最初，當人們預(yù)測AlphaGo和李世石圍棋大戰(zhàn)誰會贏時，我就斷言AlphaGo會贏。因為李世石面對的不僅僅是一個算法程序，除了包括走棋網(wǎng)絡(luò)、估值網(wǎng)絡(luò)、快速走子程序和蒙特卡洛搜索幾大部分構(gòu)成的復(fù)雜算法之外，人機大戰(zhàn)的戰(zhàn)場還裝備了40個在線網(wǎng)絡(luò)平臺、1200多個CPU、170多個GPU，還有大數(shù)據(jù)、云計算即時處理當前棋局和史上積累的3000萬個棋局，甚至還有一條專門鋪設(shè)的賽事光纜，而這一切都是一群世界一流的深度學(xué)習(xí)專家所為。從這個意義上講，AlphaGo是一個人機交互的巨無霸耦合體，是一個即時處理專項任務(wù)的延展認知系統(tǒng)，這個系統(tǒng)的核心是人。前臺表演的只是這個系統(tǒng)的程序運行終端，而人才是其背后的智力資源。

　　無心的機器是目前人工智能的局限

　　AlphaGo戰(zhàn)勝李世石產(chǎn)生的一個直接效應(yīng)是，很多人認為，AlphaGo的勝利意味著人工智能已經(jīng)突破某種極限達到了高智能水平，照此下去，人類所珍視的所有智慧終將被機器所替代，人類未來命運著實堪憂。

　　但事實上，雖經(jīng)歷一個甲子歲月的洗禮，人工智能目前還沒有擺脫“無心的機器”的命運，今天的人工智能可以說既無智力也無心靈。這是因為目前計算機使用的都是二進制編碼的圖靈機計算，是遞歸算法。80年前，偉大的邏輯學(xué)家哥德爾就已指出圖靈機的計算能力與人類相比較是有先天局限的。但是，人們更熱衷于引用圖靈1950年在《機器與智能》中的話，“我們不能因為一臺機器不能參加選美大賽而責備它，就像我們不能因為一個人沒有飛機飛得快責備他一樣，機器也能夠思維”；卻忽視了1936年圖靈經(jīng)典文獻《論可計算數(shù)》的基本點，其中清晰地區(qū)分了什么是可計算的、什么是不可計算的，以及計算的界線在哪里。只要是不可計算的問題，人們無論如何找不到算法。而且不可計算的世界相比可計算的世界要大得不可勝數(shù)。

　　國際計算理論、視覺理論家馬爾曾將可計算之事歸結(jié)為三大步驟。第一，要把具體的現(xiàn)實問題抽象化成一個可以清晰定義的問題；第二，要看它是否是可計算類的問題；第三，要在可計算的范圍內(nèi)找到算法。對于人工智能而言，自然還有重要一步，就是要在機器上執(zhí)行算法完成計算。目前人工智能可以在很多需要做大量計算的局部領(lǐng)域超出人的計算能力，但它的局限性最尖銳地體現(xiàn)為不能處理以下三類問題：意義理解；意識和意識體驗；自主性和覺知。

　　第一個問題可以歸結(jié)為，機器理解語言嗎？我們知道，人類是借助抽象符號使用語言來描述外部世界的，人是世界意義的制造者，這個意義就是我們內(nèi)在的心理世界的所思所想與外部世界的關(guān)系。機器懂得人類語言表達的意義嗎？機器翻譯程序真的懂得所翻譯的語言內(nèi)容嗎？手機上安裝的語音輸入系統(tǒng)真的理解人們所輸入的語言符號的意義嗎？這一直是人工智能的所謂“瓶頸問題”的困難所在。時至今日，機器根本不能理解語言的意義，不能理解我們跟外部世界究竟有怎樣的關(guān)聯(lián)，因為這個意義的解釋者只有人類自身。當前人工智能最重要的進展，一方面是機器人在感知外部環(huán)境信息方面能力的提高，如iCub、谷歌大狗、谷歌自動駕駛汽車和飛機等；另一方面是通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)，機器在模式識別、圖像識別、語音識別能力上有令人驚異的表現(xiàn)。但是可以說，目前的各類識別還只是完成某種“匹配”任務(wù)，匹配過程中并不關(guān)涉圖形和語音所包含的意義。

　　第二個問題是，在與世界打交道的過程中，人除了有感官知覺，還有情感、意識和意識體驗。人們把李世石輸棋的原因歸為他的情緒不穩(wěn)定，但這恰好就是人類超過機器的獨特之處。人有喜怒哀樂、愛恨情愁；有追求真理的欲望；有宗教情感和同情之心，能在與他人的交流中獲得理解、體驗痛苦和快樂；人也經(jīng)常會出錯會失敗，有各種非理性的行為。這些正是人之為人的價值所在。機器沒有這樣的信念欲望意圖和意識體驗。一個當下處理圍棋問題的確定算法一經(jīng)運行就不會更改，所以機器不會出錯。如果有錯，責任也在編寫算法的人。AlphaGo既沒有恐懼也沒有焦慮，沒有喜也沒有悲，它是靠著強力搜索高速計算取勝的，在這一點上，恰好說明作為算法的AlphaGo有不及人類智能的弱勢之處。盡管目前人工智能專家也在研究機器情感、機器意識，但是離機器真正有情感有意識和意識體驗，恐怕還有本質(zhì)上的距離。

　　第三個問題是，單純作為算法的AlphaGo沒有自主性和覺知。AlphaGo的運行需要外部驅(qū)動力，這個動力是人給予的，圍棋算法是人設(shè)計的，實現(xiàn)算法的程序是人編寫的，3000萬個棋局是歷史上棋手長期積累又由人陸續(xù)輸入數(shù)據(jù)庫的。此外，更重要的是，人的行動是有動機的，人有意圖會規(guī)劃未來，有做出選擇和行動的自由意志，因此，作為一個行動者，人可以為自己的行動提供理由。但是，無論如何，AlphaGo沒有辦法為自己的走子行為提供理由。AlphaGo甚至根本不知道自己是在下棋，更別提棋感、直覺、欺騙、故意下壞棋了，它的行為只受輸贏這個簡單的目標導(dǎo)向。從比賽結(jié)果看，像是這樣一個硅基材料的機器有了勝過世界冠軍下棋的智慧和能力，但事實上，依照我們下面的分析，AlphaGo的智能實際上是以人為核心的一個巨大的延展認知系統(tǒng)的能力，是系統(tǒng)部分認知功能的某種外化。

　　AlphaGo不僅是一個算法，還是一個延展認知系統(tǒng)

　　如前所述，如果僅僅把AlphaGo看作一個算法，它顯然是無法與人類的心智相匹敵的。那么，我們究竟在什么意義上可以解釋它的智能呢？這個解釋的角度就是兩位世界級哲學(xué)家克拉克和查爾默斯1998年提出的延展認知和延展心靈視角。

　　通常，人在環(huán)境中生存，依賴環(huán)境判斷采取行動。人要在環(huán)境中即時處理特定問題時，自然會選擇周邊所能供給的環(huán)境條件、物理設(shè)備、已有的知識背景和信念網(wǎng)絡(luò)為我所用。例如醫(yī)生在診斷病情時會借助醫(yī)療儀器，科學(xué)家在實驗室工作會利用實驗設(shè)備，一個不擅長記憶的人出行時需要手機、筆記本電腦或網(wǎng)絡(luò)信息的引導(dǎo)�？死苏J為，這時，這個行動者就與這些外部條件構(gòu)成一個動態(tài)的延展認知系統(tǒng)，那些即時可利用的設(shè)備就可以看作延展認知系統(tǒng)的一部分。實際上相當于在處理特定的問題時，把個體人的智能的一部分功能卸載到外部設(shè)備上，這個外部設(shè)備只要能跟他即時地連接，一起參與完成當下認知任務(wù)，就實現(xiàn)了某些認知功能和心智能力。但是，到底選用什么樣的外部環(huán)境設(shè)備，以及如何主動與外部世界互動，顯然有一個主動性的問題。處在環(huán)境中，人的感知器官和運動系統(tǒng)，以及整個有機體與世界構(gòu)成一個關(guān)聯(lián)體，成為一個耦合的認知者和行動主體，其行動是整個系統(tǒng)的動態(tài)行動。如果考慮的是在社會認知情景中的系統(tǒng)，問題將更加復(fù)雜。

　　在今天這個信息化技術(shù)高度發(fā)達的時代，人的很多認知功能、認知負擔都已卸載到物理設(shè)備上，而且還會逐步卸載到各種便攜式、穿戴式和嵌入式“人類增強技術(shù)”的技術(shù)產(chǎn)品上，許多人類的感知功能和體驗甚至可以在虛擬現(xiàn)實的載體上延展地實現(xiàn)。因此，在筆者看來，說作為機器的AlphaGo打敗人類，就相當于說與人耦合的這些外部設(shè)備超越人類智慧一樣。也就是說，在以人的認知為核心的，可以展開大規(guī)模并行計算的，包括CPU、GPU、云端大數(shù)據(jù)，甚至包括光纜和人類下圍棋的歷史經(jīng)驗整合在一起的延展認知系統(tǒng)在有限時間戰(zhàn)勝了圍棋冠軍李世石，這是比較冷靜而客觀的說法。這種系統(tǒng)的智能是一種集群式智能，是多個人類個體和多臺機器網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)平臺和云計算平臺即時連接的并行集群智能，它是有因果歷史鏈條的，算法只是它的最近一端。至于這樣的智能系統(tǒng)的認知能力和智能的特征及其本質(zhì)，它與人類智能的區(qū)別何在，包括由此所產(chǎn)生的延展認知系統(tǒng)的本體論、認識論問題、延展認知系統(tǒng)的社會倫理問題，以及延展認知系統(tǒng)與人類未來命運的關(guān)系問題等，恰好是即將到來的人機交互的新時代必須面對的哲學(xué)課題。（作者單位：中國人民大學(xué)哲學(xué)院）