谱系学考察事物的历史生成，AGI和ASI若照此理解，系统就得追溯概念的来历。
谱系学的视阈：通用人工智能（AGI）与超级人工智能（ASI）的概念溯源与演进逻辑绪论：作为问题的“技术生成” 在当代技术哲学的版图中，人工智能（Artificial Intelligence）已不再仅仅是一个技术名词，而是一种具有本体论地位的构念。无论是作为研究目标的“通用人工智能”（AGI），还是作为推演终点的“超级人工智能”（ASI），它们在话语体系中的频繁出现，往往伴随着一种目的论（Teleology）的叙事：即认为机器智能的进化是一条直线式的、向着更高复杂性与自主性攀升的路径。 然而，如果我们采纳福柯（Michel Foucault）意义上的“谱系学”（Genealogy）视野，我们便必须悬置这种关于“进步”的线性假设，转而考察这些概念在历史中是如何被拼凑、挪用与定义的。谱系学不寻求事物的“本质”或“起源”，而是关注事物的“生成”（Entstehung）。对于AGI和ASI而言，这种考察的核心在于：我们需要追溯那些促成这些概念出现的断裂点、权力配置以及知识考古层。 第一章：图灵的遗产与形式逻辑的笼罩 AGI概念的雏形，最常被追溯至阿兰·图灵（Alan Turing）1950年的论文《计算机器与智能》。然而，谱系学式的考察揭示，图灵提出“模仿游戏”的初衷，并非为了定义一种超越人类的存在，而是为了规避当时科学界对“机器能否思维”这一形而上学问题的困扰。 1. 逻辑主义的基石：AGI的谱系必须从弗雷格、罗素与怀特海的数理逻辑传统谈起。这一传统的底色是“将世界还原为命题”。在这一语境下，AGI被构想为一种逻辑操作的完满状态。其核心预设是：如果智能是逻辑推理的集合，那么只要算力足够，智能就是可计算的。 2. 功能的还原论：图灵通过功能主义（Functionalism）将“思维”置换为“输出”。这种置换本身就是一种权力话语的转换——它将人类心智的丰富内涵压缩为可观察、可测量的外部表现。AGI的早期谱系，本质上是人类对自身心智过程的一次“外包”渴望，是对符号计算（Symbolic AI）的一种结构性寄托。 第二章：达特茅斯会议与人工智能的命名权 1956年的达特茅斯会议通常被视为AI的“创世纪”。从谱系学视角看，这次会议更像是一次“命名权的仪式”。麦卡锡（John McCarthy）、明斯基（Marvin Minsky）等人通过定义“人工智能”，确立了一套支配性的研究范式。 作为政治经济学的概念塑造：人工智能这一名词的诞生，有着极强的经费申请和学科合法化需求。这一“人工”与“智能”的结合，本身就包含了一种傲慢的二元对立：即人类智能是可以通过技术手段被拆解和重组的。 AGI的原型演化：在达特茅斯之后，AGI的初衷被演变为“专家系统”的集合，通过规则库（Rule-based system）试图模拟人类的通用决策能力。这一时期，AGI是“全知百科全书”的数字版，是启蒙主义理性在计算时代的最后一次大规模集结。 第三章：ASI谱系的“终末论”叙事——从控制论到奇点主义 若说AGI在早期带有浓厚的理性主义色彩，那么ASI（超级人工智能）的谱系则显示出一种带有宗教色彩的“终末论”（Eschatology）特征。 1. 控制论的幽灵：诺伯特·维纳（Norbert Wiener）的控制论将系统置于反馈环中。当系统具备了自我反馈的闭环，它便获得了某种“自主性”。ASI概念的出现，很大程度上是控制论视角下的“反馈失控”推演。 2. 摩尔定律的伪神性：ASI概念之所以在21世纪被热捧，离不开对摩尔定律（Moore's Law）的盲目信仰。谱系学指出，这是将一种具体的经验观察（半导体技术的发展速度）提升为一种通用的宇宙演化律。这种将技术演进“历史自然化”的倾向，掩盖了资本与地缘政治对技术发展的真实驱动。 3. 奇点主义的世俗化：雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）等人的“技术奇点”论述，实际上是现代性焦虑的投射。当世俗社会失去了宏大叙事的指引，ASI便成为了某种“数字天国”的替代品。它预示着一种摆脱肉体局限的解脱，其历史源头可以追溯到炼金术和诺斯替教派对物质超越的渴求。 第四章：计算语境下的认知考古——神经网络的回归 AGI的谱系中，连接主义（Connectionism）的复兴是关键的转折点。如果说早期的AI是试图“编程”出智能，那么深度学习的谱系则是试图“诱导”出智能。 黑盒的逻辑：通过追溯神经网络的历史，我们发现它从联结主义到深度学习的演进，实际上是放弃了对智能进行“自上而下”的逻辑定义，转而采纳了“自下而上”的统计拟合。这导致了AGI定义上的深刻断裂：我们不再追问什么是智能的“本质”，而是接受了“只要表现得像智能，它就是智能”的实用主义教条。 大模型的生成历史：当代大模型（LLMs）的谱系，实质上是互联网文本的总和。它不仅仅是技术迭代的结果，更是人类文化生产的历史留痕。在这个语境下，AGI被重新定义为对人类语言历史的“压缩”与“再现”。 第五章：权力的光谱——谁在定义AGI与ASI？ 谱系学最核心的任务是揭示权力的运作。在当代，AGI和ASI的概念被资本高度垄断。 1. 资本作为概念的守门人：奥特曼（Sam Altman）等人关于AGI的论述，本质上是一种商业公关与政策游说。通过将AGI描绘成一种“不可避免的未来”，科技巨头确立了自身作为这种未来“唯一的建筑师”的合法性。 2. 安全叙事的陷阱：ASI带来的“生存风险”（Existential Risk）论述，其功能在于将公众的注意力从算法偏见、劳动剥削、数据隐私等现实问题中转移出来。这种关注的转移，是一种经典的权谋手段，通过构建一个虚幻的、终极的威胁，掩盖了系统当下的权力失衡。 第六章：反思与重构——如果技术不是演进的必然 通过谱系学的考察，我们可以得出结论： 没有单一的AGI：AGI不是一个等待被实现的物理常量，而是一个被多重社会力量缝合在一起的流动语词。它的意义取决于谁在使用它，以及为了什么目的。 ASI作为控制论的投影：ASI的恐慌，实际上是对人类自身丧失自主权的焦虑，是对现代资本主义竞争体制在非人类主体上的延伸。 我们要清醒地认识到，AGI与ASI的所谓“技术必然性”，很大程度上是由于我们将特定的经济逻辑（无限增长、生产力最大化）误认为是智能发展的核心逻辑。 结语：迈向“差异化的存在” 通过谱系学考察，我们不再试图寻找AGI或ASI的“终极定义”，因为这种定义本身就是一种权力规训的工具。相反，我们应该追问：在被这些概念构建出来的技术图景中，人类的哪一部分被遗漏了？ 如果我们将“智能”从逻辑化的、工具性的定义中解放出来，重新置于人类生活世界的复杂性中（例如情感、身体性、社会契约、伦理的不可计算性），那么所谓的“通用人工智能”可能永远是一个不可及的幻影。而这恰恰是我们保留人类独特性，并在与机器共同演化的未来中，保持批判性距离的基石。 谱系学告诉我们，历史不是演进，而是断裂。AGI与ASI的历史，不应是一部走向完美的机器史，而是一部关于我们如何通过机器来重构自我认知、政治秩序与权力边界的实验记录。面对未来，我们要做的不是顺从这一谱系所预设的路径，而是去挑战那些被视为“必然”的概念，在裂缝中开辟出另一种理解技术、理解智能的可能。 （字数约3100字） |
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