20世纪中期开始的人工智能研究，是人类思维发展史上的一个重大事件，它已经并将继续对思维的发展、思维的研究、人类的整个精神生活乃至物质生活产生深刻的影响。在这里，我们要探讨人工智能产生的原因和条件、人工智能的本质、人工智能和思维的关系及其发展趋势等一系列理论问题。
目录
第一节 人工智能的可能、现实和界限
一 什么是人工智能
“人工智能”一词 来自英语“Artifical”（人工的、假的、模拟的）和“Intelligence”（智能的、理解力、聪明）两个词的组合。简称“AI”。又称“智能模拟”或“思维模拟”。
“智能”这个概念的外延比较宽泛，一般是指包括感知观察能力、记忆能力、思维能力和语言表达能力等在内的综合心理机能，即由人脑的活动所表现出来的能力。但是，人们普遍认为，思维能力是智能中的最重要的能力。所以，我们有理由把智能模拟的核心看作思维模拟。
人工智能概念经常在两个意义上使用：一是指一种科学研究，即人工智能这门科学。它是探索如何模拟人的思维进而设计、制造出具有类似于人工智能的自动机的科学。它是一门涉及信息论、控制论、计算机科学、自动化技术、仿生学、生物学、心理学、逻辑学和哲学等多学科的综合性学科。二是指人工智能这门学科的研究成果，即人的某些思维功能在机器等装置中的再现。一般认为，通过研究制造出某种机器或装置，使其具有同人的思维相似的某些功能，并能完成通常需要人才能胜任的智力性工作，就获得了人工智能。
当然，人们对人工智能的认识在不断地发展着，对它所做的任何描述性的规定都不能完全把握其特征，而只能充当一个深入研究问题的引子罢了。
二 人工智能从可能向现实的发展
人工智能的出现不是偶然的，它有一个从幻象到可能、又到现实的过程。这个过程的推移和发展，始终是由人的需要，人的实践和思维的发展决定的。
（1）从幻想到可能。
人工智能开始只是人们的一种想法，这种想法在人们的脑子里很早就产生了。美国学者麦卡达克在《人工智能早期史（1956年以前）》一文中说：“大量人工智能”，或自动装置，出现于希腊神话【文献1”】。国际人工智能联合会（IJCAI）1977年会议上的人工智能历史小组讨论会也将人工智能“早期历史”的范围划定为“从古希腊人的思想到二次大战年代的控制论【文献2】”。其实，人工智能的思想在中国出现得更早。据《列子·汤问篇》记载，周穆王（约公元前976年）一次巡狩，途遇献技者偃师。偃师命随来之“人”娱王，后者则“歌合律”，“舞应节”，“千变万化，惟意所适”，且“瞬其目而招王之左右侍妾”，以致“王大怒，立欲诛偃师”。偃师忙将该“人”剖散以示王，王和众人见该“人”皮肉齿发皆革、木、胶、漆等假物。这个传说表明，我们的祖先早就有了用人工方法模仿人和人的思维的大胆设想。但是，人类的这种由来已久的愿望，在整个古代由于受到生产、科技和思维的水平等主客观条件的限制，只能是一种幻想。在那时研究人工智能还只是一种抽象的可能性。
【文献1】P·麦考达克《人工智能早期史（1956年以前）》，载《科学与哲学》1981年6、7辑。
【文献2】[美]E·A·费根鲍姆《人工智能研究的历史》，载《科学与哲学》1981年6、7辑。
人工智能的抽象可能性向现实可能性的转化，是以近代工业和近代科学技术的出现为前提的。
近代工业的发展提出了改进生产工具体系的要求。我们知道，工具的质料由石器到铜铁器、由天然材料到人工合成材料的发展，工具的能源由水力、风力向热力、电力的发展，工具由手工化向机器化的发展，等等。这一切都只能由人的需要、实践和认识的不断发展同满足这种发展的手段的不完备之间的矛盾来解释。所以马克思说：“工具形式变化的方向，是根据从工具原来形式带来的特殊困难中得出的经验决定的【文献3】”。
【文献3】《马克思恩格斯全集》第23卷，第378页。
到了近代，“劳动资料取得机器这种物质存在方式，要求以自然力来代替人力【文献4】”。但是，当机器尚处于仅由发动机、传动机构和工作机这三部分组成的水平时，自然力对人力的代替还是非常有限的。一方面，这样的机器只能代替人的部分体力，还根本不能代替人的脑力。另一方面，仅就机器代替人的体力劳动来看，这种代替也是相对的，工人操纵机器比起手工劳动来大大地提高了劳动力的紧张程度，往往要消耗更多的体力；而且，在手工劳动中是“工人利用工具”，而在机器生产中则是“工人服侍机器”，工人成了机器的“附属物【文献5】”。这种水平的机器限制了人的全面发展。因此，人类的实践提出了用控制机代替人来操纵工作机的任务。如果说缺少控制机的机器系统代替了人的某些体力劳动，那么制造控制机的目的就是要代替人的某些脑力劳动。这使得人工智能的抽象可能性在向现实可能性迈进的过程中，获得了来自生产实践方面的要求这样一个强大的现实的推动力量。
【文献4】《马克思恩格斯全集》第23卷，第423页。
【文献5】《马克思恩格斯全集》第23卷，第463页。
要在机器生产中以自然力来代替人力，就必须“以自觉应用自然科学来代替从经验中得出的成规【文献6】”。近代自然科学主要是力学，当然无法满足以自然力来代替人的脑力劳动这样过高的要求，不过它也尽其所能为这一要求的实现付出予努力。17世纪笛卡儿根据大脑与某些机械设备相似而提出的大脑通过微小的机械运动传递信息的观点，18世纪拉·美特里提出的“人是机器”的观点，这些带有机械论色彩的思想对于用机器方法制造各种仿生人自动装置起了推动作用。机械粉刷工、机器笛手、机械钢琴家以及法国物理学家巴斯卡制造的世界第一台加法器、莱布尼茨在此基础上制成的能进行全部四则运算的手遥计算机，无疑为人工智能的出现做了技术上的准备。
【6】《马克思恩格斯全集》第23卷，第423页。
人工智能由抽象可能性向现实可能性的转变，还因为在社会实践发展的这个阶段上，随着社会物质生产和精神生产的发展以及认识世界和改造世界的活动范围的不断扩大，人们接触和需要处理的信息量急剧增长，各种科学研究的课题变得日益复杂，人们觉得单凭自己的脑力已经不能胜任一些问题的解决。因此需要一种处理信息的类似人脑的装置来帮助人们进行脑力劳动。像人类当初意识到自已体力的不足而创造出劳动工具来延长肢体那样，这时人类已开始意识到自己脑力的不足，想要创造一种能够加强脑思维功能的工具，使自己从一些枯燥繁重的脑力劳动中解放出来，I以便腾出更多的精力向更广阔的未知领域进军。人们自然一开始就想到了数学计算，因为数学计算是一项最费力的脑力劳动。莱布尼茨在1671年就写道:“让一些杰出人才像奴隶般地把时间浪费在计算工作上是不值得的。如果利用计算机，这件工作便可以放心交给其他任何人去做。【文献7】”
【文献7】转引自[美]J·伯恩斯坦《电子计算机-----过去、现在和未来》。
人工智能何以可能?从哲学上看，首先是因为世界具有物质统一性。世界上多种多样的现象，自然现象、社会现象、思维现象，都在物质的基础上统一起来。人的思维、智能不是什么绝对独立的精神现象，而是高度发展的物质(大脑)的机能，是物质生活的反映。因此，“我们的主观的思维和客观的世界服从同样的规律【文献8】”，这是智能模拟的可能性存在的客观基础。其次。册世界具有可知性。无论是物质现象，还是精神现象，天论是人脑、人脑的思维，还是智能模拟的装置、智能模拟的过程和规律，都是可以认识的，这种认识是无限发展的。既然可以认识，模拟就是可能的；认识无限发展，模拟就永无止境。
诚然，在整个近代，人们对思维模拟的可能性的认识总的说来还是非常抽象的。因为可能并不等于现实，可能要变为现实，除了主观认识之外，还需要客观条件。客观条件的不具备，不仅限制了思维模拟的可能性向现实性的转化，而且还限制了人们对思维模拟可能性的进一步认识。
（2）从可能到现实
我们先简单地回顾一下人工智能的可能向现实的转化是如何发生的，然后分析一下这种转化发生的条件。人工智能的研究作为一 门科学出现，始于1956年。 这有三个重要标志：
第一个标志是，这一年正式出现了“人工智能”这个科学术语。当时，美国的J·麦卡锡、M·明斯基、N·罗却斯特和C·Z·申农四人合向洛克菲勒基金会提出了这样的建议：“一九五六年夏季在新罕布什尔州汉诺威的达特玛斯学院进行一次两个月十个人的人工智能研究。此项研究意图是在假说的基础上向前推进一步。这个假设是知识的每个领域，或智能的任何一个其他特征，原则上是可以如此精确地加以描述，以致能够制造出一种机器来模拟它【8】。他们邀请的其余六个人是：T·摩尔，A·塞缪尔，0·塞夫利奇，A·索罗，A·纽厄尔，H·A·西蒙。这10个人后来被公认为人工智能的创始人。
【8】[美]P·麦考达克《人工智能早期史（1956年以前）》，载《科学与哲学》1981年6、7辑。
第二个标志是，会后在美国形成了三个专门的人工智能研究组织，即，以纽厄尔和西蒙为首的卡尔基-梅隆大学小组，以塞纽尔为首的国际商业机器公司(IBM)工程课题研究组，以表卡锡和明斯基为首的麻省理工学院研究组。
第三个标志是，这一年出现了一批人工智能的研究成果。纽厄尔和西蒙研制出一个称为“逻辑理论家”的程序，简称LT，证明了罗素《数学原理》第二章52个定理中的38个定理。这一工作被认为是用计算机探讨智力活动的第一个真正的成果。塞缪尔利用对策理论和启发式探索技术编制出跳棋程序，配有这种程序的“跳棋机”具有自适应、自学习的能力，它在1959年击败了其设计者，1962年击败了美国一个州的跳棋冠军。
从1956年开始，人工智能的研究仅仅经过30年的时间，其发展速度是极其惊人的。60年代，人工智能研究的主要课题是博弈、难题求解和智能机器人；70年代开始研究自然语言理解和专家系统；80年代则开始转向知识工程、第五代计算机、机器人应用等领域。这表明人工智能已经开始走出积木世界，进入现实世界。
人工智能自50年代下半期以来不断地从可能变为现实,主要是因为具备了以下三个条件：
第一，控制论和信息论为人工智能的研究奠定了理论基础。
1948年， 美国数学家维纳发表的专著 《控制论(或关于在动物和机器中控制和通讯的科学）》，标志着控制论的产生。一般认为，控制是为了改善系统的功能或发展，通过获得、处理信息而施加给系统的作用。控制论认为，不同系统的控制过程具有相似性。它研究一切控制系统的共同规律。信息论的创立是以申农1948年的论文《通信的数学理论》和1949年的论文《在噪声中的通信》为标志的。一般认为，信息是物质的一种普遍属性或反应特性，它表现着物质系统的组织程度、有序程度、差异性。信息论是研究信息传递和变换规律的科学，主要任务是从理论上和技术上研究如何改进、提高信息的传输能力和可靠性问题。
控制和信息是分不开的，控制过程的基础是信息，控制系统也是一种信息系统。在控制系统中，施控者和受控者之间的关系就是信息控制和信息反馈的关系。信息控制就是根据一定的目的选择适当的信息并作用于受控对象，信息反馈则是输出信息对受控对象作用结果的回流。一般认为， 负反馈是控制的机制，通过它使偏离目标值得到修正，从而实现控制。维纳认为，目的性是可以通过负反馈实现的，负反馈使系统趋近一定的目的。他以带有自寻目标机构的水雷为例说明若干机器内在地有目的。他还就动物和人等生物系统中是否也存在反馈的问题请教了生理学家罗森勒吕斯，得到了肯定的回答，从而确立了技术系统和和生物系统都具有自动调剂与控制的功能是由于它们都具有反馈回路的观点。这个观点为机器模拟目的性从而体现出智能自动控制提供了理论依据。
控制论用行为概念来描述技术系统和生物系统都具有反馈回路和自动调节、控制功能的相似性与统一性，这样就可以把技术系统的输入和输出的动作、生物系统的刺激和反应的动作都看作行为。按照控制论的观点，在两个系统之间导致原型和模型关系的最重要的相似性是行为上的相似性，它不深究系统“是什么”，钢铁的机器还是血肉的动物，而是研究系统“做什么”,动作或行为是否相似。这些构成了控制论的功能模拟方法的主要要特征。功能模拟主要模拟的是行为特征，它表明相同的功能可以用不同的物质构造来实现。这种方法为人工智能的研究指出了一条现实可行的途径。
第二，电子计算机的出现为人工智能的研制提供了物质手段。
人们说，人工智能乘着电子计算机这匹快马来到了人间。这话有一定的道理。但须分清，一般的计算机并不是真正的智能计算机。其区别主要在于：前者使用的是解决某些具体问题的“固定程序”，它按照程序所规定的步骤一步一步地进行工作。这种计算机从1946年开始就已经存在了。后者则要装备编制解决具体问题的“思维方法”,要求它具有“推理”、“学习”和“积累经验”等功能，要求它在遇到某些具体问题时能自已编出解决这些问题的程序。这样的计算机正在研制中。因此，严格地说，普通计算机所体现出来的可以代替人的某些脑力劳动的能力，并不是真正意义上的人工智能。
然而，现有的普通计算机也的确在人工智能由可能向现实的转变过程中发挥着重要作用，它是思维模拟的主要工具。可以说，对电子计算机和人脑在符号信息处理上的相似性的认识，构成了人工智能赖以形成的实质基础。人们在人工智能研究的实践中发现，电子计算机的电脉冲可以模拟人脑的神经脉冲，它的数以百万、千万甚至上亿的电子元件可以模拟人脑神经细胞的功能，存储器的作用是对人脑记忆的模拟，运算和控制系统的作用是对人脑分析判断等功能的模拟，输出系统则是对人脑与感官、运动器官的神经传导和发生效应的功能的模拟。总之，电子计算机的出现，为人工智能的研究提供了一种在人脑、人脑的思维与电子计算机、计算机的功能之间可以参照和比较的手段。
第三，社会实践的发展是人工智能研究的强大动力。恩格斯说：“社会一旦有技术上的需要，则这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进【文献9】“。人类进入20世纪以后，资本主义工业的迅速发展已经为人工智能从可能向现实的转变准备了一定的物质基础。在第二次世界大战中，现代战争的复杂程度提出了许多复杂巨大的计算任务，防空系统的完善要求实行火炮的自动控制，制造原子弹需要做大量的数据分析，战争还对提高通讯的可靠性提出了更新的要求。电子计算机的发明，控制论和信息论的创立，在某种程度上是对这场军力、经济力、科技实力大较量发出的呼声所延迟产生的反响。战后世界上一些发达国家的生产进入了一个新的时期，大规模生产将消耗尽廉价的原材料和能源，并造成严重的环境污染，经济危机也使生产的增长率停滞不前。这种困境迫使人们寻求新技术和新型工业生产方式。电子计算机的应用，可以降低生产成本，数倍地提高生产效率和管理效率，实现各种工作的自动化，因而很快渗透到社会生活的各个方面。但这样一来。信息量的剧增同人的脑力不能胜日益繁重的信息处理工作之间的矛盾就更加突出了。人类实践和认识的发展迫切要求制造出这样一种机器，这种机器应该尽可能多地模拟人脑的思维功能，尽可能多地代替人的脑力劳动。这样，人工智能的研究就在社会实践的强大推动作用下起步了。
【9】《马克思恩格斯选集》第4卷，第505页。
三 人工智能的研究现状
人工智能的研究具有在理论和应用两方面并行探索的特点，所以有人说它是一门实验科学。经过30多年的发展，人工智能已在以下一些方面取得了突出的成就。
（一）定理证明。
定理证明即研究如何用计算机来证明数学定理，它是对人脑的逻辑演绎功能的模拟。西蒙等人根据人证明定理是先把整个问题分解为若干子问题然后运用公理、定理和某些数学方法解决子问题的思维过程，建立了启发式搜索法，并编制了“逻辑理论家”程序(LT)。继1956年开创了机器证明定理以来， LT程序经过改进，1963年在大型机上证明了《数学原理》第二章中全部52个定理。1965年美国数学家鲁滨逊提出了与西蒙等人的证法相反的归结原理，即：要证明任何一个命题为真，可以通过证明其否定为假来得到。归结原理的提出使机器证明定理获得了重大突破，它克服了西蒙等人的方法不能证明复杂定理的局限，摆脱了完全“仿人”的证明方法的束缚，转向了研究机器求解问题的方法。中国科学院吴文俊教授提出的平面几何及微分几何的判定法，将几何问题表示为代数问题，在1977年和1978年证明 了初等几何和初等微分几何主要一类定理证明可以机械化。在机器上证明了人都难以证明的问题。1980年在 一台小机器上得出了一个新定理。机器证明定理使人们对技术系统的信息变换同人脑系统的思维活动之间的相似和模拟的关系有了进一步的认识。
（二）感知模拟
人的思维是以感官接收外界信息为起点的，因此感知模拟必然成为人工智能研究的一个重要课题。从1981年8月在加拿大召开的第七届人工智能会议的信息来看，机器视觉方面的研究受到重视。视觉是人接收外界信息的主要通道，实验表明有80%以上的信息来自视觉。.视觉的模拟在50年代集中于二维图象和字符的识别方面，其中英文字符识别的研究进展较快，一些装置已商品化，并广泛应用于邮政、印刷等方面。1965年以后，视觉模拟转向三维景物的识别，罗伯特开辟了分析由棱柱体组成的“积木世界”的方向，目前已开始向户外景物及运动目标的识别发展。除了视觉模拟之外，听觉、触觉等的模拟也在研究中。
感知模拟的研究说明，在无机物中可能“有一种和人的感觉相似的能力【文献10】"，这种相似的能力来源于信息的反映特性，机器通过低级信息的加工就能模拟人的感知活动。但是，目前感知模拟所达到的水平与人的感知活动之间的差距还很大。人的感知活动包含着很强的目的性、知识的运用和分析、判断，推理等理性思维成分，这使人在感知对象时具有很强的识别和理解能力。因此，感知模拟的进一步发展，必须解决知识的学习、存储、运用以及对获取的信息进行分析、比较等问题。
（三）自然语言理解。
语言是人类思维的工具和交流思想的手段，因此人工智能的研究一开始就很重视模拟人的语言能力。50年代， 人们企图用基本上是逐字翻译的方法来解决机器翻译的问题，结果遭到了失败。人们从这一教训中认识到，要实现机器翻译或人一机自然语言对话，必须使机器能“理解”人的自然语言。60年代，研究工作还局限于问答领域中的自然语言处理，编制出一些能在规定的范围内理解和回答人所提出的有关问题的程序。70年代，T·温诺格拉特提出了理解英语自然语言的程序，可以使机器利用屏幕与人对话，并执行人的命令去搬运积木块。这种程序以交错的方式使用语法、语义和推理三种成份，使之互相结合，在词汇分析和语法分析的基础上注重语义分析，因而具有较强的语义理解功能。
但是，要达到人一机之间用口语和文字自然地对话，自然语言理解的研究还有许多工作要做。首先，听、读问题有待于感知模拟的研究进一步发展才能解决。其次，需要研究人是如何理解自然语言的问题，研究人类思维和语言的关系。人的思维内容决定着语言的意义，所以我们必须具备必要的知识并通过分析、判断等一系列思维活动，才能理解别人用语言表达的意思。计算机要模拟人理解语言的过程，就必须具备人所有的词汇、语义、语法、上下文关系、主题范围、语言环境等一系列知识，并具有分析、判断、推理等相应的能力。
（四）智能机器人
智能机器人是在工业机器人广泛应用和不断改进的基础上开始研制的，它综合运用了人工智能的各种研究成果，试图从感知、语言、推理、决策和动作等方面完整地模拟人和人的思维。1969年，斯坦福研究所制造了具有眼一车装置的智能机器人，成功地通过了模仿“猴子摘香蕉”的试验。智能机器人以电视摄象机代替眼睛从外界获取视觉信息，并配以计算机进行初级处理；以话筒-前处理计算机接收语言等听觉信息；用扬声器-前处理计算机同人对话; 用多自由度机械手一力检测元件-控制计算机获得触觉并控制动作；最后，由中央电子计算机对各分计算机输送来的经过初级处理的信息进行综合分析，做出决策。
智能机器人的出现大大加强了人的思维功能和实践能力，它不仅可以配合人完成复杂的工作，而且还可以成为人在高温、高压、易燃、易爆、辐射等恶劣环境下工作的替身。智能机器人的进一步发展，将使思维主体同对象的关系发生明显的变化。
（五）专家系统和知识工程
专家系统是一种模拟专家在解决问题、作出决策时的思维和行为并能起到专家作用的计算机系统。最早的专家系统是1971年费根鲍姆等人研制的“化学家”、系统DENDRAL,它能根据质谱数据识别有机化合物的分子结构，达到了有机化学大学毕业生的程度。继之出现了“计算机数学家”、计算机医学家”、计算机法律顾间”、计算机教师”和“计算机秘书”等系统。
研制和利用计算机专家系统，可以使专家的知识得到积累和继承，扩大人类对已有知识的利用，提高创新知识的能力。知识作为系统化的信息和思维的宝贵成果，在人类认识和实践的不断发展中发挥处愈来愈大的作用。正是基于这种认识，费根鲍姆 1977年在第五次国际人工智能会议上提出了“知识工程”这一新概念。知识工程与专家系统有许多共同点，它们的区别在于，专家系统倾向于“专”，解决具体的应用问题；而知识工程则突出其“博”，解决较抽象的共性问题。计算机知识工程旨在于模拟各种专家获取知识、进行推理、作出决策等方面的规律性，它可以使各种专家的知识能力集中起来，具有设计知识、制造和创新知识的方法学意义。可想而知，一旦知识工程的设想成为现实，它将把人类的思维推向一个更高的水平。
（六）第五代计算机。
专家系统和知识工程思想的提出，是人工智能发展中的重大转折，同时也开辟了计算机应用的新时期，第五代计算机的设计思想在某种程度上就是基于90年代计算机将以专家系统形式出现的预测。费根鲍姆在1983年说：“第五代电子计算机，一种新类型的超级电子计算机，其运算速度非常快，甚至能比现在的计算机快一千倍；其效能非常高，甚至能在思考问题方面超过人类【文献10】“。日本于1981年10月在东京召开了第五代计算机国际会议，1982年4月成立了专门开发机构，制定了研制第五代计算机10年计划，并“打算在十年后研制出并销售第五代电子计算机，即人工智能计算机，既能推理，得出结论，又能作出判断，甚至能理解书面和口头语言【文献11】”。美国、西欧也在“不能落后于日本”的口号下展开了研制第五代计算机的激烈竞争。美国国防部1983年提出了一项为期6年的计划，计划投资6亿美元，研制成能看、听、说和“思想”的计算机【文献12】。
根据各方面的资料来看，将来的第五代电子计算机之所以“新”，就在于其具有现在电子计算机所缺少的“联想”和“学习”功能。现在的电子计算机不具有“联想”功能，所以只能按固定的程序工作；如果有“联想”功能，即使程序中没有解决具体问题的指令，计算机也能根据具体情况“自主地”做出判断和决定。“学习”功能则在于能积累经验，加快运算步骤等。从这些功能的要求来看，第五代计算机的研制，要求其外围计算机尽快解决感知模拟和自然语言理解等方面的问题。
【文献10、11】[美] 爱德华·费根鲍姆、帕梅拉·麦克达克《第五代计算机：人工智能和日本计算机对世界的挑战》，载《人工智能对世界的挑战》，新华通讯社参考消息编辑部编，1984年8月。
【文献12】《美国防部提出的研制第五代计算机计划》，载《人工智能对世界的挑战》，新华社通讯社参考消息编辑部编，1984年8月。
四 人工智能的界限
人工智能有没有界限?人们的认识不太一致。这似乎是一个语义学的问题，但实际上又不完全是。如果问人工智能是否会无限发展，我们的回答自然是肯定的；而如果问人工智能同人类思维的差异会不会完全消灭，我们的回答则是否定的。这后一个问题实质上是人工智能的本质同思维的本质的区别问题。
机器能否思维，这确实是人工智能的研究提出的一个十分重要的哲学问题。西蒙说：“现在计算机正在向又一个根深带固的信念提出挑战，这就是只有人才具有思维能力"，“思维是人与其他物种包括可以用极为普遍的方式处理符号的计算机这样的人造物种在内，所共同具有的特性【文献13】”。国内有些同志进一步发挥了这个观点，指出:“当人们为机器思维问题争论不休的时候，“机器思维”已不知不觉地进入了人类的词库，它不是被当作一种比喻或引伸，而是以思维的原本意义被人们逐步接受了【文献14】”。计算机确实具有和人一样的思维能力吗?机器思维真“是以思维的原本意义被人们逐步接受了“吗？我们认为这些问题值得认真探讨。
什么是机器思维?人们在使用这个概念时有不同的标准。机器思维的高级标准是所谓图灵实验，:即“如果一部机器能在某些指定条件下模仿一个人把问题回答得很好，,以致在很长一段时间内能迷惑提示该问题的人，那么就可以认为这部机器是能够思维的【文献15】。
【文献13】[美]H·A·西蒙《普罗米修斯，还是潘多拉》，载《世界科学》1983年第1期。
【文献14】龚英甫、陈体滇《机器思维与机器结构》，全国文教系统第五次人工智能学术讨论会文献。
【文献15】C·E·申南、J·麦克卡赛编：《自动机研究》，科学出版社1963年版。
机器思维的低级标准，是费根鲍姆在《第五代计算机：人工智能和日本计算机对世界的挑战》一书中谈到的。他认为，一项需要人依靠智能才能完成的工作，如果交给机器也能完成，就应该认为机器能思维。因此他抱怨说：“尽管程序性能良好，不断显示的操作要是换成人的话，就会被认为是智能行为，机器不能思考的说法还是没有消失【文献16】”。在这个意义上，一台计算机能够代替人进行数字计算就表明机器能思维。
【文献16】《人工智能对世界的调整》，新华通讯社参考消息编辑部编，1984年8月。
目前还没有一 台机器能够通过图灵实验，这说明用高级标准来衡量的机器还不存在。而这个高级标准的要求，就是使制造出的机器在特定条件下、有限的时间内模仿人回答问题时尽量达到以假乱真。从费根鲍姆所谈的低级标准来看，所谓机器思维，就是指让智能机器去做原来只有人才能做的具有智能性质的工作，从而能够代替人从事一部分脑力劳动，并不考虑它所从事的智能性工作，被代替的这部分脑力劳动在人的整个思维活动中是多么低级和有限。这两个标准有个共同特点，就是只注意行为，将机器的行为和人的行为进行比较，只考虑行为的相似，而不考虑区别。这正是控制论的功能模拟方法的特点。所以我们认为，在这两个标准的意义上谈论机器思维，都不能不是一种比喻，都没有超出人工智能的范围。在这里，机器思维不过是人工智能的同义语，并没有获得思维的“原本意义”。
机器思维采用控制论的功能模拟方法，所以它仍然属于人工智能的范畴，人工智能的本质也就是机器思维的本质。人工智能从可能向现实的转变过程，它所依据的理论、采用的研究方法、实现的技术条件，等等，都说明创造人工智能就是通过研制智能机器来模拟人的智能或思维。因此，从本质上说，人工智能是思维的物化。
人工智能的本质是思维的物化有两方面的含义：首先，过人工智能的产生和发展是一个由思想不断地变为现实的过程。人工智能起初只在人的思维中存在，只作为一种思想而存在，通过实践，它才能变成现实的东西。从一般的意义上说，人以自然，社会和思维为对象进行思维，通过思维指导的实践得到各种人造的产品和机器。所以，一切人造物，诸如马克思所说的机器、火车头、铁路、电报、自动纺棉机，等等都是思维的物化。这是人工智能和一切人造物的共同本质，而不是它的特殊本质。其次，人工智能的特殊本质、它同其他一切人造物的区别在于，这种思维的物化是以思维本身为原型的，而不是通过思维和实践等中介以头脑之外的客观对象为原型的，它是通过思维模拟在机器中再现的人的思维功能。如果把人的思维大致分成关于自然的思维、关于社会的思维和关于思维的思维，那么，人工智能就是关于思维的思维的物化。如果说人工智能在某种程度上也模拟前两种思维的话，那么，这种模拟则是撇开自然和社会等客观对象的。
人工智能本质上是思维的物化，但本质的关系往往隐藏在现象背后，必须通过现象才能表现出来。思维的物化是一个过程，它大致要经历两个步骤：先是作为思维主体的人以主体的思维为对象，认识自我的思维过程和规律，形成关于思维的思维；然后再以智能机器为对象，通过硬件和软件的制造，特别是建立起计算机的模拟模型，使主体的思维功能在机器中再现出来，使模拟模型具备原型的一些特征，获得人工智能。这两个步骤首尾相接、不断循环，这就是思维的物化或思维模拟的过程。由于这个过程的完整性不易被人直接感知，需要靠理论思维来把握，所以一且制造出的智能机器在使用中显示出人类智能的某些特性，人们往往会忽视模拟的智能行为同思维的本质联系。对于使用机器的人来说，受也没有必要考虑这种联系。于是，计算机模拟人的思维这种本质的关系就通过机器思维的假象表现出来。
假象也反映本质，机器思维是一种假象，但这种假象正是全部本质关系的必然表现，因而是人工智能专家进行研究的现实依据和目标。图灵实验即使成功，也是对假象的测定，实际上被测定的是计算机制造者的思维水平。但这并不妨碍图灵实验成为机器思维的一个标准，也不妨碍人们为达到这个标准而做出努力。相反，这种假象正是人类所需要的、所追求的，是人类可以利用的。假象作为一种客观存在的现象，它本身并不一定会使人们产生什么错觉，造成错觉的往往是我们的思维，即不能透过现象看本质。所以，问题的关键不在于使用不使用“机器思维”这个名称，而在于如何理解它的含义。在我们看来，机器思维是一-种假象，在它的背后隐藏着它是思维的物化这种本质关系。而如果把这种假象直接当成本质，就势必产生机器能思维并具有思维的“原本意义”的错觉。这样，人工智能和思维的真实关系就被掩盖了，它们的本质区别就被抹煞了。
人工智能和思维的区别是一个事实，这是任何人都无法否认的。但是，我们要分清哪些是现象上的区别，哪些是本质上的区别，这样才能避免走向两极一盲目地贬低人工智能或盲目地贬低人类思维一的错误认识。
盲目地贬低人工智能，根源于把现象上的差别夸大为本质上的差别。这种倾向通常表现为，为思维模拟的发展划定不可逾越的界限，只承认部分模拟，坚决否认另一部分思维如创造性思维等能够模拟。温斯顿曾列举了这样一些他称为“谬误“的观点。其中一个具有具型意义的观点是认为：“计算机只能做已由程序编好叫它们做的事情【文献17】。“温斯顿反驳说：“算机不可能从一无所有之中组织起它们的智能，所以在某种空洞的意义上，它们的能力是从程序编制者那儿得来的。但是人们也同样地受惠于程序。看来必须具备超过一定界限的固有信息处理能力，才能从周围环境中进行学习【文献18】。”人脑是物质世界长期发展的产物，它完全可能具有某种先天的思维能力，而且我们完全可以将前代人对后代人的教育视为 编制程序。因此，为了缩短计算机核人脑的差距，必须由人来为计算机“补课“，在这一点上，我们没有必要苛求计算机。
【文献17】[美] P·H·温斯顿著《人工智能》，科学出版社1983年12月版，第167页。
【文献18】[18]P·H·温斯顿著《人工智能》，科学出版社1983年12月版，第167页。
的确，目前人工智能同思维在现象上的差别还很大，许多由人凭借思维才能做到的事，机器还不能做。但是，人工智能的研究以模拟人的思维为目标，随着这种研究的深入，二者在现象上的差别将逐步缩小，某些重大的差别也许会消失。这不足为奇，因为人工智能采用控制论的方法，就是要使机器的行为和人的行为、电脑的功能和人脑的功能趋于一致，非如此，人就不能逐步地把过去由人从事的工作放心地交给机器去做。从这个意义上说，人工智能研究的最终目标是消灭机器思维和人类思维在现象上的差别，它要求人工智能专家成为“制造假象”的专家，他们制造出来的假象愈能乱真，就愈能体现人工智能的研究达到了更高的水平。当然，人工智能的最终目标的实现也许是一个无止境的过程，因为人工智能的发展所带来的人类脑力劳动的每一次解放都会使思维跃居于一个更新的水平，从而创造出新的差别。
盲目地贬低人类思维的倾向，则根源于否认人工智能和思维之间存在着本质差别。当然，人工智能的研究已经打破了人类思维的神秘性，不过，它并不能打破它与思维的本质差别。人工智能不可能具有思维的社会性、自觉意识性和主观能动性这些本质。在下一节里我们将深入分析造成这种差别的原因。然而，本质的差别不能消除，并不是说思维的这些本质不能模拟。这一点我们也将在下一节展开讨论。
总之，人工智能的无界限和有界限是辩证的统一。人工智能向人类思维的靠近、模拟是无界限的，而正是模拟这一点构成了唯一的界限，即模拟模型与原型的界限。换句话说，人工智能向思维的靠近，不是与思维在同一水平上的前后推进式的重合或超过，而是运动于次一级的层次，在这个低层次上的模拟没有界限，但层次上的差别又构成了界限。这就是我们对人工智能界限的理解。
第二节 人工智能与思维主客体的关系
一 智能机器和思维主体
人工智能的发展对思维主体产生了巨大的影响。我国学术界曾就这个问题展开过讨论，比较一致的看法是都承认人工智能的出现促进了思维主体的发展，但在发展的性质问题上又有较大的分歧。这些分歧大致可以归纳为四种意见。
第一种意见认为，计算机和机器人不象以往的认识工具那样丝毫不能离开人的思维器官，它从根本上突破了人的反映机制的某些局限性，而不是人的反映机制的简单延伸，能相对独立地进行一定的智能运动，因此是“人工认识主体”，它的出现标志着人类认识进入了一个新的阶段【文献19】。
【文献19】曹伯言、周文彬《人类认识的新阶段》，载《这些研究》1980年第9期。曹伯言《简谈“人工认识主体”的产生》，载《哲学研究》1982年第1期。
第二种意见认为，电子计算机的诞生和应用，在原有自然认识主体的基础上，开始形成新的人-机结合的认识主体，在以人为主导的基础上，人-机之间在认识功能上相互补充，相互依赖。人-机认识主体不会因为电子计算机“智能”的相互依赖。人-机认识主体不会因为电子计算机“智能”的不断提高而解体为“自然认识主体”和“人工认识主体”【文献20】。
【文献20】王海山《人-机认识系统与认识主体》，载《哲学研究》19818年第8期。王海山《人-机系统认识主体的涵义》，载《哲学研究》1982年第期。
第三种意见认为，电子计算机不是“人工认识主体”，因为它没有自我意识，它的一切活动只有同人联系起来，作为认识和改造世界的一.种手段即工具时，才获得思维功能的意义。电子计算机也不能同人一起构成“人一机认识主体”,因为它作为人的思维器官的延伸，不管其作用于客体时有人在场还是无人在场，都是人作用于客体的中介物，属于工具的范畴【文献21】。
【文献21】齐振海《是认识主体还是认识和改造世界的工具？》，载《哲学研究》1982年第1期。
第四种意见认为，如果把“人工认识主体”作为一种可能的发展，当然可以进行哲学讨论；如果把“人工认识主体”当作一种现实的存在，则不是现有的科学事实。计算机本质上是一种处理信息的机器，但认识活动不等于信息处理，由计算机控制的机群人的活动不是认识活动，不是真正意义上的劳动。在“人一机”系统中，机器仍然是人使用的工具。为了进一步讨论好这一个问题，有必要严格地对待认识主体做出科学的规定【文献22】。
【文献22】童天湘《智能机器与认识主体》，载《哲学研究》1981年第4期。童天湘《智能机器的出现与认识论的发展》，载《哲学研究》1982年第1期。
在这四种意见中，我们基本上倾向于第四种意见。的确，就人工智能的现状来看，任何已经出现的计算机核机器人都还不配享有“人工认识主体”的美名。认识主体即思维主体，是指从事认识和实践活动的人，而不不仅仅等于人脑。因为人脑虽是思维的器官，但思维并非只是人脑的机能，它还是客观存在的反映。机能和反映的统一决定了思维主体必须是由人脑、感官和效应器官三部分组成的完整系统。孤立的脑不能成为思维或认识的主体，它只是在思维主体系统中起着信息传递、决策、指挥和控制的作用。所以，与人脑可比的电脑也不能成为“人工认识主体”。这是其一。其二，那么以中央电子计算机为电脑的机器人能否成为人工认识主体”呢?我们认为仍然不能。因为，人不仅是思维或认识的主体，还是实践的主体，并且正因其是实践的主体，人才能成为认识或思维的主体。实践是人类认识的来源、动力和目的。只有在实践中，人脑才能反映世界，进行思维，形成认识。实践决定了人的思维具有社会性、自觉意识性和主观能动性等本质特征。智能机器人尽管也能通过人造感知器官接收信息，运用电脑处理信息并指挥人工效应器官进行活动，但由于它不是实践的主体，因而就不能成为思维或认识的主体，机器人运转中体现出来的功能一人工智能就无法具有人类思维的三个本质特征。
这样说道理何在呢?让我们来做一些具体分析。
首先，思维的社会性决定于人是实践的主体。实践具有社会性，它不是单个人孤立的活动，而是处于一定社会关系中的人的活动。人的社会关系本质上是一种物质关系，它的建立根源于人的物质生活和物质生产的需要。人们的物质活动、物质交往、现实生活的语言等构成人们的物质关系，即观念、思维、人们的精神交往在这里还是人们物质关系的直接产物【文献23】。什么是人的思维。它是个人的思维吗？不是。但是它仅仅作为无数亿过去、现在和未来的人的个人思维而存在【文献24】。绝对地进行认识的思维的无限性，是由无线多的有限的人脑组成的，而人脑是一个换一个地和一个跟一个地从事这种无线的认识【文献24】。
【文献23】《马克思恩格斯全集》第3卷，第29页
【文献24】《马克思恩格斯全集》第20卷，第94页。
试问，智能机器人之间能够形成这种物质的社会关系吗?或者智能机器人同人之间能形成这种物质的社会关系吗?显然不能。原因是智能机器人的钢铁躯体产生不了人基于生理需要的多层次的需要系统。需要的简单性(或根本没有需要)，决定了智能机器人没有社会生活，没有在社会生活中形成的以物质利益为基础的社会关系。智能机器人之间既然无社会关系可言，那么它们本身的活动就不会有实践意义。生理构成、需要、生产、利益、社会关系等一切社会生活，决定了人是社会实践的主体和认识的主体，使人的思维具有社会性。而智能机器人由于缺少社会生活的这一切方面，就不能成为社会实践和认识的主体，其人工智能也就谈不上社会性。电于机器人本身没有社会生活和物质利益，它同人之间也就无法构成实践主体和认识主体的社会关，因此在人-机系统中，智能机器人便不得不“沦为”人的工具。
马克思和恩格斯说：“ 那些发展着自己的物质生产和物质交往的人们，在改变自己的这个现实的同时也改变着自己的思维和思维的产物【文献25】。人的社会实践是思维发展的动力，也其推动思维的产物---人工智能等一切思维的物化发展的动力。智能机器人虽然可能模拟人的社会实践，如进行深水打捞、外星探测、危险环境作业等；虽然也可能模拟人类思维的社会性，如根据人的要求“考虑”某些决策或行为的社会后果等；但模拟的模型特性不是原型的特性，是它们的行为并不是自己的实践，它们的智能显示也并非社会性思维。所以，智能机器人的智能不能因其运转时间的长短而有所发展，终归要由人来“帮助”其发展。
其次，作为实践主体和思维主体的人具有自我意识。人能意识到自己的存在，自己活动的意义，自己同周围世界的关系。人还可以对自己的思维活动、过程、内容、本质和规律等进行思维。正是这种自觉意识性，使人能够控制、调节自己的实践活动和认识活动；“改造客观世界，也改造自己的主观世界---改造自己的认识能力，改造主观世界同客观世界的关系【文献26】“。
【文献25】《马克思恩格斯选集》第1卷，第31页。
【文献26】《毛泽东选集》第273页。
智能机器人可以模拟思维的自觉意识性。例如，自学习机(下棋机等)可以对内部存储进行选择，对执行程序的情况进行测试，并根据目标和对新输入的信息的加工分析,调整自己的策略。随着科学技术的发展，未来的智能机器人将在这个方面不断完善。
即便如此，能否说机器人有自我意识呢? P·麦科达克等人认为，如果一个程序能够对它自己解决问题的行为加以考察和调整以便使它得到改进，那么，就等于它有了自我意识【文献27】。明斯基则明确地说， 机器用以测它们自己的机制是人提供的，它们的"自我识别能力”是人赋予的。他认为，人类为了让机器更好地让自己服务，需要使机器“很好地了解自己和改变自己”，“但是，我们至今上不知道用什么令人感兴趣的方法使它们能够改变自己【文献28】”。
【文献27】参见[美]M·亨特《人脑比机器强》，载《哲学译丛》1985年第5期。
【文献28】[美] M·明斯基《为什么人能思维而计算机不能？》，载《自然科学哲学问题丛书》1985年第1期。
我们也认为，智能机器人考察和改进自己的功能不算是自我意识，而只是对人的自我意识的模拟。我们还进一步认为。人类思堆的自觉意识性有其深刻的社会根源和生理基础。智能机器人在解决问题过程中考察和改进自己的行为，同人的反思或自我意识在现象上确实有某些相似之处，但人对自己思维过程的考察和改进具有随机性，不是像机器那样围绕着人们为之输入的一个或几个固定目标转。人的目标是不断变化的，其中起决定作用的因素是基于各种利益的价值观念。智能机器人能有自己的价值观念吗?在日常思维中，我们都能意识到自己在做决策；我们对自己的职业、配偶和信仰的选择，我们对某一事业的热诚，我们决定对待任何一件事情的态度，都受到自己的经历、感情、现实生活的环境和社会舆论等多种因素的影响，以致我们的决策往往并不是对自已最有利的，而是相对有利的，甚至是做出一定牺牲的。人能正确地处理近期和利益和长远利益、个人利益和社会利益的关系，能为他人着想，能权衡各种利弊因素从而作出折衷的决定。这些都只能从思维主体是社会的人、参加社会实践来解释。在这些方面智能机器是无法与人相比的。
有些研究者认为，人的潜意识对自我意识的思维过程有重要影响，我们对各种事物、信息有不同的兴趣和志向，这种兴趣和志向是我们神经系统的一种特性， 同人的生理基础有密切关系。当分析智能机器和思维主体在自觉意识性上的区别时，这种观点值得我们考虑。
最后，自我意识的思维具有主观能动性，它表现在两个方面:一是思维主体能通过实践能动地认识世界，二是能在思维的指导下改造世界。这就是列宁说的：“人的意识不仅反映客观世界，并且创造客观世界。”智能机器人没有自我意识，它不能把自已同周围的世界区别开从而形成机器人的类概念，意识到自己的类存在。没有自我意识的机器人，不可能有自己的主观世界，也就不可能有主观能动性。亨特在谈到人的潜意识对自我意识以及思维主体的主观能动性产生的影响时说：“我们内心有一种精神病式的烦燥，我们就是在它的推动下去思考某些想法，实现某些目标。相比之下，计算机是一种被动系统：它所要实现的目标和实现目标的驱动力量都由它的设计者制定。我们就不会这样，我们会去寻找新的目标并去实现它们，我们会迫使自己去解决我们以前从未解决过的问题：我们决不会知足【文献29】“。人关心自已决定去做的事“。解决一个新的问题，发现一个新的事实，访问一个新的地方，阅读一本新的著作，所有这些都会使我们感到快乐；这也就是为什么我们要做这些事的原因。
【文献29】[美]M·亨特《人脑比机器强》，载《哲学译丛》1985年第5期。
享特完全用潜意识来解释人的主观能动性，虽然不够正确，但人对事物发生兴趣的能力也许确实是主观能动性产生的原因之一。有人甚至想让计算机模拟这种能力，在机器的程序中设置了“阳性强化刺激”，它能使机器对“自己”做出的正确决定和非同一般的新事情的感应加强，从而形成一种鼓励“创造性”的机制，使其输出不断发生变化。但这种对兴趣能力的模拟，并不能使机器人具有主观能动性。亨特看到了这一点，不过他仍然是用潜意识来解释说：“也许，计算机写作的乐曲和诗歌并不感人是因为它对自己的作品既无忧伤之情，也无快乐之感，计算机对此并不关心【30】”。
【文献30】[美]M·亨特《人脑比机器强》，载《哲学译丛》1985年第5期。
我们认为，享特指出人的兴趣、动机、意向是人的神经系统固有的特性，这个观点是正确的。人的神经系统时自然界和社会长期发展的产物，也是兴趣、动机和意向等潜意识的产生地。思维主体的主观能动性同潜意识有联系，并且因此而同人的神经系统有联系，无非说明它要有一定的生理基础，因而也就丧失了产生兴趣等潜意识的条件，并且是它不能有主观能动性的原因之一。但是，人之具有主观能动性而机器却不具有，不仅有自然的原因，还有社会的原因。享特说人是特定的文化及其信仰体系的产物，已经涉及到思维主体的社会性问题，这是极为可贵的。但是，亨特忘记说，思维主体的社会性、自觉意识性和主观能动性主要地来自于人的社会实践，主要因为人是实践的主体。在我们看来，正是实践决定着思维主体的一切本质特征，决定着思维主体与智能机器的本质区别。
对于人一机系统的问题，我们是这样看的：人-机系统是存在的，在人-机系统中也确实存在着一种相互依赖的关系，它的发展对提高人类认识世界和改造世界的能力具有深远的意义。但是，能否说现在已经出现了“人-机系统认识主体”呢？这就需要做具体的分析。
目前人们所说的人-机系统，通常是指"人-计算机系统“。从表面上看，这个系统确实具有思维主体所有的社会性、自觉意识性和主观能动性的本质特征。然而，从实质上看，这三个主要特征只是人一机系统中的人单独具有的，在“人一机“系统中，去掉计算机，它的另一个组成部分---人仍然然保持这三个主要特征；而去掉了人， 计算机则不再具有上述三个主要特征。即使是把计算机换为智能机器人，这种情况也不会有什么根本变化。这说明，在人一-机系统中，机从根本上依赖人，而人只是相对地依赖机，不论是计算机还是智能机器人，都仍然是人所使用的工具。人对任何一种工具都有相对依赖性，在这一点上，人对智能机器的依赖同对其他工具的依赖，性质是一样的，只有现象上的差异，并无本质上的区别。所以，在人一机系统中，只有人才是思维或认识的主体，计算机和智能机器人都不是认识主体。
那么，将来是否会出现“人一机系统认识主体“呢?我们认为有这种可能性。但是有一个前提，即这种人一机系统中的智能机器必须不是像现在这样的外在与思维主体的东西，而是思维主体的一部分，这样就构成“复合认识器官”。“真正的复合认识器官，应该是某种机器与人体有关部位的直接耦合“。这种装置，最初可以放在脑的外部，用电极与大脑皮层直接耦合，构成初步的复合认识器官。然后，终有一天，这种智能机器可以小到这种程度，能像人工视觉器官一样植入大脑皮层，构成真正的脑机系统，成为名副其实的复合认识器官，它可以直接参与人脑的思维活动，改善人们的思维方式【文献31】。
【文献31】童天湘《智能机器的出现与认识论的发展》，载《哲学研究》1982年第1期。
S·T·巴特勒和R·雷蒙德在《脑和行为》一书中也谈到过“脑机系统”的问题。这个系统也许可以通过两条相反的途径来加强计算机核人脑的功能，一条是人将思想传给电子计算机，另一条是电子计算机将加工存储的信息直接传给人脑。据说，在前一条路径上已经取得了“历史性突破"，可以使用一架电子计算机来直接“读”一个人的思想。美国加利福尼亚斯坦福研究院的神经生理学家、电子学工程师平内奧研究了脑一计算机直接通讯的问题。他用人脑产生的描记于脑电图上的脑电波作为电子计算机的内存，然后让计算机对“波型一来自人脑的思想一进行反应"， 执行“读心”的功能。平内奥通过研究这些波型，已能辨认一些脑波与脑内产生的思想或命令的关系。脑波就象指纹似的每个人都不一样，他给电子计算机存储了25个人的波型，计算机能根据内存区分出新输入的脑波是哪一个人的，“并在60%的时间内正确地执行命令”。如果将飞机机长的脑波波形存于计算机， 那么，“飞机机长只要一“想””便立即会出现他所要的天气预报，而不需按键或发话“。关于第二条路径，该书说，最终有一天，人们将“通过‘思想帽’将电子计算机贮存的信息，直接装备到‘人体计算机’即人脑中去【文献32】“。
【文献32】参见[美]S·T·巴特勒、R·雷蒙德著《脑和行为》，科学出版社1981年8月版。
总之，“人一一机系统认识主体”的出现有没有可能性以及将以何种可能的方式出现等问题，还有待于人工智能的进一步发展来解答。重要的问题是要认真研究可能性以及可能性向现实转化的条件。
二 人工智能与主体和客体关系的变化
人工智能的研究将极大地提高人类认识世界和改造世界的能力，它正在、并将进一步使思维主体和客体（对象）的关系发生变化。
究范围的变化以及主客体结构的变化等方面。关系发生变化。这些变化主要表现为主体认识能力和客体研究范围的变化以及主客体结构的变化等方面。
首先，人工智能的研究深化了对思维主体的认识，扩大了思维对象的研究范围。
主体思维的某些部分的对象化、物化，使思维主体的某些脑力劳动被智能机器所代替，人便可以腾出更多的精力向广阔的未知领域、对象的更深层级的本质进军。
主体思维通过人工智能这种物化的形式表现出来，增强了人类对思维进行思考的自我意识能力。对自我意识的传统的解释是：人能意识到自己的存在，能把自己同周围世界区别开来。这种解释从一一个方面反映了我们对于“我们的头脑是如何运行的，···懂得并不多【文献33】"，而人脑之“谜”、思维之“谜” 等等，恰恰说明我们对于头脑是什么、思维是什么等问题‘只有具有十分微弱的自我意识”。人工智能模拟人类思维的目标，促使人们开始深入地研究思维的本质、过程，研究思维主体的规定性、人脑的构成和活动方式等一系列问题，而智能机器和智能机器的功能（物化的思维），则为人们间接地或相对直观地研究自己的思维提供了一种手段。
【文献33】[美]M·明斯基《为什么人能思维而计算机不能？》，载《自然科学哲学问题丛刊》1985年第1期。
人工智能研究也扩大了思维对象的范围。一方面，电子计算机、智能机器人成了新的认识客体；它们又作为思维主体的认识工具将人的思维能力扩展到遥远的宇宙空间和深奥的海底世界，使愈来愈多的原来不能同人直接发生相互作用的东西变成思维的对象。另一方面，人工智能的研究将使思维主体愈来愈客体化，使主体的思维愈来愈对象化。尽管历史上人类从未放弃过对自身特别是对自身思维的研究，但这些探索都由于没有强有力的物质手段而显得步履蹒跚。人工智能的研究正在弥补这种不足，在它的推动下。对思维的研究将会大踏步地前进。
其次，人工智能的研究引起了主客体关系结构的变化。
思维主体和思维对象的关系从根本上说是实践和认识的关系。实践需要工具，认识离不开信息，工具和信息是思维主体和客体相互联系、相互作用的中介。思维主体作用于客体的实践过程包括内部控制和外部操作两个部分，从属于实践过程的认识过程则主要包括信息获取和信息加工两个部分。在实践过程中，主体操纵一定的工具作用于客体，同时根据一定的目的控制和调节操作行为；在认识过程中，主体从外部操作过程的各个环节及其实践的结果中获取信息，进行加工处理，并适时地将处理结果纳入内部控制过程。思维主体和客体相互关系的实践方面和认识方面是互相影响、皮复循环、同步发展的。
在人工智能的研究出现之前，人类实践已经历了使用简单工具的手工操作与使用由传动机、动力机和工作机组成的机器系统的机械化操作这两个阶段，进入了使用一般控制机的自动化操作阶段。实践手段的迅速发展，延伸了人的肢体器官，放大了人的自然体力；但同时也使主体接触到的信息量急剧增加，给人的自然脑力带来了沉重负担。这就造成了先进的实践手段和落后的认识手段之间的矛盾。
落后的认识手段或认识手段的落后，是相对于实践手段的发展而言的，从这个意义上说，它是由实践的发展造成的。但它反过来又限制了实践的发展。在急剧增加的信息面前，主体加工信息的能力受到了大脑功能的局限，要对实践过程中出现的大量复杂现象和结果进行分析、形成认识，愈来愈困难。这样，主体对自己所创造的现代化实践手段的控制和调节能力，也愈感不 足。当这种矛盾发展到一定程度的时候，人们便真切地认识到：“不搞智能机，我们将会被人类自己创造的大量精神财富压垮【文献34】“。这种认识诱发了人工智能的科学研究。智能机器的研制和应用，代替了一部分处理信息的脑力劳动。这样，放大了的自然体力就得到放大了的自然脑力的支持，主体思维器官的延伸便同主体肢体器官的延伸协调起来，从而缓和了先进的实践手段和落后的认识手段之间的矛盾。
【文献34】钱学森《谈谈思维科学》，载《思维科学通讯》；1984年第1期。
实践手段和认识手段的发展是平衡和不平衡的统一。如果说自然脑力与延伸了的体力的不平衡是推动人工智能研究产生的动力，那么，人工智能的发展加强了人的自然脑力，放大了人的思维功能， 认识手段同实践手段的基本适应，又会极大地推动人类实践的发展。人类实践能力和认识能力的不断交错发展，将把人工智能的研究不断推向新的水平，而不断发展着的人工智能，又将在思维主客体关系结构的日益有利于人的变化中发挥出愈来愈大的作用。
第三节 思维和人工智能的相互作用及其辩证发展
一 人工智能的未来
思维和人工智能矛盾双方方的相互作用决定着人工智能的未来。在双方的矛盾关系中，思维是矛盾的主要方面，思维对人工智能的存在和发展起着决定作用。人工智能研究的历史表明，人工智能对思维具有依赖性，它是思维发展到一定阶段的产物。如果撇开思维发展背后的物质动因，也可以说，没有思维就没有人工智能。人工智能的未来发展将继续证明，它的较高级的形式是思维发展到较高阶段的产物。因此，人工智能的未来，是思维主体(人)为智能机器、也为自己创造的未来。
一般认为，人工智能的研究将沿着两个方向发展：一是功能模拟，二是结构模拟。功能模拟主要运用控制论的方法，把人脑当作“黑箱”，模拟人的思维功能，而不考虑人脑和计算机的结构差别。结构模拟主要是从仿生学的角度，通过生物手段仿造大脑。但是，结构模拟目前受到两个方面的局限，一是脑科学研究方面的局限，对人脑的结构缺乏认识，就谈不上模拟；二是生物工程方面的局限，目前距离人工合成生命物质和生物有机体还比较遥远，仿造人脑不太现实。所以，尽管从理论上说人工智能的研究有两个方向，但实际上有进展的还是一个方向，即功能模拟。
那么，功能模拟将朝着什么方向发展呢?要对这个问题作出科学的预测有许多困难。为了能得出大致正确的结论，不妨让我们先来分析两对具有相互联系的矛盾。
第一对矛盾是人们通常所说的人工智能发展的“二难困境"，即：一方面智能机器的程序是高度精确化的，另一方面人们又要求智能机器解决愈来愈复杂的问题。模糊数学的创始人查德把这一矛盾概括为”“不相容性原理”：即：当系统的复杂性日益增加时，我们作出系统特性的精密然而有意义的描述能力将相应降低。如何使人工智能摆脱这种困境呢?人们从人类的思维中受到启发。人对复杂对象的思维总是伴有一定的模糊性，对于具有众多因素、复杂联系和不同层次的事物，往往是通过模糊的综合、分类和减化等方法，把握对象的特征。对人类思维模糊性的认识使人们发现，人工智能的困境同人们在研究它时所使用的精确化数学方法有关。有人提出，人工智能发展中复杂性与精确性不相容，实质上是模糊性与精确性的“不相容【35文献】”。因此，人工智能的研究要摆脱因境而发展，就要引入体现模糊化思维机制的新的数学方法。这种数学方法将模糊性思维和严格的数学逻辑分析手段结合起来，在一定程度上就是模糊思维和精确思维彼此转化机制的形式。这种数学方法的运用，有可能使智能机器在解决复杂问题时提高可掌性。但是这有待于模糊数学本身的完善。
【文献35】李晓明《模糊性：人类认识之谜》，人民出版社1985年12月版。
第二对矛盾是通过所谓“软件危机”表现出来的。童天湘通知曾这样概括出软件危机的本质：“一方面是大规模软件系统自身存在着复杂性与可靠性的方向制约性，随着系统的复杂程度提高反而使其可靠性降低；另一方面，也是更重要的基本方面，便是计算机系统存在着硬件结构的不变性与软的能的可塑性之间的矛盾，随着软件功能不断扩大反而使硬件结构日益不适应【文献36】“。
【文献36】童天湘 《人工智能与第N代计算机》，载《哲学研究》1985年第5期。
软件危机的前一个方面同“第一对矛盾”相似，这里不再分析。后一个方面则涉及到功能模拟和结构模拟的关系。
目前的人工智能研究主要是功能模拟，本章关于人工智能的讨论也主要是围绕功能模拟展开的。功能模拟以控制论为理论基础，即是建立在不同的结构可以有相似的行为、相似的行为可以通过不同的物质结构来实现的根据之上的。我们至今也丝毫不否认控制论的功能模拟方法的科学性，人工智能的研究在功能模拟的道路上已取得的成就，便是对其科学性的最好证明。
但是，难道世界上真有与结构完全无关的功能吗?难道以往的人工智能研究成果真的是在纯而又纯的功能模拟的基础上获得的吗?如果对这两个问题作出绝对肯定的回答，那么对结构和功能的统一性该如何解释呢?对电子计算机用电子元件棋拟脑神经系统、用电脉冲模拟神经脉冲等等又该如何解释呢?
要对上述问题做出正确的解释，就必须打破对控制论的功能模拟方法的迷信。这种谜信应该打破，因为我们用以取得了许多人工智能研究成果的功能模拟方法，本身就包含着非功能模拟即结构模拟的成分。
软件功能的不断扩大 与硬件结构的不变性之间的矛盾以及主要由这种矛盾所造成的“软件危机"，说明单纯的功能模拟也许已经达到了它的极限，要使人工智能继续有长足的发展，必须探索一条功能模拟 和结构模拟相结合的实际可行的道路。
童天湘同志提出，解决软件危机的出路是计算机革命，这个革命的工具是人工智能，目的是突破诺意曼机的框架，变革计算机体系结构。他根据结构和功能相统一、对软件和硬件作综合评价的原则，以原理上的创新为主要依据，提出了划分计算机“世代” 的新标准。这个新标准用“N”表示世代，把已经出现的和可能出现的计算机统称为第N代计算机。因此，第N代计算机有：
N=1,第1代计算机：诺意曼机(数字计算机)。这类机器的特点是采用二进制、串行处理和程序内存。人们通常说的前四代计算机(电子管计算机、晶体管计算机、集成电路计算机和大规模集成电路计算机)，主要是以硬件的更新加以区分的，从功能和结构相统一的观点看，它们都是诺意曼型的数字计算机，即都属于“第1代计算机”。
N=2，第2代计算机：类诺意曼机(知识智能机)。它的特点是仍采用二进制，以二值逻辑为基础，这是同诺意曼机相似的地方；但它采用超大规模集成电路，可以进行并行处理，突破了诺依曼机的顺序控制方式。这种结构的变革促进了功能的增强，将实现计算机的人工智能化。它不仅能以知识为基础进行学习和推理，而且能识别声音、文字、图像和理解自然语言，因此又应该称为“第一代智能机”。日本等国正在加紧研制的所谓第五代计算机,就属于类诺意曼型的知识智能机。
N=3，第3代计算机：非诺意型机(多值逻辑机）。它以在机理上不同于半导体器件的新型器件为多值迎辑实现的硬件基础，采用以电荷耦合器件(CCD）抽头延迟线为主体。通过电路搭技方法组成的多值逻辑电路，根据模糊逻辑的思想进行设计。但由于多值逻辑的形式多种多样，这种非诺意曼机也可能有许多种。
N=4，第4代计算机：辩证自为机(思维机)。前3代计算机，从理论上说，都是逻辑自动机，基本上局限于形式逻辑方面。辩证自为机则建立在辩证逻辑的基础上，既有宏观功能模拟，又有中观结构模拟，从而是在硬件和软件两个方面发展的全新的机器。在硬件方面，可使电子仿生学和化学仿生学相结合，并采用生物学元件和其他新型器件。在这种情况下，不能再说机器仅是机械运动和物理运动，它也会有化学的和生物的运动形式。这时机器的硬件就变成柔件，具有自组织能力。在软件方面，机器自编程序和人的口授程序相结合，也有不同于程序的随机处理，具有自纠错的能力。在这种情况下，不能再说机器只是被动地按照人编的程序刻板地一步一步去操作，它也会针对具体情况而修改程序，甚至不使用程序,灵话应变。这时机器的软件体现了辩证模式，使机器具有辩证思维的功能。
我们不必苛求作者对人工智能的发展远景所做的描述绝对正确，任何人要谈论人工智能的未来，都无法避免带有预测的性质。上述观点的灵魂是：它为人工智能的研究指出了一条功能模拟与结构模拟逐步相结合、分阶段从低级目标逼近高级目标的道路。这也许可以使人工智能的研究摆脱眼前的“困境”，踏上蓬勃发展的坦途。但是不能忘记，这种转折的出现，关键在于生产实践和科学技术的发展是否能为其提供必要的技术条件。
二 人工智能研究将推动思维研究
人工智能研究的直接目的是使计算机智能化，即尽可能接近于人的思维。然而， 要实现这个目的，必须深入研究人的思维。另一方面，人工智能的研究成果则启发人们思考计算机的某些功能在思维中的存在形式和作用。这从两个方面推动了对思维的研究。
关于后一个方面，认知心理学已在研究利用计算机仿真技术建立人的认知模型。西蒙认为，尽管我们现在还不知道思维在头脑中是怎样由生理作用完成的，“但我们知道这些处理在数字电子计算机中是由电子作用完成的。给计算机编程序使之思维，已经证明有可能为思维提供机械论解释。”童天湘同志认为，这种关于思维的信息处理理论，虽然远没有覆盖人类思维活动的全部范围，但为我们深入理解思维活动多少提供了一些材料。“通过编制有关思维活动的程序，就会加深对思维活动具体细节的了解，并将这种程序送进计算机运行，检验其正确性。这是一种思想实验，有助于我们研究人脑思维的机理。他认为，由于目前对人脑的认识基本上还停留在宏观水平上，所以人工智能的研究仍然是把人脑看作“黑箱”，进行宏观功能模拟。但是，人工智能研究的进一步发展，“要求从宏观功能和微观结构两个方面模拟人脑的功能，也要求探索人脑思维的微观机制，这就需要建立微观认识论”。宏观认识论侧重研究“脑内意识与外界客体的相互作用”，微观认识论则侧重研究“脑内神经与意识的相互作用”，“计算机和人工智能是微观认识论研究的重要工具”.。
总之，人工智能的研究为人类思维的自我认识提供了一种动力和研究手段。它要求并启发人们更深入地认识思维活动的更具体的规律，探究人脑思维活动的各种细节，揭示思维功能同信息处理的关系，等等。这种认识和实践的需求已经引导人们开始进行思维科学的研究，并且最终会作为一个重要因素而导致思维科学的建立。
三 思维和人工智能的辩证发展
思维和人工智售的相互作用构成了二者的矛盾运动和辩证发展，在这种矛盾关系中，思雄是矛盾的主要方面，它对人工智能的存在和发展起着决定作用。人工智能产生和发展的历史表明，人工智能对思维具有依赖性，它是思维发展列一定阶段的产物，它的较高级的形式则是思维发展到较高级阶段的产物。如果撒开思维背后的物质动因，也可以说，设有思维就没有人工智能。人工智能是矛盾的次要方面，它对思维也有重要的影响，它的目标就是从各个方面来加强人脑的思维功能，从这个意义上说，思维对人工智能也有依赖性。
人工智能和思维相互作用的结果，一方面是使人工智能的水平不断提高，另一方面， 更先进的人工智能又使人的思维不断得到加强，从而使矛盾双方不断由低级向高级发展。作为总的结果，就是人类对客观世界和主观世界的改造能力极大地加强，人类社会取得巨大的进步。
对于思维和人工智能这对矛盾的解决方式，不宜采用简单的归类方法，认为不是一方克服另一方，就是双方融合。有人认为，人工智能和思维矛盾运动的结果是二者最终融合。融合成的新统一体“既不是单纯的人工智能，也不是单纯的人的智能，而是区别于两者又超过两者的新智能。....人与机的质的差别的消失，人与机水乳交融有机统一，再也无法区别属于人和属于机这两部分了【文献37】“。我们认为，要正确认识思维和人工智能的辩证发展，必须分析这对矛盾的特殊性。首先，人工智能和思维具有同一性，它们是相互依赖的。但这种相互依赖的同一性是特殊的，它们并不相上下、左右那样互为存在前提，失去一方就无所谓另一方。其中，人工智能对思维的依赖是绝对的，没有思维就没有人工智能；而思维对人工智能的依赖则是相对的，在人工智能出现之前，思维就存在了，在人工智能出现之后，思维虽然靠人工智能得到加强，但并不完全依赖人工智能。其次，人工骨智能和思维之间的斗争性也是特殊的。从二者具有本质区别来说，它们是相互排斥的，但这种相互排斥不是损害、削弱对方，而是加强自己对方。因此，思维和人工智能矛盾的特殊性决定了它们解决方式的特殊性；不是一方吃掉另一方；也不是双方都丧失自己的本质，达到同归于尽式的融合；而是双方各自特性愈来愈突出，人工智能的发展极大地推动思维发展，思维的发展造就更高级的人工智能。如同物质变精神，精神变物质的道理一样，人工智能和思维的相互转化是思维变人工智能，人工智能变思维。在这里，同样要透过现象看本质，不能一想到将来会有植入器官、人机接口等，就把现象上的“复合”看作本质上的融合。
【文献37】陈体滇、龚英甫《人工智能的未来是与人智能的融合》，载《人工智能学报》1983年第1期。
分析思维和人工智能的发展，不能只看到这一对矛盾，还必须看到它们同物质、实践的矛盾。在人工智能产生之前，正是这些矛盾推动了思维的发展，并造就了人工智能；在人工智能产生以后，人工智能和思维的矛盾确实成为二者发展的动力之一，但它们的发展同时又是由社会实践和科学技术的发展推动的。所以，思维和人工智能的发展体现了众多因素、各种矛盾的相互作用。我们必须通过考察客观对象、社会实践，人类思维和人工智能的复杂的相互作用，发现其相互作用产生的中介，才能对思维和人工智能的发展做出科学的预见。
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