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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

更新时间:2018-10-26 22:43:52
作者: 高奇琦  
防止极端和过激的政治表达,并维护良好的表达秩序。从宏观看来,一个国家的智能人才将成为提升国家竞争力的重要资源,而与之相关的人才吸纳政策的研究,同样需要智能政治学进行相关探讨。

   第二,智能社会学。作为一门具有高度问题意识和人文情怀的社会学科,智能社会学所权衡的是人工智能技术对于社会整体的利与弊。在此基础上,智能社会学应对这一颠覆性的科技革命的前景,及其带来的社会变革与问题进行预测和解答。智能社会学存在诸多议题。其中,人工智能时代下的结构性失业、技术贫困和伦理困境是其未来最需要关注的重点问题。现代社会学是基于变革时代的社会变迁而产生的,也是对社会变迁与问题的回应。因此,智能社会学的重要内容和核心在于,在人工智能的时代背景下,如何激发个人和社会组织的主体性,从而应对现实的社会问题,并促使社会适应时代的变迁。当然,主体性的发挥需要在社会成本可控,同时在兼顾社会效率的基础上实现。

   第三,智能法学。随着大数据时代的来临,法学将会向大数据、智能化等方向发展。未来的法学相关职业者将面对更多的信息和更加复杂的案件。因此,现代法学不应该仅停留在应用人工智能技术的基础上,而应该让法学智能化,进而发展智能法学。数学、逻辑学等基础学科应成为智能法学的研究基础。其中,统一集、灰系统、消错学等人工智能方法的应用,有助于审判结果的科学化、公正化与合理化。此外,人工智能技术具体应用过程中,也需要新型法律关系、法律政策、法律制度的研究与保障。从根本上来说,智能法学的设立,将通过应用和标准化两个维度,为人工智能产业明晰“不能做什么”和“应该怎么做”这两个边界。

   第四,智能经济学。智能经济学将跨越宏观经济学和微观经济学两个领域,将经济学的认识论和实践论结合起来。一个多世纪以来,经济学理论认为,人类在有多种选择的情况下,会做出最为理智的选择,即“经济人”假设。然而,由于个人心理、社会影响、情绪波动等原因,完全的“经济人”在现实世界里是不存在的。然而,人工智能的应用将推动人类理性选择的最大化。在此影响下,智能经济学意图从个人出发,通过神经网络和机器学习,将社会看成是多方互动的复杂结果。智能经济学不仅把企业作为研究对象,还要把政府、个人以及其他社会组织等行为体引入经济分析。同时,智能经济学还要把人工智能应用下新型经济现象和传统理论分析联系起来,实现认知论和实践论的统一。

   第五,智能教育学。基于智能科学的发展,语音识别、脑机接口、知识图谱等技术取得了突飞猛进的进步,这也为教育学研究提供了新的工具。智能教育学未来的研究方向,便是探索并挖掘上述技术在教育中的应用情境、应用方式和使用效果。智能教育学应致力于对人工智能人才培养的教育机制研究。在人工智能和大数据时代,传统教育中的 “填鸭式”教学将被彻底淘汰,社会更需要拥有智能思维和创新思维的新型人才,而机械式教学模式下所产生的劳动型精英,将被生产效率更高的人工智能所替代。因此,智能教育学应更多地关注普遍的科学素质和终身教育,而教师也将从知识的“搬运工”转变为学生学习的引领者,同时把人作为社会属性的功能添加到公民教育的内涵中。

   第六,智能心理学。心理学对于人类智能行为的外部观察与评测,本身便对智能科学的发展提供了较多启示。例如,人工智能的方法学可以看作是心理学中三种代表性的学派:符号主义、行为主义和联接主义。事实上,符号主义和行为主义代表了两种最基本的心理学理论:逻辑推理心智研究与行为主义心理学。行为主义侧重通过试验来验证理论猜想,而符号主义则侧重于建立完整的公理系统。联接主义的代表是以神经网络模型为代表的神经计算。智能心理学研究的重中之重,应是对于人脑和机器认知结构的比较分析,从而通过对人类这一智能模板的研究,为智能科学提供知识供给。

   第七,智能语言学。作为人工智能领域一个重要的分支,NLP(Natural Language Processing)建立的基础便是传统的语言学理论。其中,分词、词性标注、句法分析等传统NLP方法无法使得机器真正理解语义,而NLU(Natural Language Understanding)则着力于解决机器对于语义的理解问题。因此,随着人工智能的发展,智能语言学需将认知语言学、心理语言学、社会语言学的研究成果运用到人机对话、机器翻译之中,从而推动人机交互效果的提升。与此同时,智能语言学研究的发展方向也区别于传统语言学研究。智能语言学着重的是对于真实语料、口语和书面语并重的分析,而不是对于理论的阐释,其侧重的是对语言形态进行统计分析。由此可见,智能语言学旨在贯通自然语言和机器语言,并构建介于两者之间的语言思维模式。

  

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。具体而言,可以从如下几个方面推动智能社会科学的发展:

   第一,国务院就人工智能对社会影响的研究发布相关的规划。在进一步的规划中,除了要更大力度地支持此前《新一代人工智能发展规划》中的具体方案,更需要研究人工智能发展对社会整体所产生的重大影响。从根本上来说,发展规划的撰写过程就是群策群力、凝结国家智慧的过程。国务院可以委派中国社会科学院、中国科学院、中国工程院等研究机构,会同社会学科、人工智能学科的专家对智能社会科学的学科发展进行全面深入的研究。通过学界与业界意见与建议的综合,对智能社会科学发展中可能面临的问题进行准确地预判和深入研究。

   在规划起草完成后,国家相关部门的决策程序同样也将推动共识的达成。规划发布后,研究者可以通过发表学术论文、举行学术研讨会议进行讨论,进而在社会范围内引起更加广泛的关注与探讨。发布学科规划的目的是表明中央对智能社会科学发展的高度重视,从而引起社会的广泛关注,以推动学科关注度的升温和研究热点的形成。

   第二,在国务院颁布的《中华人民共和国学科分类与代码国际标准》中增加智能科学门类,在该门类下设立智能科学理论、智能科学工程、智能社会科学三个一级学科。其中,智能科学理论主要进行人工智能相关科学理论的研究,智能科学工程主要进行人工智能技术的应用研究,智能社会科学主要进行人工智能社会理论的研究。与此同时,在智能社会科学一级学科下设立智能政治学、智能社会学、智能法学等二级学科。以此为基础,智能社会科学将与其他学科产生互动效应,相互提供给养。在智能社会科学二级学科增设的过程之中,要充分听取各学科专家学者和学生的意见。并结合社会人才培养要求,从而减少改革中的阻力,进而在学术界、产业界和政府部门之间形成良好的互动。

   第三,在党和国家机关中,成立智能社会科学专门性协调机构以推动学科发展。值得注意的是,智能社会科学的发展并不是一个简单的学科发展问题,而应该同时被看成是中国社会科学构建制度性话语权的重要内容,因而不能以局部的眼光看待学科的发展。因此,可以在中宣部理论局下设一个处级部门推动智能社会科学的发展,将学科的发展提升到更高层次进行考虑。此外,在国务院学位办成立智能社会科学委员会,以及在教育部教学委员会设立智能社会科学分委员会,从而在机构设立上逐步推动智能社会科学的发展。

   第四,在重点院校开展智能社会科学教育的试点。在“人工智能+”的学科建设背景下,不仅需要“新工科”,更需要“新社科”。目前,北京大学、清华大学、复旦大学、南京大学等高校在人工智能相关专业的教育尝试上已初显成效。与此同时,这些综合性大学拥有深厚的社会科学研究基础。因此,在这些综合性大学进行智能社会科学相关学科的教育试点具备充分条件。在智能社会科学发展成熟后,由智能社会科学相关专家组成智能社会科学学院,尝试围绕智能社会科学的各个学科开展博士生、硕士生和本科的招生和培养,并通过课程设置、论文指导、考核评价等方式,为智能社会科学提供完整的发展设计。近期,教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》,其中,完善学科布局、加强专业建设、加强人才培养力度等任务的完成,也需要智能社会科学的支持。

   第五,组织人工智能与社会科学的跨学科学术会议,并鼓励多学科的学者围绕智能社会科学的相关话题展开广泛讨论。2017年以来,《探索与争鸣》杂志社主办了三届“人工智能与未来社会”的主题研讨会,通过联合各领域专家,深入探讨了人工智能背景下未来社会的趋势、风险与挑战。因此,通过鼓励社会联合体组织成立智能社会科学相关的研究会或学会,能够在学界和社会中凝聚更大的关注度。智能社会科学学会的设立往往是一个学科成熟发展的重要标志,而研究会可以融合来自不同高校,甚至社会不同界别的专业人士。另外,学会也会拥有一定数量的会员,通过定期和不定期的组织活动,鼓励智能社会科学在高校之间和社会内部形成知识的扩散和传播,进一步推动学科人士和社会对智能社会学科的认同。

   第六,加强学科规范建设,并加强国际传播,制定相关的人才流动机制,进而提高我国在人工智能复合型学科构建与发展中的影响力。在学科发展形成后,需要向国际社会展示中国学科创新的努力,鼓励留学生进行智能社会科学的学习并广泛传播。智能社会科学的发展是中国在人工智能领域构建社会科学话语权的重要努力,必须要跳出学科的发展看待智能社会科学。同时,国际学术界在这一领域也没有进行过充分讨论,遑论学科发展,这就为中国的研究走到国际学术界的最前沿提供了绝佳的机会。而在这一过程中,国际传播就显得尤为重要。因此,智能社会科学的发展要具有国际面向,从一开始就要考虑智能社会科学的学科构成概念和知识本身的国际化和标准化。只有概念容易被翻译和传播,并为外国学者所接受,智能社会科学才具有国际性意义,也才能构建起中国社会科学的国际话语权。

  

结语

  

   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。

  

本文责编:limei
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文章来源:《探索与争鸣》2018年第9期
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