人工智能的范式革命：中華文明的偉大復(fù)興
2023年2月21日，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第三次集體學(xué)習(xí)時(shí)明確指出，“當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進(jìn)，學(xué)科交叉融合不斷發(fā)展，科學(xué)研究范式發(fā)生深刻變革，科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展加速滲透融合，基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)化周期明顯縮短，國際科技競爭向基礎(chǔ)前沿前移。”此前，習(xí)近平總書記也曾作出過指示，號(hào)召自然科學(xué)技術(shù)工作者重視哲學(xué)的指導(dǎo)作用。習(xí)近平總書記的這些論斷對(duì)于整個(gè)科學(xué)研究具有普遍的指導(dǎo)意義，而在人工智能研究領(lǐng)域則更是“及時(shí)雨”。試想，如果人們不關(guān)心人工智能研究領(lǐng)域的哲學(xué)問題，就不可能發(fā)現(xiàn)這一領(lǐng)域的范式存在張冠李戴的問題，也就不可能理解和實(shí)施人工智能范式的深刻變革。
事實(shí)上，自然科學(xué)與哲學(xué)之間并不是互不相關(guān)的兩個(gè)研究領(lǐng)域。相反，它們是互有側(cè)重然而又相互聯(lián)系、相互促進(jìn)的兩個(gè)重要的學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。自然科學(xué)側(cè)重研究各種自然現(xiàn)象及其發(fā)展規(guī)律，社會(huì)科學(xué)側(cè)重研究社會(huì)現(xiàn)象及其發(fā)展規(guī)律，而其中哲學(xué)要側(cè)重研究的是人類思維領(lǐng)域（涉及到自然現(xiàn)象和社會(huì)現(xiàn)象）的基本規(guī)律。自然科學(xué)研究活動(dòng)中的科學(xué)觀念和科學(xué)方法論，既是自然科學(xué)研究的指導(dǎo)思想，又是哲學(xué)研究所關(guān)注的重要思維規(guī)律。因此，凡是深刻的自然科學(xué)研究領(lǐng)域（如人類智能和人工智能）都需要特別認(rèn)真關(guān)注和借鑒哲學(xué)研究的成果。
如上所述，人工智能的范式革命，不是一般的技術(shù)革命，也不是局部學(xué)科理論和研究方法的革命，而是科學(xué)觀和方法論的革命，是在人工智能研究體系結(jié)構(gòu)最高層次發(fā)生的革命，也是人類思維領(lǐng)域的一場革命，它將自上而下地影響到整個(gè)科學(xué)研究的領(lǐng)域。
人工智能范式革命不是偶然發(fā)生的，更不是由某些人的靈感沖動(dòng)而發(fā)起的，而是“輔人律-擬人律-共生律”揭示的科學(xué)技術(shù)發(fā)展根本規(guī)律所使然，是人類不斷追求進(jìn)步、不斷爭取從自然力的束縛下獲得解放的必然結(jié)果。正是這種不竭的追求，使得人們不僅要用材料科學(xué)技術(shù)的成就來擴(kuò)展自己的體質(zhì)能力，也不僅要用能量科學(xué)技術(shù)的成就來擴(kuò)展自己的體力能力，更要用信息科學(xué)技術(shù)和智能科學(xué)技術(shù)的成就來擴(kuò)展自己的基礎(chǔ)信息能力和智能能力。這是不可遏制、不可阻擋的歷史潮流。正是這種歷史性的規(guī)律和趨勢，使得科學(xué)技術(shù)的研究對(duì)象要從單純的物質(zhì)客體向人類的主觀領(lǐng)域大舉進(jìn)軍，從而使得科學(xué)技術(shù)要從傳統(tǒng)物質(zhì)學(xué)科向新興的信息學(xué)科大舉進(jìn)軍?？茖W(xué)技術(shù)研究領(lǐng)域的這種歷史性大擴(kuò)展大進(jìn)軍，必然需要新的思想武器，需要科學(xué)研究的新范式。
所以，人工智能領(lǐng)域發(fā)生范式張冠李戴的問題并不是人們主觀主導(dǎo)的事情，而是研究對(duì)象的大擴(kuò)張所導(dǎo)致的時(shí)代大轉(zhuǎn)變必然要帶來的“大陣痛”；而人工智能的范式革命，則是因應(yīng)時(shí)代大轉(zhuǎn)變所帶來的治療這種“大陣痛”的“對(duì)癥良藥”。其實(shí)，范式變革這個(gè)“對(duì)癥良藥”不僅是治理人工智能學(xué)科的“良方”，也是治理21世紀(jì)整個(gè)信息學(xué)科和復(fù)雜科學(xué)學(xué)科的“良方”。這不是什么深?yuàn)W玄妙的道理，而是活生生的、可感、可知的現(xiàn)實(shí)。
20世紀(jì)60年代初期，筆者在信息論研究生專業(yè)學(xué)習(xí)信息論課程的時(shí)候注意到：信息論只研究了信息的形式（模擬式信息的波形，數(shù)字式信息的碼型），而不研究信息的內(nèi)涵（信息的價(jià)值和信息的內(nèi)容）。后來，在研究人工智能的時(shí)候筆者又發(fā)現(xiàn)，人工智能研究和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究兩者之間“勢不兩立”：人工智能學(xué)派批評(píng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是“沙灘上的建筑（Buildings on quick sand）”，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派則反擊說“人工智能已經(jīng)死亡（AI is dead）”。這些單純形式化的處理、對(duì)立的而且有悖學(xué)理的互相抨擊，使筆者對(duì)這些研究的“正確性”產(chǎn)生了強(qiáng)烈的質(zhì)疑。
于是，我們毅然決定要按照自己更為熟悉的中華文明的思想精髓來重新審視這些現(xiàn)代科學(xué)。具言之，我們把“整體觀”（即人類主體與物質(zhì)客體對(duì)立統(tǒng)一的觀念）作為人工智能研究應(yīng)當(dāng)遵循的科學(xué)觀，把“辨證論”（即信息不是僵死不變的對(duì)象，而是聯(lián)系著、發(fā)展著和生長著的對(duì)象）作為人工智能研究必須貫徹的方法論。
經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的艱苦努力，我們?cè)?ldquo;整體觀”和“辨證論”的引領(lǐng)下，不僅發(fā)現(xiàn)了人工智能范式的張冠李戴問題，總結(jié)和提煉了信息學(xué)科的研究范式（鐘義信，2021b），創(chuàng)建了機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論，而且也發(fā)現(xiàn)了中華文明思想精髓與信息學(xué)科范式之間實(shí)質(zhì)相通的關(guān)系，表明了中華文明思想精髓與現(xiàn)代信息學(xué)科范式的同質(zhì)性。在這里，中華文明思想精髓最集中和最典型的表現(xiàn)就是祖國中醫(yī)和國學(xué)精華的觀念和方法，見表4的示例。
表4顯示，中華文明思想精髓的“整體觀”和信息學(xué)科的“信息觀”兩者都強(qiáng)調(diào)：（1）人類主體和環(huán)境客體是不可截然分割的整體（天人感應(yīng)），兩者相互作用，而不應(yīng)當(dāng)把人的主觀因素排除在研究的大門之外；（2）應(yīng)當(dāng)信守“以人為本”和“道法自然”，人是主客體相互作用的主體，要高度關(guān)注人類主體目標(biāo)的達(dá)成和物質(zhì)客體運(yùn)動(dòng)規(guī)律的維護(hù)，不能僅僅關(guān)注客體的物質(zhì)結(jié)構(gòu)；（3）應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到在研究對(duì)象的發(fā)展過程中存在各種不確定性，而不應(yīng)當(dāng)認(rèn)為一切研究對(duì)象都服從“確定的方式”。
表4還顯示，中華文明辯證論的方法論和信息科學(xué)的信息生態(tài)方法論兩者都強(qiáng)調(diào)：（1）不能止步于“純粹形式化”方法，而要用“形式、內(nèi)容、價(jià)值”一體化的“全信息”方法來描述和研究人工智能，中醫(yī)藥學(xué)把“藥名（語義信息）”定義為“藥形（語法信息）、藥效（語用信息）”的統(tǒng)一體就是這種描述和研究方法的典例；（2）不能局限于“形式比對(duì)”的決策方法，而要在理解的基礎(chǔ)上作出決策，中醫(yī)的“辯癥論治”是這種決策方法的自然體現(xiàn)；（3）要堅(jiān)持從整體上、從發(fā)展變化上認(rèn)識(shí)和處理問題（道生一，一生二，二生三，三生萬物），拒絕“分而治之”對(duì)研究對(duì)象的肢解和“單純形式化”對(duì)研究對(duì)象的閹割。這就確證了中華文明思想精髓與信息學(xué)科范式的高度同質(zhì)性。
不僅如此，人工智能的核心理論“普適性智能生成機(jī)制（信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律）”的本質(zhì)，正是中華文明的知行學(xué)說。具體來說，信息轉(zhuǎn)換與智能創(chuàng)生定律即知（由感知到認(rèn)知）行（由謀行到執(zhí)行）相濟(jì)（鐘義信，2023）。換言之，中華文明的知行學(xué)原理就是普適性的智能生成機(jī)制。這些都是中華文明思想精髓與信息科學(xué)范式同質(zhì)性的重要依據(jù)。
回顧整個(gè)人類的認(rèn)識(shí)史和自然科學(xué)技術(shù)的發(fā)展史，可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的事實(shí)：人類對(duì)事物的認(rèn)識(shí)總是從宏觀整體的“大而概之”“籠而統(tǒng)之”開始，然后才逐步進(jìn)入到“分而治之”“微而察之”，最后又總結(jié)抽象提煉到“宏觀整體的把握”。“從整體到局部，再從局部到整體”，這不是簡單的回到原地，而是辯證的升華與發(fā)展。
所以，古代人類對(duì)外部世界的認(rèn)識(shí)必然從“相對(duì)籠統(tǒng)”和“相對(duì)淺層”的階段開始。于是，以“整體觀”為科學(xué)觀和以“辯證論”為方法論的中華文明思想很好地適應(yīng)了這一階段認(rèn)識(shí)活動(dòng)的性質(zhì)和特點(diǎn)，使得中華文明在認(rèn)識(shí)世界和改造世界的古代歷史上一直“獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷”，處于世界領(lǐng)先的地位。
歷史發(fā)展到近代，人類對(duì)世界的認(rèn)識(shí)不再滿足于籠統(tǒng)性和淺層性的水平，而開始進(jìn)入到“深入”和“細(xì)致”研究的階段。這時(shí)，以“機(jī)械唯物主義（只關(guān)注物質(zhì)對(duì)象的研究）”為科學(xué)觀和以“機(jī)械還原論（信奉分而治之）”為方法論的西方文明就適應(yīng)了這種要求。于是，在近代數(shù)百年的科學(xué)技術(shù)發(fā)展進(jìn)程中，西方文明成為科學(xué)研究與發(fā)展的主導(dǎo)范式。相對(duì)而言，以“整體觀”為科學(xué)觀和以“辨證論”為方法論的中華文明則一直處于邊緣地位，被認(rèn)為只是物質(zhì)學(xué)科研究的學(xué)習(xí)者與跟隨者。
歷史進(jìn)入到信息與智能時(shí)代，隨著信息學(xué)科由初級(jí)階段邁向高級(jí)發(fā)展階段，科學(xué)研究的對(duì)象由單純的“物質(zhì)客體”擴(kuò)展到“人類主體與物質(zhì)客體相互作用”，以“機(jī)械唯物主義”為科學(xué)觀和以“機(jī)械還原論”為方法論的物質(zhì)學(xué)科范式無法適應(yīng)信息學(xué)科特別是人工智能研究與發(fā)展的需要，而以“整體觀”為科學(xué)觀和以“辯證論”為方法論的中華文明思想精髓和與之默契相通的信息學(xué)科范式，才是開拓和引領(lǐng)信息學(xué)科特別是人工智能，以及21世紀(jì)所有復(fù)雜科學(xué)研究與發(fā)展的偉大思想旗幟！
這是歷史演進(jìn)和科學(xué)進(jìn)步的必然結(jié)果，是研究對(duì)象由單純的“物質(zhì)客體”向“人類主體與物質(zhì)客體相互作用”的偉大轉(zhuǎn)變、科學(xué)體系由物質(zhì)學(xué)科主導(dǎo)向信息學(xué)科主導(dǎo)偉大轉(zhuǎn)變的結(jié)果。西方學(xué)術(shù)界流行的機(jī)械唯物主義科學(xué)觀和機(jī)械還原方法論適合于物質(zhì)學(xué)科的研究；而中華文明的整體觀（科學(xué)觀）和辯證論（方法論）則適合于信息學(xué)科特別是人工智能的研究。眾所周知，這種研究對(duì)象的擴(kuò)展，以及由研究對(duì)象轉(zhuǎn)變而導(dǎo)致的學(xué)科范式轉(zhuǎn)變，乃是不可阻擋的歷史進(jìn)步的潮流。
因此，令人倍感興奮和自豪的是，人工智能的范式革命，不僅取得了人工智能基礎(chǔ)理論研究的重大突破，創(chuàng)建了“機(jī)制主義通用人工智能基礎(chǔ)理論”；更為重要的是，人工智能范式革命的成功，確證了中華文明思想精髓與人工智能研究和21世紀(jì)現(xiàn)代科學(xué)研究與發(fā)展事業(yè)的性質(zhì)和需求高度匹配，從而具備強(qiáng)大的開拓能力和引領(lǐng)能力，確證了中華文明思想精髓在當(dāng)今時(shí)代的偉大復(fù)興！這既是科學(xué)技術(shù)發(fā)展新時(shí)代的偉大召喚，也是新時(shí)代所賦予中華文明思想精髓的偉大使命。
參考文獻(xiàn)
何華燦等，2021，《命題級(jí)泛邏輯與柔性神經(jīng)元》，北京郵電大學(xué)出版社。
N. J. Nilsson，2006，《人工智能》，鄭扣根、莊越挺譯，北京：機(jī)械工業(yè)出版社。
斯圖爾特·羅素、彼得·諾維格，2006，《人工智能：現(xiàn)代方法》，張博雅等譯，北京：清華大學(xué)出版社。
T. S. 庫恩，1980，《科學(xué)革命的結(jié)構(gòu)》，李寶恒、紀(jì)樹立譯，上?？茖W(xué)技術(shù)出版社。
汪琣莊、劉海濤，2021，《因素空間與人工智能》，北京郵電大學(xué)出版社。
鐘義信，1986，《信息的科學(xué)》，北京：光明日?qǐng)?bào)出版社。
鐘義信，2013，《信息科學(xué)原理（第5版）》，北京郵電大學(xué)出版社。
鐘義信，2014，《高等人工智能原理：觀念·方法·模型·理論》，北京：科學(xué)出版社。
鐘義信，2020，《“范式變革”引領(lǐng)與“信息轉(zhuǎn)換”擔(dān)綱：機(jī)制主義通用人工智能的理論精髓》，《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》，第3期。
鐘義信，2021a，《機(jī)制主義人工智能理論》，北京郵電大學(xué)出版社。
鐘義信，2021b，《范式革命：人工智能基礎(chǔ)理論源頭創(chuàng)新的必由之路》，《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》，12月上。
鐘義信，2023，《統(tǒng)一智能理論》（待出版），北京：科學(xué)出版社。
R. A. Brooks, 1990, "Elephant Cannot Play Chess," Autonomous Robot, 6.
R. A. Brooks, 1991, "Intelligence Without Representation," Artificial Intelligence, 47.
J. J. Hopfield, 1982, "Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities," Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 79(8).
W. McCulloch and W. Pitts, 2021, "A Logic Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity," Bulletin of Mathematical Biophysics, 52.
A. Newell and H. A. Simon, 1963, "GPS, A Program That Silmulate Human Thoughts," in E. A. Feigenbaum and J. Feldman (eds.), Computers and Thoughts, McGraw–Hill Book Company.
A. Newell, 1980, "Physical Symbol Systems," Cognitive Science, 4(2).
N. J. Nilsson, 1982, Principles of Artificial Intelligence, Springer.
F. Rosenblatt, 1958, "The perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain," Psychological Review, 6(56).
D. E. Rumelhart and J. L. McClelland, 1986, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition: Foundations, MIT Press.
A. M. Turing, 1963, "Can Machine Think," in E. A. Feigenbaum and J. Feldman (eds.), Computers and Thoughts, McGraw–Hill Book Company.
