范式轉(zhuǎn)變：AlphaGo顯露的AI創(chuàng)新奧秘

提 要：人工智能（AI）圍棋程序AlphaGo的驚人表現(xiàn)給世人帶來了眾多思考。其中，人工智能研究顯露的重要線索是：應(yīng)當(dāng)改變“分而治之，各個擊破”的機(jī)械還原論研究范式，實行“協(xié)調(diào)發(fā)展，優(yōu)化全局”的信息生態(tài)方法論研究范式，才能實現(xiàn)AI的源頭創(chuàng)新。

關(guān)鍵詞：源頭創(chuàng)新；范式轉(zhuǎn)變；機(jī)械還原；信息生態(tài)；通用人工智能；AlphaGo

1 背 景

人工智能圍棋程序AlphaGo從2016年3月登臺亮相到2017年5月宣布引退，先后與60多位世界最高水平的人類圍棋高手對弈，竟然無人能敵，以驚人的成績通過了圍棋博弈的“圖靈測試”，顯示了人工智能研究的矚目進(jìn)展與成就，也引起了人們對于人工智能創(chuàng)新研究的熱烈思考[1]。例如，由于AlphaGo采用了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，于是，業(yè)內(nèi)許多人士便紛紛提出要以“深度學(xué)習(xí)”作為未來研究的創(chuàng)新方向；由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分結(jié)構(gòu)與算法，于是，又有許多專家提出要把“類腦計算”作為人工智能研究的主要創(chuàng)新方向；同時，由于AlphaGo的深度學(xué)習(xí)利用了大數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)的樣本，于是，很多人認(rèn)為應(yīng)當(dāng)把“大數(shù)據(jù)”作為人工智能研究的創(chuàng)新方向；由于國內(nèi)外在無人駕駛方面都取得了令人鼓舞的階段性成果，于是，研究者們認(rèn)為“無人駕駛”應(yīng)當(dāng)是人工智能研究的創(chuàng)新方向；此外，有更多的研究者相信，人工智能的創(chuàng)新關(guān)鍵在于研究出相應(yīng)的創(chuàng)新“算法”來解決“群體智能系統(tǒng)”和“人機(jī)合作智能系統(tǒng)”等?？傊瑖迦藱C(jī)大戰(zhàn)引起學(xué)術(shù)界的創(chuàng)新思維空前活躍，氛圍空前積極，令人分外欣喜。

筆者認(rèn)為，人類大腦是高度復(fù)雜的研究對象，素有“小宇宙”之稱，因此，以人類大腦能力為目標(biāo)的人工智能科技創(chuàng)新點必定多種多樣。換言之，上述關(guān)于人工智能研究創(chuàng)新方向的各種觀點和分析都有一定的依據(jù)，都值得嘗試和探索，而且，這些探索所取得的成果都會具有各自的意義和價值。

不過，如果從當(dāng)前世界人工智能發(fā)展的整體情況來分析，人工智能科學(xué)研究最為迫切的創(chuàng)新需求是轉(zhuǎn)變現(xiàn)有的研究范式，實行“以先進(jìn)的科學(xué)研究方法論和能夠駕馭全局的研究方法為引領(lǐng)的源頭創(chuàng)新研究范式”[2-3]。何以如此？

當(dāng)今人工智能研究存在的根本問題是：傳統(tǒng)科學(xué)研究方法論造成了人工智能研究的高度“碎片化”，雖然在一些局部領(lǐng)域呈現(xiàn)了耀眼的亮點，在整體上卻依舊迷茫！因此，人工智能的科學(xué)方法論急需提升，科學(xué)研究的基本方法需要深化，只有這樣，才能在人工智能研究的源頭上實現(xiàn)意義重大的突破與創(chuàng)新。這就是實行“以先進(jìn)的科學(xué)研究方法論和能夠駕馭全局的研究方法為引領(lǐng)的源頭創(chuàng)新研究范式”的意義。

2 人工智能研究狀況簡析

行為總是以思想為先導(dǎo)。分析人工智能的狀況，應(yīng)當(dāng)從分析它的科學(xué)思想開始。

18世紀(jì)以來，學(xué)界逐漸形成了應(yīng)對復(fù)雜問題的一套方法：分而治之，各個擊破。這就是著名的“機(jī)械還原”方法論。一般，系統(tǒng)可以分解為“結(jié)構(gòu)、功能、行為”3個基本的維度。本著這種理念，人工智能系統(tǒng)的研究也分解為3個基本方向：1943年問世的基于結(jié)構(gòu)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向；1956年啟動的基于功能模擬的專家系統(tǒng)方向，以及1990年登上舞臺的基于行為模擬的感知動作系統(tǒng)方向。

2.1 結(jié)構(gòu)模擬的人工智能研究[4-9]

雖然“人工智能”這一術(shù)語是1956年Dartmouth研討會上提出的，但是，人工智能科學(xué)研究的第一座里程碑標(biāo)志卻是1943年McCulloch和Pitts聯(lián)合發(fā)表的“人工神經(jīng)元數(shù)理邏輯模型”。正是它，開創(chuàng)了“結(jié)構(gòu)主義人工智能”—— 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方向和進(jìn)路，即通過模擬人類大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)人工智能。它的示意性原理如圖1所示。

圖1中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“硬件系統(tǒng)”就是由大量人工神經(jīng)元及其互相之間錯綜復(fù)雜連接構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它的“軟件系統(tǒng)”是調(diào)度這些人工神經(jīng)元工作的學(xué)習(xí)算法，通過對訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)獲得解決問題的經(jīng)驗性知識。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了不少進(jìn)展和成果，時下最受關(guān)注的“深度學(xué)習(xí)”是其中最杰出的代表。同樣值得提到的是，歐盟一直在大力支持和推動的“藍(lán)腦計劃”——要在實驗室研制一種與人類大腦皮層具有同樣復(fù)雜度的人工大腦，希望能夠表現(xiàn)出可以比擬人類大腦的智能水平。

理論上，通過對人類大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的模擬來實現(xiàn)人工智能雖然十分復(fù)雜，但卻是一條充滿成功前景的進(jìn)路，因為，人類自身的高級認(rèn)知功能就是定位于大腦皮層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

不過，結(jié)構(gòu)主義人工智能的最大懸疑是：人們對于人類大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法（這是控制大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的一只“看不見的手”）的了解還相當(dāng)有限。因此，即使把大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個硬件系統(tǒng)全部模擬出來了，如果不能充分理解和把握那只“看不見的手”，也還是不可能到達(dá)模擬的“彼岸”。

2.2 功能模擬的人工智能研究[10-19]

到1956年，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究取得了緩慢的進(jìn)展，而問世10年以來的電子計算機(jī)卻顯示了強(qiáng)大的計算和模擬能力。于是，當(dāng)年聚集于Dartmouth研討會的學(xué)者們很自然想到“利用計算機(jī)作為硬件平臺，通過編制聰明軟件來模擬人類智力功能（當(dāng)時主要關(guān)注的是人類的邏輯思維功能）”。這便成為“功能主義人工智能”的基本信念。

功能主義人工智能研究最初雄心勃勃，宣稱它可以解決“通用問題”。后來發(fā)現(xiàn)求解通用問題的難度超乎想象，于是退而轉(zhuǎn)向求解專門問題的“專家系統(tǒng)”。圖2示出了專家系統(tǒng)的功能示意模型。

模型顯示，專家系統(tǒng)把專家知識經(jīng)過適當(dāng)表示存入知識庫，通過推理系統(tǒng)為用戶生成解決問題的策略。所以，專家系統(tǒng)的核心是專門領(lǐng)域?qū)＜业闹R（通常表現(xiàn)為規(guī)范性知識），同時需要通過推理來活用專家提供的規(guī)范型知識。

功能主義人工智能已經(jīng)發(fā)展了一些能夠通過圖靈測試的專家系統(tǒng)。戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍的Deeper Blue、戰(zhàn)勝問題搶答全美冠軍的Watson和戰(zhàn)勝60多位圍棋世界高手的AlphaGo是其中的佼佼者。endprint

功能主義人工智能的最大問題是，認(rèn)為計算機(jī)與人腦功能等效的“物理符號假設(shè)”存在巨大漏洞：計算機(jī)不具備情感功能和意識功能！計算機(jī)與人腦兩者在功能上不等效，導(dǎo)致功能主義人工智能研究存在情感與意識盲區(qū)。

2.3 行為模擬的人工智能研究[20-22]

20世紀(jì)的80年代，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究面臨著“結(jié)構(gòu)復(fù)雜性”和“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法神秘性”的麻煩，專家系統(tǒng)的研究則遭遇“知識瓶頸”和“情感與意識漏洞”。為了回避這些困難，人們提出了行為主義人工智能研究的思路。行為主義人工智能只需要關(guān)注模擬智能系統(tǒng)的外部行為，即：當(dāng)系統(tǒng)受到某種外來刺激的時候能夠產(chǎn)生恰當(dāng)?shù)膭幼?。這就是“感知-動作系統(tǒng)”。它的示意性原理模型如圖3所示。

如圖3的模型所示，當(dāng)系統(tǒng)的輸入端受到某種模式作用的時候，只要模式識別系統(tǒng)能夠識別出輸入模式的具體類型（模式分類），系統(tǒng)就根據(jù)事先確定的規(guī)則自動啟動相應(yīng)的動作響應(yīng)。聯(lián)系“模式”與“動作”的是事先存入的常識性知識。

行為主義人工智能的研究也取得了不少成果，現(xiàn)今的許多機(jī)器人就屬于這種感知動作系統(tǒng)。它的優(yōu)點是相對而言比較容易實現(xiàn)，相應(yīng)的缺點是只能實現(xiàn)相對簡單的淺層智能；而為了實現(xiàn)深層的智能，還是難以擺脫結(jié)構(gòu)主義人工智能或功能主義人工智能的道路。

2.4 三大方向的問題癥結(jié)

以上所述的結(jié)構(gòu)主義、功能主義、行為主義三種研究路徑，代表了當(dāng)今人工智能研究的基本情形。除了在前文分別指出的那些成就與問題之外，三大研究路徑共同面臨的問題是：雖然三種研究方法都是以“人工智能”為自己的研究目標(biāo)，但是它們按照“分而治之，各個擊破”的機(jī)械還原方法論分解出來之后便各自發(fā)展，各持所強(qiáng)，互相排斥，互不合作，未形成合力[20-26]。

所以，當(dāng)今人工智能研究的總體狀況是：個別很精彩，整體很迷茫。問題的實質(zhì)是：機(jī)械還原方法論的研究范式掩蓋了系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)、功能、行為之間內(nèi)在的深層本質(zhì)聯(lián)系，迷失了人工智能研究的整體精髓。

這正是當(dāng)今人工智能研究需要突破的最大瓶頸，也是當(dāng)今人工智能源頭創(chuàng)新需要解決的關(guān)鍵問題。換言之，從整體上看，當(dāng)今人工智能研究的重點，不在于如何選擇具體的技術(shù)項目，而是首先要在科學(xué)方法論和研究方法的范式上實現(xiàn)重大的突破！

3 信息生態(tài)方法論

人工智能研究面臨“方法論的突破”，這并非人工智能研究所特有的問題，而是整個信息科學(xué)面臨的基本問題。人工智能的研究是信息科學(xué)的核心、前沿和制高點，因此方法論和研究范式的轉(zhuǎn)變問題在這里表現(xiàn)得特別突出[3]。

當(dāng)今的時代是信息時代，這是由工業(yè)時代發(fā)展而來的一個嶄新時代。工業(yè)時代的標(biāo)志性學(xué)科是基于物質(zhì)和能量概念的經(jīng)典物質(zhì)科學(xué)，信息時代的標(biāo)志性學(xué)科是基于信息和智能概念的現(xiàn)代信息科學(xué)。

經(jīng)典物質(zhì)科學(xué)和現(xiàn)代信息科學(xué)的科學(xué)觀念和方法論之間，既存在天然的聯(lián)系，又存在原則的區(qū)別。這是基本的事實。如果忽略了這些聯(lián)系與區(qū)別，信息科學(xué)和人工智能的研究工作就必然會遇障礙，走彎路，甚至走錯路。

麻煩在于，包括筆者在內(nèi)的國內(nèi)外廣大人工智能研究人員，幾乎都是在經(jīng)典的科學(xué)觀和方法論的沐浴下成長起來的，因此，自然而然地習(xí)慣于運(yùn)用自己所熟悉的經(jīng)典物質(zhì)科學(xué)觀念和方法論去研究和處理現(xiàn)代信息科學(xué)特別是人工智能研究的問題。實際情況表明，當(dāng)今人工智能研究面臨的基本問題，正是忽略了經(jīng)典物質(zhì)科學(xué)與現(xiàn)代信息科學(xué)之間的這些聯(lián)系與區(qū)別。表1顯示了這些聯(lián)系與區(qū)別。

表1 經(jīng)典物質(zhì)科學(xué)與現(xiàn)代信息科學(xué)的比較比較項 經(jīng)典物質(zhì)科學(xué) 現(xiàn)代信息科學(xué)

基本的科學(xué)觀 機(jī)械唯物論 辯證唯物論

觀念1 相對孤立的客體 互相聯(lián)系的客體

觀念2 相對靜止的客體 不斷發(fā)展的客體

觀念3 客體與主體隔離 客體與主體互動

相應(yīng)的方法論 機(jī)械還原方法論 信息生態(tài)方法論

由表1可見，現(xiàn)代信息科學(xué)（包括人工智能）的研究需要運(yùn)用辯證唯物的科學(xué)觀和與此相應(yīng)的信息生態(tài)方法論，這是一種全新的研究范式。

信息生態(tài)方法論的精髓是：與“分而治之”的機(jī)械還原方法論相反，信息生態(tài)方法論高度關(guān)注系統(tǒng)各要素之間的相互關(guān)聯(lián)（而不是相互孤立）以及系統(tǒng)與其環(huán)境之間的相互關(guān)聯(lián)（而不是相互孤立），以此來保障系統(tǒng)的良性生態(tài)發(fā)展。

具體來說，信息生態(tài)方法論強(qiáng)調(diào)，在主體與客體相互作用的框架下，信息不是一種固定不變的對象，而是在主體不斷加工處理之下表現(xiàn)為一個生態(tài)鏈的過程（簡稱為生態(tài)過程）：客體信息→感知信息→知識→智能策略→智能行為，如圖4所示[2]。

圖4的信息生態(tài)過程模型中，符號K、G、Y、N分別表示知識、目的、有效、無效。模型清晰地揭示了：在主客相互作用的過程中，信息是如何生成智能（體現(xiàn)為智能策略和智能行為）的，同時也表明了高等的智能乃是意識、情感和理智的三位一體。

信息、知識與智能的關(guān)系，意識、情感與理智的關(guān)系，這些都與傳統(tǒng)人工智能的認(rèn)識大相徑庭！

科學(xué)觀和方法論的轉(zhuǎn)變，引出了關(guān)于信息和智能的全新認(rèn)識，也引出了一種全新的研究范式：以信息科學(xué)觀和信息生態(tài)方法論為引領(lǐng)的全新范式。

4 機(jī)制主義研究方法與AlphaGo

信息科學(xué)觀和信息生態(tài)方法論對信息、知識和智能做出了全新的認(rèn)知，這是引導(dǎo)信息科學(xué)和人工智能研究走上正確道路的重要基礎(chǔ)。進(jìn)一步的問題是要有與此相適應(yīng)的具體研究方法（approach）來實施。這就是本節(jié)要研究的問題。

不難理解，無論對于任何系統(tǒng)，它的結(jié)構(gòu)、功能和行為雖然都很重要，但都不是決定性的要素。只有“工作機(jī)制”才是駕馭和主宰系統(tǒng)全局的統(tǒng)帥，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能都是為實現(xiàn)系統(tǒng)的機(jī)制服務(wù)的；行為則只是機(jī)制實現(xiàn)的外部表現(xiàn)[3]。

那么，什么是人工智能的“工作機(jī)制”呢？endprint

如上所言，人工智能系統(tǒng)的工作機(jī)制，不是圖4中的那些物質(zhì)模塊的簡單堆積，也不是那些物理功能的直接累加，而是那只抽象的、無處不在而又駕馭著系統(tǒng)全局且控制著整個生態(tài)過程的“看不見的手”：

“客體信息→感知信息→知識→智能策略→智能行為”轉(zhuǎn)換 （1）

或者更簡潔地表示為

“信息→知識→智能”轉(zhuǎn)換 （2）

這些轉(zhuǎn)換能夠通過數(shù)學(xué)方法和邏輯算法進(jìn)行描述，通過技術(shù)工具加以實現(xiàn)。因此，人工智能系統(tǒng)是一個可認(rèn)識、可描述、可理解、可把握、可實現(xiàn)的技術(shù)系統(tǒng)。

就像“結(jié)構(gòu)模擬的人工智能研究方法”“功能模擬的人工智能研究方法”和“行為模擬的人工智能研究方法”那樣，可以把按照式（1）或式（2）的工作機(jī)制實現(xiàn)的人工智能系統(tǒng)方法稱為“機(jī)制模擬的人工智能研究方法”，或者稍微普遍化一些稱為“機(jī)制主義人工智能研究方法”[2-3， 27-29]。

頗為發(fā)人深省的是，上述4種人工智能研究方法之間存在如表2所示的關(guān)系。

根據(jù)“知識的生態(tài)學(xué)原理”，經(jīng)驗型知識可以生長成為規(guī)范型知識，它們兩者又可以生長成為常識型知識，因此，機(jī)制主義方法的A型、B型、C型之間是“相生（而不是相克）”的關(guān)系。這個情形還可以通過圖5更加直觀地表現(xiàn)出來[27]。

圖5顯示了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、感知-動作系統(tǒng)之間的相生關(guān)系，而它們相生的結(jié)果便融入了機(jī)制主義人工智能系統(tǒng)的框架。這就表明，數(shù)十年來，機(jī)械還原方法論給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（結(jié)構(gòu)主義方法）、專家系統(tǒng)（功能主義方法）和感知動作系統(tǒng)（行為主義方法）蒙上的相克關(guān)系是被扭曲和強(qiáng)加的；只有信息生態(tài)方法論才恢復(fù)了它們本來應(yīng)有的相生的關(guān)系。

總之，表2和圖5的結(jié)果都表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（結(jié)構(gòu)主義）、專家系統(tǒng)（功能主義）和感知動作系統(tǒng)（行為主義）本來就應(yīng)當(dāng)和諧相生，并且融為機(jī)制主義的人工智能，從而達(dá)到最優(yōu)的水平。

與歷來的機(jī)器博弈專家系統(tǒng)不同，AlphaGo不再僅僅恪守“功能主義人工智能”的固定條框，而是一方面按照功能主義人工智能的“搜索策略”來生成各種可供選擇的博弈策略，另一方面卻采用結(jié)構(gòu)主義人工智能（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）來學(xué)習(xí)各種博弈策略所具有的經(jīng)驗優(yōu)度，并根據(jù)得到的結(jié)果來決定實際執(zhí)行的策略，從而實現(xiàn)了功能主義人工智能與結(jié)構(gòu)主義人工智能兩者的相生互動，因而表現(xiàn)了更加高超的智能水平。

AlphaGo所實現(xiàn)的，雖然不是完整的“機(jī)制主義人工智能”，只是其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)兩者的融合而不是三者，但這已經(jīng)證明：能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)構(gòu)主義、功能主義、行為主義三者和諧相生的機(jī)制主義方法，才是目前所知曉的最為優(yōu)秀的人工智能研究方法。

這就是說，AlphaGo在圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中所取得的勝利，顯露（也證實）了人工智能研究源頭創(chuàng)新的奧秘：改變原有機(jī)械還原方法論的研究范式，實行信息生態(tài)方法論和機(jī)制主義方法的新范式，才能實現(xiàn)人工智能研究的源頭突破與創(chuàng)新。

不僅如此，可以證明，機(jī)制主義人工智能研究方法不但可以實現(xiàn)結(jié)構(gòu)主義人工智能研究方法、功能主義人工智能研究方法、行為主義人工智能研究方法的和諧融合，而且可以實現(xiàn)基礎(chǔ)意識、情感、理智的和諧融合。這就是人們追求的通用人工智能理論和方法。它的學(xué)術(shù)本質(zhì)就是機(jī)制主義的人工智能。對此有專門興趣的讀者，可以參閱文獻(xiàn)[2，29-30]，它的邏輯、系統(tǒng)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)可參閱文獻(xiàn)[31-33]。

5 結(jié) 語

激動人心的圍棋人機(jī)大戰(zhàn)在學(xué)術(shù)界和輿論界激起了軒然大波，與此相關(guān)的論文和報導(dǎo)不計其數(shù)。

對于人工智能科技工作者來說，AlphaGo透露了人工智能實現(xiàn)源頭創(chuàng)新的重要線索：以“機(jī)械還原方法論”和“局部（結(jié)構(gòu)、功能、行為）模擬方法”為標(biāo)志的傳統(tǒng)研究范式轉(zhuǎn)變?yōu)橐浴靶畔⑸鷳B(tài)方法論”和“全局（機(jī)制）模擬方法”為標(biāo)志的現(xiàn)代研究范式。

這方面的論文尚未見到。本文對這種轉(zhuǎn)變作出了詳細(xì)（篇幅所限，遠(yuǎn)非詳盡）的分析和闡述，希望引起關(guān)注和討論。

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（編輯：彭遠(yuǎn)紅）endprint