摘要：强人工智能（以下简称强AI：Strong Artificial Intelligence）由美国哲学家约翰·塞尔上世纪70年代在其论文《心灵、大脑与程序》中提出，主要是指对人工智能（以下简称AI）持有的这样一种哲学立场：基于心智的计算模型，以通用数字计算机为载体的AI程序可以象人类一样认知和思考，达到或者超过人类智能水平。这种立场与弱人工智能（以下简称弱AI：Weak AI）或应用人工智能相对立，后者认为AI只是帮助人类完成某些任务的工具或助理。随着最近20年来互联网、神经科学、基因工程等技术的飞速发展，强AI从塞尔时代的一种哲学立场逐步向工程实践转变和演进，未来学家甚至设想和描述了强AI的更极端版本：超级智能，这些在IBM、谷歌、Facebook、微软等产业巨头和库兹韦尔、马克拉姆等乐观的技术实践者的双重推动下，藉由大众科学传播的放大作用，渗透到人们的日常生活中构成了对其技术合理性的辩护，但AI本身对人类主体和社会的影响不是价值中立的，它一方面难以吸收和提升人类的创新本质，另一方面其技术合理性带来的后果与其初衷有时相互背离，并在商业行为的推动下，构成对作为文化产物和自我解释的理性人类的单向压制和挑战。
关键词：强人工智能；人工通用智能；超级智能；技术合理性；批判
中图文献号：TP18 文献编码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2016.05.004
1 早期AI及其愿景
一般认为1956年由美国达特茅斯学院青年数学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）为主发起的达特茅斯会议标志着AI的正式诞生[1]49，但在这之前的1947年，计算机科学的主要奠基者、英国应用数学家图灵在伦敦发表的一次公开演讲已提及AI，1948年他的一份名为《智能机器》的未出版报告被视为“AI的第一份宣言”[2]432，1950年提出了判断机器是否具备人类智能的图灵测试[3]56-91。几乎同时控制论学者也提出了类似设想并付诸实践：1948年控制论的主要创始人维纳在其名著《控制论》中指出计算机和大脑都是逻辑机器[4]97，并预见了计算机对社会为善和作恶的双重性[4]21-22。几乎同时，英国控制论学者和神经生理学家格雷·沃尔特（Grey Walter）制作了可感知环境和避开障碍的电子龟[5]225，从1951年开始，英国和美国都开发了一些在早期计算机上执行包括弈棋在内的简单程序，尤其亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel ）的跳棋程序后来很有影响[2]436。总之，随着控制论的传播和通用数字计算机的发明，1956年之前对计算机可在社会中代替人类完成某些智能任务的愿景已经得到广泛讨论并有了不少共识，维纳、冯·诺依曼、图灵、信息论的创始人香农等都参与其中[4]11-22。
在达特茅斯会议前后，现代意义上的计算机程序设计尚未成为专业，IBM在1957年才开发了第一种广泛应用的程序设计语言FORTRAN，“Programming（编程）”这个术语迟至20世纪60年代中期后才开始广泛使用[6]。因此早期AI时代对于AI、计算机程序基本不做区分，例如麦卡锡本人在晚年始终认为AI主要就是智能的计算机程序[7]，这样在编史学上就重复了一种辉格式的进步观点，即把计算机编程实现智能任务作为AI的起点，这样把达特茅斯会议作为AI的起点有着十分充足的理由：
（1）第一次明确提出了人工智能（Artificial Intelligence）的命名；
（2）明确提出了AI的愿景：“……研究旨在这样的猜想基础上进行：智能的学习或其他任何特征的所有方面原则上可被精确描述，以致可被机器模拟。将试图发现如何使机器使用语言、形成抽象和概念、求解目前专由人类智能解决的各种问题并予以改进……”[8]，这个任务比图灵、维纳等人的设想更为具体；
（3）第一次验证了用计算机完成人类级别智能解决抽象任务的能力：即逻辑理论家（Logical Theorist）程序对现代著名数理逻辑学者罗素和怀特海合著的《数学原理》中命题逻辑部分的若干定理进行了证明[9]109-133；
（4）之后20年内主要的AI进展均由会议主要参会人员及其学生完成，从而形成了早期AI科学家共同体的核心[1]49。
从二战前后AI的孕育，一直到达特茅斯会议之后的10余年时间里，总体上来看对AI的技术研究和应用前景持有一种乐观、正面的情绪，例如维纳不仅把人类在理论上设想为控制论意义上的自动机器[10]43，而且形而上学地把人类这样的有机体视为一种形式的消息：“……躯体的个体性与其说是一种石头性质的个体性，不如说是一种火焰性质的个体性；是形式的个体性，而不是带着实体的个体性。这种形式可以传送，可以改变……”[10]80，这也启示可以通过对消息符号的处理来实现人类躯体及其智能。
这些观点中被引用最多的无疑是1975年图灵奖得主赫尔伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔在1956年发表于《运筹学研究》中的一篇文章，在该文中他们做出了10年内AI成就的预言：数字计算机成为世界象棋冠军、发现和证明重要的新数学定理、定量和形式化地描述大多数心理学理论[11]90。
2 AI冬天、弱AI与强AI、应用AI
在达特茅斯会议10年之后， 由于AI方面的实际技术进展与当初所描绘的愿景相差甚远，受到了内部和外部的严厉批评，首先是美国哲学家休伯特·德雷福斯受当时主要的AI研究机构兰德公司邀请为AI提供哲学方面的建议，但其结论却是通过其1965年底出版的报告《炼金术与人工智能》，对AI给出了相当尖锐的否定性结论[12]，几乎同时，1966年由美国国防部、国家科学基金会、中央情报局主导，委托ALPAC（Automatic Language Processing Advisory Committee：自动语言处理顾问委员会）对机器翻译进展进行调查后发布的报告：《语言与机器：翻译和语言学中的计算机》，给出机器自动翻译过于昂贵且短期内难以达到人类翻译水平的结论[12]。1973年英国科学研究理事会委托剑桥大学物理学家James LightHill爵士提交了一份关于英国AI研究状况的独立报告，该报告建议放弃对机器人和语言处理的资助，并取消了对爱丁堡、苏塞克斯、埃塞克斯三所大学之外的其他英国大学AI研究的支持[12]。在60年代末70年代初，美国国防部高级研究计划局（DARPA）也先后暂停或大幅度减少了对AI的资助，而该机构从达特茅斯会议以来一直是AI最主要的推动者[12]。这样在大西洋两岸的AI研究，从70年代初开始进入低谷，即所谓的AI冬天[1]203。
