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人工智能是科学技能的前沿，不仅影响当下人类社会的方方面面，而且关系到人类的命运。正由于此，人工智能引发来自科技界内外的广泛关注和争议。这些辩论大致可以归为三类：
● 其一，人工智能是否会危及人类的命运；
● 其二，强人工智能与弱人工智能的竞争与互助；
● 其三，强人工智能与弱人工智能各自内部发展路径辨析。
本文磋商第一、二两点，这两点都涉及对人工智能的科学属性与技能属性的理解。人工智能一身而二任，既是科学，也是技能，是科学和技能的一体化。
无论置身于个中的业内人士还是身处局外的不雅观察者，实际上自觉不自觉地不是把人工智能归为科学，便是认作技能。在某种意义上可以说，眼下关于人工智能的各类辩论，或多或少均与此有关。
一、强人工智能与弱人工智能
1.强、弱人工智能——科学与技能
强人工智能与弱人工智能之争可以归结到科学与技能的关系。相对而言，强人工智能强调跟随并再现人的自我意识，倾向于认为人工智能是探索人脑与意识的科学；弱人工智能则沿着图灵的思路，认为人工智能能够实行人脑相应的功能而得到运用即可。显然，在弱人工智能一方的心目中，人工智能是技能。
正由于强人工智能与弱人工智能的背后有科学与技能之分，以是二者的思路和发展路径存在各类差异。
强人工智能的目标是创造未知，揭示人脑及其运行背后未知的秘密，核心是主体的意向性。强人工智能的驱动力是其背后人类数千年如一日的好奇心，是勇往直前永不遏止的探索精神。
作为科学，强人工智能清楚肩负的重任。且不要说人类的“意向性”，身边猫狗等宠物的意向性说的清楚吗？有必要沿生物进化的路径回溯，先从仿照昆虫、鱼和哺乳动物的大脑开始，再一步一步进阶到对人脑的仿照。“强人工智能还太远了。”（北京航空航天算夜学自动化学院副教授秦曾昌）。
面对如此伟大的目标，眼下的弱人工智能，哪怕是阿法狗，还是阿法元，只能是一个字：“弱”；而那些媒体为此的摇旗叫嚣，只能是泡沫，从而给人工智能，特殊是弱人工智能泼冷水。
强人工智能嘲笑弱人工智能之“弱”，距人的智能何止千里之遥。“中文屋子”与其说是“怼”强人工智能，不如说是在羞辱弱人工智能。强人工智能哀求揭示功能背后的构造，必须以“具故意识功能的材料为基质”（中山大学人际互联实验室主任翟振明），譬如说“微管”，由构造阐明功能，在量子层面阐明意识的实质，以知其以是然。
潘建伟认为，“不到量子人工智能的时期，我是一点儿不担心人工智能会取代人类。”马兆远认同这一点，在由纳米尺度理解意识之前，“人工智能至少在三百年内还没什么机会超越人脑”。
站在技能的态度，弱人工智能则认为强人工智能没有必要，实现功能无需舍近求远，不如且行且进。如果人们的目标是制造“工具”，那么考虑特定类型的智能行为就已足够，何必再去考虑独立意识（南京大学教授、打算机软件新技能国家重点实验室常务副主任周志华）？
一部技能史，从事情机-动力机-掌握学习机的线索来看，事情机、动力机、掌握学习机，分解开来，逐一占领。汽车并不是马，电机和热机未必如九牛或二虎，电脑虽在普适与情绪等方面不如人脑，却越来越多的个别场合胜似人脑。
从科技黑箱的视角看，利用者只在乎其能否实行功能。就此而言，科技黑箱并不介意牛马的构造，从基本物理运动、化学运动、生命运动一起走来，打破曾经的一个个界线，在实际上同样进入意识运动的王国。
弱人工智能的目标是看得见的面前，数年或数十年，在一定程度上可以预测，渗透到经济、社会和文化的各个领域，在个别的特定的领域逐一替代人。所谓“个别”、“特定”，便是边界明确，规则严密，赏罚分明，也便是有“勉励机制”。弱人工智能，在这些特定的领域攻城略地，日益，以及武断地扩大自己的营地。
从知识论的视角来看，弱人工智能把人的日常生活与事情中有规可循的行为编码编程，大数据加算法加算力，做成掌握学习机。再结合事情机与动力机，脚踏实地稳扎稳打，对人工智能持乐不雅观态度，集腋成裘，在近数十年间将会迎来“奇点”。
实在，历史地看，科学和技能的发展都离不开对方的支撑和拉动，已经有太多的研究成果解释了这一点，人工智能至今的发展同样是科学和技能，在某种意义上，也便是强人工智能与弱人工智能，双方携手并进的结果（此处期待业内人士拍砖和完善）。
2.强人工智能人机回圈中的“机”与“人”
如果接管这一不雅观点，那么不丢脸出，笔者在（人机回圈：人类的科技化与科技的人文化（序及纲要）；人机回圈：人类的科技化与科技的人文化（一、2）“机”的蜕变…人机回圈：人类的科技化与科技的人文化一、人机回圈中的“机”）中所剖析的“机”，事情-动力-学习机，以及科技黑箱，都是把人工智能看作是技能。
既然如此，作为科学的强人工智能，“机”的含义自然有所不同，那便是科学研究过程中所提出的“模型”，例如一个多世纪前对付原子的“葡萄干面包”和“行星式”模型，关于银河系的“水缸里的漩涡”模型，以及DNA的“三螺旋”和“双螺旋”模型等。对付强人工智能来说，“机”，也便是模型，紧张并不故意实现什么功能，而是旨在认识大脑的构造，理解和揭示意识的实质，这是模型的目标：人的大脑和意识。
强人工智能与弱人工智能的人机回圈中的“机”不同，人机回圈中的“人”也不同。在作为技能的弱人工智能看来，人机回圈中的人是现实社会中的各色人等；那么作为科学，既然强人工智能中人机回圈的“机”是认识过程中的模型，那么人机回圈中的人就不是现实社会中的人，而是人作为“类”的范例。
在一次次回圈中，模型无限逼近原型。眼下的一项最新进展是麻省理工学院的“类脑芯片”[i]，人造突触，是可以用于终真个便携式低功耗神经形态芯片，可将人脑能力“复制”到芯片，从而为实现神经网络硬件化打下坚实的根本。
值得把稳的是，强人工智能在某种意义上沿袭了西方近代以来的步点。秉承笛卡尔的“认识论转向”，“脑”登场，“心”只是“处理机器自然中为物理学无法阐明的统统感性履历的倾倒垃圾的场所”[ii]。以是须要“以头立地”，重“知”（智）轻“行”。
然而，人是“事情机-动力机-掌握学习机”的领悟，不可分割。身体，不仅是事情机和动力机，而且全方位参与认知与实践活动。这便是“全身心”，心智合一，灵与肉不可分离。
如果考虑到身心合一，那么强人工智能人机回圈之“机”，就必须以一个完全的人作为“回圈”的目标。2016/9/25上海AI小组闭门谈论会称，生命形态的不完全情形下发展的人工智能为“伪智能”。
或许正是在此意义上，乔布斯曾在自传里预言：20世纪80年代是IT时期，而21世纪绝对是基因科技时期。生物技能将从技能之“机”和科学之模型两个纬度推进人工智能。
考虑到科学与技能之间的互动，作为技能的弱人工智能中的“机”与作为科学的强人工智能中的“机”，也便是科学模型之间的互动，有待拓宽和强化。（此处同样期待业内人士拍砖和完善）
二、人工智能双刃剑
科学技能是双刃剑，这一点已经在科技界和社会上形成广泛共识。人工智能也是双刃剑。剖析强人工智能与弱人工智能双方对人工智能双刃剑的态度会饶有兴味。
1.科学与技能，何者更是双刃剑
科学技能是双刃剑，这一说辞笼统了。进一步的剖析可以创造，科学与技能比较之下，技能更是双刃剑。
可以在自然与社会之间设一谱系，将人类的各项活动排序。相对而言，科学更靠近自然，技能更靠近社会。科学源于好奇心，强调自由探索，“为科学而科学”，其成果是与特定的主体、工具和语境无关的非嵌入编码知识。
科学的成果虽然可以为各方所用，但科学本身止于认识阶段。作为认识活动，科学与社会的互动紧张在不雅观念层面，科学实验虽然是实践活动，但目的紧张是为了认识，而不是效益。
技能旨在效用和掌握，须要调动更多自然和社会资源，其成果知足特定社会成员的特定须要。作为实践活动，技能须要社会调集更多资源，技能的成果（科技黑箱）也会更直接广泛影响社会。
技能与社会之间在经济、政治和文化诸领域发生全方位的互动。较之科学来说，技能的双刃剑效应，无论是正面还是负面，都更为显著，更为“锋利”。如果说作为认识活动，“科学无禁区”，那么作为产生后果的实践活动，技能必须有禁区。由此可见，技能必须更多顾及负面效应。
2.人工智能双刃剑的不同态度
弱人工智能一方把人工智能看作是技能，因而人工智能必须考虑可控与效益，考虑双刃剑的负面效应。技能有禁区。因而担心人工智能终极影响人类的命运，霍金（科学家可以持人工智能是技能的不雅观点，或者其成果究竟会转化为技能，从而关注其负面效应）与马斯克是持这一不雅观点的代表人物。他们担心的威胁，实际上是来自强人工智能。“严明学者不该去碰强人工智能”（周志华）。如果限定在弱人工智能，则只会是人类乖巧而屈服的助手。
如果看作是科学，更多强调自由探索精神，科学无禁区。难道“强人工智能是潘多拉魔盒？”（北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟）[iii]。
纵然是“潘多拉魔盒”，如果因此“说不要研究强人工智能，这就有些一厢宁愿了。由于强人工智能是科学发展的一定趋势。”
回顾一部科学史，刘伟所言不差。合成尿素冲破无机与有机的界线，生命科学和生物技能架起通往生命的桥梁，昔日的界线已经占领，意识运动同样没有禁区。
大脑，纵然加上身体，全身心，无论多么繁芜，无限，毕竟是“已经天生”之物（或弦）；人工智能，无论是“强”还是“弱”，其发展却无穷无尽。这一点与《三体》中描述的“阴郁森林”类似。这一追赶的步伐，在弱人工智能看来近在咫尺，就在数十年后，纵然在强人工智能心目中，也就数百年。
3.人工智能双刃剑前景
先看作为技能的人工智能。
科技黑箱将越来越黑。除了少数科技精英，人类中越来越多的人将不知其运行的机理，而科技精英的阐明如“纠缠”、“叠加”、“塌缩”，则每每令凡人如云里雾里，乃至科技精英也无法以经典的科学观点阐明得出的结果，乃至乞助于已“恭候多时”的佛教徒。
与此相反的趋势是，在相称程度上正是由于越来越黑，以是科技黑箱在操作上越来越大略。
上文述及，科技黑箱沿量子阶梯上升，由无机到有机、生命，以及大脑，从生理到生理；事情机越来越能干，动力机越来越强大持久，掌握学习机越来越聪明，因而对人类社会的影响在正负两方面都越来越大。这一点再加上双刃剑越来越黑，越来越大略，因而双刃剑那一刃都变得越来越锋利。
人性有两个根本的弱点：自利与有限。无自利，或许唯有耶稣和佛陀。有限，不可能洞察统统。沿弱人工智能的路子，人工智能的发展将终极超越人性的弱点。弱人工智能没有自我意识，意味着无所谓“自利”， 无关肃静、名誉，对付所有的情绪“没觉得”，而是遵照规律。弱人工智能不是战胜，而是绕过人性的自利。而在时空上无穷无尽的大数据和超凡脱俗的打算能力则超越人之“有限”。
“让机器事情，让人们思考”，这是2011年9月22日，IBM公司在打算机纪元50周年的题词。这十个字是弱人工智能的宗旨。
回顾历史，在普里戈金的分岔图上，每一次科技创新或多或少都是一次分岔。每一次分岔，每每针对上一次创新的不敷之处与负面效应，换言之，人类毕竟还拥有一定程度的掌握权，可以由新的分岔填补改动上一个分岔的负效应。
展望出路，人类正在超越的是人类历史上最大，或许也是对付人类来说的末了一个分岔。人工智能的发展将可能一劳永逸地结束人类社会历经万年，“从分岔到分岔”的“弯曲前行”的道路。
再看作为科学的强人工智能。
纵然在不涉及实践后果的纯粹的认识领域，强人工智能同样有令人不寒而栗的效应。在围棋界，来无踪去无影的“棋感”已被阿法狗解密。试想，例如在人类最神奇私密的爱情领域，强人工智能将个中难以乃至不可言说的奇妙之处逐一解码，娓娓道来，以示天下，人类还月下花前，谈情说爱吗？假如同情心、审美和宗教情怀都可以在“微管”与量子的层面上得到阐明，这一说辞不禁令人想起历史上曾经的还原论。
强人工智能与弱人工智能的一个共同点是，踏在昔日科学技能的肩上，沿量子阶梯和运动形式升高，直至生命和意识。
斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）表示[iv]，模拟人类，既是缺点的路线，又是唯一可行的路线。
强人工智能与弱人工智能结合，能否是“上帝的物化主，凯撒的归凯撒”的模式。人，照看自己的灵魂，做出决策；机，人工智能从事打算，供应决策的依据和选项。“民气计心境脑”，是可欲的空想，还是一厢宁愿？
人是双刃剑。
虽然有上述各类反思，但是强人工智能也好，弱人工智能也好，二者的相互结合也好，人工智能连续推进的趋势不可阻挡。说到底，在这一趋势的背后，依然是人工智能苦苦追寻并试图超越的人性。
人性推动人工智能超越（否定）自身。科技双刃剑的根源是人。
人自身便是双刃剑。一刃是善，一刃是恶；一刃是自我掌握，一刃是放肆自我；一侧是对天下无穷的知与掌握的希望，另一侧是有限的认识和实践能力；一边是对不愿定未来的神往或恐怖，一边是对确定往事的留恋或背离。
说到底依然是两句话：人是自利的，人是有限的。
前者的表现之一是掌握欲，掌握自然，掌握他人，与此同时则是放肆自我。个人的掌握与放肆，在人际便是掌握与反掌握。
后者在于，由于自然界（大脑）的极度繁芜、相互关联与不愿定，由于人（国）际关系的博弈或互助，以及由于主不雅观能力所限，人不可能把握全局，不可能预知未来。
回顾往事，历历在目；展望未来，充满了分岔和不愿定。两千年前，伊壁鸠鲁的原子论认为原子的偏斜造就了天下，上世纪居里的名言是，非对称创造天下。或许该当补充的是，非对称也会毁灭天下。
潘多拉魔盒开释了科技，也便是开释了双刃剑。打开了，就不可能再关上。
弗洛伊德在1930年写道，能否理解，文明在多大程度上是建立在对本能的知足之上，又是在多大程度上因此对强大的本能的力量（以压迫、弹压或别的方法？）不予知足为条件？
凯文·凯利谨慎地表示，互联网产生的相称大一部分都是不好的。但只要互联网的积极的一壁仅仅比负面效应多出1%，我认为这1%会年复一年地滚动，历经数十年乃至上百年的复合产生收益。以是，为了长远得到正效应的复利，现在互联网产生的正面效用，必须要比负效应哪怕多那么一点点。
本能（好奇、掌握……）或许正是比对本能的掌握大了1%。正是这1%的不对称,“建构”了迄今的文明史。除了邪教，险些所有的宗教都在于劝诫放弃对自然和他人的掌握，代之以掌握自我。
假如宗教大得胜利，或许人类将止步不前；假如没有宗教，人类将自我毁灭。
自然界，正物质恰好比反物质多了“一点”，那多出来的“一点”构成了人类和大千天下。
说到底，人自身双刃剑的不对称，这才是科技双刃剑——无论是正面还是负面——的原动力。
只要人类一息犹存，就不会停下好奇与掌握的脚步；只要人类一直下探索与支配的步伐，终极的征服工具便是人类自己。这是人类最大的悖论。
向去世而生，这是哲学家对个人的教导，现在成为人类本身的宿命。
人类，能否凤凰涅槃浴火重生……
[1] 鉴于科学与技能之间没有截然分明的界线，强人工智能与弱人工智能之间也没有截然分明的界线，因而本文中的论述也会带有这一印记。
[ii] 伊·巴伯．科学与宗教．成都：四川公民出版社，1993．35
[iii] 强人工智能是潘多拉魔盒吗？秦曾昌、翟振明、周志华、刘伟，2018-02-05《科技日报》：张盖伦http://blog.sciencenet.cn/blog-40841-1098625.html
[iv] http://www.php230.com/weixin1430105795.html
作 者 简 介吕乃基 男，1945年11月生，上海市人。教授。1967年毕业于复旦大学化学系。1981年研究生毕业于复旦大学哲学系，获硕士学位。
现为东南大学科技与社会研究中央主任，中国自然辩证法研究会理事。1967年毕业于复旦大学化学系。1981年研究生毕业于复旦大学哲学系，获硕士学位。
吕乃基教授学术研究兴趣广泛，涉及科学与文化的关系，科技革命与中国社会的转型等。近年来，在技能哲学和技能论领域有较为深入的研究，在学术界具有广泛影响。揭橥论文80余篇，著作、译著7部（含第一作者），主编3部。
成果获江苏省哲学社会科学精良成果二、三等奖、中国图书奖。主持完成科教兴省（获国家科技进步三等奖）的子课题技能创新的社会环境。今年来，在南京大学、中心党校、北京科技大学以及台湾大学、台湾政治大学、成功大学和喷鼻香港科技大学等高档学府以及北京、广东、浙江、四川、山东和江苏等地多次讲演并受到热烈欢迎。
编译丨吕乃基
转自丨吕乃基科学微博
