“智能”的界定是所有智能研究中不可回避的基礎(chǔ)理論問題唱凯。但是茂洒，這一問題的重要性卻被人工智能等具體學(xué)科中的諸多成就所淹沒群嗤，引發(fā)了眾說紛紜的“智能”。這一現(xiàn)象業(yè)已成為阻礙智能的相關(guān)研究前進(jìn)的絆腳石譬重。從最早研究智能的心理學(xué)、哲學(xué)的研究成果來看, 有效區(qū)分各種形式的“智能”應(yīng)成為共識罐氨⊥喂妫“ 智能”在本質(zhì)上指向的是具有特定內(nèi)在結(jié)構(gòu)的物質(zhì)體在特定環(huán)境中顯現(xiàn)出的自主性特征。

對于“智能”一詞栅隐，我們已經(jīng)耳熟能詳塔嬉。遺憾的是，在研究智能的學(xué)科中卻沒有給出“ 智能”概念明確且達(dá)成一致的界定租悄。一方面谨究，“智能”的界定不清已經(jīng)導(dǎo)致了許多混亂不堪的理論爭論，阻礙了研究智能的相關(guān)學(xué)科的對話與融通泣棋。另一方面胶哲，“智能”究竟指向了什么？對于這一問題的不同回答潭辈，不僅形成了智能研究的不同取向鸯屿，決定了其研究結(jié)果的最終命運。還使許多智能研究者往往在錯誤的智能標(biāo)準(zhǔn)下誤入歧途把敢，沉迷于技術(shù)細(xì)節(jié)的荒野寄摆。這一現(xiàn)象在人工智能（AI）的研究中表現(xiàn)得尤為突出。歷數(shù)AI領(lǐng)域中數(shù)個劃時代的課題：定理證明修赞、通用問題求解系統(tǒng)婶恼、專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)……每一項成就都曾經(jīng)令人激動和神往柏副，但最終都裹足“難”前勾邦。弗里德曼在評價過去幾十年AI 的成績時不無沮喪地說：“近四十年光景里AI 領(lǐng)域并沒有什么實質(zhì)性的突破”。因此割择，在現(xiàn)時代检痰，提出“智能” 的界定問題，并嘗試性地肅清這一基礎(chǔ)理論問題就顯得尤為必要锨推。

心理學(xué)對“智能”的探究

在智能研究中，心理學(xué)無疑是具有重要意義的學(xué)科公壤。特別是認(rèn)知心理學(xué)誕生以來换可，心理學(xué)對人的智能研究成果構(gòu)成了智能研究領(lǐng)域中十分重要的一部分。在過去的許多年厦幅，盡管人們提出了許多關(guān)于“智能”的定義和解釋沾鳄，各種各樣的說法試圖通過各種可能的途徑和方法來理解“智能”。但是确憨，占主流地位的“智能”定義卻一直被心理學(xué)的傳統(tǒng)觀點所統(tǒng)治译荞，即智能是指某主體能完成人的某些行為的能力表現(xiàn)瓤的。心理學(xué)家們普遍認(rèn)為，“智能”應(yīng)該定義為這樣一種能力吞歼，即采用圈膏、使用并適當(dāng)?shù)剡x擇環(huán)境以使自己獲得某種發(fā)展的能力。在此基礎(chǔ)上出現(xiàn)了多種對“智能”的界定篙骡。

在心理學(xué)史上, 第一類具有代表性的觀點是從智能的外在功能表現(xiàn)上來界定智能的標(biāo)準(zhǔn), 其觀點具有濃厚的功能主義色彩稽坤。

例如, 英國的高爾頓（Galton）尋求在心智表現(xiàn)出的能力或技巧方面來理解“智能” 。他認(rèn)為糯俗，智能主體在區(qū)分重量和長度的一些顯著不同時尿褪，個體能夠有序地將重量和長度分離開，并能夠感覺到它們發(fā)生在截然不同的時空領(lǐng)域得湘，以及重量和長度所具有的不同時空特性杖玲，心智表現(xiàn)出的這種能力就是智能。與此稍顯區(qū)別的是淘正，法國的比內(nèi)（Binet）和西蒙（T. Simon）認(rèn)為摆马，智能是描述復(fù)雜判斷能力的術(shù)語或概念。比內(nèi)相信有三個重要的認(rèn)知能力是“智能”所必需的跪帝，一是傾向能力今膊，智能體具有知道什么是必須做的事情，以及該怎樣去做的某種傾向性伞剑；二是應(yīng)變能力斑唬，智能體在不同環(huán)境下能選擇并持續(xù)完成某項任務(wù)的策略；三是控制能力黎泣，智能體有自我調(diào)整自己的判斷和進(jìn)行自我修正的能力恕刘。這種智能標(biāo)準(zhǔn)在內(nèi)容上強(qiáng)調(diào)智能概念所具有的外在性、顯性特征抒倚，較好地從直覺層面反映“智能”的特征褐着。據(jù)此，比內(nèi)還設(shè)計了一個智能測驗, 這個智能測驗?zāi)軌虺晒Φ仡A(yù)言兒童在校的成績托呕。因此含蓉，比內(nèi)對智能的界定產(chǎn)生了重大的影響。英國心理學(xué)家斯皮爾曼（Spearman）可以說是同時代研究智能的先驅(qū)者项郊。他提出從信息處理的三個表現(xiàn)來理解潛在的“智能” 馅扣。一是感受經(jīng)驗的捕獲與理解能力；二是關(guān)系的推斷和分析能力着降；三是相關(guān)性的推斷與分析能力差油。斯皮爾曼用四個單元（A、B任洞、C蓄喇、D）來分析和說明問題发侵，任何智能的處理都可以基于這四個單元進(jìn)行理解。他認(rèn)為妆偏，第一個過程是編碼這些單元刃鳄，第二個過程指出A 跟B的相互關(guān)系，第三個過程應(yīng)用這個關(guān)系應(yīng)用到從C到D楼眷，完成了整個過程就完成了一個智能行為铲汪。美國著名心理學(xué)家斯騰伯格（Sternberg）在用信息處理和數(shù)學(xué)模型來解認(rèn)知任務(wù)，直到看到完成認(rèn)知任務(wù)的每一個基本元素罐柳、組成成分和基本策略之后掌腰，斯騰伯格認(rèn)為，個體如果能夠理解在信息處理過程中潛藏的復(fù)雜原因和解決問題任務(wù)中的各個單元张吉，那么它就是“智能”的齿梁。

由傳統(tǒng)心理學(xué)家們締造的智能標(biāo)準(zhǔn)在20世紀(jì)早期占據(jù)著主導(dǎo)地位“褂迹總的來看勺择，這些對“智能”的界定均強(qiáng)調(diào)個體功能表現(xiàn)上的不同，并以此來區(qū)別非智能以及不同程度的智能伦忠。但是省核，人們遠(yuǎn)遠(yuǎn)不滿足于這種“功能主義式” 的智能說明，因為傳統(tǒng)心理學(xué)家對智能標(biāo)準(zhǔn)的確定很少提到關(guān)于智能過程潛藏的智能因素昆码，這促使了人們開始尋找新的途徑來認(rèn)識智能气忠。而在隨后的研究中，人們開始關(guān)注到智能發(fā)生的內(nèi)在因素赋咽，并試圖循此來界定智能旧噪。這樣誕生了心理學(xué)史上第二類智能標(biāo)準(zhǔn)的界定。

第二類具有代表性的觀點試圖以說明智能的內(nèi)在結(jié)構(gòu)來界定“智能”脓匿，其觀點充分繼承了西方的分析傳統(tǒng)淘钟。這些智能標(biāo)準(zhǔn)的說明均用到了因素的分析方法。美國心理學(xué)家瑟斯頓（Thurstone）認(rèn)為, 認(rèn)知智能需要七個方面的因素綜合考量陪毡∶啄福卡洛爾（Carroll）提出了分為三個等級的三層次智能處理模型。這個假說一般被認(rèn)為是心理學(xué)發(fā)展的直接結(jié)果毡琉，實際上他是充分借鑒了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部信息處理機(jī)制來說明“智能”的架構(gòu)爱咬。他指出，具有某種單一能力的因素g處于最頂層绊起，接著是更為有限的認(rèn)知技巧在這個層次的下一層。每一個層次依次由下向上為上一層提供基礎(chǔ)的服務(wù), 從而到最上一層表現(xiàn)出某種復(fù)雜的智能燎斩。20世紀(jì)70年代虱歪，隨著認(rèn)知科學(xué)的正式興起蜂绎，從智能結(jié)構(gòu)來說明智能標(biāo)準(zhǔn)的方法得到了進(jìn)一步發(fā)展。心理學(xué)家們對“智能”的這種界定不僅極大地啟發(fā)了認(rèn)知科學(xué)的研究笋鄙，而且心理學(xué)家和認(rèn)知科學(xué)家同時開始以認(rèn)知科學(xué)的獨有方式來分析智能的構(gòu)成师枣，其核心就是主張將認(rèn)知科學(xué)中對信息處理能力的研究直接應(yīng)用于認(rèn)知心理學(xué)等學(xué)科的實驗中來界定智能，然后又進(jìn)一步利用各種傳統(tǒng)心理學(xué)的智能測試得分情況確定該主體的智能程度萧落。在這類工作中亨特（Hunt）的研究尤具代表性践美。

亨特和他的同事們找到了像在字母辨認(rèn)等信息處理任務(wù)中影響效率的各種參量的相關(guān)性，以及在口頭表達(dá)能力的精神物理學(xué)測試上的得分情況找岖。在這個實驗中陨倡，無論字母是否成對的像AA、Aa或者Ab出現(xiàn)许布，參與者必須說出任一個相同字母的物理特征或名稱兴革。這個試驗在今天還一直被應(yīng)用于測試某個主體的智能程度。像亨特等人為了尋找智能的確切定義蜜唾，都用到了計算機(jī)模擬的方法來確定在復(fù)雜任務(wù)中的這些組成成分和基本策略杂曲，這些基本的成分和策略就是一些專用的智能模塊≡啵基于早期的這些研究擎勘，斯騰伯格提出了智能的三元理論。根據(jù)這一理論颖榜，這些信息處理的基本組成模塊應(yīng)用于適應(yīng)棚饵、塑造和選擇環(huán)境的經(jīng)驗中。他發(fā)現(xiàn)朱转，智能的最好理解是體現(xiàn)在相關(guān)的小說認(rèn)知任務(wù)單元中或者在習(xí)慣的自動化處理任務(wù)過程中蟹地。斯騰伯格在經(jīng)過仔細(xì)的實驗后認(rèn)為，智能必須包含三個主要的方面：分析藤为、創(chuàng)造和實踐思維怪与。

與此不同的是，哈佛大學(xué)的加德納（Gardner）認(rèn)為缅疟，智能的結(jié)構(gòu)并不是一個單一的模塊分别，而是包含著八個可分辨的各種各樣的智能因素：語言、數(shù)理邏輯存淫、空間耘斩、音樂才能、身體的肌肉知覺桅咆、人際間括授、內(nèi)心的和純粹自然主義的因素。這些職能中的每一個都是一個可區(qū)分的模塊，他們或在大腦和或多或少地各自獨立荚虚。盡管嘉德納并不能設(shè)計一些實驗來直接驗證他的理論模型薛夜，但他還是提出了各種各樣的實驗來證明他的理論。

近幾十年來版述，其他的一些智能理論也試圖努力地直接嫁接信息處理到大腦中的生理學(xué)過程中梯澜，并以此來揭示智能的真實的生理學(xué)所指。例如渴析，海爾（Hair）和他的同事們通過正電子掃描（PET）試驗晚伙，他們獲得了智能個體大腦中在處理復(fù)雜任務(wù)時通常耗費較少葡萄糖的電子掃描圖像。實驗證明俭茧，高智商的人往往能夠比普通智能的人耗費較少的努力完成同一個任務(wù)咆疗。弗農(nóng)（Vernon）和莫瑞（Mori）在1992年的研究中試圖直接連接神經(jīng)傳導(dǎo)的測量速度與智能的關(guān)系。盡管這些研究都存在著一些問題恢恼，而且也沒有找到合適的解決辦法復(fù)現(xiàn)智能的真正圖景民傻。但是，關(guān)于智能在認(rèn)知科學(xué)场斑、心理學(xué)中的基礎(chǔ)性研究漓踢，仍是富有活力地在前行÷┮總的來看喧半，在心理學(xué)中，對智能進(jìn)行的科學(xué)探究大致上經(jīng)歷了“從外到內(nèi)”的認(rèn)知過程青责。不同研究方式與取向的選擇使得對“智能”的界定仍是懸而未決挺据，這種不一致也在最關(guān)注智能研究的心靈哲學(xué)中得到了不同程度的表現(xiàn)。

　心靈哲學(xué)對“智能”的探究

在心理學(xué)中的“智能”理解均體現(xiàn)為現(xiàn)象界的研究脖隶，這些科學(xué)家研究了種種智能表現(xiàn)并力圖揭示這些智能機(jī)制扁耐。但是，這些科學(xué)的探究并沒有揭示出智能最一般的根本性特征产阱，這無疑給哲學(xué)留下了另一片天地婉称。這種科學(xué)與哲學(xué)的相互交融，不斷豐富了關(guān)于“智能”的哲學(xué)思想, 也為我們探尋“智能標(biāo)準(zhǔn)”打開了哲學(xué)的巴比塔之門构蹬。心靈哲學(xué)則是研究“智能”中最具代表性的哲學(xué)領(lǐng)域之一王暗。在當(dāng)今的心靈哲學(xué)領(lǐng)域，有以下四種關(guān)于智能的典型理解值得我們關(guān)注庄敛，即計算主義的智能觀俗壹、聯(lián)結(jié)主義的智能觀、神經(jīng)生物學(xué)智能觀和語言分析的解釋學(xué)智能觀藻烤。

第一绷雏，計算主義的代表人物福多（Fodor）以自然化的觀點提出了心靈表征理論头滔，闡釋了自己關(guān)于“智能”的理解。他認(rèn)為涎显，人類的智能過程含有豐富的語義性拙毫。因果關(guān)系的語義基于句法間的聯(lián)結(jié)而最終又超越了句法的形式化。形式化向我們表明句法與語義是怎樣聯(lián)結(jié)的棺禾，計算向我們表明因果關(guān)系的機(jī)器怎樣具體地聯(lián)結(jié)句法，并由此超越句法而產(chǎn)生語義峭跳，即讓我們知道了一個形式化的語句是如何得出了具有真值的語義膘婶。因此，一個智能推理過程（關(guān)于術(shù)語語義獲得真值的過程）能夠被一個并不神秘的物理裝置有效地來實現(xiàn)蛀醉。如果實現(xiàn)人類智能的心智是一臺計算機(jī)悬襟，他的心理表征正如所有語義屬性一樣，表征能夠通過語義屬性的一致交流而獲得（即獲得語義）拯刁，即它可以通過“句法引擎”的使用作為推理可靠的原因而獲得表征的語義脊岳。這樣一來“智能”被描述為這樣一種狀態(tài)或者說“智能”應(yīng)具有這些條件，即“智能”有自己自動的因果作用垛玻。驅(qū)動智能行為的內(nèi)部工作原理是句法的加工割捅，語義的加工通過句法的加工來實現(xiàn)，而被認(rèn)為實現(xiàn)人類智能的心靈其實質(zhì)就是一臺句法機(jī)帚桩，因此智能在本質(zhì)上就是計算亿驾。

但是，AI科學(xué)家布魯克斯（Brooks）卻提出了截然相反的無表征智能理論账嚎。在對智能建構(gòu)和開發(fā)離不開表征這一AI的主流命題的挑戰(zhàn)性批評中莫瞬，布魯克斯從對AI研究與應(yīng)用的具體目標(biāo)與成就的評估出發(fā)，闡述了他的無表征智能命題郭蕉，并將其具體應(yīng)用于機(jī)器人的設(shè)計之中疼邀。他認(rèn)為，人們在AI剛開始時召锈，其目的是要在機(jī)器中重復(fù)人類水準(zhǔn)的智能旁振。很顯然，這一目標(biāo)過于龐大而難以付諸實施烟勋。因此规求，我們有必要不斷分解人類的智能構(gòu)成，再逆向不斷去循序漸進(jìn)地通過“智能增量”來構(gòu)建智能系統(tǒng)卵惦。布魯克斯宣稱阻肿，在他設(shè)計的能動的機(jī)器人中，控制層次直接與環(huán)境相互作用沮尿，而根本不需要表征丛塌。即使有表征较解，表征的核心也不存在于智能系統(tǒng)之中，而只是限制在AI系統(tǒng)的創(chuàng)立者的心靈范圍之內(nèi)赴邻。布魯克斯的核心觀點是：他把世界當(dāng)作自己的模型印衔，連續(xù)不斷地把每一個目標(biāo)的前提條件匹配于真實的世界。與此形成了沒有控制中心的智能網(wǎng)絡(luò)層次與智能模塊姥敛。布魯克斯的實質(zhì)還是承認(rèn)了智能就是計算的觀點奸焙。但是，布魯克斯的這種方案卻不同于福多的觀點彤敛。與福多承認(rèn)語義與符號的相關(guān)性与帆，心靈含有智能信息處理的基本模塊不同的是，布魯克斯否認(rèn)計算機(jī)內(nèi)部加工符號的過程墨榄，而認(rèn)為句法與語義聯(lián)系在一起玄糟，只有人的心靈才有永動機(jī)的智能模塊。如果人類實現(xiàn)智能的是某種智能模塊袄秩，那么它們是怎樣在計算中實現(xiàn)了智能呢阵翎？聯(lián)接主義則較好地回答了這個問題，它試圖從智能形成的結(jié)構(gòu)上來界定智能之剧。

第二郭卫，聯(lián)結(jié)主義是20 世紀(jì)探討智能的一種新的思維范式。聯(lián)結(jié)主義的核心思想是：智能是從大量單一處理單元的相互作用中產(chǎn)生的猪狈。在聯(lián)結(jié)主義看來箱沦，神經(jīng)元的單元及其聯(lián)結(jié)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成了“知識”。聯(lián)結(jié)主義支持者試圖從他們所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)中尋找明確的雇庙、分布式的谓形、自發(fā)產(chǎn)生的智能行為。智能行為產(chǎn)生于一個廣泛聯(lián)結(jié)的網(wǎng)絡(luò)疆前，這個網(wǎng)絡(luò)就像計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)一樣的網(wǎng)絡(luò)寒跳。聯(lián)結(jié)主義的代表人物豪杰蘭德（Haugeland）認(rèn)為，聯(lián)結(jié)主義架構(gòu)的關(guān)鍵之一是沒有馮·諾伊曼架構(gòu)中的中心處理器竹椒⊥“典型的聯(lián)結(jié)主義模型利用多個層次來處理復(fù)雜行為”。通常有三個基本層次胸完，輸入層书释、隱藏處理層和輸出層，在輸入層的每一個單元都聯(lián)結(jié)著處理層的每一個單元赊窥，而每一個處理層又聯(lián)結(jié)著輸出層的每一個單元爆惧。聯(lián)結(jié)主義的特點正是三層次中每一個單元的聯(lián)結(jié)并不是一一對應(yīng)，而是一個網(wǎng)絡(luò)锨能。比如輸入層有兩個單元扯再，而處理層有三個單元芍耘，輸出層卻只有一個輸出，這些單元構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)的基本單位熄阻，正是這些網(wǎng)絡(luò)基本單元的相互作用產(chǎn)生了智能斋竞。

但是，聯(lián)結(jié)主義理解智能的方法及其觀點受到了許多學(xué)者的抨擊秃殉。福多和皮利辛（Pylyshy）從人類智能與聯(lián)結(jié)主義所實現(xiàn)的智能的結(jié)果認(rèn)為坝初，用聯(lián)結(jié)主義模型來揭示人類的智能是不妥當(dāng)?shù)摹＠缂鼐嬖谥襁f歸這樣的智能處理過程脖卖，人類能完成，而聯(lián)結(jié)主義系統(tǒng)則不能完成巧颈。德雷夫斯從聯(lián)結(jié)主義智能與人類智能的實現(xiàn)方式上認(rèn)為，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯然不是人所產(chǎn)生智能的方式袖扛≡曳海克里克從神經(jīng)生物學(xué)的大腦工作原理與聯(lián)結(jié)主義智能模型工作原理的比較中得出結(jié)論，他認(rèn)為蛆封，“這個成就非常令人鼓舞唇礁，以致他使許多人受到誤導(dǎo)，相信大腦就是這樣工作的惨篱≌悼穑或許它對現(xiàn)代計算機(jī)的設(shè)計有所幫助，但它的最引人注目的結(jié)論就腦而言則是極端錯誤的”砸讳，琢融。就對智能的理解而言，聯(lián)結(jié)主義的實質(zhì)仍是堅持哲學(xué)上的計算主義簿寂。與計算主義略顯不同的是：計算主義堅持人類認(rèn)知的線性處理漾抬，聯(lián)結(jié)主義堅持人類認(rèn)知的并行處理。計算主義的關(guān)注點在于從智能所產(chǎn)生的結(jié)果來理解智能本身常遂，而不在于關(guān)注智能的產(chǎn)生過程纳令。而人類智能卻是過程與結(jié)果的統(tǒng)一。在這個意義上克胳，聯(lián)結(jié)主義的范式雖然凸現(xiàn)了它在關(guān)于“智能”理解中的理論優(yōu)勢平绩，應(yīng)該說是一種進(jìn)步。但是漠另，又不得不承認(rèn)類似于克里克對聯(lián)結(jié)主義的批判捏雌。這種批判事實上也受到了許多科學(xué)家的高度重視，他們另辟蹊徑地主張關(guān)于智能的首要研究應(yīng)該直接研究大腦本身酗钞。這也在一定程度上促成了第三種對智能的界定方式腹忽。

第三, 從生物學(xué)角度強(qiáng)調(diào)智能進(jìn)化的“智能”界定来累。米利肯（Millikan）認(rèn)為：“如果知識是自然的造物和進(jìn)化的產(chǎn)物，那么我們就可以合理地設(shè)想人作為知識者的能力也是進(jìn)化的產(chǎn)物”窘奏，嘹锁。他指出，人是從動物逐步進(jìn)化而來的智能自主體着裹，人類的智能只能在自然進(jìn)化之中產(chǎn)生领猾，智能的許多特征都源于進(jìn)化。人類智能的最初級階段是基于一種刺激反應(yīng)模式骇扇，進(jìn)化的基本機(jī)制是變異與選擇摔竿，正是這種進(jìn)化機(jī)制產(chǎn)生了智能循序漸進(jìn)的歷史演進(jìn)，最終形成了人類的高級智能少孝。米利肯继低、博格丹（Bogdan）等人在闡釋人類所具有的意向性這一智能現(xiàn)象上進(jìn)一步明確體現(xiàn)了他們關(guān)于智能的界定。米利肯認(rèn)為稍走，心理表征的意向性基礎(chǔ)是在意向性機(jī)制進(jìn)化的過程中所形成的某種規(guī)范的和專有的心與世界之間的自然關(guān)系袁翁。博格丹認(rèn)為，把智能結(jié)構(gòu)及其構(gòu)成要素弄得再清楚也不可能完全揭示智能現(xiàn)象的奧秘與本質(zhì)婿脸。只有訴諸目的論解釋模式粱胜，才能揭示漫長的進(jìn)化歷史在有機(jī)體中編碼了什么程序與圖式，“設(shè)計”了什么樣的傾向性（dispositions）及其運作條件狐树，進(jìn)而有可能回答上述問題焙压。因此，他們認(rèn)為抑钟，大自然才真正有著熟練的心靈建筑術(shù)使人類獲得了智能涯曲。但是，這種生物學(xué)進(jìn)化論的智能觀也受到了爭論在塔。著名生物學(xué)家古爾德（Gould）和萊溫庭（Lewontin）對訴諸于神經(jīng)生物體的進(jìn)化歷史來解釋“智能”的途徑提出的“盤格萊斯” 問題尤為突出掀抹。古爾德和萊文廷指出，類似于米利肯的方法是一種盤格拉斯式適應(yīng)主義方法心俗。生物許多有用的智能特性并不是自然選擇的目的性結(jié)果傲武，而是其他有用機(jī)制進(jìn)化過程中的副產(chǎn)品而已。這樣一來城榛，如果我們?nèi)匀?/span>訴諸于生物進(jìn)化的觀點來理解全部智能行為就缺乏必要的依據(jù)了揪利。無論怎樣，米利肯等人對于智能現(xiàn)象的生物學(xué)進(jìn)化論理解產(chǎn)生了廣泛而重要的影響狠持。在心靈哲學(xué)領(lǐng)域疟位，心靈與認(rèn)知研究發(fā)生了進(jìn)化論轉(zhuǎn)向。在AI研究領(lǐng)域喘垂，索羅蒙諾說：“人工進(jìn)化的前景在于：已經(jīng)了解或猜測到許多有關(guān)自然進(jìn)化的機(jī)理甜刻，而且這些機(jī)理可被直接或間接地用來解決人工進(jìn)化中的問題绍撞。對于AI來說，進(jìn)化的模擬遠(yuǎn)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬更有前途”得院。

第四傻铣，以卡明斯（R. Cummins）為代表的解釋學(xué)闡釋了另一種對“智能”的界定∠榻剩卡明斯認(rèn)為非洲，任何關(guān)于智能的信息處理理論都不能否認(rèn)意向性，智能存有著一種意向現(xiàn)象蜕径，有意向性是人類智能的一個根本特點两踏。首先，解釋語義學(xué)承認(rèn)兜喻，假設(shè)貓作為功能F的自變量或值出現(xiàn)梦染，F(xiàn)作為認(rèn)知功能與在系統(tǒng)中的某物是否是“貓”無關(guān)。第二朴皆，卡明斯強(qiáng)調(diào)：表征并不是形成意向性的充分條件弓坞，而只是必要條件〕道螅卡明斯還針對人工智能如何具有人類的智能認(rèn)為，人工智能機(jī)器要具有人類一樣的智能就必須具有意向性戚扳，而要想人工智能表現(xiàn)出意向性, 一是要讓它有表征能力忧便，二是要有社會、文化等約束因素帽借，三是要讓計算機(jī)有內(nèi)在的整體結(jié)構(gòu)珠增，因為意向性不是局域性的屬性，而是整體性的屬性砍艾。第三蒂教，卡明斯認(rèn)為，要使系統(tǒng)表現(xiàn)出表征的屬性脆荷，必須有相應(yīng)的解釋機(jī)制凝垛，有計算狀態(tài)與被表征事態(tài)之間的映射關(guān)系。解釋語義學(xué)的基本假定是：R表征S中的X蜓谋，當(dāng)且僅當(dāng)有功能g梦皮，f，而且有解釋I桃焕，以致于S滿足g剑肯，g 在解釋I之下模仿f，并且I(R)=x观堂。他認(rèn)為让网，沒有必要把自然主義約束作語義學(xué)理論必須遵守的條件呀忧，因為“對于表征的本體論上的自然主義‘定義’幾乎沒有哲學(xué)或科學(xué)上的利益”。然而溃睹，卡明斯用表征去解釋意向性的后面深藏著一個巨大的難題而账，即表征怎么可能用來解釋意向性？這就是著名的“斯蒂克發(fā)難”丸凭。斯蒂克指出：既然各種表征理論都承認(rèn)句法與語義之間不存在必然的聯(lián)系福扬，因此在這種理論中，語義學(xué)沒有任何因果作用惜犀，語義學(xué)可忽略不計铛碑，剩下的只是句法理論。這一觀點其實提出了兩個問題：一是語義屬性怎樣在計算模型中得以實現(xiàn)虽界？二是在認(rèn)知解釋中為什么要引入語義屬性汽烦？卡明斯的“解釋語義學(xué)拒絕關(guān)于意向性的表征解釋”。解釋是表征得以成立的最重要的因素莉御，所謂“解釋”或“說明”就是具體說明：“你在想把計算當(dāng)作認(rèn)知（或加法）時所想看到的那種關(guān)聯(lián)”撇吞，“在解釋之下所看到的計算的對象即從語義上個體化的對象就是表征”。就像計算機(jī)的顯示狀態(tài)可以看作表征一樣礁叔。另外牍颈，卡明斯解釋語義學(xué)還危及到了內(nèi)容的實在性。例如自然主義就有這種看法琅关。它認(rèn)為：對內(nèi)容的自然主義說明不預(yù)設(shè)或不依賴于語義或意向的概念煮岁。如果不能把認(rèn)知內(nèi)容同化為自然秩序中的一過程或狀態(tài)，就會扼殺內(nèi)容的實在性涣易。解釋語義學(xué)未能把內(nèi)容還原為自然科學(xué)概念画机，因而也取消了內(nèi)容的實在性⌒轮ⅲ卡明斯也承認(rèn)步氏，根據(jù)解釋來說明內(nèi)容必然要違背自然主義的約束。因為它必然要運用意向的徒爹、語義的術(shù)語荚醒。

結(jié) 語

回顧對智能的種種界定，不難發(fā)現(xiàn)隆嗅，智能研究有著許多不同徑路的研究綱要和許多的分支研究腌且。而他們的每一種研究都透射著自己對“智能”的不同界定方式、方法榛瓮、結(jié)論铺董。不同的研究綱要也在被發(fā)展成新的智能理論或成為新的智能理論的基礎(chǔ)，從而推進(jìn)對“智能”的認(rèn)知與界定。在科學(xué)家與哲學(xué)家的共同努力下精续，大家不斷地提出了新的實驗數(shù)據(jù)和新的試驗方案坝锰，也使得各種智能理論迅速地變化著蔫饰，使得關(guān)于智能的研究充滿了種種變數(shù)肥哎。但是厅各，形成基本統(tǒng)一的智能定義卻一直遲遲未能出現(xiàn)济炎。因此，“ 智能”的界定仍是一個值得研究的重大理論問題扁眯。對“智能”的界定不僅應(yīng)成為科學(xué)家的焦點問題之一哆致，也應(yīng)成為哲學(xué)家關(guān)注的重要問題涩维。是否可以找到獲得公認(rèn)的研究綱領(lǐng)删掀，并依此使得大家的研究具有基本的對話可能翔冀，這都取決于我們?nèi)绾蝸斫缍恕爸?/span>能”。從以上的分析中披泪，我們必須注意并可以明確關(guān)于界定“智能”的幾點基本認(rèn)知纤子。

第一，在所有關(guān)于“智能”的研究中款票，必須區(qū)別對待各語境中的“智能”意蘊(yùn)控硼。“智能”一詞在當(dāng)今已經(jīng)富有豐富的語義艾少，甚至包含有多種相互區(qū)別的“智能”所指卡乾。這就要求我們區(qū)別理解特定語境中的“智能” ，更不能在理論中混用缚够，從而造成不必要的范疇混亂幔妨。許多人工智能學(xué)家所說的“智能”與心理學(xué)家所言的“智能”是存有一定的區(qū)別的。就迄今為止的研究而言潮瓶，智能具有自身的內(nèi)源性特征。例如钙姊，意向性就是人的智能所獨有的特征毯辅。人類智能與人工智能的根本區(qū)別也在于此。人類的意向性使我們與實在世界相聯(lián)系煞额，而現(xiàn)有AI中并沒有這種意向性思恐，即使有類似的意向表現(xiàn)，也最多只能算是“派生的意向性”膊毁。據(jù)此胀莹，判斷是否具有自然意義的智能主體根本標(biāo)準(zhǔn)的一個必要條件，就是在于判斷該主體是否具有意向性婚温，判斷這個主體所表現(xiàn)出的這種意向性能否自覺描焰、主動地把自己的內(nèi)部狀態(tài)與外在狀態(tài)進(jìn)行有效的關(guān)聯(lián), 從而實現(xiàn)過程與結(jié)果的有效統(tǒng)一。

第二，對于“智能”的界定必須從多學(xué)科角度來考量荆秦。關(guān)于“智能”的界定既不能像部分哲學(xué)家那樣做簡單類比式的純粹抽象研究篱竭，甚至是純粹的語言解釋學(xué)研究，也不能像許多自然科學(xué)家那樣僅僅從個體生物學(xué)步绸、心理學(xué)角度來界定智能掺逼。“智能”的界定既要從內(nèi)在的個體發(fā)生學(xué)理解瓤介，也要從智能在整個世界中的外在顯性表現(xiàn)來理解吕喘。因為智能既不是一個抽象的語言空概念，純粹的解釋學(xué)界定是不可取的刑桑。智能也不單純是某種具體的經(jīng)驗氯质，而是一種特征、生物現(xiàn)象漾月。智能的顯現(xiàn)既包括了其內(nèi)在的本質(zhì)性特征（如原生的意向性）病梢，也包括了其他充分性特征（如某些智能行為及其環(huán)境）， 智能的內(nèi)在本質(zhì)性特征只有在一定的系統(tǒng)條件下梁肿，才能通過某些行為而顯現(xiàn)智能蜓陌。所以，確切地說吩蔑，智能是具有特定內(nèi)在結(jié)構(gòu)的某個主體在特定環(huán)境中顯現(xiàn)出的自主性特征钮热。

第三，“智能”所指向的仍是大自然的物質(zhì)運動烛芬，并不是某種神秘的存在物隧期。關(guān)于智能的種種相關(guān)研究最終應(yīng)該回到孕育智能的大自然環(huán)境中才能解決根本問題。例如赘娄，意向性是人在大自然中通過長期的進(jìn)化選擇所形成的重要生物性特征仆潮。因此，回到人類智能產(chǎn)生的原始環(huán)境中去遣臼，才能尋找到智能產(chǎn)生的種種內(nèi)在條件和潛藏因素性置，而不是游蕩在事物的現(xiàn)象界就各種高級的智能表現(xiàn)結(jié)果來理解和說明“智能”。據(jù)此揍堰，就AI的最初目標(biāo)而言鹏浅，要“復(fù)制人類的智能”就得創(chuàng)造人工自然進(jìn)化的環(huán)境，創(chuàng)造智能產(chǎn)生的各種自然條件屏歹，從而“孕育”出新的智能隐砸。否則，人工智能是難以實現(xiàn)最初的愿景的蝙眶〖鞠＃卡明斯的解釋語義學(xué)就告訴我們，意向性的出現(xiàn)是復(fù)雜因素的合力的產(chǎn)物。要想AI表現(xiàn)出意向性胖眷，除了要有表征出現(xiàn)之外武通，還要有外在的情境因素與內(nèi)在的整體論因素的出現(xiàn)。

原載于《自然辯證法通訊》2010年第6期珊搀，第26卷冶忱。