如何判断一台机器是否是人工智能？
蒸汽机标志着近代社会的开端，而计算机则象征着当代社会的蓬勃发展。计算机已经融入我们的日常生活，成为我们不可或缺的一部分，尽管我们往往忽视它的存在。例如，手机作为计算机的一种形态，虽然被视为通讯工具，但实际上它是连接网络世界的桥梁，是众多计算机中的终端之一。
随着智能手机的普及，问题逐渐升级：手机是人工智能吗？或者说，计算机是人工智能吗？这些问题看似简单，却让人陷入深思。在技术的精确解释与日常生活的常识之间，我们常常找不到共通的语言。
要解答这些问题，首先需要理解为什么这些问题如此复杂。只有弄清楚这一点，我们才能进一步探讨“算法”和“人工智能”的本质。根据丘奇-图灵论题，问题“计算机是人工智能吗？”与以下问题具有相似性：算法是人工智能吗？图灵机也是人工智能吗？我们可以通过探讨这些问题来寻求答案。如果我们说计算机是人工智能的，那么我们必然要面对一个问题：为何在现实中存在着与计算机不同的“人工智能”的观念和事实？这是一个需要我们深入思考的问题。
当机器回应“不是”时，我们不禁要问，这个不同于我们所知计算机的人工智能究竟是何方神圣？这个问题可不简单，需要我们深入理解计算机与人工智能的基本性质，做出本质性的判断。这可不是在商店或家中随便说说就可以的事情，它涉及到生产、研究的前沿技术领域和战略决策的认知观念。
问题的提出和回答，涉及到了图灵机、丘奇－图灵论题、“判定问题”、“图灵检验”等基础理论。这需要我们站在一个更宽广的平台上，对可计算性理论、不确定性理论和人工智能进行深入研究。这种对问题本质的探索，是科学理论和哲学上的难题。
以著名的希尔伯特第十问题为例，图灵以“图灵机”的构造过程完美解答了这一问题。这一问题的提出和解决，推动了计算机时代的进步。现在，对计算机与人工智能的基本性质和关系的判断同样具有深远影响。从某种角度看，“图灵检验”与希尔伯特－图灵机的“判定问题”有着相似的意义和价值。我们以智能哲学的视角来审视这些问题。
当我们谈论计算机时，不得不提“丘奇－图灵论题”。计算工具是人类工具中最特别的一种，既古老又新潮，物理工具性与抽象形式紧密相连。我们曾有一个直觉观念：计算是机械步骤。而现在，丘奇－图灵论题告诉我们：计算机就是“算法”。
回想我们儿时数手指头的情景，其实就已经在运用算法了。虽然今天我们以电子计算机代替了手指头，但算法的本质并未改变。我们仍然难以回答“什么是算法？”这样的问题。数学家和科学家是最聪明的人，他们对这个问题的回答就是丘奇－图灵论题。有时这让人感觉像是“皇帝的新衣”，我们都在看计算机，却忽略了算法的本质。当我们数手指头时，我们在用算法，但手指头本身并不是算法。现在我们可以说，软件是算法，但机器和算法之间的关系又是怎样的呢？这个问题仍然困扰着我们。探索人工智能的奥秘：算法的本质究竟何在？
当我们面对“人工智能”这一前沿话题时，我们不禁要问，机器中的“智能”与人脑中的智能是否都是算法的表现？这一问题引出了哲学、逻辑学、语言学、计算机和人工智能领域共同关注的基本问题——算法和人工智能到底是基于语法还是语义的？
这种困惑源于物理形式与抽象形式的紧密交织。就如同丘奇—图灵论题所揭示的，我们虽知皇帝穿着龙袍，但却无法直观感知。这其中涉及到一个直觉性的难题，即智能的实质是否可见。
再来看著名的“希尔伯特第十问题”。我们定义事物时，可采用“外延”或“内涵”的方法。前者如举例阐述什么是“可计算的”东西，后者则从理论层面探讨“可计算性”的本质。数学家多倾向于使用前者来定义“算法”，例如通过递归函数理论，从外延上精确地定义了“算法”，即“算法”就是“可计算的”。
大数学家希尔伯特提出了一个不同的视角：是否存在一种方法，可以判断任何一个丢番图方程问题是否可计算？这个问题，便是著名的“希尔伯特第十问题”。
图灵深入理解了这一问题的核心要求。他认识到，单纯的数学递归函数无法解答算法的真正含义，因此他尝试用非数学的方式来描述算法。图灵通过模仿人的计算过程，创造了“图灵机”。图灵机的最大意义在于，它展示了算法的机械过程性质，将数学中的“可计算性”转化为实际的操作过程，揭示了算法的“能行性”本质。“丘奇－图灵论题”告诉我们，“能行可计算的”，就是图灵机所能够计算的。
这一切都在引导我们深入理解算法和智能的关系，为我们揭开人工智能的神秘面纱提供线索。借助图灵机的力量，图灵对希尔伯特第十问题做出了回答。他并没有给出一个确定的答案，而是以一种合理的方式拒绝了这个问题，表明它是无法判断的。希尔伯特第十问题的提出和图灵的拒绝式回答，现已被统称为“判定问题”。
这个问题和答案之间的关系颇为深奥。为了更好地理解，人们尝试简化它，将“判定问题”转化为“停机问题”。这种解释方式虽然简洁，却采用了逻辑悖论的手法，让一台计算机自我指涉，自我判断。想象一下，让一台计算机判断自己的运行状态，这似乎从直觉上就不可能实现。
“停机问题”的解释方式虽然带来了新的问题。如果一台计算机无法判断自己是否“可计算”，那么整个“可计算性”的概念都可能被推翻。这意味着，一个被认定为“可计算”的机器并不能肯定自己的“可计算性”，这无疑是一个巨大的悖论。显然，“停机问题”这种解释方式只是将问题推向了一个更深的层次。
实际上，图灵对“判定问题”的拒绝式回答，是基于“图灵机”的构造过程。图灵认为，可计算的算法机器是可以制造的，这就是“图灵机”。但关键在于，他强调，没有机器能具备一般性的“判定”能力。希尔伯特第十问题是无法解决的。这是图灵对希尔伯特第十问题的判断，他的判断是人的智慧而非机器的答案。
这种差异也正是“停机问题”和“判定问题”之间的分别。“停机问题”的解释方法设想用已经制造好的图灵机来判断自己，虽然看似得到了结果，但却否定了图灵机本身，同时也否定了算法本身。这种解释方式虽然简化了理解，但却引入了一种新的逻辑矛盾。人工智能的判定与图灵检验：从认识论与方法论的视角探索
对于“判定问题”及其解决方式的深入解析，为我们对现今问题的回应提供了认识论和方法论上的启示。这些核心议题已然成为NP理论和智能哲学的重要案例。特别是在探讨人工智能的本质时，我们不禁要问：如何界定一个实体是否为人工智能？这一问题最初由艾伦·图灵提出并尝试解答，他所设计的方法现在被称为“图灵检验”（Turing Test，简称TT）。
从历史的角度来看，“图灵检验”与“判定问题”（Entscheidungsproblem，简称EP）存在显著的不同。EP的本质是寻求一种算法来判断其他算法的特性，而TT则是寻求一种方法来判断机器是否能够像人一样进行智能思考。实际上，这是一个关于人工智能与人类智能之间的判别问题，其判定者是人，依据人的标准。如果我们为TT设定一个明确、形式化的标准，那么这个标准最终也可能被另一台机器所执行，从而使得TT转化为EP。这是两者之间的核心差异。
由于TT的判定者是活生生的人，这使得TT具有开放性。也就是说，人们可以根据这个框架设计具体的测试，制定相关的标准，进行不同层次的检验或实验。在这个意义上，“图灵检验”与“图灵机”具有相似之处。TT并没有一个统一、固定的标准。
TT的最大价值在于，它借助人的判断模式来揭示“什么是智能”。具有判断能力的人能够判断机器智能与人类智能的相似之处以及差异。这一检验的前提是人类能够理解被测试的对象以及这些对象与测试者之间的符号交流能力。这也意味着我们事先肯定了人类的理解能力是智能的核心，TT是建立在人类理解能力基础上的判断。换句话说，没有人的理解能力作为支撑，TT无法实施和进行下去。这是我们面对人工智能时应当持有的核心观点。通过这一视角的深入探索和理解，我们不仅能够更准确地界定人工智能的边界和内涵，还能够推动智能哲学的发展进入新的阶段。在历史的长河中，我们见证了从基于算法能力的EP到基于人的理解能力的判断的跃迁。我们不再仅仅追问“什么是可计算的？”，而是更深入地探索“什么是可理解的？”以此来理解智能的本质。当机器与人交流，并达到人的理解标准时，我们才能说机器具备了与人相当的“智能”。这在我们对人与人工智能的对比中，构成了至关重要的基础。
对于TT的分析，揭示了人的智能不仅仅是“理解”，更是“理解‘理解’”。现有的人工智能成果更多地展示了“什么是人工智能的？”而非“什么是人工智能？”。在这一背景下，TT本身成为了智能哲学的科学展开形式。赛尔的“中文屋子”便是一个深刻的例子。
我们对TT的理解，并不仅仅局限于实际的检测，一台机器是否达到了某个标准。这更多的是在回答“什么是人工智能的？”的问题。TT的价值在于为人工智能判断提供了一般性原则，就像图灵机是所有具体机器的模型，TT也是检验所有具体人工智能标准的一般模型。研究TT让我们明白：我们对人工智能有何期待。TT是一个开放的检验模式，具有“不确定性问题，NP”的性质。我们通过不断研究、设计TT的具体标准，来推动对人工智能的理解。
最重要的是，TT研究给我们启示：人的智能和人工智能之间并不存在一般性的比较标准。这也可以理解为对“智能是可以判断的吗？”这一问题的拒绝式回答。如果我们能进一步深化这种“判定问题”，将其发展成人工智能领域的高级版本，那将是一个巨大的进步。
在此基础上，我们可以进一步研究人的“智能”与“理解”的内涵关系，深入探讨智能哲学的深层贡献。这是一个充满挑战和机遇的研究领域，值得我们持续探索和深化理解。五、“人工的”与“人工性”：人工智能的深度解析
当我们探讨“人工智能”的定义时，不可避免地会遇到“人工的”与“人工性”这两个词汇。它们在描述人工智能时具有微妙的区别。其中，“人工的”描述的是事物的属性，而“人工性”则揭示了事物的本质。前者是对概念的外延性描述，而后者则是与“自然性”相对的本质性问题，需要在哲学的高度上进行深入探讨。
从宽泛的角度来看，非自然的创造物（不包括宗教在内）都可以被称为“人工的”。机器无疑是“人工的”，“人工智能”在很大程度上可以理解为“机器的智能”，即机器所展现出的智能具有人工性。这意味着人工制造的机器可以模拟人类的智能。
如果将“人工智能”误解为“人工的智能”，那么就暗示了“人工性智能”与“自然性的智能”之间存在某种同质性。这种理解是催生“强人工智能”甚至“超人工智能”观念的根本原因。
以“机器人”为例，我们常常会面临这样的疑问：机器人是“人工的人”，还是“人的机器（工具）”？如果视为“人工的人”，那么这似乎是在颠倒“人是机器”的观念，涉及到本质性的问题。而如果视为“人的机器（工具）”，则只是简单的同义反复，即人的＝人工的。
值得注意的是，“人工智能”这一术语在“智能”这个概念上的不确定性，以及在“人工的”这个用语的修饰性上的模糊性。其中的“人工性”与“自然性”相对立，并不能简单地由“人工的”这一词汇综合得出。这些关系实质上是传统哲学中诸多难以解开的结的再现，如“共相”、“唯名论”、“唯实论”、“怀疑论”等。
正是“人工智能”这一概念的本质模糊性，导致我们难以给出其确切的定义，因此人工智能的标准也始终是一个开放的课题。在这种背景下，人工智能更像是一条不断探索、不断接近人类本质的发展道路。那么，当我们面对一个问题：“计算机是人工智能吗？”我们又该如何回答呢？
从机器的能力标准来看，算法本质上只是机械步骤，无法超越其自身能力去“自发地”进行发明、创造或自我学习。计算机的最大能力受限于其制造商和程序员的设定。从这个角度出发，我们不能简单地将计算机归为“人工智能”。（根据我们对Agent的理解，计算机并不具备Agent的特性。）
值得注意的是，计算机中基于人工神经网络的“机器学习”等方法，实际上是人工神经网络函数化与算法化的结果。这种混合性质的研究方法使得我们难以直接回答“计算机是人工智能吗？”这样的问题。本文的目的之一就在于帮助我们理清这种复杂的情况。
对于“计算机可以思考吗？”这一问题，我们可以这样理解：计算机确实能够像人一样进行思考，但这仅仅是模拟人类的思考过程而已。计算机的算法并不等同于人类的思考，也不能简单等同于“人工智能”。我们要明确的是，计算机的“思考”只是对人类思考的一种模拟，而非真正的思考。人工智能：两条互补路线的协同发展
自从“人工智能”这个术语在1956年的达特茅斯会议上被提出并广泛接受以来，它已经成为了科技领域的热门话题。从最早的图灵论文中的“计算机器与智能”，到现今的人工智能，这一领域的发展经历了漫长的探索。图灵提出的“机器能够思考么？”的问题，至今仍是人工智能领域不断探索的核心。他设计的“模仿游戏”，即TT，成为评价人工智能的一种开放性模式。
在人工智能的研究领域，一直存在着两条互补的路线：“算法计算”与“Agent代理（计算）”。这种现象的认识与争论已经成为了人工智能的哲学问题。它们在相对的意义上有各种称呼，如符号主义、机能主义、逻辑或程序主义、联接主义等。达特茅斯会议上提出的“人工智能”这个概念，涵盖了这两个方向的工作并被广泛接受。但如果我们要深入理解并发展人工智能，就需要区分这两个方向。明斯基所说的Agent（代理）在狭义、严格的意义上代表了“人工智能”。
人工智能的发展并不是单一方向的。例如，基于人工神经网络（ANN）的人工智能研究就具有混合性质，既包含算法计算也包含Agent代理。芯片化和基于互联网的ANN研究也离不开算法，这两个方向的研究总是在混合中发展的。虽然实践中难以完全区分，但从理论上明确两个方向的功能原理对指导人工智能的发展至关重要。
简单来说，我们可以这样理解：计算机是我们的思维工具，而人工智能则是我们的智能代理。这两个方面相互补充，共同推动着人工智能的进步。在探索和发展人工智能的过程中，我们需要同时关注这两个方面，让它们协同工作，以实现更强大、更智能的人工智能系统。探索人工智能的哲学之旅
在科技的浪潮中，人工智能如同一座神秘的岛屿，吸引着无数探索者。为了深入理解这座岛屿的底蕴，我们可以从哲学角度切入，开启一段迷人的探索之旅。
玛格丽特·博登编辑的《人工智能哲学》为我们提供了宝贵的启示。这本书由刘西瑞等人翻译，由上海译文出版社出版。它如同一把钥匙，帮助我们打开人工智能哲学的大门，带领我们走进这个充满智慧的世界。
接下来，周剑铭先生的文章给我们带来了更多关于智能哲学的思考。在人与人工智能这一主题中，周剑铭展现了他对人工智能的深入洞察和独到见解。他的网文让我们思考人工智能与人类的相互关系及其未来的走向。
周剑铭与柳渝的合作也堪称经典。他们共同撰写的文章从机器与学习的角度，探寻人工智能的深层含义。我们仿佛看到了人工智能的幽灵，它既是技术的结晶，又带有深刻的哲学思考。另一篇关于人与机器的“战争”与“学习”的文章则展示了人工智能时代人类与机器之间的复杂关系。
柳渝个人的作品《不确定性的困惑与NP理论》也为我们提供了宝贵的思考。这篇文章探讨了不确定性在人工智能时代所带来的困惑，以及NP理论对这一领域的影响。
这次的人工智能哲学之旅，不仅让我们了解了人工智能的技术层面，更让我们深入思考了人工智能与人类的关系、其在社会、、文化等方面的影响。这是一次充满智慧与启示的旅程，让我们对人工智能有了更深入、更全面的理解。