文 | HW君
系列文章:
- 智能 | #0 人工智能的哲学原理
- 智能 | #1 在神经网络之前
- 智能 | #2 人工智能的三种流派
- 智能 | #3 可计算性,在图灵机之前
- 智能 | #4 通用计算机的起源
- 智能 | #5 一进制图灵机
- 智能 | #6 扩展二进制图灵机
- 智能 | #7 编码第N号图灵机
- 智能 | #8 通用图灵机
- 智能 | #9 图灵停机问题
- 智能 | #10 康托尔对角线与停机悖论
- 智能 | #11 超越算法
- 智能 | #12 图灵测试的两个假设
- 智能 | #13 ChatGPT的启示
- 智能 | #14 从图灵机到人工神经网络
- 智能 | #15 神经网络如何存储信息
- 智能 | #16 人类智能的运行基础
1. 还原论的退化
我们在《信息哲学 | #4 智能从何处涌现》曾提到过,认知哲学在研究人类的「信念」时,会将人类观测「行为系统」的立场划分为3种模式。
从微观到宏观,分别是:
物理立场(physical stance)
设计立场(design stance)
意向立场(intentional stance)
举个例子,我们在看待「AlphaGo会不会下围棋」时,基于这三种立场,会得到不同的三种结论。
如果我们采取「物理立场」,那么AlphaGo就是一堆在通电断电的电子元件,不停地读写着0和1的数据。
当我们上升到「设计立场」,那么AlphaGo就是在机械地执行着人们写好的程序,所有程序都遵循「赢得棋局」这样的一个「设计规范」。
而当我们采取「意向立场」,将「赢得棋局」视为AlphaGo这个「行动系统」的一个内部的「行为目的」,为达成这个「行为目的」它会自己选择我们外人无法分辨的「设计规范」,那么此时的AlphaGo就是「会」下棋的。
一旦我们使用「意向立场」去观测一个行为系统,那么智能就涌现出来了。
但当我们用「还原论」的思路将系统一路下降到「物理立场」,那么涌现的智能也会被消解掉。
这一点无论是在人工智能还是人类智能上,都是相似的。
我们打开人工智能的内部,它只有一堆机械地执行通电断电的晶体管,找不到智能到底存在何处。
我们确实可以说当数据流经人工神经网络时,某一片区域的服务器被激活了,数据流经了这一片服务器上的权重网络。
但去打开那里的计算机去查看其内部到底发生了什么,我们除了一堆0和1之外什么都得不到。
人类智能也是如此,意识在「意向立场」的高度涌现出来。
如果我们采取还原论的思路,试图将大脑的意识还原为一一对应的神经纤维活动,那么意识也会被消解掉。
在「物理立场」上,大脑之中只有机械地激活与抑制的神经元,除此之外别无所有。
还原论无法解释涌现效应。
我们需要更多的工具。
2. 意向性的解释
这里也顺便谈谈「意向性」。
「意向性」是人类意识的一个关键特性。
它指的是,人类的意识一定会指向某个对象。
我们在思考的时候,那么我们的脑海里就必定会有某个东西。
这个东西可以是现实里存在的,也可以是现实里根本不存在的。
但我们的意识里一定会有某个对象,而不可能是完全虚无的状态。
「意向性」在心灵哲学里是一个非常有趣的话题。
但在理解了人工智能的运行模式之后,我们有了新的看法。
在《智能 | #15 神经网络如何存储信息》中我们梳理了,人工神经网络对于词汇(token)的理解是发生在高维向量空间里的。
而人类意识中的概念(对象)实际上也可以看成是发生在高维意识空间里的向量。
大脑的思考过程,便是不断更新处于高维意识空间里的概念向量。
因此人类意识表现出了意向性。
而在理解了还原论的退化与意向性的解释之后,我们仍然需要清理一些误解,才能理解人类智能的全貌。
(本章节完,敬请期待下一节)
By HW君 @ 2025-02-18