［摘 要］ 人工体能是类似于人工智能的隐喻性概念，指称那种通过一定的技术装置借用自然的能量来完成需要人的体能才能完成的任务，它和人工智能一起构成不同于人的自然能力的“人工能力”。人工智能和人工体能具有若干特征和属性上的可比性，其运行机制和社会效应也具有相似性。由于人工体能是人工智能的先行者，因此人工体能技术的发展历程和它所经历的社会评价，可以成为今天我们审视人工智能的一面镜子，从而作为我们更加全面地理解人工智能本质和意义的重要参考与借鉴。
［关键词］ 人工智能 人工体能 哲学比较
人工智能是今天我们耳熟能详的概念了，但人工体能还鲜有提及。其实，只要人工智能隐喻能够成立，人工体能的说法也同理可接受，而且人工体能是比人工智能更早出现的现象。人工体能作为人工智能的先行者，两者之间存在着错综复杂的关系。如果从哲学的层面上进行比较，可以使人工体能为人工智能提供理解上的借鉴和参考，由此来加深和拓宽我们对作为当今科技前沿的人工智能的哲学把握。而且，由于马克思的思想资源有助于深化对这一问题的探析，所以这种比较无疑也可显示马克思相关理论在智能时代的阐释力。
一、概念界定及两者的可比较性
作为人造的技术系统，虽然人工体能先于人工智能出现，但作为概念的使用，则显然是人工智能在先，而人工体能迄今还未出现于正式的学术出版物中。鉴于本文首用这一概念，理应需要对其加以界定。借鉴人工智能技术是在计算机上模拟或人工地产生人的部分智能之功效的隐喻性称谓，可以同样隐喻性地称谓那些能够行使人的部分体能功效的工具装置为人工体能技术。更确切地说，类似于我们对人工智能的界定，可以把人工体能理解为人类体能的技术性延长或增强，也就是通过各种人工设备（通常是机器）而非自然手段（人的身体）来实现的需要人的体能才能完成的任务。可见，无论智能还是体能，都可以并且应该有“自然的”（人自身的）和“人工的”（技术构建的）之分。当人的体力被机器一类的技术装置转化而来的自然力所模仿从而在功能上被替代时，和形成人工智能的机制一样就形成了人工体能。这样，作为具有智能特征的AI和具有体能特征的机器就成为具有一定相似度的可比较对象。
如果将计算机也视为一种机器或机器的高级形态（即所谓“信息机器”），那么人工智能和人工体能都可以视为主要是以机器为载体的“人工能力”（可以将人不借助人工的技术手段而具有的能力——无论体能还是智能——统称为人的“自然能力”，而将经过人工的技术手段所形成的能力统称为“人工能力”），所以人工智能又被称为“机器智能”，由此推论人工体能也可称为“机器体能”，于是从物理表现上它们都是某种形态的机器，一个是“肌肉机器”，一个是“大脑机器”。前一种机器的工作机制是机械化，后一种机器的工作机制是计算化，因此人工体能是机械化后模拟和放大的体能，人工智能则是通过计算化而模拟和放大的智能。还可以说，人工体能是在物能系统上人工转化而来的自然能（含人自身的体能），人工智能则是在信息系统上人工转化而来的符号变换能力。
据了解，此次瑞丰生态投资2.5亿元，打造安徽宣城50万吨新型肥料生产基地——安徽伽雅生态工程有限公司，一期设备安装建设已经完成，设计年产20万吨碳能结晶肥；二期128米碳能结晶新型功能肥料高塔建成后年产能30万吨，预计于2019年3月投产。随着安徽宣城50万吨碳能结晶新型功能肥料基地的投产建设，瑞丰生态集团将会进一步满足全国业务发展的需要，为土壤修护、生态农业提供更多的新型优质功能肥料产品。
上述的界定将机器作为形成人工体能而后人工智能的起点，那么一个相关的问题是：只借助手工工具（如榔头或纸笔）所延展的体力和智力是人工体能和人工智能吗？严格地说不是，因为它们只是简单地延长，没有形成“放大”或“增强”的效应。但由于使用了这样的手工工具后，确实又使得人可以去做较之仅靠身体来说更多的事情（无论改变物理对象的体力活动，还是认识世界的智力活动），所以也可视其为从人的自然能力向人工能力的过渡，或者是人工能力（从人工体能到人工智能）的开端。
二、两者的特征属性比较
更为内在的是，从工作机制上看它们都具有“机械化”或“自动化”的特点。如同行使人工体能的机器按固定模式并以流水线的方式加工产品一样，行使人工智能的计算机也按固定的程序或算法来加工信息，两者所遵循的都是机械化的工作方式。机器算法是人脑算法的外化，也是对人脑思维过程“分化”和“纯化”后的产物，如同机器的“动作”是对人的肢体动作分解、简化后的产物一样。正是将人的复杂动作分解为简单动作后，才使得在机械装置上机械地、自动地实现这些动作具有了技术上的可能性。类似地，也正是机器算法对人脑算法的“分解”，将其形式化、模式化、程序化，由此才为在计算机这样的信息机器装置上实现计算、推理等过程的机械化、自动化提供了技术上的可能性（正因为如此，人脑思维过程中的综合化与灵活性难以实现“机械化”和“自动化”）。或者说，“通过在计算机上使用算法，我们把精神上的行为机械化，把设想和抽象集成到计算机，以便计算机通过我们指定的行为，为我们实现设想”。[2]或者说，正是算法将问题单纯化、形式化后，才使得人工智能显示出解决某些问题（如下棋、人脸识别、机器翻译、数据分析等）的强大能力。可以说，一切可以通过机器算法来解决的认知任务，人在效率上是无法与运用该算法的机器相较量的。
再就是，人工智能是在算法控制下运行的。算法实际是人基于计算机的可接受性而设计的可以“外包”给计算机去替我们进行的部分认知任务的“技术方案”，算法使得信息处理可以定型化、规范化、程式化地实现，反过来也会影响（部分）人脑的认知呈现这一特点，即把人的（部分）思考塑造成如电脑一样固化和僵硬。也就是说，AI的使用也会使人失去一些东西，就类似于机器的使用会使人失去一些东西一样。当人工智能的工作原理被用来观照人自身的智能活动时，无疑会使生动的人类智能被其遮蔽掉很多的属性和特征，所以对认知的计算主义阐释后来遭到了第二代认知科学的批判与否定。这也表明人的自然智能与人工智能之间在相当长的时间内还会存在各司其职、不能相互“僭越”的分工，如果人去单纯训练形式表征的计算速度，则人就真的把自己变成了机器。
由此我们也看到，它们都具有对人的智能的替代性。作为人工体能和人工智能的技术可以将人所进行的物能行为和信息行为分解为单一性的操作或运转，再以力度或速度上的优势获得替代人的价值，如机器以力度和频率形成对人的体能优势，电脑则以运算速度形成对人的计算优势；它们在耐力和规模上也具有相对于人的优势，从而它们都以某种形式“超越于人”，使人变得“渺小”。马克思描述人与巨大的机器比拼时的弱小感也同样适用于刻画人脑与超级电脑较量某些智能时的感受：人的体能“在科学面前，在巨大的自然力面前，在社会的群众性劳动面前，作为微不足道的附属品而消失了；科学、巨大的自然力、社会的群众性劳动都体现在机器体系中，并同机器体系一道构成‘主人’的权力”。[1]而当深蓝战胜卡斯帕罗夫、AlphaGo打败李世石后，也使不少人产生智力上面对AI时的“渺小感”，可见人工体能和人工智能都对人形成了某种程度的“威胁”，从就业到安全再到人的主体地位，也被形象地概括为前者使人手贬值，后者使人脑贬值，两者似乎都导致了“人的贬值”。
从修辞上，人工体能和人工智能都是“人工的”，都是人工物的某种属性，即都是人工物的运行所涌现出来的功能，前者是蒸汽机或发动机的运转所涌现出来的功能，后者是计算机的运作所涌现出来的功能，也可将它们视为都是人工运动所造成的人工变化，其中人工体能造成的是物理对象的物质形态变化，人工智能造成的是虚拟对象的信息形态变化。由于它们都隶属于人工物的功能这个“大家族”，因此它们之间具有维特根斯坦所说的“家族相似”。例如，两者的人工性标示了其存在的属人性，即以人为依托的本体论属性。无论人工体能还是人工智能，都是围绕人而衍生出来的人工现象，都是人对自己功能的延伸和拓展。如果没有人，就不会有人工体能，也不会有人工智能，它们的生发都源于人，是由人所创造出来“附随”于人的现象。又如，两者的人工性也标示其状态的非自然性，这里的“自然”即自然界现存的或从自然状态中进化出来的，如人自己的体力和智力，就是“人自身的自然”；人工体能和人工智能都不是人身的自然现象，而是非自然的人工现象，是人使用技术手段所“发明”和“创造”出来的，所以这里的人工性也就是技术性，没有人造的技术装置，就没有人工体能和人工智能。人工体能和人工智能一起构成了人工能力的主干，而人的自然能力和人工能力一起构成了人类的“总体能力”。可以说，一部人类进化史，就是人的自然能力不断附加上人工能力从而不断实现其总体能力提升的历史，而人类的“文明发展史”则主要是人工能力不断提升的历史。
人工体能技术所造就的机械化大生产，被托夫勒概括为“好大狂”的生产方式，它在高速运转的机械化流水线上生产出来的工业品千篇一律，取代了手工品的多姿多彩，从而失去了产品的个性化，并且使工人的劳动丧失情趣。如同马克思所揭示的机器劳动的如下特征：机器用它极为简单的机械运动的复合，代替了劳动者的复杂技能，“使用机器的基本原则，在于以简单劳动代替熟练劳动”，[3]“把科学作为一种独立的生产能力与劳动分离开来”。[4]机器技术把复杂劳动还原为简单劳动后使得劳动“去技能化”，工人所特有的专业和技艺被抽象化和齐一化为空洞的机械动作，各种专业性的劳动被通约为工人在机器流水线上的极为简单的操作。“由于机器使用同一的、简单的、最多不过在年龄和性别上有区别的劳动，去代替有手艺的独立的手工业者和由于分工而发展起来的劳动专业化，它就把一切劳动力都变为简单的劳动能力，把一切劳动都变为简单劳动”；[5]“机器劳动……夺去身体上和精神上的一切自由活动。甚至减轻劳动也成了折磨人的手段，因为机器不是使工人摆脱劳动，而是使工人的劳动毫无内容。”[6]
三、两者社会效应的相似性比较
人工体能和人工智能作为工具技术，使人获得了生产物品和处理信息的新手段，提高了人在进行这些活动时的效率，增强了人类自身的能力，实现了人类的文化进化。但在带来这些积极效应的同时，它们也造成了一些负面的社会效应，其表现形式尽管不同，但也有若干相似性可加以比较，并成为可通向更高阶段融合的根据和推动。
The teacher gives the students different tasks according to their interests,levels,need and strategies.So the students can improve in the field they like.With the development of their language skills and competence,they can be encouraged to enlarge their interestsand need.
第一，它们使人所失去的具有一定的相似性。
总之，物品生产和信息处理的这种机械化、程式化、流水线化也正是保证其“高效化”的有力手段。在这个意义上，算法贯穿的机器智能是人的认知活动中理性化、形式化方面的极端化发挥，正是这种发挥赢得了机器智能的高速度和高效益，如同机器体能中机械化所获得的高速度高效益一样。在这个意义上，人工智能是人工器具对人的身体（包括人脑）活动的一种新型延展。或者说，将智能计算化（形成人工智能），如同将体能机械化（形成人工体能），前者是信息时代的主题，后者是工业时代的主题。在这个意义上，信息革命也延续了工业革命的本质，或者说人工智能延续了人工体能的追求人类活动高效化的本质。
机器劳动对人的手工劳动的这种“抽象化”，表现在人工智能中就是对人的认知本质说明时的抽象化，即认知主义用人工智能反推和假设人脑的认知工作机制。人工智能是用计算机的计算过程来模拟人的部分认知能力，而这种机制后来被计算机主义加以扩大化和极端化，用于解释人脑的思维方式并阐释人的全部认知特征，形成所谓功能主义的认知科学，将人的认知的本质归结为“计算-表征”的抽象过程，这个机制在人工智能的机器运作中虽然带来了形式化所导向的信息处理高效率化，但用它来说明人的认知本质时则使其失去了符号的接地性、语义的丰富性、信息处理的灵活性，以及一切由认知的具身性或情景性所决定的特性，认知过程变成了纯粹符号的形式推演。人的认知确实有抽象的一面，对这一面的说明确实也需要形式化、算法化等手段，否则就难以发现普遍性和规律性的东西，也难以进行机械化的移植和模拟。但经过形式化、算法化的抽象认知，同时也脱离了身体和环境的丰富特性，如同操作机器的动作变成机械划一而不是多姿多彩的行为一样。所以，对这样的认知阐释还需进行再度的具体化还原，才是活生生的人的认识，否则就只能是机器所执行的严格死板的程序。
可以预见，人工智能和人工体能两种技术的发展必将走向越来越高度的融合，智能制造、智能机器人等都是这种融合的已经出现或正在涌现的形式。在这些集合体中，人工体能受人工智能支配，人工智能通过人工体能实现对现实世界的物理作业，也体现出一种人工的认知活动与人工的实践活动的整合，即知和行的人工合一。这种整合还将在“赛博人”那里表现出更新颖的形式，即人工智能和人工体能与人的自然能力融为一体，此时人工体能就相当于甚至就等同于人的体能，人工智能就相当于甚至等同于人的智能，这种“无缝对接”更将消除所谓人工智能支配人的恐惧和担忧，因为人工智能此时已经内化为人自身的存在，除非人自己想毁灭自己，否则就不存在人被人工智能毁灭的问题。而从更积极的视角来看，与人融合为一体的人工体能和人工智能，其能力和水平达到什么程度，同时就是人的自我实现所能达到的水平和程度。在消除了“人的”和“人工的”二元区隔之后，一切“具机”、“具技”的能力同时也都是人的“具身”的能力，人与技术的协同进化就是人自身的进化，人工体能和人工智能在这样的高级阶段就与人的自由而全面的发展实现了有机的融合。
今天人类对作为人工体能的机器和各种机器的衍生物不再有初级阶段时的那种朴素恐惧感了，甚至即使机器设备不时会因为“事故”而给人造成十分重大的伤亡时，也不会出现捣毁机器或提出弃绝机器、回到手工时代的主张了，而是会在改进机器的性能、加强使用的安全管理上做文章，因为人作为机器的主人、作为人工体能的主宰这一本体论关系得到了确立，而且作为人工体能技术的机器融入我们的生活如此之紧密，人类已经将其作为自己的一部分来看待了。这种关系及其认知也必定在人工智能技术发展的过程中展现出来，所以借鉴人类对人工体能技术走过的心路历程来看，人类从总体上是会迈过对人工智能的初级阶段恐惧，而怀抱乐观的态度去推进这一技术发展的。
可以说，人工体能和人工智能都具有对人而言的工具属性，它们都是人用来为自己服务的，由此它们具有起因上的相似性，即都源于克服自身自然能力的不足：通过人造的工具来实现从仅仅依靠人的自然能力向借用人工能力过渡，亦即借助一定的技术工具来放大自身的能力，从放大自身的体力到放大自身的智力。从另一个角度说，人工体能和人工智能的起因也是为了节省人自己的体力或脑力，而且两者之间还具有连续性：人在节省了自己的体力之后还要进一步节省自己的脑力，人从摆脱繁重的体力劳动之后还要进一步摆脱重复、繁琐和枯燥的部分脑力劳动。从这种“接力式”的关系中可以看到两者之间的另一种相关性，即历史相关性：人工体能技术是人工智能技术的前身或“前奏”，人工智能技术是人工体能技术的延续乃至必然产物，因为人工体能发展到一定阶段后必然需要可替代自己控制人工体能技术的信息技术，这就是行使自动控制功能的最早应用于生产过程中的信息技术或智能技术。
人工体能技术中的机器运动作为一种由机械或物理规律所决定的确定运动，消除了人在劳动时的随意性，成为“折磨人”的新手段。《资本论》在注释中援引了恩格斯在《英国工人阶级状况》中所引述的这样一段描述和分析：“一个人每天看管机器的划一运动15小时，比他从事同样长时间的体力劳动还要衰老得快。这种看管机器的劳动，如果时间不太长，也许可以成为一种有益于智力的体操，但是由于这种劳动过度，对智力和身体都有损害。”[7]其实这样的“负面效应”也类似地出现在人工智能时代的今天，当人们整天使用电脑或上网时，由于久坐对身体的伤害、由于长期看屏幕对眼睛的伤害、由于各种垃圾信息对精神的伤害……再就是，机器劳动对人的身体动作的固化，在今天则表现为智能软件的信息推送对人脑思维取向的固化，人们只能被“配送”从而接触到“感兴趣的信息”，从而陷入“群体极化”或“信息茧房”之中，成为知识和视界上“片面的人”。
第二，它们在初级阶段对人造成的心理效应具有相似性。
作为人工体能技术的机器在最初被使用时，曾造成了工人的极度恐惧和自卑，因为工人被置于机器一旁，形同“蒸汽同人的肌肉的竞争”。[8]“通过传动机由一个中央自动机推动的工作机的有组织的体系，是机器生产的最发达的形态。在这里，代替单个机器的是一个庞大的机械怪物，它的躯体充满了整座整座的厂房，它的魔力先是由它的庞大肢体庄重而有节奏的运动掩盖着，然后在它的无数真正工作器官的疯狂的旋转中迸发出来”，[9]而工人则成为“势单力薄”的一方；不仅如此，在加工一些规则性或精度极高的零部件时，机器之“轻易、精确和迅速的程度是任何最熟练工人的富有经验的手都无法做到的”。[10]机器被引入生产系统后，还使得“使用劳动工具的技巧，也同劳动工具一起，从工人身上转到了机器上面”，[11]由此造成了“随着实物世界的涨价,人类世界也正比例地落价”。[12]凡此种种，都使得最初使用机器的劳动者产生了对机器的恐惧、敌对心理，甚至产生了捣毁机器的行动，这就是“19世纪最初15年，英国工场手工业区发生的对机器的大规模破坏(特别是由于蒸汽织机的应用)，即所谓鲁德运动”。[13]我们看到AI的初级阶段也面临了同样的情形。目前的人工智能还只能说处于初级阶段，但各种关于人工智能将全面超过人的担忧早已不绝于耳，其中影响最大的是奇点主义的倡导者库兹威尔。他认为，在50年内，世界将达到一个科技飞速发展的奇点，超级智能将在奇点到来时出现，机器将能通过人工智能进行自我完善，超越人类，从而开启一个新的时代。这一担忧的派生形式包括，人工智能由于超过人的智能，人将无法驾驭和控制它，反过来人会变为受人工智能所控制。这无疑十分类似于先前人们对人工体能的感受和恐惧，也是基于人将自己的“自然能力”与人造技术系统的“人工能力”进行简单对比所形成的“朴素认识”。
新会计制度下，对于我国的行政事业单位财务管理提出新要求，通过探讨研究，制定新的方案解决这些对社会发展有阻碍的问题，让行政事业单位更好的发挥其作用。提高财务管理工作人员的工作素质，加强内部财务管理，建立良好的财务管理观念，不断完善预算管理体系，强化内部控制。这样行政事业单位在新会计制度下才能不断提高工作质量和效率。
当然，即使这样，也不排除人文思想家们的“反思”态度。例如，1918年，当人类已经度过了机器使用的初级阶段后，德国哲学家施本格勒仍对机器这种人工体能技术进行全面的批判，并将机器与工人的对抗推广到与人类的整体性对抗，认为世界的机械化已经进入非常危险的紧张阶段，一切有机物变为了机器组织扩张的牺牲品，人工领域排斥和破坏着自然领域，文明成为与机器相适应的正在操作或总是努力操作的机器；创造物起来反对创造者，目前正是机器这种创造物起来反对欧洲人，使得世界的主宰成了机器的奴仆；机器不顾我们的意识和意志，硬把世界的主宰、我们和所有一切，毫无例外地拉入赛场，在这个疯狂的赛马群中，世界的胜利者将筋疲力尽。[14]海德格尔和马尔库塞等也是对以机器为代表的现代技术进行人文批判的代表人物。这也意味着，对人工智能的人文批判也绝不会随着这一技术以后的发展而终止，这种批判可以适当地转化为更好地建构AI技术的参考，但显然不会成为终止AI研发的理由。
第三，两者在高级阶段的融合及人的自我实现。
将研究区含水层结构概化为2层，第一层对应第四系松散层，地下水类型为孔隙水；第二层为岩溶含水层,地下水类型为潜水。其边界条件概化为：北侧为定流量边界，西侧和东侧为隔水边界，南侧为定水头边界。废渣填埋场是本次评价的主要污染源，污染迁移模拟过程中将这个污染源作为排放面源进行模拟。研究区总面积约为5.06 km2，研究区地下水流系统概化为非均质各向异性三维稳定流。
本刊讯：2018年11月16日，2018中国国际酒业博览会（秋季）在上海国家会展中心盛大开幕。本届酒博会以“世界名酒，共享荣耀”为主题，由中国酒业协会主办，四川博览事务局、泸州市人民政府协办，酒企高管、行业专家、商业巨擘、消费精英济济一堂，共襄盛举。
将降雨量与日最大温度与最小温度作为BP神经网络的输入数据，径流量作为输出数据。图2是BP神经网络对洪号为20001009的这场洪水的模拟值与观测值的对比图。然后，通过模拟值与观测值得到这场洪水径流量的误差序列，再将误差序列作为ARIMA模型的输入变量，得到误差序列的预测值，并用于修正BP神经网络得到的模拟值。其修正后的预测结果如图3所示。
四、两者的价值互鉴
以上的比较表明，人工体能可以充当人工智能的一面镜子，帮助我们打开人工智能的黑箱，而人工智能又可以进一步帮助我们打开人类智能的黑箱；人工体能技术的进化史或社会效应史甚至可视为人工智能技术进化史及社会效应史的预演。于是，我们可以借鉴人工体能来分析人工智能的哲学问题，理解人工智能的人文价值和意义。
对人工智能的一个负面评价是它可能会大量地替代人的工作而使人产生日益深重的无用感。对此的解决途径主要还在于调整心态。我们制造的人工体能技术如汽车、飞机跑得比我们快，我们并不因此而认为人的双腿无用；我们造的起重机、挖掘机远超我们的臂力，但我们并未推论出我们的双手无用。在人工体能超越人的体能时，我们没有惊慌，现在面临局部智能被人工智能超越时同样也不必恐惧。当然对人工智能的惊恐可能是因为人认为自己在万物中的优势是智能而非体能。但如果对智能作广义理解的话，其实并非人的所有智能都是最强的，如在短时记忆上，人就不如猩猩；在感觉能力上，人的嗅觉不如狗、视觉不如鹰……对此我们不曾自卑过。当我们为Alpha Go打败围棋世界冠军而感慨人的智力不如人工智能时，想一想我们今天还为跑不过汽车、火车和飞机而为自己的体能自卑吗？换句话说，人的有用无用，不是人和机器去比较，而是人和人比较，所以不用从体能、记忆、识别、计算甚至决策等方面的能力去看人和机器比较时的有用无用，而要在人和人之间比较鉴赏能力、批判能力、人生体验能力、形成幸福感成就感的能力等，这些方面的有用性是机器所不能取代的。即使自然的奥秘可由人工智能替我们去揭示，但人生的奥秘也只能靠人自己去体验和展现。如果说人工智能使人类的工作都转型为体验性工作，那么体验中的差异是无穷无尽的，此时差异就意味着有用，意味着存在工作，意味着在差异的链条中人总要形成向上竞争的趋向，就要有发展和提升相关能力（如鉴赏力、批判力等）的活动，从中就形成了长久的有用性甚至永恒的工作，而这是比创造使用价值含义更广、意义更大的“有用性”和“工作”。
再如，一些对人工智能的“要求”也可以借鉴我们关于人工体能的类似看法来加以校正。比如，人工智能经常被“评价”为不像人脑的智能，所以不能称其为“智能”。其实，如果真要使人工智能的工作机制完全像人脑一样，那么它的优势也将荡然无存了，正是它仅仅模拟了人脑但并不完全复制人脑的构造和功能，所以它才具有人脑所不具有的优势，正如作为人工体能技术的汽车车轮为什么一定要像人腿呢？如果车轮做得跟人腿一样它还能跑那么快吗？当我们对人工体能并没提出形体上一定要与人相同的要求时，为什么要对人工智能提出这样的要求呢？人工智能装置正是因其不像人脑但又能完成人脑的工作，才具有开发它的意义，因为这样才能克服人脑的局限，至少在运算速度上远超于人。
此外，我们还需要对两种异化和两种尊严进行对称性分析：人工智能和人工体能对于人都存在技术异化问题，都是由于工具发达到一定程度后形成巨大的人工能力所造成的，某种意义上这是人为摆脱在自然界面前过于弱小的代价。而异化中关于人工智能沉溺和替代的问题也可以借鉴人工体能来认识，如当下不少人担忧人工智能的使用会使人产生依赖性，甚至不再使用自己的智力而导致智力退化。其实，从人工体能的使用历史可以看到，人们并未因为人工体能的替代而不再动用自己的体能。这一做法无疑也需要移植到人类的智能活动领域，相信人也必定会以更高的智商和情商来寻求如何在人工智能全盛的时代为自己的智能活动留下地盘，而不至于一切都交由机器人去代理我们；或者说，人工智能即使再发达，人也不会因此不再使用自己的智能，而是将智能转向更有意义的领域。
参考文献：
[1][4][6][7][8][9][10][11][13]马克思恩格斯文集，第5卷[M].北京：人民出版社，2009：487，418，486-487，486，545，438，442，483，493.
[2][美]沙克尔福德.计算与算法导论[M].译者：章小莉等.北京：电子工业出版社，2003：24.
[3][5]马克思恩格斯文集，第8卷[M].北京：人民出版社，2009：279，348.
[12]马克思.1844年经济学哲学手稿[M].北京：人民出版社，1979：44.
[14][苏联]达夫里扬.技术·文化·人[M].译者：薛启亮等.石家庄：河北人民出版社，1987：36.
［中图分类号］ B819
［文献标识码］ A
［文章编号］ 1007-192X(2019)04-0015-06
[作者简介] 肖峰，江西师范大学马克思主义学院、中国青年政治学院马克思主义学院教授、博士生导师。
[基金项目] 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“人工智能的哲学思考研究”（项目批准号：18JZD013）。