作者：於 劍
於 劍 北京交通大學教授. 主要研究方 向為機器學習, 數據挖掘和自然語言處 理.
自古以來, 什麼是智能就難以定義. 1950 年圖靈提出圖靈測試[1], 以是否通過人機對話測試來判定機器是否具有智能. 圖靈測試巧妙地避開了智能的內涵式定義和判定難題, 將研究智能的重點放在智能的外在功能性表現, 使得智能從工程上看是可以實現和判斷的. 現代人工智慧從此肇始.
為了通過圖靈測試, 需要研究語言. 而人類語言的功能大致有三個: 指向客觀世界, 表示客觀世界中對象的可觀測性, 簡稱指物功能; 指向人的內部心智世界, 表示心智世界的對象表示, 簡稱指心功能; 指向認知世界, 表示對象 (客觀世界、心智世界、認知世界) 的符號名稱, 這些符號名稱組成各種語言, 簡稱指名功能. 大致來說, 語言的這三個功能, 人切換自如, 顯然這是智能的根本. 但是, 圖靈測試將智能的表現限定在指名功能裡, 塞爾構造了同樣完全限定在指名功能裡的中文屋問題[2], 並利用該問題來說明即使機器通過圖靈測試也不能說具有智能.
在人工智慧研究早期, 一般假設語言三指是等價的, 換句話來說, 只要將其中一個功能實現, 其他兩個功能自然實現. 因此, 專注於指物, 即對應於人工智慧中的行為主義學派; 專注於指心功能, 則對應於人工智慧中的聯結主義學派; 專注於指名功能, 即對應於人工智慧中的符號主義學派. 但是, 日常生活裡, 語言三指不一定等價.
為了清楚地說明日常生活裡語言三指不一定等價, 需要深入研究語言. 需要說明的是, 這兒所指的語言是廣義的, 包括自然語言、形式語言、手勢語言、音樂語言等. 目前, 對於語言的研究已經取得了非常深入的研究成果, 特別是對於其指名功能的研究. 但是, 一般依然假設語言的三指功能應該等價,這導致了很多困難和挑戰. 為了說清楚這個問題, 需要考慮語言基本組成單位的三指功能的區別, 即詞的三指功能.
對於任何一個詞, 其經典表示具有三部分組成:詞名; 詞的心智表示, 又稱內部表示, 傳統上用命題表示; 詞的外延表示, 又稱外部表示, 傳統上用經典集合來表示, 集合中的每個元素具有該詞名. 顯然,詞的經典表示具有指名、指心和指物功能, 詞名指名, 詞的心智表示指心, 詞的外延表示指物. 具體說來, 貓這個詞, 可以指貓這個詞本身, 即所謂的指名功能, 也可以指現實世界中的一隻貓, 即所謂的指物功能, 還可以指貓在人的心智世界中的表示, 即所謂的指心功能.
詞的經典表示具有很多假設: 如假設詞的心智 表示與詞的外延表示具有同樣的詞名; 詞的心智表 示用命題表示; 詞的外延表示用集合表示; 對同一個 詞來說, 所有人對其具有相同的內外表示;
當指向具 體對象時, 同一個詞的內外表示完全等價. 上述假 設合起來就是, 詞的指名、指心和指物功能完全等 價. 但是, 日常生活中, 這些假設不一定成立. 比如, 有心理學家證實[3], 成人日均說謊一次, 這清楚表明 詞的心智表示與詞的外延表示不一定具有同樣的詞 名; Wittgenstein 的研究表明[4], 詞的心智表示不一 定是命題表示, 但是, 這並不表明詞的心智表示不存 在,
2016 年 Nature 雜誌 4 月份發表的封面文章再 次證明詞的心智表示存在, 並繪製了大腦的語義圖 譜[5]; 模糊集合[6] 的提出, 表明詞的外延表示也不一 定用經典集合來表示; 涉身認知科學的研究表明詞 的內外表示可能會因人而異; 而詞的內外表示完全 等價相當於知行合一, 顯然對於日常生活來說, 也是 一個很難完成的任務. 因此, 指名、指心、指物三者 很難完全等價, 故研究指名、指心、指物這三者及其 自身之間的關係與規律, 一直是人工智慧面臨的難 題和挑戰.
對於限定在詞這一粒度下, 我們已經對於 詞的經典表示做出了一個本質的改進, 基本上放棄 了對於上述提到的詞經典表示的先驗假設, 同樣可 以具有詞的經典表示的三指功能[7]. 但是, 對於一般 情況下, 如何實現語言的三指功能, 尚不清楚.
按照 個人的理解, 王飛躍教授提出的平行系統[8], 可以看 作是語言的指名功能, 主要是在人的認知世界裡復 現、設想、影響、甚至控制對象, 通過人的三指切換 能力影響、控制處於三個世界中的對象. 需要指出的是, 人工智慧發展至今, 在語言三指 方面的研究已經取得了很大的進展.
在指物功能方 面, 人工智慧在圖像、聲音識別與生成方面進展非 凡, 車牌識別、人臉辨識、指紋識別、語音辨識等已 經稱為人們日常使用的成熟技術. 在指心功能方面, 人工智慧在知識表示、情感計算等也進展迅速, 深度 學習在知識表示取得的成就更是令人印象深刻. 在 指名功能方面, 人工智慧在機器翻譯、問答系統、搜 索引擎等方面同樣影響巨大.
但是, 人類對於語言三指的關係與規律方面依 然面臨許多挑戰. 如在指物方面, 主要的技術之一是 機器學習, 但機器學習一直有兩個問題[9]: 適應不斷 出現的新學習任務的學習算法設計; 能夠統管所有 機器, 生物和人的學習理論. 應該說, 第一個問題, 研 究非常之多, 對於第二個問題, 研究很少, 筆者在機 器學習的公理化方面做出了一些有意的嘗試[10].
在 指心方面, 同樣存在兩個挑戰: 知識統一表示是否存 在？更深刻的說法是: 如何確定真假？在指名方面, 人們依然不清楚對話的計算機制, 更進一步地說, 通 過圖靈測試的理論機制或者計算機制是什麼. 李 航[11] 就明確指出: 我們還無法構建一個真正的 「對 話機器人」, 因為我們還不知道如何基於數學模型來。
實現, 也不知道是否可行. 當人工智慧處理同時處理 語言三指時, 面臨更大的挑戰: 如何協調語言三指一 致? 在語言三指不一致時, 如何適應環境？換一種說 法, 在未來實現指物、指心和指名三者功能各自實現 的比較完善的情形下, 如何使人工智慧技術能像人 一樣在具體環境下, 實現不等價的指物、指心和指名 功能但不引起系統崩潰、具有很高魯棒性或者適應 性的智能行為, 更通俗地說法是, 未來是否可以使得 計算機像人一樣, 能夠到什麼山上唱什麼歌, 見什麼 人說什麼話. 為此, 個人認為, 未來需要進一步發展完善有關 視聽嗅觸等多感知數據採集與處理理論與技術, 機 器學習等知識發現理論與技術, 語言處理等知識表 示理論與技術, 最終推動完善機器人等需要語言三 指功能的人工智慧理論與技術等.
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