基于中文屋理论的人工智能中意向性实现的可能研究
【摘要】 “意向性”是在生活中并不常用的概念,然而我们的心理活动与言语活动总是关联着某种东西,这种关联性确定了心理状态区别于其他物理现象的根本差别,因此著名的哲学家塞尔认为意向性理论是整个哲学运动的核心问题之一。随着哲学运动的焦点话题的变化,特别是科学技术的不断发展为整个哲学活动提供了新的思考维度与视角,同时哲学试图也为科学技术发展中所遇到的各种问题提出自己的解决方案。作为当今科学技术发展的尖端成果的人工智能已经成为人类学、认知科学、心理学、计算机科学等诸多领域的核心话题。在数十年的发展过程之中,对于人工智能的研究虽然获得了巨大的成就,但也面临许多根本性的困难。中文屋理论提出后,人工智能能否具有意向性成为了一个争论焦点。本文首先对意向性理论的发展、意向性在人工智能领域作为人工智能是否具有智能的判断标准作出了历史性溯源,对其中几个概念进行了讨论,随后就中文屋的几种解决方案进行分析并指出其中的不足。第二部分则在考察了人工智能意向性的特殊性之后,提出了人工智能的意向性研究必须借助对于人类意向性的形成过程的研究”,在对人类意向性的形成的争议作出叙述之后,综合人类意向性形成中的天赋论与后天论,提出意向性研究必须走自然化与社会化同时进行的道路。第三部分就人工智能如何具有意向性特征这一问题,表明了在意向性研究的自然化与社会化的前提下,具有人工进化、模型论与目的论的结合、无表征智能三个可能的途径。
一、人工智能与意向性
(一)什么是意向性？
著名心灵哲学和语言哲学家塞尔说：“整个哲学运动都是环绕有关意向性的各种理论建立起来的。” 管这种观点有独断的嫌疑，但是也在某种意义上喻示着关于意向性的理论是繁杂的，对于意向性概念的理解也是有着千万种的区别。但是一般来说所谓的意向性，就是一事物能涉及、表现、关于、指向它之外的事物的性质和特征，类似于镜子能照物的性质，但复杂程度要高得多。每一个意识行为，每一个经验，都与某个对象相关联。每一个意向都有其被意向的对象。比如，如果我观看，我是在看某个视觉对象，例如看一棵树或者一片湖泊；如果我想象，我的想象呈现某个想象的对象，例如一辆行驶而过的汽车；如果我陷入回忆，我是在回忆一个过去的对象。“爱”总是对某个人、某件事物等的爱，“意识”总是对某种东西的意识，“记得”不可能独立地成为一种心理现象，而必须与“所记得之事”联系在一起。你的怀疑、确信、理解总与你所怀疑、确信、理解的事情相关联。换句话说，这种种心理现象只能作为“关于/about......”的心理现象而存在。而这种心理活动是关于外部世界的，意向性就是这里的“关于”。一般认为，意向性有两类，一是原始的或内在的意向性，如人的意向性。二是派生的，如语词、图画的意向性。当然，其指向、关于他物的属性是依赖于人的意图、目的和知识。
1.意向性研究溯源
最本初的往往是最清晰的，意向性作为一种特殊的关系属性，其复杂的发展过程至少与人类的历史一样久远。但是，人类把自己的意向指向它，对它作出探索，则是较晚的事情。当然又不能说，这一过程始于布伦塔诺。因为在古代就有对它思索的表现。柏拉图的《克拉底鲁斯》一书中涉及弓箭的论述可以认为是对于意向性的隐喻。他说：“信念要么就是灵魂所从事的一种对事物怎样成立的知识的追寻，要么可称之为弓箭的射击。” “思想更是这样”也就是说思想信念对准的是某样东西。同时，柏拉图所说的意向既包括了实践也涉及理论的心理活动。从词源学上说，把思想与信念等心理状态喻为“射箭”，至少可以被认为是意向性概念的开端，并且比较准确地体现了意向性的特征、过程和本质。我们可以看到中世纪学者所创立的“意向的”（intentio) —词，其本义或原义就是“瞄准射箭”，丹尼特也注意到了这一点。他说：“意向性”是基于类比而提出的一个概念。心理现象关注某对象类似于箭对准某物。因此意向现象就是隐喻的箭。意向的对象像箭的对象一样，箭的对象可能是一匹马，也可能是一只麋鹿，也可能是幻觉，这就意味着意向的对象也可以是存在的，也可以是不存在的。
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(二）意向性成为人工智能具有智能的判断标准的历史性考察
在20世纪出现的人工智能（Artificial Intelligence)，无疑是人类认识世界、改造世界史上最重要的事件之一。人工智能的出现，不但使生产力得以飞速发展，同时在各个理论领域掀起了轩然大波，一个新兴的、以研究智能为核心的学科群迅速发展。在各个领域，虽然人工智能在部分领域内取得了可喜的成就，研究人员己成功地使机器具有了多种人类的技能。然而，半个世纪以来，各学科的专家愈发认为，要做到创造出像人一样聪明的智能机器的目标，不仅只是个梦想，而且是一个越来越不可能实现的梦想了。弗里德曼（David Freedman)认为，“传统的人工智能研究，即希望开发出能够以高度有序、按部就班地进行思考的电脑系统，已经在几乎所有曾经看来大有可为的领域止步不前，这些领域包括物体识别、机器入控制、数理研究、理解故事、听懂演说以及共他许多涉及机器智能的方面。在近40年光景里，人工智能域并没有什么实质性的突破。”?人工智能的先驱西蒙在评价他自己研究人类智能与人工智能的工作时认为“最令他惊讶的是做难的事情是多么的容易，而做容易的事情是多么的难。”实际上，早在1955年，西蒙就完成了可以推导出简单逻辑定理的计算机了。但是自计算机发展数十年以来，尽管计算机的逻辑计算能力有了成千上万倍的增长，但至今还是没有人可以造出能理解儿童故事的智能机器来。那么为什么会出现这种情况的呢？从事意向性研究的学者认为，现有人工智能研究之所以不能取得突破，是因为人的智能具有意向性，而现有的机器智能并不具备这一特征。在此章中，笔者将从人工智能的发展历程、遇到的困难与提问出发提出试图作出意向性对于人工智能重要性问题的历史性梳理。
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二、人工智能中实现意向性的几个问题
(一）人工智能实现的意向性的特点
“意向性”主要是对于人类而言的，在内心当中反映出外界事物。当人在思考问题的过程当中，会和外界事物产生关联与交涉，这就需要有“意向性”的参与。在人工智能是否具备意向性方面，应该从以下两个层面解释：第一，人工智能是否最终能够具备和人类相同的意向性；第二，人工智能是否能够在某些方面表现出与人类相类似的意向性特征。人工智能在意向性获得方面，只能通过模拟来进行，而且这个模拟还必须是完全模拟，即具备心理基础与生理能力。但是，因为机器本身并不具备与人相同的生理结构与心理基础，这就决定了必须针对人脑构造，生理与心理关系以及神经网络机制等进行深入探讨，获得意向性与人类大脑构造以及神经网络之间的关系机制，探究人类意向性产生根本、形成过程以及影响条件等。在上述基础上，才能够使得人工智能获得与人类相类似的意向性。所以，尽管不能够确保人类可以解读大自然当中的所有密码，但是却可以在现代科学的帮助之下，向人工智能具备意向性方面发展。当前阶段，在人工智能以及人工智能哲学研究领域当中，最亟待解决的一个问题就是怎样才能够使得人工智能在某几个方面产生与人类意向性相类似的反应。①在本论文当中，也是基于该问题出发，重点研究人工智能与意向性的问题。因为人脑在结构、神经网络等方面有着无限复杂性，假如基于人脑内部构造来研究，显然短时间之内是难有成果的，并且赋予人工智能以意向性的重点也不是内部实现方面。就算我们能够将人类生理基础全部复制下来，但也不能说就可以确保及其具备了意向性。因此，目前最需要重点解决的问题就是，怎样才能够让人工智能表现出与人类相类似的意向性特征。之所以要赋予人工智能以意向性特征，目的就是对人类意向性进行完全模拟，使其具备与人类相同的思维能力以及意向能力。但是这个目的能够实现吗？答案是可以。但却不一定能够完全实现。在谈及赋予人工智能以意向性时，先要对人工智能的涵义及作用有所了解。在上文当中提及，人工智能就是由机器来模拟人类，并代替人类完成一些工作。因此，人工智能发展目标就是对其做出持续改进，从而能够更好的服务于人类。可见，人工智能模拟人类智能并非发展目标。之所以要赋予人工智能以意向性，就是要让其有着更高程度的智能化水平，以更好代替人类完成工作。而对于人类智能而言，其最大特征就是有着意向性，由此才能够做出工作决策、制定相应计划以及思考外界事物等。至于人工智能是否能够具备和人类相同的意向性，其关键就是能否深刻揭示人类意识产生机制，这才是意向性的本质所在。当前阶段，现代科学技术的发展水平还不足以深入认知意向性的本质。所以，这就需要重点研究人类意向性的形成过程。
(二）人类意向性的形成过程
既然人工智能是以人类为标准的，那么人类的意向性又是如何形成的？在人类是是否先天地具有意向性能力？学者间的争议非常大。在福多所提出的天赋论当中，提出人类天生就具备了能够理解意向行为的抽象模块，也就是说，幼儿的心灵思维并非是由推理得到，而是与生俱来的。在这种先天结构之下，决定了认知不是后天形成的，而是依靠遗传获得。如此，人的抽象模块就可以直接影响到个体意向辨别能力以及知识获得范围等。“思想媒介属于天生语言，和其他口语存在最大的差别之处就是完全语义表达模式。这就决定了心理语言也应该是天生语言，其包括了一切的概念资源，可以独立完成思考命题，并且被人类所掌握，t完成思考和表达过程。总而言之，心理语言就是人类思想与意义的存在基础。”?在福多的思想语言假设当中，提出了人类天生就具备思想语言的观点，认为这是人类特有基因的促成结果。所以，人类的意向性能力是不可以卑纯借助于经验与环境来获得的，而是一种天生就有的认知能力。
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二、人工智能中实现意向性的几个问题...............18
(一）人工智能实现的意向性的特点.................18
(二）人类意向性的形成过程.......................19
(三）意向性研究的自然化与社会化.................21
三、让人工智能具有意向性的可能的几种途径...............24
(-)人工进化..............................26
(二）麦金的意向性建筑术.....................28
(三）无表征智能.............................33
三、让人工智能具有意向性的可能的几种途径
如前所说意向性问题在历史上曾经是最热门的哲学话题之一。无独有偶，在新的世纪转折时期，它再次受到人们的重视。所不同的是，它不再是一个纯哲学问题，而同时带有科学的性质。肯定意向性之存在的人认为，意向性是智能的本质特征。作为现代科技之结晶的计算机所表现出的所谓智能，尽管在许多方面已远胜于人类智能，但它只能按形式规则进行形式转换，而不能像人类智能那样主动、有意识地关联于外部事态，即没有涉及到意义，或没有语义性或意向性。因此在本质上它只是句法机，而非像人那样的语义机。有些人甚至据此认为，已有的人工智能根本就不是智能。意向性问题的重现，使得人工智能对于人类智能模拟出现了前所未有的迷茫。一方面，一部分哲学家从意向性出发，迸一步肯定意向性作为智能的特征这一观点，并引起了人工智能专家探讨如何构建有意向性的人工智能机器的热潮；另一方面，另一部分哲学家则从意向性出发，质疑人工智能研究哲学基础，并否认用计算机原理来解释人类智能的正确性。塞尔在对已有的人工智能研究做出批判的时候提出："已有的智能机器的形式符号处理活动是不具备意向性的，没有实际意义；它们甚至不是符号处理，因为这些符号什么也不代表。用语言学的行话来说，它们只有句法而没有语义。”这就是说，已有的智能计算机对符号的处理只是句法的处理，而并不具有语义性。这些计算机仅仅只是句法机，而不是语义机。这里所说的语义性，指的是心理状态和发生对象之间的符号意义。换言之，就是在心中出现某个符号，则会和与符号相对应的事物联系到一起，清楚这是关于符号的，而不是自己。这里的语义性就是如前所讲的意向性、关于性。计算机处理并不知道将其与指称事物关联到一起。为何有此差异呢？原因就是：人在符号加工过程当中，会有意识的用于因素。至于计算机则做不到这一点。例如：我能够通过计算机软件来查询"塞尔”这个词语，并得到准确定位。然而，计算机本身却不理解"塞尔”一词的意义指向具体是什么，也不理解这个“塞尔"到底是一位学者还是一个地名。即使是在语句的处理中已有的智能计算机也没有表现出任何的语义性。计算机能够非常快速的进行下面的次序排列：
（1)每个哲学家都很聪明；
（2)塞尔是一位优秀的哲学家；
（3)塞尔非常聪明。但是，它并非是借助于符号的语义属性来做出排序推论的。
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总结
近些年来，人工智能在社会上引起了巨大的关注，尤其是在浙江省，由于生活成本的上升等因素的影响，在各个地区普遍面临“用工荒”和“用工贵”，用机器人取代人力劳动成为趋势。以杭州凯尔达机器人科技股份有限公司为例，现在已年产100台机器人，而且还供不应求，但是紧迫的局势之下却是人工智能研究落后的事实，比如机器人焊接两块钢板是简单的事情，但是要它理解焊接在整套系统内的作用同时避免在整套系统内的金属疲劳却是极为困难的。也就是所谓的当今的人工智能只是一个能进行符号处理的语法机而非具有意向性的语义机，我们可以设想，在当今需要消费力拉动经济的的背景下，如果人工智能具有意向性那么就可以很大程度上使得劳动力在繁琐的第一产业第二产业中解放出来同时产生出巨大的消费力。这不仅仅是一个计算机科学问题抑或是科学哲学问题，而是关乎经济学、政治学、伦理学等等诸多学科的问题，这也是塞尔提出“中文屋”的现实意义。总结来说，使得人工智能具有意向性，实际上有两种普遍的见解，一是要求人工智能完全与人类的生理结构尤其是大脑结构相同，否则必然可以以物理结构的不同延展出心理结构的不同，从而推导出相关的结论，尽管就这种认识而言从笔者来看除非新材料特别是生物材料有着巨大进展，否则其完全实现是不现实的。不过基于这种认识的工作获得了极大的成就而且是非常有意义的，比如美国斯坦福大学教授、“硅脑”研究实验室主任Kwabena Boahen教授成功制成的Neurogrid模拟平台，该平台可以实时模拟100万个神经元的模拟平台，换句话来说就是他模拟人脑1秒钟的活动也只需要1秒钟，尽管在诸如红杉等计算机系统有着比这个更加强大的浮点运算能力，但是Neurogrid却更加像人类的神经网络。第二种观点就是认为不用关心人工智能的结构究竟是如何的，而是让其行为具有意向性的各种特征，这种观点之下的大量的机器学习系统就产生了。但是需要注意的是这两种观点在实际操作中并非完全排斥，而是互为补充的，如文中所说，一直以来的人工智能意向性研究都是立足于物理主义的研究，但是人类的意向性实际上是有着极大的社会因素，只有将两种观点结合，如本文所提出的的三种解决方案，才能让人工智能意向性的研究拥有较为明朗的前途。
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本文编号：9594
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