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作者 | 数据与智能
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还记得上次我们从仿生学的角度来看待人工智能吗？但是和仿生学派强调对人脑的研究和模仿不同，实用主义者从来不觉得人工智能的实现必须遵循什么规则或理论框架。
有句俗话说：黑猫白猫，能够逮住耗子的就是好猫。在人工智能的语境下呢，这句话可能要说成：简单程序，复杂程序，聪明管用的就是好程序。
也就是说，无论计算机以何种方式实现某一功能，只要该功能表现地与人在类似环境下的行为相似，就可以说，这个计算机程序拥有了在该领域内的人工智能。这一定义从近似于人类行为的最终结果出发，而忽视了达到这一结果的手段。
另一种对人工智能的近似定义就更加强调人工智能的实用色彩：是说，人工智能就是可以解决问题并获得最大收益的计算机程序。略懂一些编程的人都知道，几乎所有的程序设计语言都提供了类似if else的分支结构。那么，与if else相关的一个哲学问题是，程序根据某个条件进行判断并完成相应操作的时候，这个判断以及随后的决定是由计算机自己做出的还是由编程的人做出的？
如果是由计算机自己做出的，那能不能说所有执行了if else语句的计算机都是人工智能？那如果不是计算机做出的，计算机根据运行时的情况做决策时，人又在哪里呢？
哲学思辨很容易陷入这样的两难境地，但实用主义者根本不把这当回事–执行if else的程序是否有智能，完全要看那个程序是不是做了和人相似的有智能的事。像这样的专家程序就是靠大量if else来模仿人类专家的判定规则，这当然属于人工智能的范畴 ，而普通的数值计算程序即便使用了if else，也不能被称作人工智能。
实用主义者备受推崇的一个例子是MIT于1964年到1966年开发的智能聊天程序ELIZA。这个程序看起来就像是一个有无穷耐心的心理医生，可以和无聊的人或需要谈话治疗的精神病人你一句我一句地一直聊下去。
当年，ELIZA的聊天记录可谓是让人大开眼界。但事实上，ELIZA所做的，不过是在用户输入的句子里，找到一些预先定义好的关键词，然后根据关键词从预定的回答中选择一句输出，在ELIZA的心里只有词表和映射规则，其实它才不懂用户说的话是什么意思呢。
这种实用主义的思想在今天仍有很强的现实意义。比如今天的深度学习模型在处理机器翻译、语音识别、主题抽取等自然语言相关的问题时，基本上都是将输入的文本看成由音素、音节、字或词组成的信号序列，然后将这些信号一股脑塞进深度神经网络里进行训练。
深度神经网络内部，每层神经元的输出信号可能相当复杂，但问题不大，只要整个模型的最终输出满足要求，这样的深度学习算法就能够工作得很好，在研究者看来深度学习模型是不是真的跟大脑神经元理解自然语言的过程类似，这一点也不重要，重要的是，整个模型可以聪明地工作，最终结果看起来就像人做的一样就好了。
总而言之，从实用主义的思路来看，人工智能就是与人类行为相似的计算机程序，大家可以大家可以带着这个观点，去留意观察存在自己身边的人工智能。
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