一个维特根斯坦主义者眼中的框架问题

框架问题的核心命意乃是:在对智能体的行动进行表征之时,如何能够在有效地表征出行动的效果之时,避免对于其非效果的表征?对于符号主义路数的人工智能研究来说,框架问题的确非常棘手,因为它的存在使得对于行动的知识刻画必须引入大量的框架公理,并由此使得系统的计算负荷剧增。从历史上看,人工智能界赖以解决这个问题的基本路径主要有两条。第一条是诉诸于"关于惯性的常识律"或缺省逻辑,即在行动表征中预设:没有被表征式牵涉到的"世界其余部分"都将保持惯性。另一条路径则采纳了海耶斯的"素朴物理学"表征方案,即试图把日常物理学知识全部用谓词逻辑公理化,让系统自动推算出哪些动作会导致哪些结果。本文将论证,这两条道路其实都走不通。在此基础上,本文将从维特根斯坦的《论确定性》中寻找灵感,建立一个关于信念网动力学模型——在这个模型中,某些知识节点的激发只会导致某些与之毗邻的节点的激发,因此,对于特定问题求解路径的表征,就能够避免对于一个更大范围内的知识网络的牵涉。框架问题也有望借助于这个模型得到解决。最后,我将利用"非公理推演系统"(NARS)为这个模型提供一种尽量逼真的工程学模拟。

通用人工智能需要在私人语言的层面上进行知识表征吗——来自大森庄藏的启发

通用人工智能语境中的私人语言,指的是这样一个意思:表征A在系统甲那里的知识表征方式与同一个表征在系统乙那里的表征方式必然会有所差异。因此,在预设推论主义语义学自身有效性的前提下,A在甲中的意义集,总会有一个子集(无论这一子集有多小)仅仅为甲自身所拥有,而无法被任何一个别的系统所拥有。因此,任何一个与甲不同的别的系统,都无法彻底地理解甲对于A的意义把握方式。很显然,这样一种将机器表征与哲学史上的“第一人称哲学”传统相互结合的思路,是无法见容于后期维特根斯坦对于私人语言的著名反驳的。而为了与后期维特根斯坦论战,日本哲学家大森庄藏的思想资源便具有了很高的引用价值,因为他本身的哲学就可以被视为“维特根斯坦的话语方式与胡塞尔的思想内核”的日本式混合体。在对大森的哲学进行面向机器表征问题的重建的过程中,对于局域性原则与历史性原则的引入也是题中应有之义,以便为通用人工智能语境中建设私人语言的必要性提供辩护。而非公理性推理系统(纳思系统)所提供的技术手段,则会为这种想法的技术落地提供可能。