心智、语言和机器——维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话

选自 徐英瑾

《心智、语言和机器——维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》

在本章中，我们将请出本书除了人工智能科学之外的另一个主角：路德维希·维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein，1889-1951）的哲学。那么，为何要在一本关于人工智能的著作里扯上维特根斯坦呢？难道他写过关于AI的哲学评论吗？

维特根斯坦当然不可能像后世的塞尔、彭罗斯等人一样，自觉地讨论过明确意义上的“人工智能哲学”，因为AI学科本身要等到1956年的达特茅斯会议才正式建立，而那时维氏已经辞世四五年了。不过，这并不等于说，从他对于其他哲学问题的讨论中，我们无法找到其对于人工智能科学的哲学启发，并在此基础上重构出一种带有维特根斯坦哲学意味的人工智能哲学理论。在下面的4.1节中，笔者将首先对进行这种重构的可能性以及必要性的简要辩护。

为何要请出维特根斯斯坦？

我么在前文的讨论中已经看到了，人工智能“科学”——如果它还配称为一门“科学”的话——的特点之一即：它并不像物理学、化学等成熟学科那样具有某种起码意义上的统一性。换言之，关于“智能是什么”，“人工智能是什么”，“人工智能的基本实现手段是什么”等关涉学科定位的基本问题，不同的AI学派之间的分歧几乎是无法调和的（这种分歧，恐怕要远大于量子力学中的哥本哈根解释和隐变量解释之间的分歧）。而长久以来，公众寄托于哲学研究的一种希望就是哲学应当能够为诸种自然科学话语系之间（甚至科学和常识之间）的冲突提供某种“综合”的解决路径。比如，物理学哲学就应当为量子力学和相对论之间的话语冲突提供某些和解方案；而认知科学哲学就必须为常识心理学和神经科学之间的话语冲突提供某些和解方案；至于（最一般意又上的）形而上学，则必须就“何物存在”这个话题，为最一般意义上的常识见解和科学视角之间的冲突提供和解方案。从这个角度上看，面对人工智能学科内部的这种诸侯割据的混乱状况，人们自然会期望哲学家能够为其做点什么。

那么，为何我们要特别期望维特根斯坦——而不是别的哲学家——能够为AI界当下的困惑指点迷津呢？我们又有何特别的遴选标准，使得我们偏偏选出维氏呢？

维特根斯坦哲学的“综合”气质

概而言之，维特根斯坦哲学有种内在的“综合”特质，即其哲学总是试图为天下所有的问题提供一种统一的解决方案。这种学术风格对于一盘散沙的AI研究现状来说，乃是一种相当稀缺的思想质量。

这种哲学气质在维氏早期的《逻辑哲学论》（Wittgenstein 1921/1961）中就有体现。在这本小书的“序言”中，他多少有点狂妄地写道：“……这里所陈述的思想的真理性，在我看来是无可置疑的，是断然确定的。因此我认为，问题已经在根本上彻底解决了。若我在这一点没有弄错的话，那么本书的价值就在于，它指出了：要解决这些问题，所要完成的东西是如此之少”（同上书，p.4）。此书广阔的覆盖范围无疑印证了他的这番豪言，在短短两万多单词的篇幅内，维特根斯出实际上牵涉到三个话题：对于世界的形而上学构建，对于这个形而上学世界的语言表征，以及对于那此不可被表征事项的“沉默权”。这三个话题基本上对应了人工智能科学的“知识表征”任务的三个环节：第一，对于被表征对象的形而上学领悟；第二，对于知识表征的技术手段（特别是逻辑技术手段）的选择问题；第三，（在选定一个特定的表征手段的前提下）对于知识表征范围的可能性边界的划定问题。从AI发展史的角度看，此阶段的维氏思想，大致对应于中的海耶斯的“素物理学计划”（Hayes1979/1996）一一后者就曾试图用谓词演算的技术手段，把人类的日常物理学知识（和科学物理学知识相对照）整编成公理集，并设置一定的推理规则，以便让系统在相关语境中能够自动推理出所需要的结论。换言之，早期维氏和海耶斯一样，都试图在借助于形式逻辑的前提下，用一种“一劳永逸”的方式完成日常知识的全面表征任务。他们还都不约而同地假设：在这种知识表征过程中，任何一个使用这些知识的特殊主体（agent），要么是可被忽略的（如在海耶斯那里），要么就无法被表征（在维氏那里。“主体”仅仅“显示”了，而非“表征”了语言表征范围的边界）。尽管维氏最终放弃了《逻辑哲学论》的体系，而海耶斯的“朴素物理学”规划现也早已成为AI史的陈迹，但他们所共有的那种试图综合日常知识所有方面的理论勇气和雄心，恐怕恰恰是今天的AI工程师们所缺乏的。（笔者注：这里需要指出的是，在细节上，前期维式的想法和海耶斯还有很多差异，在此不再详述。）

这种崇尚综合的气质，并没有在维氏的后期代表作《哲学研究》（Wittgenstein 1953/2009）中消失。从表面上看来，此书只是由一些零散的评论所构成“哲学感悟集”，但这种形式上的散漫并没有遮掩其实质上的综合性。在此书的“序言”中维氏承认：

“以下发表的思想是鄙人16年来哲学研究的结晶，本书涉及了诸多论题：意义概念、理解概念、命题概念、逻辑概念、数学基础、意识状态等等……我最初想把所有这些思想汇集在一本书中，关于汇集的形式我在不同的时期有过不同的设想。……我曾经多次将我的这些成果融为一个整体，但均遭失败，尔后我才意识到，这一点是永远做不到的。”（同上书p.3e就）

这段文字说得清楚，《哲学研究》所牵涉的那些话题，实质上都是彼此有所关联的，尽管作者不得不对同样或几乎是同样的整体，往往从不同角度进行新的观察，并画下新的速写（同见此书序言）。而引文所提到的这些论题也暗示了这种关联。如果用一种最简洁的并带有A1色彩的方式来概括《哲学研究》的主题的话，那么我们就不妨这么说：此书所讨论的乃是智能体（agent）在怎样的规范性条件的约束下，在历时的动态环境中，利用相关的表征工具（特别是日常语言）完成和环境以及其他智能体之间的因果互动，并最终完成某些任务。很明显，正是因为智能体和环境之间的（以语言为中介）的互动过程是异常复杂的，所以维特根斯坦才不得不对该过程所牵涉的各个环节自身所带有的规范性条件复又进行细密的哲学勘定。比如，他对于“理解”概念和“意识”概念的反思就是关于智能体自身的；对于“逻辑”、“命题”、“含义”等概念的考察，则是关于表征中介的；而关于“生活形式”的讨论，则牵涉到对智能体所把握到的外部境的刻画。后期维氏把所有的这些讨论，都综合在语言游戏的总框架中予以一一安顿。他通过不断发掘语言游戏的各个新变种，最终将其整个后期哲学成为了一个异常开放的体系：这个体系没有明确的边界，它随时可以向新的处女地延伸自己的管辖权。

从AI的角度看，《哲学研究》超越《逻辑哲学论》的最大地方，就在于它不再把静态的知识体系规整视为哲学理论的聚焦点，而是把焦点转移到了智能体的行动，转移到了对于信息的实时处理。换言之，在其前期哲学中处于边缘位置的主体刻画问题，现在已经成为了研究的焦点之一。考虑到不同智能体所面对的不同实时信息处理任务之间的千差万别，《哲学研究》所牵涉到的复杂性自然也会远胜于《逻辑哲学论》——这同时也就部分地解释了维氏晚期哲学的行文为何如此之头绪繁杂。不过，我们这些后来人在此最好不要讥议后期维氏对于复杂问题的笔头驾驭能力，AI教科书中，不同的问题求解任务，难道不正对应着完全不同的问题求解技术吗？（比如，如用贝叶斯网络做知识推理，用遗传算法做问题解答的优化选择，用神经元网络做模式识别，用符号AI技术做专家系统，等等）。维氏毕竟用来一个“语言游戏”的套子，试图把他对于各种信息处理的过程都予以某种最初步的中和——但在支离破碎的AI王国中，我们又何曾看到过这种综合呢？

有人则可能从另外一个角度发表评论“喜欢综合”并不是维氏的专利，因为比他更喜欢“综合”的哲学家大有人在（如亚里士多德、托马斯·阿奎纳、笛卡尔、培根、莱布尼茨、休谟、康德，尤其是黑格尔等等）。我们为何不从这些哲学家中的任何一位出发，来进行立论呢？难道他们不也以此种或彼种的方式，触及了AI科学的哲学根基问题了吗？

尽管笔者并不反对从哲学家的立论中获得一些对AI有用的零星灵感，但是在本书中他们的权重依然没有压过维特根斯坦。这是因为：首先，由于生活的时代过早，他们对于AI时代的一些基本技术自然缺乏深刻的领悟，因此他们对于AI的所谓“启发”往往流于抽象，有点“远水不解近渴”。在这个问题上，和AI以及现代数理科学的发展在时空上更为切近的维特根斯坦，显然就有 “近水楼台先得月”之便。其次，很多老派AI的方法论错误，其实恰恰导源于这些“经典哲学家”的经典错误，因此，对于哲学传统抱有敌视情绪的维特根斯坦，或许反倒更适合引导我们向着“统一的人工智能规划”的方向前进。

维特根斯坦对于A技术之哲学预设的深刻领悟

虽然维氏卒于AI学科正式成立之前五年，但这并不意味着他是这门学科的外行——因为AI学科赖以生存的一些核心技术在他生前已经成熟，而他本人已经对相关技术背后的思想预设作出了深入的批判性揭示。我们知道，AI的研究路数大致可分为两大支：第一，符号AI或GOFAI，其特征是高度依赖现代逻辑所提供的推理表征工具（无论是单调推理还是非单调推理）；第二新派AI或NEAI，其特征是偏好使用各种统计学手段（狭义上的NFAI的主要是指人工神经元网络，广义上的NFAI还包括贝叶斯网络、遗传算法、模糊逻辑，等等。其中一些手段并不支持符号层面的明晰表征）。毫不夸张地说，维特根斯坦对符号AI的核心技术基础——现代逻辑——是非常熟悉的，因为《逻辑哲学论》本身就使用了现代逻辑所提供的技术手段。而《哲学研究》对于《逻辑哲学论》的批评其实也牵带着对于现代逻辑的批评。至于新派AI所涉及的那些统计学方法，维氏虽不可能有系统了解（比如在其身后才开始流行的人工神经元网络技术），但是也并非无所涉猎。比如，众所周知在维氏辞世前不久莱辛巴赫（Reichenbach 1949）和卡尔纳普（Carnap 1951）之间关于概率论本性的科学哲学争论就已开始（此即科学学哲学史上所说的频率主义——贝叶斯主义之争）。而维氏本人甚至早在20世纪30年代完成的遗稿《大打字稿》（Wittgenstein1933-1934/2005）中就早已深入讨论过这个问题。

有的读者可能会说若按照这个标准去衡量，几乎所有的分析哲学家都可以和AI相关了，因为对于现代逻辑学技术和统计学技术的熟悉，已然是分析圈子里的哲学家的基本从业资质了。但需要指出的是，维特根斯坦之所以得到本书作者的偏好，不仅仅是因为他熟悉这些技术，而且更是因为他对这些技术抱有强烈的批判意识。比如，从20世纪20年代末开始，他就开始对《逻辑哲学论》所使用的现代逻辑方法表示了强烈的不满，他最终发现，现代逻辑所提供的那些看似完美平滑的表征手段，实则具有某种不可克服的缺陷，因此，对于它们的依赖必然会导致对那些看似粗糙的日常语用现象的褫夺，以及对于智能体真实问题求解过程的错失，维特根斯坦的这一洞见，在多年后被德瑞福斯（Dreyfus 1992）所重新发现，只不过后者所攻击的靶子不是《逻辑哲学论》，而是（和《逻辑哲学论》分享着相同哲学前提的）符号AI。

但不幸的是，在分析哲学圈里，后期维特根斯坦和德瑞福斯都属于典型的“少数派”，因为大多数的后维特根斯坦的分析哲学家依然痴迷于使用现代逻辑的手段，为所有的关键哲学范畴作出看似完美平滑的定义（如在知识论中定义“知识”的努力，形而上学中定义“随附性”的努力，心灵哲学中定义“实现”、“涌现”的努力，在科学哲学中定义“科学解释”的努力，在语言哲学中定义“意义”的努力，等等）。按照这种“多数派”的意见，只要哲学家能够完成对于这张看似完美的概念之网的编制，那么对于任何具体事态的刻画就可以依据此网而轻松完成（在这里我们无疑又看到了一个被扩大化了的海耶斯式的“朴素物理学”规划）。由此看来分析哲学的主流派实际上是很难说明我们走出符号AI的迷宫的，因为后者其实就是前者在计算机学界的倒影。

有的读者可能会从另一个角度发表意见说：在主流分析哲学家以外，维特根斯坦并非唯一可资利用的思想资源，为何笔者要特别偏好于他呢？而那些反感哲学分析的哲学家，难道不也挤满了当代哲学舞台的半边天了吗？为何我们不去引用罗蒂（Richard Rorty 1931一2004）、利奥塔(（Jean-Francois Lyotard，1924-1998）或德里达（Jacques Derrida，1930-2004）呢？

而这又是因为，那些哲学家对于哲学分析的反感似乎有点过了度，以至于AI很难从这些批判中获得任何正面的指导，请不要忘记了，AI本身毕竟是一项理性的事业，它既需要哲学家的想象力和洞见，也需要程序员的汗水和艰辛，同时还需要融会贯通者在哲学洞见和工程构建之间的搭桥作业。像罗蒂、利奥塔或德里达这样的哲学家，气质接近于文化批评家而非建设性意见的提供者，且对工程学构建索无兴趣，因此就很难被视为AI的同道。

从这个角度上看，维特根斯坦的确是一个另类中的另类（或者说，他是分析哲学中的反分析哲学家，反分析哲学家中的分析哲学家）这种特殊的哲学品格，就集中地体现于其著述所散发的某种“实事求是主义”的气息中。

“实事求是主义”（factualism）是美籍华裔哲学家兼逻辑学数学家王浩（Wang 1988）提出的个名目。非常粗疏地说，这指这样一种哲学风格：哲学家要忠实描述人类的已知领域，换言之，既不要像传统的理性派哲学家那样，佯装对日常语言现象的无知而故作玄空的概念思辨，也不能像非理性主义者那样，对既有的理性规范一概拒收，并信马由缰地任凭想象力在纸面上四处奔驰。换言之，“实事求是主义者”必须在“尊重人类既有经验”和“反思人类既有经验”之间维持一种巧妙的平衡，并借此从纷繁复杂的人类经验现象中慢慢规整出深层的形式框架。

在笔者看来，维氏在《哲学研究》（Wittgenstein 1095/2009）中写下的下述段文字，便充分显示了维氏后期哲学的这种实事求是主义特征——并且是以种让AI专家们喜闻乐见的方式：

“节11. 想一想工具箱里的工具，那里有锤子、钳子、锯子、螺丝刀、尺子、胶锅、胶水、钉子和螺丝钉，正如这些工具的功能各不相同一样，词的功能也是各不相同的。（不过两者都有一些相似之处）

当然使我们感到困惑的是，当我们在谈话中听到这些词、或者在书写稿和印刷品中看到这些词的时候，它们有着千篇一律的外貌。因为，它们的用法没有清晰地呈现在我们面前也就是，也就是当我们从事哲学的时候！”

用AI的行话来说，维氏在此其实是区分了语言运作的两个接口：在一个“用户友好”层面上语词之间的用法分别是不明显的，而传统的哲学家也被这些表面上的相似性所迷惑，进行了错误的概念研究。而在一个隐藏更深的“程序设计层面”上，语词功能结构之间的差异便呈现了出来——·其中，每个功能结构都对应于不同的输入一输出关系，以及不同的针对输入的操作步骤指引，就像工具箱里的各个工具也对应着不同的适用对象和操作指南一样。很显然，在维氏看来，哲学的真正任务，就是找到有语词所标示的这些功能用法之间的差异——或者说，找到使得我们的自然语言机制得以隆隆运作的真实程序。这才是哲学家所要亲吻的真实大地，或者说，是“实事求是主义者”所要面对的“实事”。

维氏的这个立场对于今天AI的启发意义在于：AI工程师若要比较忠实地在符号表征层面上再现智能活动，其工作样本就既不能太贴近人类自然语言的表面形式，又不可太远离之。不可太贴近之，乃是自然语言的表面形式并没有展示语词运用的真实机制；不可太远离之，则是因为那个多少有点迷惑人的“用户友好”界面，毕竟是我们得以探索其背后真实机制的入手处。值得推荐的工作程序应当是：研究者首先得观察具有类似的“用户操作界面”的语词在不同使用环境（即输入一输出关系）中所扮演的不同功能角色，尔后再反推出其最可能的操作程序，最后在计算机科学的现有“武器库”中寻找最恰当的工程模拟方式。这也就是说，对于语言运作机制的工程学再现，在实质上乃是一种以人类的自然语言机制为参考对象的、“自上而下”的构建过程（从这个角度来看，我们并不需要背叛那个最广泛意义上的符号AI阵营）。而在这种构建过程的初始阶（段即对表征系统的运作机制作出定性刻画的阶段），维氏哲学的借鉴意义将得到最清楚的彰显。