王海东:维特根斯坦论意义盲人及人工智能

选择字号:   本文共阅读 814 次 更新时间:2020-09-05 19:31:10

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王海东  
或是无聊的事情。

   从某种程度上看,维特根斯坦的“阅读机”就是这样的“低能儿”,故而不能将其等同于人,不可能像人一样思维,最多也只能算是“意义盲人”。

   二

   通过对情感体验、心理状态、语言意义、自由意志和自我意识等诸多要素的细致分析,维特根斯坦对人工智能并没有太高的期望,但是他并没完全否定图灵的设想。因此,还是以“意义盲人”来代指机器人,这并不是挖苦与讽刺,而是基于他的研究,肯定“意义盲人”与人的某些家族相似性。

   那么“意义盲人”与正常人具有什么样的相似性呢?人们犯了一个常识性的错误,“把弱智者想像为一个蛻化的、本质上不完备的、仿佛衣着破烂的人”,思维混乱,处于无序的状态,而情况并非如此,意义盲人也会“井然有序”。[12]虽然,维特根斯坦坚持认为机器人不能像人那样思维,在考察“思维”时,他反对将思维当成一种“精神活动”,也不是私人经验的组成部分,或是私人意识的事件,而是认为,“思维从本质来说是一种符号操作活动”,没有语言就无法进行,思维是依靠语言而得以呈现,同时,若无思维,则语言规则也无法确立,因此思维和语言是交织一体的,几乎同时发生。“当我们一边书写一边思考时,这种活动是通过手进行的;当我们一边说一边思考时,这种活动是通过嘴角和咽喉进行的;当我们通过对符号或形象来进行思考时,我不能向你指出任何一个思考的动作者”。[13]我们无法直观思维的过程与结果,即便通过特殊的实验,观察自身的思维,也会陷入循环论证的困境,唯有语言才能揭开思维的神秘面纱。

   但是机器人按照“算法”接收指令,输出信息,其过程跟人的思维具有某种相似性。而图灵和邱奇等强人工智能代表,认为思维可以还原为生物、物理和化学过程,并能够建立相应的模型。因此,机器人的“算法”就是一种思维模型。“算法”,是指计算机所遵循的一套规则或者指南。算法并不是告诉计算机如何处理某个特殊问题的程序,比如打开一个表格、计算某一列数字的总和等。它是一种更笼统的指南,可以用于处理很多种数据输入。算法构建了一个内部模型,并使用它进行预测,同时用更多的数据来检验、完善这个模型。[14]即便他们对于“思维”的看法,各持己见,但是维特根斯坦基本上接受图灵的假设,并将思维定义为符号的操作活动,与机器人的“算法”更近一步,但是前者还含有人心理结构、情感体验和生活世界,具有不确定的思想情感与意义的“边际效应”。

   与思维的相似性一致,二者对语言的了解和运用,以及遵守规则等方面,也具有相似性,并非天壤之别,而是异中有同,多有相通之处。尽管意义盲人,当时还无法体验情感,难以理解语言的意义,也没有本能冲动,更没有自由意志,或意向性,看起来像一个“弱智儿”,但是它能够像人那样掌握语言的基本规则,表达也合符语法要求。只不过机器人的遵守规则是机械的,程序化地执行命令,既没有经验感受,也没有意志和反思能力。

   对于如何遵守规则问题,维特根斯坦和图灵的意见不一致,后者认为人与动物或符号控制的机器都是规则遵守者;前者反对这样的诠释,所谓的机器人遵守规则,并不是真的,因为机器人不仅缺乏应有的意识体验,也无法领会规则背后的意义及生活世界。人类的孪生兄弟“意义盲人”,不是在遵守规则,而是机械地按规则行动,完成指令而已。它无需像人那样依附于外在条件,以便遵守规则。因为机器人没有人的缺陷,毫无任何生物性因素的干扰。且遵守规则并不一件简单的事情,而是极为复杂,不但要求相应的环境条件,还要投身语言游戏之中,经过训练,才能学会遵守规则。而“大多数甚至所有人工智能不会遵守规则的缘由是它们不会使用语言、推理或者拥有概念。”[15]也缺乏相应的意识,更无法进入相应的生活世界。但是,这并不影响人工智能根据指令,进行信息处理,输出信息或是实施行为,而且都是合符规则的。这也是维特根斯坦所认可的,机器人虽无精神和灵魂,但却能够机械地“遵守规则”,完成任务。而人不仅能够遵守规则,还能发挥自由意志的作用,在必要的情况下,能够自由裁量。一名有良知的士兵,在执行长官屠杀命令时,面对老弱病残及妇女儿童,他可以“视而不见”,或是故意射偏,既可以完成命令,又可以不违背良知,避免“平庸之恶”,而这却是人工智能还无法达到的境地。

  

   在这一场载入史册的争论之中,我们不难看出,维特根斯坦与图灵既有分歧,又有共识。由于他们二人都教授过数学,对数学和逻辑学都有深入的研究,在机器算法上相互承认是自然的事情。其实二者的分歧,主要原因在于对思维和语言等核心概念的理解不同,且他们的立场也有差异。维特根斯坦希求“思维”与“语言”等概念,依然葆有自由意志的成分;而图灵的物理主义态度,则渴望更科学地将“思维”还原为可操控的算法。后者基于数学家的视角,从数学和逻辑学的形式化出发,通过算法或建立模型,规范思维,而这是人和机器都能共有的,甚至机器能够战胜人。而维特根斯坦不仅研究数学和逻辑学,他还是一个关注人类命运的哲学家,从人及其生活世界出发,探究人工智能问题,必然要思及人机的差异,何以区分人与机器人,以及人工智能未来的发展趋势。这也是维特根斯坦与维也纳学派分道扬镳的缘由所在。

   而迅猛发展的人工智能产业,形势一片大好,貌似证明了图灵的正确性,而维特根斯坦则过于保守,几近迂腐。于是,不少人讽刺维特根斯坦是一个爱找碴,喜欢掐架的学者,以至于丹尼尔·丹尼特在评价他们的这场争论时说道:“图灵貌似天真,但他给后世留下了计算机,而维特根斯坦呢?他给我们留下了,呃……维特根斯坦。”没想到一个哲学家会如此评价另一个哲学家,竟然用“所留物”来衡量,不知丹尼特先生为这个世界留下何物?好在,特立独行的维特根斯坦根本不会在意这些,出于真诚和对人类命运的关怀,他不仅没有否定图灵的理论,反而认真思考,吸取这位青年天才的思想,正如罗素于他一样——相知相惜,呵护着天才。

   对图灵的评价,就像他对机器人的评价一样,既有质疑,提出许多尖锐的问题,但也有肯定与赞许。“图林( Turing)的‘机器’。这种机器的确是一个进行计算的人。也可以把这个人所说的话用游戏的形式表达出来。”他几乎将机器置于人的高度,只不过它们是一群没有自由和意识的“意义盲人”罢了。“这种饶有趣味的游戏可能是这样,即人们按照规则却得出一些没有意义的指令。我想起一些与‘跑马游戏’相似的游戏。人们得到‘以这种同样的方式继续前进’这个命令;这个命令却没有意义,因为,譬如说,人们处于一个圆圈之内。因为,任何命令只有处于某个位置上时才有意义。”[16]机械地遵循机械的规则,尽管能够准确地完成任务指令,但却失去了一个鲜活的意义世界。就这一点而言,维特根斯坦已经涉足现象学与存在主义的思想园地了。在生命的最后阶段,维特根斯坦仍然关注着图灵,后者的传世之作《论计算机与智能》于1950年发表,他拖着重病之身,对学生马尔康姆说:“我还没看呢,但估计那不是闹着玩的。”果不其然,此文一出,轰动科学界,成为人工智能的开山之作,图灵也被誉为“人工智能之父”。

   短暂的70年来,人工智能的发展超乎想象,它已经度过起步期、反思发展期、应用发展期,趟过艰难的低迷期,迎来稳步和蓬勃发展的大好时机,也取得了辉煌的成就,1997年深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,标志着“专用人工智能”,取得突破性的进展,某些单项能力已经胜过人的智能。近几年来,随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展和参与,泛在感知数据与图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,大幅跨越了科学和应用之间的“技术鸿沟”,诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破,迎来爆发式增长的新高潮。[17]2014年6月7日,在英国皇家学会举行的“2014图灵测试”大会上,聊天程序“尤金·古斯特曼”(Eugene Goostman)首次“通过”了图灵测试。这一测试,证实了图灵的设想,他的理论赢得更多的青睐,强人工智能的呼声愈来愈大,不仅认为“人工智能能够思考它自己的目标,还能对目标进行调整。这就意味着,它拥有一定的自由意志。”[18]而谨慎的维特根斯坦,似乎过时,甚至有点碍眼,已经被人工智能界遗忘。

   然而,另外一桩AI事件引发社会性关注,即2017年10月,在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上,机器人“索菲亚”被授予沙特“公民身份”,她成为全球首个获得公民身份的机器人。这一事件标着机器人的身份得到法律的认可,机器人即将成为公民的组成部分,那么相应的法律、道德、经济和社会等各个领域都遭遇前所未有的挑战,一直延伸至所有领域。性爱机器人上市,刷新两性关系,婚姻法将不得不修改。机器人小冰写诗,并出版诗集,势必冲击文化事业,不得不重新界定文学。人工智能产品层出不穷,且智能越来越强大,所能胜任的工作愈来愈多,如数学计算、国际象棋、人脸识别、文学创作、编写巴赫风格的乐曲、弹钢琴、打台球、汽车驾驶以及同步翻译等,正在变革着整个世界。促使人们重新审视这个世界,就连人是什么、生命是什么等始基性问题也要重新定义。

   正是乘着人工智能的大潮,泰格马克吹响了重新定义生命的号角。他拓展了生命的定义,生命不再局限于“有机界”,但凡“能保持自身的复杂性,并能进行复制的过程”,[19]皆为生命。于是生命圈,迅速增加了许多“怪异”的新成员,如计算机病毒、机器人,还有更多的人工智能物。更具颠覆性的挑战是,如果“生命3.0”能够在本世纪来临,那么生命能够自握命运,设计自己的理想的“硬件”和“软件”。[20]这表明将会诞生一种无肉身(无物质性)的存在者——“智能的出现并不一定需要血肉或碳原子”,[21]能够成为自己的主人,摆脱各种规定性的束缚,设计并创造出完美的自己。

  

   但是伴随着AI的成长,人们的理性探究也不断深入,对人工智能的态度不尽相同,形成不同的派别。数字乌托邦主义者是乐观派,大力支持AI的发展;而技术怀疑主义则认为,在技术上实现“通用人工智能”,太困难了,因此没必要杞人忧天。语言学家乔姆斯基就认为,计算机不具备人类的核心认知功能,没有自我意识,既不能理性地思考行动目标,并及时作出必要的调适,也不会因为目标的实现而高兴。[22]即计算机不能理解其所做的事情。人工智能系统只是“计算”而已,因没心灵和意识,故而就没有危险。

   人工智能的风险性尚未引起世人的注意,直到2014年物理学家家史蒂芬·霍金与埃隆·马斯克表达对未来的忧虑——人工智能有可能会对人类构成威胁,才引起部分人的关注,2015年人工智能安全性研究才进入主流视野。[23]与前两派的观点不同,人工智能有益运动支持者,重新定义人工智能的目标:“创造目标有益的智能,而不是漫无目标的智能。”[24]在不影响人类的安全下,开展相关研究。他们预见到飞速发展的人工智能,很可能就会带来巨大的风险。而这种隐忧,闪现在维特根斯坦的论述中,因此通过对“意义盲人”的阐释,一则分析机器与人的根本差异所在,不论智力如何超常,但是到目前为止,还没有制造出拥有本能冲动、自我意识、心理结构和语言生成能力的人工智能,这正是二者的差异之处。就此而言,图灵机不过是“人类计算”的延伸和循环而已;未来人工智能的发展,完全依赖人对自身的理解程度,以及科技的发展状况。

此外,维特根斯坦对“意义盲人”的种种规定,不是短见,而是远见,(点击此处阅读下一页)

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