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人工智能符号接地问题研究的意义和挑战

  从20世纪90年代开始斯特万?哈纳德开展了符号接地问题研究,此后一些心理学家如安吉洛?坎杰洛西(...

产品介绍

  从20世纪90年代开始斯特万?哈纳德开展了符号接地问题研究,此后一些心理学家如安吉洛?坎杰洛西(Angelo Cangelosi)、阿尔伯托?格列柯(Alberto Greco)等加入其中。2007年路克?思蒂尔斯(Luc Steels)给出符号接地问题的一个解决方法,他通过机器人之间相互猜测颜色的一种语言博弈(Game),刻画了机器人如何学会颜色词汇的,并宣称解决了符号接地问题。⑧但是他仍然认为还有很多问题要解决,比如,用人工智能体做更多的实验,来进一步理解意义、概念化和符号化的更多方面以及智能体之间的动态交流;考察符号网络在头脑中是否有神经联系;考察在共同体中允许个体参与的符号的动态机制是否有神经联系;需要做新的心理学观察和试验,考察行为的表示和群组动态,等等。思蒂尔斯给出的接地方法被莫瑞奥萨瑞?塔迪欧(Mariarosaria Taddeo)和卢西亚诺?弗洛里迪所批评,因为他的方法不满足零语义承诺条件(Zero Semantic Commitment Condition,Z条件)。按照皮尔士语义三角的观点,符号只有被已经拥有词汇表语义的智能体解释的时候,才有意义地指称对象。也就是说,思蒂尔斯的解决方法已经预设了词汇意义的存在,有丐辞的问题。他们得出结论,在一个智能体中符号接地问题的任何有效的解决必须不能是固有观念论(Innatism)和外在论(Externalism)的,即满足零语义承诺条件。塔迪欧和弗洛里迪考察了哈纳德建议的解决符号接地问题的八个策略(可归结为三种主要方法:表征主义(Representationalism),半表征主义(Semi-representationalism)和非表征主义(Non-representationalism)),指出这些策略都要通过感觉运动的能力(Sensorimotor Capacity),但是这些策略都违背零语义承诺条件,因此这些解决方案不成立,符号接地问题仍是一个开问题。⑨

  2007年塔迪欧和弗洛里迪也给出了符号接地问题的一个解决方法。⑩他们的方法建立在所谓的基于行为的语义(Action-based Semantics,AbS)之上,符号的意义作为智能体的内部状态被生成,并且和智能体执行的行为相联系。他们设计了一种双机人工智能体(AM[2])来实现AbS,它由相互影响并在两个层次上执行行为的机器M1和M2组成。M1在对象水平(Object Level,OL)上运作,和外部环境互动(如通过导航,发现障碍物,避免障碍物等)。M2在元水平(Meta Level,ML)上运作,它设计的目标是M1的内部状态。M1输出到外部环境或从外部环境输入的行为定义了一个内部状态,状态和行为因果对应。M2读取M1的状态并把它和已有的符号集中的符号联系起来,从而使符号接地。AbS假定了人工智能体(Artificial Agent,AA)执行的行为(而不是要实现的目标)将语义地使它的符号接地。但是这种解决方式仍然是有问题的,几年之后他们遭遇到不少人的批判。

  文森特?米勒(Vincent C.Müller)发现了塔迪欧和弗洛里迪的Z条件中的几个问题,最重要的一个是关于智能体的目标取向(Orientation)或者导向性(Directedness)的,它是任何自动智能体必不可少的最小要求,没有它智能体就无理由存在。米勒指出导向性以语义为必要条件,但智能体不能生而有导向性(否则为固有观念论),导向性也不能由外部资源提供(否则为外在论)。目标取向的智能体至少需要某种机制使某些数据比其他数据突出出来以标示成功。而这个机制或者是内置的或者由外部提供。他得到Z条件的两难困境:或者系统真正是一个智能体,这意味着要有目标;或者它仅仅是一个和周围环境互动的系统,没有目标。(11)菲尔兹(C.Fields)走得更远,他证明在合理的物理条件下,Z条件符号接地问题等价于量子系统识别问题。该问题要确定已给定的试验结果所刻画的是哪一个量子系统,被证明是不可解的,因此Z条件符号接地问题不可解。(12)米勒得出结论,这个问题可归结为著名的查尔莫斯(D.J.Chalmers)关于意识的难问题(即物理现象如何和为什么引起意识经验的),即感觉经验(Qualia)为什么存在的问题。(13)

  塞尔默?布林斯约德(Selmer Bringsjord)声称塔迪欧和弗洛里迪提出的方法仍然没有解决符号接地问题,只是表明一类机器人在某种意义上从理论上可以把它操作的符号和它感知到的外在世界相联系,并且按照这种联系的强度,可以以子—人类的模式进行交流。布林斯约德激烈地反对塔迪欧和弗洛里迪的方法解决了符号接地问题,并给出了论证。按照塔迪欧和弗洛里迪的观点,语言是进化的结果,人们不能否认进化的作用。而布林斯约德拒绝承认我们心智能力是进化的结果。他指出现代进化主义者非常接近于肯定一种形式的内在主义,但高级的认知是突变的结果。布林斯约德也不认为塔迪欧和弗洛里迪的解决方案是通向符号接地问题最终解决的一个步骤,仍然相信中文屋论证。(14)

  克里斯尼亚?贝雷卡(Krystyna Bielecka)也指出塔迪欧和弗洛里迪没有解决符号接地问题,困难来自AbS(Action-based Semantics)的核心假定是有问题的。但尽管如此,贝雷卡仍相信表征的实用的(Praxical)说明可以用于符号接地问题的解决,塔迪欧和弗洛里迪的工作是这个方向上巨大的一步。(15)塔迪欧和弗洛里迪的解决方案存在四个方面的问题。(1)符号概念的问题。(16)AbS采用的符号是一集原子约定的符号(Atomic Conventional Signs),这使得AbS类似于意义的联想理论,没有组合规则,不具有生产能力。塔迪欧和弗洛里迪或者假定了比经典AI中实际使用的符号更少表达力(因没有组合规则,不具有生产能力)的任意约定的一个符号集合,或者假定了这样一个符号理论,在该理论中所有智能体都具有相同的至少部分地为内在的(Innate)结构。前一个选项对于非导出的(Non-derivative)符号接地问题是一个不被接受的方案(Nonstarter),(17)后一个选项使得他们能在社会合作过程中(根据乔姆斯基的理论组合性是内在的)发展出有生产能力的符号系统。后一选项允许符号在表面水平上接地,虽然它们的深层语法仍是内在的,这意味着零语义承诺条件不能排除一个内在的深度语法(Innate Deep Grammar)。因此,这个选项会有一些困难,但贝雷卡认为这些困难是可以避免的。(18)(2)他们关于行为(Action)的概念也是有问题的。(19)AbS把符号的意义和行为联系起来,而行为是过去已经发生的,但是,语言的意义往往也和未来发生的事情或期待相联系,这就需要行为与目的论的词项有关,而塔迪欧和弗洛里迪的行为却是无目的性的。没有目的的行为,或者(当内在状态只相关于环境的状态而个体化时)完全依赖于环境的变化来刻画,或者完全不依赖环境变化,你可以想怎么个体化就怎么个体化(如果不考虑目的的话)。但是目的论并不导致违背零语义承诺条件。(3)接地概念本身是有问题的。(20)如果(符号的)抽象发生在数字和人工系统M1之间(只要M1能计算这些数字),则这意味着所有人工系统已经使它们的符号接地了,甚至塞尔在中文屋中也已经使符号接地了。贝雷卡认为,有效的接地应该表明符号对人工智能体意味着某种东西,它和人工智能体的行为因果相关。而在塔迪欧和弗洛里迪提供的方法中,出现在人工智能体内的符号对它们和共同体中其他智能体都不意味什么。有意义的符号似乎也和智能体的行为不因果地(或以别的方式)相关,虽然它们可能因果地影响智能体中的某些过程,但并不清楚它们是否以表明它们是有意义的方式去影响的。 也不把接地符号用于什么。在从环境到符号的函数g(f(e))中g和f的关系也被以过分随意的方式说明。(4)AbS中的语义概念存在问题。(21)根据拉姆齐(William M.Ramsey),任何表征理论都要满足“工作描述的挑战”(Job Description Challenge),(22)但AbS理论不满足。符号可能做些什么,但这和接地是不相关的,就像售货机中的硬币,币面上的图案(相当于表征)可能描绘什么,但这和机器的工作是不相关的。要说明表征的因果相关(Representational Causal Relevance)并不容易,所以贝雷卡对自然化不能满足工作描述挑战的语义的所有尝试持怀疑态度,也包括AbS语义。看表征是否相关还要看符号是否在系统中可以出错,(23)如果系统不关心符号是否出错,则符号在其中就没有语义用处。在AbS中符号不能出错,所以它们在智能体的行为中不起真正的作用。因此,贝雷卡认为应该接地的是在智能体的行为中起作用的符号,否则符号的意义仅仅只是副现象的(Epiphenomenal)。贝雷卡列出了符号接地问题解决的五个条件:(a)不应该依赖于前存在的语义资源(但内在的结构,只要不是语义的,是可以接受的);(b)符号应该构造为至少部分地是组合性的;(c)符号错误地表征(比如一个符号可能被以错误的方式应用)应该是可能的;(d)接地关系不应该受到如析取问题这样的问题的影响;(e)在把智能体的行为描述为使符号接地的过程中,(和非接地的符号相比)应该有某种解释的收获。

  2015年理查德?库比克(Richard Cubek)、沃尔夫冈?厄特尔(Wolfgang Ertel)和君特?帕尔姆(Günther Palm)也注意到前述作者声称符号接地问题没有解决,但是许多人工智能专家制造的机器人是没有问题的,他们得出这样的结论:在设计目标导向的自动智能体的语境下,最初的难符号接地问题(Hard SGP)是不相干的。他们也赞同米勒的观点。(24)

  由于已有的解决方式都受到批评,人们认识到符号接地问题不是一蹴而就的,此后很少有人直接声称解决了该问题,而是在分步骤地、间接地推进该问题的解决。如安吉洛?坎杰罗西等人通过直接把类人机器人的知觉和运动技能联系到词项的分级组织,用机器人模型研究了抽象行为动词的接地。(25)此外坎杰罗西及其合作者从机器人学角度研究了婴儿学习语言的过程,(26)也研究了人机互动问题。(27)伯特?瑞因夫欧特(Bert Reynvoet)和戴尔芬?莎珊格温(Delphine Sasanguie)建议,符号—符号之间的连接可以作为符号获得意义的一个备选说明。(28)贝雷卡把符号接地问题和因果理论联系起来,两者有共同的假定,这些假定蕴含一些困难:意义决定问题、易和难的析取问题和平凡化问题。她认为,析取问题来自因果理论和符号接地问题的更一般的困难:错误表征的可能性。她列举了自然化语义和解决符号接地问题所迫切需要的东西。(29)近年来出现的深度学习理论的长处之一是能够发现高维数据的特征而很少或不需要人为的干预,把它和符号人工智能结合可以看作使符号更加接地,这也是当前人工智能领域要做的工作。(30)

  中国学者李建会等人在专著《计算主义及其理论难题研究》中应用道格拉斯?侯世达(Douglas Hofstadter)的理论对符号系统如何获得意义给出了一个另类的说明。(31)他们认为形式系统本身是有意义的,实现形式系统的物理系统也可以产生意义。但是说形式系统本身具有意义只是把形式本身看作了意义,物理系统产生的意义与人赋予的符号意义是否相同,是否具有公共性,仍是个问题。有人认为,计算系统的符号接地本身包含着意图的悖论。(32)一方面,按照计算主义可以认为符号系统的意义是内在的。但是另一方面,符号系统由于没有人心灵的参与,其本身无法获得意义,只能由外部输入。

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