人工智能實現(xiàn)意向性的可行性研究

【摘要】人工智能是下一次工業(yè)革命的核心領域，是關乎人類未來發(fā)展的重要技術，積極為人工智能這個重要領域提供理論指導是哲學學科義不容辭的責任。經(jīng)典人工智能與人類意識的差距極為明顯，橫亙在二者中間的大山便是意向性。塞爾認為經(jīng)典人工智能只是句法機而非語義機，無法理解語義，無法表達直觀的真理，亦不可能具備意向性。然而人工智能技術經(jīng)過多年迅猛發(fā)展，如今的新式人工智能與早期的經(jīng)典人工智能已經(jīng)大不相同，從表面上看已經(jīng)超越了塞爾的中文屋。但人工智能是否能“理解”事物，尚未有定論。本文的主要目標是研究為人工智能賦予意向性的可行性。

【關鍵詞】人工智能；意向性；塞爾問題

一、關于人工智能否擁有意向性的爭論

圖靈于1950年發(fā)表的文章《計算機器與智能》引發(fā)了科學界和哲學界的廣泛關注，1956年的達特茅斯會議中，香農(nóng)、馬文·明斯基等人將“機器模仿人類智能”這一領域命名為人工智能。限于時代科技水平，當時科學家和哲學家們所設想的人工智能，現(xiàn)在看來其實只是一種“貨艙龐大的自動售貨機”。

最早占據(jù)主流的學說是以艾倫紐厄爾和西蒙為代表的符號主義，他們主張用邏輯推理來模擬智能，通過符號表征模擬抽象思維，模擬包括語義在內的語言行為。但他們的主張建立在符號和邏輯上，只能做到對形式結構的模仿，遭到了許多學者比如約翰塞爾和德雷福斯的批判。約翰塞爾批評當時的所謂人工智能是在符號主義的旗幟下，機械地將符號進行形式轉換，不能被稱為智能，而智能的關鍵在于意向能力，即意向性，他認為，人類認知的最重要特征是意向性，而經(jīng)典人工智能并不能具備意向性。約翰塞爾所說的意向性概念，其內涵可以總結為：表示心智體的心智，通過各種形式，意指世界上的物體和事態(tài)。他的著作《心靈、大腦與程序》中有提出，圖靈測試是一種“行為主義”的見解。他認為當時的經(jīng)典人工智能運行方式就像一個“中文屋”：塞爾本人完全不懂中文，他假設自己坐在一個密閉的屋子中，與屋外的人交流只能靠傳遞紙條。手頭有一本內容豐富詳細的中英文工具書，屋外的人用中文字條向塞爾提問，他拿到紙條后，將紙條上的符號與中英文工具書的內容進行比對，然后根據(jù)中英文工具書的指示提交回答。屋外的人會以為屋內的人懂中文，但實際上屋內的塞爾對中文一竅不通，中文紙條對他來說是抽象的藝術品，他僅僅是機械地依照工具書的指示行動[1]。這個實驗是在約翰塞爾的著作《心靈，大腦與程序》中提出的，這樣的一個中文屋可以通過圖靈測試，但其本質上只是一臺句法機器，并不能理解語義，遑論意向性。德雷福斯也否認經(jīng)典人工智能擁有意向性，他在著作《計算機不能做什么》中表示：“邏輯原子論的本體論不包含邏輯原子論的認識論。即使世界是當作邏輯上獨立的信息被掃描攝入計算機的，也不意味著我們可以先驗地指出世界能仿制下來的論斷。經(jīng)典人工智能的認知模擬企圖提出因為世界可以分解成信息單位，所以能用形式化規(guī)則加以解釋的先驗性論斷，結果表明正是它的反面。”[2]

除此之外，還有許多學者持有與約翰塞爾類似觀點，比如佛羅扎（B.A.Forouzan）從語義角度出發(fā)，認為經(jīng)典人工智能無法理解它所接收和儲存的信息的具體含義，它的眼中只有0和1，當它只是將“經(jīng)由輸入設備接收到的數(shù)據(jù)，經(jīng)過預先設定好的規(guī)則，轉化后形成的新數(shù)據(jù)”交由輸出設備將數(shù)據(jù)解碼。在此過程中，經(jīng)典人工智能根本沒有“理解”這個舉動，或者說經(jīng)典人工智能根本無法理解語義。杰夫霍金斯在其著作《人工智能的未來》一書中提到，意向性是人類獨有的生理機能。經(jīng)典人工智能是對人類神經(jīng)元運作模式的簡單模仿。而人類至今沒有研究透徹人類大腦的運作模式，所以不可能實現(xiàn)意向性這一人類獨有的生理機能。聯(lián)結主義的領頭人岡德森（Keith Gunderson）不僅贊成約翰塞爾的觀點，并且還想要更進一步。他提出機器模擬人類智能的出路在于，在構架上模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡。機器對信息的處理不能采用符號化也不能采用形式化，應當在生物層面上模擬人類智能。不過限于當時的技術條件，他未能擺脫符號主義的束縛，聯(lián)結主義依舊是在計算主義的范圍里原地打轉。但后來問世的BP算法和MP腦模型等成果，以及阿卜比在其著作《大腦，機器和數(shù)學》中提出的強化學習辦法，對人工智能的邏輯性能和學習能力提升有重大貢獻。但沒有解決為人工智能賦予意向性的難題。

也有許多學者對約翰塞爾的理論表示反對。丹尼特認為，約翰塞爾所舉中文屋的例子中，坐在屋內的人雖然無法理解中文，但需要理解中英文工具書即規(guī)則，才能準確地回答屋外人的提問。既然約翰塞爾認為意向性來自神經(jīng)元蛋白的進化，那么神經(jīng)元蛋白是否等于人類的“工具書”呢？肯尼斯博伊德也有類似的質疑，中文屋中的人不懂中文，但不等于沒有智能，因為如果完全沒有智能，就無法通過“工具書”即規(guī)則來回答問題。如果完全沒有智能，就無法完成符號間的匹配。既然他能完成符號間的匹配，就有理由說他初步具備了智能。還有一些對賦予人工智能意向性抱有樂觀態(tài)度者，如著名學者瑪格麗特博登，在其著作《人工智能哲學》的開篇提到，只要大腦生成意向性的能力是清楚的，那么這種運行方式就能應用于人工智能。彭羅斯在其著作《皇帝新腦》中批評約翰塞爾的“意向性是人腦生理機能，是神經(jīng)元蛋白進化的結果”理論，說這是一種獨斷的教義。他指出：“大自然為何要這么不厭其煩地去演化意識的頭腦呢？”又說：“這對于得到科學的精神理論沒有什么用處。也許除了生物系統(tǒng)（而我們剛好是這樣的系統(tǒng)）的演化來的歷史的‘方式’以外，關于它有什么特殊的東西特地被恩準獲得意圖性或語義性？”[3]

從辯證唯物主義的角度看，約翰塞爾所秉持的意向性理論即意向性是神經(jīng)元蛋白進化的結果這一說法過于接近機械唯物主義。如果僅從生物角度看，人腦在整體結構上與猴子等靈長類動物差別并不算太大，但猴子并不被承認擁有意向性。即使是人類，如果脫離人類社會太久，也會喪失一部分甚至全部的人類思維。全世界各地都發(fā)現(xiàn)過被動物撫養(yǎng)長大的幼兒，或者被困無人山林太久的獵人，他們即使回歸人類社會也無法與人正常交流，這種“野人”狀態(tài)恰恰證明了意向性絕不是簡單的生物進化的產(chǎn)物，不是完全由神經(jīng)元蛋白決定的。這一點上，梅洛·龐蒂的身體指向的意向性理論更能作出合理解釋。

二、未來人工智能可以擁有意向性的依據(jù)

在論證人工智能可以擁有意向性之前，我們需要澄清意向性這個概念的定義。通過閱讀國內外數(shù)十年來的文獻，我們可以非常清晰地察覺到，各個學者在討論人工智能能否擁有意向性這個話題時，對意向性的定義完全不同。有的學者如約翰塞爾對意向性的定義是：表示心智體的心智，通過各種形式，意指世界上的物體和事態(tài)；有的學者則奉行胡塞爾的觀點，意向性是對某物的意識，我們的意識所指向的東西都是意向之物；有的學者的理論建立在海德格爾的意向性概念上，認為意向性是自身指向，是自身朝向某物的行為。而分析哲學的學者則有很多人在論證中使用海爾的理論，認為意向性是心理狀態(tài)的投射性，是一種關于對象的傾向或者說指向。還有許多學者奉行梅洛·龐蒂、薩特等人的學說。眾說紛紜，沒有一個統(tǒng)一的標準，討論并不建立在同一個理論基礎上。但其實我們仍然可以在浩瀚繁雜的學說中找到一個大多數(shù)人都同意的觀點。在眾多研究路徑中，“指向”是大多數(shù)人都提到的關鍵。在胡塞爾的學說中，是意向行為指向意向相關項；在海德格爾的學說中，是自身指向；約翰塞爾的理論則是語言符號指向語義。這里產(chǎn)生了一個機會，也許可以通過讓人工智能模擬指向的發(fā)生機制，以求向獲得意向性靠攏。

所有有關意向性的學說都承認的一點是，“指向”一定是a指向b，即指向是一對相關聯(lián)的事物，不是單獨存在的。指向性是意向性的核心特征之一，意向性總是主體意識活動指向某物。高新民在《人工智能的瓶頸問題與意向性的建筑術》中提出“關系性指向”。用模擬關系與外界聯(lián)系起來，只要有相應對象進入視野，便可以產(chǎn)生“指向”，這樣可以使在模擬關系中形成的模型完成指向行為。與人的意向對象相同，人工智能指向的對象也可以是非實在的對象。抽象性質也可以成為人工智能指向的對象。如果能實現(xiàn)這一步，實際上人工智能已經(jīng)可以算是擁有初步的理解語義和抽象思維的能力了。

以上是一種基于指向這個線索的，對賦予人工智能意向性的理論探討。而基于人工智能領域的，“進化機器人”學科的理論，還有新的路徑可供探索。

進化機器人的思路我們并不陌生，我們都知道生物圈從單細胞生物最終進化為現(xiàn)代生物圈的大致歷程。進化機器人理論是模擬并加速了這一數(shù)億年的過程。首先制造出數(shù)量足夠的、屬性各異的個體，放置于預設的環(huán)境當中，檢查并篩選其中表現(xiàn)良好的個體。接著保留且重組它們的屬性，并加入足夠數(shù)量的新個體。然后不斷重復這一流程，就像生物在地球環(huán)境中繁衍、淘汰、物競天擇一樣，直到留存下來的樣本性質穩(wěn)定，不再發(fā)生大的改變，這些樣本就是進化后的機器人。這一理論早已投入使用，在優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)方面有亮眼表現(xiàn)。

人類是在漫長的歲月中一代代進化出來的，而進化機器人在實驗室環(huán)境中的進化速度，或者說速率遠遠高于人類在自然環(huán)境中進化的速率。不過實驗室能提供的環(huán)境樣本遠小于地球環(huán)境，但如果設備性能上有巨大突破，也許我們可以通過重走進化路，制造出擁有與我們類似智能的機械生命。以目前的計算機算力，尚無法完成面面俱到的進化環(huán)境的構建，進化機器人進化出與人類類似的智能似乎遙遙無期。但我們仍有其他辦法，比如多智能主體系統(tǒng)。有一個由多國共同出資成立的“智能物理自主體基金”，研究為人工智能搭建心理，產(chǎn)生心理狀態(tài)，并由它駕馭并驅使智能體行動。羅素給人工智能的定義就是從環(huán)境中接收感知并做出行為的智能體。史忠植在《智能主體及其應用》中提到，一個智能體的狀態(tài)由諸如信念、決定、能力以及承諾等部分構成?；诖耍粋€智能體的狀態(tài)通常叫做心理狀態(tài)……可以用一種擴充形式的標準認知邏輯來描述[4]。多智能主體系統(tǒng)在架構上模擬了人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡，采用的是多方并列運行的分布式系統(tǒng)，這樣的系統(tǒng)可以兼顧內在與外在，不僅能實現(xiàn)一定程度的主動性，還能實現(xiàn)指向的功能，它可以接收和識別周圍環(huán)境的信息并作出相應的反應。與其他構架模式相比，多智能主體系統(tǒng)在給人工智能賦予意向性這方面有顯著優(yōu)勢。

三、可能為人工智能賦予意向性的構架方式

筆者認為人工生命進化也許是為人工智能賦予意向性的可行之路，以目前的科技水平直接解析并模仿人腦困難重重。直接為人工智能構建意向性，人類連自己的意識運行機制都尚未完全理解，更遑論做到為人工智能構建意向性。但我們人類的意識，是在進化中取得的。作為大自然數(shù)億年進化的產(chǎn)物，也許我們可以通過“復現(xiàn)大自然的實驗”來得到擁有近似人類智能的新產(chǎn)物。人類至今也未能理解葉綠體將二氧化碳轉化為氧氣的原理，但不妨礙我們植樹造林降低二氧化碳濃度并制造氧氣，我們不必理解關于水稻的全部知識也能通過種植來獲取食物。同樣的道理，我們目前的科技和哲學水平尚不能完全解析人類的大腦和意識，但我們知道人類是如何進化而來的。

人工生命進化產(chǎn)生于20世紀80年代，Christopher Langton提出了人工生命的概念，人工生命進化就是為機器人提供人工模擬的生物進化環(huán)境，在這種環(huán)境中，實驗者可以通過操縱環(huán)境因素，引導機器人向人類智能進化。人工生命進化模式相比于其他的模式如符號主義、聯(lián)結主義等有相當大的優(yōu)勢。符號主義主張用邏輯推理來模擬智能，通過符號表征模擬抽象思維，模擬包括語義在內的語言行為。這種模式缺陷太大，不可能發(fā)展出意向性，甚至可以說這種模式制造出的機器連絲毫的進步空間都沒有。而人工生命進化則時時刻刻可以通過模擬進化環(huán)境來改良自己。聯(lián)結主義主張模仿人類大腦，就像制造機械臂一樣制造機械腦，不過人類骨骼肌肉與人腦的復雜程度相比，就像石子與山脈，不可同日而語。聯(lián)結主義或許在未來有實現(xiàn)的希望，但以眼下人類的科技水平是不可能實現(xiàn)的。在這一點上人工生命進化有著巨大優(yōu)勢，因為人工生命進化模式并不需要理解人腦到底是如何運作的，只需要盡可能地還原進化環(huán)境，引導機器人向智能進化即可。進化就像一個技術黑盒，聯(lián)結主義企圖打開黑盒弄清規(guī)則，人工生命進化則只需要保證好好利用黑盒即可。用人工生命進化的方式為人工智能賦予意向性的流程大致有以下幾步：首先制造一個有龐雜且無序的數(shù)據(jù)形成的環(huán)境，將大量應用簡單算法的機器人放入其中（就像古老年代里地球惡劣環(huán)境中的第一批單細胞生物），使用適應性函數(shù)測試機器人的接收信息的能力，挑選出接收信息能力強的機器人進行復制，再使用適應性函數(shù)測試機器人分辨不同信息的能力……以此循環(huán)往復，實驗室中的機器人接收、分辨、輸出信息的能力逐漸都有顯著提升，再向環(huán)境中加入大量新數(shù)據(jù)，并通過不同的適應性函數(shù)引導機器人的進化方向。在這里，實驗者扮演了物競天擇中的天。經(jīng)過大量引導后，機器人會呈現(xiàn)出能感知環(huán)境并作出相應反應的特點，但我們人類并未賦予它這一特性，這種指向的能力是機器人自己進化出來的。如果能做到這一點，那么就說明機器人擁有了指向能力，也就有希望擁有意向性。人工生命進化模式有著其他模式無法比擬的優(yōu)勢，這種模式訓練出來的機器人，具有應對復雜多變環(huán)境的能力，并非以往只能應付預設環(huán)境的經(jīng)典人工智能。

四、結語

科學技術和哲學思想作為生產(chǎn)力的一部分，需要為人類的全面發(fā)展服務，要以人為本。人工智能是這個世紀科學發(fā)展的核心領域，各行各業(yè)都深受人工智能的影響，在人工智能尚未發(fā)展成熟的今天，就已經(jīng)有大量人工智能進入各項生產(chǎn)領域，極大提高了社會生產(chǎn)力，為人類生活帶來了諸多便利。如2020年，《自然》上發(fā)表了谷歌人工智能在生物學領域的研究成果，人工智能根據(jù)氨基酸序列準確地預測了蛋白質的三維形狀，這是過去科學團隊需要十數(shù)年才能完成的成果?？梢娙斯ぶ悄転樯锖歪t(yī)學領域帶去了巨大福音。同時，人工智能在輔助駕駛、物流管理等生產(chǎn)領域也有令人驚嘆的表現(xiàn)。部分領域由于人工智能的加入，人們已經(jīng)形成了新的生活習慣。綜合來講，研究為人工智能賦予意向性就是在推動人工智能學科的發(fā)展，一旦研究出切實可行之方法，人工智能的整體水平將會取得階段性提升，極大提高社會生產(chǎn)力，為人民謀到更大的福祉。從提高生產(chǎn)力的角度看，賦予人工智能意向性是可以推進社會主義建設的重要研究。

人工智能因其計算能力強大，涉及行業(yè)廣泛，具有巨大能量，這股巨大能量如果失去控制，將是巨大危機。因此，對于人工智能的意向性相關的研究，有助于我們加強對人工智能的控制，不僅可以更高效率地利用人工智能的算力，減少浪費增加產(chǎn)出，同時也可以降低人工智能失控的風險。通過研究人工智能的意向性，可以推動認知科學的發(fā)展，在研究人工智能意向性的過程中，也是在研究人類自己的心靈世界，這項研究不僅會為哲學一門學科帶來進步，還能給心理學等學科帶來靈感和啟發(fā)。

本文圍繞人工智能的意向性這一核心，對人工智能概念、意向性概念作了分析，簡述了目前學界的研究情況，提出了為人工智能賦予意向性的理論依據(jù)，并提出了可行性方案。筆者首先闡釋了自20世紀50年代開始人工智能領域主要的學說流派，如圖靈對人工智能的定義及圖靈測試，以西蒙等人為代表的符號主義，以及約翰塞爾和德雷福斯等人對符號主義的批判以及他們提出的新理論，如約翰塞爾的“中文屋”實驗。還簡述了岡德森等聯(lián)結主義的主要理論，以及諸多專家如彭羅斯、丹尼特和博登等人的理論。在第二章，筆者為人工智能可以擁有意向性這一論點添加理論依據(jù)，在諸多學派的理論中找到“指向”這一共通之處，通過為人工智能添加指向的能力間接賦予意向性，而后闡述進化機器人和智能主體系統(tǒng)理論作為額外的理論支撐。在第三章，筆者著重闡述了人工生命進化模式，對比了人工生命進化模式與其他模式的不同，得出人工進化模式具有其他模式?jīng)]有的優(yōu)越性能，并且更智能，在現(xiàn)有科技水平下更有希望實現(xiàn)等諸多優(yōu)點?？偠灾?，人工智能技術目前尚未擁有意向性，但無論是技術方面還是哲學理論方面都在快速發(fā)展，并且有許多假說，目前看來頗具實現(xiàn)的希望。雖然發(fā)展途中仍有許多工作要做，面臨諸多困難，但相信在學界共同努力下有望取得階段性的突破。

參考文獻：

[1]塞爾.心靈、大腦與程序[M].劉西瑞，王漢琦，譯，上海：上海譯文出版社，2006：94-95.

[2]德雷福斯.計算機不能做什么[M].寧春巖，譯.北京：生活·讀書·新知三聯(lián)書店，1986：297.

[3]彭羅斯.皇帝新腦[M].許明賢，吳忠超，譯.長沙：湖南科技出版社，2007：471.

[4]史忠植.智能主體及其應用[M].北京：科學出版社，2000：151.

[5]魏屹東.人工智能的“認知轉向”——通向通用人工智能的必由之路[J].山西師大學報（社會科學版），2024，51（05）：9-17.

作者簡介：

岳雨樺（1999.9-），男，湖南衡陽人，西北師范大學碩士研究生，研究方向：外國哲學。