人工智慧時代,哲學至關重要


新的科學理解和工程技術總是讓人印象深刻,也讓人感到恐懼。毫無疑問,它們將繼續帶來這種感覺。 OpenAI 最近宣布,它預計本十年將出現「超級智慧」——超越人類能力的人工智慧。因此,它正在組建一支新團隊,並投入20% 的運算資源來確保此類人工智慧系統的行為與人類價值觀保持一致。

他們似乎不希望流氓超級智慧AI 像詹姆斯·卡梅隆1984 年的科幻驚悚片《終結者》中那樣對人類發動戰爭(不祥的是,阿諾德·施瓦辛格的終結者被送回了2029 年)。 OpenAI 正在呼籲頂尖的機器學習研究人員和工程師來幫助他們解決這個問題。

但哲學家們能做出什麼貢獻嗎?更廣泛地說,在目前正在興起的新技術發達時代,我們可以對這門古老的學科抱持怎樣的期望呢?

要回答這個問題,首先要強調的是,哲學自人工智慧誕生以來就一直扮演著重要角色。人工智慧最早的成功案例之一是1956 年由艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙創建的電腦程序,被稱為邏輯理論家。它的工作是使用《數學原理》中的命題來證明定理,《數學原理》是哲學家阿爾弗雷德·諾思·懷特黑德和伯特蘭·羅素於1910 年出版的三成交量本著作,旨在在一個邏輯基礎上重建所有數學。

事實上,人工智慧早期對邏輯的關注很大程度上歸功於數學家和哲學家所進行的基礎性爭論。

一個重要的進步是德國哲學家戈特洛布·弗雷格在19 世紀末發展現代邏輯。弗雷格將可量化變數(而不是人之類的物件)的使用引入邏輯。他的方法不僅可以說“喬·拜登是總統”,還可以系統地表達這樣的一般思想:“存在一個X,使得X 是總統”,其中“存在”是一個量詞,“X”是一個變量。

20 世紀30 年代的其他重要貢獻者包括奧地利出生的邏輯學家庫爾特·哥德爾(Kurt Gödel),他的完備性和不完備性定理是關於人們可以證明的極限,以及波蘭邏輯學家阿爾佛瑞德‧塔斯基(Alfred Tarski) 的「真理不可定義性的證明」。後者表明,任何標準形式系統中的「真理」都無法在該特定係統內定義,因此,例如,算術真理無法在算術系統中定義。

最後,英國先驅阿蘭·圖靈於1936 年提出的電腦抽象概念借鑒了這種發展,並對早期人工智慧產生了巨大影響。

然而,有人可能會說,即使這種傳統的符號人工智慧得益於高級哲學和邏輯,基於深度學習的「第二波」人工智慧則更多地源於處理大量資料的具體工程壯舉。

不過,哲學在這裡也扮演了一個角色。以大型語言模型為例,例如支援ChatGPT 的模型,它可以產生對話文字。它們是龐大的模型,擁有數十億甚至數萬億個參數,在龐大的資料集(通常包括網路的大部分資料)上進行訓練。但它們的核心是追蹤並利用語言使用的統計模式。奧地利哲學家路德維希·維特根斯坦在20 世紀中葉表達了與此非常相似的想法:“一個詞的意義,”他說,“在於它在語言中的用法。”

但當代哲學,而不僅僅是其歷史,與人工智慧及其發展息息相關。法學碩士真的能理解它處理的語言嗎?它能實現意識嗎?這些都是深刻的哲學問題。

迄今為止,科學還無法完全解釋人類大腦細胞如何產生意識。一些哲學家甚至認為,這是一個“難題”,可能超出了科學的範疇,可能需要哲學的幫助。

同樣,我們可以問一個生成圖像的人工智慧是否真的具有創造力。英國認知科學家、人工智慧哲學家瑪格麗特·博登認為,儘管人工智慧能夠產生新的想法,但它很難像有創造力的人那樣評估這些想法。

她也預測,只有混合(神經符號)架構(既使用邏輯技術又從資料中進行深度學習的架構)才能實現通用人工智慧。

人文價值觀

回到OpenAI 的公告,當我們問到哲學在人工智慧時代的作用時,ChatGPT 向我們建議(除其他外)它「有助於確保人工智慧的開發和使用與人類價值觀保持一致」。

本著這種精神,我們或許可以提出,如果人工智慧的一致性問題像OpenAI 所認為的那麼嚴重,那麼它就不僅僅是一個需要工程師或科技公司解決的技術問題,也是一個社會問題。這需要哲學家、社會科學家、律師、政策制定者、公民使用者和其他人的參與。

事實上,許多人都對科技公司日益增長的權力和影響力及其對民主的影響感到擔憂。有些人認為,我們需要一種全新的思維方式來看待人工智慧——考慮到支撐該行業的底層系統。例如,英國律師兼作家傑米·薩斯坎德(Jamie Susskind) 認為,現在是時候建立一個「數位共和國」了——一個最終拒絕賦予科技公司如此大影響力的政治和經濟體系的共和國。

最後,讓我們簡單問問,人工智慧將如何影響哲學?哲學中的形式邏輯其實可以追溯到古代亞里斯多德的作品。 17 世紀,德國哲學家戈特弗里德·萊布尼茨提出,我們有一天可能會擁有一台「推理演算機」——一種計算機器,可以幫助我們以類似神諭的方式得出哲學和科學問題的答案。

也許我們現在開始意識到這個願景,一些作者提倡一種“計算哲學”,即對假設進行編碼並從中得出結果。這最終允許對結果進行事實和/或價值導向的評估。

例如,PolyGraphs專案模擬了社群媒體上資訊分享的影響。然後,這可以用來計算解決我們應該如何形成自己的觀點的問題。

當然,人工智慧的進步為哲學家提供了大量的思考;它甚至可能已經開始提供一些答案。對話

安東尼‧格雷林(Anthony Grayling),倫敦東北大學哲學教授;布萊恩‧鮑爾(Brian Ball),倫敦東北大學哲學人工智慧與資訊倫理學副教授

本文根據知識共享授權從The Conversation 轉載。閱讀原文。

資訊來源:由0x資訊編譯自THENEXTWEB。版權歸原作者所有,未經許可,不得轉載

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