內容提要：哲學對人工智能的發(fā)展始終保持著積極的參與感。維特根斯坦由于其個人經(jīng)歷與其時代的關系，對人工智能的發(fā)展也頗為關心，他與圖靈的短暫交往更是讓人工智能學科關注到維特根斯坦的語言哲學、數(shù)理邏輯學、心靈哲學等思想。目前的研究多以后期維特根斯坦的語言訓練、日常語言使用等觀照人工智能領域，而忽略了《邏輯哲學論》中維特根斯坦所提供的事態(tài)層面的實時境況處理，以及在智能體面對世界時所需的總體感。

1990 年，牛津大學出版了《人工智能哲學》（Philosophy of Artificial Intelligence）一書，編者瑪格麗特·博登選取了自1950 年至成書期間15 位人工智能思想界的著名人物及其代表文章，涵括了人工智能半個世紀時間的發(fā)展，有：將神經(jīng)活動與邏輯演算相結合的W.S.麥卡洛克和W.H.皮茨，思考機器是否能思維的圖靈，提出“中文屋”思想實驗的塞爾，針對塞爾提出反駁的瑪格麗特·博登本人，從符號系統(tǒng)探索計算機智能的A.紐厄爾和H.A.西蒙，反對“AI 是理論心理學”觀點的D.C.瑪爾，強調人工智能框架問題與認識論之重要性的D.C.丹尼特，用樸素物理學方法形式化AI 的P.J.海斯，批判將演繹與計算混為一談的邏輯主義立場的D.麥克德莫特，等等。在這條與人工智能發(fā)展緊密相聯(lián)的哲學道路之外，旁錯的小徑上，維特根斯坦的名字或隱或顯地提示著我們另一條通路。

與上文提到的哲學家不同，維特根斯坦沒有自覺討論過明確意義上的人工智能哲學。因為人工智能作為一門學科的正式建立，要在1956 年的達特茅斯會議上由麥卡錫提出。而維特根斯坦在1951 年便已辭世了。但維特根斯坦作為一名早年曾從事航空器技術研究的哲學家，一直都對技術領域的新進展保持著高度興趣和敏感，他在哲學探討中也時常涉及工具、機器、技術等問題。他所處的時期，又是人工智能萌芽的時代。更重要的是，維特根斯坦與圖靈還有過在劍橋課堂的幾次接觸與爭論。這些都讓人工智能研究的后來者不得不重新在維特根斯坦的思想中重新發(fā)掘與人工智能有關的問題，希望能獲取新的啟示。就拿電影《機械姬》來說，其中研究人工智能的Nathan 所創(chuàng)建的搜索引擎公司就叫做Bluebook，而《藍皮書》是維特根斯坦在牛津任教期間的一本講稿集，里面討論了許多與思維有關的問題，“家族相似”“語言游戲”等觀念也都是在此書中首次提出的。

維特根斯坦1912 年在劍橋大學跟隨羅素學習數(shù)學哲學，后在1929 年辭去奧地利鄉(xiāng)村小學教職之后，重回劍橋大學，繼續(xù)他的哲學研究，并在1939 年時接替摩爾擔任劍橋大學哲學教授。在他接任此教職之前，當年他所開設的一門“數(shù)學基礎”課，與其時年僅27 歲的圖靈所開設的課程名字竟然一樣。這也導致圖靈對維特根斯坦的這門課產生了濃厚的興趣，前去旁聽。圖靈當時只是劍橋大學的研究員，他三年前發(fā)表的《論可計算數(shù)及其在判定問題上的應用》，其價值還未能得到認識，但在后來的課堂記錄中，能夠看到他面對大名鼎鼎的天才人物維特根斯坦，所提出的論題和進行的論辯，甚為精彩。

可能是覺得維特根斯坦與圖靈在現(xiàn)實生活中僅有幾次交往，讓人意猶未盡，曾寫過多部科普著作的數(shù)學家約翰·卡斯蒂，以他獨特的“科學小說”（shosetsu）的方式，將圖靈、維特根斯坦、薛定諤、霍爾丹請到了劍橋大學物理學家斯諾的住所中共進晚宴，并討論了“人腦與機器”“思維與機器”“意義與機器”“語言與思想”“生命與個性”“社會行為、文化與思想”等與人工智能有關的問題，五位不同領域的大家在這個虛構的場景中共譜了一曲人工智能的“劍橋五重奏”。

一

在《論維特根斯坦關于人工智能的基本觀點》一文中，作者得出的最后結論是：“人們現(xiàn)在乃至將來不可能制造出某種智能機器人，或者說電腦，使它們可以像人一樣思維，維特根斯坦以其特有的、簡潔有力的風格，抽空了人工智能的基礎。”此文與加拿大約克大學哲學系教授斯圖亞特·珊克（Stuart Shanker）于1998 年寫就的著作《維特根斯坦和人工智能的基礎》（Wittgenstein’s remarks on the Foundations of AI）論調一致。此類觀點基本上是援引維特根斯坦在《哲學研究》中的觀點，如：

359 機器會思想嗎？——它會疼嗎？——該把人體叫作這樣一臺機器嗎？它可是極接近于這樣一臺機器啊。

360 但機器當然不會思想！——這是一個經(jīng)驗命題？不是。只有說到人，以及和人相似的東西，我們才說他思想。我們還這樣說布娃娃，當然還有精靈。把“思想”一詞當作工具來看看它！

關于維特根斯坦本人是否認為機器不可能思維，徐英瑾教授在《維氏本人曾說過“機器不可能思維”嗎？》一文中有過回應，他認為類似珊克的論調，其實是過度解讀了維特根斯坦所言。首先，維特根斯坦所說的“機器”并非如今所探討的人工智能或者強人工智能；其次，“思想”與“疼”，并不是某種只為疼痛者或思想者所能把握的現(xiàn)象特質，在《哲學研究》節(jié)293，“疼痛”并不在于每個人自己盒子里裝著的“甲蟲”，因為盒子里的東西根本不參與語言游戲，疼痛本身應當具有可供公共展現(xiàn)的第三人稱維度——而其第一人稱維度即使是存在的，也會因為其和語言游戲的非相關性而被“約分掉”。

二

在這里，不過多糾結維特根斯坦關于人工智能是否能實現(xiàn)的判斷，更值得探討的，是維特根斯坦可以提供何種幫助我們拓展人工智能哲學的思考。王峰教授在談到人工智能如何進行審美判斷時，將康德式和維特根斯坦式作為兩種不同的思路進行討論。他認為，康德式建模方式是從底層規(guī)則組合以達整體判斷，最堅實的部分是底層邏輯；而維特根斯坦的方式則是通過語言訓練，類似于目前人工智能建模最為流行的大數(shù)據(jù)式的輸出管理。

將維特根斯坦《邏輯哲學論》與人工智能并而審之，是希望能夠對現(xiàn)有人工智能的觀念前提和工作方法進行反思性的研究。為何要單獨提出《邏輯哲學論》呢？按照傳統(tǒng)的對《邏輯哲學論》的解釋，維特根斯坦在此部著作中表達了一種關于語言的本質主義的觀點，而在后期則轉向了一種語言的反本質主義立場。因此，在談論維特根斯坦與AI 時，往往都是在用后期的觀點，從語言、訓練等方面對該問題進行研究。而以一種新的眼光來關注《邏輯哲學論》，則能夠得到一種別異但融貫其前后期思想的解讀，即不否認語言的本質，而對于語言而言，不存在比語言更為基礎的本質；同時，對使用的關注，通過談論語言的本質這一方式來關注語言，是《邏輯哲學論》的基礎。

三

在談論人工智能或人工智能哲學時，常常伴隨著形式化（formalization）這一概念。按照人工智能哲學對這一概念的定義，它被認為有廣義和狹義兩層意思。廣義地說，一切被感知的事物，和由它們組成的復雜物，以及被意識到的精神活動，都以符號或其他某種形式在意識中形成對應物，如圖形、聲音等符號形式，亦即構成意識的基本材料，這些東西總是表現(xiàn)為一定形式，我們的思維活動就是通過對這種材料的組織而完成的。在表現(xiàn)為符號的層次之下，有非形式的層次，也對應于某種大腦活動，但那是意識之外的東西，而處在意識之外，則不能直接為主體所把握。也就是說，任何一個事物進入意識，都要借助于某種形式化過程。狹義的形式化是有邏輯學規(guī)定的。對于計算機和人工智能而言，形式化常指的是建立一種算法，任何一種事物只要能夠形式化，就可以由計算機來完成，反之，任何不能形式化的事物，計算機都無法實現(xiàn)。因此可以得出結論，狹義形式化的界限，就是計算機的界限。在結論提出后，依舊需要在形式化的基礎上，建立分布式表述的算法?？偠灾?，狹義的形式化指的是固定形式構成的結構關系，而廣義形式化則更為龐雜，包括與個別對象相對應的形式，也包括形式之間的關系結構。因此，實現(xiàn)形式化也被認為是人工智能的關鍵問題。

在《邏輯哲學論》中：

1.1 世界是事實的總體，而不是物的總體。（The world is the totality of facts,not of things.）

這就意味著，世界并不由物的列舉以及關于這些物的事實構成，它并不由物的列舉所確定。就廣義而言，在AI 形式化的過程中，首先，將世界中的物或復雜物、精神活動等以形式化的方式為物找到符號對應，并不會使AI 在理解世界上能夠產生必然的可靠性。因為面對孤零零的物或物的符號，AI依舊手足無措，它無法判斷自己獲得的這些知識能做什么。比如，將放在桌上的鉛筆形式化到AI中，AI 能夠識別出類似圖像，能夠按照定義識別其功能，但它依舊不知道，筆可以用來作為禮物，筆可以劃開快遞的膠帶，等等。其次，形式化觀念認為，思維活動是通過對符號化的物等材料組織完成的，在意識之外，有不能被形式化的層面，這部分是無法被主體把握的，不能進入意識。這與維特根斯坦在《邏輯哲學論》中所說的“對于不能說的，必須保持沉默”，仿佛是在劃定語言的界限、世界的界限，而維特根斯坦在此處要提示我們的，并不是有什么能夠被陳述出來、另外一些不能被陳述，而是我們將能夠陳述出來的東西的陳述方式，也就是我們理解世界的方式、關注世界的方式。

狹義的形式化，則是一種設定好的運算規(guī)則、一種算法，強調的是形式間的構成關系。而《邏輯哲學論》中認為，并不是先存在物，然后在物之外還存在一種關系，因為這樣一來，就會陷入無窮后退，不斷地需要新的關系以保證這段關系。物（客體）在事實（事態(tài)）中存在、析出，如2.03 的“在事態(tài)中，客體就像鏈條一樣連接在一起”。這種連接是無中介的，客體直接連接構成事態(tài)，也就是說，要構成關系事實，并不需要關系。

四

有觀點認為，從AI 的角度來看，《哲學研究》超越《邏輯哲學論》最大的地方就在于，它不再把靜態(tài)的知識體系規(guī)整視為哲學理論的聚焦點，而是把焦點轉移到了智能體的行動，轉移到了對信息的實時處理上。這種理解，其實還是忽略了前文中就曾提到的——使用是《邏輯哲學論》的基礎。D.C.丹尼特曾提出過框架問題：從前有個機器人，制造它的人給它起名叫R。它只有一個任務，就是照料自己。一天，在設計者的安排下，它得知它的備用電池——它珍貴的能源——和一個快要爆炸的定時炸彈鎖在一間房子里。R找到了這個房間和房門鑰匙，并做出搶救電池的計劃。房間里有一輛小車，電池就在這輛車上。R假設，某個叫作拉出（小車，房間）的行動能將電池從房間里轉移出來。它立即行動，果然在炸彈爆炸前將電池從房間里取出。然而不巧的是，那只炸彈也在小車上。R雖然知道炸彈就在房間里的小車上，但是沒有意識到拉小車時會隨著電池一起被帶出來?？蓱z的R在計劃它的行動時遺漏了這個明顯的蘊含關系。

那么應該如何修補這個缺陷呢？之后的改進是讓機器人知道哪些是蘊含事件，進而知道哪些蘊含事件是相關的、哪些是不相關的，并且要學會忽略那些不相關事件。但這樣一來，在機器人的實際操演中，在它行動之前，需要做的是處理成千上萬個應當忽略的蘊含事件。因此，在這種框架問題當中，它實際上無法實時地作出行動、解決問題?？蚣軉栴}源于境況演算中，用一階段邏輯推演某個域中發(fā)生變化時還有哪些沒有變化。但機器人對作為總體的世界，是沒有足夠了解的。機器人在專門的模塊處理上，效率很高，如讓R完成“拉出”動作。但由于這個智能體各模塊之間并不會相互影響，這也導致了這些模塊無法在中央平臺上得到集中處理。

強調智能體在動態(tài)的問題解決環(huán)境中，對信息進行實時處理。這種實時處理和數(shù)學上的求解很不相同，因為數(shù)學上的求解并不要求一個時間上的限制。實時（real time）即是指一個任務自身帶有的時限，比如實時任務就是指一個必須在規(guī)定時限內完成的任務。

這也是由于機器人建模的方式首先是由可形式化的材料組織而成的，它并不是在作為總體的世界和在事態(tài)中的客體兩個層面來認知的，所以，它既不了解這些東西是什么，也不知道這些東西是如何的。

《邏輯哲學論》提示著諸事實共存的關系，事實共同存在于一個世界中。在事實中可獲得的東西，是通過世界得以理解的。因此，這也就是一種在事態(tài)中、具體的境況中，并不是一種單純靜態(tài)的體系。

1950 年，圖靈發(fā)表的《論計算機與智能》被認為受到了維特根斯坦的影響，但具體是否如此，依然難以確證。哲學為人工智能的發(fā)展所提供的作用，無需多言?？捎捎趯W科建制和分工，目前的人工智能研究都是工科工作。作為一門最需要各學科交叉的AI 研究，更需要哲學的參與。因此，在這個意義上，維特根斯坦的綜合氣質是亟需的。在《邏輯哲學論》中，“1.世界就是所有如此的情況”。這里所提示的，并不是世界是靜止的體系，而是一種在事態(tài)中與世界的相遇，遭遇了客體，理解了世界。因此在人工智能建模時，不可忽略的恰是這種總體觀。維特根斯坦在《邏輯哲學論》中要求的是一種關注方式，即如何關注世界，而不是由命題所描述的世界，或被陳述出的世界。這種關注世界的方式，是一種我們生活于其中，我們能夠感觸到的世界，能夠給我們的生活以完全的確實性的世界。依靠知識建模或只是單純訓練的方式，都無法求得一個真正的智能體，智能體需要在境況中作出判斷，需要有這種總體感。