人工智能中符號(hào)奠基問題的幾種解決策略

毛郝浩 李建會(huì)

一、人工智能中符號(hào)奠基問題的提出

紐威爾（A. Newell）和西蒙（H. Simon）于1976年提出了物理符號(hào)系統(tǒng)假說（physical symbol system hypothesis，PSSH）：“一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)對(duì)于普遍的智能活動(dòng)來說是必要且充分的?！?span id="j5i0abt0b" class="footnote_content" id="jz_1_33" style="display: none;"> A. Newell & H. A. Simon，“ Computer Sci ence as Empirical Inquiry： Symbols and Search，”， Vol. 19， No. 3， 1976， pp. 113—126.該假說認(rèn)為：（1）人類的智能活動(dòng)是一種符號(hào)操作的過程；（2）符號(hào)操作的過程對(duì)于智能是必要且充分的；因而，（3）機(jī)器也能產(chǎn)生智能——機(jī)器的計(jì)算活動(dòng)同樣是對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作的活動(dòng)。PSSH說明了智能本身就是對(duì)符號(hào)的操作，因而通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人工智能也就成為了可能。 N. J. Nilsson， “The Physical Symbol System Hypothesis： Status and Prospects，” in M. Lungarella （ed.）， ， Berlin： Springer， 2007， pp. 9—17.建立在PSSH的基礎(chǔ)上，早期的人工智能研究目標(biāo)就是探索如何通過對(duì)符號(hào)操作實(shí)現(xiàn)人工智能。但是，PSSH一經(jīng)提出，其過強(qiáng)的哲學(xué)假設(shè)受到了諸多批評(píng)。1980年塞爾（J. R. Searle）在《心靈、大腦和程序》一文中提出的“中文屋論證”指出了PSSH中存在的意義問題。 J. R. Searle， “Minds， Brains， and Programs，”，Vol. 3， No. 3， 1980， pp. 417—424.1990年機(jī)器人專家布魯克斯（R. A. Brooks）發(fā)表的文章《大象并不下象棋》（’）中，也對(duì)于PSSH加以批判，并且提出了他的非表征主義觀點(diǎn)。 R. A. Brooks， “Elephants Don’t Play Chess，” in P. Maes（ed.）， ， London： The MIT Press， 1991， pp. 3—15.

塞爾的“中文屋論證”實(shí)際上說明了，存在一個(gè)能夠通過圖靈測(cè)試的符號(hào)系統(tǒng)，它能夠在功能上和人腦表現(xiàn)一致，但不具備理解符號(hào)的能力。因此，任何僅僅對(duì)無意義的符號(hào)進(jìn)行操作的系統(tǒng)都不能稱得上是智 能。

在“中文屋論證”中，這種對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作的系統(tǒng)可以被稱為符號(hào)系統(tǒng)。對(duì)符號(hào)系統(tǒng)的定義可以由以下幾個(gè)命題構(gòu)成：（1）一個(gè)符號(hào)是一個(gè)符號(hào)系統(tǒng)的一部分；（2）符號(hào)系統(tǒng)由一個(gè)符號(hào)集和一個(gè)規(guī)則集構(gòu)成；（3）規(guī)則集的作用是對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作；（4）對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作時(shí)，僅僅依賴于符號(hào)的形狀而非其意義。 S. Harnad， “Symbol-grounding Problem，” ， 2006. http：//www.scholarpedia.org/article/Symbol_grounding_problem.因此，符號(hào)從定義上僅僅能夠被辨識(shí)的是它的形狀，它本身是不攜帶意義的。以書面語言為例，如果它獨(dú)立于人對(duì)文字的解釋，文字本身是沒有意義的。文字的意義則依賴于一個(gè)中介（通常就是人腦）才能被呈 現(xiàn)。

塞爾的“中文屋論證”合理的部分在于，僅僅對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作的程序確實(shí)不涉及符號(hào)的意義，但人腦能夠理解符號(hào)的意義。人工智能程序正是依賴于符號(hào)系統(tǒng)才能夠被實(shí)現(xiàn)，因而人工智能不能理解符號(hào)，強(qiáng)人工智能也就無法實(shí)現(xiàn)。哈納德（S. Harnad）更進(jìn)一步對(duì)該問題進(jìn)行了闡述，提出了符號(hào)奠基問題：“如何讓符號(hào)被其他東西奠基，而并非僅僅是一種無意義的符號(hào)？” S. Harnad， “The Symbol Grounding Problem，”， Vol. 42， Issues 1—3， pp. 335—346.除此之外，符號(hào)被奠基的過程還應(yīng)該是獨(dú)立的，而不應(yīng)依賴于人腦進(jìn)行解釋。符號(hào)的意義能夠在人腦中被奠基，是因?yàn)槲覀兡軌蚶梅?hào)的意義對(duì)外部世界進(jìn)行指稱。但如果這些符號(hào)被寫在紙上，它們的意義源于何處？哈納德認(rèn)為，紙上的符號(hào)很顯然是沒有被奠基的，因?yàn)闆]有人腦的中介，紙上的符號(hào)和外部世界沒有因果關(guān)系。因此，符號(hào)奠基的另一個(gè)問題是：“一個(gè)純粹的符號(hào)系統(tǒng)，如何在不依賴外部中介的情況下，自發(fā)地和外部世界關(guān)聯(lián)？”基于該問題，塔迪歐（M. Taddeo）和弗洛里迪（L. Floridi）提出了“零語義承諾”（zero semantical commitment），要求人工智能系統(tǒng)不能依賴任何外部的和內(nèi)部的語義資源。 M. Taddeo & L. Floridi， “Solving the Symbol Grounding Problem： A Critical Review of Fifteen Years of Research”，， 2005， Vol. 17， No. 4， pp. 419—445.

目前為止，符號(hào)奠基問題可以被視為包含兩個(gè)部分：（1）一個(gè)純粹的符號(hào)系統(tǒng)如何獲得意義？（2）不借助外部中介，一個(gè)純粹的符號(hào)系統(tǒng)如何自發(fā)地獲得意義？針對(duì)符號(hào)奠基問題的解決方案均要回答這兩個(gè)問題。當(dāng)問題（1）獲得解決，符號(hào)實(shí)際上已獲得意義，只不過這種被奠基的符號(hào)不是被自主奠基的。解決問題（1）應(yīng)當(dāng)被視為解決符號(hào)奠基問題的最基本要求。而當(dāng)問題（2）獲得解決，才能說一個(gè)符號(hào)系統(tǒng)真正擁有奠基符號(hào)意義的能力。除此之外，解決方案還應(yīng)該說明意義是何時(shí)何地在系統(tǒng)中被生成的，以及是如何與符號(hào)系統(tǒng)進(jìn)行勾連 的。

二、符號(hào)奠基問題的幾種解決策略

目前為止，存在多種對(duì)符號(hào)奠基問題解決方案的劃分方法。齊姆克（T. Ziemke）在1991年將SGP的解決方案大致上分為認(rèn)知主義的解決方案和生成主義的解決方案。 T. Ziemke， “Rethinking grounding”， in A. Riegler （ed.）， ， New York： Plenum Press， 1999， pp. 177—190.塔迪歐和弗洛里迪在2005年將SGP的方案分成表征主義的、半表征主義的、非表征主義的，并且列舉了八個(gè)具體的解決方案。大衛(wèi)·查爾莫斯（D. J. Charlmers）則將符號(hào)奠基方案分為因果奠基（causal grounding）和內(nèi)在奠基（internal grounding）。 D. J. Chalmers， “Subsymbolic Computation and the Chinese Room，” in J. Dinsmore （ed.）， ， Hillsdale， NJ： Lawrence Erlbaum， 1992， pp. 25—48.李建會(huì)教授等人也對(duì)符號(hào)奠基的解決策略作了總結(jié)。不過，本文更加關(guān)注的問題主要是符號(hào)奠基問題相關(guān)的哲學(xué)思想是如何演變的，因此將具有代表性解決方案分成三種：認(rèn)知主義、生成主義和指號(hào)學(xué)策 略。

認(rèn)知主義的代表策略是哈納德的雜合系統(tǒng)（hybrid system）。雜合系統(tǒng)的核心思想是將感知覺運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)和符號(hào)系統(tǒng)結(jié)合在一起。通過感知覺和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，外部世界通過圖像表征和范疇表征的方式和符號(hào)系統(tǒng)之間產(chǎn)生關(guān)系。通過符號(hào)系統(tǒng)，范疇表征可以組合在一起用于指稱外部世 界。

生成主義的代表策略是布魯克斯的物理奠基假設(shè)（physical grounding hypothesis），其相應(yīng)的工程學(xué)產(chǎn)物是包容結(jié)構(gòu)（subsumption architecture）。布魯克斯認(rèn)為，智能的定義應(yīng)該不局限于對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作，而是來源于能動(dòng)者和環(huán)境的交互。更加低級(jí)的生物（例如昆蟲和魚類）無需對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作，但是它們應(yīng)該也是擁有智能的。因此，生成主義實(shí)際上取消了符號(hào)系統(tǒng)，它的目的是消解SGP問題，而不是解決它——沒有符號(hào)，就無需奠基 了。

在指號(hào)學(xué)策略中，斯蒂爾斯（L. Steels）和福格特（P. Vogt）都作出了相關(guān)的貢獻(xiàn)。指號(hào)學(xué)的優(yōu)勢(shì)在于同時(shí)結(jié)合了認(rèn)知主義和生成主義的優(yōu)勢(shì)，將意義的位置同時(shí)擴(kuò)展到表征的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和外部的環(huán)境當(dāng)中。福格特對(duì)其解決方案命名為物理符號(hào)奠基（physical symbol grounding），同樣可以看出其思想——福格特故意將符號(hào)奠基（symbol grounding）和物理奠基（physical grounding）組合到一起，說明其策略結(jié)合了這兩種策略的優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，斯蒂爾斯和福格特還引入了語言猜謎游戲，模仿了兒童的語言習(xí)得過程，這又讓具體的工程學(xué)方案得到實(shí) 現(xiàn)。

（一） 哈納德的雜合系統(tǒng)

哈納德在提出了SGP問題后，自己給出了一個(gè)解決方案，他稱這一方案為“雜合符號(hào)+感知覺運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)”（hybrid symbolic + sensorimotor system）。雜合系統(tǒng)分為兩個(gè)部分：符號(hào)系統(tǒng)和感知覺運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)。一個(gè)純粹的符號(hào)系統(tǒng)本身是不包含意義的，但它負(fù)責(zé)對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作，從而形成合適的輸出。感知覺運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)能夠讓一個(gè)系統(tǒng)和外部世界進(jìn)行交互，從而將外部世界的意義傳遞到內(nèi)部。兩個(gè)系統(tǒng)的合作才得以讓整個(gè)系統(tǒng)獲取意 義。

福多（J. Fodor）也曾將認(rèn)知分為輸入系統(tǒng)和中央系統(tǒng)，輸入系統(tǒng)將感知覺轉(zhuǎn)換為內(nèi)部的表征（例如視覺和聽覺感知），而中央系統(tǒng)對(duì)這些表征進(jìn)行操作（例如問題解決）。哈納德的雜合系統(tǒng)與之也有類似之處——輸入系統(tǒng)對(duì)應(yīng)了感知覺運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)，而中央系統(tǒng)對(duì)應(yīng)了符號(hào)系統(tǒng)。如果說狹義的對(duì)智能的理解僅僅是對(duì)內(nèi)部表征的操作，那么更寬泛的含義就應(yīng)該同時(shí)涵蓋感知覺系統(tǒng)和中央系統(tǒng)。哈納德的做法正是擴(kuò)展了智能的條件，認(rèn)為智能產(chǎn)生于符號(hào)系統(tǒng)和非符號(hào)系統(tǒng)的結(jié)合 中。

哈納德將感覺運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)（非符號(hào)系統(tǒng)）能夠提供的非符號(hào)資源分為兩個(gè)部分：圖像表征（iconic representations）和范疇表征（categorical representations）。范疇表征的形成依賴于圖像表征。圖像表征指的是對(duì)近端的事物和對(duì)象的模擬——例如，一匹馬投射在我們視網(wǎng)膜上的圖像。范疇表征指的是在圖像表征中提取的不變特征，這依賴于圖像表征。這個(gè)世界有很多馬，但是“四條腿”這樣的特征是不變的，因而“四條腿”這樣的不變特征就是范疇表 征。

這兩種資源都是非符號(hào)資源，它們的形成是由投射所引發(fā)的因果關(guān)系（從外部世界投射到內(nèi)部世界）導(dǎo)致的，因而圖像表征和范疇表征都和世界具有關(guān)聯(lián)，它們是無需奠基的。接下來，最基本的范疇表征會(huì)組合成原子符號(hào)（elementary symbols），例如“馬”這一名字就由“四條腿”“一條尾巴”等范疇表征組合而來。原子符號(hào)由于是已經(jīng)奠基了的范疇表征的組合，因而也是被奠基的。最后，復(fù)雜的符號(hào)表征（symbolic representation）由原子符號(hào)構(gòu)成——例如，“斑馬”這個(gè)符號(hào)就是由“馬”和“條紋”這兩種原子符號(hào)結(jié)合而成。這樣就完成了對(duì)符號(hào)系統(tǒng)的奠 基。

上述過程說明，只要找到能夠?qū)崿F(xiàn)這些步驟的機(jī)制，符號(hào)奠基問題就能得到解決。哈納德給出的工程解決方案便是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：“聯(lián)結(jié)主義，因?yàn)閾碛幸话愕哪Ｊ綄W(xué)習(xí)能力，看起來是一個(gè)自然的解決方案——一個(gè)聯(lián)結(jié)主義的網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)會(huì)從樣本中提取正確的圖像，通過不斷的調(diào)整權(quán)重把圖像還原成不變的特征”。

2002年，坎奇洛西（A. Cangelosi）和哈納德應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法給出了具體的解決方案：“符號(hào)小偷假設(shè)”（symbolic theft hypothesis） A. Cangelosi， A. Greco， S. Harnad， “Symbol Grounding and the Symbolic Theft Hypothesis，” in A. Cangelosi，D.Parisi （ed.）， ，London： Springer， 2002， pp. 191—210.。這個(gè)方案正是按照雜合系統(tǒng)來設(shè)計(jì)的，其中非表征的部分被他們稱為“感覺運(yùn)動(dòng)苦工”（sensorimotor toil），與之對(duì)照的高層符號(hào)表征部分被他們稱為“符號(hào)小偷”。這么稱呼的原因是，在學(xué)習(xí)高級(jí)概念的時(shí)候，新的概念能夠不直接依賴感知覺經(jīng)驗(yàn)而被獲得。例如，“斑馬”就是“馬”和“條紋”的結(jié)合，因而“斑馬”這個(gè)新概念就不需要直接的感官經(jīng)驗(yàn)，符號(hào)之間組合的運(yùn)作是相當(dāng)高效的，和“苦工”對(duì)比起來就是“小 偷”。

但是，哈納德的雜合系統(tǒng)同樣受到了批判。弗洛里迪認(rèn)為雜合系統(tǒng)有兩方面沒有達(dá)到SGP解決條件的要求：（1）像“四足動(dòng)物”這樣的概念從什么地方產(chǎn)生？感知運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)確實(shí)能夠從環(huán)境中學(xué)會(huì)一些不變量，但是符號(hào)系統(tǒng)中的概念不能憑空出現(xiàn)。（2）在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，如果網(wǎng)絡(luò)是被監(jiān)督的，它們學(xué)習(xí)的內(nèi)容是通過預(yù)先選擇的訓(xùn)練集產(chǎn)生的，因而這些內(nèi)容是完全外在的。如果網(wǎng)絡(luò)沒有被監(jiān)督，它們?nèi)匀恍枰恍﹥?nèi)在的偏好和特征檢測(cè)器來達(dá)到有效輸出。這些內(nèi)在偏好和特征檢測(cè)器很顯然是人工編碼的程序。基于這樣的考慮，雜合系統(tǒng)就不能滿足SGP的第二個(gè)問題——它不能自發(fā)地解釋符號(hào)的意 義。

齊姆克則從符號(hào)的使用意義上批判了認(rèn)知主義的存在的問題：“輸入轉(zhuǎn)換系統(tǒng)（對(duì)應(yīng)的是感知覺運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)），由于其本身只能得到轉(zhuǎn)換的結(jié)果，因而必須在中央系統(tǒng)中被使用，而中央系統(tǒng)又必須在嵌入環(huán)境中?！?span id="j5i0abt0b" class="footnote_content" id="jz_4_37" style="display: none;"> T. Ziemke， “Rethinking Grounding”， in A. Riegler （ed.）， ， New York： Plenum Press， 1999， pp. 177—190.齊姆克在這里其實(shí)想說的是，在認(rèn)知主義的解決方案中，所有的符號(hào)都只具備單純的和外部聯(lián)系的能力，這種關(guān)系是一一對(duì)應(yīng)的，但是這樣的關(guān)系是機(jī)械的，它們沒有功能價(jià)值。例如，雖然雜合系統(tǒng)學(xué)會(huì)了“馬”的概念，但是雜合系統(tǒng)僅僅知道馬有“四條腿”這樣的不變特征。雜合系統(tǒng)不知道馬是可以騎的，也不知道“馬”這個(gè)概念能用來做什么。因而認(rèn)知主義的符號(hào)缺乏了使用層面上的意 義。

由此看來，哈納德的雜合系統(tǒng)解決了SGP的第一個(gè)問題——以自下而上的方式讓符號(hào)獲得了意義。但是沒有解決第二個(gè)問題，因?yàn)殡s合系統(tǒng)并不能自主地奠基符號(hào)，無論是程序還是訓(xùn)練集都是人類所設(shè)計(jì)的。此外，這樣的符號(hào)也不具備任何的語用價(jià)值，在不同的語境下也無法得到正確理解。雜合系統(tǒng)擴(kuò)展了智能的條件，從純粹的符號(hào)系統(tǒng)走向了包含非符號(hào)系統(tǒng)的智能。在對(duì)意義的理解上，雜合系統(tǒng)中的符號(hào)依賴于感知覺系統(tǒng)中產(chǎn)生的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，即能夠用于指稱外部世界的范疇表征，因而符號(hào)的意義產(chǎn)生于非符號(hào)系統(tǒng)和世界的交互中，并將意義傳遞到了符號(hào)系統(tǒng)當(dāng) 中。

（二） 布魯克斯的物理奠基策略

生成主義的解決方案對(duì)應(yīng)了一種不同的理解智能的方式。對(duì)于認(rèn)知主義來說，智能是一種對(duì)符號(hào)進(jìn)行操作的過程，下象棋、問題解決以及推理這樣的認(rèn)知活動(dòng)都是智能的體現(xiàn)。對(duì)于生成主義來說，智能體現(xiàn)在能夠和世界交互的行為，而不是對(duì)內(nèi)部表征進(jìn)行操作。因而，低等生物例如昆蟲、魚類也應(yīng)當(dāng)是有智能的。布魯克斯對(duì)智能下過一個(gè)定義：“智能是能動(dòng)者和世界的動(dòng)態(tài)交互所決定的?！?span id="j5i0abt0b" class="footnote_content" id="jz_1_38" style="display: none;"> R. A. Brooks， “Intelligence Without Reason”， in R. Myopoulos（ed.），， San Mateo： Morgan Kaufmann， 1991， pp. 569—595.因而，在生成主義的解決方案中，SGP問題實(shí)際上已經(jīng)改頭換面了——智能行為而非符號(hào)操作，是如何產(chǎn)生意義的？當(dāng)存在符號(hào)的時(shí)候，我們才需要考慮符號(hào)的意義問題。而以行為為中心的生成主義，只需要考慮如何讓行為變得智能，而并不需要考慮符號(hào)的問 題。

布魯克斯是麻省理工大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室研究機(jī)器人的教授。布魯克斯對(duì)人工智能科學(xué)作出了很多貢獻(xiàn)，例如提出了Nouvelle AI的概念（或者說“基于行為的機(jī)器人”，Behavior-based robots），提出了物理奠基假設(shè)（Physical grounding hypothesis），在工程學(xué)上提出了包容結(jié)構(gòu)（Subsumption architecture），并且制造了很多基于行為的機(jī)器人（Allen、Herbert、Cog，等等）。 https：//en.wikipedia.org/wiki/Nouvelle_AI. 參見P. Vogt， “The Physical Symbol Grounding Problem”， ， Vol. 3， No. 3， 2002， pp. 429—457。體化認(rèn)知科學(xué)起源于20世紀(jì)80年代晚期，雖然布魯克斯自己并未利用這一進(jìn)路提出體化機(jī)器人，但是福格特和齊姆克都認(rèn)為布魯克斯的成果是體化認(rèn)知的典型代表。生成（enaction）這個(gè)術(shù)語由瓦雷拉（F. Valera）引進(jìn)，齊姆克認(rèn)為布魯克斯的工作是生成主義的代表，我們將沿用齊姆克的分類，將以行為為中心的SGP解決方案歸類為生成主義的解決方 案。

簡(jiǎn)單來說，物理奠基假設(shè)可以這樣表述：構(gòu)成智能的必要條件是人工智能和外部的物理世界進(jìn)行交互。在傳統(tǒng)的認(rèn)知主義中，很少關(guān)注人工智能如何對(duì)周圍的世界施加行動(dòng)，而僅僅關(guān)注如何將感知覺運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成表征，從而操作表征產(chǎn)生智能。物理奠基假設(shè)要求機(jī)器人和環(huán)境互動(dòng)，這就要求機(jī)器人能夠擁有一個(gè)能夠和環(huán)境互動(dòng)的機(jī)制，因而“行為”“行動(dòng)”“體化”就成了必要的條 件。

布魯克斯基于進(jìn)化論對(duì)這一提法進(jìn)行了論證：在生命近乎40億年的進(jìn)化史中，人類的符號(hào)幾乎是近5000年才誕生的。而在這漫長(zhǎng)的歷史當(dāng)中，占據(jù)主流的智能并非符號(hào)化的智能，而是基于感知覺和行動(dòng)的智能。如果沒有符號(hào)，感覺和運(yùn)動(dòng)之間直接進(jìn)行聯(lián)系，這種更快的反應(yīng)能夠獲得更多的生存優(yōu)勢(shì)。這也是為什么基于符號(hào)的機(jī)器人的表現(xiàn)不如基于行為的機(jī)器人好的原因。沒有物理的奠基，任何符號(hào)表征與感覺和運(yùn)動(dòng)之間的聯(lián)系都是松散的。物理的奠基能夠?qū)Ψ?hào)加以合適的限制，從而讓這些符號(hào)真正地發(fā)揮作用。 R. A. Brooks， “Intelligence Without Representation”，， Vol. 47， Issues 1—3， 1991， pp. 139—159.

基于物理奠基假設(shè)的工程學(xué)方法就是包容結(jié)構(gòu)（subsumption architecture）。包容結(jié)構(gòu)是一個(gè)有層級(jí)的目的結(jié)構(gòu)，其中更高一級(jí)的層級(jí)能夠利用更低的層級(jí)實(shí)現(xiàn)其自己的目的（也就是對(duì)下一層進(jìn)行包容）。例如，“避免碰撞”可以是最低的層級(jí)的目的，更高一層的目的就是“到處走走”，最高層級(jí)的目的是“探索世界”。每一層次都有一個(gè)固定目的的簡(jiǎn)單的有限狀態(tài)機(jī)（finite state machines）的網(wǎng)絡(luò)，這些狀態(tài)機(jī)可以進(jìn)行矢量和的計(jì)算。更晚近一些，布魯克斯設(shè)計(jì)出了考格（Cog）機(jī)器人，目的在于更近似地模仿人類的行為?？几窬邆鋵W(xué)習(xí)能力，能夠檢測(cè)人類的面孔和注視方向，能學(xué)會(huì)手和眼睛的協(xié)調(diào)，也可以通過眼神和人類進(jìn)行社會(huì)交流。這些都讓考格看起來更像人。 R. A. Brooks， C. Breazeal， M. Marjanovi?， et al， “The Cog Project： Building a Humanoid Robot”， in C. L. Nehaniv（ed.），，，，Berlin： Springer， 1998， pp. 52—87.

布魯克斯認(rèn)為，基于行為的機(jī)器人具有兩個(gè)核心：境化性（situatedness）和體化性（embodiment）。境化性指的是機(jī)器人是被放置于環(huán)境中的，它們不處理抽象的事情，而只處理世界給予它的直接信息，這些信息能夠直接影響系統(tǒng)的行為。體化性指的是機(jī)器人擁有身體并且能夠直接地體驗(yàn)世界，它們的行為是和世界交互的一部分，并且能夠從感覺當(dāng)中獲得直接的反饋。布魯克斯說：“世界就是最好的模型?！?/p>

總的來看，以布魯克斯為代表的生成主義策略具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：（1）從更低層次的智能水平來理解智能，將智能理解為和環(huán)境的交互；（2）取消表征的概念，這也是由生成主義的智能觀決定的；（3）注重實(shí)時(shí)反饋，將世界作為模型，感受器作為輸入變量，直接輸出行為，無需利用表征再對(duì)世界進(jìn)行模擬。但是生成主義策略也許面臨著比認(rèn)知主義更加困難的問題：（1）沒有符號(hào)，是什么被奠基了？齊姆克認(rèn)為，生成主義策略與其說是回答了SGP問題，不如說是回答了機(jī)器人奠基問題（robot grounding），或者是身體奠基問題（body grounding）。（2）生成主義由于取消了表征，那些和表征相關(guān)的智能也不可能被展現(xiàn)——問題解決、下象棋等依賴表征的智能不能被生成主義所體 現(xiàn)。

在SGP的兩個(gè)問題中，生成主義成功消解了問題（1）純粹的符號(hào)系統(tǒng)如何獲取意義？而對(duì)于問題（2）的回答，生成認(rèn)知的策略仍然不能令人滿意。齊姆克這樣評(píng)價(jià)：“布魯克斯的策略確實(shí)能利用聯(lián)結(jié)主義網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)化算法來實(shí)現(xiàn)部分的自我組織，但是由于機(jī)器人的身體，仍然依賴外部設(shè)計(jì)者，它們沒有植根在歷史當(dāng)中。而生物的進(jìn)化則是從歷史中和環(huán)境不斷的交互而形成的，因而仍然不能說機(jī)器人是自我組織的。”因此，齊姆克提出了“從奠基到根基”（from grounding to rooting）的說法，認(rèn)為僅僅物理奠基是不夠的，機(jī)器人想要擁有智能，還需像生物一樣在歷史中和環(huán)境交互，從而不斷地自我組織、自我進(jìn) 化。

（三） 指號(hào)學(xué)奠基策略

福格特于2002年提出物理符號(hào)奠基（Physical Symbol Grounding）。正如其名字所述，物理符號(hào)奠基是物理奠基和符號(hào)奠基的結(jié)合，其目的就是將符號(hào)奠基和物理奠基相結(jié)合起來，讓機(jī)器人既能夠擁有身體，又能夠產(chǎn)生符號(hào)表征。其哲學(xué)資源來自皮爾斯（C. S. Pierce）的指號(hào)學(xué)。在工程學(xué)上實(shí)現(xiàn)物理符號(hào)奠基的是斯蒂爾斯，他通過引入猜謎游戲讓機(jī)器人互相溝通，從而模仿兒童語言學(xué)習(xí)的過程。 L. Steels， “The Symbol Grounding Problem Has Been Solved. So What’s Next，” in M. De Vega， et al. （eds.）， ， Oxford： Oxford University Press， 2008， pp. 223—244.沙夫斯卡哇（P. Varshavskaya）的KISMET機(jī)器人，也是通過模仿人類兒童獲得語言的過程來制造的，不過KISMET的理念依然基于布魯克斯的物理奠基。 P. Varshavskaya， “Behavior-based Early Language Development on a Humanoid Robot，” in ， 2002， pp. 149—158.

認(rèn)知主義所關(guān)注的是如何將感知覺運(yùn)動(dòng)信息抽象成表征，生成主義關(guān)注的是如何構(gòu)造出和環(huán)境交互的行為機(jī)器人。福格特的指號(hào)學(xué)策略則同時(shí)關(guān)注了感知覺信息、運(yùn)動(dòng)以及和世界交互的能力、與其他機(jī)器人進(jìn)行社會(huì)交流的能力。即使福格特的策略仍然滿足不了弗洛里迪的“零語義承諾”，它仍然是目前最有前景的策 略。

在皮爾斯那里，指號(hào)學(xué)是一種更加寬泛的符號(hào)學(xué)。皮爾斯將指號(hào)（sign）分成三類：索引（index）、圖像（icons）和符號(hào)（symbols）。SGP問題中所討論的正是符號(hào)，它的特征是其形狀任意且不具備任何意義。我們無需關(guān)注索引和圖像在解決SGP中的作用，而要關(guān)注在皮爾斯指號(hào)學(xué)中符號(hào)是如何被解釋 的。

皮爾斯的指號(hào)學(xué)認(rèn)為一個(gè)指號(hào)的結(jié)構(gòu)由三元關(guān)系構(gòu)成：表示項(xiàng)（representamen）、解釋項(xiàng)（interpretant）和對(duì)象（object）。當(dāng)表示項(xiàng)是任意的和約定的時(shí)候，表示項(xiàng)就可被看作形式符號(hào)。解釋項(xiàng)可被看作“另一種可以指稱同樣對(duì)象的表征”，而斯蒂爾斯對(duì)皮爾斯的闡釋就直接把解釋項(xiàng)看作意義（meaning）。因而，在經(jīng)過福格特和斯蒂爾斯的闡釋后，一個(gè)符號(hào)的結(jié)構(gòu)就是意義、形式（form）、和指稱物（referent）的三元關(guān)系。例如，“馬”的形式就是無意義的形式符號(hào)，“馬”這個(gè)符號(hào)的指稱物就是外部世界的馬，而“馬”的符號(hào)通過它的意義來指稱外部世界的馬。為了方便區(qū)分，下文將用指號(hào)學(xué)符號(hào)（semiotic symbol）指代皮爾斯符號(hào)觀中的符 號(hào)。

福格特將皮爾斯的指號(hào)學(xué)應(yīng)用到其方案當(dāng)中，首要目的是解決符號(hào)的意義來源問題。哈納德對(duì)狹義的意義看法就是“一組用于指稱對(duì)象的規(guī)則”。例如，“四足馬”的范疇就是一種規(guī)則，用于指稱那些有四只足的馬，無論現(xiàn)實(shí)生活中是否存在四足馬，“四足馬”這個(gè)符號(hào)已經(jīng)具備了一組用于指稱對(duì)象的規(guī)則。再例如，“晨星”和“暮星”雖然指稱的對(duì)象相同，但是由于它們的規(guī)則不同，因而也具備不同的意義和不同的指稱規(guī)則。而指號(hào)學(xué)并不采取“規(guī)則集”的方式來指稱對(duì)象，一個(gè)符號(hào)的意義在于“一個(gè)指號(hào)學(xué)過程，它是一種形式、意義和指稱之間的交互，這就意味著指號(hào)學(xué)符號(hào)取決于指號(hào)學(xué)符號(hào)是如何被構(gòu)成的，具備怎樣的功能……因而，指號(hào)學(xué)符號(hào)的意義可以被看成形式和指稱物的功能關(guān)系”。

福格特這里的“功能關(guān)系”概念非常寬泛，它既可以指代一組“規(guī)則集”，可以指代一組動(dòng)作（和環(huán)境互動(dòng)）。維特根斯坦對(duì)語言“使用”的解釋可以對(duì)這種功能關(guān)系作出一個(gè)可能的說明。在維特根斯坦的后期哲學(xué)中，語言更像是一種游戲，“意義”并非抽象的對(duì)象，而是在人類社會(huì)行為中的扮演表達(dá)的作用。要認(rèn)識(shí)表達(dá)的意義只需要在交流情景中知道它是怎樣被使用的就可以了。 W. G. Lycan，， New York： Routledge， 2012.在福格特所闡釋的三元關(guān)系中，“意義”和維特根斯坦的“使用含義”是比較相似的。如果再考慮一下福格特和斯蒂爾斯所制造的機(jī)器人，情況將會(huì)更加清楚——機(jī)器人所采用的語言游戲和維特根斯坦所描繪的語言游戲幾乎別無兩 樣。

福格特的機(jī)器人建立在斯蒂爾斯機(jī)器人的基礎(chǔ)上。在福格特的實(shí)驗(yàn)中，機(jī)器人擁有非常簡(jiǎn)單的身體并且僅可以通過視覺系統(tǒng)和物體進(jìn)行交流。在語言游戲中，說話者（speaker）首先利用視覺檢測(cè)到一個(gè)物體，并賦予它一個(gè)隨機(jī)的名字。而猜測(cè)者（hearer）將會(huì)猜測(cè)這個(gè)命名所對(duì)應(yīng)的視覺對(duì)象，如果猜中了，語言游戲就算成功了。而在這個(gè)過程中，指號(hào)學(xué)符號(hào)的功能僅僅是讓猜測(cè)者能夠正確的指稱對(duì)象。因而，意義分布在如下的過程中：（1）機(jī)器人感知并且命名一個(gè)物體；（2）猜測(cè)者作出正確的反應(yīng)。而隨著時(shí)間的變化，機(jī)器人和環(huán)境的交互越多，一個(gè)指號(hào)學(xué)符號(hào)的意義就越豐 富。

為了說明這樣的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)是如何運(yùn)作的，下面將以斯蒂爾斯制作的機(jī)器人QRIO為例。QRIO是一種類人機(jī)器人，它們擁有兩條腿、一只頭、兩只手以及手指，有攝像機(jī)作為視覺輸入，麥克風(fēng)作為音頻輸入。同樣，每個(gè)傳感器都連接到了相應(yīng)的動(dòng)作模塊用于輸出動(dòng)作。QRIO擁有了身體，也能夠與環(huán)境互動(dòng)，因而滿足了體化的要求。實(shí)驗(yàn)開始時(shí)，會(huì)在一張桌子面前放置兩個(gè)面對(duì)面的機(jī)器人。桌子上鋪開了不同的色塊，以供機(jī)器人進(jìn)行識(shí)別。兩個(gè)機(jī)器人中的一個(gè)將會(huì)隨機(jī)成為說話者，另一個(gè)成為猜測(cè)者。說話者將選擇一個(gè)色塊作為樣本，并且賦予隨機(jī)的符號(hào)，例如“wabado”用于指代紅色。聽話者將會(huì)猜測(cè)“wabado”代表的是哪個(gè)色塊，而當(dāng)說話者同意了猜測(cè)者的猜測(cè)時(shí)，游戲就成功 了。

實(shí)驗(yàn)采用了20個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)（它們可能用了同一個(gè)身體）。在協(xié)作過程中，機(jī)器人之間通過兩種方式來交流：（1）當(dāng)符號(hào)和意義之間的聯(lián)系正確的時(shí)候，它們之間的關(guān)系分?jǐn)?shù)會(huì)上升，反之則會(huì)減少。于是那些正確的符號(hào)將會(huì)更快地在群體中傳播開來。（2）根據(jù)交流的結(jié)果（游戲失敗或者成功），每個(gè)機(jī)器人都會(huì)不斷調(diào)整自身范疇表征的權(quán)重，從而更好地完成互相交 流。

從上述的交流策略中可以看出，一個(gè)符號(hào)的意義在交流的過程中是不斷變化的。對(duì)于單個(gè)的機(jī)器人來說，它所建構(gòu)的范疇表征與其他機(jī)器人的不同。當(dāng)交流開始的時(shí)候，所有的機(jī)器人都要在一次次成功和失敗中重新調(diào)整符號(hào)的意義，因而意義是被機(jī)器人群體共享的，而非獨(dú)立的、個(gè)體的。斯蒂爾斯的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)使用語言作為交流工具后，所有的機(jī)器人幾乎在符號(hào)的意義上達(dá)成了一致。而不使用語言作為工具的機(jī)器人所奠基的符號(hào)的意義存在一定的差異。于是在這種交流過程中，符號(hào)的意義就在符號(hào)的自我組織中誕生 了。

與維特根斯坦的符號(hào)觀相同的是，符號(hào)的意義成為一種語言游戲的產(chǎn)物，它們是符號(hào)“使用”層面上的意義。但除了賦予符號(hào)單純的使用意義之外，被奠基的符號(hào)同時(shí)也具有范疇表征。福格特認(rèn)為，采取這樣的策略有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：（1）指號(hào)學(xué)符號(hào)在三元關(guān)系中是從定義上被奠基的。這是因?yàn)橐粋€(gè)指號(hào)學(xué)符號(hào)是必然伴隨其意義和對(duì)象的，沒有意義和對(duì)象的符號(hào)就不能被稱為指號(hào)學(xué)符號(hào)。（2）指號(hào)學(xué)符號(hào)是境化的和體化的。指號(hào)學(xué)符號(hào)是從能動(dòng)者和世界和其他能動(dòng)者的交互中誕生的，因而滿足了體化認(rèn)知和境化認(rèn)知的要 求。

然而，弗洛里迪依然認(rèn)為福格特等人的策略不能解決SGP問題，理由在于：（1）指號(hào)學(xué)符號(hào)仍然只有在觀察者的眼中才具備意義，人工智能自身不能理解指號(hào)學(xué)符號(hào)的意義，要理解指號(hào)學(xué)符號(hào)的意義，除非機(jī)器人已經(jīng)擁有關(guān)于符號(hào)的語義。這是一個(gè)循環(huán)論證。（2）猜謎游戲?qū)τ诜?hào)奠基并非必要，在機(jī)器人進(jìn)行交流之前，符號(hào)已經(jīng)被機(jī)器人實(shí)現(xiàn)奠基 了。

總的來說，福格特和斯蒂爾斯的指號(hào)學(xué)策略融合了認(rèn)知主義和生成主義的長(zhǎng)處，避免了認(rèn)知主義缺乏體化性和境化性的缺點(diǎn)，是一個(gè)非常有前景的策略。在SGP問題上，指號(hào)學(xué)策略也成功的解決了問題（1），但針對(duì)問題（2），依然有學(xué)者（如弗洛里迪）認(rèn)為由于外部設(shè)計(jì)的程序?qū)?huì)帶來外部語義資源，因而機(jī)器人不具備自主 性。

三、“零語義承諾”及其批判者

塔迪歐和弗洛里迪在2005年的一篇綜述中提出了“零語義承諾”，其內(nèi)容如下：（1）任何形式的內(nèi)在主義都是不被允許的。語義資源不應(yīng)該被預(yù)置在人工智能當(dāng)中。（2）任何形式的外在主義都是不被允許的。語義資源不應(yīng)該從外部世界加載到人工智能當(dāng)中。（3）人工智能應(yīng)當(dāng)擁有它自己的能力（計(jì)算的、程序的、感知的、教育的、身體，等等）和資源去奠基它的符號(hào)。

塔迪歐和弗洛里迪認(rèn)為，目前的解決方案要么引入外部的語義資源，要么引入內(nèi)部的語義資源，本質(zhì)上都是不成功的。不過，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為“零語義承諾”對(duì)人工智能的要求過于苛刻。提出批評(píng)的學(xué)者有比萊卡（K. Bielecka） K. Bielecka， “Symbol Grounding Problem and Causal Theory of Reference”， ， Vol. 40，2016， pp. 77—85.、繆勒（V. C.Müller） V. C. Müller， “Which Symbol Grounding Problem Should We Try to Solve?”，， Vol. 27， No. 1， 2015， pp. 73—78.、庫柏克（R. Cubek） R. Cubek， W. Ertel， G. Palm， “A Critical Review on the Symbol Grounding Problem as an Issue of Autonomous Agents”，in G. Randy， et al. （eds.），（），Springer，2015， pp. 256—263.等。其中，比萊卡批判的主要是弗洛里迪的實(shí)踐解決方案（praxical strategy），其批判方法在于揭示出因果奠基所采用的哲學(xué)方法中的紕漏?？娎諏ⅰ傲阏Z義承諾”比喻成查爾莫斯論述的“意識(shí)難問題”，認(rèn)為SGP的難問題是不可解決的，也不應(yīng)該得到解決。庫柏克將批評(píng)“零語義承諾”的思想作了一個(gè)簡(jiǎn)短的總結(jié)，并指出針對(duì)弗洛里迪的批評(píng)是合理 的。

弗洛里迪等人在提出“零語義承諾”之后，給出了一種基于實(shí)踐的解決策略。 M. Taddeo & L. Floridi， “A Praxical Solution of the Symbol Grounding Problem”，， Vol. 17，No. 4， 2007， pp. 369—389.這一解決策略和福格特的解決策略有很多相似之處，例如：同樣關(guān)注和環(huán)境的互動(dòng)，關(guān)注語言的進(jìn)化過程，關(guān)注機(jī)器人之間的互動(dòng)和交流，等等。其不同點(diǎn)在于，弗洛里迪的實(shí)踐策略使用了一種基于行動(dòng)的語義學(xué)Abs（Action-based semantics）。Abs的核心在于將意義看成一個(gè)內(nèi)部的行為狀態(tài)，而非傳統(tǒng)的通過感知覺數(shù)據(jù)形成的心理表征。這種行為狀態(tài)和感覺輸入無關(guān)，也不設(shè)立目的。因此，在最初的意義產(chǎn)生階段，基于Abs的系統(tǒng)所進(jìn)行的行為是對(duì)環(huán)境漫無目的的探索。在此基礎(chǔ)之上，系統(tǒng)通過行為結(jié)果反饋將世界映射到系統(tǒng)內(nèi)部，從而對(duì)符號(hào)的意義進(jìn)行奠 基。

比萊卡認(rèn)為，在弗洛里迪的方案中，語義和目標(biāo)之間的關(guān)系是缺失的：“Abs將面臨一個(gè)比塔迪歐和弗洛里迪所批評(píng)的感覺運(yùn)動(dòng)解決方案更大的瑣碎問題（trivialization problem）。此外，符號(hào)與行動(dòng)的關(guān)聯(lián)容易產(chǎn)生簡(jiǎn)單和困難的析取問題。因?yàn)樵谒麄儗?duì)主體行動(dòng)的解釋中沒有目的論的假設(shè)，容易的析取問題就是無法解決的——就像早期行為主義中的反應(yīng)一樣，行動(dòng)是個(gè)體化的”。在這里，比萊卡認(rèn)為弗洛里迪的方案遵循的是一種因果奠基方法，即通過行動(dòng)因果地將世界和符號(hào)勾連在一起。但是在弗洛里迪的方案中，這種方法仍然存在析取問題、瑣碎問題等尚未被解決的問題。更重要的是，基于Abs的整個(gè)系統(tǒng)是無目的的，這就意味著任何內(nèi)部狀態(tài)都可以表征任何與之有因果關(guān)系的外部狀 態(tài)。

繆勒同樣指出了“零語義承諾”中無目的性的問題——任何真正的人工智能都不能無目的性地誕生。自主人工智能存在的最小條件就是具備目的性，如果沒有目的性，人工智能就是一具環(huán)境的傀儡——正如早期的行為主義所假設(shè)的那般。自主人工智能的誕生不可能不被設(shè)定目的——“如果沒有目標(biāo)，就沒有‘嘗試’，沒有‘更好’（指的是行為），因而真正的人工智能是具備目的性的，要不然它僅僅是一個(gè)和環(huán)境互動(dòng)的系統(tǒng)”。而人工智能的目的要么是外部植入的（外在主義），要么是內(nèi)部預(yù)置的（內(nèi)在主義），“零語義承諾”會(huì)因此陷入困境。模仿查爾莫斯對(duì)意識(shí)問題的難易分類，繆勒也給出了SGP的難問題和易問題。易問題是：我們?nèi)绾谓忉尯蛷?fù)制人工智能中意義的功能和行為能力？難問題是：意義如何從純粹的物理現(xiàn)象中誕生？

實(shí)際上，SGP中的意識(shí)問題在哈納德那里其實(shí)已經(jīng)得到闡述：“身心問題有很多偽裝的說法：意識(shí)（consciousness）、知覺（awareness）、主觀性（subjectivity），感受質(zhì)（qualia）、意向性（intentionality）、第一人稱狀態(tài)（1st-person states），這些問題實(shí)質(zhì)上都是身心問題……符號(hào)奠基并非意義奠基，符號(hào)奠基是一種輸入/輸出的功能表現(xiàn)……而意義，更像是一種心靈的東西。為了解決身心問題的命名游戲，我們只能引入一個(gè)更加適合的并且不需解釋的術(shù)語來解釋——感覺（feelings）……所有的心靈狀態(tài)，不僅僅是自主的動(dòng)態(tài)功能系統(tǒng)，也同樣是感覺狀態(tài)……因而感覺才是心靈真正的標(biāo)志物。符號(hào)奠基問題僅僅能夠觸及身心問題的功能部分。”哈納德在這里指出，符號(hào)奠基問題是一種功能問題而非意義問題，意義問題會(huì)涉及獨(dú)特的心靈狀態(tài)——感覺（即意識(shí)經(jīng)驗(yàn)，哈納德為了避免混亂而使用該術(shù)語）。感覺留給我們的問題則是難以解決的，因而SGP能夠討論的只能是功能問 題。

最后，庫柏克同樣指出“零語義承諾”所逃避的問題：“如果人類具有內(nèi)置的目的性（基因），并且從出生開始從外部接受語義資源（文化），為什么機(jī)器人必須要滿足零語義承諾？”庫柏克的結(jié)論是，SGP的難問題和設(shè)計(jì)目標(biāo)導(dǎo)向的自主機(jī)器人無關(guān)。真正有需要的是研究工程學(xué)的方法，從而填補(bǔ)符號(hào)和亞符號(hào)表征之間的鴻 溝。

總的來說，要求符號(hào)系統(tǒng)能夠不借助外部中介自發(fā)地理解意義存在著內(nèi)在的困難。對(duì)于被設(shè)計(jì)出來的人工智能來說，判定其是否擁有自主理解符號(hào)的能力涉及意識(shí)難題。當(dāng)我們無法成為人工智能系統(tǒng)本身時(shí)，只能通過其行為來推斷它是否能夠自發(fā)地理解意義。因而，要判定人工智能是否自發(fā)地產(chǎn)生了對(duì)符號(hào)的理解，就需要我們對(duì)人工智能的行為進(jìn)行解釋。例如，在福格特的猜謎游戲中，機(jī)器人的確呈現(xiàn)出語言自主組織能力和理解能力。但機(jī)器人是否真正產(chǎn)生了自主行為卻依賴于我們對(duì)其行為的解釋，而解釋行為本身就違反了人工智能自發(fā)理解意義的條 件。

不過，即使符號(hào)奠基問題中存在意識(shí)難題，對(duì)其研究也不應(yīng)止步于此。在米利肯（Ruth Millikan）等人建立的生物語義學(xué)（teleosemantics）當(dāng)中 R. G. Millikan， ，，， Cambridge：MIT Press， 1984.，符號(hào)奠基問題可以表述為生物如何使用符號(hào)表征外部世界的問題。例如，蜜蜂的八字舞具有表征能力，其舞蹈的形式表征了采集花蜜地點(diǎn)的方向和距離信息。很難說類似蜜蜂這樣的低級(jí)生物能夠有意識(shí)地對(duì)花蜜進(jìn)行表征，但其符號(hào)確能夠被外部環(huán)境所奠基。米利肯認(rèn)為，生物的表征能力源于進(jìn)化過程中的自然選擇。正是因?yàn)槊鄯淠軌蛘_表征花蜜信息，它才能夠促進(jìn)蜜蜂的生存和繁衍。因此，生物的目的性是可以通過自然的方式來進(jìn)行解釋的。在不涉及意識(shí)問題的基礎(chǔ)上，符號(hào)奠基問題仍值得進(jìn)一步的研究——例如，如何設(shè)計(jì)出一種人工智能系統(tǒng)，其符號(hào)可以通過類似于蜜蜂的生物語義功能被奠 基。

四、結(jié)論

本文介紹SGP問題的起源、發(fā)展和目前對(duì)SGP問題的哲學(xué)批判。符號(hào)奠基問題是哲學(xué)和科學(xué)互動(dòng)的一個(gè)典型例子，不同的哲學(xué)思想往往會(huì)得出不同的解決策略，而新的解決策略又會(huì)推動(dòng)對(duì)當(dāng)前問題進(jìn)一步的哲學(xué)分析。我們將從意義觀、智能觀的變化上對(duì)SGP問題解決策略的演變進(jìn)行總 結(jié)。

第一，意義觀的變化。不同的解決策略所認(rèn)可的意義理論是不同的。以哈納德為代表的認(rèn)知主義認(rèn)為意義是內(nèi)在的，是一組能夠指稱外部世界的規(guī)則集。以雜合系統(tǒng)為代表的各種解決方案中，意義就是各種范疇表征的組合規(guī)則。這些組合規(guī)則能夠使得符號(hào)具備指代外部世界的能力。以布魯克斯為代表的生成主義由于拒斥符號(hào)的作用，認(rèn)為意義來源于感知覺和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)與世界的交互。以福格特和斯蒂爾斯為代表的指號(hào)學(xué)策略擴(kuò)展了哈納德的意義觀，將符號(hào)的意義從個(gè)體的、內(nèi)在的擴(kuò)展成群體的、同時(shí)存在于心靈和環(huán)境中的動(dòng)態(tài)規(guī)則。這種策略兼具其他解決策略的優(yōu)點(diǎn)，使符號(hào)以體化的和境化的方式被奠 基。

第二，智能觀的變化。傳統(tǒng)的人工智能研究對(duì)智能的定義就是對(duì)符號(hào)和表征的操作，這使得具有智能的計(jì)算機(jī)成為可能。但傳統(tǒng)的人工智能夠模仿的僅僅是涉及符號(hào)系統(tǒng)的部分智能——例如，推理和問題解決，等等。哈納德擴(kuò)展了智能的含義，將以符號(hào)操作系統(tǒng)為基礎(chǔ)智能觀擴(kuò)展到以雜合系統(tǒng)為基礎(chǔ)的智能觀。非符號(hào)系統(tǒng)成為了符號(hào)系統(tǒng)和外部世界產(chǎn)生關(guān)系的橋梁。福格特和斯蒂爾斯雖然沒有明確說明他們的智能觀，但是我們可以看到，他們確實(shí)融合了認(rèn)知主義和生成主義的智能觀——智能是體化的、境化的、基于交流的，同時(shí)也包含了對(duì)符號(hào)的操 作。

除此之外，我們還可以看到人工智能的工程學(xué)形態(tài)也在不斷發(fā)生變化。在認(rèn)知主義那里，人工智能還沒有身體，而僅僅是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，也沒有與環(huán)境的互動(dòng)，而是一種基于感知的人工智能程序。在布魯克斯提出物理奠基假設(shè)后，機(jī)器人有了身體和行動(dòng)，是一種基于行為的人工智能機(jī)器人。指號(hào)學(xué)策略提出后，人工智能又增添了交流的維度，我們可以將這種機(jī)器人稱為基于交流的機(jī)器 人。

通過對(duì)符號(hào)奠基問題進(jìn)行哲學(xué)分析，我們發(fā)現(xiàn)SGP和“自主性”或意識(shí)問題有關(guān)，這一部分難以得到解決。但僅僅將符號(hào)奠基問題中無法解決的部分歸類為意識(shí)問題是一種過于簡(jiǎn)單的做法。米利肯的生物語義學(xué)說明了，即使不涉及意識(shí)問題，生物的目的性仍然可以用自然的方法來解釋。如何對(duì)符號(hào)和世界的勾連問題進(jìn)行進(jìn)一步的自然化解釋，將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大符號(hào)奠基問題的解決空 間。