霍書(shū)全

符號(hào)接地問(wèn)題(The Symbol Grounding Problem，SGP)探討符號(hào)是如何獲得意義的，[注]也有學(xué)者把SGP翻譯為“符號(hào)奠基問(wèn)題”并進(jìn)行了研究，參見(jiàn)夏永紅、李建會(huì)：《符號(hào)奠基問(wèn)題及其解決策略》，《哲學(xué)研究》2017年第2期。符號(hào)和它們的意義如何聯(lián)系起來(lái)的，這里的符號(hào)指寫(xiě)出的或說(shuō)出的語(yǔ)言。因?yàn)檎Z(yǔ)言意義和意識(shí)有關(guān)，所以符號(hào)接地問(wèn)題還試圖解釋意識(shí)是如何與符號(hào)意義的理解有關(guān)的，甚至要探討意識(shí)是如何產(chǎn)生的這個(gè)更困難的問(wèn)題。該問(wèn)題通常在人工智能語(yǔ)境之內(nèi)討論。有人認(rèn)為，符號(hào)學(xué)家皮爾士(Charles Saunders Peirce)最早提出了理解符號(hào)學(xué)過(guò)程的接地、情感和意向性問(wèn)題。他認(rèn)為，如果沒(méi)有心靈的作用，那么寫(xiě)出的符號(hào)和有意的指稱就沒(méi)有聯(lián)系。[注]Symbol_grounding_problem, https://en.wikipedia.org/wiki/Symbol_grounding_problem; Mariarosaria Taddeo, Luciano Floridi, “Solving the symbol grounding problem: a critical review of fifteen years of research”, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence，Volume 17, 2005-Issue 4: Theoretical cognitive science；Stevan Harnad, Luc Steels, Tony Belpaeme, Carol J. Madden, Stéphane Lallée, Peter Ford Dominey, Stephen J. Cowley, Juyang Weng, Alberto Greco, Barbara Giolito, Domenico Parisi, Vincent C. Müller, Angelo Loula, Jo?o Queiroz, Ricardo Gudwin and Angelo Cangelosi，“Research Commentaries on Cangelosi’s ‘Solutions and Open Challenges for the Symbol Grounding Problem’”, International Journal of Signs and Semiotic Systems (IJSSS), 2011, 1(1)；Charles S. Peirce, The philosophy of Peirce: selected writings. AMS Press, 1978. pp.98-119.

20世紀(jì)80年代美國(guó)哲學(xué)家約翰·塞爾(John Searle)提出中文屋論證。[注]John Searle, “Minds, Brains and Programs”, Behavioral and Brain Sciences, 1980, 3(3).這個(gè)論證直接反對(duì)人工智能中功能主義(Functionalism)和計(jì)算主義(Computationalism)的哲學(xué)觀點(diǎn)，尤其反對(duì)強(qiáng)人工智能觀點(diǎn)，于是符號(hào)接地問(wèn)題突顯出來(lái)。中文屋論證引起人工智能專家廣泛的爭(zhēng)論，20世紀(jì)90年代，加拿大認(rèn)知科學(xué)教授斯特萬(wàn)·哈納德(Stevan Harnad)明確表述了這個(gè)問(wèn)題并比較早地開(kāi)展了研究。符號(hào)接地問(wèn)題的研究對(duì)于智能的刻畫(huà)、自然語(yǔ)言理解和傳統(tǒng)語(yǔ)言哲學(xué)問(wèn)題的解決都有著重要的意義。

一、符號(hào)接地問(wèn)題研究的意義

塞爾的中文屋論證簡(jiǎn)單而直觀，它提示人們?nèi)祟愔悄艿囊粋€(gè)顯著特點(diǎn)是能有意義地使用符號(hào)。對(duì)于如何刻畫(huà)和模擬人的智能有符號(hào)主義(Symbolicism)、計(jì)算主義、功能主義、還原主義(Reductionism)和聯(lián)結(jié)主義(Connectionism)等相互交織的不同觀點(diǎn)。如果按照符號(hào)主義、計(jì)算主義和功能主義的觀點(diǎn)，符號(hào)接地問(wèn)題自然已經(jīng)解決，因?yàn)樗鼈冎鲝垉H僅通過(guò)符號(hào)就可以刻畫(huà)智能，但是我們無(wú)法從實(shí)踐上證實(shí)這種觀點(diǎn)成立?，F(xiàn)今的信息技術(shù)不能處理任何有意義的信息，計(jì)算機(jī)經(jīng)常被形容為純語(yǔ)法機(jī)器。正因如此，科學(xué)哲學(xué)家盧西亞諾·弗洛里迪(Luciano Floridi)認(rèn)為，黃蜂所擁有的智能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了目前的人工智能系統(tǒng)。[注]盧西亞諾·弗洛里迪：《第四次革命——人工智能如何重塑人類現(xiàn)實(shí)》，王文革譯，浙江人民出版社2016年版，第158—159頁(yè)。計(jì)算機(jī)能很好地進(jìn)行符號(hào)操作，在某些方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人類，但是，“當(dāng)問(wèn)題的解決方案要求成功地進(jìn)行信息處理，也即處理格式規(guī)范且有意義的數(shù)據(jù)時(shí)，問(wèn)題馬上就會(huì)變得難以克服。主要障礙在于語(yǔ)義。數(shù)據(jù)如何才能獲得意義？在人工智能中，這被稱為‘符號(hào)接地問(wèn)題’。通過(guò)有效策劃的方式來(lái)解決這一問(wèn)題，是解決框架問(wèn)題的關(guān)鍵一步。然而，我們?nèi)匀徊磺宄?dòng)物，包括與我們相近的靈長(zhǎng)類，具體是如何解決符號(hào)接地問(wèn)題的，更不用說(shuō)畫(huà)出物理上可實(shí)現(xiàn)的路徑藍(lán)圖了”。[注]盧西亞諾·弗洛里迪：《第四次革命——人工智能如何重塑人類現(xiàn)實(shí)》，第160—161頁(yè)。也就是說(shuō)，如果符號(hào)接地問(wèn)題能夠解決，人工智能中框架問(wèn)題就有可能解決，人工智能就會(huì)獲得重要的突破。

自然語(yǔ)言理解是人工智能研究的一個(gè)核心內(nèi)容，由于自然語(yǔ)言的復(fù)雜性，讓機(jī)器人像人一樣理解、翻譯自然語(yǔ)言是非常困難的。傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言處理方法是把自然語(yǔ)言形式化為符號(hào)語(yǔ)言進(jìn)行處理，然而這種方法不能很好地解決機(jī)器翻譯問(wèn)題。20世紀(jì)60、70年代機(jī)器翻譯幾乎成了所有自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)的中心課題，由于使用符號(hào)系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)不能成功理解它所翻譯的內(nèi)容究竟是什么，所以計(jì)算機(jī)輸出的新語(yǔ)言不能精確復(fù)述被翻譯語(yǔ)言的意義。這種采用符號(hào)系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯的方式可稱為“理性主義”策略。這種方式在經(jīng)過(guò)多次失敗的嘗試之后，人們不得不采用被稱為“經(jīng)驗(yàn)主義”的方法，即在大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的基礎(chǔ)上運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器翻譯的方法。20世紀(jì)90年代中期以后，“理性主義”和“經(jīng)驗(yàn)主義”開(kāi)始結(jié)合，似乎獲得了更好的效果。機(jī)器翻譯的困難仍然在于計(jì)算機(jī)不能理解語(yǔ)言的意義。從符號(hào)系統(tǒng)到自然語(yǔ)言是比從自然語(yǔ)言到符號(hào)系統(tǒng)更為困難的過(guò)程，但這是人工智能不得不研究的問(wèn)題。符號(hào)接地問(wèn)題解決了，機(jī)器翻譯問(wèn)題自然就容易解決了。[注]劉小冬：《自然語(yǔ)言理解綜述》，《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2007年第3期。

從語(yǔ)言哲學(xué)的角度看，自弗雷格開(kāi)始，語(yǔ)言表達(dá)式的意義和意識(shí)內(nèi)容開(kāi)始區(qū)分開(kāi)來(lái)，他所說(shuō)的意義也就是內(nèi)涵、含義，是一種客觀的東西，而個(gè)人的意識(shí)內(nèi)容是私人的東西。但是意義與意識(shí)內(nèi)容是有密切聯(lián)系的，到底是如何聯(lián)系起來(lái)的，分析哲學(xué)家采取了回避的態(tài)度。[注]霍書(shū)全：《從心理內(nèi)容到語(yǔ)言表達(dá)式意義的聯(lián)接》，《自然辯證法研究》2018年第9期。人類有意義地使用符號(hào)必然和人的心理活動(dòng)有關(guān)，因此，人工智能需要研究人的意識(shí)內(nèi)容和心理活動(dòng)。分析哲學(xué)家建立的反心理主義意義理論終究不能解釋意義問(wèn)題，是否能指導(dǎo)人類學(xué)習(xí)語(yǔ)言也是令人懷疑的。要建立一個(gè)好的意義理論，必須研究符號(hào)接地問(wèn)題。

二、符號(hào)接地問(wèn)題的研究狀況

從20世紀(jì)90年代開(kāi)始斯特萬(wàn)·哈納德開(kāi)展了符號(hào)接地問(wèn)題研究，此后一些心理學(xué)家如安吉洛·坎杰洛西(Angelo Cangelosi)、阿爾伯托·格列柯(Alberto Greco)等加入其中。2007年路克·思蒂爾斯(Luc Steels)給出符號(hào)接地問(wèn)題的一個(gè)解決方法，他通過(guò)機(jī)器人之間相互猜測(cè)顏色的一種語(yǔ)言博弈(Game)，刻畫(huà)了機(jī)器人如何學(xué)會(huì)顏色詞匯的，并宣稱解決了符號(hào)接地問(wèn)題。[注]L. Steels, “The symbol grounding problem has been solved, so what’s next?” In M. de Vega, A. Glenberg & A. Graesser (Eds.), Symbols and embodiment: Debates on meaning and cognition, Oxford University Press. 2008, pp. 223-244.但是他仍然認(rèn)為還有很多問(wèn)題要解決，比如，用人工智能體做更多的實(shí)驗(yàn)，來(lái)進(jìn)一步理解意義、概念化和符號(hào)化的更多方面以及智能體之間的動(dòng)態(tài)交流；考察符號(hào)網(wǎng)絡(luò)在頭腦中是否有神經(jīng)聯(lián)系；考察在共同體中允許個(gè)體參與的符號(hào)的動(dòng)態(tài)機(jī)制是否有神經(jīng)聯(lián)系；需要做新的心理學(xué)觀察和試驗(yàn)，考察行為的表示和群組動(dòng)態(tài)，等等。思蒂爾斯給出的接地方法被莫瑞奧薩瑞·塔迪歐(Mariarosaria Taddeo)和盧西亞諾·弗洛里迪所批評(píng)，因?yàn)樗姆椒ú粷M足零語(yǔ)義承諾條件(Zero Semantic Commitment Condition， Z條件)。按照皮爾士語(yǔ)義三角的觀點(diǎn)，符號(hào)只有被已經(jīng)擁有詞匯表語(yǔ)義的智能體解釋的時(shí)候，才有意義地指稱對(duì)象。也就是說(shuō)，思蒂爾斯的解決方法已經(jīng)預(yù)設(shè)了詞匯意義的存在，有丐辭的問(wèn)題。他們得出結(jié)論，在一個(gè)智能體中符號(hào)接地問(wèn)題的任何有效的解決必須不能是固有觀念論(Innatism)和外在論(Externalism)的，即滿足零語(yǔ)義承諾條件。塔迪歐和弗洛里迪考察了哈納德建議的解決符號(hào)接地問(wèn)題的八個(gè)策略(可歸結(jié)為三種主要方法：表征主義(Representationalism)，半表征主義(Semi-representationalism)和非表征主義(Non-representationalism))，指出這些策略都要通過(guò)感覺(jué)運(yùn)動(dòng)的能力(Sensorimotor Capacity)，但是這些策略都違背零語(yǔ)義承諾條件，因此這些解決方案不成立，符號(hào)接地問(wèn)題仍是一個(gè)開(kāi)問(wèn)題。[注]Mariarosaria Taddeo, Luciano Floridi, “Solving the symbol grounding problem: a critical review of fifteen years of research”.

2007年塔迪歐和弗洛里迪也給出了符號(hào)接地問(wèn)題的一個(gè)解決方法。[注]Mariarosaria Taddeo, Luciano Floridi, “A praxical solution of the symbol grounding problem”, Minds and Machines, 2007, 17(4).他們的方法建立在所謂的基于行為的語(yǔ)義(Action-based Semantics，AbS)之上，符號(hào)的意義作為智能體的內(nèi)部狀態(tài)被生成，并且和智能體執(zhí)行的行為相聯(lián)系。他們?cè)O(shè)計(jì)了一種雙機(jī)人工智能體(AM2)來(lái)實(shí)現(xiàn)AbS，它由相互影響并在兩個(gè)層次上執(zhí)行行為的機(jī)器M1和M2組成。M1在對(duì)象水平(Object Level， OL)上運(yùn)作，和外部環(huán)境互動(dòng)(如通過(guò)導(dǎo)航，發(fā)現(xiàn)障礙物，避免障礙物等)。M2在元水平(Meta Level， ML)上運(yùn)作，它設(shè)計(jì)的目標(biāo)是M1的內(nèi)部狀態(tài)。M1輸出到外部環(huán)境或從外部環(huán)境輸入的行為定義了一個(gè)內(nèi)部狀態(tài)，狀態(tài)和行為因果對(duì)應(yīng)。M2讀取M1的狀態(tài)并把它和已有的符號(hào)集中的符號(hào)聯(lián)系起來(lái)，從而使符號(hào)接地。AbS假定了人工智能體(Artificial Agent，AA)執(zhí)行的行為(而不是要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo))將語(yǔ)義地使它的符號(hào)接地。但是這種解決方式仍然是有問(wèn)題的，幾年之后他們?cè)庥龅讲簧偃说呐小?/p>

文森特·米勒(Vincent C. Müller)發(fā)現(xiàn)了塔迪歐和弗洛里迪的Z條件中的幾個(gè)問(wèn)題，最重要的一個(gè)是關(guān)于智能體的目標(biāo)取向(Orientation)或者導(dǎo)向性(Directedness)的，它是任何自動(dòng)智能體必不可少的最小要求，沒(méi)有它智能體就無(wú)理由存在。米勒指出導(dǎo)向性以語(yǔ)義為必要條件，但智能體不能生而有導(dǎo)向性(否則為固有觀念論)，導(dǎo)向性也不能由外部資源提供(否則為外在論)。目標(biāo)取向的智能體至少需要某種機(jī)制使某些數(shù)據(jù)比其他數(shù)據(jù)突出出來(lái)以標(biāo)示成功。而這個(gè)機(jī)制或者是內(nèi)置的或者由外部提供。他得到Z條件的兩難困境：或者系統(tǒng)真正是一個(gè)智能體，這意味著要有目標(biāo)；或者它僅僅是一個(gè)和周?chē)h(huán)境互動(dòng)的系統(tǒng)，沒(méi)有目標(biāo)。[注]Vincent C. Müller, “Which symbol grounding problem should we try to solve?” Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2015, 27(1).菲爾茲(C. Fields)走得更遠(yuǎn)，他證明在合理的物理?xiàng)l件下，Z條件符號(hào)接地問(wèn)題等價(jià)于量子系統(tǒng)識(shí)別問(wèn)題。該問(wèn)題要確定已給定的試驗(yàn)結(jié)果所刻畫(huà)的是哪一個(gè)量子系統(tǒng)，被證明是不可解的，因此Z條件符號(hào)接地問(wèn)題不可解。[注]C. Fields, “Equivalence of the symbol grounding and quantum system identification problems”, Information, 2014, 5(1).米勒得出結(jié)論，這個(gè)問(wèn)題可歸結(jié)為著名的查爾莫斯(D. J. Chalmers)關(guān)于意識(shí)的難問(wèn)題(即物理現(xiàn)象如何和為什么引起意識(shí)經(jīng)驗(yàn)的)，即感覺(jué)經(jīng)驗(yàn)(Qualia)為什么存在的問(wèn)題。[注]D. J. Chalmers, “Facing up to the problem of consciousness”, Journal of Consciousness Studies, 1995, 2(3).

塞爾默·布林斯約德(Selmer Bringsjord)聲稱塔迪歐和弗洛里迪提出的方法仍然沒(méi)有解決符號(hào)接地問(wèn)題，只是表明一類機(jī)器人在某種意義上從理論上可以把它操作的符號(hào)和它感知到的外在世界相聯(lián)系，并且按照這種聯(lián)系的強(qiáng)度，可以以子—人類的模式進(jìn)行交流。布林斯約德激烈地反對(duì)塔迪歐和弗洛里迪的方法解決了符號(hào)接地問(wèn)題，并給出了論證。按照塔迪歐和弗洛里迪的觀點(diǎn)，語(yǔ)言是進(jìn)化的結(jié)果，人們不能否認(rèn)進(jìn)化的作用。而布林斯約德拒絕承認(rèn)我們心智能力是進(jìn)化的結(jié)果。他指出現(xiàn)代進(jìn)化主義者非常接近于肯定一種形式的內(nèi)在主義，但高級(jí)的認(rèn)知是突變的結(jié)果。布林斯約德也不認(rèn)為塔迪歐和弗洛里迪的解決方案是通向符號(hào)接地問(wèn)題最終解決的一個(gè)步驟，仍然相信中文屋論證。[注]Selmer Bringsjord, “The symbol grounding problem … remains unsolved”, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2015, 27(1).

克里斯尼亞·貝雷卡(Krystyna Bielecka)也指出塔迪歐和弗洛里迪沒(méi)有解決符號(hào)接地問(wèn)題，困難來(lái)自AbS(Action-based Semantics)的核心假定是有問(wèn)題的。但盡管如此，貝雷卡仍相信表征的實(shí)用的(Praxical)說(shuō)明可以用于符號(hào)接地問(wèn)題的解決，塔迪歐和弗洛里迪的工作是這個(gè)方向上巨大的一步。[注]Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2015, 27(1).塔迪歐和弗洛里迪的解決方案存在四個(gè)方面的問(wèn)題。(1)符號(hào)概念的問(wèn)題。[注]Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”.AbS采用的符號(hào)是一集原子約定的符號(hào)(Atomic Conventional Signs)，這使得AbS類似于意義的聯(lián)想理論，沒(méi)有組合規(guī)則，不具有生產(chǎn)能力。塔迪歐和弗洛里迪或者假定了比經(jīng)典AI中實(shí)際使用的符號(hào)更少表達(dá)力(因沒(méi)有組合規(guī)則，不具有生產(chǎn)能力)的任意約定的一個(gè)符號(hào)集合，或者假定了這樣一個(gè)符號(hào)理論，在該理論中所有智能體都具有相同的至少部分地為內(nèi)在的(Innate)結(jié)構(gòu)。前一個(gè)選項(xiàng)對(duì)于非導(dǎo)出的(Non-derivative)符號(hào)接地問(wèn)題是一個(gè)不被接受的方案(Nonstarter)，[注]非導(dǎo)出的符號(hào)接地是說(shuō)，一個(gè)形式符號(hào)系統(tǒng)的語(yǔ)義解釋對(duì)于該系統(tǒng)是內(nèi)在的(Intrinsic)，而不是僅僅寄生在我們的頭腦中的意義上。而導(dǎo)出的符號(hào)接地，允許使用已經(jīng)接地的符號(hào)，被稱為符號(hào)盜竊(Symbolic Theft)。見(jiàn)Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”。后一個(gè)選項(xiàng)使得他們能在社會(huì)合作過(guò)程中(根據(jù)喬姆斯基的理論組合性是內(nèi)在的)發(fā)展出有生產(chǎn)能力的符號(hào)系統(tǒng)。后一選項(xiàng)允許符號(hào)在表面水平上接地，雖然它們的深層語(yǔ)法仍是內(nèi)在的，這意味著零語(yǔ)義承諾條件不能排除一個(gè)內(nèi)在的深度語(yǔ)法(Innate Deep Grammar)。因此，這個(gè)選項(xiàng)會(huì)有一些困難，但貝雷卡認(rèn)為這些困難是可以避免的。[注]Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”.(2)他們關(guān)于行為(Action)的概念也是有問(wèn)題的。[注]Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”.AbS把符號(hào)的意義和行為聯(lián)系起來(lái)，而行為是過(guò)去已經(jīng)發(fā)生的，但是，語(yǔ)言的意義往往也和未來(lái)發(fā)生的事情或期待相聯(lián)系，這就需要行為與目的論的詞項(xiàng)有關(guān)，而塔迪歐和弗洛里迪的行為卻是無(wú)目的性的。沒(méi)有目的的行為，或者(當(dāng)內(nèi)在狀態(tài)只相關(guān)于環(huán)境的狀態(tài)而個(gè)體化時(shí))完全依賴于環(huán)境的變化來(lái)刻畫(huà)，或者完全不依賴環(huán)境變化，你可以想怎么個(gè)體化就怎么個(gè)體化(如果不考慮目的的話)。但是目的論并不導(dǎo)致違背零語(yǔ)義承諾條件。(3)接地概念本身是有問(wèn)題的。[注]Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”.如果(符號(hào)的)抽象發(fā)生在數(shù)字和人工系統(tǒng)M1之間(只要M1能計(jì)算這些數(shù)字)，則這意味著所有人工系統(tǒng)已經(jīng)使它們的符號(hào)接地了，甚至塞爾在中文屋中也已經(jīng)使符號(hào)接地了。貝雷卡認(rèn)為，有效的接地應(yīng)該表明符號(hào)對(duì)人工智能體意味著某種東西，它和人工智能體的行為因果相關(guān)。而在塔迪歐和弗洛里迪提供的方法中，出現(xiàn)在人工智能體內(nèi)的符號(hào)對(duì)它們和共同體中其他智能體都不意味什么。有意義的符號(hào)似乎也和智能體的行為不因果地(或以別的方式)相關(guān)，雖然它們可能因果地影響智能體中的某些過(guò)程，但并不清楚它們是否以表明它們是有意義的方式去影響的。AM2也不把接地符號(hào)用于什么。在從環(huán)境到符號(hào)的函數(shù)g(f(e))中g(shù)和f的關(guān)系也被以過(guò)分隨意的方式說(shuō)明。(4)AbS中的語(yǔ)義概念存在問(wèn)題。[注]Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”.根據(jù)拉姆齊(William. M. Ramsey)，任何表征理論都要滿足“工作描述的挑戰(zhàn)”(Job Description Challenge)，[注]William M. Ramsey, Representation reconsidered. Cambridge University Press, 2007, PP.24—34.但AbS理論不滿足。符號(hào)可能做些什么，但這和接地是不相關(guān)的，就像售貨機(jī)中的硬幣，幣面上的圖案(相當(dāng)于表征)可能描繪什么，但這和機(jī)器的工作是不相關(guān)的。要說(shuō)明表征的因果相關(guān)(Representational Causal Relevance)并不容易，所以貝雷卡對(duì)自然化不能滿足工作描述挑戰(zhàn)的語(yǔ)義的所有嘗試持懷疑態(tài)度，也包括AbS語(yǔ)義?？幢碚魇欠裣嚓P(guān)還要看符號(hào)是否在系統(tǒng)中可以出錯(cuò)，[注]M. H. Bickhard, “Representational content in humans and machines”, Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 1993, 5.如果系統(tǒng)不關(guān)心符號(hào)是否出錯(cuò)，則符號(hào)在其中就沒(méi)有語(yǔ)義用處。在AbS中符號(hào)不能出錯(cuò)，所以它們?cè)谥悄荏w的行為中不起真正的作用。因此，貝雷卡認(rèn)為應(yīng)該接地的是在智能體的行為中起作用的符號(hào)，否則符號(hào)的意義僅僅只是副現(xiàn)象的(Epiphenomenal)。貝雷卡列出了符號(hào)接地問(wèn)題解決的五個(gè)條件：(a)不應(yīng)該依賴于前存在的語(yǔ)義資源(但內(nèi)在的結(jié)構(gòu)，只要不是語(yǔ)義的，是可以接受的)；(b)符號(hào)應(yīng)該構(gòu)造為至少部分地是組合性的；(c)符號(hào)錯(cuò)誤地表征(比如一個(gè)符號(hào)可能被以錯(cuò)誤的方式應(yīng)用)應(yīng)該是可能的；(d)接地關(guān)系不應(yīng)該受到如析取問(wèn)題這樣的問(wèn)題的影響；(e)在把智能體的行為描述為使符號(hào)接地的過(guò)程中，(和非接地的符號(hào)相比)應(yīng)該有某種解釋的收獲。

2015年理查德·庫(kù)比克(Richard Cubek)、沃爾夫?qū)ざ蛱貭?Wolfgang Ertel)和君特·帕爾姆(Günther Palm)也注意到前述作者聲稱符號(hào)接地問(wèn)題沒(méi)有解決，但是許多人工智能專家制造的機(jī)器人是沒(méi)有問(wèn)題的，他們得出這樣的結(jié)論：在設(shè)計(jì)目標(biāo)導(dǎo)向的自動(dòng)智能體的語(yǔ)境下，最初的難符號(hào)接地問(wèn)題(Hard SGP)是不相干的。他們也贊同米勒的觀點(diǎn)。[注]Richard Cubek, Wolfgang Ertel, and Günther Palm, “A Critical Review on the Symbol Grounding Problem as an Issue of Autonomous Agents”，from Analogical Representation of RCC-8 for Neighborhood-Based Qualitative Spatial Reasoning, 2015, pp.256-263.

由于已有的解決方式都受到批評(píng)，人們認(rèn)識(shí)到符號(hào)接地問(wèn)題不是一蹴而就的，此后很少有人直接聲稱解決了該問(wèn)題，而是在分步驟地、間接地推進(jìn)該問(wèn)題的解決。如安吉洛·坎杰羅西等人通過(guò)直接把類人機(jī)器人的知覺(jué)和運(yùn)動(dòng)技能聯(lián)系到詞項(xiàng)的分級(jí)組織，用機(jī)器人模型研究了抽象行為動(dòng)詞的接地。[注]F. Stramandinoli, D. Marocco and A. Cangelosi, “Making sense of words: a robotic model for language abstraction”, Autonomous Robots, 2017, 41(2).此外坎杰羅西及其合作者從機(jī)器人學(xué)角度研究了嬰兒學(xué)習(xí)語(yǔ)言的過(guò)程，[注]Katherine E.Twomey, Anthony F. Morse, Angelo Cangelosi and Jessica S. Horst, “Children’s referent selection and word learning Insights from a developmental robotic system”, Interaction Studies, 2016, 17(1); Angelo Cangelosi, Matthew Schlesinger, “From Babies to Robots: The Contribution of Developmental Robotics to Developmental Psychology”, Child Development Perspectives, 2018. From: https:// onlinelibrary.wiley. com/doi/full/10.1111/cdep.12282.也研究了人機(jī)互動(dòng)問(wèn)題。[注]A. Cangelosi, S. Invitto, “Human-Robot Interaction and Neuroprosthetics: A review of new technologies”, IEEE Consumer Electronics Magazine, 2017, 6(3).伯特·瑞因夫歐特(Bert Reynvoet)和戴爾芬·莎珊格溫(Delphine Sasanguie)建議，符號(hào)—符號(hào)之間的連接可以作為符號(hào)獲得意義的一個(gè)備選說(shuō)明。[注]Bert Reynvoet, Delphine Sasanguie, “The Symbol Grounding Problem Revisited: A Thorough Evaluation of the ANS Mapping Account and the Proposal of an Alternative Account Based on Symbol-Symbol Associations”, Frontiers in Psychology, https://www.frontiersin.org/ articles/10.3389/fpsyg.2016.01581/full.貝雷卡把符號(hào)接地問(wèn)題和因果理論聯(lián)系起來(lái)，兩者有共同的假定，這些假定蘊(yùn)含一些困難：意義決定問(wèn)題、易和難的析取問(wèn)題和平凡化問(wèn)題。她認(rèn)為，析取問(wèn)題來(lái)自因果理論和符號(hào)接地問(wèn)題的更一般的困難：錯(cuò)誤表征的可能性。她列舉了自然化語(yǔ)義和解決符號(hào)接地問(wèn)題所迫切需要的東西。[注]Krystyna Bielecka, “Symbol Grounding Problem and causal theory of reference”, New Ideas in Psychology, 2016, 40, pp.77-85.近年來(lái)出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)理論的長(zhǎng)處之一是能夠發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)的特征而很少或不需要人為的干預(yù)，把它和符號(hào)人工智能結(jié)合可以看作使符號(hào)更加接地，這也是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域要做的工作。[注]Marta Garnelo and Murray Shanahan, “Reconciling deep learning with symbolic artificial intelligence: representing objects and relations”, Current Opinion in Behavioral Sciences, 2019, 29，pp.17-23.

中國(guó)學(xué)者李建會(huì)等人在專著《計(jì)算主義及其理論難題研究》中應(yīng)用道格拉斯·侯世達(dá)(Douglas Hofstadter)的理論對(duì)符號(hào)系統(tǒng)如何獲得意義給出了一個(gè)另類的說(shuō)明。[注]夏永紅：《意義如何涌現(xiàn)于形式系統(tǒng)——評(píng)〈計(jì)算主義及其理論難題研究〉》，《科學(xué)技術(shù)哲學(xué)研究》2017年第6期；李建會(huì)、趙小軍、符征：《計(jì)算主義及其理論難題研究》，中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社2016年版。他們認(rèn)為形式系統(tǒng)本身是有意義的，實(shí)現(xiàn)形式系統(tǒng)的物理系統(tǒng)也可以產(chǎn)生意義。但是說(shuō)形式系統(tǒng)本身具有意義只是把形式本身看作了意義，物理系統(tǒng)產(chǎn)生的意義與人賦予的符號(hào)意義是否相同，是否具有公共性，仍是個(gè)問(wèn)題。有人認(rèn)為，計(jì)算系統(tǒng)的符號(hào)接地本身包含著意圖的悖論。[注]V. C. Müller, “Symbol Grounding in Computational Systems: A Paradox of Intentions”, Minds & Machines, 2009, 19(4).一方面，按照計(jì)算主義可以認(rèn)為符號(hào)系統(tǒng)的意義是內(nèi)在的。但是另一方面，符號(hào)系統(tǒng)由于沒(méi)有人心靈的參與，其本身無(wú)法獲得意義，只能由外部輸入。

三、符號(hào)接地問(wèn)題面臨的難題

符號(hào)接地問(wèn)題已有的解決方案都不令人滿意或遭到批評(píng)，說(shuō)明這一問(wèn)題的解決仍有很長(zhǎng)的路要走。2011年普利茅斯大學(xué)人工智能和認(rèn)知教授坎杰洛西就曾把符號(hào)接地問(wèn)題分為三個(gè)子問(wèn)題：[注]Angelo Cangelosi，“Solutions and Open Challenges for the Symbol Grounding Problem”.(1)一個(gè)認(rèn)知智能體如何自動(dòng)把符號(hào)聯(lián)系到世界中的指稱(如對(duì)象、事件和內(nèi)部和外部的狀態(tài))的。(2)一個(gè)智能體如何自動(dòng)創(chuàng)造符號(hào)—符號(hào)關(guān)系和從索引(Indexical)系統(tǒng)到真正符號(hào)系統(tǒng)的相關(guān)轉(zhuǎn)變的；(3)一個(gè)智能體社會(huì)是如何自動(dòng)發(fā)展出符號(hào)的共享集合的。這三個(gè)問(wèn)題，只有第一個(gè)可以說(shuō)得到初步的解決(有些人仍不承認(rèn)已解決)，另外兩個(gè)都沒(méi)有解決或者沒(méi)有滿意地解決。坎杰洛西還列出了九條符號(hào)接地問(wèn)題還沒(méi)有解決的挑戰(zhàn)，大致如下：(1)在認(rèn)知機(jī)器人學(xué)研究中，符號(hào)接地問(wèn)題和上面三個(gè)子問(wèn)題還是關(guān)鍵的問(wèn)題嗎？如果像一些人聲稱的，這個(gè)問(wèn)題似乎已經(jīng)解決了，那么為什么我們還不能建造出像小孩那樣學(xué)習(xí)語(yǔ)言的機(jī)器人呢？(2)導(dǎo)致指號(hào)(Indices)交流系統(tǒng)向像語(yǔ)言這樣的完全符號(hào)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變的過(guò)程是什么？在指號(hào)(或標(biāo)簽(Labels))和符號(hào)(Symbols)(或話語(yǔ)(Words))之間存在連續(xù)的轉(zhuǎn)換嗎？或者轉(zhuǎn)換是質(zhì)的和突然的嗎？在語(yǔ)言產(chǎn)生理論中和在發(fā)展研究中，哪些已知現(xiàn)象應(yīng)該包括在語(yǔ)言進(jìn)化的機(jī)器人技術(shù)模型之中？(3)盡管接地很重要，在智能體或機(jī)器人語(yǔ)言學(xué)習(xí)或進(jìn)化研究中，仍有各種方法在實(shí)踐上不考慮接地過(guò)程，而是僅僅使用符號(hào)方法定義意義和話語(yǔ)。這些符號(hào)方法為我們理解人類的認(rèn)知真的給出重要貢獻(xiàn)了嗎？或者所有語(yǔ)言學(xué)習(xí)模型都應(yīng)該只建立在接地機(jī)制上嗎？(4)認(rèn)知發(fā)展在符號(hào)接地和獲得中真的起著重要作用嗎？或者它對(duì)于理解人類認(rèn)知只是非重要的副現(xiàn)象嗎？符號(hào)接地問(wèn)題就是在機(jī)器人學(xué)語(yǔ)言模型中使用和識(shí)別嬰兒學(xué)習(xí)語(yǔ)言的特殊能力嗎？(5)什么種類的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)可以構(gòu)成引起符號(hào)接地爭(zhēng)論的真正突破？什么種類的原理和思想是還沒(méi)有探討的？(6)除了指號(hào)的和符號(hào)的系統(tǒng)之外，內(nèi)在表征的性質(zhì)和區(qū)別(difference)是什么？或者說(shuō)表征問(wèn)題并不是真正關(guān)鍵的，因?yàn)榧兇獾母杏X(jué)運(yùn)動(dòng)模型方法將不要求內(nèi)在的表征嗎？(7)我們?nèi)绾文７氯缑?、幸福和時(shí)間這樣的抽象概念的接地？(8)在功能詞(如“if”，“the”，動(dòng)詞“to go”中的介詞“to”)和數(shù)量詞語(yǔ)的獲得和使用中接地成分是什么？(9)我們?nèi)绾文軌蛲ㄟ^(guò)語(yǔ)言具身(Embodiment)的經(jīng)驗(yàn)考察來(lái)模仿接地現(xiàn)象研究？上述這些問(wèn)題有些也被其他學(xué)者提到過(guò)。

哈納德認(rèn)為，正是完全成熟的自然語(yǔ)言的詞匯需要和世界中的指稱聯(lián)系起來(lái)，我們還沒(méi)有解決這個(gè)問(wèn)題，我們還沒(méi)有一個(gè)有圖靈級(jí)別能力(或者符號(hào)的或者感覺(jué)運(yùn)動(dòng)的(Sensorimotor))的機(jī)器人。哈納德還認(rèn)為，意義似乎是比接地更寬的概念，有不接地的意義嗎？如果考慮到意義中的感情因素，還需要解決極其困難的意識(shí)問(wèn)題。[注]Stevan Harnad, Luc Steels, Tony Belpaeme, Carol J. Madden, Stéphane Lallée, Peter Ford Dominey, Stephen J. Cowley, Juyang Weng, Alberto Greco, Barbara Giolito, Domenico Parisi, Vincent C. Müller, Angelo Loula, Jo?o Queiroz, Ricardo Gudwin and Angelo Cangelosi，“Research Commentaries on Cangelosi’s ‘Solutions and Open Challenges for the Symbol Grounding Problem’”.斯蒂芬·考利(Stephen J. Cowley)認(rèn)為，類似于嬰兒通過(guò)合作(Coaction)學(xué)會(huì)了語(yǔ)言，機(jī)器可以通過(guò)模擬合作來(lái)實(shí)現(xiàn)符號(hào)接地，這要求機(jī)器能評(píng)估和運(yùn)用情境。情境具有模糊性，如何評(píng)估和運(yùn)用語(yǔ)境是一個(gè)困難的問(wèn)題。[注]Stevan Harnad, Luc Steels, Tony Belpaeme, Carol J. Madden, Stéphane Lallée, Peter Ford Dominey, Stephen J. Cowley, Juyang Weng, Alberto Greco, Barbara Giolito, Domenico Parisi, Vincent C. Müller, Angelo Loula, Jo?o Queiroz, Ricardo Gudwin and Angelo Cangelosi，“Research Commentaries on Cangelosi’s ‘Solutions and Open Challenges for the Symbol Grounding Problem’”.巴巴拉·喬利托(Barbara Giolito)建議，從進(jìn)化論的觀點(diǎn)可以解釋使用索引(Index)的能力，但是通過(guò)認(rèn)知和人工智能模型對(duì)從索引系統(tǒng)到符號(hào)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變還沒(méi)有令人滿意的解釋，這也是坎杰洛西列舉的第二個(gè)挑戰(zhàn)。僅僅用詞語(yǔ)和對(duì)象或事件之間的關(guān)系還解釋不了人類語(yǔ)言的產(chǎn)生這么復(fù)雜的現(xiàn)象，還需要分析內(nèi)在的心智或腦結(jié)構(gòu)。語(yǔ)言系統(tǒng)類似于貨幣的使用創(chuàng)造出的經(jīng)濟(jì)世界，結(jié)構(gòu)很復(fù)雜。人類創(chuàng)造符號(hào)系統(tǒng)(符號(hào)—符號(hào)關(guān)系的集合和發(fā)展共享的符號(hào)集合)需要像規(guī)則這樣的東西，這在喬姆斯基的原理和參數(shù)理論中分析過(guò)，這種能力對(duì)人類是必不可少的，而機(jī)器還不具有這種能力。如何使機(jī)器具有這種能力，有待于計(jì)算機(jī)科學(xué)的長(zhǎng)期發(fā)展。[注]Stevan Harnad, Luc Steels, Tony Belpaeme, Carol J. Madden, Stéphane Lallée, Peter Ford Dominey, Stephen J. Cowley, Juyang Weng, Alberto Greco, Barbara Giolito, Domenico Parisi, Vincent C. Müller, Angelo Loula, Jo?o Queiroz, Ricardo Gudwin and Angelo Cangelosi，“Research Commentaries on Cangelosi’s ‘Solutions and Open Challenges for the Symbol Grounding Problem’”.多梅尼科·帕里西(Domenico Parisi)建議用神經(jīng)機(jī)器人來(lái)模擬符號(hào)接地。如何把語(yǔ)言的學(xué)習(xí)和頭腦的神經(jīng)激活模式相聯(lián)系，如果可以聯(lián)系起來(lái)，那么它們是怎樣聯(lián)系的，這些都是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。米勒列出了符號(hào)接地的四個(gè)問(wèn)題：(1)一個(gè)純粹計(jì)算的心智是如何獲得有意義的符號(hào)的？(2)我們?nèi)绾文苁褂?jì)算機(jī)器人表現(xiàn)正確的語(yǔ)言行為？(3)我們?nèi)绾文茉谌斯び?jì)算智能體中解釋和再生意義的行為能力和功能？(4)物理現(xiàn)象是如何產(chǎn)生意義的？前兩個(gè)問(wèn)題是誤導(dǎo)性的，第一個(gè)問(wèn)題不能解決，第二個(gè)問(wèn)題不涉及接地。后兩個(gè)問(wèn)題類似于查爾莫斯意識(shí)的易問(wèn)題和難問(wèn)題。第四個(gè)問(wèn)題是不可解的，第三個(gè)問(wèn)題包括了坎杰洛西的三個(gè)子問(wèn)題。他懷疑這個(gè)問(wèn)題是否就是一個(gè)孤單的和完全智能的智能體試圖獲得基本符號(hào)，然后轉(zhuǎn)換為接地，最后再和其他智能體交流的問(wèn)題。[注]Stevan Harnad, Luc Steels, Tony Belpaeme, Carol J. Madden, Stéphane Lallée, Peter Ford Dominey, Stephen J. Cowley, Juyang Weng, Alberto Greco, Barbara Giolito, Domenico Parisi, Vincent C. Müller, Angelo Loula, Jo?o Queiroz, Ricardo Gudwin and Angelo Cangelosi，“Research Commentaries on Cangelosi’s ‘Solutions and Open Challenges for the Symbol Grounding Problem’”.安吉洛·勞拉(Angelo Loula)、若昂·奎伊羅斯(Jo?o Queiroz)和里卡多·古德溫(Ricardo Gudwin)建議，符號(hào)接地問(wèn)題要解決怎么從指號(hào)過(guò)程過(guò)渡到符號(hào)過(guò)程，怎么從圖符的(Iconic)過(guò)程發(fā)展到指號(hào)過(guò)程，符號(hào)是如何接地于圖像的，其中也包括了坎杰洛西的第二個(gè)挑戰(zhàn)，所有這些仍是未解之謎。[注]Stevan Harnad, Luc Steels, Tony Belpaeme, Carol J. Madden, Stéphane Lallée, Peter Ford Dominey, Stephen J. Cowley, Juyang Weng, Alberto Greco, Barbara Giolito, Domenico Parisi, Vincent C. Müller, Angelo Loula, Jo?o Queiroz, Ricardo Gudwin and Angelo Cangelosi，“Research Commentaries on Cangelosi’s ‘Solutions and Open Challenges for the Symbol Grounding Problem’”.

還有一些學(xué)者認(rèn)為，符號(hào)接地問(wèn)題并不存在，如羅伯特·卡明斯(Robert Cummins)就認(rèn)為整個(gè)符號(hào)接地問(wèn)題的討論是一個(gè)錯(cuò)誤，因?yàn)樾睦肀碚鞑皇欠?hào)，人頭腦中只有心理表征。[注]Krystyna Bielecka, “Why Taddeo and Floridi did not solve the symbol grounding problem”.巴特爾斯(A. Bartels)也有類似的觀點(diǎn)。[注]A. Bartels, “Defending the structural concept of representation”, Theoria, 2006, 21, pp. 7-19.但是有很多哲學(xué)家對(duì)表征仍然持否認(rèn)的態(tài)度，表征是怎么來(lái)的仍是一個(gè)問(wèn)題。即便有表征存在，我們?nèi)匀灰媾R表征和符號(hào)之間的關(guān)系問(wèn)題，所以并不能因此否定符號(hào)接地問(wèn)題的存在。

從語(yǔ)言哲學(xué)的角度解決符號(hào)接地問(wèn)題就是提出一個(gè)完整的意義理論，現(xiàn)在比較好的意義理論是戴維森和達(dá)米特的意義理論，但是這些理論只是停留在綱領(lǐng)階段，并不是完整的理論。他們的理論都是反心理主義的，沒(méi)有很好地解決符號(hào)接地問(wèn)題，也很少有證據(jù)表明這些理論對(duì)人學(xué)習(xí)語(yǔ)言起到切實(shí)的指導(dǎo)作用。分析哲學(xué)家的意義理論缺乏對(duì)意義本身的認(rèn)識(shí)論研究，所以心靈哲學(xué)家就要解決這一問(wèn)題，如塞爾就用意向性來(lái)解釋語(yǔ)言的意義?？墒?，按照塞爾的理論解決符號(hào)接地問(wèn)題需要解決意識(shí)難題，這是一個(gè)更大的挑戰(zhàn)。

四、符號(hào)接地問(wèn)題可能的解決策略

由前述論證可知，符號(hào)接地問(wèn)題的根本解絕不是一蹴而就的，必須分步驟進(jìn)行，這個(gè)解決過(guò)程同時(shí)伴隨著人工智能的進(jìn)步和心理學(xué)、腦神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展。符號(hào)接地問(wèn)題可以有不同的版本，也可以分解為不同的子問(wèn)題，我們應(yīng)該區(qū)分不同版本的符號(hào)接地，并針對(duì)各個(gè)子問(wèn)題分門(mén)別類地一步步推進(jìn)。

前文已經(jīng)提到符號(hào)接地問(wèn)題的最強(qiáng)版本等價(jià)于意識(shí)難題。語(yǔ)言的意義和人類的意識(shí)有密切的關(guān)系，離開(kāi)了人類意識(shí)也就無(wú)所謂語(yǔ)言的意義，可是意識(shí)難題并不是可以輕易解決的。在理解人類的意識(shí)之前，我們首先應(yīng)該理解動(dòng)物的意識(shí)。動(dòng)物有意識(shí)嗎？哲學(xué)家們對(duì)此有大量的爭(zhēng)論，科學(xué)家進(jìn)行了大量研究，初步的結(jié)論是動(dòng)物也有意識(shí)，甚至可以理解人類的語(yǔ)言。[注]R·理查德·彼得：《探索動(dòng)物意識(shí)的科學(xué)禁區(qū)》，沈農(nóng)夫譯，《資源與人居環(huán)境》2010年第5期；Donald R.Griffin，Gayle B .Speck，“New evidence of animal consciousness”，Animal Cognition，2004，Vol.7(1)；B.Edelman David，K.Seth Anil，“Animal consciousness：a synthetics approach”，Trends in Neuroscience，2009,32.意識(shí)是怎樣產(chǎn)生的一直是哲學(xué)探討的一個(gè)主題，最終有待于腦神經(jīng)科學(xué)的研究來(lái)揭示，從這里不難理解腦神經(jīng)科學(xué)的一部分研究也是解決符號(hào)接地問(wèn)題的一個(gè)方面。也有人認(rèn)為，人類之所以有語(yǔ)言是因?yàn)槿四X比動(dòng)物腦更發(fā)達(dá)。如果動(dòng)物有意識(shí)而沒(méi)有進(jìn)化出語(yǔ)言，說(shuō)明意識(shí)是語(yǔ)言產(chǎn)生的必要條件而不是充分條件。我們還需要研究語(yǔ)言產(chǎn)生的充分條件，研究人腦和動(dòng)物腦的區(qū)別，這也依賴于腦神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展。從哲學(xué)的角度看，我們需要總結(jié)自然科學(xué)的新成就，提出理論來(lái)指導(dǎo)符號(hào)接地問(wèn)題的解決。意識(shí)難題不是一下能夠解決的，根據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)發(fā)展水平，我們只能針對(duì)比較弱的符號(hào)接地問(wèn)題進(jìn)行解決。筆者認(rèn)為，可以把符號(hào)接地問(wèn)題區(qū)分為人為的接地和自生的接地，前文提到的導(dǎo)出的接地屬于前者，非導(dǎo)出的接地屬于后者。然后再把每種情況進(jìn)行更細(xì)致的劃分，分別考察不同情形的符號(hào)接地。

人為的符號(hào)接地，就是人為地賦予符號(hào)以意義從而使符號(hào)接地。人類思維是有意向性的，人類說(shuō)出語(yǔ)言的時(shí)候也是伴隨有意識(shí)內(nèi)容的(無(wú)意識(shí)地胡說(shuō)八道除外)，再抽象的符號(hào)也可以看作感性的東西，人們使用符號(hào)時(shí)總會(huì)自然地使它接地。人類賦予抽象的符號(hào)系統(tǒng)以意義，給機(jī)器使用的人工語(yǔ)言以意義，可以看作完成了符號(hào)接地。人工智能中計(jì)算主義主張通過(guò)物理系統(tǒng)可以使符號(hào)系統(tǒng)變得有意義，這可以看作是實(shí)現(xiàn)了符號(hào)系統(tǒng)的人為的接地，因?yàn)槲锢硐到y(tǒng)沒(méi)有意識(shí)，這種意義仍是人們給予的意義而不是物理系統(tǒng)自己生成的意義。早期的認(rèn)知科學(xué)主張語(yǔ)法和語(yǔ)義是統(tǒng)一的，通過(guò)表征的方式使符號(hào)有意義，實(shí)際上是預(yù)設(shè)了符號(hào)的意義，也就是人為地使符號(hào)接地。賦予符號(hào)系統(tǒng)以意義，我們每個(gè)單個(gè)的人都可以完成，比如，對(duì)一個(gè)抽象的邏輯系統(tǒng)賦予直觀的語(yǔ)義。單個(gè)的人賦予符號(hào)系統(tǒng)意義要依賴已有的有意義的知識(shí)系統(tǒng)，還要求符號(hào)系統(tǒng)符合嚴(yán)密的邏輯規(guī)則。還有一種賦予符號(hào)系統(tǒng)以意義的方式，就是通過(guò)群體互動(dòng)的方式。根據(jù)意義的使用理論，知道一個(gè)符號(hào)的意義就是知道如何使用它。要知道如何使用符號(hào)，需要人和人之間交流的過(guò)程。人和人之間的交流是使用符號(hào)的目的，也是符號(hào)獲得意義的手段。比如，有些抽象難懂的知識(shí)需要在課堂上通過(guò)師生的互動(dòng)才能弄明白，古希臘哲學(xué)家通過(guò)對(duì)話的方式傳授知識(shí)。

人為的符號(hào)接地是比較容易而自然的，比較困難的是自生的接地，即讓機(jī)器人或符號(hào)系統(tǒng)自己產(chǎn)生出意義來(lái)，本文所討論的主要是這種接地。實(shí)現(xiàn)自生的接地我們至少需要面對(duì)坎杰洛西提出的三個(gè)問(wèn)題的第二和第三個(gè)問(wèn)題，以及坎杰洛西提出的九個(gè)問(wèn)題，筆者對(duì)此嘗試給予初步的回答如下：(1)在認(rèn)知機(jī)器人學(xué)研究中，符號(hào)接地問(wèn)題及其子問(wèn)題是否還是關(guān)鍵的問(wèn)題，依賴于對(duì)符號(hào)接地問(wèn)題的理解。如果要造出有自我意識(shí)的機(jī)器人，就需要解決強(qiáng)版本的符號(hào)接地問(wèn)題。如果只造出作為人類工具的機(jī)器人，只需要人為的符號(hào)接地問(wèn)題就可以了。一些人聲稱符號(hào)接地問(wèn)題已經(jīng)解決，但是我們還不能建造出像小孩那樣學(xué)習(xí)語(yǔ)言的機(jī)器人，這是因?yàn)槿藗兡壳爸粚?duì)較低版本的符號(hào)接地問(wèn)題給出初步的答案，還沒(méi)有解決更困難的問(wèn)題。(2)指號(hào)交流系統(tǒng)向像語(yǔ)言這樣的完全符號(hào)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變的過(guò)程可能是人腦特有的功能，是人和動(dòng)物區(qū)別的一個(gè)標(biāo)志，其物質(zhì)基礎(chǔ)是人腦和動(dòng)物腦的差異。從指號(hào)(或標(biāo)簽)到符號(hào)(或話語(yǔ))的轉(zhuǎn)換可能是突然的，因?yàn)檫@需要某種抽象思維的能力，還要在交流過(guò)程中才能達(dá)成。在語(yǔ)言產(chǎn)生理論中和在發(fā)展研究中，語(yǔ)言中理性的規(guī)則是容易模擬的，而感情因素如何影響語(yǔ)言進(jìn)化還不清楚，因此還應(yīng)該包括在語(yǔ)言進(jìn)化的機(jī)器人技術(shù)模型之中。(3)在智能體或機(jī)器人語(yǔ)言學(xué)習(xí)或進(jìn)化研究中，仍有各種方法在實(shí)踐上不考慮接地過(guò)程，而是僅僅使用符號(hào)方法定義意義和話語(yǔ)。這些符號(hào)方法可以看作人工智能的符號(hào)主義路線，其對(duì)應(yīng)的語(yǔ)言學(xué)理論就是喬姆斯基的轉(zhuǎn)換生成語(yǔ)法。喬姆斯基的理論只是一種假說(shuō)，他提出的一些原則難以被證實(shí)也難以被證偽，不能說(shuō)它因?yàn)椴荒鼙蛔C偽就是正確的。符號(hào)主義人工智能為人類刻畫(huà)智能提供了一個(gè)可行的策略，比其他策略更可靠、更易于實(shí)現(xiàn)，但是它總會(huì)有些剛性，無(wú)法達(dá)到人類思維的水平，只可能無(wú)限逼近。當(dāng)然這種策略為我們理解人類的認(rèn)知給出了重要貢獻(xiàn)。由此可以說(shuō)，并不是所有語(yǔ)言學(xué)習(xí)模型都應(yīng)該只建立在接地機(jī)制上，但通過(guò)(自生的)接地機(jī)制也是一個(gè)重要的選項(xiàng)。(4)符號(hào)接地問(wèn)題對(duì)于理解人類認(rèn)知是否只是非重要的副現(xiàn)象，依賴于符號(hào)接地問(wèn)題是否涉及意識(shí)難題。強(qiáng)版本的符號(hào)接地涉及對(duì)意識(shí)的研究，因?yàn)槿祟惖恼Z(yǔ)言行為也可能是無(wú)意識(shí)的，一些理論認(rèn)為理解語(yǔ)言只需要理解語(yǔ)言規(guī)則，那么按照這類觀點(diǎn)，意識(shí)只是一種副現(xiàn)象，符號(hào)接地對(duì)于人類認(rèn)知也就是一種副現(xiàn)象。但是筆者認(rèn)為，人類(和其他動(dòng)物)進(jìn)化出意識(shí)說(shuō)明意識(shí)并不完全是副現(xiàn)象，否則人類也沒(méi)有創(chuàng)造性了。符號(hào)接地問(wèn)題研究的一個(gè)主要內(nèi)容是在機(jī)器人學(xué)語(yǔ)言模型中使用和識(shí)別嬰兒學(xué)習(xí)語(yǔ)言的特殊能力，但不僅僅如此，比如我們還要探討為什么成年人使用符號(hào)時(shí)總是伴隨著意義。(5)能刻畫(huà)從具體形象到抽象符號(hào)轉(zhuǎn)換的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)可以構(gòu)成引起符號(hào)接地爭(zhēng)論的關(guān)鍵，因?yàn)檎Z(yǔ)言學(xué)習(xí)能力體現(xiàn)為能掌握符號(hào)。人類的意識(shí)在語(yǔ)言進(jìn)化中的作用，人類何以能迅速地把具體的形象自然地和抽象符號(hào)聯(lián)系起來(lái)，這其中的原理和思想似乎還有待于探討。(6)表征問(wèn)題只是問(wèn)題的一部分，不是關(guān)鍵問(wèn)題，因?yàn)樗A(yù)設(shè)了語(yǔ)義的存在而沒(méi)有探討語(yǔ)義是如何形成的。純粹的感覺(jué)運(yùn)動(dòng)模型方法似乎是一種行為主義方法，可以不要求內(nèi)在的表征。(7)對(duì)于如美、幸福和時(shí)間這樣的抽象概念的接地，我們需要研究人類更為抽象的能力，但是人為的符號(hào)接地不需要。(8)功能詞和數(shù)量詞接近于中世紀(jì)的非范疇詞，這些詞更為抽象，應(yīng)該接地在一般范疇詞語(yǔ)之上。(9)我們應(yīng)該結(jié)合腦神經(jīng)科學(xué)的研究成果，通過(guò)語(yǔ)言具身的經(jīng)驗(yàn)考察來(lái)模仿接地現(xiàn)象研究，揭示具身經(jīng)驗(yàn)在語(yǔ)言進(jìn)化和概念形成中的作用機(jī)理。具身認(rèn)知比傳統(tǒng)的認(rèn)知更能揭示語(yǔ)言進(jìn)化的機(jī)制。以上只是筆者為前一部分提出的挑戰(zhàn)提供的初步理論思考，要使問(wèn)題切實(shí)解決，還需要多學(xué)科的合作。

五、結(jié)語(yǔ)

計(jì)算機(jī)使用人工語(yǔ)言，其思維能力在某些方面超過(guò)人類，由此不難想象人工智能研究中的符號(hào)主義主張可以通過(guò)人工語(yǔ)言來(lái)達(dá)到對(duì)智能的刻畫(huà)。但是計(jì)算機(jī)程序都是人為設(shè)定好的，要使計(jì)算機(jī)像人一樣真正思維，僅僅靠構(gòu)建符號(hào)邏輯系統(tǒng)顯然是令人懷疑的，因?yàn)槿藗冞€沒(méi)有制造出一臺(tái)能完全通過(guò)圖靈測(cè)試的機(jī)器人(盡管有人這樣聲稱)。人工智能還有很多問(wèn)題沒(méi)有很好地解決，比如自然語(yǔ)言理解問(wèn)題。由于計(jì)算機(jī)只是語(yǔ)法的操作，它無(wú)法有意義地使用語(yǔ)言，因此很難像人一樣完成雙語(yǔ)互譯。再高明的機(jī)器在某些方面也比不上低等動(dòng)物，更無(wú)法和人相比。人的感情、直覺(jué)等非理性因素對(duì)語(yǔ)言學(xué)習(xí)有重要作用，不是純粹的符號(hào)能直接刻畫(huà)的。因此，要實(shí)現(xiàn)人工智能的突破，需要解決符號(hào)接地問(wèn)題。自上而下的(Top-down)符號(hào)接地問(wèn)題比自下而上地(Bottom-up)構(gòu)建邏輯語(yǔ)言要復(fù)雜得多，涉及眾多學(xué)科，面臨很多挑戰(zhàn)。從弗雷格開(kāi)始邏輯學(xué)家就把心理的東西和邏輯的東西區(qū)分開(kāi)來(lái)，導(dǎo)致心理學(xué)研究和邏輯學(xué)、哲學(xué)研究長(zhǎng)期以來(lái)無(wú)法聯(lián)系起來(lái)。沿著符號(hào)主義路線，解決人工智能問(wèn)題可以不研究心理問(wèn)題，可是這僅僅是一種選擇和主張，并不能排除其他選項(xiàng)。符號(hào)主義對(duì)有些問(wèn)題并沒(méi)有給出很好的解決，而近年來(lái)屬于聯(lián)結(jié)主義的深度學(xué)習(xí)理論卻能刻畫(huà)出很高的智能，這是由于它更為接地。符號(hào)接地問(wèn)題迄今提出的解決方案都不令人滿意或受到批判，但是無(wú)論如何這些方案都是一種積極的進(jìn)展。符號(hào)接地問(wèn)題仍然面對(duì)很多難題，可以說(shuō)，心靈哲學(xué)、心理學(xué)和腦神經(jīng)科學(xué)的研究成果都可以用于符號(hào)接地問(wèn)題的解決。這一問(wèn)題的研究意義重大，它或許可以最終解決，或許只能部分地解決，或許只能解決它的“易”版本，無(wú)論如何我們都會(huì)有很大收獲：這不僅推進(jìn)了人工智能和認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展，也將為哲學(xué)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。