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前言
盡管人工智能科學(xué)是在二戰(zhàn)后才在西方科技界涌現(xiàn)的，但其思想根苗至少可以上溯到十七土砂、十八世紀(jì)的歐洲哲學(xué)州既。具體而言，人工智能的哲學(xué)“基礎(chǔ)問題”可被一分為二：第一萝映，建立一個(gè)能夠展現(xiàn)真正人類智能的純機(jī)械模型吴叶，在觀念上是否可能？第二序臂，若前述問題的答案是肯定的蚌卤，怎樣的人類心智模型才能夠?yàn)檫@種模型的建立提供最佳的參照？本文將論證奥秆，笛卡爾和萊布尼茨對(duì)上述第一個(gè)問題都給出了否定的回答造寝，而霍布斯則給出了肯定的回答。至于第二個(gè)問題吭练，休謨關(guān)于心智構(gòu)架的重構(gòu)工作诫龙，就可以被視為當(dāng)代AI科學(xué)中的聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路的先驅(qū)，而康德在調(diào)和直觀和思維時(shí)所付出的努力鲫咽，則為當(dāng)代AI專家整合“自下而上”進(jìn)路和“從上至下”進(jìn)路的種種方案所應(yīng)和签赃。一言以蔽之，十七分尸、十八世紀(jì)的歐洲哲學(xué)實(shí)乃AI科學(xué)的一個(gè)潛在的“智庫(kù)”锦聊，盡管AI界的主流對(duì)此并無清楚之意識(shí)。
導(dǎo) 論
在很多人看來箩绍，“人工智能”（Artificial Intelligence, 簡(jiǎn)稱AI）是一個(gè)工程技術(shù)色彩濃郁的學(xué)術(shù)領(lǐng)域孔庭，哲學(xué)研究則高度思辨化和抽象化，二者之間應(yīng)當(dāng)是風(fēng)馬牛不相及的材蛛。但這實(shí)際上是一種誤解圆到。芝加哥大學(xué)哲學(xué)教授郝格蘭的著作《人工智能概念探微》（特別是第一章）以及加州大學(xué)伯克利分校的哲學(xué)教授德瑞福斯的著作《計(jì)算機(jī)依然不能做什么》（特別是第67— 69頁(yè)）篷角，都留出了一定的篇幅搁痛，用以挖掘AI的設(shè)想在西方哲學(xué)史中的根苗。而英國(guó)女哲學(xué)家兼心理學(xué)家博登的浩瀚巨著《作為機(jī)器的心靈———認(rèn)知科學(xué)史》择示，則以更大的篇幅討論了AI科學(xué)和整個(gè)西方科技史豆赏、思想史之間的互動(dòng)關(guān)系（尤其是第二章）挣菲。不過富稻，令人遺憾的是，在漢語(yǔ)哲學(xué)界, 將西方哲學(xué)史的視角和AI哲學(xué)的視角相結(jié)合的研究成果白胀，相對(duì)還比較罕見椭赋，因此拙文將在這個(gè)方向上作出一番小小的開拓性努力。另外或杠，筆者也希望能夠通過這種“架橋”工作纹份，幫助讀者看到那些看似新銳的科技問題和相對(duì)古老的哲學(xué)爭(zhēng)議之間的密切關(guān)聯(lián)，并為緩解目前在漢語(yǔ)學(xué)界業(yè)已過于緊張的“科學(xué)—人文”關(guān)系廷痘，獻(xiàn)上綿薄之力蔓涧。
為了能夠集中討論，本文將只選取西方哲學(xué)史中的一個(gè)片段——十七笋额、十八世紀(jì)歐洲哲學(xué)——為參考系元暴，來討論哲學(xué)和AI之間的關(guān)系。由于篇幅限制兄猩，在下面我們只能選擇五位哲學(xué)家予以概要式的討論：笛卡爾（Rene Descartes茉盏，1596—1650）、萊布尼茨（Gottfried Wilhelm von Leibniz枢冤，1646—1716）鸠姨、霍布斯（Thomas Hobbes，1588—1679）淹真、休謨（David Hume讶迁，1711—1776）和康德（Immanuel Kant，1724—1804）核蘸。他們可被編為三組：
第一組：笛卡爾和萊布尼茨
笛卡爾
萊布尼茨
其特點(diǎn)是：他們通過卓越的哲學(xué)想象力巍糯，明白地預(yù)報(bào)了后世AI科學(xué)家通過被編程的機(jī)械來實(shí)現(xiàn)智能的設(shè)想。但他們又同樣明確地提出了反對(duì)機(jī)器智能的論證客扎。從這種意義上說祟峦，他們雖不可能為今日符號(hào)AI的技術(shù)路線投贊成票，卻明確地表述出了“人工智能哲學(xué)”的基本問題意識(shí)：制造人類水平的智能機(jī)器徙鱼，是不是先天可能的?
第二組：霍布斯宅楞。
他處在笛卡爾和萊布尼茨的對(duì)立面。具體而言袱吆，他雖沒有明確地提到機(jī)器智能的可實(shí)現(xiàn)性問題厌衙，但是他對(duì)于人類思維本性的斷言，卻在邏輯上等價(jià)于一個(gè)弱化的“物理符號(hào)假設(shè)”杆故。因此迅箩，他可被視為二十世紀(jì)的符號(hào)AI路線在近代哲學(xué)中的先祖溉愁。
第三組：休謨和康德处铛。
從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看饲趋，他們并未明確討論過“機(jī)器智能的可實(shí)現(xiàn)問題”。然而撤蟆，他們各自的心智理論卻在一個(gè)更具體的層次上引導(dǎo)了后世AI專家的技術(shù)思路, 因此也算作是AI科學(xué)的先驅(qū)奕塑。
在所有的這些哲學(xué)家中, 我會(huì)留給康德最多的篇幅, 因?yàn)樗乃枷胱顬樯羁? 可供AI挖掘的材料也最多（盡管認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)的只有侯世達(dá)等少數(shù)AI專家）。
笛卡爾和萊布尼茨：機(jī)器智能的反對(duì)者
從表面上看來家肯，與下文所要提到的霍布斯相比龄砰，笛卡爾和萊布尼茨似乎更有資格充當(dāng)符號(hào)AI（也就是經(jīng)典AI）在近代哲學(xué)中的先驅(qū)。擺得上桌面的理由有：
其一讨衣，此二君都屬于廣義上的“唯理派”陣營(yíng)换棚，都主張人的心智活動(dòng)的實(shí)質(zhì)在于符號(hào)表征層面上的推理活動(dòng)（為了宣揚(yáng)這個(gè)觀點(diǎn), 萊布尼茨還專門寫了一本《人類理智新論》, 和經(jīng)驗(yàn)論者洛克打起了筆仗）；
其二反镇，符號(hào)AI路數(shù)一般都重視數(shù)理研究和一般意義上的科學(xué)研究固蚤，而笛、萊兩人的學(xué)術(shù)造詣也都體現(xiàn)了這樣的特征歹茶。具體而言夕玩，笛卡爾是直角坐標(biāo)系的發(fā)明人，在物理學(xué)(特別是光學(xué))領(lǐng)域小有斬獲惊豺，也喜歡搞生理學(xué)燎孟。萊布尼茨則是微積分的發(fā)明人之一，是柏林科學(xué)院的創(chuàng)始人尸昧；
其三揩页，與人工智能直接相關(guān)的一些計(jì)算機(jī)技術(shù), 和萊布尼茨有直接關(guān)聯(lián)。他在1764年于巴黎建造的乘法運(yùn)算機(jī)（改進(jìn)于帕斯卡的運(yùn)算機(jī)）烹俗，以及他對(duì)于二進(jìn)制的推崇碍沐，都是為計(jì)算機(jī)史家所津津樂道的實(shí)例。
然而衷蜓，筆者卻并不認(rèn)為這些理由能夠充分地?fù)?dān)保他們會(huì)贊同機(jī)器智能的可能性累提。
首先，成為計(jì)算機(jī)技術(shù)的先驅(qū)并不等于成為人工智能的先驅(qū)磁浇。一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家完全可能拒絕實(shí)現(xiàn)人類水平上的機(jī)器智能的可能性斋陪，而僅僅把計(jì)算機(jī)視為人類的工具。因此置吓，萊布尼茨對(duì)于帕斯卡運(yùn)算機(jī)的改進(jìn), 并不擔(dān)保他會(huì)成為AI的同道无虚；
其次，他們?cè)跀?shù)學(xué)和自然科學(xué)方面的貢獻(xiàn)衍锚，也并不擔(dān)保他們會(huì)贊成機(jī)器智能的可實(shí)現(xiàn)性（理由由上一點(diǎn)類推）友题；
第三，是否贊同符號(hào)AI戴质，和是否處在“唯理派”陣營(yíng)中度宦，并無直接關(guān)聯(lián)踢匣。這是因?yàn)椋ɡ砼傻牧?span>場(chǎng)僅僅是“心智活動(dòng)的實(shí)質(zhì)在于符號(hào)表征層面上的推理活動(dòng)”戈抄，但對(duì)于符號(hào)AI來說离唬，更為有用的一個(gè)論題則是“任何被恰當(dāng)編程的、符號(hào)表征層面上的推理活動(dòng)都是心智活動(dòng)”划鸽。很顯然输莺，從邏輯上看，即使已經(jīng)有了前面這個(gè)立場(chǎng)裸诽，也并不擔(dān)保后一個(gè)論題就能夠被推出嫂用。
進(jìn)而言之，笛卡爾和萊布尼茨還各自提出了一個(gè)論證丈冬，明確反對(duì)機(jī)器智能的可能性尸折。
先從笛卡爾說起。我們知道殷蛇，在“身心關(guān)系”問題上笛卡爾是二元論者实夹，即認(rèn)為人是占據(jù)廣延的物質(zhì)實(shí)體和不占據(jù)廣延的靈魂實(shí)體的復(fù)合體。而在關(guān)于動(dòng)物的本性的問題上粒梦，他倒是一個(gè)比較徹底的機(jī)械唯物論者亮航，即認(rèn)定動(dòng)物只是“自動(dòng)機(jī)”，毫無靈魂匀们。從這個(gè)立場(chǎng)出發(fā)缴淋，他顯然是不可能認(rèn)為我們有可能制造出具有人類智能水平的機(jī)械裝置的，因?yàn)閺乃亩摿?chǎng)來看泄朴，“智能”——或者說“靈魂”——的形式重抖，和物理世界的配置形式無關(guān)，通過改變后者祖灰，我們是不可能得到前者的钟沛。不過，這樣的一種反機(jī)器智能的論證本身就已經(jīng)預(yù)設(shè)了二元論立場(chǎng)局扶，因此非二元論者未必會(huì)買他的賬恨统。好在笛卡爾還有一個(gè)形而上學(xué)負(fù)荷更少的反機(jī)器智能論證。此論證見于其名著《方法論》:
假若真有這樣的一些機(jī)器三妈，其具有猿猴（或其他缺乏理性的動(dòng)物）的所有器官和外形畜埋，那么，恐怕我們就毫無理由斷言畴蒲，這些機(jī)器并不完全具有那些被模仿動(dòng)物的本性悠鞍。但請(qǐng)?jiān)僭囅脒@樣一種情況：假若有一些機(jī)器，其在技術(shù)允許的范圍內(nèi)竭力仿造我們的身體模燥，并試圖模擬我們的行為咖祭，那么掩宜，它們是否為真人？答案是否定的心肪，而且我們總能通過兩個(gè)途徑來獲得這個(gè)否定性的答案锭亏。第一個(gè)途徑是：我們會(huì)發(fā)現(xiàn)纠吴，它們總不會(huì)使用語(yǔ)詞和記號(hào)硬鞍，或像我們那樣把語(yǔ)詞和記號(hào)組合在一起，以便向他人傳達(dá)出我們的思想戴已。為何這么說呢固该？我們可以設(shè)想一臺(tái)從表面上看來可以表達(dá)語(yǔ)詞的機(jī)器，甚至可設(shè)想糖儡，其表達(dá)的語(yǔ)詞是匹配于一些將最終導(dǎo)致相關(guān)器官變化的身體行動(dòng)(比如伐坏，當(dāng)你觸及其某一部分的時(shí)候，它就會(huì)問你握联，是不是想和它說些啥桦沉；而當(dāng)你觸及其另一部分的時(shí)候，它就會(huì)大哭金闽，抱怨你弄疼了它）纯露。但即使如此，它卻無法給予語(yǔ)詞以不同的排列方式代芜，以便應(yīng)對(duì)人們?cè)诿鎸?duì)它時(shí)所能夠說出的種種不同的話——盡管最笨的人也能夠勝任這個(gè)任務(wù)埠褪。第二個(gè)途徑是：盡管這些機(jī)器能夠執(zhí)行很多任務(wù)，并在執(zhí)行某些任務(wù)的時(shí)候表現(xiàn)得比人類更為出色挤庇，但它們必定會(huì)在執(zhí)行另外一些任務(wù)時(shí)出洋相钞速。這樣一來，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)嫡秕，這些機(jī)器并不是根據(jù)知識(shí)來運(yùn)作的渴语，而是根據(jù)其器官部件自身的傾向來運(yùn)作的。這又是為何呢昆咽？因?yàn)槿祟惱硇阅?/span>是在諸種問題語(yǔ)境中皆有用武之地的萬(wàn)能器具遵班，而這些器官部件呢, 則只不過是分別為特定的問題語(yǔ)境而定制的專門器具。這樣一來潮改，如果我們要讓這些機(jī)器能夠?qū)Ω端械膯?/span>題語(yǔ)境的話狭郑，那么我們就得讓它配備有大量的器官部件，其中的每一個(gè)都對(duì)應(yīng)著一個(gè)特定的語(yǔ)境——否則汇在，它就無法像我們?nèi)祟愡\(yùn)用理性所做的那樣翰萨，應(yīng)付生命中層出不窮的種種偶然事態(tài)。很顯然糕殉，從實(shí)踐角度看亩鬼，這樣的機(jī)器設(shè)計(jì)思路是行不通的殖告。
笛卡爾的這個(gè)論證其實(shí)可以分為兩個(gè)部分。第一部分的要點(diǎn)是：從“機(jī)器能夠表達(dá)語(yǔ)詞”出發(fā)雳锋，我們推不出“機(jī)器能夠根據(jù)環(huán)境的變化而調(diào)整語(yǔ)義輸出策略”黄绩，而后者則被笛卡爾視為“真正智能存在”的充分必要條件。我認(rèn)為這個(gè)論證比較弱玷过，因?yàn)槭欠衲軌蚋鶕?jù)環(huán)境的變化調(diào)整語(yǔ)義輸出策略爽丹，乃是一個(gè)程度性的概念，而不是一個(gè)非黑即白的概念辛蚊。在今天的AI界粤蝎，能夠根據(jù)環(huán)境的變化而有限調(diào)整語(yǔ)義輸出策略的程序，并不是做不出來袋马，在這個(gè)問題上笛卡爾的確太低估后世AI工程師的能力了初澎。若按照笛卡爾的標(biāo)準(zhǔn)，這些程序的問世顯然就意味著機(jī)器智能的實(shí)現(xiàn)——但直覺卻告訴我們虑凛，這些程序的表現(xiàn)依然和真人智能行為大有差距碑宴。由此看來，在第一個(gè)論證中桑谍，笛卡爾關(guān)于“真正智能”的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置過低延柠，這就使得他關(guān)于機(jī)器智能之不可能性的論斷很容易被反例所駁倒。
笛卡爾的第二個(gè)論證的要點(diǎn)是：如果我們真的要做出一臺(tái)“智能”機(jī)器霉囚，我們就需要把所有的問題解決策略預(yù)存在其內(nèi)置方法庫(kù)中捕仔，但在實(shí)踐上這是不可能的。和前一個(gè)論證相比盈罐，我認(rèn)為這個(gè)論證質(zhì)量高得多榜跌，因?yàn)榈芽栐诖艘呀?jīng)預(yù)見到了符號(hào)AI的核心思路——在機(jī)器中預(yù)置一個(gè)巨大的方法庫(kù)，并設(shè)計(jì)一套在不同情境下運(yùn)用不同方法的調(diào)用程序——盡管符號(hào)AI的正式出現(xiàn)（1956年）乃是笛卡爾的《方法論》出版（1637年）三百多年之后的事情了盅粪。另外钓葫，笛卡爾在此也天才地預(yù)見到了，真正的智能將體現(xiàn)為一種“通用問題求解能力”票顾，而不是特定的問題求解能力的一個(gè)事后綜合础浮。這種通用能力的根本特征就在于：它具有面對(duì)不同問題語(yǔ)境而不斷改變自身的可塑性、具有極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和更新能力奠骄，等等豆同。這種“智能”觀，也比較符合我們一般人的直覺含鳞。但笛卡爾的問題卻在于影锈，他認(rèn)為這種“通用問題求解能力”是人類所獨(dú)有的。但相關(guān)論證呢？很顯然, 從“所有可被我們?cè)O(shè)想的機(jī)械不具有通用問題求解能力”這個(gè)前提出發(fā)枣抱，我們是得不出笛卡爾所欲求的如下結(jié)論的：所有機(jī)械都不具有通用問題求解能力。前提和結(jié)論之間的跳躍性在于, 哲學(xué)家關(guān)于機(jī)械制造可能性的設(shè)想很可能是有局限的辆床，甚或會(huì)充溢著培根所說的“四假相”佳晶。在這里，笛卡爾顯然對(duì)自己的想象力過于自信了讼载。不過轿秧，自信歸自信，他對(duì)人類理性和機(jī)器智能之間差異的提示维雇，的確也算是一條攻擊機(jī)器智能可能性的思路淤刃。在二十世紀(jì)违柏，該路數(shù)最重要的后繼者乃是美國(guó)哲學(xué)家德瑞福斯潮模，盡管他本人并不是一個(gè)笛卡爾式的唯理派哲學(xué)家掌逛，而是一位現(xiàn)象學(xué)家（請(qǐng)參看他的著作《計(jì)算機(jī)依然不能夠做什么?》）。
再來看萊布尼茨津滞。從萊布尼茨的整個(gè)形而上學(xué)背景來看，他對(duì)于機(jī)器智能的抵觸其實(shí)應(yīng)當(dāng)比笛卡爾還大灼伤。笛卡爾畢竟還是半吊子的機(jī)械唯物主義者触徐，可萊布尼茨的“單子論”卻是徹徹底底反唯物主義的。在他看來狐赡，構(gòu)成世界的最終實(shí)體撞鹉，乃是一些缺乏廣延、形狀和可分性的精神性單子颖侄，而物質(zhì)世界所賴以存在的空間關(guān)系乃是通過諸單子的彼此知覺而產(chǎn)生的鸟雏。站在這個(gè)立場(chǎng)上看， “通過機(jī)械的空間配置來產(chǎn)生智能”這種說法览祖，自然就完全無法和萊布尼茨的整個(gè)哲學(xué)立場(chǎng)相容了孝鹊。
不過，和笛卡爾一樣展蒂，萊布尼茨也提出了一個(gè)不那么依賴其形而上學(xué)預(yù)設(shè)的反機(jī)器智能論證（簡(jiǎn)稱為“磨坊論證”）又活，見于《單子論》第十七節(jié)（因?yàn)椤秵巫诱摗菲芏蹋晕覀冞@里不再給出引文的頁(yè)碼）：
此外也不能不承認(rèn)锰悼，知覺以及依賴知覺的東西, 是不能用機(jī)械的理由來解釋的柳骄，也就是說，不能用形狀和運(yùn)動(dòng)來解釋箕般。假定有一部機(jī)器耐薯，構(gòu)造得能夠思想、感覺、具有知覺可柿，我們可以設(shè)想它按原有比例放大了鸠踪，大到能夠走進(jìn)去，就如同走進(jìn)一個(gè)磨房似的复斥。這樣营密，我們察看它的內(nèi)部，就會(huì)只發(fā)現(xiàn)一些零件在彼此推動(dòng)目锭，卻找不出什么東西來說明一個(gè)知覺评汰。
因此，應(yīng)當(dāng)在單純的實(shí)體中痢虹，而不應(yīng)當(dāng)在復(fù)合物或機(jī)器中去尋找知覺被去。因此，在單純實(shí)體中所能找到的只有這個(gè)奖唯，也就是說惨缆，只有知覺和它的變化。也只有在這里面丰捷，才能有單純實(shí)體的一切內(nèi)在活動(dòng)坯墨。
我們前面剛提到，在笛卡爾看來病往，外部行為和人類一樣具有靈活性和變通性的推理機(jī)器是造不出來的捣染。和他的論證策略不同，萊布尼茨則玩弄了一把“欲擒故縱”的把戲停巷，即預(yù)先假定我們已經(jīng)造出了這樣的一臺(tái)機(jī)器耍攘。而他的論證要點(diǎn)則是：即使該假定本身是真的，從中我們也推不出真正的智能的存在畔勤。因?yàn)樵谌R布尼茨看來蕾各，真正的智能需要知覺的介入，而在機(jī)械運(yùn)作的任何一個(gè)層面硼被，我們都看不到這樣的知覺的存在示损。所以，即使一臺(tái)機(jī)器所表達(dá)出來的“輸入—輸出關(guān)系”和人的“輸入—輸出關(guān)系”完全吻合嚷硫，前者依然不能算作真有智能的检访。
但筆者認(rèn)為這個(gè)論證有很大的問題。我們姑且可以同意萊布尼茨的前提仔掸，即“知覺的存在對(duì)于智能的存在來說是不可或缺的”脆贵。但是，僅僅通過對(duì)于智能機(jī)械的內(nèi)部觀察, 我們又如何確定知覺是否存在于這臺(tái)機(jī)器中起暮？知覺本身——而不是伴隨著知覺的外部物理運(yùn)作——畢竟不是掉在地上的懷表和掛在墻上的背包卖氨，是可以在第三人稱立場(chǎng)上被經(jīng)驗(yàn)地觀察到的。換言之，從“我們觀察不到知覺的存在”筒捺，我們實(shí)在推不出那個(gè)對(duì)萊布尼茨有用的結(jié)論:知覺本身不存在柏腻。按照他的標(biāo)準(zhǔn)，我們甚至不能說人類也是有智能的系吭，比如五嫂，我們不妨設(shè)想把萊布尼茨本人的大腦放大到上海世博園區(qū)那么大，并同時(shí)保持其中各個(gè)部件之間的比例關(guān)系不變肯尺。我們?nèi)暨M(jìn)入這個(gè)超級(jí)大腦沃缘，看到的恐怕也只會(huì)是一些純粹的生物化學(xué)反應(yīng)，而觀察不到知覺则吟。然而槐臀，由此我們就能夠推出萊布尼茨的大腦沒有知覺，沒有靈魂嗎氓仲？這顯然是荒謬的水慨。
盡管這個(gè)論證很荒謬，但是它卻直接引導(dǎo)了后世的塞爾提出了反對(duì)機(jī)器智能的“漢字屋論證”寨昙，因此也是具有一定的思想史地位的讥巡。
霍布斯：符號(hào)AI之真正哲學(xué)前驅(qū)
霍布斯是近代唯物主義哲學(xué)家的代表人物之一掀亩，但這并不是他在這里被我們提到的首要原因舔哪。這是因?yàn)椋M管AI的理想（即制造出某種智能機(jī)器）必然會(huì)預(yù)設(shè)某種版本的唯物主義, 但反過來說槽棍，從唯物主義的哲學(xué)立場(chǎng)中我們卻未必能夠推出AI的理想捉蚤。說得更清楚一點(diǎn)，一種關(guān)于AI的唯物主義必須得滿足這樣的條件：它除了泛泛地?cái)喽ㄐ睦韺用嫔系娜祟愔悄苄袨樵趯?shí)質(zhì)上都是一些生物學(xué)層面上的物理運(yùn)作之外炼七，還必須以某種更大的理論勇氣缆巧，去建立某種兼適于人和機(jī)器的智能理論，以便能指導(dǎo)我們把特定的智能行為翻譯為某些非生物性的機(jī)械運(yùn)作豌拙。在這方面陕悬，拉·美特里（他可能是近代西方哲學(xué)史中最著名的唯物主義者）對(duì)于AI的價(jià)值恐怕就要小于霍布斯，因?yàn)榍?/span>者關(guān)于“人（是）機(jī)器” （L'homme Machine）的主張按傅，實(shí)質(zhì)上并沒有直接承諾智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)的可能性捉超。
毋寧說，拉·美特里只是給出了一個(gè)關(guān)于人的生物屬性和心理屬性之間關(guān)系的局域性論題唯绍，其抽象程度要低于符號(hào)AI的基本哲學(xué)假設(shè)：被恰當(dāng)編程的符號(hào)運(yùn)算拼岳，就是真正智能活動(dòng)的充分必要條件（我們簡(jiǎn)稱此假設(shè)為“物理符號(hào)假設(shè)”，其提出者是AI專家司馬賀和紐厄爾）况芒。
霍布斯就不同了惜纸。與迷戀醫(yī)學(xué)和解剖學(xué)的拉·美特里不同，他更迷戀的乃是抽象的幾何學(xué)，并致力于給出一種關(guān)于人類思維的抽象描述耐版。他在其名著《利維坦》中寫道：
當(dāng)人進(jìn)行推理的時(shí)候祠够，他所做的，不外乎就是將各個(gè)部分累加在一起獲得一個(gè)總和粪牲，或者是從一個(gè)總和里面扣除一部分哪审，以獲得一個(gè)余數(shù)÷瞧伲……盡管在其他方面湿滓，就像在數(shù)字領(lǐng)域內(nèi)一樣，人們還在加減之外用到了另外一些運(yùn)算舌狗，如乘和除叽奥，但它們?cè)趯?shí)質(zhì)上還是同一回事情⊥词蹋……這些運(yùn)算并不限于數(shù)字領(lǐng)域朝氓，而是適用于任何可以出現(xiàn)加減的領(lǐng)域。這是因?yàn)橹鹘欤拖袼阈g(shù)家在數(shù)字領(lǐng)域談加減一樣赵哲，幾何學(xué)家在線、形（立體的和平面的）君丁、角枫夺、比例、倍數(shù)绘闷、速度橡庞、力和力量等方面也談加減；而邏輯學(xué)家在做如下事情的時(shí)候也做加減：整理詞序印蔗，把兩個(gè)名詞加在一起以構(gòu)成斷言扒最，把兩個(gè)斷言加在一起以構(gòu)成三段論，或把很多三段論加在一起以構(gòu)成一個(gè)證明华嘹，或在一個(gè)證明的總體中（或在面對(duì)證明的結(jié)論時(shí)）減去其中的一個(gè)命題以獲得另外一個(gè)吧趣。政治學(xué)的論著者把契約加在一起，以便找到其中的義務(wù)耙厚；法律學(xué)家把法律和事實(shí)加在一起强挫，以找到個(gè)體行為中的是與非⊙赵總而言之纠拔，當(dāng)有加減施加拳腳的地方，理性便有了容身之處泛豪，而在加減無所適從的地方稠诲，理性也就失去了容身之所侦鹏。
盡管霍布斯并不可能了解后世AI專家所說的“物理符號(hào)系統(tǒng)”的技術(shù)細(xì)節(jié)，但從這段引文看臀叙，他已經(jīng)很清楚地意識(shí)到了略水，看似復(fù)雜的人類的理性思維，實(shí)際上是可以被還原為 “加” 和“減”這兩個(gè)機(jī)械操作的劝萤。這個(gè)講法渊涝，在精神上和經(jīng)典AI的思想是很接近的（而我們今天已經(jīng)知道了，所謂的“加法”和“減法”床嫌，其實(shí)都可以通過一臺(tái)萬(wàn)能圖靈機(jī)來加以模擬）跨释。不難想見，如果霍布斯是對(duì)的話厌处，那么“加”和“減”這樣的機(jī)械操作就成了理性存在的充分必要條件——也就是說鳖谈，一方面，從加減的存在中我們就可以推出理性的存在阔涉，而在另一方面缆娃，從前者的不存在中我們也就可以推出后者的不存在（正如引文所言，“當(dāng)有加減施加拳腳的地方瑰排，理性便有了容身之處贯要，而在加減無所適從的地方，理性也就失去了容身之所”）椭住。很明顯崇渗，如果我們承認(rèn)這種普遍意義上的加減的實(shí)現(xiàn)機(jī)制不僅包含人腦，也包含一些人造機(jī)械函荣，那么他對(duì)于“理性存在”的充分必要條件的上述表達(dá)显押，也就等于承諾了機(jī)器智能的可能性。換言之傻挂，霍布斯的言論雖然沒有直接涉及人工智能，但是把他的觀點(diǎn)納入到人工智能的敘事系統(tǒng)之內(nèi)挖息，在邏輯上并無任何突兀之處金拒。另外，就“哪些知識(shí)領(lǐng)域存在有加減運(yùn)作”這個(gè)問題套腹，霍布斯也抱有一種異常開放的態(tài)度绪抛。根據(jù)上述引文，這個(gè)范圍不僅包括算術(shù)和幾何學(xué)电禀，甚至也包括政治學(xué)和法律學(xué)幢码。這也就是說，從自然科學(xué)到社會(huì)科學(xué)的廣闊領(lǐng)域尖飞，相關(guān)的理性推理活動(dòng)竟然都依據(jù)著同一個(gè)機(jī)械模型症副！這幾乎就等于在預(yù)報(bào)后世AI專家設(shè)計(jì)“通用問題求解器”的思路了店雅。也正鑒于此，哲學(xué)家郝格蘭才把霍布斯稱為“人工智能之先祖” 贞铣。而考慮到他的具體建樹和符號(hào)AI更為相關(guān)闹啦，筆者更情愿將其稱為“符號(hào)AI之先祖”。
但需要指出的是辕坝，符號(hào)AI的基本哲學(xué)預(yù)設(shè)—— “物理符號(hào)假設(shè)”——只是在霍布斯那里得到了一種弱化的表達(dá)窍奋，因?yàn)樵摷僭O(shè)原本涉及的是一般意義上的智能行為和底層的機(jī)械操作之間的關(guān)系，而霍布斯則只是提到了理性推理和這種機(jī)械操作之間的關(guān)系酱畅。換言之琳袄，他并沒有承諾理性以外的心智活動(dòng)——如感知、想象纺酸、情緒挚歧、意志等——也是以加減等機(jī)械運(yùn)作為其存在的充分必要條件的。而從文本證據(jù)上來看, 在正式討論理性推理之前吁峻，《利維坦》對(duì)于“感覺”滑负、“想象”、“想象的序列”等話題的討論用含，也并未直接牽涉到對(duì)于加減運(yùn)作的討論矮慕。
那么，如何把一種機(jī)械化的心靈觀從理性領(lǐng)域擴(kuò)張到感性領(lǐng)域啄骇，并由此構(gòu)建一種更為全面的痴鳄、并對(duì)AI更有用的心智理論呢？這關(guān)鍵的一步是由休謨走出的缸夹。有意思的是痪寻，走出這一步，卻使得他和AI陣營(yíng)中相對(duì)新潮的一派——聯(lián)結(jié)主義——攀上了親虽惭。
休謨：聯(lián)結(jié)主義的哲學(xué)前驅(qū)
在此筆者默認(rèn)讀者已經(jīng)具有了休謨哲學(xué)的背景知識(shí)橡类，并將不再過多依賴他自己的哲學(xué)術(shù)語(yǔ)來重構(gòu)他的思想。筆者下面的重構(gòu)將主要依賴當(dāng)代認(rèn)知心理學(xué)的語(yǔ)言框架芽唇。
從認(rèn)知心理學(xué)的視角來看顾画，休謨的心智理論的基本思想是：一種更為全面的心智理論應(yīng)當(dāng)彌補(bǔ)前符號(hào)表征層面和符號(hào)表征層面之間的鴻溝，否則就會(huì)失去應(yīng)有的統(tǒng)一性（而缺乏這種統(tǒng)一性匆笤，恰恰就是霍布斯的心智理論的毛惭新隆）。而他采取的具體“填溝”策略則是還原論式的炮捧，即設(shè)法把符號(hào)表征系統(tǒng)地還原為前符號(hào)的感覺原子庶诡。在《人性論》中，這些感覺原子被他稱為“印象”咆课，而符號(hào)表征則被稱為“觀念”末誓。
更具體地說扯俱，他實(shí)際上是把整個(gè)心智的信息加工過程看成是一個(gè)“自下而上”的進(jìn)路：
第一，人類的感官接受物理刺激基显，產(chǎn)生感覺印象蘸吓。它們不具有表征功能，其強(qiáng)度和活躍度是物理刺激自身強(qiáng)度的一個(gè)函數(shù)（不過休謨不想詳細(xì)討論這個(gè)過程撩幽，因?yàn)樗X得這更是一個(gè)生理學(xué)的題目库继，而不是他所關(guān)心的心理哲學(xué)的題目）。
第二，感覺印象的每一個(gè)個(gè)例（token）被一一輸入心智機(jī)器，而心智機(jī)器的第一個(gè)核心機(jī)制也就隨之開始運(yùn)作了菩鲜，這就是抽象和記憶亭姥。記憶使得印象的原始輸入得以在心智機(jī)器的后續(xù)運(yùn)作中被妥善保存吴侦，而要做到這一點(diǎn)，記憶機(jī)制就首先需要對(duì)印象的個(gè)例加以抽象，以減少系統(tǒng)的信息儲(chǔ)存空間，并以此提高系統(tǒng)的工作效率居凶。這種抽象的產(chǎn)物乃是“感覺觀念” 。它們具有表征功能藤抡，其表征對(duì)象就是相應(yīng)的印象個(gè)例侠碧。在這個(gè)抽象形式中，每一個(gè)原始個(gè)例的特征都被平均化了缠黍，而其原有的活躍程度則被削弱弄兜。
第三，每一個(gè)感覺觀念本身則通過第二個(gè)心智核心機(jī)制——想象力——的作用瓷式，得到更深入的加工替饿。想象力的基本操作是對(duì)感覺觀念加以組合和分解（類似于霍布斯所說的加減運(yùn)算），而這些組合或分解活動(dòng)所遵循的基本規(guī)律則是統(tǒng)計(jì)學(xué)性質(zhì)的贸典，也就是說视卢，觀念A(yù)和觀念B（而不是A和C）之所以更有機(jī)會(huì)被聯(lián)想在一起，乃是因?yàn)楦鶕?jù)系統(tǒng)所記錄的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)瓤漏，A的個(gè)例和B的個(gè)例之間的聯(lián)接實(shí)例要多于A和C之間的聯(lián)接實(shí)例腾夯。由此一來，一個(gè)觀念表征的所謂“含義”蔬充，在根底上就可被視為對(duì)原始輸入的物理性質(zhì)的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)抽象，而觀念表征之間的聯(lián)系班利，則可被視為對(duì)輸入之間實(shí)際聯(lián)系的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)抽象饥漫。當(dāng)然，休謨本人并沒有使用筆者現(xiàn)在用的這些術(shù)語(yǔ)罗标，他只是提到庸队，A和B的聯(lián)接之所以被建立积蜻，乃是“習(xí)慣”使然——但這只是同一件事情的另一個(gè)說法。從技術(shù)角度看彻消，一個(gè)模式之所以會(huì)成為習(xí)慣竿拆，就是因?yàn)樵撃Ｊ降膫€(gè)例在系統(tǒng)的操作歷史已經(jīng)獲得了足夠的出現(xiàn)次數(shù)——或者說，關(guān)于x的“習(xí)慣”的強(qiáng)度宾尚，乃是關(guān)于x的個(gè)例的出現(xiàn)次數(shù)的函數(shù)丙笋。
但以上所說的這些，和AI又有何關(guān)系?
休謨并沒有直接討論人工智能系統(tǒng)的可能性煌贴，也許他從來都沒有想過這個(gè)問題御板。不過，他對(duì)于人類心智模型的建構(gòu)牛郑，卻非常契合于后世AI界關(guān)于聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路的討論怠肋。那什么叫 “聯(lián)結(jié)主義”呢？這是AI學(xué)界內(nèi)部一個(gè)相對(duì)新穎的技術(shù)流派淹朋，從上世紀(jì)八十年代開始風(fēng)靡笙各。其核心思想是：若要建立一個(gè)專門用于“模式識(shí)別”的人工智能系統(tǒng)，不必像經(jīng)典的符號(hào)AI所建議的那樣础芍，從上至下地構(gòu)建出一個(gè)內(nèi)置的方法庫(kù)和方法調(diào)用程序杈抢，而可以采納一個(gè)新的技術(shù)進(jìn)路:用數(shù)學(xué)辦法建立起一個(gè)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，讓該模型本身具有自主學(xué)習(xí)功能者甲。這些人工神經(jīng)元的底層計(jì)算活動(dòng)本身并不具有符號(hào)表征功能春感，而只有在對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的整體輸出做出一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)抽象之后，我們才能夠?qū)⑦@個(gè)總結(jié)果映射到一個(gè)語(yǔ)義上虏缸。
今日的聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路和休謨的心智模型之間的共通處體現(xiàn)在二者都嚴(yán)厲拒絕了傳統(tǒng)的符號(hào)AI的一層重要意蘊(yùn)：我們可以先把智能體的問題求解策略盡量完美地再現(xiàn)出來鲫懒，然后再設(shè)法把這些理性反思的產(chǎn)物程序化，換言之刽辙，先有符號(hào)表征描述窥岩，爾后才能夠有前表征的底層運(yùn)算。很顯然宰缤，該想法本身就預(yù)設(shè)了：的確存在著一個(gè)為所有智能體的同類問題求解過程所共享的一般符號(hào)描述颂翼，而不同智能體實(shí)現(xiàn)這個(gè)抽象描述的不同運(yùn)算過程，實(shí)際上只是同一輪月亮倒影在不同山川中的不同月影而已慨灭。但在休謨主義者和聯(lián)結(jié)主義者看來朦乏，那一輪月亮的實(shí)在性不是被給定的東西，而至多是被構(gòu)造出來的東西氧骤。用休謨的話語(yǔ)框架來說呻疹，那些高高在上的符號(hào)（觀念）， 只不過就是前符號(hào)的感覺材料（印象）在心理學(xué)規(guī)則（特別是聯(lián)想機(jī)制）的作用下筹陵，所產(chǎn)生的心理輸出物而已刽锤∧鞒撸考慮到智能系統(tǒng)本身的輸入歷史將決定性地影響其最后形成的符號(hào)體系的結(jié)構(gòu)，兩個(gè)彼此不同的輸入歷史就必然會(huì)導(dǎo)致兩個(gè)不同的觀念表征系統(tǒng)——這樣一來并思，不同智能系統(tǒng)在不同環(huán)境中所執(zhí)行的不同的底層運(yùn)作庐氮，就很難被映射到一個(gè)統(tǒng)一的符號(hào)層面上，并由此使得符號(hào)層獲得起碼的自主性和實(shí)在性宋彼。與休謨相呼應(yīng)弄砍，在后世的聯(lián)結(jié)主義模型建構(gòu)者看來，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)鋵W(xué)構(gòu)架在很大程度上也是在前符號(hào)表征層面上運(yùn)作的宙暇，而被輸出表征的性質(zhì)输枯，則在根本上取決于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)“收斂”之前訓(xùn)練者所施加給它的原始輸入的性質(zhì)。換言之占贫，兩個(gè)識(shí)別任務(wù)相同但訓(xùn)練歷史不同的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果桃熄，并不必然會(huì)（且往往不會(huì)）指向同一個(gè)語(yǔ)義對(duì)象。后者就像休謨眼中的“觀念” 一樣型奥，在整個(gè)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架中處于邊緣位置瞳收。
另外，休謨關(guān)于觀念之間聯(lián)系產(chǎn)于“習(xí)慣” 的觀點(diǎn)厢汹，也部分地吻合于聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路對(duì)于人工神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系權(quán)重的賦值方式螟深，其細(xì)節(jié)筆者就不再加以贅述了。但由于科學(xué)視野的局限烫葬，休謨并沒有在神經(jīng)科學(xué)的層面上重新理解心智對(duì)于前符號(hào)信息的加工過程：而他所給出的描述成果只是采用了模糊的哲學(xué)語(yǔ)言界弧，沒有使用定量的數(shù)學(xué)模型。這些地方也都正是今日的聯(lián)結(jié)主義超越于休謨主義之處搭综。
康德：“從上至下”進(jìn)路和“自下而上”進(jìn)路的整合者
稍有西方哲學(xué)史常識(shí)的讀者都知道垢箕，康德在《純粹理性批判》中提出了一套整合經(jīng)驗(yàn)論和唯理論的心智理論。關(guān)于他的這套整合策略兑巾，哲學(xué)史研究方面的文獻(xiàn)早已是汗牛充棟了条获。但如何跳出哲學(xué)史敘事的慣常視角，從AI的角度來重新解讀康德的這種整合策略呢蒋歌？在這方面帅掘，美國(guó)AI科學(xué)家侯世達(dá)、澳大利亞哲學(xué)家查爾莫斯等人聯(lián)合撰寫的論文《高階知覺堂油、表征和類比——對(duì)于人工智能方法論的批評(píng)》就頗有參考價(jià)值修档。文章起頭部分有一段評(píng)論直接和康德相關(guān)：
很早人們就知道知覺活動(dòng)是在不同層面上進(jìn)行的。伊曼紐爾·康德將心智的知覺活動(dòng)劃分為兩個(gè)板塊：其一是感性能力府框，其任務(wù)是揀選出那些感官信息的原始輸入萍悴，其二是知性能力，其任務(wù)是致力于把這些輸入材料整理成一個(gè)融貫的寓免、富有意義的世界經(jīng)驗(yàn)癣诱。康德并不對(duì)感性能力很有興趣袜香，并將主要精力投向了知性能力撕予。他孜孜以求，最終給出了一個(gè)關(guān)于高階認(rèn)知的精細(xì)模型蜈首，并通過該模型將知性能力區(qū)分為十二個(gè)范疇实抡。盡管在今天看來，康德的這個(gè)模型多少顯得有點(diǎn)疊床架屋欢策，但他的基本洞見依然有效吆寨。依據(jù)其洞見，我們可以將知覺過程視為一道光譜, 并出于方便計(jì), 將其區(qū)分為兩個(gè)構(gòu)成要素踩寇。大約和康德所說的感性能力相對(duì)應(yīng)啄清，我們劃分出了低階知覺。這主要指的是這樣一個(gè)過程：對(duì)從不同感官通道搜集來的信息進(jìn)行早期處理俺孙。另外辣卒，我們還劃分出了高階知覺——通過這種知覺，主體獲得了對(duì)于上述信息的一種更為全局性的視角睛榄，并通過和概念的溝通而抽象出了原始材料的意義荣茫，最終在一個(gè)概念的層次上使得問題求解的情景具有意義。這些問題求解情景包含:對(duì)象識(shí)別场靴、抽象關(guān)系把握啡莉，以及把某個(gè)具體環(huán)境辨識(shí)為一個(gè)整體。
從這段引文看旨剥，康德對(duì)于AI科學(xué)家的啟發(fā)就在于：知覺的“從上至下”進(jìn)路（“知性”或“高階知覺”）和“自下而上”進(jìn)路（“感性”或“低階知覺” ）都是不可或缺的咧欣，因此一個(gè)更全面的人工認(rèn)知模型將囊括這兩者。但這里的問題是：憑什么說兩者都不可或缺呢泞边？或者說该押，僅僅遵從休謨式的“自下而上”思路，或者僅僅遵從霍布斯式的“從上至下”思路阵谚，為何就行不通蚕礼？
康德本人對(duì)于這個(gè)問題的解答是：如果我們僅僅遵從“自下而上”的思路，我們就很難解釋梢什，為何人類的心智僅僅憑借經(jīng)驗(yàn)聯(lián)想, 就能夠構(gòu)成普適性的“先天綜合判斷”（回答不了這個(gè)問題奠蹬，我們將陷入對(duì)于普遍性知識(shí)的懷疑論）；如果我們僅僅遵從“從上至下”的思路嗡午，我們很難解釋囤躁，為何我們心智機(jī)器的最終輸出能夠和外部輸入發(fā)生關(guān)聯(lián)（回答不了這個(gè)問題，我們將陷入“觀念實(shí)在論”或“哲學(xué)獨(dú)斷論”）。不過狸演，康德的這些解釋帶有過重的知識(shí)論氣味言蛇，而且還負(fù)載了很多哲學(xué)預(yù)設(shè)（比如，他預(yù)設(shè)“哲學(xué)懷疑論”和“哲學(xué)獨(dú)斷論”肯定都是錯(cuò)的）宵距。站在AI或者認(rèn)知科學(xué)的立場(chǎng)上看腊尚，我們需要的，其實(shí)是一種哲學(xué)預(yù)設(shè)更少的對(duì)于整合式路徑的辯護(hù)方案满哪。
侯世達(dá)等人的相關(guān)辯護(hù)方案則機(jī)智地繞開了“先天綜合判斷”這個(gè)麻煩話題婿斥，而以“類比”為切入點(diǎn)。他們的問題是：如果要在一個(gè)人工智能系統(tǒng)里實(shí)現(xiàn)“類比推理”的話哨鸭，編程者的編程思路, 到底要遵循“自下而上”的進(jìn)路民宿，還是“從上至下”的進(jìn)路呢？或是二者的整合進(jìn)路像鸡？
那么活鹰，為何要以“類比”為切入點(diǎn)呢？這當(dāng)然是因?yàn)轭惐韧评韺?duì)于提高智能系統(tǒng)的工作效率很重要坟桅。不難想見华望，一個(gè)智能系統(tǒng)若能夠在表征A和表征B之間建立起合適的類比關(guān)系的話，那么只要系統(tǒng)已經(jīng)預(yù)存了一套關(guān)于表征B的問題求解策略C仅乓，那么它就能夠用C來解決關(guān)于表征A的新問題赖舟。系統(tǒng)由此獲得的問題求解效率，自然將大大高于其從頭搜索C的效率夸楣。類比推理的一般形式就是：
不過宾抓，要建立起這樣的一個(gè)類比關(guān)系，卻不是易事豫喧。請(qǐng)考慮對(duì)如下類比關(guān)系的建構(gòu)過程：
類比一：孔明之于劉玄德石洗，可類比于管仲之于齊桓公。
假設(shè)一個(gè)智能系統(tǒng)已經(jīng)把握了“管仲”紧显、“齊桓公” 讲衫、“孔明”和“劉玄德”這四個(gè)表征的含義（但下面我們將馬上提到，即使要滿足這個(gè)假設(shè)孵班，也非易事涉兽。另外，關(guān)于什么叫表征的“含義” 篙程，我們暫且不表）枷畏，但這不等于它很快就能夠建立起我們所欲求的這種類比關(guān)系。不難想見虱饿，系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)里還存有很多別的表征拥诡，比如“張飛” 触趴、“蔣干”、“貂蟬”渴肉、“董卓”冗懦，等等。換言之宾娜，在建立“類比一”之前批狐，系統(tǒng)實(shí)際上需要做一道選擇題：
孔明之于（ ?），可類比于管仲之于（ ?）前塔。
A. 張飛、B. 蔣干承冰、C. 董卓华弓、D. 貂蟬、E. 齊桓公……
而面對(duì)這些雜亂無章的選擇項(xiàng)困乒，系統(tǒng)完全也可能建立起錯(cuò)誤的類比關(guān)系寂屏，比如：類比二：孔明之于董卓, 可類比于管仲之于貂蟬。
怎么避免這一點(diǎn)呢娜搂？休謨主義者在面對(duì)這個(gè)問題時(shí)或許又會(huì)祭出“習(xí)慣”的法寶迁霎，也就是說，如果系統(tǒng)檢測(cè)到“孔明—?jiǎng)⑿隆标P(guān)系和“管仲—齊桓公”關(guān)系有比較多的共現(xiàn)次數(shù)的話百宇，那么系統(tǒng)就會(huì)在“孔明—?jiǎng)⑿隆标P(guān)系和“管仲—齊桓公”關(guān)系之間建立起一種更高階的類比關(guān)系考廉。但這種統(tǒng)計(jì)學(xué)的策略有兩個(gè)根本缺陷：第一，很多對(duì)問題求解有用的新類比關(guān)系携御，往往是缺乏統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支持的（否則就談不上是新類比關(guān)系）昌粤；第二，該策略對(duì)于系統(tǒng)輸入歷史的這種高度依賴性啄刹，將大大削弱系統(tǒng)對(duì)于輸入信息的主動(dòng)鑒別能力涮坐。比如，若系統(tǒng)恰好發(fā)現(xiàn)“貂蟬—董卓”關(guān)系和“管仲—齊桓公”關(guān)系有比較多的共現(xiàn)次數(shù)的話誓军，那么它就會(huì)隨波逐流地在這兩者之間建立起一種更高階的類比關(guān)系袱讹。但如此一來，系統(tǒng)又如何有機(jī)會(huì)對(duì)這種錯(cuò)誤的建構(gòu)做出主動(dòng)修正呢昵时？
面對(duì)同樣的問題, 霍布斯主義者的表現(xiàn)或許會(huì)更為狼狽捷雕。霍布斯—經(jīng)典AI思想路線的要點(diǎn)就在于债查，整個(gè)認(rèn)知系統(tǒng)必須在符號(hào)表征的層面上運(yùn)作非区，換言之，他們都默認(rèn)了正確表征的存在已然不成為問題盹廷。但在真實(shí)的“類比關(guān)系匹配”任務(wù)中征绸，成為問題的，往往就是如何找到正確的表征形式。
再以“孔明之于劉玄德管怠，可類比于管仲之于齊桓公”為例∠裕現(xiàn)在我們暫且遵循弗雷格以來的語(yǔ)言哲學(xué)傳統(tǒng)，把一個(gè)詞項(xiàng)的含義看成是把該詞項(xiàng)映射為一個(gè)外部對(duì)象的函數(shù)渤弛。比如祝拯，“孔明”的含義，就是把該詞項(xiàng)映射為歷史上真實(shí)存在過的那個(gè)人的函數(shù)她肯。這樣的映射方式肯定很多佳头，比如你可以將“孔明”視為“劉禪的亞父”、“三國(guó)時(shí)蜀國(guó)的丞相”晴氨、“《隆中對(duì)》的作者”康嘉、“劉備最有名的文臣”，等等（其中的每一個(gè)都能夠把“孔明”映射到同一個(gè)對(duì)象上去）籽前。而現(xiàn)在的問題就是亭珍，若要建立“孔明之于劉玄德，可類比于管仲之于齊桓公”這個(gè)類比關(guān)系枝哄，我們需要的又是其中怎樣的一種表征形式呢肄梨？依據(jù)一般中國(guó)人的歷史常識(shí)來判斷，答案顯然就是“劉備最有名的文臣”挠锥，因?yàn)檫@樣我們就可以將其匹配于管仲的表征形式“齊桓公最有名的文臣”众羡，并在這種匹配的基礎(chǔ)上建立起我們所需要的類比關(guān)系。該匹配流程可示意如下：
但麻煩的是瘪贱，我們又到底如何能在“劉備—孔明”關(guān)系屬性集以及“管仲—齊桓公”關(guān)系屬性集中纱控，找到一個(gè)為兩集所共享的成員呢？很顯然菜秦，這個(gè)關(guān)鍵性的表征形式并不會(huì)自動(dòng)跳出來讓系統(tǒng)注意到自己甜害。而要讓系統(tǒng)用野蠻搜索的方式來自上而下地逐一尋找它，則又顯得過于耗時(shí)。因此，系統(tǒng)就需要用某種自動(dòng)搜索程序來發(fā)現(xiàn)它韵吨。欲建立這種搜索程序，我們就得為系統(tǒng)設(shè)計(jì)出一個(gè)低層次人工知覺能力以模擬康德的“感性”能力嚣州，并由此迅速檢索與任務(wù)求解更為相關(guān)的表征形式；同時(shí)共螺，讓高層次的人工知覺能力（類似于康德的“知性”能力）實(shí)時(shí)地參與其中该肴，構(gòu)成高—低互動(dòng)。換言之藐不，無論是霍布斯—經(jīng)典AI的道路匀哄，還是休謨—聯(lián)結(jié)主義的道路秦效，都無法引導(dǎo)我們?cè)O(shè)計(jì)出能夠正確地建立起所需類比關(guān)系的系統(tǒng)。只有康德式的整合式策略涎嚼，才是我們努力的方向阱州。
在康德哲學(xué)的啟發(fā)下，侯世達(dá)等建立了一個(gè)專門的類比關(guān)系搜索程序法梯，名字叫“照貓畫虎”（Copycat）苔货。“照貓畫虎”的工作環(huán)境是一大串字母串立哑，每一串字母串構(gòu)成了系統(tǒng)的一個(gè)原始輸入夜惭，比如 “abc”、 “iijjkk”刁憋、 “eejjkk” 等滥嘴。系統(tǒng)的任務(wù)是找出每個(gè)輸入的內(nèi)部結(jié)構(gòu)規(guī)律，并在此基礎(chǔ)上將一個(gè)輸入看成是另一個(gè)輸入的類比物至耻。比如，“abc”和“iijjkk”之間就有這種類比關(guān)系镊叁，因?yàn)榍罢哂扇?/span>個(gè)單元“a”尘颓、“b”、“ c”構(gòu)成晦譬，每個(gè)單元的右邊都是自己在字母表中的后繼者（同樣的關(guān)系也存在于“ii” 疤苹、“jj”、“ kk”之間）敛腌。很顯然卧土，同樣的類比關(guān)系就不存在于“abc”和“ eejjkk”之間，因?yàn)椤癳”的后繼不是“j”像樊，而是“ f”尤莺。請(qǐng)看如下示意圖（筆者根據(jù)原文精神自繪）：
而要讓系統(tǒng)也能夠辨識(shí)出這種類比關(guān)系，我們就得一一建立系統(tǒng)中的如下構(gòu)成要素：
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人工“感性”能力生棍。也就是說颤霎，系統(tǒng)的輸入系統(tǒng)必須有能力辨識(shí)出每一個(gè)字母串的記號(hào)構(gòu)成，并辨識(shí)出一個(gè)輸入和另一個(gè)輸入之間的界限涂滴。這一步比較簡(jiǎn)單友酱，沒有什么可以說的。
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人工“想象力” 柔纵。在康德的心智理論中缔杉，“想象力”是介于“感性”和“知性”之間的一種能力，其任務(wù)是對(duì)感官輸入進(jìn)行初步處理搁料，以便為知性的高級(jí)操作做準(zhǔn)備或详。從分類上看系羞，它可以從屬于一種更為寬泛的“感性” （實(shí)際上，上文所談的“感性”就已包含了“想象力”）鸭叙。在“照貓畫虎”程序中觉啊，這就對(duì)應(yīng)于這樣一個(gè)設(shè)計(jì)：系統(tǒng)配置有一些自動(dòng)運(yùn)作的“短碼算子” （codelet），其任務(wù)是對(duì)“人工感性”輸送來的信息進(jìn)行初步結(jié)構(gòu)分析沈贝。這就為人工范疇表的運(yùn)作提供了基礎(chǔ)杠人。
人工“范疇表”∷蜗拢康德心目中的知性范疇表嗡善，大致對(duì)應(yīng)于“照貓畫虎”程序中的“滑溜網(wǎng)”（slipnet）。所謂“滑溜網(wǎng)”学歧，就是由不同的范疇所結(jié)成的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)罩引，其中的每一個(gè)范疇都對(duì)應(yīng)著一個(gè)更低層面上的短碼算子(比如，若在更低的層面上有“同一性短碼算子” 枝笨，那么在“滑網(wǎng)”中就必定有一個(gè)“同一性”范疇與之呼應(yīng))袁铐。該網(wǎng)和諸短碼算子之間的相互協(xié)作方式乃是這樣的：一方面，一個(gè)短碼算子的工作輸出的性質(zhì)構(gòu)成了與之對(duì)應(yīng)的那個(gè)網(wǎng)絡(luò)范疇節(jié)點(diǎn)的激發(fā)條件（這是一個(gè)由下而上的進(jìn)路）横浑；另一方面剔桨，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)范疇節(jié)點(diǎn)的激發(fā)狀態(tài)又反過來決定了系統(tǒng)的資源應(yīng)當(dāng)傾向于那些短碼算子（這是一個(gè)從上至下的進(jìn)路）。
綜上所述徙融，諸“短碼算子”的自主運(yùn)作為范疇節(jié)點(diǎn)的啟動(dòng)提供了條件洒缀，而后者的啟動(dòng)又會(huì)反過來指導(dǎo)前者的資源分配方向。兩個(gè)層面相輔相成欺冀，合力完成了建立類比關(guān)系的任務(wù)树绩。就這樣，康德的名言“概念無直觀則空隐轩，直觀無概念則盲”饺饭，在AI時(shí)代便獲得了這樣一種全新的詮釋形式：“滑溜網(wǎng)無短碼算子則空，短碼算子無滑溜網(wǎng)則盲”龙助。這種“無心插柳柳成蔭”的效果砰奕，恐怕是康德本人也始料不及的。
筆者認(rèn)為提鸟，康德式的“從上至下”和“自下而上”相互整合的進(jìn)路军援，其啟發(fā)意義不僅局限于類比模型的構(gòu)建，而且還可以被運(yùn)用于其他的AI研究領(lǐng)域称勋，比如機(jī)器視覺胸哥。但若要真正地做出這樣一種推廣，僅僅按照“照貓畫虎”程序的模式去從事研究赡鲜，恐怕還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠空厌。比如庐船，在 “照貓畫虎”程序中，系統(tǒng)所處的人工環(huán)境本身就已經(jīng)是一個(gè)被高度數(shù)理化的世界（這個(gè)環(huán)境所提供的有效輸入嘲更，都已經(jīng)是字符串了）筐钟。這固然便利了程序設(shè)計(jì)員接下來的程序設(shè)計(jì)流程，卻大大歪曲了康德的如下原初設(shè)想：人類的原始認(rèn)知境遇赋朦，乃是一片沒有數(shù)理描述形式的“混沌”——換言之篓冲，數(shù)理描述形式本身只可能是心智運(yùn)作的產(chǎn)物，而不可能是被自然給予的宠哄。但如何能夠設(shè)計(jì)出一個(gè)更基本的程序壹将，以便讓系統(tǒng)能把一個(gè)實(shí)際的工作環(huán)境自動(dòng)轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)理化的環(huán)境模擬形式呢？恰恰在這個(gè)問題上毛嫉，“照貓畫虎”程序的設(shè)計(jì)思路采取了回避策略诽俯。由此看來，侯世達(dá)等人的這項(xiàng)工作雖然很精彩承粤，但這也只是在一個(gè)方向上體現(xiàn)了康德哲學(xué)的某種理論意圖暴区，而絕未窮盡康德思想庫(kù)中的寶藏。
總 結(jié)
筆者希望本文的討論辛臊，能夠帶給讀者以下三點(diǎn)啟示：
第一颜启，看似新銳的“AI哲學(xué)”，其實(shí)并不是嶄新的東西浪讳，而的確和西方哲學(xué)史有著密切的聯(lián)系。從抽象的角度看涌萤，哲學(xué)思辨切入人工智能的方向主要有兩個(gè)：其一淹遵，機(jī)器智能的實(shí)現(xiàn)是否先天可能？其二负溪，怎樣的心智理論才能夠?yàn)闄C(jī)器智能的實(shí)現(xiàn)提供更好的參照系透揣？而從本文的哲學(xué)史梳理結(jié)果來看，笛卡爾川抡、萊布尼茨等哲學(xué)家實(shí)際上已經(jīng)超越了自己時(shí)代的科學(xué)發(fā)展的限制辐真，明確提出了第一個(gè)問題，并給予了其以否定性的應(yīng)答（不過本文的討論也已經(jīng)表明了, 他們的反機(jī)器智能的論證都是有問題的）崖堤。而霍布斯則間接地肯定了機(jī)器智能的可能性侍咱。休謨和康德雖未正面談?wù)撛搯栴}，但是他們各自提供的心智理論密幔，卻分別構(gòu)成了AI中的聯(lián)結(jié)主義進(jìn)路和“上下整合”進(jìn)路的哲學(xué)前驅(qū)楔脯，并由此為上述第二個(gè)問題提供了答案。從某種意義上說胯甩，今日在英美方興未艾的AI哲學(xué), 依然沒有從根底上跳出這兩個(gè)問題所規(guī)定的理路昧廷。由此看來堪嫂，十七、十八世紀(jì)歐洲哲學(xué)家對(duì)于相關(guān)問題的前瞻能力木柬，乃是令人驚異的皆串。
第二，雖然經(jīng)典的AI進(jìn)路包含著對(duì)于數(shù)理模型的高度推崇眉枕，但同樣推崇數(shù)理描述方式的“唯理派”哲學(xué)家恶复，卻往往對(duì)“機(jī)器智能”持有敵意。這是因?yàn)槠胱瘢瑢?duì)于“機(jī)器智能”的贊成不僅僅依賴于對(duì)于數(shù)理模型的推崇寂玲，而且還依賴于一種對(duì)于身心關(guān)系的唯物主義觀點(diǎn)。但由于種種文化梗摇、宗教因素拓哟，唯理派哲學(xué)家往往在身心關(guān)系問題上持反唯物主義立場(chǎng)。從這個(gè)角度看伶授，近代唯理派和經(jīng)典AI之間的親緣關(guān)系断序，并沒有一些論者（如德瑞福斯在其《計(jì)算機(jī)依然不能做什么?》中）所說的那么強(qiáng)。
第三糜烹，作為十七违诗、十八世紀(jì)歐洲哲學(xué)的集大成者，康德雖沒有直接討論過機(jī)器智能的可實(shí)現(xiàn)問題疮蹦，但是他的心智理論對(duì)于AI的啟發(fā)意義卻依然不容小覷诸迟。此理論的要點(diǎn)就是把“從上至下”和“自下而上”的兩個(gè)認(rèn)知進(jìn)路加以打通，將其整合在一個(gè)更大的心智模型里愕乎。筆者認(rèn)為阵苇，這種整合式的進(jìn)路要比單純的“自下而上”進(jìn)路或“從上至下” 進(jìn)路更具有解釋力，因此應(yīng)當(dāng)是未來AI建模的一個(gè)主要參照模式感论。但如何把這種哲學(xué)啟發(fā)轉(zhuǎn)化為更具體的編程工作绅项，卻會(huì)面臨著一個(gè)巨大的理論—技術(shù)障礙，即如何把系統(tǒng)所在的非數(shù)理化的實(shí)際工作環(huán)境加以實(shí)時(shí)的數(shù)字化模擬（這種模擬必須由系統(tǒng)自己完成, 而不能由程序員事先輸入）比肄。在這個(gè)問題上, 侯世達(dá)等人的“照貓畫虎”程序并沒有為我們提供一個(gè)完美的工作模板快耿。總之芳绩，更艱巨的任務(wù)還在等待AI專家們?nèi)ネ瓿伞?/span>
原載于復(fù)旦學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）2011年第1期掀亥。部分圖片選自網(wǎng)絡(luò)。
