机器能思考吗？

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雷锋网 (搜索“雷锋网”公众号关注) 按：本文作者应行仁，来自北邮人机与认知实验室（公号：人机与认知实验室）。

机器有智能吗？机器会理解吗？机器能思考吗？从十七世纪到今，每一次机器功能的重大突破，这问题都被翻出来问一遍，只是否定它变得愈来愈困难了。

Alpha Go与李世石的围棋赛尘埃落地，棋迷和技术派热议之后，哲学思考又来了。海外学术界这次比较淡定，也许早麻木了。语音会话技术，图像辨识和智能服务现在已进入人们的日常生活中，深思者早在人工 神经网络 开始应用时，重新审视过对AI的哲学认知。国内有些人还认为机器只是傀儡，说这比赛不过是程序员与棋手斗，AI胜过人类是笑话。其哲学根据，主要来自约翰·塞尔的“中文房间”思想实验。

中文房间（Chinese room）是由美国伯克利大学哲学教授约翰·塞尔（John Searle）在1980年设计的一个思想实验（The Chinese Room argument） ，他的1999年修订版是这样的：

想象如下的情景。有个只知英语完全不懂中文的人，与一箱中文字片（数据库）及如何处理汉字使用字片的英文手册（程序）被锁进一个房间。在房外有不知情的人，塞进字条以中文提问（输入）。房里的人对它按手册指导挑选字片，送出正确回答的字片（输出）。这手册能让房里人，通过了理解中文的图灵测试，但他其实对中文一无所知。

塞尔认为这房里人和人工智能中的电脑，都不必理解输入和输出字符的含义，只是按照规则机械地搬弄字符，就给外面人一种能够理解中文的印象，其实中文房间里的人以及电脑所作所为，都谈不上思维和理解。

这是现代哲学中最著名的思辨之一，他针对是能够通过 图灵测试 （Turning Test）的机器智能，在哲学界和认知科学上引起了广泛的讨论。 现在用Google Scholar 搜索一下“Searle’s Chinese Room”，都有上万条的结果。

中文网上也有一些讨论这个思想实验，有些人热心于设计机器不能恰当回答的问题，想以此证明机器智力不能胜过人类。其实这是对它的误读。塞尔的实验是假定这系统能够通过图灵测试，在这基础之上讨论心智的哲学问题。现在机器智能技术发展，证实了这个哲学思考的前提并非无稽之谈。

让我们更详细地考察这个著名思辨的由来和内涵。

机器能否思考？

历史上，莱布尼茨（1646-1716）用磨坊的思想实验（Leibniz’Mill）考察过这个问题。

假如思考和感知的活动能够用数字和机械运动的原理来解释，把这个具有智能的机器尺寸放大许多倍，人就像走进磨坊一样来检查内部，我们只能发现部件间相互的推动，这里没有一个部件能够解释感知，比如说疼痛，那么它们的机械组合也必然是如此。莱布尼茨以此来反对当时盛行的机械决定论，提倡物质和心智的二元论。

信息革命初起，图灵认为思维活动不外乎信息依程序而流动。他设想一个能够下棋的纸上机器（Turing Paper Machine 1948）。

如果有一张纸，写着下棋时所有局面的应对，人们不需要懂棋，只要对照纸上的指示就能下棋。这张纸的内容就是程序，计算机遵照程序运行，也像人类会思考一样能够下棋。

1950年，图灵发表了具有里程碑意义的论文 《电脑能思考吗？》，第一次提出“机器思维”的概念。 他认为：假如通过电传终端与另一边进行对话，人们无法区分那边是机器还是人类？那么就该承认这机器具有智能。 这个测试称为“图灵测试”（Turning Test）。他的主张在认知科学上称为功能主义。

上世纪70年代，计算机开始普及，耶鲁大学的Roger Schank用“概念表示”的技术来分解语句，被认为结合背景知识数据库的AI可以理解英语。塞尔用中文房间思辨反对这种功能主义的智能解读。

塞尔构造的“中文房间”，模仿图灵测试，但继承了莱布尼茨的思辨，考察形成这种智能的每一个构件，在这里除了唯一具有理解力的本人外，其他一切都是没有生命的工具和机械性的操作，却能表现出理解中文的行为，而他其实不懂得中文。所以说这行为只是一种扮演。

中文房间思维实验深思宏观现象中的微观机制和驱动力，不同的微观机制和驱动可能形成相同的宏观现象，图灵认为只要宏观功能与人类的智力行为是相同的，我们可以用智能这个词来描述这个功能。如在围棋赛中，谈的是博弈技艺高低的宏观测试，说机器具有智能并无不可，语言对话也是如此。塞尔则强调它们内在的机制不同和有否表达真正的意向，说这中文房间仅仅是对话功能的模拟，并不具备理解这活动的能力。

塞尔将人工智能分为两类：认为必须能够理解自然语言，并在模仿人类行为时，具有类似心理活动的机器，称为“强人工智能（Strong AI）”；那种只有模仿功能没有思想的机器智能称为“弱人工智能（Weak AI）”。他的强人工智能是足以解释心智活动机制的模型。他在那时相信：研究大脑与研究心智无关，图灵测试不足以确立心理状态；没有理解力或者意向性（intentionality），就不能说机器会思考，因此也就没有通常意义下的思维能力。

塞尔思辨直接的结论是 “中文房间实现的不是强人工智能” ，一般化的推论是“不可能通过字符操作，从语言形式（syntax）得到语义内容（semantic）”。

哲学表达的是一种思想观念，它的判断无论以真理名义或出自权威都不足为训。哲学不像数学，后者表达是约定的逻辑结果，通过严谨推理，总能辨出是非，它也不像科学那样表达事实，其断言可以被实验证明或否定。哲学的意义在于思辨，通过辩驳剖析，澄清含糊之处，启发对世界的认知。

自1980年起，哲学家科学家就不断地在学术刊物上发表评论，参与讨论，中文房间被广泛地引用。大多数学者不认同塞尔。BBS编辑Stevan Hamad说：“绝大多数人认为中文房间的思辨是完全错误的。”反对中文房间的思辨，依不认同的程度大致分为三大类：系统答复，机器人答复和否定答复。而塞尔几十年来汇编不同意见，犀利地反诘，促进了人们深思。

在早期的答复中，最多是持“系统答复”的观点。他们承认中文房间中的那个操作人不懂中文，但说这并不说明那个房间的系统不能产生对中文的理解。系统的特质并非能够细化区分到某个部件，它是由整体的协同来产生的。塞尔反驳说，机器能说中文，并不意味着它就理解中文。我把房间里的一切包括程序、数据库、说明书都装进头脑里，我就是这个系统。我如计算机一样按程序作答，表现得也像懂中文，但是我自己知道，我仍然不理解中文。

“机器人答复”则同意在中文房间情形下，不能说是理解中文，就像对从来没吃过馒头的西方人，中文数据库怎么讲解馒头，都不如自己看过、闻过、吃过、做过那样地有体会，能真实理解馒头这词的语义。 所以他们建议将这机器大脑，装在一个有听觉、视觉、嗅觉、味觉和触觉传感器的机器人身上，让它行走在我们所处的世界里，那么这机器人就有人的感受，也就有了理解力。塞尔认为这看法并不比“系统答复”高明，因为所有这些传感器的感知只不过是一些额外的输入，就如在中文房间，塞进另外一些关于环境世界感受知识的纸条，或这些知识已经被整理存进了数据库，无论如何，在房间中的我，依然是不理解中文。

“否定答复”则完全不认同中文房间的思辨足以否定强人工智能 ，说塞尔把房间中的一切都装进头脑，引用中文数据库里的知识，能够流利用中文回答问题，这情形就像物理、化学大部分实验我们都没做过，大部分的词汇的含义都是来自书本中别人的经验，可是我们都觉得自己能够理解这些词汇和相关语句，为什么放在同样做法的AI上就不行呢？有一派人甚至认为，塞尔的思辨来自错误的直觉，就像走进莱布尼茨磨坊一样，所见的直观并不能反映宏观现象的本质。例如考察旋转的磁铁人们看不见光的发生，但我们不能因此否定光是电磁波。这个思想实验就像以变慢的时钟走进原子尺度一样，让我们看不到光。以微观的尺度和缓慢的过程，来理解“智能”和“理解”的宏观现象，房里人的直觉往往是错的。塞尔对这些批评，用“意识形态的俘虏”一言以蔽之。他说，不明确地指出是什么样的系统，由什么样的机制能导出心灵，就相信了心灵能从系统中“涌现”出来，完全是一种对自己直觉的盲目自信。

中文房间真正的意义在于心智哲学上的思辨。它是图灵之后被最广泛地讨论的问题，它以哲学清晰和纯净性成为认知科学上的经典。

尽管“中文房间”的思考是针对人工智能，其哲学思辩无比深邃，大多数计算机学家和人工智能专家，却不认为这与他们的工作有关，不觉得AI有什么局限。他们埋头苦干，开发出有不输于人类的语言和图像辨识能力的AI，造出能与人类在棋类一较输赢的机器。对于人工智能，不论它在哲学上归类为弱如僵尸一样没有灵魂，还是强如人类一样有着自己意识，它在许多智力活动中将强于人类不再是猜测了。

那么指引这些智能研究的思想，究竟是什么呢？

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