平行哲学与智能科学： 从莱布尼茨的 Monad 到区块链之 DAO

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引用文本：王飞跃, “平行哲学与智能科学:从莱布尼茨的Monad到区块链之DAO”, 模式识别与人工智能, 2020, Vol. 33, No. 12, pp. 1055-1065. 

Citation: WANG Fei-Yue, "Parallel Philosophy and Intelligent Science: From Leibniz's Monad to Blockchain's DAO", Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2020, Vol. 33, No. 12, pp. 1055-1065.

平行哲学与智能科学: 从莱布尼茨的 Monad 到区块链之 DAO 

王飞跃

摘要 ：本文从新的角度回顾科学和哲学的本源,认为需要以新的思想发展人工智能和智能技术及其相应的智慧社会.围绕卡尔·波普尔的三个交织世界的现实观,提出面向描述知识、预测知识和引导知识的平行哲学理念,使关于智能的哲学之研究对象从Being,Becoming到Believing,并讨论结合区块链DAO技术与范畴数学理论的可能实施途径.

关键词 ：平行智能,  平行哲学,  区块链,  Monad,  DAO,  Monadao,  Monadaology    

Parallel Philosophy and Intelligent Science: From Leibniz's Monad to Blockchain's DAO 

Fei-Yue WANG

Abstract：By examing the origin and development of Philosophy and Science,this paper proposes the Parallel Philosophy as a new way to view Artificial Intelligence,Intelligent Technology and related Smart Societies,based on Karl Popper′s Three Worlds Framework.This enables us to consider Being,Becoming,and Believing with Descriptive,Predictive,and Prescriptive knowledge,respectively.The mechanism and approach of integrating DAO in Blockchain and Monads in Mathematical Categories for implementing Intelligent Systems in line of the Parallel Philosophy are also investigated.

Key words： Parallel Intelligence, Parallel Philosophy, Blockchain, Monad, DAO, Monadao, Mona-daology   

自 DeepMind 的围棋程序 AlphaGo 之后,整个社会对人工智能和智能技术的认识发生了的深刻变化. 人们猛然意识到,一直代表信息技术( Information Technology) 的 IT,一下子变成代表智能技术 (Intelligent Technology)的“新” IT,而信息技术反成 了“旧”IT. 同时,人们也迅速形成共识,为了社会的可持续性发展,无论是“旧”还是“新”,其最重要的核心任务必须还是促进实体经济,改革提升一百多年前兴起的“老“ IT 工业技术( Industrial Technology). 未来的社会,必须是“老、旧、新”三个 IT 技术平行互动、相互促进、共同发展[1-2] . 

实际上,三个 IT 技术的并立,有着深刻的哲学 基础. 上世纪最伟大的科学哲学家之一,卡尔·波普 尔(1902 年-1994 年)认为现实是由交织的三个世界构成,即第一的物理世界,第二的心理世界和第三的人工世界[3-4] . 由此我们认识到,人类的历史,就是开发三个世界的历史:“老” IT 工业技术就是开发 物理第一世界的主要技术,从开发地表资源的农业社会到地下资源的工业社会,基本上消灭了人类之间的血缘或资源不对称所造成的差别;“旧” IT 信息 技术是开发心理第二世界的主要技术,从语言交流到数字网路,从通讯技术到连通技术,基本消灭了人类之间的理性或信息不对称所造成的差别;然而,人类自身的发展需要不对称性的推动,因此,在开发了 第一和第二世界之后,我们必须再来开发人工世界, 由此,人工智能技术兴起,数据变成了人类新的主要 “矿藏”,IT 变成了“新 IT”,成为开发人工第三世界 的主要技术,其新的历史使命就是消灭人类之间的 灵性或智力不对称所造成的差别,让人类社会更多美好. 当然,这将是一个漫长的发展阶段,而且,人类之间新的不对称性问题也将在这一个过程中再一次涌现,促生更新的“IT”技术. 

为了加快并更好的发展智能产业和智慧社会, 催生新时代,我们必须首先改变思想. 然而,正如现代物理学家李·斯莫林(Lee Smolin)所言:“当思想 改变思想时,那就是哲学 …… 当事实改变思想时, 那就是科学. ”如何更好地发展人工智能,催生新的 智能产业智能经济及智慧社会,我们需要从新思想开始,形成新哲学,创新世界,产生新事实,最后构造新科学,就是新时代的智能科学与技术. 

一百多年前,由于我们在第一物理世界研究的对象以光的速度从分子、原子、粒子跨越太空、星球、宇宙, 呈现太小、太大、太快的新局势,经典思维传统知识无能为力,使我们不得不改变空间里两条平行 线不能相交的理念,从欧氏空间跨越到非欧空间,有了平行线可以相交的新思想新几何,由此发现新的事实,创立量子力学和相对论,由经典力学迈向现代 科学,为“旧”IT信息技术的发展奠定了基础. 今天, 由于信息和网络的普及深入,我们在第二心理世界 研究的对象必须面对每一个人,每种思想,每样情 绪,而且互联网和智能手机差不多也是以光速将其影响向整个人类社会传播,心理世界的对象之复杂呈现出百年前物理世界的局面. 因此,我们必须再次改变思想,改变过去认为虚与实属二个体系平行不 交的思想,使虚实平行互动平行相交,重新认识社会 学家默顿(Robert K. Merton) (1900 年-2003 年)的 “自我实现定律”,从牛顿的“大定律、小数据”转为 默顿的“大数据、小定律”的现代化社会科学,让科技与人文在新的层面和新的高度重新融合,跨入面向未来的“新工科、新文科”. 

为此,本文从西方哲学和科学的起步开始,重新梳理相关思想的发展过程,提出面向智能科技的平行哲学,从存在的 Being,变化的 Becoming,扩展到相信的Believing,化乌托邦式的社会工程为零星式的社会工程,希望以此推动人工智能和智能技术的健康发展,造福人类社会[5] .

 1 哲学与科学:同源同根的水火相容 

英国数学家和哲学家怀德海(1861年 - 1947年)曾认为,现代思想中的自然秩序,源自古希腊悲剧中的命运,进而产生科学思想:“今天存在的科学思想的始祖是古雅典的伟大悲剧家埃斯库罗斯、索福克勒斯和欧里庇得斯等人. 他们认为命运是冷酷无情的,驱使着悲剧性事件不可逃避地发生. 这正是科学所持的观点. 然而,这种悲剧引发或引导科学的观点,是二千年后现代哲学理念“Becoming”的一 种意识,本质是 Believing 理念的作用,其实并不是历史上科学思想涌现出来的真实进程. 

古希腊三大悲剧作家生活的年代大约是公元前 525 年到公元前 406 年之间,但西方思想史上明确 记载的第一个思想家,号称西方“哲学和科学始祖” 及古希腊“七贤之首”的泰勒斯,生活在更早年代, 即公元前 624 年至公元前 547 年或 546 年之间. 泰勒斯是爱奥尼亚学派的创始人,第一个提出“世界的本原是什么”?这一哲学问题和“万物源于水”的回答,开启了哲学的“本体论转向”,被称为“哲学史 上第一人”. 泰勒斯还借助经验观察和理性思维来 解释世界,如发现静电荷性,利用日影来测量金字塔 高度,估量太阳、月亮大小,预测日蚀,并将一年的时 间修定为 365日. 在数学上,他引入逻辑证明的思 想,并发现泰勒斯定理等,为数学的严密体系和进一 步发展奠定基础. 尽管泰勒斯开创了唯物主义传统, 但他认为“万物有灵”,而且“水是最好的”,成为他 “上善若水”一般的传世格言. 爱奥尼亚学派的另一代表人物,朴素辩证思想的开创者赫拉克利特(公元前 544 年-公元前 480 年)认为“万物源于火”,强调变化, “ 万物皆流”、 “万物皆动”,而且“对立统一”且“和谐” 一致. “我 们走下而又没有走下同一条河流. 我们存在而又不 存在”,以其格言:“人不能两次踏进同一条河流”传世. 他是第一个提出认识论问题和“逻各斯”思想的哲学家,使变化“Becoming” 成为哲学的核心范畴, 因此被认为是最早的“过程哲学家”. 

赫拉克利特认为“斗争是产生万物的根源”,对于思想,更是如此. 与爱奥尼亚学派世界本原单一但可变的观点相对立,后起的爱利亚学派受其先驱克 塞诺芬尼(公元前 565 年-公元前 473 年) 的影响, 认为世界的本原是单一不变的. 学派的创始人巴门尼德(公元前 515 年-公元前 450 年后)是前苏格拉 底最重要的古希腊哲学家之一,创造了基于“逻各斯”的形而上学论证形式,开始了唯心主义传统,并从感性到抽象将单一世界的“一”概括成最一般的 哲学范畴“Being”,即存在. 与“Becoming”的变化相反,巴门尼德认为“Being”的存在是永恒、不动、连续 不可分、唯一的真实,而且只有抽象的理念才可以被 思想. 一句话:Being 是“The Way of Truth”之“真理之道”. 在他看来,感性世界的具体事物及其变化是 不真实的存在,是假相,是“ The Way of Opinion”之 “观点之道”,不能被思想. 而且,没有存在之外的思 想,被思想的东西和思想的目标是同一的. 巴门尼德 是第一位提出“思想与存在同一”命题的哲学家,与 近代笛卡尔(1596 年-1650 年)的“我思故我在”同 出一辙. 为了否定可分可变,他的学生芝诺(公元前490 年-公元前 425 年)发明了一系列关于不可分性 的著名悖论,如“飞矢不动”、“阿喀琉斯追龟”等等. 芝诺悖论提出后,被后世歪曲了两千多年,成了诡辩 家甚至骗子的代名词. 直到现代数学基础的建立,数 学家才认识到:芝诺竟曾“以非数学的语言,记录下了最早同连续性和无限性格斗的人们所遭遇到的困 难”,其成就在于把“动与静、无限与有限、连续与离散的关系”以醒目的方式托出,并进行了辩证的考究,引发后世不断的深入思考,所以被亚里士多德和 黑格尔等誉为“辩证法的创始人”. 

实际上,古希腊的这段“哲学史”和“科学史”是 以文学或后人想象的形式得以传世的. 赫拉克利特 《论自然》一书和巴门尼德《论自然》长诗记录了他 们的所有思想,但都只有残篇留世,而且非常可能也是后人编撰或想象出来的. 无论如何,西方主流认为巴门尼德的“Being”就是以诗的《论自然》回应赫拉克利特文的《论自然》中的“Becoming”,从而为哲学 树立了两个延续至今的核心范畴或中心概念,成为 后来几乎一切哲学命题和讨论的本原与本质. 

显然,“Being” 和“Becoming” 也是智能的本源, 哲学一词本来是“爱”与“智慧”两个希腊字的合成, 讨论记录的就是人类“爱智慧” 的本能活动. 泰勒斯、赫拉克利特、巴门尼德、芝诺等所展示的是朴素 的“想象智能”,并分别以朴素的“语言智能”被认作为哲学、以朴素的“算法智能” 被认作为科学,又被后人以文学的形式传承发扬,逐渐发展成为现代的哲学与科学. 

古希腊科学与哲学的历史发展过程有两个关键的转折点,真正开启了现代科学与哲学的进程. 一是在爱奥尼亚学派阿那克西曼德(约公元前 610 年- 公元前 545 年)的万物的本原为“无限定”或“阿派朗 Apeiron” 和阿那克萨戈拉(约公元前 500 年-公 元前 428 年)的万物的本原为“智性 Nous”或精神的观点,毕达哥拉斯( 约公元前 580 年 -公元前 490 年)学派“万物皆数”的主张,爱利亚学派的存在唯 一不可分,以及恩培多克勒(约公元前 495 年-至公元前 435 年)的元素学说等四大学派影响下出现的留基伯(约公元前 500 年-约公元前 440 年)与德谟 克利特(约公元前 460 年-公元前 370 年)师徒的原子学说和原子唯物论哲学,逐渐从原来强调存在不 可分的物质性演化到依然可分的当代物理学,其思想成为现代科学的基石. 二是同样在这些学派影响 下产生的“希腊三贤”,即苏格拉底(约公元前 470 年-公元前 399 年)、柏拉图(约公元前 429 年-公元 前 347 年)、亚里士多德(公元前 384 年-公元前 322 年),师生三代相承的学说滥觞西方经典哲学:苏格 拉底将哲学定义为“爱智慧”,而且知识越多未知越多,所以智慧就是本质上为无知的认识;柏拉图认为宇宙由永恒真实的理念(实体)世界和暂时变动的物质(影子)世界构成,开启了后来世界由“物质实 体”和“精神实体”构成的二元论和客观唯心主义哲 学;亚里士多德的“三段论”形式逻辑,以及以《范畴篇》、《解释篇》、《前(后) 分析篇》 为代表的《工具论》,不但是现代逻辑学的基础,更是现代人工智能 和智能科学的基石,开创了科学逻辑推理的理性传统和唯物辩证法的哲学思想. 亚里士多德的格言 “人类是天生的社会性动物”,与马克思的观点“人是一切社会关系的总和”,或许将是人工智能与智 能科技进一步发展的指南. 

在相当程度上,人类当代的哲学与科学所研究 的问题,依旧围绕了古希腊先哲们的思想和议题,只是我们已从泰勒斯的世界本源单一但可变，

多源且可变,而且层次结构极其复杂. 因此,如何从不定、多样、复杂的世界,产生灵捷、聚焦、收敛的科学方法与工具,让“被思想的行为与思想的目标一 致”,使哲学通过工程化的手段从 Being 的存在、Becoming 的变化到 Believing 的相信或共识可信,正是新兴的智能科学与技术的起源与目标. 

2 莱布尼茨的“活力” : 理性主义哲学与计算主义逻辑 

亚里士多德的形式逻辑,开启了智能研究的逻辑智能之路,但 1500 多年过去之后,几乎没有什么进展. 十三世纪末,为了布道的需要,西班牙加泰罗尼亚作家和哲学家拉曼·鲁尔(1232 年-1315 年) 将他的写作与绘画才能与伊朗穆斯林学者阿尔·伽萨利(1056 年-1111 年)的逻辑学结合,创立了自己的“知识之树”,亦称“鲁尔圈 Llull Circle”或“科学 之树”,一种与中国古代八卦图类似但远不如其完 备的图知识表示和操作方法. 鲁尔的工作得到了意大利学者乔尔丹诺·布鲁诺(1548 年-1600年) 和 德国哲学家、数学家莱布尼茨(1646 年-1716 年)的 进一步发展,特别是莱布尼茨在其博士论文中将鲁尔的方法称为“组合学艺术(Ars Combinatoria)”,并与自己的形而上学和理性主义哲学结合,为其后来的逻辑、数学和智能研究打下了基础. 

这一时期,是现代科学成形的关键历史阶段. 首先是西方理性主义(Rationalism) 哲学的兴起,以笛卡尔、斯宾诺莎和莱布尼茨为核心代表人物. 其次是物理数学的现代体系化进程,以伽利略、牛顿和莱布 尼茨为主要开拓者,发明微积分工具,发现自然定律,计算的作用突显,甚至使确定论在新兴的科学家 中有广泛的市场,但关键还是计算主义逻辑. 相当程度上,莱布尼茨是一个计算主义者,至少拥有很深的 计算主义理念,认为思维和逻辑推理也可以计算. 对他而言,在“Being” 存在的世界中“万物皆数” 还不够,还必须在 “ Becoming” 变化的世界里 “ 万事可算”. 显然,这些都是人工智能必须深入的议题,我 们以莱布尼茨为主,简要回顾人工智能作为独立学 科之前的智能科学思想之源. 

怀德海的学生、 英国哲学家和数学家罗素 (1872 年-1970 年)从少年时期就以“博得莱布尼茨 的思想地位为自己终生向往和追求的人生目标”, 年轻时致力研究其人其学说,并于 1900 年出版了西方公认为对莱布尼茨哲学最系统和深刻的专著《对 莱布尼茨哲学的批评性解释》,自称是世界上最全 面的莱布尼茨思想专家,并“在研究莱布尼茨的过 程中走上了自己的哲学道路”. 罗素的结论是,就像 莱布尼茨喜欢将自己的成果与中国古代哲学特别是 阴阳八卦相关联一样,莱布尼茨自己也成了一位 “阴阳”哲学家和科学家:“阳”面的莱布尼茨哲学是 “公开宣扬的一个体系,讲乐观、守正统、玄虚离奇而又浅薄”,是为了“蓄意要讨王公后妃们嘉赏的东 西”,反映出一个“ 流俗的莱布尼茨”, “ 不值得敬 佩”;“阴”面的莱布尼茨哲学体系,其“内容深奥,条 理一贯、富于斯宾诺莎风格,并且有惊人的逻辑 性”,折射出“一个千古绝伦的大智者”,这个莱布尼 茨“在哲学上重要的多”,但被其遗稿的编辑者普遍忽视[6] . 

罗素认为,“莱布尼茨哲学差不多完全源于他 的逻辑学”,比斯宾诺莎的哲学“更加适宜于由定义 和公理出发的几何学演绎”. 这是一个崭新的思想, 因为当时流行的看法是:在大陆理性主义哲学中,斯 氏的哲学最适宜于由定义和公理出发的几何学演 绎,其成名之作《伦理学》 的本名就是《 几何伦理 学》. 人们之所以长期没有认识到这一点,是因为 “每当莱布尼茨迫使自己符合逻辑时,他便陷入了斯宾诺莎主义;因此,在他公开发表的著作中,他总 是小心翼翼地去违背逻辑“. 正是这一发现,使年轻 罗素的哲学思想发生深刻变化,产生了“ 一场革 命”,从新黑格尔主义,转为新实在论和逻辑原子论 的立场,其哲学思想在此之后的改变,则仅仅具有 “演进”的“性质[7] . 深入而系统地了解这一切,对 于我们理解莱布尼茨逻辑、罗素和怀德海《数学原理》对智能科学的起源、生成和发展的影响十分重 要,对于人机混合平行智能的未来发展更具有重大的历史和现实意义. 

作为同牛顿一起的微积分发明人和函数概念确 立者,无限逼近又无法达到的“潜无穷”思想充分体 现在莱布尼茨的逻辑之中,而且这一思想在图灵 (1912 年-1954 年)发明图灵机之后,为克服或绕过 哥德尔不完备性而完成的博士论文中得到了进一步 的发展. 作为二进制和单子论哲学的确立者,莱布尼 茨实质上引入了思想状态的量子化并试图将连续与 离散、整体与部分、无限与有限等等,对立而统一,为 此提出“每个单一的实体在其完满的概念中都包含 了整个宇宙”的思想及其相关的“前定和谐论”、“充 分理由原则”和“所有可能世界中最好的世界”等观念. 在物理上,这与量子纠缠、物质守恒、最小作用原 理等直接相关,在技术上,同嵌入、规划、推理和优化等方法在思想上相当一致. 

我们必须清楚的是,本质上莱布尼茨是为了使 人类的思维和逻辑推理能够计算化为动机而进行的 上述工作. 为此,他创造了“普适语言 Universal Characteristic”,希望发明“理性逻辑者的微积分 Calculus Ratiocinator”,使思维与推理计算化,实现从哲学到 数学的一个连续过程,这当然仍是今天人工智能和 任何其他智能科学研究的核心. 

为了使自己的思想和工作让世人觉得可信可行,莱布尼茨利用当时的欧洲时尚的中国古文化情 结,并借助其从遥远的中国传教士那里得到的古代 中国思想,与自己的思想进行了充分的关联. 比如, 他说:“这种二进制算术,虽在《柏林杂集》中有过介绍,但仍是很少人知道的,关于它与伏羲的符号之间 的一致性,也只在已故的登柴里斯( Tenzelius)的德文报刊上登载过(1705 年). ”. “我与白晋神父两人 已发现了似是中国创始人伏羲所造的符号的原本意 义. 这类符号,只是由断线(阴爻)与不断线(阳爻) 组合的,算是中国早———当然也是最简单的吧. ” 这 里,“最早的”应该不是指语言意义的文字,而是推 理的符号,这与莱布尼茨自己试图创立一种关于思 维的“普适语言”的努力一致,而且当时欧洲有人将 中华语言作为人类原初语言的说法,甚至当作“亚 当和夏娃在伊甸园用的原初语言”,所以他认为: “伏羲似是在‘组合学艺术爷 方面有他的心得……, 不过这种算术(与这逻辑)似是后来完全失传,而后 代的中国人并没有继续按照这种方式思考,甚至于 将伏羲的符号变成了一种征象与象形文字. ” …… “有人甚至于要从中引出讲风水与其他迷信之类的 东西. ” 莱布尼茨自己高度认可《易经》及其六十四 项图像,称:“其实,(这六十四卦) 组成的似是伟大 立法家伏羲原有的二进制算术,也是我在他数千后重新发现的. [8] 相当程度上,阴爻阳爻可视为二进 制中 0 与 1(莱布尼茨的“无”与“神”)的朴素广义 化符号,无论客观上还是主观上都可以引申表示更 广泛具有语义和实际指向的事物. 但古代科技水平 难以支撑这一广义化在客观上的应用,所以除了医 学方面,只能限于主观发挥与哲学思辩. 这也是为什 么许多人视《易经》八卦为朴素决策知识自动化和 人工智能 Semiotics 方法滥觞的原因. 本质上,正是 这种认识的动力与作用,推动了莱布尼茨的单子逻 辑与哲学的建立与现代演化. 

莱布尼茨认为单子 Monad 是构成一切的、不可再分的终极单纯实体,没有外延,不占空间,有无限多个,各不相同,相互独立,而且具有知觉、欲望和灵 魂,并根据他们的层次划分等级,从最低无机物的单 子,中间有机物的单子,到最高的全能“上帝”单子. 这些单子按“前定和谐论”协调行动,实现希波克拉底(公元前 460 年-公元前 370 年)所说的“一切都在协同并发”,并根据“充足理由原则”行事,使现实 世界成为“所有可能世界中最好的世界”,最后发展 成为罗素眼里的“流俗哲学”单子论 Monadology. 这 是“阳面”的莱布尼茨,本文无意讨论其哲学,但我 们可从“阴面”的莱布尼茨思想发展过程得到一些 有益的启示,特别是关于单子与人工智能的核心技 术智能体 Agent 及数学范畴理论中单子 Monad 的历 史和未来的关联. 

在早期西方理性主义者三个代表人物里,笛卡尔认可神、精神和物质三个实体,但斯宾诺莎只承认 神,为了从中调和,也为了调和自己的原子论倾向和 柏拉图信念,莱布尼茨从原子、“简单实体”开始,发 展到“单纯实体”、单子,再到较系统的单子论哲学, 经历了近三十年的时间,直到去世前一年多才完成 九十节的提纲式概述《单子论》. 期间,莱布尼茨还撰写了《人类理智新论》,利用单子和前定和谐论逐 段逐节地反驳了洛克的《人类理智论》,认为洛克强 调经验是继承了亚里士多德的思想,而自己坚持理 念是延续了柏拉图的思想. 此文十分逼真地反映了 莱布尼茨思想的阴阳二面性,后因洛克的去世,他认 为与死人辩论无意义而在付印前撤回,未在其生前发表. 实际上,莱布尼茨尽管在字面上反对笛卡尔、 斯宾诺莎、洛克以及古希腊的亚里士多德和物质原 子论等等,但在其《单子论》里,我们可以看到许多 他们的逻辑及影响,而且对人工智能和智能科学下 一步如何发展很有启发,难怪其唯心思想也被冠以 “客观唯心主义”,而《单子论》一书的原名是《普遍和谐》,更能反映其“阳面”的意图. 

首先,利用无外延的精神和思维形态,单子在强 调全部之整体的同时纳入了部分之个体,将两者对 立统一,使为证明上帝存在的“整体先于部分”论断 差不多成为空话,尽管层次最高,使其已沦为无数个 无数种单子中的一个,层面不同,但属同类,这不同 于笛卡尔和斯宾诺莎,更不同于其宗教学说. 在可分不可分问题上,这不但是对后面康德“二律背反”悖 论的“断然”回答,也为我们解决智能系统和复杂性 科学的整体论与还原论之争提供了思路:必须引入 虚拟空间,让虚实互动平行,使整体与还原对立统 一. 其次,从原子的静止、无机、被动到单子的动态、 有机、主动,且具有“活力 Vis Viva”,具有“知觉”,是 有生命的,从物质飞跃到精神.

如何从物质飞跃到智能? 从单子 Monad 到智能体 Agent 已是一种思路,从逻辑智能到计算智能也是一种思路,代表之一就是从 STRIPS 到 AlphaGo, 但下一步如何走? 哲学之 Monad 与数学之 Monad 可 否为我们提供新的思路? 我们不应忘记法国哲学家 德日进的名言:“生命就是复杂化的物质. 再推一 步,智能必然就是复杂化的机器或程序. 所以,莱布 尼茨可以从逻辑上把上帝归于单子中的一个,我们 不应再希望通过单一的方法或者算法可以创造出智 能,特别是所谓的超智能, 这就是为什么 Marvin Minsky(1927 年-2016 年) 自问自答:“是什么不可 思议的诀窍让我们变得智能? 诀窍就是没有诀窍. 智能的力量来源于我们自身巨大的多样性,而非任 一单个的、完美的原理. 再者,尽管“前定和谐论” 与牛顿“上帝的第一推动力”论有共通之处,但包含 更多的客观辩证思想. 虽然莱布尼茨认为“前定和谐是上帝的安排,但他又论证物质上感觉不到的 “知觉或者“微知觉的存在,从而形成从“无意 识”到“有意识”,再到“自我意识”的递推和连续变 化,在逻辑上可以达到“一切都在协同共发”的“前 定和谐”,这无疑也是工程上实现智能的过程. 莱布尼茨认为,“这种感觉不到的知觉在精神学上的用处,和那种感觉不到的分子在物理学上的用处一样 大”. 问题是物理上的分子今天已被真正地感觉到 了,知觉呢? 显然,这是实现真正智能的一个关键环 节. 总之,莱布尼茨三百多年前从其发明机械乘法计算器和矿山工程师的实际经验跨越到单子论的抽象 思想,尽管其“一条大的准则”和“最最得到证实了 的准则”是“自然绝不作飞跃”(所谓的“莱布尼茨连 续律”),但其“前定和谐论”,“充足理由原则”,“可 能世界中的最好世界”,的确是人类思想上的一次 “奇点式”的飞跃,而且是与智能科学联系最密切的 一次飞跃. 未来的智能研究的首先任务,就是如何把 关于智能的哲学思想,除去全能的上帝作用,通过技 术创新,变成人工智能的工程方法. 

3 现代人工智能的前夜:从英国 “三杰”到美国“金三角“

莱布尼茨之后的逻辑和智能科学的发展,这里 不详细讨论,但里程碑工作可以简要归纳为三波思 潮及其成就: 十九世纪,以查尔斯·巴贝奇(1792 年-1871 年)、德·摩根(1806 年 - 1871 年) 和乔治·布尔 (1815 年-1864 年) 为代表的“英国三杰” 以“三位 一体”的方式大大推进了计算、逻辑和思维的机械 化、数字化和形式化发展. 首先是巴贝奇的机械“分 析机”在巴斯卡的机械加法计算器、莱布尼茨的机 械乘法计算器的基础上,提高到一个本质上不同的 新层次,虽然没有最后成功的完成,但却展示了现代 计算机的基本结构. 其次,德摩根关于代数的本质为 系统性形式运算,能根据一定的公式应用于任何符号的新代数理念,打破了代数“与生俱来”的算术桎 梏,开始了代数的现代化(其 1835 年的中学代数书 由李善兰等翻译成中文《代数学》,成为中国第一本 当代意义下的代数著作),成为希尔伯特后来的“桌子、椅子、啤酒瓶子” 新几何观之前奏,催生了爱尔 兰根纲领和希尔伯特纲领,对人工智能的思想启蒙 十分重要;其《形式逻辑》及传世的德摩根定律(实 际上莱布尼茨在百年前就己经发现)更是走向逻辑 分析现代化的重要一步,为布尔的工作创造了学术 环境和人文支持. 布尔 1847 年的《逻辑的数学分 析》,特别是 1854 年的《思维定律》,集从亚里士多 德到莱布尼茨的逻辑思想于大成,使符号逻辑和数 字逻辑开始了现代化进程,是走向弗里德希·弗雷 格(1848 年-1925 年)的数理逻辑理论的基础与台阶,更为现代数学和电子计算机设计贡献了极为重 要的布尔代数. 显然,这些工作为现代计算机、数字 信息化和人工智能奠定了最初的思想和理论基础. 

二十世纪上半叶,希尔伯特的“数学问题”及其 史诗一样的“梦想”:数学公理化和机械化的希尔伯 特纲领,加上罗素和怀德海《数学原理》及其解析哲学的工作,激发了哥德尔的数学不完备性工作和图 灵的可计算数及其图灵机的研究,特别是接下来冯· 诺依曼关于现代电子计算机的体系结构设计与实 现,使“邱奇-图灵命题”成为共识和信念,最后在图 灵一系列关于机器与智能的研究报告与论文的引导 下,人工智能终于渡过了黎明前的黑暗,迎来了曙 光. 从此,以物理符号的逻辑推理和图灵机式的自动 机为核心的逻辑智能学派, 即所谓的 “ 纯净派 Neats”,正式登场. 

与哥德尔、图灵、冯诺依曼等差不多同一或更早 的时间,美国的诺伯特·维纳、麦卡洛克和皮特斯在 罗素和怀德海《数学原理》影响下所开创的现代通 信理论、现代信息论、控制论和仿照生物大脑的数字 神经网络进行逻辑运算的计算方法,以及为此提出 的“循环因果”哲学思想与现代反馈机制和技术,使 认知和大脑神经科学立即成为智能研究及工程的重 要部分. 特别应该指出的是,维纳关于模拟和数字计算机的思想与工作,直接影响并帮助了冯·诺依曼关于计算机的设计思路. 维纳、麦卡洛克和皮特斯三人组成的“金三角”对二十世纪中叶智能的研究影响巨大,是当时核心的智能启蒙团队之一,并确立了 认知作为智能研究之核心基础的地位,开创了人工 智能和智能科学的计算智能学派,即所谓的“邋遢 派 Scruffies”.

据“人工智能” 一词的提出者约翰·麦卡锡 (1927年-2011 年)自己的回忆,他对智能研究的关 注是由于读大学的 1948 年在加州理工学院参加了 一次控制论背景下的神经认知学术讨论而引发的, 特别是冯诺依曼的讲座让他印象深刻,并促使他赴 普林斯顿做博士研究,毕业后多数精力是研究自动机理论, 虽被称为认知科学家, 后来在邱奇的Lambda 运算(与图灵机数学上等价)基础上发明具 有推理功能的 Lisp 语言,长期主张数理逻辑作为人 工智能的基础,成为“纯净派” 的领军人物. 由麦卡锡发起并组织于 1956 年 8 月在达特茅斯召开的世 界第一次人工智能学术研讨会,今天已成为世人皆 知的历史事件,但很少人了解就在同年的 9 月,麻省 理工学院 MIT 也召开第一次关于认知的研讨会,同 一时间麦卡锡也离开达特茅斯学院赴 MIT 任教,最 后于 1962 年再赴斯坦福创办人工智能实验室直到 退休. 如果没有二十世纪五十年初突然发生,震惊学 界的的“金三角”破裂的事件,智能研发历史上的逻 辑智能与计算智能之争的形式、过程及其结果可能 会非常不一样,人工智能的发展途径也可能会非常 不同,今日的 AlphaGo 现象及对海量计算的要求,或 许能够提前到来. 当然,这些都已经成为历史,问题 是我们应从中吸取了什么样的教训? 

4 从莱布尼茨的 Monad 到区块链之DAO:定义 Monadao 与 Monadaology 

在数学家希尔伯特形成其催生人工智能的数学 机械化之“希尔伯特纲领” 的十年之前,他于 1890 年发表的“合冲定理(Hilbert Syzygy Theorem)”和庞加莱(1854 年-1912 年)随后关于拓扑空间的基本 群和单纯同调的开创性之作,开辟了同调代数这一 重要的现代数学分支. 在此基础上, Saunders Mac Lane(1909 年-2005 年) 和 Samuel Eilenberg (1913 年-1998 年)于1945 年正式提出范畴、函子和自然变换的公理体系, 创立了数学上的范畴理论 (Category Theory). 数学范畴概念的出现,使经典的哲学范畴概念由质转量,而函子的概念又使莱布尼 茨的函数思想得以升华,加上表示函子转换的自然变换概念,与之前己有的代数几何微积分一起,基本 形成了关于描述性知识、预测性知识和引导性知识的完整数学体系,使范畴理论成为人工智能和新科学最有竞争的解析工具. 

对于智能科学和技术而言,更重要的是 1958 年 Roger Godement(1921 年-2016 年, Henri Cartan 学 生) 提出的“ 标准构造( Standard Construction)” 概 念[9] , 又 被 称 为 “ 基 本 构 造 ( Fundamental Construction)”和“三位一体( Triple,Triad)”, 后来被 Mac Lane 点睛般的改称“Monad”, 中文一般仍译为“单子”,沿用至今. 二十世纪八十年代末九十年 代初,意大利学者 Eugenio Moggi 将 Monad 引入结构 程序,赋予计算一种范畴语义( Categorical Semantics)[10-11] ,成为现代程序理论的核心概念. 后经函数式编程语言 Haskell 引用,以及随之众多计算机语言的相继采用,为面向对象的编程和函数式的语言设计带来了质的飞跃. 

然而,本人认为这些应用只是 Monad 威力的初 步开发:相当程度上是“买椟还珠”,与 Mac Lane,特 别是莱布尼茨最初对“Monad”的期望不符,而更加 有效地在范畴理论的基础上发挥 Monad 概念的作 用,正是智能科学与技术的核心任务之一. 首先是 Monad 的定位,我们应从一种新的角度去认识莱布 尼茨原始 Monda 的含义,即 Monad 与物质的原子概 念是对应的,Monad 是构成灵性或者智性的基本单 元,正如原子是构成物质的基本单元一样. 其次是 Monad 的意义,数学上的 Monad 正是这种认识从质 到量的表示,从而“标准构造”或“基本构造”就可理 解成构造智能系统的“标准粒子”或“基本粒子”,为 智能 Agent 代理程序设计提供更为有效的途径和工 具,这与哲学上的范畴转为数学上的范畴类似. 此 外,Monad 在函数式程序语言中的成功应用,表明这 一概念在处理非常规情况的有效性,为不正常问题 的正常化,特别是人工智能和机器学习所面临的长 尾效应的常态化问题,提供了一条可行的解决思路, 而正常+意外的能力正是从常规系统到智能系统的 关键所在. 因此,数学范畴理论框架中的 Monad 的 更合适的称号应是“知子”或“智子”,而不是原来哲 学意义下的“单子”. 有关更进一步的讨论,可见文 献[12] ~ 文献[14]. 针对基于 ACP(人工社会+计算实验+平行执 行)方法的平行智能系统,文献[15]指出以范畴作为人工系统构造单元,以函子作为计算实验过程表 示,以自然变换作为平行执行实施手段,以智子 Monads 做为处理非常规情景和应急管理与控制的 智能机制,再加上面向虚实互动的平行特定专用操 作系统(pASOS),构成复杂社会经济系统平行智能 的五元体系结构. 在此之前,我们曾于 1986 年尝试 过以范畴作为分层递阶智能控制系统的数学基 础[16] ,1999 年以范畴、函子、自然变换做为复杂经济和社会系统的建模和规范工具[17] ,并讨论了跨范 畴多段域的非自函子广义 Monad 的概念. 然而,正 如软件和程序设计专家 Gilad Bracha 所体悟的: “ Once you understand monads, you immediately become incapable of explaining them to anyone else”, 这些努力的结果和作用远远不够,无法成为智能技 术有效的实用化解析工具. 

近年来兴起的区块链技术,特别是以太坊倡导 的 DAO(分布式自主组织),为新智能系统的结构、过程与运营提供了新的思路. 可否利用区块链的结 构和信用技术提高群体的智能水平,进而降低对单 体智能水平的要求? 可否让以智子 Monad 为基本构 成的智能体 Agents 或 DApps 和软件定义的知识机 器人像生物人一样“入住”DAO 并完成各种操作及服务功能? 换言之,我们可否用下列五元结构: 

PiDOS={C,F,N,T,DOS} 

作为平行智能的基本构成? 其中 C 代表人工系统的 范畴集合,其自身也可构成一个完整的范畴,从知识图谱到知识范畴;F 是 C 上的函子集合,代表计算实 验的可能过程与结果;N 代表虚实互动的交互过程 中对控制管理策略的反馈与修正机制,即对相应函 子的自然变换集合;T 是智子集合,代表各个范畴中 应对非常规情况的应急机制;而 DOS 是基于 DAO 针对特定场景和任务的特定应用操作系统. 

希望能够加快加深这个方向的研发工作,将莱布尼茨的 Monad 与区块链的 DAO 融合为一体,使哲学的单子学说 Monadology 转换为智能科学 的 Monadao 和 Monadaology,即 PiDOS 式的“智道” 和 “智道学”,也使中国哲学中古老的“道”之理念成为 今日智能科学的一种技术手段和平台机制. 最终的 目地, 就 是 让 智 能 技 术 走 上 “ 真 道 ( TRUE DAO)”,即

真(TRUE)=可信(Trustable)+可靠(Reliable)+ 可用(Usable)+效益(Effective+Efficient), 

道(DAO)=分布式全中心化(Distributed+Decentralized)+ 自主型自动化(Autonomous+Automated)+ 组织性有序化(Organized+Ordered). 

总之,必须确保智能系统在正确的道路上,以正确的方式,行正确的事. 

5 从过程哲学到平行哲学:Being 和 Becoming 之后如何 Believing? 

为了实现智能产业的时代使命,我们必须认识 到:新时代只有新技术远远不够,新时代必须有新的 哲学. 然而,新时代的新哲学是什么? 

在本文的第 2 节和第 3 节中,我们已经看到,哲 学至今主要是围绕两个“B” 展开,即存在的 Being 和变化的 Becoming. 围绕第一个 B,可以认为各种经 典哲学主体,特别是由康德(1724 年-1804 年) 的 “普通现象学”、黑格尔(1770 年-1831 年)的“精神 现象学”、胡塞尔(1859 年-1938 年) 的“先验现象 学”、海德格尔 (1889 年 - 1976 年) 的 “ 存在现象 学”、梅洛·庞蒂(1908 年-1961 年) 的“知觉现象 学”等形形色色的现象哲学( Phenomenology),从唯 物到唯心,为我们构造了一个庞杂的关于描述性知 识(Descriptive Knowledge)的哲学体系. 围绕第二个 B,从古中国关于变化的《易经》到古希腊基于变化 提出 Becoming 理念的赫拉克利特,几乎没有主体是 关于 Becoming 的独立哲学体系,绝大多数都与第一 个 Being 密切相联,特别值得关注的是怀德海的过 程哲学[18] ,认为“实际 存在是变化的过程(Actual existence is a process of becoming)”,而且“变化是迈 向新颖的创造性进展(Becoming is a creative advance into novelty)”,以“创造力(Creativity)”为核心,把亚 里士多德的“有效因果论(Efficient Causality)”推向 “奇点因果论( Singular Causality)”,进而从唯物论 (Materialism)到有机唯实论(Organic Realism),创立 了变 化 过 程 的 有 机 哲 学, 或 许 能 够 成 为 关 于 Becoming 的预测性知识(Predictive Knowledge)的哲 学体系之关键. 要从思想上创立新的智能科学与技 术,我们认为应当引入哲学上的第三个 B,就是信念 的 Believing,其主旨是用工程和技术的手段,确定存 在(另一种 Being)从状态变化(另一种 Becoming)为 目标的现象(另一种现象学对象)与过程(另一种过 程论对象),而且这种现象与过程必须是可描述的、可预测的、可引导的. 为 此, 我 们 必 须 创 立 关 于 Believing 的引导性知识( Prescriptive Knowledge) 的 新哲学体系. 在怀德海过程哲学的“ 实体( Actual Entities)” 和 “ 抽象 ( Abstract)” 或 “ 虚体 ( Artificial Entities)”理念和奎因的整体论( Holism) 和科学唯实论( Scientific Realism)[19] 的基础提出的平行哲学[20] ,就是围绕波普尔的三个世界现实观,构建虚实平行交互的平行场景和平行空间,树立“实体”与 “虚体”实时内嵌、反馈纠缠的理念与机制,形成关 于智能科学与技术的一种科学哲学体系. 

平行哲学的时代技术背景就是物联网、云计算、 大数据、区块链、机器学习、数字孪生和平行智能. 目 标就是从“大定律、小数据”的牛顿范式到“大数据、 小定律”的黙顿范式,以数据做为引导的要素,形成 通过小数据产生大数据,利用大数据提炼深度精确 具体化的知识,即“小数据、大数据、小智能”的知识 自动化新范式和智能生成过程. 而且,进一步利用基 于模型的平行系统方法,以及相应的平行管理和平 行控制,化黑格尔的乌托邦工程为波普尔倡导的零 星工程,使边缘的涌现与云端的收敛能力结合,让其 中的事件和任务可描述、可预测、可引导,进而走向 区块链智能技术的“真道”工程. 

同时,三个世界对应三种智能:第一物理世界的算法智能 AI,第二心理世界的语言智能 LI,第三人 工世界的想象智能 II,以及相应的广义哥德尔智能 定理[21]和精度原理:物理世界上 AI 的测不准,心理 世界中 LI 的说不清与人工或虚理世界里 II 的想不 明[22] ,这些认识与库恩在《结构之后道路》 所提倡 的“3C”原理[23] 有着深刻的内在联系. 相当意义下, 库恩的不可交流、不可比较、不可公度原理,就是数 学上的哥德尔不完备性定理的哲学翻版,根源就是 语言上“词典网络及其多维结构”和想象中“意识网 络及其多维结构” 从本质上所带来的不确定性、多 样性和复杂性[24] .

 6 平行思维与平行认知:Whatever Go,Go in Parallel! 

平行哲学的建立必须有平行思维和平行认知的 支持,这是一条从感知到哲学再到科学的必由之路. 

平行思维(Parallel Thinking)最早由 Edward de Bono 提出[25] ,是其横向思维(Lateral Thinking)的进 一步发展,虽然在商业组织管理中的应用十分风 行[26] ,但许多人认为这不是真正的科学方法. 然而, Edward de Bono 试图建设性的扩展或替代古希腊的 “对抗思维(Adversarial Thinking)” 及其“辩证方法 (Diabetic Approach)”的努力值得肯定. 对抗辩证的 目地是证明或反证对方的观点,而 Edward de Bono 的平行思维要求参与者在许多平行的“轨道” 上尽 可能地提出不同的观点,这样大家就可以平行地用自己的知识、事实、经历等等,相互帮助一起探讨,避免对抗思维过程中容易引发的负面效应. 实践平行 思维的关键是大家要有纪律,在同一轨道上平行贡 献,实现“ split in specific directions”的 目地和效果. 显然,我们可以在 Edward de Bono 的第一物理和第二心理世界的平行思维基础上,再加上第三人工世 界,以及计算思维、平行学习、平行智能、平行管理和 平行决策等智能方法,使其成为在信息物理社会空 间(CPSS)中培养知识自动化文化和行为的基础,进 而迈向平行认知科学[27-28] . 

平行认知是平行智能和平行哲学在认知科学研 究中的体现,是克服 Lighthill(1924 年-1988 年) 在 其人工智能报告[29]所隐指的“认知鸿沟”的一种数 据驱动的研究方法[30-31] . 平行认知的核心就是以数 据为要素,利用知识范畴和孪生方法从小数据生成 大数据,利用知识函子和计算实验从大数据凝练深 智能,利用自然变换和平行执行制定虚实互动、虚实 反馈、虚实闭环的管理和控制策略. 集描述学习、预测学习和引导学习为一体的平行学习,是平行认知的核心方法之一[13-14,32] . 

在哲学史上, 莱布尼茨的单子Monad 认 为 “Whatever is, is one. ” 奎因相应道:“To be is to be a value of a variable. ” 罗素进一步的回应: “ And whatever are, are many. ” 逻辑学家和哲学家 George Boolos(1940 年-1996 年)对此的回答是[33] :“To be is to be some values of some variables. ”由此,一切都是极点之间的过程, 这就是怀德海的想法: “Whatever goes, goes in process. ” 然而,对我们而言,过程本质上就是虚与实永恒的纠缠过程,所以, “Whatever go, go in parallel. ” 从此,我们就从海德 格尔的“在世存在(Being-in-the-world)” ,到“变世 成为 ( Becoming-of-the-world )” , 再 到 “为世相信 (Believing for-the-world)” , 从 “ 在其之间 ( in-the- between)” 到“与之平行( among-the-parallel )”,进 入“在、信、思”的“3B”哲学和相应的循-因果:我在 故我信,我信故我思,我思故我在. 

七十多年前,类似的循环因果论思想催生了维纳(1894 年-1964 年)的控制论和基于人工神经元网络的计算智能原型[34-36] . 今天,希望这一认识能在扩展的三个纠缠世界的现实里得到更加深入的发展,从而更加有序更加有效地推动基于知识自动化 的智能科学与技术的发展.

致谢：

感谢丁文文在本文资料整理和输入过程中的尽心帮助. 本文是根据作者在 2019 年首届智能哲学研讨会上的主题报告整理而成. 由于成文过程很长,读 过的许多相关著作和论文已难以记忆,因此参考文献难免遗漏,特表歉意.

参考文献：

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