方芳 劉成科

摘 要：“機器智能”正處于從對人類解決問題能力形式上的模仿，到一種深層次的模擬的過渡階段。當(dāng)前機器智能研究不同進(jìn)路所依托的三種哲學(xué)范式（符號主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義）存在局限性。維特根斯坦語言哲學(xué)思想為機器智能領(lǐng)域“語義進(jìn)路的聯(lián)結(jié)主義”的新范式提供了支撐，給我們以重要的哲學(xué)啟思：對“智能”概念理解上的糾正，對語義的強調(diào)以及對“關(guān)系”問題的洞見。維氏的“關(guān)系”思想將為困擾機器智能領(lǐng)域的“框架問題”提供某種問題解決方案。

關(guān)鍵詞：維特根斯坦;“關(guān)系”思想;機器翻譯;框架問題

中圖分類號：B089? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：

1672-1101（2022）01-0007-05

收稿日期：2021-05-26

基金項目：2020年安徽省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目：人工智能時代翻譯技術(shù)的倫理治理研究（AHSKY2020D134）

作者簡介：方芳（1973-），女，浙江義烏人，副教授，在讀博士，研究方向：語言哲學(xué)、科技哲學(xué)。

① 本文用“機器智能”代替“人工智能”的提法，理由是機器智能體無法完全模擬人類的生物屬性，而是有其獨特的思維特征和運行方式。

Philosophical Re-examination of “Machine Intelligence”： Insights from Wittgenstein′s thought on “Relation”

FANG Fang1，2，LIU Chengke3

（1.School of Humanities and Social Science，University of Science and Technology of China，Hefei? 230026，China; 2.School of Foreign Languages，Heifei University，Hefei? 230601，China; 3.School of Foreign Languages，Anhui Agricultural University，Hefei? 230036，China）

Abstract： “Machine Intelligence” is in the transition stage from superficial imitation of human problem-solving ability to deep simulation.There are limitations in the three philosophical paradigms （symbolism，connectionism and behaviorism） on which different approaches to machine intelligence research are based.Wittgenstein′s philosophy of language supports the new paradigm of? “semantic connectionism”，and provides us with important philosophical reflections： the correction of the concept of “intelligence”，the emphasis on semantics and the insight into the problem of “relation”.Wittgenstein′s thought on “relation” will provide a solution to the “Frame Problem” that plagues the field of machine intelligence.

Key words：Wittgenstein; thought on “relation”; machine translation;Frame Problem

機器智能①是一個具有無限可能的領(lǐng)域，自20世紀(jì)50年代開始，經(jīng)歷了通用問題求解、專家系統(tǒng)等發(fā)展階段之后，目前已掀起第三次基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的浪潮。隨著生物識別、自然語言處理、大數(shù)據(jù)驅(qū)動等智能技術(shù)的不斷發(fā)展和深入，機器智能的各個領(lǐng)域取得了重要突破。而在機器智能研究發(fā)展的過程中，“智能”的概念也在發(fā)生著變化，從對人類解決問題能力形式上的模仿過渡到一種深層次的模擬。

那么，究竟何謂“智能”？當(dāng)前一些觀點認(rèn)為“智能”是指像人腦那樣解決問題的能力。初始階段，受時代和技術(shù)限制，“智能”被簡化為“解決問題的能力”，而問題的解決過程不甚明了，好似被置于一個“黑匣子”當(dāng)中，研究者不問中間過程，只問結(jié)果。2017年，AlphaGo Zero擊敗人類棋手，成為機器智能領(lǐng)域劃時代的事件，從這一突破來看，“智能”已經(jīng)不再限于“解決問題的能力”，而是增加了一個重要的前提——在資源有限的前提下。

當(dāng)前機器智能的發(fā)展顯得有些無序，其根本原因是對“智能”的理解差異，有關(guān)“智能”的哲學(xué)信念決定了它今后的發(fā)展方向，只有方向正確，技術(shù)才能有真正意義上的突破。Hammer把“智能”看作是“一個適應(yīng)系統(tǒng)在知識和資源不足的條件下工作的能力”[1]。實際上，“智能”不是解決具體問題的能力，而是在不同情境和條件下應(yīng)對問題的元能力，簡單來說，是否“智能”不在于能做什么，而在于在什么條件下做到[2]。我們認(rèn)為，AlphaGo Zero的設(shè)計符合新的智能定義。它的勝利標(biāo)志著機器智能離人類智能又近了一步，擱置已久的“黑匣子”有可能在第四次浪潮中被打開。

按照圖靈的分類，人工智能涉及到三個層面：知識層（knowledge level）、數(shù)據(jù)層（data level）和現(xiàn)實層（reality level），不涉及現(xiàn)實層的研究屬于機器思維研究。為了使問題的討論更加聚焦，本文只涉及機器思維層面，即從哲學(xué)層面展開分析和討論，尋找機器智能研究新路向的哲學(xué)基礎(chǔ)，暫不考慮感知和行動能力等更為復(fù)雜的情況。D86E6A3C-D68D-4E52-85FA-4876B087B03A

一、機器智能的哲學(xué)范式及局限——以機器翻譯為例

機器智能的發(fā)展歷經(jīng)符號主義（symbolism）、聯(lián)結(jié)主義（connectionism）和行為主義（behaviorism）三種范式[3]。符號主義路線用符號來表示知識，在計算機上通過處理符號來模擬人的認(rèn)知過程，于是發(fā)展出基于規(guī)則的機器智能系統(tǒng)。這種路線的局限在于，有限的規(guī)則無法對人類的知識（比如自然語言處理中的語形）進(jìn)行全面的概括。聯(lián)結(jié)主義路線是對人的腦結(jié)構(gòu)的一種模擬，這種路線的局限在于沒有把“語義”考慮在內(nèi)，而是過于依賴高質(zhì)量的語料庫。自然語言的翻譯，不僅要求具有詞匯和語法的知識，而且需要語義知識，拋開了“語義”也只能是一種形式上的智能模擬。行為主義路線也是一種模擬，模擬的是人的感知和行動，在智能體的意向性不參與其中的情況下，這種模擬只能是一種高層次的“刺激—反應(yīng)”。對于機器思維方面的研究來說，符號主義和聯(lián)結(jié)主義是主要的兩種范式。下面以機器翻譯為例來說明這些范式存在的局限性。

機器翻譯（Machine Translation，MT）開始于利用機器實現(xiàn)自然語言之間自動轉(zhuǎn)換的奇思妙想。MT屬于機器智能研究的一個子領(lǐng)域，也是機器智能研究的開端。從基于規(guī)則的機器翻譯到統(tǒng)計機器翻譯對規(guī)則的突破，再到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯，機器翻譯的質(zhì)量得到了很大提升。機器翻譯是不是已經(jīng)實現(xiàn)了真正意義上的智能化？如果把“智能”定義為“有限資源”條件下“適應(yīng)新環(huán)境”的能力，以機器翻譯為代表的機器智能還遠(yuǎn)未達(dá)到智能化的目標(biāo)。即便是技術(shù)上不斷取得突破的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，仍然存在著至少以下3個方面的問題：

一是機器翻譯的質(zhì)量取決于語料庫的成熟度。信息資源的不斷累積以及其他信息技術(shù)手段的不斷突破，使得人的智慧得以以一種前所未有的方式呈現(xiàn)出來。當(dāng)前的機器翻譯還只能說是“人類智能”的體現(xiàn)，而非“機器智能”的體現(xiàn)。一個有力的證據(jù)是，對于語料資源有限的小語種而言（如Google系統(tǒng)中的德語、日語等翻譯），機器翻譯的質(zhì)量要遜色許多。只有在語料庫技術(shù)得到飛速發(fā)展之后，機器翻譯才有突破的可能。這樣看來，這只是“人類智能”換了一種呈現(xiàn)方式，而不是實現(xiàn)了真正意義上的“智能”。

二是機器翻譯無法用語言學(xué)理論解釋。當(dāng)前的統(tǒng)計翻譯技術(shù)，在不涉及語言學(xué)理論的情況下，依靠大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計技術(shù)和深度學(xué)習(xí)能力就可以成功地實現(xiàn)。它的基本原理是，先將輸入端的概念或語詞用詞向量表示，再基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計模型，通過一套復(fù)雜的計算方法，輸出目標(biāo)語言的翻譯結(jié)果。這種翻譯技術(shù)的實現(xiàn)秘訣在于“詞向量”表示，而用“詞向量”來表達(dá)語詞網(wǎng)絡(luò)，充其量是一種數(shù)據(jù)的關(guān)系表示，其背后并沒有語言學(xué)理論作為支撐。

“詞向量”的概念來源于語言學(xué)中的“價值”（value）和“分布”（distribution）的概念[4]。價值和分布雖無法計算，但有了詞向量的表示和統(tǒng)計方法，且基于不斷改進(jìn)的語言模型計算，甚至可表示出單詞之間在多大程度上是接近的。一個常用的表示方法是詞向量夾角的余弦值，余弦值越大，單詞的相近程度越高。比如，“桌子”與“椅子”的相近程度高于“桌子”與“醫(yī)生”的相近程度。

三是機器翻譯沒有解決語義問題。從當(dāng)前來看，似乎繞開了語義問題機器智能也能有令人驚喜的表現(xiàn)。如果機器智能模擬的是人類在有限的資源和條件下智能體適應(yīng)新環(huán)境的能力，那么，機譯研究的起點首先不應(yīng)當(dāng)是某種給定的、僵死的詞匯或句法結(jié)構(gòu)，也不應(yīng)當(dāng)是完全脫離語言的向量化的關(guān)系表示，而應(yīng)當(dāng)是語言和生活世界之間的那種初始的關(guān)聯(lián)。機器翻譯的語義問題沒有解決，就不能說是達(dá)到了“智能”的程度。規(guī)則翻譯法重視句法，但忽略了語義;統(tǒng)計翻譯法從形式上保留了句法，但核心是“數(shù)據(jù)”;兩者都拋開了“語義”。即便是到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯階段，也只是在數(shù)據(jù)挖掘和建模的方法上更加巧妙而已?，F(xiàn)階段，把“句法”和“語義”分割開來是一種無奈之舉，但哲學(xué)的思考卻告訴我們，兩者有著不可分割的聯(lián)系。

從語言層面來看，規(guī)則進(jìn)路的機器翻譯主要基于喬姆斯基的規(guī)則轉(zhuǎn)換，而統(tǒng)計進(jìn)路的機器翻譯所實現(xiàn)的是索緒爾所說的“關(guān)系”系統(tǒng)。索緒爾的語言學(xué)更加強調(diào)結(jié)構(gòu)關(guān)系，或者說句法關(guān)系。索緒爾認(rèn)為，語言無本質(zhì)，語言符號的價值存在于系統(tǒng)中，存在于系統(tǒng)中各要素之間的關(guān)系中。統(tǒng)計進(jìn)路比規(guī)則進(jìn)路前進(jìn)了一大步。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯為代表的統(tǒng)計進(jìn)路用巧妙的方式繞過了一些難題（框架難題、認(rèn)知難題以及意向性問題等），提升了翻譯質(zhì)量。但正是這種規(guī)避難題的解決方式反而背離了“智能化”的初衷。其中，最關(guān)鍵的問題是“輸入貧乏”問題。真正意義上的“智能”是在有限輸入的條件下解決問題，并從問題解決中獲得知識和經(jīng)驗。這個過程和人類兒童習(xí)得語言的過程類似。在這一領(lǐng)域想要有所突破，不能不考慮語義問題。

二、維特根斯坦語言哲學(xué)之“機器智能”啟思

當(dāng)前，機器智能研究領(lǐng)域出現(xiàn)了“語義進(jìn)路的聯(lián)結(jié)主義”新范式，這是機器智能研究在經(jīng)過長期探索后出現(xiàn)的新路向。新范式開始考慮語義問題，這是區(qū)別于基于統(tǒng)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯的關(guān)鍵之處。仍以機器翻譯為例來說明。所謂語義問題首先是概念（語詞）用什么方式得到表征的問題。亞里士多德以來，對語詞采用“屬加種差”的界定方式存在著弊端，取而代之的應(yīng)當(dāng)是“百科全書式”的語義觀。語義的表征應(yīng)當(dāng)是基于某個特定視角的[5];其次，要把泛在的聯(lián)結(jié)主義轉(zhuǎn)向限定的聯(lián)結(jié)主義，否則就無法解決“輸入貧乏”問題。維特根斯坦的語言哲學(xué)為新范式提供了哲學(xué)上的解釋。

（一）維氏對“智能何以可能”問題的前瞻性

維特根斯坦的后期哲學(xué)已經(jīng)蘊含著關(guān)于機器智能的真知灼見。維氏所處的時代正逢機器智能的萌芽時期，他雖然沒有見證真正意義上的機器智能，卻捕捉到了它出現(xiàn)的跡象。在《哲學(xué)研究》《哲學(xué)語法》和《藍(lán)皮書》中，維氏對此都有所提及。機器智能的關(guān)鍵是，如何讓智能體具有生命體才獨有的思維。直覺和常識告訴我們，硅膠材料制造出的智能體無法完全達(dá)到生物學(xué)意義上的智能，而一直糾纏于感覺、意向性等問題會陷于僵局之中，因為，機器智能中的智能體需要有理解的能力，完全拋開“語義”的智能不是真正意義上的智能。在兩難的情形下，維特根斯坦的語言哲學(xué)中的一些觀點為機器智能問題提供了重要的哲學(xué)啟思：D86E6A3C-D68D-4E52-85FA-4876B087B03A

其一，在對“智能”概念的外延意義解釋方面。很多時候，我們是在錯誤地使用語言，對“智能”的理解上產(chǎn)生了偏差。“我們的語言可以被看作是一座老城，錯綜的小巷和廣場，新舊房舍，以及在不同時期增建改建過的房舍。這座老城四周是一個個新城區(qū)，街道筆直規(guī)則，房舍整齊劃一” [6]。機器智能與人類智能屬于不同的語言游戲，有各自的游戲規(guī)則，只要遵守規(guī)則，便可參與到游戲之中。機器智能甚至有可能具備人類智能所不具備的特點。維氏對機器智能完全模擬人類智能是持否定態(tài)度的，但對機器智能的“游戲”，維氏卻并沒有提出反對。

其二，對語義的強調(diào)方面。與索緒爾不同的是，維氏強調(diào)動態(tài)的“語義”。他提出的語言的意義在于用法，更符合世界的真實情況。維氏認(rèn)為，語言自身不但無本質(zhì)可言，并且意義也是隨著語境的變化而改變的。后期維氏的“語言游戲”說把包括意義“用法論”在內(nèi)的核心思想貫穿在他的整個哲學(xué)中。

其三，對“關(guān)系”問題的洞見方面。在以《哲學(xué)研究》為代表的后期哲學(xué)思想中，維氏主要關(guān)注認(rèn)識的過程。在他看來，人對事物的認(rèn)識過程是一種相伴而生的內(nèi)、外在關(guān)系的“語言游戲”。

（二）維氏語言哲學(xué)中的“關(guān)系”思想

維特根斯坦后期哲學(xué)的核心思想是他提出的“語言是一種游戲”的觀點。維氏用“家族相似”“生活形式”等概念來闡釋他的“語言游戲”。近年來，哈爾克（M T Hark）、馬查（Mácha）等學(xué)者發(fā)現(xiàn)，“語言游戲”的底層是他對語詞（概念）所涉及的“關(guān)系”的解釋。維氏在《哲學(xué)研究》《論顏色》以及未發(fā)表的遺著中都討論過關(guān)系問題。大多關(guān)于“語言游戲”的討論是將其作為真實的生活圖景來描述，強調(diào)游戲自然性的一面，卻忽略了游戲創(chuàng)建性的一面。維氏對語詞（概念）所涉及內(nèi)、外在關(guān)系的討論，揭示出游戲創(chuàng)建的動態(tài)過程。綜觀維特根斯坦不同時期的論著中的觀點，他的“關(guān)系”思想可以主要概括為：

關(guān)系是一個系統(tǒng);“語言游戲”是內(nèi)、外在關(guān)系的游戲;語詞充當(dāng)了內(nèi)、外在關(guān)系的粘合劑;內(nèi)在關(guān)系可存在于復(fù)合物中;內(nèi)在關(guān)系只在概念之間實現(xiàn)，是一種語法關(guān)系;內(nèi)在關(guān)系來自于實踐;內(nèi)在關(guān)系無中介;我們只能認(rèn)識關(guān)系， 而不能認(rèn)識事物的屬性。

以上觀點可以進(jìn)一步概括為：1.對內(nèi)在關(guān)系性質(zhì)的界定?！皟?nèi)在關(guān)系”只存在于概念之間，即只能在語法中建構(gòu)。“內(nèi)在關(guān)系”既不是抽象的形而上的存在，也并非是以心理為中介，而是來自于人類實踐。維氏把“實踐”引入意向性，用對預(yù)期行動的估算的解釋來替代因果解釋。2.對外在關(guān)系層次的劃分。外在關(guān)系存在于概念之間、概念與對象之間或?qū)ο笾g。3.內(nèi)外在關(guān)系的相互作用。內(nèi)外在關(guān)系是一種語言游戲，同一描述可以屬于不同的語言游戲。4.維氏關(guān)于遵守規(guī)則的解釋。遵守規(guī)則并非是人們的約定，而是人們的反應(yīng)方式、行為方式的一致。

我們認(rèn)為，維氏語言哲學(xué)中的一些觀點具有前瞻性，對一些科學(xué)問題的出現(xiàn)及解決具有啟發(fā)意義?！罢Z義的聯(lián)結(jié)主義”是一種兼顧基于實踐的動態(tài)“語義”（即“用法”意義觀）和“網(wǎng)絡(luò)”的聯(lián)結(jié)，而不是一種形式上的僅僅基于統(tǒng)計規(guī)則和運算的“聯(lián)結(jié)主義”。維氏的思想帶有一種綜合的氣質(zhì)，同時具備了“基于統(tǒng)計”“基于規(guī)則”和“基于實例”等理論傾向，卻又不能簡單歸結(jié)為其中任何一個[7]。這種綜合氣質(zhì)源自于他對人的認(rèn)識過程的深刻洞察。就機器智能領(lǐng)域而言，他的“關(guān)系”思想可為當(dāng)前的“語義的聯(lián)結(jié)主義”提供哲學(xué)支撐。

三、維氏“關(guān)系”思想之“框架問題”啟示

“框架問題”一直是機器智能研究領(lǐng)域的一個瓶頸問題，而維氏的“關(guān)系”思想有助于解決一直困擾機器智能研究的“框架問題”。智能體在完成一個動作后，引起某種環(huán)境上的變化，或者說，智能體的行動（action）會產(chǎn)生某種效果（effect），在設(shè)計智能系統(tǒng)時，需要表征出這種變化或者效果。比如，把茶杯放在一個搖晃的架子上，架子倒了。架子的傾倒和放茶杯是有關(guān)聯(lián)的，是需要被表征的。而此時，一只幼鳥被風(fēng)從樹上吹落到了地上，幼鳥的掉落和前一個行動并沒有直接關(guān)聯(lián)，不需要被表征。這就存在一個表征的界限的問題。對于人類而言，通過常識推理很容易推知哪些事情會發(fā)生變化，而哪些事情不受其影響。但當(dāng)機器面對動態(tài)的、開放的世界時，由于世界時刻處于動態(tài)變化之中，如何避免表征那些不是因為行動所帶來的變化？這時，框架問題便成了一個棘手的問題。

（一）“框架問題”的“關(guān)系”思想解釋

智能體雖無法完全擁有人類智能，卻可以在機器智能的“語言游戲”中，以類似于人類的方式完成對世界的建構(gòu)。維氏提出的語言和行為（實踐）交織而成的“語言游戲”，為機器智能提供了一種不同于規(guī)則進(jìn)路和統(tǒng)計學(xué)進(jìn)路的潛在解決方案。這個方案的獨特之處在于其模擬了人的認(rèn)識過程，既有理性抽象又有經(jīng)驗嘗試。理性的一面體現(xiàn)在，其給出了“語言規(guī)則”，但不是規(guī)則進(jìn)路那種“僵死的框架”。維氏告訴我們，我們需要的是具有一定開放性的規(guī)則，在內(nèi)、外關(guān)系的相互作用中既有“立”又有“破”。經(jīng)驗的一面表現(xiàn)在“實踐”上，在實踐中對從“關(guān)系”中抽象出的規(guī)則不斷進(jìn)行調(diào)整和擴(kuò)展。一旦規(guī)則被確定下來，就應(yīng)當(dāng)至少暫時認(rèn)定它的可接受性。維氏通過“老師”與“學(xué)生”的比喻強調(diào)接受現(xiàn)有規(guī)則的重要性[8]。如果學(xué)生不斷質(zhì)疑事物是否存在或?qū)ψ衷~的意義究竟如何發(fā)問，整個知識傳授的過程就無法正常進(jìn)行。因此，學(xué)生先要認(rèn)可老師所定義的語義規(guī)則。

已有學(xué)者對維氏晚期哲學(xué)中的“關(guān)系”思想有所探討。徐英瑾認(rèn)為，維特根斯坦用他獨特的方式為機器智能問題，尤其是最令人困擾的“框架問題”提供了一種統(tǒng)一解決方案。他將維氏的思想重述為：信念網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的遠(yuǎn)近關(guān)系是由聯(lián)結(jié)的權(quán)重決定的;信念網(wǎng)絡(luò)是開放的，可以通過某些方式豐富信息;在經(jīng)歷學(xué)習(xí)過程后，結(jié)構(gòu)會表現(xiàn)出一種穩(wěn)定性，即系統(tǒng)具有收斂性;語義推理的結(jié)果需要有貯存的機制，以保證信息處理的穩(wěn)定性[9]。這些觀點已經(jīng)在機器智能領(lǐng)域的非公理推理系統(tǒng)[非公理推理系統(tǒng)，如美國天普大學(xué)王培教授開發(fā)的納思系統(tǒng)（NARS）。]中初步實現(xiàn)。D86E6A3C-D68D-4E52-85FA-4876B087B03A

（二）維氏“關(guān)系”思想的“納思”系統(tǒng)實現(xiàn)

如前所述，維氏的“關(guān)系”思想兼顧了“語義”和“聯(lián)結(jié)主義”，是兩者的結(jié)合?；诖?，可以把機器智能設(shè)想為一個開放的，在某個時空中具有一定穩(wěn)定性的信念網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點之間的遠(yuǎn)近關(guān)系是由聯(lián)結(jié)的權(quán)重決定的。重要的是，信念網(wǎng)絡(luò)是基于“語義”的，而不是拋開語義完全依賴于數(shù)據(jù)和計算的“黑箱”。我們認(rèn)為，相較于以往任何一種范式，“語義的聯(lián)結(jié)主義”更接近于人類認(rèn)知世界的方式。

新范式在納思系統(tǒng)中得到了初步的實現(xiàn)。納思系統(tǒng)（NARS）是美國天普大學(xué)王培開發(fā)的一種非公理推理系統(tǒng)。一般而言，系統(tǒng)一旦預(yù)先設(shè)定了某些規(guī)則，這些規(guī)則就被確定下來并在系統(tǒng)運行的整個過程中發(fā)揮作用?！胺枪怼奔{思系統(tǒng)盡管預(yù)先設(shè)定一些規(guī)則，但這些規(guī)則卻是開放的。隨著系統(tǒng)經(jīng)驗的增長，這些規(guī)則會不斷得到修正以適應(yīng)新的情境。納思系統(tǒng)的一個突出特點是，系統(tǒng)具有較強的學(xué)習(xí)能力，并且能夠在資源有限的條件下尋找問題的求解方法。在實現(xiàn)的原理上，不同于統(tǒng)計學(xué)進(jìn)路的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)揮作用的前提是占有豐富的語料資源。當(dāng)語料貧乏時，系統(tǒng)就無法進(jìn)行有效的深度學(xué)習(xí)。

由于納思進(jìn)路把語義網(wǎng)絡(luò)考慮在內(nèi)，因而較好地解決了“框架問題”。納思是一種基于經(jīng)驗的語義學(xué)理論的機器智能系統(tǒng)。在納思語義網(wǎng)中，任何一個詞項的涵義，都會隨著系統(tǒng)學(xué)習(xí)經(jīng)驗的不斷豐富而得到修正[10]。語義網(wǎng)中用“繼承關(guān)系”來實現(xiàn)它的可計算化。由此，納思系統(tǒng)解決了由于輸入有限帶來的系統(tǒng)輸出質(zhì)量不高的問題。此外，納思系統(tǒng)模擬了人類智能結(jié)構(gòu)的設(shè)計，既有規(guī)則推理的邏輯系統(tǒng)也包括負(fù)責(zé)規(guī)則的實際應(yīng)用的控制系統(tǒng)。從工作原理來看，納思系統(tǒng)更接近于真正意義上的人類智能。

四、結(jié)語

綜上，“智能”的概念在發(fā)生著變化，從對人類解決問題能力形式上的模仿過渡到一種深層次的模擬?！罢Z義進(jìn)路的聯(lián)結(jié)主義”是優(yōu)于符號主義、聯(lián)結(jié)主義或兩者簡單結(jié)合的范式。未來智能技術(shù)是否會有更大的突破？這仍然是個未解的問題。對機器智能的未來作出準(zhǔn)確預(yù)測仍然為時過早，但可以有所預(yù)見的是：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的機器智能技術(shù)的發(fā)展缺乏可持續(xù)性。機器智能領(lǐng)域如想有所突破，潛在的新進(jìn)路或許是“語義進(jìn)路的聯(lián)結(jié)主義”。我們認(rèn)為，維氏語言觀及“關(guān)系”思想為第四代浪潮下機器智能的發(fā)展提供了重要的哲學(xué)啟示。當(dāng)然，這一進(jìn)路還處在探索階段，實現(xiàn)真正意義上的智能化，需要語言學(xué)、機器智能領(lǐng)域?qū)＜衣?lián)手在此領(lǐng)域展開深入研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] HAMMER P，LOFTHOUSE T，WANG P.The Open NARS implementation of the non-axiomatic reasoning system[C]//International Conference on Artificial General Intelligence.New York：Springer Inter-national Publishing，2016：160-170.

[2] 劉凱，胡祥恩，王培.機器也需教育：論通用人工智能與教育學(xué)的革新[J].開放教育研究，2018（1）：10-15.

[3] 蔡自興，徐光祐.人工智能及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2004.

[4] 馮志偉.詞向量及其在自然語言處理中的應(yīng)用[J].外語電化教學(xué)，2019（2）：3-9.

[5] 徐英謹(jǐn).如何將認(rèn)知語言學(xué)的洞見帶入機器翻譯研究？[J].西南民族大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版） ，2018（3）：69-77.

[6] 維特根斯坦.哲學(xué)研究[M].陳嘉映，譯.上海：上海人民出版社，2005：10.

[7] 徐英瑾.心智、語言和機器——維特根斯坦哲學(xué)和人工智能科學(xué)的對話[M].北京：人民出版社，2013：133.

[8] WITTGENSTEIN? L.On Certainty[M].Oxford： Basil Blackwell，1969：130.

[9] 徐英瑾.一個維特根斯坦主義者眼中的框架問題[J].邏輯學(xué)研究，2011（2） ：93-136.

[10] 王球.人工智能哲學(xué)的少數(shù)派報告：評徐英瑾《心智、語言和機器：維特根斯坦哲學(xué)和人工智能科學(xué)的對話》[J].哲學(xué)分析，2014（6）：180-191.

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