建構(gòu)文化人工智能的可能路徑

【摘要】生成式人工智能大模型的發(fā)展表明，新一代人工智能通達(dá)通用人工智能的目標(biāo)正在接近。而通用人工智能要實(shí)現(xiàn)通用性、人性化和廣泛應(yīng)用，具有人類文化特征的屬性是其必備的要件。將意識(shí)、情感、倫理等高級認(rèn)知因素嵌入人工智能系統(tǒng)，也就是建構(gòu)具有人性的文化人工智能，無疑是一種可能出路。如何讓人工智能成為文化人工智能這種具身人工智能是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。從哲學(xué)方法論審視，建構(gòu)文化人工智能的可能路徑包括，智能體的范疇論與語境論的整合，感性與理性的整合，通過機(jī)制進(jìn)行功能建模，通過結(jié)構(gòu)功能實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性表征，以及通過語境覺知應(yīng)對意外情況，最終通過嚴(yán)格的“圖靈測試”。如果這些都做到了，就有望在人工智能系統(tǒng)中嵌入人類特有的文化特征，使其成為具有人性的文化人工智能。

【關(guān)鍵詞】大語言模型 通用人工智能 具身人工智能 文化人工智能 適應(yīng)性表征

【中圖分類號】B15/TP18 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.14.004

如果說生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence， GAI）大模型是走向通用人工智能（Artificial General Intelligence， AGI）的第一步，那么文化人工智能（Cultural Artificial Intelligence， CAI）則是通用人工智能的最終目標(biāo)。這意味著，人工智能更智能、更人性的策略應(yīng)該是讓其具有人類特有的文化特征，[1]諸如道德、情感、責(zé)任和語境理解力等。如果能夠?qū)⑦@些人類特有的文化特征嵌入機(jī)器系統(tǒng)，那么通用智能的實(shí)現(xiàn)就不僅僅停留于設(shè)想或理念上了。問題是如何嵌入呢？本文試圖闡明，在方法論上將范疇論與語境論相整合，將感性與理性相整合，通過機(jī)制進(jìn)行功能建模，通過結(jié)構(gòu)功能實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性表征，以及運(yùn)用語境覺知應(yīng)對意外事件，且在功能上完全通過“圖靈測試”，就有望在人工智能系統(tǒng)中嵌入文化特征，使其成為具有類人智能和人性的具身人工智能（Embodied Artificial Intelligence， EAI）。

路徑一：智能體的范疇論與語境論整合

范疇是人工智能解決自然語言處理和理解問題的一個(gè)核心概念。范疇是有語境的，哲學(xué)范疇論和語言范疇論天然地與語境論契合，下文談及的語境覺知（也稱態(tài)勢感知）就是范疇論的具體應(yīng)用。事實(shí)上，由于范疇與概念分類相關(guān)，語境與意義相關(guān)，范疇與語境這兩個(gè)概念及其理論——范疇論與語境論——都深深地打上了人類文化的烙印。可以說，在人的世界里，任何可言說（如自然類）和不可言說（物自體）的東西，都可以范疇化和語境化。區(qū)別在于，可言說的東西是可觀察和檢驗(yàn)的，不可言說的東西則不能，所以后者往往只存在于概念或理念中，如金山等。在表征的意義上，這些表達(dá)往往存在無實(shí)際指稱對象的問題，因而會(huì)引起爭論，如夸克等。在數(shù)學(xué)中，范疇論將統(tǒng)計(jì)的人工智能與符號的人工智能[2]（基于符號邏輯的演繹方法）的結(jié)構(gòu)性范疇論整合，即將歸納型人工智能與演繹型人工智能的范疇整合。[3]可以說，范疇整合的人工智能有助于解決目前人工智能研究所面臨的主要問題，使人工智能更加科學(xué)規(guī)范、可驗(yàn)證、負(fù)責(zé)任、人性化，從而推動(dòng)人工智能社會(huì)的發(fā)展。

從歷史角度看，范疇論經(jīng)歷了從20世紀(jì)初的集合理論（set theory，基于元素的實(shí)質(zhì)主義），到20世紀(jì)后期的范疇論（category theory，基于關(guān)系的功能主義），再到21世紀(jì)的范疇科學(xué)（category science，基于信息學(xué)、物理學(xué)、人工智能和認(rèn)知科學(xué)）的演變。基于范疇的人工智能享有范疇論的圖解弦圖微積分（the graphical string diagram calculus of category theory）所帶來的優(yōu)點(diǎn)，特別是它為線性代數(shù)（基于矢量）計(jì)算提供了一種有效方法，大多數(shù)人工智能系統(tǒng)將對象表征為特征矢量，其計(jì)算可以在分類圖形微積分中有效進(jìn)行。

這種范疇整合的實(shí)質(zhì)是將范疇論作為統(tǒng)一構(gòu)架整合兩種人工智能，在科學(xué)哲學(xué)中是發(fā)現(xiàn)與確證的綜合，是賴欣巴哈的“發(fā)現(xiàn)的語境”和“確證的語境”在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用（見圖1）。

在喬姆斯基與谷歌研究總監(jiān)諾維格（Norvig）關(guān)于智能本質(zhì)的辯論中，喬姆斯基站在符號人工智能的一方批評了統(tǒng)計(jì)人工智能，諾維格將喬姆斯基的批評表達(dá)如下：統(tǒng)計(jì)語言模型在工程上取得了成功，但這與科學(xué)無關(guān)……準(zhǔn)確地對語言事實(shí)進(jìn)行建模只是收集蝴蝶（butterfly-collecting），即收集材料；在科學(xué)（特別是語言學(xué)）中重要的是基本原則……統(tǒng)計(jì)模型是不可理解的；它們沒有提供洞察力。[4]而諾維格認(rèn)為統(tǒng)計(jì)方法是必要的，因?yàn)檎Z言的偶然性及其受制于復(fù)雜的文化演變，很難用符號方法來模擬，語言是復(fù)雜的、隨機(jī)的、偶然的生物過程，受制于進(jìn)化和文化變化的奇思妙想。構(gòu)成語言的東西不是一個(gè)永恒的理想形式，而是復(fù)雜過程的偶然結(jié)果，由設(shè)置的少數(shù)參數(shù)來表征。由于這種結(jié)果是偶然的，它們似乎只能用概率模型來分析。

文化因素的確對認(rèn)知方式有重要影響，忽視文化因素我們就無法說明人類智能的爆發(fā)式增長。如果說生物進(jìn)化是智能發(fā)展的必要自然條件，那么文化因素就是充分社會(huì)條件。在自然環(huán)境不變的前提下，文化的出現(xiàn)和演化對于智能的提升至關(guān)重要。當(dāng)然，整合的人工智能是否會(huì)使人工智能更加可驗(yàn)證、符合道德規(guī)范，從而更加人性化，還需要不斷驗(yàn)證，但這種嘗試對于人工智能普及中的社會(huì)信任、透明度、安全和保障非常重要。而且，這種將范疇論和語境論整合的方法不僅有助于科學(xué)和知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)化，也有助于知識(shí)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。顯然，這種范疇整合觀點(diǎn)是一種跨學(xué)科方法，有助于解決單一學(xué)科無法解決的問題。文化人工智能（CAI）也是這種目的，只是整合方式稍有不同：范疇整合主要采用數(shù)學(xué)和信息科學(xué)方法，文化整合還同時(shí)結(jié)合了哲學(xué)語境論方法。

事實(shí)上，范疇論業(yè)已結(jié)合了科學(xué)哲學(xué)方法。一個(gè)典型的例子是一種涌現(xiàn)邏輯的信息處理系統(tǒng)[5]，它將認(rèn)知作為流程圖，使用一種受流程圖和控制論表征法啟發(fā)的形式主義，其主要假設(shè)是：在自我生成的評價(jià)信號指導(dǎo)下，從聯(lián)結(jié)主義活動(dòng)中涌現(xiàn)一個(gè)符號形式的過程。這種涌現(xiàn)邏輯的信息處理方法將所考慮的系統(tǒng)表征為一個(gè)連接在一起的處理單元的圖形，處理單元由節(jié)點(diǎn)表征，它們的連接由稱為路由的加權(quán)和定向弧表征。該系統(tǒng)有三種類型的單元：表征系統(tǒng)傳感器器官的源單元、表征運(yùn)動(dòng)器官的槽單元和既不是源也不是槽的圖節(jié)點(diǎn)的路由單元，這些單元共同構(gòu)成了一個(gè)流動(dòng)擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)。研究表明，這種涌現(xiàn)邏輯的信息處理系統(tǒng)通過感知經(jīng)驗(yàn)建立知識(shí)，在不同的發(fā)展階段其內(nèi)部結(jié)構(gòu)會(huì)自我組織，并使內(nèi)部表征和感官知覺之間出現(xiàn)內(nèi)部對話；系統(tǒng)的所有經(jīng)驗(yàn)都與指導(dǎo)學(xué)習(xí)機(jī)制和影響結(jié)果行為的情感反應(yīng)有關(guān)，智能體的想法是概念的構(gòu)建序列，概念表征環(huán)境感知的組合，思想則表征了它們之間的關(guān)系。

總之，對于一個(gè)自生成的智能體來說，成功通過“圖靈測試”的能力將要求系統(tǒng)被賦予與人類相同的傳感器模式（具身模式），并對世界產(chǎn)生接近于人類個(gè)體的經(jīng)驗(yàn)（包括文化屬性），個(gè)體經(jīng)驗(yàn)則具有了對環(huán)境（自然和社會(huì)）變化的適應(yīng)性。

路徑二：智能體的感性與理性整合

人類智能是感性與理性的統(tǒng)一。人工智能通常是在兩個(gè)步驟中適應(yīng)變化：一是確定與智能體或系統(tǒng)有關(guān)的變化；二是更新系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)、知識(shí)或決策邏輯來適應(yīng)變化。識(shí)別與智能體任務(wù)有關(guān)的變化是至關(guān)重要的。如果我們認(rèn)為“一個(gè)普遍的智能系統(tǒng)應(yīng)該能夠處理與其創(chuàng)造者所預(yù)期的完全不同的問題和情況”，[6]那么AGI或CAI系統(tǒng)的智能體應(yīng)有能力適應(yīng)其環(huán)境的變化。具體來說，智能體的任務(wù)是將其表征的目標(biāo)構(gòu)成馬爾可夫決策的過程（Markov Decision Process， MDP）。根據(jù)這種表征，智能體不直接訪問其環(huán)境的狀態(tài)，相反，它通過傳感器進(jìn)行關(guān)于這些狀態(tài)的“觀察”。如果給出關(guān)于各種狀態(tài)和它們之間相互轉(zhuǎn)換的獎(jiǎng)勵(lì)結(jié)構(gòu)，智能體就能找到一個(gè)策略，使它能夠執(zhí)行一連串的行動(dòng)來實(shí)現(xiàn)一些期望的狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)。[7]比如，信息數(shù)字孿生系統(tǒng)假設(shè)智能體的輸入和輸出的概率分布抓住了其任務(wù)的變化，因而可預(yù)測其環(huán)境的變化，[8]而且它檢測到的變化可以傳達(dá)給智能體的操作者，以進(jìn)行必要的修改，或者可作為智能體模型的輸入，以補(bǔ)償變化帶來的影響。也就是說，智能體與環(huán)境的互動(dòng)與人類的交流類似，是一個(gè)交互過程。智能體的開發(fā)者根據(jù)智能體要感知的狀態(tài)和要執(zhí)行的行動(dòng)來定義傳感器和效應(yīng)器。智能體的任務(wù)變化將導(dǎo)致“輸入-輸出”特征產(chǎn)生依賴性變化，或者利用“行動(dòng)-輸入”特征的相關(guān)性來捕捉智能體的任務(wù)中不可預(yù)見或未預(yù)見到的任務(wù)變化。

這個(gè)過程是人工智能體的適應(yīng)性表征過程，是一種包含了推理的認(rèn)知行為。[9]從哲學(xué)角度看，康德在《純粹理性批判》中區(qū)分了認(rèn)知的三種基本心理能力：感性能力、理解能力和理性能力（即感性、知性和理性）。人類首先通過感性能力感知物體或世界，從而形成對它們的表征，最終實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的概念化并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行推理?？档聫膬蓚€(gè)方面將三種基本心理能力區(qū)別開來：把感性能力解釋為人類和其他動(dòng)物接受信息的具體方式，與理解能力和理性能力不同，后兩種能力是人類或所有理性的人的自發(fā)性形式。[10]

從康德哲學(xué)看，人工智能是一種理性的存在。這種人工存在物必須具備感性能力、理解能力和理性能力，這是其感知外部世界的基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)的人工智能在物體識(shí)別或模式識(shí)別方面非常成功，如人臉識(shí)別、場景識(shí)別，而這對人類而言通常是由直覺完成的，因此可以說在機(jī)器認(rèn)知中允許有感性的能力。符號的人工智能適合于對世界和其中的對象進(jìn)行概念性推理，從而允許有理解和理性的能力。[11]在這種康德式的認(rèn)知或智能概念中，感性能力、理解能力與理性能力都是理性的人不可或缺的心理能力。[12]因此，符號人工智能和統(tǒng)計(jì)人工智能都是實(shí)現(xiàn)AGI的最終目標(biāo)所必需的范式。

從科學(xué)和邏輯的觀點(diǎn)看，統(tǒng)計(jì)人工智能是一種基于歸納的、自下而上的方法，而符號人工智能是一種基于演繹的、自上而下的方法。在科學(xué)理論的形成中，兩種方法均發(fā)揮了重要作用。比如，相對論和量子理論是以自上而下的方式誕生的，即遵循一般原則的指導(dǎo)，如廣義相對論中的一般協(xié)變原理；[13]另一些理論則是以自下而上的方式誕生的，如生物學(xué)和天文學(xué)，即直接考慮經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。AGI或CAI應(yīng)該整合符號人工智能和統(tǒng)計(jì)人工智能，即形成兩者整合的人工智能，從而使智能體產(chǎn)生自主性。

這意味著，通用智能必須具有某種自主或自發(fā)性。沒有自主性，智能體只是被動(dòng)的，只處理操作者設(shè)定的符號串等給定的信息。關(guān)于自主性的條件，IBM在關(guān)于智能體的戰(zhàn)略白皮書中作出了解釋：智能行為體（intelligent agent）是一些軟件實(shí)體，它們以某種程度的獨(dú)立性或自主性進(jìn)行一些操作……，同時(shí)，采用一些關(guān)于……目標(biāo)或愿望的知識(shí)或表征。[14]

在這個(gè)意義上，人工智能沒有創(chuàng)造性，創(chuàng)造性是智能的一個(gè)整體特征。為了擁有創(chuàng)造性，智能體必須是自主的，必須自發(fā)地作出判斷，并根據(jù)一些內(nèi)部目標(biāo)或欲望選擇一個(gè)選項(xiàng)而排除其他選項(xiàng)。而自主性和自發(fā)性與自我意識(shí)有關(guān)：自主性意味著智能體意識(shí)到某物或自己的存在，自行設(shè)定一個(gè)無論是明確的還是隱含的目標(biāo)，并朝著這個(gè)目標(biāo)改進(jìn)自己，這也是人工意識(shí)研究的目標(biāo)。

當(dāng)然，CAI并不能僅體現(xiàn)在概念中，它必須體現(xiàn)在物理基質(zhì)中，類似人的身體，即具有具身性，并嵌入環(huán)境，這是嵌入式人工智能的另一個(gè)名稱——情境人工智能或海德格爾式人工智能。[15]這里的具身性是指身體的存在對智能體來說是必不可少的，嵌入性是指與環(huán)境的互動(dòng)對智能體來說是必備的。從具身性的觀點(diǎn)看，心智、身體和環(huán)境之間的相互作用被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)人類水平的AGI和人性化的CAI的必要條件。

路徑三：通過機(jī)制進(jìn)行功能建模

人工智能大模型的發(fā)展表明，實(shí)現(xiàn)AGI必須從功能建模開始，CAI也不例外。通用問題解決能力是指一種類人水平的、通過抽象推理解決通用問題的能力，這種能力通過適應(yīng)性建模得以體現(xiàn)。比如，一種作為通用智能的功能建?？蚣躘16]（Functional Modeling Framework， FMF）表征了人類有機(jī)體的適應(yīng)性過程的層次結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)適應(yīng)性過程的功能是在其各自領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)一個(gè)普遍的適應(yīng)屬性（機(jī)制）。FMF將一個(gè)智能體表征為一個(gè)適應(yīng)性過程的層次結(jié)構(gòu)，并通過這些過程使其所有的過程更加適合。也就是說，F(xiàn)MF定義了對基本生命過程和實(shí)現(xiàn)這些過程的組件的要求，讓智能體的認(rèn)知架構(gòu)來定義自己的實(shí)現(xiàn)，以確保在執(zhí)行給定的任何任務(wù)時(shí)，任何所需功能都可以由最適合的組件從現(xiàn)實(shí)世界中獲得，同時(shí)確保整個(gè)實(shí)現(xiàn)模型更適合表征認(rèn)知。換句話說，與其將通用智能定義為一個(gè)單一的適應(yīng)性系統(tǒng)，不如讓其中的適應(yīng)性領(lǐng)域在其功能上受到限制，即讓其模塊化和可重復(fù)使用。因此，適應(yīng)性領(lǐng)域可以被調(diào)整而無需改變整個(gè)系統(tǒng)。針對問題定義和問題解決的一些限制可能存在于每個(gè)適應(yīng)性領(lǐng)域，而每個(gè)適應(yīng)性領(lǐng)域可能缺乏改變其自身適應(yīng)性功能的能力。如果要消除對其適應(yīng)性的限制，則每個(gè)適應(yīng)性領(lǐng)域必須存在于其他適應(yīng)性領(lǐng)域的層次結(jié)構(gòu)中。

顯然，F(xiàn)MF中的通用問題解決能力是指它能夠持續(xù)地瀏覽整個(gè)概念空間的能力，即瀏覽從該概念空間可定義的任何問題和可制定的任何解決方案的能力。一個(gè)非智能系統(tǒng)，如目前的計(jì)算機(jī)程序，可以解決它的設(shè)計(jì)者為它選擇的問題，而一個(gè)具有類人通用問題解決能力或真正的人類智能系統(tǒng)，必須有能力自己選擇解決哪個(gè)問題。這個(gè)通過認(rèn)知瀏覽適應(yīng)領(lǐng)域所定義的概念空間的好處在于：將所有認(rèn)知過程的表征局限于其中，即認(rèn)知過程接受一個(gè)概念作為輸入，并產(chǎn)生另一個(gè)概念作為輸出（從概念到概念），使我們能夠理解認(rèn)知系統(tǒng)能做什么和不能做什么。因此，這個(gè)模型有可能具有類人的通用問題解決能力，它在定義一套最小可還原的認(rèn)知功能方面也具有潛在價(jià)值。

我們不妨設(shè)想一下，如果將具有這種功能建模的智能體進(jìn)行人機(jī)交互或多智能體交互，智能體的能力似乎會(huì)更強(qiáng)（因交互而產(chǎn)生了部分文化屬性）。皮亞杰建模器[17]就是一個(gè)應(yīng)用實(shí)例。皮亞杰建模器是一個(gè)由多個(gè)異質(zhì)元素組成的認(rèn)知架構(gòu)，這些元素被稱為機(jī)制，它們操縱一個(gè)知識(shí)庫并與外部設(shè)備進(jìn)行交流。皮亞杰建模器作為一種認(rèn)知架構(gòu)有四類機(jī)制[18]：觀察、協(xié)調(diào)、反思和鞏固（合并）（見圖2）。觀察機(jī)制與現(xiàn)實(shí)或虛擬世界中的設(shè)備進(jìn)行通信，并對知識(shí)庫中的觀察物進(jìn)行斷言；協(xié)調(diào)機(jī)制執(zhí)行簡單和復(fù)雜的關(guān)聯(lián)、信念傳播、計(jì)劃和推理，以便向知識(shí)庫添加推論；反思機(jī)制執(zhí)行動(dòng)機(jī)、模擬、調(diào)節(jié)、補(bǔ)償、發(fā)現(xiàn)、探索、模仿和游戲，從而影響建模者的行為；鞏固機(jī)制執(zhí)行自動(dòng)性、知識(shí)壓縮和遺忘?？傮w來說，多智能體的認(rèn)知系統(tǒng)中每個(gè)智能體均作為一個(gè)獨(dú)立的知識(shí)操縱機(jī)制發(fā)揮作用。這些機(jī)制通過連接的設(shè)備共同觀察環(huán)境、協(xié)調(diào)推理、反思和修改系統(tǒng)的行為，并鞏固由神經(jīng)符號元素組成的記憶網(wǎng)絡(luò)。作為通用智能的CAI的目標(biāo)就是構(gòu)建這種在推理和決策方面符合人類水平的機(jī)制系統(tǒng)，這也是人工智能中的機(jī)制主義策略。[19]

預(yù)測加工是又一個(gè)實(shí)驗(yàn)例子。[20]我們可將通用智能視為一個(gè)預(yù)測加工系統(tǒng)，它衡量智能體在廣泛的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的能力，也就是說，通用智能衡量的是一個(gè)機(jī)制解決預(yù)測問題的能力。通用智能體一定是目標(biāo)追隨（goal-following）的，或像人類智能那樣有智能的預(yù)測定義和常識(shí)-科學(xué)心理測量的定義。因此，一個(gè)離散時(shí)間通用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型可被簡化為算子歸納。這種預(yù)測加工模式很好地對應(yīng)了人工智能的任何一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)或目標(biāo)追隨智能體，并可適用于解決其他類型的問題。比如，一種適應(yīng)性多策略市場營銷智能體[21]（Market Making Agent），本質(zhì)上是在有限資源和復(fù)雜環(huán)境中達(dá)到復(fù)雜目標(biāo)而定義和設(shè)計(jì)的一種適應(yīng)性智能體（Adaptive Agent）。該實(shí)驗(yàn)側(cè)重于在集中式交易所提供流動(dòng)性算法交易智能體的方法和架構(gòu)中，執(zhí)行基于限價(jià)訂單網(wǎng)格的營銷策略，并不斷進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)。該實(shí)驗(yàn)將通用智能體視為一個(gè)普遍的多參數(shù)優(yōu)化，通過對歷史上的加密金融市場數(shù)據(jù)進(jìn)行回測，在評估市場條件下能夠提供近100%的超額回報(bào)，這是適應(yīng)性表征方法論的一個(gè)成功案例。

在對話聊天領(lǐng)域，通用對話智能（GCI）是通用智能體的一個(gè)核心方面。但目前只有少數(shù)通用智能架構(gòu)能夠理解和生成自然語言，而大多數(shù)自然語言處理系統(tǒng)要么依賴于硬編碼的專門規(guī)則和框架，無法普及到人類語言的各種復(fù)雜領(lǐng)域，要么依賴于大量訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，無法實(shí)現(xiàn)解釋、控制或理解，[22]如GPT模型。而且，盡管大多數(shù)通用智能架構(gòu)確實(shí)擁有某種程度的自然語言理解，但若沒有基于模板的定制或類似的手動(dòng)、勞動(dòng)密集型程序，就無法用自然語言傳達(dá)這種知識(shí)，無法對人類提出的問題進(jìn)行恰當(dāng)回應(yīng)。不過，一種基于語境的問題回答（QA）架構(gòu)建立在句子生成系統(tǒng)的擴(kuò)展之上，作為一種可解釋的自然語言處理方法[23]（Interpretable Natural Language Processing， INLP），它是可解釋人工智能的延伸，即通過要求可解釋的模型／知識(shí)庫和可解釋的結(jié)果來擴(kuò)展可解釋人工智能。研究表明，INLP能夠以合理和透明的方式獲取自然語言，理解基于文本的信息，并生產(chǎn)語言內(nèi)容。[24]

目前最典型的通用智能莫過于ChatGPT系列。ChatGPT不僅被視為人工智能領(lǐng)域一個(gè)標(biāo)志性的技術(shù)進(jìn)步成果，而且肇始了AGI的應(yīng)用。據(jù)測試，GPT-4不僅能夠與用戶對話，而且在提示下能夠自動(dòng)生成各種文本，諸如劇本、論文摘要、參考文獻(xiàn)和企劃方案。這種人工智能生成的內(nèi)容跨越了幾乎所有學(xué)科領(lǐng)域，其抽象推理和思維能力在許多方面達(dá)到了人類水平，初步實(shí)現(xiàn)了AGI的一些目標(biāo)。若讓大多數(shù)人都能夠使用，在普及的意義上就達(dá)成了通用性。ChatGPT這種大語言模型的關(guān)鍵創(chuàng)新在于其通過計(jì)算一個(gè)語句中每個(gè)詞之間的相關(guān)度（概率值），能夠確定每個(gè)詞在語句中的位置（語序）及準(zhǔn)確意義。這實(shí)質(zhì)上是通過計(jì)算方法確定了每個(gè)詞在語句中的意義，最終給出文本內(nèi)容，這是將語境信息數(shù)字化的結(jié)果。所以，ChatGPT充分利用了語境原則——語境決定詞的意義，也就具有了一定的文化特性。

要言之，語言是人類獨(dú)有的，是認(rèn)知智能的最高表現(xiàn)。ChatGPT作為大語言模型，盡可能地讓人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的行為與人類對齊，充分體現(xiàn)和展示了語言的認(rèn)知功能，其應(yīng)用前景非常廣泛。但其局限性也比較明顯，包括數(shù)據(jù)使用問題（僅開發(fā)者掌握）、標(biāo)注者偏差問題（基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)導(dǎo)致的標(biāo)注者的偏好）、事實(shí)性和可解釋性問題（編造一些語句，內(nèi)部運(yùn)作難以解釋）、資源消耗問題（巨量數(shù)據(jù)造成巨大資源的消耗）以及多模態(tài)問題（嵌入圖像、語音識(shí)別等），若將ChatGPT從通用智能提升到CAI，這些缺陷或許可克服。

路徑四：通過結(jié)構(gòu)功能實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性表征

通用智能作為適應(yīng)性表征系統(tǒng)，同構(gòu)類型理論[25]可作為其理論基礎(chǔ)。在人工智能中，同構(gòu)類型理論為符號人工智能的經(jīng)典問題提供了框架，但表征問題是無法避免的，只能通過建設(shè)性方式來解決。有研究表明，同構(gòu)類型理論適合于構(gòu)建認(rèn)知架構(gòu)的語言，但它本身并不足以構(gòu)建一個(gè)通用智能系統(tǒng)——包含基本類型和操作，以及那些以不嚴(yán)格的、可證明的方式（在可用的類型本身）改變已經(jīng)定義的類型。[26]這可能意味著，即使是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)概念的語義也不夠清晰，人類自己也沒有完全理解。然而，同構(gòu)類型理論仍然是有吸引力的，因?yàn)樗皇菃为?dú)使用集合和邏輯的元語言，而是只使用范疇或類型，包含了對象和命題，而命題也是高級類型的對象。這對于通用智能在統(tǒng)一和建設(shè)性地表征和推理外部世界以及推理本身的知識(shí)方面是很方便的。

從結(jié)構(gòu)-功能主義看，任何物體都有結(jié)構(gòu)，有什么樣的結(jié)構(gòu)就會(huì)有與之相應(yīng)的功能表現(xiàn)。從亞原子到宇宙學(xué)的所有空間尺度的觀察表明：物質(zhì)結(jié)構(gòu)，包括要素的排列和構(gòu)成，產(chǎn)生了大量適應(yīng)結(jié)構(gòu)的自然現(xiàn)象。比如，笛子上的孔會(huì)產(chǎn)生悅耳的聲波，流體流過障礙物會(huì)導(dǎo)致湍流，鏡子會(huì)反射光線，金屬線會(huì)傳導(dǎo)電流，蛋白質(zhì)分子會(huì)折疊和振動(dòng)，彈性材料會(huì)拉伸等，這些都是物質(zhì)固有的適應(yīng)性表征（呈現(xiàn)）行為。這些物理現(xiàn)象的發(fā)生源于物質(zhì)和能量相互作用的各種方式，如力、熱、聲、光、電、磁等，人類創(chuàng)造、發(fā)明并顯示這些自然現(xiàn)象的結(jié)構(gòu)為己所用。這種以物理結(jié)構(gòu)為導(dǎo)向的觀點(diǎn)證明了可解釋生物體所表現(xiàn)出的各種自然智能，包括但不限于病毒、植物和動(dòng)物。因此，所有有機(jī)體都是結(jié)構(gòu)化的。結(jié)構(gòu)生物學(xué)業(yè)已說明：一組結(jié)構(gòu)為固有現(xiàn)象提供了平衡，即維持一個(gè)穩(wěn)定的內(nèi)部環(huán)境，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)是生物功能的核心。同樣，生物物理學(xué)、生物化學(xué)和生物醫(yī)學(xué)，都可被看作是對適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)產(chǎn)生現(xiàn)象的研究，如假肢使用者對假肢的適應(yīng)平衡。

因此，結(jié)構(gòu)不僅產(chǎn)生物理行為，也產(chǎn)生認(rèn)知和智能行為。若嵌入了適當(dāng)物理結(jié)構(gòu)的人工智能體被設(shè)計(jì)出來，那其將顯示出類似于生物形式的智能行為。這與以數(shù)字計(jì)算為中心的設(shè)計(jì)截然不同，這樣的具身智能體可能在現(xiàn)實(shí)世界中能夠有穩(wěn)健、靈活的行為，而這是迄今為止人工智能還無法做到的。如果認(rèn)知智能被理解為“深思熟慮的反應(yīng)”[27]，那么這將意味著生命形式包含的結(jié)構(gòu)所表現(xiàn)出的現(xiàn)象（如生存和繁殖）使它們表現(xiàn)出智能行為。比如，仙人掌的荊棘和厚葉的適應(yīng)性幫助它們抵御捕食者并儲(chǔ)存水分，粘菌能夠通過感知化學(xué)梯度的變化向食物源方向遷移，人類也是如此。

在人工智能領(lǐng)域，這會(huì)導(dǎo)致一種結(jié)構(gòu)化物理系統(tǒng)假說[28]：一個(gè)結(jié)構(gòu)化的物理系統(tǒng)能夠具有充要條件并作出具身智能反應(yīng)。這種假設(shè)可能會(huì)導(dǎo)致非人類物種的產(chǎn)生：它們對世界的體驗(yàn)與生物的體驗(yàn)基本相似，它們對世界的不同體驗(yàn)足以產(chǎn)生新的、對人類有用的功能。然而，在虛擬現(xiàn)實(shí)中模擬智能體然后將其實(shí)例化為現(xiàn)實(shí)生活中的具身系統(tǒng)，會(huì)不會(huì)導(dǎo)致生命體驗(yàn)的無縫轉(zhuǎn)移？這一問題可由適應(yīng)性表征來解釋，原因在于，任何系統(tǒng)（物理的、生物的或認(rèn)知的），只要它們是自組織演化系統(tǒng)，都具有適應(yīng)性表征功能或能力，這種功能或能力表現(xiàn)為不同層次的屬性，如原子的協(xié)同、細(xì)胞的進(jìn)化、生物體的行為和人類的認(rèn)知。這些不同類型的表現(xiàn)或表征，類似于“柏拉圖表征假設(shè)”[29]（不同的人工智能模型正趨向于一個(gè)統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)表征），其背后的機(jī)制是適應(yīng)性表征，[30]即不同的模型表征逼近一個(gè)現(xiàn)實(shí)目標(biāo)。如果這種假設(shè)被確證，那么自然認(rèn)知和人工認(rèn)知之間的無縫銜接中介就是適應(yīng)性表征。[31]

一個(gè)典型的例子是由情感生物激發(fā)的認(rèn)知架構(gòu)（Emotional Biologically Inspired Cognitive Architecture， eBICA），通過兩種方式適應(yīng)范式[32]：一是利用人的排名構(gòu)建對象和行動(dòng)評價(jià)的語義圖；二是考慮到范式的具體情況，制定道德模式。結(jié)果證實(shí)該模型對所選范式的適用性，以此表明其在實(shí)際重要情況下的可用性。這是基于情感生物的認(rèn)知架構(gòu)，包括7個(gè)記憶系統(tǒng)（見圖3）。這種情感生物激發(fā)的認(rèn)知構(gòu)架就是結(jié)構(gòu)-功能表征，其中的7個(gè)記憶子系統(tǒng)及其交互構(gòu)成了智能體的整體認(rèn)知結(jié)構(gòu)。因此，一個(gè)實(shí)體或系統(tǒng)，有什么樣的結(jié)構(gòu)就會(huì)有與之相對應(yīng)的功能，如各種生物所表現(xiàn)的功能。人腦的結(jié)構(gòu)基本相同，但每個(gè)人的神經(jīng)元連接及其激活-抑制的方式與數(shù)量可能完全不同，從而造就了不同的認(rèn)知方式和理解水平。這是結(jié)構(gòu)決定功能的典型，適應(yīng)性表征顯然是基于結(jié)構(gòu)-功能的，且具有綜合性。

路徑五：通過語境覺知應(yīng)對意外情況

任何通用智能系統(tǒng)或?qū)嶓w，必須能夠應(yīng)對和處理新奇情況，[33]因?yàn)橥ㄓ弥悄艿囊粋€(gè)目標(biāo)便是學(xué)習(xí)新的信息而不覆蓋先前的學(xué)習(xí)（如完全遺忘）。由于新奇總是相對于學(xué)習(xí)者的知識(shí)而言的，控制器處理新奇的方式通常是以先前有經(jīng)驗(yàn)的情境作為指導(dǎo)。先前的經(jīng)驗(yàn)就是語境知識(shí)，是一種經(jīng)驗(yàn)啟示法，這就要求通用智能模型能夠應(yīng)對各種已知情況和意外情況。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法通常會(huì)學(xué)習(xí)許多虛假的關(guān)聯(lián)，當(dāng)面對新的任務(wù)時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致不可預(yù)測甚至災(zāi)難性的性能出現(xiàn)。因此，引入語境覺知（或態(tài)勢感知）方法是必要的，因?yàn)橄闰?yàn)知識(shí)是語境因素，這是由哲學(xué)語境論啟發(fā)的方法。

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，任何以人類水平的智能為目標(biāo)的機(jī)器，必須能夠在其設(shè)計(jì)者未曾預(yù)見的新情況下自主地使用其先前的經(jīng)驗(yàn)。這種知識(shí)轉(zhuǎn)移能力通常是在這樣的假設(shè)下進(jìn)行的，即學(xué)習(xí)者在來源任務(wù)中接受訓(xùn)練，隨后在另一個(gè)類似的目標(biāo)任務(wù)中接受測試。然而，目前的人工智能方法在很大程度上依賴于人類程序員根據(jù)自己的直覺來選擇這些任務(wù)。如何給智能體提供自主轉(zhuǎn)移相關(guān)知識(shí)的方法仍然是一個(gè)難題，這實(shí)際上是預(yù)先給人工系統(tǒng)設(shè)置語境庫，然后智能體自己能夠依據(jù)具體情況自主靈活調(diào)用的問題。

從哲學(xué)上看，自主轉(zhuǎn)移知識(shí)是一種因果能力，實(shí)現(xiàn)有效的自主概括能力是建立在因果建模和推理基礎(chǔ)上的，同時(shí)使用與目標(biāo)任務(wù)無關(guān)的知識(shí)表征。一種方法是讓控制器引導(dǎo)智能體干預(yù)一個(gè)動(dòng)態(tài)任務(wù)，從經(jīng)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)其因果關(guān)系?？刂破鲝南嚓P(guān)性的知識(shí)中引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)，通過戰(zhàn)略性的因果干預(yù)消除非直接原因的相關(guān)性，即由共同外部原因引起的、虛假的或顛倒因果關(guān)系的相關(guān)性，同時(shí)學(xué)習(xí)與任務(wù)的因果變量相關(guān)的功能。模擬實(shí)驗(yàn)測試了這種控制器的知識(shí)轉(zhuǎn)移的有效性，在不同的動(dòng)態(tài)任務(wù)中的結(jié)果表明：該算法使控制器能夠?qū)W習(xí)一個(gè)與任務(wù)無關(guān)的因果模型，而且該模型可以被推廣到新的場景中。[34]

另一種方法是使用生態(tài)系統(tǒng)仿真器，自然智能可給予通用智能以啟示，因?yàn)槿斯ぶ悄芘c自然智能之間存在天然的類比。[35]在生物系統(tǒng)中，動(dòng)物認(rèn)知是通過整合三個(gè)獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)來建模的：一是用于硬接線反射的反射網(wǎng)絡(luò)；二是將氧氣、水、能量和氣味等感官數(shù)據(jù)映射到一個(gè)標(biāo)量的感應(yīng)值網(wǎng)絡(luò)；三是用于選擇行動(dòng)的策略網(wǎng)絡(luò)。在人工系統(tǒng)中，策略網(wǎng)絡(luò)是用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來訓(xùn)練的，其中獎(jiǎng)勵(lì)信號被定義為從一個(gè)時(shí)步（time step）到下一個(gè)時(shí)步的感應(yīng)值之差。為了生存和繁殖，動(dòng)物需要感知、決策和行動(dòng)等高效的信息處理來應(yīng)對生活中不斷出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。神經(jīng)系統(tǒng)幾乎存在于動(dòng)物界的所有分類群中，并在動(dòng)物信息處理中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它們通常并不是單一的。例如，人類控制消化的復(fù)雜神經(jīng)系統(tǒng)基本上與大腦分離，甚至在腦死亡的人身上也可運(yùn)作。這意味著人腦本身是高度模塊化的，其在解剖學(xué)上有不同的裂片和區(qū)域，如控制反射的腦干（積極的如膝反射，消極的如潛水反射），前額葉皮層將感覺信號映射到行動(dòng)上，腦島將內(nèi)部信號（如血糖水平）和外部信號（如氣味）結(jié)合成與感應(yīng)和獎(jiǎng)勵(lì)有關(guān)的信號。[36]從進(jìn)化的角度看，神經(jīng)系統(tǒng)的一個(gè)巨大優(yōu)勢是它們能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而有效地適應(yīng)當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一個(gè)突出的例子，并適用于整個(gè)動(dòng)物王國，[37]即將不可訓(xùn)練的反射回路與可通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的回路結(jié)合起來。

相比而言，機(jī)器人的行為也應(yīng)該與此類似。正由于此，模擬動(dòng)物行為就成為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的主要方法。有許多受生物啟發(fā)的算法或動(dòng)物認(rèn)知的計(jì)算模型，如細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、蜂群算法和螞蟻算法，以及由進(jìn)化算法驅(qū)動(dòng)的反射智能體，都屬于這一傳統(tǒng)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)傳統(tǒng)中，動(dòng)物被建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)行為體（包括動(dòng)物機(jī)器人），它們因快速的爬行、跑步、游泳或飛行而獲得獎(jiǎng)勵(lì)。在生態(tài)系統(tǒng)建模的分析方法中，生物體通常用表征種群大小或生物量的數(shù)字來建模，而互動(dòng)動(dòng)力學(xué)則用微分方程來建模，如Lotka-Volterra捕食者-獵物動(dòng)力模型。[38]

從適應(yīng)性表征的角度看，一個(gè)通用智能體必須適應(yīng)其環(huán)境和目標(biāo)，用有限的資源解決未知問題，否則它就不會(huì)有智能。這里存在一個(gè)智能與心智（心靈）的區(qū)分及其關(guān)系的問題。如果二者不同，那么如何識(shí)別它們之間的差異呢？如果二者之間存在解釋鴻溝，那么如何填平這種鴻溝呢？一般來說，智能與意識(shí)、心智相關(guān)，意識(shí)指的是現(xiàn)象意識(shí)或主觀經(jīng)驗(yàn)（感受性），心智是指有意識(shí)智能，感受性是感覺能力的綜合。如果感覺（feeling）是純粹私人的，那么它就不能被客觀地表征。這意味著，感覺與其表征是分離的。從科學(xué)表征看，一種現(xiàn)象，無論是主觀的還是客觀的，只要被認(rèn)識(shí)，它就必須能被表征。因此，如何從第三人稱視角表征感覺是一個(gè)難題。事實(shí)上，人工智能必須從第三人稱視角（客觀視角）通過表征研究通用智能。畢竟，表征作為語言處理能力是一個(gè)系統(tǒng)是否有智H3EzVjUSrqED5hJHcTvBfg==能的重要標(biāo)志！[39]

這種從主觀感覺對通用智能進(jìn)行的哲學(xué)分析表明：如果感覺是一種偶發(fā)現(xiàn)象，就可以直接忽略掉，因?yàn)楦惺苁侵饔^的、私人的；而科學(xué)研究的是客觀現(xiàn)象（盡量排除主觀因素），如果不能測量這種感覺，就不能科學(xué)地研究它。這意味著，人工智能體不可能有第一人稱意義上的感覺，即使有，我們也不知道，這涉及心靈哲學(xué)的他心問題，這里不做討論。假設(shè)感覺是可以客觀地進(jìn)行研究的（第三人稱視角），它對智能體也起著不可或缺的作用。比如有人試圖為機(jī)器擁有這種感覺給出一個(gè)可能的解決方案，即把感覺定義為“改變輸入表征的趨勢”，[40]并認(rèn)為一個(gè)智能體的表現(xiàn)只要符合這個(gè)定義，就可為該智能體有感覺提供正面證據(jù)。如果這種定義是正確的，那么感覺就變得可測量了。然而，對于模擬的感覺，是否有可能找到一個(gè)計(jì)算模型來表征先天的感覺，仍然是個(gè)迷題?；蛘哒f，如果一個(gè)行為體有智能，但沒有感受性，那就是哲學(xué)上的“僵尸”或醫(yī)學(xué)上的“植物人”了，智能體很可能就是這種能對話但無自我意識(shí)的“僵尸”或“植物人”。

文化人工智能的“圖靈測試”

通過上述方法或路徑建構(gòu)通用智能，也就在某種程度上創(chuàng)造了CAI。這意味著將人工智能發(fā)展到某種程度上與人類智能相當(dāng)?shù)臋C(jī)器智能，或者如庫茲韋爾所說，機(jī)器智能具有人類的全部智力——各種感覺模式和認(rèn)知的統(tǒng)一。我們?nèi)绾沃罊C(jī)器獲得了人類的智能呢？通常的做法就是進(jìn)行“圖靈測試”或一系列類似的測試（第三人稱方法），諸如洛夫拉斯測試[41]、心理測試[42]、皮亞杰-麥格威的屋測試[43]、戈?duì)柌蔂枩y試[44]以及就業(yè)測試[45]。

一項(xiàng)研究通過分析科學(xué)、藝術(shù)、工程和商業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)和認(rèn)知提出新的測試方法[46]——人工智能的類人認(rèn)知能力按其復(fù)雜程度遞增的測試：（1）解釋，即給出一個(gè)定義明確的科學(xué)理論和一個(gè)經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)象，對該現(xiàn)象作出解釋并計(jì)算其數(shù)量特征；（2）問題設(shè)置，即給出一個(gè)定義明確的科學(xué)理論和世界的一般知識(shí)和認(rèn)知任務(wù)；（3）反駁，即給出一組經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)象的相互競爭的模型／解釋；（4）新現(xiàn)象的預(yù)測，即給出一個(gè)定義明確的科學(xué)理論，預(yù)測一個(gè)以前未知的現(xiàn)象；（5）業(yè)務(wù)創(chuàng)建，如一個(gè)成功的初創(chuàng)企業(yè)；（6）理論創(chuàng)造，如產(chǎn)生人工認(rèn)知理論。

可以看出，這些測試通用智能的方法比“圖靈測試”更難，要求更高。這是因?yàn)椤叭粘ＶR(shí)是基于以前對重復(fù)發(fā)生的現(xiàn)象的觀察，并允許作出預(yù)測，這些預(yù)測對成功的實(shí)踐活動(dòng)非常重要，盡管它們具有概率性預(yù)期的性質(zhì)。但科學(xué)可以做一些完全不同的事情：可以預(yù)測我們從未觀察過的現(xiàn)象。這些是專門的理論預(yù)測?！盵47]當(dāng)然，CAI也可能由整合已有的不同認(rèn)知架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，比如作為人工智能統(tǒng)一架構(gòu)的歐米茄（Omega）[48]，該架構(gòu)體現(xiàn)了通用智能的幾個(gè)關(guān)鍵原則，包括表征的多樣性、數(shù)據(jù)類型的多樣性、集成記憶、模塊化和高階認(rèn)知。其中有一個(gè)稱為“人工智能內(nèi)核”的基本算法可用于問題解決、基本認(rèn)知功能和一個(gè)更大的模塊化架構(gòu)。事實(shí)上，這是一種開放的、模塊化的、自我提升的人工智能統(tǒng)一架構(gòu)，是對阿爾法（Alpha）架構(gòu)[49]的改進(jìn)版本。

一般來說，人工智能體的認(rèn)知能力表現(xiàn)在：它必須確定知識(shí)“是什么、何時(shí)、如何和為什么”，應(yīng)該被選擇并轉(zhuǎn)移到另一個(gè)任務(wù)上。這種轉(zhuǎn)移能力既是一種適應(yīng)性表征能力，也是一種自主經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰ΑＨ祟愑形宸N感官和本體感覺，但人工制品可以有潛在的無限數(shù)量的傳感器，每個(gè)傳感器都可實(shí)現(xiàn)不同類型的體驗(yàn)。這意味著，智能機(jī)器人也可以有執(zhí)行器，也可以有許多個(gè)特定體驗(yàn)的范式（對應(yīng)于人類的不同感覺方式）。AGI的出現(xiàn)表明，一個(gè)普遍接受的通用智能應(yīng)該至少包括如下領(lǐng)域中的一個(gè)，特別是第一個(gè)[50]：

（1）基于圖像、視頻和現(xiàn)場攝像機(jī)的視覺體驗(yàn)的通用智能（VIS-AGI）。

（2）基于傳感器運(yùn)動(dòng)體驗(yàn)的通用智能（SEMO-AGI），即同質(zhì)或異質(zhì)機(jī)器人，部分由人類控制操作。

（3）基于電子文本（數(shù)字化書籍、網(wǎng)頁、源代碼）和1／0接口的符號體驗(yàn)的通用智能（SYM-AGI）。

VIS-AGI將發(fā)展出直觀物理學(xué)，作出可能涉及人類行為的預(yù)測，并檢測異常情況；SEMO-AGI將為自主機(jī)器人或汽車開發(fā)有目的的行為和導(dǎo)航，并從對這些機(jī)器人或汽車的人類操作記錄中學(xué)習(xí)；SYM-AGI將通過語言（任何語言）和其他游戲與人類成功互動(dòng)，通過數(shù)學(xué)發(fā)展自然科學(xué)，并通過機(jī)器編程進(jìn)行自我提升。三種通用智能的整合可實(shí)現(xiàn)一種基于同時(shí)嵌入物理世界和由符號構(gòu)成的虛擬世界的鏈接經(jīng)驗(yàn)的通用智能（LINK-AGI）。[51]

然而問題是，連接感覺和符號經(jīng)驗(yàn)的通用智能體不能直接創(chuàng)建，而是要對另一個(gè)通用智能體進(jìn)行擴(kuò)展才能形成，比如一種可能的設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)基于符號經(jīng)驗(yàn)的通用智能，即符號人工智能。因此，可以預(yù)期，符號學(xué)包括生物符號學(xué)一定會(huì)在AGI和CAI的發(fā)展上發(fā)揮作用，如基于邏輯概率的由生物激發(fā)的認(rèn)知架構(gòu)，也必須通過“圖靈測試”。

結(jié)語

人工智能要實(shí)現(xiàn)通用、人性化和廣泛應(yīng)用，CAI的設(shè)想無疑是一種可能出路，即將意識(shí)、情感、倫理等高級認(rèn)知因素嵌入人工智能系統(tǒng)，也就是建構(gòu)具有人性的CAI，但實(shí)現(xiàn)這一設(shè)想難度極大。換句話說，如果能夠?qū)⒁庾R(shí)、情感這些非理性成分嵌入人工智能系統(tǒng)，也就能夠?qū)⑽幕蛩厍度肫渲?，其難度是等同的。如何實(shí)現(xiàn)這一設(shè)想目標(biāo)是新一代人工智能要著力研究的問題，這里只是從哲學(xué)上提供了一些可能的應(yīng)對之策，諸如智能體的范疇論和語境論整合、感性與理性的整合、通過機(jī)制進(jìn)行功能建模，通過結(jié)構(gòu)功能實(shí)現(xiàn)適應(yīng)性表征，以及運(yùn)用語境覺知應(yīng)對意外或新奇事件?？梢哉f，一個(gè)通用智能系統(tǒng)應(yīng)該能夠應(yīng)對這些問題，能夠通過“圖靈測試”，不能通過“圖靈測試”的人工智能一定不是通用的，也不會(huì)具有文化屬性。

（本文系國家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“人工認(rèn)知對自然認(rèn)知挑戰(zhàn)的哲學(xué)研究”的階段性成果，項(xiàng)目編號：21&ZD061）

注釋

[1]魏屹東：《論人工認(rèn)知實(shí)現(xiàn)的方法論策略》，《哲學(xué)研究》，2024年第3期。

[2]兩種類型人工智能的不同是：一般來說，統(tǒng)計(jì)人工智能擅長通過模式識(shí)別預(yù)測和分類，而符號人工智能擅長推理和驗(yàn)證。各自優(yōu)勢的結(jié)合或混合應(yīng)該是有益的，在一定程度上取得了成功，如混合認(rèn)知范式。鑒于現(xiàn)實(shí)世界的不確定性和偶然性，以及現(xiàn)實(shí)生活中的有限理性和信息的不完全性，統(tǒng)計(jì)人工智能是必要的。但符號人工智能對于無懈可擊的推理和驗(yàn)證，以及對無懈可擊的知識(shí)或真理的追問也是必要的。

[3]Y. Maruyama， Categorical Artificial Intelligence： The Integration of Symbolic and Statistical AI for Verifiable， Ethical， and Trustworthy AI， Cham： Springer， 2022， pp. 127-138.

[4]P. Norvig， On Chomsky and the Two Cultures of Statistical Learning， Wiesbaden： Springer， 2017， pp. 61-83.

[5]B. Fruchart and B. L. Blanc， Cognitive Machinery and Behaviours， Cham： Springer， 2020， pp. 121-130.

[6]B. Goertzel， "Artificial General Intelligence： Concept， State of the Art， and Future Prospects，" Journal of Artificial General Intelligence， 2014， 5（1）.

[7]L. P. Kaelbling et al.， "Planning and Acting in Partially Observable Stochastic Domains，" Artificial Intelligence， 1998， pp. 99-134.

[8]W. Hafez， Information Digital Twin—Enabling Agents to Anticipate Changes in Their Tasks， Cham： Springer， 2020， pp. 183-192.

[9]魏屹東：《人工智能的適應(yīng)性知識(shí)表征與推理》，《上海師范大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》，2019年第1期。

[10]C. McLear， Kant： Philosophy of Mind， Internet Encyclopedia of Philosophy， https：//philpapers.org/archive/AUTKPO.pdf.

[11]Y. Maruyama， The Conditions of Artificial General Intelligence， Cham： Springer， 2020， pp. 242-251.

[12]感性是提供感覺表征的能力，它產(chǎn)生表征的基礎(chǔ)是受到不同于主體的實(shí)體或主體本身的影響；知性自發(fā)地產(chǎn)生概念表征；理性是一種自發(fā)的能力，主體通過這種能力可以產(chǎn)生特殊的概念。

[13]D. Dieks， Understanding in Physics： Bottom-up Versus Top-Down， Scientific Understanding： Philosophical Perspectives， 2009， pp. 230-248.

[14]IBM's Intelligent Agent Strategy White Paper， Intelligent Agents， Springer， 1996， http：//activist.gpl.ibm.com：81/WhitePaper/ptc2.htm.

[15]H. L. Dreyfus， "Why Heideggerian AI Failed and How Fixing It Would Require Making It More Heideggerian，" Artificial Intelligence， 2007， pp. 1137-1160.

[16]A. E. Williams， A Model for Artificial General Intelligence， Cham： Springer， 2020， pp. 357-369.

[17]M. S. P. Miller， Piagetian Autonomous Modeller， In Proceedings of the AISB 2011 Symposium on Computational Models of Cognitive Development， 2011， pp. 32-39; M. S. P. Miller， Coding Artificial Minds， Self-published， Los Angeles， CA USA， 2021.

[18]M. S. P. Miller， The Piagetian Modeler， Cham： Springer， 2022， pp. 151-162.

[19]鐘義信：《機(jī)制主義人工智能理論——一種通用的人工智能理論》，《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》，2018年第1期。

[20]E. Ozkural， Measures of Intelligence， Perception and Intelligent Agents， Springer， 2022， pp. 174-183.

[21]A. Raheman et al.， Adaptive Multi-Strategy Market Making Agent for Volatile Markets， Springer， 2022， pp. 204-209.

[22]Lian， Ruitin， Ke et al.， Syntax-Semantic Mapping for General Intelligence： Language Comprehension as Hypergraph Homomorphism， Language Generation as Constraint Satisfaction， Heidelberg： Springer， 2012， pp. 158-167.

[23]V. Ramesh and A. Kolonin， "Unsupervised Context-Driven Question Answering Based on Link Grammar，" Artificial General Intelligence， 2022， pp. 210-220.

[24]O. Baskov et al.， "Programmatic Link Grammar Induction for Unsupervised Language Learning，" International Conference on Artificial General Intelligence， 2019， pp. 111-120.

[25]T. U. F. Program， "Homotopy Type Theory： Univalent Foundations of Mathematics，" Eprint arXiv， 2013， 38（9）.

[26]A. Potapov and V. Bogdanov， "Univalent Foundations of AGI Are （Not） All You Need，" International Conference on Artificial General Intelligence， Cham： Springer， 2022， pp. 184-195.

[27]S. Raghavachary， Intelligence-Consider This and Respond， Cham： Springer， 2021， pp. 400-409.

[28]S. Raghavachary， Biological Intelligence Considered in Terms of Physical Structures and Phenomena， Cham： Springer， 2022， pp. 196-203.

[29]M. Huh et al.， "The Platonic Representation Hypothesis，" 13 May 2024， https：//arxiv.org/abs/2405.07987.

[30]魏屹東：《適應(yīng)性表征是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵》，《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》，2019年第21期。

[31]魏屹東：《適應(yīng)性表征：架構(gòu)自然認(rèn)知與人工認(rèn)知的統(tǒng)一范疇》，《哲學(xué)研究》，2019年第9期。

[32]A. V. Samsonovich， A Virtual Actor Behavior Model Based on Emotional Biologically Inspired Cognitive Architecture， Cham： Springer， 2022， pp. 221-227.

[33]K. Thorisson， "Seed-Programmed Autonomous General Learning，" Proceedings of Machine Learning Research， 2020， pp. 32-70.

[34]A. Sheikhlar et al.， Causal Generalization in Autonomous Learning Controllers， 2022， pp. 228-238.

[35]C. Strannegrd et al.， The Ecosystem Path to AGI， Cham： Springer， 2022， pp. 269-278.

[36]R. Nieuwenhuys， "The Insular Cortex： A Review，" Progress in Brain Research， 2012， pp. 123-163.

[37]E. O. Neftci and B. B. Averbeck， "Reinforcement Learning in Artificial and Biological Systems，" Nature Machine Intelligence， 2019， 1（3）.

[38]A. J. Lotka， Elements of Physical Biology， Williams & Wilkins， 1925.

[39]關(guān)于表征，從社會(huì)與情境看，就是社會(huì)表征，涉及知識(shí)在社會(huì)中的形成問題，其維度包括：誰（who）、如何（how）、為何（why）、是什么（what）和為了什么（what for）這些方面，構(gòu)成了誰表征，如何表征，為什么表征，表征什么，為了什么表征（目的）這五個(gè)問題，這些問題形成了各種社會(huì)表征理論。

[40]B. Xu et al.， The Gap Between Intelligence and Mind， Cham： Springer， 2022， pp. 292-305.

[41]由H設(shè)計(jì)的人工智能體A，在以下情況下通過了洛夫拉斯測試，且僅在以下情況下通過：A輸出O，O不是硬件錯(cuò)誤之結(jié)果，而是A可重復(fù)過程的結(jié)果；H無法解釋A是如何產(chǎn)生O的。See S. Bringsjord et al.， Creativity， the Turing Test， and the （Better） Lovelace Test， Springer Netherlands， 2000; J. H. Moor， The Turing Test： The Elusive Standard of Artificial Intelligence， Boston： Kluwer Academic Publishers， 2003.

[42]心理測量學(xué)人工智能是一個(gè)致力于建立信息處理實(shí)體的領(lǐng)域，這些實(shí)體至少能夠在所有既定的、經(jīng)過驗(yàn)證的智力和心理能力測試中表現(xiàn)良好，這一類測試不僅包括相當(dāng)嚴(yán)格的智商測試，還包括藝術(shù)和文學(xué)創(chuàng)造力、機(jī)械能力等方面的測試。See S. Bringsjord and B. Schimanski， What Is Artificial Intelligence？ Psychometric AI as an Answer， San Francisco： Morgan Kaufmann， 2003， pp. 887-893.

[43]就是說，當(dāng)且僅當(dāng)一個(gè)信息處理的人工制品能夠在由這個(gè)房間里的成分構(gòu)建的任何測試中取得成功時(shí)，它才能被可信地歸類為通用智能。關(guān)于測試的內(nèi)容，沒有提前通知有關(guān)人工制品的工程師，只有房間里的成分被提前共享。這些成分大致相當(dāng)于對在神經(jīng)生物學(xué)學(xué)科中正常的學(xué)生進(jìn)行測試，判斷他們在其認(rèn)知發(fā)展理論中處于什么階段的公平游戲。See S. Bringsjord and J. Licato， Psychometric Artificial General Intelligence： The Piaget-MacGuyver Room， Paris： Atlantis Press， 2012.

[44]這是在通用人工智能界流傳的幾種潛在的通用智能測試方法，包括沃茲尼亞克咖啡測試、故事理解測試、學(xué)前班閱讀測試等。See B. Goertzel et al.， The Architecture of Human-Like General Intelligence， Paris： Atlantis Press， 2012.

[45]是指表現(xiàn)出真正人類水平的智能的機(jī)器應(yīng)該能夠做許多人類能夠做的事情，這些活動(dòng)中包括人們被雇用的任務(wù)或工作。為了通過就業(yè)測試，人工智能程序必須能夠完成通常由人類完成的工作。然后，人類水平的人工智能所取得的進(jìn)展可通過這些工作中可被機(jī)器所接受的部分來衡量。See N. J. Nilsson， "Human-Level Artificial Intelligence？ Be Serious！" AI Mag， 2005， 26（4）.

[46][47]N. Mikhaylovskiy， "How Do You Test the Strength of AI？" International Conference on Artificial General Intelligence， Springer， 2020， pp. 257-266.

[48]E. Ozkural， Omega： An Architecture for AI Unification， Springer， 2020， pp. 267-278.

[49]R. J. Solomonoff， "Progress in Incremental Machine Learning，" Le Journal De Physique Colloques， 2003.

[50]V. Targon， Experience-Specifific AGI Paradigms， Springer， 2020， pp. 322-326.

[51]Silvia et al.， "A Short Review of Symbol Grounding in Robotic and Intelligent Systems，" KI-Künstliche Intelligenz， 2013， 27（2）， pp. 129-136.

責(zé) 編∕楊 柳 美 編∕梁麗琛