徐英瑾教授：心靈哲學、認知與人工智能
2021年末，由復旦大學哲學學院“哲學課堂”與根元咨詢攜手打造的根元通識計劃思想課程開啟第三課。復旦大學哲學學院徐英瑾教授與大家分享了“心靈哲學、認知與世界”以及“計算思維與人工智能”。
讓思想相遇，MetaThink擷其精要，為你劃重點：
機器：心智的本質
1. 人腦是一臺從外部環境獲取并處理信息的機器
進化心理學大?？妓姑椎潞屯斜日J為人類的大腦是一種可以經過自然選擇機制而演化成的信息處理機器，其任務是從外部環境獲取信息。人類所有的外部行為都是由這種內部的信息處理而產生的，所以你要了解人類的行為，就必須了解人腦的信息處理程序。
2. 神奇的數字“7±2”：“心智機器”都具有“有限性”
心理學家米勒發現神奇的數字“7±2”，指在某種意義上說，你短時記憶能夠記到的事項實際上是多則9，少則5。每一種心智機器能夠應對的問題都是有限的，都有一個運作范圍，不可能出現全能的情況。比如人處于憤怒的情況下是沒有辦法好好思考的，而當你盡情思考的時候，你一般來說是冷靜的。
3. 算法就是“套路”
Algorithm（算法）實際上是“套路”的意思，就是說要在有限的步驟里面，能夠按照一定的步驟給出一個問題的答案。凡是這樣的東西就叫算法。
4. 人類的心智要適應物競天擇的環境
我們的心智是個適應器，適應器是要適應環境的，而環境不僅僅指我們和自然環境狼蟲虎豹間的斗爭，也指我們人和人之間關系的斗爭，比如同性之間要為了異性進行競爭。
5. 人類歷史文化的演進速度快于人類心智計算的速度
人類在采集狩獵時代，經過長期演化形成的這種心智結構是很穩定的，但我們的文化進化會在很短的時間內有重大的變化，這個重大的變化實際上就是歷史的速度，它會比人的心智計算快。比如現在我把曹操、劉備、孫權叫過來看后代的歷史，他們根本想不到會發生什么，歷史的大勢變化已經超過了他們的心智，這說明人類的心智還是保守。
6. 品牌關乎“心智機器”對“符號信息”的解讀
任何品牌信息和符號信息，都是通過心智機器加以咀嚼和閱讀的。如果光從符號這個角度來理解，很可能只是局限于客觀；我們還要更多了解心智機器是怎么獲取外部的信息，要從主觀和客觀兩方面來理解品牌。
“成見”：心智的本能
1. “思維土法”：人類會根據簡單的界面信息走“推理捷徑”
德國心理學家吉仁澤提出“思維土法”，又稱“推理捷徑”：人類在進行信息處理的時候，有可能都是根據一些簡單的界面信息。比如把一組美國城市的名字（如斯普林菲爾德VS舊金山）給美國及非美國同學，讓他們判斷這組對子里面哪個人口多，結果是非美國同學得分高。因為美國同學會下意識地認為自己熟悉的城市人口更多，美國有很多斯普林菲爾德，美國人對它太熟悉了，就覺得它人口多；而外國同學對美國了解少，他就看新聞里哪個城市出現得多，他就選哪個城市，這反而使得他的得分高。
2. “成見”是我們大腦工作的方式
“成見”也可以說是“偏見”（Bias），它是我們大腦工作的方式。我們大腦要在單位時間內以最高的效率來獲取信息，而當你以最高效率來獲取信息的時候，你不可能看問題面面俱到；如果你看問題面面俱到，你采樣的時間就會很長。
3. “成見”有時能夠幫助我們把握機會
直覺也是某種“偏見”（Bias），泛指任何沒有理性論證而得到的結論。比如你是個名將，當你知道有戰術機會的時候，別人覺得沒戰術機會，你可以看到陽光像利劍一樣刺破了烏云，照到大地上，你的心里面會看到這個東西，別人都看不到。而當軍隊有危險的時候，別人覺得我們都勝利了，你突然就看到尸橫遍野的樣子，莫名其妙有這種直覺。你是根據這些直覺來做的，而且這些直覺的成功率相當高。這是很奇怪的一件事情。
4. 強大的自尊心會把負面的東西和更負面的東西進行切割
當一個人自尊心強到一定的地步以后，基本上會把一些我們認為負面的東西和更負面的東西進行切割。意大利人當然知道法西斯主義是壞的，但納粹主義更壞，因此我要把負面的東西和更負面的東西切割開，找個比我更壞的，然后來進行對比。
5. 宗教是“一廂情愿”：一種系統化的“成見”
宗教是一種很典型的思維偏見的全面擴大，就是wishful thinking ,就是指你希望它發生的事情就發生了。我打仗一定能贏，為什么？我希望我能贏。我考北大清華一定能考上，為什么？我希望我能考上。本來只是針對單個事件的，但是宗教要把這些故事說大、說圓，所以宗教實際上是一個更廣泛的、系統化的wishful thinking。
6. 品牌要喚起大家的“情”，但用“理”來管理
在我們做所有決策的時候都會產生原始的情和理之間的糾葛，而解決情與理的矛盾有個方法：要讓你的客戶按照你的情做，但按照你的理預測他的情的方向。比如好萊塢編劇對人性很了解，煽動大家的情緒，應該在幾分幾秒煽情、什么時候煽情過了，他們都有數學公式，這背后就是理。所以實際上品牌管理就是要喚起大家的情，但要用理來管理它。
人工智能：局限與反思
1. 哲學思考的特征：為各門學科提供統一框架，從根源點明出路
哲學喜歡刨根問底、融會貫通，它是一個不受制于一門特殊經驗學科的思維方式。哲學給你提供各門學科上面的統一框架，讓你意識到這個問題的根結，會在骨子里給你一個更大的出路。比如一般人像蒼蠅在一個玻璃瓶里面不停地撞玻璃壁撞不出來，然后把腦袋撞得頭破血流，而哲學家會指出你為什么不往瓶口飛，瓶口還開著。他就是給你這樣一個啟發。
2. 人工智能的不可闡述性可能對人類社會的基本構架造成威脅
深度學習面對的一個問題就是它是unaccountable，不可闡述的。它基本上是一個黑箱，你只是知道它在input和output之間做了這么一個事情，但是你不知道它到底是怎么做成這個事情。而人類社會有基本框架，是講理的。所以一旦這種講理的機制被破壞，人工智能就可能會動搖人類社會生活的基本面。
3.人工智能較難“遷移學習”
深度學習有一個特點就是它領域的特異性，做深度學習的程序，它只能干一件事，而干別的事就挺難的，它要遷移學習就非常累。比如人臉識別的一個網絡，它主要就是做人臉識別，如果你要做別的事情，比如聲音識別，那它就得另起爐灶。
4. 發展人工智能需要對人類的心理學自我有清楚的了解
薩特有一句名言：自我不是被給予的，而是被構造出來的。人工智能的關鍵是整體性自我的建立，這要付出非常復雜的心智勞動，而不是簡簡單單通過符號層面來奠定的。所以如果搞人工智能的人不對心理學上自我是怎么建立的有很清楚的了解，匆忙地進入人工智能的研究，恐怕就會遺漏很多專業的問題。
5. 人工智能與人交流的媒介——機器翻譯，某種無需自主理解但依賴海量案例的深度學習機制
人工智能和人交流很重要的一個中介就是語言。現在對于人工智能最高的期待，就是人工智能取代人類意愿，變成人類的翻譯者。機器翻譯最大的特點是其自身的一種端對端的人工神經元網絡，它是某種自帶工作記憶架構，能夠依據海量的語用案例對整句進行翻譯的深度學習機制。它并不是因為理解文本是什么意思而翻譯，而是因為看到網絡上有很多人這樣翻，就依據這些語用案例來翻。
圖片來源：unsplash
內容整理：Andy，Eric
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