最近20多年，人工智能(以下简称AI)在消解它过去的软肋——创造力建模与机器实现方面取得了明显进步，不仅开发了许多模拟科学发现、艺术创作、烹饪、游戏等方面的创造力的软件，当下受到热捧的ChatGPT、DeepSeeK之类的大模型就是其典型表现和突出成就，而且建构了融理论探讨与工程实践于一体的AI分支——计算创造力。根据斯蒂芬森的看法，其“野心是让软件成为真正的创造者，成为‘英雄式的AI’”[1]326。“英雄式的AI”的特点是“让软件扮演唯一创造者的角色”[2]。由于它只有很短的历史，相比于AI的其他分支而言无疑贫瘠而幼稚，连它的像“大政方针”一样的方案都模糊不清。这里所谓发展方案指的是关于计算创造力研究的目标、方向、走向、战略、基础建设等重大问题的思考和筹划，甚至关于发展计算创造力的纲领、方针和路线的思考。竞争性方案主要有三种，即“工程-数字方案”“哲学方案”和介于两者之间的“工程学哲学方案”[3]。其中，占主导地位的“工程-数字方案”是多数专家倡导和践行的方案。许多专家尽管没有明确的方案意识，甚至无意于方案的探寻和争论，但倾力所做的工作与这一方案不谋而合，即致力于开发有创造力的软件。这一方案的核心是强调，在AI中创造创造力，让计算机表现创新能力，主要是一项工程技术或数字化工作[4]，其中的重中之重是软件工程。笔者尽管部分赞成这一方案，承认完善、发展和践行它是计算创造力的重中之重，但认为，这一方案本身只是一个雏形，极不完善，许多基础性的理论问题亟待探讨。再者，要建构和发展这一方案，让它成为能指导计算创造力健康发展的方案，尚有许多哲学问题需要探讨，如创造力本身是一常识术语，其所指与AI的实现机制有十分遥远的距离，要让实现创造力的软件、程序、算法等表现创造力无疑有大量的哲学自然化的工作要做。鉴于这些问题，本文将对计算创造力的发展方向，特别是工程-数字方案中的不可回避的若干重大哲学问题作抛砖引玉的探讨。 一、计算创造力的实质与“哲学方案”的必然性 计算创造力作为AI中的一个新分支尽管成就卓著，发展迅猛，但毕竟年轻，连其实质是什么、该怎样定义、发展方向和战略究竟是什么，都是尚在探索中的问题。有这样一种发展战略思考，由本领域的领军人物麦格雷戈(S.McGregor)和威金斯(R.Wiggins)等人所倡导，其纲领体现在他们一篇文章的标题之中，《计算创造力：哲学的方案与关于哲学的方案》。其意思是，计算创造力作为AI的一个研究领域既是一种开发AI创造力的、以哲学为基础的研究方案，故被称作“哲学的方案”，也是有助于解决许多哲学问题的计算方案[5]。这是很中肯和有深意的。但遗憾的是，他们只是原则性地意识到哲学对于计算创造力建设和发展的重要性，尚缺乏具体、扎实和有深度的研究与展开，例如对于计算创造力建设中究竟会牵涉哪些紧要的、基础性的哲学问题，怎样用哲学的原则、成果和方法来为计算创造力制定战略和策略，筑基铺路，怎样从哲学角度为计算创造力的方向选择把脉，都语焉不详。由于要建构关于计算创造力的有实际指导意义的哲学方案，既离不开大量专门的跨学科的具体知识和研究，也依赖于有科技基础的哲学智慧和研究，因此这里探索的余地和空间极大，不同专长的研究者在这里都大有用武之地。笔者将从心灵-认知哲学的角度作一些思考。 作为一AI研究领域的计算创造力如科尔顿等专家所述，是一门研究如何让计算机或人工系统实现以前只能由人类表现的创造力的包括哲学、心理学、计算机科学等在内的综合性科学技术。由于人类的创造力是进化的产物，是由大自然创造并授予人类的，因此是特定意义的被造物。现在，受AI在建模人类的知觉、逻辑思维、绘画能力等过程中所取得的惊人成就的启发，AI专家也想让计算机表现出作为智能之上的明珠的创造力。必须清醒认识到的是，AI在这里从事的工作是真正的“挑战不可能”。因为让机器表现创造力的过程不是让可能变成现实，而是白手起家，用本没有创造力的材料(电路、电线之类)将创造力生产出来。用“创造力”一词的原始意义即无中生有说，就是在创造创造力。要制定计算创造力的发展战略或“哲学方案”，就必须清醒认识它的这一实质。好在许多专家已有这样的意识。正因为如此，“创造创造力”“发明发明”“创新创新”之类的话语见诸书报和论著之中。笔者认为，要发展出真正有指导意义的计算创造力的“哲学方案”，当务之急是创新或重构创新观。这一方案需要的创新观是，人类的创造力只是浩瀚创造力世界中的一小片天地。在我们已经认识到的创造力表现形式之外，还有无数未知的创造力形态等待着被探索和发现。更重要的是，创造力本身是一个动态且开放的领域。随着时代的演进和世界的变迁，未来的宇宙必将孕育出更多前所未有的创新模式。简言之，无论是人类还是大自然，都在持续地塑造新的创造力，开拓新的发明领域，推动新的创新进程。至于创造创造力如何可能，由于我们在后面讨论软件工程时将予探讨，这里只述其大概。创造力的多学科研究告诉我们，创造力除人这样的创新主体之外，生物系统、进化、软件、机器这样的实在也能像人通过一定的中间过程生成初始条件中所没有的东西，即完成“创造力实践”或创新行为，基于此，我们认为，只要弄清了创造力所依赖的充分必要条件，然后通过适当的技术转化，让这些条件内化于人工系统，我们就能完成让人工系统表现创造力即创造创造力的伟大工程。不仅如此，人工系统掌握了这样的创造秘密，他们也能独自创造创造力。根据计算创造力的一种新观点，已有的机器实现的创造力有两种，一是由机器独立实现的创造力，二是人机合作完成的创造力。这至少说明，创造创造力不是梦想，而正在变成现实。斯蒂芬森说：“我们将对我们能从技术上所做的事情的‘创造力实践’给以更多的概念信任。”[1]331 必须同时承认，机器和创造力之间的确具有怀疑论者所说的异质性，因此在建构计算创造力的“哲学方案”时必须清楚看到让机器表现创造力障碍和困难。笔者认为，化解困难的一种方式是进行创造力的自然化和计算化，以消解笼罩在创造力之上的神秘性，缩小创造力与机器之间的缝隙，直至让一个走进另一个之中。
