第一节　智能、自然智能、人工智能的语义学之辨

智能及智能的本质是古今中外许多哲学家、科学家一直在努力探索和研究的问题，但至今仍然没有找到合理的答案，以致智能的发生与物质的本质、宇宙的起源、生命的本质一起被列为自然界四大奥秘。近年来，随着脑科学、神经心理学等研究的进展，人们对人脑的结构和功能有了初步认识，但对整个神经系统的内部结构和作用机制，特别是脑的功能原理还没有认识清楚，有待进一步的探索。因此，学界很难对智能给出确切的定义。加德纳认为，“在不同的人类文化之间新产品的创造中，或在新问题的提出时，人们所看重的智能观念之间在着较大的差别，有时甚至有极大的差别。”⁽²⁾人们经常谈到智能的概念，并且或多或少地给他人贴上“伶俐的”、“迟钝的”、“聪明的”、“有才智的”或者“精明的”等标签。完全不同类型的杰出人物，如亚里士多德、柏拉图、爱因斯坦或者马克思，都被冠以相同的形容词“有智慧的”。这些非正式的讨论，作为普通的用语也许能够令人满意，但这主要是因为很少有人真正去思考一个富有争议且具有实质性的问题，即究竟什么是“有智慧的”或是“智能的”。遗憾的是，即使是对人的智能进行专门研究的领域中，在人类历史的大多数时期，我们都没有建立一个关于智能的统一标准，都没有一个大家都认可的关于智能的科学定义。很多人虽然很愿意承认多种能力（abilities）和才能（faculties）的存在，但是却不愿意使用“智能”这个词汇。他们说，“最好用天才（talents）这个词”，“智能应该留给那些更加普通的能力”。当然，人们可以按照自己愿意的方式定义任何术语。但是，在描述智能的严格定义时，人们往往忽视了对“智能”本身做一番深入而必要的语言学考察。这样一来，各种各样语境中的“智能”自说自话。很自然的混乱出现了，当研究智能的专家们聚在一起时，他们反而更困惑了。我们究竟在讨论什么，具体点就是我们讨论的所指是什么？很显然这个问题不解决，我们将从建立一个新理论的开始之初就已经出现了“隐患”。

从语言学的意义上看，“智能（Intellegere）”一词是一个复合词，即为inter（在……之间）和legere（汇集、选择）。拉丁语Legere，字面意思是采集、收集和汇集，并由此进行选择。很自然，而Intellegere意思是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。在承认人类有心灵的时代里，“智能常常是指心灵的某种力量或活动，包括理解能和现实的自觉思想活动。智能的应用把人和动物区分出来，尤其表现在语言的使用上。它也特指直觉活动。作为一种理解能力，即判断和推理，它是心灵的一部分，与意志、欲望能力、愿望、选择和行为相对应。”⁽³⁾人工智能的出现继承了这些思想，从而，人工智能的研究是要让机器进行收集、汇集、选择、理解、领悟和认识。因此，现在人们所指的智能，不仅仅是指人类在认识和改造客观世界的活动中由思维活动和脑力劳动所体现的能力，即人的理解和解决问题的能力。在许多情况，人们谈到智能时，往往还还包括了人工智能。在这里为了明确区分智能、人的智能及其人工模拟的智能现象，例如智能机器的智能，我们将人的智能纳入一个更为宽广的概念之中，即“自然智能”，除此之外的人工的智能以“人工智能”命名来讨论相关问题。

对于自然智能而言，人们主要是研究人的智能。在这个意义上，“自然智能”也常常取其狭义的所指，即人的智能。根据对人与动物已有的认识，结合各种智能的外在表现，从不同的角度、不同的侧面、用不同的方法对智能进行研究，以往的研究者主要提出了几种不同的观点来对“智能”进行说明，其中影响较大的观点有知识阈值理论、思维理论及进化理论等。一是知识阈值理论。认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度，一个系统之所以有智能是因为它具有可运用的知识。因此，知识阈值理论把智能定义为：智能就是在巨大的搜索空间中迅速找到一个满意解的能力。这一理论在人工智能的发展史中有着重要的影响，知识工程、专家系统等都是在这一理论的影响下发展起来的。二是思维理论，坚持这种理论的学者认为智能的核心是思维，人的一切智能都来自大脑的思维活动，人类的一切知识都是人类思维的产物，因而通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。三是进化理论。坚持这种进化理论的学者认为人的智能的本质能力是在动态环境中的行走能力、对外界事物的感知能力、维持生命和繁衍生息的能力。其核心是用控制取代表征，从而取消概念、模型及显示表征的知识，否定抽象对智能及智能模型的必要性，强调分层结构对智能进化的可能性与必要性。由此可见，一般的学者都认为，人的智能是知识与智力的总和。其中知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，是头脑中思维活动的具体体现。因此，智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。也有人明确地认为，人类的智能是多种才能的总和。森斯蒙（Thursteme）认为智能由语言理解、用词流畅、数、空间、联系性记忆、感知速度及一般思维7种因子组成。认知科学家加德纳对“智能”做出了较为详尽的分析，认为，“一种人类智能必定伴随着一组问题解决的技巧，使人能够解决自己所遇到的实际问题或困难；如果需要的话，还使人创造出有效的产品；必定还能调动人的潜能以发现或提出问题，从而为掌握新的知识打下基础。”⁽⁴⁾“我们最好是将特定行动的程序（program of action）与智能分开。的确，当智能被利用来完成某项行动计划时，才最有利于我们的观察。对一种智能最准确的看法，是认为它们是一种潜在的能力，也就是说对于拥有某一种智能的人来说，不存在阻碍他运用这一智能的环境。”⁽⁵⁾

就人的智能的具体形式而言，加德纳认为，人的智能可以分为以下几种：“一类是‘与实物相关的’智能形式——空间智能、逻辑——数学智能、身体——动觉智能。这些智能都受到特定实物的结构和功能的某种控制，而且上述相关的实物必定与人发生接触。如果我们的物质世界的结构不同，这些智能就会呈现出不同的形式；另一类是‘与实物无关的’智能形式——语言智能与音乐智能。他们不由物质世界控制或支配，但反映了特殊的语言结构和音乐结构，反映出听觉系统和发声系统的特征。但正如我们知道的，至少在某种程度上，语言与音乐可能在没有听觉和发声器官的情况下分别发展；最后，人的认知智能反映了一组强有力的、具有竞争性的约束性因素：人自己的存在，其他的人的存在，以及自我在文化中的表现与解释。任何一种人的意识或自我感，都有自己普遍化的特征，但也存在大量细微的文化差异，它们反映着众多的历史因素及个性化因素。”⁽⁶⁾加德纳认为，“每一种智能都按照自己的方式运作，都有自己的生物学基础，这是有智能的本质所决定的。所以，试图在所有的细节上对不同的智能进行比较，就错了，因为每个智能都有自己的系统和规则。在这个问题上，做一个生物学的类推是有意义的。虽然眼睛、心脏和肾脏都是身体的器官，但若在所有细节方面讲他们进行比较，就是错误的。同样，我们在智能问题上，也能看到这种限制的存在。”⁽⁷⁾

从人的智能实质上看，智能是可以在环境中被开发出来的潜能。如果仅仅只是将智能看做单一的遗传的属性肯定是错误的。正像加德纳指出的那样，“也就是说，如果是正常的人，如果环境提供恰当的刺激因素，那么它们都应该具备若干可以发展的潜在智能领域。作为正常的人，在应付环境提供并赋予含义的素材及客观世界时，我们开发并应用了自己身上的这些潜力。”⁽⁸⁾“显然，我们也不能把智能仅仅看成是一组原始能力。世界是有实际意义的，智能只有在一定程度上具有这些意义，才能发生效力。”⁽⁹⁾“从生物学的意义上说，智能是被充分开凿出来的运河，即使在成长中缺乏正常刺激的情况下，它们都能表现出来。当然，智能完全可能经过文化这个‘漏斗’的过滤，最后实现完全不同的目的，然而人类的基本潜能，最终是不可能完全被歪曲或抹杀的。”纽威尔和西蒙也认为：“衡量一个系统的智能水平，是看它在面临任务环境所设置的种种变动、困难和复杂性时，达到规定目的的能力。”⁽¹⁰⁾

人工智能专家以特定的方式阐述了他们对于智能的理解。纽威尔和西蒙在总结在他们之前对智能机器的研究工作时指出，有两个值得关注的经验：一是物理符号系统对于产生智能的充分性，并试图构造和检验具有这种能力的特定系统的出现。二是凡表现出智能的地方，具有物理符号系统的必要性。前者就是人工智能，后者就是认知心理学。纽威尔和西蒙断言，智能机器是一个符号系统，所以他们所言的智能机器就以特定的方式断言了智能系统的性质，即智能系统就是一个符号系统。对于智能本身的认识来讲，纽威尔和西蒙认为：“智能不是一个全或无的事物，它在特定领域中不断地向更高级的性能发展，并向拓宽这些领域的范围发展。”⁽¹¹⁾就产生智能的行动的必备条件而言，他们认为：“它是复合型的，因为任何单个的基本事物都不能说明智能的全部表现。正如不存在能通过自己的特殊性质表示生命实质的‘生命原理’一样，也不存在任何‘智能原理’。然而，没有简单明了的解决办法，并不意味着智能在构造上没有任何必备条件。一个这样的必备条件就是存储和处理符号的能力。”⁽¹²⁾因此，纽威尔和西蒙认为，“对于一般智能行动来说，物理符号系统具有必要的和充分的手段。”⁽¹³⁾他们说：“我们的假设是：物理符号系统具备智能行动的能力，同时一般智能行动也需要物理符号系统。”⁽¹⁴⁾而在联结主义者那里，“智能被定义为有关适合于一领域的一组特定的联系的知识，根据一个技能领域中许多高度抽象的特征之间的关系总是可以对智能加以说明。”⁽¹⁵⁾

由于人们对“智能”的理解仁者见仁，智者见智，至今并没有形成关于“智能”统一标准，这就更加深了对于“人工智能”一词的争议性。1956年，在美国的达特茅斯大学召开的世界第一次人工智能会议上，由麻省理工学院的麦卡锡提议而正式使用了“人工智能”（Artifi cial Intelligence，AI）这个术语。而首次公开发表使用“人工智能”一词的是麻省理工学院的明斯基。作为一门学科的人工智能到今已有50多年的历史，在国际上，已确认人工智能不仅是当代高科技的核心学科之一，它还是一门新兴的哲学分支。作为一门科学，人工智能的创立者提出的任务就是要用机器和程序来完成人类使用其智力才能来完成的任务，并用计算机来模拟人类思维和问题解决。作为一个哲学分支，人工智能的目的是绕过脑与身来达到对人类理智的全面理解。其思想可以追溯于图灵的智能机。人工智能最初作为计算机技术（尤其是软件技术）的一个分支而出现，经过几十年的理论与实践活动，取得了巨大的成就。1956年，西蒙等人设计出了被称为“逻辑理论家”的第一个人工智能程序，它能够自己证明《数学原理》中前52个定理中的38个。如今，人工智能已发展为计算机科学等学科中的一个研究、应用和教育的领域，它专门研究像新的程序语言、推理与问题解决的方法、视觉识别及专家系统这样的问题。早期的人工智能研究特别注意人的心智模型，但这一方针由于联结主义的发展而得到改变，联结主义的发展是以大脑的工作原理为基础的。在联结主义中，包括学习在内的复杂功能包含着沿着在大量简单元件之间所形成的通路进行的信息传递。人工智能专家试图借助于符号操作来帮助人类理解人的智能过程，因此它提出了在什么条件下我们才有理由将心的状态归之于一个纯粹的物理系统的问题。它对于认知科学和心灵哲学的发展作出了很大贡献。

在人工智能的发展过程中，哲学、心理学、语言学、神经科学等领域的大量思想和方法不断地渗入进来，以至于今天询问“究竟什么是人工智能？”时，即使让权威的专家们来回答，答案也是不尽相同的。在今天，人工智能是一个广义词，各有说法，要对人工智能准确的定义或给出一般性的定义是有困难的。例如，从学科来讲，博登认为：人工智能不是关于计算机的研究，而是关于思想与行为中的智力的研究。计算机是它的工具，因为其理论被表达为使得机器做人需要的智力才能做的事的计算机程序。玛尔认为：“人工智能是对复杂信息处理问题的研究，这些问题常常根植于生物信息处理的某个方面。该学科的目标是确定值得研究、并有可能解决的信息处理问题，然后将它们解决。”⁽¹⁶⁾而海金丝却认为：“人工智能就是理论心理学”⁽¹⁷⁾因此，他们的基本含义是要描述：人工智能是用机器（计算机）来模仿人类的智能行为，即上面的机器智能。在这个含义中关键是如何理解人类的智能。

人工智能的专家相信，人的智能与机器间有着特殊的紧密关系。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》（machines who thinks）中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵（turing）提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为“人工智能之父”。20世纪80年代，由于经典的人工智能方案并没有像实现最初所预想的宏伟的目标，这一现状引起了许多人的质疑，塞尔首先就人工智能的未来发展提出了“强人工智能”与“弱人工智能”的区分。弱人工智能只是认为，计算机程序有助于理解人的心的状态。这一点得到了广泛的接受。强人工智能则声称计算机的“心”例示了人的心理过程。这一论点颇有争议。塞尔采用了著名的“中文屋论证”来阐述自己的观点。他指出，与人不同的是，机器对符号的句法操作并不伴随着对符号意义的语义理解。可以说，人工智能的每一步都与对人的智能的理解紧紧相连。因此，有人认为，人工智能是使计算机做聪明的事情的艺术。这个定义虽然看起来抓住了人工智能的精神，但它不够具体。

综上所述，人工智能可以被认为有以下含义：一是作为软件工程的一个分支，人工智能仅仅是一些编制程序的技巧，它们使得计算机能够诊断疾病、理解自然语言等等。二是作为一门计算机科学理论，人工智能是关于编程的一种独特构想。三是作为哲学的分支，人工智能是一种实验认识论：知识是什么？在计算机或人的心灵中知识如何被表达？四是作为一门心灵（mind）科学，人工智能体现了这样一个思想：心灵基本上是一种处理信息的机制。在最深的层次上，人工智能试图对这个伟大的未决问题做出贡献：心灵如何从非心灵中产生出来？由此可见，站在不同的角度看人工智能，它就会呈现出不同的图像。两种基本的区分是，一则人工智能是一门科学技术，二则在一定时期内，人工智能还可看作一种哲学思想。仔细研究就会发现，在种种差异背后隐藏着一种原始的一致性，即人工智能作为一项特殊的研究活动，它正在或试图达到什么目的。

在贯穿人工智能的全部历史中，我们可以看到它的目标在两个方面：一是建造强有力的装置以尽可能多地（或全部地）完成通常认为只有人类才能完成的工作；二是提出精致的、基于实证的新理论以解释人类的智能活动。围绕这两个目标所进行的工作正好分别构成了人工智能的实践活动和理论活动。人工智能诞生的初期，在这两个方面都出现了令人瞩目的成果。许多研究者因此提出了更加雄心勃勃的设想，他们试图将人工智能看成是一门一般的智能科学，即看成是认知科学的核心。随后，它的目标变成：提供能够解释（或许能够使我们复制）人类的全部心理现象的系统的理论。因此，在人工智能新定义中，“计算机”反而消失了。人们津津乐道的是一些抽象概念，如表征（representation）、计算（computation）、心理图像（mental image）等。如此一来，人工智能有了一个更富争议的定义：“即把人工智能看作是一般性的智能科学，或更确切地说，看作是认知科学的智力内核。”⁽¹⁸⁾

不难发现，在清理有关“智能标准”的理解时，必须注意以下几个核心问题。第一，“智能”一词在当今已经富有丰富的含义，甚至包含有多种相互区别的“智能”所指。这就要求我们区别理解特定语境中的“智能”，更不能在理论中混用，从而造成不必要的范畴混乱。第二，智能标准的确定既不能像哲学家那样做简单类比式的纯粹抽象研究，也不能像许多自然科学家那样仅仅从个体角度来理解智能的标准。第三，从语言的发展来看，“智能”的概念仍在不断的丰富和发展中，在实践中，“智能”以及与此相关的概念正在不断丰富自己的语义所指。很显然，这是一个不断融合与分化的变化过程。所以，如果非要给“智能”、“人工智能”一个明确的定义，我们给出的只能是现阶段的历史性认识。在当今，虽然对于“智能”、“人工智能”的实际所指众说纷纭。但是，我们已经看到了一个清晰的基本结论：有关于人的世界是一个独特的智能的世界。没有基础的人类因素，作为结果的人工智能根本就不能像人一样认知任何事物。要建立人类智能全部的一个拷贝，纯粹可以归结为一种理性的直觉。为什么在地球上的人想建立人工智能？对于人类发展而言，人们总是希望不断地超越自身。人们不仅需要大自然造就出的人的智能，还需要更多的人工手段来造就人工的智能。因此，为了建立一个更为准确而完整的新的智能研究体系，我们利用这仅有的逻辑结论就可以宏观地从智能家族中区分开种种智能，以便于对诸多智能理论作出很好地清理。

如此一来，我们究竟该怎样区分或者说清“智能”、“人工智能”呢？智能世界中，毫无疑问的最高层的原则性问题，即是人类智能是仅仅独一无二的存在。其他者能够成为真正意义上的人工智能，它们一直在处于智能发展过程中的行星上，并从智能人那里得到启发。这一理念使人类记忆起这个起点，并试图制造了智能的其他者。在这一意义上，即在智能层次，模拟人的智能必须具备一些与人类进化类似的环境和条件。至此，我们已经发现了这构成完整的智能范畴体系，甚至通过对智能的这些理解刷新了我们对于世界的认识。我们完全可以构建出一个可供智能的研究者参考的认知框架，这就是对智能世界的基本认识。

构成智能世界的三个层次依次如下：在智能世界的第一层我们称之为“智能”。在这里，“智能”成为一种含义丰富的最高层概念。智能既不纯粹是一个抽象的概念，也不是某种具体的经验，而是一种特征性现象。智能的显现既包括了其内在的本质性特征（如内源性的、原生的意向性等），也包括了其他充分性特征（如某些智能行为及其环境等）。智能的内在本质性特征只有在一定系统条件下才能通过某些行为而显现智能。所以，确切地说，智能是具有特定内在结构的某个主体在特定环境中显现出的自主性、能动性特征。特别值得注意的是，这是一个范围极其广泛的“宽”定义。只有在智能的范畴图中的其他层次才会使用那些被人们广泛产生误解的“窄”定义。在“智能”概念之下的第二层就包括了以智能的创生来源而相互区分的“自然智能”与“人工智能”。其中的“自然智能”包含着第三层的“人类智能”、“动物智能”、“其他可能的自然智能”，这些智能表现形式相互区分。正是人们在某些具体语境中没有区分地使用“智能”一词，才造成了种种混乱与纠缠不清。在这个全新而完备的智能范畴世界中，人与其他动物、人工智能都将成为智能世界中重要的成员，只不过他们的智能表现有的是已经较为成熟的形态，例如人类智能的存在。有的是正在进化与发展的智能形态，例如某些动物的智能表现。而有些还只是一些可能的萌芽，如人工智能机器所表现出的智能形态。