技術進步對德雷福斯人工智能思想的超越

摘要：笛卡兒主義的主客二分認知模式賦予了人類理性主導地位。如今，作為人類理性主義結晶之一的人工智能技術飛速發展，在多個領域取得了突破性進展。然而，經典人工智能在全面模擬和理解人類智能方面仍然面臨諸多瓶頸。德雷福斯基于現象學理論，特別是海德格爾和梅洛-龐蒂的思想，對人工智能進行了深刻的哲學批判，指出其忽視了具身性和情境性，無法實現真正的人類智能。同時，隨著技術的進步，特別是生成式人工智能的崛起，德雷福斯的批判思想開始顯露出局限性。基于此，本文深入探討了德雷福斯的人工智能思想，并在技術進步視角下審視其貢獻和局限性。

關鍵詞：德雷福斯；人工智能；具身性；技術進步

在技術理性逐漸占據主導地位的時代，人工智能 （Artificial Intelligence）和其他前沿技術的發展正以前所未有的速度不斷向前推進。然而，盡管人工智能在圖像識別、語音處理等領域取得了突破性進展，但在全面模仿和理解人類智能的復雜性方面仍然存在諸多不足。這些難題引發了廣泛的思考和討論，促使哲學界和科學界不斷尋求新的理論框架，以突破現有困境，實現更深層次的發展。

在此背景下，德雷福斯 （Hubert Dreyfus）基于對現象學的深刻研究，提出了他對技術特別是人工智能的獨到見解。他的觀點源于他對海德格爾 （Martin Heidegger）和梅洛-龐蒂 （Maurice Merleau-Ponty）現象學思想的深入理解，并將哲學理念應用于對現代技術的批判性分析中。通過這種方法，德雷福斯提出了關于人工智能及其發展方向的重要質疑和批判性觀點，其中關鍵的問題包括：德雷福斯究竟是如何通過現象學的視角對人工智能進行批判的？他的批判思想能否讓人工智能的發展找到新的方向？技術進步視角下，這些批判思想本身是否存在局限性？

一、對經典人工智能的批判

（一）對符號主義人工智能的批判

人工智能最初被視為研究智能現象的一門科學，其目標是研究出具有人類意識的機器。計算機先驅圖靈 （Alan Turing）提出，通過將規則和事實編寫成程序并在數字計算機中運行，可以模擬和展現出智能行為。根據這一基礎，符號主義人工智能最先興起。人工智能專家西蒙 （Herbert Simon）和紐厄爾 （Allen Newell）在研究中宣稱，符號是人工智能的根基，他們共同主張把數據串和神經脈沖流視為表征外部世界的符號，這種符號主義的人工智能綱領的哲學基礎是笛卡兒主義主客二分的認識論。[1]德雷福斯認為，正是這種理論預設導致了研究者對于人工智能的過度樂觀，經典人工智能研究者在很長一段時間內都相信，人工智能的目標就是創造出一臺像人腦一樣的思維機器，或者能夠模擬人類智能的機器。

德雷福斯依據生存論現象學和具身認知建立了對符號人工智能的批判。在理論層面，他指出，在人工智能研究中，研究者努力把理性主義哲學作為人工智能的研究綱領，正如生存論現象學已證明理性主義哲學的失敗一樣，建立在理性主義哲學預設基礎上的符號主義人工智能同樣難以成功。也可以說，人工智能研究者的工作實際上再一次宣判了其綱領中理性主義傳統的失敗。有研究者引用波普爾 （Karl Popper）的術語來總結德雷福斯對人工智能的早期批判：“人工智能的研究正在從實踐上有效地證偽理性主義的整個認識論事業。”[2]

在技術層面，德雷福斯對符號主義人工智能批判的重要觀點是人工智能缺少對人類身體的模擬，忽視了身體及身體所處環境在人類智能中的重要作用。他認為：“把人和動物區分開的并不是一個超然的、普遍的、非物質的心靈，而是置身其中的、情景化的、物質的身體。”

（二）對聯結主義人工智能的批判

經典人工智能的另一個重要理論是聯結主義 （Connectionism），作為一種對字符主義改進的人工智能方法，聯結主義是指通過模擬人腦神經網絡的結構和功能來實現智能行為。這種方法基于神經元和突觸連接的模型，試圖通過訓練神經網絡來學習和處理信息。[3]聯結主義人工智能的早期倡導者辛頓 （Geoffrey Hinton）和魯梅爾哈特 （David Rumelhart）等人認為，通過模擬大腦的神經網絡可以實現比符號主義更為強大的人工智能。

德雷福斯對聯結主義人工智能提出的批判主要依據具身認知理論。他認為，雖然聯結主義方法在一定程度上彌補了符號主義的不足，但仍然存在重要的理論和實踐問題。在理論層面，德雷福斯指出，聯結主義雖然試圖模擬大腦的神經結構，但依然未能超越理性主義的預設。聯結主義的方法論仍然傾向于將智能歸結為信息處理的結果，而忽視了人類智能的整體性和體驗性。德雷福斯強調，人類的認知過程不僅僅是神經元之間的連接和信號傳遞，還涉及個體在具體環境中的經驗和互動。盡管聯結主義在模式識別和數據處理方面表現出色，但在捕捉人類復雜的主觀體驗和情境理解方面依然存在不足。

在技術層面，德雷福斯認為，聯結主義人工智能過于依賴大規模數據和計算資源。聯結主義模型需要大量的數據進行訓練，這在醫學和軍事等領域可能并不現實。此外，盡管聯結主義模型在某些任務上表現優異，但它們的 “黑箱”性質使得理解和解釋這些模型變得困難。這種缺乏透明性的問題使得聯結主義模型在實際應用中面臨挑戰，特別是在醫療、法律等需要解釋和信任的領域。此外，德雷福斯還指出，聯結主義同樣忽視了身體的重要性。他認為，智能不僅僅是大腦的產物，還涉及身體與環境的互動。聯結主義雖然模擬了大腦的某些方面，但沒有考慮到身體在認知過程中扮演的關鍵角色，人類的智能是通過與環境的動態互動而發展的，離開了身體和環境，智能將難以實現。因此，他認為聯結主義人工智能在模擬真正的人類智能方面仍然存在根本性缺陷。

可以看出，德雷福斯對經典人工智能的批判強調了人類智能的具體性、情境性和身體經驗，認為這些因素是人類認知中不可或缺的部分。[4]他指出，字符主義和聯結主義的人工智能方法往往將智能簡化為符號操作或神經網絡的連接模式，而忽視了智能在實際情境中的表現和對身體經驗的依賴。因此，這些方法無法真正再現人類復雜的認知過程和靈活的適應能力，人工智能需要更綜合和現實的方法來研究和發展。

二、身體現象學視角下人工智能何以可能

身體現象學 （Embodied Phenomenology）作為一種基于現象學哲學的方法，強調身體在認知和體驗中的核心作用。這一理論源于胡塞爾 （Edmund Husserl）、海德格爾和梅洛-龐蒂等現象學家的思想。從身體現象學角度出發，德雷福斯指出，經典人工智能未能解決人類經驗的主觀性和意向性問題，盡管聯結主義能夠通過神經網絡模型進行學習和預測，但這些模型并不能真正理解它們所處理的信息。他強調，理解和體驗是人類意識的重要組成部分，經典人工智能仍然缺乏這種主觀性體驗的能力。

德雷福斯認為，人工智能研究不可避免地遭遇到捆綁問題和框架問題等難以逾越的困難，是因為作為其科學預設的傳統心理學、神經學出現了問題，而這些問題最終可以歸結到人工智能背后的哲學理論困境中，即笛卡兒主義。我們日常世界的經驗在被給予的時候，已經按照意義和相關性組織了起來，這導致我們的周遭世界不能通過對原始事實的賦義而建構起來。因此，無論是符號主義還是聯結主義，它們都將大腦或計算機當作被動的、無意義的數據接收器，而這一接收器必須想辦法對數據賦義，也就是說，它們都繼承了笛卡兒主義的預設。

德雷福斯指出，只要人們仍然認為心靈或大腦是在被動接收無意義的輸入，這些輸入需要被加諸意義并與其他輸入建立聯系，人工智能所遭遇的一系列困難，如框架問題、捆綁問題就仍然得不到解決，而且幾乎是不可能解決的。在德雷福斯看來，想要解決這一難題，對人類智能做出具體說明的科學，無論是神經科學還是心理學，都必須置于身體現象學之下來加以考察。這就意味著讓身體現象學替代笛卡兒主義傳統，讓具身認知代替中介認知。

從身體現象學理論來看，意識和認知不僅僅是大腦的功能，而是通過身體與環境的動態互動生成的。[5]因此，德雷福斯認為，人工智能必須包含對主體身體的模擬，一旦技術可以實現在世界之中獨立展現的意向性結構，意識的意向性就不再是人類所獨有，技術實體就可以擁有獨立的意識而代替身體。總之，人工智能要想實現這一目標，就必須在世界之中展現出獨立的意向性結構。

三、德雷福斯人工智能思想的局限性與技術進步

德雷福斯以現象學為出發點，結合生存論、身體現象學等理論對人工智能進行的批判在很大意義上再次將哲學拉回了現實生活，對于今天的哲學和技術交叉學科研究意義重大，[6]但是，隨著技術的進步，德雷福斯對人工智能批判的局限性也越來越明顯。

（一）人工智能批判所依據的理論存在矛盾

德雷福斯的批判思想在理論基礎上存在一定的內在矛盾，這些矛盾不僅反映在他所依賴的現象學理論的差異上，也體現在他對現代技術和技能習得的理解中。他所依據的現象學理論基礎包括海德格爾和梅洛-龐蒂的哲學思想，實際上這些理論之間存在著顯著差異。海德格爾強調存在與時間的關系，認為人類通過工具和技術與世界建立聯系。這種 “上手之物”的概念描述了人類在使用工具時的直接和無意識行為。而梅洛-龐蒂則更注重身體在知覺和行動中的角色，強調身體經驗在理解世界過程中的中心地位。這兩種觀點雖然都強調經驗和實踐的重要性，但在具體細節和理論框架上有所不同，導致了德雷福斯批判思想內在的張力和不一致。

（二）技術進步凸顯其批判思想的消極態度

在德雷福斯的著作中，我們可以發現，其論述中潛藏著消極色彩。這些消極觀點引發了科學界部分學者的關注，他們甚至將德雷福斯視為對技術進步持保留或批判態度的代表人物。德雷福斯在梳理了人工智能領域的理論依據并深入探討了其歷史發展脈絡之后，提出了一個頗具爭議的觀點。他認為，基于當前對計算機工作原理的理解，從根本上講，計算機無法被賦予真正的智能、獨立的思考能力或理性判斷能力。但是，科技的發展十分迅速，以OpenAI為代表的生成式人工智能技術更是證實了這一點，人工智能未來可以進化到什么水平，它的極限是否存在，現在對此做出斷言還有待進一步考察。麥卡錫 （John McCarthy）的觀點則表達了對人工智能未來發展的審慎樂觀態度，他認為，我們目前距離真正的人工智能還有很大的距離，同時也指出，未來的人工智能將基于一些尚未出現的概念。麥卡錫的觀點暗示了人工智能領域還有巨大的發展潛力，未來的突破可能會帶來我們現在無法預見的變革。因此，在探討人工智能的未來趨勢時，既不能走極端，也沒有理由悲觀。

（三）技術進步凸顯其批判思想的時代局限性

德雷福斯指出，智能模擬中的智能搜索樹最終將不可避免地面臨指數級的挑戰，而無法實現其最終目標。然而，隨著計算機技術的不斷進步，十年前被視為不切實際、計算量巨大且難以想象的運算，如今的計算機已經能夠輕松處理，并且應對指數增長的數據也變得可行。例如，依據 “深度學習”原理的AlphaGo成為第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能；生成式人工智能在自然語言處理以及對于物理世界的視覺處理方面逐漸逼近人類；最新的具身智能機器人不僅可以完成復雜的自主判斷和動作，而且能夠感知人類的情感。因此，德雷福斯的論斷沒能跳出時代的局限性，但是，他的交叉學科研究提供了不同的思維方式，有技術哲學研究者認為，我們可以不同意德雷福斯的結論，但一定要重視他的方法。

四、結束語

德雷福斯對人工智能研究所依據的基礎理論進行了哲學上的反思，為面臨重重困境的人工智能提出了新的理論方向。他將現象學與人工智能相結合的研究當成一種典范，讓人工智能沒有停滯在表征主義的幻想中，為現象學理論在科學界的傳播和推廣做出了卓越貢獻，開辟了人工智能新的研究方式。但是，作為一個人工智能的理論家，德雷福斯對人工智能的批判存在局限性。以現象學為主要學術背景的他，在使用海德格爾、梅洛-龐蒂等現象學家的理論時，沒能解決其理論之間的矛盾，加上技術進步凸顯其批判思想中的消極性，導致他的理論受到了諸多批評，這似乎也反映了人工智能跨越進步的困難。

但是，一種基于具身認知理論的具身智能在當前生成式人工智能的帶動下實現了加速發展。德雷福斯的貢獻在于，他作為一位深具洞察力的人工智能批評家警示了我們，任何對技術的過度樂觀和對人類能力的低估，都可能導致嚴重的誤判和風險。他通過強調人類經驗的獨特性和復雜性，捍衛了人類作為特殊存在的尊嚴，在技術理性擴張的道路上，他的批判思想為技術的進步提供了寶貴的反思空間。

參考文獻：

[1] 蔚藍，孫小淳.稱不上 “范式”：德雷福斯對符號主義人工智能的批判[J].自然辯證法研究，2022，38（03）：95-100.

[2] 姚大志.身體與技術：德雷福斯技術現象學思想研究[M].北京：中國科學技術出版社，2020.

[3] 張昌盛.人工理性批判：對德雷福斯的人工智能哲學的現象學反思[J].重慶理工大學學報（社會科學版），2018，32（12）：9-20.

[4] 孟偉.身體、情境與認知：涉身認知及其哲學探索[M].北京：中國社會科學出版社，2015.

[5] [法]梅洛—龐蒂.知覺現象學[M].姜志輝，譯.北京：商務印書館，2001.

[6] 徐獻軍.論德雷福斯、現象學與人工智能[J].哲學分析，2017， 8（06）：4-16+191.

作者簡介： 李永恒，男，漢族，河南開封人，碩士研究生在讀，研究方向：科學與技術哲學。