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人工智能理解力悖論

來源:圖靈人工智能      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/6/16      主題:其他   [加盟]
人工智能(Artificial Intelligence)通過計算機的邏輯計算來模擬人類思維過程,目標是讓機器具有人類智能。人工智能既具有與農(nóng)業(yè)革命、工業(yè)革命同樣的革命性地位,也具有與哥白尼革命、達爾文革命同樣的顛覆性作用。

按照以色列人工智能專家尤瓦爾·赫拉利(Yuval Noah Harari)的觀點,“人工智能不僅能夠侵入人類,在以往認為專屬于人類的技能上打敗人類!睓C器超過人類的身體能力和認知能力。意大利信息學家弗洛里迪(Luciano Floridi)在《第四次革命——人工智能如何重塑人類現(xiàn)實》中提出圖靈革命(即人工智能革命)是繼哥白尼革命、達爾文革命、神經(jīng)科學革命之后的第四次革命,人工智能對人類社會進行了全面塑造。人工智能專家明斯基(M.Minsky)認為機器會達到甚至超過人類智能,“沒有理由認為機器有人所沒有的局限”,機器能夠思維不但在理論上具有可能性,在實際操作中也指日可待。

機器能夠模擬人類思維的首要前提是機器能夠理解人類認知,機器具有理解能力。實際上,機器不但在認識論和形而上學層面的“如何理解這個世界”緘默不語,而且在語義學層面的“如何解釋世界”也止步不前。


一、人工智能的技術路線及其理解困境

人類智能包括很多方面的能力,例如,思維能力、計劃能力、解決問題的能力、領悟思想的能力、語言使用的能力以及學習能力等?茖W家們嘗試從不同進路讓機器模擬人類能力,特別是模擬人類思維過程。一般來講,人工智能分為三種技術路線:符號主義(symbolicism)、聯(lián)結(jié)主義(connectionism)和行為主義(actionism)。

符號主義人工智能以鈕厄爾與西蒙等人為代表,他們的人工智能技術路線是通過引進物理符號系統(tǒng)(physical symbol system)來模擬人類思維。人類智力也是物理符號系統(tǒng),人類智力類似于數(shù)字計算機的信息處理系統(tǒng),他們認為只有物理符號系統(tǒng)才能具有智能,因此,基于物理符號系統(tǒng)的計算機程序可以模擬人類的思維過程,能夠具有人類的智能特征和多種能力,“既然(這些完備的機器人)原則可滿足任何一種特定的輸入-輸出規(guī)定,那么它們也就能在任意一種預先規(guī)定的環(huán)境下,做出任何一種預先規(guī)定的事來——明確地解算問題、編寫交響曲、創(chuàng)作文學作品和藝術品以及實現(xiàn)任意一種目標!

聯(lián)結(jié)主義人工智能的技術路線主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡方法,通過對于人類大腦的組織結(jié)構(gòu)和運行模式來模擬人類思維。一切人類實踐與技能在頭腦中都表現(xiàn)為一個信念系統(tǒng),由與上下文環(huán)境無關的初始行為和事實所構(gòu)成。雖然,聯(lián)結(jié)主義人工智能與符號主義人工智能技術路線不同,但它們具有共同的理論預設:認知是信息處理,且信息處理是可計算的。兩種技術路線的不同之處在于,人工智能中的符號主義基于自上而下的道路,物理符號系統(tǒng)致力于把客觀世界做成形式模型,而聯(lián)結(jié)主義如包括神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等基于自下而上的道路,神經(jīng)網(wǎng)絡致力于把大腦做成形式模型。

行為主義人工智能另辟蹊徑,它與符號主義、聯(lián)結(jié)主義在哲學上的功能主義和計算主義不同,人工智能源于控制論,強調(diào)的是認知的具身性和情境性,智能是在認知主體與環(huán)境的交互中生成的,布魯克斯(Rodney A.Brooks)在《智力沒有原因(Intelligence Without Reason)》中提出,馮·諾依曼計算模型在特定的方向上引領了人工智能,但生物系統(tǒng)中的智能與之是完全不同的。


行為主義人工智能具有以下特征:“1.情境性。機器人處于一個世界中,它們不處理抽象的描述,而是處理此時此地的世界,這直接影響著系統(tǒng)的行為;2.具身性。機器人擁有身體并直接體驗世界,它們的動作是與世界動態(tài)的一部分,并對它們自己的感覺有即時的反饋;3.智能性。它們被觀察到是智能的,但智能的來源不僅限于計算引擎。它也來自世界的情況,傳感器內(nèi)部的信號轉(zhuǎn)換,以及機器人與世界的物理耦合;4.涌現(xiàn)性。系統(tǒng)的智能來自于系統(tǒng)與世界的互動,有時來自于系統(tǒng)各組成部分之間的間接互動。”

行為主義人工智能進路認為智能是基于“感知-行動”的反應機制,不是依靠形式化推理或者神經(jīng)網(wǎng)絡就可以模擬的。

人工智能已經(jīng)引發(fā)一場可媲美工業(yè)革命的技術革命!罢缣煳膶W繼開普勒發(fā)現(xiàn)了天體運行規(guī)律之后取代了星相學一樣,對機器的智能過程的經(jīng)驗論方面的探索所發(fā)現(xiàn)的眾多原理將最終導致一門科學!辈还苁侨斯ぶ悄艿姆栔髁x、聯(lián)結(jié)主義還是行為主義技術路線,都基于理性主義,受到圖靈可計算主義理論、香農(nóng)信息論以及維納控制論的啟發(fā),對大腦的思維活動進行模擬,對信息進行加工計算,進而做出反應。

人工智能可以分為弱人工智能與強人工智能,弱人工智能(Weak AI)指的是在嚴格的程序規(guī)定下的,只對設定刺激做出反應。弱人工智能認為計算機只是邏輯運算程序,不同于人類思維,計算機不能對人類思維進行認知模擬。強人工智能(Strong AI)也稱為通用人工智能(artificial general intelligence,簡稱AGI),強人工智能主張計算機具有認知能力,能夠解釋說明人類的認知。

弱人工智能是傳統(tǒng)工具的延伸,強人工智能則是人類大腦的延伸。


按照夏皮羅(S.C.Shapiro)的觀點“強人工智能基于對計算主義(computationalism)教條的信仰,心理狀態(tài)就是計算狀態(tài),認知就等于計算!痹谌跞斯ぶ悄芸磥恚嬎銠C的認知與人類認知不同,因為人類能夠理解所處理的信息。強人工智能不僅贊同機器具有模擬思維能力,并且能夠解釋具有理解能力的原因。

“智能加工過程取決于主體掌握的知識。深刻的和首要的問題是要理解其中的運算與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。”人工智能需要把任何種類的智能活動變成一套指令,因為在計算主義看來一切推理都可以歸結(jié)為計算,機器人可以復制人類智能行為。但人類認知與機器認知存在根本區(qū)別,人類在漫長的認識世界過程中建立起大致相同的認知方式,人類通常能夠理解所處理的信息,而機器只是按照指令與推理規(guī)則進行反應。


二、對“機器具有理解能力”的反駁

對“機器具有理解能力”的反駁一般具有幾個理由:機器不具有意向性、機器不識語義以及知識的形式化難題這三方面來分析。

(一)機器不具有意向性

人工智能哲學家博登(M.Borden)指出“意向性被看作是區(qū)分個體的人與機器的根本特征之一:機器和人可以做同樣的事情,但是人有意向性,而機器沒有!币庀蛐裕╥ntentionality)指的是心靈表征或者呈現(xiàn)事物、屬性、狀態(tài)的能力,意向性是人類獨有的特征。20世紀50年代,人工智能先驅(qū)圖靈(Alan M Turing)通過模擬游戲(Imitation Game)來思考“機器是否能思維”,他設計出“圖靈機”討論機器是否能夠思維,對機器的理解或意識等問題進行哲學探討。圖靈認為沒有意向性(intentionality)就沒有智能,所謂意向性指的是心靈表征或呈現(xiàn)事物、屬性或狀態(tài)的能力,機器與人類可以具有相同的功能,但是機器沒有意向性,人具有意向性。

人與機器有本質(zhì)的區(qū)別,人具有理解能力,而機器沒有。在圖靈看來,“機器能夠思維”不具備邏輯可能性以及經(jīng)驗可能性。機器只能對人類行為進行模擬,不能對人類思維進行模擬。圖靈認為心理狀態(tài)與行為之間存在著聯(lián)系,可以通過行為或行為傾向來表征心理狀態(tài)。機器是根據(jù)一組明確的規(guī)則執(zhí)行一組操作的裝置。給機器一套指令,告訴它在每種情況下該做什么,機器便可做算術和邏輯推導,但沒有一臺機器能夠成為完整或充分的心智模型,心智與機器本質(zhì)上是不同的。圖靈認為計算機中編碼的二進制對應人類大腦中的神經(jīng)元“開”和“關”,機器能夠通過圖靈測試只能說明機器的某種功能與表現(xiàn)出來的行為與人是類似的,但并不能說明機器結(jié)構(gòu)與人腦結(jié)構(gòu)是相同的,并未真正揭示人類的認知機制,更不能說明機器具有心靈表征和意向性,機器不能像人類一樣行動是基于意向基礎之上的,因此,機器不具有理解能力。

圖靈測試是人工智能的試金石,但通過圖靈測試的機器不一定具有真正的人類智能,人類的心靈不能通過算法模擬而獲得。

圖靈從幾個方面反駁機器具有智能和理解能力:“1.神學的反對意見。思維是人類不朽靈魂的一種機能;2.機器思維的后果太可怕了,我們希望并且相信機器做不到這一點;3.離散狀態(tài)機器的能力是有限度的;4.機器沒有意識,缺乏真實情感;5.機器具有能力缺陷,不具有人類的仁慈、機智、幽默感等能力;6.機器缺乏創(chuàng)造性,不能創(chuàng)造出新東西;7.大腦的神經(jīng)系統(tǒng)是連續(xù)的,但計算機系統(tǒng)是離散的,離散的機器不能模仿連續(xù)的大腦;8.人可以解決突發(fā)問題,人具有默會知識,但機器只能遵循規(guī)則;9.人具有心靈感應,但機器不行!

通過上述質(zhì)疑可以看出,不同學科的學者從不同視角驗證了機器不具有智能:數(shù)學家認為機器不能判定哥德爾定理;神經(jīng)科學家認為機器不能模擬神經(jīng)系統(tǒng);心靈哲學家認為機器沒有意識;哲學家認為機器不具有默會知識;等等。通過圖靈測試的機器只是對人類智能進行模擬,并不是真正理解人類行為,不是真正具有智識。


(二)機器只識語法、不識語義

機器只能在功能上模擬人類,在模擬過程中機器并不通曉語義,所以機器并不能真正理解人類,人類的認知過程是心理過程。約翰·塞爾(John Searle)認為心理過程與程序過程是兩個不同的過程,計算機程序是按照純語法加以定義的,但思維絕不僅僅是處理無意義的符號問題,還包括了意義的語義內(nèi)容。

人心不僅僅是形式的或者語法的過程,人心還具有心理內(nèi)容。計算機程序永遠不可能替代人心,理由在于“計算機程序只是語法的,而心不僅僅是語法的,心是語義的,就是說,人心不僅僅是一個形式結(jié)構(gòu),它是有內(nèi)容的!

塞爾通過“中文屋論證(Chinese Room Argument)”的思想實驗對人工智能能夠理解的觀點進行批判,塞爾設想出一臺可以模擬“理解”的計算機程序。把一個只懂英文、不懂中文的人鎖在一個房間,給出中英文“腳本”以及用英文表示的形式化規(guī)則,如果通過長期訓練,屋內(nèi)人能夠根據(jù)指令和規(guī)則來處理中文符號,但屋內(nèi)人未必真正理解中文符號,或者說屋內(nèi)人并不具有理解中文符號的能力。塞爾的思想實驗得出計算機系統(tǒng)可以在完全不懂中文的情況下,通過程序來模擬人類理解中文等認知能力。

計算機不能產(chǎn)生新知識。在塞爾看來,機器或者算法不是真正理解了人類語言的意義,只是對人類行為模擬或者功能模擬而已。計算機的模擬不能等同于事實本身,能夠?qū)π睦磉^程進行模擬也并非能夠必然得出計算機模擬就是心理過程本身。


計算機程序與人類理解完全是兩碼事。在中文場合,屋內(nèi)人具有人工智能以程序方式輸入的每樣東西,而屋內(nèi)人什么也不理解。在英文場合,屋內(nèi)人理解每樣東西,但沒有理由相信,理解與純形式的計算機程序之間有任何關聯(lián)。塞爾認為計算機在處理符號時,沒有對符號的內(nèi)容與含義加以使用,而人類則不同。約翰·塞爾認為“計算機理解的故事和我理解的故事完全是兩碼事……計算機及其配置的程序并沒有對理解提供充分條件,因為計算機和程序運行的過程當中不存在理解。”

所以,不懂語義的計算機程序并不能真正具有理解能力。


(三)人類知識的形式化難題

德雷福斯(H.Dreyfus)從現(xiàn)象學視角對符號主義人工智能進行批判,從認識論、形而上學方面來挑戰(zhàn)AI的研究方法基礎,他在《計算機仍然不能做什么:人工理性批判》指出,符號主義人工智能學派站在笛卡爾的傳統(tǒng)理性主義立場上,從而繼承了其所有的錯誤假設:生物學假設、心理學假設、本體論假設以及認識論假設!

生物學假設:在某一運算水平上,大腦與計算機一樣,以離散的運算方式加工信息;心理學假設:大腦被看作一種按照形式規(guī)則加工信息單位的裝置;認識論假設:一切知識都可被形式化,可以被編碼成數(shù)字形式,也就是說,凡是能理解的都可以通過邏輯關系來表達;本體論假設:存在是一組在邏輯上相互獨立的事實,知識可以被編入計算機程序。”

德雷福斯認為人工智能的4個假設包括形式規(guī)則的非實質(zhì)性應用,人類所知的世界具有一定的形式、客觀結(jié)構(gòu),而且所有的知識都能被形式化,這個假設意味著,人類所知或所能理解的一切表達都可以是脫離語境的,形式規(guī)則或者定義都可以用計算機來處理。德雷福斯認為人工智能的心理學假設、認識論假設與本體論假設具有共同之處,即它們都認為,人一定是一種按照規(guī)則對原子事實形式的數(shù)據(jù)做計算的裝置,這些假設都把關于理解的概念,看作是形式化的表達。

人工智能心理學假設的經(jīng)驗性證據(jù)是對認知模擬的科學方法論的批判。德雷福斯:“要想對心理學假設做經(jīng)驗性證實,產(chǎn)生了一個科學方法論的問題——如何評價證據(jù)的問題!钡吕赘K拐J為大腦是否像數(shù)字計算機那樣工作完全是一個經(jīng)驗的問題,需要由神經(jīng)生理學來回答。如果心理學要成為研究人類行為的科學,它必須把人作為客體來研究。心理學出現(xiàn)了從行為主義到心智主義的普遍轉(zhuǎn)移。

行為主義心理學(behavioral psychology)主張以客觀的方法研究人類的行為,從而預測和控制有機體的行為。行為主義心理學完全忽視學習者的內(nèi)部心理過程,只強調(diào)外部刺激,否定意識的作用。行為主義銳意研究可以觀察的行為,但是由于它不研究心理的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和過程,否定意識的重要性。在德雷福斯看來,整個行為主義的方法論都是錯誤的。

德雷福斯與塞爾一樣,主張人類的認知并不包括規(guī)則的應用或者內(nèi)部圖像的應用。人類智能具有現(xiàn)實性(situated)(由人類自身的處境來決定)和具身性(embodied)(人體實時發(fā)生的有意圖的感覺運動與所處環(huán)境之間的相互作用)。

計算不同于認知,計算缺乏現(xiàn)實性與具身性,僅僅存在于計算機之中,游離與抽象于現(xiàn)實世界之外,德雷福斯認為無論人類知識還是物理實在,都沒有一種可以完全根據(jù)規(guī)范標準來描述某種形式化結(jié)構(gòu)的能力。雖然形式規(guī)則可能是描述人類知識的一種方法,但它并沒有為某種智能系統(tǒng)對這種知識的再生產(chǎn)提供基礎。


三、對機器具有理解能力的反思


(一)理解基于對語義的把握

機器能夠做出正確反應既不是說明機器具有理解能力的充分條件,也不是說明機器具有理解能力的必要條件。計算機程序只是從外部行為解釋了人類的理解,計算機程序不是理解的充分條件,人類不理解也同樣可以行使規(guī)則。塞爾用“中文屋論證”反駁了強人工智能的理論基礎,即編程的計算機具有理解能力,并且,計算機程序在某種意義上解釋了人類理解。塞爾反駁了西蒙的觀點,即數(shù)字計算機已經(jīng)具有同人類相同的理解能力。同時,也反駁了認為智能不過是一種物理符號處理的符號主義觀點。意識不過是一個形式化過程,麥卡錫指出,恒溫器那樣簡單的機器都具有信念。

博登《逃出中文屋》一文反駁了塞爾的觀點,她指出,“重要的問題不是‘一臺機器何時理解了某件事情?’(這個問題暗示存在著某個明確的斷點,理解在那里終止了,這是一種誤導),而是‘為了能夠做出理解,一臺機器(無論是不是生物的)必須能夠做到哪些事情?’這個問題不僅關系到計算心理學是否可能,而且關系到它的內(nèi)涵!憋@然,“能夠做到”是用于判斷“理解”的主要標準。

人工智能的三種技術路線都不能給出判斷“理解”的主要標準,聯(lián)結(jié)主義的代表是人工神經(jīng)網(wǎng)絡,主要是處理數(shù)據(jù);行為主義的代表形式是強化學習方法,主要是信息處理,符號主義代表的是知識圖譜和專家系統(tǒng),主要是知識處理和推理。計算機模擬大腦需要把任何種類的智能活動變成一套指令,因為在計算主義看來一切推理都可以歸結(jié)為計算,機器人可以復制人類智能行為。計算機是信息處理的工具,用計算機去解決問題,必須把問題程序化,且這個問題可計算,一定要以算法為前提。機器是數(shù)理過程與物理過程的結(jié)合,機器的計算不是心理過程,也無法給出人類理解的標準。


(二)理解需要揭示事物間的因果關系

機器不可能通過數(shù)據(jù)分析和算法模擬具有人類智能和理解能力,理解也需要揭示事物間的因果關系。希爾斯(Alison Hills)提出“要理解為什么p,你需要能夠?qū)視為p的原因!币蚬嚓P反映了人類的認知,是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動和數(shù)據(jù)相關的人工智能無法取代的。因果關系專家珀爾(Judea Pearl)在《為什么——關于因果關系的新科學》中指出,如果將人工智能提升到人類智能的水平,人類必須對自身的因果認知推理模式有深入了解。只有給機器配備真正的因果推理模型,機器才可以說是具有真正的智能。在珀爾看來,今天的機器學習在導向上是錯誤的,它是以數(shù)據(jù)為導向的,而非以人的推理特征為導向,“我們?nèi)匀粺o法教會機器理解事情的前因后果”。

因果關系是比大數(shù)據(jù)更基本的東西,因果模型是比數(shù)據(jù)更真實的邏輯。世界的知識都可以用因果網(wǎng)絡來表達,因果網(wǎng)絡可以分為三個層次,最低層次是相關關系,第二層次是干預層次,第三層次是反事實層次。第一層次需要的是觀察能力,觀察變量之間的關系;第二層次需要的是行動能力;第三層次需要的是想象、反思與理解能力,是針對沒有發(fā)生的事情的預測和想象。

珀爾提出大數(shù)據(jù)分析和深度學習都在因果關系的最低層級,沒有任何智能可言!吧疃葘W習具有獨特的優(yōu)勢,但這類程序與我們對透明性的追求背道而馳。即使是阿爾法狗的程序編寫者也不能告訴我們?yōu)槭裁催@些程序能把下棋這個任務執(zhí)行得這么好!

理解是因果推理的證據(jù),“理解自己的意圖,并用它作為因果推理的爭取,具備這一能力就說明行為主體已經(jīng)達到自我覺察的水平……目前還沒有任何一個智能機器能達到這個水平!睘榱藢崿F(xiàn)與人類的自然溝通,強人工智能必須了解關于人類意圖的詞匯,而這需要他們模擬自由意志的幻覺,這些是機器不具備的。


(三)理解的復雜性分析

理解過程是一個非常復雜的過程,非機器能力所及。約翰·豪奇蘭德(John Haugeland)的“好的舊人工智能(GOFAI:Good Old-fashioned AI)”基于笛卡爾式的觀念:所有的理解都是形式化的并使用恰當?shù)姆柋碚。人與機器的解題方式不同!叭撕蜋C器之間之所以有這種差別,是因為這項任務所要求處理的是拓撲關系,為此就必須忽略純粹的量度方面的關系。人腦完全適合于這種拓撲學特征。因為這些特征告訴我們事物典型特征,而不是事物的具體量度!

理解是一個復雜的認知過程。伽達默爾立足于理解本體論,他在《真理與方法》中提出“理解不屬于主體的行為方式,而是此在本身的存在方式!睓C器只有發(fā)展到強人工智能階段才可能具有人類的認知能力和理解能力。塞爾認為:“‘理解’并不是一個簡單的二元謂詞;甚至存在著許多不相同的理解類型和層次,即使排中律也往往不能直接應用于“X理解Y”這種形式的陳述;在很多情況下,究竟X是否理解Y,是一個需要判斷的問題,而不是一個簡單的事實!崩斫獬诵枰盐帐挛锏囊(guī)定性外,還需深入到它們的“理據(jù)或理由”的層面,甚至還包括把握它們的意義與價值等!袄斫獾奶卣髟谟谒褌別的片段性的信息結(jié)合為一個統(tǒng)一的整體。”

希爾斯認為“理解為什么是p(而q是為什么是p)”,至少具有以下6種認知能力:“1)就其他人給出的原因做出一些解釋;2)用你自己的話解釋為什么p;3)從q的信息中得出p(或可能p)的結(jié)論;4)從q(其中p及q與p及q相似但與p及q不相同)的信息中,得出p(或可能p)的結(jié)論;5)給出p的信息,給出正確的解釋q;6)給出p的信息,給出正確的解釋q!崩斫饣谌祟惖恼J知能力,只通過程序性功能模擬不能真正理解人類。具有理解能力還需要擁有人類情感,具有同理心才能夠挖掘事物隱藏的因果關系,才能理解人類的外部行為。

綜上所述,人工智能對人類智能只處于功能模擬階段,僅限于模仿人類的某些行為,而理解基于對事物背后因果關系的揭示,基于對語言的意義的把握,理解是一個復雜的過程,人工智能機器不管基于符號主義、聯(lián)結(jié)主義還是行為主義技術路線,都不是基于對人類認知能力的探求,不能明確語句和語詞的意義,因此,人工智能機器不具有人類理解能力,現(xiàn)在的機器還不是真正意義上的人工智能。


  



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