人工智能發展需要科學范式革命

鐘義信教授最近提出了人工智能范式革命的重要觀點，即人工智能范式革命乃是推動物質學科主導的科學時代轉變到信息學科主導的科學新時代的引擎和橋梁。這一判斷切中了當前通用大模型AI發展的要害瓶頸。

通用大模型AI當前發展處于技術飛速突破，但科學進展滯后的初期階段。技術突破表現在將相關關系與因果關系結合，突破了大數據“相關而非因果”算法的局限?？茖W滯后是指人工智能范式革命仍然沒有發生，鐘義信認為，突出問題表現為在物質科學觀束縛下，信息、知識、智能的主體因素（如價值因素和內容因素）被系統地忽略。

這種忽略在現象上就表現為，AI對物質客體把握能力強，而對主客相互作用把握能力弱，呈現“偏癱”狀態。

技術強而科學弱，對商業應用的影響是，在不需要專家級高端智能的情況下，可以替代一些簡單歸納型的知識勞動，但仍不能替代真正的專家進行知識發現。一些明星技術成為“大眾眼中的專家”“專家眼中的大眾”。目前主要適合一些博士水平以下的非知識發現型工作，或非創造性的腦力勞動，如助手型的工作。在一些“人算不如天算”的高風險決策、預測領域的應用效果，還有待觀察。在因人而異，需要借助情境、語境、語用確定語義的應用中，還看不出實質進展。

通用大模型AI發展前景如何？未來，AI將走向何方？

人工智能發展，未來需要新科學范式、新信息范式的突破。我們贊同鐘義信教授的觀點，人工智能范式革命乃是推動物質學科主導的科學時代轉變到信息學科主導的科學新時代的引擎和橋梁。

目前通用大模型AI之所以顯得“弱智”，按鐘義信觀點，根本原因在于它援引的是物質學科范式，把人排除在外了。物質學科范式僅僅把物質客體的結構與功能作為自己的研究對象，徹底排除了主體的一切因素，因而，也就排除了價值和內容的立足點，徹底否決了從形式加工出價值和內容的可能性。

通用大模型AI按目前路徑發展，前景是不容樂觀的。因為目前主導的思路是完全用物理學看待物的觀點看待物與人同時產生作用的人工智能。雖然在技術上一時先進，但在科學觀上的落后，最終會限制其發展。這種科學觀上的落后，更有科學范式觀，乃至科學哲學甚至哲學本身的局限層層加以保護。

凱恩斯在《通論》中曾有一句名言：“實用主義者自認為他們不受任何學理的影響，其實他們經常是某個已故經濟學家的俘虜?！蓖恚夹g實用主義者自認為不受任何哲學學理影響，其實他們經常是18世紀思想家朱里安·奧弗魯·德·拉·梅特里“人是機器”這一物質學科范式總學理的“俘虜”。由于存在這樣的原因，所以人工智能發展還需要沿大數據（休謨水平）、大模型（萊布尼茨水平）、下一代AI（康德水平）、下下代AI（海德格爾之后現代水平）……經歷漫長的交學費的過程。

正如鐘義信所言，唯有通過人工智能的范式革命建立兼具主客體特征的信息學科范式，才能獲得人工智能研究的源頭創新和整體創新，進入人工智能發展的高級階段。

在出現真正的突破前，應用可以發揮引導作用。因為應用雖然顯得LOW，但可以由人主導，可以彌補技術缺乏主體范式的根本性不足。人是有自覺目的的，可以進行價值判斷，這就可以在通用大模型AI當前的“茹毛飲血”階段，彌補機器在主體性如價值判斷上的無能。舉例來說，一見鐘情，無論對物、對人，都包含了價值判斷，而非僅僅事實判斷。應用者在技術上可能很弱，但他的價值判斷能力，卻可能令技術更有方向感。人最強的地方，也就是主體性最不可替代的方面，就是人可以自主產生需要什么、不需要什么的意向。人憑這個，可以當技術的領導，決定技術，而不是被技術甚或技術背后的資本領導，被技術決定。

通用大模型AI應用過程中最應該注意的，是堅持以人為本，以應用需求主導技術能力發揮，將人的價值能力與機器的物質能力結合起來?？傊ㄓ么竽Ｐ虯I應用不能搞“無人駕駛”，要讓人“駕駛”機器。