人类思维计算机仿真的前景和限制取决于人类思想的概念。就计算机仿真的目的而言，我们将思想定义为对事件进行符号化的过程，然后用各种逻辑的及非逻辑的推论将这些符号进行演算。将思想这个概念会同某个哲学体系一起来考虑看来是合理的，因为概念的形成、判断、推理及问题求解都是一些哲学问题。在本文中讨论了一个问题的各种解决方法，这些解决方法是由一些最重要的哲学体系所引起的。

引 言

近来，关于计算机仿真人类思维的各种不同的解决方法已经发表了许多文章。对于这样的仿真来说，有必要找出一个主要认识过程的正式模型。显然，这个模型应当像计算机程序那样可以进行再复制。我们必须看到很重要的一点，那就是当代计算机概念的发展，人们倾向于认为主要认识过程的模型是一个处理符号结构的系统，而不仅仅是数值数据的处理机。另一方面，从理论心理学的角度来看，在人工智能中，通过观察和实验，对于特定情况下特定的人，我们可以用一个符号系统对人建立一个模型。

这种仿真的前景及限制取决于人类思想的概念。我们的目的是要提出在人工智能领域中关于思想的理解，并将它和各种哲学体系的认识论中所形成的关于人类思想的各种概念进行比较。如果一个体系能对有关课题的大量问题作出回答，那么我们接受这样的体系及其认识论看来是合理的。

毫无疑问，人们都同意麦卡西（McCarthy）的意见，那就是哲学对于人工智能的关系要比其它科学更为直接。每一门新的科学在其萌芽状态都要作出一些哲理性的假设而并不讨论其认识论的情况。由理论所产生的一些新成果都是根据哲理假设的直接结论。对于人工智能来说也完全是这种情况。

通常，在人工智能中所采用的一些哲理性的假设都是以常识的形式出现的。要讨论人工智能的哲学前提，并且试图将常识成为一门科学，这已超出了人工智能的范围。这属于认识论，但是一些结果却取决于哲学的地位。

本文的目的是根据各种哲学地位和哲理假设的观点来进行讨论，而各种哲学地位和哲理假设是构成计算机仿真人类思维的许多试验的基础。我不愿把我的哲学观点强加于读者。因此，我们的分析将按照英加登（Ingarden）的现象学和托马斯主义者的认识论的温和唯实论的精神而进行。

将思想符号化

现在就计算机仿真过程而言，可以将思想定义为对事件符号化的过程，然后用各种逻辑的和非逻辑的推理过程对一些符号进行演算。

在这种过程中的主要概念就是符号，这和计算机科学中的概念基本上是一致的，即具有特定功能性质的一个实体。

在信息处理系统中实现的所有过程都是用符号及符号表达式来完成的。因此，要仿真人类思维的唯一可能性就是将所有的思想过程简化成一系列的符号演算。的确，要想做到这一点，我们总是假设思想是推论和符号化的一个复合体，它可以使一个问题以符号的形式来得到解答。

将思想看成对问题求解

关于人类的问题求解、口头学习和诱导行为，纽韦尔（Newell）及西蒙（Simon）已经提出了详尽的理论。在心理学中，他们宣扬人类的认识可以用符号系统来描述。他们设计了通用问题求解程序（GPS）专门用于人类思维的仿真。

通用问题求解程序（GPS）预期能求解任何问题，而这些问题可以用专门的形式语言来表达。这种程序将其所有的任务看成是一些对象，通过一组固定的变换规则，可以将这些对象变换成一些新的对象。在此所采用的基本哲理假设是：概念、判断及推理都可以用符号形式来表示。

然而，有许多问题要用符号表达式的形式来表达是很麻烦的，因此通用问题求解程序（GPS）只能处理少数问题。

就通用问题求解程序（GPS）的名字来说，原作者曾相信绝大多数的问题都可纳入这个范围，但是在他们最近的文章中却提出了其它的观点。

问题求解程序能够解决问题的一个主要限制条件是必须首先将问题叙述的外部形式变换成内部表示。这就需要有一个包含在问题叙述中的一般概念的符号形式。只有当一组变换规则是固定的及有限的时候，那么问题求解程序才能对问题进行求解。最后的这个要求对于人类的求解问题方式来说是不恰当的。

推理可以看成是人类的问题求解的一部分。如果没有直观给出前提，那么推理也就不能进行。胡塞尔（Husserl）将这个信念称之为“一些原则的原则”。我们必须要区别在形式逻辑中使用的合理的直观以及在激动行为中出现的不合理的直观。关于直观的本质、它在人类认识中的作用以及推理都是属于哲学的课题，不同的哲学流派有着不同的观点。

例如在现象学的认识论中，基本的假设是：人类的智能不需要任何诱导的帮助，它能直接并直观地抓住现象，并且抓住现象之间的内在联系以及它们所遵循的规律。在所考虑的认识论中，直观是作为整个认识的首要和必不可少的源泉。

在纽韦尔和西蒙意义上的问题求解中，没有考虑直观及其在推理中的作用。在目前状态下的人工智能是根据人类的思想可以简化成符号化的一些事件，然后用各种推断来演算，基本上是按这种前提而进行的。在这种概念下，人工智能就像理论心理学那样处理的，它将人看成是一个特例。

现在，在心理学中有一个广泛流传的概念，那就是我们可以将人看成是一个信息处理装置，这就意味着人的行为可作为一个系统的结果来处理，而这个系统包括具有离散符号的贮存器、符号表达式以及处理这些符号的过程。

接下来要讨论的问题是概念的形成，包括概念的本质和存在的方式。我们有必要回答一个问题，那就是概念是否能以符号形式给出，或者从哲学观点出发是否存在着争论。

在人工智能中有关概念形成的哲理假设

在人工智能领域中，尽管对“概念”这个词已经定出了某些基本的共同属性，但对于不同的作者仍有不同的理解。

在钟（Chung）以后，亨特（Hunt）和霍夫兰（Hovland）将“概念”定义为一个决策规则，它是用来将个体归并到与概念这个名字有关的类中。在此，概念意味着在特定环境中用名字对个体、类别及关系进行识别。按照钟氏的定义，每个符号或名字是指一组个体的元素。

在人工智能领域中的绝大多数文章中，对概念的理解是大同小异的。例如，用于知识表达的OWL语言的说明即是一例，这种语言是两种类型数据的语义网络，即概念和符号，马丁（Martin）将概念定义为表示所有英语字、短语、分句、句子的意义，以及任何需要的非语言的整体。在那个语言中，网络的每个节点代表一个概念。

最近索瓦（Sowa）提出了一个关于概念问题的有趣方法。他认为概念是在特殊的概念图中的一个节点。虽然我不能完全同意他的全部论点，但是我倾向于相信他的方法，他将概念这个问题与本体论紧密结合在一起，这是在人工智能领域中解决问题的唯一感到有可能性的方法。同样，我打算研究构成有关用计算机仿真人类思维的概念问题的哲理假设。

从哲学的角度来看思想

人类的思维有三个主要的活动：概念的形成、判断和推理。因为推理可以简化成判断的特定顺序，因此人们可以只考虑在本体论范围之内的概念形成和判断。

在本体论中，有四个主要的论点，它们叫做唯名论、概念论、温和唯实论和极端唯实论。另外，人们可以考虑阿培拉特（Abelard）的说教主义，它与温和唯实论比较接近。为了说明上述四种论点之间的主要差别，就有必要引入三个不同的概念：全称名字、全称概念及全称对象或观念。

全称名字是一种描述，如果对个体集合加上这种描述以后就变成可以感觉得到的东西。例如，猫、狗、屋子、三角形、人、几何图形等就是全称名字。

在一种给定的语言中，全称名字的意义是指一种全称概念。全称概念是全称名字的精神上的内容，以及理解或应用全称名字的行为。它是关于几个个体的精神表示。

全称对象是一个全称存在或观念，它是不依赖于意识和语言而存在的，例如，人的概念，在概念王国中的三角形等。

唯名论主张存在着全称名字，但是它坚持既不存在概念也不存在全称观念。全称名字只是在真实世界中一组类似个体的一个缩写。如果唯名论坚持这种主张的话，那么它就会导致否认任何一般的知识。

概念论主张存在着全称名字和全称概念，但是在先验的现实中没有一样东西是与全称名字和全称概念相对应的。概念只是大脑的一些心理状态。概念论混淆了认识和概念产生的界线。日常经验表明，概念的产生是受到在我们周围的现实的影响，因此并不是任意的。概念的认识对于在真实的存在之中的倾向性是一个很好的工具。我们可以把康德看成是概念论的一个典型代表。

温和唯实论主张存在着全称名字和全称概念，但是无论在上帝的思想中或是在柏拉图王国的观念中都不存在全称对象。在概念和一组现实或有意识的存在之间有着密切的联系。

极端唯实论的代表是柏拉图及现象学家。这种唯实论认为存在着全称名字、全称概念及全称对象，并主张抽象的字是指存在于上帝思想中或观念王国中的永恒观念。

综上所述可以得出：如果我们接受关于人类知识的唯实论观点，那么就必须摒弃唯名论和概念论。

让我们回到人工智能问题，看一看它包含了什么哲学方法。根据索瓦的观点，在人工智能中，即使我们从来没有听到过本体论这个名词，但是概念论是通常所接受的本体论的观点。可是如果注意一下在人工智能中所考虑的和建立模型的有关普遍性的本体论方面，我比较倾向于：在该领域中，普遍接受的是实证论者的唯名论。

在人工智能中广为流传的关于一般概念的观点是从洛克到休谟以及19世纪的实证论者那里来的，其中我们必须要提一下马赫。按照马赫的概念，我们是通过所谓“共同特征”来感觉事物的，即不断出现的一些特征以及属于—个固定种类的事物的每个对象的特点。在一些对象中从一个事件到一个事件出现的特征，对我们来说并不是重要的。于是就产生出一张由公共特征所构成的关于一般概念意义的清单。在经验的影响下，概念会改变其内容，而经验又取决于有关同样种类的其它样本的新信息。当一个新的经验证明了在任何已得到证实的情况中的一些特征并不充分时，我们就将这些特征从清单中去掉。

我们应当注意到很重要的一点，内含的假设认为对象是一些特征的集合，没有一个特征是各不相同的，将这个内含的假设与马赫的概念结合起来就是我们所考虑的课题。

由上述方式所描述而产生的一般概念是统计运算的结果，而统计运算却是根据实际的或理论的精确程度的需要而确定的。

像这种方法并不承认种的特征。“种”这个术语是用于共同特征与其它的属于一个给定类的关系的全体之意义。对于我们的分类来说，如果当一个对象属于不同的类时，则共同特征的全体就要改变。然而，按照理论的或实际的需要，类也可以任意地构成。

在分成类的许多特征中间，只有一个是“属于该类的”。在人工智能中反复使用这个特征，并应用到模式识别以及问 - 答系统中，亨特和霍夫兰曾经企图用计算机来形成概念，我们在上一节中曾提到过，在这种意义上使用全称概念。如果考虑一下在这节开头时我们所作的关于全称名字，全称概念和全称对象之间的区别，在此应当强调指出，在人工智能中只使用全称名字。在人工智能中讲到关于“概念”这个术语，看来是一个极大的误解。

作为物理学家的马赫，他了解概念、思想、推理以及以原子方式的其它精神活动。在人工智能中也会遇到类似的方法。真实的事件都可以用符号化来表示，而思想可以看作是采用某些推论规则对一些符号进行演算的过程。因此，在人工智能中所使用的关于思想的概念是从马赫那里来的，同时也是实证论者的唯名论的一个特征。

本文的主要课题是用计算机来仿真人类思维的前景及限制，我们应当按照实证论哲学关于“思想”问题的一些观点来进行研究。众所周知，证实论哲学是只简化到语言的哲学，如果人类的思想能恰当地映射到一种语言，并且如果思想可等价于对语言实体的处理，那当然也会出现一系列的问题的。

前景及限制

以我的见解来说，以唯名论为特征的实证论哲学的应用是在人类思维方面得到成果的最大限制。但是另一方面，如果我们用处理符号结构的计算机来仿真精神过程，那么唯名论的方法却是唯一有可能性的。可是，我们必须清醒地理解到，关于在人工智能中反复使用的“思想”这个词的理解并不反映人类思想的本质和性质。这个不确切性的最基本的原因是由于本体论的背景把人类分成各种不同的类。

正如我们已经提到过的，唯名论只假定真实的存在。极端唯实论承认三种存在，即真实的存在、有意识的存在和理想的存在。温和唯实论（亚里斯多德、圣 · 托马斯、吉尔逊及其他的托马斯主义者）主张有两种存在，即真实的存在和有意识的存在，而有意识的存在只存在于人类的智能中。按照托马斯主义者关于我们的概念的起源和结构的理论，智能以一定的方式将感觉到的内容转换成智能的认识内容，因此它就失去了感觉的内容，即质和量的特征。因此，有意识的存在都是非物质的，所以它们是不能由计算机来仿真的。

无论是极端唯实论还是温和唯实论都接受这样一种观点，即在人类的智能中存在着有意识的存在。关于观念的起源，它们的结构以及作为表示整个人类认识的判断的一般理论，极端唯实论和温和唯实论都要比唯名论能够回答更多的一些问题。

然而，要依附柏拉图的观点却是困难的。因而，在关于人类认识的本体论方面，温和唯实论最接近于现实。

现在来小结一下，我们可以得出结论，在用计算机来仿真人类思维中最主要的限制是由精神实体和真实存在之间的基本的本体论差异而引起的。在计算机中能够运行的只是真实的存在。温和唯实论认为，只用物质的存在来产生非物质的存在是根本不可能的。为此，一个人可以看成是两种存在的复合，这正如本原论的亚里斯多德理论所主张的那样。具有概念和判断的人类的思想是不能用计算机再现的。

展望前景，我们可以说，不包括概念和判断的一些精神活动可以简化成一些形式符号操作，因而可以用计算机来进行仿真。

回过头来看一看人工智能中所采用的唯名论方法，我相信人工“思想”最主要的前景当然很类似于在实证论意义上的语言的逻辑理论。

〔译自KYBERNETES，9卷1期1980年1月〕