注意：本文内容源自正在创作的书籍《基本无害的 AI》。该书旨在探讨如何驾驭人工智能以造福人类。

作者：ALEJANDRO PIAD MORFFIS

日期：2025 年 7 月 22 日

数个世纪以来，人类始终对一个疯狂的念头深深着迷：一台会思考的机器。

这并非现代科技热潮的产物，尽管今天这个话题无处不在。这个古老的梦想源远流长，早在神话传说中就已悄然流传。

人工智能的历史，最引人入胜的篇章之一，便是在两种核心且看似对立的路径之间，反复上演的戏剧性博弈。

一方是逻辑与规则，即所谓的符号 AI；另一方是数据与模式，也就是统计 AI。

这在深层次上，恰好映射了哲学领域那场旷日持久的思辨：理性主义，通过纯粹推理探索世界；与经验主义，从感官经验中获得真知。

本文将以理性主义（符号 AI）对抗经验主义（统计 AI）的视角，重新审视人工智能的发展历程。

让我们一同深入探索，看这对看似对立的哲学思想，如何塑造了 AI 的过去，定义了它的现在，并最终开始携手，共创它的未来。

序章

人工智能的梦想，并非始于硅谷的芯片或代码。它的起点要早得多，源自宏大的哲学抱负与极富想象力的智慧飞跃。

这一切，都要归功于那些才华横溢、思想多元的先驱。

我们的旅程从 17 世纪的戈特弗里德·威廉·莱布尼茨开始。在当时，他已是哲学、数学、逻辑学和外交领域的超级巨星，并独立于牛顿发明了微积分。

我们今天使用的微积分符号体系，很大程度上正是他的创造。

莱布尼茨是启蒙运动的杰出代表，他毕生致力于将所有知识与理性系统化。他坚信，逻辑足以平息人类的一切纷争。

他梦想着一个不再需要争吵辩论，仅凭冷静计算即可化解分歧的世界。

代数与微积分能用简洁的符号化解复杂难题，这深深启发了他。在一个连简单计算器都堪称奇迹的年代，他燃起了对通用计算的宏伟愿景。

他构想，是否能将所有人类的推理过程都进行形式化表达？他梦想创造一种通用的思想语言，以及一套可与之匹配的机械推理演算系统。

莱布尼茨是一位彻底的理性主义者，他相信人类思想本质上是一台宏伟的逻辑机器。不经意间，他为数百年后的符号 AI 奠定了思想基石。

时间快进到 19 世纪的英格兰，我们遇见了埃达·洛夫莱斯。

作为著名诗人拜伦勋爵的女儿，埃达拥有非凡的才智，在当时最顶尖学者的指导下研习数学与科学。

她与伟大的发明家查尔斯·巴贝奇相遇时，后者正致力于打造他的分析机——一台理论上能完成现代计算机一切任务的抽象机器。

埃达不仅以其敏锐的思维和惊人的数学洞察力闻名，更将一种诗意的想象力注入了她对技术的理解中。

巴贝奇主要将分析机视为一台终极的数字运算工具，而埃达的思绪早已超越了算术的边界。

她曾写下著名的预言：分析机或许能创作精妙的科学乐曲，或在任何领域生成全新的内容。

她比生成式 AI 的诞生早了一个多世纪，已经开始梦想机器将开启一个合成创造的新纪元。

值得一提的是，巴贝奇终其一生也未能完成分析机的实体建造。他沉迷于无休止的改进，使其永远停留在了图纸阶段。

这台本可成为世界首台计算机的机器，最终沦为一个警示。后人将其称为巴贝奇综合征：无休止地进行思想推演，却从不付诸实践。

又过了几十年，20 世纪中叶，战争的硝烟散去，数字时代的曙光初现。

计算机科学史上最重要的人物——伟大的艾伦·图灵——登上了历史舞台。当他关于机器智能的开创性论文发表时，他早已是公认的顶尖逻辑学家与数学家。

他提出了图灵机这一抽象计算模型，为所有现代计算机提供了理论蓝图，堪称计算机科学之父。

他在战时破解德军“恩尼格玛”密码机的经历，让他对计算的力量有了极为深刻的认识。

事实上，他亲手建造了世界上第一台机电式通用计算机，但这一伟大成就，直到他去世多年后才得以公之于众。

图灵是一位沉静而才华横溢的思想家。他不仅探索机器的能力边界，更从根本上叩问思考本身的定义。

在他 1950 年的传世之作《计算机器与智能》中，他大胆地提出了一个问题：机器，真的能思考吗？

他设计了一个巧妙而深刻的测试方法，即后来举世闻名的图灵测试，最初他称之为模仿游戏。

图灵提出，若一台机器能与人类自如对话，使人类无法分辨其身份，那么在所有实际意义上，我们便可认为这台机器具备思考能力。

这不仅是一个实验，更是一种对思考的功能性定义，它点燃了心智计算理论的火花，其深远影响至今仍在哲学界激荡。

更关键的是，在那篇论文中，图灵的远见超越了测试本身。他提出了数种实现人工智能的可能路径。

其中包括“学习机器”的概念，即像抚养孩童一般，让机器通过经验积累知识，而非预设所有规则。

他还暗示，可以借鉴生物进化，利用算法来模拟自然选择的过程。

这些构想，预示了现代 AI 的几大支柱，如神经网络和元启发式搜索算法，充分展现了他对理性主义与经验主义两种路径的深刻洞察。

遗憾的是，他未能亲眼见证自己的梦想，开花结果，汇聚成人工智能这片波澜壮阔的知识海洋。

奠基时代：20 世纪 50 年代 - 60 年代末

1956 年的夏天，人工智能作为一门独立学科正式诞生。

一群顶尖学者在达特茅斯学院举办了一场研讨会，正是在这次会议上，人工智能这个术语被正式提出。

这次会议不仅是一次思想的碰撞，更是一份宣言，宣告了一个宏伟目标的启程：创造能像人类一样思考的机器。

在早期，符号 AI 是绝对的主流。研究者们坚信，只要将人类的知识与推理能力，转化为明确的计算机规则，就能赋予机器智能。

逻辑理论家程序是这一理念最早也最震撼的展示。它能通过符号逻辑来证明数学定理，而非依赖暴力计算，这在某种程度上模拟了人类的思维过程。

这清晰地表明，只要指令得当，机器确实能够胜任抽象推理。

棋类游戏也成为符号 AI 的热门试验田。极小化极大算法的应用，使早期计算机在象棋等游戏中，可以通过推演所有可能的棋局来达到最优水平。

那是一个属于自动推理器和早期知识表示的时代。人们满怀信心地认为，只要我们能穷尽所有规则，机器就能解决所有问题。

也正是在这一时期，一个名为 ELIZA 的程序，以其看似简单的设计，俘获了大众的想象力。

作为史上第一个聊天机器人，ELIZA 通过简单的模式匹配与规则库，模仿一位心理治疗师与人对话。

它常常只是把用户的话变个句式再抛回去，例如：“你说你很难过。为什么你会说你很难过呢？”

尽管原理简单，许多人却在与 ELIZA 的交谈中敞开心扉，甚至相信它真的能够理解和共情自己。

这种现象后来被称为 ELIZA 效应，它有力地提醒我们，人类是多么轻易地会将自己的情感投射到技术之上。

ELIZA，这个纯粹由规则驱动的符号系统，却点燃了 AI 领域一个经久不息的梦想：创造出能与我们自然对话的机器。

然而，在符号 AI 一路高歌的同时，另一种思想的种子也在悄然发芽：联结主义。

这是一种早期的统计 AI，其灵感源自生物学：单个神经元虽简单，但通过精巧的连接，便能涌现出惊人的智能。

弗兰克·罗森布拉特提出的感知机，就是一种早期的人工神经网络，它被设计用来直接从数据中学习规律。

最初，人们对此兴奋不已。这些「学习机器」似乎提供了一条无需预设所有规则，便能通往智能的捷径。

这无疑是经验主义思想的体现：知识源于感官与数据。

可惜，好景不长。两种路径很快都遭遇了瓶颈，未能从玩具问题走向更广阔的应用。

符号系统虽然在特定领域表现出色，但其天性脆弱。它们难以处理常识，也无法适应规则之外的新情境。

而感知机也撞上了理论的天花板。1969 年，马文·明斯基等人的著作深刻地指出，单层感知机甚至无法处理最简单的非线性关系。

无论连接多少神经元，其复杂性都无法得到根本提升。

随之而来的，便是第一次 AI 寒冬。最初的宏大承诺落空，导致资金与公众热情急剧冷却。

而这场规则与模式、符号与统计之间的早期交锋，也为整部 AI 历史的动态演进埋下了伏笔。

知识时代：20 世纪 70 年代 - 90 年代中期

走出寒冬，AI 并未消亡，而是重新集结，符号方法强势回归。

70 年代与 80 年代，见证了专家系统的兴起与初步商业化。

这类 AI 程序旨在模拟特定领域的人类专家，进行决策。例如，用于辅助诊断血液感染的 MYCIN 系统。

当时的核心思路，是将某一领域的专业知识，通过手工编写的规则和事实进行固化。

这些系统依靠复杂的推理引擎来应用规则，最终得出结论。

这个时代，是理性主义 AI 方法的巅峰，人们试图用清晰的逻辑结构，将人类的专业智慧形式化。

与此同时，神经网络的研究也在暗中持续。反向传播算法的普及，成为这一时期的关键突破。

它提供了一种高效训练多层神经网络的方法，使其能够学习远比以往复杂的模式，从而打破了感知机的核心局限。

然而，就在专家系统达到顶峰之时，其自身的缺陷也暴露无遗。

它们构建和维护的成本极其高昂，且极度依赖人类专家耗费心神地输入知识。

更致命的是，它们的知识非常脆弱，任何超出预设范围的微小变化，都可能导致整个系统崩溃。

于是，第二次 AI 寒冬悄然而至。人们清楚地认识到，符号 AI 虽成就斐然，却难以应对真实世界的复杂多变。

而此时的统计 AI，由于数据和算力的匮乏，也尚未准备好登上舞台。但变革，已在酝酿之中。

互联网时代：20 世纪 90 年代末 - 21 世纪 10 年代初

互联网的出现，改变了一切，人工智能也不例外。

数据，突然之间无处不在。统计方法，终于等来了它期待已久的爆发契机。

90 年代末至 21 世纪初，互联网的指数级增长和计算能力的飞跃，共同催生了数字信息的空前爆炸。

每一次点击、每一次搜索、每一张上传的照片，都汇入了大数据的洪流。这正是统计 AI 所需的燃料。

有了海量数据，几十年前诞生的统计机器学习算法，终于大放异彩。

支持向量机、决策树、集成方法等技术，从理论走向实践，驱动着真实世界的应用。

搜索引擎用它们排序网页，邮箱服务商用它们过滤垃圾邮件，电商网站则用它们为用户推荐商品。

这些问题，正是统计机器学习的用武之地。它能在海量数据中洞察微妙的模式，无需为每种情况都预设规则。

但符号 AI 并未就此消亡，而是在新的时代找到了自己的位置。

语义网的理念开始普及，它试图通过本体等形式化的方式定义概念与关系，将全球信息编织成一张巨大的、相互关联的知识网络。

虽然语义网的宏伟蓝图尚未完全实现，但其核心思想——将世界知识组织成概念网络——却被传承下来。

谷歌知识图谱正是这种思想的杰出代表。它将符号方法与统计方法相结合，为谷歌带来了长达十多年的搜索霸权。

也正是在这一时期，我们初次窥见了 AI 的负面影响。

YouTube、Twitter 等平台，利用纯粹的算法推荐系统，在为用户提供个性化内容的同时，也制造出了过滤气泡与回声室。

算法不仅会放大训练数据中固有的偏见，还可能被用于加速虚假信息的传播。

这些早期迹象警示我们，即便是看似无害的应用，也可能深刻地影响人类的思维与互动方式。

这为我们今天面临的更复杂的伦理困境，拉开了序幕。

深度学习时代：21 世纪 10 年代中期 - 20 年代初

如果说互联网时代是热身，那么 10 年代中期，深度学习则正式拉开了大幕。

这不仅是一次进步，更是一场革命。最初的突破源于人们成功训练了远比想象中更深的神经网络。

2012 年的 ImageNet 图像识别挑战赛是历史的转折点。

一个名为 AlexNet 的深度卷积神经网络横空出世，其惊人的表现，彻底碾压了所有传统方法。

AlexNet 证明了，只要有足够的数据和算力，深度神经网络就能学习到极其复杂的特征。这是经验主义路径的一次决定性胜利。

智能，确实可以从海量数据和复杂的模式中涌现。

自此，深度学习的发展势如破竹。更先进的架构层出不穷，注意力机制等关键创新，让模型能够更精准地聚焦于重要信息。

深度学习的浪潮迅速席卷了自然语言处理、语音识别和强化学习等多个领域。

谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 击败世界围棋冠军，便是深度学习与传统搜索算法结合的典范。

它用强大的统计方法，高效探索了围棋那对于传统符号搜索而言过于浩瀚的博弈空间。

这一时期的飞速发展，也带来了一个深刻的启示，被称为惨痛的教训。

其核心观点是：从长远看，那些充分利用计算资源（即更大的模型、更多的数据）的通用方法，往往比试图融入人类先验知识或手工设计特征的方法，更为强大和有效。

这并非要全盘否定人类智慧的价值，而是强调了融合方式的重要性。

与其施加僵化的规则，不如创造一个能让算法自行发现规律的环境。

这进一步巩固了向数据驱动、统计方法的倾斜，揭示了原始算力和通用学习算法在解锁更高级 AI 能力中的核心地位。

2017 年，Transformer 架构的诞生，为自然语言处理领域带来了颠覆性的变革。

其创新的注意力机制，使模型能高效处理长文本，理解远距离的语义关联。

这直接催生了大语言模型的崛起，如 BERT 和早期版本的 GPT，它们展现出与人类惊人相似的文本理解与生成能力。

这一切的背后，是硬件发展的巨大推动。GPU 和 TPU 等专用芯片的出现，为训练庞大的神经网络提供了必需的并行计算能力。

同时，TensorFlow、PyTorch 等开源框架，以及 Hugging Face 这类模型共享平台，极大地加速了全球范围内的研究与创新协作。

生成式时代：21 世纪 20 年代初 - 至今

这便将我们带到了激动人心的当下。20 年代初，一个前所未有地吸引公众目光的时代开启了。

2022 年，ChatGPT 横空出世，紧随其后的是 DALL-E、Midjourney 等一系列开创性的生成模型。

这些模型能够跨越文本、图像、代码、音频甚至视频等多种模态，创作出新颖且连贯的内容。

AI 不再只是分析或预测，它在创造——正如一个多世纪前埃达·洛夫莱斯所梦想的那样。其深远影响，至今仍在不断展开。

这个时代，也让我们戏剧性地回到了由 ELIZA 点燃的那个梦想的起点。

ELIZA 依靠的是手工编码的规则与技巧，而 ChatGPT 的原理则截然不同。

它是一个纯粹的统计奇迹，从浩如烟海的数据中习得了语言的奥秘，而非遵从任何明确的规则。

ChatGPT 及其同类，代表了对对话式 AI 那个悠久梦想的惊人实现，它极大地拓展了我们对机器能力的想象。

然而，历史的钟摆再次摆动，并带来了一个有趣的转折。

这些强大的统计模型，在展现惊人能力的同时，也暴露了其固有的缺陷。

它们会产生幻觉，捏造事实；它们在常识推理方面步履维艰；它们的过程往往缺乏可解释性。

这些局限性，重新激发了人们对神经符号 AI 的兴趣。目标不再是二选一，而是融合。

这个新兴领域，旨在将统计模型的模式识别能力，与符号 AI 的逻辑推理和结构化知识结合起来。

我们可以用符号知识来“校准”大语言模型的输出，确保其事实准确性；也可以用逻辑规则来增强 AI 系统的鲁棒性与可靠性。

符号与统计 AI 之间的历史博弈，正在演变为一场对有效综合的探索，其目标是创造出真正大于各部分之和的、更强大的智能。

结论

我们回顾了数十年的雄心、突破与反思。我们看到的是一场两种强大思想之间的动态舞蹈。

一方是符号 AI 精确、基于规则却刻板的逻辑；另一方是统计 AI 灵活、基于模式却不可靠的直觉。

这场舞蹈，深层次上反映了理性主义与经验主义的哲学张力。

今天，AI 正站在一个迷人的十字路口。尽管纯统计系统已取得辉煌成就，但其固有的短板也愈发明显。

这使我们得出一个关键的认识：AI 的未来，不在于谁取代谁，而在于如何将两者智慧地融合。

尤其是神经符号 AI 这类混合路径，正展现出巨大的潜力。

然而，在我们拓展 AI 能力边界的同时，也必须严肃面对随之而来的伦理挑战。

这些系统的强大力量带来了风险：从传播虚假信息、放大社会偏见到更复杂的问责制难题。

甚至，还包括创造真正自主的超智能实体，可能带来的关乎人类存亡的终极拷问。

通过将符号推理与深度学习的力量相结合，我们有望构建出不仅聪明，而且稳健、可解释、并真正具备常识的 AI 系统。

人工智能的历史远未终结。它是一个关乎整个文明的、仍在进行中的宏大工程。

它有潜力让社会变得无比美好，也有人相信，它可能成为我们的终极威胁。

在这个故事中，每个人都有自己的位置：技术专家、人文学者、经济学家、历史学家、艺术家、政策制定者……

无论如何，未来的岁月都注定会激动人心。而你，也可以成为这历史的一部分。