■崔芳溪/中央民族大學

“中文屋”是約翰·塞爾提出的一個思想實驗。通過中文屋論證，塞爾得出結論：語法并非語義的充分條件。計算機雖能通過圖靈測試，但本質上只是按照語法規(guī)則完成對字符串的操作，對操作內(nèi)容并不存在任何理解。因此，計算主義所持有的人類心靈是類似計算機的信息處理系統(tǒng)的觀點被否定了，強人工智能實現(xiàn)的可能性岌岌可危。然而，該論證并非無懈可擊，以下將從塞爾的論證及其面臨的反駁入手，對該思想實驗的合理性進行反思。

一、“中文屋論證”

塞爾提出中文屋假設最初是為了反駁尚克的強人工智能觀。尚克認為，機器能夠理解人類的故事并對相關問題做出正確的回答，所以機器可以擁有與人類一樣的理解能力。塞爾對該論斷持否定態(tài)度。

為了論證自己的觀點，塞爾做了如下假設。他假定自己被鎖在一個房間里。在那里，他首先收到了一大批中文文本，而他本人絲毫不了解中文，那些文本對他而言形同涂鴉。隨后，他又收到了一批用英文寫就的、介紹中文形式符號和語法規(guī)則的書。運用這本書，他可以對中文字符進行識別、確認。其后，他收到了第三份中文文本和一份英文指令，指令要求他以前兩批資料為工具，用漢字字符對第三份中文文本進行回復。這一假設之下，屋外得到塞爾中文回復的人絕不會發(fā)現(xiàn)塞爾完全不懂中文。

基于此，塞爾指出，語法并非語義的充分條件，程序可以對故事涉及的問題做出正確解答并不意味著機器可以理解故事內(nèi)容。人工智能的關鍵不在于形式的轉換，而在于內(nèi)容的理解。機器處理的都是語法問題，永遠都不會理解語義，故強人工智能不可能。

二、對“中文屋論證”的回應

該論證主要收到了五種反駁：系統(tǒng)回應、機器人回應、人腦模擬回應、他心回應與直覺回應。以下將對諸種反駁及塞爾的回應進行簡單論述。

系統(tǒng)回應的代表人物是布洛克，他指出，處在中文屋中的塞爾只是中文屋的一個部分，真正可以對中文語義進行理解的是整個中文屋。如果將中文屋當作一個系統(tǒng)，那么顯然不能因為系統(tǒng)的某一組成部分不具備其整體所具有的某項功能而對整體的這一功能進行否定。

對此，塞爾進一步假設，當中文屋中的人將整個語法系統(tǒng)都內(nèi)化于頭腦中并走出中文屋之后，他就成了布洛克所說的“系統(tǒng)”，他依舊可以實現(xiàn)中英文的形式轉換，但他仍不能理解中文。故系統(tǒng)回應無效。

系統(tǒng)回應著眼于理解語義的主體，機器人回應則更關注理解語義的條件。該回應認為，雖然語法不是獲得語義的充分條件，但與外部世界的因果聯(lián)系卻可以使機器理解語義。因此，只要為計算機裝上一個遍布傳感器的身體，機器便可通過觀察實踐感受外部世界的變化，產(chǎn)生對語義的理解。

對此，塞爾指出，傳感器只是增加了語法輸入，對中文屋中的人僅意味著語法轉換上更大的工作量，他并不能區(qū)分哪些字符由傳感器獲得，因此也就談不上從中感受外部變化而理解語義，故機器人回應無效。

除此以外，部分哲學家還將目光投向了人腦模擬。他們假設，隨著人腦科學的發(fā)展，我們可以觀察并模擬人腦在理解中文時腦內(nèi)神經(jīng)的每一個激活過程。鑒于由此生成的程序與人腦有著完全相同的運作原理，故該程序應有與人腦同樣的理解語義的能力。

對此，塞爾表示，這一假設在本質上與中文屋沒有任何區(qū)別。計算機編程實現(xiàn)的仍只是形式的模擬。不論如何改造中文屋輸入、輸出字符的方式，中文屋中的人仍舊不會理解字符所包含的語義內(nèi)容。

比之以上三者，后兩種回應更偏向于認識論的思考角度。他心回應以他心問題為基礎向塞爾發(fā)問：只有通過可顯現(xiàn)的外在行為才能對他人進行判斷，既然機器可以通過運行程序表現(xiàn)出理解中文的樣子，那么有什么理由認為機器不懂中文呢？

塞爾的回應十分簡單。一方面，當我們在探討認知科學時，就已假定了心靈的現(xiàn)實性和可知性；另一方面，目前機器處理的是語法問題是人類已然了解并普遍接受的事實。因此，他心回應變得毫無意義。

直覺回應更為直接。布洛克認為，塞爾做出機器不能理解語義這一判斷是基于直覺而非邏輯。平克則指出，塞爾將心靈的計算速度降低到了我們已不認為其是理解的程度，正是如此，他才得出中文屋中的人無論如何都不能理解語義的結論。但理解是一個極快的過程，中文屋顯然把這一過程過度延伸了。因此，該論證是站不住腳的。

以上即為中文屋論證收到的幾種主要回應。綜上，雖然中文屋論證對心靈哲學、認知科學以及人工智能等諸多學科產(chǎn)生了極大影響，但仍存在一定問題。

三、塞爾論證與回應中存在的問題

在討論中文屋論證的不足之前，應對塞爾的基本立場進行強調。在否定了以形式模擬實現(xiàn)人工智能的可能之后，塞爾指出，對意向性的模擬才是實現(xiàn)人工智能的關鍵。但他緊接著把意向性歸為了人腦的特性，認為意向性只能由經(jīng)過漫長進化而形成的有特定因果力的生物大腦實現(xiàn)，從而徹底否定了人工智能的可能性。以此為基礎，再來看中文屋論證。

首先，其論證前提存在問題。從論證中可得，中文屋中的人是一個擁有正常行為能力的人類個體。因此，可將其理解為一個通常意義上兼具意向性（此處強調自主學習能力）與形式轉換能力（即處理語法問題的能力）的行為人。當其處在封閉的中文屋中時，姑且認為由于環(huán)境所限，他只能根據(jù)屋外提供的指令進行句法轉換，無法充分發(fā)揮自主學習能力；然而從塞爾對系統(tǒng)回應的反駁中可得，即便塞爾將中文語法規(guī)則內(nèi)化于心，并走出中文屋與外部世界相接觸，他仍舊不能理解中文。這一論斷表明，塞爾在假設中并未賦予中文屋中的人以意向性。否則，在了解語法規(guī)則并與外部世界進行相互作用的情況下，正常的人類個體通過或主動或被動的學習，可以也應當達到對中文語義的理解。若以上推論正確，那么塞爾的論證前提就是矛盾的，他一面將中文屋中進行形式轉換的主體設定為“人”，一面又取消了他的意向性。這一矛盾使得由此得出的結論不那么具有說服力。

其次，綜合系統(tǒng)回應與機器人回應可以發(fā)現(xiàn)，中文屋的實驗設計有其不當之處。上文提及，塞爾提出中文屋論證是為了反駁計算主義的強人工智能觀。然而，中文屋中的人并不能與大腦進行等效的類比。大腦作為一個器官并不具備任何理解語義的能力，而中文屋中的人則不同。因此，中文屋中的人并非圖靈機的實例，以中文屋中的人可以通過圖靈測試卻無法理解語義來反駁強人工智能的可能性這一類比論證并不恰當。

最后，塞爾通過中文屋論證完全否定了人工智能實現(xiàn)的可能性，走向了智能的沙文主義道路。他將智能的標準確定為擁有意向性，又將意向性分為內(nèi)在的意向性（即原有的意向性）與相對于觀察者而言的意向性（即派生的意向性）?！拔椰F(xiàn)在很渴，因為我一天都沒有喝水”表現(xiàn)了前者，而“我的草坪很想得到水”則是后者的體現(xiàn)。原有的意向性是具有關于性的、生物所固有的；而派生的意向性則是類似移情的一種心理投射。經(jīng)此劃分，塞爾得出結論，意向性的產(chǎn)生必然有賴于長期進化而形成的生物大腦這一特殊的物質基礎，不可能被模擬。任何認為機器經(jīng)過不斷更新可能獲得意向性的主張都是對“派生的意向性”與“原有的意向性”的混淆。然而，意向性是否真實存在仍是一個無法回答的問題，面對取消主義對意向性存在的徹底否定，塞爾既無法證實也無法證偽。而當我們像塞爾一樣把直覺當作判斷智能與否的標準時，意向性也就成為了依賴于人的主觀的存在而重歸于不可知的領域。

四、結語

綜上所述，雖然中文屋論證通過構想一個相對簡單的系統(tǒng)將人工智能研究中混淆語法與語義的問題揭示了出來，但由于思想實驗這一論證方式本身的局限性，該論證從論證前提、實驗設計到最終結論都有一定的瑕疵，設計的矛盾、類比的不恰當以及直覺的過度運用都使得該論證在不同方面陷入了困境，也為后人留下了不斷反思與討論的空間。

注釋：

① Searle， J. R.“Minds， brains and programs”， in Behavioral and Brain Sciences.1980，3(3)：417～424.