人工智能系统究竟能在多大程度上体现理性？

麻省理工学院新开设的课程6.S044/24.S00（人工智能与理性）并不试图直接回答这个问题，而是引导学生通过人工智能研究的视角，探讨这一及其他哲学难题。对于下一代学者而言，理性与主体性的概念可能成为人工智能决策的重要组成部分，尤其是在考虑人类对自身认知局限及其主观理性观念的影响时。

这一探索根植于计算机科学与哲学之间的深厚联系。长期以来，这两个领域共同致力于形式化理性信念的形成、从经验中学习以及为实现目标做出理性决策的过程。

“你可能会认为计算机科学和哲学相距甚远，但它们一直有交集。哲学中的技术部分与人工智能，尤其是早期人工智能，有着密切的重叠，”课程讲师、麻省理工学院计算机科学与工程松下教授Leslie Kaelbling说道，她提到了既是计算机科学家又是哲学家的艾伦·图灵。Kaelbling本人拥有斯坦福大学的哲学本科学位，当时计算机科学尚未成为她的主修专业。

与她共同授课的Brian Hedden是语言学与哲学系教授，同时在麻省理工学院施瓦茨曼计算学院和电气工程与计算机科学系担任联合职位。他指出，两门学科的联系比人们想象的更紧密，“差异主要体现在重点和视角上。”

理论思考的工具

这门课程将于2025年秋季首次开设，由Kaelbling和Hedden设计，作为麻省理工学院施瓦茨曼计算学院跨学科教育项目的一部分，该项目旨在汇聚多个院系，开发和教授融合计算与其他学科的新课程和项目。

目前已有二十多名学生注册，人工智能与理性是该项目中两门以哲学为基础的课程之一，另一门是6.C40/24.C40（计算伦理学）。

计算伦理学关注技术快速发展带来的社会影响，而人工智能与理性则聚焦于理性的争议定义，探讨理性主体的本质、完全自主智能体的概念，以及如何将信念和欲望归因于这些系统。

由于人工智能的应用极为广泛，每个案例都涉及不同的问题，Kaelbling和Hedden精心设计了多个主题，促进计算机科学与哲学视角之间的深入讨论和互动。

“我认为，学习机器学习或机器人技术的学生，有必要退一步，审视他们所做的假设，”Kaelbling说，“从哲学角度思考，有助于学生更好地理解如何将自己的工作置于实际语境中。”

两位讲师都强调，这门课程并不提供关于如何设计理性主体的具体答案。

Hedden表示：“我把这门课看作是为学生打基础。我们不是传授一套教条让他们死记硬背，而是赋予他们批判性思维的工具，帮助他们在未来无论是科研、工业还是政府部门的职业生涯中，能够独立思考。”

人工智能的快速发展也给学术界带来了新挑战。Kaelbling认为，预测学生五年后需要掌握的知识几乎是不可能的。“我们需要做的是提供更高层次的工具——思维习惯和思考方式，帮助他们应对那些我们现在无法预见的挑战。”

融合学科与质疑假设

迄今为止，课程吸引了来自多个学科背景的学生，既有扎实的计算机科学基础，也有希望探索人工智能与自身领域交叉点的学者。

在整个学期的阅读和讨论中，学生们不断挑战各自领域对理性的定义及其背后的假设。

电子工程与计算机科学专业的高年级学生Amanda Paredes Rioboo表示：“我们通常被教导数学和逻辑是黄金标准或真理，但这门课展示了许多例子，说明人类的行为并不总是符合这些数学和逻辑框架。我们开始思考，是人类不理性？还是我们设计的机器学习系统不理性？还是数学和逻辑本身存在问题？”

脑与认知科学系的博士生Okoroafor则欣赏课程带来的挑战，以及理性主体定义在不同学科中的变化。“将各领域对理性的理解形式化，清晰地展示了哪些假设是共通的，哪些是不同的。”

课程采用共同授课和协作的教学模式，正如所有跨学科项目一样，给予师生实时交流不同观点的机会。

Paredes Rioboo已经参加了三门跨学科课程，她说：“我非常喜欢这种跨学科的特点，课程总是理论与应用相结合，必须跨越多个领域。”

Okoroafor认为，Kaelbling和Hedden展现了两门学科之间的明显协同效应，仿佛他们与学生一同参与和学习。计算机科学与哲学如何相互启发，让他理解了它们在交叉问题上的共性和宝贵视角。

他补充道：“哲学总能带来意想不到的惊喜。”