人工智能与控制论的关系及区别

错拿人类打比方

上述观点的障碍不计其数，有的根本无法克服。数学家把传播简化成信息问题，又把信息问题简化成事件的概率，结果虽然造出了可用程序控制的机器，但是并没有发明出真正意义上的人工智能，也没法解说以意义为基础的人类行为——传播。韦弗承认：“这种理论发展出来的传播概念看上去有些奇怪，无法让人满意。说它奇怪，是因为它说的不是讯息，而是一大堆讯息的统计特征；无法让人满意，是因为它与意义毫不相干。”信息和意义是两种不同的现实（前者是量，后者是质），包含意义、可能兑现的讯息（“春天到，花儿开”）最有意义，也最有可能传播，但是正如艾柯所言，这样的讯息不给已知添加新的内容。当信息被看做测量概率的工具，那它就与讯息的真假无关，也与审美无关。因此，维纳梦想的人工智能机器还是人类的产品，它不能为自己的选择辩解，也不具备情绪，因为辩解和情绪在一切数学图表之外。反思的意识也在一切数学图表之外，这就是所谓计算机精神面临的最大挑战——计算机的精神就是计算（随着认知科学的发展，有关这一问题的讨论再度升温）。

莫勒期待实现的心理学套用了物理学模型，最终并没有取得如他所愿的进展。其研究结果不统一，无规律可循。在最后一部作品《非精确科学》（Les Sciences de l’imprécis，1990）中，莫勒的观点有了某种程度的让步，他发现“硬科学”有欺世盗名之嫌，因为它们感兴趣的都是最易测量的东西（长度、面积、体积、质量、时间等），而人文科学从一开始就对模糊的、不确切的现象感兴趣，人文科学的认识论难度从一开始就领先于硬科学。这个论据很好地说明了传播学/物理学类比的局限，何况莫勒也指出，自20世纪50年代以来，物理学本身的面目也在发展，越来越不再是机械的再现。

控制论的贡献在于提出假设并加以测试，再度拾起人文科学实现统一并与自然科学和生命科学融为一体的宏大梦想。学者们的具体做法因人而异：香农尝试用数学解决问题；维纳用机械科学和生物学反对物理学，但灵感实际上还是来自物理学的统一之梦；韦弗和莫勒则期待让物理学一统天下。这个伟大的梦想（埃德加·莫兰在70年代也曾受其指引）是可能的，但是在控制论的环境里显得为时过早，即便这个梦想变成现实，精确科学未能解释意义的问题也依然存在。总之，控制论的使用是受了科学主义、乌托邦的指导，也包含着对科学性的担忧。每当精确科学与人文科学的对比走出方法论的范畴，发展成一整套观念（要么依靠非常片面的东西，假称其已被证明且可移植适用于人类活动；要么依靠某套自以为无可挑剔的终极体系），就会陷入科学主义。这种倾向在控制论领域的表现，就是过高估计感知判断、轻视实践：人被看做处理信息的机器，而不是有能力、会行动、关注意义的生命。所以，不能把讯息看做客观的信息体系，要把握将讯息和接收者结合的传播关系。传播不是受噪音干扰的解码问题，而是阐释和行动的问题。

维纳传播类型