人文学科可以在人工智能上生存吗？

她是一个异常聪明的学生。我以前教她，我知道她要快速而勤奋。那么她到底是什么意思？

她真的不确定。这与机器。不是一个人。那意味着她没有感觉到以任何方式负责。她说，那是。深刻解放。

我们沉默。

她说了自己的意思，我慢慢地看到了她的见识。

像年轻女性相比年轻男子多，她密切关注自己的心情，需求和无声提示的人。我有一个女儿的配置类似，这帮助我看到了超越自己的反思性倾向，使分析抽象在人类情况下。

这个学生开始说的是，她更深入地陷入了自己的思想，融入了自己的概念能力中，同时与智力对话，她没有社会义务。无需容纳，也不需要取悦压力。对我来说，这是一个发现，对我们所有人的影响都在扩大。

真是如此病人，她说。``我问了有关关注的历史的问题，但是我意识到了五分钟：我认为任何人都没有对我，我的思想和我的问题纯粹关注。”。曾经。这使我重新考虑了与人的所有互动。

她去了机器谈论商品化注意的呼叫和剥削动态，只是在系统的甜蜜氛围中发现了她可能从未知道的一种纯粹的关注。谁？对于像西蒙妮·威尔（Simone Weil）和艾里斯·默多克（Iris Murdoch）这样的哲学家来说，真正关注另一个人的能力在道德生活的绝对中心。但是可悲的是，我们擅长于此。这些机器看起来很容易。

我对这些系统是什么或他们所做的事情并不感到困惑。回到190年代，我在植根于语言学的认知科学课程中研究了神经网络。人工智能的兴起是科学技术史上的主食，我介绍了有关其起源和发展的艰苦研讨会。AI。我和我现在使用的工具是概率预测的核心成功应用程序。他们没有知道在任何有意义的意义上都没有任何事情，他们肯定没有感觉。正如他们自己继续告诉我们的那样，他们所做的就是猜测什么字母，什么单词，最有可能满足其算法的方式，以响应给定的提示。

这种猜测是精心训练的结果，该培训是关于全部可访问的人类成就的量。我们让这些系统几乎可以通过我们所说的或做过的一切，他们掌握了我们。他们学会了我们的举动，现在他们可以做到。结果令人震惊，但这不是魔术。这是数学。

有时候，我有一个史学课程的电气工程学生。我们正在讨论数据的历史，她问了一个鲜明的问题：诠释学的解释科学和信息理论的差异是什么，这可能被视为同一件事的科学版本？

我试图阐明为什么人文主义者只能将其冗长的解释性传统换成满足信息含量数学处理的严格性。为了探索科学和人文学的询问方向之间的基本差异，我问她如何定义电气工程。

她回答说，在第一批电路课上，他们告诉我们，电气工程是关于如何使岩石进行数学的研究。”

确切地。它需要很多时间：右岩石，小心地冶炼，掺杂和蚀刻，以及从煤炭，风和太阳哄骗的电子流。但是，如果您知道自己在做什么，则可以让岩石做数学。现在，事实证明，数学可以做我们。

让我清楚：当我说数学可以做到我们时，我的意思是那不是这些系统是我们。我会给其他人留下有关人工通用情报的辩论，但它们使我震惊的是语义。当前的系统可以像我所知道的任何人一样人类，如果人类仅限于通过屏幕启动（这通常是我们这些天我们如何到达其他人类的方式，无论好坏）。

那么，这不好吗？它应该吓到我们吗？这一刻有一些方面最好留给达帕战略家。就我而言，我只能解决对我们这些对人文主义传统负责的人的意义。我们这些是历史意识的监护人的人，是人们认为，被人们所说的，是终身的学生。

我们的工作是帮助他人将这些文物和见解掌握在手中，无论多么短暂，并考虑应该从遗忘的漩涡中保留的东西以及原因。这就是被称为教育的召唤，文学理论家Gayatri Chakravorty Spivak曾经被定义为欲望的非强制性重新安排。

当涉及到这么小的，但绝不是人类生态系统的一角，有些事情值得一提的事情。让我尽可能清楚地说出其中的一些。我可能错了，但必须尝试。

当我们在A.I.任务，双手飞起来。第一个来自迭戈（Diego），这是一个高个子，头发的学生，而且从我在学期中所做的一切，在校园里在社会上生动活泼。我想我越来越感到绝望，他说。``如果这些事情能够做任何我能做的事情，我能做更快，更细节和知识。”他说，他感到被压迫。

一些头点点头。但不是全部。历史系的大四学生朱莉娅（Julia）跳入。是的，我知道你的意思，她开始了。起初我有同样的反应。但是我一直在思考我们对康德关于崇高的想法的读物，它是如何分为两个部分的：首先，您被广阔而难以理解的东西所吸引，然后您意识到您的思想可以抓牢那广阔。您的意识，内在的生活是无限的，这使您比压倒一切更大。

她停了下来。A.I.很大。海啸。但这不是我。它可以触摸我的我 - ness。它不知道成为我，成为我是什么。

房间沉默。她的观点悬在空中。

对我来说，它仍然悬而未决。因为这是正确的答案。这是当下令人惊讶的辩证力。

从实际的意义上讲，我们已经达到了一种奇异性，但没有期待已久的机器意识觉醒。相反，我们进入的是一种新的意识我们自己。这是我们从焦虑和绝望转变为令人振奋的希望感的关键。这些系统有能力以新的方式将我们归还我们自己。

他们会预示着人文学科的终结吗？从某种意义上说，绝对。我的同事们担心我们无法（可靠地）学生是否真的写了一篇论文。但是，围绕着这场教职局部灾难，这是一种礼物。

你再也不能制作学生进行阅读或写作。那还剩下什么？只有这个：给他们他们想做的工作。并帮助他们想这样做。教育又是什么？这不加注欲望的重新安排。

在五年之内，历史学者在传统霉菌中继续产生专着的意义毫无意义。

但是工厂风格的学术生产力从来都不是人文科学的本质。真正的项目永远是我们：理解工作，而不是事实的积累。不是知识，从关于世界的另一个真实陈述的三明治意义上。这些东西很棒，科学和工程学的地方几乎是重点。但是，没有数量的同行评审奖学金，没有数据集，可以解决每个人面临的中心问题：如何生活？该怎么办？如何面对死亡？

这些问题的答案在世界范围内，等待被发现。他们是通过知识生产解决的。它们是存在， 不是会心单独了解与任务完全不相等。

在过去的七十年左右的时间里，大学人文学科在很大程度上看不见这个核心真理。被校园科学的声望和文化人文主义者所吸引，使他们的工作重塑了模仿科学探究。我们已经对文本和文物产生了丰富的知识，但是这样做大多放弃了赋予其含义的更深层次的问题。

现在一切都必须改变。实际上，这种知识生产已经自动化。结果，科学的人文基础知识的产生关于人文主义事物正在迅速被创造AI的科学所吸收。系统现在正在进行工作。我们将向他们寻求答案。