2018年4月12日下午，受南京大学哲学系、南京大学现代逻辑与逻辑应用研究所邀请，厦门大学人文学院院长朱菁教授以“人工智能革命——愿景、隐忧与人类未来”为题，为我校师生带来一场精彩纷呈的讲座。本次讲座作为“逻辑、语言与认知”系列学术讲座的第二场，由逻辑所所长张建军教授主持，哲学系王克喜、顿新国、张力锋、胡星铭等老师，以及学校各院系约百位同学参与了本次讲座。

     朱菁教授先后毕业于中国科学技术大学（计算机科学技术工学学士）、中国科学院研究生院（现中国科学院大学，哲学硕士）和加拿大滑铁卢大学（哲学博士），并于美国佛罗里达州立大学哲学系、英国伦敦大学认知神经科学研究所做博士后访问学者，曾任教于中山大学逻辑与认知研究所，担任逻辑学与科技哲学专业教授、博士生导师，2008年入选教育部****特聘教授。朱教授长期致力于认知科学与哲学的“联姻”研究，在国际哲学和认知科学期刊发表研究论文多篇，被多个学科的学者广泛引用，是国内认知科学与认知哲学研究的领军学者。

演讲伊始，朱菁教授结合自己的求学经历介绍了他对人工智能的长期关注。自上世纪80年代末接触到神经网络算法，并由此转向认知科学与哲学领域开展学术研究以来，他的研究兴趣始终与人工智能息息相关。结合人工智能在现代社会生活方方面面的具体应用，朱教授指出，当下我们所面对的人工智能革命，既是与农业革命、工业革命具有同等重要地位的技术革命，也是与哥白尼革命、达尔文革命起到同样“颠覆性”作用的、更新了人对自身与世界关系理解的认知革命。现在逻辑与哲学研究领域关注的问题大多集中于后者，但若要对此做出深刻的回答，则必须准确把握作为技术的人工智能。

 继而，朱教授简要回顾了人工智能思想的发展历史。人工智能的思想渊源可以追溯到中世纪拉曼·鲁尔(Ramon Llull)用逻辑刻画人类思维与认知的构想，这种洞见经由霍布斯、莱布尼兹发展为对思维、推理予以机械化计算的思想，在19世纪英国数学家乔治·布尔(George Boole) 首次将逻辑与代数结合，使逻辑具有演算性；威廉姆·斯坦利·杰文斯(William Stanley Jevons)在布尔的逻辑体系基础上，开展逻辑机器的研究，旨在机械地模拟出给定的逻辑前提。同时，查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)探讨了分析机的原理，并设想出现代计算机的诸多特性。而人工智能的真正奠基是在现代逻辑诞生之后，奠基之作是艾伦·图灵（Alan Turning）的著名论文《计算机与智能》，他在这篇文章中提出了图灵机及图灵测试等诸多影响深远的设想。有了这些理论先声，1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人领衔的达特茅斯计划开创了人工智能的广泛研究，标志着这一学科的诞生，该计划的小组成员也大多是当代人工智能各条研究进路的开拓者和领路人。

 人工智能的构想虽然历久弥新，但朱老师指出，人工智能是计算机时代的产物，它的本质是计算。由于外部社会条件变化等原因，人工智能在20世纪的发展虽然经历了两起两落，但是在此期间，计算语言不断发展，实现计算的新物质基础也不断被发现。当下的人工智能在诸多领域的应用，皆取决于其背后计算力、算法、数据水平的不断提高。他结合时下备受关注的Alpha Go的神经网络学习算法，向大家生动阐述了算法在现代人工智能开发中的核心地位。总体上来看，现代人工智能的开发实际上有很多不同的进路，至少有如下几组的差别：第一组是摹仿人类本身的仿生学进路，与面向问题解决的工程学进路；第二组是以逻辑、符号、模态等设计、研究出发的高层进路，与人工神经网络对信息进行分布式存储和并行协同处理的底层进路；第三组是面向单独问题解决的专门化进路，与面向问题统筹解决的通用进路；第四组则是帮助理解人类大脑、思维的弱人工智能进路，与认定计算机具有人的心智、人的心智本质即为计算的强人工智能进路。而当代对弱人工智能及强人工智能两个概念的使用则接近于专门化人工智能和通用人工智能，可以说这两组进路间具有对应关系。

 人工智能仍在不断被开发着，那么它的极限会在哪里？朱老师回顾了一些逻辑学家和哲学家基于哥德尔不完全性定理和“中文屋”等思想实验对人工智能极限的探讨，他认为，人工智能的极限取决于计算实现的材料与能耗的极限。现有人工智能难以取代的人类活动，如默会知识、直觉、情绪与动机等，都与人的生物构造相关，是构成计算机的无机材料所不具备的；诸如创造力、理解力，这些概念包含人们对“新知”的不同理解，因而具有可澄清的空间；社会智能与人的社会性相关，感受和意识与人自身相关，而这却并非计算机所必需。因为构成材料不同，一些对人类而言极为重要但对人工智能而言却缺乏讨论的问题会变得相当棘手。对于人工智能与人类未来的关系，朱教授认为，人工智能可以被赋予多大的自主性是值得仔细考量的，而人工智能对部分人类职业的取代后果，则需要新的市场伦理框架来予以积极引导。

 两个小时的生动演讲在热烈的掌声中结束。在问答讨论环节，来自哲学、语言学、新闻学等不同专业的同学们就以下问题与朱教授开展交流：新闻写作中人工智能写作与新闻传播中算法推介的关系是什么？机器学习是否是一种经验学习？机器学习的成功是否能够证伪乔姆斯基“深层语法结构”的先天学习能力观？人工智能能否借助物质材料模仿神经网络形成某种组织，从而与人的大脑同样生成意识？应当如何看待物理主义功能组织同一性的观点？人工智能能否具有人在“反脆弱”中不断进步的进化能力？此外，出席的各位老师还就人工智能开发的几大进路中是否存在对应关系，非经典逻辑在当下人工智能研究中的地位，智能与情感、意向性之间的关系等问题与朱老师展开讨论。朱老师对上述问题都做出了精彩的解答。

 最后，张建军老师在总结发言中指出，朱菁教授的讲座清楚呈现了人工智能研究的理论脉络与技术特性。科学研究无禁区，但技术研究有禁区，对人工智能技术的研究应在理性反思下审慎地进行。有趣的是，人工智能的乐观主义派，一般是人机关系的忧虑派；相反，人工智能的悲观主义派，在人机关系方面则相对乐观。朱菁教授的讲座对人工智能的源起、发展及现状做出了生动系统的阐释，基于理论思考及现实应用对人工智能可能引发的哲学、社会、伦理问题进行了深刻反思，对我们理解人工智能理论与技术以及人工智能与人类社会的关系很有启发；半个小时的提问交流环节中也表现出了不同专业的师生在本次讲座中的知识收获与思维碰撞，体现了“逻辑、语言与认知”系列学术讲座的跨学科交流宗旨，对推动大家思考与研究相关问题具有重要意义。