📝📝:人工智慧發展史的系譜學研究|蘇聯的唯物主義,直接劃定了AI的能力限制?
人工智慧 (AI) 經常被譽為科技進步的明燈,預示著效率與能力的新領域。然而,這種說法忽略了影響其發展和部署的深遠歷史、社會政治和經濟趨勢。
《Histories of artificial intelligence: a genealogy of power》採用系譜學(genealogy)的方法,深入探究人工智慧的複雜性,揭露 AI 作為權力與控制工具的角色,深深植根於治理與管理的歷史延續中。
美蘇兩國的 AI 的相異研究取徑
冷戰時代為美蘇兩國 AI 的發展提供了對比鮮明的定義與軌跡。
在前蘇聯,由於受到馬克思(Karl Marx)、恩格斯(Friedrich Engels)的辯證唯物主義(Dialektischer Materialismus)的影響。
蘇聯的研究人員,普遍不認為機器可以達到人類智能的程度。他們因而更注重人機之間的協調,以及如何將機器作為人類的工具來使用。
前蘇聯 AI 研究者 Dmitry Pospelov 將人工智慧重新定義為:人機協調的工具。促成了一個獨特的研究生態系。
相比之下,美國的方法,則以美國心理學家、計算機科學家 J.C.R. Licklider 的「人機共生」(human–machine collaboration)願景為縮影,Licklider 的觀點主要區分「協作技術」與「完全自主」的機器智慧。
這一派學者認為,完全的機器智能(machine intelligence)是未來趨勢,並傾向將機器視為可以獨立思考的實體。
美蘇兩國的 AI 研究因為出發點不同,最終導向了相異的 AI 發展,強調了兩種地緣政治環境中,AI 研究的不同哲學與實踐基礎。
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AI 作為延伸和增強人類的技術
無論是在資本主義的西方還是社會主義的蘇聯,AI 的發展通常都是以人類與機器的創造力之間的相互作用為中心。
哲學、教學與經濟三個領域都會關注創造力,並影響著 AI 的前沿研究。
前蘇聯領導人和研究人員,尤其著重於創造力在勞動力市場適應的作用。他們意識到,比起設計出取代人類能力的系統,不如理解創造力對於設計能夠增強人類能力,反而至關重要。
在蘇聯,AI 研究的目標不是複製人類的智慧,而是探索機器如何延伸和增強人類的能力。這種方法與美國專注在自主機器智能的做法形成了強烈對比。
像是蘇聯物理學家 Lev Landa 提出了 Algo-heuristic Theory (AHT) 也稱為「算法啟發式理論」。AHT 認為,人類的所有認知活動都可以被分解為兩種基本的操作類型:
.算法型操作(Algorithmic Operations)
這是一種精確的、有序的步驟序列,如果正確執行,必定能得到預期的結果。就像是數學題的解題步驟,或是烹飪食譜的準確指令。
.啟發型操作(Heuristic Operations)
這種操作較為靈活,不保證能得到正確結果,但能幫助解決問題。比如「遇到困難時試著畫個圖」或「解決複雜問題時先從簡單案例著手」這樣的策略。
Landa 發現在教學過程中,專家(如教師)往往把這兩種操作混在一起使用,但卻沒有明確區分。這導致學習者難以真正掌握解決問題的方法。因此,他提出應該:
首先分析專家是如何解決問題的,把其中的算法操作和啟發式操作清楚地分離出來。然後設計教學方案時,先教授算法部分(因為這部分有明確的步驟可循),再逐步引入啟發式思維。
舉個實際的例子:教導學生寫作文時,我們可以先教授明確的格式要求(算法型部分),如:
文章必須有開頭、主體、結尾
每個段落需要有主題句
使用過渡詞來連接段落
之後再介紹更具創意的部分(啟發式部分),如:
如何選擇有趣的切入角度
怎樣運用比喻來增強表達效果
如何根據讀者反應調整內容
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人機互動的交織與普及
AI 的歷史也反映出人類勞動與機器關係的不斷演進。
美國早期的人機互動應用,特別是全錄公司(Xerox)的研究,主要聚焦於技術設計中的性別與技能的角色。最初的設計以「知識工作者」為對象,在當時的年代(1960~1970)這樣的形象通常都是:男性、自主性高。
而後,研究人員逐漸將焦點轉移到 「一般的使用者」,主要是執行熟練但例行性工作的秘書。這一轉變聚焦在,設計出能適應不同人類行為的系統,最終才誕生了人機互動介面(human–computer interaction,HCI)的研究。
哲學與歷史所勾勒的 AI 發展
AI 的發展,事實上,深植於哲學與社會對智慧與創造力本質的爭論。
前蘇聯對於人機協調的重視,提供了另類人工智慧範例的寶貴啟示,科研人員將「互補性」優於於「自主性」。了解技術、勞動與創造力之間的歷史互動,可為當代美國人工智慧的研究,提供不一樣的思考路徑。
這篇論文強調了,將 AI 置於更廣闊的社會與歷史背景中的重要性,以及點出人類與機器之間的協同合作,以解決複雜的挑戰。
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