《人工智能哲学十五讲》读后感摘抄

《人工智能哲学十五讲》是一本由徐英瑾著作，北京大学出版社出版的平装图书，本书定价：65，页数：2021-7，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《人工智能哲学十五讲》读后感(一)：跨人文/理工的上半场，跨欧陆/分哲的下半场

（字数超过短评）

4.2分推荐。给本科生上课用的讲义，难度不大，比较入门，很多点没有深入讲，但还是很有跨欧陆/分哲，跨人文/理工的意味。

印象好的有两点，首先是在2020年说出联结主义和深度学习的两大缺陷，第一剥削人文资源揠苗助长级别的，第二无法形成通用人工智能，有预见性。其次是人工情绪、伦理和胡塞尔海德格尔梅洛庞蒂结合的那一章，提出建设向死而生概念和有身体图式的机器人，而且还能用分哲的语言重述现象学的观点，读起来愉悦。

也有一些看起来只能称为特色但目前尚未理解出优势的地方，例如把欧美日的人工智能发展拉出来评价显然兼具了徐老师的兴趣和站位的高度，但谈资本主义+帝国主义对人工智能社会的不良影响谈得很少；儒家的经济制度对人工智能的影响把我打懵了；军事部分感觉低估了战争中人的无耻程度。

读完怅然若失，非常期待具身化和认知语言学那个部分能继续写，目前只说很重要、难度大、应该做但做的人少——这算什么啊！（老师请给我一打文献！！！！

《人工智能哲学十五讲》读后感(二)：将哲学思考与人工智能结合得很好的一本书，藏着不少精妙论证和耳目一新的观点

人工智能本就是一个跨学科的领域，因此从哲学角度切入十分有必要。将传统哲学思想资源融入进来，充分利用哲学、认知科学、演化心理学、决策科学、计算机科学、神经科学的研究成果，不闭门造车，以哲学为底色，跨学科地进行人工智能的思考，是这本书的一大特色。

书中有一章节是讲人工智能情绪的，纯粹从技术、定量的角度讲情绪，实难切中情绪研究的要害，反而从哲学的视角，从生存论的角度看情绪，可以为人工智能的情绪研究提供一些启发。

作者给出为什么人工智能需要情绪的论证，既十分有趣又令人信服：

一个是 基于进化心理学的论证 ，以一种分析论证的方式讲了一个道理， 在“立即输出行动”的时间压力非常急迫，而“给出行动的理性根据又不足”的情况下，人工智能体就非常需要通过人工情绪机制对于理性推理机制的接管，来快速地应对外部环境所提出的挑战。 对于一个任何一个要适应环境的行动者来说， 情绪提供了一种快速表征、决策的功能。

另一个是 多重任务管理需要的论证 ，无论是人还是智能机器，都以处理多任务为典型特征，周末又要打游戏、又要加班码代码、又要出去浪、又要洗衣服，这个时候情绪在任务切换中就扮演了十分重要的角色。用书中的话来说就是“ 一个需要在起码的意义上适应于环境的人工智能系统，将在那些对其生存具有更关键意义的任务之上打上“优先处理”的标签，而这种打标签的处理方式本身就是一种抽象意义上的“情绪化反应”（因为此进程往往没有经历对于任务复杂度的精细分析）。所以，通用人工智能系统的设计，是难以回避对于人工情绪的涉及的。”

第三个论证是 基于社会交互需要的论证 ，简来来说就是 人工情绪的介入，能够使得系统在理性推理资源不足与分析用数据不足的情况下，以较便捷的信息处理通道，把握人类社会生活的这些微妙面相。

书中的论证更为精细，一个直观阅读感受是，无论作者持有什么要的观点，至少有理有据，讲道理给论证，能做到这一点就已经比绝大多数哲学书好很多了，至少作者在和我们一起思考、一起讨论，就像一起在课堂上讨论问题一样，而不是直接输出观点，让自己的大脑成为别人思想的跑马场。

作者是分析哲学出身，在文中竟然大量引用现象学的思想来讨论人工情绪问题，看来作者是在用实际行动，打破分析哲学与现象学之间的分野。能把复杂、术语颇多的现象学讲得既深入浅出，背后也是扎实的欧陆哲学研究工夫。

值得一提的是，书中总结了，胡塞尔的思想为人工情绪的研究提出了以下三个难题也较有启发性，值得反复思考：1. 如何在一个智能体的信息处理系统内部表征出一个“生活世界”？ 2.由于“生活世界”自身的广博性，我们又当如何使得被构造的人工智能体在产生特定的意向行为的时候，能够在合适的向度上与其生活世界的合适部分产生合适的关联呢？ 3.人工智能体本身是硅基的，而非碳基的，因此，其关于自身物理机体运作的背景性信念就会与人类非常不同。譬如，人类在饥渴条件下对于水的渴求，就很难成为人工智能体的背景性信息，因为水的存在非但对人工智能体的正常运作没有帮助，反而会是有害的。在这种情况下，我们又如何可能通过人与机器之间的共通的生活世界的营建，以便让人工智能体对人类用户所处的某些危难产生足够的同情感呢？

在现象学的理路中，无论是胡塞尔还是海德格尔对情绪的论述的确可以为当代人工智能的情绪研究提供启迪，但如果篇幅允许的话，能再把其他有代表性的哲学家（古希腊哲学、德古、甚至中国哲学）有关情绪、情感的思想纳入讨论，可能会有更精妙的思想火花。

这章节的一个有价值的哲学工作我认为是，仿照意识研究的难问题与易问题，提出了人工情绪的研究，也有“易问题”、“难问题”与“非常难的问题”的分野，其中难问题尤为值得咀嚼， 书中说，“人工情绪研究中的难问题则指的是：如何在系统运作资源相对有限的前提下，使得系统根据对于目标与现状的差值的评估，产生各种各样的情绪通道，以便使得其在符号推理无法胜任对于问题的处理的情况下及时输出恰当的行为。 ”我觉得这些划分，为后续的人工情绪研究划分了不同的研究层级，更有利于人工情绪问题由易到难的逐步攻克。

情绪、情感具有具身性，离开了肉身和大脑，理性与计算都无法模拟出情绪、情感出来。因此，人工智能是否能具有情绪、如何具有情绪，现在很难回答，未来也不见得能有令人满意的答案，但该问题却又是未来人工智能可能无法绕过的槛。作者给出了很好的分析思路和方向，启迪了读者，但对问题的终极解答却仍然在路上。

《人工智能哲学十五讲》读后感(三)：论佛骨表

徐英瑾在《演化、设计、心灵与道德》开头展示了如下比喻：今天哲学与科学的关系就像魏征和李世民的关系。魏征要是想揭竿而起把李世民扬了，结局可想而知。因此哲学要做的是在接受科学大部分前提的情况下做建设性的反对者。且不论这么做只会让科学越来越强大哲学越来越弱小，毕竟哲学的存在绝不是必须的，但从古至今谏言的多是无用这一点大概不需要统计学分析。但在这本书里，徐英瑾向我们展示了“建设性”的另一种解释，即下毒而非讽谏。 十五讲系列大多是介绍类读物，并不展示作者的观点，只普及学界的状况。但此书绝非如此（然而我被这名字诓骗，读到后面才开始有那么点点认真，下面的说明因此难免出现错误）。看起来作品像是一章一个主题：人工智能哲学的意义、符号路径的人工智能、联结主义路径的人工智能、通用人工智能、人工智能发展史、人工智能前沿、人工智能中的心灵哲学问题和伦理学问题。人们能想到的与人工智能有关的哲学也就这么多了。但英子出手不凡，几枪就打死了现有的所有人工智能研究范式。很简单地说，符号逻辑的人工智能，比如说专家系统，主要是把人工智能要遵守的基本规则全部提前编好，然后让它根据输入自动匹配规则。这一路径从根本上来说没什么问题，但徐英瑾声称，现有的人工智能算法语言大部分都是依据弗雷格的一阶逻辑编写的。这一逻辑的典型特征是真值与内涵彻底分离，因此必须额外通过填入常识的方法来使得人工智能学会相关语义信息和语用规则，相较而言传统亚里士多德逻辑的某些变体（徐英瑾提供了一套由王培发明的非公理推理系统）对词项语义内容的涵括或许会让编辑难度大大降低。接着，徐英瑾又锐评了深度学习。直接的本体批评是人尽皆知的：深度学习通过预训练生成的权重不仅不具有创造性，而且在识别（或其他活动）对象与训练集中对象差异颇大时就不得不重新训练。各个训练集也不能简单通过拼接形成通过人工智能。至于今天热热闹闹的ChatGPT，它之所以给人以智能感更多是个现象学问题而非心灵哲学问题。认知心理学给出的评估则是另一个乐子：认知心理学给人类建模，套到人工智能上发现它通过了建模，这样人工智能就会意识到这一建模已经不足以说明人与人工智能的差异了，因此会转而追求其他认知模型。认知心理学也会借此进一步细化自己的模型。毕竟图灵测试的行为主义路径早已经被摒弃，无根基时代的认知心理学和人工智能不过是建模赛道上互相扬弃的螃蟹罢了。不过英瑾兄志并不在此，毕竟人工智能科学家都已经在批评深度学习对相关性的过度依赖了。在英瑾兄看来深度学习不仅没什么意义，而且会耗尽人类社会的文化资源。因为它在本体论上只是暴力爬梳，但在经济学上却会导致大量工种被取代。然而在这些工作中如果出现了某些问题，之前熟练技工可以靠人的“能动性”创造性地解决这一问题，并将其提升为人人皆知的规则。深度学习却无法做到这一点。此时如果该类技工已经被人工智能取代，就必须先特训一批人学好这些技法，此时需要解决的问题可能已经造成了大量的经济灾难。就算公司专门养一批人传递这门手艺，这手艺文化价值的消失也很可能导致人们不愿意参与学习。哲学和文学研究在今天很大程度上不就是这一处境吗？ 哲学和文学死了对社会影响大概不大，但是深度学习大规模地榨取所有领域的文化资源这一情况不得不被取缔。英瑾兄此刻便完成了反叛者的任务，但在做建设者时，他与其说是在乖乖地指明方向，不如说是在下毒，而且这一行为一本万利，不仅很可能毒死李世民，而且自己玩得很开心，还一定程度上满足了英瑾兄真正地追求：在一个访谈里他曾经说过，他想要在分析哲学的时代做黑格尔。因此在下编里，英瑾兄与其说在谈怎么依据非公理推理系统提供算法和模型，不如说是在沙场大点兵：福多、安斯康姆、认知心理学、OCC、认知语言学、进化伦理学、规范伦理学、应用伦理学，乃至于胡塞尔、海德格尔、舍勒等人也尽数登场。英瑾兄试图通过一个基本面来把这些东西全部囊括进去，那就是人工智能如果要搞，就要搞通用人工智能，搞通用人工智能，就要根据人的心理学而不仅仅是认知神经科学的模型来打造，只有这样才具有起码的经济性和与人的可交互性。很显然暴力统计如果还存在，那就是这套模型内某个子“盒”的问题。这样，心理学模型包括的意向性、意图、情绪、身体、伦理规则、道德就全来了。其中每一个英瑾兄都头头是道地说明了人工智能实现建模的可能性。其中最有意思的是他强调人工智能为了获得心智，必须要配备生活世界和向死而生两种技能，后者还不是概念性的死，而是意识到人工智能机体消失的可能性。其前提则是信念系统和意图系统的模糊性。这些都太复杂了，两个概念能辩论个8000字。但我们很容易看出来英瑾兄在这里玩的非常开心，不断给人工智能提出看似可行但根本想不到算法难度的要求。如果有人因为前文对深度学习的批判心动了，他甚至会努力克服英瑾兄提出的问题。为了让更多人心动，英瑾兄甚至专辟三章来说明缺乏人工智能哲学思考的人工智能研究是怎么在苏联、日本和欧盟失败的。为了让更多更多人心动，英瑾兄甚至说可以在人工智能上实现儒家理想。而英瑾兄的论证如此简洁有力的根本原因在于他并不是在纯粹哲学的意义上批判福多或者安斯康姆，否则他就必须论证它们的论证是错误的。相反，他要说明的是人工智能实现不了他们的方案。比如说在锐评丘奇兰德的道德建模时，他就强调这一依靠神经计算模型的方式不符合德性伦理学对有德之人进行历史剖析所需要的提前建模。这是显而易见的，如果德性伦理学是正确的的话。但后者不仅不那么明显，而且非常不明显。甚至赫斯特豪斯等美德伦理学本身也认为自己可以开出规则清单。这一清单开出如果可以作为语料被收集，那word2vec也很容易处理在微信朋友圈里你对某个得道高人的赞叹。一句话，英瑾兄不断把问题导向极其复杂的领域，不说算法，那里的基本哲学问题和科学方案都是模糊的。就像社会学研究不可能过于依赖认知的情感研究一样，本比认知要高一大层的人工智能研究怎么反而成了认知的奴隶呢？ 之所以我很确定英瑾兄有此用意，是因为与其说英瑾兄相信他说的所有心灵哲学理论，不如说他相信的是九鬼周造的偶然性哲学。但与陈嘉映不同，后者是试图在分析哲学界推广海德格尔式维特根斯坦，前者则身体力行地建设九鬼的观点：无论是定言判断、假言判断乃至于选言判断都具有偶然性。第一个问题学过克里普克的都应该懂，先天偶然判断是很“常见”的。第二个问题的核心则在于科学命题无法保证其规律在任何具体时刻实施到了经验中。这样，就算存在规律，它们也可能在任何时刻不发生，这是一种对休谟的反向解释，因为它肯定了规律的存在，只是否定了经验一定会实现这一规律。既然这样，虽然我们不能说存在p和不存在p可以同时发生，但在经验里p存在于此就不会在彼则是无法保证的。这种偶然性的本体论显然和当代心灵哲学和伦理学对因果或者统计必然性的追求有着根本性的差异，也即对涌现而非随附性的强调。说一个不可还原的状态总是随附在一个可还原的状态就是为了跳过该状态涌现出来的具体情况，以便继续维持自然主义的身份及其讨论层次的稳定性。但就像福多对进化心理学的批评一样，涌现的随附性定义是运动学而非动力学的。英瑾兄带着这样的“人生观”写书，自然是玩性大发，其乐无穷也。 然而，深度学习之所以惹人恋爱并不仅仅因为它在现象学上提供了人性化的交互界面，也不仅仅因为其强大的算力和在专业领域的优秀表现。那隐藏单元层之所以被叫作“深度学习”而非“深层学习”，如果说有什么翻译之外的原因，那就是其不可见性向人们提供的无限可能。可见的对于人来说总是可以提供一个预期值，偶然性的入侵因此并不偶然，但在那根本无法交互的隐藏单元层里，联系权重的无限不规则连接为什么不会发生涌现呢？这一涌现的偶然性就像向死而生的死一样缺乏范畴，因此无法从信念转换为意图。正是这欲望的无尽驱动才让李世民坐稳了江山，那天高皇帝远的乡间，只有相信他会变好，人们才能活下去，就算谁有跋山涉水来到京城上交《论佛骨表》的雅兴，怕是也没有韩愈的命来让李世民看到，很悲哀，这偶然性是可预测的。