正文

AI造反是科幻电影中常见的桥段，对AI的隐忧也从未在人们心中消散。

随着神经网络在AI领域的突破，对其的质疑和否定也是愈演愈烈，甚至有不少学者对其“暗箱”的特性抱有极大的忧虑和不安：基于神经网络的人工智能对现实中的复杂问题可解吗？“暗箱”模型是否是必要的，是否存在“白盒”的替代方法？自学习的“暗箱”人工智能会“作恶”推翻人类吗？不过，从周易哲学中“感应观物”的角度来看，这三个对人工智能的隐忧完全是可以从根本上被消解的。

首先，对神经网络在现实复杂问题下可解性的质疑可以通过周易哲学中“全息感应”的世界观来消解。在西方自然科学的实践中，理想化建模是理论建立的第一步。因此，生命被解剖，物体被解构，以此符合理想化模型的预期；同时为保证理论的数学可解性，模型是被简化的，以此解决问题的趋势自然是单调化的。与西方科学理念不同，《杂卦》曰：“咸，速也”（《易·杂卦》），周易同时从时间和空间 $^1$ 肯定了万物间普遍存在的多角度多维度的关联，因异而合异，在不同事物间寻求多样的关联。如果说西方科学体系是基于一组假设而层层推导，是由点发散的树状结构；那么周易哲学中对事物的认识则是将两种事物直接网状联系，透过两个集合间无数个体组成的关联网络，寻求其中普适规律。“万物本一，故能合异；以其能合异，故谓之感”（《正蒙·乾称》），基于这种思想的研究不再束缚于模型理想化前提，也不再局限于同类范畴，其研究对象和研究的规律本身都是多样多元的。这符合了神经网络的基本结构和构造理论，为神经网路对复杂问题的可解性提供了哲学基础。

其次，“暗箱”模型的必要性可以通过周易哲学中“退藏于密”（《系辞上》）和“感需无心”的观念来支撑。暗箱模型“白盒化”的尝试从未停止，却鲜有重大突破。从周易哲学角度反观，白盒化的尝试与周易哲学中“大音希声，大象无形，道隐无名”（《老子·四十一章》）的认识相悖。的确，我们珍视人类的思维，它是所有理论和解释的源头；但是，在大数据时代下，机器算法已经表现出超乎理论的预测能力。曾经，易于理解的世界叙述以及可检验的预测可以形成一个良性循环；现在，人工智能反而常有悖于理性，理解和预测、机制和模型已经失去了一致性。在研究多元异类事物间联系的过程中，我们不能用理想化的模型去替代复杂规律；强调白盒化的推进，便放弃了暗藏规律中的丰富的模糊性，预测结果自然不尽如人意。同时，周易中提倡“中无私主，则无感不通”（《伊川易传·卷三》），神经网络作为泛化的自学习模型就是符合了无心的要求，它的“暗箱”特性包含了多样性，是无偏见的体现。同一个网络结构“寂然不动”（《系辞上》），通过“感”得到各神经元的权重组合并不唯一，但能有优异的预测性能。这一点便是人类不能匹敌的。人类的认知和迭代速度囿于生理原因的限制，而机器依靠大数据的投喂和算力的支撑，可以突破限制，从而加速对事物规律的认知和掌握。因此，利用“暗箱”，用机器帮助人类突破思考的生理极限，在当下看来绝对是一桩必要且合理的交易。

再者，对自学习人工智能会作恶的忧虑可以通过周易哲学中“主客泯合”的认识来打消。祛魅的世界观是现代科学的先决条件。对人工智能态度的分歧并不是源于对真理的热爱，而是对控制权的过分渴望。当这种渴望不被满足时便化为忧虑和恐惧。人可以通过计算掌握一切的傲慢仅是因为自身长期处于宏观世界。在微观世界，“测不准原理”和“观察者效应”早已被打破人类不败的神话。“有有我之境，有无我之境。”（王国维《人间词话》）周易哲学中看待问题时并不存在观察者（主体）凌驾于被观察者（客体）之上的人类中心主义。抱有“主客泯合”的心态才能更好的利用理性与非理性，对理性的“宽容”允许了掌握一种规律的标准是从其目标出发的。以自然语言处理为例，理解翻译的逻辑流程并不是目的，而正确的翻译结果才是。所以，机器偏爱的表示和经验法则不需要反映人脑偏爱的表示和经验法则，人类也应乐于接受机器得出的对世界丈量的结果。

人类对基于神经网络的人工智能不应抱有担忧和否定，应对其可解性和必要性做出肯定，以期突破人类的极限。人类可以将人工智能看作是一个观察世界的探针，通过与世界中信息数据的大量摩擦碰撞，勾勒出世界万物间联系和规律的轮廓。未来知识最成功的形式应是将人类清晰的理性与机器触及世界模糊的回声相协调一致。

作者注

  1. 注。通常意义上，速度是空间和时间的比值。但是，在相对论中，光速不变是整个理论的前提假设。若是相对论符合宇宙的美学，则常量不该有量纲（单位）。光速的量纲是m/s，只是符合了人类对时间空间不对等的感知。若是跳脱出人类感知的局限，便会发觉时间和空间是对等且可互相转化的。

参考文献

  1. 马克斯·韦伯.学术与政治[M]，冯克利，译.上海：生活·读书·新知三联书店，2005

  2. At the Limits of Thought [OL. 2022-07-15] https://aeon.co/essays/will-brains-or-algorithms-rule-the-kingdom-of-science