从其依靠的技术原理来看

由于没有基本的科学理论，所以人工智能其实是一种基于经验的工匠技艺。在其发展之路上，尝试过多种方法。其中基于逻辑推理的方法曾经被寄予最大的期望，这与西方对逻辑推理的崇拜有密切的关系。而最后，在21世纪第二个十年，令业界意外的是，借助计算机的暴力计算，原理上非常传统、就事论事的统计方法大放异彩，成功地在应用层面而非理论层面，解决了原来许多难以解决的人工智能应用问题。

到今天为止，统计方法依然是人工智能的当家花旦。统计方法作为一种传统的就事论事的数学方法，有其自身的擅长与局限。这是可以用逻辑做比较清晰的分析的。但是出于各种原因，许多人在回避这件事。

2024年初，美国人工智能研究公司OpenAI正式发布视频生成模型Sora后，马上有人惊呼它是“世界模拟器”，已经能够自己发现并掌握物理定律了。这是这些人根据Sora的某些表现展开的想象，远远不是基于科学理性分析的结论，所以很快就不再被提起，甚至可能已经被遗忘。如果仅仅通过对数据的统计就可以发现和掌握物理定律，那么牛顿、爱因斯坦这些伟大科学家的贡献该当何伦？

“通用人工智能”指日可待等不断持续出现的喧嚣，也都是这种非理性想象的产物，或者是别有用心的炒作。

这些想象连科学幻想都算不上，因为严格意义上的科学幻想是基于已知科学原理的外推。

从信息技术应用的角度来看

从信息技术应用的角度来看，人工智能仅仅是信息技术应用的一个部分，是一个以完成人类大脑可以完成的比较复杂的任务为导向的技术和应用。所以如果画一张完整的图的话，它大概是下面的样子。其中“人的内意识”实质是人类大脑可以完成（意识）智能活动。

信息技术应用、人工智能及人类智能的关系

从图中可以看出，通常意义下的人工智能仅仅是信息技术应用的一小部分。人类创造技术工具，从来就不仅仅是为了替代人的劳动，而是为了拓展人类的活动所能覆盖的深度与广度。就好像我们依赖运载火箭将人类的步伐迈向了月球，借助旅行者号飞船，将人类的触觉伸出了太阳系。

信息技术无法完全实现人类的智能，不代表在具体的方面它不能超越人。事实上，计算机从诞生之日起，其计算能力就远远超过了人类，而计算是一种基本的智能活动。而且人类的所有工具，都在其擅长的方面超越了人类，否则它就没有存在的价值了。

所以，当我们站在整个信息技术产业来看的时候，我们不应该把自己的目光局限在人工智能只想着如何替代人类，而是应该将其放在整个信息技术应用的全局中，去探索信息技术将为人类的拓展做出怎样的贡献。

从人类文明发展的经验来看

在现代科学诞生之前的漫长岁月中，人类依靠的就是基于经验的工匠技艺来制造各种工具。那漫长的岁月有几个基本的特点：

首先是技术发展缓慢，因为它主要靠效率很低的试错过程去积累经验；

其次，技术的进步与突破无法预料，不论是方向还是性质都带有极大的偶然性；

再者，技术的复杂度十分有限。或许那些用鸟报时的钟表就代表了工匠技艺可以抵达的巅峰。靠经验创造出的工具，与科学指导下的发展，有着天壤之别。

类比总有局限，历史不会简单重复。人工智能不是处理物质性问题的传统工匠技艺，而是处理信息性（也是意识性）问题的、基于现代科学技术之上的、利用数学工具的现代工匠技艺。其发展可能比传统的工匠技艺更加灵活，复杂度更高，覆盖面更广。在可以预见的未来，借助暴力计算与人类的经验，信息技术应用会不断在所有人类活动的领域中，通过解决各种信息性的具体问题，拓展着人类活动的深度与广度。其带来的变化，可能是我们今天难以预料的。

但是有一个人类最大的梦想依然是遥不可及的，那就是制造出与人类具有同样意识能力的机器。因为我们没有这样的科学理论，大脑对于人类来说还是一个黑洞；历史经验也告诉我们，仅仅凭借经验性的工匠技艺，我们创造不出我们无法理解的东西；而且现有的人工智能的实践也没有提供我们可以实现这一目标的确实依据。

辛顿在其讲演中说：“我们就像养了只非常可爱的小虎崽的人。当它长大后，如果它想，可以轻易地杀死你。”其实，类似这种耸人听闻的说法，在人工智能发展历史上已经屡次出现，一点都不新鲜。每一次都没有任何科学的依据，因而一阵喧嚣后很快就被忘记。

图灵奖得主、诺奖得主、“AI教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）

在可预见的未来，计算机没有修炼成精的可能，人类万物之灵的地位无可撼动，除非自愿放弃。

现代科学经过了四百年左右的发展，终于遇到了“止境”。人类无可奈何地进入到了“后科学”时代，人类文化必将发生重大的变化。在科学出现之前，各种旁门左道、歪门邪道横行于世；进入“后科学”时代，类似的情形或许会再次出现，只是经过了改头换面：科学被不断地参入大量的杂质，其真理性不断地被稀释，“科学”不再理所当然地意味着“严谨”“严肃”及“负责”；歪门邪道与旁门左道堂而皇之披上了科学的外衣去蛊惑人心，去“指引”未来。

这是一个考验每一个人的认知能力的时代。

[1]谢耘著，《工具的苏醒——智能，理解与信息技术的本质》，第四章“理解‘理解’：人与机器学习的异同”，机械工业出版社，2025年4月

[2]“谢耘：人工智能至今仍不是现代科学，人们却热衷用四种做法来粉饰它”，观察者网时评，2025年5月21日

[3]Michael Park，Erin Leahey & Russell J. Funk，“Papers and patents are becoming less disruptive over time”，《Nature》，Volume 613 Issue 7942, 5 January 2023

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