📝📝：人工智慧發展史的系譜學研究｜蘇聯的唯物主義，直接劃定了AI的能力限制？

人工智慧 （AI） 經常被譽為科技進步的明燈，預示著效率與能力的新領域。Photo by Igor Omilaev on Unsplash

人工智慧 （AI） 經常被譽為科技進步的明燈，預示著效率與能力的新領域。然而，這種說法忽略了影響其發展和部署的深遠歷史、社會政治和經濟趨勢。

《Histories of artificial intelligence: a genealogy of power》採用系譜學（genealogy）的方法，深入探究人工智慧的複雜性，揭露 AI 作為權力與控制工具的角色，深深植根於治理與管理的歷史延續中。

美蘇兩國的 AI 的相異研究取徑

冷戰時代為美蘇兩國 AI 的發展提供了對比鮮明的定義與軌跡。

在前蘇聯，由於受到馬克思（Karl Marx）、恩格斯（Friedrich Engels）的辯證唯物主義（Dialektischer Materialismus）的影響。

蘇聯的研究人員，普遍不認為機器可以達到人類智能的程度。他們因而更注重人機之間的協調，以及如何將機器作為人類的工具來使用。

前蘇聯 AI 研究者 Dmitry Pospelov 將人工智慧重新定義為：人機協調的工具。促成了一個獨特的研究生態系。

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蘇聯更注重人機之間的協調，以及如何將機器作為人類的工具來使用。

相比之下，美國的方法，則以美國心理學家、計算機科學家 J.C.R. Licklider 的「人機共生」（human–machine collaboration）願景為縮影，Licklider 的觀點主要區分「協作技術」與「完全自主」的機器智慧。

這一派學者認為，完全的機器智能（machine intelligence）是未來趨勢，並傾向將機器視為可以獨立思考的實體。

美蘇兩國的 AI 研究因為出發點不同，最終導向了相異的 AI 發展，強調了兩種地緣政治環境中，AI 研究的不同哲學與實踐基礎。

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AI 作為延伸和增強人類的技術

無論是在資本主義的西方還是社會主義的蘇聯，AI 的發展通常都是以人類與機器的創造力之間的相互作用為中心。

哲學、教學與經濟三個領域都會關注創造力，並影響著 AI 的前沿研究。

前蘇聯領導人和研究人員，尤其著重於創造力在勞動力市場適應的作用。他們意識到，比起設計出取代人類能力的系統，不如理解創造力對於設計能夠增強人類能力，反而至關重要。

哲學、教學與經濟三個領域都會關注創造力，並影響著 AI 的前沿研究。Photo by Microsoft 365 on Unsplash

在蘇聯，AI 研究的目標不是複製人類的智慧，而是探索機器如何延伸和增強人類的能力。這種方法與美國專注在自主機器智能的做法形成了強烈對比。

像是蘇聯物理學家 Lev Landa 提出了 Algo-heuristic Theory (AHT) 也稱為「算法啟發式理論」。AHT 認為，人類的所有認知活動都可以被分解為兩種基本的操作類型：

• 算法型操作（Algorithmic Operations）

這是一種精確的、有序的步驟序列，如果正確執行，必定能得到預期的結果。就像是數學題的解題步驟，或是烹飪食譜的準確指令。

• 啟發型操作（Heuristic Operations）

這種操作較為靈活，不保證能得到正確結果，但能幫助解決問題。比如「遇到困難時試著畫個圖」或「解決複雜問題時先從簡單案例著手」這樣的策略。

在蘇聯，AI 研究的目標是探索機器如何延伸和增強人類的能力。Photo by Handy Wicaksono on Unsplash

Landa 發現在教學過程中，專家（如教師）往往把這兩種操作混在一起使用，但卻沒有明確區分。這導致學習者難以真正掌握解決問題的方法。因此，他提出應該：

首先分析專家是如何解決問題的，把其中的算法操作和啟發式操作清楚地分離出來。然後設計教學方案時，先教授算法部分（因為這部分有明確的步驟可循），再逐步引入啟發式思維。

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舉個實際的例子：教導學生寫作文時，我們可以先教授明確的格式要求（算法型部分），如：

• 文章必須有開頭、主體、結尾
• 每個段落需要有主題句
• 使用過渡詞來連接段落

之後再介紹更具創意的部分（啟發式部分），如：

• 如何選擇有趣的切入角度
• 怎樣運用比喻來增強表達效果
• 如何根據讀者反應調整內容

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人機互動的交織與普及

AI 的歷史也反映出人類勞動與機器關係的不斷演進。

美國早期的人機互動應用，特別是全錄公司（Xerox）的研究，主要聚焦於技術設計中的性別與技能的角色。最初的設計以「知識工作者」為對象，在當時的年代（1960~1970）這樣的形象通常都是：男性、自主性高。

而後，研究人員逐漸將焦點轉移到 「一般的使用者」，主要是執行熟練但例行性工作的秘書。這一轉變聚焦在，設計出能適應不同人類行為的系統，最終才誕生了人機互動介面（human–computer interaction，HCI）的研究。

AI 的歷史也反映出人類勞動與機器關係的不斷演進。Photo by Thomas William on Unsplash

哲學與歷史所勾勒的 AI 發展

AI 的發展，事實上，深植於哲學與社會對智慧與創造力本質的爭論。

前蘇聯對於人機協調的重視，提供了另類人工智慧範例的寶貴啟示，科研人員將「互補性」優於於「自主性」。了解技術、勞動與創造力之間的歷史互動，可為當代美國人工智慧的研究，提供不一樣的思考路徑。

這篇論文強調了，將 AI 置於更廣闊的社會與歷史背景中的重要性，以及點出人類與機器之間的協同合作，以解決複雜的挑戰。