王钦：人工智能时代的潜能和文学

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来源：天涯杂志　|　王钦　　2021年01月15日08:43

关键词：王钦 人工智能

日本昭和时代最重要的批评家之一小林秀雄在1959年写的一篇题为《常识》的随笔中，介绍了爱伦·坡于1836年发表的小说《梅泽尔的象棋手》。爱伦·坡在文本中对当时名噪一时的、据说可以自动下象棋的机器“土耳其人”进行了一番推理。关于这篇在发表时并不太有名，却早早由小林秀雄在1930年译介到日本的小说，小林秀雄写道：“爱伦·坡的推理很简单。既然是机器，那么就跟数学计算一样，一定的既定事项的必然发展，就无法避开一定的结果；在这个意义上，它必定是一开始就给定了答案的孤立系统。而棋盘上棋子的每一步移动都基于对局者的新判断，因此这对于机械装置是无法设想的。肯定在哪里藏着个人。”也就是说，对经历着十九世纪社会和技术的坡来说，下棋这样的复杂活动是机器所无法做到的。因此，小林秀雄写道：

坡从头到尾都认为，这架机器的目的不是下棋，而是把人藏起来。他仔细观察了梅泽尔一举一动所显示的内部构造，最后得出结论认为，处于机器内部的人顺着一定的步骤而适当变化姿势和位置，就可以做到决不让外部发现。

让我们稍稍离开小林秀雄和爱伦·坡的语境，可以说，生活在当今的时代，当初对于坡而言不可能的事情已经实现了。例如，众所周知，就小林秀雄谈论的将棋而言，在2012年进行的将棋电王战上，当时日本将棋联盟会长米长邦雄败给了伊藤英纪制作的电脑下棋软件“Puella α”。而在次年举行的第二回电王战上，五名现役棋手与东京大学开发的“GPS将棋”等软件对战，最后取得了一胜三败一平的结果。而且，在被人为比将棋更复杂的围棋那里，2017年在中国进行的世界性围棋对抗赛上，当时世界排名第一的柯洁败给了Google Deepmind开发的“AlphaGo”。运用所谓“蒙特卡洛树搜索（MCTS）”算法和深层神经网络技术的结合而开发的“AlphaGo”，其棋力在短短两年时间内，一跃从业余水平上升到世界一流水平。可以说，在当今时代，令世界上所有人震惊的人工智能技术的发展，确乎已经大大超过了十九世纪之人爱伦·坡的想象力。

2017年AlphaGo对阵柯洁，柯洁大比分0-3落败

而且，事情还不止于此。下棋软件的开发本身不是什么新鲜事。在1970年代中期为止的所谓“人工智能热潮”中，作为人工智能研究的一环，下棋软件已经得到了研发和运用。只不过，当时开发出来的软件的下棋水平，别说下围棋，就是下将棋也完全赢不了人类的职业棋手，以至于在过去很长一段时间内，将棋和围棋等竞技项目，都被视作只有人类能够胜任的活动。在2007年进行的将棋软件“Bonanza”与渡边明的对决中，当时的软件开发者保木邦首次引入了“机械学习”技术，从而让下棋软件终于具备了让人刮目相看的实力。而这次“AlphaGo”对于人类的完胜，也在某种意义上向人们显示了人工智能的惊人发展，甚至可以说，又一次“人工智能热潮”正在全球流行开来。如今，不仅下棋软件，从智能手机、无人机、自动驾驶汽车到扫地机器人……人工智能技术正在许多领域得到运用和推进，世界各国也在人工智能的研究发展上投入了相当多的资金和人力。不过，另一方面，围绕人工智能在未来的发展及其带来的可能影响，无论是否是这一方面的专家，人们似乎都以极大的兴趣或担忧进行相关的讨论。例如，迄今为止被提出的问题包括但不限于：由于人工智能的发展，人类劳动者是否会在某些领域失去工作？人工智能是否具有“意识”“精神”或“内心”？如果将来人工智能跨过了“特异点”（即人工智能可以自主开发生产能力更高的人工智能），那么人类是否会因此灭亡？如此等等。当然，作为人文学科出身的研究者，我本人无法对上述问题提供任何令人满意的答案。事实上，不仅是人文学者，甚至科学研究者们本身在当前也无法全面回答这些问题。因此，其实我想要探讨的是：当我们如今有史以来第一次面对仿佛具备了“智性”的人工智能时，不仅可以由此反过来重新讨论文学的“文学性”这一看上去非常陈旧的议题，更重要的是，“文学性”的思考角度或许也可以帮助我们理解人工智能的“能力”。所以，在这里，以“人工智能时代的潜能和文学”为题，我所论述的并非人工智能是否具备文学创作的能力或可能性；毋宁说，人工智能在当下（及未来）所具有（或被认为具有）的超越人类之上的“能力”，反而清楚地向我们显示了人之为人所不可或缺的某种“不能”或“欠缺”。

在详细讨论这一点之前，首先需要澄清的是，“人工智能”到底是什么，或为何得以被如此称呼？根据东京大学情报学环的池上高志教授的定义，所谓“人工智能”，指的是“在和物理法则无关的意义上，或在与物理法则相反的意义上，人工地将我们和宠物或人类自然接触时那样充满情绪和谈笑的相互作用予以生产的系统”。换言之，无论过去还是现在，人工智能的研究者们的最终目标肯定不是围棋软件和扫地机器人那样的东西，而是能够凭借机械手段实现“充满情绪和谈笑的相互作用”的系统。于是，在人工智能的发展历程中，“如何让电脑像人一样思考和行动”从一开始就是研究者们集中探索的核心问题。不过，1950年代至1990年代期间二度兴起和衰落的“人工智能浪潮”表明，研究者们期待的“像人一样”行事是非常难以做到的事情。而在海德格尔研究者德雷弗斯看来，这是因为当时的研究者们基于他所谓“表象主义”（representationalism）来理解人的行为，从而在原则上就落入了死胡同。例如，在其著名的堪称“人工智能批判”的书中，德雷弗斯写道：


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