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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  

  

   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,笔者尝试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。从宏观来看,我国智能科学已经走上了发展与规划的道路,具体表现在两个方面。

   第一,人工智能在国家战略中具有重要作用。2017年,中国共产党第十九次全国代表大会中提出了“新时代”的命题。在新时代的发展背景下,中国共产党极为强调创新的作用,并于十九大报告中提出,“到2035年我国要基本实现社会主义现代化、科技实力大幅跃升、跻身创新型国家前列,到2050年使我国成为社会主义现代化强国”。在此,强国建设首先要以科技创新为基础,而人工智能在新一轮的科技创新中有重要地位。十九大报告提到,运用人工智能技术,通过智能制造加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。

   第二,国务院于2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》。该规划对未来我国人工智能的发展进行了战略性部署,是未来落实“三步走”战略的重要纲领性文件。所谓“三步走”战略,即到2020年,我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为我国新的重要经济增长点,技术应用成为改善民生的新途径;到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能产业成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力;其最终目标是力争到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,并将我国建设成世界主要人工智能创新中心。在规划中,明确将建设人工智能学科作为目标,并提出下列具体建议。

   首先,完善人工智能领域学科布局,设立人工智能专业,推动人工智能领域一级学科建设,尽快在试点院校建立人工智能学院,增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。其次,鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容,形成“人工智能+X”复合专业培养新模式,重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。最后,加强产学研合作,鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

   针对我国智能科学的教育实践问题,李德毅院士认为,由于缺乏智能一级学科的规范指导和引领,智能科学的工程教育在实际发展中存在高开低走的现象,碎片化、简单化、低水平的现状,亟待通过建立“智能科学”的一级学科进以改善。由于智能科学所涉及的学科范围较广、交叉范畴复杂、技术应用尚未成熟,其学科建设仍然处于初步发展与规划之中,但是其在未来新工科中的重要地位已不言而喻。与之相应的,技术的发展同样给社会科学提出了进一步的要求。

  

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。

   从实际看来,人工智能是一种将对未来社会产生极大颠覆的科学技术,其影响将更多地体现在人类生活的方方面面。例如,无人驾驶技术将重新定义汽车出行方式,对交通业和保险业形成巨大冲击。智能机器人在医疗、养老行业的大规模应用也将极大地降低医疗成本,促使医疗资源的分配更加合理。在人工智能应用普及的同时,相应的社会问题也将产生:交通事故、医疗事故的定责应该如何界定;智能机器人代替人类工作后,所带来的结构性失业问题如何解决;智能应用能否保证其不受不法分子的入侵、控制,等等。可见,上述问题的解决更多地需要依靠社会科学。例如,目前无人驾驶的技术已经成熟,而无人驾驶进入实际应用的主要阻碍便是公共政策和法律,甚至是人们心理的抗拒。这就需要社会科学来对它进行推动或是疏导,进而使其能够在规范的框架内有序、合理、合情地发展。

   其次,人工智能对社会所产生的巨大冲击性影响,需要人文社会科学对其进行调和,从而避免社会被撕裂。例如,在无人驾驶领域,2020年将成为重要的时间节点。目前,无人驾驶技术发展得如火如荼,奥迪、奔驰、本田、特斯拉、百度等无人驾驶汽车制造企业明确表示,将在2020年左右实现自动驾驶车辆的量产。预计到2020年,大量无人驾驶汽车和平台将会出现,那么,将会有百万级以上的驾驶员面临失业风险,进而可能会引发社会情绪失控,这就需要社会科学的研究加以解决。

   智能科学思考的问题是如何通过技术进步,加速人工智能快速发展,进而解决其实际应用中的问题。但是,技术实现后所产生的巨大冲击并不是他们需要考虑的,这就需要人工智能社会科学的介入。戴汝为先生提出“社会智能科学”的概念,这一学科概念主要从钱学森先生“思维科学”的概念发展而来,具体说来,是基于“人-机结合综合集成研讨体系”的信息处理理论学科。

   从本质上看来,这一概念仍然属于智能科学的范畴。笔者提出的“智能社会科学”的概念,其所依赖的并不是人工智能的技术本身,而是针对技术对人类、对社会所产生的具体影响,从历史经验和发展规律出发,探讨技术的边界和社会问题的解决,进而避免技术发展步入到索洛悖论之中。与此同时,智能科学的学科应用也需要社会科学的知识为其提供实践条件。正如上文所提,人工智能技术由于其不确定性,人们往往抱着极其谨慎的心态以面对其发展,这就使得相关法律法规和社会整体环境落后于技术实际发展,无形之中给技术的落地实践和进一步改进增添了阻碍。然而,智能社会科学的教育和研究,将跨越监管与技术的鸿沟,畅通大众获取科学、认知科学的渠道,进而促使智能科学教育的普及和发展。

   笔者为什么没有采取计算社会科学的提法,而要重新提出智能社会科学的学科概念?笔者认为,计算社会科学更接近于一种研究方法,即将人工智能之中的具体技术方法应用到社会科学的研究之中。具体看来,其研究将所有的社会问题量化为计算的问题,从而进行研究。然而,智能社会科学更加强调智能的外延,其涵括的内容不止于计算。所谓智能,其更强调机器的自组织性。此外,智能社会科学不仅要用人工智能方法研究社会科学问题,更强调从社会科学视角,研究人工智能给社会带来的巨大冲击和影响。

  

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。具体而言,智能社会科学的学科组成包括如下内容:

第一,智能政治学。智能科学的应用,会不断推动政治体系的现代化,同时,政治参与、政治管理、政治社团等传统政治概念也有了新的延展。从微观看来,智能政务、智能城市为公民的意愿积聚和分析提供了可能,而传统的统治模式和政党社团的功用也因此发生了转变。智能政治学强调通过智能技术的实践应用,在微观上畅通公民的政治意愿表达,进而塑造积极公民,更好地发挥公民的积极性。同时,在智能技术普及的背景下,智能政治学应思考国家的角色如何为积极公民提供完整的正向激励框架,(点击此处阅读下一页)

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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