人工智能的出现对哲学意识论7篇人工智能的出现对哲学意识论 人工智能的出现对哲学意识论的意义 A.否定意识对物质的能动性 B.根本改变了人类意识活动的规律性 C。降低了人在意识活动中的主下面是小编为大家整理的人工智能的出现对哲学意识论7篇,供大家参考。
篇一：人工智能的出现对哲学意识论
人工智能的出现对哲学意识论的意义A.否定意识对物质的能动性
B.根本改变了人类意识活动的规律性
C。降低了人在意识活动中的主体性
D。
表明意识活动与其他物质运动形式具有同一性
选d伙计
物质决定意识，人工智能的成功，是因为我们对认识的正确应用，从实践到认识，我们得到许多理论与客观规律，再从认识到实践，我们应用这些规律创造出人工智能，实践又证明人工智能的优越，那等同证明我们认识的正确。那物质决定意识就肯定是正确的，不然没有我们先前的实践，就不可能有正确的认识，也就不可能有人工智能的产生，也就是再次实践的证明认识的正确。
马克思认为存在决定意识，意识是基于一定的物质基础（大脑，现在又加上人工智能的计算系统）上的
实践－认识－实践（从实践到认识，再从认识到实践）
这样的循环过程中产生的。人工智能的出现，与马克思主义的哲学意识论并不矛盾，而是一种证明。
人工智能的出现对哲学意识论的意义是()。
A.否定了意识对物质的能动性
B.根本改变了人类意识活动的规律性
C.降低了人在意识活动中的主体性
D.表明了意识活动与其他物质运动形式的同一性
哲学是一门给人智慧、使人聪明的学问。企业发展、个人工作都需要哲学的指引。回答下题。
1.金融危机中，海尔企业在海外市场推出“即需即供”的商业模式，即围绕客户定单组织生产，在研发上实现即需即变，制造上实现即需即制，物流配送上实现即需即送，使产品研发、市场开发、产品供应链达到了有机统一，实现了逆势增长。这一模式体现了
①从变化发展的实际出发
②统筹考虑，优化组合
③注重了量的积累
④对事物发展各种条件的把握
A.①②③
B.①③④
C.①②④
D.②③④
2.一位成功的雕塑艺术家说：“在创作时，我常想人民在想些什么，想要些什么，时代需要些什么，我该怎样做才能使作品既有时代性，又能震动人心。”艺术家的创作
①坚持了群众观点和群众路线
②坚持了两点论与重点论的统一．
③充分发挥了意识的能动作用
④坚持了主观与客观具体的、历史的统一
A.①②③
B.①③④
C.①②④
D.②③④
篇二：人工智能的出现对哲学意识论
人工智能的出现对哲学意识论的意义是什么从表面上看，人工智能的产生似乎对物质决定意识的观点提出了挑战，因为意识可以不依赖人的大脑而存在，而且可以消灭物质，甚至人类，意识到意识可以决定一切物质，包括人类
。当然，它始终要依附于某种物质，但不能因此就说物质决定意识。
但物质不光指东西本身，应该还包括物质变化，发展的规律，即自然规律，诸如水加热变成蒸汽，这个规律也是物质的。而人工智能的发展也必须服从于自然规律，如果违背自然规律，它一样是要受到惩罚的。
就像以前以为人是万能，想砍树就砍树，想吃动物就吃动物，以为我们的意识可以决定一切物质的存在，现在被惩罚了，才知道不能这么做了。人工智能可以发展到很先进的程度，就算它超过了人类，把人类都消灭了，这个世界只剩下机器人了。
它们一样要遵守自然规律，他们一样会制定各种法律来保护地球，他们一样不希望生存在成天山洪爆发、到处地震的环境中，更不愿意成天担心吊胆地球那天会毁灭。由于他们的智能或智慧超过了人类，他们一定会把地球保护得比我们更好。
物质决定着意识，过度砍树，就山洪暴发，只得乖乖听话，别砍了。所以，如果说自然规律也是物质的话，那么就肯定是物质决定意识。
这个世界将会怎么运转下去，没有人能够决定得了，就算比我们高级一亿年的外星生物或者机器人，也一样决定不了。
马克思主义哲学的基本特征：
1、马克思主义哲学在实践基础上第一次实现了唯物主义和辩证法的有机统一。
2、马克思主义哲学在实践基础上实现了唯物辩证的自然观与唯物辩证的历史观的有机统一。
3、马克思主义哲学实现了实践基础上的科学性和革命性的统一。
篇三：人工智能的出现对哲学意识论
人工智能的出现对哲学意识论的意义是什么马克思认为存在决定意识，意识是基于一定的物质基础（大脑，现在又加上人工智能的计算系统）上的
实践－认识－实践（从实践到认识，再从认识到实践）
这样的循环过程中产生的。人工智能的出现，与马克思主义的哲学意识论并不矛盾，而是一种证明。
物质决定意识，人工智能的成功，是因为我们对认识的正确应用，从实践到认识，我们得到许多理论与客观规律，再从认识到实践，我们应用这些规律创造出人工智能，实践又证明人工智能的优越，那等同证明我们认识的正确。那物质决定意识就肯定是正确的，不然没有我们先前的实践，就不可能有正确的认识，也就不可能有人工智能的产生，也就是再次实践的证明认识的正确。有人认为人工智能随着人类的发展会不断发展，将来甚至超过我们人类自己。我认为这种可能性也是存在的。但我认为人工智能的发展一般不可能这样发展。现在有许多科幻片写将来的人工智能多么厉害，甚至超过人类本身，人类与人类自己创造的智能，比如说机器人、计算机网络进行大战。这些电影从事物发展的可能性来看是可以的。但我分析，人类现在的水平远超过人工智能，将来人工智能发展得非常高的水平了，那也是人类推动的，那时说明我们人类自己的水平来就更高了，不然我们如何创造高水平的人工智能。当然我们在发展他的同时也会认识到人工智能发展的不利方面，他对我们人类的威胁。我们当然会采取保护人类自己，制约人工智能对我们的威胁的手段。我认为甚至有可能随着生命科学
的发展，人类随着对自己生体奥秘的解密，人们将来可能会把人工智能与人类自己结合起来。当人出生时，我们用储存知识的芯片装进大脑，人们可以轻松地得到前人知识经验。当人的肉体快死亡时，用先进的人工智能技术把他的脑袋机器仿生从中把他的思想保留下来，那他就能够做到永生不死了。反正我觉得人类发展好了，其前途不可限量。现在的一些奇思妙想，将来我们自己都可能会认为人类自己当年水平太有限了，也就才这么点想象力，要是多点想象力说不定人类文明已经提早许多了。可能将来人类遥想当年，那些什么人工智能与人类大战之争真是无聊，因为我们人类自己就已经机器仿生化、电子化、人工智能化，人可以做到永生不死了。
篇四：人工智能的出现对哲学意识论
人工智能的出现对哲学意识论的意义是什么人工智能的出现对哲学意识论的意义是_____。
A:否定了意识对物质的能动性
B:根本改变了人类意识活动的规律性
C:降低了人在意识活动中的主体性
D:表明了意识活动与其他物质运动形式的同一性
参考答案:D
本题解释:参考答案：D【解析】人工智能充实和演化了辩证唯物主义的意识论。它进一步表明了意识是人脑的机能的属性。故选D。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同
的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
[1]
2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”
篇五：人工智能的出现对哲学意识论
20世纪西方科学哲学的发展，经历了向“语言研究”和“认知研究”的两大转向，认识论的研究在不断去形而上学化
的同时，正在走向与科学研究协同发展的道路。作为当代人
工智能科学的基础性研究，认知研究的目的是为了清楚地了
解人脑意识活动的结构与过程，对人类意识的智、情、意三者
的结合作出符合逻辑的说明，以使人工智能专家们便于对这
些意识的过程进行形式的表达。人工智能要模拟人的意识，首先就必须研究意识的结构与活动。意识究竟是如何可能
的呢?塞尔说道：“说明某物是如何可能的最好方式，就是去
揭示它如何实际地存在。”这就使认知科学获得了推进人
工智能发展的关键性意义，这就是认知转向为什么会发生的
最重要原因。
由于哲学与认知心理学、认知的神经科学、脑科学、人工
智能等学科之间的协同关系，无论计算机科学与技术如何发
展，从物理符号系统、专家系统、知识工程，到生物计算机与
量子计算机的发展，都离不开哲学对人类意识活动的整个过
程及其各种因素的认识与理解。人工智能的发展一刻也离
不开哲学对人类心灵的探讨。无论是强AI派抑或弱AI派，从认识论上看，人工智能依赖于物理符号系统模拟了人类思
维的部分功能，但是，其真正对人类意识的模拟，不仅有赖于
机器人本身技术上的革新，而且也有赖于哲学对意识活动的
过程及其影响因素的了解。
从今天来看，人工智能的哲学问题已不是人工智能的本
质是什么，而是要解决一些较为具体的智能模拟方面的问
题。这些问题包括：
1．关于意向性问题
人脑的最大特点是具有意向性与主观性，并且人的心理
活动能够引起物理活动，心身是相互作用的。大脑的活动通
过生理过程引起身体的运动，心理状态是脑的特征。“确实
存在着心理状态；其中一部分是有意识的；大部分是具有意
向性的；全部心理状态都是具有主观性的；大部分心理状态
在决定世界中的物理事件时起着因果作用。”在这样的前
提下，塞尔认为，计算机或人工智能是无法像人的大脑一样，既具有意向性又具有主观性的。他对一些强AI观点提出了
批评，认为坚持这种观点的人，把人的思维与智能纯形式化
了。而计算机程序的那种形式化、语法化的特征，对于那种
把心理过程与程序过程视为同样过程的观点是致命的。因
为人心不仅仅是形式的或语法的过程，人的思想所包含的决
不只是一些形式化的符号。实际上，形式化的符号是不具有
任何语义的。“计算机程序永不可能代替人心，其理由很简
单：计算机程序只是语法的，而心不仅仅是语法的。心是语
义的，就是说，人心不仅仅是一个形式结构，它是有内容
的。”塞尔认为，机器究竟能否进行思维的关键在于：它是
否能够给对象赋予意义。“意识、思想、感情、情绪以及心理
的所有其他特征远非语法所能包容。不管计算机的模拟能
力有多强，按照定义，它也不能复制那些特征。”在塞尔看
来，计算机模拟毕竟不是现实，例如，我们可以用计算机模拟
风暴来临时城市周边防洪的形势，用计算机模拟仓库的火
灾，用计算机模拟车祸发生的场景，等等。但是，谁会认为这
种模拟就是事实呢?心毕竟是种生物学现象，其复杂性决非
是计算机所能模拟与复制的。
计算机有没有意向性，这个问题的争论可以归结如下：
1)
究竟什么叫作意向性?机器人按照指令从事特定的行为
是不是意向性
2)
人类在行动之先就已经知道自己究竟是在做什么，具有自我意识，知道其行动将会产生什么样的结
果，这是人类意识的重要特征。那么我们应该如何理解机器
人按照指令从事某种行为呢?3)
意向性能否被程序化?塞尔认为，“脑功能产生心的方式不能是一种单纯操作计算机
程序的方式。”相反，人们要问的是：意向性是不是一种可
以理解的精神，如果可以理解，那么为什么就不能程序化?塞尔认为，计算机具有语法，但不具有语义。但实质上，语法
与语义本身就是二而一的问题，两者是从来也不会相分离
的。如果两个机器人之间可以互相交流，那么我们难道能说
它们之间只有语法而没有语义吗?如果程序能把语法与语
义包含在一起，那么我们还有必要分清楚语法与语义吗?塞
尔的观点是，哪怕计算机复制了意向性，但复制不是原本。
其实，当我们对人类的认知及其与其行为的关系弄得一清二
楚时，我们肯定能够把我们对人类大脑的心理过程与行为的
关系编成程序，输入各种我们所了解的有关人类的信息，使
计算机“无所不知”。然而，到了那个时候，我们是否还能像
塞尔所说的，人工智能不是智能，人工智能中没有意向性和
心理过程，因为它缺乏人类的蛋白质与神经细胞吗?意向性
的复制是不是“意向性”?对理解的复制是不是“理解”?对
于思想的复制是不是“思想”?对于思维的复制是不是“思
维”?我们的回答则是：基础是有别的，功能是相同的。依赖
于不同的基础形成同样的功能，人工智能只不过是我们人类
智能的特殊的实现方式。塞尔用意向性来否定人工智能的
深度，虽然有一定的根据，然而，当人工智能能够模拟出类似
于人一样的思想时，即使人们都认为人工智能和人的智能是
有着本质区别的，那么我们也会感到这种区别已经不具有什
么重要意义了。塞尔的观点只能将人的心灵再度神秘化。
2．人工智能中的概念框架问题
任何科学都是建立在它所已知的知识之上的，甚至科学
观察的能力也无不与已知的东西相关，我们只能依赖于已知
的知识，才能理解未知的对象。知与未知永远都是一对矛
盾，两者总是相互并存又相互依赖的。离开了已知，就无法
认识未知；离开了未知，我们就不能使科学认识有所发展和
进化。“科学学习如何观察自然，而且它的观察能力随着知
识的增长而增长。”有大量的证据可以证明，当人们观察物
体时，观察者得到的经验并非决定于以光线进入他眼球的信
号，也不仅仅决定于观察者视网膜上的映像。两个正常的观
察者从同一地方观看同一个物体，并不一定得到同样的视觉
经验，即使在他们的视网膜上的映像实际上是一样的。正如
汉森所说的那样，观察者在观看物体时，看见的比眼球接触
到的多得多。所以，夏佩尔说，“观察者在观看物体时得到的
视觉经验，部分地依赖于他过去的经验、他的知识和他的期
望。”观察对于科学是十分重要的了，但是，“观察陈述必须用
某种理论的语言构成”，“观察陈述是公共实体，用公共的语
言加以阐述，包含着具有不同程度的普遍性和复杂性的理
论。”这就表明了观察需要理论，科学需要理论为先导，科
学认识不是建立在未知的基础上，而是建立在已知的知识基础上的。
概念框架也称背景知识、背景信念。之所以将人们认知
的概念框架称作信念，是因为概念框架是在不断地学习与实
践中形成的，得到确证的那些可资利用的可靠的信息；这些
信息在过去已被证明是非常成功的，我们对它没有理由怀
疑。如果说背景信念有什么不确定性，那么我们可以说背景
信念是不断在增长的、变化的，它处在不断的更新中。
人们认知结构中的概念框架究竟是由哪些元素
构成的?对于这个问题，科学哲学家们仅仅将其理解为已知的知识。
例如，“世界图景”(图尔敏)、“研究传统”(劳丹)、“研究范
式”(库恩)、“背景信念”(夏佩尔)等等。为了理解概念框
架，我们首先要将认知主体看作是一个处在复杂环境中的
人，他不仅是一个科学的观察者，而且是一个社会的观察者、生活的理解者、情感的关系者，总之是一个社会的有着七情
六欲的人。
我们根据一个人所处的社会环境与现实社会背景，便可
以具体地归纳这个认知者所具有的概念框架是由哪些因素
构成的。但是，由于概念框架是一个变量，如果我们不对智
能模拟的目标加以限定，那么计算机编程就会面临指数爆炸
的问题。因此，对人类智能的模拟就必须把机器人的目的加
以限定，让机器人做特定的、有限的工作。人脑的活动是分
区域的，那么对人脑意识的模拟首先应当分功能地进行。
概念框架问题是人工智能研究过程中最为棘手的核心
问题，它所带来或引发的相关问题的研究是十分困难的。在
这个问题上，基础性的研究是哲学的任务，即概念框架应当
包含哪些因素，日常知识如何表达为确定的语句，人类智能
中动机、情感的影响其状况是如何的，如何解决某些心理因
素对智能的不确定性影响。而人工智能的设计者们则要研
究这些已知知识应当如何表达，机器人如何根据概念框架完
成模式识别，概念框架与智能机行为之间如何联系，概念框
架如何生成、补充、完善，以及在运用这个概念框架某部分知
识的语境问题，等等。而至于智、情、意的形式表达方面，则
是人工智能研究者的任务。
3．机器人行为中的语境问题
人工智能要能学习和运用知识，必须具备识别语言句子
的语义的能力，在固定
的系统中，语义是确定的。正因为这
样，物理符号系统可以形式化。但是，在语言的运用中则不
然，语言的意义是随语境的不同而有差别的。
实际上，AI也就是首先要找到我们思想中的这些命题或
者其他因素的本原关系、逻辑关系，以及由此而映射出构成
世界的本原关系、客体与客体之间的关系。最初的物理符号
系统便是以此为基础的。但是，由于人们的思想受到了来自
各方面的因素的影响，甚至语言命题的意义也不是绝对确定
的单个句子或原子命题的意义更是如此。因此，最初，简单
的一些文字处理与符号演算完全可以采取这种方式，但进一
步的发展，例如机器人之间的对话、感知外界事物、学习机等
等，就必须在设计时考虑语句所使用的场合及各种可能的意
义。
我们再回到维特根斯坦思想的发展。维特根斯坦的早期思想在哲学研究中遭到了来自各个方面的批评，主要的问
题是语言的日常用法，是不可能按照维特根斯坦规定的那样
来使用的。在日常的使用中，语言的实际用法即语境决定了
语言命题的意义。“哲学不可用任何方式干涉语言的实际用
法；因而它最终只能描述语言的用法。”任何语言总是有确
定的意义的，关键在于它是处在什么样的场合中，如何使用，即用于一个特定场合的句子其意义是确定的，否则这个句子
就无法为人们所理解，就无所谓意义，所以“我们无疑懂得这
个词，而另一方面，它的含义就在于它的用法”。
约翰·奥斯汀则把语言划分为两类：一类是记述式的，或
者说是陈述，具有真或假的特性；另一类是完成行为式的话
语，“它要完成它所特有的任务，这就是被用于完成某种行
为。说出那样一种话语，就是完成某种行为。”“完成行为
式话语必须是在特定的环境中说出，这种环境与有关的行为
在各个方面都是合适的。”完成行为式的话语在我们日常
生活中往往体现为一定的效果，即如果这
件事是如此这般地
发生了，那它便是正常的，如果相反，那它便是不正常的。在
奥斯汀看，我们没有纯粹的语言标准，把陈述式或完成行为
式分离开来，例如火车站广播员说，“请各位旅客在越过铁轨
时通过天桥行走”，它既是直陈式的，又是完成行为式的句
子。不管奥斯汀对句子的划分存在什么样的问题，但是，我
们从维特根斯坦后期思想、奥斯汀的语言哲学来看，语境问
题是确定语言意义的极为重要的方面。
由此看来，由于语境问题的存在，人工智能的语言编码
就不是一种纯粹逻辑的技术，也不是一个纯粹认知心理学的
问题。功能模拟在产生特定思维过程中已经显现出超人的
有效性，记忆、知觉、意象、概念形成、问题解决、言语理解等
等，都被看作可用实验来检验理论的研究领域，有关这些领
域，提出了叠代、递归、组块、后进先出存储、水平搜索、垂直
搜索、几何图形编码或其他信息加工的组合。但是，人的精
神状态以及语言在实际中的运用，则是一个更为复杂的领
域。如果要模拟人的行为，那么就必然会涉及到语言及其运
用，涉及到语境的问题。
福多和拉普提出了“内容整体论”概念，认为一个表达式
只有作为整个语言的部分时才能够有内容。如果我相信命
题P，那么，我就得相信与P处于语境关系中的各种命题。
内容整体论是与语言原子论相对而言的，这种原子论相信，表达式可以通过自身与语言之外的实体的关系而具有意义。
“我们所说的内容整体论是认为，具有内容这种属性是整体
性的，在这种意义上，只有当语言中的许多其他(不同义的)表达式具有内容时，某个表达式才能够具有内容。”当然，持内容整体论观点的最早也许是“奎因一迪昂”原理，主张句
子命题的意义必须是句子处在一个整体的科学理论语境中
才能确定。
而自弗雷格对词义的分析时提出语境原则以来，语境论
现已普遍成为语言哲学
所探讨的重要方面。弗雷格认为，一
个词的意义只有在句子的语境中才有意义，例如“暮星”与
“晨星”虽然是相同的对象，但其语境不同，意义也是不同的。
达米特在语境论基础上，提出了“从属原则”，即如果一个词独立于它出现时的句子，那么我们就无法确定它的意义。同
样，没有领会整个思想，我们也就不能掌握构成这个思想的
组成部分。
在哲学上，语境论是在“概念的相对性”提出之后形成
的，它作为反对形式化的一种观点，即反对人们认为可以建
立一套能被普遍应用而无须考虑特殊情况的抽象形式，或者
我们可以通过研究一个陈述的逻辑结构来确定它的含义的
观点。语境论者包括道德语境论(伦理情景主义)与哲学的
语境论。“在语言哲学中，语境主义提出，一个词的意思是通
过它在一个句子中的用法或出现来确定的，也就是说，通过
它对句子内容的作用来确定的。因此，句子或命题在对意思
的解释上比词或概念更重要。理解一个词就是理解它如何
被用在一个句子中。语境定义是以语境主义为基础的，它指
的是：解释一个词，要求助于它出现于其中的句子。根据对
语境主义的类比，奎因和戴维森创立了人们所说的语义和整
体论，这一观点认为，一个句子的意思是由它在整个语言中
的用法确定的。”奎因说道：“即使假定终究可以给同义性
的概念提供一个令人满意的标准，但是，这种做法仍然只是
考虑了‘意义’这个词的一种语境，即‘意义相似’这个语境。
语词是否也有语言学家们应予以注意的其他一些语境呢?是的，语词肯定还有另一种语境，即‘具有意义’这个语
境。”因此，我们说同义的问题时，就得确立情境的相似
性，但是，“没有两种情景是完全相似的，即使在其中说出同
一形式的情境也有无数的差别。”
鉴此，人工智能在设计语言编码时，就不得不考虑整个
思想以及言语的各种情境条件对于句子意义的制约作用。
然而，困难在于找出那些与语言情境有关联的主观成份，而
对于后者，则几乎是不可能的。因为外部情境是一个极不确
定的因素，每一个场景都是不相同的，这只能根据社会文化
的类型大致确定几种不同情境类型，社会化的认识论则将在
这方面提出它们自己的见解。
显然，从事对语境问题研究的哲学家们推动了这个转
向。实际上，把世界形式化，或者形式地理解智能行为，直至
目前人们认为是极为困难的，这些困难用形式化的方法是无
法逾越的。由此可见，西蒙和纽厄尔的符号程序已经走到了
终点。致命的局限性是由于符号程序没有看到信息加工系
统是动态的、相互作用的、自组织的系统。而罗森布拉特则
清楚地看到了这一点。
4．日常化认识问题
人工智能模拟不仅要解决心身关系，即人脑的生理与心
理的关系问题，而且还必须解决人脑的心理意识与思维的各
个层次间的关系，以及人的认识随环境的变化而变化、随语
境的变化而变化的问题。根据智能系统的层次性分析，我们
可以逐步做到对各个层次的模拟，但是，智能层次性分析也
只是一种抽象化的分析或理想化的分析而已。实际的智能
是多个层次之间不可分割的相互关联着的整体，各层次间究
竟是如何发生关联的?在什么情况下发生什么样的关联?这便涉及到日常化的认识问题。
因此，建立在符号系统基础上的人工智能无法解决人类认识的日常化问题，特别是无法解决人脑的情感、动机、意向
性等心理活动功能，无法解决我们的日常认识因语境不同而
意义不同的问题。
现象学大师胡塞尔则认为，世界、思想的背景、日常语境
等是一个非常复杂的系统，这个系统是与那些同个人复杂的
信念体系等相联系的事实组成的。但是，原则上说，我们可
以将自己在世界中的存在悬置起来，而完成对人类信念系统
的独立描述，这样，我们智能行为的基础就可以得以确定。
但是，海德格尔却反对其导师胡塞尔的观点。我们所生存的
世界，我们说话的语境等等我们日常应付自如的方式，是我
们社会活动的一部分，是我们的存在方式。这种存在方式是
我们无法像胡塞尔那样将它抽取出一定的成分确定化的。
明斯基指出：“仅是建构一个知识基础，就成为智能研究的重
大问题……关于常识性知识的内容和结构，我们还是知道得
太少了。‘极小’常识系统必须‘知道’有关因果、时间、目
的、地点、过程和知识类型……某些情况。在这一领域中，我
们需要花力气做严格的认识论研究。”1970年后，在明斯
基的倡导下，人们开始研究“微世界”领域，打算形成系统地
处理知识的方法，并且人们希望这些限定的、孤立的微世界
能够逐步变得更接近现实，并且能早日成为通往现实世界的
理解手段。但是，最终人们发现这种研究在目前的情况下过
于困难。因为，关键的问题是我们必须在面对常识的研究中
形成一组抽象原理，以与常识理解相对称。“但是，人类很可
能根本不是按照通常的方式使用常识性知识的。正如海德
格尔和维特根斯坦所指出的，与常识性理解相当的，很可能
是日常技能。所谓‘技能’，并不是指过程的规则，而是指在
众多的特定场合知道该做什么。”如果是这样的话，理解
技巧就不是以某种确定的规则为基础的了，例如道德语境、审美情境等等。那么，基于符号的AI就无法对这样一种人
们在特定的语境中所做出的特定行为做出模拟了。这就迫
使AI的研究从符号操作理论转向神经网络模型的建构。
由于物理符号系统是一个物理的过程，它与人的心理活
动有着根本的区别。因此，要模拟人的心理与意识，在原则
上是不可能的事。但是，模拟人的意识所要解决的问题主要
是三个方面：
首先，限定人工智能的目标。必须使单一的机器人对人
的意识的模拟特定化，即不要让机器人做太多的过于复杂的事情，不要使编程陷入指数爆炸。根据西蒙的观点，人的认
识就是解决问题，而人在解决问题时是先易后难、逐个逐个
地解决，而不是一次解决无数个复杂问题。
其次，必须把人的心理与意识分层次进行模拟。只要能
够展示出人脑的功能，那么尽管物理的过程与人的生理、心
理的过程是截然不同的，但从功能上来说则是等效的。但
是，要分层次地进行模拟，心理学的实验则是必不可少的。
即为了给观察到的人类行为建立模型而编制符号系统程序，心理学对参试者观察与实验的结果便可作为构造物理符号
系统的假设。
再次，必须建立理解意义的各种条件性假设。由于语句
的意义在使用过程中是变化的，其意义随语境的不同而不
同，这就需要我们在编程时设计出各种条件性假设，不同的
语境有着不同的条件，只要我们设计出这些条件，那么其意
义就得以确定。
篇六：人工智能的出现对哲学意识论
人工智能的出现对哲学意识论的意义是什么哲学上有一个悬而未决的问题，意识和智能产生自大脑，但是意识和智能能够理解大脑本身吗？
索罗斯在他著名的通俗著作《金融炼金术》开篇提到了一个问题，所有能被人类主观意识影响的东西，都不具备“客观性”（这句话请读三遍想三遍），因为“反身性”原理，所有有人类参与和影响的活动，从金融投机所属的经济学到预测社会发展的历史和人文类科学，都不具备真正的规律。某种程度上它们本质上都是伪科学。
这句论断让笔者印象尤其深刻。从量子力学主宰的微观世界被验证了无数次的“不确定性原理”，到索罗斯的“反身性”原理，背后揭示了一个深刻的规则：人不能跳出“人的视角”去验证人。
“不畏浮云遮望眼，只缘身在此山中”
人工智能大家都在追风谈
deeplearning，也就是程序员设计算法，训练计算机群从海量数据中习得
“特征”，也是这次AlphaGo不同以往围棋软件的地方，它能够与顶尖高手的大量切磋练习中“自动学习”提高技术。但是AlphaGo习得的那点“人工智能”与人类所真正代表的强人工智能相比，还有两个巨大的门槛。
第一个问题，归根结底，人是不是一部自动反应的机器？
《生活大爆炸》里有一个男主角叫
SheldonCooper，他很萌，但却是对情境感知能力较差，并伴随着严重强迫症。
社交困难、沟通困难、固执或狭窄兴趣。类似
SheldonCooper的人，在幼年时，会经常遇到这样的尴尬：
–
孩子没有交作业，老师很生气，便讽刺地说道：
–
老师：“狗把你的作业吃掉了吗？”
–
孩子：“老师的狗会吃掉纸？”
孩童是因为不能理解老师的提问而保持沉默，并会认为老师有养狗、而且狗会吃纸。但老师想要表达的其实是“你忘记交作业了”，而孩童本身没有办法了解这类的隐喻。
世界上真实存在着这样一群人。现代精神病学指出，这是一种温和的自闭症叫阿斯伯格综合症(Aspergersyndrome)，不同于一般自闭症，Aspergersyndrome保有社交的意愿却缺乏相关的能力，他们看起来像
“机器人”，但大多心智正常。
Aspergersyndrome从某种程度上反映了人类心智并不神圣，是有迹可循的。而认知心理学的发展，却越来越向人们揭示一个可能的结论，无论是自闭症患者、阿斯伯格综合症患者、还是普通人，实际上都是基本自动的机器。
神经科学家安东尼奥·R。达马西奥所著述《SelfComestoMind》(自我在大脑当中是怎么生成的)中认为，通常人们混淆了
emotion(直觉情绪)和
feeling(感受)。“我觉得怎么样，我觉得受委屈了，我觉得被尊重了”，这种“我的
feeling”
是杜撰的、虚假的。
一个比较典型的例子，这也是原来心理学经常引用的故事，在加拿大做的实验。在一个石桥上和一个铁桥上招募一帮人去谈恋爱，随机抽取一对一对去谈。石桥因为很坚固，有风也不会晃。铁桥是铁索桥，是吊桥，有风就会晃。因为一晃就会紧张，紧张恐惧是一个
emotion，恐惧来的时候又带来什么呢，内部是肾上腺素分泌；外部的表现，比如瞳孔放大，面部会发红，鼻孔会扩张，有各种各样的表现。
但是很有意思是，紧张的外在表现和爱情出现的外在表现是一致的。理论上讲，环境不应该对你是不是对对方有好感能够产生影响，不管你是在石桥上跟人谈恋爱，还是在晃动的铁桥跟人谈恋爱，理论上讲，你爱上对方的几率是差不多的。但一个很有意思的现象是，在晃动的铁桥上爱上对方的几率大大超过在一个稳定的石桥上，因为刚才讲的
feeling部分，就是这个自我部分，它不知道
emotion出了什么事儿，它只是去读取。它读取的数据是，原来所有的征兆，所有的征兆符合谈恋爱的特征，我就一定爱上对方了，我既然爱上对方了，我就一定要真的
去爱她，因为如果我觉得我是，而又没有真的去爱的时候，又会出现另一个，叫做认知失调。这样的话，他就以为自己是这样的，就那样去做了。这是真实研究的成果。
之前人们认为
emotion就是
feeling，达马西奥研究发现不是，emotion不能改变，见到什么样的情况你就会产生怎样的反应，是下意识的，是不能控制的。而feeling是
“我”
在作怪，受这个所谓的
“我”
来控制的，它首先读取
emotion的数据，经过处理之后告诉
“我”，我感受到了什么。
“处理”
的过程十分关键，它能否被模拟，与实现真正的人工智能息息相关，这是人工智能已有部分答案(比如
deeplearning)的第一个重大问题。而所谓的
“我”，自我意识甚至自由意志都是幻觉，是假的，不存在。我们实际上是个基本自动的机器，99.9%自动处理的机器，只不过这个机器有一个特别特殊的软件，就监控这个机器本身的“我”。
身体是遍布传感器(耳鼻口舌目身体，听觉嗅觉味觉触觉视觉)的硬件，又运行着一个产生“自我”的软件，从某种程度上来说，我们确实只是机器人。
但“自我意识”
是如何产生的，目前还没有彻底搞清楚，也是人工智能最重要的、且尚无头绪的问题。
第二个问题，100%的正确诞生不了真正的智能
所见与真实有很大的狭隘和偏差。
普通人的视力系统就是一种用于获取和分析可见光的信息接收系统，倘若缺少一类，或是性能不足，就会发生：盲人无法感知光线、色盲缺乏分辨色彩的能力、健全人的眼睛看不见紫外线、红外线，分辨不出偏振光……但真正的，健全人看待世界的方式其实与盲人摸象别无二致。
一个已知的事实是地球面向太阳的区域每平方厘米每秒会穿过大约
650亿个来自太阳的中微子，然而由于缺乏感知能力，不仅人类自身无法察觉。比如我们所谓的
“错觉”，错觉是在已获取信息的基础上，进行额外加工所获得的认知，有一个非常著名的例子就是卡尼萨三角形错觉；错误则是计划之外发生的随机突变。一些特殊的神经性疾病将使得我们感知到与常人完全不同的世界，例如拥有断续影像视觉（Cinematographicvision，一种罕见的精神异常现象）体验的人，大概会认同芝诺关于飞矢不动的论断所言非虚。
我们所谓的存在皆由我们的观察而得，而我们的观察方式存在先天性的漏洞。但奇妙的是，从感知、观察、形成概念、到逻辑推理均存在缺陷的人类，实现了真正的智能。
图灵开创了现代意义上的计算机科学，几乎同时代，美妙而强大的人工智能其实早在
50、60年代就开始研究了，但一直没有大的进展。之前的研究重点是精确的数理统计与创新算法，直到人们把眼光从线性系统放到非线性系统，从逻辑编排到混沌系统，从机器到人。才取得了一些有限的进展。比如模仿大脑神经元多层链路循环递进处理信息的方式，诞生了时下火热的深度学习。
计算机的发展，核心是逻辑门的堆叠带来的超高效率和超高准确性。100%正确却诞生不了智能。非线性系统、混沌理论指导下，即使目前流行的分布式计算、并行计算，还没有真正有
“容错”的能力。模拟错误的信息输入，输出错误的模型，能在下一次模型实践中发现模型本身的错误或局限，在没有程序员没有旁人主动干扰指出中习得
“错误”，并从中学习进化。这需要部分抛弃冰冷的逻辑和理性，一场真正的哲学革命。
生命体是各种不同细胞的堆叠，涌现了意识、智能、情感、道德、乃至今天人类的一切，以至于反作用于现实世界本身。计算机实现强人工智能的一天，必然也具备意识、情感、道德等表面上与
“智能”
无关的东西，那时候恐怕就不是一种机器和工具，变成活生生的生命体，而我们成为了造物主，成为了上帝。
宇宙的图像和大脑神经元的图像何其相似，真正人工智能的问世，笔者深信，那就是另一种创世。
篇七：人工智能的出现对哲学意识论
关于人工智能的哲学思考刘春浩
（）
摘要：人工智能从诞生之日起就备受社会各界的广泛关注，经过50多年的发展，现在已经成为一门综合性的前沿学科。人工智能的发展加速了科学技术的发展，同时对哲学的发展也起到了积极的推动作用。本文主要讲述了人工智能的发展过程以及广泛应用，并且通过对于人工智能的客观分析，对人工智能从哲学的角度进行了客观思考。同时本文主要采用了辩证思考的方法，对人工智能正反两面进行了阐述，并对人工智能的发展进行了展望。
关键词：人工智能；人类智能；人类；发展
人工智能诞生于20世纪50年代，它的发展已成为20世纪最前沿、最热门的科学技术之一。经过几十年的深入研究，人工智能已经不仅仅局限于简单条件判断式智能设计模式，而是寻求制造出具有接近甚至超过人类智能的机器。因此，人工智能已经不再是纯技术上的研究，而更多是关注人脑智慧的由来、思维意识的产生、人脑内部工作原理及运行方式的科学研究。目前世界上很多研究小组或研究团体希望通过对人脑运行的情况来破解人类思维意识的奥秘。日本最新研制的阿西莫（Asimo）机器人能辨别人类简单的思想活动；美国英特尔公司公布能够探知人类“心思”的软件；日本研制的仿人类机器人，已达到了以假乱真的程度，它能在适合的场景中使人们在10分钟或更长时间里都不能将它分辨出来；瑞士研究人员开启了“蓝脑”计划，对哺乳动物大脑进行复制研究，旨在寻找意识来源。这些研究的成果，让人们耳目一新、叹为观止，但人工智能的巨大进步也带来了诸多哲学问题。
1什么是人工智能
顾名思义,人工智能就是人造智能,其英文表示是“ArtificialIntelligence”,简称AI。“人工智能”一词目前是指用计算机模拟或实现的智能,因此人工智能又称机器智能。当然,这只是对人工智能的字面解释或一般解释。广义地讲,人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。
人工智能,是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性的新学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，包括了许多不同的研究领域。在这些研究领域中，其共同的基本特点是让机器学会“思考”，成为智能机器。
人工智能分为弱人工智能、强人工智能两种形式，弱人工智能是指通过编程实现机器的逻辑判断、数据存储和搜索等过程；强人工智能是指使机器能够产生思维意识，并具有与人类相当甚至超过人类的智能。
2人工智能的发展历程
人工智能的孕育期
·摩尔根（DeMorgan）提出了“思维定律”。19世纪20年代，英国科学家巴贝尔（Babbage）设计了第一架“计算机器”
人工智能的形成
人工智能的发展
20世纪80年代到本世纪初人工智能研究形成了三大学派。随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、连接主义和行为主义三大学派。
符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。例如，专家系统等。连接主义学派是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，1987年，首届国际人工神经网络学术大会在美国的圣迭戈举行，掀起了人工神经网络的第二次高潮。之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。三大学派的综合集成随着研究和应用的深入，人们又逐步认识到，三个学派各有所长，各有所短，应相互结合、取长补短，综合集成。
本世纪初以来：一个以人工智能为核心，以自然智能、人工智能、集成智能为一体的新的智能科学技术学科正在逐步兴起，并引起了人们的极大关注。该学科研究的主要特征包括以下几个方面：
(1)由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；
(2)由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；
(3)由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；
(4)由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究。
3人工智能的应用领域
1997年，人机大战中IBM公司的深蓝（BlueGene）智能机在六局棋的比赛中战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗（Kasparov），成为人工智能历史上的丰碑。随之而来，世界各国不断投入，加大了人工智能的研究，使其发展进入了快车道，研究成果斐然。同时伴随着人工智能的不断发展，人工智能已经广泛存在和应用我们的生活与研究之中。
人工神经网络
神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次出现高潮。霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法就是两个重要标志。现在，神经网络已在模式识别、图象处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。
机器人学
人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。这个领域所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它对于怎样产生动作序列的规划以及怎样监督这些规划的执行有了一种较好的理解。复杂的机器人控制问题迫使我们发展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低层进行规划。在本书中，我们经常应用一些机器人问题求解的例子来说明一些重要的思想。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多的课题，如机器人体系结构、机构、控制、智能、视觉、触觉、力觉、听觉、机器人装配、恶劣环境下的机器人以及机器人语言等。机器人已在各种工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋以及国防等领域获得越来越普遍的应用。
模式识别
模式识别就是指识别出给定物体所模仿的标本。人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，研究的是计算机模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
模式识别是一个不断发展的新学科，它的理论基础和研究范围也在不断发展。随着生物医学对人类大脑的初步认识，模拟人脑构造的计算机实验即人工神经网络方法早在50年代末、60年代初就已经开始。至今，在模式识别领域，神经网络方法已经成功地用于手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面。
机器视觉
机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。在视觉方面，已经给计算机系统装上电视输入装置以便能够"看见"周围的东西。视觉是感知问题之一。在人工智能中研究的感知过程通常包含一组操作。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图象压缩传输和复原、多光谱和彩色图象的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图象处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
智能控制
智能控制是一类无需(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制。智能控制有很多研究领域，它们的研究课题既具有独立性，又相互关联。目前研究得较多的是以下6个方面：智能机器人规划与控制、智能过程规划、智能过程控制、专家控制系统、语音控制以及智能仪器。智能检索
随着科学技术的迅速发展，出现了"知识爆炸"的情况。对国内外种类繁多和数量巨大的科技文献之检索远非人力和传统检索系统所能胜任。研究智能检索系统已成为科技持续快速发展的重要保证。数据库系统是储存某学科大量事实的计算机软件系统，它们可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。
智能调度与指挥
智能组合调度与指挥方法已被应用于汽车运输调度、列车的编组与指挥、空中交通
管制以及军事指挥等系统。
系统与语言工具
人工智能对计算机界的某些最大贡献已经以派生的形式表现出来。计算机系统的一些概念，如分时系统、编目处理系统和交互调试系统等，已经在人工智能研究中得到发展。几种知识表达语言(把编码知识和推理方法作为数据结构和过程计算机的语言)已在70年代后期开发出来，以探索各种建立推理程序的思想。特里·威诺格雷德(TerryWinograd)的文章《在程序设计语言之外》(1979年)讨论了他的某些关于计算的未来思想；其中部分思想是在他的人工智能研究中产生的。80年代以来，计算机系统、如分布式系统、并行处理系统、多机协作系统和各种计算机网络等，都有了发展。在人工智能程序设计语言方面，除了继续开发和改进通用和专用的编程语言新版本和新语种外，还研究出了一些面向目标的编程语言和专用开发工具。对关系数据库研究所取得的进展，无疑为人工智能程序设计提供了新的有效工具。
4人工智能对人类社会的影响
人工智能系统的开发和应用,己为人类创造出可观的经济效益,专家系统就是一个例子“随着计算机系统的不断发展与完善,人工智能技术必将得到更大的推广,产生更大的经济效益”。经济发展的好坏直接决定着社会发展的状况,只有在经济形势向好的前提下,才会有其它方面的发展。人工智能的出现,对经济的快速发展起到了相当大的作用。20多年来,人工智能的运用,几乎渗透到各个领域,包括经济领域、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域,并在实际应用中产生了巨大的经济效益,有力地促进了经济社会的科学发展。
人工智能对社会发展的贡献是有目共睹的,自人工智能出现以来,社会发展取得了举世瞩目的成就,在许多领域中取得了骄人的成果。当前,我国经济发展突飞猛进,取得了喜人的成绩,在社会发展上也更加注重利用这一学科发展，合理发展,利用人工智能高科技有力地推动社会的发展,千方百计利用科技的发展使得社会朝着和谐的方向迈进。同时,人工智能研究成果,也显示出了在某些方面,计算机要胜过人类的能力。当然,人工智能的核心问题仍旧是把人类的智能与机器智能更好的链接起来,处理好科技与社会的协调发展,这一问题仍旧是人工智能所应该解决的最重要问题。
在文化方面，人工智能的影响也颇大，人工智能促进人类知识的不断完善，同时人工智能广泛提高了人们的文化生活质量，还有就是人工智能也会促进改善人类的语言。
5人工智能与人类未来
那么伴随着人工智能的发展，尤其是强人工智能的发展，人类的未来会发生走向何方呢？
第一种观点认为,电脑永远不会赶上或超过人脑。首先,用人类创造的科学来支配创造科学的人类的精神是危险的,而事实上,人工智能也不可能完全明确地解释人的精神和意识,因为这是有悖哲学的合理性的。其次,要想科学地解释人类精神本身也是危险的,因为人类的思维过程不可能程序化和形式化,因此即便尝试也是注定失败的。第三,人工智能不能超过人的智力,是因为它是由人的智力创造的。机器没有自己的思维,如果不输入信息,那么电脑或者其他高科技机器都不会有任何的信息输出。而所谓的“结论”只不过是输入的信息经过输入程序的计算得到的逻辑结果。我们用人工智能得到的结果只是程序设计员预先编好的程序的运行结果。因此,可以说,人类的大脑总比它所制造出的人工智能更高级一些,机器永远都是人脑创造性的产物,是人类的工具而己。
也有一种观点认为,人工智能最终将会超过人的智能。“机器万能论”也是当前很强
势的论调。美国《时代》周刊1978年2月中的文章认为:可以赋予机器以“必胜的意志”,因为“计算机的能力是按凡何级数增长的”,并“朝着超乎人以上的智力发展”。有的科学家认为:人类创造出聪明的机器人,它们可能会取代我们征服世界。也有专家认为,机器人的智力会通过一系列的技术手段不断提高,最终同人一样,甚至更好“社会学家为我们的文化担忧,他们担心人类这个物种会因为优秀文化的缺失而消亡。
目前,有一种被称为“人工智能悖论”的理论。即从哲学的智能的角度看,不论认为人工智能能够超过还是不能超过人类智能,都是对人的智能的怀疑:如果人工智能超过了人的智能,人造的东西最终统治了人自己,毋庸置疑,那当然是对人的智能的贬低;反之,如果人工智能永远赶不上人的智能,那么说明人的智力永远无法超越自身的上限,这同样也是对人的智能的贬低。所一谓“人工智能悖论”,就是这两个相反的判断导致的一个逻辑矛盾"。
6人工智能给人类带来的三种结果
关于人工智能的未来,对人类来说是一种矛盾的期待:一方面专家们希望机器能象人一样灵活又有创造能力;另一方面,专家们又害怕人类创造的这种“机器”超过人类,反过来控制或伤害人类。人类对人工智能发展的矛盾必态,基于未来不同结果的预测:结果一:人类能控制机器:从某种意义上讲,这是主流的声音。机器再“智能”也不可能超过人类,这不仅因为机器是人类创造的,同时还因为人类认为机器不可能具备人的直觉思维、情感特点和创造性能力。
结果二:机器控制人类:这种观点虽然不是主流的,却也是主流的人隐隐担心的。他们担心人类创造的机器最终或失控或被某些“坏人”利用而对人类造成巨大伤害或控制人类。
结果三:人类与机器将处于一个控制与反控制的无限过程中:未来人工智能在给人类带来好处的同时,也必然带来坏处,它是一把“双刃剑”。未来人类与具有人工智能的机器的关系应该就象计算机与计算机病毒的关系一样,机器必然有局部失控或给人类带来伤害的时候,人类也必然不会完全被机器控制,二者将处于一个越来越激烈的斗争状态,并且永远没有结果,这也像人与疾病的关系一样。
7人类智能与人工智能的哲学关系
人工智能其实就是模仿、延伸和扩展人的智能为目地的一门技术，简单地说人工智能就是要让计算机变得更加聪明的技术。从马克思主义的观点来看，人工智能实际上就是人类智能发展到一定阶段的产物，是人类智能的延伸。关于人工智能的发展问题，哲学上至今仍然存在着许多的争议。
人工智能与人类智能的发展是一个相互促进、相互作用、相互影响的过程。它们既是一个统一的整体，又各自有自身的特点。如果没有了人类智能的发展，人们也不会理解并发展人工智能，甚至无从认识人工智能。而人工智能的产生，也进一步体现了人类智能的重要性。
恩格斯曾说过:“不管自然科学家采取什么样的态度,但是他们还一定得受哲学的支配这一规律。”因此,在人工智能的研究中,我们始终要保持一个清晰的头脑去认识问题的本质,对思维、意识等诸多问题,我们必须要有一种科学的哲学态度和严谨的哲学精神来对待问题。从于马克思主义哲学的发展观来讲,人工智能的未来发展趋势,既面临着前所未有的挑战,同时也有着难得的发展机遇,需要我们抓住机遇面对挑战。
人类智能与人工智能之间的关系与共同发展,是当代人们关心的一个重点问题,人工智能就是要不断模拟人类智慧以达到人类所需要的效果。因此,要发展人工智能,就必须要求对人类自身有一个很好的认知。
因此,未来的人工智能的发展,既离不开科学技术的高度发展,同样也离不开马克思主义哲学基本观点的指导。这是因为当代科学技术的发展必须符合深化马克思主义关于人的发展的基础和条件"我们应该抓住当前这个良好的发展机遇,使得人工智能的应用领域更加普遍、更加广泛。在研究人工智能时,我们既要看到人工智能给人们所带来的巨大物质、精神财富,又不能过分夸大人工智能的作用。只有循序渐进科学发展才能更好地推动人工智能与哲学的研究朝着正确的方向前进,才能使机器最大限体现出它的的智能化,实现人工智能、人类智能与哲学的共同可持续发展。
8小结
人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进人人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
所以就目前而言，人工智能技术的发展将大大有利于人类社会的发展，至少在可见预见的的时间内，人工智能会不断的服务于人类社会，所以我们一定要加大发展人工智能。但是，我们也不能忽视人工智能的潜在威胁，尤其是强人工智能的发展。我们要在发展的过程中掌握一个“度”，这需要所有人的努力与监督，防止人工智能过度发展的危害。
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读书的好处
1、行万里路，读万卷书。
2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。
3、读书破万卷，下笔如有神。
4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的。——达尔文
5、少壮不努力，老大徒悲伤。
6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。——颜真卿
7、宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。
8、读书要三到：心到、眼到、口到
9、玉不琢、不成器，人不学、不知义。
10、一日无书，百事荒废。——陈寿
11、书是人类进步的阶梯。
12、一日不读口生，一日不写手生。
13、我扑在书上，就像饥饿的人扑在面包上。——高尔基
14、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游
15、读一本好书，就如同和一个高尚的人在交谈——歌德
16、读一切好书，就是和许多高尚的人谈话。——笛卡儿
17、学习永远不晚。——高尔基
18、少而好学，如日出之阳；壮而好学，如日中之光；志而好学，如炳烛之光。——刘向
19、学而不思则惘，思而不学则殆。——孔子
20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根
