遵守規則與人工智能——維特根斯坦與圖靈人工智能理論的交集

一、遵守規則與機器計算

遵守規則理論在維特根斯坦的后期思想中占有重要地位。那么什么是遵守規則呢？簡單地說，遵守規則就是一種實踐，當培訓、制度、習俗成為人的第二本性時，人就能機械的、自發的遵守規則。維特根斯坦認為，如果一個人想理解“遵守規則”，那么他就必須先去學習怎樣遵守規則。例如，當一個小孩剛開始學數數時，他可能會模仿大人怎么數，然后通過大人的手勢或話語“對了”“錯了”等各種口頭的，或肢體上的表達來使這個教化過程達到目的。因此，理解一個實物概念，包括用實物訓練來教導孩子并使其在頭腦中能產生這個概念的想象或圖像，直至孩子最后完全掌握這個概念并轉換成一個自發的概念。

遵守規則與數學哲學密不可分。維特根斯坦用做算術來闡明遵守規則的本質。數學的規范性是維特根斯坦數學哲學思想的主旨。這一主旨用他的話概括說就是：“我要說，它必定遵循我置于語言中的軌道。”數學證明的要點是，它雕刻出了數學語法規則：“由證明而成立的命題用作規則，并因此而用作范型。因為我們按規則行動?！?/p>

強人工智能者圖靈對于遵守規則也有詳細的說明。圖靈認為，計算的人是在頭腦中用一種完全機械式的方法遵守一系列的規則。而機器只要滿足了這樣的條件，也是完全可以機械式的去遵守規則的。

維特根斯坦在思考遵守規則理論時，提出了兩個交織在一起的假設：其一，一種毫無意義的規則是可以理解的；其二，機械式的遵守規則的概念與遵守一種機械的規則是相等同的。標準的人工智能者對于上述論點的回應是，維特根斯坦忽略了圖靈論點中最重要的方面，即描述行動者意識到自己在做什么。維特根斯坦則主張，人類的計算是基于固定規則的，且這些規則是可以從書本及傳統中習得的。圖靈認為，可以考慮這樣一臺數字計算機，它通常由儲存器、執行單元和控制器組成。儲存器儲存的資料對應于人類用于計算的紙，人類可以在紙上進行計算或是學習規則。人類的計算是在頭腦中進行的，儲存又是對應于記憶的。因此，我們可以根據人類的計算行為來模擬建構數字計算機。有人問，如果讓一臺機器模仿人的復雜行為如何可能呢？圖靈的答案是，讓機器執行指令表——程序。

即使是極其反對機械論的王浩也承認：算法的直覺概念是相當模糊的。例如，什么是規則？我們希望規則是可以機械式理解的，這樣一臺機器可以理解規則（指令）并執行它。換句話說，我們需要指定用于一種描述算法的語言，這種語言一般是可以描述所有機械的程序，也足夠供機器來理解。圖靈所做的是分析人類的計算行為，并得出在本質上計算行為是機械式的大量簡單的操作，而簡單的操作可以被證明是能夠聯合產生任意地復雜的機械式操作。

二、機器的計算不是思維

我們用圖靈測試（又稱“圖靈判斷”）來說明這個問題。圖靈測試是說，把要被提問的一個人和一臺計算機分別隔離在兩間屋子，讓提問者用人和計算機都能接受的方式來進行問答測試。如果提問者分不清回答者是人還是機器，那就證明計算機已具備人的智能，機器就是能夠思維的。圖靈機是以布爾代數為基礎，將邏輯中的任意命題（即可用數學符號表征的公式）用一種通用的機器來表示和完成，并能按照一定的規則推導出結論。圖靈的設想被譽為現代計算機原理的“開山之作”，它描述了一種假想的可實現通用計算的機器，后人稱之為“圖靈機”。

在《數學的基礎評論》中，維特根斯坦對此提出質疑。圖靈機是人類真實的計算嗎？圖靈機實際上已經定義了人類機械式的計算，所以允許我們應用準認知術語來描述計算機操作的過程。按照圖靈的解釋，黑猩猩的行為就滿足這樣一種標準，即我們使用計算概念是相對于人類行為的。我們對于按這種方式行動并沒有什么大礙，只是說得出這樣的結果是行為滿足了標準。這些標準對于我們也同樣適用。因此，通過平行的推理，如果一臺機器的建構滿足這樣的標準，那么過程與結果無關，這樣一來機器還是不能思維。在維特根斯坦看來，圖靈預先假定了人類的計算是機械式的，既然思維是機械式的，那就可以借用機器模擬來實現，因此計算機器可以思維。問題是，依據什么說人類的思維是機械的呢？對此問題圖靈并沒有給予回答。這就涉及哲學問題——人類的思維本質是什么？思維的方式是什么？

我們可以進一步追問：計算的機器計算嗎？設想一下，計算的機器由于偶然原因產生了。現在有人偶然按了它的按鈕（或一只動物在它上面跑不小心碰了一下按鈕），它計算出 25 × 20 的積。圖靈主張，計算是依靠我們的大腦遵循一系列簡單的機械式的規則進行的，這個過程也可能通過機器來執行。也就是說，機器有能力去遵守程序的亞規則，每一種亞規則都是機械式的計算。維特根斯坦在這里強調的是，我們稱之為“計算”或“推理”的必要性在于：在我們的日?；顒又?，我們使用像 25 × 20 = 500 計算式，且我們不只是把它當作一個有趣的模式。我們說“如果 S 擁有 25 股 XYZ 股票，目前的成交價是每股 20 元，那 S 一定用了 500 元投資于 XYZ 的股票”。同時假設，我們不是要求得到認可或數數，相反，我們只是對 25 × 20 = 500 做出反應。維特根斯坦在這里似乎是否定圖靈的一部分論點——遞歸函數是機械式的計算。維特根斯坦的論點是，計算的概念不能從它的基本規范性中剝離出來。因此，脫離規則的計算就不是計算，計算是遵循一定規則的?；蛘哒f，計算是規則中的計算。

如果計算的機器能夠計算，那么計算就是思維嗎？或者說計算的機器能思維嗎？塞爾（John Searle）認為，如果機器能思維，那只能是一種特殊類型的機器，即具有如人腦般擁有相同因果關系的機器。執行機械式規則的程序并不是思維機器，機器能思維和具有意向性是兩個不同的概念。意向性是精神和生物現象，它依賴于特定的生化反應，哺乳作用、光合作用或是其他生物現象是產生意向性的主要源泉。大腦通常被認為是一臺數字化的計算機（計算機隱喻），如早期的計算機通常被稱為“電腦”。大腦的因果能力產生了意向性，但大腦的因果能力不能在實例化的計算機程序中實現。你可以用機械式的程序去實現你喜歡的東西，但它并沒有任何的心理狀態，機械式的程序是不能產生意向性的。在塞爾看來，從計算的角度看大腦就是一臺計算機，計算機的程序純粹是按照語法規則來定義的，而語法本身不足以保證意向性和語義，程序的運行只有在機器運行時產生形式化的能力。也就是說，程序本身不能產生意向性，當然就不會形成思維能力。

其實道理也很簡單。被試（人）與 CPU 實際上只能做同一性質的工作，即機械地操作符號。在圖靈看來，只要檢測者無法在言語行為方面找出一臺機器與一個人之間的差別，我們就能夠將“智能”賦予機器。在塞爾看來，即使我們沒有找到這種差別，機器依然是無心的，因為它依然缺乏建立恰當語義關系的能力。而在維特根斯坦看來，機器在機械式的遵守規則只不過是人機械式的遵守規則的物化，在人腦中的計算顯然與在機器中的計算不同，盡管兩種計算都可以是機械式的，即按照程序操作。比如人用計算機算賬時，人已習慣于按鍵而不去思考，計算機的程序操作代替了人腦的計算。而當計算機發生故障時，顯示的數字會有問題，當人發現這個問題時，人就是在計算，而計算機不會。這說明機器計算只是符號操作而不是真正的思維。

三、機器模擬不是真正的思維

如果說計算不是思維，那么機器模擬也不是思維本身。人工智能試圖通過模擬成人的心智運作來說明人類的思維過程，這在方法論上是沒有問題的，畢竟它提供了人類探索思維秘密的一種有用方式。我們將通過人的教育過程來對思維做進一步的討論。在一個人的成長過程中，教育具有舉足輕重的作用，它包括三方面的內容：（1）心靈的開始狀態，比如出生；（2）所受的教育；（3）除教育外的其他經驗。為了替代一種模擬成人心靈的程序，我們首先應該嘗試模仿小孩的心靈程序。如果適當的教育過程是可以獲得成人的心靈狀態，那么小孩的心靈就類似于文具店里的筆記本（大量的白紙），很少受到制約。

沒有受制約的小孩心靈就像最初的程序一樣。我們把程序分成兩個部分：一個是小孩的程序；另一個是教育過程。這兩部分有著非常密切的聯系。首先，我們不能期望一開始就有個好的兒童機器（child-machine）。你必須實驗教這樣一臺機器，了解它如何學習。我們還可以試一試另外一臺機器，看看它的表現是否更好或更壞。這個過程與教育有著明顯的聯系：

兒童機器的結構 = 遺傳材料

兒童機器的變化 = 突變

實驗者的判斷 = 自然選擇

然而，對于一個正常的孩子的教育過程并不適用于機器學習。我們通過在教學的過程中運用懲罰或獎勵等手段來實施教育，提升認知能力。同樣，簡單的兒童機器也可按這樣的原則來建構。一種學習機器的重要特征在很大程度上是：盡管老師會對學生的行為作出預測，但老師仍會忽略其內部構造。而機器的教育在很大程度上源于一種設計好的兒童機器（或程序），“機器只能執行我們所知道的如何去控制它的事情”。這種觀點聽起來似乎有點奇怪。我們給機器輸入一些指令，導致它去完成某些事情，但我們自己卻并不理解。或者說，我們認為這完全是隨機的行為。在模仿教與學的過程中，另一個重要的結果是以一種自然的方式承認“人類的易謬性”，不存在從來不犯錯誤的人?，F在的學習過程可以被看做是尋找滿足教師的一種標準行為，教學過程成為一種標準化程式。事實上，存在大量的令人滿意的解決方案，隨機方法似乎比標準方法更可取。也就是說，不受標準限制的教育可能更適合兒童，因為每個人的特點不完全相同。

機器與個人之間可能最終是純粹理性的競爭關系。那么，什么是最好的競爭形式呢？很多人認為，像國際象棋這樣抽象的活動就是一個好的競爭形式。我們可以給機器制造好的感覺器官，教會它如何花錢買東西，如何理解語言。這可以遵循標準教育孩子的過程進行。維特根斯坦否認認知是由符號控制的。他引入“閱讀機”（reading machine）這種符號操縱器來說明他的觀點。閱讀機類似于圖靈機。維特根斯坦關注的是圖靈機是否真的計算、閱讀等。他不完全贊成拉美特力“人是機器”的觀點，而強調人類的行動而非思維如一臺可靠的機器。維特根斯坦經常與圖靈討論一種活的閱讀機（a living reading-machine），一臺活的閱讀機是作為人類或其他生物的輸入符號，是作為算術問題的輸出答案，比如口語文本、邏輯定理證明、彈鋼琴時的筆記等。這些機器能被生成，或是培訓，例如“計算機器”。

閱讀機其實就是圖靈機的“人機”（human machine）的翻版。根據圖靈的理論，電腦是為了執行明確的經驗法則，是由人類操作員按訓練但非智能的方法來操作的。使用中的閱讀機就如自動演奏的鋼琴，能讀出任何適當的組合符號。維特根斯坦告訴我們，通過讀把手稿翻譯成聲音，通過命令或打印件來寫。在這個意義上說，讀不包含任何你對所讀的東西的理解。一個計算機器是沒法給出解釋的，它只是計算。圖靈認為，通過應用適當的干擾及模仿教育，一種布爾類型的網絡能夠被培訓成做任何指定的工作，只要給予充足的時間和提供充足的信息單元。維特根斯坦強調觀念形成的事例及培訓的作用，強調知覺作用及家族相似性觀念的作用。根據維特根斯坦的觀點，一個小孩獲得一種概念，如杯子的概念，是通過接觸范例獲得的。但是，如果孩子觀察到的所有事例都是明亮的形式，那么一切明亮的對象都是杯子？維特根斯坦認為，對于這個問題的傳統解決形式是不可取的：用來區分杯子和不是杯子的兒時培訓程序不能僅僅被給出一個杯子的定義所取代，甚至在極其簡單的事例中不存在充分的定義，任何一個看似滿意的定義都有可能誤解了原始范例。

四、遵守規則是語境依賴的

究竟什么是一個機械式的過程？圖靈認為是“通過機器所做的事情”。維特根斯坦討論了在不同的應用中一個規則如何被正確遵守的問題。在某種意義上，不同的事件發生于不同的時間，關鍵是同一個詞在不同的時間中意指“相同”，或在不同場合的行為是如何意指相同的。維特根斯坦通常引用做加法來例示規則。比如在加 2 的系列中，為什么在 2 之后是 4，4 之后是 6 呢？你可能說是規則規定好的。而圖靈的分析表明：遵守這樣一種規則存在于固定的行為模式中，遵守一種規則的秘訣是重復執行。這并不是解決問題，而是說明規則的潛在無限應用僅僅是修辭手法，并沒有提出新問題。

圖靈主張，具有直覺的人類和其他動物或者符號控制的機器都是規則遵守者。維特根斯坦反對這樣解釋規則遵守：那樣的規則遵守者并沒有確定的意識經驗，它們不會做某些事件，我們也根本找不到任何遵守規則的相關事例。在任何情況下，思想實驗展示的任何意識經驗對于遵守規則來說既不是必須的，也是不充分的。

例如，維特根斯坦用案例來說明一個備選的遵守規則者——計算機。如果用內部狀態的不同去區分一臺機器是遵守規則者還是準遵守規則者（quasi-rule-follower），那么它們必定在下列某個方面不同：靜態配置的硬件（不同的零件或線路）、瞬間的硬件狀態不包含對計算方法的理解（溫度、電壓等）、瞬間的硬件狀態計算方法詮釋（實例化的代碼）。但硬件配置和非計算式的理解狀態只不過是設備內部的物理機制，或者是內部表征。維特根斯坦認為這些對于遵守規則來說都是不充分的。即使我們考慮人工智能的硬件狀態，在設備內能產生經驗意識，讀者/儲存器的思想實驗表明并不是經驗意識在區分規則遵守者。即使我們用濕件即人腦（wetware）替代了上述硬件，即使用 DNA 等來代替傳統的設備，結論也一樣。

維特根斯坦說的是兩個外表相同的個體，因為歷史或環境不同，一個是在遵守規則，而另一個則不是。如果實體 A 在遵守規則的話，那么 A 必須具備下列確定的歷史或環境條件：

（1）遵守規則的社會環境條件。遵守規則是標準性的，行為必須被認可，或貼上“正確”的標簽并給予獎勵，不被認可的行為就會貼上“錯誤”的標簽并受到懲罰。只有 A 的行為在確定的社會環境中發生，實體 A 才能成為規則遵守者。

（2）參與狀態。如果不是規則強迫你，你也不會遵守規則。如準規則遵守者——活的計算機器，這種機器是通過人為輸入產生輸出結果，其心智能力非常低。在維特根斯坦看來，活的計算機器只不過是準規則遵守者。對于規則遵守者的實體 A，它必須按照規則加上環境才能確定自己的行為。

（3）培訓的歷史狀態。我們的選擇決定了實體 A 的行為。在這種情況下，遵守規則的標準性壓制了新的規則遵守者。因此，維特根斯坦認為，小孩被教化采用一種特殊的態度對待計算中的錯誤。對于培訓，我們是用“培訓”這個詞嚴格地與機器中的程序類似。

對于目的論者來說，維特根斯坦的區別只不過是一種文化假象，因為規則遵守者與準規則遵守者的理由與利益無關。對科學思想的質疑者來說，維特根斯坦的區分是基本的，因為規則遵守者與準規則遵守者與其環境的聯系是不同的，規則遵守者比如人離不開環境，準規則遵守者比如機器可以不需要環境。這就是說，遵守規則是依賴特定語境的。作為規則遵守者的人之所以離不開環境，是由于人是特定語境中的人；作為準規則遵守者的機器之所以不需要環境，是由于機器是非語境化的。因此，語境化是人區別于機器的本質特征之一。

計算機典型地被作為示范性的規則遵守者，即圖靈機模式被認為是人類計算機遵守的固定規則，計算機因此被稱為是遵守規則的“野獸”。維特根斯坦主張，沒有理由認為人造物能遵守規則，人也不是遵守規則的機器，機器智能與人的智能有著本質的不同。如果機器能遵守規則，并不是由于它們內部的過程，對于規則遵守者來說，他們有一個特殊的歷史與環境。按維特根斯坦的要求，規則遵守者必須是經過訓練的，大多數甚至所有人工智能計算機不會遵守規則，因為它們不會使用語言、推理或者擁有概念。

最終的問題是：機械式的遵守規則與遵守一種“機械式的規則”之間有什么差異呢？根據人工智能，答案是沒有區別。這看上去似乎有點自相矛盾。計算機自身的性質是最不靈活、沒有要求的遵守規則機器，因此它是無意識的。然而，智能行為是如何進行編程的呢？這不明顯是互相矛盾的嗎？

在我們看來，機器是沒有欲望的。說機器有欲望就是荒謬的事情。根據維特根斯坦的理論，問題的癥結在于計算機是遵守規則的機器，而遵守規則的東西不必然有“意識”，有意識的東西也不必然遵守規則。當機器機械式地計算時，這類似于機械式的前意識流控制一個人的行為。人可以機械地去計算，比如完全按照加法規則運算，但是這不等于說人因此也就是機器。除機械地計算外，人還有其他更重要的特性比如情感和意識。這些精神性的東西是嚴格遵守規則的計算機所沒有的。

維特根斯坦并不否認行動者履行確定機械式計算行為的可能性，而是詳細闡明了其實際意義。他認為，“人們以機械的方式遵守規則。因此，人們把自己與機械相類比。‘以機械的方式’意味著不加思考；然而，完全不加思考嗎？至少沒有深思熟慮”。例如開車就是我們常常談論的一種需要機械式遵守規則的例子。但問題在于，為什么要按標準術語來描述行為呢？也就是說，區別于真正的自主行為的東西是什么呢？假設我們有本能反應去處理事情。如果問一個行動者為什么要眨眼？他的回答是按照嚴格的因果關系服從于確定或編造事件。然而假設行動者的反應是：“我沒有眨眼，我在使眼色，因為我從小受的教育是當 X 發生時，我就眨眼?！痹谶@種情況下，我們將描述行動者正在遵守規則，不是因為我們事先在頭腦中假定了什么，而是他用規則作為他行動的理由。

當然，當我們計算時，許多熟悉的規則不假思索地就會產生出來。但維特根斯坦的問題是，如果要求他去解釋或證明他的計算結果時，行動者會運用計算規則。值得我們注意的是，這里的關鍵點不是按意識的要求去遵守規則，而是我們按標準的術語來描述行動者的行為，行動者能夠判斷（修正、解釋等）自己是按規則行動的。正如維特根斯坦堅持認為的，圖靈機“實際上是人類在計算”的循環。

結 語

圖靈與維特根斯坦都認為機械式的遵守規則與遵守一種機械式的規則是可能的，但圖靈主張，“人的大腦好似一臺巨型的電子計算機，初生嬰兒的大腦皮層像‘尚未組織好的’機器，可以經過訓練，使之成為‘組織好了的’類似于萬能機（即萬能圖靈機）式的機器?！眻D靈上述觀點與維特根斯坦的人經過培訓、訓練就能機械式的遵守規則觀點相似。但在本質上，圖靈主張機器機械式的遵守規則可以替代規范化的標準，從而得出機器是能思維的。而維特根斯坦認為，機器只不過是遵守一種機械式的程序，并沒有內在的感受性，其實質是人在機械式的遵守規則，計算的機器并不真正自主地在計算。因此，機器是不能像人那樣思維的。人遵守規則的行為與機械遵守規則的行為的區別在于：人類能非機械式的遵守規則（有意識），而機器只能遵守人為設定的規則，機器不能思維，除非它能依靠自身打破規則。（節選自魏屹東、樊岳紅：《遵守規則與人工智能——維特根斯坦與圖靈人工智能理論的交集》，原文載于山西大學學報（哲社版）2011年第5期）

《中國歷史評論》編輯部選編

本期責編：李 萌