图灵奖得主、著名人工智能科学家希发基思在新著《理解和改变世界：从信息到知识与智能》中，结合当下最前沿的智能技术革命向我们生动展示了推动新技术变革的当务之急是深刻改变我们关于信息、知识、智能、意识、道德等基本问题的认识，通向一种新的理解世界的认知论。

自古以来，我们关于知识存在三类基本问题：目的论、本体论和认识论。作者认为，认识论问题，即与知识的发展和应用有关的问题，要从严格的方法论和逻辑学角度加以探讨；知识不仅涉及物理实在，而且涉及所有精神和社会现象。

人类或机器生成了不同类型知识的金字塔层次，从最底层开始依次为“事件和条件（信息）—基于数据的普通经验知识—基于模型的科学技术知识—非经验的数学、计算知识—元知识”。这五个层次的知识大体上一类是纯粹的逻辑构造，另一类涉及从观察和实验数据中提取的信息。最常见的经验知识是关于表征特定时间和地点事实的显性知识；科学技术知识是通过使用模型进行加工和系统化的过去的经验知识。科学知识旨在理解物理世界，而技术知识则基于科学知识创建新的产品或流程；非经验知识是植根于逻辑规则的基于模型的知识。最后，元知识是关于如何处理知识的知识。它结合各种知识来进行系统的控制和决策。作者主张，不同知识具有不同程度的有效性和发展方式，应该摆脱狭隘的知识概念和片面的知识标准，促进不同的知识交织在一起相互影响。

这本书所提出的认知论与传统科学哲学和知识论有所不同，某种程度上是理解人类智能、人工智能以及人与技术关系的新世界观。希发基思通过考虑知识的多个方面以及真实性和有效性的程度，不仅强调逻辑和语言的重要性，而且将与物理科学中定义不同的抽象信息概念作为知识的基础。这一他称之为“基本宗旨”的知识观既遵循了逻辑学家和哲学家的二元论传统——世界包含物质/能力和信息两个基本实体，同时又反对人们将世界与其表征模型混淆。进而，希发基思还对信息和知识只不过是物理现象的涌现属性的看法提出了深刻的批评。

人工智能在改善人类健康和福祉方面已表现出巨大的潜力，但它在各种场景实践中的应用仍然有限。缺乏透明度被认为是实施的主要障碍之一，因为无论是AI服务的提供者还是消费者首先都需要相信人工智能系统是值得信赖的。可解释的人工智能有希望克服这一问题，并向可信任的人工智能迈出坚实一步。希发基思根据知识的真实性、有效性以及由此产生的有关自主系统可信度的证据类型对知识进行了分类。这种涉及认知论的知识分类与价值判断无关并能以统一的方式解决系统的透明性问题。科学知识被认为比一般经验知识更真实，但其发展和应用仅限于正式的话语领域。机器学习技术对于自治系统来说是不可或缺的，因为它们可以有效地处理自然语言的概念。此外，基于模型的知识仍不足以确定系统的可信度。经验知识的发展对于检查系统内部一致性以及与物理世界的联系也很重要。希发基思认为，自主系统面临的挑战是始终如一地结合这些不同类型的知识，并通过方法的交叉融合来弥合差距。人工智能的自主系统不仅可以“理解”外部环境，同时能灵活管理多个目标，并确定相应的行动来实现这些目标，还可以通过限制组件的大小并最大化组件内的凝聚力来控制认知的复杂性，寻求可信度和性能之间的平衡。

自治系统的作用将取决于我们何时选择信任它们的决定。我们需要新的理论基础和技术来评估基于模型和基于数据知识组件的自主系统的可信度。希发基思在本书中提出的认知论可以成为定义自主系统开发和使用标准的基础。反观当前在迈向强人工智能之路上的自我监督等应被视为暂时的权宜之计，而不是可解释和可信任问题的最终答案。（作者为华东师范大学哲学系副教授）

《理解和改变世界：从信息到知识与智能》

[法]约瑟夫·希发基思 著

唐杰 阮南捷 译

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