有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科 学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢 表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用 的合适研究方法还至今阙如。为此，迫切需要方法论的指导，因为它 对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。
1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示 脑活动的深层机制而受到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络 的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信 息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的 契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自 然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初 衷也非“逼真”地描写真实神经系统，而只是根据物质基础和客观依 据进行简化、抽象和模拟。
神经网络的基础结构更类似于脑，而不是标准计算机的结构。它 们的单元并没有真实神经元那样复杂，它们的结构与新皮层的回路相 比也过于简单。尽管神经网络具有这些局限性，但仍然显示出惊人的 完成任务的能力。人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理 过程，一开始就被现代数字计算机所采用。
有趣的是，仿佛有这样一条人工智能的“定理”：一旦某种思维 的功能被编成程序，人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部 分了。而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分。
人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决。在某种 程度上，它仅仅作为一种算法，但这不能掩盖神经网络是在思维是物
质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物。无论是对 史前文明的探索，还是对“天”外智能的好奇，都没有理由否认物质 决定意识这个基本观点。
人类智慧与人工智能
对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等。例如，原 始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有 的符号手段结构化，它们被赋予特有的形式，从而组合成各种表现形 态的形象系统。这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达， 也明白智能是依赖于社会生活和客观现实的。
然而，道途艰辛。把人类原始的、潜意识的思想加以分解，有如 分解佛教禅宗大师为迷惑心智以达到绝对虚无所下的玄秘功夫那样， 十分困难。况且，要到达人类级的人工智能已被证明是困难的，而且 进展缓慢。
辩证唯物主义不同意那种机器能够独立地思维、机器可以比人更 聪明的观点，很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是社会活 动的产物。哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论。计算机中 能不断繁殖和复制自己的人工生命如病毒,最初也是由人类制造的。 计算机的世界完全是由科学家们设计创造的，是人脑的结晶。
庄子与惠子有如下的对话。庄子与惠子游于濠梁之上，庄子曰： “倏鱼出游从容，是鱼之乐也。”惠子曰：“子非鱼，安知鱼之乐？ ”庄子曰：“子非我，安知我不知鱼之乐。”惠子曰：“我非子，固 不知子矣，子固非鱼矣，子之不知鱼之乐全矣。”庄子曰：“请循其
本，子曰?汝安知鱼乐?云者，既已知吾知之而问我，我知之濠上也 。”（庄子·秋水）
人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负，智能的复杂和神秘， 如同这段文字本身的内涵和后代的种种解析那样，引人入胜，令人悠 然神往。
探寻人工智能的发展途径
人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因。第一，希 望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道 的和所想要的进行推理；第二，用户对机器的了解常常能用精神术语 最好地表达。在人工智能的发展过程中，心理学和哲学自然而然与它 互相影响。而人工智能与哲学的关系，最初是通过心理学这个桥梁的 。
人工智能一开始是自上而下和自下而上相结合的。自上而下或“ 内涵式”的表述往往给人带来一种恍然大悟的感觉，自下而上或“外 延式”的表述却像一份说明书。其实，的确需要两种途径：一种是自 上而下的、把思想映射于神经元群上；另一种是自下而上的、用来解 释思想如何由那些看起来是杂乱无章的神经元集群产生的。
认知科学发展中存在一个值得思考的奇怪现象，对诸如下棋、解密码 之类的可以相对跟环境隔离的看似很困难的任务而言，计算机系统可 以超过专门训练的人；然而对一些最通常的通过由长期进化形成的认 知功能，比如视觉和听觉，经过几十年努力发展的人工智能系统还不 如婴儿的能力。大脑的智力活动必须从进化的角度、从社会和历史发 展的约束的角度来研究才能得到充分正确的理解。
虽然我们必须经常遵循有统整作用和简化作用的大原则，但也必 须承认在科学里存在着不可还原的复杂性。讨论人工智能与认识论的 关系，当然不能替代人工智能的研究，但它可使人工智能研究者不致 如入沼泽而迷失方向。然而，遗憾的是，人工智能研究者往往会忽略 人工智能与哲学的联系和基本的辩证思维方法——归纳和演绎，分析 和综合等。事实上，每个人在自己的思维体验中都能感到分析与综合 的频繁与重要。但是，人类对这样一对基本思维机理的研究却如此薄 弱。历史地看，人工智能的发展不时地陷入没有预想到的深层困境， 这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题，而且应当从人工智 能的最根本概念和理论上去寻找原因，人工智能需要更为宽广的眼界 和宏观的方法论指导。
[1] Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: A modern Approach. NJ： Prentice Hall，1995. 817
[2] 恩格斯. 自然辩证法. 北京: 人民出版社, 1972. 187
[3] 钱学森. 关于思维科学. 上海： 上海人民出版社，1986.20
[4] 潘云鹤. 模式识别与人工智能, 1991, 4(4): 7
[5] 章士嵘，王炳文. 当代西方著名哲学家评传（2）. 心智哲学.济南：山东人民出版社，1996
[6] 董军，潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲. 见：中国人工智能进展. 北京：北京邮电大学出版社，2001. 22