目录

  • 1 人工智能史上的“三国演义”
    • 1.1 人工智能的历史
    • 1.2 符号人工智能
    • 1.3 人工神经元网络
    • 1.4 框架问题
    • 1.5 顺便聊聊五代计算机泡沫
  • 2 “超级人工智能”没有想象的那么简单!
    • 2.1 专用人工智能与通用人工智能
    • 2.2 深度学习能够升级为通用人工智能系统吗?
    • 2.3 向自然智能学习(上)
    • 2.4 向自然智能学习(下)
    • 2.5 再论“强人工智能”与“超级人工智能”
  • 3 “大数据技术“真的智能吗
    • 3.1 大数据的优点
    • 3.2 大数据的缺点
    • 3.3 节俭性理性
    • 3.4 对绿色人工智能的展望
  • 4 人工智能与自然语言处理
    • 4.1 自然语言处理理论概论
    • 4.2 行为主义的自然语言处理路径
    • 4.3 外在主义的语义建模
    • 4.4 基于理想语设想的语义建模
    • 4.5 统计学进路的语义处理方式
    • 4.6 混合式进路
    • 4.7 基于实际语例的进路
  • 5 计算机能够懂汉语吗?——汉字屋论证
    • 5.1 再谈强人工智能与弱人工智能
    • 5.2 塞尔论证的前身
    • 5.3 塞尔的反证法
    • 5.4 重要的反驳
  • 6 从认知语言学角度看机器翻译问题
    • 6.1 机器翻译进路产生的问题(上)
    • 6.2 机器翻译进路产生的问题(下)
    • 6.3 认知语言学关于翻译的洞见
    • 6.4 认知语言学技术刻画的“不可计算性”
  • 7 计算机能够懂得“一个帅哥”和“一枚帅哥”的区别吗?
    • 7.1 隐蔽在计算机工业的“中立”面相之后的英语霸权
    • 7.2 被西语思维扭曲的汉语量词现象
    • 7.3 一种基于汉语演化史与认知语言学的复合式解释
    • 7.4 以人工智能为武器来反抗地球的扁平化
  • 8 英语算啥?搞懂日语才是对于计算机的挑战
    • 8.1 从“中文屋”到“日语屋”
    • 8.2 日语言说者对于具身性的敏感性
    • 8.3 “日语屋”给塞尔造成的麻烦
    • 8.4 主流人工智能的自然语言处理技术为何处理不了具身性?
  • 9 从说人话到办人事——论具有道德意识的机器人设计
    • 9.1 机器人伦理学概述
    • 9.2 从伦理学的“具身性”说起
    • 9.3 认知语言学的“具身性”对于人工智能伦理学的启示
  • 10 如何建造儒家机器人
    • 10.1 德性伦理学与儒家哲学的结合
    • 10.2 击靶德性论及其与儒家学说中的关系
    • 10.3 从神经计算模型看德性熏养
    • 10.4 通过基于“儒家德性样板库”的隐喻性投射来获取德性
    • 10.5 课程总结
  • 11 阅读
    • 11.1 阅读
  • 12 直播
    • 12.1 第一次直播
    • 12.2 第二次直播
  • 13 问卷调查
    • 13.1 问卷调查
重要的反驳
  • 1 视频
  • 2 章节测验



对中文屋的质疑

中文屋论证”是一个颇具争议的思想实验,提出后引起了进一步的讨论或争论,对塞尔的批评主要集中在两个方面:一是寻找塞尔设计的思想实验的缺陷和不足,试图揭示这一思想实验本身的不合理性。英国哲学和心理学教授Boden就指出,中文屋中的塞尔不可能什么都没理解。屋中的塞尔至少是理解了规则和指令,否则他不可能对汉语符号进行正确的操作。那么,这就相当于计算机对程序性语言的理解。这显然是塞尔的思想实验所忽略的一点,尽管塞尔说的是对汉+语的理解,但不能因为它不能对汉语理解就认定它没有理解能力。

二是批驳塞尔通过思想实验说明的理论主张或基本假设,主要涉及了这样两点。首先是塞尔认为,计算机程序本性上完全是形式的,是句法的,它只能对符号进行形式操作或计算。英国的神经心理学教授R.Gregory指出,把人工智能局限于形式程序是过分了,这即使是对于外在的纯逻辑或形式的数学来说也过于严格了。其次是塞尔认为,任何人造的机器,都不具有产生意向性或意义理解的因果力量,而只有脑具有这种因果力量。Boden则指出,塞尔主张只有生物的脑能够产生和支持意向性,这仅仅是直觉的解释或哲学的假定。总之,塞尔实验的+意义在于:它说明机器智能是有限度的,机器智能永远不可能超过人类智能。因此,它为人工智能提供了一个动态的、恒久适用的标准。

塞尔的反驳

塞尔得到的结论是,计算机不可能拥有心智也就是计算机不能思维。假设这个结论是正确的,而不考虑塞尔论证前提的合理性。我们那么人为什么能够思维呢?塞尔的回答是意向性。“人的一言一行在多数情况下都是由自我意识引导完成的,积极主动,而机器所做的每一件事情都需要人事先制定好,机械、被动。”塞尔认为意向性就是划分这种主动与被动的分明的界限。

根据定义,意向性是某种心理状态的特征,由于这种特征,心理状态指向或是涉及世界中的客体或事物状态”。这个定义和其他哲学家的定义是有区别的,他的意思是,一种状态如果有指向、关于、涉及或表现其它事态的性质特征,那么就可以说它有意向性。前面已经提到,塞尔把意向性区分为内在的意向性、隐喻的意向性,隐喻的意向性并不是真正的意向性,“它的旨意取决于行为者某个内在的意向性”。

塞尔是一个生物主义者,他认为意向性的条件可分为以下两点:

1.意向性必定是基于大脑,或者和大脑材料类似的东西,只要这种东西具有和大脑相同的因果能力,那么它就具有意向性。

2.第1点似乎被很多哲学家和人工智能专家所认同。这一观点和联结主义的观点相当一致。联结主义和符号主义一直是人工智能领域中对立的两派,符号主义所倡导的是一种形式化的符号处理过程,这正是塞尔的“中文屋论证”所极力批判的。联结主义认为智能的基本单元是神经元,认知过程是由神经网络构成的,它表现为信息在神经网络的单元中并行分布和特定的联结方式,而不是符号的运算。联结主义所做的工作实际上就是对人脑的模仿,因此它预设了一个前提,心是脑功能的特征,而这也是塞尔的观点,对于第2点塞尔认为意向性和大脑的因果能力是密不可分的。“当我们打算移动身体时,那些意图引起了身体的运动。⋯⋯如果我想要喝水,于是我为了满足喝水的愿望而去喝水,那么我的心理状态,即愿望造成了我喝水这件事情。”但是需要指出的是,有的时候即使我渴,我仍然可以选择不去喝水,这便是所谓的“意志自由”。塞尔也承认这种因果能力并不是决定论的,意向性的原因不足以决定行为。