國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究知識結(jié)構(gòu)與知識基礎(chǔ)
——基于CSSCI的科學(xué)知識圖譜分析

廖壽豐

（中共湖南省委黨?？萍寂c生態(tài)文明教研部，湖南 長沙 410006）

引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是引領(lǐng)未來產(chǎn)業(yè)的新型戰(zhàn)略性技術(shù)，是驅(qū)動(dòng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要力量。2018年10月31日習(xí)近平總書記在中共中央政治局第九次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，人工智能呈現(xiàn)的新特征有很強(qiáng)的“頭雁”溢出效應(yīng)，“對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步、國際政治經(jīng)濟(jì)格局產(chǎn)生重大深遠(yuǎn)影響”[1]。不僅促進(jìn)了新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展，而且引發(fā)了人工智能科學(xué)家、哲學(xué)家及其他各領(lǐng)域?qū)＜覍θ斯ぶ悄芨顚哟蔚恼軐W(xué)反思。

人工智能哲學(xué)反思仍然處在“技術(shù)哲學(xué)的兩種傳統(tǒng)”掌控之中[2]，專家學(xué)者多從不同的進(jìn)路或“傳統(tǒng)”進(jìn)行微觀或中觀的研究，而較少從人工智能哲學(xué)宏觀視角來探究。徐英瑾系統(tǒng)梳理人工智能哲學(xué)符號主義和連接主義兩條進(jìn)路在西方哲學(xué)中的歷史淵源，列舉了符號主義的弊端、形式邏輯的“五宗罪”及批判連接主義的深度學(xué)習(xí)對人類人文資源的剝削，而通用人工智能依舊遙不可及[3]25-61。許勇、黃福壽主要從人工智能哲學(xué)的主體性、倫理問題、社會(huì)分工、人的解放四個(gè)維度進(jìn)行述評[4]。肖峰通過從概念界定、可比性、特征屬性辨析了人工體能和人工智能的區(qū)別，揭示了兩者作為人的工具屬性卻反作用于人的內(nèi)在本質(zhì)，即物品生產(chǎn)和信息處理的機(jī)械化、程式化、形式化及高效化，同時(shí)也闡明兩者社會(huì)效應(yīng)的相似性，其中就包括兩者對人的勞動(dòng)價(jià)值和心理的負(fù)效應(yīng)，以及兩者技術(shù)融合發(fā)展，實(shí)現(xiàn)高級階段人的自由全面發(fā)展、知行合一的正效應(yīng)，進(jìn)而反思人工智能的人文價(jià)值和意義（肖峰，2019）。也有比較中西身體觀探析“具身性”對人工智能的啟示（解靜，2020）。回顧相關(guān)核心文獻(xiàn)，鮮有對人工智能哲學(xué)領(lǐng)域作出全面的、系統(tǒng)的梳理，應(yīng)用量化實(shí)證研究少之又少，且目前研究多是哲學(xué)思辨研究，同時(shí)人工智能哲學(xué)研究又出現(xiàn)“供給不足”的困境[3]23。雖有一些研究采用Citespace等科學(xué)知識圖譜方法，其研究過程不但存在操作不規(guī)范，而且還有“應(yīng)景”、配圖之嫌。科學(xué)知識圖譜工具實(shí)際上是數(shù)據(jù)挖掘工具，數(shù)據(jù)清洗、合并步驟也是非常嚴(yán)謹(jǐn)，因此很有必要樹立正確的科研觀，摒棄科研中存在的“形式主義”，合理應(yīng)用研究工具（方法），客觀反映研究數(shù)據(jù)，科學(xué)推斷研究結(jié)論。本文正是基于此問題，應(yīng)用文獻(xiàn)、知識、科學(xué)計(jì)量學(xué)原理，引入學(xué)科主題詞標(biāo)準(zhǔn)，客觀正確使用知識圖譜工具，進(jìn)行知識挖掘，秉承工具始終服務(wù)于內(nèi)容的原則，將復(fù)雜的知識體系結(jié)構(gòu)化、簡約化，從而降低哲學(xué)思辨研究的維度，筆者從“零基礎(chǔ)”的視角，嘗試?yán)眄樔斯ぶ悄苷軐W(xué)的知識框架與知識底座，量化呈現(xiàn)前人的知識遺產(chǎn)，切入人工智能哲學(xué)研究，實(shí)現(xiàn)研究的疊加效應(yīng)。

一、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

科學(xué)計(jì)量學(xué)是“以研究科學(xué)發(fā)展的過程、趨勢、內(nèi)在機(jī)理及為科學(xué)管理提供支持依據(jù)為目的，以定量分析方法為主要途徑，以反映科學(xué)活動(dòng)的主體和客體為研究對象的一門應(yīng)用性科學(xué)”[5]。Citespace是在科學(xué)計(jì)量學(xué)理論、知識計(jì)量學(xué)理論及數(shù)據(jù)信息可視化技術(shù)框架下，一款能分析文獻(xiàn)潛在知識的可視化引文分析軟件[6]，是在圖情領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的科學(xué)知識圖譜工具。Citespace不僅能通過引文分析、知識單元共現(xiàn)及結(jié)構(gòu)洞來挖掘知識和發(fā)現(xiàn)知識，而且能以知識域?yàn)閷ο?，可視化顯示科學(xué)知識的發(fā)展進(jìn)程、研究熱點(diǎn)和演進(jìn)趨勢以及科學(xué)知識的結(jié)構(gòu)關(guān)系[7]。本文先結(jié)合科學(xué)計(jì)量學(xué)、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法及原理對數(shù)據(jù)展開文獻(xiàn)描述性分析，再對數(shù)據(jù)展開關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和引文共被引的分析，通過研究知識主題、關(guān)鍵詞、術(shù)語的知識流動(dòng)情況以及重組產(chǎn)生新知識的過程，梳理國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究的知識結(jié)構(gòu)與知識基礎(chǔ)。

（二）數(shù)據(jù)來源

人工智能哲學(xué)遵循技術(shù)哲學(xué)研究傳統(tǒng)，文獻(xiàn)基本上分布在信息科學(xué)和哲學(xué)范疇，但是信息科學(xué)深入人文社科如政治、經(jīng)濟(jì)、文化等學(xué)科領(lǐng)域，分布了大量人工智能研究非哲學(xué)問題的研究文獻(xiàn)，如AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展、AI人才發(fā)展等系列相關(guān)文獻(xiàn)，還有屬于人工智能哲學(xué)但又細(xì)分到哲學(xué)各分支的相關(guān)研究而又未劃分在信息科學(xué)和哲學(xué)范疇，因此本文文獻(xiàn)檢索策略設(shè)計(jì)較復(fù)雜。本文檢索原則：整體宏觀、精準(zhǔn)覆蓋、重點(diǎn)補(bǔ)充。數(shù)據(jù)檢索方法：以“人工智能”和“哲學(xué)”檢索詞，篇名和關(guān)鍵詞為檢索項(xiàng)全排列組合檢索（T1）；補(bǔ)充“篇名”或“關(guān)鍵詞”包含“人工智能”，學(xué)科為哲學(xué)與人文類（哲學(xué)、邏輯學(xué)、倫理學(xué)、心理學(xué)、美學(xué)、宗教）、馬克思主義哲學(xué)、科技哲學(xué)（自然科學(xué)理論與方法）的檢索（T2）；補(bǔ)充“篇名”或“關(guān)鍵詞”包含“人工智能”，期刊類別為“馬克思主義哲學(xué)”和“哲學(xué)”的檢索（T3）；T1+T2+T3合集T（需要處理重復(fù)數(shù)據(jù)）的文獻(xiàn)為本文研究數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫采用中文社會(huì)科學(xué)引文索引（CSSCI）和中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫（來源類別為CSSCI），數(shù)據(jù)檢索日期為2022-04-26。中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)需要手工清洗去掉“序、綜述、選題、征稿、訪談、評論、會(huì)議、資訊、新書介紹”等不相關(guān)的文獻(xiàn)。文獻(xiàn)學(xué)科分類按《中國圖書館分類法（第五版）》和知網(wǎng)文獻(xiàn)分類，期刊分類按《中國人文社會(huì)科學(xué)期刊AMI綜合評價(jià)報(bào)告（2018年）-A刊評價(jià)報(bào)告》分類的內(nèi)容。

二、國內(nèi)人工智能哲學(xué)描述性數(shù)據(jù)與分析

（一）文獻(xiàn)年度分布及增長規(guī)律

文獻(xiàn)數(shù)量是衡量知識量的一個(gè)重要測度。衡量文獻(xiàn)的增長通常有兩種方法：按年度累積數(shù)和按年度新增數(shù)。研究表明國內(nèi)文獻(xiàn)的年度累積數(shù)符合普賴斯邏輯增長規(guī)律。2010年之前屬于緩慢發(fā)展的前期，表現(xiàn)為直線型，是學(xué)科處于誕生時(shí)期的自身固有發(fā)展規(guī)律[8]50,59；2011-2021年屬于加速發(fā)展的中前期，表現(xiàn)為指數(shù)型增長，內(nèi)因是學(xué)科的細(xì)化研究，外因則是外部環(huán)境因素的影響如政策等。年度新增數(shù)表現(xiàn)為2016年之前較平穩(wěn)，而2016年之后研究熱度明顯增加，可見2016年為關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)或拐點(diǎn)，2020年之后年度新增速度放緩，一是政策刺激有限、逐漸回歸到學(xué)科正常發(fā)展軌道，二是國內(nèi)外不確定性因素的共同影響。2016年作為一個(gè)“奇點(diǎn)”，引發(fā)國內(nèi)研究熱度不斷攀升，說明2016年人工智能某領(lǐng)域發(fā)生“范式革命”，因?yàn)椤罢軐W(xué)家往往對科學(xué)與工程學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的范式革命更感興趣，而不會(huì)對一種既有技術(shù)的迭代與拓展抱有太大興趣”[3]23。2017-2021年國內(nèi)文獻(xiàn)年度累積數(shù)和新增數(shù)變化顯著，說明國內(nèi)人工智能哲學(xué)學(xué)科發(fā)展以外的環(huán)境因素發(fā)生了積極的變化。通過進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)：2016年知網(wǎng)報(bào)刊關(guān)于“人工智能”的主題高頻詞是“人機(jī)大戰(zhàn)”“人工智能技術(shù)”“李世石”“AlphaGo”“深度學(xué)習(xí)”“人工智能產(chǎn)業(yè)”。自從2015年以來，“人工智能”就成為國內(nèi)外科技產(chǎn)業(yè)中最火爆詞匯之一，AlphaGo圍棋對弈以4：1戰(zhàn)勝世界冠軍李世石，這一世界標(biāo)志性事件引爆人文社科學(xué)家對人工智能的強(qiáng)烈關(guān)注和全世界國家對人工智能產(chǎn)業(yè)的高度重視，國內(nèi)政治、經(jīng)濟(jì)政策對人工智能的重視是國內(nèi)人工智能研究高速發(fā)展的重要外因。

（二）核心機(jī)構(gòu)、核心作者分布及合作網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與分析

科學(xué)生產(chǎn)者及科學(xué)生產(chǎn)者與科學(xué)文獻(xiàn)的關(guān)系是科學(xué)發(fā)展的重要測度。依據(jù)普賴斯定律（洛特卡定律的一個(gè)推論）：“發(fā)表了0.749*(Nmax)0.5（Nmax指最高產(chǎn)科學(xué)生產(chǎn)者論文數(shù)量）篇以上的科學(xué)生產(chǎn)者所發(fā)表的論文總數(shù)等于全部論文總數(shù)的一半”[8]，并由此說明這些杰出的科學(xué)生產(chǎn)者構(gòu)成了“核心科學(xué)生產(chǎn)者”。國內(nèi)杰出的研究機(jī)構(gòu)有59所，并且已形成人工智能哲學(xué)研究的核心機(jī)構(gòu)群，除蘭州大學(xué)之外，都處于“胡煥庸線”東南方，主要分布在北京（11所）、上海（9所）、江蘇?。?所），按發(fā)文量前18所是：南開大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、上海大學(xué)、中國人民大學(xué)、中國社會(huì)科學(xué)院、北京大學(xué)、浙江大學(xué)、山西大學(xué)、華東師范大學(xué)、北京師范大學(xué)、華中師范大學(xué)、上海交通大學(xué)、大連理工大學(xué)、華南理工大學(xué)、清華大學(xué)、中國科學(xué)院、江西師范大學(xué)、東北大學(xué)。

同理，國內(nèi)杰出作者最低發(fā)文為0.749*(Nmax)0.5=3.26篇，大于或等于3篇以上杰出作者有91位，發(fā)表的論文總數(shù)小于全部論文總數(shù)的一半，說明國內(nèi)尚未形成人工智能哲學(xué)研究的核心作者群，在這91位作者的419篇文獻(xiàn)的中位數(shù)是210篇，對應(yīng)的是刊發(fā)4篇的作者，根據(jù)普賴斯定律，5篇及5篇以上的25名作者為核心作者，共發(fā)表203篇（占48.45%）。前25位核心作者按年齡大小順序是：章士嶸、童天湘、桂起權(quán)、蔡曙山、王前、任曉明、王天恩、陳凡、鄭祥福、肖峰、倪梁康、高新民、魏屹東、酈全民、成素梅、李建會(huì)、孫偉平、段偉文、杜嚴(yán)勇、閆坤如、徐英瑾、董佳蓉、趙澤林、高奇琦、夏永紅，其中肖峰、徐英瑾、王天恩是高產(chǎn)作者前三。中國社會(huì)科學(xué)院著名學(xué)者童天湘是國內(nèi)最早（1978）研究人工智能哲學(xué)的核心作者，也是國內(nèi)人工智能哲學(xué)的開創(chuàng)者和人工智能事業(yè)的先驅(qū)者[9]。從作者出生年代分析，50年代及以前有13位，60和70年代各5位，80年代2位，出生年份在1969-1975年的核心作者斷檔，出現(xiàn)“年輕的學(xué)者中，跨學(xué)科人才供給亦相對不足，這也就造成了人工智能哲學(xué)事業(yè)的后繼作者群在數(shù)量上的不足”[3]23。從學(xué)歷學(xué)位來看，絕大多數(shù)是哲學(xué)（科哲）博士，其中44%的學(xué)者有理工科背景，且理工科背景的學(xué)者發(fā)表文獻(xiàn)總量普遍不及純哲學(xué)背景的學(xué)者。

國內(nèi)作者與機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)顯示機(jī)構(gòu)之間、作者之間合作不密切，機(jī)構(gòu)之間學(xué)術(shù)共同體尚未形成，僅見機(jī)構(gòu)之間偶有合作。學(xué)術(shù)共同體僅表現(xiàn)為機(jī)構(gòu)內(nèi)部學(xué)術(shù)帶頭人與同事學(xué)生之間的合作網(wǎng)絡(luò)，且合作頻次較少，相對多數(shù)都是獨(dú)著，這也符合國內(nèi)人文社科類文獻(xiàn)的特征。

（三）文獻(xiàn)學(xué)科與核心期刊分布

文獻(xiàn)學(xué)科分布主要為自動(dòng)化技術(shù)計(jì)算機(jī)技術(shù)（34.80%）、哲學(xué)（17.60%）、自然科學(xué)理論與方法（8.60%）、倫理學(xué)（6.84%）、邏輯學(xué)（3.32%）、醫(yī)學(xué)教育與醫(yī)學(xué)邊緣學(xué)科（2.83%）、信息經(jīng)濟(jì)與郵政經(jīng)濟(jì)（2.64%）。學(xué)科發(fā)展變化最初發(fā)生在1992年，人工智能哲學(xué)的“技術(shù)哲學(xué)兩種傳統(tǒng)”處于交互發(fā)展?fàn)顟B(tài)，到底以那種方式為主要研究進(jìn)路很難單純從學(xué)科分類來判斷。學(xué)科分布主要為“自動(dòng)化技術(shù)計(jì)算機(jī)技術(shù)”，這與2016年以來國內(nèi)政府對人工智能技術(shù)高度重視，出臺系列相關(guān)戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策、規(guī)劃有關(guān)。期刊是科學(xué)研究成果的載體，根據(jù)布拉德福定律處理數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)刊發(fā)累積9篇及以上的“核心區(qū)”刊發(fā)量占總量的33.29%，初步判斷國內(nèi)“人工智能哲學(xué)”研究的“核心”理論載體是：《自然辯證法研究》《自然辯證法通訊》《哲學(xué)動(dòng)態(tài)》《科學(xué)技術(shù)哲學(xué)研究（科學(xué)技術(shù)與辯證法）》《哲學(xué)分析》《醫(yī)學(xué)與哲學(xué)》《思想理論教育》《哲學(xué)研究》《學(xué)術(shù)界》《上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》《理論視野》《西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社科版）》《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》《中州學(xué)刊》《教學(xué)與研究》《中國社會(huì)科學(xué)》16種期刊。

三、國內(nèi)人工智能哲學(xué)知識結(jié)構(gòu)分析

（一）知識結(jié)構(gòu)學(xué)科分類的數(shù)據(jù)建構(gòu)

分析知識體系的知識結(jié)構(gòu)，可以根據(jù)“知識單元構(gòu)建模型”[10]，由一組主題詞表達(dá)一種類型知識單元，有多種類型知識單元組合成主題知識單元集合，由主題知識單元集合組合成學(xué)科知識單元集合形成知識體系[10]。通常把主題或關(guān)鍵詞的學(xué)科聚類看作是類型知識單元的表達(dá)方式，或以“一組主題相似、學(xué)科相近的文獻(xiàn)聚類”構(gòu)建的知識群組來表達(dá)類型知識單元，以達(dá)到分析知識結(jié)構(gòu)的目的。本研究先構(gòu)建一種科學(xué)、合理并適合本研究的解構(gòu)知識結(jié)構(gòu)的方法：依據(jù)普賴斯定律，合并核心主題關(guān)鍵詞所屬學(xué)科，再進(jìn)行聚類分析；國內(nèi)參照《中國分類主題詞表（第三版）第一卷分類號_主題詞對應(yīng)表》（A-R）、（S-Z附表）[11]建構(gòu)國內(nèi)關(guān)鍵詞分類數(shù)據(jù)。

分析知識結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵詞學(xué)科分類具有代表性和全面性。國內(nèi)研究數(shù)據(jù)為中國知網(wǎng)期刊CSSCI數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)題錄數(shù)據(jù)，關(guān)鍵詞共1496個(gè)，頻次共2866次。依據(jù)普賴斯定律，選取頻次大于3以及中介中心性0.1以上除“人工智能”外144個(gè)（9.63%）核心關(guān)鍵詞（占總頻次47.56%），并以本研究的分類標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)按關(guān)鍵詞詞義近似合并、歸類處理關(guān)鍵詞共423個(gè)（28.27%），共有125項(xiàng)直接分類，可歸納為29項(xiàng)二級分類、10項(xiàng)一級分類。

（二）知識結(jié)構(gòu)學(xué)科一級分類的共現(xiàn)特征與分析

知識結(jié)構(gòu)學(xué)科一級分類（如表1所示），主要分布在B哲學(xué)宗教、TP自動(dòng)化技術(shù)計(jì)算機(jī)技術(shù)、N自然科學(xué)總論、G文化科學(xué)教育體育、C社會(huì)科學(xué)總論、D政治法律、H語言文字、Q生物科學(xué)、F經(jīng)濟(jì)9個(gè)類別。可見人工智能的學(xué)科多樣性及學(xué)科交叉也決定了人工智能哲學(xué)研究的學(xué)科多樣性與交叉。當(dāng)然人工智能作為信息科學(xué)的一門分支，其哲學(xué)研究始終繞不開信息科學(xué)（TP；G）、科技哲學(xué)（N）和科學(xué)哲學(xué)（G），因此該領(lǐng)域關(guān)鍵詞頻次和中介中心性占有相當(dāng)比重，學(xué)科交叉主要表現(xiàn)在信息科學(xué)（TP）與語言學(xué)（H）、生物科學(xué)（Q）、智慧產(chǎn)業(yè)的交叉融合及其哲學(xué)問題，而哲學(xué)問題研究主要分布在哲學(xué)理論、倫理學(xué)、邏輯學(xué)和思維科學(xué)，另外比較偏好在經(jīng)濟(jì)、生物科學(xué)、馬克思主義哲學(xué)領(lǐng)域探索研究，但是從中介中心性來看，除“人工智能”主題詞外其他分類的中介中心性都比較低，說明國內(nèi)學(xué)者在單篇研究文獻(xiàn)中涉及學(xué)科不多且研究的知識單元比較獨(dú)立，中介中心性不高意味著研究中該知識單元不受重視、重要性不高，或與其他學(xué)科的知識單元關(guān)聯(lián)度不高，在知識網(wǎng)絡(luò)中傳播程度也不高。

表1 國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究知識結(jié)構(gòu)學(xué)科分類

（三）知識結(jié)構(gòu)學(xué)科二級分類的共現(xiàn)特征與分析

從知識結(jié)構(gòu)二級分類可知，國內(nèi)知識單元主要分布在B0哲學(xué)理論、B82倫理學(xué)（道德哲學(xué)）、B84心理學(xué)、B81邏輯學(xué)（倫理學(xué)）、TP3計(jì)算技術(shù)計(jì)算機(jī)技術(shù)、TP1自動(dòng)化基礎(chǔ)理論，其次是N0自然科學(xué)理論與方法論、H0語言學(xué)（如圖2）。B0哲學(xué)理論主要分布在B017認(rèn)識論、B089其他哲學(xué)流派。B017類高被引文獻(xiàn)是：孫偉平（2017，哲學(xué)研究）、鄭祥福（2005，自然辯證法研究）、項(xiàng)后軍（2001，自然辯證法研究）、肖峰（2020，中國社會(huì)科學(xué)）、鄭祥福（2005,科學(xué)技術(shù)與辯證法）、吳高臣（2020，自然辯證法通訊）、孫偉平（2019，江海學(xué)刊）、王治東（2019,南京社會(huì)科學(xué)）、肖峰（2020，馬克思主義與現(xiàn)實(shí)）、成素梅（2019，思想理論教育）等。B82倫理學(xué)主要分布在B82-02倫理學(xué)的哲學(xué)基礎(chǔ)、B82-057道德與科學(xué)技術(shù)。B82-02類高被引文獻(xiàn)依次是：王東浩（2014，倫理學(xué)研究）、李倫（2018，教學(xué)與研究）、閆坤如（2019，自然辯證法研究）、王軍（2018，倫理學(xué)研究）、王鈺（2019，自然辯證法通訊）、孫偉平（2018，教學(xué)與研究）、劉振宇（2018，自然辯證法研究）、王天恩（2019，哲學(xué)分析）、王天恩（2019，思想理論教育）、潘恩榮（2020，自然辯證法通訊）等。

圖1 國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究知識結(jié)構(gòu)二級分類聚類圖譜

研究表明，國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究的知識結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)出關(guān)注“B哲學(xué)、宗教”類研究的熱度非常高，突出了該類知識單元在研究中的重要性。另外，國內(nèi)學(xué)者更有意向探索馬克思主義與人工智能的哲學(xué)關(guān)系。

（四）知識結(jié)構(gòu)學(xué)科直接分類的共詞分析

依據(jù)普賴斯定律，出現(xiàn)頻次大于等于17次的分類為核心分類。分布如下：B82-02倫理學(xué)的哲學(xué)基礎(chǔ)（56，11.02%）、B82-057道德與科學(xué)技術(shù)（46，9.06%）、N02科學(xué)的哲學(xué)原理（44，8.66%）、B01哲學(xué)基本問題（37，7.28%）、B089其他哲學(xué)流派（32，6.3%）、B017認(rèn)識論（32，6.3%）、TP301.6算法理論（30，5.91%）、B842.1認(rèn)知（29，5.71%）、B84-069其他（25，4.92%）、B016.98意識論（23，4.53%）、TP242.6智能機(jī)器人（22，4.33%）、B842.7意識與潛意識（22，4.33%）、TP311.131數(shù)據(jù)庫理論（20，3.94%）、B023認(rèn)識論、反映論（20，3.94%）、TP18人工智能理論（18，3.54%）、O141數(shù)理邏輯（符號邏輯）（18，3.54%）、H03語義學(xué)、語用學(xué)、詞匯學(xué)、詞義學(xué)（17，3.35%）、B81-06邏輯學(xué)流派及其研究（17，3.35%）。由此可見，人工智能哲學(xué)研究主要分布在六個(gè)方面：哲學(xué)理論（28.35%），其中哲學(xué)基本問題占18.11%、辯證唯物主義占3.94%；倫理學(xué)（20.08%），其中科技倫理為9.06%；計(jì)算機(jī)技術(shù)（17.72%）；心理學(xué)（14.96%），其中心理過程和心理狀態(tài)占10.04%；符號主義進(jìn)路研究（10.24%）；科技哲學(xué)（8.66%）。中心性依次為：0.15、0.09、0.11、0.08、0.04、0.02。倫理學(xué)的哲學(xué)基礎(chǔ)研究中，王東浩、李倫等認(rèn)為人工智能體應(yīng)該具備道德屬性，應(yīng)設(shè)計(jì)成為完全的道德主體，閆坤如認(rèn)為現(xiàn)有的研究表明人工智能體的道德主體標(biāo)準(zhǔn)不一致需要重新界定，人工道德主體模型尚在構(gòu)建中，但不論如何都“應(yīng)該對人工智能可能帶來的危害做出防范”，孫偉平、王鈺等認(rèn)為人工智能從設(shè)計(jì)到使用應(yīng)實(shí)行全過程倫理規(guī)制，王天恩指出人工智能倫理依靠倫理規(guī)制和倫理觀念創(chuàng)新的學(xué)理支撐。道德與科學(xué)技術(shù)研究中，夏永紅、李建會(huì)從尊嚴(yán)風(fēng)險(xiǎn)、倫理風(fēng)險(xiǎn)、生存風(fēng)險(xiǎn)、決策風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)維度論證了人工智能不會(huì)超越人類，但會(huì)給人類帶來決策風(fēng)險(xiǎn)，杜嚴(yán)勇從政府、技術(shù)、公眾、關(guān)系四個(gè)層面論證：應(yīng)該建構(gòu)“友好人工智能”為全社會(huì)造福。

四、國內(nèi)人工智能哲學(xué)知識基礎(chǔ)分析

（一）國內(nèi)人工智能哲學(xué)知識基礎(chǔ)概況

共被引網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是由被引文獻(xiàn)組成的知識基礎(chǔ)而建構(gòu)的知識網(wǎng)絡(luò)，而高頻次、高中介中心性的重要節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)構(gòu)成知識基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的核心框架。本研究仍采用普賴斯定律（洛特卡定律的一個(gè)重要推論）[10]148-149測評核心被引文獻(xiàn)，探尋其核心框架。研究數(shù)據(jù)為中文社會(huì)科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫（CSSCI）檢索數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析的樣品文獻(xiàn)數(shù)為590篇，經(jīng)數(shù)據(jù)清洗后共有“共被引文獻(xiàn)”1090條（設(shè)置：Node Types=Reference；TopN=50），共引用2112次，平均每篇施引文獻(xiàn)引用3.58次（篇），被引文獻(xiàn)平均被引1.94次，共被引作者845人，共被引2379次，作者平均被引2.82次/人，被引5次及以上的核心被引文獻(xiàn)有64篇，按相同作者及內(nèi)容合并為49篇，其中含35部（套）專著、14篇期刊文獻(xiàn)。被引文獻(xiàn)中，35部（套）專著除李開復(fù)、高奇琦、徐英瑾、李彥宏的4部專著外，其余都是譯著。表2列出國內(nèi)高被引前26篇核心文獻(xiàn)，形成國內(nèi)研究人工智能哲學(xué)的“核心”知識基礎(chǔ)。

表2 國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究高被引核心文獻(xiàn)

（二）國內(nèi)人工智能哲學(xué)知識基礎(chǔ)的聚類分析

對高被引文獻(xiàn)按關(guān)鍵詞進(jìn)一步聚類分析，發(fā)現(xiàn)以下主要聚類：第一，“人機(jī)關(guān)系”聚類（由“#0人機(jī)關(guān)系”類、“#9人=機(jī)器”類組成）。主要有馬克思恩格斯系列著作、《未來簡史》《道德機(jī)器》（MORAL MACHINES TEACH）《奇點(diǎn)臨近》（SINGULARITY IS NEAR）《人工智能時(shí)代》等。馬恩著作中被引用的多是馬克思主義哲學(xué)和政治經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論，如機(jī)器觀、唯物史觀、勞動(dòng)價(jià)值論、生產(chǎn)力理論等等，其他譯著主要是闡述未來人工智能的人機(jī)倫理關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者趙汀陽、閆坤如、孫偉平等從存在論、道德主體、價(jià)值原則等維度審視人工智能的人機(jī)倫理關(guān)系。第二，“中文屋論證”聚類（由#1中文屋論證、#12形而上學(xué)類組成）。主要是塞爾.約翰系列相關(guān)著作和國外譯著，國內(nèi)徐英瑾在前人基礎(chǔ)上提出“中文屋論證”邏輯結(jié)構(gòu)的第五種模式并論證。第三，“弗雷格”聚類（#3弗雷格）。主要是《人工智能哲學(xué)》（博登.瑪格麗特）、《哲學(xué)研究》（維特根斯坦）、《計(jì)算機(jī)不能做什么》等。第四，“具身理論”聚類（由#21具身理論、#8認(rèn)知發(fā)展理論、#19具身、#4內(nèi)心感覺能力組成）。主要是圖靈的《Computing Machinery and Intelligence》、黑格爾相關(guān)著作、休謨的《人性論》、彭羅斯·羅杰的《皇帝新腦》等等。國內(nèi)學(xué)者王天恩在該領(lǐng)域研究較深，備受國內(nèi)學(xué)者關(guān)注。

五、結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

第一，人工智能哲學(xué)科研成果不斷涌現(xiàn)?？蒲形墨I(xiàn)呈現(xiàn)指數(shù)型加速增長，說明相關(guān)研究處于文獻(xiàn)邏輯增長規(guī)律的中前期，特別是體現(xiàn)在核心文獻(xiàn)上，更提示相關(guān)研究在整體上處于高質(zhì)量發(fā)展階段?？蒲形墨I(xiàn)數(shù)量的增長主要與國內(nèi)人工智能的高速發(fā)展密切相關(guān)，特別是國內(nèi)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，以數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素驅(qū)動(dòng)各領(lǐng)域的“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型。人工智能發(fā)展的同時(shí)也給社會(huì)帶來多方的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)為人工智能應(yīng)用系統(tǒng)對現(xiàn)有法律和規(guī)范體系的挑戰(zhàn)不斷擴(kuò)大、對倫理和社會(huì)秩序的沖擊不斷加大，這種風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)勢必會(huì)引起學(xué)者關(guān)注和研究。另外相關(guān)科研文獻(xiàn)增長與科研經(jīng)費(fèi)和科研人員數(shù)量增長、學(xué)科知識的滲透擴(kuò)散等有關(guān)系。

第二，人工智能哲學(xué)研究的核心機(jī)構(gòu)群已經(jīng)形成，但核心作者群尚未形成，且缺乏合作。本研究表明，國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究的核心機(jī)構(gòu)與人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、分布密切相關(guān)。機(jī)構(gòu)之間合作不密切，尚未形成機(jī)構(gòu)間的學(xué)術(shù)共同體，現(xiàn)有核心作者中存在梯隊(duì)建設(shè)不完備。人工智能哲學(xué)核心機(jī)構(gòu)群的形成說明核心機(jī)構(gòu)的規(guī)模已經(jīng)形成，而核心作者群尚未形成表明核心作者的研究深度和核心文獻(xiàn)量不夠，這種核心機(jī)構(gòu)與核心作者背離的現(xiàn)象不利于人工智能哲學(xué)研究的可持續(xù)發(fā)展。究其原因，這主要與人工智能哲學(xué)復(fù)雜性有關(guān)，人工智能哲學(xué)屬于廣義的“特定科學(xué)的哲學(xué)”[3]3，它與信息哲學(xué)、技術(shù)哲學(xué)、心靈哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)哲學(xué)的邊界也是相對模糊的。

第三，用好知識結(jié)構(gòu)的研究方法能梳理出清晰的學(xué)術(shù)脈絡(luò)。知識結(jié)構(gòu)學(xué)科二級分類的共現(xiàn)分析表明人工智能哲學(xué)研究主要集中在哲學(xué)的基礎(chǔ)理論與倫理學(xué)，而基礎(chǔ)理論集中在認(rèn)識論和哲學(xué)流派，知識結(jié)構(gòu)學(xué)科直接分類的共現(xiàn)分析，可以進(jìn)一步梳理出細(xì)小學(xué)科分支及對應(yīng)的作者觀點(diǎn)，同時(shí)有可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)文獻(xiàn)與其他學(xué)科關(guān)聯(lián)度，如本研究發(fā)現(xiàn)國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究與其他學(xué)科知識關(guān)聯(lián)度不高，換句話說就是國內(nèi)人工智能研究成果在國內(nèi)知識網(wǎng)絡(luò)中的傳播程度不高。人工智能本身就是交叉學(xué)科，與各學(xué)科關(guān)系是密切的，從而可以發(fā)現(xiàn)國內(nèi)人工智能研究的罅隙。

第四，國內(nèi)人工智能哲學(xué)理論研究滯后于國外。分析知識基礎(chǔ)來源，表2中26篇核心高被引文獻(xiàn)為國內(nèi)的人工智能哲學(xué)研究提供了理論基礎(chǔ)，但是在26篇高被引核心文獻(xiàn)中除6篇是國內(nèi)學(xué)者近年所著，其余均來源于國外，研究表明國內(nèi)核心作者沒有形成合力、研究成果在知識網(wǎng)絡(luò)中滲透性不高，沒有形成強(qiáng)大的學(xué)術(shù)共同體，在國際上尚不具備實(shí)力，不能很好地、廣泛的為其他理論研究者提供理論支撐。人工智能專家蔡自興認(rèn)為人工智能哲學(xué)思想的交鋒在一定程度上能推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展。

第五，拓展人工智能哲學(xué)的馬克思主義哲學(xué)是國內(nèi)研究亮點(diǎn)。知識結(jié)構(gòu)學(xué)科直接分類分布的六個(gè)方面實(shí)際上對應(yīng)人工智能哲學(xué)研究的“拓展人工智能哲學(xué)的馬克思主義哲學(xué)”“引領(lǐng)人工智能哲學(xué)的自然辯證法”、符號主義進(jìn)路、連接主義進(jìn)路等等。拓展人工智能哲學(xué)的馬克思主義哲學(xué)在學(xué)科分類中主要表現(xiàn)是研究哲學(xué)基本問題（B01）、認(rèn)識論（B017）、意識論（B016.98）、認(rèn)識論反映論（B023）及辯證唯物主義，在研究基礎(chǔ)上多引用馬克思恩格斯選集、文集、全集中馬克思主義哲學(xué)和政治經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，如辯證唯物主義、勞動(dòng)價(jià)值論、機(jī)器觀等等。引領(lǐng)人工智能哲學(xué)的自然辯證法研究主要體現(xiàn)在科技哲學(xué)（N02科學(xué)的哲學(xué)原理）、計(jì)算機(jī)技術(shù)（TP301.6算法理論、TP242.6智能機(jī)器人、TP311.131數(shù)據(jù)庫理論）、科技倫理（B82-057道德與科學(xué)技術(shù)）等。符號主義進(jìn)路主要表現(xiàn)在數(shù)理邏輯（O141）、語義學(xué)語用學(xué)詞匯學(xué)詞義學(xué)（H03）、邏輯學(xué)流派及其研究（B81-06）的學(xué)科分類。連接主義進(jìn)路多表現(xiàn)在認(rèn)知（B842.1）、意識與潛意識（B842.7）、其他（B84-069）的學(xué)科分類。當(dāng)前學(xué)界多關(guān)注于社會(huì)治理中人工智能的科技倫理。

（二）研究局限性

本研究盡可能將“人工智能哲學(xué)”相關(guān)文獻(xiàn)納入知識圖譜可視化研究范疇，但是這種范圍不是絕對的，而是相對的?！叭斯ぶ悄苷軐W(xué)”這個(gè)學(xué)科范疇或論域的邊界還是比較大，仍存在很多分支是無法通過本研究檢索方法包羅的，譬如“人工智能哲學(xué)”關(guān)于“技術(shù)哲學(xué)的馬克思主義傳統(tǒng)”，在本研究中知識結(jié)構(gòu)占比僅占國內(nèi)0.57%（見表2），但是實(shí)際上真要較為全面了解相關(guān)研究，必須更改檢索策略：以“人工智能”為關(guān)鍵詞、“馬克思”為主題、CSSCI為檢索數(shù)據(jù)庫可檢索出近200篇文獻(xiàn)，但這并不能說明本研究方法是錯(cuò)誤的，因?yàn)橹R結(jié)構(gòu)是依據(jù)研究者都關(guān)注的主題、關(guān)鍵詞的頻次、中心性產(chǎn)生的結(jié)論，每一個(gè)主題都可以展開研究、細(xì)分檢索出更多、更細(xì)的文獻(xiàn)，作為知識挖掘的科學(xué)知識圖譜工具Citespace，檢索的數(shù)據(jù)如同統(tǒng)計(jì)抽樣的數(shù)據(jù)一樣具有代表性，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是通過各種算法抽取具有代表性的數(shù)據(jù)作為最后研究的數(shù)據(jù)，因而具備科學(xué)性，表2所呈現(xiàn)的國內(nèi)文獻(xiàn)對馬克思恩格斯著作的“高引用”現(xiàn)象實(shí)證這一點(diǎn)，但它又屬于一種不完全歸納法，由此而具備局限性。另外，尚未對國內(nèi)外學(xué)界關(guān)于人工智能哲學(xué)研究作出充分的對比研究和探析國外的經(jīng)驗(yàn)與啟示。使用Citespace近乎綜述性研究“人工智能哲學(xué)”，不是研究的終結(jié)，而是剛剛開始。它能給我們展現(xiàn)知識結(jié)構(gòu)的脈絡(luò)、知識基礎(chǔ)的框架，研究者借助它能清晰、順利挖掘出學(xué)術(shù)的真諦。

（三）研究展望

國內(nèi)人工智能哲學(xué)研究需加強(qiáng)機(jī)構(gòu)間的合作交流、加強(qiáng)學(xué)科交叉融合、整體提高科研水平，提高國際話語權(quán)。人工智能哲學(xué)的人才培育在用好“存量”時(shí)，也要做好“增量”。交叉學(xué)科培養(yǎng)時(shí)，嘗試哲學(xué)研究生+人工智能研究生交叉培育模式或哲學(xué)研究生融入人工智能產(chǎn)業(yè)培育模式。

近年來，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、改變?nèi)蚋偁幐窬值年P(guān)鍵力量?！盵12]，新一代信息技術(shù)不斷加速創(chuàng)新，以“數(shù)智化”（數(shù)字化、智能化）形式日益融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各領(lǐng)域，在人工智能技術(shù)高速發(fā)展新階段，人工智能哲學(xué)不能缺位，應(yīng)與人工智能發(fā)展同頻共振，適應(yīng)時(shí)代要求。