智能時代轉型背景下當代認識論的新挑戰與發展

關鍵詞：人工智能;認識論;主體地位

作者簡介：韓熠琳（1995-）女，山東淄博人，漢族，曲阜師范大學碩士，研究方向：馬克思主義哲學。

人工智能時代下認知極限的延伸

人類從茹毛飲血的叢林法則中掙脫，從原始文明到人類創造的工業文明，這一切起源于人類開始認識世界、改變世界。既然人類能力如此強大，那么人類智能是否有極限？人類智能主要體現在認識并改造世界，認識的極限是認識論始終在探討的問題，只有聚焦到哲學域中，才能得到找到問題的答案。

人工智能使認識對象更為立體。恩格斯在《反杜林論》中提到“人的認識能力是無限，同時又是有限的”，由于客觀因素的限制每個時代特定的人對每個事物的具體認識的能力是有限的，而對于全人類來說，人類世代繁衍生息不斷克服客觀因素的制約認識能力不斷增長的過程是無限的。由此看來人類認識能力的提升就勢必要不斷克服客觀因素的制約，而人工智能的出現成為了人類減少客觀因素困難限制、提升認識能力的極大助力。

首先作為認識對象的客體數量巨大、變化莫測。例如每噸土壤中有四百萬種細菌且細菌形態在不斷發生變化。其次，認識對象是復雜的，例如人作為認識對象時，人的社會關系、身體機能、精神狀態等復雜交織才構筑成一個現實的人，要全面的認識人就需要從全方面進行研究。最后，認識對象的過程是復雜的，馬克思認為一切事物都在不停地變化發展中，作為認識對象的客體也不例外，人在認識客體的過程中客體也在不停地變化發展。

人工智能在面對海量數據時，可以通過圖像識別、信息檢索、數據比對等方法短時間內將數據進行整合分析最后將信息呈現在認識主體的面前，人作為有意識的動物，在認識的過程中，總要有體力、精力甚至熱情的影響，而人工智能只需要電能作為“體力補充”，人工智能依據特定算法將數據將干擾因素剔除，將最具效用的數據呈現，人工智能的“思考”與“決策”對海量數據進行了預處理，使人類認識的廣度得以拓寬。術業有專攻，想要全面認識對象的本質，需要具備多門學科的專業知識，人力是較難完成的，人工智能對于數據的全方位、多領域的數據“思考”與“決策”使人類認識的深度得伸展。人工智能在面對實時變化的認識對象時，由于其海量的數據庫、高效率的運算方式、實時更新的機制，從多種預測中選擇出最合理、最理性的結果反饋給人類，這使得人類在認識客體不斷變化發展中得到認識結果的參考，使得人類的認識的高度得以增長。

人工智能對認知主體的輔助作用。從本質來講，人的認知極限是人的主觀能動性也就是本質力量發揮最大的程度。首先，作為認知主體的人感知世界的能力是有限的，人是會思考的動物，人在認識的過程中會在不經意間摻雜個人感情因素，“認知與情緒的加工過程不但彼此交互，而且它們的神經機制還存在功能整合，共同構成了行為活動的基礎”人的認識活動受到主觀因素影響，得出的認識結果也自然帶有個人的感情色彩。

在人類認識過程中，人工智能通過傳感器給予的五官更敏銳的捕捉到人類無法感知、較難發現的細節，幫助認識更加全面。人工智能可以通過增加內存條的方式增加其存儲量，可以說人工智能的數據容量是無限的，人工智能的儲存運輸彌補人類短時間記憶儲存有限性的短板，在調動這些存儲記憶時也不會發生短時記憶遺忘的風險，輔助人作為主體認識世界。人工智能更敏銳的“感官”、信息高速運輸和巨大的數據內存、獨立的“思考”與“決策”過程，使得人類自身的本質力量得到了輔助，延伸了人的認知極限。

人工智能時代下認識論的新問題

認識論是研究人的認識的來源、如何認識的過程、認識的動力、怎樣提高認識的發展、認識的最終結果是什么等問題的學問，人工智能設計的初衷是幫助人更好地認識世界、改造世界，人工智能的出現毋庸置疑的成為人類認識世界的輔助，但人工智能的出現也帶來了認識論新問題，對原有認識論體系提出了挑戰。

人工智能的世界與人類的世界的同一性問題。在以往的認識過程是主體通過觀察直接感受客體，通過思考最終得出認識結果，而人工智能將客體數據化的顯現出來，人對數據化的認識對象進行認識。從現實性看，主體認識的對象不在是以往直接現實的客體，而是數據化的認識對象，那么這種數據化后的認識對象和真實的認識對象是相同的嗎？

人的認知活動中存在無法表征的活動，例如內在表征、默會知識等。這些無法表征的人工智能就無法獲得原來進行數據化，也就是說人工智能只能將可以表征、數據化的原料進行整合，對于無法表征的認識對象人工智能是無能為力的。所以人工智能認識對象的數據化、表征化是不具有普遍性的，而人類的現實世界存在著差異，但隨著人類表征思維的增強、人工智能的發展，那些無法表征的認知是否能通過人工智能得以表征化呢？至少迄今為止，人工智能的數據化認識對象并不是全能的。

人工智能所獲得的數據化的對象僅僅是對認識對象的直觀的表征，人工智能無法感同身受的處于人的社會關系中，雖然有類人“思考”的過程但不可能和人類主觀能動性完全相同。從另一個方面來看，人工智能社會仍處在轉型之中并不具有普遍性，仍有很大一部分人無法掌握人工智能工具的輔助方法，數據化的認識對象對于他們只是無法捕捉的符號，沒有認識對象也不存在認識活動，所以數據化的認識對象并不能成為所有人的認識對象。既然人工智能的數據化認識對象無法涵蓋所有認識對象也無法被所有人認識，那么人工智能所創造的虛擬數據世界是不具同一性的。

人工智能的智能性與人的主體性的問題。隨著人工智能的發展，機器學習、深度學習使得人工智能能通過經驗自動改進算法，也就是說人工智能可以通過數據、經驗不斷完成優化升級，這種優化升級雖然也有人類的干預因素，但更多的機器學習的“自主”行為，這種“自主”是類似于人的自我提升和軟件的自動更新之間的，那么隨著技術不斷進步，人工智能不斷的“自主學習”，人工智能是否會在將來徹底擺脫工具地位，獨立完成真正意義上的思考，艾倫·麥席森·圖靈《計算機器與智能》的論文中經過多次測試后，認為人工智能具有人類智能。如果這個結論成立，那么是否意味著一個新的認識主體的出現，認識主體二元化將成為現實呢？對于圖靈測試的觀點，西方也有反駁意見，其中賽爾則提出“中文屋”的假設實驗來反駁圖靈測試。馬克思也曾說“一個種的整體特征、種的類特征就在于生命活動的性質，而自由的有意識的活動恰恰就是人類的特性。”馬克思認為人擁有與其它生物不同的特性，這種特性指的是人可以有意識、有目的的認識世界、改造世界，也就是說人在認識活動中是有自我意識的，能明確的感知到自我的存在，而人工智能在是依據算法無意識的被動活動。所以人工智能的智能性和人的主觀性迄今為止還是有很大的不同之處。

知與行的關系也是認識論討論的重要問題，原有的認識、實踐都是有人作為主體進行的，人通過有目的有意識的認識活動指導著實踐活動并從實踐活動中獲得更多的認識從而更好地指導實踐活動，隨著進入智能社會，身體力行可以被機器所“代勞”，人僅僅充當大腦負責認識、思考的環節，人工智能負責四肢的任務進行虛擬實踐，這種新型的知行關系使人成為精神主體，人是否會逐漸喪失實踐能力呢？

隨著社會向人工智能轉型的發展會不會導致認識向主體的二元化發展，人的認知能力會否因為人工智能的“代勞”而退化，更多的機器“代勞”的虛擬實踐是否會使人淪喪為精神主體而失去行的功能呢，認識活動中機器的求真行為和人的求善行為是否會發生沖突，這都是跟隨人工智能出現后帶給認識論領域的新問題。

社會將邁入人工智能的時代，我們在獲得人工智能巨大助力的同時，也需要不斷推動認識論的時代發展，厘清人工智能帶來的認識論新問題，探索跟隨時代發展的認識論能為人工智能的發展做些什么?？偟膩碚f，認識論探索人的認識活動機制為人工智能模擬人類認識過程提供了參考，人工智能在助力人的認識活動時也為認識論帶來了新的挑戰，迫使認識論跟隨時代發展，當代認識論與人工智能是互相啟發、互相助力的的關系。

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注釋

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