前言：中文期刊网精心挑选了人工智能给生活带来的好处范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能给生活带来的好处范文1
在论坛中，九合联合创始人王啸认为阿尔法狗引起很多人关注，未来三到五年时间，人工智能这个领域可能会推动互联网向下一个方向演进。在谈到未来的投资方向时，几位嘉宾表示，未来三到五年的大的投资方向是VR、AR，还有大数据，基于大数据和人工智能和软件的服务。
其中真格基金合伙人李剑威、明势创始合作伙伴黄明明、联创永宣创始合作伙伴田野、九合联合创始人王啸、启明创始合伙人叶冠泰参与了投资嘉宾圆桌论坛环节，清华大学崔鹏博士担任论坛主持人。
以下是投资嘉宾圆桌论坛实录：
崔鹏：请各位首先介绍一下。
王啸：我现在做的基金叫九合创投，主天使和A轮的项目，过去四年多投了一百多个项目，主要是天使的。
孙刚：我是高维资本的创始合伙人。我们也是主要做中早期的投资，从A轮到B轮的多一点，主要是投资大数据，AR和VA领域多一点，今天也是过来学习。
田野：我是联创永宣，我们主要投资的阶段相对跨度比较大，从天使就开始投资，人工智能这方向也是我们未来比较关注的领域。
黄明明：我们是专注在早期的投资，主要两大领域一个是工业升级，工业自动化和消费升级，机器人领域我们也投了几家不错的公司，希望今天有机会跟大家交流。
李剑威：真格基金是徐小平老师在2011年创立的机构，到目前为止投资了300多个公司，行业跨度比较大，我个人是看大数据和人工智能，包括智能硬件，在人工智能这个领域里我们也投了一些项目，包括像自动驾驶，包括余凯的地平线，最近会投一两个机器人和深度学习的项目，今天很高兴有机会跟大家交流一下。
叶冠泰：大家好我是启明创投的IT合伙人，我们公司成立了10年，现在投资了190多个项目，分布在互联网、IT和医疗这些技术。在IT这边，在人工智能方面，我们投资过像人脸识别，还有语音识别，还有像大数据我们投过一些反欺诈的大数据公司等等。
崔鹏：谢谢各位嘉宾的介绍，接下来我们创业者有几个问题各位嘉宾，大家想了解一下投资的方向。第一个话题，最近也是非常热门的，想知道各位投资人对阿尔法狗对智能产业到底产生什么影响？我们嘉宾比较多，请王总回答一下。
王啸：阿尔法狗确实会引起很多人关注，我们知道任何产业的变化都是因为资金密集的推动，目前是一个标志性的实践，大家认为人工智能对于很多事情的推动作用比较大，我个人判断，在未来三到五年时间，人工智能这个领域可能会推动互联网向下一个方向演进，这个演进的路径我把它归结到智能互联网。我们知道下一代互联网很大的特点是前端有各种各样的数据，后端有大数据的模型和深度学习的算法，帮助它调整应对的策略，这是一个基础的模型，我相信未来三五年以后来看这是一个起点，帮助机器下围棋，下过世界冠军，这只是一个非常单点突破的事，我相信它能做更多有价值的事情，下围棋这只是一个个别的事件，但我相信会有一些问题被解决，这就靠在座的各位花更多的钱，投入更多的资源做起来。
黄明明：对于阿尔法狗这个事情，这件事情它的象征意义会更大一点，因为从阿尔法狗事件以后，可能全社会，不管是不是在这个行业里，可能对人工智能这件事算是有了一个比较初级的认识，这次出现的是比较震撼的，它第一次表明了机器在这么复杂的局势判断中战胜人类，但是它离产业化的道路有非常大的距离。好处是说，通过这样的事件，会让整个社会的关注度集中到人工智能这个领域里来，相信对整个行业的推动和带动后续大量的资源、资本进入这个行业会有好处，但是我们也要清醒的看到，这件事还比较早，最近有很多朋友问我，因为这个结果带来的一些恐慌，我觉得这个还早。
李剑威：我觉得这次阿尔法狗对我来说是挺震撼的事情，而且是一个跨时代的，上一次人工智能给大家带来及是97年IBM深蓝，国际象棋那个，在围棋里面，赛前大家都觉得机器赢不了的情况下，形成这么大的反差，对业界和工业届都是特别大的冲击。其实我原来看智能硬件，我们也投了一些公司，包括小米平衡车，华米，还有谁上机器人，云舟智能，中国其实在人工智能行业其实已经不错了，在智能硬件这个点上，往上有两个层面，第一就是硬件层面中国做的不错，在感知层面，可能接下来会有巨大的突破，感知上面何以看到接下来两年会有巨大的突破。再往上就是智能，这次阿尔法狗给大家特别大的冲击，我感觉在未来会出现特别特别多的项目，会有特别多的钱会投进去。
崔鹏：好，各位投资人分享一下对三到五年发展趋势的判断，以及2016年投资的重点投资的方向？
叶冠泰：我觉得三到五年的投资方向，今天我们就在这个会议上，我们又是VC，肯定是三到五年的大方向，基本上都比较同意。我个人在今年，我们会比较关注的是VR、AR，还有大数据，基于大数据和人工智能和软件的服务，基本上我们现在看到有很多公司使用大数据，但是我们觉得更有价值的是用大数据预测一些方向，这个东西是我们在关注的，而且从计算能力来说，它可能还没有那么复杂，是可以做到的。这样的软件是跟2B行业结合，这种公司必须要有对行业的理解，必须能够推向客户，还是需要锁定这个行业。像我们已经在金融方面看到一些公司，像机器人我们也不断关注，还有VR、AR的结合，感知的一些技术。VR、AR这边现在的硬件基本上国外的公司制定一些标准，我自己觉得在纯硬件的地方，中国可能还落后一些，这方面比较难看到一些突破，但是在内容方面，在落地的文化新的方面会有一些突破。
李剑威：VC们关心的都差不多，前沿的大家都会看的很多，机器人，VR、AR，大数据这类的。我们感觉从对生活的改变角度来讲，我们可能对未来有一些想法，比如以后可能不会在大城市，比如美国的城郊到农村的地方，交通有一些改变，比如用184的无人机，或者说水面作战，不是航母对航母，以后就是无人船对无人船，或者无人航母对无人航母。而且我觉得未来三五年肯定会实现，从现在感知技术和智能技术的发展来看，可能会实现，所以我们也积极的在布局一些公司。VR、AR我们觉得稍微早一点，从消费者应用来讲，因为它的头盔太大，很重，戴起来视觉有冲击，但不是很方便，未来它会朝很轻量的方向发展。未来我们会远远低估五年内技术带来的变化，05年我们觉得智能手机不好意思，诺基亚的N71也不错，现在苹果有了128G的内存，匀速速度那么快，就像一个电脑一样，未来五年无人驾驶，包括无人机这些都会实现，希望我们有幸参与到这些浪潮里的优势公司。
黄明明：我先讲讲阿尔法狗的问题，其实讲点有意思的事情，大家知道什么人最感兴趣的吗，就是以前一批研究神经网络和深度学习这批人，其实深度学习和神经网络是在五六十年代这个提法就有了，我记得在我上大学的时候，当有人说我是搞神经网络学习的时候，基本上在国际上认为是骗子，这个可能是个玩笑，当时一个是算法理论，一个是当时的计算能力，后来这帮人搞不下去了，我换个名字叫深度学习，就能继续搞下去了，这是比较有意思的事情。但是今天我在下面听邓老师讲课非常羡慕，一个是给我们做了很好的讲座和普及，另外我们是做投资的，我们特别羡慕没有邓老师这样的奢侈，一个是畅想未来，第二个可以把未来很多前沿的东西做研究。
我一直讲我们做早期投资的，我们是站在未来看今天，如果站在特别远的未来，我是未来的科学家或者是学者，我们要做的是连接未来和今天的桥梁。我认为阿尔法狗的事件还是跨里程碑的实践，不管这些年的GPU，显卡能力计算能力的提升还是算法的突破，确实人计算第一次拥有了可以在非常复杂的非标准性的问题上可以第一次在这些问题上战胜人类的特点。从我们投资的角度，我们可以看到，刚才讲我们第一个领域就是出行领域，自动驾驶领域，大家有研究的，在美国已经是一个半成熟的技术，到2020年加州已经允许在马路上开始跑。在这个领域中国公司有机会，因为电动车和新能源汽车的普及，让中国的汽车工业第一次有弯道超车的机会，未来的交通一定是UBER模式加无人驾驶的模式。我们刚投资了汽车之家的李想的项目，我们觉得基于未来的新能源的个人出行工具和无人驾驶功能会在未来改变人类的生活。
第二块就是在感知方面，不管是机器、视觉，声音识别、图像识别人工智能是会产生有价值的领域，其实有很多公司已经有布局了，包括像激光雷达，室内识别这些技术上，在未来几年都是能看到的一些投资领域的机会。
第三点，我们这个基金针对国内的制造领域，在工业机器人领域我们认为有非常大的优势，我们会持续围绕机器人的上下游产业链进行布局。
田野：刚才几位介绍了他们对这个领域投资的一些思考，从我们的角度来讲，我们认为有几个机会吧。第一个从人工智能的角度来讲，我们认为在一些垂直领域，人工智能的应用能够最先获得成功，或者说能够实现产业化。因为一些垂直领域相对来说数据量比较小，所以机器深度学习能够做的用户体验比较好，这个中间我们比较看好在医疗、交通等领域的人工智能的应用。包括我们也投了一些人工智能在医疗影像，在医疗问答等方面的项目，另外，我们也投了利用人工智能技术在出行管理方向的应用，它会从每个人每天的日程管理开始，切入到用人工智能技术做整个人的生活助理这个方向。人工智能在大范围使用还不太现实，因为样本太大。从机器人角度来讲，我们目前投资了哈工大的机器人集团，我们认为在中国未来几年，机器换人的需求非常大，这个领域会出现很多的公司。大家知道中国在机器人这块的核心，零部件这些方面没有优势，但是结合中国应用场景的机器人技术的集成还是有比较大的机会，这个领域也会出来不少优秀的公司，这也是我们的重点投资方向。我们今天也在做了一个新的基金，是专注于在机器人、人工智能和智能制造这个领域的投资，所以我们也非常希望能够用我们的基金参与到更多的行业的优秀的企业里面。
孙刚：我很赞同前面几位说的，我从另外一个角度说说，你说热点在哪，方向就跟着天天投就行，你搜天天投很多的数据，你看到哪个板块交投特别活跃，标的特别多，那一定是方向。今天和上一场就是明显的例子，最主要就是考虑人工智能和大数据，还有就是VR、AR，前面做那一场我听说特别火爆。简单说，如果未来一两年，肯定是VR、AR这两个领域。但是我自己个人体会，我觉得这种非常大众化的，包括这种热点有时候也是不理智、不理性的，可是作为一个VC来说，我也没有办法，比如说我们在组合中，我们投的数量不多，但是我们觉得有些公司相当不错，需要一段时间去养，我们刚投了一个VR、AR的公司，没投三四个月，下一轮就有很多倍数被拿走了，我并不觉得这个公司有什么变化或者好，但是它的确就是热点，它是一个风口，所以我只想说明，如果是热点的话，这几位投很小离不开VR、AR这方面。另外有一个点，通过智能技术和大数据，在刚需方面的应用可能是我们非常关注的热点，它的底层是传统行业，通过和大数据和人工智能技术的融合，它会有一个质的区别。比如前两天投了一个企业叫小路美美，其实是做童装和妈妈类的服装，创始人是谷歌公司的分析师，然后做了金融的分析师，因为生了小孩，他太太就和他说了，他一点不懂服装，他用爬虫技术把中国很多母婴类公司的数据结合起来，预测下个季度或下个月，什么颜色，什么款式好卖，然后交给代工厂用它的品牌做而已，其实它做的就是传统的垂直的电商，只不过插了智能的数据，所以我们很关注这种在传统领域和智能技术和大数据结合的项目。
另外，我个人和团队讨论觉得文化娱乐方面是有不错的需求，VR、AR在很多领域都是视频直播，游戏类，都跟这方面有关系。大概就是这几个热点，还有智能制造这块也是。方向不光是领域，还有地点，经常投资人会谈到中国有些项目，像风险回报的比例不是很好了，有的去以色列和比利时看一些项目，阿尔法狗就是45个在伦敦的小伙子做的，后来大家知道伦敦在02年人工智能也很强，英国他们非常低调，不知道怎么宣传，不知道到中国来对接投资人，这点和美国和以色列的创业家完全不一样。
崔鹏：对，我们天天投后续会结合产业投资效应会推出投资地图，并且是在线的方式让大家看。如果用10平方公里做一个方格，比如说投智能硬件，你跑到江西这样的地方投是有问题的，你投医疗在成都是不错的。对于项目来讲，我认为地点决定了它的和周边的效率和成本，决定了产业政策，决定了这个公司运转的效率，这对创业公司来讲影响很大，我们会专门推出投资地图的产品，进行专业分析，邀请一些分析的专家协助我们做。
王啸：这个话题比较大，而且也不好做预测，现在如果能预测未来，每个人都会投的非常好。我想说的是，我们可以从简单的事情做判断，所谓的机器学习和大数据，前提是数据的累积和收集，没有这些数据阿尔法狗下围棋也下不好，最近各种各样的智能硬件不错，是因为它能收到大量的之前收集不到的数据。随着这些数据和大数据的算法结合会产生更多的东西，前一段我们有一个公司是专门做挥杆的，把数据精确捕捉到以后可以告诉你怎么样精确打球，其实不管是下围棋还是教你怎么挥杆，可以在细分领域找到一个突破点的。第二个我们看这个事情，看数据比较密集的地方，通过卫星数据能不能做一些农业的保险等等，可以通过一些数据和学习，结合产业的自身规律形成闭环的应用，就是解决一个问题能产生价值，这个事就是有基础，需要数据和产业当中结合，解决某一个具体的问题。人工智能解决我们面临太多的复杂性的东西也不现实，像自动驾驶这个也不复杂，但是谷歌这样的公司花了很长时间那么多人解决，我相信任何一个现实当中复杂的问题，它的解决是需要比较长的时间，而且一般来讲小公司不一定干得了，所以小公司做的话突破起来非常难。包括下围棋这样的事，如果一个小公司想获得那么多的支持是非常难的，这是第三个事情。第四个，如果数据标准化的地方容易形成创业公司突破的机会，刚才提到的医学影像，包括医学影像的数据通过互联网和移动互联网这么多年收集了大量的数据，这些事情做起来比较容易。像交通和卫星数据，有大量的数据存在，因为机器的计算能力不够，解决不了问题，这是我看到的趋势和方向。我相信还有很多看不到的东西才是有价值的，所有人都看到了，其实都是我们要一波一波通过天使和VC推动变成现实，这是我们的价值和意义。
崔鹏：最后一个问题，人工智能在金融领域，尤其像一级资本市场有没有可能应用？
叶冠泰：其实我们已经有一家公司，反欺诈的公司做大数据分析，他们已经开使用深度学习的算法，预测一个可能性的坏人的行为，再做出一些风险模型，提供给金融的客户们，已经在做这样的准备。除了风险预测之外，一级市场股票的波动，这方面我还没有类似的公司。我觉得深度学习可以应用在所有环节里面的东西，但是在每一个环节都有需要落地的地方，都有很多的已经积累的商业知识和行业规则，比如这个数据从哪里来，有这样的问题，我觉得可以分成几个类别。我们自己在大数据投资的时候，我们分成三个类别，第一个类别是它有数据，或者有分析能力能够拿到数据，大部分的时候，大数据在今天的层面上，小公司是没有数据的，你如何从大公司拿到数据，必须能够把它的数据，因为它不会卖数据给你，大公司不需要钱，你必须告诉它说你的数据有一部分是我加工给你的，这是一种，基本上数据模型在反欺诈或者安保，现在可以做到石油勘探方面。第二，也许可以做这些东西，我觉得未来数据本身不是计算，现在像做HADOOP，我们还投了一家做数据库的公司，像这样的东西都是用在金融本身的。
王啸：如果在一级市场很简单，如果回答YES的话，我们台上这些人都失业了。如果我告诉你在一级市场的VC和PE领域，如果人工智能有用的话我们大家多回家歇着去了。我觉得在二级市场，在过去几年，我的很多同学都可以做快速的炒股的，这个不新鲜了。但是我认为我们一定是有价值的，我们不会失业，对我们做VC的老板来说，阿尔法狗事件出来我们第一次开例会的时候，我就说人类区别于其他动物的，我们唯一最强的就是学习能力，我们没有老虎和马跑的快，我们人类之所以能生存下来就是学习能力，现在机器初步具备了学习能力，如果你们再不努力工作，先失业的就是你们，再失业就是我，一级市场最好的应用就是可以激励我的团队，这是我的回答。
黄明明：在二级市场刚刚也说了，我觉得在整个大金融领域里边，其实VC是最不具有金融属性的细分领域，本身金融就是数字游戏，它很容易被量化，只要容易被量化的东西都是人工智能可以逐渐突破和解决的，包括现在很多量化交易都在做了。对VC这个行业来讲，我觉得它更多在很大程度上对事情的判断是基于一种模糊的东西，刚刚邓教授介绍的，包括人工智能全世界没有做的灵感、顿悟还没有做，而做VC很大程度上需要一种直觉，这个工作有点偏向于手艺人的活，所以人工智能想替代的话有相当漫长的道路。单位人工智能对数据的分析，作为VC领域的辅助工具是有机会的，像天天投现在做的事情，不断搜集行业数据帮助我们形成投资决策的判断，在这个上面来讲可能还是有机会的。
崔鹏：其实我们的理解，第一个是信息优势，第二个是反复投资必须的大脑，这样的过程，天天投今天2.0战略，第一步希望我们在未来创业投资的数字信息方面建立优势，相对于任何投资机构的信息优势。第二个这个市场是不可能完全变化的，刚才各位说了，它很多有任性的判断，这是未来几十年可能更长远的周期无法量化的东西，但是有一种方法，可能通过群体的意志获得群体的智能，群体智能体现出来的东西会有可能应用在这个市场的。
人工智能给生活带来的好处范文2
关键词：设计；人工物；自然主义；心灵哲学
Abstract: What is the essence of design is that it creates technical artifacts. Dual nature of artifact is dual realization of design. When reviewing dual nature of artifact， we found that dual nature of artifact is the same as mind-body problem in mind philosophy， just being at different forms. Base & significance of philosophy of design research is able to being some character of mind philosophy. It must go on design research when going on human studies.
Key words: design; artifact; naturalism; mind philosophy
一、问题的提出
设计，先天的具有交叉学科或跨学科的性质。我们已经看到，如同工程问题和文化问题一样，以传统的认知主义的认知方式，在单一（学科）维度上进行设计研究（如设计科学和设计哲学等）是心有余而力不足的。认知主义范式在此类问题研究上困难重重。因此，设计的高层次理论研究（如设计科学与设计哲学）非常薄弱，设计问题长期徘徊在人文社会科学学术视野的边缘地带，直接导致了工程问题和产业问题研究的滞后。我们意识到了设计哲学的必要性，看到了它的可能性；但是，我们更需要看到它的可行性。因此，有必要追问设计存在的哲学基础，并阐明其意义。否则，由于高层次的哲学理论和伦理价值的缺位，设计研究还是无法摆脱长期处于学术边缘地带的困境。类似地，工程研究（如工程哲学和工程伦理）与产业研究（如产业哲学）也将无法摆脱学术边缘地带的困境。
当然，如此追溯设计的哲学基础并不是一种基础主义的方式，这将更多地涉及到自然主义和心灵哲学等领域。而在此所涉及到的设计问题，主要属于自然科学或工程科学领域，而不属于艺术和美学领域。为了追问设计的哲学基础与意义，我们将首先从概念分析切入，分析设计概念定义时所遇到的问题；其次讨论一般的技术人工物（以下简称人工物）所体现的设计的形式实现与意向实现的双重实现属性；接着探讨在智能人工物的设计问题上设计所体现出来的哲学基础与意义；最后探讨了有关于设计的进一步研究内容。
二、设计的概念困境
Simon指出：凡是以将现存情形改变成向往情形为目标而构想行动方案的人都在搞设计；生产物质性人工物的智力活动与为病人开药方或为公司制订新销售计划或为国家制定社会福利政策等这些智力活动并无根本不同。（[1]，第103页）自然科学关心自然世界事实上是怎样的；设计关心人工物应该是怎样的且是否满足功能需求的。现代设计是技术与艺术的结合，技术性主要是由设计科学这种设计过程的系统性学说来完成人工物的形式构造，而艺术性主要是由设计哲学（及美学）来实现人工物的功能和期望，凸显人工物的意义。重要的是，设计越来越多地具备文化意义，美术设计、外观设计和概念设计，甚至工程设计也成为展示人文景观的必经途径，它们是文化认知和跨文化交流的基础。越来越多的研究人员，哲学的与非哲学的，包括广告设计师、建筑师、工程师和技术专家等，认为设计的哲学研究是必要的。
设计哲学可以看作是通过哲学的方式追求并探索关于设计的洞察力（[2]， pp.216）但是，设计哲学，作为一种特殊的科学哲学，作为一种新近进入学术视野的研究领域，该如何阐述它的哲学基础和意义呢？明显地，仅仅从客观性或“实践哲学”角度阐述设计的哲学意义是不充分的。我们必须追问设计在什么问题（领域）、什么意义上是具有深刻的哲学原理和伦理价值的，因而设计哲学得以成立并逐渐脱离学术边缘地带。
如此追问的一个重要原因在于，设计尽管几乎与人类历史一样古老，但设计作为独立被关注的对象或领域只是近代以来的事情。1907年德国才建立了第一个由建筑师、工程师和生产者联合的设计联盟，提出了现代设计哲学思想：艺术与工程结合。1996年，西蒙在《人工科学》第三版中正式提出“设计科学”概念，（[1]，第103页）而“设计哲学”（Philosophy of Design）概念大部分出现于最近几年的文献中。（[3]；[4]， pp.293-313）
设计如此不受重视，究其原因，有两个原因值得关注：
第一，所谓“形而下者谓之器，形而上者谓之道”。由于设计与器物联系十分紧密，并缺乏高层次的哲学原理和伦理价值的研究支持，设计因此长期以来处于学术视野的边缘地带。
第二，从客观性的三重根性质来看，人们对客观性的认知方式的顺序是看、说、做。（[5]，第29页）恰恰是近代以后人们对客观性的认识到达“做”或“实践哲学”的层次，设计的研究才进入学术视野中。
我们已经看到如此不受重视的严重后果。对于设计这样年轻的交叉学科研究领域，最突出的问题是概念的混乱。试想，一位语言学家和一位计算机专家合作设计一套语音辨别系统。他们对同一个事物，如系统设计的整体认识、语音输入、识别与输出等环节的认识，都是基于各自学科背景的研究语言进行描述与思考。他们所使用的理论上的冲突与差异是显性的，尤其是他们来自不同的背景学科；设计过程中有许多问题是违反他们各自学科的本体论、认识论和理论适用情景的；关于设计的过程及其本身的研究和理论建设，他们缺乏一个清晰的研究范围、边界和焦点问题；对于他们这些先期的研究者而言，建立满意的文献资料库，确定类似认识论的基础，以及建立关于设计过程及其本身的广域学科理论，都存在着非常明显的障碍。（[6]， pp.346）
从词的意义演变历程来看，“Design”（设计）*源于拉丁语“Designara”，本意是“画上符号”，（[7]， pp.491-492）把设计思想以符号、图像和模型等方式表达出来。到18世纪，设计的词义仍限定在艺术范畴之内，1786年版的《大不列颠百科辞典》对“设计”的解释是：“艺术作品的线条、形状，在比例、动态和审美方面的协调。在此意义上，设计与构成同义，可以从平面、立体、结构、轮廓的构成等诸方面加以思考，当这些因素融为一体时，就产生了比预想更好的效果。”伴随着大工业的发展，产品设计和建筑工程等工业设计活动越来越成为“设计”概念的主导方面。（[8]，第28页）18世纪之前的设计活动属于“艺术设计”，偏重于艺术表现；19世纪后的属于“工程设计”，偏重于技术构造；现代设计则是艺术与技术的结合，在明确的意向目标或功能定位的前提下，用艺术、技术和工程等手段组织各种资源来筹划，以期实现意向目标或功能。西蒙更是强调“凡是以将现存情形改变成向往情形为目标而构想行动方案的就是设计”。以比较艺术的方式介入并改变现存情景是理解现代设计的关键。
由于缺乏理论基础和技术基础上的一般共识，设计的概念混乱还体现在以下几个方面：
一、几个关键术语，如Design、Design Process和Designing，在不同的领域中研究者使用不同的意义，或者在同一领域中不同的研究者使用的是不同的意义，又或在文献中使用不同层次的抽象意义。（[6]， pp.347）
二、设计有多种隐喻：（1）设计是创造性的天赋；（2）设计是解决问题；（3）设计是在可能的解决方案范围内寻找恰当的路径；（4）设计是对各部分的综合。（[9]，转引自[6]， pp.351）
三、Design（ing）有多种用法。作名词可以指某项具体设计或者设计的结果，又或者设计本身的元概念；作动（名）词可以指某项设计的活动；其他的还可以做形容词、副词等等。
需要注意的是，当我们同时面对Design Process（设计的过程）和Design（设计的结果）时，尽管两者有所区别，但是它们相互之间是紧密相关的。要理解Design Process（设计的过程）的性质需要理解Design（设计的结果），反之亦然。（[10]， pp.291）因为，设计的过程直接结果（即人工物）同时具备物理结构和意向功能的双重属性，使得Design Process与Design不可分割。
综合上述，我们仍然无法形成有确定内涵和外延的设计的概念，正如我们无法确切定义文化概念一样。只有在单个学科维度上，才能给出相对有确定内涵和外延的设计定义；但是对于具有交叉学科或跨学科性质的设计问题而言，这样一种具有确定内涵和外延的认知主义方式的概念定义法则，已经不适用了。无法对概念本身进行有效分析，就意味着在正面分析上难以对设计的相关哲学问题进行研究。为了能够继续研究设计及其哲学问题，我们采取迂回策略，通过研究设计的结果，即人工物的相关性质，进而探讨设计的相关性质。
三、设计的结果（人工物）的双重属性
关于人工物的属性描述有三种：
（1） 目标（Goal/Purpose）、特性（Character）和工作环境（Environment）；（[1]，第5页）
（2） 意向功能（Function）、物理结构（Physical Structure）和人类活动情景（Context of Human Action）；（[10]， pp.295）
（3） 自然结构（Natural Structure）、社会功能（Societal Function）和技术过程性（Process of Technology）。（[11]，第29页）
（1）的描述比较笼统，（2）比（1）更具体一些，并且（2）中的人类活动情景还可更细分为设计的情景（Context of Design）和使用的情景（Context of Use），其中使用的情景与（1）中人工物的工作环境相当。（3）的技术过程性其实就是设计的情景，此外，（3）中第一和第二个属性描述引用了（2）的研究，所以可以认为（3）是（2）部分描述。综合起来，（2）的属性描述更有代表性。人工物就是为满足特定的意向目标或功能而运用技术等手段创造的具有特定物理结构的事物。
人工物，作为设计的结果，与设计的过程密不可分。设计的过程既包括物理结构的实现，又包括功能的实现；因此，人工物，无论是创造还是使用，都包含在人类活动情景内。（[10]， pp.297）用更简洁的方式表达人工物的属性就是：物理结构与意向功能。即一方面，人工物具有特定结构的物理对象；另一方面，人工物又是具有特定功能的意向对象。必须强调的是，对技术人工的描述既不能只用物理方面的属性也不能只用意向方面的属性，必须是双方面的结合，这就是人工物的双重属性，而且与心灵哲学的心身问题是同种类型。人工物是设计的直接后果，因此，人工物的双重属性问题就是设计的双重实现问题：形式化实现和意向（功能）性实现。
一个人工物被创造之后肯定具有一定的结构和功能，但经常出现与预期功能不一定的功能，如自行车可以代步，也可以作为运动锻炼的器材，而同样是代步功能的人工物，既可以使自行车也可以是飞机。可见，即便是稳定存在的人工物结构与功能也不是一一对应的。根本原因在于结构与功能在人工物上是统一的，而在人类活动情景——设计的情境和使用的情境——中是分裂的：
a) 物理对象——物理结构——设计的情景
b) 意向对象——意向功能——使用的情景
人工物的双重属性的分离性表现为：物理结构在设计的情境中实现，而意向功能在使用的情境中实现。设计过程是根据功能预设组织物理结构的，如果把设计过程看作是黑箱系统，那么输入的是功能预设，输出的是物理结构，预设的功能又要在使用的情境中实现。设计过程就是解决物理结构与意向功能如何在人工物上统一的问题。
这样的分离使得在人工物的设计过程中两种设计策略：（1）结构导向设计、（2）功能导向设计。这样的分离状况在人工物的设计过程中完全展现出来：（a）物理结构与意向功能之间有无特定关联或规律？若有，是什么？（b）结构与功能能否相互还原，或者只是一方还原到另一方？若是，又如何还原？（c）结构与功能之间怎么能够架起一座桥梁，消解或降低由此带来的设计困难？……
这样的分离状况也反映在Simon的人工科学理论里。他认为，人工物可以看成是“内部”环境（人工物自身的物质和组织）和“外部”环境（人工物的工作环境）的接合点——“界面”。（[1]，第6页）
内外部环境的分离的好处是，只要对内部环境作极少的假定，就可根据人工物的系统目标与对系统外部环境的了解来预测行为。从内部环境的角度来看，经常地，一个特定系统能否实现特定的目标或能否适应环境，只取决于外部环境的些许几个特征，而与外部环境的细节根本无关。这是一种体内平衡状态，无论是生物还是人工物，多数优秀的设计的一个重要的特性就是体内平衡。设计者想方设法将内部系统与外部环境分离，以使内部系统与目标之间的关系保持不变，不受表征外部环境的多数参量在大范围上变动的影响。（第8页）内外部环境的可分离性，对于所有复杂的大系统，无论是人工系统还是自然系统，都有程度不等的可分离性。Simon因此推论得出：整个自然界是按不同的“层次”（Levels）组织的层级结构（Hierarchy），这个大系统由相互联系的子系统组成，每个子系统在结构上又是层级式的，直到达到某个基本子系统的最低层次。（第117页）
Simon这种人工物的“层级理论”是典型的结构功能主义，尽管结构与功能之间的关系经历长久争论，并且无数设计者无不想方设法解决或跨越结构与功能分离的关系，但仍然没有令人信服的说法。必须承认，在现实设计情境中，层级理论无疑提供了一个使设计过程更简便更高效的路径，所以，关于设计的诸多理论几乎是层级系统方法论一统天下。即便是建构关于设计理论的统一理论建构的框架体系也是层级结构和结构功能主义方式。例如设计理论的元理论结构（Meta-theoretical Structure for Design Theory）包含十个层次：（1）事物的直接理解、（2）目标的描述、（3）设计要素的行为、（4）选择机制、（5）设计方法、（6）设计过程结构、（7）关于设计师和协作的内在过程的理论、（8）一般设计理论、（9）设计理论和事物理论的认识论问题与（10）设计的本体论问题。（[4]， pp.305-306）
综合上述，对一般技术人工物的分析，设计仍然停留器物层面上，还没有涉及到深层次的哲学理论和伦理价值问题。因此，我们将更进一步探讨特殊的人工物——智能人工物——所涉及到的设计问题及其哲学意义。
四、智能人工物的双重属性与心身问题
作为一类特殊的人工物，智能人工物[如人工智能系统（AI）、专家系统或机器人]自然具备物理结构与意向功能的双重属性。在AI领域，这样的双重属性被表述为：形式化（Formalization）和意向性（Intentionality）；并且它们在建立AI与哲学的联系上起着举足轻重的作用。（[12]，导言第8页）形式化问题是AI设计的关键问题，无论是认知主义还是联结主义都是一样。认知主义视角下，任意事物，只要能形式化，就可以由计算机通过符号逻辑来实现；联结主义也是以形式化开始，如网络拓扑结构，建立分布式表述算法来实现。但是，意向性问题在AI两大体系中有不同的表现。认知主义认为意向性是区分人和机器的根本特征之一，人有意向性而机器没有；但在联结主义视野中，上述表达将被打上严重的问号！联结主义通过拓扑结构/物理结构来实现运算，虽然还无确凿的经验证据表明拓扑结构具有意向性，但是有关身体意向性和认知的具身化（Embodiment）（[13]， pp.4）的研究已经暗示着这种可能性。
我们可以通过比较机器人、克隆人与自然人的性质和关系来更深入探讨这类形式化（物理结构/身体）与意向性（意向功能/心灵）的双重属性问题。在此，有一点必须说明：自然人是否能与机器人、克隆人在同维度上比较？
传统上，人被认为是万物之灵，拥有智慧和心灵特征是人与动物的本质区别，更是与机器的区别。此外，克隆人作为人工物来看待也涉及到严肃的伦理问题。如果我们困于传统的认知情景，那将肯定无法突破现有理论体系，无从深入地探讨设计的哲学问题。但是，按照自然主义的理解，所有的存在都是自然性的；自然人是，克隆人也是，机器人也是。甚至，机器人设计的极限状态就是运用生物技术和基因技术，直接设计制造与自然人属性一样的“生化人”；因此，三者是可以比较的。此外，认知科学可以通过自然科学方式研究人的心灵问题，当然可以运用设计这种自然科学和工程科学的手段研究人的心灵问题。也就是说，自然人和克隆人、机器人都可以理解为具备双重属性：物理结构（或身体）和意向功能（或心灵）。
机器人是典型的人工物；克隆人其实也是人工物。虽然存在着伦理争议，目前也没有现世，但它可以是为了满足特定的意向功能——如为不孕夫妇制造孩子——而运用克隆技术等手段创造的具有与自然人同样生理结构的“人”。机器人、克隆人与自然人这三种“人”都具有类似的物理结构：自然人和克隆人主要由碳、氢、氧等元素组成，有计算决策中心（无数脑神经元连接而成的大脑）和运动系统（肌肉、骨骼和神经）；机器人主要由硅、铜、铝等元素组成，有计算决策中心（无数晶体管连接而成的中央处理器与存储器）和运动系统（齿轮、导线、马达与机械臂）。它们也有类似的功能，如跨越障碍的行为，模式识别或判别尺寸大小等“思考”活动。
以自然主义方式进行认知考察，机器人、克隆人和自然人无本质区别，只是形式化复杂度和意向性复杂度的大小有所不同。三者各自的双重属性就是人工物双重属性不同表达形式。所以，心灵哲学的心身问题是人工物双重属性的一个特例，而人工物的双重属性问题就是设计的双重实现问题。因此，心灵哲学的心身问题也是设计的双重实现问题的一个特例。也就是说，设计的哲学基础与意义具有心灵哲学的性质，设计也不再是一个只关乎器物层面的学术边缘领域。
五、小结
正如Simon所说：“在相当大的程度上，要研究人类便要研究设计科学”。（[1]，第129页）然而仅研究设计科学是不充分的，我们需要更多地研究设计哲学及其相关等问题。当传统的认知主义范式对设计这种交叉学科性质的问题力不从心的时候，有必要使用另外一种认知范式（如联结主义）来研究设计问题。这不仅仅是联结主义与心灵哲学研究密切相关，而且设计研究与心灵哲学研究密切相关，因此，未来对设计的研究将有更多的进路，如（1）联结主义方式的设计概念体系，（2）设计形式化实现机制，（3）身体意向性与设计的意向性实现，（3）具身化与设计双重实现问题等。随着设计研究（如设计理论和设计哲学）的不断深入，不仅将使设计在学术领域获得与其在现实生活中的同等重要地位；而且，必将大力推动工程研究（如工程哲学和工程伦理）与产业研究（如产业哲学）的进度，并有助于它们摆脱在学术研究中的边缘地位；可能更为重要的是，设计研究可以作为心灵哲学研究的类比形式，正如人工神经网络可以作为大脑研究的类比形式一样，设计的研究意义非同一般。随着设计科学和设计哲学的研究推进，必将大力促进并推动心灵哲学等对人的研究的进展。
[参 考 文 献]
[1] 司马贺著（武夷山译）：人工科学[M]．上海科技教育出版社，2004．
[2] Galle， P.， Philosophy of design：an editorial introduction[J]. Design Studies， 2002(3).
[3] Vilém Flusser. The Shape of Things: A Philosophy of Design[M]. (English-language translation) London: Reaktion Books， 1999.该书最早于1993年Carl Hanser Verlag出版；1999年出版的是其英译本。
[4] Love， T.， Philosophy of design：a meta-theoretical structure for design theory[J]. Design Studies， 2000(3).
[5] 盛晓明．客观性的三重根[A]．赵汀阳主编．第一哲学[C]．中国人民出版社，2005年．
[6] Love， T.， Constructing a coherent cross-disciplinary body of theory about designing and designs：some philosophical issues [J]. Design Studies， 2002(3).
[7] Dictionary of the English language[Z].Boston:American. Heritageo， 2000.
[8] 朱红文．“设计哲学”的可能性和意义[J]，哲学研究，2000(3)．
[9] Coyne， R and Snodgrass， A B.， ‘Problem setting within prevalent metaphors of design’[A]. Working report， Faculty of Architecture， University of Sydney， Sydney(1992).
[10] Kroes， P A.， Design methodology and the nature of technical artefacts [J]. Design Studies， 2002(3).
[11] 阴训法，陈凡．论“技术人工物”的三重性[J]．自然辩证法研究，2004(7)．
