深度学习是“技术寄生虫”！这3种人工智能主流观点，“错得离谱”。作者 ｜ 胡珉琦 当前主流的人工智能，经由深度学习技术所提供的强大运算力，会在某个不太遥远的时刻逼近通用人工智能的目标。通用人工智能技术可以通过当前的技术路线达成，然而，该目标的实现会对人类社会构成莫大的威胁。未来人工智能的主要技术路径，是大数据技术、5G环境中的物联网技术。
这三条目前在人工智能领域的主流意见，被复旦大学哲学学院教授徐英瑾在刚刚出版的《人工智能哲学十五讲》中，评价为“犯了哲学层面上的错误”“错得离谱”。“不幸的是，全球范围内关于人工智能的技术与资本布局，都多多少少受到了上述三种观点，尤其是最后一种观点的影响。对此，我感到非常忧虑。
”作为国内少有的研究人工智能哲学的年轻学者，徐英瑾在本书中系统性地对主流人工智能技术进行了批判性讨论，并另辟蹊径，为“我们将如何做出更好的人工智能”这一问题提供了截然不同的方案，简直就是当下人工智能发展的一个“反叛者”。“我们要有一种容错心理，要允许不同的学科流派，按照不同的哲学假设、不同的逻辑来工作，谁做的东西好，让市场来检验。
”徐英瑾一直在很认真地走“旁门左道”，但他告诉《中国科学报》，目前人工智能发展所碰到的主要困难，不是科学，而是“传播学”。因为反主流的观点很难获得话语权，也因其颠覆性的特质，而难以被深刻理解。“科技发展有时会陷入路径依赖，埋头奔跑，却忽略了欲速则不达。哲学家出于思辨的习惯，总是走三步退五步。
”徐英瑾表示，目前社会上被热炒的人工智能概念需要一番冷静的“祛魅”操作，可哲学批判精神并没有发挥重要作用，使得一些研究规划没有在“概念论证”的阶段受到足够认真的检视，而这种缺憾，又与人文学科在整个科研预算分配游戏中的边缘化地位密切相关。《中国科学报》：为什么人工智能研究需要哲学？人工智能哲学究竟要讨论什么？徐英瑾：人工智能和所有的学科都不太一样，它是一个连基本范式都尚未确定的学科。
按照人工智能专家李飞飞女士的话说，类比物理学的发展轨迹，人工智能目前还处于前伽利略时代。这是因为，在人工智能学界，关于何为智能的基本定义都还没有定见，由此导致的技术路线分歧更是不一而足。牵涉到“什么是智能”这个大问题的追问，需要高度抽象的能力。澄清基本概念、思考大问题，是哲学家的本分。
除了什么是智能，哲学家还需要讨论诸如这些问题：人工智能未来发展的大方向该怎么走；深度学习会不会演变成通用人工智能技术；如果不能变成通用人工智能技术，通用人工智能技术的道路该怎么走；是否要走类脑的技术路线；现有技术路线是否具有一定的方法论上的错误；能否在方法论层面进行纠偏，等等。但是，现在的人工智能哲学研究是存在偏倚的，它凸显了自身形而上学的“面相”，而本该有的工程学“面相”却被压抑了。
也就是说，人工智能哲学应该是聚焦于对人工智能自身的技术前提的追问。问题是，并不是所有哲学家都具有与现实世界交接的能力，摆脱了对于人工智能技术实践的体会，空谈形而上学的内...