人工智能：何为“智”？

一个智能系统不必在内部结构或外部行为上和人脑“形似”，但必须在理性原则上与其“神似”。一个计算机系统是否有智能，不在于某一个时刻它能解决什么实际问题，而在于它提供的解是否依赖于系统的历史和处境。

在《当你谈论人工智能时，到底在谈论什么?》一文中，我解释了在人工智能这个领域中目前对“智能”的理解有非常不同的几派。这种差别直接表现在他们给“智能”下的工作定义上。

所谓“工作定义”，是指在一个理论中使用一个本来有歧义的词汇时，对其在该理论中的意义的界定。这就像是说“我知道这个词有不同的意思，但在这个理论中它是下面的意思……”一个词汇的工作定义当然要尽量符合其在一般使用时的意义，但这不是唯一的考量，尤其是对一个本来就有歧义的词汇来说。实际上，科学史上的一些重大进展恰恰是从对某个常用词汇的重新解释开始的。

在前文中已经提到，我把“智能”定义成“在知识和资源相对不足的条件下的适应能力”，而本文的目的，就是解释我为什么采用了这样一个独特的工作定义。

在与“智能”(及其相关概念，如“认知”“思维”“意识”等等)有关的诸多研究方向中，我所感兴趣的是，通过对人类智能的研究发现智能的一般规律，并将其在计算机中实现。这个说法听上去平淡无奇，但仔细探究起来，它隐含着下列三条基本预设：

(1)人类是有智能的(尽管不同人的智能可能在程度和特征上有所差别);

(2)人类智能不是智能的唯一可能形态(智能系统并非在所有方面和人完全一样);

(3)现存的计算机系统基本是没有智能的(否则人工智能早已经实现了)。

下面让我们逐条分析这些基本预设，并考察它与智能的各种工作定义的关系。

第一预设看上去不言自明，但实际上排除了许多“原则派”的智能定义。如前文所述，这一派认为智能代表着某种理性原则，“智能的”意味着按某种标准衡量是最好的。传统的理性标准包括经典逻辑模型和概率论模型及其变种，但人的现实思维活动往往背离这些模型，以至于有不少人认为人的思维是“非理性”的。如果只有符合经典逻辑或概率论才算有智能，那么普通人也要被排除在智能系统之外了。

第二预设要求智能定义不能只包括人类智能。即使在一个“广义智能”理论完全建立之前，我们也有理由要求它至少涵盖下列智能形态：

(1)人类智能(第一预设);

(2)人工智能，或者叫计算机智能，至少作为一种理论可能性;

(3)动物智能：某些动物公认比另一些动物“聪明”，而一个广义智能理论应当能解释这种差别。另一方面，既然我们认为智能是进化的产物，那么说其它动物一点智能都没有，这似乎也说不过去，尽管可以说它们的智能比人类低很多;

(4)群体智能：把一个人类或动物群体看成一个智能系统绝不仅仅是一种比喻或拟人化的修辞手段，而是有深刻的合理性。蚁群和蜂群的内在整体性和行为协调性已广为人知，而一个人类组织(如政府、军队、公司、社团等)常常可以像一个人一样被分析其“聪明”或“愚蠢”之处，尽管群体和个体确有各种差别;

(5)外星智能：尽管尚无其存在的证据，起码没有人否认“智能外星人”是个有意义的概念。

一旦第二预设的上述解释被接受，“结构派”和“行为派”的智能定义就显然太“窄”，太“人类中心主义”了。即使撇开人工智能不谈，后三种智能显然既未必基于和人脑一样的内部结构，也未必产生和人类一样的外部行为。

当图灵提出他著名的“图灵测试”时，是将其做为“思维”的充分条件，而非充分必要条件的，因为他明确承认一个机器可以表现得不像人但仍被认为能思维。因此，他并没有给智能或思维一个“行为派”的定义，而这一点被大多数后人误会了。沿“结构派”或“行为派”的路线仍可能造出智能系统来，但由于它们的目标和途径附加了只对人类智能来说是必要的限制，因此它们不是导向人工智能的合适路径。就像在研究制造飞行器时完全“以鸟为师”一样，其问题不在可能性，而在必要性和一般性。

第三预设是基于下面的直觉：尽管今天的计算机已经可以解决很多复杂的问题，我们仍常常觉得它们缺乏人类思维的某些本质特征。这里的差别主要不是在速度、容量、复杂性、可靠性等方面，而是在适应性、灵活性、创造性、自主性等方面。