“大模型很能干，但没智能？”两位学者在沪激辩：AI这条路会不会走偏了？
两位学者在沪激辩智能本质：王培认为智能核心是适应性与资源约束，而非模仿人类；徐英瑾指出大模型缺乏内在动机和自知之明。纳思系统具备非公理推理能力，与大模型形成对比。哲学批判并非反对AI，而是另一种拥抱方式。
上周末，一场关于“智能”的深度对话在上海展开。这场名为《智能论》的新书分享会，请来了两位重量级人物：美国天普大学的王培教授，和复旦大学哲学学院的徐英瑾教授。主持人则是上海市科学学研究所的李辉研究员。三个人围绕“什么是智能”“当前AI走到哪一步了”“纳思系统和大模型到底哪里不一样”这些硬核问题，来了一场计算机科学与哲学之间的跨学科碰撞。
我们先从智能的本质说起——这其实是个几十年都没吵明白的问题。
智能的本质：不是像“人”，而是能“适应”
“我们讨论了那么多年智能，连个定义都没统一。”王培教授的开场白很直接。作为《智能论》的作者，以及纳思系统（NARS，Non-Axiomatic Reasoning System）的创立者，他在这本书里提出了一个跟主流完全不同的智能定义——智能的核心，是适应性。
他解释说，就像“仁者见仁，智者见智”，那个“智”，指的就是智能。不同的人看到的智能，本来就不一样。目前业界对智能的定义，大致可以分成两派：一派看行为，比如图灵测试，看机器能不能“骗过”人；另一派看解决问题的能力，比如下棋、考试。但在他看来，这两种定义都有硬伤：“能解决问题和有智能不是一回事，计算器比人心算强得多，但没人说计算器有智能。完全跟人一样，也不是智能的充分条件，图灵自己都说过这一点，只不过大家没注意。”
那王培定义的智能，关键在哪？两个词：适应性和资源约束。一个真正的智能系统，必须能根据自己的经验来决定行为，而且是在知识和资源永远不够用的条件下尝试。“我不是要造一个跟人一样的东西，而是要提炼出思维规律，用计算机去实现。实现了这种规律的系统，行为不必跟人一样，因为它的经验本来就和人不一样。”
徐英瑾教授从哲学角度做了补充。他强调王培说的“适应性”，并不仅仅是生物学层面的适应性，目标可以是内生的，也可以是外生的。“现在的GPT、DeepSeek，目标全是外生的——用户问什么它答什么。它不可能产生人意义上的‘反叛’，因为它没有自己的目标。机器坏了不叫反叛，电视机坏了你不会说它反叛了。”
他还用历史故事来说明“手段和目标是会互换的”：隋炀帝修大运河，本来是为了军事目的，结果军事行动烂尾了，运河本身反倒成了目标；《西游记》里的取经，重点根本不在经文，而在经历本身——取经的“经”不是经文的“经”，是经历的“经”。最精彩的，是他拿李后主和刘阿斗做了个对比：“同样是亡国之君，刘阿斗装傻活了很长时间，李后主写了《虞美人》却被杀。但有些人说，李后主在文学史上有地位，刘阿斗什么都没有。人可以为了超越生物性的目标牺牲生物性利益，这是个自由选择的问题，而这是AI目前做不到的。”
当前大模型：聪明的“工具”，但不是“智能”
聊到大模型，两位嘉宾的态度出奇一致——承认它好用，但质疑它离智能还差得远。
王培很坦诚：“大语言模型我现在也在用，虽然我不认为它有智能，但它可以解决好多问题，确实很好用。”他强调，纳思系统和大模型不是竞争关系，“我不认为纳思可以取代大语言模型，它能干的活我干不了；但我能干的活它也干不了。”
徐英瑾的批评更加犀利。他先承认大模型是“有用的工具”——自己用DeepSeek翻译学术论文效果还不错。但问题在于，这类大模型没有内在的动机结构，也缺乏自知之明。他当场举了个例子：当他问DeepSeek，马斯克的SpaceX是不是已经上市了，DeepSeek坚称“没有IPO”；即使他贴出了BBC新闻的截图，DeepSeek还是说“我深刻反省”，但就是不改。一句话，大模型不知道自己不知道。
徐英瑾还调侃道：“现在AI领域热闹得有点过头了。谷歌买核电站搞算力中心，英伟达相互投资循环，金价暴跌都挡不住AI的吸金效应。但我们连智能运作的基本原理都还没搞清楚，就往里面砸这么多钱，这很危险。”不过他也给了一个务实的判断：大模型能不能用好，关键还是看人。“它确实在倒逼你的批判性思维——如果你连它胡说八道都看不出来，那问题不在AI，在你自己。”
纳思系统：一条少有人走的路
纳思系统是王培坚持了40多年的研究方向。它的核心特征是非公理推理——不承认任何绝对真理，所有前提和结论都可能是错的，但错有程度之分、可信度之别。
王培说：“在纳思系统中，我说的‘对’的意思是：根据以往的经验，它是对的。但我承认，这有局限性，所有结论都可能被未来经验修改。真假是一个量化的度量，不是0和1。”
徐英瑾用了一个非常形象的对比：“纳思像一个犹犹豫豫的人——它会说这个史料少，下面说的不靠谱，你自己要多查查；而大模型则有点像一个信口开河的人——说完就忘，前后矛盾也不在乎。就这点来说，纳思有自知之明，大模型没有。”
当然，现实很骨感。王培坦言：“托大语言模型的福，绝大部分的科研经费都跑那边去了。”他透露，自己的团队目前也在做工程尝试，将纳思与深度学习、大语言模型结合起来，“两条腿走路”。
活动尾声，主持人李辉的一段话，或许很适合作为总结：“今天的讨论有一个焦点——对AI，我们是拥抱还是批判？我想说，人工智能是我们发展的重点，这毫无疑问，但哲学批判本身就是哲学的基本精神，批判不是反对，恰恰是拥抱人工智能的另一种方式。”
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