自培根發(fā)出理性主義的呼聲以來，自然學科與人文學科在分析和還原思想的指引下在各自道路上一路走來，盤點和梳理著人類對于客觀世界和人類社會的有限經(jīng)驗與理性思考，成就了現(xiàn)代意義的自然科學和人文科學，但也造成了學科之間藩籬林立與壁壘重重。原本統(tǒng)一的整體世界被分解得支離破碎。細分學科內(nèi)部同質(zhì)化研究泛濫，原始創(chuàng)新動力不足。
所謂的學科內(nèi)卷一詞十分形象地道出了當前人文與自然學科研究的窘迫狀態(tài)。破題之關(guān)鍵在于交叉與融合。未來最為重要的任務(wù)在于重建關(guān)于世界本原的整體性認知。
在各種可能的學科交叉融合中，我對人文社科與人工智能的交叉與融合充滿了期待。如果套用自動駕駛汽車成熟度分級的思想，人工智能與其他學科的交叉融合由淺入深大致可分為三個層次。
其典型代表分別是人工智能與工科、醫(yī)科的融合，人工智能與腦科學的融合，以及人工智能與人文社科的融合。首先需要肯定的是任何一種融合都具有巨大的科學意義與重要的應(yīng)用價值，這里只就幾類融合方式的特點展開論述，并無厚此薄彼之意。
人工智能與工科、醫(yī)科的融合，更像是一場單向的戀愛（彼有意，我無情）：人工智能更多地是被用作工具。工具只是手段，賦能才是目的。很少能看到功利性的戀愛或婚姻能夠持久，倒不如定位為在商言商的合作關(guān)系更為合適，也能持久。人工智能雖然也能從相應(yīng)學科獲得驗證場景與應(yīng)用反饋，但是很難從相應(yīng)學科獲得對其自身發(fā)展內(nèi)涵而言的啟發(fā)與指引。
人工智能與腦科學研究的融合則更進一步。人類對于大腦神經(jīng)機制的理解對于人工智能的實現(xiàn)具有積極的指導意義，其最為典型的代表就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。進入大數(shù)據(jù)時代之后，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為代表的深度學習更是大放異彩，推動了機器智能在感知與運動方面的跨越式發(fā)展，在語言智能方面也彰顯出誘人的前景。
然而，智能未必全然采取人類生物智能的實現(xiàn)機制，更廣義的智能未必遵循生物法則。跳出生物智能的狹隘層面去認識智能的本質(zhì)是實現(xiàn)多元化人工智能所不可或缺的。事實上，人工智能發(fā)展之初的三大思想流派中，只有聯(lián)結(jié)主義受到了人類腦神經(jīng)認知機制的啟發(fā)。人工智能的符號主義與行為主義路線則是從古希臘哲學的概念邏輯與達爾文的進化理論尋求其思想源頭與靈感的。
因此，腦科學所研究的大腦神經(jīng)認知機制雖然十分重要，其發(fā)展出的類腦智能也有其重大價值，但其與人工智能的融合相對而言仍然是局部的，僅限于基于神經(jīng)機制的智能實現(xiàn)路徑。
人工智能與人文科學的融合，相較前兩者而言，是雙向的融合、全面的融合、深層次的融合。人文與智能的融合是一種良好的雙向互補、彼此成就的關(guān)系。首先，人文學科也是人工智能最為重要的應(yīng)用場景之一。如果說工科與醫(yī)科可以檢驗人工智能對于自然與生命的理解能力，那么人文社科則可以檢驗人工智能對人與社會的理解能力。一個不能理解人類（特別是人類心靈世界）、不能理解社會的智能體，如何能很好地為人類服務(wù)呢？畢竟設(shè)計人工智能的初衷就是為造福人類社會。當前的陪伴機器人、家政機器人、司法機器人、寫稿機器人都需要進一步提升對于人以及社會的認知與理解水平，才能更好地融入人類社會。
其次，人文學科為人工智能的發(fā)展提供指引。人文學科絕不僅僅是應(yīng)用場景“之一”、驗證場景“之一”，更是滋養(yǎng)人工智能自身發(fā)展內(nèi)涵不可或缺的養(yǎng)分，是驅(qū)動人工智能持續(xù)發(fā)展的動力源頭，是指引人工智能發(fā)展路徑的明燈。當下的人工智能正在經(jīng)歷從模擬人類的身體能力（以感知與運動為代表）向模擬人類的心智能力（以認知與思考為代表）發(fā)展的關(guān)鍵階段。人類對其自身認知現(xiàn)象的理解、對社會現(xiàn)象的理解是塑形人工智能發(fā)展內(nèi)涵與路徑的唯一模板。理論物理學家費曼說過：“不能實現(xiàn)的就是不能理解的”。反之，不能理解的更不可能實現(xiàn)。要實現(xiàn)人類水平的智能，首先就要理解人與智能的本質(zhì)。
此處，需要回應(yīng)一種由人工智能科學家的盲目自信所帶來的質(zhì)疑，那就是是否可以跳過理解人與智能的本質(zhì)而實現(xiàn)外在類人的機器智能。在AlphaGo挑戰(zhàn)人類圍棋冠軍成功之后，深度學習彰顯出了解決問題的強大能力。然而深度學習是不透明的，是黑盒且難理解的，其走出的一些對弈策略已經(jīng)超出了人類專家的理解范圍。我們似乎做到了“不理解也能實現(xiàn)”。技術(shù)實現(xiàn)先于人類理解似乎已然成為了現(xiàn)實。
首先，這里的“不理解”更多的是顛覆傳統(tǒng)理解的新理解。我們傳統(tǒng)所熟知的“理解”只是可能的對弈策略的部分經(jīng)驗而已。正因為整個對弈空間足夠大，人類即使經(jīng)歷了完整的已知歷史也無法窮盡所有可能的探索空間，才成就了機器。從這個角度而言，基于深度學習的圍棋對弈從計算的本質(zhì)給出了其對圍棋對弈的“新理解”，只不過這種理解是人類棋手從傳統(tǒng)視角所無法理解的。
其次，從人工智能角度而言，實現(xiàn)就是一種理解方式。我們很多的“不理解”，仍然是從人類視角出發(fā)而無法理解罷了。對于機器而言能夠成功解決問題的深度模型已經(jīng)具備一定的理解能力，這種能力仍然有待人工智能專家的深度理解，也可能超越了人類智能的形式。實現(xiàn)這種超越人類當前理解能力的智能需要我們對于智能本質(zhì)有著深刻洞察，而這種洞察是建立在對于人類智能的缺陷的深刻理解基礎(chǔ)之上。
因此，對于人的理解仍然是發(fā)展人工智能所不可或缺的。隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，人類的認知跟不上人類的實現(xiàn)將會成為一種常態(tài)。承認這種滯后是必然的。這種滯后可能帶來的種種倫理問題需要引起我們的足夠重視，緩解可能問題的關(guān)鍵在于增強對于機器認知能力的掌控能力（關(guān)鍵時刻及時拔掉插頭）。
總體而言，人工智能與人文社科的融合更像是一場長久的婚姻。相較于人工智能與其他學科的融合，人文與智能基本滿足了長久婚姻的所有要素：事業(yè)上的共同興趣與愛好（共同追問人或智能的本質(zhì)）、情感上的互相傾慕（強烈的合作意愿）、理念與方法層面的互補互助。人工智能不是單向地賦能人文的工具，更能從人文學科獲得自身發(fā)展的啟示與指引。人工智能與人文社科的彼此融合是發(fā)自兩個學科靈魂深處的需求。
人工智能與人文社科的交叉融合不但需要兩個學科認識上的共頻，更需要雙方心態(tài)上的調(diào)適。對于人工智能學科而言，必須放下高傲的姿態(tài)，向人文始祖虛心學習。對于人文學科而言，必須大膽回應(yīng)人工智能技術(shù)提出的嚴峻拷問，勇于突破傳統(tǒng)思維方式，敢于打破現(xiàn)有條條框框，要有推倒重建的氣魄。
人工智能作為新興學科，似乎天生有著高人一等的優(yōu)勢，容易以一種俯視的姿態(tài)來看待傳統(tǒng)學科，包括人文學科。然而人文是一切智慧的源頭。人工智能當前的發(fā)展景象貌似一片繁榮，但居安則更要思危。在當下深度學習大流行的時代，太多的模型研發(fā)只不過是各種技藝的簡單堆砌，大多屬于同質(zhì)化研發(fā)。我們有多少思想源頭的創(chuàng)新呢？事實上，人工智能的思想領(lǐng)域是極為干枯的。
七十多年過去了，我們?nèi)匀粵]有跳脫人工智能鼻祖給我們劃定三大主要思想流派（聯(lián)結(jié)主義、符號主義與進化主義）的小圈圈。源頭創(chuàng)新干枯已經(jīng)到了必須深刻反思的地步，已經(jīng)難以滿足人工智能的廣大應(yīng)用需求。思想源頭創(chuàng)新哪里來呢？還是要向人文始祖虛心學習。隨著認知智能的發(fā)展，人工智能研究者以一種“無知無畏”的精神越來越多地使用人文術(shù)語表達人工智能對于人類認知能力的逼近。有情感、有學識、有立場、有道德、負責任，這些用在人身上的期望已經(jīng)越來越多地使用在了機器身上。但事實上，我們對這些概念的使用是心虛的，我們對這些概念的理解是膚淺的。不經(jīng)歷與傳統(tǒng)人文學科激烈的思想碰撞，我們是難以建立起向機器遷移人類認知能力的信心的。只有完成對人的本質(zhì)的追問、對智能本質(zhì)的追問、對意識本質(zhì)的追問，我們才能使人工智能接近人類個體的智能；只有對人類社會演化的內(nèi)在動力有著深刻理解，才能發(fā)展具有社會認知能力的機器，機器才能更加和諧地融入人類社會。而這些追問與理解是人工智能學科難以獨立完成的，需要人文學科的指引與協(xié)助。
對于人文學科而言，人工智能帶來的絕不僅僅只是工具，而是重塑傳統(tǒng)人文學科的一次重大機遇。實現(xiàn)就是一種理解。人工智能通過實現(xiàn)一個無限接近人的智能體，在逼問人的本質(zhì)、智能的本質(zhì)、自我的本質(zhì)。我們從來沒有像今天這樣，感受著人工智能的快速進步對我們所理解的“人與社會”帶來如此巨大的沖擊。人工智能的發(fā)展重塑整個人文學科，日益成為了值得人文學科認真對待與嚴肅思考的問題。如果人工智能科學家建設(shè)了一個機器智能體，具備了人類的思考與行為的能力，它是如此接近我們，但卻又不是我們。那么我們何以為人？我們從哪里來？又將到哪里去？這些問題的已有思考勢必將會因為人工智能的興起而被重新拷問。就我個人有限的學識來看，人工智能至少已經(jīng)在嚴肅拷問人類藝術(shù)創(chuàng)造的本質(zhì)、人類娛樂與審美的本質(zhì)、人類語言理解的本質(zhì)以及人類知識獲取的本質(zhì)。這些問題已經(jīng)涉及藝術(shù)、審美、語言、知識論等十分廣泛的人文學科。
對于人文學科而言，首先要積極主動地學習和使用人工智能等新興技術(shù)與工具。雖然數(shù)字人文、計算人文已經(jīng)談了很多年，但總體上人文學科的計算工具是嚴重滯后于計算機或人工智能領(lǐng)域的研究進展的。人文領(lǐng)域仍需付出極大的努力來提升自己的計算水平和智能能力。
比如近期人工智能領(lǐng)域的語言智能在大規(guī)模預(yù)訓練語言模型的研究與應(yīng)用方面取得了重大進展，機器一定程度上理解了人類語言，機器理解語言的這種方式不但可以為相關(guān)人文學科帶來革命性工具，也為相關(guān)人文研究帶來全新視角，對于歷史、語言、心理、政治、傳播等學科的影響是十分深遠的，但相關(guān)研究和應(yīng)用仍然十分少見。
再比如說，近期人工智能領(lǐng)域的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)取得顯著進展，對于捕捉復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的隱性傳播模式具有重大意義，如果被用作一種傳播分析工具是有可能顛覆現(xiàn)有傳播規(guī)律的。深度偽造、輿情引導、價值認知等一系列新技術(shù)，不僅帶來便利的工具，更可能帶來全新的研究視角。
對于人文學科而言，更需要放下隱藏在內(nèi)心深處關(guān)于人工智能會取代自己的不必要的擔憂。在人工智能賦能各行業(yè)的過程，一種隱秘的對抗來自于從業(yè)人員對機器取代自己的擔憂。但事實上，人工智能再怎么發(fā)展，其本質(zhì)仍舊是工具（注釋1）。工具是無法代替人的主體性的。目前人工智能仍是在單一任務(wù)上接近或超越人類，只不過這份任務(wù)列表越來越長。在意識難題被解決之前，機器智能在整體性方面仍然難以達到人類水平。如果將智能的評測分解成一個個單一的任務(wù)，機器超越人類只是時間問題，比如計算、游戲、解題等等。但是，無數(shù)個單一任務(wù)的卓越能力也無法累積出人類智能所呈現(xiàn)出的整體性以及反思性特征。至少目前，我們是不會和一個機器談理想、談人生的。
事實上，人工智能在各領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展仍然需要人類專家設(shè)置領(lǐng)域認知框架、反饋結(jié)果好壞、驗證知識對錯。對于人工智能的發(fā)展而言，人類專家是其學習的唯一來源。所以，人文學科的研究人員被技術(shù)代替，是個微乎其微的小概率事件。但是，掌握人工智能工具與技術(shù)的從業(yè)人員淘汰沒有能力使用人工智能的從業(yè)人員，是個大概率事件。所以，本質(zhì)上我們不是被技術(shù)淘汰，而是被同時代對先進技術(shù)有著敏銳嗅覺的同類所淘汰。
我深信人工智能與相關(guān)學科的交叉與融合將是時代賦予人工智能學者的重大使命。人工智能的研究與發(fā)展絕不僅僅關(guān)系到機器的智能水平，更是關(guān)系到人類生存與發(fā)展的重大問題。人文與智能共舞不但帶來機器智能水平質(zhì)的提升，也將刷新人類的自我認知。
