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沿著這種張冠李戴去觀察人工智能一路走來的過程，我們會發(fā)現(xiàn)自1956年人工智能正式亮相后，在這個被認為屬于科學(xué)的領(lǐng)域中，即使在學(xué)術(shù)研究中也一直普遍存在著許多與基本科學(xué)規(guī)范相悖的現(xiàn)象與做法。

比如，將猜測想象當作事實。

超級智能將控制人類的說法這些年很是流行，而且許多“學(xué)者”在嚴肅地“研究”如何面對這種局面。這幾乎完全是一種想象。要控制人類，首先要有“自我意識”。今天我們對于人類的自我意識都沒有清楚的認識，更不要說用計算機的算法去構(gòu)造一個自我意識了。許多人把人工智能的一些表現(xiàn)，解釋為其具有了“自我意識”，不能不說這屬于浪漫的想象，而沒有符合科學(xué)規(guī)范的依據(jù)。

比如，用想象類比去做論證。

這種做法十分的流行，包括在人工智能的學(xué)術(shù)界。想象與類比只能是一種啟發(fā)我們思考的方法，而不是科學(xué)論證的手段。在我們對大腦神經(jīng)元的基本工作機制并不清楚的時候，用計算機處理過程去類比神經(jīng)元的功能，一直是一個流行的做法。今天的“類腦計算”是一種試圖超越代計算機原理架構(gòu)的嘗試，到底會產(chǎn)生什么樣的結(jié)果，只能看未來的實踐情況。因為它被冠以“類腦”就認定其大有前途，這僅僅是一種想象。因為我們還不清楚大腦到底是如何“計算”的。說“類腦”只是一種極為粗淺的比喻，其實際情況可能與大腦中起關(guān)鍵作用的特性沒有太大的關(guān)聯(lián)。

歐盟在2005年支持了一個由瑞士的洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院腦研究中心與IBM聯(lián)合發(fā)起的雄心勃勃的“藍腦”計劃。他們計劃利用海量的計算能力，基于計算機模擬技術(shù)，用對應(yīng)于人腦的基礎(chǔ)性物質(zhì)層面活動的算法去模擬人腦內(nèi)部的物理生化過程。該項目計劃在2023年左右實現(xiàn)在分子水平上對人腦的完整模擬。

許多從事人工智能研究的學(xué)者對該計劃抱有很大的希望。但是這個計劃的設(shè)立，顯然是建立在對大腦的想象而不是真實的認知基礎(chǔ)上做的論證。事實上，歐盟支持的這個藍腦計劃在2016年執(zhí)行10年之后終于被發(fā)現(xiàn)有嚴重問題，項目負責人被撤換，并且實質(zhì)性地改變了項目方向與目標。（謝耘，《智能化未來—“暴力計算”開創(chuàng)的奇跡》，第265-268頁，機械工業(yè)出版社，2018年6月）

歐盟藍腦計劃的官方網(wǎng)站首頁

這種項目如果沒有嚴重問題反倒是一件奇怪的事情，因為按照基本的科學(xué)規(guī)范去分析，很容易看出這個項目缺少基本的科學(xué)依據(jù)。

比如，狐假虎威地利用熟知的可信經(jīng)典概念去包裝某些推測。

“定律”（law）一詞在科學(xué)中是有清晰明確的含義的，指的是普適性的物質(zhì)運動規(guī)律，這些規(guī)律會有一定的適用條件，但是不會隨時間的推進而失效。在1965年，英特爾創(chuàng)始人之一戈登·摩爾提出了對集成電路發(fā)展趨勢做經(jīng)驗性預(yù)測的“摩爾定律”。很明顯這個“定律”并非是科學(xué)意義上的“定律”，但是確實有業(yè)內(nèi)資深人士將它與科學(xué)定律混為一談?！澳柖伞被蛟S是非科學(xué)意義上的最著名的“定律”了。

不知是否是受的“摩爾定律”啟發(fā)，在大語言模型興起后，有人提出了“尺度定律”（Scaling Law），推測在機器學(xué)習領(lǐng)域，特別是對于大型語言模型而言，模型性能與其規(guī)模（如參數(shù)數(shù)量）、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大小以及用于訓(xùn)練的計算資源之間存在著一種可預(yù)測的關(guān)系。這種關(guān)系通常表現(xiàn)為隨著這些因素的增長，模型的表現(xiàn)會按照一定的冪律進行改善。有人把它簡化為了五個字：“大力出奇跡”。它被當成了大語言模型預(yù)訓(xùn)練的“第一性原理”。有許多人更是依據(jù)這個“原理”認為，只要規(guī)模不斷擴大，通用人工智能（AGI）便不再是遙遠的夢想。這也是很多學(xué)者在“研究”如何防止超級人工智能控制人類的緣由之一。

但是這個“尺度定律”的壽命似乎遠遠沒有摩爾定律長，已經(jīng)有很多實例與之相悖了，相信這條路能夠?qū)崿F(xiàn)AGI的人似乎在不斷減少。

這方面的例子還有“數(shù)據(jù)科學(xué)”一詞。當然在“科學(xué)”早就被其它眾多領(lǐng)域濫用的情況下，創(chuàng)造“數(shù)據(jù)科學(xué)”一詞的做法似乎也并不為過，雖然它確實還不是“科學(xué)”。

再比如，創(chuàng)造內(nèi)涵蒼白的新詞或“神話”內(nèi)涵簡單的概念。

這方面的一個典型的例子就是在眾多學(xué)術(shù)工作中，特別是在“大力出奇跡”聲中的人工智能領(lǐng)域頻繁出現(xiàn)的“涌現(xiàn)”一詞。這個詞原本就是一個標簽，指復(fù)雜系統(tǒng)出現(xiàn)的那些還無法清晰解釋其背后機理的那些功能表現(xiàn)。它既沒有說明什么情況下會出現(xiàn)這些功能表現(xiàn)，更沒有闡述這些功能表現(xiàn)會具有什么特性。

但是現(xiàn)在人們動則便使用這個詞作為依據(jù)，用來論證自己構(gòu)造的復(fù)雜系統(tǒng)必定會有奇跡出現(xiàn)。在一定程度上，它成為了一塊帶著高科技光芒的遮羞布。（謝耘，《工具的蘇醒——智能、理解和信息技術(shù)的本質(zhì)》，第221-228頁，機械工業(yè)出版社，2025年4月）

這些在學(xué)術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的做法并非是在做科學(xué)之上的哲學(xué)思考，而是給科學(xué)之下或之外的內(nèi)容披上科學(xué)的外衣，去達到各種非科學(xué)的目的。在客觀效果上，這些做法讓人工智能，這個沒有科學(xué)原理基礎(chǔ)的現(xiàn)代工匠技藝，在許多人的心目中躋身于了現(xiàn)代科學(xué)之列。

近年來，隨著商業(yè)資本的深度介入，這些現(xiàn)象愈演愈烈，各種頗具誤導(dǎo)性甚至聳人聽聞的說辭以科學(xué)的面目頻頻出現(xiàn)。

早在1965年，蘭德公司的研究顧問德雷弗斯（Hubert L. Dreyfus，1929年出生，當時在MIT任教，1964年獲博士學(xué)位）在其發(fā)表的著名的《煉金術(shù)與人工智能》報告中，針對這類行為中的想象、夸張等說辭就尖銳地指出：“（這相當于）第一個爬上樹的人可以聲稱自己在實現(xiàn)飛向月球這一目標的努力中取得了顯著的進步。”（Huber L. Dreyfus，“Alchemy and artificial intelligence”，Page 17， The Rand Corporation，1965.）

這篇報告在當時引起憾然大波，遭到人工智能界的普遍反對，對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了重要的影響。它成為蘭德公司銷售量最大的報告之一。

該報告之所以使用“煉金術(shù)”作為標題的關(guān)鍵詞，是因為作者認為人工智能缺少科學(xué)基礎(chǔ)，還是一種煉金術(shù)般的工匠技藝，其目標與手段之間并沒有可靠的內(nèi)在邏輯。該報告后來成為蘭德公司銷量最高的報告之一。

他以煉金術(shù)為例指出，人工智能需要做一些更加基礎(chǔ)性的工作，建立堅實的科學(xué)基礎(chǔ)才是正確的發(fā)展途徑：“如果煉金術(shù)士把時間花在尋找問題的深層結(jié)構(gòu)，如果那個（第一個爬上樹的）人從樹上下來致力于比如發(fā)現(xiàn)火和輪子，事情就會向一個更令人鼓舞的方向發(fā)展。畢竟，三百年后我們確實從鉛提取了黃金（并且我們要接觸到月球了），但這只有在我們放棄了煉金術(shù)水平上的工作，達到化學(xué)水平甚至更深層次的原子水平上后才會發(fā)生?！?

在這篇報告發(fā)表整整60年后，今天人工智能依然徘徊在現(xiàn)代科學(xué)的大門之外，停滯在現(xiàn)代工匠技藝的層面。祭出圖靈或其它的名人，并改變不了這個無奈的事實（謝耘，“人工智能：一種現(xiàn)代工匠技藝”，微信公眾號“慧影Cydow”，2025年4月7日）。在這個領(lǐng)域內(nèi)，許多的猜測、想象、類比、純概念的思辨甚至是信念披上了科學(xué)的外衣。這種包裝，既無助于讓人工智能跨入現(xiàn)代科學(xué)的大門，其實也無益于讓人工智能作為一種實用技術(shù)更好地發(fā)展。因為這些包裝帶有很大的誤導(dǎo)性。當然這些包裝可能會有助于到達其它的目的，那就是在科學(xué)與技術(shù)之外的事情了。

說人工智能是一種現(xiàn)代工匠技藝，只是在陳述一個當下的實際情況，并無褒貶之意。在現(xiàn)代科學(xué)與技術(shù)蓬勃發(fā)展了三、四百年并且極大地改變了人類社會之后，一個工匠技藝脫穎而出成為了改變社會的一個強大的力量，不能不說這是頗為匪夷所思，甚至相當?shù)卦幃?。正因為發(fā)生在現(xiàn)代科學(xué)與技術(shù)高度發(fā)達的背景之下，很多人并沒有意識到它與其它現(xiàn)代科學(xué)與技術(shù)之間的本質(zhì)差異。（謝耘，《工具的蘇醒—智能、理解和信息技術(shù)的本質(zhì)》，第一章 讓意識掙脫大腦，機械工業(yè)出版社，2025年4月）

技術(shù)是以解決問題為目標的，最為關(guān)鍵的是其解決問題的有效性，而不是它背后是否有、或有什么樣的科學(xué)理論。經(jīng)過了近百年的努力，我們依然沒有能夠建立人工智能的科學(xué)理論，但是人工智能作為技術(shù)借助“暴力計算”確實取得了長足的發(fā)展，在各個領(lǐng)域內(nèi)不斷擴大著其可以解決的問題的范圍與深度。

面向未來，不論是人工智能科學(xué)理論的產(chǎn)生，還是它繼續(xù)作為一門現(xiàn)代工匠技藝的不斷發(fā)展完善，我們都應(yīng)該堅守現(xiàn)代科學(xué)與技術(shù)所遵循的基本理性規(guī)范，而不是讓非科學(xué)與技術(shù)的其它邏輯或因素來主宰這門技術(shù)自身的未來。

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