人工智能领域在将近20年内，没有出过一个像样的理论成果。这个领域在沉默了将近20年后，却因1997年深蓝2号计算机击败国际象棋冠军加利-卡斯帕罗夫而重新掀起了研究热潮。人们似乎对于人工智能的潜力重新捡起了信心。
这本书正是美国籍数学家John L.Casti在这个大背景下写的一部可以称之为“科学小说”的作品，以较为生动的笔触虚拟了一场数学家Alan Turing和哲学家Ludwig Wittgenstein在一次由C.P.Snow主办的邀请晚宴上的辩论，主题就是“机器能思考吗”。这本书并不是纪实作品，所以它带有作者对人工智能的观点和看法。而且单就思维角度来看，其深度对于我这样一个计算机专业的学生而言已经不浅，不过我也只是一个对人工智能有一点兴趣的初学者。
一、逻辑系统的问题
奥地利逻辑学家Kurt Godel证明了：假设我们拥有一个逻辑系统，它足以表述有关数字的所有可能命题，但依照这个系统的逻辑规则，至少存在一个命题我们无法证明它正确与否。即Godel证明了并非每个问题都必须有一个是或非的答案。当由逻辑系统的规则无法确定其正确性时，我们可以跳出这个系统而把它简单的认为是真——尽管我们不能在这个系统中证明它为真。
Godel这个结论的前提假设是：我们所使用的逻辑系统必须是一致的。但是Godel又明确了一个事实：逻辑系统不能证明它自身是一致的。
我觉得，这其实是给世界下了一个圈套，告诉我们“这个世界上有些事情我们无法判断对错”，但是我说的这话有个很关键的前提，而且这个前提没有人能证明它。不知道这是不是正合了模糊学的心意，把人们无法判定的问题来个折衷判决，告诉人们你们不要再争了。
而书中Alan Turing的工作就是把有关数字和数学的逻辑结果翻译成为有关计算和计算机的结果，如果逻辑结果是没有结果，那么Alan Turing的计算机将算出个什么东西来呢？一个无意义的符号吗？所以书中的Alan Turing一直在通过介绍他自己的工作实践来反驳Kurt Godel的结论。
二、两种状态的类比
书中的Alan Turing把图灵机的0和1两种状态与人脑神经元的“关”和“开”两种状态作类比，说明计算机和人脑的基本组成成分的相同性质。但是关键问题在于大脑中的组分做了什么，而不在于这些组分由什么构成，因此必须查看大脑皮层上到底发生了什么。当然，时至今日，我们在这方面的知识还比较匮乏，我们并不十分了解人脑大脑皮层的工作机制。所以我们很难那现在如此发达的计算机系统的组织结构和人脑相类比，或许这两者之间知识一个复杂度的量级问题，也或许它们根本就是不同质不同构的。
这里阐述了一个观点，是被我所认同的，就是说物质本身并不是问题，大脑的神经元并不是什么特殊的物质，总可以造出可以和它实现相同功能的替代品。问题是大脑中的神经元到底做了些什么，以及它们彼此之间相互联系的方式。
三、对世界进行编码的问题
作为哲学家的Ludwig Wittgenstein认为一个词的含义只能来源于社会交往，而Alan Turing 在计算机上实现一个编码系统来表达现实事物的状态。
一个单词符号往往要比它所代表的本体简单的多，也就是说简单的用一个符号表示一个现实实体的方法必然损失大量的信息，并且不足以表达整个世界，所以符号表示的对应者应该是“状态”，而非物质实体。似乎只要这个编码系统足够强大，它一定可以表达世界上所有的状态，包括人脑中所有可以感知到和可以想象到的状态和信息。它可能不能用人的方式进行交流，但是却完全有可能做出任何恰当的反应，所以，仅仅从思维交流的层面来讲，“社交”是不成问题的。但是，谁知道这个世界的状态就是一个有限集合呢？甚至一个简单的实体所具有的状态都不一定是个有限集合呢！Alan Turing所认为的神经元的两种状态其实也只是对神经元从功能上进行的抽象。
四、真正智能的含义
对于智能，必须承认，只有当一台计算机能根据新信息而改变它的程序时才可以说它表现出了智能。
这里Alan Turing提出了有名了“图灵测试”：即把一个人和一台机器分别放在一个密封的屋子里，只通过文字信息与他们交流，如果我们通过他们的反应无法辨别出哪个屋子里是人，哪个屋子里是机器时，我们就可以认为这个机器具有了智能。这个测试似乎是觉得人们(或者机器)的智能只通过他(它)的行为来表现。书中Turing的论证是，所有人与人之间也是通过互相的交流和行为观察而彼此承认对方是有智能的，谁也没有进入过别人的脑子去看看对方是否真的理解并在思考，一切都是通过他的反应来做判断的。
而Ludwig Wittgenstein则认为，机器虽然可以做出以假乱真的智能反应，但是它并不真正理解它自己的行为。他也举了一个“象形文字游戏”来说明了机器并不能真正理解它所做的，而是仅仅根据人类赋予它的规则来进行反应。这就涉及到语义的问题，他认为所有的符号在图灵机中是只有语法意义，而没有语义的。当然，Turing以整个“象形文字屋子系统”具有语义进行了反驳，并且认为正是因为人可以理解机器的反应，所以在这种交互中，机器实现了其“思考”的价值。
现代的研究者是通过编制“智能程序”来进行语义表达的，于是真正智能的是程序，而不是这个机器的组织结构本身。由于对于人脑的智能究竟是产生在哪里我们并不清楚，是神经元呢？还是控制着神经元的什么东西？甚至有可能是信息本身？很多科幻小说中都会说复杂性本身达到一定程度就可以产生智能。我们只是知道大脑皮层是我们创造力产生的地方，所以仅仅从模仿人脑的角度来说，我们也许暂时无法判别对于智能机器的研究是否走了一条正确的道路。
五、科学研究的态度
在科学和哲学中，一个宝贵的原则就是奥卡姆剃刀原理，其大意是：对任何事情的解释应该是尽可能简单到不能再简单。
这应该是我们做研究的一种终极态度，而不是像现在的有些研究者那样，靠把问题搞得很复杂来糊弄人。
六、关于规则的讨论
Ludwig Wittgenstein认为规则是需要一群人来遵守的，单独一个人的规则根本不能算是规则。其他人提议可以让这单独的一个人向别人声明他采取的个人规则，但Ludwig Wittgenstein认为这不可能，因为“告诉别人他使用哪一种规则”这一行为本身也是一种受规则支配的行为。
这使我想到当今网络上的协议，如果单个人享有他自己的一套协议，是否可以通过向网络上发送一个声明，来表明自己使用的协议规则，从而可以使自己和网络上其他的设施通讯呢？如果可以，则我们必须假设他们已经提前遵守了一个潜规则，那就是别的网络设施可以理解并接受你声明自己协议的行为。这个潜规则本身的作用决定了它必须是一个公共的规则，所以我对于书中Ludwig Wittgenstein的这个观点还是很赞同的。但是我觉得他并不能因此来证明机器不能思考这个命题。
对于一个初生儿，如果他要和世界沟通，他必须首先建立和世界沟通的这个潜规则。建立这个潜规则后，他就能学习这个世界的一切。Turing猜想说人一生下来可能就被赋予了一种“普适”语法，这是由人的脑结构来决定了的，这一点真是不可思议，而且也没有证据，对此我持保留意见。Turing认为的学习过程是通过一系列的刺激-反应情景训练，使得这种刺激-反应情景作为一种模式被编码到孩子的大脑中，这是行为主义的观点，而且如果仔细研究一下Anne Sullivan老师教聋哑孩子Helen Adams Keller学习语言的过程，会发现这种观点真的有一定道理。而孩子(其他动物也有)还有一种基于模仿的学习方式，则说明学习确实是一种情景反应。现在模式识别系统的开发过程中进行的一系列学习训练，与这种思想也有很多相似，而且产生了一定的成果，所以必须承认这是一条值得探索的道路。不过抽象这个情景的模型将是一个无比复杂的工程，而从简单做起的科研精神允许我们可以先从最简单的抽象开始慢慢积累，这倒是一个不错的方法，也是当前无数研究者正在做的事情。
七、对于语言的看法
对于语言的讨论，我倾向于一种无所谓的态度。不同的动物完全可以有自己的语言，而计算机本身也可以有他们的语言，这种语言可以在他们之间相互理解就可以了，不需要他们必须学会人的语言方式。而且我也不认为只有当机器人可以感知这世界的一切时才会有智能发生，如果信息确实是由人的感知器官进行编码后传递给人脑去处理的，那么我们完全可以模拟一些“处理过的”信息给计算机处理，因为我们探讨的只是它的脑袋。
当然有观点称语言决定思想，说人所理解的词汇的多少决定了他理解事物的多少，他能表达的概念的多少决定了他对世界的认知程度。这点我没有深入的理解，所以暂时持怀疑态度。可以质疑的是一个不会说话的人难道就没有思想？或者说在人还处于猿猴时代时(那时可能没有语言和文字)他们就没有想过什么事情，而只是一味的条件反射？
八、关于个性和自我意识
关于人的个性和认同性的讨论主要以笛卡尔的灵魂-肉体二元论开始，提到了物质一致论和精神一致论。其中提到，如果在Turing临死前将他的脑信息全部复制到一个计算机中，是否就可以认为Turing幸存了下来，只是没有了形体。还有个问题是，如果同时复制两份到不同的机器里，是否可以认为这两个机器都是同一个Turing。Wittgenstein和Erwin Schrodinger认为这违反了基本逻辑，这就是说精神和物质不可分离看待，或者说这暴露了计算主义的错误。
这个问题，我认为完全是人的自我意识在作祟。因为我们完全把自己当作人，而不会把自己当作程序，认为自己的个性不可复制，我就是我。但是从另一方面讲，我思故我在，只要我的精神世界统一的，就可以认为这是一个精神的我。难道不能有两个人拥有着完全相同的思想吗？宗教和信仰的终极目的又是什么呢？所以作为计算机程序，它完全可以有它的自我意识，认为它就是程序，但是程序在不同的环境下会产生变异，最终达到不同的个性。试想一个初生儿，甚至再往前推，一个受精卵，他所具有的意识和个性又有什么不同呢？只是在不同的环境中进行成长和变化后才逐渐产生了个性。程序在初始复制时完全可以是相同的复制品，从这个初始点开始接受环境的影响进行变异，从而产生个性。
从某种角度来看，我甚至认为当今网络上的病毒就是现实病毒在网络世界的翻版，如果它可以自主变异，而网络世界本身也足以称之为由程序所组成的社会。他们遵循相同的网络协议，互相进行通讯，甚至进行合作，不同的程序有自己的“语言”。唯一的缺憾就是这个网络的操控权在人类的手里，任何程序本身都是由人来完成它的，有生殖繁衍能力的只有病毒。但是这似乎也只能说明那些软件没有达到足够的强大，可以实现自我复制和因环境的影响而自主变异，自主学习，而照目前的发展势头来看，这种功能迟早会实现的，而这个网络社会中的程序们也终将拥有真正的智能。
九、是否满意
作者在最后说，如果Turing看到他的梦想在今天实现的程度，一定会十分满意的。
计算机对弈和自然语言翻译是AI领域的两个典型问题，到今天，深蓝2号打败了国际象棋冠军，自然语言翻译也正在取得稳步进展，甚至已经有了很好的语音录入系统可以将人的语音翻译为文字。Turing是会比较满意。但是我们不能满意。
造出一个和人一样具有高度智能的机器，是我们的一个梦想，就像几千年前人类向往着能够在天空中飞翔一样，我们应该为我们的梦想而竭尽全力，而不仅仅是基于目前实用的水平。当然，在将来我们造出了这种智能机器的时候，它自然会得到它的用武之地。
现在我的想法是，我们的机器之所以还在目前的水平，是因为它们没有自主的认知能力和求知欲，它的所谓学习和训练只是一种被动学习，是人类对它进行的强制灌输。如果有一种方法可以使机器能够产生求知欲并具有足够强的认知能力时，我们的梦想就不仅仅是梦想而已了。
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§ 李文凯 2008年04月10日 §
§作于WHHIT之IMLAB§
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