杜 雅 君， 魏 屹 東

(山西大學(xué) 哲學(xué)社會學(xué)學(xué)院，山西 太原 030006)

符號和符號操作是貫穿認(rèn)知科學(xué)的主線，計(jì)算的實(shí)現(xiàn)離不開符號。一旦將認(rèn)知比作計(jì)算，就等于說認(rèn)知是精確符號操作的結(jié)果，心智狀態(tài)等同于符號結(jié)構(gòu)。隨著身體、情境、主體性和環(huán)境互動的“4E+S新研究綱領(lǐng)”的興起，這種依賴符號操作的認(rèn)知主義遭到一些哲學(xué)家的拒斥，尤其是塞爾以 “中文屋”思想實(shí)驗(yàn)來說明，按規(guī)則操作的符號無法獲得意義的問題。如何使任意的、無意義的符號表征產(chǎn)生意義，就成為人工智能亟需解決的問題。哈納德(Stevan Harnad)提出的“符號入場”(symbol grounding)是一個補(bǔ)救措施，即將符號與低級感覺運(yùn)動過程相連接，實(shí)現(xiàn)符號從抽象到具象的轉(zhuǎn)化，從而讓無所依憑的符號進(jìn)入認(rèn)知的場地，使計(jì)算操作中的符號具有意義[1]。本文從“符號入場”問題入手，追溯其根源，理清其內(nèi)涵，分析實(shí)現(xiàn)符號入場的可能路徑,最后提出自語境化角度的可能解釋。

一、“符號入場”問題的形成

“符號入場”問題發(fā)端于語詞的指稱與意義問題。邏輯學(xué)家弗雷格首先區(qū)分了語詞的指稱與意義[2]。專有名詞是最明顯的例子，如“托尼·布萊爾”“2004年英國首相”“切麗·布萊爾的丈夫”，這些概念的指稱對象相同，但意義不同。在一定程度上，所指稱的語詞的意義是有規(guī)則和特性的，使用者必須能夠成功分辨出它所指的對象[2]?！?004年英國首相” “切麗·布萊爾的丈夫”更像是將意義罩上了一層薄紗，這些語詞為辨識指稱對象設(shè)定了簡單的規(guī)則：“找出2004年擔(dān)任英國首相的人是誰”“誰是切麗的現(xiàn)任丈夫”。但這并不能解決規(guī)則的組成部分的意義問題(“英國”“期間”“現(xiàn)任”“首相”“切麗”“丈夫”)，以及如何挑選指稱對象的問題。而“托尼·布萊爾”所指稱的對象則不存在這個遞歸成分問題。如果意義是為辨識指稱而設(shè)立的規(guī)則，使語詞未明確的指稱變得更精確，對于不可分解的部分如個體的專有名詞的規(guī)則是什么。大腦需要掌握執(zhí)行規(guī)則的“專有技術(shù)”來準(zhǔn)確地分辨出語詞的隱含指稱。因此，狹義地講，如果將詞義視為辨別指稱對象的方式，那意義就在我們的腦中；廣義來說，意義不僅是指稱對象本身，還包括其辨別方式。如果“托尼·布萊爾” 這個詞屬于實(shí)體本身，就可以利用詞辨識它的指稱對象，而詞的延伸意義既包含了實(shí)體辨識指稱對象的方式，也包含指稱對象本身。這樣，一個具有因果關(guān)系的“腦”由“腦所內(nèi)含的語詞”、“腦所外指的對象”以及內(nèi)外相連所需要的“處理過程”構(gòu)成。

然而，如果詞所發(fā)源的“實(shí)體”不是腦，而是一張紙或電腦屏幕，那它的意義如何產(chǎn)生？針對符號的意義問題，皮爾士提出了著名的三元符號模型[3]。根據(jù)此模型，意義的呈現(xiàn)指示過程，是解釋者、符號、客體3者構(gòu)成的一個無限循環(huán)的符號過程。人工智能研究者重新將皮爾士的觀點(diǎn)應(yīng)用于解決人工智能中的表征與意義問題，在理解符號過程中涉及入場、感覺和意向性問題，形成了以解釋系統(tǒng)狀態(tài)如何能夠獲得內(nèi)在于系統(tǒng)中的原初語義為主要目的的“符號入場”問題。

“符號入場”問題對以計(jì)算主義為基本假定的認(rèn)知范式——認(rèn)知的心智過程是對心智表征的句法結(jié)構(gòu)的操作——構(gòu)成了挑戰(zhàn)。薩伽德則將第一代認(rèn)知科學(xué)的綱領(lǐng)稱之為“表征-計(jì)算的心智理解模式”，即“對心智最好的理解就是將其視作心智中的表征結(jié)構(gòu)以及在這些結(jié)構(gòu)上的計(jì)算程序”[4]。根據(jù)計(jì)算主義，認(rèn)知是一種計(jì)算，而計(jì)算是形式化的符號操作：操作的規(guī)則是基于符號的形狀而非意義。根據(jù)這種觀點(diǎn)，在解釋有關(guān)人腦如何辨識所指稱對象時，也會完全采取計(jì)算的方法。本質(zhì)上，計(jì)算理論是計(jì)算機(jī)的一種運(yùn)算法則，旨在為操作符號制定一系列規(guī)則。這些運(yùn)算法則是“分布式”的，即無論運(yùn)算規(guī)則以何種方式運(yùn)行，也無論硬件是什么成分，它都會完成運(yùn)算。執(zhí)行計(jì)算的動態(tài)系統(tǒng)的物理成分與計(jì)算本身無關(guān)，因?yàn)橛?jì)算是純形式的，任何硬件都可以完成計(jì)算任務(wù)。從計(jì)算角度來說，計(jì)算機(jī)算法的所有物理實(shí)現(xiàn)都是等價的、可計(jì)算的，計(jì)算機(jī)可執(zhí)行任何計(jì)算。大腦能夠?qū)斎氲囊饬x進(jìn)行處理，而一旦計(jì)算主義找到合適的算法，計(jì)算機(jī)也能對意義做同樣的處理，處理工具就是運(yùn)算規(guī)則。

問題是，我們?nèi)绾沃獣运惴ㄟm用與否？答案是它必須能夠通過“圖靈測試”，也就是能夠以對方無法辨認(rèn)的方式與人像網(wǎng)友一樣通信。這種觀點(diǎn)既造就了第一代認(rèn)知科學(xué)的輝煌，也限制了它的進(jìn)一步發(fā)展。在計(jì)算主義范式下，符號系統(tǒng)就是所有符號和操作規(guī)則的集合。符號的意義可以得到系統(tǒng)的解釋，但其形狀和意義的關(guān)系卻是任意的。為了反駁人腦只是一部進(jìn)行著信息處理的計(jì)算機(jī),只要有恰當(dāng)?shù)某绦虮憧烧_地模擬人腦的運(yùn)行機(jī)制這種觀點(diǎn)，塞爾認(rèn)為即使通過了圖靈測試，計(jì)算機(jī)也無法具有等同于人的智能，恰當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)程序仍然不同于自然語言，無法提取符號結(jié)構(gòu)的語義內(nèi)容[5]。因此，計(jì)算機(jī)只具有對符號串進(jìn)行規(guī)則操作的能力，而不具有理解能力。在我們看來，人類特有的心理狀態(tài),如意向性、主觀性和理解力等,是永遠(yuǎn)不可能由計(jì)算機(jī)程序模仿并復(fù)寫的,即使所設(shè)計(jì)出的程序足夠智能，但智能不是意識。因?yàn)槌绦蛩僮鞯姆栃螒B(tài)是任意的，符號本身是無意義的，系統(tǒng)中的形式符號的意義表征和語義解釋并非內(nèi)在于系統(tǒng)，而是寄生于外在解釋者。至此，符號能否自動生成語義以及語義的基礎(chǔ)等問題，就成為人工智能哲學(xué)中集中探討的內(nèi)容。于是，基于對計(jì)算主義局限性的反思，“符號入場”問題應(yīng)運(yùn)而生。塞爾的“中文屋論證”則推動了“符號入場”問題的提出。

二、“符號入場”問題的內(nèi)涵分析

計(jì)算主義在認(rèn)知心理學(xué)中表現(xiàn)為認(rèn)知主義，“符號入場”問題也因此與認(rèn)知主義相關(guān)。眾所周知，行為主義反對內(nèi)省主義將隱藏在行為之下的不可觀察過程稱為心理學(xué)的研究對象，指出行為產(chǎn)生于直接單向的信息處理，由感覺輸入形成表征再產(chǎn)生行為,可觀察的行為是內(nèi)在刺激-反應(yīng)的結(jié)果。隨著認(rèn)知主義的興盛，心理學(xué)變得更像是一門經(jīng)驗(yàn)科學(xué)，使得對行為下潛藏的不可觀測過程的研究得以可能。然而，認(rèn)知主義卻再次將內(nèi)在心理過程推向黑洞，心智被看作符號系統(tǒng)，一組以明確規(guī)則為操作基礎(chǔ)的任意的物理符號，認(rèn)知被視為符號操作。符號操作產(chǎn)生復(fù)雜行為的可能性已在人工智能領(lǐng)域得到驗(yàn)證。符號的規(guī)則化組合和重組形成基本符號和復(fù)合符號的字符串，支配物理符號和符號串的規(guī)則是以純符號而非內(nèi)容為基礎(chǔ)的句法操作。整個符號系統(tǒng)包括基本符號、復(fù)合符號、句法操作和句法規(guī)則，以及規(guī)則對符號進(jìn)行語義解釋和意義指派。

心智符號模型的支持者福多和派利夏恩認(rèn)為，心理現(xiàn)象是對符號串的提取，符號化的規(guī)則是獨(dú)立于具體物理實(shí)現(xiàn)的，執(zhí)行的獨(dú)立性是認(rèn)知現(xiàn)象與普通物理現(xiàn)象以及解釋之間的關(guān)鍵區(qū)別[6]。符號規(guī)則是系統(tǒng)的一部分，具有可分解性，應(yīng)用和操作是純形式的，并且整個系統(tǒng)必須在語義上是可解釋的。這種“模塊化”缺乏構(gòu)成整個系統(tǒng)的必備條件，并不具有系統(tǒng)性。因此，語義解釋必須加上明確的表征、句法操作性和符號的系統(tǒng)性。這些標(biāo)準(zhǔn)顯然都不是任意的，如果削弱其中任何一項(xiàng)，便失去表征一個自然化范疇的資格，切斷與計(jì)算的形式理論的聯(lián)系，徒然留下符號化這一不明確的隱喻。我們認(rèn)為，符號是一個自組織的閉合系統(tǒng)，只有將符號化系統(tǒng)和感覺運(yùn)動系統(tǒng)混合才能夠?qū)崿F(xiàn)符號的“入場”，而符號的可靠性依賴于內(nèi)部符號與外部指稱對象的實(shí)質(zhì)性關(guān)聯(lián)。

然而，認(rèn)知主義在促進(jìn)“符號入場”的同時也抑制了它。哈納德基于“中文屋論證”提出了“符號入場”思想實(shí)驗(yàn)[7]338。他假設(shè)一個人工主體(artificial agent)在不了解符號意義的情況下，能夠成功地按照句法操作符號，類似于外國人通過中文字典學(xué)習(xí)漢語。盡管符號是有意義的，但物理形態(tài)和句法屬性通常無法自動與語義相連。當(dāng)人工主體能夠產(chǎn)生自動的語義功能，將符號與環(huán)境自動連接，這就實(shí)現(xiàn)了“符號入場”，即讓無所依憑的符號進(jìn)入認(rèn)知的場地，并找到某個符號之所以擁有某個意義的根據(jù)。哈納德指出，內(nèi)在解釋性是心智的關(guān)鍵所在，獨(dú)立的形式符號系統(tǒng)的機(jī)制類似于以漢語字典為工具學(xué)習(xí)漢語，字典中的某一字、形,通過其他相似的字形得到解釋，某一符號通過系統(tǒng)中其他的符號得到說明。其結(jié)果是，在不借助已知具體的符號形式知識情況下，系統(tǒng)無法辨別符號。

智能機(jī)自身是否具有使符號入場的能力，也是“中文屋論證”的核心問題，即使機(jī)器能夠完成符號的輸入輸出任務(wù)，也并不代表它懂得符號的意義?！胺柸雸觥眴栴}引起的是更為實(shí)際的問題：純粹的符號系統(tǒng)在解決問題時，是否需要高度智能和深層理解；能否區(qū)分不同符號之間的差別，如核武器和生化武器，斑馬和馬[8]。這類似于心智的純符號模型：如何走出符號/符號循環(huán)，符號的意義之基礎(chǔ)不只是無意義的符號，這些都是“符號入場”問題必然要涉及的。

顯然，符號入場的關(guān)鍵是解決符號如何獲得意義的問題。對意義產(chǎn)生問題的分析有兩個維度：一是意義是內(nèi)在的還是習(xí)得的；二是計(jì)算機(jī)操作的符號是否具有意義。這表現(xiàn)為語義先天論和語義后天論。先天論認(rèn)為，對有意義的符號進(jìn)行操作時，符號的意義先存于系統(tǒng)之中，如“思想語言”假設(shè)認(rèn)為，思維就是對心智表征的計(jì)算，“無表征不計(jì)算”[9]。我們認(rèn)為，思想語言的主要功能就是操作有意義的符號，這就預(yù)設(shè)了系統(tǒng)中的符號具有意義。換言之，系統(tǒng)中有意義的符號是思想語言能夠運(yùn)行的前提。如果新生嬰兒的認(rèn)知是在思想語言之內(nèi)的，有意義的符號必定是與生俱來的。后天論則指出，以句法規(guī)則為基礎(chǔ)的計(jì)算無法產(chǎn)生意義，“中文屋論證”已經(jīng)有力地說明，即使不懂中文符號意義的塞爾，仍然能夠順利地執(zhí)行程序任務(wù)——輸入符號、操作規(guī)則，再通過圖靈測試加以檢驗(yàn)。無論是塞爾還是計(jì)算機(jī)，都像是紙張上無根據(jù)的語詞，頭腦中并無有意義的語詞。在這種情況下(中文的圖靈測試)，頭腦中的語詞并不是自覺地具有意義，而是與紙張上的語詞一樣具有無效性。如果塞爾是正確的，紙張上的語詞和電腦程序運(yùn)行的符號都是無意義的，不管腦內(nèi)是否有意義產(chǎn)生，都不能獨(dú)立地完成計(jì)算，而大腦如何執(zhí)行意義呢？我們不得而知。

三、“符號入場”問題已有解決進(jìn)路的困境

目前，解決“符號入場”問題主要有3個路徑：表征主義、半表征主義和無表征主義。它們的闡釋中存在一個共同預(yù)設(shè)：零語義承諾條件。人工主體系統(tǒng)中并沒有預(yù)先安置任何語義資源使符號具有意義，因此，符號意義不是內(nèi)在的；而外在解釋者也沒有負(fù)載任何語義資源，符號意義也不是外在的；人工主體是自身通過計(jì)算、句法、程序、感知等能力，使符號獲得意義。從這種意義上說，盡管主體是人工的，解決“符號入場”問題時仍遵循了自然主義原則，零語義承諾條件就是一個衡量的標(biāo)準(zhǔn)[10]421-422。

問題是，人工主體不借助人能夠使符號獲得意義？它擁有的計(jì)算、句法、程序、感知能力是內(nèi)在的？我們認(rèn)為人工主體的這些能力是以人的存在為前提的。沒有人就不會有人工主體，更遑論其能力了。因此, 表征主義、半表征主義和無表征主義的進(jìn)路是以人的存在為前提的，只是在表述時人被遮蔽了。

根據(jù)表征主義，人工主體所使用符號的意義，主要來自其概念化和范疇化的表征。具體來說，人工主體從知覺數(shù)據(jù)中獲得突出特征，并從中抽象出數(shù)據(jù)集作為識別范疇化和概念化表征內(nèi)容的依據(jù)，最后利用這些表征為符號確立意義。也就是“符號入場”通過概念化符號來實(shí)現(xiàn)，但誰讓符號概念化的？是人還是人工主體？

哈納德嘗試從表征主義解決“符號入場”。他將純符號運(yùn)算的筆友式圖靈測試發(fā)展為機(jī)器人式圖靈測試，構(gòu)建符號-動覺(hybrid symbolic/sensorimotor)混合模型，使符號表征建立在自下而上的非符號表征之中，即非符號-符號混合系統(tǒng)(hybrid non-symbolic/symbolic system)[7]344-345。也就是說，符號表征是建立在圖像化表征、范疇化表征兩種非符號表征基礎(chǔ)之上的。圖像化表征(iconic representation)是辨別輸入的基礎(chǔ)，與實(shí)際物體具有內(nèi)在相似性的圖像被投射到感覺表面，根據(jù)圖像呈現(xiàn)出的相似和區(qū)別，做出相同或不同的判斷。為了更好地識別物體，以投射的圖像中不變的特征為原則，對圖像進(jìn)行歸類，就形成了范疇化知覺(categorical perception)。圖像化表征和范疇化知覺均屬于感覺的、非符號表征，前者以圖像的形式描繪類似的感覺投射，后者則是以感覺投射的形狀及特征為對象，達(dá)到區(qū)別非范疇成員的目的。從終端客體、類似的感覺投射到獲取內(nèi)在變化，二者與客體是純粹的因果關(guān)系，依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用而形成的，并沒有觸及語義層面的問題[11]。可以看出，僅僅借用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)并不能夠產(chǎn)生符號表征，人工主體也不具有符號化能力。

顯然，哈納德的混合模型是按照句法原則操作符號，旨在為符號尋找語義基礎(chǔ)。然而這并沒有克服符號系統(tǒng)和聯(lián)結(jié)系統(tǒng)的局限性。我們認(rèn)為原因有二：其一，在一個純符號模型中，符號與指稱之間的關(guān)聯(lián)仍然是缺失的；其二，盡管通過知覺數(shù)據(jù)和范疇化知覺中的不變特征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建立起符號和指稱的連接，但符號并不能產(chǎn)生內(nèi)在的、系統(tǒng)的解釋。事實(shí)上，混合模型預(yù)設(shè)了人工主體具有范疇化和識別物體的能力，能夠發(fā)現(xiàn)感覺投射中不變的特性，但其范疇化和識別能力必須依賴于外部解釋者。因此，混合模型實(shí)質(zhì)上預(yù)設(shè)了人工主體具有對語義資源的利用能力，它并未滿足零語義承諾條件。

為了克服混合模型的缺陷，梅奧(Mayo)提出人工主體的功能模型，旨在證明人工主體具有從具體概念到抽象概念轉(zhuǎn)換的能力，表征的功能化組織能解決符號的入場問題[10]427。他認(rèn)為人工主體與環(huán)境相互接觸并感知數(shù)據(jù)連續(xù)統(tǒng)一體，在數(shù)據(jù)的組織中形成了無數(shù)的范疇，但數(shù)據(jù)并不能說明結(jié)構(gòu)；人工主體必須根據(jù)實(shí)際功能聚集表征，而范疇就是具體任務(wù)的集合；符號是在具體環(huán)境中為解決具體任務(wù)而形成的，根據(jù)不同的功能設(shè)置產(chǎn)生不同的意義。與混合模型相反，功能模型規(guī)避了人工主體所涉及的抽象概念的解釋問題。我們認(rèn)為，梅奧只是使用范疇化和符號表征對符號入場做了語義解釋。如果已經(jīng)假定人工主體具有語義學(xué)功能，就不能認(rèn)為人工主體自身擁有解釋這個語義的資源。顯而易見，這種路徑是負(fù)載語義的，從而使得功能模型難以成立。

桑納(Sun)基于聯(lián)結(jié)主義、符號表征和情境認(rèn)知，提出意向模型來解決符號入場問題[10]428-431。桑納認(rèn)為，在解釋符號表征時，人工主體與環(huán)境的直接接觸是關(guān)鍵所在。在與環(huán)境相互作用的過程中，人工主體的意向能力也得到了發(fā)展。表征并不能象征相應(yīng)的感知客體，而是利用表征代表客體，從而達(dá)到認(rèn)識客體的目的。意向表征包含了客體的特征與目的，人工主體通過學(xué)習(xí)過程解釋這種表征。他區(qū)分了兩種學(xué)習(xí)過程，每種學(xué)習(xí)過程具有不同的處理。第一種學(xué)習(xí)直接在環(huán)境中引導(dǎo)人工主體只依規(guī)則行動，它并不知曉規(guī)則的內(nèi)容，也不需要解釋行為和知覺數(shù)據(jù)的表征，而是基于外部世界的結(jié)構(gòu)和依賴與世界作用的歷史內(nèi)在偏好來操縱智能行為。桑納將這種內(nèi)在標(biāo)準(zhǔn)作為人工主體的第一層意向性，即前表征性，為復(fù)雜意向性的形成奠定了基礎(chǔ)。也就是說，人工主體利用試錯法發(fā)現(xiàn)行為范圍，并獲得最初的數(shù)據(jù)，為第二種學(xué)習(xí)過程提供依據(jù)。第二層意向性利用第一層意向性的數(shù)據(jù)，以功能性方式植根于人工主體的常規(guī)活動來表征概念。盡管功能模型為人工主體建立了具體的結(jié)構(gòu)，但它實(shí)質(zhì)上已經(jīng)違背了零語義承諾條件。

表征主義路徑行不通，半表征主義又如何解釋呢？戴維森(Davidsson)、沃格特(Vogt)、羅森斯坦(Rosenstein)和科恩(Cohen)將人工主體所使用的表征通過基于行為的機(jī)器人來完成。戴維森認(rèn)為，哈納德在解決符號入場問題時留有疑問，即何種學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使符號獲得意義；概念是主體與環(huán)境不斷相互作用過程中循序漸進(jìn)獲得的，人工主體必須具有不斷學(xué)習(xí)的能力，才能夠?qū)?shù)據(jù)歸入到概念之中，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)只擁有判別學(xué)習(xí)框架的能力，并不能根據(jù)內(nèi)容擴(kuò)大適應(yīng)能力，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便不適用于符號入場問題。

戴維森將符號入場問題歸為更容易處理的一般概念表征和機(jī)器學(xué)習(xí)問題[10]432-433。作為混合表征的概念包含3個組成部分：指示符(designator)，用于指示某個范疇的名稱；認(rèn)識表征(epistemological representation)，用于認(rèn)定范疇的實(shí)例；推論表征(inferential representation)，是關(guān)于某范疇及其成員的已知百科知識的集合，用于表述或指認(rèn)非知覺信息。在戴維森的解決方案中，認(rèn)識表征是關(guān)鍵部分。認(rèn)識表征不依賴于聯(lián)結(jié)主義網(wǎng)絡(luò)，只需借助視覺系統(tǒng)便能對知覺數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，從而激活高級的知識結(jié)構(gòu)?；诜柕谋碚鞑⒉皇穷A(yù)先設(shè)定的程序，而是人工主體依據(jù)“經(jīng)驗(yàn)”(觀察學(xué)習(xí)和例證學(xué)習(xí))學(xué)習(xí)而產(chǎn)生的。在我們看來，由于機(jī)器的學(xué)習(xí)尤其是例證學(xué)習(xí)是基于符號表征的，因而也違背了零語義承諾條件。

沃格特將符號入場問題與情境機(jī)器人學(xué)、符號學(xué)定義相結(jié)合，堅(jiān)持從具身認(rèn)知科學(xué)解釋符號的入場[12]。在為動覺活動中的人工主體符號系統(tǒng)尋找基礎(chǔ)的過程中，他將符號入場轉(zhuǎn)變?yōu)槲锢矸柸雸?，將人工主體所使用的符號設(shè)定為動覺活動和環(huán)境數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化組合，通過借助符號學(xué)的符號系統(tǒng)和猜想游戲這兩種概念工具來解決物理符號的入場問題[12]。根據(jù)符號學(xué)，人工主體的符號具有形式、意義和指稱對象3個特征；意義來自符號和解釋過程，形式與指稱對象之間的功能相對應(yīng)。沃格特?fù)?jù)此認(rèn)為意義和指稱是同時內(nèi)在于符號的，基于符號的這一本質(zhì)特征，構(gòu)成人工主體符號系統(tǒng)中的符號是自帶語義的。猜想游戲用于研究情境機(jī)器人中共同語言的發(fā)展，經(jīng)過知覺活動、操作選擇、辨別游戲和命名游戲這4個階段，使得符號對應(yīng)于指稱，從而獲得意義。因此，猜想游戲能夠使符號獲得清晰的意義，并通過人工主體的感知和作用得以入場。然而，符號的轉(zhuǎn)換和猜想游戲本身是負(fù)載內(nèi)容的，也違背了零語義承諾標(biāo)準(zhǔn)。

羅森斯坦和科恩嘗試從下至上、從知覺到符號化思維和語言的路徑解決符號的入場問題[10]436-438。這一方法基于3個部分：知覺數(shù)據(jù)的組織方法——延遲空間嵌入，人工主體并不利用外在標(biāo)準(zhǔn)作為存儲知覺數(shù)據(jù)的依據(jù)，因而避免了語義負(fù)載；根據(jù)推測語義學(xué)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，給予自動語義學(xué)的充分闡釋；借助行為對數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋時，類似于笛卡爾坐標(biāo)系中的信息。然而，這種以外部標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)的解釋，并沒有達(dá)到零語義承諾條件。

可以看出，表征主義和半表征主義并不能解決符號入場問題，這導(dǎo)致了無表征主義的興起。布魯克斯(Brooks)認(rèn)為，傳統(tǒng)人工智能在建造機(jī)器人時，采取的是“感覺-建模-計(jì)劃-行動”框架，而實(shí)際上機(jī)器人的行動方式完全不必如此復(fù)雜，只需要兩個步驟就可以：先感覺后行動[13]370-372。我們在建造機(jī)器人時，完全可以放棄表征范式所要求的那些復(fù)雜計(jì)劃、映射和認(rèn)知等表征內(nèi)容，而采取基于行為的包容結(jié)構(gòu)。基于這種思路，布魯克斯等認(rèn)為我們可以通過具身的和情境的人工主體與環(huán)境互動而達(dá)至智能行為。這樣一來，符號表征就是多余的，符號入場問題也就不存在了，只有感覺運(yùn)動連接性問題，布魯克斯稱之為“物理基礎(chǔ)假設(shè)”。為了構(gòu)造物理基礎(chǔ)系統(tǒng)，布魯克斯提出了“包容結(jié)構(gòu)”，這實(shí)質(zhì)上是一種將計(jì)算機(jī)的傳感器和執(zhí)行器連接起來的并行分布式計(jì)算。在我們看來，雖然包容結(jié)構(gòu)中的人工主體可以規(guī)避精確的表征，也部分解釋了符號入場問題，但該架構(gòu)只是逃避了符號入場問題，并未完成對它的消解。原因在于，人工主體在執(zhí)行包容結(jié)構(gòu)初期，并不需要處理符號入場問題。但當(dāng)其發(fā)展到一個更高級的認(rèn)知階段時，它必須具有操作符號的能力，語義入場問題也就隨之產(chǎn)生了。

除上述進(jìn)路外，還有人提出別的解決路徑。比如比亞爾(Billard)和多滕漢(Dautenhahn)提出的交流模型[10]439。他們認(rèn)為人工主體具有學(xué)習(xí)、交流和模仿的社會能力，并通過一組機(jī)器人的刺激試驗(yàn)考察了入場和交流的使用。通過將行為能力的重要性與認(rèn)知的符號入場相比較，他們發(fā)現(xiàn)其中隱含3個問題：第一，具有學(xué)習(xí)能力的人工主體只存在于預(yù)設(shè)之中，依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，對這種先驗(yàn)性缺乏深入的論證，與混合模型面臨相同的問題。第二，人工主體預(yù)裝了一套來自外部的完整語言，它們并不能通過共同的交流以及與環(huán)境的接觸得到發(fā)展。第三，外部資源器承載了語言的全部知識和語義內(nèi)容。但資源器最初如何發(fā)展語言，這正是符號入場問題的難點(diǎn)所在?？磥恚涣髂Ｐ鸵膊⒉荒芙鉀Q符號入場問題。

另外，瓦莎斯卡婭(Varshavskaya)通過將人工主體的語義能力與兒童語言習(xí)得能力發(fā)展相比較，認(rèn)為兒童利用語言作為一種與環(huán)境和其他主體進(jìn)行交流來獲得語言技能，人工主體也可習(xí)得語言能力，但并不是為指向?qū)ο蠛完P(guān)系而產(chǎn)生的指示性符號系統(tǒng)，說話、語調(diào)是對他人的觀點(diǎn)和行為操縱環(huán)境的方式[10]440-443。也就是說，語言轉(zhuǎn)換成了另一種形式的語用解釋，用于人工主體與環(huán)境相互作用。我們認(rèn)為，這種語義學(xué)似乎并不需要表征，也當(dāng)然不能解決符號入場問題，尤其是在涉及人工智能系統(tǒng)的語義能力起源方面。表征的缺席意味著人工主體不能擴(kuò)展范疇結(jié)構(gòu)，從而也就無法實(shí)現(xiàn)符號與數(shù)據(jù)范疇的連接。

總之，“符號入場”的解決路徑均以零語義承諾條件為前提。但從表征主義、半表征主義到無表征主義等，無一不面臨語義負(fù)載和表征問題的困境，符號入場問題并未得到解決[13-14]。正如穆勒(Muller)指出的，按照查爾莫斯關(guān)于意識難易問題的劃分，符號入場也存在難易問題的區(qū)別[15]。易問題是如何解釋和再建計(jì)算智能行為能力和意義功能的問題，難問題是物理實(shí)體如何直接與意識經(jīng)驗(yàn)相關(guān)從而產(chǎn)生意義的問題。為了掙脫語義承諾的束縛，我們嘗試從語境化和自語境化角度來解釋符號入場問題。

四、“符號入場”問題的自語境化解釋

我們認(rèn)為，要使得符號有意義，首先要弄清是什么決定符號的意義。根據(jù)語境論，意義是由語境決定的，符號要獲得意義，語境的介入是必需的。從表征主義、半表征主義到無表征主義，這些路徑盡管逐漸將心理學(xué)、人工智能、生物學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、哲學(xué)等相關(guān)學(xué)科納入到符號與意義的研究范疇之中，嘗試用統(tǒng)一的、融合的路徑解決“符號入場”問題，但都忽視了能夠決定符號意義的語境這個至關(guān)重要的因素。

語境不僅是一個綜合概念，也是一個有指稱的實(shí)在范疇。由于它具有整合性和關(guān)聯(lián)性特征，從而能夠?qū)⒄J(rèn)知系統(tǒng)中的相關(guān)因素整合起來。單純的表征和無表征觀念、內(nèi)在論與外在論，均無助于符號入場問題的解決。內(nèi)在論主張符號的意義來自系統(tǒng)自身，要想符號具有意義，系統(tǒng)中必須預(yù)先設(shè)置語義資源；外在論認(rèn)為符號的意義來自外在的解釋者，而外在解釋者自身又是負(fù)載語義的。二者都違背了零語義承諾條件。相比內(nèi)在論和外在論這些單一的認(rèn)知方式，語境化方法將語境作為基底構(gòu)建符號的意義。符號、符號串的意義都由與它們相關(guān)聯(lián)的語境所決定。

符號是依據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則操作而產(chǎn)生意義的。符號只入場于符號系統(tǒng)中，所生成的意義完全是系統(tǒng)規(guī)則所指明的、封閉的，而人腦中的意義實(shí)際上是不完全指明的、不斷變化的。這是計(jì)算機(jī)中的符號未實(shí)現(xiàn)入場的根本癥結(jié)所在。在人工智能哲學(xué)中，對入場的理解幾經(jīng)更迭：在“圖靈測試”中，思維即計(jì)算，符號完成計(jì)算就獲得了意義，實(shí)現(xiàn)了入場；在“中文屋論證”中，即使通過了圖靈測試，符號計(jì)算仍無法達(dá)到理解的程度，因此算不上是真正意義的入場。理解不是按程序操作“照章辦事”，而是語境化地領(lǐng)會意義[16]。因此，理解成為評判符號入場與否的基本原則，人對符號的理解是基于情感的、身體的，是有意向的、有意識的，與情景相關(guān)的。在計(jì)算機(jī)的“認(rèn)知過程”中，規(guī)則操作產(chǎn)生意義無需語境。從語境化角度理解“符號入場”就是將符號意義納入語境場中，意義與語境同步變化。語境化為符號入場設(shè)置了一種動態(tài)的意義背景，使得入場的符號成為有根基、有內(nèi)容的記號。

但是，語境化的“符號入場”仍是一個被動的過程。語境在賦予符號意義的同時，也限制了意義的解釋域。這一限制反而推動了我們在特定語境中解釋意義時，有一個從被動到主動、由靜態(tài)到動態(tài)的轉(zhuǎn)變，從而達(dá)到自語境化地入場[17]。 與語境化對意義的預(yù)設(shè)不同，自語境化中符號的意義是自主選擇性建構(gòu)的。人腦中符號的意義不僅以語言、歷史、文化等語境系統(tǒng)為基礎(chǔ)，而且人在認(rèn)知過程中能夠主動地融入新的語境。依此看，非生物基質(zhì)的人工行為體若能夠像人那樣思維，它就應(yīng)該能像人那樣自主地融入新語境。要想符號時刻處在語境之下，并不斷根據(jù)自身特征進(jìn)行調(diào)整，人工主體需要不斷適應(yīng)環(huán)境進(jìn)行表征。

這一解決策略合理性在于其自身驗(yàn)證了人工智能的發(fā)展進(jìn)程。人工智能的實(shí)現(xiàn)經(jīng)歷了從按照規(guī)則計(jì)算的低階人工主體到情感計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、集群智能的高階人工主體，從這一過程本身就可以稱作自語境化能力的進(jìn)化，“由‘被語境化’(人為它設(shè)置語境)轉(zhuǎn)化為‘自語境化’(計(jì)算機(jī)主動融入語境或自己設(shè)置語境)”[16]536。隨著人工主體的自語境化能力的增強(qiáng)，符號“自主地融入語境”，進(jìn)行行為的自主選擇，便能夠?qū)崿F(xiàn)主體與環(huán)境不斷同化、順應(yīng)、建構(gòu)、再建構(gòu)，由低級到高級的漸突的發(fā)展過程。在不斷與環(huán)境互動、融合的過程中，符號才算達(dá)到真正意義上的入場。這種入場是“自主性”的，是目標(biāo)引導(dǎo)的。認(rèn)知起初是被動的，即被動地適應(yīng)環(huán)境和被動融入語境，行為主體與客體之間并非自主聯(lián)系，并且隨著智能的不斷發(fā)展進(jìn)化，行為受目的驅(qū)使程度逐漸增強(qiáng)。而符號在入場的過程中，必須對意義的語境有指向性、目的性，使得人工主體與語境之間形成一個主動的、自主的連接[18]。這樣一來，人工主體不僅能夠在規(guī)則內(nèi)操作符號，當(dāng)語境發(fā)生變化時，它們會自主運(yùn)用新的規(guī)則達(dá)到目標(biāo)，人工智能的搜索算法就是如此。因而，符號得以入場的前提便是人工主體的漸突性、自主性、目的性。雖然人工主體的自語境化過程還沒有實(shí)現(xiàn)，但從理論上支持了人工生命和人工智能中的自主系統(tǒng)路徑?？梢灶A(yù)計(jì),“自語境化”的“符號入場”體現(xiàn)了主體與客體、過程與意義的統(tǒng)一，也是未來認(rèn)知科學(xué)與認(rèn)知哲學(xué)探索的重要方向。

五、結(jié) 語

在人工智能中，符號與意義在不同范式下經(jīng)歷著不斷發(fā)展演變，激勵了認(rèn)知哲學(xué)家們投身其中。哈納德提出的符號入場問題，就是對符號主義僵化的句法操作的哲學(xué)思考。無論是中文屋論證還是符號入場問題，都在回歸表征和意義的基礎(chǔ)上試圖超越計(jì)算主義的句法規(guī)則和聯(lián)結(jié)主義的分布式處理，進(jìn)而形成了基于語境論的意義觀。只是哈納德在第一代認(rèn)知科學(xué)范式影響之下，沒能擺脫傳統(tǒng)符號主義的理論束縛，而建立的基于混合模型的認(rèn)知模式，本質(zhì)上仍屬于單純的符號處理和語義預(yù)設(shè)，并未突破計(jì)算主義和聯(lián)結(jié)主義的構(gòu)架。從語境化到自語境化的解釋為符號入場提供了一種新的思路，具有語境特征的具身認(rèn)知和情境認(rèn)知無疑有利于從大腦、身體、環(huán)境的互動探索人工智能中解決長期困擾的符號入場問題。