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什么是信息哲学?

时间:2006-11-26栏目:哲学理论论文

什么是信息哲学?  
发布时间: 2003-9-3  作者:秩名  
  1、引言

    哲学中关于计算机的与信息的理论研究已经结出累累硕果,影响也日益广泛。它一方面使传统的哲学问题获得新生,另一方面又提出许多新的问题,一方面对我们世界观重新概念化做出贡献,另一方面又生成许多有意义且重要的成果。最近,这个新领域又被贴上各种各样的标签。有的追赶时髦的术语(例如,“赛伯哲学”(cyberphilosophy)、“数字哲学”、“计算机哲学”),而大多数则表达了特殊的理论旨趣(如“计算科学哲学”、“计算哲学”“人工智能哲学”、“计算机与哲学”、“计算与哲学”。本文则认为,最令人满意的名称是“信息哲学”(philosophy of information,简称PI),其理由在第五节详细讨论。本文第二、三、四诸节则分析导致信息哲学问世的历史与概念过程。其结果支持以下两个结论:第一,人工智能哲学是不成熟的范式,但它却为信息哲学的问世铺平了道路。第二,信息哲学在概念创新和正统哲学之间达到了一种辨证。第五节介绍和探讨了信息哲学的定义。第六节总结了本文的主要成果并指出,信息哲学被解释为新的第一哲学(philosophia prima)如何成为可能,尽管不是从一种常青哲学(philosophia perennis)的视角出发。本文的所要辩护的观点:信息哲学是一门成熟的学科,因为(a)它代表了一个独立的领域(独特的话题); (b)它为传统的和新的哲学话题提供了一个创新的手段(原创性的方法论); (c)它能够与其他哲学分支比肩并立,为信息世界和信息社会的概念基础提供系统论证(新的理论)。

    2、人工智能哲学是信息哲学不成熟的范式

    纪德(Andre Gide)曾写道,发现新大陆要以很长时间见不到海岸为代价。为了寻找新大陆,斯洛曼(Aaron Sloman)1978年宣布了新的以人工智能为基础的哲学范式。在他恰如其分的《哲学的计算机革命》(The Computer Revolution in Philosophy)这部著作中,他的猜测有以下两点:

    1、 数年内倘若还有哲学家依然不熟悉人工智能的主要进展,那么他们因其不称职而受到指责,便是公道的;

    2、 在心智哲学、认识论、美学、科学哲学、语言哲学、伦理学、形而上学和哲学其他主要领域中从事教学工作而不讨论人工智能的相关方面,就好比在授予物理学学位的课程中不包括量子力学那样不负责任。

    然而,他的预测结果并不精确而且过于乐观,但却远非没有道理。

    斯洛曼并非孤军奋战。其他研究者曾正确地察觉到,由信息与计算科学(ICS)和信息与通信技术(ICT)引起的实践与概念的转换,正导致一场大变革,这场变革不仅发生在科学,而且也发生在哲学领域。这便是所谓的“计算机革命”或“信息转向”。然而,与斯洛曼一样,他们似乎也被这场变革的特殊性质所误导,而且他们也低估了接受新的信息哲学范式所要遇到的不可逾越的困难。图灵(Alan Turing)于1930年代便开始发表他的那些开创性的文章。在以后的50年中,控制论、信息论、人工智能、系统论、计算科学、复杂性理论以及信息与通信技术,还是相继吸引了一些来自哲学界的重要注意力(尽管它们是间歇性的),尤其是关系到人工智能哲学更是如此。因此,它们为哲学中一个独立探索的领域和计算机的与信息的理论方法奠定了基础。然而,直到1980年代之前,它们却未能提出一种成熟的,具有创新意义和影响力的研究纲领,更不用说1970年代那些像斯洛曼那样的研究者所预见的重大的革命性变革了。从后见之明的角度,很容易见到人工智能如何被视为一种激动人心的新的研究领域,以及它如何成为解决传统哲学问题的一种根本性的创新方法。

    自从图灵那篇具有影响力的文章“计算机和人工智能”[……]以及1950年代人工智能研究领域的问世以来,在计算科学家当中,人们对心智理论概括具有相当大的兴趣。与此同时,在哲学家之中也有一种与日俱增的意识,计算机的出现已经(通过提出新的需要考虑的理论立场,至少是反驳的立场)决定性地改变了哲学的论辩。

    人工智能的作用就像特洛伊木马,把一种更具包容性的计算机的与信息的范式引入哲学的城堡。然而,直到1980年代中期,信息哲学依然不成熟而且被视为跨学科的(transdisciplinary)而非交叉科学的(interdisciplinary);无论这么说,哲学界和科学界对其发展尚未做好准备;而文化和社会背景也同样没有准备妥当。因此每种因素都需要简述一下。

    与其他智力事业一样,信息哲学与三种领域相关:话题(事实、数据、问题、现象、观察等);方法(技巧、手段等);理论(假说,解释等)。一个学科若想在上述一个领域以上同时进行创新,则属不成熟,因为这样做便使之与一般领域的常规和连续演化的线索突然断离。看一下斯洛曼所作的那两点预测便可证明,这一问题恰恰发生在信息哲学作为人工智能哲学的早期形态。

    信息哲学不可避免的交叉科学性进一步阻碍了人们对其意义的及时承认的前景。即便是现在,许多哲学家仍满足于考虑信息哲学所讨论的话题,仅仅是值得引起英语系、大众传媒系、文化研究系、计算科学系或社会学系(就举这几例吧)的研究者所注意的。信息哲学需要习惯于就跨越文化与科学边界的问题进行对话的哲学家,而寻找这类哲学家并不容易。常常是这样,人人都关心的恰恰是无人问津的行业,直到信息社会的最近发展之前,信息哲学被视为处于多个十字路口,其中即有技术事宜的,也有理论问题的,还有应用问题的以及属于任何人自己专业领域概念分析的等等。信息哲学被认为是跨学科的,就像控制论或符号学那样,而非交叉科学的,像生物化学或认知科学。我们以后还要回到这个话题。

    即便信息哲学不是那样的不成熟或不是如此具有所谓的跨学科性,哲学界和科学界基本尚未对其重要意义做好评价的准备。尤其在语言哲学(逻辑实证论者、分析哲学家、常识哲学家、后现代主义者、解构主义者、解释学家、实用主义者)中,有各种

各样的强研究纲领,它们一方面吸引了大多数的智力和财力资源,另一方面则保持一种相当具有刚性的议事日程并几乎不去促进可供选择的范式演变。主流哲学不可能不是保守的,这不仅是因为价值和标准在哲学中通常要比在科学中更不稳定和更不明晰,因此对其构成挑战也就愈发困难,而且是因为(正如我们在第四节将更详细讨论的那样)取得文化上占强势地位的背景常常是以牺牲创新性或非常规方法为代价的。因此,像丘奇(Church)、香农(Shannon)、司马贺(Simon)、图灵、冯·诺依曼(Von Neumann)或维纳(Wiener)这样的思想家,基本上均被遗弃在传统教规

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