人工智能的自然辨證法則思考
一、人工智能的哲學淵源
人工智能是一個新興的，吸引眾多研究者的普遍研究領域。但是從亞里士多德支配意識中理性部分形式化為集合開始，再到唯物主義關于大腦依照一定物理定律運轉而成意識。卻潛在的推動著以后人工智能的誕生與發展。亞里士多德提出一種三段論機械推理的原則，很久以后帕斯卡制造出了機械計算器，工業機器人維修，近似的將思維在機器上加加減減，萊布尼茲更是試圖對概念而非數字進行操作。笛卡爾堅持推理的重要性，第一個給出了關于意識和物質的區別并由此引發了一系列清晰的討論。因此有了能處理知識的物理意識，而后需要的便是知識的來源和表示的討論。
培根的《新工具論》，休謨的《論人類天性》繼而從經驗主義、感知論以及歸納原理方面很多研究學者進行了分析和討論這種知識的來源。在羅素的基礎上發展起來維也納的邏輯實證主義學派，將知識表示為對應傳感器輸入的觀察語句相聯系的邏輯理論。最后便是意識如何將知識和行動聯系起來的哲學討論，逐漸發展一種理論決策規范從而指導行為。
正是這些哲學思想與理論的誕生，指導和作用于人工智能，這一個關于如何獲得并表示以及如何利用計算機等工具進行人類思維信息過程模擬的科學。如今的人工智能越來越具有挑戰性、吸引性和普遍性，其交叉社會科學和自然科學，通過哲學的思考為指導，從心理學的行為來出發，神經理論的模擬，經濟學的決策，控制論的優化，語言學的表述，以數學的原理來計算，并用計算機為工具實現機器的智能。
雖然這是一個令人興奮的主題，在興奮之余，隨著各種研究的不斷深入，存在的問題不斷突出，不得不用自然辯證法這一門自然科學、社會科學與思維科學相交叉的哲學性質學科來規劃。急切需要從自然辯證法研究自然界本質和發展規律的角度看待與對待人工智能的發展與研究，使其正確的走在自然進化的科學歷史發展軌跡上，也通過人工智能的發展實踐來補充和完善自然辯證法不斷發展的科學體系。
二、人工智能的韁繩辨證唯物主義自然觀
從每年增長的對人工智能領域的研究人員數量、論文數量、以及研究機構和各項會議的建立與活動，并且隨著包含著智能一詞的產品越來越多。人類的生活也隨之達到讓人驚嘆不已的地步。在帶來這些的同時，也引發了智能危機，迫使有些人們去擔憂道德上的顛覆以及機器戰勝人類的恐慌。
自然系統包含了存在觀和演化觀的統一。列寧指出：物質是標志客觀實在的哲學范疇。這種客觀實在是人通過感覺感知的，它不依賴我們的感覺而存在，為我們的感覺所復寫、攝影、反映。正是如此，人類才有可能利用計算機這種機器去復寫、攝影和反映這種客觀存在的物質。但是自然界的物質形態是多樣的，這就要求這種機器能夠對多種形態的外界物質進行識別分類，歸納出其中的統一性。這些物質對人類認識也存在不確定性，比如機器視覺需要借助哲學討論顏色是主觀的還是客觀的，或者顏色是光與物質相互作用的結果，怎么樣的作用，怎么樣的描述才能準確。然而這一切模糊性只是這種機器智能性的初態，具有一定的機械性、不確定性，并且使用的是已經發現并可利用的自然變化規則，有些符合弱人工智能的觀點，其認為不可能制造能真正地推理和解決問題的機器，這些機器只是看似是智能的，但不會真正智能，也不會有自主意識。相反的則是強人工智能認為可以制造出，如今主流科研及成果集中在弱人工智能上，而強人工智能則停滯不前。
為了使智能顯的更加智能，人類必須思考建立一個這樣的系統，或者是多個這樣的系統建立的系統。自然辯證法一般認為，運動變化著的若干部分，在相互聯系、相互作用之中組成的具有某種確定功能的整體謂之系統；使其具有整體性、開放性、動態性和層次性。人們可以建造這樣一個機器，一個可以和外界交流的會話層，一個可以汲取外界能量的吃飯層，以及一個內部的處理層。如果分的越細，通過各層各要素的相互作用，使其系統具有更多功能。同時不同結構的機器能夠達到不同的功能，環境又要求人類去制造滿足需求的機器，又便會反作用于結構。因此系統與組成要素及環境的辯證統一關系逐一形成了人類制造智能機器的限制。
這一切的發生都是在人類賦予機器的智能之上。受到人類自身知識和能力的限制，只能使機器的層次和結構遠遠達不到人類自身系統的復雜程度。也就限制了這種機器系統的演化，嚴重影響其自組織能力。在假設能夠制造出類人的智能機器，則必須要求人類完全了解自身以及社會性的知識，然而人類在研究自身上就存在眾多疑問，在浩瀚的人類奧秘面前，對自身的認識的路途達到遙遠無期的境界。因此人類若想制造出和人一樣智能體的路途也是遙不見期。不僅如此，還深受著改造自然能力的影響，比如對機械器件的制造工藝的要求，消耗能量的要求，以及其運行對生態自然的影響的要求，等等自然本身的限制。若根據生態自然觀的人與自然和諧的愿景，人類在渴望改造自然，發揮人類自身的能力的同時不希望影響自身的生存。根據辨證唯物主義自然觀，人類在了解一定的自然系統及其中一系列系統原理之后能夠制造出一定智能的智能體，但是對于更復雜更智能的智能體則會受到種種的限制，需要理解進化和退化、漸變與突變、無序開放、非線性相互作用以及某時刻擾動對系統的漲落等等的影響，牽一發而動全身。不僅如此，人們還要考慮如何將非生命世界的機器發展為生命世界的實體或者二者結合，完成閉路循環、反饋調節、系統和諧的微妙復雜的系統規律。也正是由于人們認識自然系統知識越來越多，越來越復雜，要求人們去研究人工智能，部分的替代或幫助人們解決認識自然中的問題。
三、人工智能的策鞭科學技術方法論
人工智能的這一科學問題的鮮明時代性、探索性、混沌性、可解決性、待解決性及可變異性決定了來自世界各地的學生、研究人員投入其研究之中。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸、和擴展人的智能，實現機器智能。這一科學問題是眾多科研工作人員的科研起點，具有重要意義，它確立了研究對象和目標，表明了研究過程中的關鍵點，預示了解決方向，對其研究具有重要指導作用，因而成為智能科學發展的動力推動著人工智能研究的不斷向前發展。反過來思考，機器能夠對新科學問題進行評判和思考么？甚至提出新科學問題的能力。
如今的研究依然是探索性研究，這一領域中的許多人都懷有這種期望：在理解智能的核心思想深處，至少會有一個，也可能是若干個關于怎樣組織和表述知識的重要原理，從而在某種意義上弄清了什么是有關人的智能一般性質的重要東西。在早期人工智能只是在簡單的句法處理意義上成功，隨著其發展面臨著試圖解決的很多問題不可操作，受到產生智能行為的基本結構某些基本限制。比如感知器似乎可以表示任何東西，但是事實證明其能表示的東西還很少。科學理論和經驗事實之間存在矛盾，KUKA機器人示教器維修，要求人們尋找新的解決方法，因此在感知器的基礎上發展各種神經網絡以滿足人們實踐的需要，同時通過實踐補充和完善以便解決理論內部的邏輯矛盾。也試圖從各個知識領域發熱交叉空白區獲得新的啟示。總而言之通過生產、生活、觀察、實驗等實踐活動以及科學自身發展的需求與矛盾產生問題并解決問題。