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通用人工智能需要在私人语言的层面上进行知识表征吗 ——来自大森庄藏的启发
2020年11月20日 10:28 来源:《武汉大学学报(哲学社会科学版)》 作者:徐英瑾 字号
2020年11月20日 10:28
来源:《武汉大学学报(哲学社会科学版)》 作者:徐英瑾

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  作者简介: 徐英瑾,哲学博士,复旦大学哲学学院教授、博士生导师,北京大学哲学系外国哲学研究所兼职研究员。

  摘 要: 通用人工智能语境中的私人语言,指的是这样一个意思:表征A在系统甲那里的知识表征方式与同一个表征在系统乙那里的表征方式必然会有所差异。因此,在预设推论主义语义学自身有效性的前提下,A在甲中的意义集,总会有一个子集(无论这一子集有多小)仅仅为甲自身所拥有,而无法被任何一个别的系统所拥有。因此,任何一个与甲不同的别的系统,都无法彻底地理解甲对于A的意义把握方式。很显然,这样一种将机器表征与哲学史上的“第一人称哲学”传统相互结合的思路,是无法见容于后期维特根斯坦对于私人语言的著名反驳的。而为了与后期维特根斯坦论战,日本哲学家大森庄藏的思想资源便具有了很高的引用价值,因为他本身的哲学就可以被视为“维特根斯坦的话语方式与胡塞尔的思想内核”的日本式混合体。在对大森的哲学进行面向机器表征问题的重建的过程中,对于局域性原则与历史性原则的引入也是题中应有之义,以便为通用人工智能语境中建设私人语言的必要性提供辩护。而非公理性推理系统(纳思系统)所提供的技术手段,则会为这种想法的技术落地提供可能。

  关键词: 大森庄藏;通用人工智能;私人语言;非公理化推演系统

  来 源:《武汉大学学报(哲学社会科学版)》2020年第6期

  基金项目: 国家社会科学基金重大项目(15ZDB020);教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(19JZD010)

  

  

  传统的符号主义进路的人工智能研究在哲学预设上素常带有客观主义意蕴,意即相关编程作业所设计的虚拟模型,被假设为对于客观世界的某个特定面相的摹写(这条路线,下面简称为“第一个版本的客观主义”)。实际上即使在基于大数据的深度学习模型中,这样的一个预设也没有真正退场,因为深度学习所模拟的,无非就是大量的人类个体在特定输入与输出之间的映射习惯,并由此在某种康德式的意义上依然属于客观主义路线(康德主义意义上的客观性所意指的即大量主观性的交错重叠之处。此路线,我们下面简称为“第二个版本的客观主义”)。从语言哲学的立场上看,第一个版本的客观主义属于柏拉图—弗雷格路线的意义观,而第二个版本的客观主义则与后期维特根斯坦的意义观有一些关联。然而,如果我们将智能的标准提高到创造性与个性的标准,上述两种客观主义的意义观都无法解释为何某些个体的智能能够超越客观性的窠臼而另辟蹊径。这就倒逼我们去恢复某种版本的主观主义的意义观传统,并借此机缘,对诸如后期维特根斯坦哲学这样的客观主义意义理论进行反思。在这个问题上,日本分析哲学家大森庄藏复活第一人称哲学传统的努力,其实是颇有参考价值的。

   一、导论:如何在通用人工智能研究的视角中恢复“第一人称哲学”的尊严

  西方认识论的叙述视角,素有“基于第一人称的视角”与“基于第三人称的视角”之分。前一路线的代表人物有普罗塔哥拉、笛卡尔、洛克、胡塞尔等,后一条路线的代表人物则有柏拉图、黑格尔、赖尔、后期维特根斯坦等。按照一般人的观点,人工智能(AI)的研究,应当与后一条路线更有关联。相关的论据如下:AI所需要的编程语言与界面语言,都需要有足够的清晰性,并尽量消除可能的歧义——而满足这一要求的语言,将不得不基于所谓的“第三人称的视角”,因为只有该视角才能容纳主体之间的相互检查与相互沟通,由此消除个体观察视角带来的偶然性因素,最终使得语言表征变得足够清晰明白。

  但只要我们结合AI发展的具体实践,就会发现,上述观点应当只适用于所谓的专家系统,而不是时下如火如荼的联结主义—深度学习技术路径,遑论还在雏形中的通用人工智能研究。

  先来看专家系统(expert system)。所谓专家系统,就是“一个以特定方式编制的计算机程序,以使得其能够在专家的知识层面上运作”[1](P63-64)。具体而言,典型的专家系统的研制方法,是先将一个特定知识领域内的专家知识用逻辑语言加以整编,然后利用逻辑推理规则推演出对用户有用的特定结论。很明显,此类系统所涉及的专家知识本身,往往便是那些经过特定领域的人类学科共同体的反复锤炼而被普遍认可的知识,因此当然是基于第三人称视角的。

  但联结主义—深度学习的技术路径就不是这样了。该技术的实质便是用数学建模的办法建造出一个简易的人工神经元网络结构。一个典型的此类结构一般包括三层:输入单元层、中间单元层(在深度学习框架中,这样的中间单元层可以包含大量亚层,数量从4个亚层到上百个亚层不等),以及输出单元层(参看图1)。输入单元层从外界获得信息之后,根据每个单元内置的汇聚算法与激发函数,决定是否要向中间单元层发送进一步的数据信息。中间单元层再将信息加以处理,输送给输出层,输出层再将输出结果与人类给出的标准答案比对,根据比对结果决定是否要启动反向传播算法来调整神经网各单元之间的信息传播路径的权重。这样的系统在如下三重意义上是不支持基于第三人称视角的知识表征的:(1)在此类技术路径中,对于完整的语言表征的处理,已然被分解为大量的亚符号运算,而不像专家系统那样,一开始就将特定的命题知识固化为系统的知识库的内容。(2)又恰恰因为在联结主义-深度学习的系统中,并没有命题性表征的线性传递路线,故此,就连此类系统的构建师自身,亦缺乏对于特定信息在系统内部的处理路径的追踪能力。毋宁说,他们只能通过瞎蒙的方式来调整系统的参数,以图使得系统达到令用户满意的信息处理水准。而此类系统的这种黑箱性质无疑使得在第三人称视角中对于它们的运作机理的可解释性成为一个大难题。(3)此类技术路径所需要的训练数据往往需要人工标注,以便产生用以判断系统所输出的识别标签是否正确的标准答案——而此类标注又往往会固化特定人类标注员的偏见,由此形成整个系统的算法偏见,并最终进一步破坏某种更具普遍意义上的基于第三人称视角的知识表征。

  然而,以上说的这些并不意味着联结主义—深度学习的技术路径能够成为前述“基于第一人称视角”的知识论路线的自觉的工程学承载者,因为对于第三人称视角中的明晰性的排除,未必就必然意味着自动获取那种具有第一人称视角中的明晰性(如笛卡儿主义者所说的“我思”所呈现出的那种明晰性)。毋宁说,在这种技术路径中,由于一个关于自我的心理学建模的匮乏,此类系统其实是缺乏一种真正意义上的第一人称视角的。其具体工程学表现是:在这样的系统完成训练后,这样的系统既缺乏对于自身组织结构的元知识的表征能力,也缺乏对于这样的结构的自我修正能力,而只能胜任在某类特定输入与特定输出之间的映射建立任务。

  那么,以上说的这些是否意味着“基于第一人称的视角”的哲学认识论路线,就在原则上与AI无缘呢?答案是否定的。实际上,如果我们讨论的AI具有通用人工智能(Artificial General Intelligence, 简称AGI)的特征的话(也就是说,这样的系统应当能够胜任各种任务,而并非仅仅只能执行特定的任务),那么,在AI语境中对于上述认识论路线的兑现,至少是具有明确的工程学价值的。其道理是:如果我们指望此类AGI系统能够在开放的环境下进行自主化运作的话(譬如希望此类系统能够在火星等恶劣环境下,在独立于人类遥控的前提下自主处理各种突发状况),那么,

  

  图1一个被高度简化的人工神经元网络结构模型 资料来源: 笔者自制

  这样的系统就需要有能力随时根据最新的情况更新自身的知识库,并对未来还未发生的新情况进行合理的预期。这同时也就意味着:这样的系统是应当具有记忆、怀疑、展望等典型人类心理能力的等价物的,并因此具有某种起码的主观性。进而言之,由于不同的AGI系统所各自面临的生存环境的差异,基于不同环境互动历史的生存策略就会在不同系统的“主观性”面相上打下自己的烙印,由此使得第一人称视角成为AGI系统的某种不可或缺的特征。

  然而,在AGI语境中对于第一人称视角的尊重与相关建模活动,无疑会遭遇到一个非常明显的哲学反驳,即这种尊重无法见容于后期维特根斯坦对于私人语言的批判。说得具体一点,如果私人语言被定义为“一种指涉仅仅为言说者自己所知(而无法为他人所理解)的东西(特别是言说者的直接的私人感觉)”的话[2](P135),那么,在AGI语境中对于第一人称视角的重建,似乎也等于给出了这样一种承诺:对于两个特定的AGI系统A与B来说,存在着某些表征能够被A更为充分地理解,却不能被B同样充分地理解——反之亦然。但既然后期维特根斯坦是明确反对私人语言的可能性的,那么,看来他也不可能认为在AGI语境中对于第一人称视角的重建是有希望的。

  很明显,唯一能让我们摆脱此困境的办法,便是去论证在这个问题上维特根斯坦可能是错的。为了增加此类论证的力度,本文将引入日本战后最重要的分析哲学家大森庄藏(1921-1997)的相关思想资源。而之所以引入大森哲学,则是基于如下考虑:(1)大森明确反对维特根斯坦的反私人语言论证,因此便是本文立论的天然盟友;(2)作为日本最早系统研究维特根斯坦的学者之一,大森本人反对维特根斯坦的话术结构本身就是继承自维氏哲学的,因此,基于大森哲学的反驳路线就会具有更强的说服力;(3)大森的哲学还包含一个系统化的说明,以便解释如何从具有第一人称视角特征的表征出发,营建出具有第三人称视角特征的表征系统。因此,他对于维特根斯坦立场的反驳,并不会让他自己的哲学成为一种唯我论——相反,他完全有能力对维特根斯坦所重视的公共语言的起源进行一种大森式的说明;(4)大森的相关思想是有机会在AGI的技术语境中得到大致的模拟的——通过这种模拟,我们也便能初步勾勒一种具有第一人称特色的机器表征的大致样貌。

  下面,笔者就将逐步展开上述论点。

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姓名:徐英瑾 工作单位:

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