按照人工智能的符号主义观点，所有的计算装置都是数字的符号系统。按照冯·诺依曼的观点，即便是神经系统本质上也是数字的，尽管构成神经系统的化学和生物过程可能是模拟的。简言之，如果所有的机器都是数字的，那么图灵机就是最简单的强有力模型。这样一来，人工智能就建立在图灵机以及在图灵机基础上建立的计算理论之上。按照这一思路，“人是机器吗”这个问题就可变为“人是计算机器吗”，从而归结为“人是数字计算机吗”；如果智能是人类特有的属性，那么“人是机器吗”最终可以归结为“机器有智能吗”。②为了回答这一问题，图灵提出了称之为“图灵测试”的思想实验。他提出，如果把人和机器安置在两个封闭房间中，如果不能区分哪一个是机器，哪一个是人，那就表明机器是有智能的。这一思路显然出自功能主义的哲学思考，图灵测试实际上是一种思想实验。
冯·诺依曼和他的助手勃克斯继承和发展了图灵的思想。勃克斯把“万物皆数”的哲学命题应用于人类，得到了人=机器人的结论。所谓人=机器人论题指的是，在某种意义上人就是一台计算机器。这看起来是拉美特利“人是机器”的翻版。但是，勃克斯指出，人=机器人论题在一般性、精确性和形而上学的内涵方面与拉美特利的观点不同。他认为，我们每个人都有自己的毕达哥拉斯数，这是一个很大的数串。它既包括人的遗传物质和气质，又包括人的遗传物质与环境、文化之间的相互作用。在勃克斯看来，在某种意义上，人不仅仅是一种机器，而且是一种机器人，同时又是一个非常复杂而精巧的逻辑结构和程序系统。这显然是毕达哥拉斯主义的现代版本。
（三）亚里士多德的“自动机器”和古希腊目的论
人工智能哲学也源于古代目的论，亚里士多德是其创始人。他认为宇宙是一个有机统一体，自然是具有内在目的的，它的一切创造物，无论是天然物还是人工物都是合目的的，这种合目的性只有通过自然自身的结构和机制来实现。亚里士多德以其隐喻式语言指出，受精卵就是一台生物自动机器，它内含先定的目的性程序，控制着未来个体发育的进程并决定其最终目标。尽管亚氏所说的“自动机器”特指一种简单的机械装置，但它具有的程序性特征，隐含了自动机理论的思想萌芽。亚里士多德目的论中生物体与自动机的类比实际上已经包含了人工智能的思想萌芽。
在机械论占上风的近代，目的论自然不受待见，在哲学史上是没有地位的。直到20世纪中叶，经过系统科学重新解释的近代目的论在人工智能发展的背景下才得以复兴。从系统科学的视角看，人和机器都具有目标趋向性和负反馈功能，现代目的论认为生物和机器的共性在于：它们都是内含先定的目的性程序，控制着未来发展进程并决定其最终目标的自动控制系统。现代目的论关于生物与机器的类比给予人工智能发展的重要启示是：人和机器都不过是细胞自动机。基于此，人工智能计算机科学家冯·诺依曼开创了计算机与人脑的类比研究。1948年，在加州理工学院召开的一次会议上，他做了题为《自动机的通用和逻辑理论》的演讲，从而开启了细胞自动机理论的研究。深受冯·诺依曼影响的科学家、哲学家是勃克斯。这位在普林斯顿高级研究院协助冯·诺依曼制造世界上第一台计算机的教授，后来在密歇根大学创办了美国较早的计算机科学系，并成了该校计算机科学系和哲学系双聘教授。他编辑和完成了冯·诺依曼关于自再生自动机（后来称作细胞自动机）的遗著，培养了一批世界上最早的计算机科学博士，其中最著名的是约翰·霍兰德（JohnHolland），他以提出遗传算法而著名。霍兰德的博士生是安第·巴托（AndyBarto），巴托的博士生是提出强化学习的理查德·萨顿（RichardSutton）。正是通过应用强化学习和其他技术，AlphaGo战胜了围棋大师，而强化学习一夜之间成为显学。①
现代目的论不仅对人工智能发展有重要启示，而且催生了人工生命理论。为了使机器学习行为更符合人类学习过程中人脑神经网络的活动，20世纪80年代后出现了人工神经网络的学习模型，提出了遗传算法等。1990年代后，人工智能研究开始了从机器学习到人工生命的转向。不难看出，学习能力的拥有是以生命为基础的。离开了生命，就根本谈不上拥有学习能力。因此，研究机器的学习，就会涉及生命的繁衍问题。这样一来，人工智能的研究经机器学习的探索，进而发展到确立以自我繁殖机制为核心的人工生命研究，也就是顺理成章的事情了。可见，现代目的论对人工智能和人工生命的贡献是把遗传和自我进化的机制赋予计算机，把人工智能哲学研究推进到了一个新阶段。
通过对人工智能哲学理论源流的考察，我们发现了这样一个显著特点，那就是它的发展实际上是多源汇聚的结果，这本身就是一种跨学科研究。我们知道，古希腊哲学中实际上包含了所有科学的萌芽，并没有严格的科学与哲学之分。到了近代，人工智能的朴素思想也没有从哲学中分离出来。即便到了现代计算机时代，人工智能与其哲学依然难解难分。难怪哲学家丹尼特（DanielDennett）说，人工智能就是哲学。②人工智能这一跨学科特性使得它的名称颇具争议。在正式提出“人工智能”这个概念之前，就有人提出“机器智能”这个词。图灵1950年发表在《心灵》上的论文“计算机与智能”可以看做是对机器智能的最早系统表述。实际上，早在1948年，图灵有一篇题为“机器智能”的报告，在英国国家物理实验室（NPL）非公开发表。在具有历史意义的达特茅斯会议上，西蒙（HerbertA.Simon，又译司马贺）曾建议把这一学科叫做“复杂信息处理”，他认为这一名称更能反映该学科的性质。也有人说应该叫做“认知过程模拟”，这样也许能反映它与人类认知和机器模拟之间的联系。最后，麦卡锡（JohnMcCarthy）主张定名为“人工智能”。③后来，人们逐渐接受了这一名称，虽然一段时间以来，学界对这一名称是否名实相副始终有不同的看法。
二、人工智能哲学的跨学科研究
从目前的研究现状看，人工智能哲学研究正在呈现多元汇聚、跨学科攻关的发展势头。这种跨学科研究的特征主要体现在以下方面。
（一）人工智能与人工智能哲学的关系日渐紧密
人工智能研究的目标是用机器的方式再现人的智能，换言之，人工智能的研究建基于人机类比之上，这就使其研究跨越了物质与精神，而不同于以自然类为研究对象的自然科学，如物理学、化学。因此，人工智能尽管历史较短，但是派别林立，争论频仍。纵观人工智能的发展历程，可以看出，人工智能与心灵哲学有着密切的关系。心灵哲学讨论的问题，如心身问题、意识和意向性问题、心理表征问题、还原论问题等，都与人工智能有着千丝万缕的联系。可以说，人工智能不仅创造出辉煌的科学成就，而且引发了一系列哲学问题。人工智能的学科性质决定了它从一开始就与哲学结下了不解之缘。