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周剑铭 柳渝:智能哲学:逆源图灵的思想看人、机关系

更新时间:2017-04-24 17:20:31
作者: 周剑铭   柳渝  

  

   图灵的所有工作都是建立在“实时性” (the actual time)基础上的,这是一种天才的直觉,这个基础构成了他全部工作内在的逻辑一致性,从“图灵机”对希尔伯特问题的“拒绝”式回答到“模仿游戏”的开放式模型,其思想的一致性是图灵最深刻的秘密。“图灵机”毫无怀疑地成为现代科学技术的基础,图灵的1936年论文成为了技术理论中的圣经,而“模仿游戏”却一直未得到正确的解读,这是因为“图灵机”以“机械步骤”这种性质直接表达了隐含在“算法”中的“实时性”,而“模仿游戏”包含了对人自身本质中的“实时性”的揭示,但技术和技术理论中包含的还原论思想总是在不自觉地妨碍人们去领会和接受图灵的深刻思想。

  

   另一方面,图灵处境艰难,他不是一个公众人物却生活在公众环境中,所以他时时处在两难中,一方面要在专业领域中去开拓前无古人的思想前沿,另一方面又要对非专业的公众去打破他们即有的局限和保守,所以他既要肯定技术发展上的无限可能,另一方面又保守技术自身本质的底线,他不是一个哲学家,也远不是一个演说家,他的精辟的逻辑一致性的思想总是深藏在他的困难的技术理论的论文后面,解读他的论文迄今仍是一个巨大的困难。

  

   下面以图灵1951年的论文“智能机器,一种异端理论”(Intelligent machinery, a heretical theory)中几段翻译为例,窥豹一斑。据the essential Turing 一书介绍,此文章来源于1951年图灵在BBC的The '51 Society电台节目中为大众做的报告,这是继图灵1950年提出“模仿游戏”开启人工智能标志性文章后,又一篇进一步阐释智能机器的文章。

  

   "You cannot make a machine to think for you". This is a commonplace that is usually accepted without question. It will be the purpose of this paper to question it.

   译文:“你不能制造一台为你而思考的机器”,这是通常不经质疑就被接受的常见观点,本文的目的就是对此提出质疑”。

  

   解读:但这里的“for you”对图灵有确定性的意义,强调了你不能按你的任意目的制造一台思考机器,这是通常的观点,但图灵质疑这种观点,这与下文中的复杂的意义转折的论述是一致的。

  

   Most machinery developed for commercial purposes is intended to carry out some very specific job, and to carry it out with certainly and considerable speed. Very often it does the same series of operations over and over again without any variety. This fact about the actual machinery available is a powerful argument to many in favor of the slogan quoted above.

   译文:大多数为商业目的而开发的机器都是以确定和相当快的速度完成某种非常具体工作的,很多时候它们一遍又一遍地进行重复的操作,没有任何变化。这些实用机器有效性的事实是许多人赞成上述口号的有力论证。

  

   解读:这一句前面肯定大量的商业应用软件的目的是实用性(快速、方便),图灵隐含地解释了,这种目的实用性与计算机程序重复操作(机械步骤)的本质限制性是一致的;而后一句则强调地说,正是这种商业机器的实用性(作为限制性前提)才使人们不能对软件有任意目的的期望——这是当时普通人的观点,但图灵质疑这一点,他隐含的意思是说,非实用目的的软件也是可以有效的,这个理由是下文表达的:

  

   To a mathematical logician this argument is not available, for it has been shown that there are machines theoretically possible which will do something very close to thinking. They will, for instance, test the validity of a formula proof in the system of Principia Mathematica, or even tell of a formula of that system whether it is provable or disprovable. In this case that the formula is neither provable nor disprovable such a machine certainly does not behave in a very satisfactory manner, for it continues to work indefinitely without producing any result at all, but this cannot be regarded as very different from the reaction of the mathematicians, who have for instance worked for hundreds of years on the questions as to whether Fermant's last theorem is true or not. For the case of machines of this kind a more subtle kind of argument is necessary.

   译文:对于一个数理逻辑学家来说,这个论据是不可用的,因为已经表明有机器在理论上可以做某些非常接近思考的事情。例如,它们会在Principia Mathematica(罗素、怀特海的“数学原理”)体系中验证公式证明的有效性,甚至可以得到这个体系中的某个公式可证明或不能被证明的结论。在这种情况下,这个公式既不可证明也不能证否,这样的机器肯定不会以令人满意的方式运行,因为它会持续无限期地运行,而不产生任何结果,但是这不能被认为与数学家相应的行为就完全不同,比如数学家百年里就在证明费马大定律是否成立。对于这种类型的机器,需要一种更微妙的论证。

  

   解读:注意,图灵在这里对机器的行为(behave)或工作(work) 与数学家的对应行为(reaction)用词是一种对应性,是意义严格的,即只在这种对应性上进行比较。

  

   机器得不到答案而无限运行,是图灵在他的1936年论文中所说的circle的意义上的一种机器性质,图灵认为这与数学家为一个猜想追求证明有可比性,所以图灵在这里才这样说:“这不能被认为与数学家相应的行为就完全不同,比如数学家百年里就在证明费马大定律是否成立”。图灵对“机器不能像人一样思考”这个当时普遍认同的观点的质疑正是出于这个分析,但注意,图灵只是说,机器与数学家只是在对应可比较的能力上相同,图灵并没有说,机器的能力可以与数学家能力相同,下面有这种意义的更进一步说明。

  

   By Godel's famous theorem, or some similar argument, one can show that however the machine is constructed there are bound to be case where the machine fails to give an answer, but a mathematician would be able to. On the other hand, the machine has certain advantages over the mathematician. Whatever it does can be relied upon, assuming no mechanical 'breakdown', whereas the mathematician makes a certain proportion of mistakes. I believe that this danger of the mathematician making mistakes is an unavoidable corollary of his power of sometimes hitting upon an entirely new method. This seems to be confirmed by the well known fact that the most reliable people will not usually hit upon really new methods.

   译文:由哥德尔著名的定律或者一些类似的论证,可以看出,无论机器如何构造,机器必定有无法给出答案的时候,但是数学家总可以得到(他们努力想找到的答案)。 另一方面,机器在某些方面比数学家有优势。假设机器的机械部分不发生“崩溃”,机器总是可靠的,而数学家总会犯一些错误。 我相信,数学家犯错误的危险恰恰是他们具有偶然能发现全新的方法的能力的必然结果,这似乎得到了众所周知的事实支持:最可靠的人通常很少会发现真正的新方法。

  

   解读:图灵完全区分了,机器与人在可比较的行为上相同,但两者在本质上不同;而且,人能接受犯错误的能力是有区别的, 这正是图灵对人性的洞察。

  

My contention is that machines can be constructed which will simulate the behavior of the human mind very closely. They will make mistakes at times, and at times they may make new and very interesting statements, and on the whole the output of them will be worth attention to the same sort of extent as the output of a human mind. The content of this statement lies in the greater frequency expected for the true statements, and it cannot,(点击此处阅读下一页)

本文责编:zhenyu
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