人工智能在未来能否广泛使用?

[内容提要]:人工智能与现代社会,以及与社会主义之间都存在着密切的关联。不能简单地将人工智能看成一种技术的应用,人工智能技术也十分深远地影响着人类的未来社会。首先,人工智能技术并不是对人类社会的彻底取代,在赫拉利等人看来,人工智能会形成一种新的无产阶级状态,即“无用阶级”。从经典马克思主义的立场上来看,今天马克思主义的任务并不是将批判的矛头指向人工智能,将无产阶级当做新时代的“卢德分子”,而是打破资本主义对人工智能技术的垄断和占有,成为帮助无产阶级走向社会主义社会的工具。最后,人工智能对社会主义的意义在于,它们可以打破哈耶克批判的社会主义中央计划的局限性,通过新控制论的方式来模拟出更确定可靠的社会主义模式,为未来社会主义提供可靠的基础。

[关键词]:人工智能;控制论;社会主义

随着通信技术、大数据和云计算技术甚至基因工程、人工神经网络和脑科学技术的发展,人工智能问题已经不纯粹是一个局限于计算机和数字科学领域内的话题,它的影响也逐步扩展到其他学科,如人文学科和社会科学。工业领域中广泛的智能机器人应用,以及智能家居,无人驾驶汽车、无人机、智能手机和智能平台上的无形的人工智能的应用,带来的不纯粹是一场科技领域的革命,也会冲击社会生活。这样,社会学、经济学、政治学,乃至哲学在今天已经不能忽视人工智能带来的影响。

不过,对于马克思主义研究者来说,摆着面前的问题不仅仅是探讨人工智能对人类当下日常生活的影响,以及人工智能究竟在人类日常生活中扮演何种角色的问题。人工智能带来的另一个核心问题同样值得探讨: 随着这种技术革命的发展,究竟是我们能借着人工智能的加速冲击波,突破资本主义的藩篱,还是人工智能成为资本主义奴役普通大众,尤其是无产阶级的工具呢? 在人工智能进一步发展的背景下,马克思主义最初设定的社会主义的目标,究竟是离我们更近了,还是更远了? 的确,马克思关于资本主义的批判和未来社会发展的历史规律的判断,并没有变。但是,我们所面对的具体情境,并不是马克思所在的 19 世纪,甚至与 20 世纪最后 20 年都有着霄壤之别,面对这些新的历史状况,尤其是面对着第四次工业革命和人工智能革命的浪潮,我们需要从现实社会的片段中寻找到通向未来社会的道路。

一、无用阶级: 无产阶级的新形态?

2005 年,美国的未来学家、人工智能专家、谷歌工程总监雷·库兹韦尔( Ray Kurzweil) 将自己多年来关于未来人工智能技术的思考结集出版,并将这本集子命名为《奇点临近》( The Singularity Is Near) ,在这本书的开头,库兹韦尔就提出了一个十分令人震惊的论断: 奇点将代表人类的生物思想与现存技术融合的顶点,它将使人类超越自身的生物局限性。在人类与机器、现实与虚拟之间,不存在差异与后奇点。①也就是说,我们在技术发展上处于一个指数级的增长阶段上,这不是普通的线性发展的量变,在这个爆发性的指数级别的增长中,可能会达到一个增长的拐点,这个拐点就是奇点。具体到人类社会现实之中,奇点的意义在于,速度的高速增长终有一天会突破人类的生物学极限,以至于人类的生物性的大脑和身体已经不能承受这样的高速增长,这种增长不仅超越了人类大脑生物性思考的界限,也超越了人类想象力的界限。这样,奇点代表着人类生物性身体的极限状态,一旦超越了这个极限状态,生物性大脑将会让位于人工智能。

实际上,库兹韦尔的奇点理论依赖于他的另一个定理,即加速回报定律。而这项定律是对半导体行业的摩尔定律的一次矫正。摩尔定律认为,我们可以使集成电路上集成晶体管的数量每24 个月增加一倍,电子传导距离随之减少,电路也将运行得更快,从而提高整体的计算能力。摩尔定律带来的后果是计算的性价比以指数级增长,其翻倍的速度( 以 12 个月为基本单位) 比人类社会范式变化的速度要快得多。也就是说,在摩尔定律中,信息技术的指数级的增长,让发展的曲线更接近于一个反向的 L 型,而且反向 L 曲线的前部越来越接近于陡峭的直线。不过,库兹韦尔认为,摩尔定律的指数级增长不可能无限地持续下去,因为存在人类的生物学极限,而这个生物学极限正在接近奇点,一旦接近奇点,这个反向 L型曲线就会变成库兹韦尔的 S 型曲线,库兹韦尔称之为加速回报定律。加速回报定律的关键在于,存在一个新的模式,这种模式取代了原来基于人类生物性的发展模式,或者说,新的模式凭借与智能机器结合的方式,在跨越了奇点之后,迅速向新的增长模式前进。对于这种变化,库兹韦尔保持一种拥抱的态度,在他的另一本著作《人工智能的未来》中十分明确地谈道: “通过这种方式,我们与不断发明中的智能技术融为一体。我们血液中的智能纳米机器人会保护我们的细胞与分子,进而维持我们的健康。这些纳米机器人还会通过毛细血管进入大脑,并与我们的生物神经元互动,直接扩展为我们的智力。这并不是很遥远的事情。”②或许这个在库兹韦尔看来并不太遥远的奇点,正是所谓的人工智能时代的降临。

不过,各个领域的理论家们并不一定都像库兹韦尔那样来思考人工智能带来的加速回报定律,也不可能盲目地去拥抱一个代表不确定未来的奇点。实际上,无论是从事社会科学研究的理论家,还是普罗大众,对于可能代替人类甚至反过来支配人类的人工智能都带有着深深的忧虑。如以色列年轻学者尤瓦尔·诺亚·赫拉利( Yuval Noah Harari) 在《未来简史: 从智人到智神》一书中讲道: 由计算机算法构成的人工智能会将人类驱逐出所有的就业领域。在《1861—1863 年经济学手稿》中,马克思看到了工人将那种取代他们工作的机器称为“铁人”,工人发现,原来可以用他们的体力来完成的工作,甚至一些他们体力所无法完成的工作,现在已经完全被机器所取代。③马克思曾引用过纱厂工头和工厂主的一个报告,这个报告指出: “工厂工人们应当牢牢记住,他们的劳动实际上是一种极低级的熟练劳动; 没有一种劳动比它更容易学会,按质量来说比它报酬更高; 没有一种别的劳动能通过对最无经验的人进行短期训练而这样快这样大量地得到。在生产事务中,主人的机器所起的作用,实际上比工人的劳动和技巧所起的作用重要得多。”④在马克思的时代里,低级的重复性体力劳动会被机器所取代,机器成为一种“铁人”; 在今天,赫拉利看到了一个更为广泛的事实,即人工智能进化到一个更高端的区域,将人类的思考性劳动也一并取代了。对于这种取代的后果,赫拉利并不像库兹韦尔那样保持乐观,而是给出了一个十分黑色的论调: “在过去几千年里,人类已经走向专业化。比起狩猎者,出租车司机或心脏病专科医生所做的事更为有限,也就更容易被人工智能取代。我已一再强调,人工智能目前绝对无法做到与人类匹敌。但对大多数现代工作者来说,99% 的人类特性及能力都是多余的。人工智能要把人类挤出就业市场,主要在特定行业需要的能力上超越人类,就足够了。”⑤赫拉利的这个论点,对于从马克思主义角度来研究人工智能十分重要。

第一,赫拉利认为,在现阶段,人工智能还达不到完全取代人类的形态。人工智能或者自动化的算法所取代的只是人口中的一部分,也就是偏重复性和低端性的一部分,这部分本身就是资产阶级社会的无产阶级,在马克思的时代,他们是重复性工作的体力工作者,在人工智能时代,他们是办公室的白领文员,甚至是写代码的码农。这样,和马克思分析的作为“铁人”的机器一样,人工智能所取代的是一种特殊的专业化的群体,这种群体所拥有的技能单调重复,所以很容易被人工智能所取代,如超市的收银员逐渐被自动扫描支付程序所取代。随着无人驾驶技术的广泛应用,专业司机的职业地位也岌岌可危。这些被人工智能所取代的群体,成为赫拉利笔下的“无用阶级”。

第二,不是所有的人都会沦为“无用阶级”,在人工智能时代,人类社会产生了更深刻的两极分化。掌握着高端算法、资本和权力的特权阶级,拥有着用最新的人工智能技术改造自己生物学身体的可能性。库兹韦尔描绘的“智能纳米机器人”的想象实际上只能被少数拥有巨大财力和权力的阶层所享有,这些经过智能改造后的生物—机器合体人,由于经过生物技术和人工智能技术的改造,他们从一开始就拥有着超越一般人的体能和智力,拥有更长的寿命,身体衰老得更为缓慢,这种经过人工智能改造过的身体使他们不仅在经济和政治上拥有了特权,也在生物学身体、基本体能和智能上拥有了特权。所以,人工智能社会的未来景象并不是人工智能彻底地取代人类,而是形成了被人工智能技术加强的合体的赛博格和体能、智能都处于劣势的“无用阶级”的区别。如果说在马克思的《共产党宣言》里,资产者和无产者的区分还只是经济和政治上的区别,那么在人工智能时代里,这种阶级区别直接体现在了智能和体能上,“无用阶级”再也无法通过自己身体性的打拼或者智能上的努力来超越自己平庸的地位,因为这条道路已经被新的数字技术、基因技术和人工智能技术所堵死。如果说在马克思的时代,资产阶级作为精英阶层仍然将无产阶级作为剥削的对象,从而使无产阶级能够得以存在的话,今天的“无用阶级”的地位更为悲惨。赫拉利说道: “至少部分精英阶层会认为,无须浪费资源为大量无用的穷人提升甚至维持基本的健康水平,而应该集中资源,让极少数人提升到超人类。”⑥

 第三,“无用阶级”就是数字和人工智能时代的无产阶级的新形态。一方面,人工智能取代一部分专业化技能,从而造成普罗大众与精英阶层的分化,使之成为人工智能时代的资产阶级和无产阶级; 另一方面,随着自身拥有技能的无用化,“无用阶级”进一步陷入“系统性愚蠢”( systematic stupidity) 的状态之中。在法国思想家贝尔纳·斯蒂格勒( Bernard Stiegler) 看来,这种在数字化和自动化社会中产生的替代,实际上就是一种新的无产阶级化,在《自动化社会》中,斯蒂格勒十分明确地指出: “从1993 年开始,随着所有人都可以借助网络,借助万维网技术进行网络式的阅读和书写,数字技术已经让超工业社会走向了无产阶级化的新阶段——在这个阶段里,超工业时代成为系统愚蠢的时代,也可以称之为功能性愚蠢的时代”⑦。在斯蒂格勒看来,人工智能是一种药,在给精英阶层和社会带来极大便利的同时,在社会功能上,让那些只能从事专门劳动的个体变得愚蠢,也就是感受性的( sensuel) 无产阶级化,因为在人工智能的发展过程中,作为人的思维智能和感受性( sensibilité) 的正常功能也被剥夺了,人类只能按照数字化和自动化的人工智能技术框架来运行自己的功能。他们没有感受,没有智能,只有一味地迎合固定的话语套路,充满躁动情绪,在资本的眼中,他们是最理想的消费者,因为一句“黑色星期五”的口号,就能让他们填满购物车。而另一方面,感受性和智能上的无产阶级化也造成了政治上的盲动,他们手中的选票不再是经过理智思考的产物,而是被数字和人工智能技术控制的票仓。一旦无产阶级在功能上变得“愚蠢”,即被技术剥夺了自我思考的能力,成为感受性的“无用阶级”,他们自然会沦为右翼民粹主义利用的工具。在欧美民粹主义极富煽动性口号的蛊惑下,他们会像自动机器一样,选出人工智能算法所预测的选项。

问题在于,人工智能导致的“无用阶级”的出现,是否就是马克思在分析资本主义经济危机中提到过的“过剩人口”或“产业后备大军”? 这二者之间存在着一定的相关性,也有学者指出“‘无用阶级’在本质上是它不能为资本价值增殖所需要和利用,从而沦为‘多余’或‘过剩’的人口而已”⑧。但是,在马克思那里,这种“过剩人口”是周期性的。随着资本主义进入到下一个正循环周期,这些失业的产业后备军会再次被纳入到资本主义雇佣劳动体制中来。但是,被人工智能淘汰的“无用阶级”不是诞生于资本主义的经济危机,换言之,对“无用阶级”的替代不是发生在资本主义本身的经济危机循环周期之内,而是在正常的生产范畴之内诞生的概念。这样,“无用阶级”不会像“产业后备军”那样重新看到再次被雇佣的希望。对于这样的现象,需要我们重新思考人工智能和数字技术的应用形成的宏观层面的社会架构。

二、人工智能与传统计划体制的局限

作为新无产阶级的“无用阶级”带来了一个新的问题,人工智能和大数据等新技术的应用究竟是更有利于实现对资本主义社会的超越,走向社会主义,甚至共产主义,还是成为通向更高社会阶段的障碍,成为资本的同谋,而新无产阶级使用这些技术实现解放的希望无异于与虎谋皮?

事实上,从赫拉利的分析中,我们可以得知,赫拉利并不认为人工智能技术是所有人的敌人,一部分处于高端的精英阶层因此而获利,获得更长的寿命、更完备的知识能力和体能、更丰富的经验、更协调的身体。不过,长期以来,人们围绕人工智能的争论,往往陷入一个误区,即人工智能的诞生,在不久的未来会反过来凌驾在人们之上,这种趋势进一步被新闻媒体、大众读物、电影和艺术作品,甚至电子游戏所夸大,一些并非真正研究人工智能的专家宣布要想避免出现这种状况,避免人彻底地沦为人工智能的奴隶,就需要为人工智能立法,甚至有人主张直接将人工智能“绝对遵从人类”写入人工智能代码之中。且不说今天的机器学习和深度学习,已经将人为编写的代码对人工智能的限定作用降低到了一个比较次要的水平上,即便人工智能带有“绝对不能伤害人”“绝对不能奴役人”的代码,难道不会发生在美剧《西部世界》中谈到过的冥想程序让带有“绝对遵从人类”编码指令的人工智能觉醒吗? 在许多人工智能的从业者看来,这些看似言之凿凿的论断,实际上都出自对新技术无比恐慌的“鲁德分子”⑨( Luddites) ,他们将人工智能技术直接置于人类生存的对立面,认为数字技术和人工智能的无限度发展,最终将使人类毁灭。

 马克思在《1857—1858 年经济学手稿》中就看到,机器的应用是以取代工人的劳动为代价的,在这个意义上,资本家故意将工人置于机器( “铁人”) 的对立面。马克思指出: “为了进行对抗,资本家就采用机器。在这里,机器直接成了缩短必要劳动时间的手段。同时机器成了资本的形式,成了资本驾驭劳动的权力,成了资本镇压劳动追求独立的一切要求的手段。在这里,机器就它本身的使命来说,也成了与劳动相敌对的资本形式。棉纺业中的走锭纺纱机、梳棉机,取代了手摇并纱机的所谓搓条机( 在毛纺业中也有这种情况) ,等等,——所有这些机器,都是为了镇压罢工而发明的。”⑩事实上,在马克思看来,这一切不过是资本家玩弄的一个伎俩,他们成功地将无产阶级对资本家的憎恨和不满转移到机器上。问题并不是真正出在技术和机器上,而是出在资本家对机器和技术的占有上,他们利用新机器和技术来对抗工人,以至于工人认为他们的敌人就是机器,这才是马克思所分析的“鲁德运动”的根本原因。

同样,如果用马克思的相关结论来理解今天的人工智能问题,结果也是一样的。智能家居和无人驾驶都是人工智能技术的良好应用,随着社会老龄化问题越来越严重,人工智能的智能增强体系还可以用来延缓人的衰落,甚至直接服务于人类,这些并不是画饼充饥,而是眼下可以实现的技术。在一定程度上我们可以认为,人工智能技术至少在现阶段是一把双刃剑。而一旦这些技术与资本进行媾和,成为其牟利的手段,并将绝大多数人排斥出去,将他们当成“无用阶级”时,问题才会凸显。这样,当人工智能时代的“鲁德分子”将口诛笔伐的矛头指向人工智能技术本身的时候,实际上,今天的媒体和政客也玩弄了同样的伎俩,本来是极少数阶层垄断社会资源,从而使绝大多数大众阶层陷入赤贫的境地,却被媒体和政客转化为人工智能即将取代他们的职业,将他们变为“无用阶级”的话语。那么,马克思关于资本主义的分析在今天仍然是有效的,即面对机器,面对人工智能,问题不在于退回到一个没有机器、没有人工智能的时代,我们就在这个时代,我们没有办法回避数字技术和人工智能给现实生活带来的实际冲击,真正的问题只有一个: 打破资产阶级对新技术,尤其是数字技术、通信技术、人工智能技术的绝对垄断,无产阶级应该勇敢地利用这些机器来为我们创造一个新的社会,即走向未来的社会主义生活。

于是,关于人工智能与社会主义的问题变成了这样一个问题,人工智能是否有利于在平等的解放的环境下创造一个不同于资本主义社会的新社会,来满足大众的共同福利。对于科学社会主义的描述,恩格斯在《反杜林论》中曾给出一个基本的判断: “当社会成为全部生产资料的主人,可以在社会范围内有计划地利用这些生产资料的时候,社会就消灭了迄今为止的人自己的生产资料对人的奴役。不言而喻,要不是每一个人都得到解放,社会也不能得到解放。因此,旧的生产方式必须彻底变革,特别是旧的分工必须消灭。代替它们的应该是这样的生产组织: 在这样的组织中,一方面,任何个人都不能把自己在生产劳动这个人类生存的必要条件中所应承担的部分推给别人; 另一方面,生产劳动给每一个人提供全面发展和表现自己的全部能力即体能和智能的机会,这样,生产劳动就不再是奴役人的手段,而成了解放人的手段,因此,生产劳动就从一种负担变成一种快乐。”⑾恩格斯认为,社会主义不仅仅被看成一种对资本主义的替代方案,而且是彻底的人类的解放,在这里,恩格斯十分清楚,未来的社会主义并不是消灭了劳动,而是社会劳动成为一种快乐。同样,我们也可以设想,恩格斯所描述的社会主义并不在于消灭机器,而是在机器大生产运动中将生产劳动变成人类的解放活动。将这个语境移植到当下的人工智能时代来看,未来的社会主义社会不会是对人工智能技术的拒绝,而是在人工智能技术、通信技术、数字技术的发展中使人的能力得到巨大提升。

不过,在走向社会主义的时候,还存在一个问题,即对分配问题的考察。恩格斯继续说道:“就在这种情况下,社会也必须知道,每一种消费品的生产需要多少劳动。它必须按照生产资料来安排生产计划,这里特别是劳动力也要考虑在内。各种消费品的效用( 它们被相互衡量并和制造它们所必需的劳动量相比较) 最后决定这一计划。人们可以非常简单地处理这一切,而不需要著名的‘价值’插手其间。”⑿恩格斯认为,在未来的社会主义阶段,已经不需要用“价值”这种形式来分配各种资料,而是按照一种计划来安排,这是后来苏联社会主义计划经济的一个雏形。自由主义的经济学家哈耶克对计划经济进行了十分严厉的批评: “由于没有一个人能够有意识地权衡所有必须顾及的因素,它们关系到如此众多的个人的决定,因而使分权成为必要,很显然,要完成这种调节,不是通过‘有意识的控制’,而只有通过具体安排,向每个企业单位传播它必须获悉的信息,以便使它能够有效地调整自己的决定以适应其他人的决定。”⒀哈耶克之所以反对社会主义计划,反对集中控制,除了他本人对市场竞争调节作用的绝对信任之外,更重要的是,他不相信处于集中控制的计划中央的人有着绝对的智能和信息处理能力( 哈耶克还怀疑这些人的道德水平,认为人天生的自利倾向会使公正的调节失效,从而影响中央计划的公平性和合理性) ,来行之有效地在各个部分、各个个体之间完成最合适的调节。如果我们进一步梳理哈耶克的反对意见可以得出这样的结论,哈耶克并不是真正彻底地反对计划经济,而是提出,那种拥有管控社会所有环节的能力的中央计划者不存在。恩格斯的社会主义设想和哈耶克的批评都指向同一个问题,是否存在着一个绝对智能的中央计划者,能处理庞大而繁复的信息,同时兼有绝对公正的立场,来完成中央计划的实施。的确,无论是在恩格斯的时代,还是在哈耶克所处的时代,我们都找不到绝对智能的中央计划者来公正地实施社会主义计划,这样,我们将哈耶克的批评理解为退而求其次,在没有绝对智能和绝对公正的中央计划者的情况下,只能依赖于市场竞争的看不见的手来进行调节和实现平衡。

一旦进入人工智能时代,随着大数据和云计算技术的实现,随着 5G 的通信技术的市场化,是否可以假定一种可能性,即哈耶克所批评的社会主义集中计划的缺陷,会被新的技术手段加以弥补。在计算和学习能力得到指数级增长的人工智能面前,我们或许可以期望,有朝一日,如此庞大的信息和数据量,如此复杂的调节和分配运算,可以在人工智能的统筹计划下完成。而且,人工智能也不会具有道德上的问题,即我们根本不用担心人工智能拥有自己的意识,从而在资源和生产的调节与分配上,沦为满足于个别人私利的工具,从而使计划陷于腐败和不公正。即便在今天,这种面向未来社会主义的新计划经济仍然停留在一个十分模糊的层次上,但这种未来仍然是可以冀望的。

三、新控制论与未来的社会主义

为何说基于人工智能技术的新计划经济是一个可行的选项? 这并不是今天的互联网商家或者某些狂热的未来学者的突发奇想,其具有一定的理论依据。实际上,从 20 世纪开始,不断有信息理论的科学家和计算机领域的专家试图从技术层面上解决信息传播和数据处理的瓶颈问题,他们也相信,随着通信技术的进步与改善,会为我们提供一个更美妙的未来社会的模型。

在诸多信息科学的理论家中,起到奠基作用的是美国数学家诺伯特·维纳( Norbert Wiener) ,他将克劳德·艾尔伍德·香农( Claude Elwood Shannon) 的信息理论纳入到其所提出的控制论( cybernetics) 之中。简单来说,香农把热力学上的熵( entropy) 的概念纳入到信息论当中,在香农看来,信息空间与热力学空间有着一定的相似性。熵是热力学上表示混乱度的概念,由物理学家路德维希·玻尔兹曼( Ludwig Edward Boltzmann) 提出,熵的值越高,意味着热量越高。那么,热力学表明,熵总是从高热量的区域传播到低热量的区域,这就是熵增的原理。香农观察到,在信息学上也有类似的情况,香农将玻尔兹曼的热力熵改变成信息熵,也被称做香农熵。1948 年,香农在论文《通信的数学理论》中第一次从信息论的角度阐述了信息熵的原理,在这个时期,由于与约翰·冯·诺依曼( John von Neumann) 的二进位代码的发明相对应,香农将其转化为一个对数公式,这个公式计算出来的就是信息熵的值,这个值的单位是比特( bit) 。那么对于香农而言,信息代表着不确定性的减少,也就是熵减,信息熵的减少代表着确定性的增加,即“信息是确定性的增加”⒀,而这个定义已经成为当代通信科学中关于信息的最经典的定义。

 维纳的控制论显然是建立在香农的信息的定义基础上的。维纳说: “机器和生命体一样,是一种装置,它看来是局部地和暂时地抗拒着熵增加的总趋势。由于机器有决策能力,所以它能够在一个其总趋势是衰退的世界中在自己的周围创造出一个局部组织化的区域来。”⒁因此,维纳的控制论是一种自我控制,是机器能够作出对信息的反馈与决定,从而实现对各种复杂的熵的处置,以达到趋于稳定性的状态。维纳在《控制论》一书中再次强调: “整个流程由机器自动完成,因此,必须保证从数据输入到数据输出都没有人为因素的干扰,而所有的逻辑判定均由机器自动完成。”⒂维纳的控制机器的模型,使机器在人类的干预之外自动地实现对信息的处理和决定成为可能。

尽管维纳多次强调并不希望他提出的控制论模型被使用在国家管理和社会控制等层面上,因为维纳无法判断这种机器是否具有善恶观念,但是,仍然有不少尝试者试图从维纳的控制论模型出发,将控制论与社会主义计划联系起来。其中最具有代表性的就是 20 世纪 70 年代初的智利总统萨尔瓦多·阿连德的“赛博协同控制工程”( Project Cybersyn) 。1970 年11 月,阿连德作为人民团结阵线的领袖参与竞选,并成功当选,在1971—1973 年间,带有社会主义倾向的阿连德总统试图用一种人工智能的方式来实现他的中央计划的梦想,该计划旨在建立一种分散型决议支持系统,来进行国民经济的决策和管理。该计划由四个模块组成: 经济模拟器、检查生产表征的常用软件、操作室和远程电报机网络,这些模块都链接到一个电脑主机之上,由电脑主机自动地模拟出国际经济的计划的状况。之所以要实施这个“赛博协同控制工程”,正是因为阿连德看到了苏联和古巴在中央计划执行上的缓慢和平庸,无法有效地处理各种复杂的信息和状况,所以希望通过计算机和人工智能设备来实现国民经济的社会主义改革。为了达到这个目的,阿连德专门从英国邀请了控制论专家斯塔福德 来协助他实现这个史无前例的规划。“智利为实现社会主义治理的技术性工作与英国精通管理控制论的专家的结合,产生了赛博协同计划,他们带着雄心壮志创造了庞大的计算机体系,实时地使用技术来管理智利的国民经济,在绝大多数情况下,这些技术并不太尖端。英国的控制论专家与智利的社会主义的结合非比寻常,这不仅是因为英国与智利相隔千山万水,而且因为他们代表着一种非常特别的科学思想或政治思想的潮流。”⒃ 1971 年,最先开始实验“赛博协同控制工程”的阿连德雄心万丈,他认为自己实现了真正的“完美的计划经济”。通过电脑对各种信息的控制与决策,达到了“科学实现的完美经济平衡”,这也意味着智利会在他的领导下走向真正的社会主义。然而,仅仅在一年之后,智利的通货膨胀率就达到了 140%,物价飞涨。1973 年,陆军总司令奥古斯托·皮诺切特发动政变,推翻了阿连德政府。

人工智能与社会主义的第一次邂逅就这样结束了。许多人将阿连德政府的失败直接归咎于“赛博协同网络”,并认为不能任由人工智能来实现计划的统筹和决策。正如艾登·梅迪纳( Eden Medina) 认为的那样,阿连德和比尔的“赛博协同网络”实际上是一个很不成熟的产品,他们并没有当时世界上最先进的计算机和信息处理设备,他们创造的中心计算机处理信息的效率十分低下,根本无法处理智利国民经济的所有信息,由于信息量有限,导致智利国民经济系统实际上并没有真正达到随机性和或然性的熵减,相反,该系统处于高度的不稳定状态,这也是阿连德政府和比尔等人的失败之处。⒄技术加速主义倡导者阿列克斯·威廉姆斯( Alex Williams) 和尼克·斯尔尼塞克( Nick Srnicek) 对阿连德和比尔的实验给出了十分公允的评价: “智利的‘赛博协同控制工程’就是这种实验态度的象征———将控制论技术与复杂的经济模型,以及民主平台融合起来,在技术基础设施建设上是典范性的。这些实验最终都没有获得成功,这归咎于早期控制论学者操作时面对政治限制和技术局限。”⒆

在新一代通信技术和人工智能专家看来,阿连德的“赛博协同控制工程”并不是阿连德政治理念的失败,而是技术的失败。当时的控制论技术和通信网络都不能支持一个国家的总体规划,但是这种思路仍然是可行的。与阿连德同时期的英国学者斯蒂芬·博丁顿( Stephen Botington) 就写过《计算机与社会主义》( Computer and Socialism) 一书,他坚信可以用计算机模拟和智能的方式来模拟复杂的经济现象: “计算机收集和分析统计量的能力与解决设计模拟经济结构模型的问题密切相关,最终目的是模拟整个经济结构的各种活动,已作的各种努力还远不能实现这一目标。这类模型能够显示出成本变化的程度,测定新的程序对成本、生产时间等所产生的影响。人们开始使用计算机模型模拟真实情况,对现状进行研究,在这个过程中,经济学可能成为一种实验科学,如同化学家做化学实验一样。”⒇博丁顿提出的理念不同于阿连德和比尔的“赛博协同过程”,博丁顿很重视对现实的模拟,从而以实验的方式来推演,而不是直接将国民经济的控制权交给电脑和智能机器。与之相对应,今天的人工智能实际上已经可以形成一种新的社会科学研究方法,我们可以将这种方法称为智能体基模型或代理人基模型( agents - based modelling,ABM) 。正如博丁顿所说,社会科学很难直接在现实领域中做实验,不过人工智能技术可以通过一定的智能行为体( agents) 来模拟人类的行为,利用大数据计算和人工智能来模拟在不同模态下的异质性智能行为体的状态,“ABM方法采用了基于元素的系统视角,关注在系统中作为相关行动元的实体之间的行为和互动。ABM的视角试图用更现实的方法来表达社会和经济体系下的行动元,来克服仅限于忽视了异质性因素的相关定义下的代表性行为体的局限性,来体现各种互动的异质的智能行为体的关联含义”(21)。今天的 ABM 模型已经不是按照固定的明确属性来模拟设计者已经设想好的倾向,其中的行动元或智能体实际上是经过机器学习和深度学习,具有人工神经网络的行为体,它具有自动的智能,能够尽可能产生出更多的行为结果。

我们可以认为,ABM 实际上构成了一种新控制论模型,在今天计算速度和信息处理速度都大大高于阿连德时代的情况下,我们是否首先利用这种模型来尝试进行新社会主义控制论模型的实验,这种实验并不会像阿连德一样,不顾后果地在现实社会中强制推行计算机模拟出来的结果。今天,在大量数据收集和反馈的基础上,通过高度智能化的计算,我们是否可以在人工智能互动的界面上模拟出一种理想的社会主义结果来? 一旦满足足够的条件设定,这种经过反复改变各种参数和环境,经过多重互动和试错之后的 ABM 实验结果,是否可以成为人类社会进行社会主义尝试的一种可能性? 尽管今天的技术加速主义者对此十分乐观,如前文提到的威廉姆斯和斯尔尼塞克就十分明确地指出: “在社会网络分析,在 ABM 模型,大数据分析,不平衡经济模型中建立起来的工具,都是用来理解诸如现代社会这样的复杂体系的认知中介。加速主义左派必须熟知技术领域中知识。”(22)的确,今天的加速主义者和左翼人工智能学者,的确试图通过人工智能的尝试,找到通向未来社会主义的更可靠的道路,不论他们的尝试能否成功,他们的这种精神都是值得赞扬的。

蓝江,南京大学哲学系暨马克思主义社会理论研究中心教授、博士生导师。主要从事国外马克思主义研究,尤其是当代法国和欧洲大陆激进左翼思想研究。

[1][美]雷·库兹韦尔《奇点临近》机械工业出版社 2011 年版第2 页。

[2][美]雷·库兹韦尔《人工智能的未来》浙江人民出版社 2016年版第 273 页。

[3]在《1861—1863 年经济学手稿》中,马克思参考了安德鲁·尤尔在《工厂哲学》一书中的说法,将机器形容为“铁人”,参见《马克思恩格斯文集》第 8 卷 2009 年版第 301—302 页。

[5][以色列]尤瓦尔·赫拉利《未来简史: 从智人到智神》中信出版社 2017 年版第 290 页。

[6][以色列]尤瓦尔·赫拉利《未来简史: 从智人到智神》中信出版社 2017 年版第 314 页。

[8]巩永丹《人工智能催生“无用阶级”吗?》,载于《国外理论动态》2019 年第 6 期。

[9]“鲁德分子”最初是对英国 19 世纪捣毁机器运动的参加者的称号。这一运动以传说中的工人领袖耐·鲁德( Ned Ludd) 的名字命名,据说他是第一个捣毁机器的人。这一运动大约在1760 年在设菲尔德和诺丁汉兴起,在 1811—1817 年危机期间扩大到整个英国。1812 年,英国国会通过了《保障治安法案》,决定对参加“鲁德运动”的工人进行残酷镇压。后来,“鲁德运动”被广泛地用于指捣毁机器运动。在人工智能时代,“鲁德运动”和“鲁德分子”被用来描述那些坚定地抵制数字技术、通信技术、互联网技术、人工智能技术发展的人,人工智能时代的“鲁德分子”已经不分阶层,既包括最底层的没有太多文化的民众,也包括固步自封的政客、媒体人、人文学者,甚至不乏一些坚持传统科学的理工类科学家。

[13][英]弗里德里希·哈耶克《通往奴役之路》中国社会科学出版社 1997 年版第 52 页。

[14]王雨田主编《控制论、信息论、系统科学与哲学》中国人民大学出版社 1986 年版第283 页。

[15][美]诺伯特·维纳《人对人有用处———控制论与社会》北京大学出版社 2010 年版第 28 页。

[16][美]诺伯特·维纳《控制论: 关于动物和机器的控制与传播科学》中国传媒大学出版社 2018 年版第 16 页。

[20][英]斯蒂芬·博丁顿《计算机与社会主义》华夏出版社 1988年版第 108 页。

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人工智能超星尔雅答案2022版100分完整版 -MYTG

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1.1育才新工科-人工智能简介

《人工智能》课程为理工类通选课,本课程给予学生的主要是思想而不是知识。

图灵曾协助军方破解()的著名密码系统Enigm。

电影《模仿游戏》是纪念图灵诞生90周年而拍摄的电影。

3图灵使用博弈论的方法破解了Enigm。

1.3为什么图灵很灵?

1937年,图灵在发表的论文()中,首次提出图灵机的概念。

1950年,图灵在他的论文()中,提出了关于机器思维的问题。

存在一种人类认为的可计算系统与图灵计算不等价。

4图灵测试是指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。如果测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。

1.4为什么图灵不灵?

以下叙述不正确的是()。

在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。

机器智能可以有自己的“人格”体现主要表现在()。

图灵测试存在的潜台词是机器智能的极限可以超越人的智能,机器智能可以不与人的智能可比拟。

1.5人类智能与机器智能如何共融及未来

以下关于未来人类智能与机器智能共融的二元世界叙述不正确的是()。

机器通过人类发现的问题空间的数据,进行机器学习,具有在人类发现的问题空间中求解的能力,并且求解的过程与结果可以被人类智能(),此为机器智能的产生。

人类智能可以和机器智能相互融合。

4机器智能的创造是指机器通过求解人类智能发现的问题空间中的问题积累数据与求解方法,通过机器学习,独立发现新的问题空间。

1.6人工智能界定与科学

在最初的图灵测试中,如果有超过()的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,则这台机器就通过了测试,并认为具有人类智能。

()不属于图灵测试中包含的三个未曾言明的预设前提。

超越科学家的路径在于()

科学和哲学的区别在于科学解释世界,哲学改变世界。

5图灵测试的价值不在于讨论人类智能与人工智能的性质差异,而在于判别机器是否已经具有智能。

1人类智能的进化有许多方面是机器智能导致的。

2.1算盘是机器智能吗?

珠算盘起源于()年代。

算盘可以算作机器智能的理由是不思维也能运算和由小脑代替大脑计算。

()年由十几位青年学者参与的达特茅斯暑期研讨会上诞生了“人工智能”。

在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。

机器人的三定律中第一条是()。

P网解决了旅行商问题。

机器智能在21世纪初具备实时感知处理能力。

以下不属于时代基础设施的是()。

时代生产工具的是()。

美国未来学家雷蒙德·库兹韦尔认为“人类纯文明”的终结在2050年。

4强人工智能观点认为有可能制造出真正推理和解决问题的智能机器。

机器学习的实质在于()。

()是机器智能发展的核心诉求之一

人类的学习类型不包括()

人通过算法赋给机器的智能属于()。

基于神经网络,机器在图像识别的速度和准确率上超越人类。

6基于思维的、基于行为的、基于概率论统计的方法生成的智能都属于多模态知识学习。

一个良好的群体应该是()。

传统的机器学习方法的表现主要是算法,目前的机器学习主要是强化学习,具有自学习的能力。

3在计算机方面,更多的是在生理层面进行模拟。

由《大英百科全书》可知,围棋大约源起于公元前()年左右。

下面属于常用的点角破空手段是()。考

阿尔法狗系列机器人曾与()出战过围棋比赛。

下面机器人()是将棋子位置作为特征来进行训练的。

人机象棋之战实际上是人和工程师之战。()

4国际象棋的解空间远远大于围棋,它是世界上最复杂的棋类。()

5lphZero是通用的棋类游戏程序。()

3.3机器智能对S人类智能( )

围棋的确定性系统含义不包括()。

被称为“数学界的无冕之王”的是()。

下面选项中()是人类所特有,而机器所不具备的。

《虬髯客传》是宋代传奇小说。()

5机器的优势在于善于处理复杂的确定性问题。()

6罗素认为Hilert计划目前不可能实现。()

7Hilert计划条件之一就是可判定性。()

3.4机器智能对S人类智能( )

智能就是能够做到()等层面的事情。

量子计算的理论模型是()。

人工智能的研究是增量式的进步。()

4系统自身作为反馈时才会形成自我意识。()

3.5人工智能能否进入非确定性领域?

下面选项中()是战胜柯洁的机器人。

下面选项中()是通过使用人为设定的特征,学习人的下棋方式进行训练。

所谓悖论的抽象公式是:若事件发生,则推导出非,非发生则推导出。()

人和机器最大的区别是()。

目前所有的人工智能都已经产生意识。()

3Hilert计划中包括完备性、相容性等条件。()考

画家弘仁“黄山雅集”的典故发生于()时期。

人类历史上第一部完全由机器人“小冰”所写的诗集叫()。

下面选项中()诗词是人工智能所作。

稻香居网络作诗机包含电脑智能作诗、辅助作诗两部分。()

5目前“小冰”的诗已形成自己独特风格和行文技巧。()

4.2艺术会成为人类最后的阵地吗?

最早诗歌生成模型称为()。

下面选项中关于毕加索描述错误的是()。

机器学习的两个任务是()。

5基于模板和模式方法生成的诗歌灵活性比较差。()

6目前人工智能在创作文艺作品时已慢慢具有情感了。()

4.3生活与情感是诗意的最终命题

1一般优秀的诗词基本都是从真情实感出发。()

2创作与情感是诗意的最终命题。()

下面关于机器人目前发展进化说法错误的是()。

目前机器人无法解决情感连贯的问题。()5.1医生如何读片?

影像科医师诊断的决定要素是()。

目前临床上为避免影像诊断误诊的方法称为()。

下面关于影像学诊断的价值说法正确的是()。

影像诊断误诊的常见原因包括()。

医学中影像学可以对某些疾病进行治疗。()

6病变的复杂性为影像诊断增加了很大的难度。()考

人工智能的分类不包括()。

人工智能读片的过程体现为()。

人工智能判断癌症的方法是()。

三叶虫是距今5.6亿年前的寒武纪时期的动物。()

5人工智能读片的方法之一是利用目标检测。()

5.4人工智能坐堂对s医生做堂

人工智能在医学领域的应用包括()。

医学读片时很小的变化,视觉上机器往往能够观察到,而人类观察不出来。()

6.1股市作为投资风险分散机制是如何运作的?

世界上最古老的证券交易所是()。

在日本()被人们称为“经营之神”。

中国最早的证券交易所是()。

目前股市仍处于政府控制行为阶段。()

5新中国第一家证券交易所创立于北京东城。()

6.2机器人如何操作股票?

美国全国证券交易商协会自动报价表最早时间是在()。

自动交易原理不包括()。

机器人操作股票的方法是()。

现在股票交易都是通过网络在场外完成,电子交易厅基本看不到交易员。()

5机器人是通过自动化平台,执行预先设置的规则来完成股票交易行为的。()

6.3机器人操作股票胜算几何?

一般来说“黑天鹅”事件的特点是()。

人工智能在投资领域的作用不包括()。

下面选项中曾发生过股市乌龙指事件的包括()。

机器人相比较股民优势体现为可以通过指标分析来操作股市。()

5股民在股票交易时往往交易频率比较低。()

计算机()编程语言常常会应用于人工智能的开发库。

计算机()编程语言常常会应用于人工智能的开发库。

设计一个自己的股票交易机器人需要做到()。

设计一个自己的股票交易机器人需要做到()。

相同型号的机器人面对相同的大数据、相同的算法,会做出相同的股票操作策略。()

6面对完全相同的内部和外部条件,机器人之间在股市操作上存在输赢的结果。()

7相同型号的机器人面对相同的大数据、相同的算法,会做出相同的股票操作策略。()

8面对完全相同的内部和外部条件,机器人之间在股市操作上存在输赢的结果。()

6.5人工智能是否能超越人类社会的集体智慧( )

股市和经济发展的关系是()。

算法作出的价格往往会比人作出的市场价格要合理。()

3人工智能算法是严格按照规则执行股市交易。()

6.6人工智能是否能超越人类社会的集体智慧( )

网上购物时,仓库是基于()来提前储备货物以备根据消费者需求及时发货。

()从根本上否定实行经济计算和合理配置资源的可能性。

亚当·史密斯的代表作品不包括()。

高效率、低公平是市场经济的根本特征。()

5算法能够实现对整个社会市场有计划。()

6.7人工智能是否能超越人类社会的集体智慧( )

从长期来看,股市是一个()博弈。

微观层面计划经济和计划经济体制是同一个概念。()

7.1人工智能与机器人发展历史

近代第二代机器人来自()。

第三代机器人的序幕以研制()为标志。

“机器人”这一词最早出现在()作家的小说中。

古代最早的机器人是来自瑞士钟表匠做的自动玩偶。()

51947年第一代机器人主要是用于医疗领域。()

7.2脑力和体力,哪个更容易被替代?

1956年达特茅斯机器人研讨会持续了()时间。

3下面选项中()方面是机器人目前能够做到的。

机器人协调运动实际上是模仿人关节的运动。()

5人类无意识的技能和直觉需要非常少的计算能力。()

7.3人机共融–优化人与机器人各自的优势

人的大脑每秒钟做不到()。

3计算机具有从图像中识别出物体能力,但图像噪音较大时识别度不高。()

7.4人工智能的技术与机器人技术的结合终将打破平静

波士顿动力学公司制造的机器人是通过()达到平衡的。

一定程度上来说下列()工作被机器人取代的可能性更大。

只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。()

7.5机器如何感知外部环境

机器动作是(),智能是本质。

()的不确定性以及思维的类型决定机器动作的不确定性。

机器智能的种类包括()。

机器动作产生过程是对外部环境进行感知与理解,继而做出何种运动的判断。()

5机器缺乏智能的动作只是机械化或自动化的动作。()

7.6思维+动作=左右大脑+小脑功能

人类智能和人工智能是一种()智能。

智能狗多表现为机械化方面的智能。()

自助无人系统是一种()智能。

强化学习的框架是智能体()通过观察当前状态作出相应动作。

深度强化学习是直接从高维原始数据学习控制策略。()

群体智能的优点体现为()。

美国2014年进行的无人艇蜂群演练利用的是()。

群体是能表现出远超个体能力之和的智能行为。()

8.2存在哪些群体智能呢?

1下面选项中()方面目前存在群体智能。

人体大脑大概有100亿左右的神经元。()

8.3 群体智能中有伦理关系吗

蚂蚁寻找最短距离原理是会首先释放()吸引更多的蚂蚁。

下面关于“囚徒博弈”说法正确的是()。

大雁以领头为中心排成对字队形飞行过程中,头雁会发出叫声,是为了鼓励其他大雁。()否

42018年5月西安空中上演千架无人机时,左侧图

群体机器人在设计上的关键是()。

下面关于人类社会的群体智能说法错误的是()。

群体机器人设计上偏向于()的假设。

低智生物在创造群体智能时,个体会完全服从集体。()

5多智能体的群体智能需要通过将伦理关系融入协同控制来约束它们。()

8.5 动物为什么要群居?

动物群居的原因是()。

下面关于动物群居说法正确的是()。

崇明东滩自然保护区以迁徙()及其栖息地为主要保护对象。

只有个体得利,没有集体维护,动物群居是不可能的。()

8.6 什么是伦理关系?

伦理关系在必要时,人必须放弃()以履行伦理义务。

伦理关系主要强调()主导。

伦理关系具有相对个人而言的()性。

伦理关系是指人与人、人与集体间彼此承担的被认为是理所当然的义务与权利。()

5中国价值观最核心的就是“仁”。()

8.7 集群状况下机器人之间有伦理关系吗?

我们可以通过给机器人植入()指令来实现服从伦理要求。

目前可以通过在群体智能中设置成本函数、鼓励等机制实现服从伦理要求。()

8.8 机器人能拥有集体智慧吗?

1集体伦理代表者集体智慧,即是以集体生活的方式所表现出来的智慧。()

探索自然智能需要从()自然生物开始。

人工智能模仿人类不能局限于模仿人类自然维度,还需要考虑()维度。

人工智能算法是建立在()基础上。

人工智能模拟的是西方实证科学,处理的是()。

人类智能和人工智能是完全不同的概念。()7一切仿生机器都是为了超越大自然。()

8莱布尼茨认为“二进位制是具有世界普遍性的、最完美的逻辑语言”。()

9中医一般关注实体变化,而西医关注的是系统协同。()

9.2 人工智能的算法原理

人工智能深度学习方法技术是先寻找()。

()被堪称是百科全书式的“全才”。

农业社会人类靠()进步。

人工智能识别图像是从输入到输出的神经网络过程。()

5中国的“五行”是构成世界的本源。()

9.3 中国的古代机器

动力机器大约出现在公元前()年。

古代()发明了运粮工具“木牛流马”。

中国机器人达到机器中国人大概需要()。

在公元230年左右就已出现用以打仗的指南车。()

5最初的擒纵机构诞生于17世纪,是现代机械钟表的核心。()

科学家屠呦呦由于发现()而获得诺贝尔医学奖。

真正的创新都是在可预测范围内。()

3屠哟哟是第一位获得诺贝尔生理医学奖的华人科学家。()

10.1 量子计算与人工智能

下面选项中关于“墨子号”说法错误的是()。

2012年量子力学领域获得诺贝尔物理学奖的是关于()的研究。

量子论派系中哥本哈根派的“死敌”主要是指()。

量子力学是量子计算的核心问题。()

5量子力学的发展经历了量子力学、计算机科学、密码学等四个阶段。()

10.2 量子计算机的过去与未来

二级制0或1组成的数字串,其信息单元称为()。

使用量子计算机进行大数分解,需要的时间是()。

在量子计算机上,大型矩阵的操作速度堪称呈指数级增长。()

5大数因子分解可以广泛应用于支付宝、网络等领域。

10.3 人工智能与人类智能如何相处

1人工智能发展的阶段包括()。

自然语言是人造语言,是一种为某些特定目的而创造的语言。()

3目前人工智能还不能理解人类智能。()

10.4 人机融合与分化

人机融合的关键点不包括()。

人工智能和教育的融合主要表现为()。

创新思考者的技能包括()。

发明家必须要有好奇心、无穷精神和果敢精神等品格。()

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