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20世紀(jì)西方科學(xué)哲學(xué)的發(fā)展,，經(jīng)歷了向“語言研究”和“認(rèn)知研究”的兩大轉(zhuǎn)向，認(rèn)識(shí)論的研究在不斷去形而上學(xué)化的同時(shí),，正在走向與科學(xué)研究協(xié)同發(fā)展的道路,。作為當(dāng)代人工智能科學(xué)的基礎(chǔ)性研究，認(rèn)知研究的目的是為了清楚地了解人腦意識(shí)活動(dòng)的結(jié)構(gòu)與過程,，對(duì)人類意識(shí)的智,、情、意三者的結(jié)合作出符合邏輯的說明,，以使人工智能專家們便于對(duì)這些意識(shí)的過程進(jìn)行形式的表達(dá),。人工智能要模擬人的意識(shí)，首先就必須研究意識(shí)的結(jié)構(gòu)與活動(dòng),。意識(shí)究竟是如何可能的呢,？塞爾說道：“說明某物是如何可能的最好方式，就是去揭示它如何實(shí)際地存在,?！?/SPAN>[1]這就使認(rèn)知科學(xué)獲得了推進(jìn)人工智能發(fā)展的關(guān)鍵性意義，這就是認(rèn)知轉(zhuǎn)向?yàn)槭裁磿?huì)發(fā)生的最重要原因,。 由于哲學(xué)與認(rèn)知心理學(xué),、認(rèn)知的神經(jīng)科學(xué)、腦科學(xué),、人工智能等學(xué)科之間的協(xié)同關(guān)系,，無論計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)如何發(fā)展，從物理符號(hào)系統(tǒng),、專家系統(tǒng),、知識(shí)工程，到生物計(jì)算機(jī)與量子計(jì)算機(jī)的發(fā)展,，都離不開哲學(xué)對(duì)人類意識(shí)活動(dòng)的整個(gè)過程及其各種因素的認(rèn)識(shí)與理解,。人工智能的發(fā)展一刻也離不開哲學(xué)對(duì)人類心靈的探討。無論是強(qiáng)AI派抑或弱AI派,，從認(rèn)識(shí)論上看，人工智能依賴于物理符號(hào)系統(tǒng)模擬了人類思維的部分功能,，但是,，其真正對(duì)人類意識(shí)的模擬，不僅有賴于機(jī)器人本身技術(shù)上的革新,，而且也有賴于哲學(xué)對(duì)意識(shí)活動(dòng)的過程及其影響因素的了解,。 從今天來看,，人工智能的哲學(xué)問題已不是人工智能的本質(zhì)是什么，而是要解決一些較為具體的智能模擬方面的問題,。這些問題包括： 1.關(guān)于意向性問題 人腦的最大特點(diǎn)是具有意向性與主觀性,，并且人的心理活動(dòng)能夠引起物理活動(dòng)，心身是相互作用的,。大腦的活動(dòng)通過生理過程引起身體的運(yùn)動(dòng),，心理狀態(tài)是腦的特征?！按_實(shí)存在著心理狀態(tài),；其中一部分是有意識(shí)的；大部分是具有意向性的,；全部心理狀態(tài)都是具有主觀性的,；大部分心理狀態(tài)在決定世界中的物理事件時(shí)起著因果作用?！?/SPAN>[2]在這樣的前提下,，塞爾認(rèn)為，計(jì)算機(jī)或人工智能是無法像人的大腦一樣,，既具有意向性又具有主觀性的,。他對(duì)一些強(qiáng)AI觀點(diǎn)提出了批評(píng)，認(rèn)為堅(jiān)持這種觀點(diǎn)的人,，把人的思維與智能純形式化了,。而計(jì)算機(jī)程序的那種形式化、語法化的特征,，對(duì)于那種把心理過程與程序過程視為同樣過程的觀點(diǎn)是致命的,。因?yàn)槿诵牟粌H僅是形式的或語法的過程，人的思想所包含的決不只是一些形式化的符號(hào),。實(shí)際上,，形式化的符號(hào)是不具有任何語義的?！坝?jì)算機(jī)程序永不可能代替人心,，其理由很簡(jiǎn)單：計(jì)算機(jī)程序只是語法的，而心不僅僅是語法的,。心是語義的,，就是說，人心不僅僅是一個(gè)形式結(jié)構(gòu),，它是有內(nèi)容的,。”[3]塞爾認(rèn)為,，機(jī)器究竟能否進(jìn)行思維的關(guān)鍵在于：它是否能夠給對(duì)象賦予意義,?！耙庾R(shí)、思想,、感情,、情緒以及心理的所有其他特征遠(yuǎn)非語法所能包容。不管計(jì)算機(jī)的模擬能力有多強(qiáng),，按照定義,，它也不能復(fù)制那些特征?！?/SPAN>[4]在塞爾看來,，計(jì)算機(jī)模擬畢竟不是現(xiàn)實(shí)，例如,，我們可以用計(jì)算機(jī)模擬風(fēng)暴來臨時(shí)城市周邊防洪的形勢(shì),，用計(jì)算機(jī)模擬倉庫的火災(zāi)，用計(jì)算機(jī)模擬車禍發(fā)生的場(chǎng)景,，等等,。但是，誰會(huì)認(rèn)為這種模擬就是事實(shí)呢,？心畢竟是種生物學(xué)現(xiàn)象,，其復(fù)雜性絕非是計(jì)算機(jī)所能模擬與復(fù)制的。 計(jì)算機(jī)有沒有意向性,，這個(gè)問題的爭(zhēng)論可以歸結(jié)如下：1)究竟什么叫做意向性,？機(jī)器人按照指令從事特定的行為是不是意向性？2)人類在行動(dòng)之先就已經(jīng)知道自己究竟是在做什么,，具有自我意識(shí),，知道其行動(dòng)將會(huì)產(chǎn)生什么樣的結(jié)果，這是人類意識(shí)的重要特征,。那么我們應(yīng)該如何理解機(jī)器人按照指令從事某種行為呢,？3)意向性能否被程序化？塞爾認(rèn)為,，“腦功能產(chǎn)生心的方式不能是一種單純操作計(jì)算機(jī)程序的方式,。”[5]相反,，人們要問的是：意向性是不是一種可以理解的精神,，如果可以理解，那么為什么就不能程序化,？塞爾認(rèn)為,，計(jì)算機(jī)具有語法，但不具有語義,。但實(shí)質(zhì)上,，語法與語義本身就是二而一的問題，兩者是從來也不會(huì)相分離的,。如果兩個(gè)機(jī)器人之間可以互相交流,，那么我們難道能說它們之間只有語法而沒有語義嗎？如果程序能把語法與語義包含在一起,，那么我們還有必要分清楚語法與語義嗎,？塞爾的觀點(diǎn)是，哪怕計(jì)算機(jī)復(fù)制了意向性,，但復(fù)制不是原本,。其實(shí)，當(dāng)我們對(duì)人類的認(rèn)知及其與其行為的關(guān)系弄得一清二楚時(shí),，我們肯定能夠把我們對(duì)人類大腦的心理過程與行為的關(guān)系編成程序,，輸入各種我們所了解的有關(guān)人類的信息，使計(jì)算機(jī)“無所不知”,。然而,，到了那個(gè)時(shí)候，我們是否還能像塞爾所說的,，人工智能不是智能,，人工智能中沒有意向性和心理過程，因?yàn)樗狈θ祟惖牡鞍踪|(zhì)與神經(jīng)細(xì)胞嗎,？意向性的復(fù)制是不是“意向性”,？對(duì)理解的復(fù)制是不是“理解”？對(duì)于思想的復(fù)制是不是“思想”,？對(duì)于思維的復(fù)制是不是“思維”,？我們的回答則是：基礎(chǔ)是有別的，功能是相同的,。依賴于不同的基礎(chǔ)形成同樣的功能,，人工智能只不過是我們?nèi)祟愔悄艿奶厥獾膶?shí)現(xiàn)方式。塞爾用意向性來否定人工智能的深度,，雖然有一定的根據(jù),，然而，當(dāng)人工智能能夠模擬出類似于人一樣的思想時(shí),，即使人們都認(rèn)為人工智能和人的智能是有著本質(zhì)區(qū)別的,，那么我們也會(huì)感到這種區(qū)別已經(jīng)不具有什么重要意義了。塞爾的觀點(diǎn)只能將人的心靈再度神秘化,！ 2.人工智能中的概念框架問題 任何科學(xué)都是建立在它所已知的知識(shí)之上的,，甚至科學(xué)觀察的能力也無不與已知的東西相關(guān)，我們只能依賴于已知的知識(shí),，才能理解未知的對(duì)象,。知與未知永遠(yuǎn)都是一對(duì)矛盾,，兩者總是相互并存又相互依賴的。離開了已知,，就無法認(rèn)識(shí)未知,；離開了未知，我們就不能使科學(xué)認(rèn)識(shí)有所發(fā)展和進(jìn)化,?！翱茖W(xué)學(xué)習(xí)如何觀察自然，而且它的觀察能力隨著知識(shí)的增長(zhǎng)而增長(zhǎng),?！?/SPAN>[6]有大量的證據(jù)可以證明，當(dāng)人們觀察物體時(shí),，觀察者得到的經(jīng)驗(yàn)并非決定于以光線進(jìn)入他眼球的信號(hào),，也不僅僅決定于觀察者視網(wǎng)膜上的映像。兩個(gè)正常的觀察者從同一地方觀看同一個(gè)物體,，并不一定得到同樣的視覺經(jīng)驗(yàn),，即使在他們的視網(wǎng)膜上的映像實(shí)際上是一樣的。正如漢森所說的那樣,，觀察者在觀看物體時(shí),，看見的比眼球接觸到的多得多。所以,，夏佩爾說,，“觀察者在觀看物體時(shí)得到的視覺經(jīng)驗(yàn)，部分地依賴于他過去的經(jīng)驗(yàn),、他的知識(shí)和他的期望,。”觀察對(duì)于科學(xué)是十分重要的了,，但是,，“觀察陳述必須用某種理論的語言構(gòu)成”，“觀察陳述是公共實(shí)體,，用公共的語言加以闡述,，包含著具有不同程度的普遍性和復(fù)雜性的理論?！?/SPAN>[7]這就表明了觀察需要理論,，科學(xué)需要理論為先導(dǎo)，科學(xué)認(rèn)識(shí)不是建立在未知的基礎(chǔ)上,，而是建立在已知的知識(shí)基礎(chǔ)上的,。 概念框架也稱背景知識(shí)、背景信念。之所以將人們認(rèn)知的概念框架稱作信念,，是因?yàn)楦拍羁蚣苁窃诓粩嗟貙W(xué)習(xí)與實(shí)踐中形成的,，得到確證的那些可資利用的可靠的信息；這些信息在過去已被證明是非常成功的,，我們對(duì)它沒有理由懷疑,。如果說背景信念有什么不確定性,，那么我們可以說背景信念是不斷在增長(zhǎng)的,、變化的，它處在不斷的更新中,。 人們認(rèn)知結(jié)構(gòu)中的概念框架究竟是由哪些元素構(gòu)成的,？對(duì)于這個(gè)問題，科學(xué)哲學(xué)家們僅僅將其理解為已知的知識(shí),。例如,，“世界圖景”（圖爾敏）、“研究傳統(tǒng)”（勞丹）,、“研究范式”（庫恩）,、“背景信念”（夏佩爾）等等。為了理解概念框架,，我們首先要將認(rèn)知主體看作是一個(gè)處在復(fù)雜環(huán)境中的人,，他不僅是一個(gè)科學(xué)的觀察者，而且是一個(gè)社會(huì)的觀察者,、生活的理解者,、情感的關(guān)系者，總之是一個(gè)社會(huì)的有著七情六欲的人,。 我們根據(jù)一個(gè)人所處的社會(huì)環(huán)境與現(xiàn)實(shí)社會(huì)背景,，便可以具體地歸納這個(gè)認(rèn)知者所具有的概念框架是由哪些因素構(gòu)成的。但是,，由于概念框架是一個(gè)變量,，如果我們不對(duì)智能模擬的目標(biāo)加以限定，那么計(jì)算機(jī)編程就會(huì)面臨指數(shù)爆炸的問題,。因此,，對(duì)人類智能的模擬就必須把機(jī)器人的目的加以限定，讓機(jī)器人做特定的,、有限的工作,。人腦的活動(dòng)是分區(qū)域的，那么對(duì)人腦意識(shí)的模擬首先應(yīng)當(dāng)分功能地進(jìn)行,。 概念框架問題是人工智能研究過程中最為棘手的核心問題,，它所帶來或引發(fā)的相關(guān)問題的研究是十分困難的。在這個(gè)問題上，基礎(chǔ)性的研究是哲學(xué)的任務(wù),，即概念框架應(yīng)當(dāng)包含哪些因素,，日常知識(shí)如何表達(dá)為確定的語句，人類智能中動(dòng)機(jī),、情感的影響其狀況是如何的,，如何解決某些心理因素對(duì)智能的不確定性影響。而人工智能的設(shè)計(jì)者們則要研究這些已知知識(shí)應(yīng)當(dāng)如何表達(dá),，機(jī)器人如何根據(jù)概念框架完成模式識(shí)別,，概念框架與智能機(jī)行為之間如何聯(lián)系，概念框架如何生成,、補(bǔ)充,、完善，以及在運(yùn)用這個(gè)概念框架某部分知識(shí)的語境問題,，等等,。而至于智、情,、意的形式表達(dá)方面,，則是人工智能研究者的任務(wù)。 3.機(jī)器人行為中的語境問題 人工智能要能學(xué)習(xí)和運(yùn)用知識(shí),，必須具備識(shí)別語言句子的語義的能力,，在固定的系統(tǒng)中，語義是確定的,。正因?yàn)檫@樣,，物理符號(hào)系統(tǒng)可以形式化。但是,，在語言的運(yùn)用中則不然,，語言的意義是隨語境的不同而有差別的。 實(shí)際上,，AI也就是首先要找到我們思想中的這些命題或者其他因素的本原關(guān)系,、邏輯關(guān)系，以及由此而映射出構(gòu)成世界的本原關(guān)系,、客體與客體之間的關(guān)系,。最初的物理符號(hào)系統(tǒng)便是以此為基礎(chǔ)的。但是,，由于人們的思想受到了來自各方面的因素的影響,，甚至語言命題的意義也不是絕對(duì)確定的單個(gè)句子或原子命題的意義更是如此。因此,，最初,，簡(jiǎn)單的一些文字處理與符號(hào)演算完全可以采取這種方式,，但進(jìn)一步的發(fā)展，例如機(jī)器人之間的對(duì)話,、感知外界事物,、學(xué)習(xí)機(jī)等等，就必須在設(shè)計(jì)時(shí)考慮語句所使用的場(chǎng)合及各種可能的意義,。 我們?cè)倩氐骄S特根斯坦思想的發(fā)展,。維特根斯坦的早期思想在哲學(xué)研究中遭到了來自各個(gè)方面的批評(píng)，主要的問題是語言的日常用法,，是不可能按照維特根斯坦規(guī)定的那樣來使用的,。在日常的使用中，語言的實(shí)際用法即語境決定了語言命題的意義,?！罢軐W(xué)不可用任何方式干涉語言的實(shí)際用法；因而它最終只能描述語言的用法,。”[8]任何語言總是有確定的意義的,，關(guān)鍵在于它是處在什么樣的場(chǎng)合中,，如何使用，即用于一個(gè)特定場(chǎng)合的句子其意義是確定的,，否則這個(gè)句子就無法為人們所理解,，就無所謂意義，所以“我們無疑懂得這個(gè)詞,，而另一方面,，它的含義就在于它的用法”[9]。 約翰·奧斯汀則把語言劃分為兩類：一類是記述式的,，或者說是陳述,，具有真或假的特性；另一類是完成行為式的話語,，“它要完成它所特有的任務(wù),，這就是被用于完成某種行為。說出那樣一種話語,，就是完成某種行為,。”[10]“完成行為式話語必須是在特定的環(huán)境中說出,，這種環(huán)境與有關(guān)的行為在各個(gè)方面都是合適的,。”[11]完成行為式的話語在我們?nèi)粘Ｉ钪型w現(xiàn)為一定的效果,，即如果這件事是如此這般地發(fā)生了,，那它便是正常的，如果相反，那它便是不正常的,。在奧斯汀看,，我們沒有純粹的語言標(biāo)準(zhǔn)，把陳述式或完成行為式分離開來,，例如火車站廣播員說,，“請(qǐng)各位旅客在越過鐵軌時(shí)通過天橋行走”，它既是直陳式的,，又是完成行為式的句子,。不管奧斯汀對(duì)句子的劃分存在什么樣的問題，但是,，我們從維特根斯坦后期思想,、奧斯汀的語言哲學(xué)來看，語境問題是確定語言意義的極為重要的方面,。 由此看來,，由于語境問題的存在，人工智能的語言編碼就不是一種純粹邏輯的技術(shù),，也不是一個(gè)純粹認(rèn)知心理學(xué)的問題,。功能模擬在產(chǎn)生特定思維過程中已經(jīng)顯現(xiàn)出超人的有效性，記憶,、知覺,、意象、概念形成,、問題解決,、言語理解等等，都被看作可用實(shí)驗(yàn)來檢驗(yàn)理論的研究領(lǐng)域,，有關(guān)這些領(lǐng)域,，提出了迭代、遞歸,、組塊,、后進(jìn)先出存儲(chǔ)、水平搜索,、垂直搜索,、幾何圖形編碼或其他信息加工的組合。但是,，人的精神狀態(tài)以及語言在實(shí)際中的運(yùn)用,，則是一個(gè)更為復(fù)雜的領(lǐng)域。如果要模擬人的行為,，那么就必然會(huì)涉及到語言及其運(yùn)用,，涉及到語境的問題,。 福多和拉普提出了“內(nèi)容整體論”概念，認(rèn)為一個(gè)表達(dá)式只有作為整個(gè)語言的部分時(shí)才能夠有內(nèi)容,。如果我相信命題P,，那么，我就得相信與P處于語境關(guān)系中的各種命題,。內(nèi)容整體論是與語言原子論相對(duì)而言的,，這種原子論相信，表達(dá)式可以通過自身與語言之外的實(shí)體的關(guān)系而具有意義,?！拔覀兯f的內(nèi)容整體論是認(rèn)為，具有內(nèi)容這種屬性是整體性的,，在這種意義上,，只有當(dāng)語言中的許多其他（不同義的）表達(dá)式具有內(nèi)容時(shí)，某個(gè)表達(dá)式才能夠具有內(nèi)容,?！?/SPAN>[12]當(dāng)然，持內(nèi)容整體論觀點(diǎn)的最早也許是“奎因—迪昂”原理,，主張句子命題的意義必須是句子處在一個(gè)整體的科學(xué)理論語境中才能確定,。 而自弗雷格對(duì)詞義的分析時(shí)提出語境原則以來，語境論現(xiàn)已普遍成為語言哲學(xué)所探討的重要方面,。弗雷格認(rèn)為，一個(gè)詞的意義只有在句子的語境中才有意義,，例如“暮星”與“晨星”雖然是相同的對(duì)象,，但其語境不同，意義也是不同的,。達(dá)米特在語境論基礎(chǔ)上,，提出了“從屬原則”，即如果一個(gè)詞獨(dú)立于它出現(xiàn)時(shí)的句子,，那么我們就無法確定它的意義,。同樣，沒有領(lǐng)會(huì)整個(gè)思想,，我們也就不能掌握構(gòu)成這個(gè)思想的組成部分,。 在哲學(xué)上，語境論是在“概念的相對(duì)性”提出之后形成的,，它作為反對(duì)形式化的一種觀點(diǎn),，即反對(duì)人們認(rèn)為可以建立一套能被普遍應(yīng)用而無須考慮特殊情況的抽象形式，或者我們可以通過研究一個(gè)陳述的邏輯結(jié)構(gòu)來確定它的含義的觀點(diǎn),。語境論者包括道德語境論（倫理情景主義）與哲學(xué)的語境論,?！霸谡Z言哲學(xué)中，語境主義提出,，一個(gè)詞的意思是通過它在一個(gè)句子中的用法或出現(xiàn)來確定的,，也就是說，通過它對(duì)句子內(nèi)容的作用來確定的,。因此,，句子或命題在對(duì)意思的解釋上比詞或概念更重要。理解一個(gè)詞就是理解它如何被用在一個(gè)句子中,。語境定義是以語境主義為基礎(chǔ)的,，它指的是：解釋一個(gè)詞，要求助于它出現(xiàn)于其中的句子,。根據(jù)對(duì)語境主義的類比,，奎因和戴維森創(chuàng)立了人們所說的語義和整體論，這一觀點(diǎn)認(rèn)為,，一個(gè)句子的意思是由它在整個(gè)語言中的用法確定的,。”[13]奎因說道：“即使假定終究可以給同義性的概念提供一個(gè)令人滿意的標(biāo)準(zhǔn),，但是,，這種做法仍然只是考慮了'意義’這個(gè)詞的一種語境，即'意義相似’這個(gè)語境,。語詞是否也有語言學(xué)家們應(yīng)予以注意的其他一些語境呢,？是的，語詞肯定還有另一種語境,，即'具有意義’這個(gè)語境,。”[14]因此,，我們說同義的問題時(shí),，就得確立情境的相似性，但是,，“沒有兩種情景是完全相似的,，即使在其中說出同一形式的情境也有無數(shù)的差別?！?/SPAN>[15] 鑒此,，人工智能在設(shè)計(jì)語言編碼時(shí)，就不得不考慮整個(gè)思想以及言語的各種情境條件對(duì)于句子意義的制約作用,。然而,，困難在于找出那些與語言情境有關(guān)聯(lián)的主觀成份，而對(duì)于后者,，則幾乎是不可能的,。因?yàn)橥獠壳榫呈且粋€(gè)極不確定的因素,，每一個(gè)場(chǎng)景都是不相同的，這只能根據(jù)社會(huì)文化的類型大致確定幾種不同情境類型,，社會(huì)化的認(rèn)識(shí)論則將在這方面提出它們自己的見解,。 顯然，從事對(duì)語境問題研究的哲學(xué)家們推動(dòng)了這個(gè)轉(zhuǎn)向,。實(shí)際上,，把世界形式化，或者形式地理解智能行為,，直至目前人們認(rèn)為是極為困難的,，這些困難用形式化的方法是無法逾越的。由此可見,，西蒙和紐厄爾的符號(hào)程序已經(jīng)走到了終點(diǎn),。致命的局限性是由于符號(hào)程序沒有看到信息加工系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)的、相互作用的,、自組織的系統(tǒng),。而羅森布拉特則清楚地看到了這一點(diǎn)。 4.日?；J(rèn)識(shí)問題 人工智能模擬不僅要解決心身關(guān)系,，即人腦的生理與心理的關(guān)系問題，而且還必須解決人腦的心理意識(shí)與思維的各個(gè)層次間的關(guān)系,，以及人的認(rèn)識(shí)隨環(huán)境的變化而變化,、隨語境的變化而變化的問題。根據(jù)智能系統(tǒng)的層次性分析,，我們可以逐步做到對(duì)各個(gè)層次的模擬,，但是，智能層次性分析也只是一種抽象化的分析或理想化的分析而已,。實(shí)際的智能是多個(gè)層次之間不可分割的相互關(guān)聯(lián)著的整體，各層次間究竟是如何發(fā)生關(guān)聯(lián)的,？在什么情況下發(fā)生什么樣的關(guān)聯(lián),？這便涉及到日常化的認(rèn)識(shí)問題,。 因此,，建立在符號(hào)系統(tǒng)基礎(chǔ)上的人工智能無法解決人類認(rèn)識(shí)的日常化問題,，特別是無法解決人腦的情感,、動(dòng)機(jī)、意向性等心理活動(dòng)功能,，無法解決我們的日常認(rèn)識(shí)因語境不同而意義不同的問題,。 現(xiàn)象學(xué)大師胡塞爾則認(rèn)為,，世界、思想的背景,、日常語境等是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),，這個(gè)系統(tǒng)是與那些同個(gè)人復(fù)雜的信念體系等相聯(lián)系的事實(shí)組成的。但是,，原則上說,，我們可以將自己在世界中的存在懸置起來，而完成對(duì)人類信念系統(tǒng)的獨(dú)立描述,，這樣,，我們智能行為的基礎(chǔ)就可以得以確定。但是,，海德格爾卻反對(duì)其導(dǎo)師胡塞爾的觀點(diǎn),。我們所生存的世界，我們說話的語境等等我們?nèi)粘?yīng)付自如的方式,，是我們社會(huì)活動(dòng)的一部分,，是我們的存在方式。這種存在方式是我們無法像胡塞爾那樣將它抽取出一定的成分確定化的,。明斯基指出：“僅是建構(gòu)一個(gè)知識(shí)基礎(chǔ),，就成為智能研究的重大問題……關(guān)于常識(shí)性知識(shí)的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)，我們還是知道得太少了,。'極小’常識(shí)系統(tǒng)必須'知道’有關(guān)因果,、時(shí)間、目的,、地點(diǎn),、過程和知識(shí)類型……某些情況。在這一領(lǐng)域中,，我們需要花力氣做嚴(yán)格的認(rèn)識(shí)論研究,。”[16]1970年后,，在明斯基的倡導(dǎo)下,，人們開始研究“微世界”領(lǐng)域，打算形成系統(tǒng)地處理知識(shí)的方法,，并且人們希望這些限定的,、孤立的微世界能夠逐步變得更接近現(xiàn)實(shí)，并且能早日成為通往現(xiàn)實(shí)世界的理解手段,。但是,，最終人們發(fā)現(xiàn)這種研究在目前的情況下過于困難。因?yàn)?，關(guān)鍵的問題是我們必須在面對(duì)常識(shí)的研究中形成一組抽象原理,，以與常識(shí)理解相對(duì)稱,。“但是,，人類很可能根本不是按照通常的方式使用常識(shí)性知識(shí)的,。正如海德格爾和維特根斯坦所指出的，與常識(shí)性理解相當(dāng)?shù)?，很可能是日常技能,。所謂'技能’，并不是指過程的規(guī)則,，而是指在眾多的特定場(chǎng)合知道該做什么,。”[17]如果是這樣的話,，理解技巧就不是以某種確定的規(guī)則為基礎(chǔ)的了,，例如道德語境、審美情境等等,。那么,，基于符號(hào)的AI就無法對(duì)這樣一種人們?cè)谔囟ǖ恼Z境中所做出的特定行為做出模擬了。這就迫使AI的研究從符號(hào)操作理論轉(zhuǎn)向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建構(gòu),。 由于物理符號(hào)系統(tǒng)是一個(gè)物理的過程,，它與人的心理活動(dòng)有著根本的區(qū)別。因此,，要模擬人的心理與意識(shí),，在原則上是不可能的事。但是,，模擬人的意識(shí)所要解決的問題主要是三個(gè)方面： 首先,，限定人工智能的目標(biāo)。必須使單一的機(jī)器人對(duì)人的意識(shí)的模擬特定化,，即不要讓機(jī)器人做太多的過于復(fù)雜的事情,，不要使編程陷入指數(shù)爆炸。根據(jù)西蒙的觀點(diǎn),，人的認(rèn)識(shí)就是解決問題,，而人在解決問題時(shí)是先易后難、逐個(gè)逐個(gè)地解決,，而不是一次解決無數(shù)個(gè)復(fù)雜問題。 其次,，必須把人的心理與意識(shí)分層次進(jìn)行模擬,。只要能夠展示出人腦的功能，那么盡管物理的過程與人的生理,、心理的過程是截然不同的,，但從功能上來說則是等效的,。但是，要分層次地進(jìn)行模擬,，心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)則是必不可少的,。即為了給觀察到的人類行為建立模型而編制符號(hào)系統(tǒng)程序，心理學(xué)對(duì)參試者觀察與實(shí)驗(yàn)的結(jié)果便可作為構(gòu)造物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè),。 再次,，必須建立理解意義的各種條件性假設(shè)。由于語句的意義在使用過程中是變化的,，其意義隨語境的不同而不同,，這就需要我們?cè)诰幊虝r(shí)設(shè)計(jì)出各種條件性假設(shè)，不同的語境有著不同的條件,，只要我們?cè)O(shè)計(jì)出這些條件,，那么其意義就得以確定。 鄭祥福
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