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趙汀陽：人工智能還給人類的思維難題

點擊：2029  作者：趙汀陽    來源：中國學派微信號  發布時間:2024-09-27 12:37:27

 

摘要：當下人工智能的思維采用貝葉斯方法論，因此重新提出了經驗論的問題。先驗論對休謨因果問題的解決并不成功，貝葉斯方法另外給出了對休謨問題的經驗論解決。休謨問題的核心是不確定的“未來”，人工智能將抽象的未來簡化為可操作的“預測下一個標識”，在沒有借助先驗方法的條件下，成功地以貝葉斯方法去保證預測的有效性和可信度。這迫使我們去反思人類思維本身，重新思考經驗論與先驗論的經典難題。可以期待，如果發展一種屬于經驗論的動詞邏輯，或可解釋更多的思維秘密，也或可為人工智能增加一個分析和預測的維度。

 

一

歷史是下一步的序曲

 

（一）人類反思的第一事件：邏輯學

 

人工智能只是最近一次迫使人類反思自己思維的事件。這里先以最粗略的線索來追溯人類反思自身思想的歷史伏筆，以便更清楚地理解人工智能提出的思維問題。

 

原始人都是經驗主義者，他們的生活經驗足夠維持生存所需，不需要反思。人類的反思意識是在思想開拓了經驗無法解釋的許多問題之后才發生的。思想反思自身需要特別的條件和機會。第一個條件是否定詞的發明（詳細分析參見我先前的論文）。否定詞的發明是人類的第一次啟蒙，也是人類意識的創世故事。否定詞在存在論意義上開創了本來不存在的復數可能性（理論極限是無窮多可能性），使思想對象從單一的必然性維度升級為必然性+可能性的二維度，進而通過可能性又定義了偶然性，思想因此有了足夠表達事態的三個維度。否定詞使未來發生時間分叉，產生了“無窮”和“未來”兩個在存在論上最重要的問題。如果沒有無窮性和未來性，存在就根本不構成問題。無窮可能性使思想在獲得自由的同時也陷入混亂，而不確定的未來性使人類產生了創造未來或預知未來的問題，這是意識產生反思的必要條件，但反思的發生還需要使問題激化的機會。

 

在武力足以解決生存競爭和利益分歧的遠古時代，思想的反思不會發生，武力就是標準答案，不需要反思，只需要拼命，所以遠古人類不會反思罪孽深重的戰爭，只去反思——實為憂思——生與死，因此產生宗教解釋。在“前政治的”時代，人們尚未遇到思想自身陷入困境的問題，只在尋找必然性的道路上向外開拓。思想必須被自身的內在困局逼得無路可走才會去反思，這樣的機會發生于古希臘的政治。

 

古希臘民主政治的核心裝置是“廣場制度”（agora）。自由言論的廣場同時成為觀點的自由市場，“尋找真理之地”（a place for logos）同時變成“主觀意見之地”（a place of doxa）。據說那時人人以為自己掌握了“真正的logos”(類似真理的概念)，意見之爭促生了“修辭學”技巧，以詭辯、花言巧語、動之以情的手法去推銷主觀意見，于是思想亂了，無法辨明是非真假。蘇格拉底和柏拉圖開發了辯證法（與黑格爾式的辯證法不能合并同類項），所謂思想“助產術”，其核心技巧是：按照你承諾的概念、定義和道理去證明你自己的觀點是錯的，類似“以子之矛攻子之盾”。蘇格拉底方法最早表現了思想的自反性（reflexivity），自反結構迫使思想自身變成思想的一個對象。先秦也有類似的機智發現，卻止于機智，沒有形成可操作的思想方法（modus operandi）。亞里士多德發明的邏輯學是辯證法運動的成就，用于克服修辭學和詭辯對思想的誤導，為思想建立了通用標準和可操作的普遍方法，使推理成為數學式的必然算法。這是思想第一次為自身建立了思想規則。

 

（二）迫使人類反思的長事件：懷疑論

 

懷疑論是個長時段的反思事件，兩千多年來不斷釜底抽薪地質疑思想的各種基本假設。懷疑論或為唯一專屬于哲學的方法（如果還有大概就是先驗論證），其他方法或為通用的方法（邏輯）或為借來的方法（源于數學的分析、源于文本學的詮釋以及源于歷史學、人類學、心理學等的解釋方法）。懷疑論的功能在于為思想建立自我反思的模型，幾乎所有重大的哲學推進都始于懷疑論提出的問題。懷疑論也是古希臘產品。中國十分推崇“學”，沒有發展出顛覆“學”的懷疑論。莊子以及公孫龍等略有懷疑論傾向，但更有價值的是老子的“反完美主義”，不是懷疑論，但有類懷疑論的效果，其洞見是不相信完美，也不相信完美是好事，反而認為完美不可為且有脆弱性，甚至是衰落乃至崩潰的臨界點。以當代視角來看，老子的理論可理解為關于系統“魯棒性”（robustness）的最早研究。魯棒性是任何系統的生死指標，按照老子理論，余地是保有魯棒性的關鍵條件。這是真知灼見，可惜沒有發展為成熟理論。

 

話歸正題。休謨提出了兩個最深刻的懷疑論問題，一個是關于因果或預測未來，另一個是事實推不出價值。兩個問題都觸及人類知識和生活的基礎，是最嚴重而難以逾越的難題，至今沒有完美解法。接下來的討論將限于休謨關于因果或未來的疑問，不涉及事實—價值的疑問。盡管兩個疑問有著深層聯系，但價值屬于另一個維度，在此不論。

 

為了解決休謨問題，先驗論做出了偉大的努力。“先驗論”在此不僅包括哲學先驗論，也包括邏輯和數學的公理化運動，以及其他先驗設想，比如喬姆斯基語法等。最有價值的先驗論是邏輯和數學的公理化運動，哲學先驗論與之相比或有紙上談兵之嫌，也不夠嚴謹，但哲學先驗論卻是一切先驗論的精神原則。這里以哲學先驗論作為主要討論對象，分析的預期是，如果先驗論獲得成功，就解決了休謨問題；如果先驗論不能解決休謨問題，那么先驗論就不是普遍有效的。

哲學先驗論有兩種代表性的路徑。一種是康德理論，他的先驗論證（transcendental argument，康德用詞是“先驗演繹”，即transcendental deduction）證明了：有一些思想結構（概念、形式和原理）與任何可能的思想是一致的，因此，那些思想結構必定內在地屬于思想本身，思想別無選擇地使用那些思想結構來對所有經驗進行建構，任何經驗都不可能逃逸，所以思想本身的內在結構就是先驗的，并且對于經驗普遍有效。假定意識別無選擇地使用先驗思想結構去思考任何事情，即使不能證明先驗結構是最優的，但既然是唯一選項，對它的懷疑就無意義了。

 

縝密的康德方案卻留下兩個疑點：（1）經得住先驗論證的考驗的思想原則并不多，對于無限豐富的經驗知識不夠用，比如，康德的先驗結構沒有能力建立有效的因果模型，因此缺乏預測未來的能力，而這正是休謨問題的要害：如果知識只能“總結歷史經驗”，卻不能因此推測未來，那就不是普遍必然的知識。休謨懷疑論的精華在于發現了一個恐怖的事實：在任何經驗里都沒有證據可以證明普遍必然的因果概念，簡單地說，經驗無法解釋因果概念，因此，所有歷史經驗的總和也無法推知未來。（2）無法證明先驗系統的唯一性。先驗論證或可證明“某些”概念是別無選擇的思想條件（這一點也是可疑的），但“某些”概念遠不足以形成充分解釋經驗的先驗系統，因此無法排除另外的思想系統的有效性?？档孪到y只能解釋亞里士多德邏輯、歐幾里得幾何學和牛頓物理學那樣的古典科學，卻無法解釋非歐幾何、康托集合論、概率論、相對論、量子力學和生物學等現代科學，更不能解釋當代復雜科學研究的“涌現”問題。這個事實證明，試圖發現對所有經驗具有普遍必然解釋力的“唯一”先驗系統是可疑的，思想的潛力或許無法探底?？档峦ㄟ^二律背反證明了人類理性的有限性，把“最難的”終極真理留給了上帝，可是康德卻把先驗系統想象為一個準神學的思想結構，以為人類有個唯一的先驗系統能夠無所遺漏、算無遺策地解釋人類的所有經驗，這是個微縮版本的準神學思想結構，然而人類知識的創造性和開放性已經證明，一錘定音的準神學思想結構是不可能的。

 

另一種先驗論的代表是胡塞爾理論。對于胡塞爾，先天（a priori）結構也許有但莫須有，總之不是先驗意識的要點。意識的根本意義在于意向性，在意識里沒有優先于意向性的事情，沒有意向，思想就不能發生。無論有沒有先天結構，經驗結構的形成都需要一個建構性的意向性過程，而意向活動就是建構的過程。關鍵是，嚴格屬于意識本身的唯一資源是時間（內在時間），意識以時間性的意向活動（noesis）建構了空間性的意識對象（noema），或者說，意向活動是線性的時間過程，而意向建構的結果卻是形成一個共時性結構的意識對象。以比喻來說，意向在線性時間中一步一步投射出去，重疊地落在同一個完成時上而構成一個完工的結構，就像一個完工的建筑。以時間性去建構空間性，這才是意識的先驗本質。胡塞爾對內在時間的理解很優越，但現象學也有個局限性：對外部世界毫無說明，或者說，意識的現象學建構不能保證意識對真實行為、事物關系尤其是將要發生的未來的存在論建構。這意味著，現象學的時間是半截時間，止于現在進行時——意識的內在時間只有現在進行時一個時態——將來時的未來逃逸在外，不由意識做主，而未來才是憂患。

 

任何先驗論都無法消除休謨的因果困惑或未來焦慮。未來作為意識的首要憂患，可以簡化為“下一步會是什么”或“下一步怎么辦”的迫在眉睫問題。無法預知的下一步的形而上實質就是未來性。休謨問題的厲害之處就在于以一個知識論的困惑擊中了所有形而上學的一個共同弱點：無論何種形而上學宣稱了何種永恒絕對或普遍必然或先驗的原理，實際上卻沒有任何一個此類原理能夠預知未來，無論世界還是行為的下一步永遠都測不準，可見先驗原理根本不是普遍必然的?？梢哉f，永遠逃逸的未來性才是哲學的根本問題。

 

在哲學對未來性一籌莫展的時候，人工智能大膽地顯示了以經驗方法去預測未來的粗魯能力。相對于神秘復雜的人腦來說，人工智能的經驗論方法很笨卻又很管用，而且沒有使用人類引以為豪的先驗理性能力，這使人好奇人工智能是否大智若愚。人工智能的思維在哲學上形成一個必須反思的問題，應該說是經驗論—先驗論問題的回響：經驗論思維與先驗論思維何者更根本？如果先驗論不足以指導經驗知識，那么，經驗論是否能夠單獨形成完整的經驗知識？ 

 

二

人工智能對人類思維的反問

 

（一）重提經驗論和先驗論的謎題

 

人工智能是否會成為一個心靈？緊接著的問題是：心靈是什么樣的？前一個問題令人好奇，后一個問題擊中哲學的痛點——我們至今還不太清楚心靈什么樣。

 

人類為什么甘冒奇險非要創造人工智能，完全不符合風險規避的理性原則，這有些令人費解。不過，就當下的能力而言，人工智能距離真正的心靈還有很遠的距離，還存在若干難以突破的技術極限。我在先前的文章里討論過，只要人工智能仍然屬于圖靈機的概念，恐怕就很難發展出自反能力（reflexive），即對系統進行自我反思和自我改造的哥德爾式能力，還有理解概念和創造新概念的能力，理解并運用邏輯—數學的通用能力，以及回避不可解的悖論、矛盾與自相矛盾的變通能力（圖靈機如果試圖解決悖論，或死機或無法停機一直到死）。這里不復述這些瓶頸的細節，只想指出，以上這些理性能力都與先驗論有關。也許未來的人工智能將兼備經驗論和先驗論的能力也未可知，但目前的人工智能只是經驗論者，卻顯示出驚人的“思維”能力，這個挑戰就非常有趣了。

 

人類有幸兼備經驗論和先驗論雙重能力。先驗論方法被認為表現了理性本身，因而被認為是更高級的。但兩件事情力挺起經驗論，一件是經久不衰的休謨問題，這對于先驗論幾乎是生死挑戰；另一件是人工智能以經驗論方法取得的成功，這迫使人們必須再次反思意識和思維的秘密。

 

（二）再以康德為例

 

康德為經驗知識設想了一套令人神往的“先驗軟件”，即意識內在自帶的先驗系統，包括邏輯、先驗范疇和先驗時空。應該還包括數學原理，但康德不會像羅素那樣激進地認為數學能夠還原為邏輯，證據是，康德相信數學命題屬于“先天綜合判斷”，也就不可能還原為只不過是“重言式”的邏輯了。先驗系統的普遍有效性不能空口無憑，終究要落實為應用于所有經驗的必然有效性，這一點卻沒有經驗作證，不可能在經驗中被證明。“所有經驗”是個恐怖的全稱概念，人類沒有能力遍歷無窮多經驗或無窮多可能世界，于是不得已，先驗系統只好自己證明自己，即所謂“先驗論證”（先驗演繹）?？上闰炚撟C自身有個先驗的局限性：先驗論證的最大限度能力只夠證明思維自身有個內在的先驗系統,假定是康德系統K，并且先驗系統K是思維的唯一系統，別無選擇，因此思維只能使用K去解釋所有經驗。換句話說，先驗論證至多用來證明某個思維系統是思想別無選擇的唯一先驗系統，但不能證明這個先驗系統的普遍必然性。其實這個唯一性大有疑問，如前所述，后康德時代的科學比如非歐幾何、康托集合論、概率論、相對論和量子力學都不符合康德想象的先驗系統，當代的復雜科學就更加不符合康德系統。從知識事實去反推生成事實的條件，即可證明康德系統并非唯一選項。

 

思維到底需要多少思想系統，目前還不知道。權且假定思維就只有一個先驗系統，給定的就是康德系統K，并且假定系統K是自身一致的（consistent），即系統自身無矛盾，那么，系統K還必須自證其完備性（completeness）。這里無法回避的困難是，盡管思維可以只使用系統K去解釋所有經驗，卻難以證明思維在經驗應用上總能夠正確地使用系統K，或者說，對于無窮萬變的經驗實例，系統K何以一貫正確地保證自身的運用？系統K如何知道，對于每一個經驗實例，應該分別使用哪些邏輯規則、哪些先驗范疇去把感性材料建構為可理解的對象？或者說，面對雜亂無章的“與料”（the given data），系統K何以知道，又如何指引自身去建立何種組合和結構？啰唆地說，系統K何以事先知道——即先驗地知道——在無序的“與料”之中，應該選出哪些材料來組成思想需要的組合，應該使用哪些范疇、概念和結構去把哪些感性材料建構為某個事物？簡單地說，先驗系統憑什么能夠正確地自己指導自己？明白地說，思維主體在把先驗系統K應用到經驗上的時候，憑什么知道哪些色彩、質感、形態、形狀、味道、溫度、速度、力量等感覺材料非要以如此這般的方式（而不是別的方式）組合在一起，來形成具有如此這般結構的某種事物（而不是別的）？比如，意識憑什么知道如此這般的感性材料應該組成一棵樹或一條魚，為什么不會把那些“應該”組成一棵樹或一條魚的感覺材料錯誤地組合成一塊石頭或一匹馬？這不是笑話，而是先驗系統必須自我解釋而難以解釋的難題。

 

這個問題對于先驗論是個真正的挑戰，等于要求意識自己解釋自己真的“總是”能夠正確地指導自己。維特根斯坦說過一個同構的笑話：有個人把手放在自己頭頂來證明“自己有這么高”。要證明意識能夠正確地指導自己，比意識去自證只使用某個先驗系統要難得多。如我們所知，康德通過先驗論證（先驗演繹）解釋了后一個問題，但“意識總能夠正確地運用自身”或“總能正確指導自己去組裝感覺材料而形成有效的知識對象”就沒有那么容易證明了。有點悲慘的是，先驗論證的絕技對此卻派不上用場了，于是康德另外發明了一系列奇妙概念試圖解釋意識的正確組裝能力，包括先驗想象力、先驗統覺、先驗親和力和先驗圖式（scheme）。但這些奇奇怪怪的概念并沒有回答上述難題，似乎只是重復了問題。為什么意識能夠正確地組裝感覺材料？是啊是啊，因為意識的神秘能力能夠正確組裝感覺材料。比如因果關系，休謨指出，我們并沒有看見因果關系，只看見先后關聯?？档聦@種簡陋解釋很不滿意，然而康德把因果關系定義為先驗范疇并無助于解釋因果性，顯然難以說明意識如何知道因果范疇在什么時候可以把哪些經驗解釋為因果關系。“先后關聯”雖是隔靴撓癢，但至少是因果性的一個看得見的投影。

究其深層難處，就在于先驗系統只能保證僅限于形式系統的必然有效性，但不能保證在無窮經驗中的普遍有效性。一句話，除了幻想的上帝全知，沒有一個思想系統能夠徹底認識無窮性。理性為自身設立的先驗系統即使是一致的，也不足以解釋經驗，這意味著，思想系統在形式上的一致性無法保證實質上的完備性（哥德爾定理證明了這一點），只要涉及經驗的實質內容，先驗系統就失去普遍有效性或預計的“先驗效率”（transcendental efficiency）。因此，不存在能夠解釋所有經驗實質關系的先驗系統。

 

正如康德自己意識到的，形式的先驗系統不足以先驗地指導對經驗知識的實質建構，因此，必須增加一些保證先驗系統正確使用自身的指引功能，即能夠把形式化的范疇和原則與經驗細節縫合對齊的轉換功能——給個不準確但容易理解的比喻，就像用電需要“轉換器”，先驗想象力、先驗統覺、先驗親和力和先驗圖式就是從先驗到經驗的轉換器?？墒菦]有人（包括康德自己）真的知道那些轉換功能是什么樣的以及如何運作。假定真的存在一些從先驗到經驗的轉換規則，那一定不是先驗原理，否則經驗知識就會具有數學般的必然性和可信性。事實證明，經驗知識并不可靠，永遠處于修正之中。這說明，即使存在著從先驗到經驗的轉換規則，也肯定不是先驗規則，只能是人設的“規范”（normative）原則。

 

這正是個疑點。在知識論里，在先驗系統與經驗知識之間，插入人設的規范，顯然是不協調的——休謨論證了知識與規范不可兌換。即使真有心同此理的心理規范，也不可能被證明為必然的。只有形式規律（邏輯和數學）或自然規律（科學定理）才可能是必然的。規范無非是“立規矩”，或倫理或美學，或是“語法性的”，都不可能被證明為普遍必然的原則。“人人都如此”的錯誤率高過正確率。在某種視覺設計的誤導下，人人都會把兩段不同長度的線段看成同樣長度；或如格式塔理論說明的，人人都傾向于把有缺口的圓“完形地”看成真的圓。諸如此類。先驗想象力、先驗統覺、先驗親和力和先驗圖式大概是心理定式，而許多心理定式是幻覺。熱愛數學和邏輯的康德估計也是不得已才引入心理概念，可是心理概念至今仍是不清楚的意識黑洞，康德也只能語焉不詳。還有另一種可能性，也許可把先驗想象力、先驗統覺、先驗親和力和先驗圖式理解為類似“語法”的模式。這種理解好過心理主義，但仍然不是先驗的。以語言的語法來作類比，在一種語言里，形容詞在名詞后面，在另一種語言里，形容詞在名詞前面，甚至有的語言并沒有嚴格的主謂語法（例如中文），但各種不同的語法都是合理的。由此看來，無論先驗想象力、先驗統覺、先驗親和力和先驗圖式是心理定式還是語法模式，都不是先驗的，加以“先驗”的形容詞應該是搞錯了，其實就是經驗性的。結論是，意識確實有著某些先驗形式，但不足以充分解釋經驗知識，那么，經驗能夠解釋自身嗎？我們通常覺得也不能，但人工智能似乎想說能。

 

（三）所有問題都是關于“下一步”

 

有個令人吃驚的事實（或只是令我吃驚），人類只在需要復雜思考的時候才使用數學和邏輯，而“復雜時刻”并不多，在日常生活的絕大多數時候，人人都是經驗論者，所以令人吃驚是因為，經驗思維居然有效地應付了絕大多數的情況。有趣的是，無獨有偶，當下的人工智能暫時還缺乏主動使用邏輯—數學的能力，無論是ChatGPT還是Sora，在思維上都是經驗論者，其方法論上與我們的日常思維很相似，盡管思維的“用料”有所不同。

 

人工智能的思維材料是“標識”（token，也譯為“標簽”或“詞元”），而人類的思維材料是語言和意象，但人工智能和人類日常思維都使用經驗論方法。由于人工智能的思維材料是本身不含知識或語義解碼的標識（類似于密碼），因此產生了在人類思維中所無的一種特殊效果。人工智能科學家陳小平認為，這意味著在人類的抽象思維和形象思維之外的第三種思維，他稱之為“志象思維”，是基于大數據分析的“關聯度預測”能力。“志象”概念似乎有些拗口，不如直呼其名，稱為“標識思維”。學會與人對話的人工智能事實上學到的不是有著人文和知識意義負荷的語言，而是由無數關聯性或無窮可能鏈接構成的標識系統。語言和標識系統是同一事物的不同呈現，類似于聲音和聲波，但人工智能把語言的所有元素一視同仁地識別為標識，相當于收到“聲波”卻沒有轉換為“聲音”，沒有將語素識別為語言里的詞匯和語法，連“語言”這個概念對于人工智能也是個標識而已。

 

似乎可以這樣理解語言（未必正確，有待討論）：只有當一個標識系統內含地自帶解碼自身的自反能力，這個標識系統才同時成為語言，否則只是一個符號系統（所以動物“語言”只是符號系統）。這意味著，語言必須是一個自身內在具有先驗自反性（transcendental reflexivity）的系統，以至于語言里的所有語素，包括每個詞匯、語法和所有語詞關系的意義和功能，都能夠在這種語言系統內部被反思地解釋（解碼），即一種語言必須能夠自己解釋自己的所有組成元素，必須能夠自己解說（講解）它所包含的每個詞匯和每句話的意義。假如一種語言的自反能力足夠強大，就不只是解釋，甚至能夠定義它所包含的每個詞匯及其關系，就像數學系統。定義是封閉性的即最強的解釋，如果對詞匯及其關系的解釋強度達到歧義為零的封閉性，就形成嚴格定義。自然語言不可能也不需要對詞匯作出如此嚴格的定義，自然語言里的“定義”幾乎都是不合格的，只是“種加屬差”的定位（類似GPS的定位）加上一組構成識別度的性質描述，并非封閉定義。為了保護豐富性，自然語言必須犧牲嚴格性，豐富性比嚴格性更重要，因為自然語言需要表達無限豐富而混亂的世界和生活?？傊?，語言對自身系統內所有事情的反思—解釋能力等價于思維對自身的反思能力，兩者是映射關系。正因為語言有著解釋自身所有元素的反思能力，所以人類才形成了思維能力。

 

自然語言里會不斷出現來自生活的新奇詞匯，于是語言有“先驗義務”去解釋所有奇怪詞匯。假如某些詞匯終究無法解釋，就必須考慮兩種可能性：（1）或者這種語言不是一種成熟語言，反思能力不足，無法將某些詞匯轉換為一組可識別的描述；（2）或者那些詞匯本身不合理，根本無法轉換為任何描述，也就無法被解釋。無法轉換為描述的詞匯不能產生思想，是語言里的廢品。比如那些試圖概括萬物的終極真理或人生至高境界卻不明其意的詞匯就不是語言里的合格詞匯，貌似深不可測，實為語言的幻覺。凡是聽不懂的，并且不是費腦的數學，那一定是語言幻覺。

 

根據以上分析，一種合格的語言必定具有反思自身系統的先驗自反能力，因此，語言即反思。由此可知，具有能夠反思自身的自反能力的標識系統才成為語言，如果一個標識系統不具有自反性，就尚未成為一種語言，它的元素就僅僅是標識，與路標或商標相似，不能生成概念，也就不足以產生思想。

 

人工智能學會的就是標識系統，不是語言。人工智能有能力發現標識之間的最大可能關聯性而建立標識之間的大概率鏈接，因此貌似在言說。人工智能輸出的標識鏈接在人類眼里是語句，但人工智能并不理解其中的含義，它理解的是標識關聯的可能性和概率，而標識承載的知識—思想含義屬于外源性的資源，即屬于人類的語言和知識。這意味著，人類語言是人工智能的標識系統的字典、索引或注解，人工智能的標識相當于它自己不明其意的密碼，而人類語言是解碼底本，相當于人工智能掌握了如何發送密碼，而尚未掌握解密能力。雖然人工智能不是在“胡說”，但只是在“學說”（有時人們指控人工智能“一本正經地胡說”，其實真不是胡說，只是數據和訓練不足）。這說明人工智能尚未掌握具有自反性能力的語言，尚無反思能力。反思是思的必要條件，所以人工智能仍然處于“學而不思”狀態。換句話說，人工智能的“思維”僅限于處理數據，只在它自己不懂的大量標識之間按照最大可能的關聯性來建立最優組合，然后輸出給人類，而人類有“密碼本”，所以人類讀到了知識和思想。

 

在此的挑戰性問題是，人工智能僅僅通過尋找數據的關聯性，為什么能夠形成相當于知識和思想的效果？知識和思想如此復雜，人類自己也需要苦苦學習，還經常學不會，人工智能是如何“搞定”知識和思想的復雜性的？謎底既驚人又令人失望，對于人工智能，所有信息無論多么復雜都是同質的標識，于是，任何復雜的意義都可以簡化為標識的鏈接，這極其有趣地意味著，所有問題，無論多么復雜，都被轉換為一個簡單的問題：如何預測下一個標識（next token prediction），即對標識之間關聯度的預測。如此化繁為簡，堪稱天才。在哲學上說，其天才之處在于把無比復雜而令人無措的“未來性”問題簡化為有法可行的“下一步”預測。對于不確定的未來，人經常有想法但沒有辦法。人工智能把抽象的“未來”化為具體的“下一步”就有了辦法。

 

人工智能化繁為簡的策略之所以成功，在于關聯度的預測方式雖然簡單，卻反映了經驗論方法的精華，即貝葉斯概率（包括與貝葉斯相似的思想或基于貝葉斯思想的改進版）。如果說休謨提出了最深刻的經驗論問題，那么或可以說，貝葉斯方法是對休謨問題的相對最優解法，勝過康德的先驗解釋。必須承認，休謨問題不存在絕對最優解——除非是上帝的全知思維。先驗論雖然顯示了高超的思想，卻文不對題，因而沒有解決休謨問題。假如休謨面見康德，可能會說，您并不是我的破壁人——問題的要點不在于意識是否有組織經驗的先驗能力，而在于，即使意識有著組織經驗的先驗能力，仍然不能事先地或先驗地獲得關于未來的知識。“未來”永遠是個謎，所以未來才是問題之所在。

 

（四）未來就是賭注

 

抽象思維的崇高地位來自邏輯和數學的成功，以及聲名有點可疑的哲學，但實際上，人類的生存和生活更多使用的是經驗思維。經驗知識的主要生成方式是處理數據的概率論。就目前而言，人工智能處理大數據也是借助經驗主義的概率論，還沒有學會通用的抽象思維。

 

概率論的實質是信息壓縮（compress），把充滿“噪音”的雜亂數據壓縮為可理解又有足夠解釋力的模型。以概率去壓縮數據，其“保真性”是件有爭議的事情。假如數據是個有限且可枚舉的封閉集合，概率就等價于信息無損的完全歸納了，可惜大多數情況并非如此，而是不確定、不穩定、非封閉的無窮變化狀態。只能退而求其次，在損失無關緊要信息的基礎上去建立足夠有效的解釋模型，總之是把不能直接理解的經驗數據壓縮為可理解的模型?？档孪胂蟮膶χR對象的建構大概就相當于建模——這個說法沒有征求康德的意見。如果有什么區別的話，康德的猜想是心理學式的，但至今無從知道先驗想象力或先驗統覺如何運作，而人工智能的建模卻有實在可操作的經驗主義方法論。

 

必須來討論揮之不去的關鍵問題，即“未來”。人類需要處理的絕大多數事情都是“未來”（偶爾懷舊），可是未來是人類力所難及的根本問題。哲學干脆去想象一些使未來黯然失色的最大極限概念，比如“永恒”“終極”“絕對存在”之類，但那些極限概念并不是思想的對象，而是信仰的對象，因為無從思考。那些極限概念的所指超越了時空，是無限性本身，人類沒有能力去遍歷無窮多的所有可能世界，所以不可能認識無限性本身。德爾圖良所謂“唯不可思議（absurdum，也譯作‘荒謬’）可信之”的深意在此，無限性超出了思維能力，所以不可思議或荒謬，只能是信仰的對象。形而上學把一系列極限概念（無限性=永恒=完滿=超越=絕對存在）看成思想對象，那是知識論謬誤（康德已給出證明）。人類能夠思考的最大概念是時間，而時間的意義在于后繼性，也就是未來，如果沒有未來，現實連同歷史都失去意義，所以如果不考慮未來，就沒有必須反思的事情了。要求“活在當下”的“當下主義”（presentism，弗朗索瓦·阿赫托戈（Francois Hartog）提出的概念）是一個存在論謬誤。當下時刻是個趨于無窮小的點，沒有足夠形成意義的尺度，“活在當下”只能意味著意義瞬間消散。每個當下的意義都在于未來，即下一步，以及下一步的下一步。重復一遍：未來是時間的意義。

 

未來問題的實質在于求解“不可能預定的最可能未來”。不難看出，這是風險性的“賭注”。生活就是冒險，即必須在不確定的復數可能性（理論上是無窮多可能性）之中作出選擇。成王敗寇、興衰榮辱、運籌帷幄、功敗垂成、天賜良機、時來運轉之類，都在講述風險賭注的故事。風險選擇都是“賭博性”，但我們不關心賭場里的投機游戲。風險賭注是個嚴肅的存在論概念，其極端形式就事關“存在還是不存在”（to be or not to be）,在知識論上也稱為或然決策。只有全知才能作出確保為真或確保最優的必然選擇，人沒有此種能力，因此，即使在高概率的知識加持下，選擇一種未來也仍然是“賭博性的”或然決策，按照貝葉斯的說法，只是在研究“機會”。如果嫌棄“機會”概念有點唯利是圖的味道，也可換成裝腔作勢的“命運”概念。休謨問題的要點是“未來”，選擇未來就是冒險，人們一直奢望能夠發現必然贏的下注方式。

 

休謨問題可以有多種角度的理解和表述，但根本意義相同，比如可以表述為：根據所有以往經驗不可能必然推出未來；或另一種表述：在有限的所有經驗里不可能確認必然的因果關系。被“驚醒”的康德試圖以先驗論去拯救對于知識不可或缺的因果概念，但如前分析，即使先驗論證可以證明因果概念是不可或缺的先驗范疇，也不可能保證產生必然的因果知識。幾乎沒有任何一個先驗范疇能夠被證明對于所有可能世界為真，因此，即使先驗論為真，也不足以建立普遍必然的經驗知識，簡單地說，先驗論也對付不了無窮性。與康德試圖以先驗論去解決休謨問題不同，貝葉斯給出了一個經驗論的解決方案，盡管只是近似解決。經驗論只求贏面較大的賭博，貝葉斯概率就是相對最優的解決，但對未來的正確選擇不是能夠一次性完成的，而是在不斷選擇未來的過程中慢慢涌現出來。

 

在發現貝葉斯概率之前，人類僅憑直觀而不知不覺地采用貝葉斯方法論去生產經驗知識，大模型人工智能也采用貝葉斯方法論，這暗示了，至今還沒有發現比貝葉斯概率論更好的方法去選擇一個相對可信的未來。值得一提的是，除了需要科學分析和數學運算的事情，人類在日常生活里幾乎每天使用的只是能夠節約大量思考時間的“模糊版”貝葉斯方法，差不多接近于直觀推測，幾乎不算是運算，至多有點大略心算，因此錯誤率比較高，以至于長期以來忽視了貝葉斯方法的巨大能量。人工智能的神經網絡運算功能強大，不怕數不勝數的數據，能夠把貝葉斯經驗主義方法的能力發揮到極致。

 

在ChatGPT運行測試版時，我做了一個猜測：估計貝葉斯方法論是其核心技術。后來看到業界的許多類似分析，說明大概是猜對了。我沒有人工智能的專業知識，而是根據日常直觀的反推理，類似偵探的反推理：首先已知ChatGPT仍然屬于圖靈機，那么尚未具備自我反思能力；并且，ChatGPT能夠經常輸出有效語句，那么，要處理“無窮多的”標識，在圖靈機能夠運作的方法中，最有助于選中合理后繼標識的方法論是貝葉斯方法，那么，它最有可能使用了貝葉斯方法。這個“偵探式”推論，類似于皮爾士的“溯因推理”（abduction），即從事實反推可能原因的方法。皮爾士推理與貝葉斯推理的運行方向相反，但其中道理相通，甚至是互補的，類似幾何的補角，或約等于逆運算，我愿意相信，兩者能夠互推。

 

貝葉斯方法只是經驗論方法的基本精神，現代數學家們發展了具有貝葉斯精神的更復雜更先進的方法和算法，最終形成了大模型人工智能算法，其基本原理是“后繼標識預測”（next token prediction）的算法。自從貝葉斯以來，皮爾士、所羅門諾夫、柯爾莫哥洛夫以及當代許多數學家和科學家（名單太長），也包括經濟學家海耶克和哲學家波普爾等，似乎不約而同地反思了同一個問題，并從不同角度所見略同地發現了經驗論中最基本也最有效的思維方法：把經驗知識理解為一個無窮開放的演化過程，即不斷以新經驗去修正舊知識的無窮迭代過程，按照貝葉斯的概念來說，就是不斷以“后驗概率”去修正“先驗概率”的無窮過程。這種經驗論方法的巧妙之處在于，既然人類沒有遍歷無窮多可能世界的全知能力，也沒有對無窮經驗普遍必然有效的先驗知識，那么，以一種無窮性（認知的無窮迭代過程）去應對另一種無窮性（世界的無窮可能性）就是最優方法。盡管兩種無窮性的規模并不完全對等，世界的無窮性永遠大于認知的無窮性，但在康托集合論的意義上，認知過程的“無窮之勢”將映射地無窮地逼近世界的無窮性。

 

這里要澄清一個誤導性的翻譯。把貝葉斯方法里的prior probability譯為“先驗概率”是不準確的，其實完全不是先驗論意義上的a priori，只是預先的主觀判斷，應譯為“預設概率”或“先估概率”。與之對應的“后驗概率”（posterior probability）則是正確譯法。貝葉斯方法的意思是，即使在完全無知的情況下，人也可以對不確定的未來給出一個預先估計，即預設概率。當然，預設概率多半不準確（碰巧猜對的情況少之又少），然后再根據新經驗去修正判斷，是一個不斷以“后驗概率”去修正“預設概率”的無限過程，于是有貝葉斯方法的基本公式或最簡練版本：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。其中要點是，新獲得的后驗概率同時就變成了預估下一步的預設概率，可見預設概率不是“先驗的”。

 

貝葉斯方法論或蘊含如此的哲學理解：（1）經驗知識的有效性在于此種知識對于未來的有效性，因此，經驗知識的核心問題是未來，即試圖知道那不可能確知的未來。其實，不僅知識而且任何作品的意義，甚至是任何存在的意義，都在于未來。（2）未來是無限開放的概念，意味著無窮多可能性。未來性是時間的本質，而時間只是現象（作為現象的時間由具體運動來定義），未來才是真正的形而上學概念。未來無法定義也無法直接測量，由不確定而全然無知的無窮可能性所構成，在這個意義上，未來是真正超越的，是知識的絕對界限，所以不存在一種能夠確保普遍必然性的先驗知識，同時，未來也是經驗知識不可消除的永遠問題。（3）建構經驗知識是無限連續的過程，意味著關于世界的真理不可能有一個定論。除非給定一個可量化的預定目標，定義了某種經驗真理的完成度和滿意度，否則經驗真理永不止步。與經驗真理相關，一般認為波普爾的“可證偽性”優于“可證實性”的傳統概念。這或許是個誤解，可證實性是相對于特定可完成的有限目標，而可證偽性相對于無限過程，兩者不矛盾。其實，可證偽性的概念也不太準確。既然經驗知識永遠不可能被完全證實，同理，也不可能被完全證偽，經驗知識的準確性或“似真度”只是永遠不充分而已?？勺C實性或可證偽性此類“定性概念”都屬于古典哲學遺風。以經驗知識的性質而言，恐怕只能說經驗知識具有不同程度的有效性。“有效性”是一個在概率上可衡量的概念。（4）經驗知識的無限修正過程表現為相關可能性的無限收斂過程，即由無窮多可能性不斷收斂為逼近必然性的不可完成過程，類似于圓周率不可能算完。其中，可能性的收斂度與經驗知識的有效性成正比。

 

經驗知識看起來平平無奇，不如先驗知識那么完美，但正是經驗知識構成了人類生活和思維的基本運作，決定了人類如何選擇未來。人類替人工智能選擇了貝葉斯—所羅門諾夫方法，顯然，人類把自己掌握的最好的經驗論方法賦予了人工智能。此種方法并非在絕對意義上是最好的（絕對最好的方法應該是人們幻想的上帝全知方法，即不費任何時間就能夠遍歷無窮多可能世界的方法，但這完全是幻想），只是說，沒有更好的，就算是“最好的”。假如外星人看見人類或人工智能使用如此笨拙的方法，或許笑掉大牙。必須承認，就工作方式而言，經驗論的方法是很笨的。大多數人在日常生活中使用的經驗論方法只是與貝葉斯方法粗略相似的思維，是“下一步預測”的模糊版，似乎比人工智能還要笨，然而很有效，而且不需要大數據，也不需要精確分析，就是說，與人工智能相比，人類經驗論思維的“成本”要低很多，而效率卻不低。這個人腦奇跡提示，人類思維還隱藏著不少有待破解的秘密。就已知能力而言，人的思維在關鍵時候還使用了先驗論方法，即通用的邏輯和數學，這是人類思維如虎添翼的其中一個原因，也是人工智能暫時還不會的技能。

 

（五）回到先驗論問題

 

為什么不讓人工智能學會通用的邏輯和數學？科學家們當然想，但事情有點復雜，目前似乎有技術上的限制。已有的人工智能只能運行物理方式上可實現的程序，因此不可能突破圖靈機的概念。人腦是生物系統，物理與生物的差異很可能就是答案?；蛟S將來的人工智能會在物理性能上取得巨大突破，以至于獲得與生物系統等價或更強的能力，或發生更驚人的突破，比如創造出物理和生物一體化的人工智能，皆未可知。但在圖靈機概念下，受制于物理上可運行的程序，處理大數據的最優思維方法就只能限于經驗論方法。

 

人工智能不識字，只是使用貝葉斯方法去猜測下一個標識，但其強大的運算能力以勤補拙，甚至以勤勝巧，居然以“文盲”的方式找到了語詞間大部分的正確相關性，在客觀效果上等于說出了正確的語言和文本，甚至“算對”部分數學題（取決于數學的標識和關聯性是否有足夠的確定性和限制性），那么，隨著人工智能運算能力的增強以及大數據的“無限”增量發生，人工智能是否終將能夠以單純的經驗論方法產生出等價于人類基于經驗論方法+先驗論方法的知識？以俗話來說，“一招鮮”是否真的能夠“吃遍天”？如果答案是肯定的，那么人工智能在圖靈機的概念里也有希望成長為不輸于人類的超級人工智能；如果答案是否定的，人工智能就必須突破圖靈機的概念。上述問題也可以轉換為哲學問題：經驗論思維的“算力”是否能夠進化到幾乎等價于抽象思維的普遍化能力？明白地說，經驗論的極限能力是否趨近先驗論的能力？是否存在此種思維奇點？

 

如果以貝葉斯方法來定義經驗論的能力，那么，知識的增長與經驗的增長是同步的。這種經驗知識的增長方式因其單純而很笨，“吃一塹長一智”意味著“吃一塹只長一智”，并不能產生“舉一反三”的知識推廣增長。但需要注意的是，嚴格對齊經驗的經驗論不是歸納主義，而是永無定論、步步演進的貝葉斯概率論。歸納主義是對經驗論的誤解。羅素發明了一個具有休謨精神的譏諷性的“歸納主義火雞”寓言，即火雞根據“自古以來”每天都有人來喂食的經驗，得出一個歸納主義結論：將來的每一天也有人來喂食，但事與愿違，它很快就被殺掉做成食物了。這個故事說明，除非面對的是一個封閉的可枚舉的有限集合，并且遍歷了所有可能情況而形成完全歸納，否則不可能通過歸納而獲得普遍必然的結論。舉一反三的推廣法并不是經驗論方法，反而是基于“世界齊一性”的先驗論假設的遞歸算法。假定真有某個原理在無窮可能性里遞歸有效，這個原理肯定不是從經驗推導出來的，而是“先驗的”。

 

根據先驗知識的偉大成就，尤其是邏輯和數學，無論如何也不可能反對先驗論。但我們總是不得不回到先驗論本身承載的一個頑固疑點：即使先驗原理在先驗系統內是普遍必然的，也不能保證其經驗應用是普遍必然的。明白地說，“先天為真”（a priori）不能保證“先驗為真”（transcendental），因為原理管不住實踐。這大概等價于前面討論到的康德難題，康德為了保證先驗原理在經驗里的普遍有效應用而假設了無法證明的先驗想象力、先驗統覺、先驗親和力和先驗圖式——奧卡姆肯定不會同意增加這些無法證明又解釋不清的項目。先驗想象力和先驗統覺過于神秘而費解，但先驗親和力和先驗圖式在今天卻有望在經驗論里得到解釋（這不符合康德的想象）。如果刪掉定語“先驗”，親和力在效果上就有些接近于人工智能在數據中發現的關聯性（例如ChatGPT預測的后繼標識關聯性）；圖式則或略接近于人工智能試圖建構的“世界模型”（例如Sora的擬真情景建構），不過人工智能的世界模型尚未成熟。這似乎說明，康德設想的那些先驗心理學概念其實應該由經驗論來解釋，康德可能挑錯了那些概念的發生地，錯誤地命名為“先驗的”。

 

18—19世紀哲學家們推想的先驗系統在當時很有說服力，是因為與亞里士多德邏輯學、歐幾里得幾何學、古典數學和牛頓物理學高度互證，但與后來的包括非歐幾何、康托集合論、概率論、哥德爾定理、相對論、量子力學、生物學以及更新的復雜科學在內的當代科學卻不吻合。既然先驗系統的設想有可能出錯，那么就意味著，對先驗系統的設想方式是經驗的。無論如何，先驗論的思路有著重大價值，似乎有兩種或可提高先驗論“安全度”的改造路徑。

 

一種辦法是把先驗系統約束為“貧乏的先驗系統”，即以奧卡姆態度把思維所需的先驗原則減少到不可減省的數量，剩下“久經考驗”的先驗原則就應該是安全而普遍有效的。例如康德的先驗范疇里有不少可疑的范疇，與其說是思維的普遍范疇，不如說是歐洲語言的特殊語法現象（我曾有過分析，在此不復述）；又如喬姆斯基的先驗語法，恐怕不是人類語言的普遍結構，比如中文語法就未必能夠還原為喬姆斯基語法。發現疑點不難，難的是認定到底哪些先驗原則是不可減省的。通常相信，最保守地說，邏輯的基本概念和基本規律必定是先驗的，甚至滿足萊布尼茲的最高標準，即對于“所有可能世界”為真。但看來是一廂情愿了，首先排中律最為可疑，不能無條件使用，必須有限制條件才能使用（只有在矛盾律生效的范圍內，排中律才是有效的）；矛盾律的有效性又僅限于命題關系或真值關系，在其他事物上就非?？梢桑热缛祟愔两襁€不能確定什么是好什么是壞，更不能確定好壞是矛盾的?？梢娕胖新珊兔苈啥疾荒苡糜诮忉屨鎸嵤澜纾膊荒苡糜趦r值問題，只能解釋思維本身的形式關系；甚至最堅固的同一律在某些可能時空（比如五維時空）中也變得含糊。同一律的有效性基于個體、實體、本質等一系列形而上學假設，可是這些假設只屬于思維而不屬于經驗世界或量子世界。顯然，很難確保哪些先驗概念或原則在任何意義上或對于所有可能世界為真。在任何意義上無條件為真的先驗原則是屬于上帝的神學假設，所以，即使以“貧乏”為代價去簡化先驗系統，恐怕也難以捍衛通用先驗論。

 

另一種現實主義的可能路徑是給先驗論增加存在論的限制條件，或者說某種特定的“存在論承諾”，使通用先驗論收縮為特定的“收斂的先驗論”。包括我自己在內，很多人都不愿意放棄通用先驗論，我們太喜歡能夠給出普遍必然答案的先驗論了，但在事實面前，通用先驗論不得不讓步。所謂“收斂的先驗論”就是承認經驗論是先驗論的應用生效條件，或者說，經驗論是先驗論的存在論約束條件。收斂到什么程度？比較可靠的尺度應該是“某個可能世界”，相當于萊布尼茲真理標準的第二級別，即至少對于某個可能世界必然為真。即使把先驗真理限制在某個可能世界，仍然不算謙虛，如果那個可能世界是足夠豐富的，那么它包含的可能性也無窮多，未來仍然無限分叉，比如人類生活，因此仍然難以確認對于某個可能世界哪些原則是先驗而普遍必然的。

 

人類對思維自身的反思遠遠沒有探底，很可能還有未被發現的秘密。自反性的反思有著自相關或自我糾纏的難處，而人工智能可以成為偵探人類思維潛力的一個“鏡像式的”實驗場地。當然，人類也沒有別的可用鏡像。

 

三

動詞邏輯對人工智能有用嗎

 

（一）如果選取的思想對象不是名詞而是動詞

 

先驗論和經驗論兩種能力是如何協同合作的，即先驗與經驗的配對，尚不很清楚。要克服這個康德難題就需要深入一個未被充分反思的思維死角。未被反思甚至不樂意去反思的思維死角一般都是支撐“所有觀念”的形而上學預設。只有決心對形而上學預設進行死無所戀的反思，才會發現那些看起來很美的形而上學預設并沒有那么理所當然。這里我只反思其中一個形而上學預設：名詞主導的思維，或以名詞為本的思維，簡稱名詞思維。思想的對象是名詞，甚至反過來，名詞都是思想的對象，這是一個從未加以論證但普遍默認的假設，很可能與語言的語法有關。名詞作為主語來引導句子，最終又落在賓語上（還是名詞），于是名詞就似乎在主導思想。但實際上，嚴格地說，名詞都是虛構，不僅主觀地定義了（定義即虛構）各種獨立存在、內在有著不可替換也不可改變的“本質”的事物，進而以名詞的分類學和語法關系去描述世界。天地不言，無法自辯，萬物自己從來沒有把萬變的事態限定為不變的事物，真實存在只有連續變化的運作和過程，不會停下來成為固定的名詞?；诿~關系的名詞思維建立了以為是“先驗”的萬物秩序，其實與真實的存在狀態有著很大差距。從相對論、量子力學到復雜科學都證明了名詞思維與動態存在之間的差異，也是先驗與經驗之間的鴻溝。名詞思維是成本最低而效率最高的思維方式，以建構的方式迅速地把萬物歸類定性，固定在整整齊齊分門別類的結構里，就像圖書館，可問題是，世界并不像圖書館。名詞思維的建構能力是優勢，但其建模是失真的。

 

名詞思維估計是自然語言自動生成的。既然名詞是語法上的第一主角（主語），并且在語法上也占據了對象的位置（賓語），也就自動成為“法定的”思想對象。我們對語言事實無可抱怨，就像對宇宙無可抱怨一樣。自然語言在歷史中形成，有著迭代經驗負荷，我們沒有必要也不可能去改變一種自然語言?？墒撬枷脒€需要更大的自由余地，還需要更準確的表達，還需要表達萬變的動態，或者說，思想需要與存在同步，而不是與語法同步。為了與存在同步，人類在自然語法之外另外發展了不同用途的語言，包括詩、邏輯和數學（比喻性的“語言”不算在內，如“繪畫語言”“舞蹈語言”“音樂語言”，這些在實質上不是語言）。

 

詩可以容納喬姆斯基反對的不合語法的、自相矛盾的、荒謬的表述，比如“無色的綠色意象”或“暴怒而安靜的念頭”“奇大無比的小螞蟻”“令人惡心而迷人的眼睛”這樣貌似荒謬的詞句在詩里出現是平常的，荒謬的表述在詩中有時或比正常語法更接近存在——真實生活往往混亂無序或自相矛盾，既有趣又無聊，既歡樂又痛苦，自相矛盾的詩句與自相矛盾的經驗反倒是一致的。

 

思想和知識卻必須邏輯一致。如果思想和知識是混亂的，人類可能現在還在什么地方苦苦挖根莖吃。數學語言是邏輯的典范，定義了一個由理想事物及其完美關系構成的世界，幾乎是上帝標準的世界。但數學不是真實世界的反映，而是用來衡量真實世界的絕對標準尺子。數學表達的是，假如存在及其關系是理想化的，那么必然如此這般。數學幾乎就是真理的化身，是真理的最后保證，因此，不難理解20世紀初期的數學危機何以引起嚴重的智力恐慌?？低屑险?、邏輯悖論、哥德爾定理還有量子力學一起釜底抽薪地打擊了真理的絕對性，從而迫使人類對思想進行了深刻反思。這篇文章里我略過了這個極其重要的反思運動，是因為數學自愈了，數學很快就調整自身而超越了危機，似乎還沒有嚴重的后遺癥，簡單地說，數學放棄了要求過高的普遍公理化運動，收斂為只在某些有限系統里實現公理化，而對于無窮開放的系統，就只以有窮的能行性（feasibility）去保證真理性。能行性也是人工智能的運作標準，這意味著，我們不能指望人工智能在每件事情上永遠正確，因為人工智能也不能遍歷無窮多可能世界。

 

如果說數學語言更接近理想化的存在本身，邏輯語言就更接近理想化的思維本身。按道理說，20世紀的數學危機和物理學危機“應該”連帶觸動對邏輯的徹底反思，但邏輯學只是對悖論、蘊含問題以及各種邏輯分支進行了一些反思，對邏輯系統進行了修補、優化和升級，但沒有發生根本性的反思或系統性的改變，看來人們對邏輯的信念最為頑固。邏輯肯定不存在算法上的疑點，但請允許我對邏輯提出一個概念性的疑問：在名詞思維的限制下，邏輯似乎遺漏了某個可能的思想維度。通用的邏輯是名詞邏輯，雖然在系統的一致性和完備性上幾乎無懈可擊了，但似乎遺漏了關于動詞的邏輯問題。動詞都被轉換為名詞化的“行動”或“事件”而按照名詞邏輯去理解，涉及動詞的事情一般處理為模態邏輯或模態邏輯的分支變形（比如“行動邏輯”）。但是，把動詞加以名詞化，定義為限定的“事件”，動態性就消失了，只見動詞產生的名詞結果。名詞和動詞分別要揭示的問題終究有著根本差異，名詞和動詞在思想上也有不同的性質，動詞的意義并不能完全還原或轉換為名詞。因此可以提問：假如我們選擇的思想對象不是名詞，而是動詞，會怎樣呢？為了充分表達思想可能遇到的問題，似乎需要在名詞邏輯之外增加“動詞邏輯”，它或能敞開思維里相對被忽視的一個或許更重要的維度。此外，動詞邏輯或可能對人工智能的思維有幫助，我這樣幻想。

 

（二）名詞邏輯與動詞邏輯承諾不同的世界觀

 

名詞思維與動詞思維分別自動預設的“世界觀”有著不可忽視的差異。名詞思維的世界觀是形而上學，動詞思維的世界觀是存在論。

 

存在論通常歸入形而上學，但這個分類有些勉強，兩者雖有關系，但各自可開發的問題及其路徑有所不同。源于古希臘理想主義假設（尤其是柏拉圖的理念論）的形而上學是對超越的世界的設想，即對超越了現象和經驗的純粹理性的概念世界（比如由理念組成的世界）的設想。這種世界觀指定了形而上學的研究對象是完美存在（the perfect being）或絕對存在的完美性。與研究“不完美的”自然現象的物理學相對而言，對超越的完美存在的研究就是形而上學。與之相關而有所不同，源于中世紀的存在論（盡管關于存在的問題可追溯到古希臘）試圖研究不存在何以成為存在，以及存在如何存在，核心問題是存在的本源，轉換為神學視域則是“創造存在”的創世論，即存在如何從無到有，如何從可能到實在。創世論表面上是神學，實為存在論的關鍵問題。《周易·系辭下》從非神學的世俗角度也提出了創造的問題，即人之“作”，暗示了一種屬于人的非神學創世論，尤其是提出了不可預定的“未來”問題——這才是最重要的存在論問題。

 

研究不確定性或流變的哲學不多，而且被邊緣化，大多數哲學都屬于追求確定性、普遍性、必然性、永恒性和完美性的名詞哲學。名詞形而上學相信，理性思想能夠將任何事物定性地定義為某個名詞。這就承諾了，存在著完美概念，或理想型（柏拉圖式的理念），能夠對事物形成定性理解，即為事物建立封閉而永久不變的身份“邊界”。基于名詞的承諾，名詞哲學發展出一系列形而上學信念，包括自身同一性（identity）、恒定本質、絕對性、必然性、永恒性、唯一性、獨立性、個體性之類，意味著任何事物都有其不可變更不可替換的唯一注冊標識——這不算文學比喻，名詞的實質就是注冊標識。名詞思維不是根據事態去理解事物，而是根據虛構的名詞標識去規定事物。名詞即限制，定義即邊界，名詞思維就是獨斷論，當名詞思維進而按照分類學為世界建立了名詞等級制，就成為思想專制主義。名詞思維導致了一個基本錯覺，它誘導思想以為世界是由許多各自獨立的事物組成的，以為世界是一個數學式的大集合，集合里又有無數子集，它們之間存在著種屬的等級關系。這種“擬人的，太擬人的”想象一廂情愿地把人類的語法、分類學和概念系統當成先驗秩序加于萬物，而世界本身的自在狀態絕非如此，肯定不存在一個由分類學、集合論和名詞體系所描述的秩序。不過，我們不可能反對名詞和分類學，這是雖不真實但絕對必要的思維工具。這里指出名詞思維的虛構性，只在于提醒，在名詞思維之外，思維還需要增加其他維度。

 

名詞的思維語法是邏輯，我們所知的邏輯只是名詞邏輯。在語言里，名詞代表了確定的、不變的、定性的思想對象，邏輯就必須處理以名詞為主導的命題之間的真值關系。前面提到了排中律、矛盾律甚至同一律的嚴格有效范圍只限于概念和命題，不能無條件地應用于真實世界和經驗。在此我愿意提到名詞邏輯另一個或更嚴重的局限性。在邏輯的基本連接詞里，唯一的動詞是蘊含。這件事情很奇怪，難道所有動詞都可以還原為蘊含？顯然不能。當然可以說，邏輯不是對真實世界的解釋，而是對思想命題的真值關系的解釋，所以“蘊含”就夠用了?？烧嬲膯栴}不是“蘊含”對于邏輯是否夠用，而是這種邏輯是不夠用的。思想必須解釋一切可能的關系，只有一種僅限于解釋真值關系的邏輯是不夠的。更明白地說，對于思想，真值邏輯不夠用。邏輯雖然沒有解釋世界的任務，但必須足夠解釋思想，否則，邏輯的作用就非常有限了。在知識論的最低要求上，邏輯至少必須能夠清楚地表達因果關系，否則就失去對大多數知識的表達能力。

 

既然蘊含是名詞邏輯里唯一的動詞，那么，蘊含就理應能夠表達因果關系。實質蘊含的真值關系確實包含了因果關系，可是也包含了非因果的關系，比如語義關系、集合關系和推論關系，這些性質完全不同的關系在蘊含的真值關系里無法區分，無法分辨，也就無法表達因果關系的必然性，等于對因果關系無所表達。比如合法的蘊含命題“如果a是蘋果，那么天在下雨”就不是因果關系，可見實質蘊含缺乏足夠分辨力來表達因果關系。我猜想休謨不會接受以實質蘊含p→q來表達因果關系，他不會容忍因果命題與分析命題合并同類項，他或寧愿采用p∧q。然而對于因果關系，p∧q也是個壞的表達，不值得推薦，盡管略接近休謨承認的“總是先后出現”的經驗關系?；蚩煽紤]用真值等值p≡q來表達因果關系，必然性有了，但約束又太強了，因果往往不能倒推，因此會排除掉太多的因果關系，不利于經驗知識的建構，估計休謨不會同意。假如人工智能學會使用通用邏輯系統，對人工智能幫助最少的連接詞恐怕會是實質蘊含（其他連接詞都很有用），實質蘊含對事實關聯的分辨力很弱，對于人工智能尋找標識關聯性大概沒有什么積極助力，如果不產生誤導就算好事。人工智能采用的貝葉斯方法在尋找標識關聯性上明顯要比實質蘊含強得多。

 

邏輯可以辯護說，實質蘊含只是表達可能形成推理條件的真值關系。但這一點也是可疑的，在邏輯上合理的蘊含怪論比如“如果2+2=5,那么雪是白的”，真的很難將其視為有效推理的邏輯條件——雖然在真值關系上是成立的，但實際上無用。毫無疑問，真值關系在邏輯形式上是正確的，沒有人會質疑邏輯的形式正確性，但這里提出的是知識論上的疑問：如果蘊含不足以有效地表達因果關系，邏輯就與知識的真理性幾乎無關，那么邏輯的意義就十分有限了。曾經一度有些邏輯學家相信邏輯是對數學的解釋，但實際上數學自己足以解釋自身。請邏輯學家不要誤會，再說一遍：沒有人質疑邏輯的正確性，邏輯本身沒有錯誤。但如果邏輯不足以表達思想如何產生正確的知識，那就有問題了。

 

為什么不能回避這個討厭的問題？假如邏輯不能表達一切有效的思想關系，那就意味著現有的邏輯在邏輯上可能漏掉了什么重要的事情，可能缺少某種必要的功能。現代邏輯是現代數學公理化運動的一個產品。公理化堪稱完美主義的完美理想，為了建構完美的系統，就寧可回避或犧牲某些重要卻不完美的事情，以免影響公理化的成功。于是，現代邏輯重視邏輯系統本身的一致性遠勝過重視邏輯對知識和思想關系的充分表達能力，或者說，現代邏輯更關心如何建造一個完美的“建筑”，卻不太關心這個“建筑”是否夠用。問題就在這里，現代邏輯就其本身而言很完美了，但對于思想和知識需要表達的關系來說卻不夠用。當然盡可以把邏輯狹隘地限定為命題的真值關系，這樣就可以對許多思想關系不負責任，但如此自我限制的邏輯難免令人失望。因此我在想象，如果允許擴展邏輯的概念，就可以考慮增加一種“動詞邏輯”，專門研究動詞的知識性質以及動詞的邏輯關系，從而與名詞邏輯形成互補。

 

動詞邏輯的哲學基礎一定是研究“生成存在”（becoming of being）的存在論，而不是研究“萬物之存在”（being of beings）的形而上學。這意味著：（1）動詞邏輯關心的是如何描述一個動態（動詞）生成另一個動態（動詞）的關系，即試圖描述變化的過程性。這不同于名詞邏輯把動態關系轉換為名詞之間的關系，屏蔽掉命題的豐富取值而只取抽象的真值，然后只計算真值函數。換句話說，動詞邏輯試圖配合復雜科學去表達生成性的“涌現”而不是名詞邏輯要確定的完美“結構”。（2）動詞邏輯與存在論在核心問題上是重疊的，都試圖研究“起源”和“未來”，但不是神學或宇宙物理學里特指的萬物起源和未來，而是在任何時間點上發動某種事情的起源和未來。（3）動詞問題也就是“作”（to make）的問題，即“以作而在”（to make x to be）的問題，具體地說，就是如何創造（生成）一個后繼。在名詞邏輯里，p及其后件q都是給定的，連真值賦值也事先給定了，在哲學意義上相當于未來提前到達，即取消了“未來”的問題。只要后件q的真值是已知的，未來就被取消了，只剩下復盤式的演算。但在動詞邏輯里，p是給定的，但q卻是未定選項，于是未來就成為一個問題。所以動詞邏輯也是存在論的邏輯。（4）因果關系被轉換地表達為“輸入動詞—輸出涌現”的生成關系。動詞意味著一個有限系列的能行操作，這些操作（輸入）構成了可預測其結果（輸出）的“充足理由”。不難看出，這里試圖復活長期被邏輯學家排斥的萊布尼茲的充足理由律。

 

萊布尼茲是個思維縝密的數學家，發明了微積分和作為計算機基礎的二進制，他作為現代邏輯的初始設想者，提出充足理由律不太可能是無稽之談或偶然腦熱。充足理由律在數理邏輯里難以表達，因此被認為屬于哲學而不是邏輯定理。這種批評有道理，充足理由律的確是存在論的定理，可用來表達因果關系，不是現代邏輯里的形式定理。然而，現代邏輯不能良好地表達因果關系，這無論如何是個局限性，如前所論，因果關系不可以由“前假后真”的蘊含來表達。如果邏輯的有效性僅限于已知的真值關系而與未知的未來無關，就失去了對經驗知識的表達力。我猜想這也是萊布尼茲心中的疑慮。

 

我對動詞邏輯的想象的部分靈感就是來自萊布尼茲的充足理由律（可以表達因果）以及他的可能世界概念（可以表達未來）。當然我的理解也可能有錯，動詞邏輯也許與萊布尼茲的充足理由律的情況相似，都屬于存在論而終究不能表達為邏輯，但或許能夠表達為數學？我必須提到另一個靈感來源，那就是布勞維爾的直覺主義數學。假如我沒有過度詮釋或歪曲的話，“保守的”直覺主義數學不能滿足形而上學無所不包的雄心，但有助于解釋因果關系和未來問題。

 

（三）動詞的鏈接：可能性如何收斂為必然性

 

這里關于動詞邏輯的論說只是哲學上的紙上談兵，無法形成技術細節。但不妨提出可討論或可爭議的幾個要點：

 

1.動詞邏輯不需要與自然語言的語法保持一致性，不以名詞（被定義的事物）作為思維對象，而以動詞（“發生”的動態）作為思維對象，并且以動詞作為描述和分析事態的初始值或出發點去預測下一步鏈接。至于名詞，則可理解為動詞的相關項，歸入“語境”的設置。于是動詞邏輯的視域、組織方式和世界建模，或者說動詞邏輯的“語法”，就明顯區別于自然語法或名詞邏輯。動詞邏輯的世界建?；蚩赡芨咏澜绲膶嶋H生成狀態。我尚無能力設計一種動詞語法，權且按照我的野蠻想象，比如說，動詞V1為起始點，理論上在時間和空間上形成萬向鏈接，形態上表現為以動詞為圓心的散布鏈接，同時鏈接過去和未來的相關項，也鏈接四面八方的相關項，這些相關項是名詞（代表了事物），以動詞V1為圓心形成了一個“動詞—名詞”群組。一個“動詞—名詞”群組必定引發另一個動詞V2的群組，相當于不斷開啟未來，如此展開的時間就構成真實世界，不同于由名詞分類學構成的概念世界。

 

2.任何動詞的意義都在于未來，因此，動詞邏輯與存在論或人工智能一樣，關心的核心問題都是“未來”，具體化為“下一步”。對于人工智能，未來是下一步的預測；對于動詞邏輯，未來是下一步的生成。未來由無數不確定的可能性潛在地構成，潛在就是尚未存在，而動詞就是創作未來。這里與無中生有的世界神學起源無關，所有動詞都理解為發生在時間的正中間，意味著每個動詞都有無限的歷史和無窮的未來，每個動詞都是另一個動詞的下一步。于是動詞的鏈接就構成了事態的動態描述，就是說，世界的事態并不是一個事物（名詞）與另一個事物（名詞）的關系（語言圖像），而是一個涌現（動詞）與另一個涌現（動詞）的關系（動態模型）。在思維領域里，動詞要“奪權”。

 

3.每個動詞都意味著對可能性的選擇，如何壓縮過多的可能性就成為關鍵。動詞承載著意向性，但一廂情愿的意向未必能夠落實為動詞，動詞只能在給定的約束條件下去考慮可實現的最優可能性。棘手的事情就是要在“無數”可能性中排除大多數可能性，即壓縮可能性的問題。無數選項嚇死人，但人類沒有被嚇死，而是理直氣壯地排除了大多數可能性：一大部分可能性缺乏現實條件，做不到的事情被排除了；另有一大部分可能性處于待機狀態，要等待在不斷選擇的無限過程中慢慢顯現出來，那些需要等待的非顯現可能性也被排除了。就每個“下一步”而言，行為者對于無窮多可能性其實只有一個有限的接觸扇面，可選擇的鄰近可能性或合適可能性并不多，實際上所剩無幾。但事情依然不簡單，剩余的每個可能性都暗含著無窮的“博爾赫斯分叉”，即不斷分叉的未來。在這種條件下讓人工智能去選擇，它會根據大數據去選出綜合關聯性最高的那個選項，這種選擇的正確率很高，但幾乎必定是平庸的選擇。這可以解釋為什么人工智能創作的文章、詩歌和各種藝術雖然不差但很平庸——處處符合規范、標準、教義和時尚風格的事情一定正確甚至時髦但是平庸。

 

4.有何種方法論能夠助力人工智能作出不平庸的選擇？這是涉及創造性而難以解釋的大疑問，人類至今還不能解釋思維的創造性。創造性超出了邏輯，這里不予討論，但可以討論一個“近乎”創造的替代問題，即以全然無知的未來作為“賭注”，試圖把可能性變成必然性。這是一個反邏輯的問題，按照邏輯定理，必然性蘊含可能性。如果可能性蘊含必然性，則是荒謬的，類似神學相信的那種不可思議的事情。但這是名詞邏輯的定理，動詞邏輯卻未必如此。如果以博爾赫斯的未來時間分叉為給定條件，未來就不是一個名詞。未來是不確定的、不斷變化的、不可預知的，更不可能定義，因此，未來不是一個概念，而是一個具有無限分叉可能性的樹狀圖。正如休謨問題提示的，未來不是前件所蘊含的后件，反而是后件對前件的證明。在名詞邏輯里不存在從必然性逃逸出去的未來，因此，不可確定的未來在名詞邏輯里實際上不存在。這一點與前面分析過的先驗論局限性是一致的，即先驗原則對于無窮的未來沒有控制力，未來永遠逃逸在必然性的原理之外。因此，我們有理由來設想一種分析未來問題的動詞邏輯。

 

5.如前所述，對未來的最好的經驗主義預測是貝葉斯方法，所以，人工智能在尋找最優的“下一步”時也使用貝葉斯方法。在知識論意義上，貝葉斯方法足夠好，但知識論的目標和要求也限制了對未來可能性的選擇方式，即只求“答對”題目，于是只能產生平庸的結果。動詞邏輯屬于經驗論，但承擔的卻不是知識論的任務，于是動詞就成為一個存在論問題。事實上，在許多時候，未來不是知識論的問題，而是存在論的選擇，因此，動詞除了需要規避風險，有時候還需要“有效的冒險”去探索非平庸的可能性。在廣義上，無論是科學、藝術還是日常生活，其中的所有“創意”都屬于冒險。創意是非邏輯的，但如果一系列連續的創意在有限的可能性之間建立了必然性，就相當于建立了一種特殊的“邏輯”。這也不是比喻。“通用的”邏輯（形式邏輯或數理邏輯）其實也是特殊邏輯，只限于在基于名詞思維的命題真值之間有效，而在其他取值下無效，在其他可能世界里也未必有效（比如前面討論到的排中律、矛盾律和同一律的約束條件）。

 

6.要在復數的可能性之間強行建立必然性，需要解決的問題是，如何通過一系列的動詞把復數可能性收斂為單數可能性，也就成為必然性了，在效果上等于創造了一個無法否認的事實。在未來無限分叉的樹狀圖上，每個節點（分叉點）都表現為若干可能性的或取狀態，一個動詞的自由選擇就引向下一個動詞的選擇。如果動詞的連續選擇是冒險的，而并不總是服從貝葉斯的后驗概率——似乎有些非理性，但同時是創造性的，居然最終把可能性約束為必然性，即能夠讓一系列的或取選擇產生了遞歸終止（無可選擇了），那就是一系列動詞的最終涌現結果。這個創造性的結果就強行產生了新的現實，相當于創造了在特定約束條件下的某種必然性。反過來看，當一個動詞系列，相當于動詞的一個輸入串，連續做功而生成了某個必然結果，就必定存在一個皮爾士的溯因推論成為它的逆運算，即從最后的“輸出”可以推測先前的一系列“輸入”，簡化地說，有些類似于可以從一臺機器的運行效果去反推其設計的局限性或弊病，或者類似于偵探從犯罪事實去反推最可能的嫌疑人并建立充分的證據鏈去反推犯罪行為。這里在理論上的結論是，在知識論上，由于受限于無窮性的不可窮盡狀況，也許永遠無法充分證明客觀世界里一切事物的因果關系，但在存在論上，由人做主的動詞（連動的動詞串）卻制造了由可追查（可偵探）的連續線索所構成的或被動詞所規定的因果關系。因此可以說，真正能夠充分理解的因果關系其實是一個動詞問題。

 

如果把存在論從研究普遍存在的神學視域收縮為人的視域，“何以存在”的問題就轉化為人的創造問題，而因果關系就收縮為動詞關系，這樣一種收斂的存在論有可能更好地解釋人的思維、存在和人文世界。既然“萬物理論”已經移交給了物理學，哲學就沒有必要當真地去設想等價于神學視域的萬物普遍理論，傳統的形而上學至多是一個理論性的參照系，不再是能夠推進的哲學問題。

 

如果動詞思維能夠更好地解釋人的思維，那么或許也能夠提高人工智能的智商。邏輯學未必需要動詞邏輯，就像不需要萊布尼茲的充足理由律，但動詞邏輯實質上是一個思想或哲學的方法論問題。假定動詞邏輯有助于解釋世界和人類生活，也就或許有助于人工智能去理解人類的所作所為，比如說，以動詞為出發點去重新組織和重新理解無數標識的關系，或對標識預測能力有所增強也未可知。人工智能愿意兼收并蓄嗎？

 

〔本文注釋內容略〕

 

作者：趙汀陽，中國社會科學院大學哲學院教授（北京102488）。來源：《中國社會科學》2024年第8期P101—P123   圖片來源網絡 侵刪