人工智能伦理

经验主义和理性主义之争

知识从何而来？对于这个问题哲学界纷争不断，各种学说层出不穷。几何学的知识源自古人对土地的丈量经验？还是数学家对点、直线、平面等概念之间抽象关系的理性思考？

图3.29 现实中没有“圆”，也没有“直线”。数学知识源于理性，有些可用于实践

康德时代的欧洲，流行经验主义（认知和知识都源于经验）和理性主义（知识来自理性思维），康德将二者结合了起来。经验主义的代表人物有英国哲学家弗兰西斯·培根（FrancisBacon, 1561—1626 ） 、 约 翰 · 洛 克 （ John Locke ， 1632—1704 ） 和 苏 格 兰 哲 学 家 大 卫 · 休 谟 （ David Hume ， 1711—1776）。

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图3.30 经验主义哲学家培根、洛克、休谟

理性主义的代表人物有法国哲学家勒内·笛卡儿、荷兰哲学家巴鲁赫·斯宾诺莎（Baruch Spinoza, 1632—1677）和德国哲学家戈特弗里德·莱布尼茨（Gottfried Leibniz，1646—1716）。经验主义和理性主义是科学硬币的两面，有着辩证的关系。

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图3.31 理性主义哲学家笛卡儿、斯宾诺莎、莱布尼茨

休谟曾论证因果律不是分析的，康德部分地同意休谟的观点，即因果律是综合的，同时他主张对因果律的认知能力是先天的。为何会有先天的综合判断？康德认为纯粹理性要解决数学判断、自然科学判断和形而上学判断的可能性问题，他在《纯粹理性批判》中讨论了先验感性论、先验逻辑论、先验分析论、先验辩证论、先验方法论。康德相信人类的理性体现在因果律上，这类知识不是直接来自经验，而是通过理性的提炼得到的。

理性思维对人类来说太重要了，它的重要性甚至超过经验（非人灵长类动物至多有经验思维而绝无理性思维）。只有借助理性才能抽象出概念，进而用概念表征外部世界。反观如今的信息泛滥，人们关注碎片化的知识，从良莠不齐的科技快餐中道听途说了许多术语，却不明白其真实含义以及如何运用这些知识得到新的知识。这种充斥着术语的空洞，以及大数据时代的知识饥荒，呼唤着我们返璞归真地获取知识。

战国时期思想家、文学家荀子在《劝学》篇里强调知识的积累，“积土成山，风雨兴焉；积水成渊，蛟龙生焉；积善成德，而神明自得，圣心备焉。故不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。骐骥一跃，不能十步；驽马十驾，功在不舍。锲而舍之，朽木不折；锲而不舍，金石可镂”。

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图3.32 科学观察为理论研究提供证据和反例，有时超前、有时滞后

“君子知夫不全不粹之不足以为美也，故诵数以贯之，思索以通之，为其人以处之，除其害者以持养之。使目非是无欲见也，使耳非是无欲闻也，使口非是无欲言也，使心非是无欲虑也。”（《劝学》）未经过独立的理性思考消化的信息最终也无法构成系统化的知识，而是一些散落的事实和间接经验。当然，它们也不是一无是处，人类借助类比思维可以发现其中的相似性而受启发（例如，《劝学》利用大量类比来阐述道理）。形成系统化的知识需要花费时间，如果没有条件完成这项任务，囫囵吞枣式地接收这些信息也未尝不可，只要有一些判断力来鉴别哪些值得记住或者可以融入已有的知识体系就好。

有的人以为经验主义只要经验，理性主义只要理性，这是令人啼笑皆非的误解。经验主义和理性主义是对立的统一，它们反对的都是宗教迷信和经院哲学，它们都是人类追求知识的手段，缺一不可。

由于人类记忆的缺陷，如遗忘、假记忆等，很多经验并不完整或者有想象的成分，从而丧失了一些可信度。很久以前发生的某个令人记忆犹新的片段，也不是每个细节都一样清晰，我们能回忆起来的也只是大概的场景。可是，机器不存在记忆的弱点，不像人类那样善于遗忘或者懂得遗忘，其中的利弊得失该如何评说呢？

3.1.1 更广阔的感知

人类和动物的感知方式是不尽相同的。例如，蝙蝠发出人类听不到的尖锐的叫声（即超声波），再用灵敏的耳朵收集回声，并利用回声定位（echolocation）在黑暗中确定方向、捕捉猎物。同理，智能机器可以有多种感知能力，有的和人类的相似，有的和动物的相似，有的是机器独有的——我们不必强求机器一定要模拟人类。举个例子，图1.172所示激光雷达“看到”的道路，像一幅点彩画派的作品。