论德雷福斯人工智能哲学——从胡塞尔意向性理论出发

人工智能是一门具有强大生命力的新型综合性交叉学科, 其核心是对人类大脑的模拟, 即把人类智慧赋予机器, 本质是探索人类智能的奥秘, 进而推动人类思维方式和生活习惯的改变。AI自诞生之日起, 历经六十余年的发展。哲学家对相关问题的思考与讨论对人工智能的全面深化发展极具借鉴、指导意义。其中, 美国当代海德格尔哲学专家休伯特·德雷福斯 (Herbert Dreyfus) 是人工智能哲学家中的佼佼者。

德雷福斯认为符号主义AI的知识获取和应用问题, 其实质是知识的表征化的过程;而这种表征主义的弊端, 早已在哲学史上被反复争辩。他指出符号系统表现出来的以知识表征、推理和运用为核心的表征主义路径前景堪忧, 并且相信只有将人工智能与反表征主义的现象学思想相结合才是正确的出路。这里, 德雷福斯的现象学是广泛意义上的现象学, 主要挪用了胡塞尔的意向性理论的超验现象学, 海德格尔的存在主义现象学以及梅洛-庞蒂的知觉现象学等现象学思想置入其对人工智能的现象学研究中。在他看来, 只有将这些现象学思想融入到人工智能的研究之中, 才能有效解决一直困扰早期人工智能发展过程中遇到的常识等框架问题。有鉴于此, 本文拟以胡塞尔现象学理论为切点, 探析德雷福斯人工智能哲学与胡塞尔现象学的关系。

在德雷福斯看来, 人工智能不仅是一项科学实践, 也表现出了独特的哲学气质。人工智能虽然是新兴学科, 但人工智能的历史渊源久远。早在遥远的古希腊哲学已初现端倪, 发展到近代可追溯到现象学的开创者胡塞尔。他对胡塞尔现象学研究颇为关注, 著有《胡塞尔和认知科学》、《胡塞尔的知觉意识对象》、《胡塞尔、意向性和认知科学》等, 对胡塞尔现象学关注的焦点主要是意向性问题。

其中, 德雷福斯在《计算机不能做什么》 (1986年中译版) 中从独特的角度入手, 将胡塞尔意识和期望的相关学说于人工智能的认知模式相结合, 试图解决背景知识或者框架问题。

一、胡塞尔的意向性理论

作为意向性问题关注的先驱, 胡塞尔首次提出了将精神表征置于语言和心灵哲学的核心地位, 他甚至被德雷福斯称为“认知心理学和人工智能研究之父”。胡塞尔现象学认为人的意识具有意向性, 不同的意向性指向不同的意向活动和对象。意向性问题就是意识与其对象的关联性问题。意向活动在特定的情景之中独立存在且与世界发生着不同的联系。

胡塞尔的意向性理论要求人的意识遵循一定的规则整理知觉材料, 且在这一整理过程中, 意识是通过先验的、无意识地被动综合起来的。先验意识源于纯粹意识, 纯粹意识蕴含纯粹自我。但在胡塞尔的现象学中, 无论是在先验意识还是纯粹意识的运行过程中, 身体都居于第二位, 并以意识的成果或者相关项而存在。他认为, 所有的意识都是关于某种物体 (对象) 的意识, 而所有的对象都是意识中的对象。意识对身体具有绝对的优先性, 身体成为意识与外部世界的中间环节。在人工智能科研工作者眼中, 胡塞尔现象学中意识的先验自存性, 也就是说意识可以独立存在于身体之外, 这种意向性学说成为了早期人工智能研究的理想理论支撑, 为人工智能研究者们提供了新的研究思路。

二、德雷福斯的胡塞尔意向性问题

德雷福斯现象学调用了胡塞尔意向性学说, 其中主要将期望引入对世界 (上下文环境) 的认识和把握过程之中, 通过对含有“期待”的意识无法表征而论证了人类智能无法被数据形式化, 从意识的角度描述了早期人工智能研究的困境。胡塞尔认为, 在意向活动中人对对象世界的期望有着复杂的形式结构。将这一理论放在人工智能研究上则表现为, 任何事物的心智表达都建立在由期望或事先勾画构成的上下文环境之中, 并建立数据结构的规则。如果某个对象与意识相等, 则可能是“基本上被事先勾画过的数据类的例证”。胡塞尔这里将智能视为由目标指导的、上下文环境决定的活动, 他将“期望”引入这一过程, 认为智能不是被动地储存模拟数据, 而是“对预期事实的搜索”。

由此, 智能被表述为在探索事物时对其被期望中一切特性的符号描述。这样, 事物的特性既保持了原貌, 即仅仅“作为这一个成这一种而存在的客观性不变”。同时, 德雷福斯以日常生活中我们对事物细节特征的观察经验为例, 当我们看到一所房子时, 既看到了其正面 (又称外景) , 也看到了其背面 (所谓内景) 。知道我们进一步了解这所房子时, 才能观察到它的细节。由此, 德雷福斯得出, 这些由对事物的事先勾画即期望而得到的细节, 并非是该事物必须具备的特征或者属性, 而是事物可能具备的特征或者属性。然而, 人的意识活动是独立自存的, 以主体的存在为前提, 并在时间和逻辑上拥有绝对的优先性。那么, 胡塞尔将意识活动作为心智活动的表现方式, 它的世界的认识远远超过作为“外景”的某一全部客观知识。因而, 在胡塞尔的日常表达知识结构中, 含有期待值的意识活动并不能被数据结构化而形成规则, 胡塞尔的意向性理论实则分解了人工智能的形式化结构, 在这个意义上, 胡塞尔现象学预言了早期人工智能研究的苦难。接着, 胡塞尔提出了知识获取的任务是无法穷尽的看法。事物的特征或属性以外景或实践背景为表现形式, 并成为内景转变的必要条件。思想表达或认识一旦脱离上下文环境就无法获得进展。因而, 当我们以单个类型的事物线索为目标时, 其自身的表达任务已不轻松。当我们想要进一步的了解事物深入线索时, 因其与世界各种纷繁复杂的关系, 甚至会涉及众多学科范围。随着实践的不断加深, 认识主体关于对象世界的知识越来越多地进入外景之中。因此, 无限的外景也带来了对事物认识的无穷无尽。

三、胡塞尔意向性对人工智能研究的影响

在胡塞尔的意向学理论中, 由于意向具有主动性, 能够产生创造性思维, 人能够理解不合语法规则甚至语法错误的语句。而机器却无法理解不符合语法的语句, 也就是说机器没有意识, 这是人工智能研究中难以攻克的障碍。由此德雷福斯得出人工智能尤其是传统人工智能必遭失败。

人工智能研究者明斯基在建设期框架理论时, 也吸取了胡塞尔关于意识的对事物预期搜索的特性 (即包含期望值) 的研究路径, 他将作为补充属性 (或特性) 的缺省值引入框架终端, 试图构建人与世界交互作用的环境, 这代表了早期人工智能的进步。

但令人遗憾的是, 他并没有认清认识在随着实践的发展会产生难以穷尽的问题, 盲目模拟文化实践和惯例的背景之下模拟智能的努力也最终失败。德雷福斯的批判使以马斯基为代表的人工智能研究者们认识到其研究纲领的错误, 智能模拟开始重视具体情境, 其研究也开始以文化实践背景的预设为前提。

德雷福斯通过对人工智能的研究, 看到了胡塞尔意向性理论在应用中的缺陷, 在胡塞尔看来, 事物的内容与形式可以分离, 对全局性地期望与统治性的感觉也能分开。德雷福斯总结其理论最终失败在于忽视了躯体 (身体) 及其机能在模拟人工智能过程中的重要作用。而且, 人类智能明显依存于躯体 (身体) 而存在, 无法独立自存。那么, 人工智能研究若要实现真正的智能水平, 必然绕不开人的躯体化与技能的具身化的问题, 而通过抽象的观念或规则对具体的日常生活的模拟实践之路显然也是行不通的。

摘要：二十世纪六十年代, 以符号主义人工智能为代表的早期人工智能迅速发展, 取得了一系列耀眼的成果。现象学家德雷福斯却对当时的人工智能研究提出质疑, 并以现象学的独特视角对早期人工智能进行分析、批判, 最终形成了德雷福斯人工智能哲学。为解决早期人工智能遇到的知识难题, 德雷福斯对现象学进行了创造性的解读并将之引入人工智能的研究中, 其中挪用了胡塞尔的意向性理论, 展现了现象学在解决知识表征问题上所具有的卓殊优势。

关键词：德雷福斯,胡塞尔,人工智能哲学

注释

11. 纵观人工智能领域的相关书籍, 我们发现对其定义并没有统一的标准, 人工智能学家们也往往在此问题上态度晦暗。·一般有广义和狭义之分, 如《MIT认知科学百科全书》的序言中, 将传统AI当成计算机:“有两种互为补充的人工智能观:一种是作为关注智能机器建造的工程学科, 另一种是关注对人类智能进行计算建模的经验科学。”但是, 大多数人工智能学者还是从狭义来理解人工智能。他们通常认为, 人工智能区别于自然进化而来的人类智能, 是由人类制造出来的机器所承载的智能。本文也是在此狭义定义的基础上展开对人工智能科学的探讨。

22. 1956年夏在美国的达特茅斯学院, 约翰·麦卡锡倡议和组织了首次人工智能学术研讨会, 提出“人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。”麦卡锡首次提出人工智能的概念, 标志着人工智能这门学科正式诞生。

33. 并不是所有的现象学家都持反表征主义的立场, 如胡塞尔现象学体系中, 精神表征就是重要概念之一。德雷福斯在对人工智能工作研究中对胡塞尔思想进行了处理, 主要吸收的是胡塞尔的意向性问题扩充其人工智能现象学体系。

44. Herbert Dreyfus, Hall Harrison, Husserl, Intentionality, and Cognitive Science (Cambridge:MIT Press, 1982) .

55. 休伯特·德雷福斯, 《计算机不能做什么:人工智能的极限》, 宁春岩译, 马希文校, 三联书店出版社, 1986.41.