、活动和产品的古代哲学问题提供新的答案，来推动科学和哲学的发展。”[7]94可以说，各种人工智能范式都对认识的机制提供了新的阐释，从而丰富了关于认识活动的哲学理解。如“认知的计算阐释”经过几百年的发展，计算概念成了许多人把握、说明、思考认知的一种独特方式。当认识论对认识过程的说明结合这些新的视角后，就可以形成更加开阔的视野。当一般的“认识”范畴借助这些形式多样的表述得到了极大的丰富时，也使我们对各种形式的认识活动通过这些“概念指引”和启发进入到更加微观的把握。基于AI关于认识本质的理解还形成了“计算主义”“联结主义”“行为主义”之间的新争论，如果在当代认识论研究中汲取各派的合理之处，加以整合提升，还可以形成涵盖面与合理性更高的认识本质理论。例如，我们的认识论先前已将认识的本质归结为实践基础上主体对客体的能动反映。结合人工智能的新成果，我们还可以将其扩展为：认识作为能动的反映还是与身体相关和情景相关(具身性与具境性)以及技术相关的(可被人工智能技术延展和增强)，在高级阶段还具有计算-表征的特征，从而是可以被机器模拟的对象。由此导向对认识论理论发展的新成果。

此外，人工智能还通过对一些传统认识论问题的“再思考”来加以深化。如图灵测试关于“机器是否能思考有智能吗”的问题，就引起我们对“思考”“智能”这一认识论范畴的再研究。目前，基于机器学习的感知AI，正在向认知AI提升，这个提升的技术解决，也将形成基于微观机制的理论成果，这对于我们深化对于人的认识活动中“从感性认识到理性认识飞跃”的阐释和理解将起到重要的深化作用。AI的发展甚至对一些认识论观念形成挑战的方式来强力推进认识论研究的深化乃至创新和革命。

总之，认识论与人工智能存在的根基性的关系，使得人工智能在今天，理所当然会使认识论的地位得到极大提升。哲学的重心曾经历了从古代本体论到近代认识论再到现代人本学的转变，而今人工智能某种意义上又使认识论重回哲学的中心，使其得到关注的程度与日俱增，这可以说是人工智能最重要的认识论效应之一。

二、人工智能的认识论工具效应

至少在强AI出现之前，人工智能对人的唯一功能就是作为工具而起作用。这种工具的作用也必然在认识论的维度上得以体现。例如，它可以充当人的思维认识活动的“镜子”，在帮助人进行“认识自我”中发挥出“镜像”的效应；它可以对认识论假说提供检验和验证的技术新手段，从而形成“实验”的效应；它还可以作为人的认识能力提升的强大装备，产生“增强”的效应。

1.镜像效应：将心智对象化进而客观地研究主观认识

借助镜像来认识自己，是高级的智能生命所具有的一种认识能力。这也是我们理解和阐释“自我”(包括精神自我)这种难以直接观察的对象时常用的一种方法。尽管它不可能绝对地完全地展示对象的全部本质属性和内容，但可以有限合理地帮助我们理解相关对象。人的认识发生于自己的脑海深处，作为活体所进行的活生生的心智活动不能为人自己所直接观察，而需要借助镜像来观察和探究思维意识的奥妙，就成为一种必要的方式。人工智能可以充当人的智能的这种镜像方式。

人工智能是对人的智能(认识、思维过程)的技术模拟，是在计算机上建立的大脑工作模型，所以，“人工系统是自然系统的良好模型，因为它们共享构成其行为基础的相关因果组织”[8]69。当然不同的人工智能建立了不同的模型，这些模型一方面模拟人脑的认知从而完成人所交予的认知任务；另一方面也以模型的方式展现出人脑的工作原理，即认知活动的机制。于是，这些模型成为心灵的某个维度或局部工作机理的写照或投射，人工智能由此成为可供人透视自己心智活动的镜子，成为人类把握精神自我的新的参照物，成为解开自己心智之谜的钥匙。由此一来，人工智能作为认识论研究新工具，起着镜像的作用，将心智对象从第一人称的存在转化为第三人称的存在，人类因此可以客观地研究自己的心智过程。

人工智能从多方面起到这种镜像效应。乌丁认为，通过智能作为“人类水平智能代理的发展提供了一种人脑的复制品，用它来研究人脑比较容易，它有助于更好地理解心智和大脑……人工智能在认知科学的研究领域是一个有用的工具，因为这种技术创新有助于更好地理解人类的思维。基于人工智能的应用程序，如语音到文本、文本到语音、自然语言理解和个性化，使人类识别成为可能，由此能充分理解人类的思维”[9]。人工智能可以作为一种特殊的认识系统来看待。作为镜像，人工智能有助于我们清晰地把握认识过程，内在地揭示认识的发生机理，深刻地洞悉认识的本质。

认识主体通过镜像来认识自己，也被称为“反身阐释”，它是 “自知”(Self-awareness)的一种重要手段。由某物演化出来的对象反过来阐释自身，也是一种普遍的研究方法。如人工制品作为工具如同技术哲学家卡普所说的是人的器官投影，这种投影的集合形态就是机器，而机器也可以反过来对人进行再阐释，便有了“人是机器”的说法。目前研究人工智能的重要目的之一，就是反过来说明人的智能的机制。研发人工智能的一大目的，就是使用AI来理解一般的智能。可以说，人工智能使得通过镜像手段来认识人的心智的进路显示出强大的功效，人工智能正在成为智能或认知的重要阐释平台，机器认识也日益成为研究曾作为“黑箱”的人类认识的可以“打开”而加以直接观察的“白箱”。

当然，还需要特别指出的是，目前的人工智能不是人的智能的全部镜像，而只是人的智能的局部镜像，一旦通用人工智能实现后，这种镜像就可能向“全息”的方向迈进。

2.实验效应：AI作为认识论的实验室并走向实验认识论

美国哲学家海姆曾将虚拟实在视为哲学本体论或形而上学的实验室，从这一关联的意义上我们完全可以说，人工智能就是认识论的实验室，进而使得人工智能还具有实验认识论的性质。

人工智能之所以可以起到认识论的实验室效应，是因为人工智能就是要在清楚认识活动机制的基础上尽可能地在机器上加以模拟，而机器上对某种认识机制的模拟，就形同将人类所理解和把握的某种认识机制转化成算法并在人工智能装置中加以“实验”，起到对于这种理解及其算法转换是否正确的检验作用，认识论的某种假说由此可以通过实验的方法得以展开和观察、检验和验证。认知科学家萨迦德也揭示了这种实验效应：通过编写一个科学认知方面的模拟程序，可以提供一个计算可行性的最小试验，用以测试潜在的理论观点[10]。由此一来，认识论假说成为基于实验的可检验的理论，一些争端甚至也可以借助实验来解决。可以说，人工智能过去行使了这种职能，它对先前的一些认识论理论(如理性主义、经验主义、具身认知等)通过不同AI学派的实际应用加以实验性的检验，包括检验各派AI的合理性或适用范围，来把握相关的认识论的合理性范围与程度。例如，正是符号AI经过实际的运作而发现了其中的局限，这个实验的机器似乎也就证实了计算—表征理论对于说明认识本质的有限性或它对于认知阐释的合理性范围。人工智能以后还将继续行使这一职能，各种新的认识论假设，可以通过实施人工智能得到检验、验证，认识论由此也变得更加“实在”。

人工智能也是一种认知建模的活动，是对认识现象的“建模致知”，而建模就是一种理想化的实验。在此基础上，人工智能哲学家博登甚至将人工智能直接称为“实验认识论”，她说：“在人工智能的控制论传统中，麦卡洛克为了寻求知识的生理学基础，特别是寻求使我们拥有概念和用其思考现实世界(或可能世界)的机制，将他的工作用一种类似康德的术语称之为“实验认识论(Experimental Epistemology)。”[11]184这种实验认识论的性质使其工具的特性更为显著，进而萨迦德认为，“人工智能的一些程序和工具被用作解决哲学问题的实际手段”[1]。

无论是认识论的实验室，还是实验认识论，人工智能都对认识论起到了实现手段和检验工具的效应，也使得认识论研究可以借助技术的手段得以在新的平台上展开，即在智能机器上以技术试验的方式来研究人的认识。由于实验通常需要在理想条件下进行，所以，作为实验认识论的人工智能起初可能只是理想状态的认识论，可能只能处理积木世界中的问题(从而是一种“积木世界中的认识论”)，但实验室的成果终究会走向实际、面向复杂性的实现世界，这也正是实验的目的所在。

3.增强效应：人的认识能力借助AI而突飞猛进

如果说认识论力求使心智秩序化，那么人工智能则进一步使秩序化的心智可以被工程性地应用于为人服务，而这种服务反过来又极大地增强了人的认识能力，这正是AI在当代最为显著的认识论工具效应。

作为人类智力活动的重要工具，在计算机和人工智能被人可以有效使用之前，可以说人的脑力劳动的方式主要是“手工劳动”的方式，其效率和效能普遍较低。计算机和人工智能作为工具被人在脑力劳动中使用后，一系列新的特征(如数字化、自动化、智能化、网络化等)随之呈现，脑力劳动或更广义的认识活动发生了划时代的变化，这些变化的一个集约表现就是人的认识能力得到了空前的增强。

人工智能对人的认识能力的增强效应是全方位的，如它使得认识系统中的3个基本要素(认识主体、客体和中介)都得到空前增强。认识的中介就是认识工具。由人工智能、脑机接口等充当人的认识工具后，作为认识主体的人直接获得了高效的认识辅助手段，人可以将许多工具性的职能卸载给人工智能，自身获得了新的解放和自由，成为更具创造性的主体；人工智能还通过如前所述的镜像化，使得人的心智这一最复杂的认识对象成为可以客观地、精确地考察的对象，标志认识对象被“开发”到了一个新的阶段。由此而使认识系统的3要素得到了整体增强。又如从认识系统的环节来看，包括知识信息的搜集和选择、加工和储存、扩散和传播等各方面的能力都比以前发生了翻天覆地的变化，AI辅助下的感知、识别、推算、预测、决策等认识也获得突飞猛进的发展，不断取得前所未有的成就。

此外，人工智能对人的认识能力增强的方式也不断升级换代，如从基于弱人工智能的专门化增强到基于通用人工智能的整体性增强，从作为辅助工具的增强到作为代理(Agent)的替代式增强，从作为“外脑”的体外延展式增强到脑内植入式增强，从人机分离的增强到人机融合的增强等。

当然，也要看到这种增强效应的双重性。如智能算法能帮助我们更高效地选择所需信息、节省我们搜集认识所需信息的时间和精力，但也会因为有针对性的信息推送而限制我们的眼界，强化认识活动中的群体极化和茧房效应，遮蔽全面的信息来源，甚至还会因为算法歧视的影响而“带偏”人的世界观和价值观。而AI对人的替代式增强，则可能使人越来越多的认识能力因“用进废退”而发生退化，以及在人机关系上的主客易位，这都是我们必须要力求规避的人工智能的“认识论风险”。

三、人工智能的认识论创新效应

创新是人类认识最重要的能力。人工智能的诸多认识论效应中，对于促进创新的效应也是其重要的方面。对人工智能的认知论创新效应可以从它对人的创新性认识及其成果所起到的传递效应、驱动效应和平台效应上来进行一一分析。

1.传递效应：AI的创新活力对认识论的强烈感染

人工智能本身就是创新的产物。人工智能问世后也一直是一个充满创新活力的前沿科技领域，今天它正在不断将人类带入新的天地和境界。可以说，不创新，人工智能就不成其为人工智能，因为“智能”就在于能够解决没有先例的新问题，重复解决那些有先例可循的问题就不再有智能的属性。今天我们对人工智能的理解也是基于这样一种动态的理解，即机器已经能够解决的问题就不再属于人工智能的范畴，只有那些未曾解决的问题才是人工智能研究和突破的方向，所以，人工智能永远在创新的路上。人工智能所具有的认识论的属性，也使得它的创新特征必然“传递”到哲学认识论研究之中，对其产生强烈的“感染”。人工智能所形成的新视界、新理论、新学派，不断为认识论研究提供“新鲜血液”和“创新原料”，在“消化”人工智能新成果的过程中，认识论研究不断获得新的启示，呈现新的繁荣。从人工智能的新发展中可以总结出认识论观念或理论的新发展。人工智能充满创新活力的特征，使得作为其哲学基础的认识论在智能时代也正在越来越充满创新活力，“对人工智能的哲学问题的兴趣已经与广泛采用人工智能范式和模型来解决哲学问题结合起来，从而促进了一场新的研究热潮”[1]。

这种传递效应也体现为人工智能为认识论创新提供了新的契机。人工智能的出现和存在，本身就是一个新的认识论问题，它带来的人工智能与人类智能的关系问题成为需要进行新的认识论探索的问题，由此“AI触发最终回答科学和哲学问题的潜力,例如关于心智和精神状态和过程是什么,以及它们如何工作,包括他们如何进化,如何发展,如何不同”[7]95。人工智能带来的哲学新问题主要有两类，一类是伦理问题，另一类就是认识论问题。这些新问题没有现成的答案，只能靠创新才能加以解决；这一现状也使得探索这些问题的限制相对较少，这就为认识论创新提供了极好的契机。在这里，问题有新意，阐释有新意，见解有新意，即新意在这个领域几乎无所不在。即使是传统的问题，在人工智能背景下也激发了新的探讨，如智能的本质可以启发我们重新探究认识的本质问题。

认识论研究的现代化也在很大程度上呈现为人工智能的深度融入。从概念的导入(认知、算法、计算、程序、形式化……)到机制引进，人工智能呈现出为认识论创新提供新工具的价值；“实际上，人工智能中开发的概念和实用工具为一些哲学主题提供了一种创新方法。如今，这两门学科的相互作用逐渐显现为一种重要的交互滋养，朝着各自边界消失的方向发展。哲学在阐明人工智能的目标和方法方面起着相关的作用，人工智能在回答几个不同的问题方面为哲学提供了强大的工具。”[1]当人工智能可以从认识论获得方向指引时，认识论同样可以从人工智能中寻找洞见。汲取人工智能成果的认识论研究必定是创新型的认识论研究。

2.驱动效应：AI的突破有赖于认识论的创新

由于认识论是人工智能的根基，所以，人工智能的突破需要认识论的创新甚至革命予以支撑。目前人工智能的重大突破(如从专用AI到通用AI的突破)之所以还未发生，重要的原因之一就在于认识论供给不足。人工智能的困境或瓶颈，也是其面临的认识论困境或瓶颈，认识论如果不取得根本性突破，对一些瓶颈性的现象(如常识的形式化、技能知识的算法化、符号的语义落地、框架问题的存在等)如果达不到认识论层面上的透彻理解和揭示，人工智能就难以取得根本性的突破。这就是斯罗曼所指出的状况：“目前，大多数人工智能研究的目标是可证明的实际成功，而一些重要的科学问题却没有得到解答，在某种程度上也没有得到注意。”[7]94所以，弗兰辛斯基指出，人工智能的发展极为希望哲学能提供心智理论和认识论的现代模式[12]。

认识论对于人工智能发展的哲学制约也为不少人工智能专家所揭示。如董军、潘云鹤认为：“历史地看，人工智能的发展不时地陷人没有预想到的深层困境，这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题，而且应当从人工智能的最根本概念和理论上去寻找原因，人工智能需要更为宽广的眼界和宏观的方法论指导。”[13]人工智能诞生的初期普遍存在的是乐观的预见，认为二三十年或一代人之内就能使智能机器达到人的智能水平。但后来的历程并不顺利，即使到今天也距理想的目标遥遥无期。吴朝晖院士归结人工智能目前的现状是“感知智能可适应性差、认知智能‘天花板’低、通用人工智能发展乏力”[14]，从根基上看还在于人工智能的理论纲领基本仍囿于计算主义之内，未能在超越这一纲领上取得重大的突破。形成这一状况的哲学根源，就在于认识论上的种种藩篱和隔离；而要突破这样的藩篱，就要进行多向度的融合并在在这种融合中创新。

一是需要认识论学派自身的融合。目前不同范式的人工智能以不同的认识论学派为根基，所形成的是各种专用的人工智能。要实现通用的人工智能，至少需要有融合各派的认识论作为理论基础，即至少需要以理性主义、经验主义和具身认知加以贯通整合的新型认识论为导引。目前，国内已有学者在进行这种融合的尝试。如钟义信用“机制主义”来表达这种融合的可能性，他认为现行人工智能理论的研究模型或者是“大脑的结构”，或者是“大脑的功能”，它的研究路径或者是“结构主义(模拟脑的结构)，或者是功能主义(模拟脑的功能)，或者是行为主义(模拟智能系统的行为)”，尚未实现统一。要创建“结构—功能—行为”和谐融通、“意识—情感—理智”三位一体的通用人工智能理论。结构主义人工智能理论、功能主义人工智能理论和行为主义人工智能理论乃是机制主义人工智能理论在不同知识条件下的3个特例，而且是“和谐相生”的3个特例[15]。今天大力倡导和推进的数据驱动与知识驱动融合的人工智能，以及在此基础上实现知识、数据、算法、算力的结合，来走向新一代人工智能，就至少是将经验为基础和理论为导向的认识论作为人工智能新方向的根基，无疑体现了经验主义和理性主义的新融合。

二是需要认识论中的科学与人文的融合。如果将认识论区分为科学的认识论和人文认识论的话，目前人工智能因其信息处理活动中的形式化、程序化、逻辑化等特性而更偏向的是科学认识论，而非人文认识论，它所模拟的主要是标准(清晰、明确)的科学认识，还不具有模糊性、歧义性、跳跃性的日常认识(人文认识)，因为后者所需要的大量的背景知识和具身技能，以及根据环境灵活应对的“日常能力”等构成的生活世界中的认识能力，人工智能还不具备。就是说，即使我们认可了人工智能的认识论属性，但目前也仅仅是更像科学认识论或理想条件下的认识论，而非具身的人文认识论。人工智能之所以还无法完全模拟人灵活应对环境的认识能力，也是因为我们从认识论上还没有搞清楚技能知识、背景和常识在认识中起作用的具体运作机制。就是说，我们的认识论对科学认识的机制已了然于胸，但对日常生活中认识活动的许多机理还没有透彻把握，对那些非标准化、非模式化甚至非形式化的人文认识还了解较少。如果人工智能作为科学认识论只停留在计算主义维度和水平上，就难以取得重大的突破。只有融入了包含生活认识、具身认知、常人认知的人文认识论，人工智能才能在更像人的方向上取得实质性的进展。

三是需要走向人机合作的认识论。人工智能嵌入到人的认识过程之后，机器认识的新特征随之进入到认识论研究的视野之中，此时就需要有一种能够容纳人和机器在信息处理过程既相似又相异的认识机制的认识论，这就是人机融合的认识论，抑或可称之为一种更广义的“Agent认识论”。机器具有认知能力在AI时代已是不争的事实，“具有广泛认知能力的机器人被称为认知机器人。这些机器人有可能在没有人类帮助的情况下完成开放式任务，它与专用处理体系结构的集成使这些机器人能够学习并相应地响应复杂的情况”[9]。机器具有认识能力使得“机器认识论”应运而生。而当机器形成了胜过人的某些认识功能时，如何使其与人的认识过程相兼容，使机器认识论与人的认知形成有机对接，造就出人机和谐的认识新系统，对于人工智能的未来发展将会起到十分重要的作用。人机合作的认识论是智能时代的一个全新的认识论课题，是人工智能发展对认识论创新的前沿需求。

总之，人工智能的不断发展对认识论的创新提出了强烈的需求，它“倒逼”我们去寻求不同认识论融合的可能，促使我们去搞清楚人文认识的机制，以及人机结合的认识过程之前景。人工智能作为认识论前行的新引擎和新动力，使得认识论永远在创新的路上不断探索。

3.平台效应：AI为认识论创新提供充裕条件

人工智能还直接为认识论的创新提供平台，提供前所未有的技术和实验条件，使过去只能停留于想象中的认识论假说，可以借助如前所述的镜像和实验效应得以实施、考察、验证和修正，由此为认识论创新提供新环境、新平台、新条件。在人工智能的装备下，认识论新理论的产生方式不再仅有纯粹思辨的方式，而是也可以有基于实验的实证方式；当新理论形成后存在分歧时也不再只能是各执己见、无法达成共识，而是可以借助人工智能这个认识论的实验室来检验不同理论的正误，进而解决过去因无法验证而不能消解的纷争。所以，人工智能所具有认识论创新的平台效应，还在于它是一个新型的可以形成更多的共识性认识论创新的平台。在认识论研究中有效地利用好人工智能，它就可以成为促进认识论新发展、拓展认识论新空间、开辟认识论研究新趋向的创新平台。

当然，对于人工智能的认识论创新效应，我们同样也需要注意这样一个问题：如何将AI限制于辅助甚至启示我们创新，但不能代替我们创新，这是在人机之间形成合理的认识论分工所必须解决的问题。

四、结 论

总之，人工智能具有多向度的认识论效应。从基础的维度上，它具有推进认识论理论研究的效应；从应用维度上，它具有充当认识论研究新工具的效应；从发展的维度上，它具有倒逼认识论创新的效应。当代认识论研究如果能够积极汲取人工智能发展的前沿成果，借助新的认识论问题的持续启示和激励，在人工智能对认识论创新所形成的紧迫而强大需求的有力推动下，无疑可以和人工智能一起进入兴盛繁荣的大发展时代。