唯物主義視域下人工智能智能性的獲取、升華與超越

摘 要：

今天的人工智能正以現實的成就實現人類長久以來關于“機器是人”的想象，以學習、泛化、模式識別和決策能力，從哲學層面改變了“人是機器”的直觀唯物主義認知范式，表達了唯物主義的全新內涵。人工智能是人類歷史創造出來的特殊的“物質”形態，既表征了人工智能時代人類堅持以唯物主義探究人與物關系的現實高度與實踐智慧，又表明了唯物主義不是線性的物質主義或機械的科學主義。人工智能技術在定義時代的同時，正在以“以物‘獲’智”“以物‘升’智”和“以物‘行’智”的方式證明，唯物主義只有把人的活動及其成果納入“唯物”的內涵與結構之中，與對象之物的本質規定性共同拓展“物”的客觀性，才是真正的唯物主義。因此，呈現人工智能如何改變“人是機器”的觀念并形成“機器是人”的哲學隱喻，是今天我們豐富與發展唯物主義的具體方式，也是真實處理人與人工智能關系的哲學前提。

關鍵詞：

人工智能; 人是機器; 唯物主義; 歷史

B019.1; TP18 A 0020 10

黨的二十屆三中全會提出：“加強新領域新賽道制度供給，建立未來產業投入增長機制，完善推動新一代信息技術、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端裝備、生物醫藥、量子科技等戰略性產業發展政策和治理體系，引導新興產業健康有序發展。”①當前，人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，不僅在經濟賦能上展現出超越工業經濟時代的技術能力，而且以“人工智能+”的動態發展構建了新的產業生態系統，為進一步全面深化改革提供了前提保障。這是因為，人工智能既在改變人的存在方式和活動邏輯中不斷重塑我們的理論觀念和思維方式，又在打造全新社會關系、推進生產力的加速發展中建構了唯物主義的全新面相。因此，從人工智能以技術表達智能的內在邏輯出發，真實地面對人工智能提出的政治經濟學和文化問題，就是我們當前緊迫的任務。這不僅是事關“進一步全面深化改革”的重要之事，而且也是中國化時代化馬克思主義以唯物主義的觀念面對時代的理論創新、實踐創新、思維創新和文明創新的根本之事。就此而言，我們在唯物主義視域下追問人工智能智能性的獲取、升華與超越，就是從新時代改革開放的緊迫性出發的一種思想與理論探討。

我們知道，人工智能是改變當代人類生產與生活邏輯、影響人類科學研究的“關鍵共性技術、前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術”②。因為，在社會生產中，“人工智能換人”代替了自動化時代的“機器換人”，帶來人工智能時代的新異化；在日常生活中，“人工智能將與我們朝夕相伴，幫助我們決定吃穿用度，決定認知信念，甚至決定何去何從”③；在科學研究中，人工智能正在體現出探知能力的周延性、決策能力的穩定性和認知事物的智能性，正在從中介與工具轉變成我們的伙伴。人工智能不僅在實踐上“推動戰略性新興產業融合集群發展”①，更是在存在論上“挑戰了人何以為人的決定性屬性”②。因此，人工智能作為被人類創造出來并被賦予人類心智能力的存在已成為今天定義時代的技術，并且從定義人類角色、滿足人類愿望和創造人類成就等方面變更了直觀唯物主義關于“人是機器”的觀念，表達了“機器是人”的哲學隱喻。顯然，人工智能帶來的這一理念變革，不是對人本質的某種形而上學的判定，而是以人類自己的創造物表達的對人及其活動成果的唯物主義肯認。因為，“科學研究就是要將‘黑箱’（完全未知）通過‘灰箱’（部分知曉）變成‘白箱’（完全知曉）”③，這既是人類在認識世界的過程中提升認知水平的方式，也是人類在以實踐活動改變世界的過程中闡釋智能的應有之義。

一、 以物“獲”智與“唯物”的存在

人工智能作為定義時代的技術，是被社會的“一般智力”豐富與發展了的物形態，“是人的對象化的智能器官，是產生于人的對象化活動并構成人類審視自身的鏡像觀照”④。人工智能通過強大的數據處理能力、自動化算法和深度學習等技術，對海量數據進行提取、整合并高效應用，推動自動化生產模式發展成為智能化生產模式。因此，其以“人工智能換人”的社會歷史效應凸顯了存在論難題，以物體系的自治性表征了人類智能的本質，以重構物的客觀性的方式定義了人工智能時代全新的“唯物”的存在方式。換句話說，人工智能將人的智慧、技術與知識物化到機器系統中，不僅提升了機器對人體力延伸的程度，使其成為承載智力的現實載體，而且在人類歷史的整體邏輯中剖析社會運行方式的變革，使人工智能成為以人類創造物來表達唯物性的社會存在。

第一，機器對智能的“習得”使其不再是自然組成的無人身參與的唯物之物，而是能夠“換人”的社會之物。由此，物已經真正地吸納和表征了人的社會歷史性和實踐創造性，“唯物”也自然地由一般智能驅動的物和改變社會運行邏輯的物的規定性來表達，而非由其物質性來凸顯。傳統意義上的智力勞動依賴于個體的經驗、推理和判斷能力，而“人工智能通過消化數據來‘學習’，然后根據數據得出結論”⑤。人工智能通過概念化世界的方式從數據中提取規律，依靠反向傳播算法逆向修正機器習得的模式，并通過建立通用模型以達成習得能力的泛化。因此，人工智能將人類的智慧從以個體經驗為基礎的微觀層面擴展到集體智慧的大規模自動處理，使得“一般智力”能夠以超越人類個體能力的方式進行跨領域應用。這種智能的“習得”說明：一方面，人工智能作為“人的手創造出來的人腦的器官”⑥，以物理器件與技術機理實現類生物智能的深度學習，以符合社會歷史邏輯的方式進行內容的生成與創造，成為優化智力勞動的催化劑。另一方面，人工智能是“對象化的知識力量”⑦，雖然它以算法的迅捷與數據的廣博突破了人類生存感觸的束縛，但其發展仍舊受限于人類知識水平，是人類智能的外在延展，是對人思維力量的證明。人工智能通過“人工神經網絡技術實現高精度、高速度的機器翻譯、深度學習能力，展現出同人類智能所高度類似的計算能力、記憶能力、決策能力甚至情感能力”⑧，使理論知識得以經由技術手段轉化為實際的生產力工具，并且“在某些任務中，人工智能達到了人類的水平，甚至超越了人類”⑨。因此，人工智能在社會意識與社會存在的統一中表征了“一般智力”的現實性，將知識從理論層面轉化為實踐性應用，推動人類社會由自動化生產向智能化生產變革。

第二，機器對智能的“擴展”不僅表現為對對象之物功能與效用的增強，更表征為對人類自我能力的強化，其以人類器官的外化與延伸來助推主體的發展，在唯物主義的視域下達成人對自我本質的肯認。一般智力“在一般意義上是歷史發展的產物，表現為不斷積累起來的社會知識總體”①。人工智能擴展“一般智力”的過程，表現為通過算法和模式識別等方式增強信息處理能力，將社會知識總體外化為技術功能。人工智能在對信息的編碼與解碼中完成了對世界的轉譯，在模擬與生成世界的過程中突破了人類認知能力的限制，在應對反饋的實時改進中達成了自身的不斷強化。一方面，人的活動及其成果被納入社會知識總體中，人工智能不僅擴展了社會知識的內容，更在一定程度上成為創造社會知識的主體，作為智能造物推動了社會演進。在對知識進行結構化、自動化處理的過程中，人工智能的計算和分析能力不僅體現為對現有知識的復現，更顯示為在既有的社會歷史框架內尋找新的知識邊界，從而將“一般智力”向更廣泛的領域擴展。因為，傳統的知識生產過程是線性、分散的，而人工智能“以算法和算力將數據轉變為信息、信息轉變為知識、知識轉變為決策，在數據的自動流動中化解復雜系統的不確定性”②，從而實現對知識生成過程的動態優化。這一過程并非簡單的信息儲存與再現，而是以深層次的結構化操作來提升知識的整合與運作能力，生成技術驅動的認知能力，達成知識生產力的躍遷。另一方面，人工智能以“無監督學習”“特征工程”“反向傳播”等機制呈現了“類人智能”的表現形式。其以機器的自主學習承擔人類的繁冗工作，以挖掘本質的算法代替人類的抽象思維，以經驗反饋的修正改進人類的操作指令，在效用層面充分展現了機器智能的系統自主性與領域通用性。因此，“機器學習不僅拓寬了人工智能的適用范圍，還徹底改變了人工智能本身”③。也就是說，人工智能不僅能夠在既定的數據集內提取信息，還能夠通過不斷反饋與優化，提升其處理復雜任務的能力。這種自我學習與優化的特性，使得人工智能在面對不確定和復雜的外部環境時，能夠展現自身的適應性與進化性，根據外界變化調整自身的算法與模型，使知識擴展的過程更具動態性與持續性，從而超越人類個體的認知界限，并且通過對不同領域知識的整合與交互，提升知識的復雜性、系統性與連貫性，探索新的知識領域并形成跨領域的知識體系。

第三，機器能夠以“物”的方式“獲取”智能，緣于人將社會歷史成果納入了“唯物”的內涵，從而推動了物的發展。其以生產力、生產關系的變革達成對社會具體物質結構的重建，證明了人工智能時代社會存在的規定性是由社會歷史創造的，而非物質自發形成的。人工智能獲取“一般智力”的應用，在于利用知識的發展來提升社會生產力，依賴自身高效處理信息、優化生產流程、預測市場趨勢的能力，將人類積累的集體智慧轉化為現實的生產力，甚至“將掌握所有勞動技能，從而在任意一個生產部門中‘代替人類’”④。因為，在傳統的機器生產體系中，信息的獲取、處理和應用往往依賴人類勞動的直接參與，受到勞動時長與人類認知局限的影響。人工智能“具有運行穩定、效果優質、運轉持續等優點，而且具有自動優化、自我學習和系統進化的能力，從根本上超越了以機械自動化和電力自動化為代表的‘使能技術’體系”⑤。其一，人工智能利用多種機器學習算法對原始數據進行處理，為生產過程提供準確、實時的反饋并及時對模型進行優化，這一高效處理能力極大地提升了生產的決策效率，減少了資源浪費，使得生產活動能夠更加精準地響應市場需求并進行合理的資源配置，促使生產過程中的各個環節協作更加緊密，實現了生產力的總體提升。其二，人工智能以概念化世界的方式提取數據規律，通過對模型的建構、測試與應用來探求人類無法憑借自身輕易知曉的社會本質。因此，在生產過程中，其依靠智能化的預測和規劃功能，進行生產的動態調節與資源的優化配置，進一步提升了社會生產力。不同于傳統生產模式的固定規劃，人工智能能夠通過分析歷史數據、市場趨勢和環境變量，“實時指導企業在各類業務環節采取最佳行動，同時監測整個決策執行過程，實現對不斷變化的執行情況和用戶動態的快速響應”①，幫助企業更好地適應變化中的市場需求和外部環境。這種智能化調節能力使得生產活動更加靈活，能夠根據不同的市場條件和資源狀況做出快速反應，避免生產過剩或資源浪費，提升了生產活動的經濟效益和可持續性。其三，人工智能以宏觀視角進行資源統籌，將社會生產力成果分配到不同領域和社會階層，通過大規模的數據處理與分析“賦能公共服務和民生建設，智慧政務、智慧交通、智慧醫療等迭代升級”②，利用資源優化配置功能，幫助政府、企業和社會組織制定更加科學的生產和分配計劃，使得生產力提升的成果能夠惠及更多社會成員。在這一過程中，人工智能作為“一般智力”的工具，不僅以其精準定位、靈活調節、合理規劃的能力直接推動了生產力的提升，還通過其數據驅動和智能化分析能力改善了資源分配的公平性與效率性，使生產力提升的紅利得以廣泛分享。

二、 以物“升”智與“唯物”的客觀

人工智能“高階自動化”是物質生產力高度發展的體現，它通過對現實世界的物質基礎——數據、算法、系統等要素的加工和優化，躍升了傳統機器智能的技術能力，將抽象的思維與感知具體化為能夠在物質世界中自主執行任務的智能系統，以人工造物的物質樣態深化了人類對智能的理解，印證了人類對智能的認知，升華了人類對智能的應用。因為，“不是人們的意識決定人們的存在，相反，是人們的社會存在決定人們的意識”③。人工智能“高階自動化”是在物質技術基礎上，通過對數據和信息的處理與反饋，實現類人的認知與決策。其通過深度學習等方法獲得機器學習的能力，可以直接從物質世界的數據中獲取經驗，并通過反饋調節機制進行自主調整和優化，展現出高度智能化和自主性，逐步呈現“機器是人”的現實景象。

第一，從“人是機器”到“機器是人”的理念變化映射了時代的變革歷程，這一社會現實證成了人類主體行為的有效性并呈現為智能之物的客觀性。從傳統而言，“人類在使用機器提高生產力、實現自動化，并在許多情況下取代人工勞動方面已有幾個世紀的經驗”④。目前，人工智能通過技術的自我優化、自主決策和類人智能模擬，“使得自動化超出了常規工作的范圍，延伸到了一些全新的、意想不到的領域”⑤。傳統自動化系統利用既定規則的重復運行以達到機械自動化的效果，人工智能的自適應性則使得系統具有動態學習與自動調整的能力，可根據數據變化和操作反饋實時進行更新，其處理信息的效率和精確度足以應對不同環境和任務的要求。人工智能“在大數據、深度學習、云計算等新一代技術的支撐下實現了‘機器工具系統’與‘類人智能系統’的高度融合，成為具有自治能力的智能工具”⑥，使得“機器不需要人類的干預和指令就能獨立完成某些任務，實現某些目標”⑦，并能夠“通過遞歸動態地調用存在自身的規定性來實現系統的穩定與最優”①。換句話說，人工智能以任務的自主決策、因果的逆向反思與系統的普遍適用，凸顯其作為自治物體系的智能性。因為，類人智能的模擬與超越構成了高階自動化在認知層面的優勢。“讀取我們身心信息的機器始終是‘盲目’的，即不具備意識，依靠機械的算法，它作出的決定反而遠比人類個體所能作出的更充分。”②高階自動化的人工智能通過其靈活的架構設計和適應性算法，能夠跨領域進行有效部署、合理調整并順暢運行，展現出強大的“思維”能力與進化能力。因為，人工智能作為高階自動化的物體系，不僅通過模型建構表征思維模式，而且以模式識別代替人類感知，在算法的進化中呈現了機器系統的類主體性。這一現象說明：一方面，深度學習等技術的迭代促進了人工智能工具效用的升級與進化，以運算的敏捷、認知的精準與系統的自治推動了社會生活與生產方式的變革，產生了諸如無人駕駛等多種解放人類勞動力的先進技術。另一方面，這種定義時代的技術緣于人類對“人類智能”的認識、挖掘與實踐，人工智能技術的升級本質上是人類智能的發展，類人的主體呈現實際上是對人類主體性的肯認。因為，人工智能作為集成了“一般社會知識”的現代技術，內含了人類對社會歷史邏輯的合理遵循、對現實世界的實踐改造以及對未來社會的自由設想，是人類這一社會主體對對象化世界的探索與表達。

第二，人工智能的高階自動化推動了勞動形式的深刻變革，是人工造物對社會生產與勞動樣態的更迭，更是對物質世界的改造。因此，社會生活與生產的本質不僅由自然自在的屬性所生成，更由現實的人的實踐活動所規定。在當下時代，“直接從科學中得出的對力學規律和化學規律的分解和應用，使機器能夠完成以前工人完成的同樣的勞動”③，傳統體力勞動和重復性腦力勞動逐漸被機器和算法所取代，有望實現“腦力勞動和體力勞動的對立也隨之消失”④。因為，傳統的勞動分工體系依賴于體力勞動與腦力勞動的二元劃分，但是人工智能自動化系統的大規模應用促使“智能機器則不僅替換體力勞動，更替換腦力勞動”⑤。人工智能作為自治的物體系，可以在不需要人類參與的情況下執行大量低附加值的任務。這一變革不僅改變了勞動力市場的供需結構，也推動了勞動者向更具有創造性和智力含量的工作領域轉移，通過機器智能篩選留存不可替代的勞動方式，“勞動日益表現為人的享受和發展、休閑和愉悅。牛馬般的、機械的勞動現實狀況將被消解。勞動將成為人的真正的存在和發展方式”⑥。在人工智能技術這一先進生產力的推動下，人類潛力的發展和知識勞動的崛起不僅重新定義了勞動的內容，也促使社會對勞動價值進行新的理解和評估。從存在論角度而言，勞動價值關乎人類對自身的定位，與人類生存的終極意義密切相連。從工業經濟時代到知識經濟時代，知識資本逐漸取代了傳統的物質資本，成為推動經濟增長的關鍵要素，勞動價值體現的主要方式則由簡單勞動的重復性工作轉變為創造性勞動。這意味著，隨著社會生產方式的變革，勞動價值正在從勞動時間的線性衡量轉向對智力成果產出的質性評估，社會對高附加值、創造性和復雜智力活動的勞動者給予更高的評價和認可。一方面，人工智能以數據的廣博、“反思”的邏輯與嵌套的算法達成了對世界的概念化理解，產出被人類認可的合理表達，在數與數組的概率搭配中內蘊了對社會的認知，并以這種方式創新了知識生產、傳播與應用的手段。另一方面，生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）的泛濫產生了新的治理難題，“類人”的勞動創造依靠系統自主性而缺乏人類主體性，“AI污染”現象則充分證明了勞動作為人類的本質活動所蘊含的人性與創造性。因此，雖然人工智能技術以科學的手段拓展了人類行為的邊界，但是人類作為勞動主體的核心創造性無法被其替代。

第三，人工智能的“升華”在于其從現實中發現了有別于人類當下感知的、邏輯化的真實世界。因此，人工智能將人的主體行為和社會活動的兩重客觀性加總并使之升華為內在的目標追求，以“類人性”表征了人性的客觀本質。人工智能高階自動化引發了時間解放現象，即隨著自動化技術逐步替代人類在生產勞動（特別是重復性、體力性、程序化勞動）中的角色，人類將從必然勞動的束縛中解放出來，獲得更多自由支配的時間，這為人的自由而全面的發展提供了可能性。因為，“當所有體力和腦力勞動都交由機器完成后，人類就獲得了真正的自由和全面的解放，身心將獲得更加全面的發展”①。在資本主義生產方式下，勞動者“用摧殘生命的方式來維持他們的生命”②，勞動力被用于維持資本積累的運行和社會生產的基本需求。在此框架內，人類個體被迫將絕大部分的精力與時間投入到謀生的工作中，追求個人興趣和自我實現的生存空間被壓榨得所剩無幾。因此，資本以過量的勞動時長和勞動力消耗強化了對勞動者的支配并阻礙了人的自由發展。馬克思曾在《共產黨宣言》中指出，當社會生產力得到極大提升，勞動不再是壓迫性條件下的生存手段時，其“只是擴大、豐富和提高工人的生活的一種手段”③，人類將從“必然王國”進入“自由王國”，從而獲得更多的自由時間來實現自我價值，達成“上午打獵，下午捕魚，傍晚從事畜牧，晚飯后從事批判”④的生活狀態。人工智能作為人的本質對象化的成果，以機器的自主、邏輯的完備與功能的強大超越了人類的勞動成效，逐步取代人類社會中低附加值、重復性和繁重的勞動。因此，一方面，人類將勞動意識作用于人工智能，將這一物體系當作施展力量的手段，以主體性力量驅動其為人自由而全面的發展提供更多可支配的自由時間。這使得勞動者個體的時間不再成為資本增殖的耗材，而是成為個體創造性學習與自我提升的基礎條件，并以此驅策個體的全面發展，推動社會積累文化與知識財富。另一方面，勞動能力的變革更迭了勞動內容，轉變了勞動性質，改變了勞動主體的意志追求，并且影響了定義時代的特征。因為，人工智能以外在獨立于勞動主體的方式滿足了社會的需要，在勞動過程的展開中蘊含對對象化世界的理解，以智能的“升華”建構了“人—人工智能—物”這一新的社會關系。正如同馬克思所設想的，當社會生產力充分發達時，勞動“不僅僅是謀生的手段，而且本身成了生活的第一需要之后”⑤，“工作即生存”的資本邏輯被打破，勞動的性質從“被迫勞動”轉變為“自由勞動”，勞動者將不再是資本的附庸，而是自主選擇勞動內容的主體。這種勞動形式的變化意味著勞動本身不再是單一的生存手段，印證了勞動是人之為人的本質屬性，是無法被機器取代的追尋自我、構建自我與實現自我的活動過程。

三、 以物“行”智與“唯物”的邊界

“人工智能是由人類智能所孕育與創生而成，其出現不僅是激發人類重新觀察與思考世界的認識論革命，也是對包括人在內的世界本身的變革。”⑥而人本身“是一架會自己發動自己的機器：一架永動機的活生生的模型”⑦。人作為特殊的機器，其特殊性體現為人具有獨特的認知能力、具象的身體形態、抽象的情感要素。正如“世界不是既成事物的集合體，而是過程的集合體”⑧，人工智能能夠改變“人是機器”的認知觀念，最終達到“機器是人”的這一境界，緣于其在機器系統的進化過程中對人所具有的內部與外部要素進行漸進化學習、功能性模仿，甚至終極性超越。因此，在歷史唯物主義的視域中判定人與機器，需要將人類的社會歷史活動及其成果納入物的規定性之中，以現實的實踐探索“智能”賦予人與物的新邊界。

第一，世界并非一成不變，理性認知的邊界也在不斷發展，人工智能以技術邏輯觸碰到學習與思維的本質，在對客觀世界的改造中優化邏輯、擴展認知、增強能力，以此達成對人本質力量的證明與提升。人工智能的認知模擬自20世紀中期符號操作模型的建立便已開始發展。符號主義認為，“人類智能的實現，是因為人具有理性思維能力；人的理性思維能力等同于符號操作能力”①。人類為機器系統設置符號化的操作與邏輯規則來模擬人類認知過程，對輸入信息進行符號化處理，并根據預定的規則進行推理，最終輸出結果。人工智能通過形式邏輯，特別是符號邏輯推理的方法，在一些規則明確、結構化的任務中表現出類人的推理能力。這種模式適用于結構化問題的求解，能夠在既定規則范圍內模擬出嚴謹的邏輯推演。然而，這類推理的局限性在于其只能處理預定義的、明確的符號和規則，而在處理非形式化問題、模糊語言以及常識判斷時表現出一定缺陷，無法應對復雜多變的現實世界情境。因為，“真正要使AI產生具有人性化的機器意識，不僅需要感官輸入，還必須對大腦認知過程的內部機制進行模擬，實現從物理符號體系向生物神經網絡的轉化”②。由此，認知模擬的發展就逐漸從符號操作邁向了基于統計和數據驅動的神經網絡。連接主義學派作為這一領域的代表，主張通過構建人工神經網絡模擬大腦的神經元連接和信息處理過程，從而實現學習與智能。隨著神經網絡和深度學習技術的引入，人工智能的推理能力得到了顯著提升。“深度學習是類人機器步入智能文明時期的基礎技術支撐”③，其通過多層神經網絡結構模擬了人類大腦神經元之間的連接與傳遞機制，使人工智能能夠通過大量數據進行模式識別與推理。神經網絡通過自動化的特征提取機制，使得推理不再依賴于顯式的符號和規則，而是“通過程序中的隨機函數模型促使其自身形成一種類腦學習或深度學習的能力，讓‘它們’自己獲得進一步的快速成長，如同人類的自我成長一樣”④。技術的迭代喚起人類對智能本質的追問，模式識別等技術賦予了人工智能類人的視覺、聽覺感知與推理運算能力，模糊了人與物的邊界。人工智能認知模擬的發展歷程，不僅以現實成果證明了人類實踐活動拓展“人化自然”的科學性，而且從社會歷史的客觀規律出發，依靠知識的真理性力量，使思維化為現實的存在并成為物質客觀規定性的組成部分，在歷史的演變中拓寬了“唯物”的邊界。

第二，人類在對既往“物”的規則的遵循中，從“創造之物”的視角對智能進行了全新界定，以對智能之物具身性的塑造去探尋行為與環境的邊界，在同對象世界的互動與反饋中提升改造世界的能力。人類并不滿足于人工智能在認知領域的進步，而是以行為主義理論繼續推進對人工智能的研究，力求在機械系統與社會環境的物理耦合中創生主客體的交互行為。具身智能從直觀感覺上呈現“機器是人”的感官化，因為身體的模擬與具身性使機器能夠通過感知和行為來與外部世界互動，從而更全面地展現出人的特征。早期的機器人技術，通過機械結構與傳感器的設計，使其能夠執行諸如行走、抓取物體、重復性操作等動作，達成對人類勞動能力的模仿。雖然在外在形態上與人類行為相似，但其內在的運作邏輯仍基于預先設定的程序，缺乏動態調整和環境適應能力。盡管如此，這種機械模擬的實現為“機器是人”提供了初步的形態基礎，因為機器已然具備了與人類相似的物理操作能力。隨著機器人技術的升級，尤其是傳感技術、神經網絡以及算法的應用，具身智能逐漸得到發展。具身智能強調智能不只源于大腦或中樞系統的計算，而是由整個身體與環境的互動共同產生的。“具身AI通過設計感覺運動回路，來讓機器人實現具身化和情境化”①，因此，人工智能與機器人技術的結合，不僅需要模擬單一的動作，還需要使機器能夠在復雜環境中通過感知反饋進行自適應行為調整，進而真正體現類人智能的具身性。而這一樣態的實現依賴于高精度的感知系統和自適應的控制算法，通過嵌入與視覺、聽覺、觸覺等感知相關的傳感器，機器人能夠像人類一樣感知周圍環境，在與外界環境的互動中達成信息的輸入，“通過感知—表達一體性實現機器感知與回應的循環，呈現出與人類相似的交互方式”②。視覺傳感器讓機器人能夠捕捉和分析環境中的物體信息；觸覺傳感器則允許機器人在執行任務時感知物體的材質、溫度等特征，從而做出與人類相仿的行為。類人感知能力使機器人能夠靈活應對現實環境中的變化，并根據系統反饋信息進行即時調整。其不再僅僅是預定程序的執行者，而是具備了感知—反饋—調整功能的閉環智能系統。這一過程更加接近人類與世界互動時的復雜性。此外，具身性不僅僅指機器與外部環境的互動，還包括身體對認知的塑造。因為，“身體并非傳統上認為的那樣，僅僅是心智發生的‘場所’、‘載體’或‘生理機制’。身體是體驗中的身體，是認知過程的主體”③。身體的存在影響著人類的認知過程，身體的運動與感知系統會反饋給大腦，從而影響個體的判斷與決策。在此意義上，具身人工智能能夠通過身體的反饋機制增強其認知決策的靈活性。因此，人工智能以感知信息的輸入輸出來模擬人與自然的行為交互，以內置的閉環反饋系統代替人腦的能動思考，以身體與認知的協同運作來實現主體對客觀世界的實踐改造。具身人工智能的出現表明：一方面，人類通過對自我本質的深入理解，從多重維度逼近了智能的本質，在理論與實踐的辯證統一中探索智能的真諦，在創制與自己一般的造物中充實生命的意義；另一方面，人工智能的具身行為雖然是對人類行為的技術性代替與邏輯化抽象，但其并未觸及人類實踐活動的意識層面，由外界賦予的程序無法給予行為主體超越性的價值內涵。因此，人類通過凝結一般社會知識、內化行為邏輯而創制的具身人工智能，實質上表達了社會意識與社會存在的客觀規定性。

第三，作為人類創造的“唯物”的存在，人工智能以“機器是人”的社會現實證明了探尋人的本質的方式的合理性，在“人”與“物”的統一中拓寬了人類感性體驗的邊界。人工智能獲得人類智能的情感狀態而達到理性維度是人工智能表征“機器是人”的最高境界，因為“情感是人們用以增強智能的思維方式”④，而在增強智能的過程中“使得人們形成了一種情感狀態，我們稱之為‘理性’而非‘感性’”⑤，而“理性是萬能的工具，可以用于一切場合”⑥。人工智能的情感模擬不僅是對人類情感進行表層模仿，更是通過計算模型對情感進行分析與回應，“然后與人類的情感模式進行比對和應對，最終實現機器人和人工智能對于人類情感的仿造乃至替代”⑦。“情感人工智能和情感計算須臾不離”⑧，情感計算使得人工智能逐步展現出人類情感的某些特征，雖然本質上這些情感是功能化與程序化的產物，但在外在表現形式上越來越接近于人類的情感反應模式。情感計算的基礎是情感識別，“基于工具論思維的認知，情感通常表現為某些具象化的特征，人的表情、肢體動作、激素等生理心理特征幾乎可以對應于情感情緒功能”⑨。一方面，情感識別、情感計算與情感反應并非基于個體主義的自我表達，而是基于主體間性的多維度、全方位的交互與共情，在機器系統與外界環境的耦合中實現機器情感的模型化。人工智能能夠通過視覺、聽覺等傳感器從人的面部特征、五官變化與音調語速等外在特征中捕捉信息、進行算法測試，進而識別情感狀態，以技術手段模擬人類感知他人情感的能力。另一方面，激發與表達人工情感的內生性難題仍舊存在。“人工智能在人類的情感中找尋情感自我，在交互過程中涌現情感自我和建構一個情感空間，從而實現人工情感的生成。”①但情感涌現是人類的生物性本能，邏輯化推演與程序化運行能否成為構成情感功能的核心要素，這一問題值得商榷。當下，人工智能將深度學習等機制應用于機器系統模型，對情感信號進行識別并通過海量數據提取情感特征，用模式建構與前置步驟進行情感激活，以數據驅動虛擬助手等人工智能應用于人機交互并優化情感體驗。外在的情緒模擬如何成為內生的情感表達，仍需在人與機器的社會關系中探索，在人與物的界限中厘清，在人與“類主體”共存的未來中追尋。

四、 結 語

“問題是時代的格言”②，探尋從“人是機器”到“機器是人”這一認識變革的緣由，就要從唯物主義視域出發，探究人工智能智能性的獲取、升華與超越。這要求我們真誠地面對表征時代的全新的物質性存在——人工智能。因為，一方面，人工智能實現了人類文明長久以來的夢想，自己能夠創造像自己一樣的存在；另一方面，人工智能成為今天現實的唯物之物，既突破了物的存在界限與方式，更直指唯物主義之唯物的內涵與結構。在我們看來，人工智能的智能性印證了“機器是人”的社會歷史現實，這是技術的成功，更是人類觀念，特別是唯物主義觀念真實納入“人的活動及其成果”的文明成就。

其一，人工智能作為人類“一般智力”對象化的產物，是今天的物質性存在。因此，今天的唯物主義之唯物性已不再局限于因果推斷可直接證明的自在屬性，而是蘊含了人類活動所表達的社會歷史性與實踐創造性。因此，社會歷史的人性和社會歷史性實踐應該是唯物主義的本質規定性。因為，人的唯物性的活動在對象物的形態變更中真正吸納并表達了人的本性，確證了“機器是人”的判斷，物由“唯物之物”發展成為能夠“換人”的社會之物。

其二，人類的創造和實踐拓展了唯物的客觀性，意味著唯物之“物”的界限正在從根本上被人類的實踐所打破。因此，今天的唯物主義必須全面而深入地考量唯物的客觀、唯物的存在和唯物的邊界，而且只有蘊含“實踐觀點”的思維方式，才能真正將唯物主義內化成人類行為的基本原則。因為，人工智能的客觀性表達為創造之物的客觀性、造物過程的客觀性與造物方式的客觀性。人類在對物質世界施行實踐改造、對現實世界實行邏輯提取、對未來世界進行憧憬追尋的過程中，將人工造物的客觀性最終表征為造物之“人”的觀念的客觀性。

其三，人工智能時代，人以“物”為介、以“智”為質、以“創”為行，不僅創造了新的唯物之物，更以新唯物主義超越了機械唯物主義和直觀唯物主義對人、對物、對人與物關系的還原論的理解范式。這個時代的唯物主義是真正融合歷史客觀的唯物主義。因為，人工智能“實現”智能的哲學敘事充分表明，人類創造之物就是社會存在與社會意識統一升華而成的客觀之物。人工智能時代需要我們建構直面人與物的本質、促進人與人的創造之物共生共存的唯物主義。人工智能達成“機器是人”的觀念變革就是這一迫切需要的現實證明。

Acquisition， Sublimation and Transcendence of Artificial Intelligence’s

Intelligence from the Perspective of Materialism：

From “Man is Machine” to “Machine is Man”

TU Liangchuan

School of Marxism， South China Normal University， Guangzhou 510631， China

Today’s artificial intelligence is realizing mankind’s long-standing imagination of “machines are humans” with practical achievements. With its learning， generalization， pattern recognition and decision-making capabilities， artificial intelligence changes the intuitive materialist cognitive paradigm of “man is a machine” from a philosophical perspective and expresses a new connotation of materialism. Artificial intelligence is a special “material” form created by human in history. It not only represents the realistic height and practical wisdom of mankind in the era of artificial intelligence that human insists on using materialism to explore the relationship between man and things， but also shows that materialism is not linear materialism or mechanical of scientism. Through “obtaining intelligence through things”， “promoting intelligence through things” and “acting wisdom through things”， artificial intelligence technology， while defining the era， proves that materialism must incorporate human activities and their results into the connotation and structure of “materialism”， so as to become objectivity that goes hand in hand with the object. This is the true materialism. Therefore， presenting how artificial intelligence can change the concept of “humans are machines” and form the philosophical metaphor of “machines are humans”， is the specific way we enrich and develop materialism today. It is also the philosophical premise for truly dealing with the relationship between humans and artificial intelligence.

artificial intelligence; humans are machines; materialism; history

責任編輯：曾 靜