新国学网:张海涛：人工智能学与AI艺术观念简史—AI、哲学、艺术的历史逻辑（中）_AI-艺术观念-机器-哲学-艺术

人工智能学发展的历史脉络人工智能学与人工智能艺术观念的历史逻辑经历了以下几个历史时期：一、哲学观念的

人工智能学发展的历史脉络

人工智能学与人工智能艺术观念的历史逻辑经历了以下几个历史时期：一、哲学观念的积累和孕育期（1956年前）；二、AI概念的形成期（1956一1970）；三、观念与技术的低潮期（1966一1974）；四、AI理论实践和应用期（1970一1988）；五、AI集成发展与突破期（1986至今）。从古希腊哲学思想的铺垫发展到现在，AI依然还在发展与探索之中，可见一个具有变革意义的事物萌芽、发生、演化的周期之长，经过了曲折和艰难的历史过程。

一、哲学观念的积累和孕育期 （1956年前）

古希腊哲学与人工智能潜在的理论关系：探寻世界存在的本源

古希腊唯物主义哲学家、原子唯物论学说创始人之一德谟克利特（Demokritos,约公元前460—370年）倡导机械唯物主义，他认为世界上所有物质都可以通过原子的直线或者偏离轨迹运动。他说连灵魂也是比生命的原子更加细微的一种物质构成，即灵魂是原子的不同配置形式，这个理论是一种机械化的理论观点。

古希腊哲学家柏拉图（Plato,公元前427—347年）、亚里士多德（Aristotle,公元前384—322年）倡导形式主义思维方式，通过形式刻画来论证自然语言推理的那种歧义，研究出形式逻辑。亚里士多德创立演绎法提出三段论至今仍然是演绎推理的最基本出发点。

毕达哥拉斯（Pythagoras,约公元前580—500年）把“数”视为世界的本源，这就为后来科学对数学语言以及一般意义上的形式语言理论建构打下基础和定下了大的基调。

苏格拉底（Socrates,公元前469—399年）、柏拉图师徒基于研究统计学数理逻辑，对自然语义的争论性进行澄清，然后通过找定义的方式对概念加以清晰的拟定。对问题进行形式定义，认为自然语言不靠谱，找到准确范式解决问题：求解应用题，自然语言阅读用数学语言来精确化转换，这对人工智能理念的出现起到了滋养的作用。

然而，即使古希腊有了科学理论铺垫为何机器智能的说法没在希腊出现，有几个原因：1、古希腊人看来，机械唯物主义和形式主义传统基本上还是两条方向，没能整合在同一个思想体系中；2、古希腊哲学家对心智理论的构建只是其形而上理论的一个运用领域和附属产物，也是人工智能理论的最初级阶段，因此谈不上机械智能问题；3、在奴隶制的社会条件下，人工机械的技术发展水平有限，很多机械设备来自人力、自然力、动物力，没有自动机械创造的认识和观念；4、对科学观念的意识还停留在直觉推理，没有科学仪器来诠释世界的各种现象，知识积累也停留在对保守社会体制、落后经济模式的反思态度，还意识不到机器智能概念的存在；5、哲学、艺术和科学的分工混沌，学科的专业性与针对性处于基础阶段。

近代及以后哲学思想对人工智能的潜在影响

中世纪倡导政教合一的神学至上本体论，一切现实中人的生存感受、价值观都交给了神，很难出现科学主义的理性研究，更不可能出现人工智能的理性思考，因此这个使命的接力棒便由古希腊时期直接传递给了近代。近代以后从神的信仰又回到人文主义本体的复兴上，因此对于人工智能哲学的发展有很好的铺垫作用。

进入近代，哲学讨论话题有了不同于中世纪的变化，如：回到人性、情感等人类自身价值的认知，对知识的诠释也是对人类心智结构深入探讨；近代以来的时代背景中伽利略（Galileo Galilei,1564—1642）物理学革命中形式传统和唯物主义传统融合为一个体系，物理形式化描述也必须运用数学化语言才能实现，因此哲学中数学化语言进一步被重视起来；到了近代机械技术逐渐精进，艺术家达芬奇（Leonardo di ser Piero da Vinci,1452—1519）也在文艺复兴时期思考自动机器的发明创造。

近代对计算机技术也有了乐观的估计：能否制造一台机器，开始考虑模拟人类智能的可能性。最早开始出现在笛卡尔（Rene Descartes,1596—1650）、莱布尼茨（Gottfried WilhelmLeibniz,1646—1716）的理论文献中，表象上看这两人都是支持人工智能的唯理派，归结为理性活动符号表征层面的推理。

德国哲学家、数学家莱布尼茨把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础，他在《人类理智新论》中认为人工主张的一切都是程序。他们的原始计算机技术、二进制研究虽然都已“站队”在人工智能脉络中，但反对机器智能，支持计算机技术，不一定支持人工智能。笛卡尔不可能支持机器智能因为他是二元论者，即认为人是占据广延的物质实体和不占据广延的灵魂实体的复合体，就是精神与肉体的复合体，而机器智能不可能实现这一高度的融合。可见他们理解的计算机技术和人工智能中的机器智能有着区别。[1]

莱布尼茨认为机器不可能产生智能，笔者理解他的观点是软件和硬件不可能融合产生智能。人工智能的软件是否能产生和人类智能一样的智能，莱布尼茨《单子论 第17节》反对机器智能的理由是：知觉不能运用机械理由解释，单子是抽象的精神实体，不占据广延的特征，假设我们把机器放大的像磨坊那么大，零件在运动，但知觉视觉上依然找不到，单子在空间是找不到的，也不能在空间中描述，因此机器不可能有智能。但上面的论点也有很多漏洞，批判莱布尼茨的核心思想理由是，比如把莱布尼茨作为人类是有智能的，把他的大脑放大成磨坊那么大同样也观看不到知觉和意识的表象形态，所以这个理论有一定的争议性。[2]

霍布斯（Thomas Hobbes,1588－1679）《利维坦》是政治哲学书藉，但提到唯物主义所有理智活动都是形式符号。他认为人类的所有讨论都在加减的基础上，是心理上的利益计算，包括在政治、经济等领域都在计算或算计之中。他的理论是人文的社会发生的一切都可以用物理科学的量化和计算来实现，这正应证了当下和未来我们对大数据的依赖。[3]

休谟（David Home,1711—1776）作为经验论代表人物认为经验认知不是推理，是通过习惯、统计学选择感官经验，非哲学角度的感觉物理刺激开始再记忆保存。比如六面体虽然我们一个角度只能看到三面，但只要一次多角度看到过多面，记住了它有六个面，下次即使我们只看到三面，但也会认识到它是六个面。看看我们认知事物的过程：印象、直觉——感官感知、观念——符号、记忆、想象力激活。这个人工智能联接主义的习惯认知过程、统计机制，由人工神经网组成的统计学过程，将外界信息进行逐步抽象最终输出，也为人工智能的技术方式起到了拓展作用。

康德（Immanuel Kant,1724—1804）哲学整合了经验论和唯理论，康德将心智的知觉活动划分为两个方向：一是感性能力，选择出那些感官信息的原始输入；二是知性能力，致力于把这些输入信息整理成一个融贯的、富有意义的视觉经验。他更多的关注知性能力，启发、指导了实际的编程理论，也是实际工程学构建理论的启蒙者。

作为电子数字计算机的先驱，美国数学家莫克（1907一1980）1946年研制成功的第一台通过电子数字计算机让ENIAC机器动物有了智能。因当时的中国战乱不断，先进的哲学思想没有给当时的中国带来新的观念，阻碍了中国科学的发展。

美国神经生理学麦克洛奇（W.McCulloch）和皮茨（W.Pitts）1943年建成第一个神经网络模型（MP模型）；美国数学家、控制论创始人诺伯特·维纳（Norbert Wiener,1894—1964,美国数学家、控制论创始人）1948年创立了控制论，对人工智能的影响巨大，形成了行为主义学派，为人工智能的诞生起到决定性的铺垫作用。

维特根斯坦（Ludwig Josef Johann Wittgenstein,1889—1951）作为哲学家、数理逻辑学家、语言哲学奠基人，与图灵相识，他们的理论相互关联。维特根斯坦早期著作《逻辑哲学论》的核心思想与人工智能科学知识表征的三个环节的理论关联具有一致性：一、被表征对象抽出的形而上学理论；二、知识表征的技术手段，特别是逻辑技术手段的选择问题；三、在选定一个特定的表征手段的前提下，对于知识表征范围的可能性边界的划定问题。他的另一著作《哲学研究》从AI的角度看，与《逻辑哲学论》的最大拓展研究在于他不再把静态的知识体系视为哲学本身的理论，而是转移到了智能体和对于信息实时处理的焦点上。

英国数学家、逻辑学家图灵（Alan MathisonTuring,1912-1954）1936年创立了自动机理论亦称图灵机理论，1950在其著作《计算机与智能》中首次提出了“机器也能思维”。图灵试验把行为主义心理学思潮的人工智能研究结合在一起，背后的哲学思想言语行为最主要，图灵测验在麦卡锡发明人工智能概念（1956年真正诞生）前已关注机器智能，因此图灵被称为“人工智能之父”。

图灵奖是计算机领域的最高奖项，1956年会议内容：自然语言的翻译处理、人工神经元网络、计算理论以及机器的创造性等。AI必须对“何为智能”这个问题作出解答，对人类神经元进行人工模拟，智能是什么领域哲学、是不是哲学问题讨论的最多。然而，不同的解答往往会导致不同的技术路径，如诸葛亮时常用的三个锦囊妙计，相当人工智能的程序图，这是对智能的基础看法：求解方式。而在当时的中国人工智能的哲学理论被称为唯心主义形而上学的观念，遭遇了强烈批判，因此可以看出一个国家社会制度、信仰、文化、哲学认识甚至经济环境对科学发展都起到至关重要的影响。

以上学术探讨可以看出一个具有划时代的变革与创新的事物必然要经过长时间的历史积累才能有所冲击、突破和得到升华。其实近代笛卡尔、莱布尼茨等哲学家讨论的问题当下的科学家也还在探索，如自然人是否和智能机器未来可能有区别，人类是否会被完全复制成机器人（非生物克隆人），机器人的软硬件是否能高度融合，如果未来解决了这些核心问题，人类将有可能被机器人所取代。

近现代人工智能艺术出现的背景

人工智能艺术作为新媒体艺术（科技艺术）的一个分支出现，也经历了漫长的时间积累。艺术媒介与哲学一样在不同历史时期也会演变与跨界，可见媒介创造和科学技术的发明有着紧密联系，也是艺术价值判断的要素：从远古时代“原始岩画”出现——古希腊罗马、中世纪、近代“素描、雕塑、油画”出现与盛行——现代“摄影、电影”出现——后现代“装置艺术、行为艺术”及“媒体艺术”：游击录像、观念记录、单屏录像、录像装置——“新媒体艺术”：数字虚拟艺术、生化变异艺术、物理转换艺术、人工生命艺术（包括生化领域转基因、克隆生命、数字与物理科学结合发展起来的人工智能艺术）。

20世纪初期可以视为影响诞生电子艺术思潮的三个艺术趋向：未来主义、达达主义、构成主义，选择对旧工业和传统文明的批判，倡导后工业的生活与生产方式及观念。电子艺术是反传统工业化后的信息化产物，人工智能技术的核心是电子和数字化软件来支配硬件的行为方式。

另外几个趋向也为新媒体科技艺术产生起到了铺垫的作用：

首先是在技术和美学及社会意识形态方面产生互动的摄影、电影观念艺术中的智性因素，再有是将环境作为核心的大地艺术和公共艺术开始与大众互动；动态雕塑、灯光装置的自动、互动加快了机器人艺术出现的脚步；20世纪60年代后的视频艺术、电脑空间艺术和电子艺术，成为新媒体艺术软硬件发端的媒介；20世纪的后期，信息交流技术与创新意识的合并，引导了第四次信息化革命（继农业、工业、电气革命后），人们用这些新技术创造了新的视听语言，连接并超越了社会、制度、经验、观念等一系列的传统文化与意识形态。

人工数字生命的案例：

神经风景Tobias Gremmier-NeuroScapes(“NEUROSCAPES”)是数字重建神经元的视觉解释。这些结构实际上是思想，记忆，情感的雕刻。通过将神经元数据转换为虚构的景观来将心灵的无形性与其潜在的物理对应物进行对比。[4]

二、AI概念的形成期（1956一1970）

人工智能的诞生

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，即用人工的方法在机器（或计算机）上实现智能或称机器智能、计算机智能。人们通过体验、学习或联想来理解对客观世界规律的认识，智能机器能够在各类环境中自主或交互实施各种拟人任务，甚至对行为和思维方式进行自主进化、学习与判断，是计算机科学的一个分支。人工智能分为三个学派：符号主义、连接主义、行为主义，这三个方法和方向争论激烈都有片面的倾向，但都有意义，人工智能需要更多综合辩证的反思和实践。

人类区别于其他动物有做梦的潜意识，人类梦想中发明各种机械工具和动力机器协助甚至代替人从事各种体力劳动，带来舒适快捷和物质欲望的满足。18世纪第一次工业革命瓦特（James Watt,1736—1819）发明改装蒸汽机减轻体力劳动，实现了生产过程自动化的可能性；20世纪40年代计算机的发明、让信息革命发展到新的阶段；50年代人工智能的出现开辟了人类利用智能计算代替人类从事脑力劳动的新纪元。

AI诞生于一次历史性会议一一达特茅斯会议

1956年8月，青年美国学者约翰-麦卡锡(JohnMc-Carthy,1927-2011)、马文·明斯基(MarvinMinsky,1927-2016,人工智能与认知学专家)、朗彻斯特(Lochester)和克劳德·香农(Claude Shannon,1916-2001,信息论创始人)共同发起，邀请莫尔、亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,麻省理工学院工程师)、艾伦·纽厄尔(AllenNewell，1927-1992，计算机科学家)和赫伯特·西蒙(Herbert Simon,1916-2001,1978年诺贝尔经济学奖、1975年图灵奖)等参加在美国达特茅斯大学举办的一次长达2个多月的研讨会，讨论机器模拟人类智能的话题，会上首次使用了“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。1956年塞缪尔在IBM计算机上研制成功具有自主学习、自主组织和自主适应能力的西洋跳棋程序；1958年麦卡锡建立了电子行动规划咨询系统；1961年明斯基发表了“走向人工智能的步骤”论文，推动了人工智能的理论发展。

三、观念与技术的低潮期（1966一1974）

1966年后的一段时间学术界过高预言人工智能的发展前景而遭遇批判的重创，给AI的声誉和领域造成极大伤害。西蒙1965年说“20年内，机器将能做到人所能做到的一切”；明斯基1965年说“在3一8年时间里，我们将研制出具有普通人智能的计算机，这样的机器能读懂莎士比亚的著作，会给汽车上润滑油，会玩弄政治权术，比讲笑话，会争吵……它的智力将无以伦比”这些论调最终都没有得到实现；塞缪尔的下棋程序在与世界冠军的对弈中以1比4告负，归结为能力有限；英国剑桥大学数学家詹姆士按照英政府的旨意，发表了一份关于人工智能的综合报告：声称人工智能即使不是骗局，也是庸人自扰，科学项目停了，进入低潮。

人工智能进入低落期也让学者们认识到一点，一个新的事物出现必须经过长期的努力才能实现，不是作为炒作的噱头博得眼球或抬高自己身份的筹码，也不是纸上谈兵的理论空文，更多的是要有实践的成果和作品出现。

四、AI理论实践应用期（1970一1988）

专家系统实现了人工智能从理论研究走向专项技能的应用，是AI发展史上一次重要的突破与转折。

1972-1976年费根鲍姆(Edward Albert Feigenbaum,1936-,1994年获图灵奖)研制MYCIN专家系统，用于协助内科医生诊断细菌感染疾病，并提供最佳处方。计算机视觉、机器人自然语言理解、机器翻译等AI应用实践获得发展。但机器人智能医疗局限是机器只能治疗某一单项领域的病症。

五、AI集成发展与突破期（1986至今）

专家系统的不足是应用领域狭窄，知识缺乏普遍的常识性，信息获取困难、推理方法单一，没有分布式功能，不能搜索现成数据库等，促进专家系统的改进与发展。机器人学习、人工神经网络、智能机器人和行为主义的结合还需要深入研究。智能计算（Cl）弥补了人工智能中数学理论算法上的不足，更新了人工智能理论框架的多元性，使人工智能进入了一个新的发展时期。

机器人的发展方向是仿生、仿人类，甚至超越人类功能的发展，另外人工智能与人类智能究竟谁厉害，这也是人类讨论的焦点。图灵测试解决的是人类与智能人幕后对话不可分辨真伪的能力，而对机器人超越人类的几次智能测试：90年代中期一个名叫Chinook的程序打败了全世界顶尖的跳棋高手们；1997年机器人“深蓝”战胜人类，2003年与人类打成平局；2011年IBM的Watson 在智力游戏Jeopardy中夺得第一；2016由谷歌伦敦子公司DeepMind开发的AlphaGo机器，以5：0的绝对优势击败了欧洲围棋冠军樊麾……可见机器人在某些方面有超越人类的智能，如运算速度之快，记忆容量之大，推理和判断能力之强，感知能力之敏锐，都是我们不可否认的事实。

网易科技讯2017年10月27日消息，据Futurism报道，由总部位于香港的人工智能机器人公司Hanston robotics设计的机器人索菲亚（Sophia），已经被沙特阿拉伯王国授予公民身份。这是有史以来第一次人类给机器人赋予如此之高的礼遇，但也引发了“机器人未来权利”之争，成为一个标志性的历史新闻。

国别分析人工智能发展的历史与体制、文化、哲学的关系

美国关于研究人工智能的优势是资金充足，美国的哲学家与科学互动最频繁。而德国科技哲学教育偏重人文历史梳理，对当下哲学问题介入少，对跨学科的支持也少，因此人工智能逐渐美国化，走到世界的前列。日本七八十年代重大科研项目主要以政府国家力量主导，但日本人工智能缺少哲学的影响，关于智能是什么？日本哲学与德国一样偏重文献解读。可以看出超前的哲学观念对科技的发展有着强有力的引导作用。

前苏联的电玩是主要产业，硬件生产落后，软件编辑尚可，但缺少哲学与科技的互动；政策态度的保守压制了学者的研究自由，学生必须研究马克思主义而反对机器人学；数学研究虽深，但举国体制落后，AI也很难发展。前苏联研究AI落后的原因是缺少AI研究方面的远见，其官方意识形态以马克思主义为纲，认为Al是唯心主义观点。鼓励自由开放、对固定的政治化哲学的曲解不符合马克思主义，说人工智能只能转移和统筹好的价值而非生产价值，反对控制论。60年代初赫鲁晓夫（1894—1971,苏联党和国家最高领导人）主政，为维纳控制论平反，但人工智能在政治上仍然不正确，这说明一个新的事物出现都会遭遇意识形态无奈的控制。

人工智能在中国发展的历史困境

1956年人工智能诞生初期中国刚结束朝鲜战争，当时并不知晓人工智能，80年初才知道维纳控制论，但又已过时。之后中国人工智能问题长期跟风研究，缺乏真正学院的原创性思维，注重模仿，轻视原理，缺少哲学的引导。问题缘起是跨学科困难，缺少文理科大型交流平台。

1981年中国人工智能学会在长沙艰难的成立，但长期得不到国内科技界的认同，只能挂靠中国社会科学院哲学研究所，直到2004年才得以返祖归宗，挂靠到中国科学技术协会。1987年中国有关人工智能的书才出版，1985年前人工智能在西方国家得到了重视和发展，而在前苏联却受到批判。我国人工智能也与“特异功能”一起受到了质疑，人工智能学科的书87年才得以出版——1986年清华大学校务委员会经过长期三次讨论，最终决定同意在清华大学出版人工智能著作。

中国首部“人工智能机器人学”和“智能控制”著作分别于1987年、1988年和1990年在清华大学出版社、中南工业大学出版社和电子工业出版社问世，呈破竹之势。据不完全统计，从1987年到现在全国已编著出版50多部人工智能、40多部智能控制和近50部机器人学和教材专著；1978年在中国才把“智能模拟”纳入国家研究计划，但不能提“人工智能”的概念；1984年召开了智能计算机及其系统学术研讨会；1986年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入国家高科技术研究计划；1993年起把智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划；进入21世纪后已有更多的人工智能和智能系统研究获得了各种基金计划扶持。可见人工智能的发展与体制、哲学观念认识有着密不可分的关系。

人工智能学研究目标及各领域的影响

通过编程来模仿和检验人类智能的有关理论，才能更好地理解人类智能。实现人类智能创造有用的程序，执行需要人类专家才能实现的任务，实现人类智能化。近期目标是建造智能计算机代替人类的部分智力劳动；远期目标是揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。近期目标为远期目标奠定了理论和技术基础，远期目标为近期目标指明方向。

未来人工生命社会的建构，对人类的影响最为突出和直接。而人工智能是人工生命中最核心、最备受关注和争议的内容，如机器智能人一旦与人类无异必然会要求平等的公民权、参政权，甚至就象当年黑人种族维权和女权主义一样争取平等权力意志。2017年第一个机器人公民的出现，也标志着人工智能争取自我权利的时代已经到来。经济领域人工智能会带来高效利润、社会结构的改变。文化领域会出现科技哲学、人工智能文学、电影、艺术、建筑、伦理学等。机器智能人服务、领养、身份、职业、人性、教育、生态环境、人机关系、机机关系、犯罪、审判标准等一系列问题都会带来新的变革。目前全球有很多高精尖技术已经研究出成果，只是没有也不能普及，因为一旦普遍推广便会触及关于资源分配、社会结构的变化，以及道德伦理危机等诸多繁复问题，而且人类还没做好新的应对机制和有效措施。

AI对经济影响

经济上追求高效利润，如地质勘探的速度快、精确性高；AI代替脑力、体力劳动就业问题，引起社会结构变化，向人、机器和人工智能机器的一机三元结构变化；人们将不得不学会与智能机器相处，并适应这种变化后的社会结构。

AI的发展提高产品数量与质量、降低了运营成本、提高员工业务水平、增强生产的灵活性、提高劳动生产率、节省原材料与能源、提高工作场所的健康度和安全度，减少劳动力流动与招工的难度。如喷漆机器人，时间快，柔性好，精度高，色泽、厚度均匀。劳动力供不应求，机器人价格降低，促进机器人发展。

Al对人类思维方式观念的变化

人们开始认可智能机器的判断与决定；对人工智能数据的依赖，逐渐失去对问题及其求解任务、责任感和敏感性；人类智能认知能力逐渐下降，不作深度思考，变得懒惰；过分依赖智能应用，如我们和手机、电脑与日常生活的高度捆绑。

人工智能对人类的影响，如对生理、心理、精神上的威胁，还会引起法律问题，出现机器人伤害、杀人；军事上可能会引发未来智能机器战争，带来网络部队战争和技术失控的危险；人工智能一旦被异端份子或恐怖组织利用会造成重大社会问题，因此人类规定了机器人三大定律，来约束机器人的思维和行为。

高端人工智能自身系统会随着经验的演化，不断自我学习、创新。当下与未来的趋势是大数据暴增、万物互联，再向万物智能的方向发展，这种发展趋势会将平凡的人类变得更伟大，逐渐成为驾驭机器的人；而智能机器会逐渐改变社会结构，人与人的交往增加至人与机器的交往模式；同时需要健全智能网络部门，预防或管制机器人犯罪。人工机器社会也会改变人类的知识结构、语言和文化生活，人类只有在顺应时代大潮流的基础上迎接各种有利或有弊的挑战，人类文明才能有所创造和发展，人工机器也会逐渐成为未来艺术世界中具有创造力的主角。

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