人工智能为什么“能”？——关于人工智能“心智建模”的哲学思考

杨足仪 向鹭娟

(1.华中师范大学 马克思主义学院，湖北 武汉 430079；2.三峡大学 马克思主义学院，湖北 宜昌 443002)

当前，在全球的主流人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)技术与资本布局中，无法回避的一个根本问题是：人工智能如何逼近人类的智能?而这又涉及一个基本的事实，那就是人工智能要实现模拟甚至超越人类智能，就必须以人类心智现象为“原型实例”进行心智建模，如此，必定面临着机器智能的“意向性缺失”的难题,无疑，这既是重大的工程技术问题，又是人工智能的哲学基础问题。

一、“心智建模”的“原型实例”与智能样式的“地理大发现”

人工智能研究的目的在于模拟、延伸甚至是扩展人的智能，最终创造出超越人类的智能机器。这就要求首先必须弄清楚什么是智能？人工智能到底为什么“能”？具体地说，在揭示智能结构、条件的基础上，建构出关于智能的地形学、地貌学、结构论及其运动学。但由于智能是一种复杂的心理现象，即使在具体学科上把实现人类智能的物质载体的所有细节都研究了，也不一定对智能的产生有清楚的认识。当前，AI研究在很多方面取得了突破性进展，但仍面临着“意向性缺失”的拦路虎，这是当前制约人工智能发展的瓶颈问题。

“意向性缺失”的难题，除了技术上的原因外，更有其深层的哲学问题。美国AI专家卢格尔(G.E.Luger)认为，人们对于智能的认识还远远不够，“在传统的人工智能中，含义的概念充其量是很弱的”[1]591，他提出AI研究是“对智能本身理解的一部分”[1]588。同时，现有的关于智能的模型研究大都采用了常识的心理范畴，不可避免地受民间心理学影响，从而必然陷入哲学本体论的问题之中。如果不把这一问题弄清楚，那么关于AI的模型研究就有可能误入歧途。因此，人工智能不仅要解决如何使计算机表现出智能，更需要在哲学的高度回答究竟智能是什么、如何实现等问题。

早期的AI研究专家认定，思维就是计算，通过计算可以实现人类智能。以“图灵测试”为基础的强人工智能认为，机器只要通过恰当的编程能够完成人类智能的行为，就被认为是有智能，从而推动了现代计算主义的发展。计算主义强调人类的思维是受规则控制的，可以通过纯形式的转换得以实现。联结主义也承认计算概念的合理性，但主张智能的基本元素不是符号而是神经元，根据实际的生物大脑结构构建的人工神经网络，能够从计算上实现直觉、经验推理等能力，克服符号计算结构的局限性，模拟某些认知现象。

反计算主义代表人物塞尔的“中文屋论证”对包括联结主义在内的一切计算主义进行了批判。他指出人类智能的本质在于有意向性，即在于所处理的内容与外部世界的关联，而不只是形式上的转换。他认为意向性是以特定生物组织即经过漫长进化的生物大脑为基础的一种生物现象。由此，塞尔提出已有的AI由于没有意向性而不是智能。尽管弗里德曼、博登、科普兰等对塞尔的论证进行了反驳，但对其赞扬、肯定之声仍是主流，认为塞尔的“中文屋论证”揭示了人类智能意向性的根本特征以及AI 研究陷入困境的根源。

随着智能研究的发展，人们发现智能是多样性的。卢格尔说：“我们避免使用‘智能是人类的特有能力’的粗浅说法，而相信我们能够通过设计和评估人工智能产物来有效地研究可能的智能空间。”[1]1何灿华等提出：“人并不是唯一有智能的动物，地球生命活动中的生物进化、个体发育和免疫、神经网络、大脑思维、社会系统、生态系统都表现出了某种形式的自然智能。”[2]即智能具有多样性，它不仅广泛存在于自然界、人类社会，还能为人类所创造，由此产生了模拟自然事物功能的自然算法等计算。

所谓自然算法，是人工智能专家通过对自然事物作用方式、过程、机理等的研究而形成的一种人工智能算法，包括进化算法、遗传算法、群智能算法、退火算法、量子算法，等等。有研究认为，大自然中的非人事物能够生存至今，也展现出智能的特性，只不过它与人类智能的实现方式不同而已。这些智能现象体现为会解决问题、有适应性、能生存下来，这就是卢格尔所说的“智能世界就是生存下来的世界”[1]588。对智能现象的模拟，为智能研究做出了新的探索，显示出强大的生命力。尽管它们不可能有人的原始意向性所具有的自主作用，但依然具有智能。“以自然为基础的研究策略开始在人工智能研究领域逐渐成型”[3]57-58。可以说，众多新的智能观推动了人类对于智能的认识以及人工智能的发展，使人工智能的实现展现出光明的前景。

二、人工智能的“算”“计”之能

从智能的多样性来看，机器智能无疑是有智能的。事实上，当前，人工智能已经实现了飞速发展，特别是在计算机视觉、语音识别、深度学习算法等领域取得了突破性进展。近日，中国电子科技集团公司信息科学研究院发布了一批国际一流的创新成果，包括分布式智能感知系统、跨模态智能情报服务、多智能体博弈训练、自主无人系统、“电科芯云”微系统协同设计平台等，其中“以深度伪造视频识别技术、仿生机器鱼智能探测系统、虚拟智能机器人等为代表的研究应用成果，可广泛用于政府决策服务、市民衣食住行、城市综合治理等诸多领域，呈现出人工智能的新图景”[4]。同时，人工智能通过创新生产、流通、服务等方式，促进了产业结构和格局的更替，推动形成双循环新发展格局。可以说，中国的人工智能已经实实在在地改变着我们的生活。

然而，深入其中便会发现，人工智能研究依然存在难以摆脱的困境。弗里德曼(D. Freedman)就此指出：“近四十年光景里，人工智能领域并没有什么实质性的突破。”[3]29今天，人工智能无法真正拥有人一样的智能。虽然智能具有多样性，泛智能主义认为智能并不是人所独有的，但从人工智能的目的即模拟甚至超越人类智能来看，对非人事物功能的模拟并无实质性意义。哲学家彭罗斯(R.Penrose)指出，人类智能的特点是有智慧，“智慧问题属于意识问题范围内……如果没有意识相伴随，真正的智慧是不会呈现的”[5]，而以算法为基础的人工智能根本无法实现智能。生理学或医学诺贝尔奖获得者克里克也认为，计算机之所以无法实现人类智能就在于脑有意向性。“脑看起来一点也不像通用计算机。脑的不同部分，甚至是新皮层的不同部分，都是用来专门处理不同类型的信息的”[6]。这一领域极具影响力的斯蒂沃特·威尔逊指出，现有的AI“不会直接从周围环境中汲取所需，而只能坐在那儿，直到人们给它们信号，然后也仅仅是复制这些信号而全然不知它的意义”[3]10。

无疑，现有的人工智能的“算”与“计”在许多方面表现出远胜于人类的智能，但实际上这些都只是一种形式的转换。人工智能要像人一样地“算计”，就必须解决意义问题、意识与意识体验问题以及自主性及觉知问题，而这三个问题又可以归总为一个问题，即“意向性缺失难题”，这正是制约当前人工智能发展的瓶颈问题。

所谓意向性(intentionality)，就是贯穿于人的一切心理活动、过程和状态中的对于其他事物和现象的关于性(aboutness)和指向性(directedness)。无论是有意识还是无意识的时候，人们总会关联某种对象。由此，人才得以打破自身孤立的状态，与其他事物发生联系，成为社会性的存在。计算机的计算好像与人一样也有意向性，如进行文本处理、理解规则与外部世界发生关系等，这些看起来是有意向性的特点。但实际上，机器的符号转换只是一种纯形式的转换，其意向性充其量是派生的，与人的原始意向性有根本的区别。现有的人工智能之所以没有真正的智能，就在于没有意向性，即使有，充其量也只是派生的。

机器智能没有意向性，是否意味着机器永远也无法实现人类智能呢？目前，坚持人工智能能够建模意向性仍是这一领域的主流。尽管彭罗斯认为现有的AI研究无法实现真正的智能，人的智能是非算法的，无法被形式化，但他并不否认将来实现的可能性，他提出量子计算就非常有前途。冈德森(R.Gunderson)认为，意向性是可以为AI所模拟的。他以疼痛为例，说这些是抵制编程的，但又提出人工智能模拟人类的意向性只能用非编程的方式进行，为此，他区分了真实的意向性与派生的意向性。在肯定计算机的意向性是派生的基础上，他提出人类意向状态的优越通道，认为人正是通过优越通道才获得意识。人工智能只要建立了自己的优越通道，就可以产生内在的意向性。著名认知科学家福多也赞成意向性是可以模拟的，他认同的意向性就是心理表征，是有着特定功能系统的模块，只要弄清楚模块的结构与功能，就能通过模拟使人工智能具有意向性。

德国心理学家、哲学家布伦塔诺开启了现代意向性的研究，他将意向性看作是区分心理现象与非心理现象的标准，是心理活动对一定对象的指向性，形成了“布伦塔诺问题”。胡塞尔认为，意识之所以具有超越性就在于意向性，它能解决人们所碰到的一切超越性难题。胡塞尔将意向性概念看作是打开全部现象学秘密的钥匙，而以分析哲学和认知科学等为基础的英美心灵哲学则开辟了意向性研究新的进路。在研究意向性的过程中，心灵哲学家通常都有自己的本体论预设，即对意向性是否有本体论地位的回答，由此产生了个体主义与反个体主义的争论。普特南提出意义不在头脑之中而是由后天决定的，其“孪生地球”案例成为心灵哲学的一个重要话题。个体主义的代表洛尔认为，人的内心世界中有不依赖于外部而客观存在的资源，从而决定了心理内容的个体性。麦金否认有宽和窄两种内容，提出不同于内容二元论的内容二因素，认为每一内容中都有宽、窄两因素。除此之外，还有意向性的自然化问题也受到取消论、副现象论的威胁。可以说，有关意向性的理论不计其数，AI建模需要建立在正确的理论基础之上，否则只会误入歧途。

总之，意向性作为一种关系性属性或现象，有着广泛的存在，它不仅表现在人身上，一些低等生物甚至无机物也表现出意向性。因此，意向性有着多种多样的形式，可划分为不同的种类，包括高级的意向性与低级的意向性、心理状态的意向性与语言符号的意向性、原始固有的意向性与派生的意向性、有意识的意向性与非意识的意向性，从结构上又可从共时态和历时态进行划分，等等。

科学哲学家丘奇兰德(P.M.Churchland)从神经科学的角度对AI建模进行了尝试。他认为人之所以会有意向性，在于大脑特殊的结构，如大脑皮质就是由神经元贯穿起来的纵横交错、层次分明的网络，能够形成拓扑形态映射图。丘奇兰德以此模拟了螃蟹状生物体的感觉运动系统，认为几何概念图式最终可以解决意向性问题，提出AI在模拟人类心智建模时应当实现从符号概念图式到几何概念图式的转换。杰夫·霍金斯(J.Hawkins)等认为，包括人工神经网络在内的传统AI研究方式，都犯了方向性错误，它们只关注功能，忽视了对大脑的研究。霍金斯将智能理解为能够记忆和预测的系统，认为“高级智能……同样以大脑皮层记忆和预测算法为基础”[7]202。“如果要解读什么是智能，什么是创造力，大脑是如何工作的，以及如何建造智能机器，我们就必须了解这些预测的本质，并搞清它们是如何形成的”[7]88-89。霍金斯认为,要使AI有意向性，需要通过对大脑记忆和预测的研究来实现。

当前，为了破解“意向性缺失”难题，麦金(C.McGinn)的“意向性建筑术”、尼伦伯格(S.Nurenburg)等人的本体论语义学、卡明斯(A.Cummins)的解释语义学及布鲁克斯(R. Brooks)的无表征智能理论等做出了艰辛探索，也取得了积极成果。但是，无论是麦金的“意向性建筑术”还是本体论语义学，要么受到民间心理学影响，难逃“小人难题”，要么依然缺乏主动性、自觉性，离不开人的解释，仍使人工智能陷入困境之中。

三、人工智能是“无心”之“能”

无疑，人工智能基于各种智能“原型实例”的模拟和建构，延伸、扩展了智能，并创造出在许多方面超越人类甚至远胜于人类的智能机器。但是，现有的人工智能还无法像人一样主动关联外部，无法突破“意向性缺失”的难题，其根源在于它没有人类的“心眼”，没有如人一般拥有充满灵性的心灵。

“心灵”是什么？心灵是自然界和人类社会长期演化的、人类特有的产物。就本身而言，是包含着如心灵的语词概念、心灵的本体论地位、心灵内容、心灵结构、心灵特性、心与身、心与世界的关系以及普通人的心理结构、心理运动学、心理动力学、原因论等问题的问题域，主题包括由心灵语义学问题、心理语言的本质问题、心理现象学问题、心灵本体论问题、心灵认识论问题以及心理现象的特性等五大硬核问题。

人类认识到心灵是有灵性的，主要基于以下几点：

其一，基于古人对人自身的心身所形成的认识。词源学和词义学证明，“心灵”(mind)一词是从古老的“灵魂”(soul)一词演变来的。无论是古希腊人的“psyche”、古罗马人的“普纽玛”、古印第安阿尔衮琴部落的“奥塔赫朱克”、阿比彭人的“洛阿卡尔”及祖鲁人的“吞吉”，还是古代中国的“魂”“魄”，都表明古代世界的大多数民族都有灵魂观念，都相信万物有灵。以此观念关照人自身时，古人将人二重化：一个肉体实在的人和一个无形灵魂的人，即相信人是两个实体的存在。原始思维在把握灵魂的人时，通常是以直观、想象、类比、猜测、隐喻等方式方法去比附灵魂世界的神秘，并给“灵魂”举行“命名式”为其安名立姓，也就产生了“心”“心灵”“灵魂”等各种各样的心理词语，隐含着古人已经触及灵魂及其与身体的关系问题。

其二，基于科学时代的科学认识。在科学时代，科学的攻城略地，使得传统的心灵宇宙不断地瓦解，神秘的灵魂不断地“祛魅”，心灵问题逐渐演变为心脑问题、心理问题，成为哲学之外的心理学、脑科学、神经科学、医学、生理学、人工智能、语言哲学等具体学科的研究对象，形成了认知心理学、认知神经科学、 人工神经网络及生成认知等四种并行不悖的研究进路和方法策略。这是人类以人为原型实例，从人的智能的结构、机能、性质及动力系统的机制等多方面寻找智能计算结构和意识的神经关联物，将心-身难题转化为身-身问题，去消解“解释鸿沟”。

其三，基于现代科学成果的唯物主义、自然主义的诠释。现时代，多路并进的研究形成了关于大脑的全新世界：在静态结构上，大脑是由一千多亿个神经细胞组成、由两个半球构成的整体；在动态结构上，大脑是具有心理、意识活动的功能分布式的复杂结构。在大脑系统中，没有独立存在的小人偶式的“心灵”，也不存在控制中心。关于所谓的心灵或意识，著名的科学家、生理学家克里克的意识的“惊人假说”、神经学家埃德尔曼的“动态核心假说”、认知科学家福多的心灵表征理论等，都给出了唯物主义、自然主义的诠释。至于其他的意识的“剧场假说”“探照灯假说”“微管假说”“树突子-心理子假说”及“心理神经一元论”，其主导倾向也都是唯物主义的新形态，是人类对自身宇宙之谜的一种最新解答，体现了意识研究上的某种跨学科的综合性和科学的前沿性。

科学领域的每一划时代的发展，使唯物主义必然不断地改变自己的形式。事实上，当代西方科学和哲学界在对脑科学研究成果的解读、消化和利用时所形成的不同形式的唯物主义或物理主义理论在心灵上的自然化，包括同一论、还原论、计算主义、功能主义、随附论、解释主义等各种主张，以不同的方式进一步地论证、丰富和发展了唯物主义，如有的导致唯物主义的结论，有的论证了唯物主义的结论，还有的使唯物主义在内容和形式上发生飞跃发展，至使唯物主义、物理主义成为当代居主导地位、享有话语霸权的基本走向。

科学的心灵图景和心身学说，揭示出人类心灵宇宙的地形学、地貌学、动力学及结构论和原因论，表明了大脑中只有神经元、神经元结构、神经活动和状态, 大脑无心，大脑没有“机器幽灵”。从本体论和实在性来说, 所谓的心灵与意识，就是“身体活动”，心灵和意识是对“身体活动”的描述或解释，这是我们将心理实在、心理状态、心理现象和心理观念、心理语言区别开来的科学基础。

既然“心智建模”的机器智能主要是以人心为“原型实例”所做的对人类智能的模拟，那么，这种模拟无论是从结构、功能或状态上，确定无疑的是：机器智能是“无心”的智能。无心的机器正是目前人工智能的特征，也是其根本的局限所在。可以说，机器智能要突破发展的瓶颈以实现真正的智能化，特别是对人类心智的逼近和超越，还有很长的路要走。