智能哲学，Philosophy of Intelligence，是研究智能何以产生、加强，以及智能与智能之间的网络效应的学科。在人工智能使智能首次脱离人类个体、并以工程化方式加速演化的时代，它旨在重新理解知识、行动与社会结构的基础条件。智能哲学因此试图在这一转变中，重新理解智能的性质，以及世界如何在智能不断外溢的条件下继续成立。
从2020年的GPT-3发布到今天，大模型能力越来越强。
从最开始，大模型的智能全面的落后于人类。2022年底，只有特定的任务上，LLM能够优于一般人，比如商业格式化文书的撰写、润色、翻译，还有它特别的博学，对很多概念也能够掌握和清晰的解释出来。更关键的是，它真正理解了语言，让人们能够用自然语言跟他对话，而不是上一代的语音助手，听起来还是像智障一样。
从那个时候开始，人们就开始争论AI有没有真正的智能。
觉得AI有智能的人说，神经网络这种结构，其实是一种仿生学，当它的参数量到达一定量级的时候，就会产生涌现。GPT-3的参数量达到1750亿个，差不多是人类大脑神经元的10倍。Google的Jason Wei提出了“涌现”这个概念。以Attention为代表的神经网络，只要堆足够多的参数量，喂足够多的数据，它就能够达到人类的智能。
反对者表示，AI不真正理解概念，它只是概率跟统计。它只不过是复制粘贴，是死记硬背，AI绘画是“拼尸块”。过去人类没有产生过的数据，AI就不可能学到，也就不可能生成出来，因此AI没有创意。AI也许会比一些比较差的人能力强，但是他永远替代不了每个行里中那些最顶级的、最优秀的人类专家。
因为当时AI的智能水平还有限，人类还能对AI进行指手划脚。但是很快，AI的能力进化已经超过越来越多的人类。
“AI司马迁”庄明浩曾经提过，在推特上看到一张图，代表着最近几年AI能力边界的进化。如果人类的能力是个圈的话，那最开始AI可能只是在这个圈里的某一个小块的地方，有一些小小的凸起；随着时间的发展发展，AI在能力上开始展现出非常强的进化速度，它的突起长得越来越快。到了今天，大部分凸起已经超过了人类的极限，只剩下个别地方它还达不到人类的最高水平的能力。
新的现实带来新的哲学问题。今天时代的最大变量就是AI，让我们肉眼可以看到智能是如何提升发展的。
I. 智能的本体论（Ontology of Intelligence）：智能是什么？
- 智能是否等同于推理能力？
- 推理与理解是否是同一类能力？
- 智能是一种能力，还是一种状态？
- 智能是否必须体现为主体？
II. 智能的判准与测量（Demarcation & Evaluation）：如何判断一个系统“有多智能”？
- 图灵测试是否仍然有效？
- AGI是什么定义，怎么评估和确定其能力阈值？
- 硅基智能与碳基智能是否可比？
- 是否存在跨载体的统一智能尺度？
III. 智能的发生学（Genesis & Development）：智能如何产生、增强与退化？
- 人类智能中哪些是先天的？由什么决定？
- 后天智能由哪些因素塑造（环境、语言、制度、工具）？
- 智能如何被加速和强化？
- 智能如何被复制和传递？
IV. 意义、语义与理解（Semantics & Understanding）：智能如何“理解世界”？
- 抽象概念是如何被理解的？
- 语义从哪里来？如何与现实锚定？
- 语言是智能的结果，还是智能的路径？
- 世界是否可以被语言与信息充分表示？
相关文章：语言概念的文化性，或者说非客观性 – 知觉
V. 创造、意识与目的（Creativity, Consciousness & Agency）：智能是否“在乎”？是否“想要”？
- 什么是创造力？创新的类型是否可以区分？
- 创新是生成新事物，还是重组旧元素？
- 人类创新的不同机制占比如何？
- AI是否可能拥有目的、意识、情绪或道德？
- AI是否需要娱乐、休息或动机系统？
VI. 智能作为基础设施（Intelligence as Infrastructure）：当智能成为基建，世界如何重构？
- 当AI能力超过99% 的人类时，社会会发生什么？
- AI是否替代人类，还是作为外生变量影响既有分配结构？
- 智能是否会加剧头部化，还是促进平权？
- 不同主体（个人、企业、政府、国家）如何博弈？
VII. 智能经济学（Economics of Intelligence）：智能如何参与经济活动？
- AI是否拥有独立的经济活动？
- AI的经济活动是否必须依附于人类经济？
- 是否存在AI内生的交换体系？
- AI是否需要货币？AI货币可能是什么？
- AI 货币需具备哪些属性（稀缺性、可计量性、可转移性、激励兼容性）？
- 算力 / token / 能耗 / 时间，是否可成为 AI 货币？
今天我先把纲领和母题列出来，后续将逐一展开。
接下来我将列举一些参考文献。但由于AI发展得太快，有能力描述这件事情的人极少。这种人才需要同时具备理解AI的技术背景、交叉哲学的思辨能力和对历史学社会学经济学的理解。所以更多内容会有分散的来源，现有参考文献只是比较小的一部分，而且都不是在今天AI几乎所有领域的能力都全面超越人类智能的时候写的。
参考文献
[1] Müller, Vincent. (2025). Philosophy of AI: A Structured Overview. https://philarchive.org/archive/MLLPOAv2
[2] B. C. Smith. (2019). The Promise of Artificial Intelligence (Reckoning and Judgment). The MIT Press.
[3] Floridi, L. (2004). From the Philosophy of AI to the Philosophy of Information. The Philosophers’ Magazine (TPM), 28(4), 56-60.
[4] Chalmers, D. J. (2023). Could a Large Language Model be Conscious? ArXiv. https://arxiv.org/abs/2303.07103
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