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高奇琦:人工智能的学科化从智能科学到智能社会科学

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发表于 2018-12-17 16:41:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
智能科学是在人工智能蓬勃发展的背景下诞生的新兴学科。该学科是智能基础理论与技术的交叉学科,主要研究领域包括脑科学、认知科学、人工智能等,涵盖了计算机科学、数学、工程学等多个学科领域的知识,是培育人工智能专业人才的一片沃土。
其中,脑科学主要探索大脑的本质,从分子、细胞和行为三个层面研究自然智能的原理和模型;认知科学主要研究人类的心理活动,如感知、学习、记忆、思维、意识等;人工智能则是在上述研究的基础上,尝试使用人工方法和技术模拟来扩展人类智能。随着时代的发展和技术的进步,人工智能的应用也逐步渗透到个人的生活中去。从人脸识别到语音识别,从AlphaGO到无人驾驶,人工智能的每一次技术进步,都在社会中引发了热烈的讨论。在此期间,人们不由得重新审视技术对于社会所产生的深远影响和技术应用所带来的一系列问题。因此,提出智能社会科学的概念,通过社会科学的视角,深入研究人工智能技术给人类带来的影响和相应问题的疏解之道。
人工智能研究与发展规划中的
智能科学自1956年达特茅斯会议以来,人工智能的研究及其学科发展经历了60多年的演进,逐渐从单一的理工科技术研究向多学科技术应用发展。从整体看来,人工智能现有的研究成果主要集中在如下几个领域:一是以计算机科学、工程电器与电子为代表的工科类专业,二是以统计与概率论、应用数学为代表的理科类专业,三是以语言学、心理学为代表的部分文理交叉类学科。
从人工智能的应用领域来看,其主要有四大应用领域:视觉处理,语音识别,自然语言处理和智能机器人。智能机器人领域主要与自动化、控制与技术学科相关,视觉处理更多与电子通信学科相关,而语音识别、自然语言处理则涉及计算机科学和语言学知识。在语音识别和自然语言处理的应用之中,语料库作为必不可少的技术支撑,需经由语言学的知识建立。例如,教育部语言文字应用研究所冯志伟研究员既是自然语言处理方向的专家,同时也是语言学方面的专家。
此前,人文社会科学关于人工智能的讨论较多地集中于科技哲学、逻辑学等学科领域,其讨论内容多为对人工智能伦理和逻辑推理等问题的关注。此外,法学也是较早对人工智能进行交叉研究的社会科学学科,这主要体现在上世纪六七十年代法律逻辑的探索,以及七八十年代法律专家系统的研究热潮。随着神经网络技术和智能审判的进展,法学学科更多地关注人工智能应用过程中所产生的一系列法律问题。除此以外,人文社会科学领域并没有给予人工智能技术太多的关注。
目前,在深度学习技术的推动下,人工智能的技术应用步入了高速发展的轨道。因此,各界学者将人工智能看成是第四次工业革命的共识不断提升。在这样的背景下,把人工智能作为一门独立学科以进一步发展的动力愈加强烈。中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅就提出了尽快试点建立人工智能学院,并推动智能时代新工科教育改革的建议。随着“中国制造2025”的逐步展开,工程教育变革面临新的趋势,而智能科学更是在国家战略层面被赋予了重要意义。
智能社会科学的重要意义
在工业4.0和“中国制造2025”的战略背景下,智能科学概念的提出无疑为理工科教育的转型提供了新方向、新动能。因此,智能科学的发展是非常重要的。与此同时,正如《新一代人工智能发展规划》中所提及的,加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究,建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架也必不可少。由此可见,对人工智能相关的法律、公共政策和伦理问题所进行的研究也具有其时代必要性,而这些涉及人文社会科学领域问题的研究与探讨,与理工类的智能科学一样,需要学科化、规范化、制度化。
目前看来,智能科学的学科概念体系,由于其强烈的自然科学导向,无法涵盖社会科学领域,也无法涵盖社会科学领域的研究内容。智能科学的主要研究目的是使得相关的智能技术更好地应用到实践中去,其注重的是技术本身的发展与演进,而不可避免地忽视了技术对人类、对社会的冲击和影响。
智能社会科学的构成
作为一门完整且自成体系的学科,智能社会科学的建立需要界定相对明晰的学科组成和学科边界。这种学科组成类似于学科中的话题,设立这些话题之后研究者才会围绕相关话题进行深入讨论,并完善学科教育内容。学科边界则是学科与其他学科的差别之所在。在学科边界相对具象后,人们可以更加清晰地了解其独立性与包容性,这能有效避免“自说自话”的出现。总之,学科组成与学科边界相辅相成,共同推动学科的进步和发展。
如何推进智能社会科学的构建
将智能社会科学作为学科构建是一项极为复杂的系统化工程。除了必要的顶层规划与设计之外,社会各界的广泛参与同样必不可少。需要特别强调的是,智能社会科学的实现对于我国争取人工智能国际规则制定的话语权十分重要。目前,人工智能技术主要由西方发达国家尤其是美国掌握,而美国不仅在人工智能相关技术上领先其他国家,在相关法律法规制定、伦理道德边界的限定、人工智能国际人才的流动上也占据重要地位。作为一门复合型学科,智能社会科学通过多领域间的互动,可能会突破西方技术规则的壁垒,进而形成具有中国特征的人工智能学科体系。
智能科学的学科发展,是人工智能大潮下的必然趋势,而智能社会科学的学科化、体系化,则代表着中国学科的创新尝试。从传统学科分类来看,智能科学较为集中地归属于计算机科学之下,其知识体系、研究领域、实践范围也主要针对的是人工智能技术的研发和创新,虽然其与其他理工类学科——如应用数学、自动控制、统计概率等学科有所交叉,但是其缺乏与社会科学的沟通和交流。
与此同时,传统社会科学也仅仅注重于对人工智能方法的应用,而对人工智能带来的学科变革和社会趋势的研判有所不足。因此,智能社会科学的学科化将是自然科学和人文社会科学理论结合的一次有益尝试。通过完善智能社会科学的理论研究与教育教学体系,自然科学与人文社会科学的学者们将从交流中进一步提高研究水平,而在此基础上教师之间的交流,也会为各科知识的传播提供优厚的条件,从而推动创新型人才的培育与成长。
从宏观上来看,包容两大类学科的智能社会科学的设立与发展,不仅将为中国40年的改革开放历程提供改革创新的新动力,同时也为世界学科发展作出了重要贡献。从微观来看,智能社会科学的研究,将为人工智能时代下的公民个体规避技术陷阱,促使人们寻找自身更为丰富的意义。
智能社会科学的努力方向便是尊重人的主体性,由技术走向人本。然而,这种努力在国际学术界尚未开始,因此也就给予了中国继续创新的空间和可能性。唯有通过对社会实际的研究,才能够体验、理解技术,进而达到与技术共生的状态。而这恰恰是社会科学的重要任务之一。这一任务的完成,就需要把各社会学科将关于人工智能对社会影响的讨论聚合在一起,在相互激发、相互整合、相互促进之中,形成更好的研究成果。
目前,人工智能的研究在世界各地正如火如荼地展开,但从社会科学角度对人工智能的讨论大多集中在方法运用上,对人工智能给社会各方面带来的结构性影响远没有达成共识。因此,中国在人工智能学科上的努力,可以落实到智能社会科学的学科化上。实际上,关于人工智能的社会科学分析,可以从中国传统文化中汲取丰富的灵感。例如,中国的相生相克之原理,可以从人工智能的起源和发展方向出发,对其带来的社会影响进行辩证分析。
智能社会科学的学科构成有很多外在的内容,而其本质性的内容则是通过学科构建,把各个学科顶尖的研究者集合在一起,对人工智能在政治、经济、心理、教育等领域产生的问题进行回应。同时,在这个过程中,也需要在挖掘中国传统优秀文化的基础上形成新的社会科学理论成果,从而为未来全球范围内的人工智能发展、社会问题的解决提供中国智慧和中国方案。

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