心智、语言和机器
出版日期:2013-10-1
ISBN:978701012597X
作者:徐英瑾
页数:461页
作者简介
《心智、语言和机器:维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》向读者介绍人工智能科学的基本发展历史和基本技术；介绍“人工智能哲学”这门哲学分支的大致发展情况；维氏哲学将对知识表征、自然语言理解、机器人、非单调推理等人工智能的子课题做出贡献。而《心智、语言和机器:维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》就将负责在维氏和这些课题之间搭建桥梁。
书籍目录
导论哲学文化、人工智能科学以及人工智能哲学
0.1为何说AI科学中的哲学维度是不可还原的？
0.2哲学文化渗入AI的几个具体案例
0.22案例二：德瑞福斯对主流AI的批判
0.23案例三：布鲁克斯的具身化机器人方案
0.24案例四：框架问题
0.3不同国家的哲学文化对于AI科学发展的影响
0.31美欧比较
0.32美日比较
0.33美苏比较
0.34中美比较
0.4人工智能哲学在国内外的研究现状概览
0.41海外的人工智能哲学研究
0.42国内的人工智能哲学研究
0.5本书研究之路线图
0.51我们需要一份怎样的人工智能哲学研究成果？
0.52本书章节结构简介
第1篇人工智能科学和人工智能哲学基础知识引论
第1章人工智能核心技术面面观
1.1人工智能学科中的传统派——符号人工智能
1.11物理符号系统
1.12“图灵机”概念和其概念衍生物
1.13物理符号假设
1.14简评“老而妙的人工智能”进路
1.2新派人工智能之代表：“联结主义”或“人工神经元网络”进路
1.21自然神经元的工作方式
1.22人工神经元的数学结构
1.23人工神经元之间的联结方式
1.24人工神经元网络的学习规则
1.25神经元网络技术的运用：模式识别
1.26对于神经元网络技术的简评
1.3遗传算法
1.4贝叶斯网络技术
1.41贝叶斯定理、全概率规则、链律
1.42贝叶斯定理支配下的非单调性推理
1.43在计算联合概论时直接使用链律所导致的实践困难
1.44贝叶斯网络
1.45从“司马光砸缸”看贝叶斯网络技术的局限性 第2章人工智能科学在十七、十八世纪欧洲哲学中的思想先驱：从笛卡尔到康德
2.1人工智能科学和十七、十八世纪欧洲哲学关系刍议
2.2笛卡尔和莱布尼茨：机器智能的反对者
2.3霍布斯：符号人工智能之先祖
2.4休谟：联结主义的哲学先驱
2.5康德：“由上而下”进路和“自下而上”进路的整合者
2.6康德的道德哲学和阿西莫夫的“机器人三定律”
第3章机器智能在当代所遭遇到的哲学批判：从塞尔到彭罗斯
3.1塞尔的“汉字屋论证”，以及它为何不成立
3.11对于“汉字屋论证”之重述
3.12郝泽对于塞尔论证之宏观逻辑结构的两种诊断模式
3.13丹普尔对于汉字屋论证逻辑结构的两种诊断模式
3.14笔者对于汉字屋论证逻辑结构的第五种诊断模式
3.15对于“汉字屋论证”的深入检讨
3.2彭罗斯对于机器智能的批判
3.21基于“哥德尔不完备性定理”的反机器智能证明
3.22人工智能需要关心大脑结构的量子层面吗？
第4章维特根斯坦和人工智能科学关系刍议
4.1为何要请出维特根斯坦？
4.11维特根斯坦哲学的“综合”气质
4.12维特根斯坦对于AI技术之哲学预设的深刻领悟
4.2维特根斯坦哲学对于AI研究三大前沿领域的指导意义
4.21中央推理系统的构建，以及“框架问题”的可能解决方案
4.22中央推理系统和边缘感知模块之间的关系——以机器视觉的研究为例
4.23统一的自然语言处理机制的设计
4.3珊克教授关于“维特根斯坦—AI”关系的悲观论调，为何都站不住脚？
4.31维氏本人曾说过“机器不可能思维”吗？
4.32维氏意义上的“遵从规则”，就意味着无法以机械之方式遵从规则？
4.33现代AI研究预设了所谓的“心理学主义”了吗？
第2篇知识表征系统和中央信念系统的构建
第5章《逻辑哲学论》的遗留难题（一）：“知识表征”视角中的“颜色不相容问题”
5.1《逻辑哲学论》和“知识表征”
5.11从“知识表征”的角度重读《逻辑哲学论》
5.12《逻辑哲学论》的“外延主义”预设
5.2外延主义支柱下的定时炸弹：颜色不相容问题 5.21“颜色不相容”何以成为“问题”？
5.22深入讨论：为何颜色不相容问题无法在外延主义框架中得到消化？
5.23如何在一种非外延主义的框架内安顿“颜色空间”？——维氏本人的启示
5.24如何在一种非外延主义的框架内安顿“颜色空间”？——邱琪兰德的启示
5.25邱琪兰德带给我们的启发及教训
第6章《逻辑哲学论》的遗留难题（二）：
概然性推理和归纳推理的表征
6.1《逻辑哲学论》论概率
6.2《逻辑哲学论》论归纳
6.3插曲：《逻辑哲学论》对于概率概念的日常用法的说明
6.4《维特根斯坦之声》和《大打字稿》关于概率和归纳的四段评论以及相关的注解
6.41“引文一”及其注读
6.42“引文二”及其注读
6.43“引文三”及其注读
6.44“引文四”及其注读
第7章处理语义相关性的新技术平台：纳思系统
7.1一种合格的“相关性”理论所应当满足的五大标准
7.2为何相干逻辑不相关？
7.3为何贝叶斯进路不相关？
7.4为何描述逻辑依然不相关？
7.5纳思系统引论
7.6对于“相关性证据问题”的初步解决方案
7.7对于“相关性证据问题”的一个更为精致的解决方案
第8章一个维特根斯坦主义者眼中的“框架问题”
8.1何为“框架问题”？
8.2“关于惯性的常识法则”——解决框架问题的救命稻草？
8.3让智能系统预先获得一个关于世界的物理学结构又如何？
8.4来自维特根斯坦的启发
8.41G.E.摩尔对于维特根斯坦的刺激
8.42为何摩尔的“基本常识命题”无法在形式系统中被全面地表征？
8.43维特根斯坦对于信念网的动力学特征的描述
8.5对于维特根斯坦哲学理想的工程学逼近
8.51由纳思逻辑规则支持的动态语义网构建
8.52纳思的长期记忆组织
8.53纳思的实时任务管理 第3篇人工视知觉模块的构建
第9章“具身化挑战”和对视觉机制的人工模拟
9.1回应具身化挑战的第一个模式：联结主义
9.2回应具身化挑战的第二个模式：（非符号化的）具身化认知
9.3澄清：具身化不可以去符号化为代价
9.4为何选择视觉？
9.5人工视觉研究现状简介
第10章维特根斯坦论“视一思”关系
10.1维特根斯坦关于视觉问题的核心论点：“感知一语义连续论”
10.2延伸性论点（甲）：“低级知觉—高级知觉”之分，并非“无语义—有语义”之分
10.3延伸性论点（乙）：感觉材料组织方式之“完型”特征，乃是语义推理之灵活性的体现
10.4延伸性论点（丙）：三维视知觉对象的建立有赖于身体运动模式的参与
10.5维特根斯坦的视觉理论和关于主动视觉的工程学研究
10.6小结：从关于视觉的哲学讨论过渡到视觉科学
第11章再论“视一思”关系——玛尔和派利辛的视觉理论批判
11.1玛尔的计算视觉进路
11.11关于视觉机制描述的三层次说
11.12对于玛尔工作的评论
11.2派利辛的视觉索引论
11.21派氏断裂论和玛尔的视觉表征论，尤其是佛笃的模块论之间的关系
11.22派利辛用以支持断裂论的五个论证
11.23派利辛对干“纯摹状词观点”的批判和他的“视觉索引论”
11.24对于“视觉索引论”的评论
第12章如何在纳思系统的技术平台上，构建一种新的人工视知觉机制？
12.1为何选择纳思系统？
12.2纳思系统视觉系统是如何获取客体的三维形状信息的？
12.21彼德曼的“RBC理论”
12.22RBC理论和纳思系统技术平台的互相融合
第4篇自然语言处理模块的构建
第13章从图灵到孔夫子
——人工智能系统的自然语言处理，及其七种哲学预设
13.1华生或斯金纳式的行为主义
13.2外在论的语义学
13.3莱布尼茨的“理想语言”假说
13.4乔姆斯基的“深层句法”假说
13.5休谟式的统计学进路
13.6康德式的混合式进路
13.7孔子式的基于实例的理解进路
第14章维特根斯坦哲学视野中的自然语言理解 14.1关于“语言游戏说”的第一组二律背反：关于行为主义
14.2关于“语言游戏说”的第二组二律背反：关于统计学
14.3关于“语言游戏说”的第三组二律背反，关于先天语法和思想语言
14.4关于“语言游戏说”的第四组二律背反：关于实例在语言理解中的作用
14.5对于四组二律背反的初步融贯化：寻找一条“既
14.6关于“最简先天论”的问答集
第筋章如何让计算机真正懂汉语？
——种以许慎的“六书”理论为启发的汉语信息处理模型
15.1从词到字，再到《说文解字》
15.2如何在纳思系统的平台上刻画“六书”以及相关的语法构建？
15.21象形
15.22指事
15.23会意
15.24形声
15.25转注
15.26假借
15.3从字法转换到词法
15.31多音的根词（从象形字到象声字的转变）
15.32偏正式（会意字变种之一）
15.33并列式（会意字变种之二）
15.34重迭式（形声字变种）
15.35前置成分和后置成分（形声字变种）
15.36动宾式（两种会意结构的递归构造）
15.37补充式（动宾式的变体之一）
15.38主谓式（从词到句的过渡形式）
15.4总结和答疑
尾声美丽的蓝图，以及蓝天中的两朵“乌云”
参考文献
专业术语索引
中文人名索引
外文人名索引
后记
内容概要
徐英瑾，1978年生，上海人，现为复旦大学哲学学院副教授。专长为语言哲学、心灵哲学和认知科学哲学。是“2006年全国优秀博士论文”的获得者，以及2009年“上海社科十大新人”称号的获得者。著有《维特根斯坦哲学转型期中的“现象学”之谜》(复旦大学出版社2005年12月版)，译有《心灵导论》(上海人民出版社2008年1月版)，《超越分析哲学》(浙江大学出版社2010年9月版)等。编有《科学与宗教：二十一世纪的对话——英美四名家复旦演讲集》(复旦出版社2008年11月版)等。在最近五年中，发表中英文学术论文二十余篇，其中被国际A&HCI索引收录的英文论文有三篇。
发布书评
精彩书评 (总计3条)
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2015年1月22日，微软在其总部举行新一版操作系统win10发布会，发布会的一大亮点就是内置于win10系统中的新一代智能语音操作系统Cortana（中文名：小娜），Cortana系统不仅能够在一定程度上执行用户的语音指令，而且能够基于云计算、搜索引擎和“非结构化数据”分析，主动读取、“理解”并“学习”用户的使用习惯和储存数据，来理解用户当下的语义和语境，从而能够进行个性化的人机交流，手机越来越像一位真正的朋友。正在走进我们日常生活，以Cortana、ios系统的Siri和Android系统的Google now为代表的智能软件，以及在各种领域中更加智能的软件甚至更加智能的机器不断面世，这一切似乎预示着一个全新的更智能的时代的到来，我们甚至早就已经在想象着每个人都拥有一台机器助手的世界了，在家有机器人仆人为你端茶倒水，工作中有机器人助手听候差遣，战场上有机器人战士赴汤蹈火……然而这些看似美好的现实、想象和蓝图，却不得不首先面对一个看起来略显尴尬的首要问题：“人工智能可能吗？”此书作为人工智能哲学的专著，所要处理的核心也就是这个问题。这本书可能是我目前为止读过的“技术含量”最高的一本书。大量的图表，复杂的计算公式，一大堆统计学和科学专业术语，再加上本书所涉及的是对我来说几乎一无所知的人工智能、计算机科学领域，这对于一个文科生绝对是一个“噩梦”，用“望而生畏”来形容绝不夸张。我觉得要不是作业要求，否则我可能一辈子都不会碰一本这类书。然而出乎意料的是，依托于较强的逻辑性和徐老师一贯清晰的语言表达，此书的可读性实际上是比较高的。由于此书所涉及的内容对我来说实在太过陌生，很多东西都是第一次听说，研究水平也远超出我的现有能力，对书的大部分内容只能说是可以理解而已，实在没有能力对此书的内容进行讨论，也就只能姑妄言之，姑妄听之。我经常说，我到目前为止读书中最大的收获就是对于德尔菲神庙的神谕“认识你自己”有了一点真正的觉悟，“认识你自己”真正成为了我最切身的问题，是我所面对的首要的，也是根本的问题。哲学的目的不外乎就是“认识自己”，甚至人类一切知识，一切活动的目的也只有一个，那就是“认识自己”。不论在什么时代，哪一个种族，对于自己的惊讶永远是人在面对这个世界时最源初的惊讶，因此哲学和科学都是西方世界在认识自己的道路中的产物，并没有本质上的区别，即使西方文明和东方文明以及各个文明之间，在面对“认识自己”这个终极使命的时并没有根本上的不同，都是对这个问题的探索，这也就决定了所有的文明成果都是可以相通的，其间也并没有任何高下之分，在本质上都是平等的。各种文明轨迹顶多只能说暂时方向不同而已，而方向的多样性恰恰是我们最大的财富。而读完这本书，我发现人工智能似乎为对人类文明进行整合提供了一个良好的契机和切入点，或者说人工智能本身就在呼唤着这中整合。人工智能，通俗来说就是一种彻底的人造人① ，而且这种“造”并不只是造物理身体，而是更侧重于被认为是人之为人的心智的制造。那么要人工制造人，我们就得首先要搞清楚“人是什么？”，也就是我们首先要认识我们自己。人类在认识自己的努力中创造出的所有文明无疑是我们所仅有的，同时也是巨大的资源，深植于人工智能之中的这个任务也要求我们对人类文明进行“认识自己”视野下的深度综合，整本书也可以在一定程度上看作是对这种整合的尝试。也许我们在探讨“人工智能是否可能”的时候，首先应该问一下“我们制造人工智能的目的是什么”。因为光从字面上看，“人工智能”就已经是个十足的怪胎，“人工”和“智能”看上去完全是水火不相容的一组词，“人工”意味着被动，“智能”则意味着主动，那么我们为什么要去造这么一个怪胎呢？在我看来，如果将人工智能看做人的仿生学产品，那么根据人的智能在机器上的实现程度，人工智能可以划分为许多等级。从一个简单的计算器、一个生产线上的自动手臂、我们日常生活中的智能设备，到高精尖的大型智能系统，当然也包括想象中的未来机器人，在我看来都可以叫做人工智能系统，其人工智能水平也是从弱到强。人工智能系统的强弱主要体现在系统运行对于人的依赖程度，智能越低的系统依赖性，对于人力的节省效果也就越差，所以人工智能的终极目标就是对于人的最小依赖，甚至是自出厂之后就可以完全脱离对于人的依赖。较弱的人工智能已经得到实现，并已经深入地融入了我们的日常生活的方方面面；而强人工智能却依然没有实质性的突破，还都只是停留在科幻电影的胶片上（页30）。从历史的角度看，人类第一台智能设备——由美国军方研制的“电子数字积分计算机”——就是为了代替人工计算，以便更高效、准确地计算出炮弹弹道，由此看来，人工智能的滥觞无非是试图将人心智的逻辑运算能力进行有限的机器化。然而，第一台电子计算机的面世就仿佛打开了一个“潘多拉魔盒”，只是这次盒子里面装的不是灾难，而恰恰是希望，这希望就是对强人工智能的希望，将人的心智中的更大能力进行机械化的希望，不论是图灵，还是1956年的达特茅斯会议，都是对强人工智能期望的表现。所以，上面的问题更准确的表达应该是“强人工智能是否可行？” ②而历史表明，强人工智能起初仅仅是个美好的假象而已，甚至连理论预设都算不上。所以，人工智能科学的发展一开始并且始终处于一个尴尬的境况，虽然人工智能科学的研究不断取得进展，但是对于“人工智能是否可能”这个问题却从来没有达成统一，不同流派对于人工智能的整体理论架构也是大不相同，人工智能系统的研究就可以看做是对“人工智能系统是否可能”的研究，而这个问题答案看上去只能是在未来。而且这个问题看上去只有一个肯定的回答，也就是当我们造出一个我们认为足够智能的机器的时候。只要这一天没有到来，那么这个问题始终存在，而且我们甚至都不知道对这个问题的否定是否存在，除非我们彻底丧失了对于强人工智能的希望。本书首先过去已有的对于人工智能可能性探讨的路向进行总结，并分析指出其各自具有的局限性。总体来看，人工智能的可行路向无非有两条：以“符号物理主义”为代表的“自上而下”路径和以“联结主义”为代表的“自下而上”路径。然而这两条路径都存在着同样的局限性：智能系统的局限性首先体现在智能系统相对于世界的有限性，这种有限性进而由于系统主动学习能力的缺失变成封闭性。在这种智能系统中所体现的智能，要不断完善这种有限性，智能依靠人工将人类经验不断地输入智能系统，这也就是说，其所具有的智能归根究底仅仅是人赋予其的智能，甚至只是程序编写员的智能而已。那么人工智能是不是就不可能？当然不是，就像上面说的，这个问题是没有否定答案的。这些局限只能说明按照这些路径，或者以人类的现有认知水平和能力是不可能实现人工智能的。我们是不可能实现人工智能，那除了这两条路我们还有没有其他的路走？当然有，否则这本书就没有任何意义了。要想找其他的人工智能出路，我们得看一下这些问题到底是怎么回事，是否有可能避免这些问题，怎么才能避免这些问题。首先要思考的是，我们为什么会有这么两条思路？为什么是这两条进路而不是其他的思路首先被我们想到？根据上面所说的“认识自己”在人工智能中的基础地位，之所以会有这么两条进路，和我们对于自己的认识探究是分不开的。具体来说，我们对于自己本质的思维能力，在很大程度上是由近现代哲学，尤其是其中对于认识论的哲学讨论决定的。在认识论中，大陆理性主义开辟出“自上而下”的解释路径，而英国经验主义则坚持“自下而上”的知识构造体系，虽然两者都不是其各自思维方式的开创者，但是毫无疑问他们都将这两种体系发展为十分精致的理论体系。而我们对于我们自身的认识就被决定只能在这个路向之间做出选择。同时也可以看到，不论是“自上而下”的理性主义，还是“自下而上”的经验主义，他们所构建出来的认识体系都是有限的，或者我需要一个无限者来保证认识理论的有效性，后者我们干脆承认我们认识能力的有限性。认识论中的有限性和人工智能理论中的有限性可以说是同一层面的有限性。而且在认识论的思维路径，基于我们认识的必然有限性，那么我们对于自己的认识也必然是有限的，我们也就不可能形成一个自己如何运行的蓝图，没有办法为人工智能提供清晰地设计方案。而且在认识论话语体系中，我们自身本身就是有限的。那么这也就根本上决定了在认识论的框架下我们不可能解决人工智能的有限性，因为作为有限的人类，我们是无法制造出无限的机器的。那么这就要求我们必须超越依托于主客二分、内外符合的认识论思维框架，寻找新的认识自己的路径。而这也正是作为哲学家的维特根斯坦对于本书的存在价值和存在意义。也就是超越认识论开辟的思维领地，以“找到是的我们的世界得以隆隆运作的真实程序”（页126，但我将原文的自然语言机制改为世界）。维特根斯坦，尤其是后期维特根斯坦哲学完全超越了认识论的思想藩篱，其所描绘出的由多种多样的生活形式构成的“生活世界”中，消除了认识论中有限性和真理性的绝对对立，在有限中保证了确定性，我们的世界从来都是有限的，却又是确定的。这无疑为人工智能提供了新的思想维度。有限性并不能单面构成对于人工智能的否定，因为我们人从来都是有限的，但是重要的是我们人是具有学习能力的，我们总是在不断缩小我们的有限性，所以即使我们刚出生的时候是一张白纸，但是这并不能决定我们不具有智能，某种意义上看，智能的一个重要表现就是具有缩小自身有限性的能力。人工智能也是如此，具有有限性并不可怕，但是如果没有学习能力，那么就决定了其所具有的智能只是假智能而已，所以必须要让人工智能系统具有学习的能力。此书之所以引进纳思系统，也正是试图通过纳思系统来赋予人工智能系统学习的能力。整本书最让我感兴趣的还是徐老师对哲学思想在人工智能哲学视域中的解读，不论是对近代哲学家，还是对维特根斯坦，甚至是对孔子的解读，都是非常精彩和有趣的，这为如何赋予哲学思想以新的生命提供了一个很有价值的方向。但是我也在想，这种解读方式是否已经发掘出了这些哲学思想中最大的思想潜力。也就是说，假设这些哲学家在现在还活着，他们对于人工智能，或者其他问题也好，到底会怎么想。这让我想起前两天在论坛中看到有人发帖问，“如果巴赫、莫扎特、贝多芬能够听到摇滚乐，他们对摇滚乐会有什么态度？”，下面跟帖的有斩钉截铁说肯定不喜欢，甚至厌恶的；有的主张当然会喜欢，而且可能还会创造出一大批高水平的摇滚乐。然而问题的关键并不在于摇滚乐，而在于音乐本身。我想他们对于电子乐器自然不会排斥，自然也会用这些乐器进行创作，但是他们所创作出来的音乐是否是现在所谓的摇滚乐那就只有天知道了，或者即使叫摇滚乐，可能也和现在的摇滚乐完全不一样，唯一可以保证的是音乐水平绝对依旧是巴赫、莫扎特、贝多芬级别的。在我看来，哲学也是如此，也许我们现在看到的他们的哲学学说，只是他们对于当时他们所面对的具体问题的具体思考，即使他们当时所思考的问题和现在的问题相类似，但是如果做直接的类比推理，是否会导致对于哲学思想的简单化解释？是否相较于浮在水面上的哲学资源，还有更大的哲学宝藏深藏在水下？作为人类思维领域的拓疆者，相较于他们的学说，更重要的是探究他们所开拓出的思维方式和思维能力。而之所以探究这些，重要并不是去模仿，而是尝试去超越。① 在我看来，即使是克隆技术也达不到如此彻底的人造程度，因为克隆技术仍然有自然繁殖色彩，只是把人天生的有性繁殖转变为无性繁殖，其最初材料也是取自人的天然成分，并不算严格意义上的人造人，只能是人工繁殖人。② 所以下文只要没有特殊标注，人工智能就是指强人工智能。 -
注：徐老师这本书的学习参考价值很大，优点不容赘言。若要进行哲学和其它学科之间的跨学科对话和跨学科研究，此书可称为范例，不得不看。在此情况下本人勉强对该书作出评论，难免有鸡蛋挑骨头之嫌疑。此书总体看来，运用文体的修辞，可以称为一篇驳论（立论）文，观点之间的互搏值得关注；而其书要处理AI科学的三大问题——“知识表征系统和中央信念系统”、“人工视知觉模块”与“自然语言处理模块”，它们和维氏哲学的关联则算是此文的重心。笔者就这两个方面做一点简评，唯期不妄言。强AI的逻辑可能性。先来看看作者所持的强AI的一些观点。其一，强AI认为，这里的心智关涉的是可以被加以客观研究的信息处理程序，而与随附的“只可意会不可言传”的主观感受无涉。其二，作者关于强AI，还有一个观点十分重要，即“机器智能”和“人类智能”的集合叠交，但不重合。之所以提到这两点，是因为这与下面两个主要反驳密切相关。在进入观察观点互搏之前，先看看其中一位反对者彭罗斯对机器智能四种立场的划分。中心问题是机器智能计算是否能够模拟觉知（即上面所说的主观感受）及其物理实现过程，分为全部能够实现，能实现后者，全部不能实现，以及任何手段都不能实现这四种立场。其中的两个反对者，塞尔是立场二，彭罗斯是立场三，同时彭罗斯在反驳立场四时引入了量子力学的解释。联系前文中的其一，我们可以知道，作者所持的显性观点并不在这四个立场之中——这里所讨论的觉知正是作者所持的强AI所不关注的问题。现有的批驳主要是反符号AI的，甚至可以说是反“物理符号系统”的。第一个重要反对者是塞尔，他提出“中文屋论证”来否定强AI的可能性。对塞尔“中文屋论证”的应答涉及到逻辑有效和无效两个系统。作者正是在后者中给出了自己的一个精彩回答，指出了这个思想实验中类比关系的逻辑无效性。而更深层次的，塞尔似乎提及的是一个功能主义的小黑箱——即句法和语义的转化问题；而在对心智理解的问题上，则涉及到意向性问题，即“意向性”是“语义内容”的根基与来源，但AI却无法达成。作者称塞尔对功能主义的批判持的是一个外在论式的语义学态度。另外一个则是彭罗斯。一般而言，一个演绎系统需要同时具备完备性和一致性，而哥德尔论证，在一致性的情况下，总有一个命题真假的证明缺失；而在完备性的情况下，却无法证明这个系统是一致的。假设有两个程序，其中一个是一般程序，另一个则是超级程序，它用来判断这个一般程序的执行是否使图灵机停机，称这两者分别为C和A。规则是，若~代表停止，则有~A→C。彭罗斯正是在这样一个假设中引入了哥德尔不完备定理，证明C在A中不可证。而论证的关键则是A本身也是C中的一个计算形式，那么从上面非对称的规则可以看出，C不再能由A推出。但是，作者认为，从广义上来讲，这类反驳误解了AI所要干的事——不是认知形式化，而是算法化（形式化是算法化的一种）。然而，笔者虽然了解了它们之间有区分，但对这个区分的具体情况却所知甚少，似乎据作者的意思，前者需要有一个公理体系和完善的推理规则，而后者也有可能只是一些区域性的运算规则，也就是说形式化是算法化的高级形式。作者所举的例子则是ANN技术中的人工神经元的数值运算。不过这个反驳意见似乎合理吗？毕竟彭罗斯针对的是符号AI，而按照我们之前的分析，其“物理符号系统”肯定是一种形式化的算法。如果说塞尔的观点对“物理符号系统”不能构成真正的威胁，似乎彭罗斯引入的哥德尔不完备定理要具有更多的杀伤力，毕竟，它似乎切中了“物理符号系统”作为形式化系统的形而上学性质。作者接着提出了一个收缩性的策略，即前文所说的作者所持的强AI观点之二——“机器智能”和“人类智能”的区分，也就是说“机器智能”无须非得完成“人类智能”所能完成的。维氏哲学与AI进行连接的逻辑可能性问题。这里面挑战了很多思维定势，什么是强AI，在这里凸显了它的位置。首先要提到珊克的意见。珊克的意见一是维氏本人对于机器与思维的思考，涉及到可预测性、思维与感受质。作者对意见一的反驳中，需要注意的是作者对维氏后期哲学的重视，这里可以一窥作者对于维氏与AI关系所定的基调——维氏后期哲学，而非前期，与AI能够进行很好的对话；意见二则是关于遵守规则，涉及到“计算机是否只能够机械地遵守规则”这样一个问题。对意见二的反驳，这一点与对之前彭罗斯引入的量子力学中的量子不确定性的反驳相同，也即宏观与微观上算法的区分。同时，也呼应了作者所阐述的物理符号系统的必要性向度的可真性——任何一个展现出智能行为的系统，归根结底都能够被分析为一个物理符号系统；而不是其相反。意见三维氏对心理学的批评蕴含对AI的批评，而作者最可靠的反驳则是认为珊克只批判了符号AI（况且这种批判也是不确切的），而对其它三种研究进路置若罔闻。关于这种逻辑可能性更重要的理由则是作者对维氏与上述三大系统所进行的逻辑与学理关联。需要补充的是，正如作者对海耶斯的评价一样，他对维氏哲学的借鉴也非如GPS中求统一的问题求解路径的设计，而是在于统一的知识表征形式的设计。在开始阐述维氏与AI关系前，先来了解一条AI背景，即每条进路都有各自更擅长的功能：符号AI是做专家系统的；联结主义是做模式识别的；遗传算法是做问题解答的优化选择的；而贝叶斯网络技术则是用来做知识推理的。这种区分性正是维氏哲学综合气质的用武之地。他既惯用于这些进路所依赖的现代技术，同时又拥有对它们的批判意识。表征问题和框架问题。在表征问题上，AI四条进路涉及到表征方案的计算化、逻辑化、生物学化、神经学化。而需要提及的是，几乎所有问题都涉及到中央信念系统，即机器智能内部统摄问题，也是这里所谓的框架问题。作者首先提到，维氏早期也遭遇了类似于框架问题的颜色不相容问题，它们都需要对“缄默知识”放弃表征。维氏后期哲学则带来两条解决方案，其一，对偏向语义相关性的词项的重视（纳思系统同样也是词项逻辑）；其二，将公理化系统替换为非公理化、却具有动力学特征的网络结构，以减轻运算的负担。对于第一点，我们在自然语言处理里面再去观察。我们来看看作者所给出的动力权重值模型。在符号AI、联结主义等方案所遭遇的并非内生智能（即这种智能主要是设计者智能延伸的结果）这一困境时，对于如何解决经验与学习的问题，作者给出的核心方案正是动力权重值模型。比如，在框架问题上的信念网动力学模型，视知觉问题上的连续论，当然也包括技术层面上的纳思系统的操作理念等。若把这个模型看成是与联结主义、遗传算法、贝叶斯网络技术同样的统计学手段是否合理，如果合理，那么作者对后四者并非内生智能的批判力度就要有所减弱；同时，这一点似乎就不能构成维氏对AI进路的贡献，而只能说明维氏哲学契合这样的方案。同时，动力权重值的想法在像联结主义和贝叶斯系统中都遭遇了困境，比如，ANN技术出现的系统收敛，以致无法根据新的输入值调整权重；而作为以非确定性系统中的一种推理形式——非单调推理（其他形式包括概率论和模糊集合论）为核心的贝叶斯网络技术，却缺乏创造性，也即除了父辈和子辈之间的故事节点的表征上效果明显外，对故事节点的相关性、命题表述方式和概率值的表征上都有相当的局限性。实则来说，非单调推理，也就是能容纳新证据，使新旧证据能够兼容，这里就涉及到了动力权重值的内涵方面。同时解决语义相关性和权重值就显得非常必要。那么，作者选择一种内在语言论是否有其重要考虑呢？从自然语言处理角度来看，维氏打出两张牌，其一是“语言游戏”，其二是“最简先天论”，我将后者称之为“句法结构下移，乃至寻找语义的过程的抽象”，它关注的是词项，而不是句法，抑或是命题本身，它是后两者的结构或内涵的下移，以致结合处；由此，维氏在自然语言处理方面就涉及到了语义、句法和用法这三者，可以说是一个完整的语言学方案。而同时，维氏的“语法”又涉及到区域语义相关性。这样一个完备的语言方案，再加上纳思系统本身就是以词项逻辑为基础的，似乎又有技术保障，维氏在自然语言处理上起码从理论上能够提供诸多借鉴。视知觉问题涉及到感觉和语义的推理，涉及到如何面对前符号层和符号层的关系。而对于这个具身认知方面的问题，作者在对“物理符号系统”的“充分性”向度中说出了对这个问题看法的部分基调——任何一个物理符号系统，只要具有足够的组织规模和适当的组织形式，都会展现智能是不为真的。这里似乎可以看做作者对符号AI的担忧（从全文我们可以看出，作者对符号AI抱有很大的同情），但是在这个问题上，作者同样否定了联结主义的方案。具身化问题，具体来言，涉及到感官模块、证言模块和行动模块这类边缘模块与中央推理系统的关系。维氏（和作者）在这里持一种“语义——感知连续论”，也即中央模块与边缘模块的同构型。作者认为，通过维氏在“兔鸭图”中的证言，维氏持有一种“从语言构成看知觉构成”的知觉理论——“视知觉对象在认知系统内部中的成形，在很大程度上是‘自上而下’地受到智能体既有的语义知识的牵导的”（P131）。这一路径相比起笛卡尔二元论式的为两类模块设置中转站的“自下而上”的方式要好很多，也更符合我们的日常经验。纳思系统。（1）系统规则引论。首先给出一些关键词：能对经验加以学习的、实时解读的；可计算的语义推理模型；“非公理化”的；词项式的；（句法上）具有自返性和传递性。这里笔者只稍微观察一下纳思系统的逻辑规则友好性。公理化系统作为一种形式化系统，在证明内定理上操作困难，甚至没有机械算法。若转化为AI语言的话，可以说，一个公理化系统的“庞大先天知识和问题求解语境所能够提供的有限时间资源”之间的冲突十分严重。同时，完全形式化的努力，正如彭罗斯对“物理符号假设”所作出的批判那样，得到的可能是确定性的递减；这一点还和非单调推理不一样，后者是对新证据或信念的兼容。而句法上的自返性和传递性完全是用一种逻辑关系来做语法推理。若再考虑到系统的词项式，那么这其中可发挥的空间应该十分大。（2）语义相关性乃至框架问题的解决方案。通过“乌鸦悖论”，我们看到纳思系统在面对语义相关的“等价性条件”和“尼科德条件”时的灵活性；同时，我们可以看到纳思引入了一个新思路：不是世界究竟怎样，而是智能体如何思考世界。这种对表征目标，以及表征与行动的关系的调整将会使框架问题和语义相关性问题更切合工程学的可实践性。（3）对视知觉问题的解决方案。在这里，借鉴了彼得曼的“RBC理论”，三维图像的成型规则是：二维平面→几何离子→三维简图，也是从“非偶然性属性”到复合体的表征。（4）纳思系统平台上的“六书”理论。非常多的人对这一点有很多的困惑，而就笔者来看，姑且不论在纳思平台上的成效，这也是非常具有创造性的一笔。许慎的“六书理论”，是中国汉字的造字规律的总结，当然，它同时是造字法和用字法，其中涉及到语音、对世界的简单表征及其复合表征、语义的复合等等，可以说，这个造字系统就已经涉及到了语言和环境（世界）的关系、语义相关性等等问题在微观上的出现方式，可以为更广泛解决这类问题提供思路。那么，作为词项逻辑的纳思系统选择它，具有相当的合理性。如果，在纳思系统中，“六书理论”获得很好的刻画，是不是可以看做是AI所面对的诸多问题的一次小型模拟？ 上面我们看到了作者对形而上学问题、语义学问题、知识论问题的处理，但是笔者依然充满疑惑的是它们与操作层面的问题之间的缝隙如何填补，也就是说纳思系统在何种程度上能够实现维氏的哲学方案；这个系统在操作层面上的成果是否能够对抗现有AI的成果，又或者纳思系统能够为现在AI提供怎样的成果，等。似乎作者在文中整体做一个效果对比图会更直观，毕竟对于技术操作的问题，一方面要看理念，一方面要看成效，即使可能成效暂时不丰厚，我们可以从这两者的分析中得出它的发展趋势等。当然，这个要求是笔者过分懒惰导致，当然也正是由于看到作者在多处用了一个很好的方案——把对方的观点的逻辑做成一个思想线路，看哪个节点不通，再进行诊断。这也就是所谓的摊牌，有问题大家说。注：在自然语言处理那里，由于时间的关系，没有对维氏与AI四条进路的关系予以观察，纳思系统那里也过分粗糙；另还有一些地方表达不当，观察不仔细，若有时间再补充、修改。 -
强力推荐所有人工资智能的爱好者阅读本书。作者以严谨的方式从哲学视角阐述人工智能的可行性，这往往是计算机科学的人们所缺乏的领域。阅读本书极大的开阔了我对人工智能的理解。作者也是现在国内罕见的对学术孜孜以求的学者。本书中处处显示出作者的深厚功底和对该领域的充满热情的探索。当然如果有一些哲学功底阅读可能会更好，本人没有哲学相关知识，阅读起来还是有些吃力的。不过依然强力推荐。
精彩短评 (总计7条)
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给了不少灵感。 -
学哲学的一定会觉得很有收获，但是工科拿到手上无从下手 反而被过于丰富的思路搅晕。
只是走到了 维特根斯坦，其实还能走到 存在主义、后现代、甚至借鉴艺术领域。 -
终于可以标读过了……虽然打了五星但是我觉得还是有诸多问题的，在一些章节的私货上面。 -
从哲学史的角度看，哲学与科学之间的沟通和对话，一直是西方哲学的光荣传统。但就当下的中国哲学界而言，则过分偏重于文献研究，而较少与科学有所关涉。徐英瑾的《心智、语言和机器——维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》一书，对人工智能实践中的许多问题，进行积极的哲学反思，并尝试为强AI提供辩护。 -
完美（除了封底折页照片上的蓝色镜框 -
徐老师，加油！！！我是第十个人 *-* -
“有机械者必有机事，有机事必有哲心”