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说明AI技术及其社会影响
在当今许多新技术及其构成的整体系统中，“奇点”是描述AI技术及其社会影响的特有概念。 詹姆斯巴拉特采访了许多AI技术开发和理论研究专家，写了《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》本书。 他指出人类历史上卓越的技术变革，如火、农业、印刷术、电力等，但“没有人认为不能想出华丽的名字”。 那么，为什么一定要使用“奇点”这一有点花哨的概念来表现AI技术的变革呢？ “因为技术的特异点本身会带来智能(也就是制造初期技术的，独一无二的人类超强的力量)的变化，这是与其他所有革命不同的原因。”
AI技术最独特的一点是，“机器(计算机)”上“智能”——以前的人类技术是用“人类智能”发明的，而现在和将来，技术是用“机器智能”发明的，AI奇点到来的重要标志是“(机器)智能生产智能” 这样，从人类所有技术发明创造的智能源泉流通无限涌流——的意义上来说，巴拉特将AI称为人类的“最后发明”，开启了人类的“终极命运”。
现代机械最初的“动能”自动化革命发生在19世纪，现在AI引发的是第二次“智能”自动化革命。 自动印刷机等动能自动化机械对哲学社会科学的影响是间接的，而智能自动化机械的影响是直接的。 据说德国一家出版社用AI机器写学术专着出版。 随着AI的进一步发展，机器智能对哲学社会科学研究这一“智能活动”本身产生了越来越大的直接影响，哲学社会科学迎接挑战，介入AI研究，已经显得非常必要和紧迫。
推进多门类科学深度融合
目前，在AI技术开发方面取得的成果大多是多学科融合的结果。 这些成果使狭窄(或弱)的人工智能(ANI )进一步发展为通用(或强)人工智能(AGI )接近奇点，哲学社会科学的介入成为了AI进一步发展的现实需要。 如果没有计算机科学和脑科学、神经心理学和语言学等多门学科的融合发展，AI研究开发不可能取得像今天这样巨大的成果。 有人主张，在爆炸性发展的热闹过后，现在“AI冬”有可能再次到来。 已经有了大发展的ANI还在继续发展。 但是，沿着目前这种建立在神经网络基础上的连接主义、大数据驱动的机器深度学习的技术路径，很难将ANI推广到AGI上，难以接近奇点——机器学习以外的技术路径，总体上处于“构想”阶段，很多争论都存在。由于目前取得巨大成果的计算机神经网络或多或少地模仿了大脑神经网络，基于脑科学研究，其运营无法解释的“黑匣子”特性，也使得脑科学目前充分掌握了大脑智能的运行规律和机制等相反，AI神经网络的发展也有助于探究大脑智能的动作规律和机制。 西方AI奇点论认为，未来的机器智能将全面超过人类的生物智能。 这个判断实际上默认的机器智能有巨大的发展潜力，但忽视了脑科学已经揭示的一点。 也就是说，大脑智能同样被充分发掘，无法释放，具有巨大的潜力。 这并不是要与机器分优劣，而是要应用于教育等，揭示了AI未来发展和应用极其丰富的可能性，不断发展的AI机器也将成为人脑潜在智能不断挖掘和发展的工具。
与此相关的另一个默认值是，人类的生物肉体发挥人类智能只是一种限制，从这种限制中解放出来的物理机械智能，将充分释放出来，全面超越人类。 但是这个默认值不成立。 “智能”不是人唯一的特性乃至优势，人类生物性肉体与不可剥离的“体力”和“智能”融合发展形成的个人发展的“全面性”，才是人性发展的更高目标。 这个“全面性”和AGI的“通用性”有共同点。 要接近奇点，就必须提高AI的“通用性”。 人类智能等能力的现实发挥，个人发展“全面性”的提高，不仅受人脑结构这一生物先天因素的影响，社会、政治、经济、文化等后天因素的巨大影响——，还影响着技术人员如何提高AI的通用性。
马克思指出：“说生活有其基础，说科学有其基础，那根本就是谎言。” 这样的“谎言”至今仍充斥着世界性的知识系统，研究者的“生活”哲学(社会科学)被认为有着与自然科学完全不同的“基础”观念。 “自然科学今后将包括有关人类的科学。 正如关于人类的科学包括自然科学一样，这是科学。 ”。 如果历史上只关注“人类科学”的“智能”也开始被自然科学关注，那么两者将更加明确地展示出成为“一门科学”的趋势，从而成为AI革命带来的人类知识系统的终极变革。 但在目前的情况下，马克思近两个世纪前所述的情况仍然没有彻底改变，“就像哲学总是疏远自然科学，自然科学也总是疏远哲学一样”阻碍了ANI走向AGI走向奇点的过程。 如果分割、孤立地关注“智能”本身，忽视人类的智能社会性、历史性、人文性等，AI研发人员的视野和想象力必然会受到很大的限制。 如果现在的AI技术无视“通过工业每天实践进入人的生活，改造人的生活”的现实和发展大势，哲学社会科学也将失去创新发展的重大机遇。 因此，AI将越来越接近奇点的发展，将自然科学和哲学社会科学推进为“一门科学”，两者的相互需求将越来越明显。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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