文/于剑

一、人工智能的起源

1956年夏天，达特茅斯会议正式提出了人工智能这一名称，并给出了人工智能的最早定义，是“制造一机器，该机器可以模拟学习或者智能的所有方面，只要这些方面原则上可以精确描述”。这个定义后来有了变化。现在常用的人工智能定义是明斯基1968年给出的，“人工智能是一门科学，它使机器做那些由人需要通过智能来做的事情”。通过比较，很容易发现，这个定义与初始定义已经有了重大的区别，其最重要的差别是去掉了“只要这些方面原则上可以精确描述”这个限定。对于去掉这个限定，至少可以问两个问题。第一，省去后有影响吗？第二，为什么可以省略？

• 对于第一个问题的回答是，有影响，还很严重，至少两个严重的后果。一是拔高了先驱者对人工智能的期望，强人工智能等由此而生；二是由于缺少了限定，任何人都可以对人工智能进行评判，而且评判好像都很有道理。有说人工智能其实做不了太多事的。比如，2011年诺贝尔经济学奖的获得者在大会上公开说，人工智能不过是统计学。统计学当然可以做很多事情，但是，指望统计学代替人工智能，理论上不可能，现实中不成立。有说人工智能的能力强得可怕的。比如，霍金在2017年4月27日的马斯克认为，2025年人工智能可以超过人类。

• 对于第二个问题的回答是，在达特茅斯开会时，那时参会人员的共识是：概念都是可以精确定义的。既然可以精确定义，就不用特别指出来原则上可以精确定义，而且这也是当时的一个普遍信念。这一点可以由希尔伯特墓碑上的著名铭文旁证：“我们必须知道，我们终将知道”，即对任何一个概念人们都是可以了解清楚的，即使现在不清楚，未来也可以了解清楚。1953 年以前这是常识，因为那时一直假设任何概念存在经典定义。如果是经典定义，概念确实可以精确描述；如果还没有经典定义，那只说明人们的研究还不够深入，需要继续研究。1953年之后大家可以对这个假设开始进行反思，这个反思传到人工智能界已经是很晚的事情。

概念的经典表示到底是什么意思？概念的经典表示由三部分组成，概念首先有个名字；其次有内涵表示，其内涵表示是假设概念可由一个命题来表示这个概念；最后，概念有外延表示。所谓外延表示是指这个概念所指称的对象所形成的集合。如果每个概念都有这样的经典表示，那就完美了。1956年人工智能起步时，共识是概念肯定存在经典表示，当然对于一个具体概念来说，如何发现其经典表示是一个问题。由概念的经典表示，客易发现概念的三个基本功能。一是指向客观世界的对象，表示客观世界对象的客观性。所谓的客观世界即物理世界，物理世界包括自然世界和人造世界。自然世界，就是天然存在的物理世界。人造世界，就是人造的物理世界，比如，人们现在用的电脑、住的楼房等，这些都是人造的物理对象。不管自然世界，还是人造世界，其中的对象都具有所谓的知觉感知特性，并不依赖于人的主观感受。简称概念的指物功能。二是指向人的心智世界里的对象。心智世界也是广阔无边的，心能够想到非常多的事情，很多事情都是人先想到然后再造出来的，甚至想到也造不出来，这和我们的物理空间也不一样。简称概念的指心功能。三是指向认知世界或者符号世界，表示对象的符号名称，这些符号名称组成各种语言，甚至符号空间。符号分为自然符号、相似性符号、象征符号等，常见到的符号产品像小说、皮影、元宇宙等，都有非常多的发展。简称概念的指名功能。

二、人工智能落地的途径

人工智能智能落地理论上好像不难。人工智能也是一个概念，如果使一个概念成为现实就需要实现它的三个功能。一是人工智能的指名功能；二是人工智能的指心功能；三是人工智能的指物功能。

（一）指名：符号主义

符号主义有物理符号系统假设：只要符号对了，对应的物理世界也就对了。所以只要保证符号的运算都正确就可以实现人工智能，按照这个思路已经发展出了非常多的思想和技术。比如：判断机器是否具有智能的思想实验。所谓的图灵测试基本上就是通过符号测试来的，就是在符号世界进行测试的。图灵测试有严重的缺点，当然它也有很多优点。在某种严格意义上说，现代人工智能的思想起源可以追溯到图灵测试。图灵测试最大的优点就是放弃了智能内涵定义的判定性问题，将研究智能的重点放在智能的外在功能表现，使得智能从工程上看似乎是可以实现和判定的。关于图灵测试的更多分析，请参考《图灵测试的明与暗》一文，在此不再赘述。

中文屋思想实验，已经证明即使图灵测试完美实现，人工智能也不同于人的智能。即按照实现概念的指名功能这条路线，人工智能实现不了人的智能，但可以实现人工智能或者机器智能。这方面也有很多发展，特别是机器证明上有了很大进展。比如，一些常见的欧式几何证明都可以做，吴文俊先生在这方面也做出了很重要的贡献。

当然这条人工智能路线也面临着非常多挑战。虽然中文屋说明，即使是完美实现了符号主义，人工智能也达不到人的智能。但符号主义真的能完美实现？实际上要完美实现符号主义，也是不可能的。因为要面临好几个难题。比如知识的组合爆炸问题。在符号主义下去实现人工智能，理论上由几个简单假设，可以把一切东西推出来，只要人类知识完备就可以这么做。但是上世纪70年代就发现，人类知识是不完备的。于是就退一步想，知识整体可能不完备，但是局部可能完备。如果知识局部完备就可以在局部做，这就是所谓的专家系统。后来发现，做到局部完备也很难，很多情况下局部完备也做不到，只能用所谓的常识来代替，但常识面临着太多问题：比如常识太多，难以穷尽，推理步骤不一定有限，等等。还有所谓的组合悖论，原来的句子看上去都没问题，但是组合起来就可以产生一些问题。一旦出现这种句子，说它真也好、假也好都不对，逻辑自身都有问题了。在符号主义的假设下，知识或者相关概念都使用的是经典概念，只有经典概念才可以斩钉截铁地说对还是不对，但是经典概念自身是非常难以得到的。总之，要想彻底符号主义，就面临理论上非常大的挑战。

（二）指心：连接主义

连接主义假设在心智世界里实现人工智能就可以了。心智世界由人脑实现。故连接主义假设能够模拟人脑就能实现人工智能。注意到人脑是借助于人脑神经细胞的联结实现自身功能，因此，模拟神经网络联结的人工神经网络成为连接主义的代表。现在，人工神经网络已经发展成深度学习。

对于连接主义，也有一个缸中之脑的思想实验。该思想实验假设可以用先进的手术把一个活人的脑子剥离出来，并放在营养液里，然后其神经末梢与电脑相连，人的各种感觉由计算机程序输入，感觉一切正常。在此情形之下，显然百分之百实现了连接主义。但是缸中之脑，否决了现实与心理的区别，这与正常人有重大不同。在这个意义上，连接主义实现的人工智能也与人的智能不同。

连接主义也有非常多的进展。先是在围棋上战胜了所有的世界冠军；接着在基础科研上也有重大突破，比如Alphafold2。但它也一样有自己的问题。彻底实现连接主义一样有极大挑战，虽然完全实现了也不是人的智能。到现在为止，人脑如何表示概念的机制并不清楚，包括概念的表示形式、表示方式、组合方式等。现在的神经网络与深度学习实际上与人脑的真正机制距离尚远。

（三）指物：行为主义

行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理。按照这条路是不是能完全实现人的智能？可惜，哲学家依然给出了否定的思想实验。有两类人都具有极高的智能，一种是完美伪装者；一种是斯巴达人。完美伪装者和自己的心理完全没有联系，不管心理怎样，他在人面前可以伪装，需要他笑时就笑，需要哭时就哭，但他心里与外在的表现完全没有关系。而斯巴达人是不管外界怎么表现总是一副冷冰冰的样子，他心里不管有什么样的起伏，外表不变。但这两种人，都不是机器的模仿对象。因此，行为实现的只是人工智能而已，或者机器智能而已，与人的智能不同。

根据这条路，很多人都知道莫拉维克悖论，即困难的问题是简单的，简单的问题是困难的，最难以复制的人类技能是那些无意识的技能，模拟人类的行动技能面临很大挑战。这方面现代的成果，就是波士顿动力机器人。假如波士顿动力机器人，投入到现实中使用，也会出现很多人想象不到的问题。

三、人工智能的基本预设

到现在为止，人工智能的基本实现路径就三条，即行为主义、连接主义和符号主义。符号主义说实现指名功能就足够了，连接主义说实现指心功能就足够了，行为主义说实现指物功能就足够了。为什么这些主义都假设实现概念的一个功能就足够了？原因就在于，三个主义提出的年代里，都假设概念存在经典表示。如果所有的概念存在经典表示，概念的三个功能确实等价。在这种假设下，实现一个功能，也就等于实现其他的两个功能。这样沿任何一条路径实现人工智能，等于其他两条路径也都实现了。现实生活中也经常采取措施保证三指等价，比如政府、学校、法律、警察、军队、监狱等的初心都是用来保证三指等价的。

概念的经典表示有六个预设，一是概念存在外延表示，且用经典集合论表示；二是概念存在内涵表示，且用命体表示；三是概念存在概念名表示，且用语言表示；四是概念的内涵表示和外延表示同名；五是概念存在同一表示，即同一概念的表示与个体无关；六是概念的内涵表示和外延表示用来指称对象时，功能完全等价。

在现实生活中，这些预设不一定正确。比如，概念的指名指物这些功能不一定等价。有一个段子，说“手头有一个亿，我们要赶紧去投资，不然就洗手不干了。”一般来说，手头一个亿是真的有一个亿，段子里就只是指名非指物；只是在指头上写了“一个亿”这三个字而已，洗手不干了也真的是洗手，一洗手这三个字就真没了。段子就是充分利用了概念的指名、指物不等价，如果等价了这个笑话也就不好笑了。另外一个例子，西方绘画史上有一幅著名的画作，画面上画一只大大的烟斗，同时用法文大字题注“这不是一个烟斗”，这幅画也是利用了概念指名、指物不等价的一个著名例子，画里的烟斗在符号世界里是一个烟斗，属于相似符号，不是物理世界（真实世界）的真正烟斗，这个烟斗不能用来抽烟，但它确实在符号世界里是一个烟斗。当概念的三指等价，又怎么能说这不是一个烟斗？当三指不等价时，它真的就不是一个烟斗，只是烟斗的画像。我们以前说到美术走向时，只有三者等价才有所谓的写实，如果三者根本不等价写实就没有意义了，因为再写实也不实。所以美术界有很多奇怪的作品，从概念具有三指功能方面就可以很容易理解。

概念的表示理论有很多进展。

在概念外延表示方面，隶属度从经典的非0即1，发展到模糊集理论、粗糙集理论等。

在概念的内涵表示方面，维特根斯坦对于概念有所谓的命题表示，提出了严重的质疑。通过深入分析游戏这个概念，彻底否决了游戏能用一个命题表示这一想法，明确指出概念不一定有命题表示。更详细的分析，可以参考1953年出版的《哲学研究》这本书。经过了25年的反思之后，人们认可了维特根斯坦的观点：概念到底有没有命题表示需要具体研究，但概念没有命题表示也并不表示概念没有内涵表示，1978年以来人们提出了概念原型理论、概念样例理论等。到现在为止，概念的内涵表示理论一直在发展。

在概念名方面，概念名也不一定存在。维特根斯坦在《逻辑哲学论》里说：“确实有不能讲述的东西”；哲学上还有一本名著《个人知识》，里面说到有默会知识和隐性知识，有些虽然说不出来，但是并不是不会。

在概念内外同名方面，假设概念的外延表示和内延表示同名，也与实际不符。西方社会心理学的研究表明：日常生活中成人日均说一次谎。在中国历史上也有一个《指鹿为马》的故事，心里知道它是鹿，但就说是马。显然内涵表示与外延表示不一定同名。

在概念的唯一表示方面，涉身认知科学已经指出，大多概念依赖于个人的自身感知条件，不可能与他人一致。比如一个数字，由于站在不同的点上，有的人看到的是6，有的人看到的是9。

在概念的指称等价方面，概念经典表示要求内涵表示与其外延表示在指称对象时功能等价。在现实生活中，这一要求大多时候成立，也不是没有理论支持，比如《如何以言行事》里说到“我们的话就是我们的契约”，王阳明的知行合一等。但是，知行分离的情形并不少见，双标的行为是很多的。

综上所述，现实生活中概念的三指功能并不一定等价。如果三指不等价非常少，就可以个案处理。可惜的是，三指不等价虽然远远不如三指等价常见，却不能个案处理。在非自然科学的范围之内，如何处理三等不等价的情形至关重要。下面举例说明。

哲学上，并不总是假设三指等价。奥斯汀《如何以言行事》论述了语言与行事之间的关系，即指名与指物的关系，说的就是言行不一定等价。有时言即行，行即言；有时言非行，行非言，指名和指物有非常复杂的关系。《公孙龙子》中《指物篇》也区别了指名与指物的区别，“物莫非指而指非指”。

军事上，《孙子》中开篇就说到“兵者，诡道也。故能示之不能，用而示之不用，近而示之远，远而示之近。”军事上是很难相信敌方三指等价，这也是空城计能成功的原因。

历史上，三指不等价的例子就更多，比如萧良自污，指鹿为马。

政治上也是一样，马基雅维里《君主论》中整整两章说到论君主应当怎样守信、怎样避开谄媚者，从这些可以看出三指明显不等价。

会计审计学也是著名的三指不等价。账实一致从来不是会计学特别是审计学的基准假设，如何保证账实一致，一直是会计学和审计学的基准课题。朱镕基就曾经说，我希望每一位国家会计学院的学生，永远都要牢记这四个大字——不做假账。

文学上也一样，很多文学形式也是三指不等价的，像穿越、玄幻、神话、童话、浪漫等类型的文学，夸张、比喻、泥人、拟物、通感等修辞也是三指不等价，这些只能在符号世界，最多是心智世界，绝对不是物理世界的事情。比如《孙悟空三打白骨精》，孙悟空、白骨精都是假的，但我们仍然看的津津有味，因为大家知道它不是物理世界的，我们能想像到这些，所谓心智世界也是人智能的表现。

三指不等价的更具体例子，也是有的，比如“空手把锄头，步行骑水牛”，在物理世界不可能，心理世界也不可能，在符号世界中却已经是现实。英文也有这种例子，比如“a rod without length”，现实世界、心理世界都不可能，文字世界、符号世界里却并非孤例，所以符号世界不同于物理世界、心智世界。在符号世界里不一定都是文字，比如绘画作品也可以是符号世界；皮影戏也是符号世界。而且符号世界非常发达，发展成所谓的符号空间，比如互联网、元宇宙。越来越成熟的符号世界，与现实世界越来越失去所谓的等价性、相关性时，对人们的生活不一定全是好消息。

当概念的三指不等价时，符号主义的目标是指名正确，保证不了其指物、指心正确；连接主义的目标是指心正确，保证不了其指物、指名正确；行为主义也一样，其努力保证指物正确，保证不了指心、指名正确。

在三指等价时，人工智能至少努力不骗人；在三指不等价时，现在的人工智能有时真骗人。比如怎么样鉴别数据真假已经成为亟待解决的大问题。

四、其他人工智能的常识

统计上看，概念的三指等价还是最多数的情形。因此，当前人工智能的基本假设还是概念的指心、指名与指物功能等价，在这种框架下机器有时显得极其智障，缺乏常识和理解能力，有时严重缺乏解释能力。由于当前人工智能技术和应用已经足够丰富，并且日新月异，有一日千里之势，已经为人工智能理论研究提供了足够丰富的实例和素材。借助于这些研究结果，在知道概念的三指等价假设之后，我们有理由相信，未来人工智能可能发展更好。

根据概念的三指等价假设，可以知道有些人工智能名词的谬误之处。比如通用人工智能或者强人工智能、人类级人工智能。在概念三指功能等价的假设下，人工智能超过人类的智能很难，因为人类的智能不一定要三指等价。如果假设强人工智能能够实现，就会面临逻辑和伦理的悖论。比如：假设强人工智能已经物理实现，必然存在一个强人工智能系统。对此物理系统，同样有成住坏空四个阶段。那么，该系统，谁来生产？该系统的性能，谁来评估？该系统的故障，谁来维护？该系统老化了，谁来更新？类似这样违背逻辑的悖论问题是很多的。

根据上述分析可以知道，必须要批判强人工智能。理论上来说，强人工智能等没有实现的可能。著名的强人工智能骗局如“女机器人索非亚”，一看就是骗人的。对具体的人来说，每个人的能力都是有限的，非通用的，没有人万能通用。可以落地的人工智能也一样。

最后说一点，现在人工智能的发展对教育提出了很高要求。通过多年发展，在中国，每个人的受教育程度都提高了很多，导致我国整体水平也在提高。人工智能与其说是一新技术，不如说是一新时代，人工智能时代和非人工智能时代也有巨大代差，可能远大于冷武器与热武器时代之间的差别，弥补人工智能时代与非人工智能时代的代差，唯一要求是提高人类自身知识水平，特别是人工智能知识水平，这对于人工智能界提出了很高要求，让我们共同努力！

选自《中国人工智能学会通讯》

2022年第12卷第2期

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