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01人工智能技術(shù)的定義

人工智能技術(shù)是讓機器取代人從事復雜生產(chǎn)勞動(dòng)的一類(lèi)信息技術(shù)。

如果一項技術(shù)不是信息技術(shù)，那么它并不屬于人工智能技術(shù)的類(lèi)別。大工業(yè)時(shí)代的紡織機、織布機等許多機器同樣可以取代人從事復雜生產(chǎn)勞動(dòng)，但它們與信息技術(shù)無(wú)關(guān)，因此不屬于人工智能技術(shù)。豐富的數據材料，讓信息技術(shù)在當今的時(shí)代扮演著(zhù)舉足輕重的角色，而其中讓機器可以從海量數據中自學(xué)習的技術(shù)便屬于人工智能技術(shù)。

如果一項信息技術(shù)不能讓機器徹底取代人，依靠機器獨立地創(chuàng )造價(jià)值，那么無(wú)論這項技術(shù)能帶給我們多么有效的信息，它還不能算作人工智能技術(shù)。對數據進(jìn)行加工、處理和分析的數據分析或數據挖掘技術(shù)的確可以讓我們有效地掌握數據背后的信息，但是如果這類(lèi)技術(shù)不能讓機器獨立創(chuàng )造價(jià)值，那么它們還不具備人工智能技術(shù)的基礎特質(zhì)。事實(shí)上，數據分析或數據挖掘技術(shù)固然重要，但它們往往無(wú)法作為獨立的產(chǎn)品形態(tài)而存在，并且它們創(chuàng )造價(jià)值的范圍往往是受技術(shù)使用者的主觀(guān)能力局限的。

如果一項信息技術(shù)不能創(chuàng )造社會(huì )價(jià)值(即對他人創(chuàng )造價(jià)值)，那么無(wú)論它表面上如何重要，它都不屬于真正意義上的人工智能技術(shù)。人工智能技術(shù)是那些可以創(chuàng )造社會(huì )價(jià)值的信息技術(shù)，至于它們以何種方式創(chuàng )造社會(huì )價(jià)值，將在以下部分逐一介紹。不僅如此，擁有人工智能技術(shù)的機器所取代的往往不是人的簡(jiǎn)單生產(chǎn)勞動(dòng)，而是人的復雜生產(chǎn)勞動(dòng)。如果說(shuō)工業(yè)革命中的機器取代了人在一定范圍內的體力勞動(dòng)，那么人工智能技術(shù)讓機器取代了人在一定范圍內的腦力勞動(dòng)。對人的腦力勞動(dòng)的模仿、補充和部分取代，正是人工智能技術(shù)有別于歷史上其他重要技術(shù)的關(guān)鍵之處。

02作為起點(diǎn)的經(jīng)驗

人工智能技術(shù)發(fā)展的起點(diǎn)，是人在生產(chǎn)勞動(dòng)過(guò)程中經(jīng)驗的積累。

在人工智能技術(shù)體系中，專(zhuān)家系統和機器學(xué)習技術(shù)扮演著(zhù)最重要的角色，所以我們將著(zhù)重分析人工智能技術(shù)的這兩個(gè)分支。無(wú)論是專(zhuān)家系統還是機器學(xué)習，它們的本質(zhì)都是將人的經(jīng)驗以不同的形式轉化為讓機器可以獨立決策的計算機算法。

在專(zhuān)家系統中，針對待解決的問(wèn)題，人將與問(wèn)題相關(guān)的經(jīng)驗轉化為一系列邏輯規則，由計算機依據這些邏輯規則進(jìn)行決策。因此，專(zhuān)家系統也叫做規則引擎。專(zhuān)家系統所使用的邏輯規則不僅包括與問(wèn)題相關(guān)的“自變量”，還包括與自變量有關(guān)的參數的設定。例如，假設待解決的問(wèn)題是對變量y進(jìn)行分類(lèi)(變量y一般被稱(chēng)作“目標變量”)，x1和x2為與問(wèn)題相關(guān)的自變量，專(zhuān)家系統的邏輯規則具有如下形式：當x1 > Θ且x1 + x2

作為人工智能技術(shù)的另一個(gè)分支，機器學(xué)習技術(shù)是從歷史數據中建立模型，通過(guò)模型讓機器可以自行決策的一項技術(shù)。機器學(xué)習技術(shù)的基礎是統計學(xué)，而機器學(xué)習技術(shù)的核心便是從數據樣本中尋找自變量和目標變量之間的量化關(guān)系。和專(zhuān)家系統一樣，機器學(xué)習技術(shù)也需要由人來(lái)設定自變量，但機器學(xué)習技術(shù)是基于模型來(lái)計算與自變量有關(guān)的參數。在以上的例子中，機器學(xué)習技術(shù)可以同樣使用x1和x2對y進(jìn)行分類(lèi)決策。但是，機器學(xué)習技術(shù)并不需要對參數Θ和Δ進(jìn)行預先設定，而是將參數設定的任務(wù)交給模型去完成。同時(shí)，這個(gè)模型的建立需要一定量的歷史樣本，每一條歷史樣本不僅包括x1和x2的所有數值，還包括目標變量y的歷史結果。

顯而易見(jiàn)，專(zhuān)家系統和機器學(xué)習技術(shù)的目標是一致的，都是讓機器可以自行決策。并且，無(wú)論是專(zhuān)家系統還是機器學(xué)習技術(shù)，二者都需要人的經(jīng)驗作為機器可以自行決策的輸入材料。不同的是，專(zhuān)家系統所需要的經(jīng)驗材料更加具體，機器學(xué)習所需要的經(jīng)驗材料更加抽象。表面上看，專(zhuān)家系統僅需要少量經(jīng)驗材料，而機器學(xué)習需要大量數據材料。事實(shí)上，我們需要提供給專(zhuān)家系統的經(jīng)驗材料是濃縮了的數據，而我們需要提供給機器學(xué)習的數據材料是尚未濃縮的經(jīng)驗。二者都是經(jīng)驗材料，二者也都是數據材料。前者側重經(jīng)驗材料質(zhì)的部分，后者側重經(jīng)驗材料量的部分。順便提一下，人們常常有一種錯覺(jué)，認為機器學(xué)習技術(shù)應用效果的好壞程度主要依賴(lài)于輸入給它的數據的大小——數據越大，機器學(xué)習技術(shù)的效果越好。實(shí)際上，輸入給機器學(xué)習技術(shù)的數據如果不能有效地捕捉經(jīng)驗，這些數據不僅沒(méi)有作用，甚至會(huì )產(chǎn)生副作用。專(zhuān)家系統與機器學(xué)習兩種不同的技術(shù)，均有它們的適用范圍。如果人對需要解決的問(wèn)題具有詳細的定性和定量的經(jīng)驗，那么專(zhuān)家系統往往更容易有效地解決問(wèn)題。如果人對問(wèn)題的經(jīng)驗并不充足，但可以獲取一定量的歷史樣本，那么機器學(xué)習技術(shù)往往更有優(yōu)勢。

人工智能技術(shù)發(fā)展的起點(diǎn)是人的經(jīng)驗積累到了一定程度，而人工智能技術(shù)發(fā)展的終點(diǎn)是機器在逐漸增大的范圍內取代人進(jìn)行復雜生產(chǎn)勞動(dòng)。在經(jīng)驗積累的初期，人的經(jīng)驗可以被總結為這樣或那樣的邏輯規則的時(shí)候，專(zhuān)家系統讓機器在特定范圍內取代人進(jìn)行復雜生產(chǎn)勞動(dòng)。隨著(zhù)經(jīng)驗積累的增加，人的經(jīng)驗材料的質(zhì)的不足，便由經(jīng)驗材料的量的豐富來(lái)替代，機器學(xué)習技術(shù)讓機器在更大的范圍內取代人進(jìn)行復雜生產(chǎn)勞動(dòng)。人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程，也是機器可以使用的經(jīng)驗材料范圍的擴大過(guò)程，同時(shí)也就是機器在更大范圍內取代人進(jìn)行復雜生產(chǎn)勞動(dòng)的過(guò)程。

03經(jīng)驗的演變

經(jīng)驗是人工智能技術(shù)發(fā)展的源頭，人工智能技術(shù)也反過(guò)來(lái)讓經(jīng)驗在更大的范圍內發(fā)揮作用。

在絕大多數行業(yè)發(fā)展的初級階段，人的生產(chǎn)勞動(dòng)往往是主觀(guān)的。只有當人的生產(chǎn)勞動(dòng)的實(shí)際活動(dòng)量積累到一定的程度之后，才具備積累行業(yè)經(jīng)驗的先決條件。經(jīng)驗材料的積累過(guò)程，也就是人的理性從實(shí)踐中進(jìn)行抽象的過(guò)程。這種從實(shí)踐到理性的過(guò)度，是人進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的一個(gè)重要飛躍，并且這種飛躍的客觀(guān)結果就是經(jīng)驗材料的沉淀。

然而，經(jīng)驗材料的全面應用，仍舊受作為勞動(dòng)主體的人的生命力的局限。人工智能技術(shù)的出現，讓機器可以取代人進(jìn)行復雜生產(chǎn)勞動(dòng)。即便在人工智能技術(shù)在一個(gè)行業(yè)應用中尚未完全成熟的階段，在機器還只是部分地取代人進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的時(shí)候，人也在一定程度上獲得了額外的時(shí)間。機器為人在生產(chǎn)勞動(dòng)上所節省的時(shí)間，讓人可以耗費更少的時(shí)間直接面對勞動(dòng)對象，而擁有更多時(shí)間從經(jīng)驗中提煉專(zhuān)家系統所需要的邏輯規則和機器學(xué)習技術(shù)所需要的數據。不僅如此，人還可以從人工智能技術(shù)在實(shí)際應用中的結果來(lái)判斷，在人工智能技術(shù)應用過(guò)程的哪些步驟，機器最需要經(jīng)驗的指導。以前，是人有什么經(jīng)驗材料，機器便使用什么經(jīng)驗材料;現在，是機器需要什么經(jīng)驗材料，人便可以主動(dòng)地創(chuàng )造獲得這些經(jīng)驗材料的條件。因此，人工智能技術(shù)在一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)的應用，讓機器需要的經(jīng)驗材料的收集與使用不再是割裂的步驟，而形成了一個(gè)統一的整體。而且，人越是有的放矢地為機器提供合適的經(jīng)驗材料，機器為人帶來(lái)的時(shí)間節省便越是明顯。人越是從日常的繁瑣勞動(dòng)中被釋放出來(lái)，也就越是有條件積累更豐富的經(jīng)驗材料?？梢?jiàn)，人工智能技術(shù)的發(fā)展，不僅增加了可以被機器使用的經(jīng)驗材料的范圍，也給經(jīng)驗材料的源源不斷的供給帶來(lái)了額外的刺激。

我們知道，一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)包括多個(gè)局部的生產(chǎn)環(huán)節。在人工智能技術(shù)發(fā)展的初期，機器所吸納的經(jīng)驗材料往往是從局部生產(chǎn)環(huán)節中積累起來(lái)的，而這些局部的經(jīng)驗材料往往都是孤立的，彼此之間的聯(lián)系純粹是偶然的。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，每個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節的機器勞動(dòng)的日益完善，機器如何在不同局部生產(chǎn)環(huán)節形成一個(gè)統一的機器體系的需要便越發(fā)強烈了。馬克思說(shuō)，“需要是同滿(mǎn)足需要的手段一同發(fā)展的，并且是依靠這些手段發(fā)展的?！?span style="font-family:Calibri">(馬克思《資本論》(第一卷)(第十四章))這在人工智能技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，是尤為如此的。當同一個(gè)機器體系作用于行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)中不同局部生產(chǎn)環(huán)節的時(shí)候，每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節完成任務(wù)的時(shí)間往往是可以預估的，每一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節所起到的作用和它對其他相關(guān)生產(chǎn)環(huán)節的影響也是可以規劃的。此時(shí)，不同局部生產(chǎn)環(huán)節的協(xié)作經(jīng)驗，便逐漸積累起來(lái)了。隨著(zhù)人工智能技術(shù)在一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)應用的成熟，機器對經(jīng)驗材料的需要，逐漸地從局部趨向于整體，從微觀(guān)趨向于宏觀(guān)，從特殊趨向于一般。因此，人工智能技術(shù)從不同的局部生產(chǎn)環(huán)節延伸至一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)的過(guò)程，也就是經(jīng)驗材料在更大范圍內轉化為一個(gè)整體的生產(chǎn)體系的過(guò)程。

由此可見(jiàn)，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)驗已經(jīng)產(chǎn)生了根本的變化。經(jīng)驗材料的演變，是伴隨著(zhù)人工智能技術(shù)的成熟一起發(fā)展的，并且是借助人工智能技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展的。以前，經(jīng)驗是如何讓人更有效地進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的經(jīng)驗;現在，經(jīng)驗是如何讓機器更有效地進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的經(jīng)驗。以前，經(jīng)驗是對人的勞動(dòng)行為的理性總結;現在，經(jīng)驗是對機器局部勞動(dòng)和整體勞動(dòng)的動(dòng)態(tài)規劃。

04作為終點(diǎn)的機器

人工智能技術(shù)發(fā)展的終點(diǎn)，是讓機器可以獨立于人，自發(fā)地、不間斷地為生產(chǎn)勞動(dòng)創(chuàng )造價(jià)值。

人工智能技術(shù)，讓機器具備了從經(jīng)驗材料中自學(xué)習的能力，從而大幅度增加了機器進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的廣度和深度。正是這種自學(xué)習能力，讓機器成為了許多行業(yè)中價(jià)值創(chuàng )造過(guò)程中的主角。人工智能技術(shù)有別于其他信息技術(shù)，并不是由于人工智能技術(shù)在其內容上的優(yōu)越性或特殊性，而是人工智能技術(shù)所賦予機器在生產(chǎn)勞動(dòng)或價(jià)值創(chuàng )造過(guò)程中的獨立性。

傳統的信息技術(shù)是機器為人提供幫助，由人來(lái)完成最終的生產(chǎn)勞動(dòng);人工智能技術(shù)將這個(gè)過(guò)程顛倒了過(guò)來(lái)，是人為機器提供幫助，由機器來(lái)完成最終的生產(chǎn)勞動(dòng)。之前，人是價(jià)值創(chuàng )造過(guò)程的主要角色，機器是人的工具;現在，機器是價(jià)值創(chuàng )造的主要角色，人是機器的工具。人工智能技術(shù)絕非僅是一種讓人增加技能和可以從事更復雜生產(chǎn)勞動(dòng)的特殊工具。恰恰相反，在機器逐漸擴大價(jià)值創(chuàng )造范圍的過(guò)程中，輔助機器進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)的人所需要的技能要求越來(lái)越低了。

一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)一般是由多個(gè)互相關(guān)聯(lián)的局部生產(chǎn)環(huán)節所組成的。再聰明的機器也無(wú)法一下子取代一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)中所包含的全部生產(chǎn)環(huán)節。在一個(gè)行業(yè)被人工智能技術(shù)所改造的過(guò)程中，機器往往首先從一個(gè)局部的生產(chǎn)環(huán)節開(kāi)始發(fā)揮作用，讓機器取代人的勞動(dòng)首先局限于這一個(gè)生產(chǎn)環(huán)節。起初，機器對人局部勞動(dòng)的取代所造成的生產(chǎn)效率的提升往往是不起眼的，人們也最容易在這個(gè)最初的環(huán)節質(zhì)疑使用機器的實(shí)際意義。然而，只要機器取代人占領(lǐng)了一個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節，機器對與這個(gè)生產(chǎn)環(huán)節相關(guān)的其他生產(chǎn)環(huán)節的占領(lǐng)便成為了一個(gè)不可阻擋的趨勢。

在一個(gè)完整的行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)中，如果機器和人同時(shí)在不同的局部生產(chǎn)環(huán)節進(jìn)行生產(chǎn)勞動(dòng)，機器與人之間的協(xié)作便產(chǎn)生了阻礙。相比人與機器之間的協(xié)作，機器與機器之間的協(xié)作更具有連續性的特點(diǎn)，其過(guò)程是完全由科學(xué)規律來(lái)支配的。在這種擺脫了人的主觀(guān)局限的科學(xué)生產(chǎn)過(guò)程中，每一個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節所需要的時(shí)間及全部生產(chǎn)環(huán)節所需要的時(shí)間便可以事先估算出來(lái)了。在人工智能技術(shù)應用于一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)的過(guò)程中，人的生產(chǎn)勞動(dòng)的主觀(guān)性逐漸消逝于機器生產(chǎn)勞動(dòng)的客觀(guān)性中，人的局部的生產(chǎn)勞動(dòng)逐漸融合于機器的集中的生產(chǎn)勞動(dòng)體系。由此可見(jiàn)，人工智能技術(shù)發(fā)展的結果，不僅體現于機器在一個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節中可以獨立地創(chuàng )造價(jià)值。人工智能技術(shù)發(fā)展的結果，也體現于機器體系在一個(gè)行業(yè)生產(chǎn)線(xiàn)中的多個(gè)局部生產(chǎn)環(huán)節中，以科學(xué)的方式進(jìn)行有機地協(xié)作。

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