人工智能基礎(chǔ)評論

1、.：.；人工智能根底評論程煉北京大學(xué)哲學(xué)系內(nèi)容提要：人工智能的根底問題涉及人工智能的能夠性和局限性問題。圖靈的智能實際和機器思想的觀念在本章中得到闡發(fā)。本章的主要內(nèi)容是回應(yīng)兩種在哲學(xué)文獻(xiàn)中反復(fù)出現(xiàn)的論證，一個運用哥德爾定理，一個運用景象學(xué)學(xué)說，兩者都聲稱計算機才干與人類智能之間在原那么上存在著不可填補的溝壑。本文試圖證明，這兩個論證都沒有勝利地證明這個溝壑的存在。什么是人工智能？ 人工智能最初是作為計算機技術(shù)尤其是軟件技術(shù)的一個分支而出現(xiàn)的，經(jīng)過幾十年的實際與實際活動，獲得了宏大的成就。在其開展過程中，哲學(xué)、心思學(xué)、言語學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等領(lǐng)域的大量思想和方法不斷地滲入進(jìn)來，以致于今天訊問“終究什么

2、是人工智能？時，即使讓有權(quán)威的專家們來回答，答案也是不盡一樣的。根據(jù)某種普通的定義，人工智能是使計算機做聰明的事情的藝術(shù)。這個定義雖然看起來抓住了人工智能的精神，但它不夠詳細(xì)，還有一些別的看法：1作為軟件工程的一個分支，人工智能僅僅是一些編制程序的技巧，它們使得計算機可以診斷疾病、了解自然言語等等。 2作為一門計算機科學(xué)實際，人工智能是關(guān)于編程的一種獨特想象。 3作為哲學(xué)的分支，人工智能是一種實驗認(rèn)識論：知識是什么？在計算機或人的心靈中知識如何被表達(dá)？4作為一門心靈mind科學(xué)，人工智能表達(dá)了這樣一個思想：心靈根本上是一種處置信息的機制。在最深的層次上，人工智能試圖對這個偉大的未決問題做出奉獻(xiàn)

3、：心靈如何從非心靈中產(chǎn)生出來？站在不同的角度看人工智能，它就會呈現(xiàn)出不同的圖像。在上面的前兩個定義中，人工智能被當(dāng)作一門技術(shù)，而后兩個定義將人工智能看作一種思想。但在種種差別背后隱藏著一種原始的一致性，即人工智能作為一種科學(xué)探求，它正在或試圖到達(dá)什么目的。普通說來，貫穿人工智能的全部歷史，它的目的在兩個方面：1建造強有力的安裝以盡能夠多地或全部地完成通常以為只需人類才干完成的任務(wù)；2提出精致的、基于實證的新實際以解釋人類的精神生活。圍繞這兩個目的所進(jìn)展的任務(wù)正好分別構(gòu)成了人工智能的實際活動和實際活動。人工智能誕生的初期，在這兩個方面都出現(xiàn)了令人矚目的成果。許多研討者因此提出了更加雄心勃勃的想象

4、，他們試圖將人工智能看成是一門普通的智能科學(xué)，即看成是認(rèn)知科學(xué)的中心。它的目的變成：提供可以解釋或答應(yīng)以使我們復(fù)制人類的全部心思景象的系統(tǒng)的實際。因此，在人工智能新定義中，“計算機反而消逝了。人們津津樂道的是一些籠統(tǒng)概念，如表達(dá)representation、計算computation、心思圖像mental image等。 大多數(shù)研討者都成認(rèn)，人工智能作為一門學(xué)科曾經(jīng)成熟，但是，那些樂觀主義者的雄心勃勃的綱領(lǐng)能否實現(xiàn)，卻不能夠僅靠設(shè)計計算機系統(tǒng)、編寫程序來處理。有一類問題深深地與我們的哲學(xué)探求相聯(lián)絡(luò)著，它們一定伴隨著人工智能的全部歷史困惑著我們，這就是人工智能的根底問題。簡單地說，“人工智能的能

5、夠性與局限性是這些根底問題的中心。英國天才數(shù)學(xué)家阿蘭圖靈Alan M. Turing于1950年發(fā)表的著名長文“計算機器與智能，可以看作是人工智能根底研討的濫觴。 圖靈，“計算機器與智能“Computing Machinery and Intelligence, Mind, vol. 59, No. 2361950，第433460頁。 在這篇文章中，圖靈明確地提出了這樣的問題：“計算機能思想嗎？為了回答這個問題，圖靈設(shè)計了一種“模擬游戲。想象有三個人，一個男人甲、一個女人乙和一個提問者丙。丙可以是任何一種性別，與甲和乙隔分開來。這個游戲的目的是讓丙經(jīng)過交談確定甲和乙哪一個是男人，哪一個是女人。

6、為此，丙輪番向甲和乙提出問題，甲和乙依次給予回答問答可借助打字機進(jìn)展。假設(shè)在一段時間內(nèi)，丙無法分辨甲和乙的性別，那么就在游戲中失敗了；反之，那么獲勝。圖靈想象，如今假設(shè)用一臺計算機替代甲和乙中的一個，游戲就變成讓丙來識別兩個回答者中哪一個是人，哪一個是機器。假設(shè)提問者無法識別，我們能說這臺機器有智能嗎？圖靈的回答都是一定的。圖靈的論點后來引起了廣泛的爭議，這里作一些廓清的任務(wù)是有必要的。我們把用圖靈游戲來測定智能時所涉及的問題分為兩個方面，一個是技術(shù)方面，另一個是原那么方面。從技術(shù)方面看，圖靈的原始論文在許多細(xì)節(jié)上是不明晰的。首先，模擬游戲需求進(jìn)展多長的時間才算分出勝負(fù)，三、五分鐘還是數(shù)日？假

7、設(shè)時間太短，提問者從回答中得不出足夠的信息，太長，機器能夠死機，人能夠累趴下。其次，交談的內(nèi)容能否有限定？第三，智力多少是個程度上的事情，某些人智力超群，另一些人愚不可及，更多的人處于中間地帶。一臺機器能夠騙過一個智力平平的提問者，但在一個專家面前卻過不了幾招。第四，提問者的客觀要素顯然能影響到游戲的結(jié)局。我們是隨意指定提問者，還是需求做一定的選拔？一切這些問題都能引發(fā)人們思索圖靈游戲能否是一個真實可行的方案。我無意在這里進(jìn)一步討論這類問題，由于處理它們依賴于更多閱歷探求。但是，我想指出的是，即使人們可以勝利地就這些問題達(dá)成共識，還有另一類更實際性的問題沒有觸及，而這后一類問題是我更為關(guān)注的。

8、許多人以及大量哲學(xué)文獻(xiàn)都留意到，圖靈提出的智能觀念是行為主義的。哲學(xué)上的行為主義主張，在內(nèi)部的心思形狀和外部行為之間存在著概念上的聯(lián)絡(luò)，也就是說，我們在議論心思形狀時，只不過是議論行為或行為的傾向。但是，圖靈的想象并非簡單地建立在行為主義預(yù)設(shè)上。圖靈對普通意義上的行為并無太大興趣，他并未主張，假設(shè)一臺機器在行為方式上與真人無法區(qū)分，那么這臺機器就像真人一樣具有心思形狀，或者更詳細(xì)地講，具有智能。在圖靈的模擬游戲中，機器只需展現(xiàn)一種特殊的行為言語行為verbal behavior，而在許多實際家看來，單有在言語方面與人類無法區(qū)分的表現(xiàn)，既不是一個東西具有智能的必要條件，也不是充分條件。實踐上，圖

9、靈并沒有主張，不能經(jīng)過圖靈實驗的系統(tǒng)就是沒有智能的。圖靈的意思是，假設(shè)一個系統(tǒng)在一段合理的時間內(nèi)可以像一個人一樣進(jìn)展日常交談，這就足以讓我們斷定它是有智能的，也就是說，在模擬游戲中獲勝是一個系統(tǒng)有智能的充分條件。根據(jù)我們的日常看法，智能可以用許許多多方式表達(dá)出來，演算習(xí)題、下棋、創(chuàng)作文藝作品等都是可以看作是智能的展現(xiàn)。為什么圖靈對言語行為情有獨鐘呢？思索這個問題可以讓我們領(lǐng)略圖靈想象的優(yōu)美和深化。我們知道，今天的計算機可以執(zhí)行和完成許多從前被以為只需聰明的人類才干從事的義務(wù)。但是，我們大多數(shù)人不愿成認(rèn)迄今為止的計算機是有智能的。鑒于這種情況，美國耶魯大學(xué)的人工智能專家德魯麥克德莫特Drew M

10、cDermott在1997年IBM計算機深藍(lán)擊敗卡斯帕羅夫后評論道：“去年1996，在加里卡斯帕羅夫象棋取勝IBM計算機深藍(lán)后，我通知我的人工智能導(dǎo)論課的學(xué)生說，計算機要挑戰(zhàn)最好的人類，還需許多年。既然曾經(jīng)證明我和許多其他人都是錯的，許多人不斷急于要我們置信，深藍(lán)并不真正具有智能，而且這場勝利與人工智能的未來無甚干系。雖然我贊同這臺計算機不是非常有智能，但是，說它根本不顯示任何智能卻是根本誤解了它所做的事情和人工智能的目的和方法。確實，深藍(lán)的才干非常狹窄。它不能認(rèn)識、更不能拾起一枚棋子。它甚至也不可以談?wù)勊@勝的那局棋。既然智能的本質(zhì)似乎是在種種情形下發(fā)明性的反響才干，我們難以在這一點上說這臺

11、機器有多少智能。 德魯麥克德莫特Drew McDermott，“對，計算機能思想Yes, Computers Can Think，1997年5月14日。深藍(lán)的才干是狹窄的，算題、寫詩、作畫的機器依然在才干上是狹窄的，我們不情愿將智力賦予它們，是由于我們以為智力是遠(yuǎn)為廣大的才干。圖靈選擇言語才干作為智能測試的規(guī)范，我們難道不能同樣說這種才干是狹窄的嗎？在圖靈看來，回答能否認(rèn)的。說話的才干在一切智力中是獨特的和涵蓋性的。圖靈實驗并不限定交談的話題，模擬游戲的參與者可以就職何標(biāo)題展開言語上的交流。假設(shè)我們將兩臺機器做一個比較，這一點就更容易了解。假設(shè)有一臺機器，深紅，它在圖靈的模擬游戲中勝出。我們可

12、以比較一下深紅與深藍(lán)的智力。深藍(lán)只能下棋，而深紅可以議論廣泛的話題包括象棋以及深藍(lán)的獲勝局。實踐上，假設(shè)深紅根本不會下棋，它也不能夠聰明地議論下棋。當(dāng)然，深紅在某種程度上可以被以為是“夸夸其談或“紙上談兵，假設(shè)在棋盤上與深藍(lán)競賽會敗得一塌糊涂。但這并不重要，世界上沒什么人在棋上能與卡斯帕羅夫相比，但他們都可以是有智能的；甚至一個完全不會下棋的人，也可以是有智能的。圖靈愉快的想象的背后隱藏著這個思想，即，交談才干不僅僅是諸多智力的一種，更為重要的是，交談才干是一種可以至少在某個程度上表現(xiàn)其他諸多才干的才干，是一種涵蓋性的廣大的才干。套用一句話，“智能一枝花，全靠嘴當(dāng)家。圖靈在他的經(jīng)典論文中做過如

13、下預(yù)言：“我置信，在大約50年的時間里，人類有能夠用大約109的存儲量給計算機編程，讓其玩模擬游戲，它們玩得如此之好，致使一個平常提問者在5分鐘的提問之后做出正確的區(qū)分的時機缺乏70%。我置信本20世紀(jì)末，人們的說法以及普通有教育的觀念將大大改觀，人們將可以議論機器思想而不感到抵觸。 圖靈，“計算機器與智能，第442頁。今天看，這個預(yù)言即使不能說完全失靈，至少沒有得到實際上的支持。有一些哲學(xué)家和人工智能研討者從其他角度論證人工智能的局限。我把這類論證分為兩類：第一類：有一些先驗證聽闡明，計算機系統(tǒng)依其本性，在模擬人類智能方面存在原那么上的制約，因此，人類構(gòu)造的任何計算機系統(tǒng)都不能夠經(jīng)過圖靈實驗

14、；因此，人類的智能不能用計算機模型來解釋；因此，機械論的智能觀念是錯誤的。第二類：即使計算機系統(tǒng)可以經(jīng)過圖靈實驗，依其本性，它們也不具有與人類一樣的智能，因此試圖用計算機模型來解釋人類智能的努力是無法勝利的。美國哲學(xué)家約翰塞爾John Searle于1980年提出的“漢字屋論證Chinese Room Argument是第二類論證的代表。 塞爾，“心靈、大腦與程序Minds, Brains, and Programs，初次發(fā)表在Behavioral and Brain Science 1: 417-424,1980上。這篇文章后來被許多文集收錄。對塞爾論證的評論，參見第3章“論人是機器。 對于

15、這一類論證，我在這里不作討論。我的主要興趣集中在第一類論證上。這類論證試圖從原那么調(diào)查計算機具有的才干。這里有兩點值得留意。首先，人工智能是一門詳細(xì)的學(xué)科，有閱歷探求的一面。而科學(xué)是一種構(gòu)造性的任務(wù)，它需求確立何為世界中的現(xiàn)實以及描寫現(xiàn)實之間的關(guān)系。作為一門科學(xué)，人工智能的實際目的是提出一種廣義的智能實際或模型，以取代群眾心思學(xué)中蘊含的昏暗不清的常識智能觀。哲學(xué)，就其作為最普通的概念上的任務(wù)而言，不能夠替代閱歷的察看斷言閱歷世界中的現(xiàn)實，雖然它必需議論這些現(xiàn)實。哲學(xué)討論的是各種判別之如何能夠的方式，亦即確立這些判別賴以成立于其中的框架和建立于其上的根底。因此，我們需求弄清人工智能的根本思想在多

16、大程度上和何種意義上與我們擁有的其他信心和知識相協(xié)調(diào)或相抵觸。其次，哲學(xué)對于人工智能有其獨立的批判功能。人工智能中某些規(guī)范的變化?？梢灾苯油渡涞秸軐W(xué)史上一些思潮的更替之上，而這些思潮的更替往往是先于人工智能的實際活動的。在此種意義上，哲學(xué)的啟發(fā)對于人工智能實際變得重要起來。人工智能研討中存在著多種任務(wù)背景，它們各自擁有本人的哲學(xué)信條，多種的思想之間的競爭既是人工智能前進(jìn)的動力，又是這個領(lǐng)域顯得有些混亂的根源，對它們進(jìn)展清理和評價也是很有必要的。下面我要面臨的是兩個哲學(xué)上反對人工智能能夠性的論證，一個是從邏輯的角度上提出的，一個是形而上學(xué)的。我們的主要義務(wù)有兩個：計算機的才干何處？計算機模擬人類

17、心靈能否存在某些原那么上的限制？對于這兩個問題，我們不能夠從哲學(xué)的各個方面進(jìn)展分析，我們只是從兩個主要的領(lǐng)域邏輯和形而上學(xué)中的某些論證中做出關(guān)于人工智能根底的評論。計算機的才干人工智能需求經(jīng)過物理載體來實現(xiàn)，這些載體就是各種計算機系統(tǒng)。對人工智能根底的調(diào)查必定要涉及計算機系統(tǒng)的方式特性。這種特性對于人工智能的真正含義何在呢？讓我們依次調(diào)查三個概念：方式系統(tǒng)、圖靈機和物理實現(xiàn)。一個方式系統(tǒng)由四個要素構(gòu)成：1字符，2構(gòu)成合式公式的語法規(guī)那么，3公理，4推理規(guī)那么。字符指的是一堆方式標(biāo)志tokens，一個方式系統(tǒng)選擇哪些符號，通常出于運用方便的思索。人們通常從大小寫英文和希臘文字母、標(biāo)點符號、常用的

18、邏輯符號、阿拉伯?dāng)?shù)字以及數(shù)學(xué)符號中挑選一個系統(tǒng)所需求的字符。語法規(guī)那么指定哪些符號串構(gòu)成簡單的語句以及如何將簡單與聚合成為復(fù)雜語句，按照語法規(guī)那么合成的句子被稱為“合式公式well-formed formula。一個方式系統(tǒng)通常給出一組合式公式作為公理或者根本假設(shè)，推理規(guī)那么那么指定一些嚴(yán)厲的步驟用公理去推導(dǎo)或“證明該方式系統(tǒng)的定理。更確切地講，一個公式F在某個系統(tǒng)中得到證明，當(dāng)且僅當(dāng)存在一個有限的證明系列，該系列終結(jié)于被F，而F之前的任一個公式要么是一個公理，要么是經(jīng)過推理規(guī)那么從上一個公式得出的。一個方式系統(tǒng)雖然本身可以被有限地描畫，由于它的四要素在數(shù)量上都是有限的，但它可以證明無窮多條定

19、理。例如，皮亞諾算術(shù)只需五條公理，但從它們可以推出無數(shù)算術(shù)定理。數(shù)學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，ZF策梅洛-弗蘭克爾集合論中的公理加上命題演算和謂詞演算所構(gòu)成的方式系統(tǒng)，可以證明全部古典數(shù)學(xué)的定理！由于公理是自明的，推理是嚴(yán)厲的，從兩者得到的定理就是有穩(wěn)定根底的，因此，這種方式化方法催生了一門學(xué)科分支，被稱為數(shù)學(xué)根底?？茖W(xué)家們還樂于將這種方法推行到其他學(xué)科，如概率論和某些物理學(xué)分支，這是題外話。方式系統(tǒng)的意義還不只限于這些，更有趣的是，它們可以經(jīng)過純粹機械的過程自動化。一個純粹機械的過程可以稱為一個算法。假定我們從一個方式系統(tǒng)的字符中恣意合成一個符號串，一個算法對這個符號串做三件事：首先，經(jīng)過一個有限的過程確定

20、這個符號串是不是一個合式公式，其次，經(jīng)過一個有限過程確定該符號串是不是一個公理；最后，經(jīng)過一個有限過程將這個符號串與任何一組有限的合式公式結(jié)合起來，確定該符號串能否是根據(jù)推理規(guī)那么從那組合式公式推導(dǎo)出來的。我們說一個算法是機械的，是指這里的“確定、“推導(dǎo)并不是心思學(xué)意義上的，機械過程完全根據(jù)語形syntax進(jìn)展操作。當(dāng)然，具有心思形狀的人類也可以進(jìn)展純方式的符號操作，但單就方式符號操作而言，心思才干不是必需的。正是圖靈在現(xiàn)代意義上將算法自動化，就是說，將算法用一種籠統(tǒng)的機器今天被稱為“圖靈機來實現(xiàn)。圖靈機是一臺籠統(tǒng)的自動安裝，一臺圖靈機具有： 不定數(shù)量的存貯箱； 有限數(shù)量的執(zhí)行單元； 一個指示

21、單元。指示單元經(jīng)常指示一個執(zhí)行單元行動單元和兩個存貯箱分別是“內(nèi)箱和“外箱。每個存貯箱可以包含一個方式符號可以是任何符號，但一次只需一個，每個執(zhí)行單元都有本人特定的規(guī)那么，當(dāng)它成為一個行動單元時就遵守這個規(guī)那么。此規(guī)那么所限定依賴于當(dāng)下內(nèi)箱中的符號；在每種情況下它將指明兩件事：第一，什么符號放在當(dāng)下的外箱中消除以前的內(nèi)容，假設(shè)有的話，第二，指示單元接下來了出什么指示。機器一步步執(zhí)行：行動單元檢查內(nèi)箱，然后根據(jù)它在那兒發(fā)現(xiàn)的符號及其規(guī)那么，重新填充外箱和安排指示單元，然后開場下一步。通常有一個執(zhí)行單元不做任何事，所以一旦它被啟用，機器就停下來。 這是對圖靈的原始定義的一個變動的簡述，這種表述與如

22、今的計算機任務(wù)方式極其類似，它與原始定義的差別并不重要，見約翰郝格蘭John Haugeland，“語義引擎：心靈設(shè)計導(dǎo)論Semantic Engines: an Introduction to Mind Design，載于郝格蘭編，Mind Design: Philosophy, Psychology, Artificial Intelligence, Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1981，第11頁。 任何一個算法都可以用一臺圖靈機來實現(xiàn)。更令人驚奇的是，圖靈證明，存在特殊的圖靈機，被稱為通用圖靈機，它可以模擬任何別的圖靈機。這就是圖靈定

23、理，是它構(gòu)成了現(xiàn)代計算機科學(xué)的實際基石。借助于圖靈定理，我們可以說一臺通用圖靈機可以將任何方式系統(tǒng)自動化。 圖靈機只是紙上的籠統(tǒng)機器，還不是今天我們插上電源按下開關(guān)就自動運轉(zhuǎn)的機器。后來發(fā)現(xiàn)，有一些不同種類的通用機，它們并不是嚴(yán)厲意義上的圖靈機。借助于某些限定，我們可以造出通用機，它們就是幾年廣泛運用的數(shù)字計算機，是通用圖靈機在物理上的近似實現(xiàn)。其中一個限定是，真正的通用機必需具有不加限制的內(nèi)存，而任何現(xiàn)實機器的內(nèi)存都是固定規(guī)模的。所以，除開容量上的限制外，一臺規(guī)范的數(shù)字計算機經(jīng)過適當(dāng)編程，可以模擬任何方式系統(tǒng)，也就是說，它可以模擬任何人類能行過程，這就是計算機為什么如此強有力的緣由。計算機求

24、解問題的過程是這樣的：對于一個給定的問題，首先必需對它進(jìn)展方式表達(dá)，指定運用的符號、建立合式符號串的規(guī)那么句法以及對這些符號串的解釋。然后確立對這些符號串進(jìn)展處置的規(guī)那么，經(jīng)過一系列符號處置過程，最后得到新的符號串作為結(jié)果。這就是所謂的方式化方法，可以說，它是計算機任務(wù)的中心方式。哥德爾圈套 20世紀(jì)30年代，正當(dāng)計算機實際處于開展之中時，對于方式系統(tǒng)的深化研討引起了數(shù)學(xué)根底領(lǐng)域的革命，著名的哥德爾不完全性定理正是這場革命中的一項最深化的成果。由于哥德爾定理是關(guān)于方式系統(tǒng)的普通性結(jié)論，因此直接影響了關(guān)于計算機器才干的討論。哥德爾定理對于人的智能的真正含義，今天照舊是一個常見于哲學(xué)文獻(xiàn)中的話題。

25、 參見羅杰彭羅斯Roger Penrose，The Emperors New Mind, Penguin Books, 1989，第9章。20世紀(jì)中葉，計算機的出現(xiàn)和廣泛運用引起了極大的關(guān)注，人們開場從各方面將人與計算機進(jìn)展類比，關(guān)于人類心靈的機械論觀念開場復(fù)活。與此同時，也出現(xiàn)了許多反駁機械論觀念的論證。這些論證中最具威力、影響至今的論證是借助于哥德爾定理證明機器永遠(yuǎn)不能夠完全模擬人類心靈。歐內(nèi)斯特內(nèi)格爾Ernest Nagel和詹姆斯紐曼James R. Newman的小冊子 Ernest Nagel & James R. Newman, Gdels Proof, New York: Ne

26、w York University Press, 1958.、盧卡斯J. R. Lucas的文章“心靈、機器與哥德爾在這方面最有代表性。這類論證的中心想法是，想象有一臺證明算術(shù)定理的機器，由于這臺機器本身表達(dá)的了一個方式系統(tǒng)，它的才干就受限于一個它本身無法跳出的“哥德爾圈套，亦即，對于這臺機器而言，它的哥德爾語句是它無法證明的，而我們?nèi)祟惪梢钥闯鲞@個語句是真語句。因此，這類論證總結(jié)說，人類心靈在本質(zhì)上是優(yōu)于任何將一個方式系統(tǒng)實例化的計算機的。盧卡斯在他的文章中寫道：“給定任何一致的和可以做初等算術(shù)的機器，存在一個這臺機器不能產(chǎn)生的為真的公式即這個公式在此系統(tǒng)內(nèi)是不可證明的但我們可以看出這個公式

27、為真。由此推出，任何機器都不能夠是心靈的一個完全或充分的模型，心靈在本質(zhì)上不同于機器。 盧卡斯J. R. Lucas，“心靈、機器與哥德爾Minds, Machines and Gdel，載于A. R. 安德森A. R. Anderson編，Minds and Machines, Englewood Cliff, New Jersey: Prentice-Hall, 1964，第44頁。盧卡斯和后來的彭羅斯聲稱，哥德爾定理可以用來證明人工智能是沒有希望的。他們的論證經(jīng)過重構(gòu)和解釋，可以表述如下：1對于任何一臺計算機，假設(shè)它表達(dá)了一個可以列出初等算術(shù)定理的方式系統(tǒng)。2對于這臺計算機而言，由于它是

28、一致的，因此存在一個哥德爾語句，這個句子為真，但這臺機器不能證明它為真。3因此，這臺計算機不能認(rèn)識到這個句子為真。4人類智能可以認(rèn)識到這個句子為真。5因此，人類智能中至少有一部分不能被這臺計算機所模擬。這個論證在直觀上似乎很有力，但其實是過分簡單地和錯誤地運用了哥德爾定理。哥德爾定理說的是，任何一個包含初等算術(shù)的方式系統(tǒng)，假設(shè)它是一致的，它就是不完全的，也就是說，一定存在為真的陳說，該陳說在這個系統(tǒng)內(nèi)部是不可證明的。上面的論證中，只需在計算機是一致的這個條件下，哥德爾定理才適用。但是，在什么意義上，一臺計算機是一致的？這里，我們要區(qū)分理想上的一致性和實際上的一致性。一個方式系統(tǒng)是一致的，僅當(dāng)它

29、的定理在邏輯上被其公理和推理規(guī)那么所保證，這種一致性是理想的，與另一種實際上的一致性要區(qū)分開來。想象有一個人按照公理和推理規(guī)那么“推導(dǎo)出一條條定理，當(dāng)我們問這組推導(dǎo)出的定理能否一致時，我們問的很能夠是，這個人在推導(dǎo)的過程中有沒有出錯，比如說，他能否不知不覺地誤用了規(guī)那么、推演過程中能否出現(xiàn)筆誤等？一臺表達(dá)這個方式系統(tǒng)的計算機是由各種物理硬件和軟件構(gòu)成的，我們在什么意義上說它產(chǎn)生的算術(shù)定理集是可靠的sound？顯然，說它們是可靠的，意味著這臺機器的每個物理細(xì)節(jié)在功能上都是正常的，為它編寫的程序是恰當(dāng)?shù)模鹊取５?，在現(xiàn)實世界中，數(shù)不清的要素，既有硬件上的，也有軟件上的，對一臺機器的運轉(zhuǎn)產(chǎn)生著影響

30、，誰能有先驗的理由保證一臺現(xiàn)實的機器沒有出現(xiàn)功能上的妨礙呢？盧卡斯的論證顯然有一個暗含的、關(guān)于機器的一致性的理想化預(yù)設(shè)，即計算機的運轉(zhuǎn)是完美無缺的，一旦這個預(yù)設(shè)遭到質(zhì)疑，上面論證中的第二和第三個步驟也就遭到質(zhì)疑。這是由于，假設(shè)一個系統(tǒng)是不一致的，任何命題都可以在其中得到證明。即使理想化預(yù)設(shè)不受質(zhì)疑，上面論證中的第四個步驟也是可疑的。假設(shè)用H代表人類智能，M代表該計算機，Gm代表M的哥德爾語句，那么4可以寫成：H能看出Gm為真。憑什么說H有這個才干？答案似乎只需兩種，一是，H根據(jù)哥德爾定理看出Gm為真，二是，H有一種先天才干，直接看出Gm為真。我們先看前者。哥德爾定理說，當(dāng)M是一致時，Gm為真但

31、M不能證明Gm為真。因此，只需H置信M是一致的，H就能運用哥德爾定理合理地置信Gm為真。但H何以置信M是一致的？由于H看出M列出的定理都是真定理。不過，這里需求闡明的是，給定理想化預(yù)設(shè)，M是一致的是一回事，H可以看出M是一致的是另一回事，也就是說，即使M是一致的，H也不一定有才干看出M市一致的。一方面，由于人腦是有限的，當(dāng)M足夠復(fù)雜時，H沒有理由置信本人能看出M的一致性；另一方面，H本身也能夠是不一致的，數(shù)學(xué)史上的諸多實際闡明，H并不總是一致的。因此，第一種對H看出Gm為真的才干的解釋，闡明步驟4是可疑的。再看看第二種解釋，即H有一種先天才干看出Gm為真。這種解釋似乎蘊含著這樣一個想法：即使H

32、不知道M能否一致，H也能看出Gm為真。這個想法非常奇異，它似乎賦予了H一種奧秘的覺察真理的才干。但顯然這里要付出代價，那就是，H不確定M列出的定理集能否是可靠的，而H又同時置信Gm與這些定理是相容的。總之，即使理想上講，機器是一致的，它的一致性能否是人類智能可以看出的，是一個未決的問題。假設(shè)我們看不出它是一致的，我們就無法稱它的哥德爾語句為真。實踐上，我們很難“看出一個復(fù)雜的方式系統(tǒng)的一致性，我們只是從哥德爾定理知道，假設(shè)這個系統(tǒng)是一致的，那么一定有一個為真的公式是這個系統(tǒng)所不能證明的。這樣，盧卡斯的論證只闡明，假設(shè)人類心靈完全知道一臺機器所遵守的一切規(guī)那么，那么就可以構(gòu)造一個哥德爾句子，人類

33、心靈可以看出它為真，但機器不能證明它。但這只是一個假言的結(jié)論。盧卡斯論證的另一個失誤是，它把哥德爾定理只描畫成對機器的限制，而沒有看到哥德爾定理同樣適用于人類心靈。像給一臺機器設(shè)計一個哥德爾語句一樣，假設(shè)給盧卡斯設(shè)計一個哥德爾語句“盧卡斯不能一致地斷言這個句子，盧卡斯也無法判別其真值假定他是一致的。盧卡斯論證也沒有正確地了解計算機的任務(wù)方式。在一臺計算機中有不同的任務(wù)層次，從物理層次到機器碼層次以及更高的信息語義層次，在較高的符號處置層次上，我們同樣可以使機器像人一樣，在一致性和完備性不可兩全的情況下選擇一方面放棄另一方，從而判別出哥德爾語句的真值，學(xué)習(xí)機器的出現(xiàn)也可以使機器學(xué)會應(yīng)付新情況，從

34、而跳出“哥德爾圈套。上面的討論只是反駁了盧卡斯式的論證，下面我借助魯?shù)侠薘udy Rucker的論述從更為技術(shù)的角度討論人-機在數(shù)學(xué)才干上的等價的能夠性。 見魯?shù)侠耍琁nfinity and the Mind, Birkhuser, 1982，第292294頁。假定代表人類的數(shù)學(xué)直覺亦即心靈的才干，H*是可以聲稱為真的陳說的集合；M是一臺圖靈機，M*是M所列出的定理集。盧卡斯的論證是這樣的：1M*H可以看出M表達(dá)了一個為真的方式系統(tǒng)。2知道M為真知道M是一致的，并且Con(M)*。3但是Con(M)M*哥德爾第二定理，所以M*H*。因此，沒有任何機器M等價于H。 我前面論證的重要的一點是，

35、對于一臺很復(fù)雜的機器來說，它的一致性在我們的直觀之外，我們很難預(yù)言這樣的機器的行為。這就是說，盧卡斯證明中的步驟太強了，我們需求對它做更合理的處置。設(shè)有一個謂詞Tr(e)，Tr(e)機器Me列出了一個置信為真的語句集。e是一臺帶有目的的圖靈機的大小相當(dāng)于代表Me的復(fù)雜程度。這里有兩個原那么：Me*H* Tr(e) H*；Tr(e) H*Con(e) H*。如前所述，不用要這么強，我們都成認(rèn)H*中的一切語句為真，假設(shè)M* H*，那么M*實踐上僅列出了為真的定理。但是，只需當(dāng)H可以將Me看成是一個整體時，Tr(e)才真正在H*之中，而只需H可以命名一個很大的自然數(shù)e時，這才是能夠的，因此，該當(dāng)改寫

36、成：Me*H*&是人類可命名的 Tr(e) H*在貝里悖論中，我們知道，存在一個特殊的自然數(shù)uh即人類貝里數(shù)，uh是第一個H不能為之找到一個名字的數(shù)這需求我們是柏拉圖主義者，因此，小于uh的數(shù)才可以看成是人類可命名的。這樣，第一個原那么就是：Me*H*&uh Tr(e) H*。假定有一臺機器Mh，當(dāng)h uh時，Tr(h)H*，因此H*Mh*與哥德爾定理并不相悖。當(dāng)然，這并不是說有一臺機器與人類數(shù)學(xué)直覺等價，而是說，即使有一臺機器與人類數(shù)學(xué)直覺等價，那也是與哥德爾定理不矛盾的。我以哥德爾的一段評論來終了這一部分對盧卡斯式的論證的調(diào)查。哥德爾以為，關(guān)于方式系統(tǒng)的可靠性soundness的知識，建立

37、在充分?jǐn)?shù)量的事例的根底上或者借助其他歸納推理，充其量只需閱歷上確實定性empirical certainty。哥德爾寫道，“可以想象雖然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出今天的科學(xué)的限制，大腦生理學(xué)開展到如此之遠(yuǎn)，以致于我們在閱歷上確定地知道，1大腦足以解釋一切的心思景象，并且在圖靈的意義上是一臺機器；2大腦中從事數(shù)學(xué)思索的那部分的準(zhǔn)確解剖構(gòu)造和生理運轉(zhuǎn)也是如此這般。當(dāng)然，思想機制的物理運作是完全可以被了解的；然而看出這個特定機制一定總是導(dǎo)致正確或僅僅一致結(jié)論的那種洞察力，將超出人類理性的才干。 哥德爾，第三卷Kurt Gdel Collected Works Volume III: Unpublished Essay

38、s and Lectures, Oxford University Press, 1995，第309310頁，腳注13和14。 從邏輯上調(diào)查人工智能確實是人工智能根底實際研討中最為重要的。哥德爾定理對于人工智能的真正含義是什么？這個問題是極其困擾人的。在盧卡斯等人看來，哥德爾定理闡明了人類心靈與任何機器在計算才干上的一個差別，這種差別導(dǎo)致機器不能夠充分模擬人類的心靈。我們上面的分析證明了這種看法是錯誤的。但是，這并不意味著我們證明了心靈和機器沒有差別如在數(shù)學(xué)才干上。我的戰(zhàn)略是辯護(hù)性的，我只是說哥德爾的結(jié)論并不是心靈才干優(yōu)于機器的邏輯證據(jù)。在我看來，一個值得玩味的結(jié)論應(yīng)該是，人工智能的極限是超越

39、了我們的直覺的。真實的方式化 從計算機的任務(wù)原理我們得知，計算機求解問題需求三個前提： 第一，必需對問題進(jìn)展方式化表達(dá)； 第二，必需可以構(gòu)造出求解問題的算法，即問題必需是可計算的； 第三，必需在遭到限制的時間和空間內(nèi)得到問題的答案。 在這些前提當(dāng)中，第三個前提屬于計算機技術(shù)范疇。在圖靈生活的年代，電子數(shù)字計算機剛剛研制出來，其容量和速度與今天的計算機不可同日而語。即使在高速度巨容量的計算機得到普遍運用的今天，在實踐運算中也出現(xiàn)大量的所謂組合爆炸問題，即問題的復(fù)雜程度超出了計算機的運算才干，這也正是為什么需求人工智能的重要緣由之一。對于這個前提我們不作詳細(xì)討論。 對于第二個前提，可計算實際曾經(jīng)提

40、供了大部分闡明。在前面中我已討論過一些極端情形如計算機能否計算本系統(tǒng)本身的哥德爾數(shù)的問題，并闡明了計算機的宏大才干是由丘奇論題和圖靈定理所保證的。 我們需求給予細(xì)致分析的是第一個前提。首先，很容易出現(xiàn)這樣一個問題：每個問題都可以方式化嗎？或者，更普通地講，一真實在過程都可方式化嗎？對一真實在過程給出方式化的表達(dá)的想法深深地扎根于西方科學(xué)傳統(tǒng)中，科學(xué)知識確實定性和完備性是科學(xué)家們孜孜追求的目的。人工智能可以說是這種追求的自然產(chǎn)物。人工智能大致有新舊兩種款式，老款式有一些稱謂，如“古典人工智能classical AI、“符號操作人工智能symbol-manipulation AI、“思想言語人工智

41、能language-of-thought AI等。新派那么打著一個共同的旗幟“結(jié)合主義connectionism。 約翰卡斯蒂John Casti和維納德泡利Werner DePauli用“自上而下Top Down和“自下而上Bottom Up來描寫人工智能的這兩派。自上而下派以為智能景象與大腦的物理硬件無關(guān)，人工智能的目的是將大腦運用的規(guī)那么抽離出來，將它們編寫進(jìn)計算機的程序中，這樣就足以復(fù)制人類智能。自下而上派那么以為，人類大腦的特定物理構(gòu)造在人的認(rèn)知才干中起著至關(guān)重要的作用，假設(shè)不關(guān)注大腦的物理構(gòu)造，我們將無法了解人的智能。見兩人合著的Gdel: A Life of Logic, Cam

42、bridge, Massachusetts: Perseus Publishing, 2000，第129頁。 說人工智能有新舊，并不是說舊的被新的所替代，或者說舊的式微、新的坐大。老派人工智能在20世紀(jì)50年代至80年代不斷占據(jù)統(tǒng)治位置，即使在今天也是非常精致的、有吸引力的關(guān)于智能機制的實際。兩派人工智能的分歧主要在于，前者將智能看作是籠統(tǒng)的、根據(jù)方式系統(tǒng)進(jìn)展符號處置的功能景象，任何一個系統(tǒng)，只需展現(xiàn)特定的功能構(gòu)造，就是可以以為是有智能的；后者那么以為智能是詳細(xì)的、依賴于人腦的特定物理構(gòu)造的心思景象。從文獻(xiàn)中可以看出，反對人工智能的大部分論證都是針對老派人工智能的。在余下的評論中，我將不觸及結(jié)

43、合主義人工智能，只調(diào)查另一個以為計算機才干無法與人類智能匹敵的論證。維特根斯坦1921年發(fā)表了他的第一部也是他生前發(fā)表的獨一一部著作，他在這本書中提出的哲學(xué)見解可以非常接近于一種真正的“計算機哲學(xué)。它極其精致地討論了關(guān)于心靈和世界的方式化定義，普通以為代表了他的早期思想。他的這一時期的思想，早期人工智能建筑于其上的形而上學(xué)根底根本上是吻合的。維特根斯坦借助命題演算和命題作為真實的圖像這兩個實際來完成他對世界構(gòu)造的方式描寫。在他那里，一個根本假設(shè)就是存在著不可分解的邏輯上獨立的原子語句，他稱它們?yōu)楦久}elementary propositions。這些根本命題在現(xiàn)實上非真即假，“一切命題都是

44、根本命題的真值演算的結(jié)果。 維特根斯坦，Tractatus Logico-philosophicus, translated by D. F. Pears & B. F. McGuinness, London: Routledge & Kegan Paul, 1961，第5.3節(jié)，第43頁。 因此，在一種科學(xué)言語中，關(guān)于真實的合式圖像的句法便是一切根本命題的合式邏輯組合的集合，而它的語義就是構(gòu)成現(xiàn)實的那些組合的子集。只需找出一切的根本命題，然后逐個檢查其一切的邏輯組合是真還是假，就可以構(gòu)造出世界的完好的圖像來。在原那么上，維特根斯坦的算法是一個完善的算法。一旦我們執(zhí)行這個算法，科學(xué)和技術(shù)將陸續(xù)

45、推斷出一個明晰性、確定性和控制都得到保證的世界，一個由數(shù)據(jù)構(gòu)造、決策實際和自動化構(gòu)成的世界。這個框架中的任何東西就變成自明的或是同義反復(fù)的，在此之外的任何東西是人們不能用哲學(xué)或科學(xué)的言語來議論的。在這個框架背后能夠會出現(xiàn)某些奧秘的東西，它們只能向我們顯示，但我們不能用言語議論它們。 世界必需被表達(dá)成由初始元素構(gòu)成的一組有構(gòu)造的描畫，這是人工智能任務(wù)的必要前提。在計算機所構(gòu)造的世界中，一切東西都是靜態(tài)的、中性的、自明的、非真即假的。首先定義最簡單的根本元素，任何復(fù)雜的東西都是較簡單一級的東西的真值邏輯組合。假設(shè)世界是這樣的話，我們只需執(zhí)行維特根斯坦的算法，就將產(chǎn)生出科學(xué)對真實的一個完善的描畫或了

46、解。假設(shè)這套概念系統(tǒng)不錯的話，除了對“奧秘的東西堅持一點敬畏之外，哲學(xué)實踐上終了了。 維特根斯坦的嘗試在對完善性和確定性的追求上到達(dá)了頂峰，然而哲學(xué)并沒有終了。維特根斯坦后來以為，在某些方面出了問題，他的算法碰上了費事。所構(gòu)造的世界是方式的和籠統(tǒng)的世界，這種世界圖像與現(xiàn)實世界有著艱苦差別。首先，在前者中每一個原子語句的真值是獨立于語境的、自明的，并且是不變的。但在現(xiàn)實世界中，具有這種性質(zhì)的原子語句是找不出來的，我們甚至不知道如何什么樣的句子才滿足要求。在生活中，我們說出、寫出的任何一個簡單的語句其實都包含著復(fù)雜的構(gòu)造，它的真值和意義會隨著它被運用于其中的背景的不同而發(fā)生變化。分開了它的運用背景

47、，孤立的語句無法獲得明確的意義。其次，將生動的世界分割成靜止的片斷，破壞了現(xiàn)實世界中的現(xiàn)實、真理等的時間性和流動性。第三，將現(xiàn)實與價值絕然分開，以為“它價值必需在世界之外，“世界是獨立于我的意志的， 同上，第6.41和 6.373節(jié)。 而從根本上講，現(xiàn)實與價值的絕然劃分使得自然次序中出現(xiàn)無法彌合的裂痕。從上述三個方面進(jìn)展反思，人們有理由疑心哲學(xué)能否有才干提供關(guān)于自然世界的完備的邏輯圖像?；蛟S，想要了解人及其在世界中的位置，完備性的哲學(xué)并不是處理方法。即使在被視為確定性典范的數(shù)學(xué)領(lǐng)域，完備性也是無法到達(dá)的。 劍橋數(shù)學(xué)家哈代G. H. Hardy在評論希爾伯特的斷定問題時，說過這樣一句話，“當(dāng)然不

48、存在這樣的定理，這是很僥幸的，由于，假設(shè)有這樣的定理，我們就有了一組機械的規(guī)那么處理一切數(shù)學(xué)問題，我們數(shù)學(xué)家們就無活可干了。轉(zhuǎn)引自馬丁戴維斯Martin Davis，Engines of Logic: Mathematicians and the origin of the Computer, New York & London: W. W. Norton & Company, 2000，第147頁。 我們有理由等待哲學(xué)探求提示更多、更深化的真理，但或許我們無法等待哲學(xué)將提供關(guān)于一切事物的終極答案，對于人類而言，總是有懸而未決的問題的。維特根斯坦在他的后期哲學(xué)活動中，批判了中的錯誤，代表他的后

49、期哲學(xué)研討的是1953年出版的Philosophical Investigations一書，在這部著作中，他提出了“言語游戲和“生活方式的思想，它們?nèi)缃袷窃S多哲學(xué)爭論的時髦話題。美國當(dāng)代景象學(xué)家德雷福斯Hubert Dreyfus在 本書初版于1972年，1979年又出了修訂版，本文援用的論述出自1994年第四次印刷的版本，見下注。一書中就運用維特根斯坦關(guān)于“生活方式的見解對人工智能的某些形而上學(xué)根底德雷福斯稱之為“本體論假設(shè)提出了嚴(yán)峻的批判。20世紀(jì)60年代以后的數(shù)十年間，人工智能并沒有獲得早期預(yù)料的成就，它在許多方面進(jìn)展緩慢或停滯不前。這些波折引發(fā)了種種疑心境緒。德雷福斯是那些疑心論者和悲

50、觀主義者的領(lǐng)袖和代表人物，他以為維特根斯坦、海德格爾、梅洛龐第這些哲學(xué)家的一些哲學(xué)結(jié)論曾經(jīng)給人工智能的能夠性提出了疑問，他斷言人工智能一定是有限制的。在德雷福斯看來，整個人工智能的方案建立在四個假設(shè)之上，它們分別是生物學(xué)假設(shè)、心思學(xué)假設(shè)、認(rèn)識論假設(shè)和本體論假設(shè)。生物學(xué)假設(shè)說的是，在某個操作層面上，通常是在神經(jīng)元的層面上，大腦是經(jīng)過某種開/關(guān)閘門的生物上的等價方式，用離散的操作處置信息的。心思學(xué)假設(shè)是，人類心靈可以看作是一個根據(jù)方式規(guī)那么處置信息的安裝。認(rèn)識論假設(shè)是，一切知識都可以被方式化。本體論假設(shè)那么是，關(guān)于世界的一切相關(guān)信息，涉及到智能行為的產(chǎn)生的任何東西，在原那么上都可以分析為一組獨立于

51、特定情境的、確定的元素。德雷福斯利用大量的景象學(xué)學(xué)說及其他資源對這四個假設(shè)提出了批判，他總結(jié)說，人工智能由于建立在這些錯誤的假設(shè)之上，是注定不能獲得勝利的。在這里，我將只分析德雷福斯反駁本體論假設(shè)的論證。我取舍的根據(jù)在于，本體論或形而上學(xué)上的討論具有一定的根本性。德雷福斯首先追溯了本體論假設(shè)即智能行為在原那么上必需被了解為確定的獨立的元素在哲學(xué)史上的淵源。在我看來，他的這段追溯是非常中肯的和準(zhǔn)確的，我把它錄在下面：“根植于我們文化中的哲學(xué)傳統(tǒng)的目的就是要消除不確定性：品德的、智識的和實際的。實踐上，在柏拉圖那里就曾經(jīng)有一個要求，那就是，知識必需按照規(guī)那么或定義來表達(dá)，我們可以不帶解釋上的風(fēng)險來

52、運用規(guī)那么或定義。在萊布尼茲那里，傳統(tǒng)的知識觀念與世界可以被分析為離散元素的明斯基式觀念的聯(lián)絡(luò)變得明確起來。根據(jù)萊布尼茲，我們在知性中將概念分析為更簡單的元素。為了防止更簡單和更簡單元素的后退，那么，一定有一些終極簡單的概念，按照它們我們能了解一切復(fù)雜的概念。此外，假設(shè)概念要運用于世界，世界上一定有些被這些元素所對應(yīng)的簡單物。萊布尼茲憧憬了一種人類思想的文字，這種文字的字符被用于證明時，可以提示在對象中也可以發(fā)現(xiàn)的某種聯(lián)絡(luò)、聚合和次序。閱歷主義傳統(tǒng)也被這種離散知識要素的觀念所統(tǒng)治。對休謨而言，一切閱歷都是由印象構(gòu)成的：印象是可孤立的、確定的閱歷原子。唯智主義intellectualist和閱歷

53、主義學(xué)派集合在羅素的邏輯原子主義中，這個思想在維特根斯坦的中到達(dá)極致，在中，世界是按照一組原子現(xiàn)實來定義的，原子現(xiàn)實可以用邏輯上獨立的命題來表達(dá)。這就是本體論假設(shè)的最純粹的表述，也是人工智能中一切任務(wù)的必要前提條件 德雷福斯，What Computers still Cant Do: A Critique of Artificial Reason, London, England & Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1994，第211212頁。不過，我情愿在德雷福斯論述的根底上再追加一點東西。首先，我以為，努力將自然世界表達(dá)為離散的片段代表了哲

54、學(xué)史上的一個偉大的傳統(tǒng)，也是傳統(tǒng)形而上學(xué)的最令人矚目的成就之一。其次，德雷福斯曾經(jīng)提到但表示輕蔑一點，那就是，這個偉大的傳統(tǒng)還包含著另一個思想，霍布斯以一句“推理即計算簡約地將它表達(dá)出來：“當(dāng)一個人進(jìn)展推理時，他所做的不過是在心中將各部相加求得一個總和，或是在心中將一個數(shù)目減去另一個數(shù)目求得一個余數(shù)。這種過程假設(shè)是用語詞進(jìn)展的，他便是在心中把各部分的名詞序列連成一個整體的名詞，或從整體及一個部分的名詞求得另一個名詞。人們在數(shù)字等方面雖然除開加減以外還用乘、除等運算，但這些運算法實踐上是同一回事。由于乘法就是把相等的東西加在一同，而除法那么是將一個東西能減多少回就減多少回。不論在什么事物里，用得

55、著加減的地方就用得著推理，用不著加減的地方就與推論完全無緣。根據(jù)以上所說，我們就可以定義或確定推理這一詞在列為心思官能之一時其意義是什么。由于在這種意義下，推理就是一種對公以為標(biāo)示或指明我們思想的普通名詞的序列進(jìn)展計算就是說，加和減；當(dāng)我們私下計算時，我說的是標(biāo)示，當(dāng)我們證明或者向他人證明我們的計算時，我說的是指明。 霍布斯，黎思復(fù)、黎廷弼譯，北京：商務(wù)印書館，1985年9月第1版，第2728頁。此處譯文與對原譯作了些微改動?；舨妓沟挠嬎闶仟M義的、詳細(xì)的、最終歸結(jié)為加和減的算術(shù)計算，今天的計算概念要籠統(tǒng)得多，涵蓋面也廣得多。計算的概念，經(jīng)過萊布尼茲、布爾、弗雷格等的任務(wù)，曾經(jīng)包括布爾代數(shù)演算、命題演算、謂詞演算等等，在圖靈機的概念中到達(dá)頂峰。今天的古典人工智能學(xué)派也擴展了霍布斯的推理概念，將其推行到涵蓋思想和其他大部分心思景象。德雷福斯隨后對本體論假設(shè)提出質(zhì)疑。他的第一個質(zhì)疑是景象學(xué)意義上的，經(jīng)過反思我們的日常閱歷，他說，“在我們的日常活動中，我們并沒有閱歷到世界是一組現(xiàn)實，我們能夠貫徹這樣一個分析這一點也并不是自明的。 德雷福斯，第212頁。 這個質(zhì)疑本身包含一個可疑的騰躍。德雷福斯似乎從一個否認(rèn)句：A我們并沒有閱歷到世界是一組現(xiàn)實。跳到另一個否認(rèn)句：B我們閱歷到世界不是一組現(xiàn)實。但是，人工智能任務(wù)者可以接受A，但不接受B。閱歷到、覺察到什么東西，與置信什么東西不一樣。在