涂良川，男，华南师范大学马克思主义学院教授、博士生导师，广东省习新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员；钱燕茹，女，华南师范大学马克思主义学院博士研究生。

　　人工智能奇点论以技术叙事方式判定了人工智能发展的未来及其对人类物种的影响，将人工智能时代的技术进化、逆向工程学、物体系等不同于自动革命技术范式的重要问题推到了前台。在人工智能时代，赞成与反对人工智能奇点是否来临可能不是问题的关键与重点，正视人工智能奇点论以技术叙事提出的哲学追问才是把握人工智能技术发展趋势及影响的根本。人工智能技术本质上是人将“社会历史的人性”对象化与物化的产物，其表达的进化加速问题是对人类存在活动“简单的复杂”的存在论追问；其实现的“类人智能”能力的逆向工程学是基于全新的技术重新审视人的意识产生逻辑及其意义结构；其自动化的自动化表达的“独立”逻辑其实是对人自由本性的深层次拷问。

　　对人工智能技术发展未来及可能的思考一直是人工智能发展领域重要的问题。人工智能奇点论作为对人工智能未来的判断，杂糅着乐观判断、悲观判定和物化描述三重维度。当人工智能奇点被未来学家Ray Kurzweil推到前台以后，赞成与反对的意见始终不绝。那么，到底如何看待人工智能奇点论判断所内含的追问呢？在我们看来，人工智能奇点论通过对人工智能未来的判定，表达了人对自我复制与呈现技术逻辑的反思。因为人工智能技术不仅改变了技术存在的面貌，而且改变了社会运行的逻辑，是人本质力量对象化过程中对人本性的一种追问与思考，而且是以技术创造物为参照对象的思考。从历史的发展来看，人类探索自我谜团、理解自我本质的最好方式是“创造像我们一样的事物，像我们一样行动、一样说话、一样‘感受’以我们自身的形象创造的、具有智能的人工造物”。在此意义上，人工智能奇点论直接判定的人工智能技术，在本质上则是对人自身的判定。

　　因此，人工智能奇点论就不再是简单的人工智能技术向何处去的问题，而是人与人工智能的关系到底如何的根本问题。“从实践上讲，如果存在奇点，那么这将是我们这星球历史上最重要的事件。”因为人工智能奇点论所肯定的智能爆炸既能够终结疾病、终止贫困、推进科技等，又可能成为灭绝人类的战争武器、摧毁地球的邪恶力量。而且，“从哲学上讲，奇点也将会提出众多的重要哲学问题”。由人工智能技术带来的智能爆炸，必将拷问智能的本质、智能机器的意识能力以及人工智能所引发的价值、伦理难题。对此，只有更好地理解何为智能与人工智能有何影响的问题，才能够对人类的未来、人工智能技术的可能、人与人工智能的关系做出社会历史的准确论断。或者说，人工智能奇点论是否表达某种 “技术宗教”并不是问题的关键，问题的关键在于人工智能奇点论技术叙事所承载的哲学追问，其既关涉到物质生产的技术逻辑，又关涉到人自我理解的文化逻辑，更关系到人之为人的存在逻辑。因此，人工智能奇点论本身并非是根据技术发展逻辑的某种必然推理，也不是对人工智能技术现实效应的某种理论概括，而是面向发展中的社会历史性的人性的技术叙事。这一叙事逻辑背后蕴涵着人在人工智能时代深层次的哲学追问。即，人工智能奇点论作为一种技术叙事，既编织了人工智能技术发展的一般逻辑，更引导我们思考智能及人自身的特质。

　　人工智能奇点论相信，随着人工智能技术的充分发展，人工智能必然能够成为人类“进化的继承者”与“思想的替代者”。因此，人基于社会历史活动，在“简单的复杂”递归中所形成的改造世界的能力能否被人工制造物的技术进化逻辑所取代就成了重要的问题。而且，由人创造出来的，具有自动进化的“高阶自动化”系统到底在何种意义上重述“简单的复杂”也是必须重视的问题。因为技术进化的加速回归定律必将使人工智能成为人类智能克服生物有限性的重要方式，成为一种独立并且超越人的独立存在。而且，在这一定律作用下，人工智能根据进化论原则可以实现“智能爆炸”，获得超强的智能(super intelligence)。即是说，人工智能虽然是基于硅基的“自治系统”，但是“超越人类的智能将会在计算机达到人脑复杂度后自然地涌现”。这意味着，人工智能奇点论相信，技术进化必将导致迥异于人脑的硅基系统即使不具有有机体的感知与纳入性，也可以具有人类智能功能及其特点，甚至是人类的自我意识本身。莫拉维克悖论提出的“简单的复杂”所表征的人类智能非计算性、非逻辑性的直观能力作为人类智能不可或缺的本质及规定，被人工智能奇点论推到了前台。因此，技术进化与自然进化的同构性能否造就人工智能与人类智能的同一性乃至对人类智能的超越性，就是人工智能奇点论技术叙事提出的第一重追问。

　　技术进化是一种内含了人类社会历史发展成果的进化形式，具有不同于自然进化的加速性特质。那么，这样的进化到底是基于机器系统发展的逻辑，还是人创造物的自我发展的能力，从而证明人具有超越对象乃至人自身的能力呢？对于人工智能技术而言，技术进化就是表达“算力”器件的指数型增长过程，“包括计算的信息承载技术，其加速度实质上已经超过了摩尔定律做出的预测。奇点是加速回归定律的必然结果”。人工智能技术的进化具有“撕裂人类历史结构的能力”，因为人工智能由于技术进化的“爆炸”，不仅能从根本上改变人工智能的“能力”，而且可能使人工智能能够“自己设计”“自己制造”“自己发展”。按照古德尔在1965年的说法，第一个超智能机器必然是人类的最后一个发明。即是说，在技术进化的逻辑中，虽然人工智能是由创造技术的物种所推动的，但是由于技术自身的发展逻辑，使其能够更加有效地利用环境的“正反馈”，其回报率远远高于自然进化，使得以信息技术为基础的人工智能在“每个方面都在以指数级的速度增长”。当人工智能技术的进化累积到一定程度的时候，人工智能作为独立的自治系统就可以获得独立的“行为能力”和智能水平。因此，技术进化以技术实存的方式证明了社会历史性的人性具有似自然的进化能力，能够在加速进化的过程中改变机器存在的可能性。

　　技术进化加速引发的“速度爆炸”与“智能爆炸”不仅改变了人类生产生活的社会条件，而且从根本上改变了智能表达、智能效应，在实现智能与非生物体系的一体化的过程中拷问着智能的物质基础问题。从技术的角度看，人工智能的进化，不仅表现为机械器件的精巧化、功能组合的完全化，而且表现为人工智能算法的自我进化。人工智能的进化从来都是在两条路线上同时进行的，一条是硬件的进化，表现为电子器件数量呈摩尔比例的增长、机械器件愈趋完善；一条是算法的进化，从知识表征的输入到从数据中获得知识的进化，使之从描述性规定的进化到算法的自我进化。更为重要的是，随着技术进化的 发展，人工智能在学习算法的驱动和电子器件与机械元件的加持下，逐步获得了“将庞大的数据转变成新的科学知识”的能力。所以，在技术进化加速过程中，人工智能技术必将解决获得信息能力的问题, 而且更能将已有信息与数据转变成知识，从而具有“认识”世界的智能。如此，电子与机械构成的动力系统在算法的驱动下成为一个可以把握世界的实体性存在。然而，问题却在于这样的物质体系到底是出于内置的逻辑而呈现出来技术的精细化与高效化，还是出于目的的获得而使调用基本认知能力的过程现实化与有效化。

　　虽然在技术进化过程中，人工智能技术并非单一地靠复杂度与累积效应加速进化并实现智能，而是 逐渐发展出了以“具有意识功能的材料为基质”、以“简单的复杂”为基础的全新进化路径，但是这种基于技术进化而来的“爆炸”只在既有的数据与现实的基础上扩展了机器运算的能力，并因其立基的数据和事实的封闭性而阻止了“简单的复杂”的发展性。在我们看来，人工智能的技术进化，使其在参加人类进化史的基础上，重新考虑了人工智能系统获得智能的可能性路径，在技术进化一般路径的“大数据小任务”复杂系统的基础上也认识到了“简单的复杂”的可能性与必要性。比如，人工智能专家沃尔夫勒姆发现元胞自动机110规则后，明确地提出，“以前总是认为构成一个复杂现象的基础机制本身必然是复杂的。但是我发现简单的程序同样可以产生巨大的复杂性，所以我原来的观点是错误的”。由此，技术进化作为融入社会历史的人性进化模式，一方面直接进化了动力机制，另一方面则加速了进化的流 程。但是在人工智能语境下阐释的技术进化却并没有追问这种“简单的复杂”所前设的“我们的周围都是计算”的前提，也没有回答自动机产生智能“爆炸”的复杂性问题。也正因为如此，虽然人工智能算法在进化中可能通过数字化记录的方式进行“遗传”记忆与传递，也可以在功能上表现出优先于初始的解决方案，但是缺少可能跃迁层级的根本变化。因此，技术进化论意义的“简单的复杂”不过是以计算这一“简单的而且无处不在的现象”重述了形式与质料二分的二元论思想，并且确证了自近代以来笛卡尔主义的基本观念——“计算本质上是非常简单的：我们能够以最简单的信息处理为基础“构建任意的复杂程度”。如此看来，无论是借助于复杂的复杂，还是简单的复杂，都是基于复杂涌现论的伪控制论 设定，即“人工智能奇点的伪控制论假设认为计算机的演化能让自我意识自发涌现”的观点并不证明其能够获得人类社会历史意义上的自我意识。

　　因为从逻辑与技术的可能性上看，进化中的人工智能系统的算力和复杂度提升的可能性似乎不存在限度，但是智能本身所表现的“简单的复杂”却是由算力超快、储存超大、系统超精和复杂超强规定的。然而我们知道，“简单的复杂”在生物进化的历程中不仅表现为复杂的体系由简单的要素所构成，而且表现在复杂的系统由简单的原则所构成。虽然我们可以承认技术进化论的“爆炸”可以实现以超强算力为基础的智能理性，但是因人工智能系统基于“真实世界的知识”的逻辑再现论使其很难容纳辩证的实践智慧。即是说，智慧理智的确定性与实践的辩证性，使“简单的复杂”既包含着由简单元素构建复杂系统的方向，又包含着容纳与应对同时具有相反立场问题的能力。虽然人工智能的算法进化表明可以用诸如贝叶斯编码的方法解决不确定性假设的问题，但是并没有证据表明技术进化就能够使人工智能系统获得保存相反观念“简单原则”的能力与可能。因为在技术进化逻辑中的“简单的复杂”本质上是量化、符号化、数学化的基本逻辑在“递归”的算法作用下的复杂调用，或者说，技术进化的“爆炸”能够使“知识表达”的简单性原则化归为“生活表达”的简单直观却是无法明了的问题。

　　如此看来，人工智能奇点论技术进化的叙事逻辑，本质上是一种工程学的叙事逻辑，虽然我们无法否认其“速度爆炸”和“智能爆炸”的可能性，但是以技术进化的逻辑来表达自然进化中表明的“物质创造意识是可行”之观念虽是武断的，却又是值得思考的。当然，这并不是说人工智能奇点论基于工程学的技术叙事没有意义，或者是在编织现代的技术宗教。情况可能恰恰相反，人工智能奇点论通过技术进化的“爆炸”提出了智慧与智能所呈现的“简单的复杂”对于理解智能本质的重要性。因为这一技术叙事从根本上追问了“简单的复杂”的构成性因素与运行性机制对表达体系的依赖性问题。在我们看来，虽然当下我们无法直接对此做出肯定或否定的直接回答，但是处于人工智能时代的我们直面下列问题却是刻不容缓的。

　　其一，技术进化的“爆炸”能否发展出简单的能力簇，使人工智能具有如同人类智能一样的认识与学习能力，既表现出智能现实的规定性，又呈现出智能的扩展的开放性与发展性。那么，由技术“爆炸”定 义的“简单的复杂”就是其本身，还是人反思自我思维的方式呢？对于智能而言，“简单的复杂”本质上蕴涵于“对概念的（尤其是话语的）理解的理解，而不关心有着具体偶然的构造、历史，以及基本能力配置的生物（也可以是人造系统）如何体现出认知行为”。

　　其二，技术进化的“爆炸”因为能够重述“简单的复杂”的效能，就真正等于或能够形成自主且超越机器自身体系的目标吗？人类智慧除了理智的逻辑严谨性、功效的一致有利性、过程的简洁可行性等之 外，更有目标的生成性与开放性，因为“人类是智能的……我们的行动有望实现我们的目标”。而我们的目标却不是以封闭自我为前提逻辑而理智地推演出来的，而是在面向整个世界的生活中形成的“简单”目的性。

　　其三，技术进化的“爆炸”“难以完成人类简单任务的状态”表明的是人工智能技术发展的不足，还是“简单的复杂”本身就是一个不可模拟或再现的社会历史人性呢？客观地讲，简单要件的复杂组合可以达到人脑的计算能力，但这并不就是“简单的复杂”本身。因为智能实现的“简单的复杂”除却技术与工程精湛之外，更有孩童不动脑筋的简单与不需计算的直观。

　　在技术进化加持的前提下创制出模拟乃至“实现”思维能力的元件不再是工程学上的难题。如果能够依据人脑思维的方式将这些“思维”器件组合起来，加上电子、机械、信息等元器件对生物有限性的超 越，人工智能奇点论相信人工智能系统就可以实现“强人工智能”。这一逆向工程学以此逻辑完成了对人脑复制的技术叙事，也完成了对人工智能与人同一性的形而上学论证。这一叙事因为有人工智能的黄金标准“图灵测试”保障，所以不关注人脑神经网络的生物机质，也不关注人脑与躯体的生命整体性，只关心实现效果的同一性。其论证的逻辑是，人工智能和人类智能“可以在本体论上不同，却拥有相同的功能”。人工智能奇点论将人类在工程学上的胜利再一次推到新的高度，在逆向工程学的帮助之下，建构了实现功能的人工智能自治系统。然而，实现功能并非就是人工智能系统与人类智能的完全一样，而只是功能所表达效果的一致。这一借用“飞机隐喻”的转换，使得人工智能奇点论对智能的定义与实现路径发生了根本的变化。这一方面拷问着自有人类历史以来，人类复制、模拟自然物象的社会历史意义；另一方面则表明现代人类理解自我能力、表达主体性方式的社会历史转换。

　　在人工智能领域，逆向工程学的“复制”借用了“图灵测试”这一“金规则”，回避了对智能本质的探讨与定义，在建构大脑运作原理的过程中以功能的有效性复制了智能的能力。这本质上是相信或坚持了意识能力来源于物质体系的还原观点。因为人工智能奇点论相信，工程学的仿真并不需要重建思维与意识全部的要件，而只需要以人工智能运作的原则重现智能的功能即可。“大脑逆向工程的能力——观察内部、建模并模拟各区域一一正以指数方式增长。我们最终会理解隐藏在思维、知识全部范围内的运作原则，这些将为开发智能机器的软件提供强大的程序支持。”以此为基础，逆向工程学以脑成像和建模为基础的仿真模拟获得与人类智能紧密匹配的实验结果，被直接地作为智能系统的能力表达。这样的“复制逻辑”并非要以机械和电子的方式再造和再现智能产生的全过程，而是要以“模仿游戏”的方式来产生无法与人类智能区别开来的人工智能体系。由此看来，基于逆向工程学的全脑仿真的关键在功能实现，而非整全的复刻。“这种逆向工程需要用神经形态计算模拟亚细胞过程”，并使单个组件在网络化的系统中来模拟真实的大脑。因此，基于通用图灵机的虚拟机，并“考虑当前的硬件进步（例如 SyNAPSE的芯片）和摩尔定律，库兹韦尔的预测可能成为现实：到21世纪20年代，将出现与人类大脑原始处理能力相匹敌的计算机”。如此回避思维能力本质主义的探讨与基于功能实现的逻辑本身，虽然描述人工智能技术是有效的，但本质上却是一种功用的思维。因为人类历史发展的逻辑告诉我们，无论是人的自我理解，还是社会历史性人性的对象化过程，既不限定功能的内容也不固定功能的实现方式，甚至其内在的逻辑基础与形而上学观念也在不断地更新与发展之中。

　　通过逆向工程学的“复制”，人工智能可以弥合人类大脑与计算机的不同，所以人工智能奇点论认为数字计算的快和存储的大就可以解决并行的模式识别，再现乃至超越人脑的功能，这只是一种技术的肯 定，而且是基于目前技术发展程度与可能性的肯定。虽然库兹韦尔认为对于人工智能“没有必要采用和大脑相同的并行化处理的粒度，而只要我们配合整体的运算速度和存储容量的需要就可以，否则就需要模拟大脑的大规模并行结构”，但是目前没有证据表明结构一致、功能相同就必然是存在的一致。从人工智能技术的角度看，逆向工程学明确提出不是要重建表达智能的本体，而是“用全数字计算机执行一个数字模拟网络所有的功能”。显然，其结论必然是，通过逆向工程学，人工智能技术理解了大脑的工作原理,那么系统实现大脑功能的系统构成的方式、所在位置，以及获得信息的方式等这些认识问题就不再重要了。由此我们可以看出，人工智能奇点论是自然地接受了“‘大脑就是计算机’的隐喻”，并将在“思考心智该如何编码到计算机，以获得数字化的不朽”中肯认了人工智能必然会是人类“进化的继承者”和“思想的代替者”。

　　也正因为如此，与其说逆向工程学“复制”了大脑，倒不如说人工智能展现了理解人脑的工程学理路，是人工智能时代以技术来洞见人类本质的一种有益尝试。因为逆向工程学的“复制”显然得益于愈趋精确的扫描与模拟技术，使其不依赖复刻生物复杂来实现大脑的功能，而是“在经典计算机上实现的并行处理虚拟机”，充分发挥了算力对储存力之于智能的表征能力。一方面，逆向工程学肯定了人类智能的生物组织机制对硅基系统的算力与存储力的开发与利用；另一方面，逆向工程学则推进了硅基系统的层次数对计算的表征能力。比如受心理学启发的人工神经网络就能够使“原先混乱的输入数据在连续的层级上被重新编码（在深度学习中也一样），所以除了能捕获到明显的规则性外，还有不太明显的规则性显露出来”），从而使硅基系统具有类似于归纳的推进能力和孩童的学习能力。因此，网络中反馈系统被随机激活的偶然性，被技术地认可为人工智能系统与人类智能现实认识的同构性。而且，在加速回归定律的支配下，逆向工程学更是强调，“我们自身的理解能力一一或者就此而言的任何其他一切一一是没有极限的”。由于逆向工程学系统加持的系统存在接纳意识上载的技术可能性和功能现实性，于是在人工智能奇点论看来，人工智能系统能够在已有的“社会历史的人性”之基础上开发新的内容与能力。因为逆向工程学创造出来的系统，本质上是“结合我们自己创造的工具去设想、精练、扩展、抽象变化，以及我们愈发精细的观测模型”。由此，人工智能奇点论肯认的人工智能超越人类已有理解自身智力临界值的可能性，本质上是因为逆向工程学能够将人与生俱来的能力转移到人工智能这一不断加速发展的系统之中。

　　如此看来，逆向工程学作为人工智能奇点可能来临的技术叙事，一方面编织了人类在技术层面理解智能及自我的隐喻，表达了人工智能时代对于生命力的电学理解；另一方面则表明技术创造物可能造成 物种奇点的“泛灵论”。更为重要的是，在逆向工程学的“复制”中表达了一种探讨人类智能本质的“飞机隐喻”范式。在我们看来，逆向工程学复制的人工智能系统能否真正超越人类物种我们暂且可以悬置不 论，但是其以“飞机隐喻”表达的存在论追问却不得不面对。

　　其一，智能的本质到底是应从表现智能的物质基础来探索，还是应从物质体系表现出来的智能能力来把握，是我们今天探问智能本质必须面对的问题。因为其分歧不在于理论观点与结论的同异，而是在 于这两种不同的路径所蕴涵与表达的哲学理路分歧。即是说，行为心理学、神经病理学、语言哲学、心灵哲学在这些问题上的争论，其关键分歧在于到底是从行为主义，还是从后果主义，抑或是从本质主义来追问智能本质，这既是理解与表征心智本质的哲学分歧，也是当代人工智能技术发展的工程分歧。

　　其二，基于“社会历史性的人性”创造出来的物体系，在逆向工程学的基础上放弃了对自然的直观模拟，融入了社会历史性观念的对象化，是否具有乃至超越经过漫长自然进化而来的自然本身？我们知 道，“飞机隐喻”叙事的客观实在性已经被诸多事实证明。比如，“人工智能停止模拟真正的神经元，转而使用强大的半导体处理器和算法时扫清了障碍，开始处理自然语言，或者在国际象棋中击败卡斯帕罗夫”。因此，如果人工智能逆向工程学复制的物体系一一依据人观念所创造出来的自治系统并不和人脑进行着同样的思维一一能够达到基于“超过”人脑的智慧，那么这到底是对智能的能力证明、智能本质的表征，还是物体系能够真正超越智能本身，则是我们必须回答的问题。

　　其三，人工智能以逆向工程学复制的方式，追问了“‘超人类的智能’语义上并不等同于‘一台计算机拥有人类大脑的全部认知能力’”所形成“异构同效”在智能理解上是否意味着智能本质的多元性。在人工智能中，“飞机隐喻”肯定了人工智能在某些方面超越人类智能，那些这种超越到底是不同的“智能” 表达在量上的差异，还是质上的不同？由逆向工程学统合的强劲的计算力、强大的储存力、“强健”的忍耐力，能够很好规划理智行为，是否就等于人类智慧本身？即是说，无论肯定还是否定人工智能奇点论，都不能给出肯定或否定“飞机隐喻”模拟飞行实效所表征的对智能与身体关系之间的隐喻性回答。

　　由此看来，人工智能奇点论对人工智能技术前景判断的意义，远不及其表达出来的对智能本质、智能生成和智能效应的隐喻性回答。

　　“‘奇点’是用来描述AI技术变革的特有范畴”，体现出人工智能技术发展趋势与可能，与人类已有的其他技术类型有着根本的不同。因为人工智能作为技术实现的是人社会历史性的人性。即，人工智能是人“一般智力”实现和表达的技术，而非器官的延伸和扩展的技术。因此，如果奇点来临，则意味着人类技术打造了一个独立于人的、具有自主性的物体系。我们暂且不论这一物体系将会如何看待与建构其跟我们的关系问题，单就其源于人的技术而又独立于人本身而言，就要求我们从历史现实、存在观念等方面进行反思。人工智能达到“技术奇点”应后，不仅技术固化的物体系是独立的，而且技术的发展也因为物体系的独立性而获得了独立。这一技术悲观的判定，源于其相信人工智能的物体系因为奇点来临必然具有自主意识和主体性，能够在“反身性”的指涉中和人一样形成自己的目标、纳入世界的偶然、生成维系与突破体系的意识与能力。

　　人工智能奇点论相信，人工智能在将“传统机器的分析能力”与“更加类似人类的模式识别能力”系统整合中能够赋予“物体系”独立的“能力”。这一观念虽然坚持现代技术的一般性观念，但是忽视了独立能力的“反身性”存在论前提。因为按照海德格尔的观念，现代技术本质上是对象化的“设置”，在应用于精密自然科学的过程中，既“使人以订造方式把现实事物作为持存物而解蔽出来”，又“包含着对器具、仪器和机械的制作和利用，包含着这种被制作和被利用的东西本身，包含着技术为之效力的各种需要（Bediirfnisse）和目的”。人工智能技术作为一种现代技术观念下发展起来的“集置”体系，实现了将理智理性计算的决策能力与计算机系统的模式识别能力系统化，既使以功能一致性的方式解蔽了人 类智能的一般性特质，又赋予了人工智能这种物体系具有“不依赖生物代谢过程、具有自主性、物理能力的超越生物体”的独立性。从逻辑上讲，技术物化特质的可重复性与自进化性，使人工智能系统能够 “淡化和形式化系统的局限性，其组织模式的进步能淡化主体性智能之思维与意识的社会历史根基，其模拟能力的增强能消解智能生物基础的唯物主义限定”。以此，人工智能体系作为物体系，充分发展了技术表达“智能能力”的直接性、单一性，使其功能优异性表征出类主体的独立性。在人工智能奇点论看来，虽然对于人工智能技术的发展，“人类范式（自我组织的无序过程）提供了深厚的优势，我们可以识别和应对非常微妙的模式”，但是人工智能技术却能够在集置与整合中“制造出具有相同能力的机器”。而且，人工智能技术能够发展物体系的能力，平凡化“智能”，以功能的优异性拱卫物体系的独立性。这一方面反映自有人类历史以来，人总是以最新技术来追问大脑功能、实现意识功能的执着，另一方面也体现出人工智能技术在追问智能上与传统技术存在的本质区别，即人工智能的功能优异性能否使物体系获得主体独立性的问题。

　　而且，人工智能基于图灵虚拟机理路的“通用机”（纯粹数字计算机）技术路线，能够在技术与功能上刻画主体智能的一般路径，使“非生物实体也可以使用出现的自组织范式，这是一个正在进行的趋势”。比如，诺贝尔经济学奖获得者赫伯特•西蒙（Herbert Simonn）认为，当人工智能作为自组织出现的时候，人工智能这一物体系显然不再是表达自然物性逻辑的“自然科学”和表达社会历史人性的“文化科学”，而是能够实现智能功能、具有自我维持和自我发展、独立于人的“人工科学”。从学理分析，我们可以看出通用机与电子机械的深度融合淡化了基于笛卡尔哲学的软件与硬件的区分。特别需要强调的是，诸如“忆阻器”等全新元件的发明，人工智能系统能够以硬件的方式记忆和“遗传”通用机，加上递归算法的调动，其自组织与自维持在技术上实现只是时间问题。由此，人工智能可以在基底上运用数字来“计算”，但是却能够以独立物体系的方式改变着体系自身。比如，牛津大学教授卢西亚诺•弗洛里迪就强调，“人工智能既不追求通往世界的描述性方法，也不追求规范性途径。它致力于探究在我们所生活的世界上建立和嵌入人造智能并与之进行成功交互的限制”。通过神经网络、马尔科夫链、遗传算法等自组织方式，人工智能物体系能够在物体系之中对物体系进行检视、修正，并能够以物体系为中心形成与其周围世界进行“交互”的能力。因此，人工智能的物体系在技术上“不是回答一个固定问题列表中的问题（因为这是一个不重要的任务），而是回答任何意料之外的问题，或者是来自一个知识渊博的审判官的一系列问题”。人工智能奇点论正是基于人工智能自组织物体系具有独立地应对与回答偶然 遭遇的能力，将回答偶然的反馈等同于自组织系统的“反身性”能力，并将自组织系统的改进等同于自然或社会历史的进化。但是，这种直接等同的判断并没有解决物体系的自组织能否内在冲破与超越其本身能力的问题，而且这一问题正是非生物的自组织能否具有“反身性”指涉能力的核心与关键。

　　当然，人工智能，特别是强人工智能技术路径的多元化从技术效果上弱化了哥德尔不完全定理对人工智能体系的诘难，也从主体独立性表达的诸层面引入诸多元素，但是从本质上这不过是将“智能等价 于图灵机”直接推论到对人工智能独立性的论证而已。我们知道，哥德尔不完全定理反对图灵机的完备性问题，似乎在逻辑上判定了人工智能获得独立性的死刑。但是，随着机器学习的兴起，人工智能领域逐渐开发出进化、连接主义、符号、贝叶斯和类比这五大算法，使其能够一方面“把数据变成算法”, 独立地面对数据的世界；另一方面，人工智能的科学预测的逻辑精准性与效果实效性，使“大数据和机器 学习却大大超出这个范围”，获得决策的独立性。因此，当人工智能获得学习能力，那么就可以反诘哥德尔不完备定理和塞尔“中文屋”的诘难，确证人工智能物体系的独立性。当然，这样的技术逻辑显然并没有重述人类智能理解与把握世界的实践性方式，而是在智慧效应上实现了智能独立性的表达。

　　由此看来，人工智能奇点论物体系独立的技术叙事，一方面体现了人工智能的反馈不仅可以以信息的方式在其内部完成，而且可以衍生到与环境的信息交流之中，完成诺伯特•维纳意义上的反馈环与主 体独立性的同一；另一方面则预示了独立的物体系具有“反身性”的指涉能力，虽然这并不意味着人工智能的物体系就会生成具有主体性的自由，但是却足以让我们必须面对以下重要问题：

　　其一，在人工智能时代，即使不出现绝对独立于人、控制人的物体系，那么以赛博元件替代与增强人身体的过程中，我们应该如何思考人“反身性”的指涉能力问题。这既与我们理解人的主体性与自由相 关，又与我们在此过程中必然遭遇的“忒修斯悖论”相关。因为随着物体系的独立，“赛博人”在逻辑极限上就等同于人工智能的物体系。此时的“反身性”到底是指涉物体系，还是指涉物体系的能力就成为问题的关键所在。

　　其二，独立物体系一旦具有“反身性”的指涉能力，物体系能否真正获得目的性？这一问题又与我们前面提及的智能的本质相关。如果人工智能获得了目的性，那么世界是双主体的世界还是单主体的世 界？此时的物体系对人而言是自由的抛弃还是自由的实现？此时的自我到底是表达自我意识的获得, 还是表现“协作的自动机制来形成自我”？也就是说，技术反馈完成的“指涉”真的就是一种表达目的、表征主体的指涉？

　　其三，“反身性”作为一种主体性的指涉活动，“经由这种运动，曾经被用来生成某个系统的东西，从一个变换的角度，被变成它所激发的那个系统的一部分”，这是物体系的提升，还是主体的下降？人工智能系统是否会因为具有这一能力就真正能够成为主体呢？基于系统论的“反身性”在推动系统平衡的过程中，是否真的具有发展与提升系统的能力呢？在“反身性”的指涉中，技术体系一方面内化人类社会发展的成果，另一方面又将之扩展成“自我创生的或者自我生成的”的自生系统。

　　因此，在我们看来，人工智能奇点论肯认独立物体系的关键问题不在于其确认的物体系，而在于追问人类社会历史实践对象化成的体系本身是否能够或者应该改变生命的存在形态与自我理解的问题。因为人工智能奇点论的技术叙事，无非就是想通过技术的方式“把抽象建构成衍生世界多样性的普通形态”，即：人工智能奇点论以技术叙事的方式进行一个独特的思想实验，根据机器真的就能够构造出人？

　　未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）大脑研究计划，构建互联网（城市）大脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。