刘钝×余晨×余盛峰：AI时代如何捍卫人的自由？

哲学园 · 公众号 · 哲学 · 2025-05-30 20:34

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、人和机器放在一起，主体跟客体的界限开始变得模糊了。在这个主客难分、物我莫辨的时代，今天我们讨论人工智能，追溯控制论的源流和金老师的这两本书是非常恰当的。

技术逻辑：从理性主义到经验主义

余盛峰：

人工智能背后的思想源头或者说理论基础可以追溯到维纳的《控制论》。对于专业的研究者来说，听到这样一个命题马上就能够理解背后的机理，但是对于绝大多数普通读者来说理解起来会有点困难。

人工智能的技术原理到底是什么？为何它和控制论内在的思想具有某种联系？

余晨：

人工智能的历史从 1956 年达特茅斯会议开始，经历了几次寒冬、几次热潮。

早期的符号主义想要解决的问题是：怎样重复人类思考的过程。认为一定可以推出一套规则，按照这个规则让机器来实现，这是自上而下的想法，可以把它看作理性主义。

显然这条路走不通，所以在 20 世纪 70 年代，人工智能进入寒冬之后， 80 年代又出现了所谓的专家系统。专家系统是让机器做特定领域的专家，把特定领域的事实、知识工程、规则编码，让机器重复人类思考的问题。虽然专家系统比起早期的符号系统有了更广泛的商业应用，但是没办法规模化，也没办法灵活地适应市场需求，所以人工智能又进入了死胡同，走进另一个寒冬。

直到 20 世纪 90 年代出现机器学习、深度神经网络，然后到了 2010 年代这一波人工智能。现在这一套人工智能的思路和以前是不一样的，以前是规则驱动的，今天都是数据驱动的。可以把这种数据驱动的人工智能看作经验主义，即怎样定位人脑。原来的逻辑主义跟理性主义认为人就是一个逻辑机器，但是经验主义认为人是一个数据的模式识别器，人脑有大量的经验数据，然后会形成模式识别，判断出最有可能的数据。

今天的人工智能，不管是生成式人工智能还是之前的图像识别之类，全是靠数据驱动的，本质上可以把它想象成一个统计模型，所以这一波人工智能的成功跟早期的人工智能最大的区别，从哲学的角度来讲，可以看作是经验主义对理性主义的胜利。

至于和控制论的关系，可以把机器学习的过程看成一个广义的系统，这是一个负反馈的机制。我们做数据拟合，要找到一个模型拟合数据，有新的数据就可以有最大的概率判断准。拟合的过程最重要的算法就是 “ 梯度下降 ” ，可以将它想成一个反馈的过程 ——调整参数的过程就是一个负反馈的机制，让指标值收得越来越小。在控制论里，将这称为 “ 内稳态 ” ，可以将机器学习想成 “ 代价函数 ” （用于衡量模型预测结果与目标之间 “ 误差 ” 或 “ 损失 ” 的数学函数，为模型提供明确的优化方向，即 “最小化代价” ）的最小值，在逻辑上都是等价的。从广义上来讲，控制论研究的所有有自适应行为、有复杂行为的系统背后是相通的逻辑。不管是一个生物，还是复杂的机械（如火炮、导弹等），或是人工智能系统背后都有一套负反馈机制，或者有内稳态的目标函数机制，实际上很多东西跟人工智能之间是有一一对应关系的，可以做一个简单的类比，这是它们背后相通的逻辑。

余盛峰：

前面谈到人工智能的两条路径，我觉得非常有穿透力。在整个科学发展的历程中，理性主义和经验主义这两条路径，是不是慢慢显现出类似的规律？这两条路径处于始终相互竞争、相互促进的发展中吗？

刘钝：

从大历史的角度来看，人类的技术进步确实太快，人脑的进化和制度的进步远远跟不上，那怎么办呢？只有用理性克服，要借助哲学思辨，金老师的著作的意义就在这里。

科学史学科中的一个核心命题是 “ 科学革命 ” ，一般公认的是两次。第一次是 17到 18 世纪，从哥白尼到牛顿，建立了把天上地下的规律都统一起来的牛顿力学，三个运动定律加上万有引力定律，用数学的方式完整表达出来了。第二次是 20 世纪初，量子力学和相对论的诞生。

经常有人谈到第三次科学革命，跟 AI 有关系，这个前景还不甚明朗。与其盯着科学革命，不如从技术的角度看人类是怎么走过来的。

从旧石器到新石器是一次重大的技术革命，从打砸石器到精研磨石器是非常了不起的技术革命。有了它，我们的祖先才可以做钩钓鱼，做针缝制兽皮衣服，才能做出更精细的工具来从事农业生产，才能做石斧石刀跟野兽、敌对部落战斗，人类由此才能发展进入农业社会。