人工智能系统能在多大程度上实现理性？这个问题没有标准答案，但 MIT 的新课程正在引导学生深入探索这一哲学难题。
跨学科的思维碰撞
MIT 计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）教授 Leslie Kaelbling 与哲学系教授 Brian Hedden 联合开设了这门名为《AI 与理性》（6.S044/24.S00）的课程。这门课不属于 Common Ground for Computing Education 项目，该项目旨在通过跨学科合作，开发融合计算与其他领域的新课程。
“你会觉得计算机科学与哲学相距甚远，但它们实际上一直存在交集，” Kaelbling 教授说道。她本人拥有斯坦福大学哲学学士学位，因为当时计算机科学尚未成为独立专业。
培养批判性思维工具
与单纯传授知识的课程不同，这门课更注重培养学生的思辨能力。Hedden 教授表示：“我们不是在传授一套教条让学生记忆和套用，而是为他们配备在未来的职业生涯中无论从事研究、工业界还是政府工作都能用到的思辨工具。”
课程涵盖多个核心主题：理性代理的本质、完全自主智能代理的概念，以及如何向这些系统归因信念和欲望。学生们来自不同学科背景——从坚定的计算机科学支持者，到希望探索 AI 如何与自身领域交叉的研究者。
应对 AI 快速发展的挑战
Kaelbling 教授坦言，预测学生五年后需要掌握什么知识几乎是不可能的任务。“我们需要做的是在更高层次上给他们工具——思维习惯、思考方式——帮助他们应对目前无法预见的挑战。”
这门课程不仅是技术培训，更是一场关于人工智能本质的深度思考。正如一位学生所悟：“这门课向我们展示了数学和逻辑并非唯一标准。人类在这些数学和逻辑框架下行为并不一致。我们打开了一个’虫罐’——到底是谁不理性？是人类，是我们设计的机器学习系统，还是数学和逻辑本身？”
来源：MIT News