三好学生与学习标兵
题 认 识 论 的 框 架 问
张 华
()江苏大学人文学院 ,江苏镇江 212013
摘 要 :框架问题已经困扰了人工智能领域 40 年之久 ,并成为认识论研究的一大难题 。本文借助实例 综述了框架问题及其衍生问题 ,并概述了为解决该问题而发展出的逻辑工具 。文章重点阐述了框架问题在 西方哲学界引发的讨论 ,包括认识论视角 、科学哲学视角 、对心智计算理论的挑战 ,以及逻辑和哲学的关系 诸方面 。
关键词 :人工智能 框架问题 认识论 科学哲学 心灵哲学 逻辑
( ) 〔中图分类号〕N 31 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1000 - 0763 200906 - 0013 - 05
一 、机器人困境
一个人工智能研究小组试图设计可以照料自己的机器人 。初始型号 R1 的智能来自因果演算电脑 。 它必须通过下面的任务测试才能定型 :它的备用电池放在一个房间里的小车上 ,旁边是一颗就要爆炸的定 时炸弹 。R1 开始了自救行动 ,它很快定位 , 找到钥匙 , 而下一步才是关键 。它要采取行动把电池拿出房
( ) 间 ,方法是把小车推出房间 ,以函数表示为 : PULLOUT WAGON , ROOM。它成功地在炸弹爆炸之前就把 电池用小车推出了房间 。但 R1 并没有通过测试 ,炸弹仍然炸毁了备用电池 。因为遗憾的是 ,在它的因果 推理过程中没有计算到虽然把小车推出房间能最快把电池带出来 ,但同时炸弹也被带了出来 。R1 不知道 它行动中的蕴含事件 ,尽管这对人类来说是显而易见的 。
研究小组为改进型 R2 装上了演绎推理电脑 ,使它可以从对计划的描述中推理得出其行动中可预期的 所有蕴含事件 。R2 仍然需要通过同样的测试 。它的计划也进行到了 PULLOUT 函数 。正如所设计的 ,它开 始进行演绎推理运算 ,结论如下 :把小车推出房间会使得轮子转起来 ,不会改变房间的墙的颜色 ,会 ??, 不会 ??。这时 ,炸弹爆炸了 。
新的改进计划是 ,必须让机器人知道哪些蕴含事件是相关的 ,而哪些是不相关的 ,并且学会忽略那些 不相关的事件 。新型号 R3 的电脑是时序推理计算机 ,可以为当前计划中的事件在不同时间上的蕴含事件 加上相关性标签 。测试开始 ,R3 走到了房间门口 ,站在那里一动不动 。设计者发出指令 : 快采取行动 ! R3 的回答是 “: 我正在采取行动 ,处理成千上万个应当忽略的隐含事件 ,把它们做成一个列表 ??。炸弹”爆 炸 ,研究结束 。 二 、人工智能的探索
(导致失败的罪魁祸首就是框架问题 。人工智能框架问题由麦卡锡和海耶斯 John McCarthy & Patrick J .
〔1〕)Hayes 在1969年提出 ,本是一个逻辑问题 ,即以境况演算难以表征变化的世界 。四十年来 ,看似浅显的
(() ) 3 基金项目 :江苏省教育科学“十一五规划课题项目” B - aΠ2009Π01Π008;江苏大学人文社科重点建设项目 JDR2006A09。 〔收稿日期〕2008 年 9 月 1 日
() 〔作者简介〕张华 1976 - 女 ,江苏镇江人 ,江苏大学人文社会科学学院副教授 ,博士研究生 ,研究方向 :西方哲学与马克思主义
哲学 。
的根本障碍 ,昭示了人工智能 ,至少是其逻辑途径的不可能 。在哲学领域 ,框架问题已经成为反对来自计 算机隐喻的心智计算模式的根本问题 。 框架问题起源于境况演算中用一阶逻辑推演某个域中发生变化时
还有哪些没有变化 。在逻辑表达式
中 ,动作由变化所详述 。其中隐含的假设是除了动作以外 ,其它所有的都没有变化 ,就好像动画制作中只 需要把运动的画面画在静止的帧框架上一样 ,这是框架问题得名的由来 。
麦卡锡和海耶斯是在一个非常狭义的语境里切中肯綮地提出框架问题的 :如果积木 A 是黑色的 ,而我 们把它放在积木 B 上 ,那它还是黑色的么 ? 这种推理对人类来说易如反掌 ,但在境况演算中却是不允许 的 。为了排除这个弱点 ,他们创设了“框架公设来详细列出哪些事物在推演变化时保持不”变 。框架公设 虽然解决了这个问题 ,但是又引出了另外的问题 。这样的事物有很多很多 ,如果有 m 个动作 ,每个动作都 涉及 n 个事物 ,那么就会有 m 3 n 个框架公设 。就算写出铺天盖地的框架公设是有可能的 ,在实际操作中 也
( ) 不允许 。从认知视角来看 ,框架问题是要解释信息解封 Informationally Unencapsulated的认知过程 ,即既 能有效解决来自任何潜在认知域的信息 ,而又不至于受累于不得不明晰地把相关事物从不相关事物中筛 选出来的繁重工作 。
机器人的世界是有限的 ,但是各种变化莫测的外力或行动都可以导致环境的变化或调整 ,它不得不适 应这些变化 ,这就遭遇了框架问题 。知识库中的信息和机器人的运算结果共同决定下一步动作 。要做出 一个正确的选择就要抛弃或忽视不相关的因素 ,排除可能会导致负面效应的因素 。机器人必须引入和一 个特定时间相关的事实 ,应当检查当时的境况 ,然后检索出那些有益于选择后续行动的事实来 。机器人也 应搜索出任何可变的事实 ,然后检查这些事实以决定在此前的检查中是否其中有变化 。变化有两种基本 类型 ,要检验由行动导致的相关变化 ,而不检验那些和手头工作无关的事实 。这种检查在语义层和语法层 上都必须进行 。语义层解释哪一种信息正在被检查 ,即如果有一个客体理应如此表现的假设 ,解答应该会 变得显而易见 。有人相信依靠纯粹的语义路径可以达到正确的信息 ,不过该假设尚未证实 。而语法层要 解决的是信息必须在哪一种格式下检验 ,并基于事实的模型和结构形成解答 。在检视这些事实时可能会 发生种种问题 :有时候会漏掉一些隐含意义 ,有些事实即使用不到也有必要检查 ,关键是 ,把所有事实及其 后果都考虑到是一件十分费时的事情 。
( ) ( 框架问题还导致下列无法解决的人工智能问题 : 资质问题 The Qualification Problem、表征问题 The
) ( ) ( ) Representational Problem、推理问题 The Inferential Problem、衍生问题 The Ramification Problem、预测问题 ( ) ( ) ( ) The Predictive ProblemThe Holism ProblemThe temporal projection problem、整体问题 、时间投射问题 、耶鲁
( ) ( ) ( ) 枪击问题 Yale Shooting Problem、惯性问题 The inertia problem、安装问题 The installation problem、计划问题 ( ) The planning problem等 。而较有哲学意味的则是以下两个 :
( ) 冰箱问题 The Fridgeon Problem。在框架问题提出来后 ,有人提出“睡狗策略来应”对 ,即只看那些变 化
〔2〕的事实 。于是 ,福德提出冰箱问题来反驳 。该问题基于一个离奇的谓项“冰箱开”,其定义是 : 在时间 t ,如果 x 是一个物理粒子 ,并且福德的冰箱处于工作中 ,那么 x 就是一个“冰箱开”。福德指出 ,当他给冰箱 插上电源时 ,他就做出了无穷无尽的变化 。所以 ,如果把“冰箱开”这样一个奇怪的谓项放到数据库中 ,睡 狗原则就失效了 。冰箱问题要解决的实际上是 :如何用规则把离奇的概念排除在外 ?
( ) 归纳问题 The problem of induction比上述问题更加富有哲学底蕴 。休谟曾问道 : 我们所做的特定观察 的数量是有限的 ,那么到底是什么能证明我们从观察中得出结论能涵盖那么多没有观察到的案例呢 ? 确 实 ,我们怎么可能证明我们相信明年七月会比明年二月热呢 ? 问题不在于我们如何获得这样的信念 ,而在
() 于如何证实这个信念 。费兹尔 J ames H. Fetzer认为 , 该问题实质是对未来所做的一个推论与另一个相 〔3〕反。框架问题也是如此 ,它其实是归纳问题的一个实例 。
尽管迄今尚未找到解决框架问题的完善办法 ,不过这已经大大促进非单值逻辑的发展 ,形成以下逻辑 14 ( ) ( ) ( ) 工具 :流态闭合 Fluent Occlusion,谓词补足 Predicate Completion,后继状态公设 Successor State Axioms,流
( ) ( ) () (态演算 Fluent Calculus,事件演算 Event Calculus,默认逻辑 Default Logic,还有动作描写语言 Action De2
三 、哲学视角
在哲学视野中 ,框架问题是关于一般理性的问题 ,即人类作为理性的行动者如何在一个动作发生时设 置其对变化的信念 ,是根本性的认识论问题 ,存在于每一个需要理智推演世界相关事务的系统中 。
1 、丹奈特的认识论视角
() 最早将框架问题引入哲学视野的是丹奈特 Daniel Dennett的《认知之轮》。他把框架问题描述为“一个 深入的认识论新问题 ,原则上触手可及 ,却被一代代哲学家忽视 ,直到在人工智能研究中浮出水面 ,而又至 今没有解决 。“”休谟 ,实际上还有所有其他哲学家和心灵主义的心理学家没有能够看到框架问题 ,是因为 它们
〔4〕只是在一个纯粹的语义层面或者是一个现象学层面上处理这个问题 。”丹奈特刻画了不同境况中的 “机器人
困境”,即本文开头的一幕 ,并借此阐释了逻辑框架问题决不是问题的全部 ,其后显示了一个更大 的问题 :如何确定在一个情境中哪些信息和推理有关 ,而哪些则应当被忽略 。他分析了一个源自休谟的可
() ( 能的解决方案 :人类依靠联想论 Associatism完成剔除不相关事物的工作 。他在分析中使用追问策略 The
) “Why”Game,揭示了联想论偏偏在人工智能最需要的地方却崩溃了 。他设置这样一个情景 : 两个孩子都 拿了罐里的甜饼 ,一个孩子为此挨了打 ,另一个却没有 ,挨打的孩子最终不拿了 。于是追问开始 ,回答如 下 :因为孩子挨了打 ,因为挨打导致疼痛 ,因为孩子不想经受疼痛 , ??一个接一个的为什么实在是不容易 回答 ,除非给出一个根本的回答 。所以 ,联想论也不能解答框架问题 。
框架问题曾一度被人忽视 ,因为发现问题的关联性似乎不是一个问题 ; 但人工智能需要从头做起 ,这 才把框架问题推到前台 。他认为认识论的框架问题根本不是新问题 ,因为人类受累于不能正确地确定相 关性的问题已经很久了 。框架问题听起来很像归纳问题 ,但他指出 ,即使归纳问题解决了 ,框架问题也依 然存在 。假如科技的奇迹能带来一个能推理的机器 ,可以基于它所拥有的知识得出结论并且从不犯错 。 这样虽不受归纳问题的羁绊 ,却依然受制于框架问题 ,因为仍然需要以某种方式表征并处理它所拥有的知 识 。不过为了得出结论所需要的真正的表征和处理 ,却和真值 、感知可能性 、甚至结论本身的主观性无关 。 在他看来 ,迄今所提出的框架问题的解决方案受惠于不同领域不同思想的灵感 ,但都仍不能称之为认知之 轮 。轮子是解决运输效率问题的杰出的工程发明 ,但却不是在自然界本身中能找得到的 。所谓认知之轮 就是对认知能力的模型化问题的解决 ,它和它们所从中来得自然界决然无关 ,而和人类认知能力的运作相 对照 ,这就是硬性人工智能的角色 ,在人工系统中对认知能力的模型化 。人工智能应该是小心翼翼的时刻 准备着使用认知之轮去解决所遇到的问题 ,而使用反直觉的和高度人工化的解决方案却可能会导致人工 智能忽视其最初的目的 。正如他所看到的 ,认识论的框架问题不限于人工智能 ,而是应用于所有的有生命 的 、有理智的系统 ,以及许多根本不可能有解决方案的系统 。
2 、福德的科学哲学视角
福德在“机器人困境中把框架问题和另一”个问题联系起来 ,即如何把我们对于归纳相关性的直觉形 式化 。他提出 ,在人类认知中有两个关键问题起作用 “: 框架问题走得太深 ,深到等同于对纯理性的分析 。” “框架问题的突破进展是理性过程的征兆 ,如果你看一看含有框架问题的系统 ,你就可以得出它至少在信 息解封
研究者来完成 ,而应由哲学家和认知科学家通力合作 。
3 、对心智计算理论的挑战
人工智能研究已经发展出了对逻辑上的框架问题的一系列可操作解决方案 ,即使是在严格基于逻辑
〔6〕的范式上也不再视之为绝对的障碍。但不管怎样 ,只要把人类认知当作计算机来理解 ,哲学家们提出的
( ) 挑战在某种程度上是一定会遇到的 。哈斯拉格和拉帕尔德 Haselager , W. F. G. & Van Rappard , J . F. H. 曾
〔7〕( ) 有力地论证,即使在联通论 Connectionist背景中 ,框架问题依然会出现 。不过 ,框架问题的哲学意义主 要还是针对心智计算理论的 。这种观点认为人类心智过程主要是命题集的某种形式的计算推理 。认识论 框架问题对此是一个致命打击 。
人类可能比今天的机器人聪明 ,但人类仍然会犯错 。即使并不缺少推出后果的必要信息 ,人们也常常
〔8〕不能预见其行为的每一个后果 ,会下象棋的人就会知道这一点 。福德认为框架问题深及对纯理性的分 析 ,但是对纯理性的分析可以适应为得出相关结论而可资利用的计算资源的有界性 。对人类思维而言 ,有 界的理性在逻辑上是有瑕疵的 。所以 ,考虑到它所依赖的纯理性并适当调整以适应资源有界性 ,心智计算 理论就可以不受框架问题的影响 ,即使认识论的框架问题对理想化的纯理性而言还依旧存在 。他指出 ,诉 诸人类限制以证明给某种推理过程所需要的信息强加上启发式的边界对于解决框架问题而言是不可行 的 。这是因为它忽略了启发式的边界是如何得出的 ,这没有触及问题的核心 ,即如何决定什么与推理过程 有关而什么无关 。但是启发式强加的界限不应和适应有界理性的妥协方案相混淆 。计算上有界的推理过
() 程不一定是信息解封的 。这就涉及各向同性 isotropy问题 。一个过程如果对相关信息没有一个先验边界 就是各向同性的 。他把框架问题这个术语用在所有各向同性过程的语境中 ,而不只是那些和推理以得出 变化后果的过程中 。理想化的纯理性就是各向同性的 ,认识论上的框架问题就是其后果之一 。如他所言 , 类推推理是最纯粹的各向同性 ,这正好是一个依靠在原先认为是无关的认知域之间的信息传递过程 。令
() 人信服的是 ,哲学家约翰逊和语言学家莱柯夫 Mark Johnson & George Lakoff通过对隐喻的研究证明了类推
〔9〕和形而上的思考能力 ,以及创造性地超越不同认知域的界限的才能 ,是人类认知能力的源泉。所以 ,类
〔10〕推推理的各向同性是潜在的麻烦 ,特别是在高度模态化的思维理论语境中。
4 、逻辑背后的哲学
逻辑学源于亚里士多德哲学 。从一开始 ,逻辑就是一条通向模型推理的道路 ,成为仅有的一个从前提 中推论出适当结论的坚实系统 。近几十年认知科学的发展开始了在人工系统中的认知模型的尝试 ,这极 大地影响了认知哲学家对如何意识到在我们思想中的认知过程的思索 。在最近二十年里 ,用人工系统来 模拟认知和智力的尝试数不胜数 ,广泛使用了各种各样的途径 ,不过其中只有逻辑的道路才在科学意义上
〔11〕〔12〕()证明是可行的 。海耶斯和夏纳汉 Murray Shanahan等人声称 ,会有一种简单的体系结构能全面模拟 认知过程 ,并且有理由相信这必须通过逻辑手段达成 。而有一种论点反驳道 ,逻辑手段可能对出于设计用 于讨论真实世界的表征的目的并不适合 ,因为真实世界终究是由相互间有关系的个体组成的 。不过 ,这一 派学者并未提出过任何结论性的论点 。与此相反 ,丹奈特和福德等人不拒绝逻辑具有适当的模型化认知 16
的能力 ,而是代之以论证单一体系结构假说可能是错的 ,那么这一路径就不能可通向任何真实的结果 。塞
〔1〕John McCarthy & Patrick J . Hayes. Some Philosophical Problems f rom the Standpoint of Artif icial Intelligence〔A〕, Machine Intelligence 4 〔C〕, Edited by D. Michie and B. Meltzer , Edinburgh : Edinburgh University Press , 1969. pp . 463 - 502.
〔2〕J erry A. Fodor. Modules , Frames , Fridgeons , Sleeping Dogs , and the Music of the Spheres〔A〕, The Robot s’ Dilemma : The Frame
Problem in Artif icial Intelligence〔C〕, Edited by Pylyshyn , Z. W. , Norwood , NJ : Ablex ,1987.
〔3〕J ames H. Fetzer. The Frame Problem : Artif icial Intelligence Meets David Hume〔A〕, Reasoning Agents in a Dynamic World : The Frame
Problem〔C〕, Edited by Ford , K. M. & Hayes , P. J . , New York : JAI Press. 1991.
〔4〕Daniel Dennett . Cognitive Wheels : The Frame Problem in Artif icial Intelligence〔A〕, The Robots’ Dilemma : The Frame Problem in Artif i2 cial Intelligence〔C〕, Edited by Pylyshyn , Z. W. , Norwood , NJ : Ablex ,1987.
〔5〕J erry A. Fodor. The Modularity of Mind〔M〕, Cambridge , MA : MIT Press , 1983.
〔6〕Murray P. Shanahan. The Frame Problem〔A〕, The Macmillan Encyclopedia of Cognitive Science〔C〕, Edited by L . Nadel , London : Mac2 millan , 2003. pp . 144 - 150.
〔7〕Haselager , W. F. G. & Van Rappard , J . F. H. Connectionism , Systematicity , and the Frame Problem〔J 〕, Minds and Machines , Vol . 8
() 2, 1998. pp . 161 - 179.
〔8〕J erry A. Fodor. The Mind Doesn’t Work That Way〔M〕, Cambridge , MA : MIT Press , 2000.
〔9〕George Lakoff . & Mark Johnson. Metaphors We Live B y〔M〕, Chicago : University of Chicago Press 1980.
() 〔10〕Peter Carruthers. On Fodor’s Problem〔J 〕, Mind and L anguage , vol . 18 5, 2003. pp . 502 - 523.
〔11〕Patrick J . Hayes. Artificial Intelligence Meets David Hume : A Reply to Fetze〔r A〕, Reasoning Agents in a Dynamic World : The Frame
Problem〔C〕, Edited by Ford , K. M. & Hayes , P. J . New York : JAI Press. 1991.
〔12〕Murray P. Shanahan. Solving the Frame Problem : A Mathematical Investigation of the Common Sense L aw of Inertia〔M〕, Cambridge ,
MA : MIT Press. 1997.
() 〔13〕John R. Searle . Minds , B rains and Programs〔J 〕, The Behavioral and B rain Sciences ,Vol . 3 3, 1980. pp . 417 - 424. 〔14〕Hubert L . Dreyfus. What Computers Can’t Do〔M〕Cambridge , MA : MIT Press. 1972.
〔15〕George Lakoff . & Mark Johnson. Philosophy in the Flesh : The Embodied Mind and Its Challenge to Western Thought 〔M〕, Basic Books ,
1999.
〔16〕Kenneth M. Ford , Zenon W. Pylyshyn. The Robot ’s Dilemma Revisited : The Frame Problem in Artif icial Intelligence〔M〕, Norwood ,
NJ : Ablex. 1996.
〔17〕Zenon W. Pylyshyn. The Robot’s Dilemma : The Frame Problem in Artif icial Intelligence〔M〕, Norwood , NJ : Ablex. 1987.
() () Philosophical Psychology , Vol . 14 2, 2001. pp . 141 - 153. 〔18〕Dan Sperber and Deirdre Wilson. Fodor’s Frame Problem and Relevance Theory〔J 〕, Behavioral and B rain Sciences , vol . 19 3, 1996. 〔19〕William S. Wilkerson. Simulation , Theory , and the Frame Problem〔J 〕,
pp . 530 - 532.
〔责任编辑 胡新和〕
17
( )Kno wledge Argument and Frank Jacksons’ Representationalism Response p. 1
L IU Ling
( )Institute of Philosophy , Graduate School of the Chinese Academy of Social Science ,Beijing
( ) Frank J acksons’ newly reply to the Knowledge Argument KAargued that representationalism could meet the constraint problem required
() by the KA. However , because J ackson didn’t explain how to give a physical description to his representional characteristicsfeel, his denial to the learning proposition and his positive demonstration of the state after Mary out of the house lacked a solid argument foundation , and finally leaded to fail the purpose of defending physicalism. Besides , J ackson’s last approval of ability hypothesis was also very confusing.
Exploratory Experimentation in Epistemic Situations
( ) Reveal ing a Dyna mic Scientif ic Vie w of Historicity and Timel iness p. 7
SHI Cheng , CAI Zhong
()Department of Philosophy of Nanjing University , Nanjing , Jiangsu
In the 1980s , the new experimentalisms’ appearance indicates Anglo - American philosophy of science started to pay attention to the ex2 periment study. At the same time , historians and sociologists of science began to focus on experiment , with all its local , cultural , material , rhetorical , and social aspects. It is significant that one central area has remained peculiarly unanalyzed , that is , how experiment and know2l edge relate . Friedrich Steinle proposed“exploratory experimentation”to attempt to bring questions of knowledge and epistemology back into the picture. In contrast with theory - driven experiments , exploratory experimentation may direct systematical variations of experimental parame2 ters , formulations of empirical regularities and revision or formationcategories and concepts. Simultaneously exploratory experimentation is in specific epistemic situations , it is impossible that exploratory experimentation was only rarely determined by a general epistemic principle alone , but also by specific situation. Exploratory experimentation study has developed intermediate area between history and philosophy of sc2i ence and revealed a scientific view of historicity and timeliness.
( ) Fra me Problem in Epistemology p. 13
ZHANG Hua
( )School of Humanity , Jiangsu University , Zhenjiang , Jiangsu
The frame problem has been a trouble in AI for 40 years. This paper elaborates the problem and its extended problems , summarizes those logical methods and solutions in order to solve the problem , and reports the discussions on the problem by philosophers , including views of epistemology , views of philosophy of science , the challenge to the computational theory of mind , and the relation between logic and philoso2 phy.
The Impact of the Inf ormation Communication Technology
( ) on Scientif ic Kno wledge Production Modes p. 18
L I Zheng - feng , DIN G Da - wei
( )Institute of Science , Technology and Society , Tsinghua University , Beijing
( ) Information and communication technology ICThas changed the mode of scientific knowledge production and endowed scientific knowl2 edge production with some new characters. This paper analyses three approaches of information communication technology which have resulted in scientific system’s ceaselessly evolution. Then it expatiates the influences information communication technologies have made on scientific knowledge production from four aspects : information resource gifts of scientific knowledge production ; the corporation between scientists ; the instruments for scientific knowledge production and the organization of scientific research. Moreover , it explores the framework , function and target of e - Science , then it concludes that informationization of scientific research delegates the direction of scientific knowledge production in the future .
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得得得得得
1 我我的 你你你
顶顶顶顶顶顶顶
他他他
斤斤计较
爸爸爸爸爸爸
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认识论的框架问题
认识论的框架问题
第三十一卷总184期自然辩证法通讯
20096觏JOURNALoFDIALEC,I'lCsOFNATURE Vo1.31.SumNo.184
No.6,2009
认识论的框架问题*
张华
(江苏大学人文学院,江苏镇江212ol3)
摘要:框架问题已经困扰了人工智能领域4o年之久,并成为认识论研究的一大难题.本文借助实例
综述了框架问题及其衍生问题,并概述了为解决该问题而发展出的逻辑工具.文章重点阐述了框架问题在
西方哲学界引发的讨论,包括认识论视角,科学哲学视角,对心智计算理论的挑战,以及逻辑和哲学的关系
诸方面.
关键词:人工智能框架问题认识论科学哲学心灵哲学逻辑
[中图分类号]N31[文献标识码]A(文章编号]1000—0763(2009)06—0013—05 一
,机器人困境
一
个人工智能研究小组试图设计可以照料自己的机器人.初始型号Rl的智能来自因果演算电脑.
它必须通过下面的任务测试才能定型:它的备用电池放在一个房间里的小车上,旁边是一颗就要爆炸的定
时炸弹.R1开始了自救行动,它很快定位,找到钥匙,而下一步才是关键.它要采取行动把电池拿出房
间,方法是把小车推出房间,以函数表示为:PULLOUT(WAGON,RooM).它成功地
在炸弹爆炸之前就把
电池用小车推出了房间.但R1并没有通过测试,炸弹仍然炸毁了备用电池.因为遗憾的是,在它的因果
推理过程中没有计算到虽然把小车推出房间能最快把电池带出来,但同时炸弹也被带了出来.R1不知道
它行动中的蕴含事件,尽管这对人类来说是显而易见的.
研究小组为改进型R2装上了演绎推理电脑,使它可以从对计划的描述中推理得出其行动中可预期的
所有蕴含事件.R2仍然需要通过同样的测试.它的计划也进行到了PULLOUT函数.正如所设计的,它开
始进行演绎推理运算,结论如下:把小车推出房间会使得轮子转起来,不会改变房间的墙的颜色,会……,
不会…….这时,炸弹爆炸了.
新的改进计划是,必须让机器人知道哪些蕴含事件是相关的,而哪些是不相关的,并且学会忽略那些
不相关的事件.新型号R3的电脑是时序推理计算机,可以为当前计划中的事件在不同时间上的蕴含事件
加上相关性标签.测试开始,R3走到了房间门口,站在那里一动不动.设计者发出指令:快采取行动!R3
的回答是:"我正在采取行动,处理成千上万个应当忽略的隐含事件,把它们做成一个列表……."炸弹爆
炸,研究结束.
二,人工智能的探索
导致失败的罪魁祸首就是框架问题.人工智能框架问题由麦卡锡和海耶斯(Joh.McCarthy&PatrickJ. Hayes)…在1969年提出,本是一个逻辑问题,即以境况演算难以表征变化的世界.四十年来,看似浅显的
*基金项目:江苏省教育科学"十一五"规划课题项目(B—a/2009/01/008);江苏大学人文社科重点建设项目(JDR2OO6A09).
(收稿日期]20o8年9月1日
[作者简介]张华(1976一)女,江苏镇江人,江苏大学人文社会科学学院副教授,博士研究生,研究方向:西方哲学与马克思主义
哲学.
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框架问题深刻揭示了人工智能中的哲学困境.福德(JerryA.Fodor)等认知科学家视之为认知科学前进中
的根本障碍,昭示了人工智能,至少是其逻辑途径的不可能.在哲学领域,框架问题已经成为反对来自计
算机隐喻的心智计算模式的根本问题.
框架问题起源于境况演算中用一阶逻辑推演某个域中发生变化时还有哪些没有变化.在逻辑表达式
中,动作由变化所详述.其中隐含的假设是除了动作以外,其它所有的都没有变化,就好像动画制作中只
. 需要把运动的画面画在静止的帧框架上一样,这是框架问题得名的由来麦卡锡和海耶斯是在一个非常狭义的语境里切中肯綮地提出框架问题的:如果积木A是黑色的,而我
们把它放在积木B上,那它还是黑色的么?这种推理对人类来说易如反掌,但在境况演算中却是不允许
的.为了排除这个弱点,他们创设了"框架公设"来详细列出哪些事物在推演变化时保持不变.框架公设
虽然解决了这个问题,但是又引出了另外的问题.这样的事物有很多很多,如果有m个动作,每个动作都
涉及n个事物,那么就会有m*n个框架公设.就算写出铺天盖地的框架公设是有可能的,在实际操作中
也不允许.从认知视角来看,框架问题是要解释信息解封(/nformationallyUnencapsulated)的认知过程,即既
能有效解决来自任何潜在认知域的信息,而又不至于受累于不得不明晰地把相关事物从不相关事物中筛
选出来的繁重工作.
机器人的世界是有限的,但是各种变化莫测的外力或行动都可以导致环境的变化或调整,它不得不适
应这些变化,这就遭遇了框架问题.知识库中的信息和机器人的运算结果共同决定下一步动作.要做出
一
个正确的选择就要抛弃或忽视不相关的因素,排除可能会导致负面效应的因素.机器人必须引入和一
个特定时间相关的事实,应当检查当时的境况,然后检索出那些有益于选择后续行动的事实来.机器人也
应搜索出任何可变的事实,然后检查这些事实以决定在此前的检查中是否其中有变化.变化有两种基本
类型,要检验由行动导致的相关变化,而不检验那些和手头工作无关的事实.这种检查在语义层和语法层
上都必须进行.语义层解释哪一种信息正在被检查,即如果有一个客体理应如此表现的假设,解答应该会
变得显而易见.有人相信依靠纯粹的语义路径可以达到正确的信息,不过该假设尚未证实.而语法层要
解决的是信息必须在哪一种格式下检验,并基于事实的模型和结构形成解答.在检视这些事实时可能会
发生种种问题:有时候会漏掉一些隐含意义,有些事实即使用不到也有必要检查,关键是,把所有事实及其
后果都考虑到是一件十分费时的事情.
框架问题还导致下列无法解决的人工智能问题:资质问题(1heQualificafonProblem),表征问题(
RepresentationalProblem),推理问题(,n1eInferentialProblem),衍生问题(RamificationProblem),预测问题
(ThePredictiveProblem),整体问题(enoiismProblem),时间投射问题(etemporalprojectionproblem),耶鲁
枪击问题(YaleShootingProblem),惯性问题(111einertiaproblem),安装问题(einstallationproblem),计划问题
(Theplanningproblem)等.而较有哲学意味的则是以下两个:
冰箱问题(111eFridgeonProblem).在框架问题提出来后,有人提出"睡狗策略"来应对,即只看那些变
化的事实.于是,福德【2j提出冰箱问题来反驳.该问题基于一个离奇的谓项"冰箱开",其定义是:在时间
t,如果X是一个物理粒子,并且福德的冰箱处于工作中,那么x就是一个"冰箱开".福德指出,当他给冰箱
插上电源时,他就做出了无穷无尽的变化.所以,如果把"冰箱开"这样一个奇怪的谓项放到数据库中,睡
狗原则就失效了.冰箱问题要解决的实际上是:如何用规则把离奇的概念排除在PI-?
归纳问题(eproblemofinduction)比上述问题更加富有哲学底蕴.休谟曾问道:我们所做的特定观察
的数量是有限的,那么到底是什么能证明我们从观察中得出结论能涵盖那么多没有观察到的案例呢?确
实,我们怎么可能证明我们相信明年七月会比明年二月热呢?问题不在于我们如何获得这样的信念,而在,
于如何证实这个信念.费兹尔(JamesH.Fetzer)认为,该问题实质是对未来所做的一个推论与另一个相
反J.框架问题也是如此,它其实是归纳问题的一个实例.
尽管迄今尚未找到解决框架问题的完善办法,不过这已经大大促进非单值逻辑的发展,形成以下逻辑
工具:流态闭合(FluentOcclusion),谓词补足(PredicateCompletion),后继状态公设(SuccessorStateAxioms),流
态演算(FluentCalculus),事件演算(EventCalculus),默认逻辑(Defaultlogic),还有动作描写语言(ActionDe—
scripfionLanguage).但即使逻辑方法上的改进如此之丰富,却依然不能把机器人从
困境中解救出来,这使
人们不得不在哲学层面上做出更深入的思考.
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三,哲学视角
在哲学视野中,框架问题是关于一般理性的问题,即人类作为理性的行动者如何在一个动作发生时设
置其对变化的信念,是根本性的认识论问题,存在于每一个需要理智推演世界相关事务的系统中.
1,丹奈特的认识论视角
最早将框架问题引入哲学视野的是丹奈特(DanielDennett)的《认知之轮》.他把框架问题描述为"一个
深入的认识论新问题,原则上触手可及,却被一代代哲学家忽视,直到在人工智能研究中浮出水面,而又至
今没有解决.""休谟,实际上还有所有其他哲学家和心灵主义的心理学家没有能够看到框架问题,是因为
它们只是在一个纯粹的语义层面或者是一个现象学层面上处理这个问题."【4J丹奈特刻画了不同境况中的
"机器人困境",即本文开头的一幕,并借此阐释了逻辑框架问题决是问题的全部,其后显示了一个更大
的问题:如何确定在一个情境中哪些信息和推理有关,而哪些则应当被忽略.他分析了一个源自休谟的可
能的解决方案:人类依靠联想论(Associatism)完成剔除不相关事物的工作.他在分析中使用追问策略(The
"
y"Game),揭示了联想论偏偏在人工智能最需要的地方却崩溃了.他设置这样一个情景:两个孩子都
拿了罐里的甜饼,一个孩子为此挨了打,另一个却没有,挨打的孩子最终不拿了.于是追问开始,回答如
下:因为孩子挨了打,因为挨打导致疼痛,因为孩子不想经受疼痛,……一个接一个
的为什么实在是不容易
回答,除非给出一个根本的回答.所以,联想论也不能解答框架问题. 框架问题曾一度被人忽视,因为发现问题的关联性似乎不是一个问题;但人工智能需要从头做起,这
才把框架问题推到前台.他认为认识论的框架问题根本不是新问题,因为人类受累于不能正确地确定相
关性的问题已经很久了.框架问题听起来很像归纳问题,但他指出,即使归纳问题解决了,框架问题也依
然存在.假如科技的奇迹能带来一个能推理的机器,可以基于它所拥有的知识得出结论并且从不犯错.
这样虽不受归纳问题的羁绊,却依然受制于框架问题,因为仍然需要以某种方式表征并处理它所拥有的知
识.不过为了得出结论所需要的真正的表征和处理,却和真值,感知可能性,甚至结论本身的主观性无关.
在他看来,迄今所提出的框架问题的解决方案受惠于不同领域不同思想的灵感,但都仍不能称之为认知之
轮.轮子是解决运输效率问题的杰出的工程发明,但却不是在自然界本身中能找得到的.所谓认知之轮
就是对认知能力的模型化问题的解决,它和它们所从中来得自然界决然无关,而和人类认知能力的运作相
对照,这就是硬性人工智能的角色,在人工系统中对认知能力的模型化.人工智能应该是小心翼翼的时刻
准备着使用认知之轮去解决所遇到的问题,而使用反直觉的和高度人工化的解决方案却可能会导致人工
智能忽视其最初的目的.正如他所看到的,认识论的框架问题不限于人工智能,而是应用于所有的有生命
的,有理智的系统,以及许多根本不可能有解决方案的系统.
2,福德的科学哲学视角
福德在"机器人困境"中把框架问题和另一个问题联系起来,即如何把我们对于归
纳相关性的直觉形
式化.他提出,在人类认知中有两个关键问题起作用:"框架问题走得太深,深到等同于对纯理性的分析."
"框架问题的突破进展是理性过程的征兆,如果你看一看含有框架问题的系统,你就可以得出它至少在信
息解封的程度上是理性的."C5]他认为只有音频解析(AutoParsing,而非Interpretation)等模态认知能力才不
会受到框架问题的制约,因为音频解析不过是根据一些规则把输入的音频信号裂解成小片段,以便使得所
有的信号块正确地对应于声音,这个过程操作于纯粹的知觉和信息封装的原则之上.他相信,在人工智能
中我们可以理解和创造的仅有的工作,就是那些不体现框架问题的工作——模态处理.非模态的工作不
可救药地受到框架问题的影响,因为它们都是未经信息解封的.他出于强认识论立场排除了惯性定律常
识的一个形式"睡狗策略"作为框架问题的一个解决方案,因为根据世界的概念化原则,没有一条狗能睡个
不停.他给出的证据就是冰箱问题.他认为不管"冰箱开"这个概念有多不真实,事实上它却完美而有效
地反映了现实世界,每一件事物都是一个冰箱开或冰箱关,这就意味着睡狗策略不起作用了.在表征世界
及其中的动作时采纳睡狗策略的问题在于不可能总是应用该策略.实际上,离奇概念可以层出不穷,概念
化世界的问题就成为把人们的归纳相关性直觉形式化的基本问题:什么是离奇概念而什么又不是.他的
结论是:"框架问题就是非示证性推论(NondemonstrativeInference)问题,也就是认知思维如何工作的问题."
15
这是一个特别困难而又深刻的哲学问题,和人类认知以及所有实体直接相关,因此
不应该只交给人工智能
研究者来完成,而应由哲学家和认知科学家通力合作.
3,对心智计算理论的挑战
人工智能研究已经发展出了对逻辑上的框架问题的一系列可操作解决方案,即使是在严格基于逻辑
的范式上也不再视之为绝对的障碍j.但不管怎样,只要把人类认知当作计算机来理解,哲学家们提出的
挑战在某种程度上是一定会遇到的.哈斯拉格和拉帕尔德(Haselager,W.F.G.&VanR白ppard,J.F.H.)曾
有力地论证L7】,即使在联通论(Connectionist)背景中,框架问题依然会出现.不过,框架问题的哲学意义主
要还是针对心智计算理论的.这种观点认为人类心智过程主要是命题集的某种形式的计算推理.认识论
框架问题对此是一个致命打击.
人类可能比今天的机器人聪明,但人类仍然会犯错.即使并不缺少推出后果的必要信息,人们也常常
不能预见其行为的每一个后果,会下象棋的人就会知道这一点.福德】认为框架问题深及对纯理性的分
析,但是对纯理性的分析可以适应为得出相关结论而可资利用的计算资源的有界性.对人类思维而言,有
界的理性在逻辑上是有瑕疵的.所以,考虑到它所依赖的纯理性并适当调整以适应资源有界性,心智计算
理论就可以不受框架问题的影响,即使认识论的框架问题对理想化的纯理性而言还依旧存在.他指出,诉
诸人类限制以证明给某种推理过程所需要的信息强加上启发式的边界对于解决框架问题而言是不可行
的.这是因为它忽略了启发式的边界是如何得出的,这没有触及问题的核心,即如何决定什么与推理过程
有关而什么无关.但是启发式强加的界限不应和适应有界理性的妥协方案相混淆.
计算上有界的推理过
程不一定是信息解封的.这就涉及各向同性(isotropy)问题.一个过程如果对相关信息没有一个先验边界
就是各向同性的.他把框架问题这个术语用在所有各向同性过程的语境中,而不只是那些和推理以得出
变化后果的过程中.理想化的纯理性就是各向同性的,认识论上的框架问题就是其后果之一如他所言,
类推推理是最纯粹的各向同性,这正好是一个依靠在原先认为是无关的认知域之间的信息传递过程.令
人信服的是,哲学家约翰逊和语言学家莱柯夫(MarkJohnson&GeorgeLakoff)
通过对隐喻的研究证明了类推
和形而上的思考能力,以及创造性地超越不同认知域的界限的才能,是人类认知能力的源泉l9】.所以,类
推推理的各向同性是潜在的麻烦,特别是在高度模态化的思维理论语境中【1... 4,逻辑背后的哲学
逻辑学源于亚里士多德哲学.从一开始,逻辑就是一条通向模型推理的道路,成为仅有的一个从前提
中推论出适当结论的坚实系统.近几十年认知科学的发展开始了在人工系统中的认知模型的尝试,这极
大地影响了认知哲学家对如何意识到在我们思想中的认知过程的思索.在最近二十年里,用人工系统来
模拟认知和智力的尝试数不胜数,广泛使用了各种各样的途径,不过其中只有逻辑的道路才在科学意义上
证明是可行的.海耶斯??和夏纳汉(MurrayShanahan)uJ等人声称,会有一种简单的体系结构能全面模拟
认知过程,并且有理由相信这必须通过逻辑手段达成.而有一种论点反驳道,逻辑手段可能对出于设计用
于讨论真实世界的表征的目的并不适合,因为真实世界终究是由相互间有关系的个体组成的.不过,这,
派学者并未提出过任何结论性的论点.与此相反,丹奈特和福德等人不拒绝逻辑具有适当的模型化认知
的能力,而是代之以论证单一体系结构假说可能是错的,那么这一路径就不能可通向任何真实的结果.塞
尔(J0}?1R.Searle)的解释u纠走得更远且更有力,因为他不相信认知无论如何都是可还原的,这样他就声称
对认知本身而言,可能并没有什么底层的单一结构体系.德莱弗斯(HubertL.Dreyfus)的观点更进一步,他
认为脱离尘世的肉身就无所谓认知,是肉身使得认知展现其自己并和世界互动,给由心智形成的抽象概念
增加了必要的语境.这种观点和近年莱柯夫与约翰逊的肉身哲学l】】正相契合. 虽然互相对立的观点很多,但有一点则很清楚,他们争论的核心是逻辑的能力.这就把逻辑的使用置
于一个有趣的位置,一些人认为它是一个达成适当认知模型的方法,而另一些人却说这是一条错误的路
径.不过不管怎样,这是我们所知道的仅有的一条可以得到科学证实的路径.事实上,要结束这个争论,
唯一的方法就是,要么是逻辑方法完成认知的工作模型,要么拿出无可辩驳的证据证明逻辑不能表达认
知.而现在两者皆无,所以讨论才陷入僵局.我们认为,从哲学观点来看,逻辑仍然是仅有的候选项,因为
哲学本身不能拒绝逻辑方法的有效性.
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[责任编辑胡新和]
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论康德认识论问题
摘要：康德作为近代最出色的哲学大家之一，本文通过对其书中先天综合判断及纯粹理性的解析，论述了康德如何自上而下的建构了一套完善的认识论体系，诠释了人类如何认识事物，以及认识的界限即人类可认识的只是现象，而无法探究物自体本身，康德的学说推动了以后认识论的发展。
关键词：认识 康德 先天判断 理性
康德把认识分为三类即数学，自然科学，形而上学的知识，并且认为这三类知识都是以先天综合判断作为基本来实现的，其中数学，自然科学是以先天综合判断自身作为原则的，即以纯粹知性作为准则（后面论文将要详细讨论先天综合判断与纯粹知性的关系），形而上学则是以先天综合判断作为基础的。《纯粹理性批判》写到：
数学的判断全部都是综合的。首先必须注意的是：真正的数学命题总是先天判断而不是经验性的判断，因为它们无法从经验中取得的必然性。因此在这里必须借助于直观，只有凭借直观这一综合才是可能的。自然科学（物理学）包含先天综合判断作为自身中的原则。所以形而上学至少就其目的而言是由纯粹先天综合命题所构成的。
从上述引用中，可看出康德认为纯粹数学和纯粹自然科学的是由先天综合判断作为原则的，并且是蕴含在理性中的，而借助直观而形成经验知识，而形而上学是以先天综合判断为基础而展开的，但并没有说明为什么先天综合判断是它们的原则或者基础，在本书后面中讨论纯粹知性才说明了这一问题。书中写到：
于是，纯粹的综合，从普遍的方面来看，就提供出纯粹的知性概念。但我理解的纯粹综合是以先天的综合统一性为基础的综合。因此，我们的计数（尤其是在数目较大的时候更为明显）是一种按照概念的综合。
赋予一个判断中的各种不同表象以统一性的那同一个机能，也赋予一个直观中各种不同表象的单纯综合以统一性，这种统一性用普遍的方式来表达，就叫做纯粹知性概念。
从引用的第一段了解纯粹综合即是先天综合，由这种综合引出来了纯粹概念，并且综合是以（纯粹知性）概念为基础，可以理解为纯粹知性是先天综合的基础。从第二段就说的更直接了，这种单纯（纯粹）综合达到表象的统一性即是纯粹知性概念，也就是说借助于纯粹知性而完成了先天综合的统一，纯粹知性和先天综合判断有极其内在的核心联系，这种联系就是只要纯粹知性与自然科学或者数学有必然联系，那么在实施先天综合判断这个命题的时候就一定会产生俩者的知识，所以康德会说数学与自然科学都必然是先天综合判断的。下面需要的就是说明纯粹知性与科学，数学的必然联系。关于数学知识在书中写到：
通过一个纯粹知性概念对某一个对象的思维，只有当这概念与感官对象发生关系时才成为知识……通过前一种直观的规定我们能得到对象的先天知识（在数学中），但只是根据这些对象的形式并作为现象……所以一切数学概念单独还不是知识。
从这里可以看出数学的先天知识，必须依靠纯粹知性与纯直观的结合才能产生，并且单独的数学概念是没用的，但还没说明白纯粹知性与数学知识的核心关系，只是说明了有联系性，只有在后面书中探讨与自然界的关系即自然科学或者物理学时才说明了内在的核心关系。康德通过知性操控范畴作为自然界的先天法则来实现的。康德说“范畴只是知性的一种规则”。可以看出知性是可以操控范畴的，并且在后文中还有类似的叙述。先来解释下范畴，书中写到：作为单纯形式的范畴就获得了客观实在性，即获得了对能够在直观中给予我们的那些对象的应用，但这些只是现象；
这里解释了范畴具有客观实在性，在康德眼里客观实在性即是客观规律，自然规律，在后面详细的解释范畴是自然规律的先天法则，书中写到：范畴是一些给现象，因而给作为一切现象的总和的自然颁布先天法则的概念。
一切可能的知觉，因而甚至一切总是可以获得经验性知识的东西，即一切自然现象，按照其联结来说都是服从范畴的，自然界（单是作为一般自然界来看待） 是将这些范畴作为自己的必然合乎规律性的本源依据来依赖的。但是，甚至那仅仅通过范畴来给现象先天地颁布法则的纯粹知性能力也不足以建立更多的规律，除非对于一般自然界据以作为诸现象在时间和空间中的合规律性的那些规律。
在这里康德解释了范畴是一切自然现象先天法则，并强调了这个自然界只是一般自然界即在时间和空间里的，所以这里自然现象的规律也就是自然科学，而不是形而上学，并且是纯粹知性通过范畴来颁布这个先天法则的。谈到这里，可以下个结论了，康德所谓的自然科学和数学归根到底只是一种范畴的先天法则，也就是纯粹知性的统一性联结原理。这与康德在说明俩者时那章节用的标题是一致的，即一切理论科学都是从属于理性之下的，也就是说科学原理也是在意识内部的。康德继续在书中写到：所以唯一地除了关于可能的对象的先天知识而外，我们不可能有任何的先天知识。
只有通过他们在经验性直观上的可能的运用才能做到这点，就是说，范畴只用在经验性知识的可能性上。然而先验幻相甚至不顾批判的一切警告，把我们引向完全超出范畴的经验性运用之外，并用对纯粹知性的某种扩展的错觉来搪塞我们。
我们在前面所阐释的纯粹知性原理只应当具有经验性的应用，而不能先验的即超出经验范围之外的运用。
引用的第1段话的说明了纯粹知性只包含了经验的先验知识，而不能达到超于经验的先验知识，后面4段话就分别证明了这一点，2-3段说明了纯粹知性与范畴有等价性，且范畴只能运用于经验性知识，所以纯粹知性也只能运用于经验型知识。4-5段说明了纯粹知性只能运用于经验性知识，而不能认识到超出经验之外的形而上学，否则会导致先验幻相。那么必定会有一样能力来衡量属于形而上学范畴的东西，康德就引出了理性这一术语。如同康德在书中最开始说到：
但我所理解的纯粹理性批判，不是对某些书或体系的批判，而是对一般理性能力的批判，是就一切可以独立于任何经验而追求的知识来说的，因而是对一般形而上学的可能性和不可能性进行裁决，对它的根源，范围和界限加以规定，但这一切都是出自原则。 这里就明确的说明了这一问题，对于形而上学的批判，是在对于理性的认识上加以划分的，接着康德就对纯粹理性本身做了详细的说明。
但现在，这种知识类型在某种意义上毕竟也被看作是给予了的，形而上学即使不是现实地作为科学，但却是现实地作为自然倾向（metaphysica naturalis）而存在。因为人类理性并非单纯由博学的虚荣心所推动，而是由自己的需要所驱动而不停顿地前进到这样一些问题，这些问题不是通过理性的经验运用、也不是通过由此借来的原则所能回答的，因此在一切人类中，只要他们的理性扩展到了思辨的地步，则任何时代都现实地存在过、并还将永远存在某种形而上学。于是也就有关于这种形而上学的问题：形而上学作为自然的倾向是如何可能的？就是说，纯粹理性向自己提出、并由自己的内在需要所驱动而要尽可能好地回答的那些问题，是如何从普遍人类理性的本性中产生出来的？但由于对这些自然而然的提问，如世界有一个开端还是永恒以来就存在的等等问题。康德说明了形而上学的是由于自然倾向而存在并驱动的，并说明了这种自然倾向的驱动是由于纯粹理性自己提出和自身内在需要而发动的，即人类理性追求无条件的东西的自然倾向。在后面康德详细说明了这种纯粹理性自身的自然倾向的内在需要驱动。书中写到：
既然这个只是在理性的思辨运用中的极大值本来就是全部意图，并且，既然对一个在实行中毕竟永远达到的概念的逼近与把它当做好像完全是虚设的正好是一样的，所以关于这样的一个概念人们就说：它只是一个理念……理性的实行总是受限制的，有缺陷的……而是正因为它是有关一切可能的目的的必然统一性的理念，所以它就必须作为一个本源的，至少是限制性的条件而用作一切实践活动的规则。
并在现象之外还假定纯粹思维的对象即本体，是因为这些对象不具有任何可以指定的积极意义。
传统观点都认为由于知性范畴运用到了理性推论所以造成了二律背反，所以导致现象与本体的割离。实际上更深沉的原因是由于纯粹理性自身的限制或者缺陷造成的。由前文所说纯粹理性具有某种自然倾向的内在驱动需要，就是这里所谓的理性趋向于他自身的最大值但无法达到，本人有个大胆的假设模拟，假设有“俩个”纯粹理性，一个是完满的，一个是本文所说的限制的镜像，镜像不停的追求达到完满的纯粹理性即最大值换句话说也就是本体，但镜像永远不能达到本体，所以必然会导致认识不了本体，即第二段引用所说纯粹思维的对象作为本体是没有任何意义的，是由于镜像纯粹思维自身的割离（不完满性）造成的，永远会导致现象与本体的二元分离，这与佛法有异曲同工之妙。佛法里有个术语叫做识阴即第八识，一类相续永无间断，另外个名字也叫心，不过叫攀缘心即不能认识本体佛性，有以心取心的作用，这种以心取心的永无间断的作用即是人类认识的根本，在唯识学里叫做根本依，与康德所说有相似之处，即人类认识的根源为纯粹理性，也有不停的取自身的自然倾向，而且也认识不到绝对本体，还有康德说理性概念用来统握，正如知性概念用来（对知觉加以）理解（《粹理性批判》第二编，第二卷，第一节《纯粹理性的概念》），在此处说明了理性与知性的区别，康德倾向于理性是无知觉性的与唯识学里认为第八识妄心无覆无记（无知觉性）有类似之处，纯粹理性与识阴妄心有太多的共同性，但由于本文核心不是对俩者做对比，故不多述。最后康德对于为何纯粹理性永远不能达到自身最大值这个核心问题却在书中却没有多做解释。
最后做个结论，康德通过对理性自身的限制，缺陷而解释了人类认识的缺陷，即人类无法认识到物自体并最终会导致现象与本体的割裂，其中知性范畴越界会导致二律背反也验证了这一规律。而纯粹理性的原则将会提供知性的范畴，康德说：知性尽管可以是借助于规则使诸现象统一的能力，而理性则是使知性规则统一于原则之下的能力。用康德在另外一处的话来说就是理性是知性原则的原则，由知性范畴（只能提供经验的先天知识）这个先天法则为一切知识提供了先天基础，用一句话来说知性范畴这个先天法则就是一切知识的法则，一切知识都要效仿他。最后由先天综合判断这个命题借助直观最后增加我们的一般化的经验知识。康德用《纯粹理性批判》此书对三者核心内在关系串联式自下而上的建立了一套理想的认识大厦，纯粹理性是知性的原则，但无法认识物自体（形而上学）；知性范畴是天综合判断命题的原则也是一切知识的先天法则，但无法逾越理性的鸿沟；最后先天综合判断命题借助俩者的原则和直观最后获得和增长人类的经验知识，康德由此建立了各自的认识界限和相互关系，为人类认识论的发展做出了贡献。（作者单位：西南大学政治与公共管理学院）
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[5]赵祥麟、王承绪：《杜威教育论著选》，华东师范大学出版社 1981 年版，第 129 页。
中医基本认识论问题
中西医分野
任何组织体，有乃为之器?? 有形质是无形能的载体
无乃为之用?? 无形能是有形质的利用
譬如电脑：集成电路、伺服系统等为形器、载体
程序、电等为利用、主宰
人亦如之。
研究方向有两个：研究形质的组织配合等现象，形而下者谓之器——西医
研究能用的转变主宰等规律，形而上者谓之道——中医
西医所看见的是以细胞、器官、系统、血液维系所构成的有形机体，但对无形的精气神及其运作的藏象经络一无所知。对人体的认识错误。人得病了，就象电脑有问题，首先要考虑检修软件，而不是考虑换零件；人与电脑不同，零件不能轻易换，而且病人自身有检修零件的能力。“有生于无”。
为何阴阳五行理论、藏象经络系统能够治病？
这世界有三样东西：规律——信息——现象
当今哲学有大错误，只有规律——现象，没有了中间的信息。规律是什么？最根本的最大的公理是道，小规律都是其分化和推演。信息是什么？“神也者，妙万物而为言”。神是万物的奥妙而且能被表露出来，可以勉强物质化理解为信息。现象就是各种形器和迹象的显示、变化。
现象受信息支配，信息受规律支配。其推演如下：
末级规律——末级信息——末级现象
上级规律——相当于上级信息——相当于上级现象
更上规律——相当于更上级信息——相当于更上级现象
终极的原始规律——
正因为有此互根推演，信息这一环就可能被忽略。但要研究复杂系统的高级现象就必须要这一环，不然就会找不到对应。越是低级的现象如经典物理现象越容易清楚，越是高级的现象离人类耳目认知层面越远，因为缺少了一个推步过程就接不上头绪。
“君子无所不用其极”，规律接近终极处就是道。阴阳五行是天地之间最初的分化演变之道，人秉天地之灵气而生，从天地法则就有了脏象经络的信息。而这个信息又会经历一系列的支配运化而主宰有形质、无形能的变迁现象。
中国文化是追溯事物的大本大原，并从这个大本大原的道而推演现象。当今科学是对末端的物质现象详细推演了几步，运用这几步所知道的去推演另一个现象或者去制造新的现象。一旦要去推演的另一个现象太高级，尤其对物质世界相当于是能用层面的现象，就无能为力了，只能寄希望于科学的推进。另外，如果现象是高级的复杂系统，它就更加无能为力。因为科学所认识的道理还停留在简单物质系统。人和人事是最复杂的，科学对于这样的现象做观察只能一叶障目，因为它的视野就这么大。
信息与现象是对应的。这一点古人早就知道了，因此有算命、有国运推步等等学问。吴季札闻音乐而知一国之政。中药见其象而知其有对应精元。比如豆类的形象与肾类似，而知其精气相通。又如，用龟板潜阳，前几天看《温病条辨》写到：“龟亦有珠，具真武之德，而镇震木。1.震为雷2.亢阳直上颠顶，龙上于天也。制龙者，龟也。古者豢龙御龙之法，失传已久，其大要不出乎此。”从古代豢龙御龙之法散见于书中常言龟息之道，而知龟精华能制震龙，进一步便知龟板能潜阳。或者反推回去，都是共通的。而规律就藏在后面：震所畏者，乾也。乾震为无妄卦，动则有灾。故言龟有真武乾卦之德。易经是言乎信息与现象对应的集大成者，上溯于道。从内经、易经即能生出医之万法，这是吴鞠通、张仲景等所宗法。若能深入，观于诸师之言，皆是胸中本来之物，师能通彻言之而已。现在的基因也开始研究基因信息与现象的对应。
信息的流变为何必然带来现象对应的变化？不可言，不可言，当自悟。那是真相所在。庄子言：“吾勿知，吾勿知”。
对于医学而言，阴阳五行就是根本规律，藏象经络就是信息之大本原。
由于现象的变化曼妙芜杂，要知变用变，只有取其信息、道之纲要。万变不离其宗，知其要，一言以尽之。否则就会流散无穷。西医以及现在的中医都没有宗要，乱纷纷在撞在蒙，如斯而已。
“精气为物，游魂为变”，这是生命的本质。有形质皆属精，以质为主，应于地、空间。西医已经研究到细胞、基因，这是其目前的最高成就，属于精的某一个层面。无形质皆属气，以能为主，应于天、时间。精气结合，有能有质，便具性情。游魂因性情而客之，便为神。精气竭，神去又变游魂。生死如寄。
西医对神对气几乎是一无所知的。气的内涵不好说，“此上帝所秘”。最根本的气就是阴阳六气。无形的热量、生物电、同位素衰变释放、波等等，都是气的范畴。例如惊蛰，雷声一响，万物都活动了。地底下的虫类破土而出，种子破壁开始生发，蜇睡的动物开始来了精神。所有这些现象，全部派生于一个信息，那就是震卦相火出动。最初是太乙在星座间的移宫，神行震令，相火之气得令布政，于是东风来了，地气温了，产生了雷，雷声又把震动的能量传给生物的内核，生物得这一资助而生机萌动。所有这些现象都可以通称为气化，都是六气所派生的，类属于六气。
对于注重细节的实证显微科学，研究人类这么大型复杂的系统，只能是瞎子摸象的。喜欢借助于放大镜的、喜欢摸的一般是瞎子。瞎子也有优点，那就是摸到一点就是一点实在的认识；缺点是容易成井底之蛙，以偏概全。聪明人看大的东西会离远一点，然后拿个望远镜调焦距，既可看清全体又可看清局部。这个望远镜就是中医学。
推演分析人这么复杂的高级系统需要最高级的哲学与系统论、方法论，目前的科学逻辑思维连一株小草都说不明白，却要经纬医学，荒谬可知。西医也有优点，能集众智，有真科学精神的人能做到知之为知之，不知为不知，又胜于不知以为知的妄人多了。有此品质，如孔子所言，虽曰无学，吾必曰学矣。“学不际天人，尚不如无学”。学天人之学有个缺点，就是如果心德不守，容易在进取有得途中发邪妄。“如人入暗，则无所见”。例如修证佛学，《楞严》途中魔障重重。学习必依圣贤之论为印心，切勿作己为圣解，圣远远炯出于我辈。越顽劣的越平视圣人，越高明的仰之弥高。中医绝不是傲慢之心能登堂入室的。即使有点小智，对于中医这种大乘学问而言也什么都不是。何新曾为第一谋士，患头疼病，自己学中医无济于事。此病之本，源于其用脑过度有损，又是妄言龙凤为鸵鸟之类的果报。豪贵文士，妄言之罪极大。自己又自大，即使有能治之者也被障蔽了。学中医要有三要素，德、才、师。无德庸才学之或增上慢，或作杂术妄论，或为诋毁，统为破坏中医。
针灸、中药、西医的差别
针灸为何能治病？经络对于人身就如同一个国家的政令系统。针灸的补泻推转能够直接造成藏象经络系统的神气全局或局部变化，也就是政令信息的变化，继而自然会带来对应现实现象的变化。这是王者之道，政令去弊就新，动乱自然宾服。
中药怎样治病？中药化生精气，通过藏象经络以及循环、消化等系统的运化配合，达成一定的功用目的。这个功用既有精也有气并兼及实质现象的变化，以对抗病机病形的情势。这是霸者之道，用文用武，各种才器配合起来降服叛乱的敌人——疾病。
西医如何？全在血液形器上做功夫，用力用巧，消灭敌人。杀人一万，自损三千。这是夷狄之道。
王者道衰，则霸者道，霸者道衰，则夷狄道。针灸已面临断代，中药半死不活，西医占势。
中医教育的问题
1、细分科目?? 违背“大制不割”原则
2、教条化???? 在“残朴以为器”，活的东西不存
3、经典缺失?? 当“蒙以养正”，失蒙则不入道。无有启蒙师在。变味曲说，不从本义，则坏经典。有一干人众甚至附会生物电之类臆测，即为妄说，引人入暗。讲经之师必依了义、不依不了义，不了处勿讲。
4、白话文???? 又是一个障蔽，蔽感应而通之机，蔽简易精要之道，引入流散无穷之途。
5、实践缺失?? 青年无机会实践，纸上谈兵，无历练，猝然临床如驱羊之狼，一旦败兵没世不振。居医院有实践权者几乎尽是媚进之人，靠论文堆砌、走关系而得位，本就不正，爬到位置后，血气已衰，又受各种禁制，不复能做行知之人。
6、文化缺失?? 中国文化剥尽之际，无土壤、无氛围、无根
思维缺失?? 崇尚实证逻辑的小智巧，大归纳演绎思维弃、形象思维弃
信心缺失?? 三军可夺帅，不可以夺气；匹夫不可以夺志。心，志气之主。
道德缺失?? 争利求名则静定能虑之途全无，自大无敬畏则将自蔽，德不正无以载精华
社会风气?? 小人之歪风盛，君子尽隐。君子上达，小人下遂，学人无缘于上达之路。又愚昧有知之人甚众，“我眼本明，因师故瞎”。
中小学???? 现行教育学把孩子当傻子教，遂教成傻子；语文完全失败。
7、西医势力?? 西医掌管话语权，中医则失势凤凰不如鸡，人皆趋炎附势，秀才穷则斯滥。
当权者???? 排斥消灭之心。如钱信忠辈，“你宣扬中医一份疗效，我就消灭中医十分疗效”。
管理者???? 西医的第五纵队。一切做法全按西医路数。
江湖骗子?? 医院假中医、商贾、江湖游医、骗子组成大合唱。窃国者侯，窃钩者诛。披佛袈裟者，真能破坏佛法。
这么多根本问题，中医想不消亡都不可能。
所有中医学校出来的都是受害者。媳妇熬成婆，再去欺负媳妇。需要觉醒。
譬如：理学，已非儒学，失正渐远，觉醒不了，人家文艺启蒙、科学兴，就有八国联军来，理学亡，儒学也名存实亡。现代中医学，已非中医，失正渐远，觉醒不了，人家有基因等说得势，就有博士、教授等掘墓人，现代中医学亡，中医也名存实亡。现代中医学其实已亡，未亡之尽罢了。儒学、中医都要有新的生机才能复兴，继圣者必明哲，故易经当机。
中医的真实情状
中医目前处于衰亡状态：
老? 老者已亡之殆尽，青黄不接
弱? 中医学子弱不禁风，夭折者极多
病? 各种自欺欺人之徒，病入膏肓，还传染
残? 中医教育下出现的一批“三不象”中医师
就眼前的现实之小“机”而言：
天时? 中医药管理机构助纣为虐，江湖骗子招摇过市
地利? 中医诊所难以开业，中医院西化，真正中医已渐无立锥之地
人和? 一盘散沙，互相掣肘攻击，社会怀疑，西医排斥
这种势就是衰亡难救之象，连传承都有问题，漫说复兴。这样下去，10年间中医这支力量即亡。
万事万物，得神势者昌，失神势者亡。
另有一个大“机”，却是光明一路：
天时? 中国文化的复兴大势、海外的景仰、贤君在位
地利? 中国这块有文化和传统深根的沃土
人和? 患者的殷切期望、中医产业人所共瞻、中医灭顶危机下的团结救亡
若能从小机过渡到大机，就龙出生天了。
怎么办？对于一支力量而言，行止道者，天地弗能兴也；行起道者，天地弗能衰也。
行止道即使有天时地利也不能使其兴盛，行起道即使没有天时地利也不能使其衰亡。
止道，见善而怠，时至而疑，知非而处；起道，贪而廉，龙而敬，弱而强，柔而刚。
中医目前的情势是形在神离，若至神亡则形亦崩。必须醒神。我们就是先觉者，将行
起道借一震之力而觉他人。
我的中医复兴计划
1、? 潜龙勿用 首先联络清阳客栈、大医精诚中医社区、中国中医药论坛的掌门人并中坚人士，初步选出大概10名人才，开始互为师友切磋学习。这个时候最难的是能否抛弃门户之见合力同心。
2、? 见龙在田 这个学习以易医为核心，从零开始学习内经、易经、伤寒论等，同时展开对一系列疾病实际的分析、推演、论治，达成两个目的：A.能够入易医之门；B.对疾病的分析推演能够达到真知实见，形成正确思维方式，如果可能的话，甚至完成对几种疾病的征服。有这两点，每个人都有了自主成就的起点了。这个过程将充分体现集思广益的可贵。
3、? 终日乾乾 上一步完成后，这10人每个人团结现实或网络中的10人，如法办理，次第推广下去。在这时应该有各种势力来试图破坏。
4、? 或跃在渊 在整个学习推广过程中时时注意大器的出现。一旦发现这样的苗子，哪怕仅仅一个（最好是三个以上），我们都要全身心来供奉他，各教他一点自己认识的精华或者祖传的东西，直至启迪他成就。大器晚成之后，反过来他会反哺启发我们所有人，每个人都会获得升华。在这个教学过程中，他会自然建立完整的中西医架构，让我们看清楚这一切。
5、? 飞龙在天 依托这个人物以及佼佼者群体组建专家团，建立现实诊疗中心，并辅之以全新的网络诊疗系统以及相关人才、资金注入，建立中医帝国。
6、? 亢龙有悔 中医全兴之后，矛盾也会分化，到极点时就采取群龙无首、自由竞争的方式。
附录：寻找中医大器
1、? 大医不出世，中医便不能复兴
注：应此文明复兴之机，必有大医转世
2、? 凡愿成大医者，必从此门入
注：易医是当机之门
3、? 寻求大器
注：龙象蹴踏，必有成龙者
4、? “众以启贤。贤之有启，乃王天下。”
我们应该集结起来做好铺垫、启迪工作，以祈愿大医之出。
注：有其形气则有其神来临
5、? 一年内合力图谋的问题：高血压、肾炎、乙肝、糖尿病、癌症
注：一震天下
6、? 目前题目：论肝病即将流行
注：欲趁明春以取援应
可见到的前景
远景：学者团（大医并众良医）——分支（中医才学者）——终端（家庭）
以今后的海量高速网络为媒介，有完整诊疗信息采集终端，有诊疗决策辅助软体。养生、治未病也在其中。以上各软体若无中西医理论的会通和完整构架是不能具备智能的。中医帝国的基本模型就是这样。政策、资金、技术、配套人才都不是问题，唯一的问题是有否大医。我们都是为大医的出现做先驱的，成功不必在我。未出现则传承医脉而已。
近景：预计我们论医的这一步可以办到
1、? 切入易经并获智慧开启。每个人都有了段誉的六脉神剑，但使不使得出来不知，偶尔能使。
2、? 皆明易医及能初步应用。在医学经略中添了一双慧眼，并与本来之眼互相发明，不相遮杂。
3、? 力求攻克几大疾病的理、法、方，一震天下。我建议成果公诸于众，如果可能的话，其后在治病中也立一则：病人愿给钱就给，愿给多少就多少，以树立中医之德风。
争取一年内充分达成以上目的。到时我还有更紧要的大事要做。中医后面的事情就全拜托诸位了。
人工智能的认识论问题
人工智能的认识论问题
人工智能的认识论问题
人工智能的认识论问题
董军 潘云鹤
近50年来，人工智能走的是一条曲折发展的道路。1990年代初，研究 者深感人工智能理论及技术的局限性，从而从不同角度和层次进行反 思。同时，人工智能有待于人类对人脑工作机理的深入了解，需要神 经生理学、神经解剖学给出更加详细的信息和证据。
人工智能交融了诸多学科，与哲学更是密不可分。尽管事实上， 新近的哲学进展基本上没给科学带来任何冲击，并且哲学的讨论对象 往往是悬而未决的[1]，但科学却在继续改变着我们对自己的认识。 正如恩格斯所说[2]:“不管自然科学家采取什么样的态度，他们还 是得受哲学的支配。问题只在于:他们是愿意受某种坏的时髦的哲学 的支配，还是愿意受一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理 论思维的支配。”
着眼于更宽泛的视野和更远大的目标，要求从哲学角度寻求更加 有效的人工智能研究方法。坚持物质决定意识的观点，辩证地看待已 有的认识和方法，融合与集成各相关学科的成就和意见，是正确的出 发点。
人工智能的哲学意义
人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，其核心是思维模拟。
思维
思维科学是研究思维的规律和方法的科学，钱学森将它划分为基 础科学、技术科学和工程技术三部分，人工智能属于工程技术范畴[3 ]。人工智能研究中逻辑学派和心理学派之争，有时似使人感到迷惘 而莫知所从，但从思维科学的角度来看，无非是形象思维和逻辑思维 的关系问题，两者都属于思维科学的基础科学。抽象思维的不足在于 缺乏结构的综合能力。只有形象思维才能综合出新的结构。这也许就 是创造和学习最终必须具有形象思维的原因[4]。
不同的划分观点认为，思维科学体系的基础科学包括两大类:一 类是总结人类思维经验、揭示思维对象的普遍规律和思维本身普遍规 律的各种思维科学，包括哲学世界观、哲学史、认识论和逻辑学，是 理论的思维科学。另一类思维科学包括研究思维主体——人脑的生理 结构和功能，揭示思维过程生理机制的神经生理学和神经解剖学等。 这种观点将认识论归在思维科学的基础科学范围内。其实两种观点， 都不否认人工智能和哲学通过认识论相联系。
认识论
认识论研究认识的源泉、发展、过程、能力、作用等一般规律问 题。换言之，认识论研究的是知识及其形式和局限性。哲学家强调通 过最大机会的观察和计算，明确什么是潜在可知的;而人工智能注重 通过现有的观察和计算途径，弄清什么是可知的。而在实际情况中， 人工智能和认识论在本质上是互相交融和兼备的。
认识论对人工智能的研究方向和方法具有指导意义，但并不意味 它能替代具体的研究，也不表示任何人工智能的研究都要显式地考虑
到认识论。由于对诸如世界的一般表达等问题还未真正达成一致，如 果仅依赖从哲学中获得具体的丰富信息来编写计算机程序，人工智能 将会处于非常无望的状态。
心智哲学和认知科学
心智是指人们的记忆、思想、意识、感情、意向、愿望、思维、 智能等多种心理行为[5]。普特南(H.Putnam)根据计算机科学对软 件与硬件的划分，将心智与大脑的关系理解为功能状态和物理状态。 西蒙(H.Simon)根据信息加工理论，认为人类思维本质上是信息加 工过程，计算机也是信息加工系统，所以，计算机能思维而且能模拟 人的思维。人们的心灵、精神世界历来是哲学家反思的对象，这一研 究领域构成了心智哲学的主题。心智哲学在人工智能、脑科学、认知 心理学、控制论、语言学等的推动下，呈现出生机勃勃的景象。
胡塞尔(E.Husserl)是第一位把心智表达的指向性作为其哲学 中心的哲学家，他在心智哲学中第一次提出了关于心智表达作用的一 般理论。他认为，智能是一种由语境规定的和由目标导引的活动，是 一种对预期事实的搜素。
与心智哲学互相渗透的认知科学是1970年代末正式宣告诞生的交 叉学科。它是人工智能、认知心理学、语言学、哲学、人类学、神经 生理学等学科的综合，研究智能系统的工作原理。其核心思想是称为 认知主义的思想，其中一个中心命题是智能行为可以由内在的“认知 过程”即理性的思维过程来解释。因而，一个很自然的假设就是从与 计算机相类比的心智模型出发来研究心智的工作原理，把认知过程理 解为信息加工过程，把一切智能系统理解为物理符号系统。
心智哲学是较认知科学高一层次的理论，但两者的相互作用和影 响是毋庸置疑的。心智哲学不应超越认知科学的研究成果而作任意的 理论假设，认知科学也不应排斥心智哲学的理论成果去作盲目的探索 。
认知心理学
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能 使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。将人脑和计 算机相类比，是发展认知心理学的一条主要途径。
认知心理学旨在认识人类的认知心理，将这种认识通过计算机程 序语言表达出来;人工
智能致力于用计算机语言描述人的智能，并用 计算机加以实现。两者的共同点在于用计算机程序语言刻划人类智能 。然而，它们也存在一个重要的区别。人工智能试图且已经给计算机 施加了一个模拟人类智能的程序，该程序包括知道这个系统本身的过 程，然后给系统以一定任务，它就会产生行为。这说明人工智能是确 实的、得到证实的。而认知心理学，还不能肯定信息加工过程是人类 智能的唯一心理原因，就连此信息加工过程本身也没有直接的明确证 据。认知心理学只能从行为去推断心智用什么程序来造成行为，带有 很大假说性。
德雷福斯(L.Dreyfus)把胡塞尔看成当代认知心理学和人工智 能的先驱。他认为超验现象学在两个方面与人工智能有关系:第一， 胡塞尔十分自觉地把探索心里结构作为他的哲学研究的中心。第二， 胡塞尔具体地说明了在意向活动中人们所期望的对象世界的构成，及 其所包含的复杂的形式结构。德雷福斯指出，人的认知能力是通过实 践而发展的。这种独特的认知能力为人类存在于世界的方式提供了无
限的丰富性，构成了人类所有智能行为的基础。认知心理学企图通过 纯认识结构来把握一切智能而根本不考虑头脑的非认知方面，这种想 法注定不会成功。一切智能和智能行为都必须追溯到人类对自身是什 么的理解上，而这一点由于会陷入无穷的递归，所以人类永远不能完 全弄清。人类智能的基础既不可能被分离出来，也不可能被清晰地理 解。他还指出，胡塞尔的意识与明斯基(M.Minsky)的框架理论十分 类似。人工智能在发展过程中最终不得不面对日常知识的表达问题， 它们是困难的、关键的、在哲学上引人入胜的，人工智能至今仍在为 之奋斗。
人工智能的物质基础
早在1950年代，就出现了两种争论激烈的观点:一种认为计算机 是处理思维符号的系统，另一种认为是对大脑建模的媒介;一种致力 于用计算机示例世界的形式化表达，另一种则仿真神经元的交互;一 种把问题解决当作智能的范型;另一种强调学习;一种使用逻辑，另 一种基于统计;一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者，另一种 将自己视作神经科学。事实上，它们分别代表了符号主义学派和连接 主义学派。
心理学中，定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重 要。符号是思维的材料，但也是物质的样式。“观念”与大脑可触知 的生物物质之间有明显、根本的不同，这无疑对人工神经网络的建模 具有意义。但很遗憾，目前人类对真实神经系统的了解非常有限，对 自身脑结构及其活动机理的认识还十分肤浅，众多神经网络的模型实 际上是极为简略粗糙并且带有某种“先验”。譬如，波尔茨曼机引入 随机扰动来避免局部最小虽具有独特之处，然而却缺乏必要的神经生 理学基础[6]。
有观点认为，对神经信息处理机制的深入分析可能会引起计算科 学革命性的变化。语言能力是人脑特有的高级功能，但对语言的中枢 表象目前仍只有很模糊的认识，甚至连研究这类信息处理过程所采用 的合适研究方法还至今阙如。为此，迫切需要方法论的指导，因为它 对神经网络的研究及其作用是毋庸置疑的。
1980年代中后期，人们发现脑中存在混沌现象，由于它可能揭示 脑活动的深层机制而受
到广泛重视。从生理本质出发是研究神经网络 的根本手段。混沌神经网络研究探索非稳状态下网络的动态行为和信 息处理能力。混沌动力学为研究人工神经网络和人工智能提供了新的 契机。这里并不是单纯提倡纯粹意义上的生理模拟，因为人类把握自 然和社会的规律并非是一种“照搬照抄”的过程，人工神经网络的初 衷也非“逼真”地描写真实神经系统，而只是根据物质基础和客观依 据进行简化、抽象和模拟。
神经网络的基础结构更类似于脑，而不是标准计算机的结构。它 们的单元并没有真实神经元那样复杂，它们的结构与新皮层的回路相 比也过于简单。尽管神经网络具有这些局限性，但仍然显示出惊人的 完成任务的能力。人脑对信息的处理采用的基于符号的串行逻辑推理 过程，一开始就被现代数字计算机所采用。
有趣的是，仿佛有这样一条人工智能的“定理”:一旦某种思维 的功能被编成程序，人们就不再认为它是“实际思维”的基本组成部 分了。而人工智能的核心总是指那些还未能编制成程序的部分。
人工神经网络还有很多根本性、基础性的问题需要解决。在某种 程度上，它仅仅作为一种算法，但这不能掩盖神经网络是在思维是物
质世界的产物、是人脑的机能这样的前提下的尝试和产物。无论是对 史前文明的探索，还是对“天”外智能的好奇，都没有理由否认物质 决定意识这个基本观点。
人类智慧与人工智能
对人的特质作出解释的模型很多是来自宗教、艺术等。例如，原 始艺术的象征语言把人类的原始本能和超自然世界的各种意象以特有 的符号手段结构化，它们被赋予特有的形式，从而组合成各种表现形 态的形象系统。这让我们不仅了解到人类智能有着不同的具体表达， 也明白智能是依赖于社会生活和客观现实的。
然而，道途艰辛。把人类原始的、潜意识的思想加以分解，有如 分解佛教禅宗大师为迷惑心智以达到绝对虚无所下的玄秘功夫那样， 十分困难。况且，要到达人类级的人工智能已被证明是困难的，而且 进展缓慢。
辩证唯物主义不同意那种机器能够独立地思维、机器可以比人更 聪明的观点，很重要的理由在于思维是生物长期进化、特别是社会活 动的产物。哥德尔赞同人类的心智超过所有的机器的结论。计算机中 能不断繁殖和复制自己的人工生命如病毒,最初也是由人类制造的。 计算机的世界完全是由科学家们设计创造的，是人脑的结晶。
庄子与惠子有如下的对话。庄子与惠子游于濠梁之上，庄子曰: “倏鱼出游从容，是鱼之乐也。”惠子曰:“子非鱼，安知鱼之乐, ”庄子曰:“子非我，安知我不知鱼之乐。”惠子曰:“我非子，固 不知子矣，子固非鱼矣，子之不知鱼之乐全矣。”庄子曰:“请循其
本，子曰?汝安知鱼乐?云者，既已知吾知之而问我，我知之濠上也 。”(庄子?秋水)
人类智慧与人工智能孰高孰底、熟胜孰负，智能的复杂和神秘， 如同这段文字本身的内
涵和后代的种种解析那样，引人入胜，令人悠 然神往。
探寻人工智能的发展途径
人工智能研究者愿意用精神术语描述机器有两个原因。第一，希 望给机器提供知识和信念的理论以使它们能对其用户知道的、不知道 的和所想要的进行推理;第二，用户对机器的了解常常能用精神术语 最好地表达。在人工智能的发展过程中，心理学和哲学自然而然与它 互相影响。而人工智能与哲学的关系，最初是通过心理学这个桥梁的 。
人工智能一开始是自上而下和自下而上相结合的。自上而下或“ 内涵式”的表述往往给人带来一种恍然大悟的感觉，自下而上或”外 延式”的表述却像一份说明书。其实，的确需要两种途径:一种是自 上而下的、把思想映射于神经元群上;另一种是自下而上的、用来解 释思想如何由那些看起来是杂乱无章的神经元集群产生的。
认知科学发展中存在一个值得思考的奇怪现象，对诸如下棋、解密码 之类的可以相对跟环境隔离的看似很困难的任务而言，计算机系统可 以超过专门训练的人;然而对一些最通常的通过由长期进化形成的认 知功能，比如视觉和听觉，经过几十年努力发展的人工智能系统还不 如婴儿的能力。大脑的智力活动必须从进化的角度、从社会和历史发 展的约束的角度来研究才能得到充分正确的理解。
虽然我们必须经常遵循有统整作用和简化作用的大原则，但也必 须承认在科学里存在着不可还原的复杂性。讨论人工智能与认识论的 关系，当然不能替代人工智能的研究，但它可使人工智能研究者不致 如入沼泽而迷失方向。然而，遗憾的是，人工智能研究者往往会忽略 人工智能与哲学的联系和基本的辩证思维方法——归纳和演绎，分析 和综合等。事实上，每个人在自己的思维体验中都能感到分析与综合 的频繁与重要。但是，人类对这样一对基本思维机理的研究却如此薄 弱。历史地看，人工智能的发展不时地陷入没有预想到的深层困境， 这提醒我们不仅应当从人工智能发展的技术问题，而且应当从人工智 能的最根本概念和理论上去寻找原因，人工智能需要更为宽广的眼界 和宏观的方法论指导。
[1] Russell S，Norvig P. Artificial Intelligence: A
modern Approach. NJ:
Prentice Hall，1995. 817
[2] 恩格斯. 自然辩证法. 北京: 人民出版社, 1972. 187
[3] 钱学森. 关于思维科学. 上海:
上海人民出版社，1986.20
[4] 潘云鹤. 模式识别与人工智能, 1991, 4(4): 7
[5] 章士嵘，王炳文. 当代西方著名哲学家评传(2).
心智哲学.济南:山东人民出版社，1996
[6] 董军，潘云鹤. 人工智能与认识论问题的思考提纲.
见:中国人工智能进展. 北京:北京邮电大学出版社，2001. 22
