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人工智能符号接地问题研究的意义和挑战
2020年05月05日 20:57 来源:《上海师范大学学报:哲学社会科学版》 作者:霍书全 字号

内容摘要:

关键词:

作者简介:

The Research Significance and Challenge of the AI Symbol Grounding Problem

  

  作者简介:霍书全,安徽大学哲学系教授,博士生导师。合肥 230039

  原发信息:《上海师范大学学报:哲学社会科学版》2019年第20193期

  内容提要:符号接地问题要解决符号如何获得意义、符号和它们的意义如何联系起来的问题。该问题由塞尔中文屋论证所引发,加拿大认知科学家哈纳德首先明确地给出表述并试图解决,历史上皮尔士曾经论及过类似的问题。要真正刻画人的智能就需要使符号接地,因此它有重要的研究意义。思蒂尔斯2007年给出了一个解决方案,之后塔迪欧和弗洛里迪给出了另一个解决方案,由此引起了一系列的批评和争论。迄今为止,所有的解决方法都不令人满意,因为这一问题会涉及很多跨学科的难题,要解决它似乎有很长的路要走。文章尝试为一些疑难问题指出可能的解决途径。尽管面临很多难题,但在解决符号接地问题的过程中,很多哲学和科学问题都会得到澄清或解决。

  关键词:符号接地问题/人工智能/符号主义/认知科学/语言哲学

  标题注释:国家社科基金重大项目“面向自然语言理解的逻辑构建和符号接地问题的哲学、心理学研究”(18ZDA032)的阶段性成果。

  符号接地问题(The Symbol Grounding Problem,SGP)探讨符号是如何获得意义的,①符号和它们的意义如何联系起来的,这里的符号指写出的或说出的语言。因为语言意义和意识有关,所以符号接地问题还试图解释意识是如何与符号意义的理解有关的,甚至要探讨意识是如何产生的这个更困难的问题。该问题通常在人工智能语境之内讨论。有人认为,符号学家皮尔士(Charles Saunders Peirce)最早提出了理解符号学过程的接地、情感和意向性问题。他认为,如果没有心灵的作用,那么写出的符号和有意的指称就没有联系。②

  20世纪80年代美国哲学家约翰?塞尔(John Searle)提出中文屋论证。③这个论证直接反对人工智能中功能主义(Functionalism)和计算主义(Computationalism)的哲学观点,尤其反对强人工智能观点,于是符号接地问题突显出来。中文屋论证引起人工智能专家广泛的争论,20世纪90年代,加拿大认知科学教授斯特万?哈纳德(Stevan Harnad)明确表述了这个问题并比较早地开展了研究。符号接地问题的研究对于智能的刻画、自然语言理解和传统语言哲学问题的解决都有着重要的意义。

  一、符号接地问题研究的意义

  塞尔的中文屋论证简单而直观,它提示人们人类智能的一个显著特点是能有意义地使用符号。对于如何刻画和模拟人的智能有符号主义(Symbolicism)、计算主义、功能主义、还原主义(Reductionism)和联结主义(Connectionism)等相互交织的不同观点。如果按照符号主义、计算主义和功能主义的观点,符号接地问题自然已经解决,因为它们主张仅仅通过符号就可以刻画智能,但是我们无法从实践上证实这种观点成立。现今的信息技术不能处理任何有意义的信息,计算机经常被形容为纯语法机器。正因如此,科学哲学家卢西亚诺?弗洛里迪(Luciano Floridi)认为,黄蜂所拥有的智能远远超过了目前的人工智能系统。④计算机能很好地进行符号操作,在某些方面远远超过了人类,但是,“当问题的解决方案要求成功地进行信息处理,也即处理格式规范且有意义的数据时,问题马上就会变得难以克服。主要障碍在于语义。数据如何才能获得意义?在人工智能中,这被称为‘符号接地问题’。通过有效策划的方式来解决这一问题,是解决框架问题的关键一步。然而,我们仍然不清楚动物,包括与我们相近的灵长类,具体是如何解决符号接地问题的,更不用说画出物理上可实现的路径蓝图了”。⑤也就是说,如果符号接地问题能够解决,人工智能中框架问题就有可能解决,人工智能就会获得重要的突破。

  自然语言理解是人工智能研究的一个核心内容,由于自然语言的复杂性,让机器人像人一样理解、翻译自然语言是非常困难的。传统的自然语言处理方法是把自然语言形式化为符号语言进行处理,然而这种方法不能很好地解决机器翻译问题。20世纪60、70年代机器翻译几乎成了所有自然语言处理系统的中心课题,由于使用符号系统的计算机不能成功理解它所翻译的内容究竟是什么,所以计算机输出的新语言不能精确复述被翻译语言的意义。这种采用符号系统来实现机器翻译的方式可称为“理性主义”策略。这种方式在经过多次失败的尝试之后,人们不得不采用被称为“经验主义”的方法,即在大规模语料库的基础上运用概率统计来实现机器翻译的方法。20世纪90年代中期以后,“理性主义”和“经验主义”开始结合,似乎获得了更好的效果。机器翻译的困难仍然在于计算机不能理解语言的意义。从符号系统到自然语言是比从自然语言到符号系统更为困难的过程,但这是人工智能不得不研究的问题。符号接地问题解决了,机器翻译问题自然就容易解决了。⑥

  从语言哲学的角度看,自弗雷格开始,语言表达式的意义和意识内容开始区分开来,他所说的意义也就是内涵、含义,是一种客观的东西,而个人的意识内容是私人的东西。但是意义与意识内容是有密切联系的,到底是如何联系起来的,分析哲学家采取了回避的态度。⑦人类有意义地使用符号必然和人的心理活动有关,因此,人工智能需要研究人的意识内容和心理活动。分析哲学家建立的反心理主义意义理论终究不能解释意义问题,是否能指导人类学习语言也是令人怀疑的。要建立一个好的意义理论,必须研究符号接地问题。

作者简介

姓名:霍书全 工作单位:

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