人工智能通論 課后習題答案

課后習題參考答案

第1章

1.如何理解人類智能？

人類智慧是人類所擁有的獨特能力，即：為了實現(xiàn)改善生存發(fā)展水平這一永恒目的，

人類需要憑借他的先驗知識根據(jù)目標和初始信息不斷地發(fā)現(xiàn)需要解決而且可能解決的問題,

也就是認識世界和改造世界，這個過程需要經(jīng)歷多次行動、反饋、學習、優(yōu)化，直至達到目

標。在這一過程中，人類根據(jù)自身目的和知識發(fā)現(xiàn)問題、預設目標、以及修正目標的能力，

是人類智慧能力中最具創(chuàng)造性的能力，需要目的、知識、直覺、感悟力、啟發(fā)力、想象力、

靈感、頓悟，以及美感等這樣一些“內(nèi)隱性”認知能力的支持，是一種“隱性智慧”。根據(jù)

隱性智慧所定義的初始信息（“求解問題一預設目標一領(lǐng)域知識”）求解問題的能力，也是創(chuàng)

造性的能力，但主要需要有根據(jù)初始信息來生成和調(diào)度知識、并在目標引導下由初始信息和

知識生成求解問題的策略這樣一些“外顯性”操作能力的支持，稱為“顯性智慧”。總之，

人類智慧就是“人類認識世界和改造世界并在改造客觀世界的過程中改造主觀世界”的能力。

而關(guān)于人類的智能，在人類智慧的概念中，由于隱性智慧所具有的“內(nèi)隱”特性，通常需要

由人類自身來承擔；而由于顯性智慧具有“外顯”特性，卻可以通過人工的方法和技術(shù)在外

部來模擬實現(xiàn)。為了推動人們對于“顯性智慧”的模擬研究，就把顯性智慧特別地稱為“人

類智能”。也就是說，人類智能是“人類根據(jù)初始信息來生成和調(diào)度知識、進而在目標引導

下由初始信息和知識生成求解問題的策略并把智能策略轉(zhuǎn)換為智能行為從而解決問題的能

力”。

2.人工智能可以從哪些方面定義和理解？為什么人工智能有不同的理解和定義？

科學界并沒有關(guān)于人工智能的明確、嚴格的定義。不同階段的研究人員從不同角度給出

了不同定義，蔡自興教授曾在其經(jīng)典教材《人工智能及其應用》列舉了人工智能的的11個

定義?，F(xiàn)有不同的關(guān)于人工智能的定義主要從學科、知識、仿人或擬人、機器等不同的角度

給出：

（I）擬人的角度

美國加州大學伯克利分校計算機科學教授斯圖爾特?拉塞爾（StUartRUSSeI）在其經(jīng)典教

材《人工智能：一種現(xiàn)代方法》把人工智能的定義總結(jié)為4種，第一種是像人一樣行動的系

統(tǒng)（類人行為），第二種是像人一樣思考的系統(tǒng)（類人思考、認知模型），第三種是理性地思

考的系統(tǒng)（邏輯主義），第四種是理性地行動的系統(tǒng)（理性智能體）。該書基于智能體的概念，

重點討論理性智能體的通用原則以及構(gòu)造此類智能體所需的組成部分。

人工智能是一種使計算機能夠思維、使機器具有智力的激動人心的新嘗試。.

人工智能是那些與人的思維、決策、問題求解和學習等有關(guān)活動的自動化。

人工智能是用計算模型進行研究的智力行為。

人工智能是研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算。

人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人的智能的創(chuàng)造性機器的技術(shù)。

人工智能是研究如何使計算機做事而讓人過地更好的技術(shù)。

人工智能是一門通過計算過程理解和模仿智能行為的學科。

人工智能是計算機科學中智能行為的自動化有關(guān)的一個分支。

定義Cl的定義C2涉及擬人思維；定義C3和定義C4與理性思維有關(guān)；定義C5和定義C6

涉及擬人行為；定義C7和定義C8與擬人理性行為有關(guān)。

（2）機器角度

《人工智能及其應用》先是給出了智能機器的定義，即能夠在各類環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)

行各種擬人任務的機器。在此基礎上，給出了人工智能的兩個定義：人工智能是計算機科學

中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。人工智能是智能機器所執(zhí)行的通常與人類智

能有關(guān)的智能行為，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通信、設計、思考、規(guī)劃、

學習和問題求解等思維活動。這是從實現(xiàn)機器智能的角度給出的人工智能定義，這個定

義最接近人工智能的最初含義，即實現(xiàn)具有像人一樣有智能的機器。

（3）能力和學科角度

王萬森教授在《人工智能原理及其應用》從“能力”和“學科”兩個方面對人工智能進行定

義：從能力的角度看，人工智能是指用人工的方法在機器（計算機）上實現(xiàn)的智能；從學科

的角度看，它是一門研究如何構(gòu)造智能機器或智能系統(tǒng),使它能模擬、延伸和擴展人類智能

的學科。

人工智能是計算機科學中涉及研究、設計和應用的智能機器的一個分支。其近期的主要目標

在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力行為，并開發(fā)相關(guān)的理論和技術(shù)。

（4）知識角度

美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：“人工智能是關(guān)于知識的學科一一怎樣表

示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學”。這是從知識和學科的角度給出的定義。

（5）信息角度

鐘義信教授認為人工智能：就是人類智能（顯性智慧）的人工實現(xiàn)。更具體地說，人工智能

是“機器根據(jù)人類給定的初始信息來生成和調(diào)度知識、進而在目標引導下由初始信息和知識

生成求解問題的策略并把智能策略轉(zhuǎn)換為智能行為從而解決問題的能力這個定義是在智

能定義基礎上給出的人工智能定義，將信息、、知識、策略、行為聯(lián)系起來。

可見，大多數(shù)已有的人工智能定義通常也都是描述性的或是解釋性的，缺乏對于研究實現(xiàn)方

法和技術(shù)的整體性、系統(tǒng)性以及實質(zhì)性的指導。

（6）更廣泛意義

2001年，中國人工智能學會涂序彥理事長在更廣泛意義上提出了“廣義人工智能”的概念，

論述了“廣義人工智能”的學科架構(gòu)。

“廣義人工智能”概念涵義包括：

（1）“多學派”人工智能

“廣義人工智能”兼容人工智能領(lǐng)域的多學派（如：符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義）的

“多學派人工智能”；模擬、延伸與擴展自然智能，包括人的智能及其它生物智能。

（2）“多層次”人工智能

“廣義人工智能”是多層次人工智能（如：思維層、感知層、行為層）相結(jié)合的“多層次人

工智能”；既研究開發(fā)專家系統(tǒng)，也研究開發(fā)模式識別、智能機器人等。

（3）“多智能體”人工智能

“廣義人工智能”既研究個體的、單機的、集中式人工智能，也研究群體的、網(wǎng)絡的、分布

式、''多智能體”協(xié)同的群體人工智能。

由上述人工智能各角度定義可以看出，人們對人工智能的認識隨著理論進步和時代發(fā)展而不

斷改變。

今天，從實踐的角度，人們通常將人工智能理解為利用機器模擬人類智能解決問題的科學領(lǐng)

域。這樣定義更有助于人們從技術(shù)角度利用計算機這樣的機器實現(xiàn)各種算法,設計各種系統(tǒng),

模擬人類智能的某種特性，解決各種實際問題。

上述這些定義大致反映了人工智能的多方面含義，也反映了人工智能問題和技術(shù)的復雜性。

3.人工智能認識層次包括哪些方面？各層次的內(nèi)涵是什么？

1.第一層次——大歷史觀

138億年前，宇宙大爆炸創(chuàng)造了宏觀物質(zhì)世界，38億年前地球上誕生最原始的生命。大

約20萬年前人類出現(xiàn)之后，人類的智能以不可思議的速度飛躍進化。1萬年前人類進入農(nóng)

業(yè)文明，由此開啟了人類文明的進化歷史。近300年，人類能夠創(chuàng)造越來越先進的工具，甚

至使工具也變得有智能。近100年，人類夢想創(chuàng)造像人一樣有智能的機器。通過智能進化簡

史可以看出，人工智能是在宇宙誕生之后的歷史長河中物質(zhì)不斷進化的結(jié)果。第2章人工智

能發(fā)展歷史會深入介紹智能進化大歷史的過程和內(nèi)涵。

在智能進化大歷史的層次認識和理解人工智能，就是站在智能進化大歷史的高度，以越來越

強大的人工智能為參照物，反觀和反思人類存在的價值和意義，人工智能與人類的關(guān)系，以

及人類與人工智能在宇宙中的位置等更深層次的問題。

2.第二層次——哲學

人工智能雖然是一門新興學科，但其根本卻是關(guān)于生命與智能本質(zhì)、物質(zhì)與意識之間的

關(guān)系等基本哲學問題?！耙慌_機器能像人一樣聰明地行動嗎？”，“它能像人類一樣思考并解

決問題嗎？”,“計算機智能是否像人類一樣？”“機器會有自我意識嗎”等諸如此類的問題，

都可以歸結(jié)為“智能的本質(zhì)是什么”這個根本問題。人工智能的終極目標是在人造機器上實

現(xiàn)類人的智能。要做到這一點，就必須對''什么是智能”這個問題做出回答。哲學中的各種

觀點對于認識清楚人工智能的本質(zhì)具有重要作用。正是人工智能研究者在哲學層面上對于

“智能”的不同維度、不同層次的理解偏差，也才會在技術(shù)實踐層面上產(chǎn)生符號主義、聯(lián)結(jié)

主義、行為主義或者功能主義、結(jié)構(gòu)主義、行為主義等不同派系，包括混合智能、群體智能、

類腦智能等新一代人工智能理論和技術(shù)。從哲學上理解人工智能，有助于從深層次的哲學思

想層面認識人工智能的本質(zhì)，準確把握其內(nèi)涵，從而開發(fā)更有效地服務于人類的人工智能技

術(shù)。第3章將專門介紹人工智能的哲學理論和思想。

3.第三層次——社會與文明

這一層次從人工智能對人類社會未來經(jīng)濟、文化、教育等方面的影響作用進行認識和

理解。人工智能影響的不僅僅是個人的工作和生活，更重要的是對整個人類文明未來產(chǎn)

生的重要影響。因此，有必要從國家、社會乃至全人類文明層次學習和理解人工智能。

4.第四層次——多學科交叉

這一層次在多學科交叉基礎上學習和理解人工智能。人工智能缺乏像物理學一樣的嚴謹

的、統(tǒng)一的理論基礎，沒有統(tǒng)一的描述人工智能技術(shù)或系統(tǒng)的數(shù)學模型。人工智能是從各種

與智能有關(guān)的學科中吸收不同的思想,發(fā)展適合不同于任何場景的理論、方法、技術(shù)和系統(tǒng)。

第5章將詳細介紹不同學科對人工智能發(fā)展的作用和意義。

5.第五層次——工程與技術(shù)

工程應用是與人工智能技術(shù)直接銜接的層次，人工智能各種技術(shù)、方法在很多領(lǐng)域和行

業(yè)有著廣泛地應用。以深度學習為核心和基礎的人工智能技術(shù)與制造業(yè)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、教

育、金融等各行業(yè)結(jié)合，出現(xiàn)了智能制造、智能醫(yī)療、智能農(nóng)業(yè)、智能教育、智能金融等

多種新興行業(yè)。從應用方向上來看，人工智能涉及制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、城市治理、金融、醫(yī)

療、汽車、零售等數(shù)據(jù)基礎較好的應用場景。第9章將介紹人工智能行業(yè)應用。

該層次主要是理解如何掌握已有的人工智能技術(shù),如何開發(fā)更好的、更有效的人工智能技術(shù),

解決實際問題和社會需求。但是,工程技術(shù)應用不是人工智能發(fā)展的根本目標。以商業(yè)應用、

經(jīng)濟驅(qū)動為目標的人工智能發(fā)展注定是短命的。人工智能發(fā)展在歷史上多次陷于困境都已經(jīng)

證明了，不深入探究智能機制，單純模仿智能現(xiàn)象進行技術(shù)開發(fā)和應用，注定不會長遠。即

便是目前最流行的深度學習也是如此。

4.人工智能的重點研究方向與領(lǐng)域主要包括哪些方面？各方面主要內(nèi)容是什么？

目前，在傳統(tǒng)人工智能學派的基礎上，從智能特征模擬角度劃分，人工智能大概可劃分

為八個重點方向及領(lǐng)域：計算智能、感知智能、認知智能、語言智能、行為智能、類腦智能、

混合智能、群體智能。下面對其中的重點方向和研究領(lǐng)域進一步解釋。

1.計算智能

計算智能(ComPUtingintelligenCe)有兩層含義，一是基于物理、化學、生物以及社會等各

種自然啟發(fā)的機制發(fā)展而來的各種優(yōu)化算法，以及模糊計算、神經(jīng)網(wǎng)絡計算等，其基本思想

是通過計算的方式使機器產(chǎn)生智能，這方面研究的理論和方法也統(tǒng)稱為“自然計算”、“軟計

算

另一層含義是指計算機的計算能力所實現(xiàn)的機器智能。通過圖像處理器GPU、超級計算

機等搭建計算平臺，憑借強大的計算能力在復雜問題求解、搜索、規(guī)劃以及基于大規(guī)模數(shù)據(jù)

的分析、挖掘、預測等問題方面所形成的機器智能。

2.感知智能

人的感知領(lǐng)域有限，不能感知紅外、紫外、超聲、次聲領(lǐng)域所存在的信息；人的反應的

靈敏度不夠高，不能感知微弱的光學信息和聲學信息；人的分辨精度也比較差。而借助現(xiàn)代

計算機及傳感器，讓機器形成獨有的視覺、聽覺、氣味、顏色、觸覺，從而感覺外部世界。

感知智能是通過模擬人或動物的感覺器官對外界環(huán)境的感知能力形成的機器智能,包括對視

覺、聽覺、觸覺等主要感知能力的模擬。其中以對圖像等的識別所形成的計算機視覺領(lǐng)域已

經(jīng)成為機器智能的重要基礎，從單一模式的感知向跨媒體、多媒體、多模態(tài)等新方向發(fā)展。

無論是對機器還是人類，感知智能都是初級能力。對人類而言，感知能力更多是一種本能，

比如視覺的形成和人腦對經(jīng)由眼睛輸入大腦的信息處理，不需要經(jīng)過大腦的主動思考。人類

自然具備的感知能力，機器需要通過各種傳感器和信息處理系統(tǒng)才能形成。借助計算機的強

大計算能力，機器通過傳感器對外界或環(huán)境的感知能力可以遠超人類，比如，機器可以通過

紅外線視覺感知到發(fā)熱的物體，這是機器智能的一個突出優(yōu)勢。感知智能主要研究內(nèi)容包括

傳感器、計算機視覺、模式識別等。

3.認知智能

使機器具備人類獲得知識或應用知識的能力，或者具備類人的心理結(jié)構(gòu)，對信息進行有

目的加工的能力。機器認知智能的核心在于機器的辨識、思考，以及主動學習。其中，辨識

指能夠基于掌握的知識進行識別、判斷、感知,思考強調(diào)機器能夠運用知識進行推理和決策，

主動學習突出機器進行知識運用和學習的自動化和自主化。這三個方面概括起來，就是強大

的知識庫、強大的知識計算能力，以及計算資源。

傳統(tǒng)物理符號主義研究的是初級的機器認知智能。人的認知能力表現(xiàn)之一就是對符號的

理解、表達能力。大腦信息處理中比計算機更重要的能力在于對信息和內(nèi)容的理解、描述等

認知智能。認知智能是指機器具備類人的信息和內(nèi)容的理解、描述等認知能力，以及基于某

個場景、環(huán)境某種理解下的交互智能，甚至一定的語言表達能力。這些也是人類大腦所擅長

的。

人們希望淺層次的感知智能和初級符號處理認知智能基礎上，發(fā)展出能夠在一定情況和環(huán)

境下進行思考、理解、反饋、適應的深層次、交互式、高級認知智能。認知智能是比感

知智能更先進的人工智能，但現(xiàn)階段人工智能在機器認知智能方面還遠沒有突破。

4.語言智能

語言是人類區(qū)別于其他動物所具有的高級認知智能。人們通過一定的方法使機器能夠處

理語言、文字，聽懂人話或聲音并與人交流，形成機器的語言智能。人們希望機器也具備像

人一樣的某個場景、環(huán)境下的語言交流、表達能力。機器的語言智能主要指對于人類語音的

識別、人類文字信息的處理、人類語言的翻譯等方面的能力。目前，機器在語言智能方面

已經(jīng)發(fā)展出不同于人類的語音、文字、翻譯處理能力。機器的優(yōu)勢在于擁有強大的語言

數(shù)據(jù)處理能力，但是不具備對于人類語言乃至背后的文化含義的理解能力。

5.行為智能

機器行為智能主要研究機器模擬、延伸和擴展人或動物的智能行為，如語言、動作、監(jiān)

測、控制等行為。人或動物主要通過眼睛等各種感官獲取信息，經(jīng)由大腦信息處理系統(tǒng)進行

處理，再通過行為表現(xiàn)出智能。行為智能通過模仿人類或動物的行為實現(xiàn)機器的行為智能。

行為智能主要以機器人為研究和實驗對象。機器人是一種能夠進行編程并在自動控制下

執(zhí)行某些操作和移動作業(yè)任務的機械裝置。機器人從不同角度劃分有很多類型，比如從用途

劃分，包括工業(yè)機器人、農(nóng)業(yè)機器人、軍用機器人等，從活動范圍劃分，則有陸地移動機器

人、水面無人艇、空中無人機、太空無人飛船等。除了計算機以外，機器人是實現(xiàn)和體現(xiàn)機

器智能的重要載體。機器人也是實現(xiàn)人工智能的物理載體，為機器智能提供了一種非常合適

的試驗與應用場景?，F(xiàn)代機器人技術(shù)在類人智能沒有實現(xiàn)之前，都是行為的單純模擬，在學

習、推理、決策、識別、思維等方面與人類毫無可比性。智能機器人的發(fā)展需要更強大的人

工智能技術(shù)支持。

但目前的機器人還不能像人類或動物一樣靈活適應復雜環(huán)境并自主行動。機器人的行為

智能的發(fā)展需要感知智能、認知智能的融合，使機器人的行為更加自然、高效。

除了上述幾種關(guān)于機器智能的重要發(fā)展方向，近五年新發(fā)展出了類腦智能、混合智能、群體

智能等新方向。

6.類腦智能

不同于經(jīng)典聯(lián)結(jié)主義人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，類腦計算是伴隨腦科學、神經(jīng)科學，以及物理

觀測手段的進步而發(fā)展的新型人工智能技術(shù)。類腦智能從微觀、介觀、宏觀即分子、細胞和

網(wǎng)絡三個層次對大腦展開深入剖析，通過從不同層面對腦的研究，發(fā)現(xiàn)大腦形成感知、認知

的神經(jīng)生理機制、腦神經(jīng)回路和區(qū)域，以及神經(jīng)細胞信息編碼方式等，再從神經(jīng)生理層面研

究腦機制啟發(fā)的神經(jīng)計算方法。對人腦神經(jīng)元和人類神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)深入研究，有可能創(chuàng)造出

新一代人工智能機一一類腦計算機。

科學家們利用電子技術(shù)、芯片技術(shù)等硬件實現(xiàn)類腦的神經(jīng)網(wǎng)絡物理結(jié)構(gòu)，或虛擬仿真技

術(shù)模擬大腦宏觀、微觀結(jié)構(gòu)，設計類腦計算機和人工大腦，最終實現(xiàn)類人的智能。這種技術(shù)

的最高階段是實現(xiàn)類人電子大腦或人工大腦，是聯(lián)結(jié)主義在硬件方面的升級版，其遵循的基

本思想是智能可以通過搭建類似的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)而涌現(xiàn)出來。

7.混合智能

混合智能是一種將生物智能與機器智能相結(jié)合的新型智能形態(tài)?；旌现悄苁且陨镏悄?/p>

和機器智能的深度融合為目標，通過相互連接通道，建立兼具生物和人類智能的環(huán)境感知、

記憶、推理、學習、操控能力的新型智能系統(tǒng)，包括增強現(xiàn)實、可穿戴外骨骼、腦機接口等

多種典型技術(shù)。

混合智能可以通過與人類智能的混合來彌補機器智能在推理、決策等能力方面的缺陷，

還可以利用機器增強人類體能等方面的能力。比如，通過機械外骨骼可以增強人的體能，舉

起幾倍于自己身體的重物;通過腦機接口技術(shù)可以讓殘疾人通過腦電波控制機械臂完成端茶

倒水等任務。人機協(xié)同的混合智能是新一代人工智能的典型特征。

8.群體智能

傳統(tǒng)的群體智能主要是指受到螞蟻、蜜蜂等社會性昆蟲的群體行為啟發(fā)的智能算法。以

1991年意大利學者馬爾科?多里戈(ColomiA.,Dorigo)提出的蟻群優(yōu)化(AntColony

Optimization.ACO)算法以及1995年詹姆斯?肯尼迪(JameSKennedy)等學者提出粒子

群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法為代表。

在國家2018年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，群體智能有了新的含義。它演變?yōu)?/p>

以互聯(lián)網(wǎng)及移動通信為紐帶,使人類智能通過萬物互聯(lián)形成的一種新智能形態(tài)或方法。目前,

基于群體開發(fā)的開源軟件、基于多人問答的知識共享、基于群體編輯的維基百科等等都被看

作是人類群體通過網(wǎng)絡協(xié)作而形成的群體智能成果。

5.人工智能新知識體系包括哪幾方面？各方面主要內(nèi)容是什么？

人工智能新知識體系是從學習人工智能的角度所建立的一種知識框架。相對于傳統(tǒng)人工

智能符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義發(fā)展而來理論、技術(shù)、方法等知識，新知識體系人工智

能包括學科基礎、技術(shù)基礎、重點方向與領(lǐng)域、行業(yè)應用、倫理法律等五大方面，強調(diào)人

工智能系統(tǒng)性、整體性、交叉性、全面性，而不是局部、片面、單一的算法、機器學習或

某一方面的技術(shù)。如圖1.3所示，人工智能知識體系五大方面具體內(nèi)容如下：

第1方面學科基礎知識主要包括哲學、數(shù)學、腦科學，心理學、物理學、邏輯學、語言

學、腦與神經(jīng)科學、認知科學、倫理學、數(shù)據(jù)科學等與人工智能交叉的各基礎學科知識，強

調(diào)多學科交叉對于人工智能的重要作用。

第2方面技術(shù)基礎包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習、大數(shù)據(jù)、圖像處理、機器視覺、算法

分析、編程技術(shù)、嵌入式技術(shù)、智能芯片技術(shù)、計算機技術(shù)、控制技術(shù)等，強調(diào)發(fā)展人工智

能系統(tǒng)所需要各類基礎技術(shù)和方法。

第3方面重點方向或領(lǐng)域以機器智能為核心，以對智能的模擬為基礎，劃分為計算、感

知、認知、行為、語言、混合、群體、類腦智能等八個重點方向或領(lǐng)域，強調(diào)從智能模擬的

角度，開發(fā)、設計機器智能或人工智能系統(tǒng)的理論、技術(shù)和方法。

現(xiàn)階段人工智能技術(shù)從對智能的模擬角度可分為計算、感知、認知、語言、行為(執(zhí)行)、

類腦、混合、群體等八個層次。

計算智能包括了各種高性能計算技術(shù)，依靠強大的計算能力產(chǎn)生機器獨有的、人類既不

擅長也無法超越的計算智能；

感知智能包括利用傳感器、圖像處理、機器視覺等各類獲取外部信息的技術(shù)，利用這些技術(shù)

形成機器特有的感知智能；

認知智能包括了知識表示、邏輯推理、知識圖譜等技術(shù)，利用這些技術(shù)形成機器特有的

認知智能；

語言智能包括自然語言處理、語音識別、機器翻譯等技術(shù)，由此形成機器獨有的語言智

能；

行為智能包括了機器人及各種具備執(zhí)行能力的硬件系統(tǒng)技術(shù)，由此形成機器行為智

能；

類腦智能包括類腦芯片、類腦計算機等技術(shù)，對人腦的模擬形成了機器類腦智能；

混合智能包括可穿戴、腦機接口與人體相結(jié)合的技術(shù),形成了人與機器集合的混合智能;

群體智能包括群體決策、群體仿生智能等技術(shù)，形成了機器群體智能。

上述以智能模擬為基礎所形成的各種機器智能技術(shù)形成了目前人工智能領(lǐng)域的發(fā)展的

重點方向和領(lǐng)域。

第4方面行業(yè)應用，包括智能制造、智能醫(yī)療、智能軍事、智能農(nóng)業(yè)、智能教育、智能

城市等各行業(yè)應用，強調(diào)人工智能在各行業(yè)應用的工程技術(shù)。

第5部分倫理與法律主要包括發(fā)展人工智能需要的倫理和法律，強調(diào)人工智能倫理、法

律及其他人文、社科知識。

第2章

1.理性主義對于人工智能的產(chǎn)生起什么作用？

總體上，人工智能是科學產(chǎn)物，也可以說是理性主義思想孕育的產(chǎn)物。在人類認識自身

理性特質(zhì)的同時所發(fā)展出來的邏輯推理理論，也就是人類理性中的可計算、可形式化化的部

分，最終可以通過機器來模擬計算，使機器表現(xiàn)出一定程度的理性，人工智能一定程度上也

是在機器上拓展、延伸人類的理性。但是，今天的人工智能并不擅長人類的邏輯推理，它們

擅長的是直覺和感知。這是目前以深度學習為基礎的人工智能系統(tǒng)的嚴重缺陷。真正達到人

類理性程度的人工智能還是一個夢想。

2.在人工智能孕育史上，舉例說明發(fā)揮主要作用的思想內(nèi)容及其意義。

以計算概念發(fā)展為例，在計算理論發(fā)展過程中，圖靈的思想是最關(guān)鍵的。1936年，圖

靈和波斯特設計出生物系統(tǒng)的計算模型，實現(xiàn)了人的機械記憶和按規(guī)則推理的功能，打開自

動機理論與生物學相結(jié)合的先河.圖靈關(guān)于生物系統(tǒng)的計算機模型是以他的名字命名的圖

靈機。圖靈指出，只要有這樣的有限種類的行為組合的機器，就能計算任何可計算過程，

實際上，他證明了存在著一種“通用”計算機，即所謂“通用圖靈機”，理論上它能夠模

擬任何一臺實際的計算機的行為，從理論上證明了研制通用數(shù)字計算機的可行性。有了

圖靈機概念后，數(shù)學家給出了著名的邱奇-圖靈論題，其最基本觀點是所有計算或算法都可

以由一臺圖靈機來執(zhí)行，也就是說，圖靈機可以“模仿”任何計算，或者說，邏輯和數(shù)學中

的有效或機械方法可由圖靈機來表示。該論題不據(jù)有數(shù)學定理一般的地位，也無法被證明；

如果能有一個方法能被普遍接受為一個有效的算法但卻無法在圖靈機上允許，則該論題也是

可以被駁斥的。邱奇-圖靈論題對于心智哲學有很多寓意。有很多重要而懸而未決的問題也

涵蓋了邱奇-圖靈論題和物理學之間的關(guān)系，還有超計算性的可能性。

同一時期，哥德爾提出''不完全性定理”推翻了希爾伯特關(guān)于數(shù)學一致性和完備性的論

斷：任何無矛盾的公理體系，只要包含初等算術(shù)的陳述，則必定存在一個不可判定命題，用

這組公理不能判定其真假。哥德爾的證明很復雜。不過直觀上很容易理解，哥德爾給出的數(shù)

學命題更直白地理解就是：這個命題是不可證的。對這個命題的證明說明數(shù)學不能同時做到

完備性和一致性。

哥德爾提出了一種基于整數(shù)的通用編程語言，該語言允許以公理的形式形式化任何數(shù)字

計算機操作，成為現(xiàn)代理論計算機科學創(chuàng)始人。哥德爾用編程語言來表示數(shù)據(jù)（比如公理和

定理）和程序。哥德爾確定了算法定理證明、計算和其他基于計算的人工智能基本極限。20

世紀40年代至70年代，人工智能的大部分內(nèi)容實際上是通過專家系統(tǒng)和邏輯編程、以哥

德爾風格進行定理證明和推理的。

圖靈利用他的通用圖靈機證明了不存在明確的程序可以判定任意命題為真，也就是說，

存在計算機不可解的數(shù)學命題。這個結(jié)論可以追溯到17世紀，萊布尼茲當時建造了自己的

計算機器，并且認為人類將建造出能判定所有數(shù)學命題真假的機器。這個結(jié)論經(jīng)過哥德爾和

圖靈的努力，被證明是錯誤的。

邱奇-圖靈論題中的“模仿”和哥德爾證明中的“模仿”具有相同的數(shù)學定義，同時積

累了大量研究成果，并不斷產(chǎn)生新的模仿方式。如“符號主義”“聯(lián)結(jié)主義”“行為主義”，

分別從不同方面模仿了智能的不同特征和功能。

近代以來，人類為了減輕計算（實際是人類理性智能的一種）的負擔，一直夢想建立能

代替人類計算勞動的機器，即能對數(shù)字之類的抽象實在進行抽象處理的機器，也就是計算機。

隨著電子計算元件如晶體管、集成電路的發(fā)展，人們對計算的認識開始發(fā)生質(zhì)的變化，開始

從計算的邏輯分析發(fā)展到實踐方面，即側(cè)重于探討在建立各種計算裝置時可能碰到的各種問

題。

3.控制論對于人工智能的發(fā)展發(fā)揮了什么作用？控制論對于今天的人工智能發(fā)展是否

還有意義？

幾乎在與圖靈思考機器智能的同一時期，現(xiàn)代計算機之父諾依曼和控制論之父維納等人

從不同角度出發(fā)思考和研究機器、生命、人以及大腦、思維之間的復雜關(guān)系。這一時期，在

神經(jīng)學和邏輯學研究成果的指引下，處于萌芽期的控制論運動得到蓬勃發(fā)展。1943年，維

納和諾依曼圍繞機器的生命屬性等相關(guān)問題進行了討論，共同創(chuàng)立了“控制論學派”?？刂?/p>

論的最初思想來自戰(zhàn)爭需求，為了模擬戰(zhàn)火中備受壓力的飛行員實際飛行路徑，維納萌發(fā)了

人和機器形成一個整體和系統(tǒng)的想法。1948年，維納出版《控制論：或關(guān)于在動物和機器

中控制和通信的研究》一書，整本書充滿了對未來的大膽預測：能夠思考和學習，并變得比

人更聰明的自適應機器。引起巨大轟動。維納在他自己的著作將人和機器進行了深刻對比：

由于人類能夠構(gòu)建更好的計算機器，并且人類更加了解自己的大腦，計算機器和人類大腦會

變得越來越相似?？刂普撜叩暮诵乃枷胧强刂?、反饋和人與機器的緊密關(guān)系，這些核心思想

反映在自動化和人機交互模式上，奠定了后來的控制科學與工程、自動化技術(shù)以及人機交互

智能技術(shù)和人機融合混合智能“賽博格（Cyborg）”理論和思想基礎，其關(guān)于人與機器的關(guān)

系的思想又啟發(fā)不同的學者開發(fā)了早期的人工智能技術(shù)，甚至包括維納的悲觀情緒，也反映

了對未來的遠見卓識，人類其實正在走向重塑自己的路上。

4.如何理解人類對計算概念的逐漸形成過程，機械計算機、電子計算機對于人工智能的

發(fā)展有什么作用？

“計算”這一概念是在文藝復興后伴隨機械論發(fā)展和機器的制造而出現(xiàn)的。當時人們造

出了許多機器，如織機、手表、時鐘等。為了描述機器的行為，人們發(fā)明了“計算”一詞。

從最早的機械裝置，到后來的動物“自動機器”都是一種以機械裝置形式出現(xiàn)的計算模型。

德國哲學家、物理學家和數(shù)學家萊布尼茲是17世紀數(shù)理邏輯發(fā)明者，數(shù)理邏輯也是人工智

能的數(shù)學和符號計算基礎。他研究過古代中國的《易經(jīng)》和八卦，主要在邏輯機器中采用與

“八卦”一致的二進制。萊布尼茲曾經(jīng)設想過用數(shù)學方法處理傳統(tǒng)演繹類思維過程，進行思

維演算，也就是思維機械化的思想。他的思想深深影響了后世數(shù)字計算機的發(fā)展。萊布尼茲

堅信基于一種統(tǒng)一的科學語言一符號化方法，可建立“普遍邏輯”和“演算邏輯”，世界上

的一切都可以這樣解釋清楚。他借助通用語言和用于推理的通用微積分，通過計算來回答所

有可能的問題。他甚至想用機器來做推理的積分。

萊布尼茨也被稱為世界上第一位計算機科學家。他不僅是第一個發(fā)表無窮小微積分的人,

也是第一個描述由穿孔卡片控制二進制計算機原理的人。二進制的發(fā)明，是今天計算機智能

科學的基礎。萊布尼茲之后，努力去實現(xiàn)他的思想，把邏輯學數(shù)學化，第一個獲得成功的是

數(shù)學家布爾，他出版了名著《邏輯的數(shù)學分析》，提出了邏輯代數(shù)。他的主要著作《思想規(guī)

律的研究》表達了一個重要思想：符號語言與運算可以用來表示任何事物。布爾使邏輯學由

哲學變成了數(shù)學，也由此奠定人工智能符號主義和邏輯推理計算的數(shù)學基礎。

盡管歷史上德國唯心主義極力反對機械唯物主義,但仍有許多人在機器計算上做出了新

的探索，從而使機械裝置的計算能力獲得了極大的提高。當然，對計算概念的認識仍然停留

在直觀的層面。在這段歷史時期中，一些哲學家將計算與人類思維聯(lián)系起來。比如，哲學家

洛克認為，人對世界的認識都要經(jīng)過觀念這個中介，思維事實上不過是人類大腦對這些觀念

進行組合或分解的過程?；舨妓垢敲鞔_提出了，推理的本質(zhì)就是計算，他說：“一個人在

推理時，他所做的只不過是將許多小部分相加而構(gòu)造出一個整量，因為推理……不是別的，

是計算J萊布尼茲也認為，一切思維都可以看作是符號的形式操作的過程，在理解的過程

中，我們的認識把概念分析成更簡單的元素，直到終極的單元為止。這些思想實際上就是早

期人類邏輯思維機械化的萌芽。但是，這些思想一直都處于一種直覺的思考狀態(tài)，這種狀態(tài)

一直持續(xù)到19世紀末。

在計算理論發(fā)展過程中，圖靈的思想是最關(guān)鍵的。1936年，圖靈和波斯特設計出生物

系統(tǒng)的計算模型，實現(xiàn)了人的機械記憶和按規(guī)則推理的功能，打開自動機理論與生物學相結(jié)

合的先河。圖靈關(guān)于生物系統(tǒng)的計算機模型是以他的名字命名的圖靈機。圖靈指出，只要

有這樣的有限種類的行為組合的機器，就能計算任何可計算過程，實際上，他證明了存在

著一種“通用”計算機，即所謂“通用圖靈機”，理論上它能夠模擬任何一臺實際的計算

機的行為，從理論上證明了研制通用數(shù)字計算機的可行性。有了圖靈機概念后，數(shù)學家給

出了著名的邱奇-圖靈論題，其最基本觀點是所有計算或算法都可以由一臺圖靈機來執(zhí)行，

也就是說，圖靈機可以“模仿”任何計算，或者說，邏輯和數(shù)學中的有效或機械方法可由圖

靈機來表示。該論題不據(jù)有數(shù)學定理一般的地位，也無法被證明；如果能有一個方法能被普

遍接受為一個有效的算法但卻無法在圖靈機上允許，則該論題也是可以被駁斥的。邱奇-圖

靈論題對于心智哲學有很多寓意。有很多重要而懸而未決的問題也涵蓋了邱奇-圖靈論題和

物理學之間的關(guān)系，還有超計算性的可能性。

通用圖靈機、控制論、人工神經(jīng)元模型等理論和思想對人工智能的產(chǎn)生都有一定孕育作

用，但卻都無法直接催生并推動人工智能的發(fā)展，其根源在于一種重要的機器技術(shù)一計算機

技術(shù)太過原始。通用數(shù)字電子計算機的出現(xiàn)本質(zhì)上是機械論的延續(xù)。因此，通用數(shù)字電子計

算機作為人類發(fā)明的一種特殊類型的機器，其巨大意義在于使得人類研究如何使機器產(chǎn)生智

能有了一種有效工具。這種機器有幾乎無限的隱喻能力，最明顯的是與人類大腦的比較：真

實的大腦是一臺復雜的生物機器。數(shù)字電子計算機使得人的思維過程可以借助工程學語言理

解、描述和分析，可以直接作為發(fā)展“思考的機器”的藍本或基礎。

5.查閱資料，梳理聯(lián)結(jié)主義的發(fā)展歷程，主要人物的歷史貢獻，闡述聯(lián)結(jié)主義對于人工

智能的作用和意義。

學生自行查閱資料回答。

6.查閱資料,梳理人工智能發(fā)展歷史上華人學者和中國人工智能發(fā)展歷程中主要人物思

想及其貢獻。

學生自行查閱資料回答。

第3章

1.查閱資料，理解物質(zhì)、意識、精神、理性、客觀、主觀等等基本哲學概念及其與智能

的關(guān)系。

學生自行查閱資料，結(jié)合自己的理解回答。

2.從本體論角度看,為什么說人工智能的哲學基礎是一元論？又為什么人工智能的發(fā)展

實際默認屬性二元論的思想？

在人工智能領(lǐng)域，許多人認為人的思維和意識是人腦組織工作的附帶現(xiàn)象或偶發(fā)現(xiàn)象。只

要制造的東西具有像人腦那樣組織結(jié)構(gòu)就會產(chǎn)生意識和思維。所以說為了制造思想機器，人們

不得不拋棄精神與物質(zhì)的二元論，而轉(zhuǎn)向一元論，成為徹底的唯物主義者。

唯物主義基本觀點是物質(zhì)決定意識，人類的大腦這種物質(zhì)決定了人的意識和智能。但人

工智能對唯物主義挑戰(zhàn)在于：這個身體不一定或必須是“人類”的碳基身體，非碳基的有智

能的“身體”是否會有“心靈”，一定要有心靈嗎？它又如何產(chǎn)生“心靈”？這些都是實現(xiàn)

真正的人工智能的基礎問題。

當代哲學家勃克斯在20世紀90年代提出“邏輯機器哲學”。該哲學的核心思想就是“一

個有窮自動機可以實現(xiàn)人的一切自然功能”，這種思想曾遭到心靈哲學家和邏輯學家的強烈

批判。塞爾認為，應該從“生物自然主義”出發(fā)看待身心問題，因此，認識等心靈行為的基

礎是身體。而邏輯學家則依據(jù)“哥德爾不完備定律”，認為心靈無法為數(shù)學所全部描述。人

工智能哲學家德雷福斯從海德格爾的存在學說和梅洛龐蒂的身體理論出發(fā)，認為“智能是與

處境相連的；它由處境共同決定，在處境中人類發(fā)現(xiàn)自己”，因此，“智能是置入的，也是需

要人類的身體”。具身哲學指出，智能與身體是一體的，人的經(jīng)驗、認識都來自身體內(nèi)部與

環(huán)境的相互作用。因此，對于人工智能而言，計算是有限的智能，非計算部分的智能、情感

等需要身體參與。由此，可以看出，人工智能化背后隱藏的核心問題仍然是哲學中的身心二

元關(guān)系問題，而要解決身心二元關(guān)系問題，首先要說明心靈是什么，主體性意識就屬于心靈

中最為重要的一個議題。

人工智能一方面要承認唯物的身心實質(zhì)一元論,但這種一元論與心靈哲學的一元論是有

區(qū)別的。人工智能哲學基礎是唯物主義一元論。智能可以在機器上實現(xiàn)，但智能不一定依靠

大腦這種生物質(zhì)實現(xiàn)；智能的實現(xiàn)形式不同，但必須有一種物質(zhì)介質(zhì)。人工智能一元論可以

表述為：決定意識和智能的物質(zhì)不一定是大腦，可以是某種物質(zhì)機器，包括軀體，如果有軀

體的話，這實際又是一種“性質(zhì)二元論”思想。這是一切現(xiàn)代人工智能技術(shù)的核心出發(fā)點。

人工智能專家及認知科學家在其研究活動中往往采取了“功能論”或“恒等論”的立場，即

是認為就心理活動的研究而言，重要的并不在于揭示出這些心理活動在大腦中是如何真實地

得以實現(xiàn)的、而主要應從功能性的角度去進行分析。例如，從這樣的立場出發(fā)，在人工智能

的研究中就未必一定要以生物體的大腦為原型去從事研究,也可以更加注重相應程序的開發(fā),

只要這些程序能夠表現(xiàn)出同樣的功能。

3.從認識論角度看，如何理解理性人工智能？

1.認知理性

認知理性是人類認識和把握客觀事物本質(zhì)和規(guī)律的判斷、推理等邏輯思維形式和抽象思

維的能力，即指人們一種獨特的認識能力和認識手段。而就認識功能而言，認知理性的最終

意義是對客體因果必然性聯(lián)系的反映。柏拉圖、康德、黑格爾等哲學家均在哲學上發(fā)展了不

同認知理性形態(tài)。認知理性確立了理性的科學精神和科學權(quán)威，主張追求知識真理，強調(diào)知

識就是力量，激發(fā)了人們對認識對象的科學求知、探索精神和創(chuàng)造熱情，也稱為科學理性。

人類一直在用機器來延伸和擴展人類的某些智能行為，人與機器的協(xié)同相互作用甚至人

與機器在身體和智能上的結(jié)合，都將在體力、智力方面進一步拓展人類的智能，進而提

高人類的認知自身和世界的能力。人工智能可以更深刻地揭示主、客體之間的矛盾及其發(fā)

展規(guī)律，大大提升人類的認識能力、拓展認識范圍，比如宇宙飛船、行星探測機器人、深

海作業(yè)機器人等延伸了人類對太空和海洋的認知能力。人工智能也是深化人類對自身認識

的新手段。人工智能研究的對象本質(zhì)應該是“人”本身，機器智能則是手段。

機器通過傳感器獲得對外界的感知，具備一定的感知能力，機器還可以通過邏輯推理計算形

成一定理性推斷能力，但機器不具備理性認識能力，不具備通過邏輯推理有意識的理解世界

的能力。

2.方法理性

從方法論的角度來看，理性作為具有方法論意義的中性的工具和手段，是一種方法理性

或工具理性。方法理性只是單純地把理性作為方法論意義上的中介性手段和工具，不具備對

目的的參與性和對價值的判斷性，這是其根本特征。方法理性不再把理性視為一種終極存在

和認知功能，不過問功利目的或價值目標取向，只注意方法、工具本身，強調(diào)理性的特性和

功能值在于作為最有效的工具、手段去實現(xiàn)任何目的。馬克思主義指明，隨著理性認識的深

入和人類本性的自覺要求，理性概念在自我重建中走向適應社會實踐整合需要的、符合自身

邏輯發(fā)展的更高形態(tài)的新的綜合和統(tǒng)一。方法理性對人工智能研究的啟示在于，在符合價值

理性的基礎上選擇有效的工具實現(xiàn)善意的、友好的人工智能（目的），繼而為提升對人類主

體自身的認識提供了新工具、新手段、新方法，也將促使人類向新的階段進化。

3.價值理性

價值理性是強調(diào)理性的價值理想目標和價值評判標準的，它適用于價值評判的求善問題

和主觀內(nèi)心體驗領(lǐng)域，有關(guān)生命存在、精神意識信念信仰、目的意義，以及人與人關(guān)系的問

題，主要依靠價值理性來解決。價值理性把價值取向和終極理想目標作為理性的基本內(nèi)容,

著重從道德原則、倫理規(guī)范、生活信念、人生理想、道義責任、正義真理、公正至善等方面

加以規(guī)定,并從價值意義和理想目標判斷人的本性和存在權(quán)利。重視對人類命運的最終關(guān)懷。

因此，從理性的價值作用來講，人類理性一方面發(fā)展出了人工智能，另一方面理性作為善惡

判斷的工具。

價值理性對人工智能的價值在于，為人工智能倫理、法制、道德的設計提供理論和哲學

基礎，使人工智能發(fā)展處于良性軌道上。如果從理性是屬于判斷、推理等理性的活動角度,

機器已經(jīng)具有一定的理性能力，因為現(xiàn)在的機器智能通過計算模擬實現(xiàn)了人類在邏輯、判斷、

推理方面的理性活動。如果從理智上控制行為的能力的角度理解理性，這可以作為機器倫理

和機器道德設計的理性基礎。人類理性發(fā)展出的倫理觀念，也使人類可以設計具有倫理道德

觀或者符合人類倫理觀的人工智能。

由人工智能根本問題衍生的思想、理論使人類反觀自身,思考人之為人的價值、存在的意義。

4.工具理性

工具對人類感官的延伸，是人類體能、智能的工具化延伸的結(jié)果，所反映的是人類思維

的超越性。人類思維不僅向外部世界探索，還向自身的內(nèi)部世界探索一盡力理解大腦的物質(zhì)

結(jié)構(gòu)的構(gòu)造與思維結(jié)構(gòu)的構(gòu)造并尋求二者之間的關(guān)系，即使向外部世界的探索，由于總是以

人類理性自身作為“工具”，探索的結(jié)果是使人類認識到了這個并非人類制造的“工具”的

能力和限度。馬克思首先承認資本主義和工業(yè)化短時期創(chuàng)造了超出人類過去兒千年創(chuàng)造的財

務總額，總體上改善了人類社會。但接著他談到了異化，意思是人類創(chuàng)造的凍死反過來奴役

人類。從工具理性的角度理解,人工智能是一種具有智能的理性工具,是人類理性的具象化、

機器化、算法化或者說理性智能工具。這種工具發(fā)展到一定階段會超越人類本身，從體能到

智能，最終從身心上改變?nèi)祟惖拇嬖凇＿@種理性工具作為人類主體認識客體的中介，演變成

為一種與人類主體居于同等地位的新主體，甚至可能“反客為主”。這是強人工智能或超級

人工智能實現(xiàn)之后可能出現(xiàn)的一種情況，也是人工智能威脅論的基礎。因此，人工智能的發(fā)

展是建立在理性主義尤其是價值理性和工具理性基礎上，以人類的利益和福祉為第一要義，

符合人類的價值觀和倫理觀的理性智能工具。超級機器智能也應限定在人類理性范圍內(nèi)，在

智能的某一層面或若干層面可以超越人類，但在價值理性方面要與人類一致。人工智能作為

一種理性工具還會不斷發(fā)展，替代、融合傳統(tǒng)工具和技術(shù)，同時與基因、生物、材料等技術(shù)

結(jié)合，不斷改造人類自身，促進人類自主進化。

5.具身理性

肉身哲學基于實證研究，提出關(guān)于了不同于傳統(tǒng)哲學關(guān)于人類理性的觀點。肉身哲學首

先認為理性并非傳統(tǒng)上主要認為的那樣是離身的，而是植根于人類大腦和身體的本性以及身

體經(jīng)驗的。概括地說，理性如何都不是宇宙的超驗特性或離身性心智，與之相反，理性的形

成主要依賴人類身體的獨特性、大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的精微性以及人類在世界上的日常具體活動。

因此，也就不存在笛卡爾哲學的心智脫離身體并獨立于身體的二元個人，并且所有人共有完

全一樣的離身的超驗理性，通過自我反省就有能力知道心智的一切。與之相反，心智是內(nèi)在

的體驗，理性是由身體形成的，理性并非完全是有意識的，反而大部分是無意識的，因此大

多數(shù)的思維是無意識的，心智也就不可能僅通過自省獲得了解。理性來自身體，而非超越身

體。理性的普遍性來自我們的身體和大腦，以及所棲息生存環(huán)境的共性，這些普遍性并非意

味著思維可以超越身體。

與具身認知理論相關(guān)的是，伴隨著人類深層社會生活的情感和“非理性”的偏見，通常

會被認為與智力是分開的，或者阻礙理性的。但是人類理性與自我意識、意向性、情感、情

緒等非理性精神現(xiàn)象以及神經(jīng)和身體有著密切的關(guān)系，這些非理性精神現(xiàn)象是使智力成為可

能的關(guān)鍵。對于人工智能而言，實現(xiàn)了人類理性中的計算和邏輯等可形式化的部分，并不是

最難的問題，恰恰是非理性部分，機器難以實現(xiàn)。

4.從方法論角度看，人工智能傳統(tǒng)研究范式與新研究范式相比較，主要發(fā)生了哪些變化?

這些變化為什么會發(fā)生？新研究范式相對于傳統(tǒng)研究范式更有意義或?qū)嶋H中更有用嗎？為

什么？

不同的研究方式也代表了不同的人工智能實現(xiàn)途徑，每種途徑都各有特點并相互補充，

無法用一種范式統(tǒng)一全部。經(jīng)驗范式試圖將其納入一個嚴密的形式系統(tǒng)中，但人類智能是任

何邏輯框架都容納不了的，在如何組織、構(gòu)造和使用知識庫尤其是常識等方面也很困難；結(jié)

構(gòu)范式發(fā)展出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡適用于感覺與識別，卻不太適用于高級思維活動；數(shù)據(jù)范式適

應了大數(shù)據(jù)時代需求，用大數(shù)據(jù)來逼近“智能”，因此，大數(shù)據(jù)也給認知智能帶來了新的機

遇。類腦范式是人工智能一個理想實現(xiàn)途徑，由于對腦結(jié)構(gòu)認識的局限性，目前也只能模擬

個別的、簡單的低級智能行為。以多學科交叉為主的新型綜合范式是未來人工智能發(fā)展的主

要途徑和模式，多學科交叉衍生的新方法、新技術(shù)、新理論將層出不窮。上述各范式衍生的

各種人工智能方法和技術(shù)既是學術(shù)研究的方向，也是實現(xiàn)行業(yè)應用的手段，其中以結(jié)構(gòu)范式

發(fā)展而來的聯(lián)結(jié)主義人工神經(jīng)網(wǎng)絡是目前最主要的應用方法。

無論是新舊范式，現(xiàn)階段主流人工智能仍然是基于計算主義思想，即通過算法和程序?qū)?/p>

現(xiàn)類人的智能，而沒有從源頭思考智能或心智的本質(zhì)。計算和算法作用體現(xiàn)在可以把人的感

知放大，通過機器來擴大、增強、復現(xiàn)人類的智能某一方面或某些方面。

5.心機類比隱喻對于人工智能的發(fā)展有什么意義和作用？

將人比作機器是近、現(xiàn)代心靈哲學中一種十分流行的觀點，也就是機械論觀點，人無非

是一架高度精密的自動機器。人的肉體活動和意識活動都可以按照機械運動的模式來解釋。

法國哲學家拉?梅特里提出“人是機器”口號后，控制論和計算機科學的發(fā)展使“人是機器”

的論斷獲得了理論的支持和實踐的體現(xiàn)?！巴ㄓ脠D靈機”假設和著名的“圖靈實驗”將人的

思維、認知、學習等意識活動都納入了機器概念的范圍。認知科學和人工智能也使人們相信，

只要能滿足一定的符號處理要求，機器就可以像人那樣思維。紐厄爾和西蒙甚至聲稱，數(shù)字

計算機已經(jīng)具有與人完全同等意義上的思想了。在心智如計算機的隱喻中用如下方式描述對

計算機的理解:計算機是通過數(shù)學計算來使用語言進行推論的機器,其表達是可操作的物體，

計算機通過發(fā)送符號及信息來交流，并通過存儲來記憶。

“心機類比”隱含的問題是：一旦“心智如計算機”這一隱喻被視為心智特有本質(zhì)的定

義，那就根本無法清醒地認識到這僅是隱喻，反而會認為這就是“真相”，這就是現(xiàn)階段人

們將弱人工智能與強人工智能常?；鞛橐徽劦母驹?，將隱喻當作“真相”，而對其背后

的深層次本質(zhì)基本忽略。

6.試論述計算機是否會產(chǎn)生自我意識？如果計算機能夠產(chǎn)生自我意識？是不是就證明

了笛卡爾身心二元論是正確的？如果計算機不能夠產(chǎn)生自我意識？是不是意味著強人工智

能永遠也無法實現(xiàn)？

學生可查閱資料結(jié)合自己的理解回答。

哲學家查默斯在《有意識的心靈》中從機器是否有意識的角度對強人工智能的可能性進

行分析。人類容易把計算機簡單地視為一個輸入輸出裝置，在這個裝置中，除了形式數(shù)學的

操作外再也沒有其他東西。這種看待計算機的方式忽略了計算機內(nèi)部有豐富的因果動態(tài)的事

實，這一點與大腦中的情況是一樣的。他利用有限態(tài)自動機的計算原理說明強人工智能是可

能實現(xiàn)的，機器是可能有意識或智能的。對每一個神經(jīng)元，存在著一個表現(xiàn)神經(jīng)元的記憶位

置，這每一個位置將在某些物理位置上的電壓中物理地被實現(xiàn)。這些電路間的因果模式和大

腦中的神經(jīng)元間的因果模式是一樣的，這種因果模式是任何有意識的經(jīng)驗產(chǎn)生的原因。并進

一步認為，如果認知動態(tài)是可計算的，那么合適的計算組織將引起意識。

結(jié)論是人工智能理性的實現(xiàn)似乎不存在原則上的障礙。但是，究竟何種計算類對于復制

人類精神是充分的仍然是一個懸而未決的問題,但是我們有足夠的理由相信這個計算類不是

空的。

然而，即使人類未來揭開“大腦之謎”，完全復制出人腦一樣的類腦智能，它也不能具

有和人一樣的意識和思維，因為意識的本質(zhì)也不包含在人腦的生理結(jié)構(gòu)中，也是一種社會歷

史和文化現(xiàn)象。所以要完全模擬人的意識，只復制人腦，脫離社會關(guān)系、文化傳統(tǒng)、道德倫

理等，人的意識既不能在機器中產(chǎn)生，也不能再現(xiàn)，正如恩格斯所預言的：“終有一天我們

可以用實驗的方法把思維歸結(jié)為腦子中的分子和化學的運動；但是難道這樣一來就把思維

的本質(zhì)包括無遺了嗎？”總之，對強人工智能的一些錯誤判斷，歸根到底在于對意識的本

質(zhì)，尤其是它的社會本質(zhì)，缺乏正確理解。

當人工智能可以體驗到一定程度的意識和自我意識時，就需要了解機器心理學的內(nèi)心世界及

其意識的主觀性。

第4章

1.如何理解人工智能倫理概念及其含義？

哲學家查默斯在《有意識的心靈》中從機器是否有意識的角度對強人工智能的可能性進

行分析。

人類容易把計算機簡單地視為一個輸入輸出裝置，在這個裝置中，除了形式數(shù)學的操作

外再也沒有其他東西。這種看待計算機的方式忽略了計算機內(nèi)部有豐富的因果動態(tài)的事實,

這一點與大腦中的情況是一樣的。他利用有限態(tài)自動機的計算原理說明強人工智能是可能實

現(xiàn)的，機器是可能有意識或智能的。對每一個神經(jīng)元，存在著一個表現(xiàn)神經(jīng)元的記憶位置,

這每一個位置將在某些物理位置上的電壓中物理地被實現(xiàn)。這些電路間的因果模式和大腦中

的神經(jīng)元間的因果模式是一樣的，這種因果模式是任何有意識的經(jīng)驗產(chǎn)生的原因。并進一步

認為，如果認知動態(tài)是可計算的，那么合適的計算組織將引起意識。

結(jié)論是人工智能理性的實現(xiàn)似乎不存在原則上的障礙。但是，究竟何種計算類對于復制

人類精神是充分的仍然是一個懸而未決的問題,但是我們有足夠的理由相信這個計算類不是

空的。

然而，即使人類未來揭開“大腦之謎”，完全復制出人腦一樣的類腦智能，它也不能具

有和人一樣的意識和思維，因為意識的本質(zhì)也不包含在人腦的生理結(jié)構(gòu)中，也是一種社會歷

史和文化現(xiàn)象。所以要完全模擬人的意識，只復制人腦，脫離社會關(guān)系、文化傳統(tǒng)、道德倫

理等，人的意識既不能在機器中產(chǎn)生，也不能再現(xiàn)，正如恩格斯所預言的：“終有一天我們

可以用實驗的方法把思維歸結(jié)為腦子中的分子和化學的運動；但是難道這樣一來就把思維

的本質(zhì)包括無遺了嗎？”總之，對強人工智能的一些錯誤判斷，歸根到底在于對意識的本

質(zhì)，尤其是它的社會本質(zhì)，缺乏正確理解。

當人工智能可以體驗到一定程度的意識和自我意識時，就需要了解機器心理學的內(nèi)心世

界及其意識的主觀性。

2.人工智能倫理學對于倫理學和人工智能都有什么意義？

人工智能倫理學需要從理論層面建構(gòu)一種人類歷史上前所未有的新型倫理體系，也就

是人、智能機器、社會及自然之間相互交織的倫理關(guān)系體系，包括指導智能機器行為的法則

體系，即“智能機器應該怎樣處理此類處境”，“智能機器為什么又依據(jù)什么這樣處理”，并

且對其進行嚴格評判的法則，也包括人類對于智能機器的行為，智能機器對人類的行為，智

能機器與人類社會、智能機器與自然的倫理體系。

通俗地說，人工智能倫理學就是關(guān)于智能機器、人類以及社會之間如何互動的理論一智

能機器幫助人類做或不做某事的理由，人類同意或不同意智能機器做某事的理由，智能機器

對自己的某個行動、規(guī)則、做法、制度、政策和目標進行好壞判別的理由，以及人類認定智

能機器做出何種判別的標準。人工智能倫理學的核心任務就是尋找和確定與智能機器行為有

關(guān)的行動、動機、態(tài)度、判斷、規(guī)則和目標的理由。

與人工智能倫理相對，人工智能倫理學也分為狹義和廣義的兩個范疇。狹義的人工智能

倫理學是研究關(guān)于人工智能技術(shù)、系統(tǒng)與機器及其使用所引發(fā)的涉及人類的倫理道德理論的

科學。狹義人工智能倫理學主要關(guān)注和討論關(guān)于人工智能技術(shù)、系統(tǒng)及智能機器的倫理理論。

狹義的人工智能倫理學是隨著人工智能的發(fā)展而產(chǎn)生的一門新興的科技倫理學科。它處在人

工智能科學技術(shù)與倫理學的交叉地帶，因而是一門具有交叉性和邊緣性的學科。它的內(nèi)容不

僅涉及科技道德的基本原則和主要規(guī)范,而且還涉及人工智能科學技術(shù)提出的新的倫理問題,

諸如數(shù)據(jù)倫理、算法倫理、機器倫理、機器人倫理、自動駕駛倫理、智能醫(yī)療倫理、智能教

育倫理、智能軍事倫理等，不但涉及科技倫理的歷史發(fā)展，又會接觸到社會發(fā)展中提出的一

系列現(xiàn)實倫理問題，都屬于狹義人工智能倫理學的研究范圍和對象。

由于人工智能的發(fā)展，工具或機器的屬性發(fā)生了變化，也就是智能化或類人屬性出現(xiàn)，

使得倫理道德關(guān)系從人與人、人與自然之間拓展到人與人工智能系統(tǒng)、人與機器之間，因此，

人工智能倫理從科學研究角度，指向一種涉及智能機器這種前所未有的倫理關(guān)系對象，形成

一個新的、廣義的倫理學研究方向。

3.從科技倫理角度，查閱有關(guān)資料，試分析人工智能倫理應關(guān)注的問題。

學生自行查閱資料回答。

4.人工智能倫理體系主要包括哪些方面？各方面主要內(nèi)容是什么？

現(xiàn)階段，對于人工智能倫理的理解和關(guān)注主要來自學術(shù)和行業(yè)兩大方面.根據(jù)目前學術(shù)

和行業(yè)兩方面對于人工智能的研究和發(fā)展現(xiàn)狀，人工智能主要內(nèi)容及體系涉及人工智能應用

倫理、人機混合智能倫理、人工智能設計倫理、人工智能全球倫理與宇宙?zhèn)惱怼⑷斯ぶ悄艹?/p>

現(xiàn)實倫理及人工智能倫理原則與規(guī)范、法律。

在人工智能倫理體系中，機器倫理涉及機器人、自動駕駛汽車等不同類型機器或智能系

統(tǒng)的倫理。數(shù)據(jù)倫理、算法倫理、機器倫理、行業(yè)應用倫理及設計倫理都是人工智能作為一

種科學技術(shù)的不同方面所產(chǎn)生的倫理，這些技術(shù)的應用又形成人工智能應用倫理。人工智能

技術(shù)應用形成的倫理都屬于狹義的人工智能倫理。

人機混合倫理、全球倫理、宇宙?zhèn)惱硪约俺F(xiàn)實人工智能倫理都超出傳統(tǒng)人類倫理道德

范疇，因此屬于廣義的人工智能倫理。無論廣義還是狹義的人工智能倫理最終都要符合一定

的倫理原則，也就是與人類根本利益、基本權(quán)益的倫理原則。上述人工智能倫理體系也就是

人工智能倫理學研究的對象和內(nèi)容。實際應用中的人工智能倫理主要涉及的是數(shù)據(jù)倫理、算

法倫理、機器倫理、行業(yè)應用倫理和設計倫理。廣義的人工智能倫理對于人工智能的實際應

用和發(fā)展具有指導性、方向性和啟發(fā)性意義，并不一定都能在實際中兌現(xiàn)。

5.如何理解人工智能全球倫理？

人工智能全球倫理是在全球化背景下，關(guān)于人工智能技術(shù)及智能機器所引發(fā)的涉及人類

社會及地球生態(tài)系統(tǒng)整體的倫理道德問題。人工智能全球倫理主要是將人工智能倫理問題從

對人類個體、行業(yè)應用問題延伸到全球背景下的全人類面臨的生存和地球整體面臨的生態(tài)等

方面的問題。在全球倫理意義上，人工智能應構(gòu)建人類命運共同體理念下的可持續(xù)發(fā)展觀，

才能確保人工智能健康發(fā)展的同時服務于人類的未來。

因為人工智能對于人類文明的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義，因此需要引起全世界所有國家

的關(guān)注并應該一致努力，構(gòu)建符合人類社會整體利益的人工智能全球倫理規(guī)范。其內(nèi)容主要

包括人工智能對人類價值和意義的挑戰(zhàn)、人工智能對人類社會的整體影響、人工智能帶來的

全球生態(tài)環(huán)境倫理問題。

如，關(guān)于人工智能全球生態(tài)倫理問題，從2012年到2018年，深度學習計算量增長了

3000倍。最大的深度學習模型之一GPT-3單次訓練產(chǎn)生的能耗相當于126個丹麥家庭一年

的能源消耗，還會產(chǎn)生與駕駛700000公里相同的二氧化碳排放量。據(jù)科學界內(nèi)部估計，如

果繼續(xù)按照當前的趨勢發(fā)展下去，比起為氣候變化提供解決方案，人工智能可能先成為溫室

效應最大的罪魁禍首。人工智能全球范圍內(nèi)的發(fā)展除了應遵循所有人工智能技術(shù)應該遵循的

倫理原則，更應遵循可持續(xù)發(fā)展原則，也就是說，人工智能技術(shù)在全球范圍的發(fā)展應以支撐

全人類可持續(xù)發(fā)展為基本原則，而不是只讓少數(shù)人、少數(shù)地區(qū)、少數(shù)國家受益。

6.如何理解人工智能宇宙?zhèn)惱恚?/p>

人工智能宇宙?zhèn)惱戆▋煞矫婧x，一方面是從人工智能的發(fā)展角度，當非自然進化的

機器智能在很多方面逐漸超越人類時，并幫助人類探索宇宙時，它們也會不斷進化，人類應

該如何理解、定位自身與智能機器在宇宙中存在的價值和意義。特別是，面對日益強大的機

器智能，反思人類存在的價值和意義。另一方面，人類借助人工智能完成從地球文明向太空

和宇宙文明進化升級的壯舉，人類如何看待人工智能在這個過程中扮演的角色。

在大歷史觀意義下考察人類與人工智能在宇宙背景下的存在意義和價值,使人類更清醒地認

識到“人之為人”的可貴，人性的偉大，人類的弱點，以及智能機器對于人類種族可持續(xù)發(fā)

展的意義和作用。機器智能的出現(xiàn)是宇宙大歷史發(fā)展的一個新階段。人類需要在更廣闊的領(lǐng)

域思考機器智能的價值和意義，包括其倫理價值和意義。

在大歷史觀意義下，人工智能是一種促進人類文明整體向更高階段進化的力量，是人類

反觀自身在宇宙中的位置、存在價值和意義的第三方參照物，是一種人類反思自身存在本質(zhì)

的啟蒙思想。

7.如何理解超現(xiàn)實人工智能倫理?

超現(xiàn)實人工智能倫理主要是相對于現(xiàn)實而言，將科幻影視作品中人類所幻想的具有自我

意識、感情、人形外觀的智能機器人等人工智能倫理問題歸屬為超現(xiàn)實倫理問題。這類問題

涉及的所謂人權(quán)、道德地位乃至法律上的人格等都是超出人類目前發(fā)展的人工智能技術(shù)范圍

的，未來是否可能出現(xiàn)完全可知。因此，對于此類人工智能倫理問題，現(xiàn)階段只能是按照一

種哲學思想來理解和討論。但是，人工智能超現(xiàn)實倫理的思考對于現(xiàn)實中的人工智能倫理問

題的思考、研究和處理有一定啟發(fā)意義。

與具有自我意識的智能機器融合的人還有沒有認知自由？具備自我意識的智能機器

在人類社會中處于什么地位？人類如何對待它們？機器掌控人類導致無用階層出現(xiàn)，如何對

這些人類進行心理疏導和社會管控？等諸如此類的問題，人類可以列舉出無數(shù)種。這類問題

可以統(tǒng)稱為“超現(xiàn)實倫理問題”。未來的人機關(guān)系真會像這些說法那么悲觀嗎？

有些人認為，由于機器具備甚至超過了人的智能，于是未來的人類就被機器所擠兌，人類將

無立錐之地，其中有幾種說法頗有代表性：一是機器人將搶走人類的飯碗，人類即將大量失

業(yè)；二是由于人類不具備智能機器強大的記憶能力、運算能力，人類智能將不敵機器智能，

因此人類將失去對機器的控制，智能機器將成為人類的主人；三是由于機器成了人類的主

人，于是人類就淪為機器的奴隸或機器圈養(yǎng)的動物，因此要打要殺全憑智能機器的算法或情

感。

事實上，達到甚至超越人類程度的人工智能技術(shù)如何實現(xiàn)，什么時候?qū)崿F(xiàn)，實現(xiàn)以后一

定會對人類構(gòu)成威脅嗎？這些都是未知的問題。當人類在未知甚至不可能實現(xiàn)的情況下，去

探討人工智能奴役、威脅、消滅人類的問題，更多是一種超現(xiàn)實的倫理思考。這種思考對于

今天人們研究可信賴的、可靠的、安全的、可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)，是有一定參考和警

示意義的。

從目前來看，智能機器在各行業(yè)的規(guī)?；瘧弥皇莿倓傞_始，特別是通用人工智能未

來前景如何還不可知，因此人工智能奴役、屠殺人類之類的問題只能是超現(xiàn)實倫理問題。

8.查閱有關(guān)資料?，梳理國內(nèi)外相關(guān)組織、機構(gòu)、政府制定的人工智能倫理政策、原則等。

學生查閱資料自行回答。

第5章

1.如何理解多學科交叉對人工智能發(fā)展的意義？

事實上，人工智能從一開始就是多學科交叉研究的結(jié)果。麥卡洛克和皮茨在提出首個神

經(jīng)元數(shù)學模型時，結(jié)合了通用圖靈機的觀點以及20世紀哲學家羅素的命題邏輯和神經(jīng)生理

學家謝林頓的神經(jīng)突觸理論。實際上他們的成果也是腦科學家阿爾比布稱之為“可計算生理

學”思想的體現(xiàn)，其最初含義就是指給人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡進行數(shù)學建模。因此，最早的人工

神經(jīng)元模型就是神經(jīng)生理學、哲學及邏輯學和腦科學等不同領(lǐng)域理論和概念相結(jié)合的產(chǎn)

物。類似多學科交叉產(chǎn)生的技術(shù)成果在人工智能的發(fā)展歷史上還有很多。

2.人工智能多學科交叉可以從哪幾個層次理解？不同層次對于人工智能理論和技術(shù)發(fā)

展有不同作用？

人工智能近些年已經(jīng)逐漸從傳統(tǒng)意義上的計算機科學下的一個分支向獨立的交叉學科

發(fā)展。人工智能作為多學科交叉的領(lǐng)域，有兩方面含義。

第一方面含義是人工智能本身的發(fā)展需要多個學科理論、知識、技術(shù)的支撐，多個不斷

交叉融合的學科促進人工智能的發(fā)展。近些年，人工智能已經(jīng)從計算機科學的一個分支逐

漸向獨立的學科發(fā)展。人工智能的根本在于智能的本質(zhì)，而智能的研究本身涉及諸多學

科，人工智能與哲學、數(shù)學、腦科學、神經(jīng)科學、認知科學、心理學、計算機科學、控

制科學、信息學等眾多學科有極強的關(guān)聯(lián)性。從學科角度來看，人工智能是一個建立在

廣泛學科交叉研究基礎上的新興學科，是自然科學與社會科學交叉的新興學科。

第二方面含義是人工智能與大量的傳統(tǒng)學科交叉融合，會不斷產(chǎn)生新的學科分支，甚至

會逐漸形成和發(fā)展一些全新的學科，還可能顛覆、重塑傳統(tǒng)學科的理念和體系。

根據(jù)上述含義,人工智能涉及的學科可以進一步劃分為哲學、基礎學科、生命相關(guān)學科、

工程技術(shù)、與人工智能交叉的社會科學、交叉衍生的新興科學六個層次。

哲學思考并定義了特定的智能和理論層面的運作的方式。因此哲學是認識和理解的基

礎。正是人工智能研究者在哲學層面上對于“智能”的不同維度、不同層次的理解偏差，才

會在技術(shù)實踐層面上產(chǎn)生符號主義、聯(lián)結(jié)主義、行為主義等不同派系，包括混合智能、群體

智能、跨媒體感知等新一代人工智能等。人工智能需要在哲學認識論角度構(gòu)建對智能的統(tǒng)一

認識體系、理論，才可能在科學和技術(shù)上取得根本突破。

第二層次是與人工智能有關(guān)的基礎學科，主要包括數(shù)學、物理學、邏輯學、語言學、心

理學、倫理學、復雜科學、信息科學、系統(tǒng)科學等學科。這些學科的各種研究成果可以構(gòu)成

人工智能發(fā)展的理論和技術(shù)基礎，從不同角度支撐人工智能的研究。下面列舉基礎學科中幾

個典型的、重要的學科。

第三層次是與人工智能有關(guān)的生命、智能現(xiàn)象及其本質(zhì)研究相關(guān)的學科，主要包括腦科

學、神經(jīng)科學、思維科學生物