人工智能“机器换人”问题重构*
——一种马克思主义哲学的解释与介入路径
□ 潘恩荣 阮 凡 郭 喨
内容提要 本文力图在《资本论》视域中重构人工智能技术背景下的“机器换人”问题，提出一种马克思主义哲学解释和介入人工智能的研究路径。从《资本论》“劳动能力”思想角度看，机器换人争论双方的矛盾根源是，在“人机对立”预设下，思考机器是否以及如何单向度地替换人的劳动能力。 但是基于“人机互补”角度从“劳动时间”概念看，“机器换人”的实质是“以机器运行时间替换人类劳动时间”而非“以机器（生产力）替换人类本身的劳动能力”。 那么，对于人工智能技术背景下的机器换人而言，除了要批判“机器替换人本身”，更要考虑如何确保“人”在各种智力劳动时间之间平滑转换。 这为重构“人类-人工智能机器”的关系提供一种新的思路。
关键词 人工智能 马克思主义 机器换人 人机对立 人机互补
人工智能及其与人类的关系已经成为当代普遍关注的问题， 它也成为国内哲学界热烈讨论的一个新热点。 比如《哲学动态》2018年第4 期发表的赵汀阳先生《人工智能“革命”的“近忧”和“远虑”——一种伦理学和存在论的分析》和张祥龙先生《人工智能与广义心学——深度学习和本心的时间含义的刍议》两篇论文，就人工智能问题提出了引人深思的卓越见解。 人工智能的进步及其结果不仅是一个尖端科技问题， 更是一个关系到人类命运和人类社会未来建构的深刻哲学问题。 但我们注意到， 马克思主义哲学界目前就这一问题仍未展开充分讨论。 本文尝试从马克思主义哲学介入人工智能问题，试图在《资本论》视域中重构人工智能技术背景下的“机器换人”问题，既能解释“机器换人”争论双方的矛盾根源，又能为重构“人类-人工智能机器”的关系提供一种新的思路。
遵循评价指标体系构建的科学性、系统性、完备性、可操作性原则以及结合河北省新型城镇化、信息化发展的实际情况，本文主要从经济发展、基础设施、生态环境、人口、信息基础设施、信息产业、信息人才等方面构建了合理反映新型城镇化发展水平以及信息化发展水平的评价指标体系。该指标体系由2个子系统，7个一级指标层以及18个二级指标层组成，具体指标体系如表1所示。
一、 关于“人机对立”预设的争论及其实质
从“阿尔法狗”(AlphaGo)和“谷歌助理”(Goolge Assistant)开始，每当人工智能技术有了明显的进展，舆论往往惊呼“失业潮”来了。这是因为，以“阿尔法狗”的出现为标志，人工智能展现出革命性的自主学习能力以及相应的“自我进化”能力，在通过大众传媒引起全社会广泛关注的同时，又一次使经典的“机器换人”成为社会的热点问题，人们开始担心机器将从体力到智力全面替换人类。
目前“机器换人”存在两大观点对立的阵营。乐观派主要集中在各国政府与企业。它们认为“机器换人”是一种不可逆的经济趋势，因而积极布局抢占人工智能制高点。例如我国《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35 号)要求举全国之力抢占“2030年人工智能高地”，其雄心几乎覆盖了社会生活的方方面面。 而悲观派主要集中在公众和部分专家学者群体中，如霍金、马斯克和比尔·盖茨等。他们担忧，长期看来人工智能技术背景下的“机器换人”将会引发严重的失业潮，其中孕育的巨大社会风险可能使99%的人成为赫拉利(Yuval Noah Harari)所言的“无用阶级”①。 现有的理论资源难以调和双方的矛盾。 可以预见，随着“机器换人”进程的推进，两大对立的阵营很快就会短兵相接，马克思时代的问题可能再现。一方面经济蓬勃发展，另一方面不断出现新卢德运动②，甚至引爆普遍失业导致社会动荡。
人工智能、 机器人等大规模应用的确存在引发大规模失业的风险。 历史上每一次技术革命或工业革命都伴随着大规模失业和社会动荡。18-19世纪欧洲机器大工业时期的“机器换人”主要是替换体力劳动， 但当前人工智能背景下的“机器换人”显然与前者有所不同，主要是机器替换人的智力劳动。（贾根良，2016）那么，对于目前中国而言，“机器换人”是人工智能机器同时替换智力和体力劳动。在替换体力劳动方面，机器换人对中国是有利的。 由于制造业面临着结构性的劳动力短缺和产品质量不稳定等问题，“机器换人” 成为产业升级和经济可持续发展的有力保障。 因此， 中国的“机器换人”进程正在加速，且没有明显地引发群体性事件或社会问题。在替换智力劳动方面，因为当前许多“智力型职业” 可能被人工智能机器消灭， 公众甚至专业人士都开始担心自己将会被人工智能机器取代。产业界的研究表明，人工智能技术背景下的“机器换人”已经伸向了那些过去被认为是难以被机器替代的“白领”、“智力型”岗位，如医疗健康领域、法律服务领域的机器人律师等（腾讯研究院等，2017）。
被替换出去的劳动者集中为产业后备军，他们绝对服从于资本， 为资本的增值提供随时可被剥削的人身材料（第729 页）。 产业后备军主要来自两个方面。 一个是资本有机构成的提高把成年工人排挤出原有的工作岗位； 另一个是被解雇的成年了的儿童劳动力。 机器大工业对儿童劳动力的需求使他们从小便在工厂中从事一些毫无技术含量的工作，一旦这些儿童达到成年的年纪，自身的廉价优势丧失的时候，就会被资本家解雇，成为社会上没有劳动技能的剩余劳动力。
总的来说，此次人工智能技术背景下的“机器换人”争论有一个基本预设，即“人机对立”，集中表现为人工智能机器能单向度地替换人类， 且人类的优势越来越小。在此预设下，悲观派及其批判性研究的声音非常响亮、振聋发聩。 然而，单纯的批判难以建设性地解释问题并回应当代中国“机器换人”和产业升级换代的实际需求。
现在的问题是， 马克思主义哲学如何回应人工智能技术背景下的“机器换人”问题，并提供建设性治理思路？
国内目前对于“机器换人”的争论主要存在于以下三方面。首先是“失业问题”，国内外针对简单劳动的“机器换人”早已展开，更具技术含量的“机器换人”也正在酝酿。 其次是“阶级问题”，例如赫拉利认为， 未来极少数人掌控智能科技成为进化的新物种，99%的人类将成为无用阶级。 第三层问题是“人类命运问题”，已经故去的著名物理学家霍金等认为，人工智能将奴役人类，甚至导致人类种族灭亡；特斯拉创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)将人工智能比作核武， 他与26 个国家的116 名专家公开呼吁采取相关的措施来制止围绕“智能武器”而展开的军备竞赛，甚至提出“火星殖民”的应对计划。
阮列敏补充道，“目前，我们已经派遣了两位医生前往英国进修，还有两位全科医生前往交流；他们也派遣了四五位医生到宁波调研，将来会合作完成一份中国全科医生培训模式的报告”。
(1)聚光器自身光学性质及接收器内工质吸热升温的熵增造成 损失，导致集热子系统 效率远低于本身热效率。
为了回应人工智能及其引发的三大担忧，我们需要首先将“智力劳动”的黑箱打开，看看人工智能如何替换人的智力劳动。在马克思眼里，智力劳动其实还可以细分为“动物式的本能的劳动能力”和“专属于人的劳动能力”。 马克思指出，蜜蜂建造蜂巢的劳动形式是一种动物本能（第208页）。专属于人的劳动形式有三种。 第一种是有目的的控制能力， 劳动过程中劳动者控制着智力劳动：“使自身的自然中蕴藏着的潜力发挥出来，并且使这种力的活动受他自己控制”。 第二种是想象能力，“劳动过程结束时得到的结果， 在这个过程开始时就已经在劳动者的表象中存在着， 即已经观念地存在着”，“表象中” 在德文版中用的是der Vorstellung，意指“在构思、想象中”。第三种是创造能力，劳动者“不仅使自然物发生形式变化，同时他还在自然物中实现自己的目的”。
与一般哲学反思人工智能的方式不同， 马克思主义哲学更多聚焦于“人与人”而非“人机”关系，其“阶级问题”也是人与人之间的阶级关系，而非人机之间的阶级关系。我们认为，这是一个根本性的因素， 造成马克思主义哲学在人工智能及其与人类关系问题上介入较少。幸运的是，《资本论》（第一卷） 详细地讨论了机器替换人的体力劳动。另一方面，《资本论》 对待新技术和新机器的态度是既有批判性又有建设性。 马克思强调“1830年以来的技术发明都只是镇压工人反抗的武器”（《马克思恩格斯全集》第44 卷，2001，第501 页；以下同文献引用只注页码）， 这是他的批判态度。但是，《资本论》 主要研究英国工业革命完成后的经济和社会问题（第8 页），研究范围集中在1735年到1830年之间英国的工业化过程，这期间的新技术和新机器具有发展生产力的建设性作用。 ④因此，回到《资本论》视域中探讨人工智能技术背景下的“机器换人”问题，既保持批判性又有更多的建设性。
二、劳动能力理论：马克思《资本论》视域中的机器换人问题
马克思认为，人的“劳动力”或“劳动能力”是人在劳动过程中运用的“体力(Physischen)和智力(Geistigen)的总和”（第195 页）。 在工场手工业时期以前，劳动者独立完成劳动，这是一种同时包含体力和智力的劳动。随之而来的分工，使得劳动者的劳动分化为体力和智力两大等级， 即一部分人专门从事体力劳动， 另一部分人则专门从事智力劳动。体力劳动方面，分工把人的劳动力发展成单调的机械的肌肉力， 使人的智力成为不被需要乃至碍事的多余物， 因为“思索和想象会产生错误……在最少用脑筋的地方， 工场手工业也就最繁荣”（第418 页）。
智能劳动方面，分工使得智力劳动转化为资本支配体力劳动的权力（第487 页）。首先，智力劳动的人成为“特殊对象”。 马克思在分析为数不多的拥有知识和手艺的高级工人时指出，“他们不属于工厂工人的范围，而只是同工厂工人聚集在一起”（第484 页）， 因此这些高级工人也就没有在这一轮里被“机器换人”给换掉。 另外，传统的技艺工人、有科学知识的工人，也不属于“机器换人”的工厂工人范围。 其次，“物质生产过程的智力作为他人的财产和统治工人的力量同工人相对立”（第418 页）。 由于大规模协作的发展，产生了对监督等非生产性职能的需求。 资本家把监督职能交给特种的雇佣工人，自己则作为“司令官”般的存在，掌握工业上最高的权力。“工业上的最高权力成了资本的属性，正像在封建时代，战争中和法庭裁判中的最高权力是地产的属性一样”（第386 页）。智力劳动控制体力劳动的原理与机器控制体力劳动的一样，但机制不同。在工业革命后建立了机器大工业， 新产生了少量拥有科学知识或手艺的劳动者，如工程师、机械师和木工等（第484 页）。 他们不属于“机器换人”的工厂工人范围，但是被资本收编作为支配体力劳动者的力量， 因为他们负责检查和修理机器， 而机器是保持对体力劳动者压力的重要手段。
最关键的是，分工导致机器产生，后者开始全面地替换人的体力劳动（第426 页）。微观上，机器是按照人的意图来替代熟练男性工人(Man)体力劳动的产物。 工场手工业协作和分工通过群体性劳动使得手工业的“秘诀”，分解成为简单的、无需脑力的动作，⑤再专门化为劳动工具，形成局部工人（第421 页）。 最后，连局部工人也被继续分解，专门化为劳动工具后再集成为机器。因此，随着生产对男性工人的体力劳动的熟练度的要求降低，工人的价值也不断降低（第425 页），工场开始倾向于使用儿童或女性工人替换熟练的男性工人。宏观上，经历了工业革命之后，机器几乎将从事体力劳动的人类(MAN)全部替换。 微观上的“机器换人”就是用工具机替换熟练工人，马克思认为这是工业革命的起点， 也是手工业或工场手工业生产过渡到机器生产的起点（第430 页），因为工具机能抓住劳动对象，并按照一定的目的来改变它。经历工业革命后建立的机器大工业， 最终只留下极少部分体力劳动者，他们围绕着机器而存在，从事着操作机器或者给这些“机器工人”做单纯打下手的工作。 （第484 页）
从马克思的劳动能力思想角度看， 机器大工业技术背景下的“机器换人” 具有以下特征。 在“质”上，机器大工业用低质量的劳动者替换高质量的劳动者， 肌肉不再成为衡量劳动者劳动能力高低的标准。马克思把劳动力分为不同的等级，不同等级的劳动力的酬劳是不等价的。 以儿童和成年男子(Man)的时间为例，1864年儿童的周工资是2 先令6 便士（第457 页），1863年刚经历了棉慌的织布和纺纱工人周工资是3 先令4 便士、3 先令10 便士、4 先令6 便士、5 先令1 便士等 （第525 页），资本家更乐于使用时间更廉价的儿童工人、少年工人（18 岁以下）和妇女。 在“量”上，机器大工业在量上实现由少量劳动者替代大量劳动者工作。 机器大工业时期是把机器当作生产资料，“成了工人本身的竞争者”（第495 页）。 机器大工业通过技术的改良，在保证产量和质量的前提下，极大的节省了劳动力，同时，隐性地减少了新增的就业岗位。例如，采用新机器的工厂在进行同样规模的生产活动时只雇佣30 人便可以完成全部工作，而如果是采用旧机器则需要100 位劳动工人，那么这70 个工作岗位就是被新机器替换掉了。
长期来看，面对人工智能的惊艳表现，人类的自信心可能会有所动摇。 一方面是对自身劳动能力的不信任。 人工智能在数据、计算、医疗等领域所展现出来的能力已经远远超过了人类， 这将会导致一个问题：人工智能的运算结果和人的决策相比，谁更值得信任？ 现实是，人们已经开始把人工智能的“运算”结果作为判断的依据。 在许多领域，人工智能的“运算”正在成为决策形成的主要来源，而人只是作为最后象征性的敲定者。以人工智能专家系统在医疗领域的应用为例， 智慧诊疗能够根据患者的情况快速浏览浩瀚的医疗文献，从中搜寻出匹配的文献资料， 并给出相应的诊断建议。 人工智能正在以其卓越的技能获取人类的信任、分享人类的决策权力。“在非常短的未来里，由于强人工智能的决策远远优于人类， 越来越多人类放弃自主决策而完全依赖人工智能， 成为人工智能的人体 ‘人替’(Avator）”（郭喨等，2017）长此以往， 人类将会形成对人工智能的过度依赖以及对自我能力的过度忽视。 另一方面是人类对自我价值的怀疑。 人类通过劳动形成一定的社会关系，并在这种社会关系中实现着自我的价值、创造着自己观念中的“应然”世界。 人工智能的发展使得大部分人从劳动岗位中脱离出来， 继而从社会总生产的社会关系中脱离出来， 削弱了人与社会之间的联系， 降低了人在整个社会价值体系中的份额和权重。长此以往，人类将陷入前所未有的自我价值迷失困境。
机器大工业主要在新的体力劳动领域和智力劳动领域分层吸纳被机器替换的劳动者。 新的体力劳动领域有两种情况（第509-510 页）。 一种是机器提高了工作效率，也增加了原料的消耗量，于是提供生产资料的就业工人也会随之增加； 另一种是扩大再生产创造了就业岗位的绝对增加。 虽然在同一个生产部门中工人被机器排挤出来，可是机器大工业也创造了巨大的市场， 使得社会上的工厂数量增加，对工人的需求随之增加。新的智力劳动领域也有两种情况。一种是新型工人，如工程师、机械师和木工等（第484 页）；另一种是，非生产性的劳动部门的雇佣， 比如作为现代家庭奴隶的“仆役阶级”：仆人、使女、侍从，等等（第513页）。
(1)模型要求利用CFGJ与PD-HFLTS刻画并处理不确定决策信息，该方式表达更为便捷，传递信息更为丰富，计算更为精准。
2.1.1 对苏丹草株高的影响 孕穗期苏丹草的株高由高至低的处理依次为F2>F3>F1>F6>MR>CK>F4>F5>P，其中，F2和F3的株高较高，分别为320 cm和318 cm，而P处理苏丹草株高最低，为291 cm。各处理苏丹草的株高较P处理高6.38%～12.68%，各处理(除P，F4和F5)株高较CK提高了1.99%～5.39%，F2和F3的株高均显著高于P(P<0.05)，其余各处理与CK相比差异不显著(P>0.05)(图1-A)。
三、从“人机对立”到“人机互补”
打开“黑箱”⑥是从批判研究走向建设性研究的重要途径。在大工业机器替换人的体力劳动时，智力劳动作为一个黑箱存在。然而，在人工智能机器替换人的智力劳动时， 智力劳动不能再被视为一个黑箱。否则，我们容易误以为人工智能机器将整体替换人的智力劳动， 也即机器将人“彻底替换”。
在上述三个方面，“失业问题” 是近忧，“阶级问题”“人类命运问题”是远虑。“远虑”是目前哲学反思乃至整个人文反思和批判的热点，③主要探讨“人类-人工智能机器”之间的关系，而且是一种对立的甚至替换性的关系。 琐碎的、实际的“失业问题”不是哲学的关注焦点，往往被看作是经济学问题。 尽管人无远虑必有近忧， 但是我们认为如果“近忧”能够恰当地解决，“远虑”就不一定会出现。因此，我们引入马克思主义哲学，按照《资本论》的研究路径在经济学基础上进行哲学反思和批判，即从近忧“失业问题”切入，通过解释和重构“机器换人”问题探寻影响“阶级问题”“人类命运问题”的可能性。
现在的问题是， 引发人们担忧的人工智能机器究竟能替换人的哪些智力劳动能力？目前来看，人工智能主要体现三种“智力”能力：重复性运算能力、大数据统计学习能力和知识存储能力。 ⑦从马克思的劳动能力思想来看， 上述人工智能三种智力能力没有一样是专属于人的劳动能力。反而，它们更接近于动物式的本能劳动能力。 ⑧所以，除非人工智能发展出专属于人的智力劳动能力——控制能力、 想象能力和创造能力——我们就暂时无需过于担忧人工智能可能引发的各种问题，见图1。 然而，目前在人工智能技术背景下的“机器换人”争论中，悲观派的声音更加响亮。
综上所述， 在马克思劳动能力视域中，“机器换人”主要是机器替换“人本身”的体力劳动能力，无论是具体的成年男子(Man)还是一般意义的人类(MAN)。 大工业机器主要是模拟强壮的肌肉，人工智能机器则模拟人类智力。因此，在人工智能技术背景下，机器换的是人的智力劳动能力。 然而，两方面结合起来，机器几乎把整个“人”都要替换掉，这不仅仅引发失业担忧，甚至引发阶级奴役担忧和人类命运担忧。
图1 人类劳动能力与机器生产能力的关系
我们认为， 人们之所以对人工智能可能引发的后果充满忧虑， 不是因为人工智能技术及其机器已经能够全面替换人的劳动能力， 而是争论双方在思考“机器换人”问题时预设了“人机对立”——这来自马克思等学者的经典论述， 以及历史呈现出来的图景。
在“人机对立”预设下，“机器换人”就是“机器替换人类(MAN)本身的劳动能力”。 当然会直接引起人们本能的警觉和排斥。 因此，如果不突破“人机对立”理论预设，随着人工智能的发展，人们将对“机器换人”越来越担忧、恐惧，甚至引发社会动荡，造成不可预想的严重后果。突破“人机对立”框架的契机可以回到《资本论》中寻找。 马克思在讨论“相对剩余价值”时，涉及到“机器换人”问题。当《工厂法》 规定工人的最长劳动时间不能超过12小时后， 资本家不能通过延长绝对劳动时间获取更多剩余价值， 于是采取另外一种方式——相对剩余价值生产。 通过工具、机器等改进提高效率，缩短工人为自身存在所需的必要劳动时间； 相对地， 资本家可以无偿占有的工人劳动成果的时间增加了。因此，研究“机器换人”问题可以借鉴绝对劳动时间和相对劳动时间概念。
抽取市售豆奶饮料30批次，配料表明示均以大豆为主要原料。取豆奶饮料40 mL置于50 mL离心管中，10000 r/min离心5 min，弃上清，取沉淀80 mg于2mL离心管中，按照试剂盒说明书操作提取基因组DNA。若单次离心沉淀较少，再次取样，重复离心1～2次。以提取的DNA为模板，分别进行RT-PCR和ddPCR反应，检测CaMV35s、NOS、Lectin基因。
在劳动时间视域中， 机器大工业技术背景下“机器换人”的结果并没有实质性的改变。 假设工人每天工作12 小时，在分工体系中体力劳动时间为8 小时，智力劳动时间为4 小时。当机器替换了体力劳动时间之后，多余出来的8 小时时间，部分转换为如仆人、使女、侍从等智力劳动时间，另外部分转移到扩大再生产所需的体力劳动时间。 但是，在马克思的时代，随着工业化不断深入最后达到工业革命的高度， 社会上扩大再生产所需的体力劳动时间越来越少， 而智力劳动时间的需求并没有明显提高，于是，社会层面就会出现规模性的失业现象，形成产业后备军。
从劳动时间角度探讨“机器换人”问题，实质是探讨如何通过调整人(Man)的各种劳动时间的比例适应技术发展，而非探讨机器如何替换、抛弃人类(MAN)本身。 这是从“人机对立替换”到“人机互补替换”的视角转换。 对于当代中国的“机器换人”和经济升级换代的强烈需求，新思路既能说明“机器换人”带来的劳动时间变更效应，也能提供建设性的治理思路。首先，这可避免人们本能地对人工智能及其机器产生抵触与恐惧的负面情绪。其次， 这能够更加客观地呈现人工智能技术对社会和公众的各种效用， 无论正面作用还是负面作用， 使人能够更加理性地看待人工智能技术及其机器可能引发的问题。最后，这给人们留下一定的时间和空间，可以通过劳动时间的转变，重构“人机关系”来治理相应的社会问题。
如前所述， 目前人工智能机器未能替代任何一样专属于人的劳动能力。因此，在劳动时间思想框架中， 人工智能机器目前的替换目标是涉及重复性运算能力、 大数据统计学习能力和知识存储能力的“智力型职业”人员。 下一步可能的替换目标是人的动物式的本能劳动时间，例如，类似马克思眼中“仆役阶级”的服务机器人。远期来看，除非人工智能发展出类似专属于人的劳动能力， 人们无需过于担忧人工智能及其机器， 人本身不会被机器替换， 也不会像机器大工业时期一样被动进入当代的产业后备军。 因此，“机器换人” 仍在继续， 但人们将更多地拥有专属于人的劳动时间——尽管这是有前置条件的。
四、开启“人工智能马克思主义”新研究领域
但是，人工智能技术背景下“机器换人”的结果将发生细微而又本质不同的变化。从过程来看，人工智能机器对智力劳动的替换过程与大工业机器对体力劳动的替换过程类似， 将人从原有的领域中替换出来，再把他们引导到新的工作领域。然而，从结果来看，人工智能机器是在智力劳动时间范围内替换人的劳动时间；大工业“机器换人”与之不同， 是在体力劳动时间和智力劳动时间之间替换人的劳动时间， 将人的体力劳动时间替换为智力劳动时间。
前面提到，人的劳动时间转变是有条件的。如果在“机器换人”期间，人的劳动时间不能正常转变，那就容易引爆失业潮、导致卢德运动，甚至引发阶级问题和人类命运问题。 典型的例子就是18世纪英国和19 世纪欧洲大陆工业化过程中的各种卢德运动、工人运动、阶级斗争和社会动荡。 马克思恩格斯认为资本主义制度是根源所在， 甚至提出以共产主义社会替换资本主义社会的方案解决“机器换人”引发的社会问题。
对于人工智能技术背景下的 “机器换人”而言，除了要批判“机器替换人本身”，重点在于，如何确保“人”(Man)在各种智力劳动时间之间平滑转换。 对未来中国人工智能战略和以“机器换人”为基础的产业政策而言， 这是一种可行的治理思路，可以从技术和制度两个方面寻求保障。从技术方面来看， 当人工智能尚不能全面超越人的能力时，人们才有一定的时间转变自己的劳动时间。技术是可以直接冲击人本身的， 如果技术方面的发展超越人的能力太快， 人们没有足够的时间缓冲和适应技术及机器的冲击， 容易引发类似砸机器的卢德运动。从制度方面来看，当社会制度能够提供足够的基本保障时， 人们才有一定的空间平稳地完成转换劳动时间的过程。也就是说，制度通过提供一定的迂回空间避免技术直接冲击人本身。否则， 人们没有足够的空间从一种劳动时间转换到另一种劳动时间，人本身不得不直面技术本身，容易引爆失业问题导致社会问题。
CIC滤波器是一种基于零极点相消的FIR滤波器,经常运用于高速抽取系统中。对于CIC滤波器和FIR滤波器,Altera 公司提供抽取率可变且参数可配置的IP核,通过MATLAB中的FDATOOL滤波器设计工具,将滤波器的原型参数设计好,然后根据这些参数进行滤波器的IP核参数配置。本文采用IP核设计的方式可有效缩短开发周期。
从前文论述中，我们可以发现，人工智能及其与人类的关系并没有什么神秘性，其“门槛”并没有高到将马克思主义哲学挡在门外的程度。 我们认为， 人工智能机器首先表现为一种技术产品(Technical Artifact)，那么，马克思早期的批判理论足以完全地批判人工智能机器大规模应用可能带来的近忧“失业问题”。其次，马克思在《资本论》第一卷中详细地讨论了技术起源与演化的过程，那么， 马克思主义哲学就可以进入人工智能机器设计和制造的黑箱中，也将可以介入和重构“人类-人工智能机器”的关系，从而影响远虑“阶级问题”“人类命运问题”。
挑战墨西哥和白人文化中根深蒂固的父权价值体系（Madsen,2000:2）是塞利亚文化身份建构的另一关键。
由于“历史经验”和批判思维的惯性，也由于人工智能专家与公众之间的知识鸿沟、 大众传媒的推波助澜， 导致人工智能技术背景下“机器换人”成了妇孺皆知的“狼来了”故事。人们却没有意识到，从劳动时间视角看，“机器换人”实质是“以机器（运行时间）替换人类劳动时间”而非以“机器（生产能力）替换人类本身的劳动能力”。通过制度重构， 我们可以拥抱而不是像卢德分子一样打砸人工智能机器， 后者正在赋予人类前所未有的能力，我们人类将在“专属于人的劳动时间”里获得前所未有的新发展， 无限接近理想的共产主义生活方式。 当“失业问题”得到恰当解决时，远虑的“阶级问题”“人类命运问题”将不再那么压抑。 这是开启“人工智能马克思主义”新研究领域的一种尝试，聚焦点从“人与人”关系拓展到“人与机”关系。
注释：
从劳动时间角度看，我们认为，“机器换人”的实质是“以机器（运行时间）替换人类劳动时间”而非“以机器（生产能力）替换人类本身的劳动能力”。那么，“劳动时间”是“人类(MAN)施行劳动能力的时间”，马克思的劳动能力思想可以具体化为劳动时间思想。
①2017年7月6日，中信出版集团和百分点集团联合举办了XWorld 大会，《人类简史》《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利发表演讲时认为，99%的人在人工智能时代将成为无用阶级， 而剩余的1%掌握人工智能的人将成为人类进化新物种。
②卢德运动指的是英国工业革命期间发生工人捣毁机器等一系列事件。 卢德运动、卢德分子都被认为是反对新技术的概念。
③相关研究参见赵汀阳：《人工智能“革命”的“近忧”和 “远虑”——一种伦理学和存在论的分析》，《哲学动态》2018年第4 期， 第5～12 页； 张祥龙：《人工智能与广义心学——深度学习和本心的时间含义的刍议》，《哲学动态》2018年第4 期，第13～22 页；孙周兴：《人文科学如何面对人工智能时代?》，《哲学分析》2018年第2 期，第35～41 页；孙伟平:《关于人工智能的价值反思》,《哲学研究》2017年第10 期, 第120～126 页；金观涛：《反思“人工智能革命”》，《文化纵横》2017年第4 期，第20～29 页；等等。
矗立在湖畔一处山崖峭壁上的布莱德城堡，为湖景增添了许多梦幻色彩。这座中世纪的城堡是斯洛文尼亚最大、最古老的城堡之一。古典建筑和湖光山色和谐地融为一体，在季节和光影的变化中，默默地向世人展现着自己多姿多彩的风貌。
④马克思认为英国工业革命起始于1735年淮亚特发明的新纺纱机，参见参考文献4 第428 页。 根据马克思关于1830年的判断， 可以判断马克思眼中英国工业革命到1830年为止。 这与西方一般认为英国工业革命从18 世纪50年代到19 世纪50年代的观点相近，但实质不同。 相关讨论可参见潘恩荣：《〈资本论〉及其手稿中“创新驱动发展思想”哲学研究述评》，《自然辩证法研究》，2015年第8 期，第41～46 页；另参见潘恩荣：《创新驱动发展与资本逻辑》，杭州：浙江大学出版社，第4、91～94 页。
在借助网络资源开展教学的过程中，由于网络自身具备一定的多样性，所以教师也需要对自身的教学手段进行优化。比如，教师可以鼓励学生在课余时间自主收集与教学内容相关的素材，并在正式教学的过程中进行展示以及讲解，将学生真正地融入教学中，激发学生的学习意识，提升学生的实践能力以及自主学习能力。此外，在对自己的素材进行介绍的过程中，学生也能够锻炼自身的表达能力以及思维能力。
⑤更多关于手工业技艺“秘诀”破解的讨论，参见潘恩荣：《〈资本论〉及其手稿中“创新驱动发展”机制的动力建构——基于现代技术哲学经验转向的视角》，《长沙理工大学学报（社会科学版）》2015年第4 期，45～52。 另参见潘恩荣：《创新驱动发展与资本逻辑》，杭州：浙江大学出版社，第125～140 页。
小说的社会背景处在一种中西文化冲突碰撞的“阵痛期”。在五四新文化运动的影响下，传统的中国女性在思想上已然被西方文化打开了缺口，但是还不彻底，以上所述的“女”的委屈与妥协与“人”的思考与追求一直处于一种矛盾冲突之中。这一状态的产生正是因为当时传统社会与战争年代对于“女”与“人”的完美结合所设置的一道又一道难以跨越的屏障。
⑥通过打开技术黑箱，技术哲学从“社会批判主义”实现“经验转向”，开启了现代技术哲学研究新图景。 更多关于技术黑箱的讨论，参见潘恩荣：《〈资本论〉研究需要引入“技术逻辑”》，《哲学研究》，2015（9）：103-107.另参见：潘恩荣：《创新驱动发展与资本逻辑》，杭州：浙江大学出版社，第97～114 页。
⑦我们对此应该保持必要的谦逊，因为这一论断有可能被局部突破。 因此，我们这里所谈论的“人工智能”限于业界对人工智能的主流界定， 即算法层面的机器学习、深度学习，技术方向的自然语言处理、语音处理、计算机视觉、规划决策系统、大数据和经典的统计分析。
⑧在“智力劳动能力-体力劳动能力”框架中，当人工智能显示出来的智力能力不属于专属于人的智力劳动能力时，那么唯一的可能是接近动物式的本能劳动能力。 本研究只在“智力劳动能力-体力劳动能力”框架范围使用这样的结论。 至于这个结论是否在通常情况下成立，需要结合人工智能和认知科学理论进一步论证。 对人而言，“本能”是肢体协调运动、常识及其运用等能力。 这将涉及两个方面。 一方面，人工智能和机器人领域，实现四肢行走或双腿直立行走的技术突破主要是接近动物式的本能。 例如，2018年5月9日《自然》杂志发表的DeepMind 公司文章表明， 人工智能能够达到具有类似哺乳动物导航能力的水平， 甚至更高。 参见：Banino, A., et al., Vector-based navigation using grid-like representations in artificial agents.Nature, 2018.另一方面，莫拉维克悖论(Moravec's Paradox)表明，机器在智力测试或玩跳棋方面达到成人水平是相对容易的，但机器在感知和机动性方面达到一岁婴儿的水平却是困难的、 甚至是不可能的。 参见Moravec, Hans (1988),Mind children : the future of robot and human intelligence,Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press。 但这已经超出本文讨论，所以暂不做论证。
参考文献：
1.贾根良：《第三次工业革命与工业智能化》，《中国社会科学》2016年第6 期。
2.腾讯研究院等：《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》，中国人民大学出版社2017年版，第271 页。
3.郭喨、张立、盛晓明：《人工智能技术集成和演化带来社会风险》，《中国科学报》2017年8月10日，第5 版。
4.《马克思恩格斯全集》第44 卷，人民出版社2001年版。
作者潘恩荣，哲学博士，浙江大学马克思主义学院教授； 阮凡，浙江大学马克思主义学院博士研究生； 郭喨，哲学博士，浙江大学光华法学院司法与人工智能研究中心博士后。 （杭州310028）
* 本研究受安徽省社会科学创新发展研究课题攻关项目“人工智能革命及其社会治理”（2018CX125）、浙江科技学院自主科研基金重点项目“人工智能时代的马克思主义若干重要问题研究”（2019JL05）和中央高校基本科研业务费专项资金资助。
责任编辑 余 越
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