二十世纪六十年代,以符号主义人工智能为代表的早期人工智能迅速发展,取得了一系列耀眼的成果。现象学家德雷福斯却对当时的人工智能研究提出质疑,并以现象学的独特视角对早期人工智能进行分析、批判,最终形成了德雷福斯人工智能哲学。本文通过对德雷福斯人工智能哲学的形成过程、基本特征及现象学发微进行系统考察,重点梳理了他对传统人工智能的批判、揭示其在人工智能领域及哲学研究方面的理论价值与现实意义。首先,现象学家德雷福斯通过对早期人工智能研究的深入分析,揭示了其智能实现道路上存有两大难以逾越的障碍:常识问题和知识表征问题。不仅如此,他发现符号主义人工智能实际上建立在三个未经证实的哲学假设的理论基础之上。由此,德雷福斯预言符号主义人工智能必将遭遇失败,同时提出了真正的人工智能应该是涉身的(或具身的)的观点,换言之,智能与身体密不可分。接着,为了解决早期人工智能遇到的知识难题,德雷福斯对现象学进行了创造性的解读并将之引入人工智能的研究中,主要挪用了胡塞尔的意向性理论、海德格尔的存在主义思想和梅洛-庞蒂的身体学说,展现了现象学在解决知识表征问题上所具有的卓殊优势。最后,德雷福斯经过对早期人工智能的批判与思考,尝试着提出七阶段技能获取模型的设想以解决人工智能面临的知识困境。德雷福斯创立的人工智能哲学对当时的研究产生了重大的影响,一方面,符号主义人工智能研究者们逐渐认识到了其研究方向和实现道路的致命漏洞以至“及时止损”;另一方面,技能获取模型的解决方案为后继研究者们提供了有益启示,科学家们开始关注智能与身体的衔接,注重智能对整体或上下文环境的理解与把握。在当代哲学与科学渐行渐远之时,德雷福斯通过对人工智能的“跨界”探索,成功地建立起了人工智能和现象学之间的深厚联系。在他的影响之下,人工智能研究者们开始反思人工智能理论的哲学基础,而哲学家们也开始关注人工智能领域的技术发展。遗憾的是,德雷福斯的人工智能研究同样也存在着不足。第一,德雷福斯较为消极的科学技术观使其对寻求解决具体问题的联结主义同样持悲观态度,但现阶段以机器学习为代表的联结主义显然发展势头一片大好。这里,德雷福斯似乎混淆了符号主义与联结主义的实现道路:前者是自上而下的通用智能之路,后者为自下而上的具体智能之路;同样地,他也低估了计算机技术、神经生物学领域的高速发展,基于神经网络模拟的深度学习在特定领域已然取得了惊人的成果。第二,德雷福斯所创立的人工智能哲学在对胡塞尔身体问题的认识上依然存在瑕疵,他认为胡塞尔对身体态度模糊,但在胡塞尔的“回到实事本身”中,明确强调了是具身的我回到世界的直观感受,身体在每个知觉经验里都在场。他忽视了梅洛-庞蒂对胡塞尔身体观点的继承和发展。最后,在德雷福斯的技能获取模型中,由于专家等高级技能阶段既要求学习者超越语境进行无意识的直觉身体反应,又强调学习者需要在整体环境中深化技能,从而产生了解释学循环的问题。