「語義機」：計算主義的「新方向」
肯特海灘 1827年 泰奧多爾·居丹 法國 布 油彩 巴黎 馬里內博物館藏
經典計算主義在受到塞爾等人的否證而經歷一段時間的低谷之後，經過一些人的不懈努力，最近又出現了所謂的新計算主義。其新的表現是：不再像經典計算主義那樣只關注心智的形式或句法方面，而承認其遺漏了語義性這一心智的根本特性，進而在如實解析人類智能的基礎上將建構像人類智能那樣的語義機放在突出地位。強調要完成上述任務，必須深入具體地研究人類的心智及其運作原理，在弄清語義性的必要條件和機制，探討具體的實現途徑的基礎上，建構相應的模型。新計算主義儘管從理論和工程技術上對計算主義發展中的種種問題作了創造性的探索，但仍不盡人意。當務之急是更進一步師法自然，探討人類語義機的內在奧秘。
有把握說，現今在心靈哲學、認知科學和人工智慧（以下簡稱AI）等領域真的活躍著有自己旗幟、綱領和原則的所謂「新計算主義」。其倡導者認為，經典計算主義的確有如塞爾和彭羅斯等人所指責的這樣那樣的問題，如「意向性缺失難題」，以之為基礎而建構的AI充其量只是句法機而非像自然智能那樣的語義機，但它絕非一無是處；對心智的計算解釋儘管有偏頗和遺漏，但它由於有其基本的合理性，因此經過新的研究和改造，可以獲得其新的生命，甚至可以成為心靈認識的綱領和和AI建模的理論基礎。按照這一思路所形成的計算主義就是朔伊茨（M. Scheutz）所說的「計算主義的新向」或「新計算主義」。其「新」主要表現在強調，「計算不是抽象的、句法的、無包容性的、孤立或沒有意向性的過程，而是具體的、語義的、包含的、相互作用的和有意向的過程。」質言之，計算主義的新方向不再像經典計算主義那樣只關注心智的形式或句法方面，而承認其遺漏了語義性或意向性這一心智的根本特性，進而提出：在如實解析人類智能的基礎上將建構像人類智能那樣的語義機放在突出的地位。
一、經典計算主義的問題與新計算主義的興起
我們這裡所說的經典計算主義指的是「新計算主義」之前的、受到了塞爾和彭羅斯等人有力批判的計算主義，其理論形態主要有，福多、皮利新等人關於心靈的表徵主義和計算主義，西蒙等人的「物理符號系統假說」以及強調神經計算的聯結主義。它們的共同之處是，把人類心智尤其是思維之類的認知現象解釋為計算,而計算不過是依據規則對形式結構所作的加工，實即從輸入到輸出的一種映射或函數。其工程技術上的主張是：只要能造出依據一定規則對有限種符號序列的有限長操作的機器，就等於造出了有智能的機器。
經典計算主義無疑有嚴重的問題甚至根本性的缺陷。在反對者看來，據此建構的所謂的智能機器不過是「句法機」，而非像人類智能那樣的「語義機」。提出引起了廣泛關注和爭論的「中文屋論證」的美國哲學家塞爾指出：AI專家如尚克等人所建構的那些據說能理解故事的AI系統，即使聽了故事之後在形式上能像人一樣回答就故事本身所提出的各種問題，但沒有理由說它有真實的理解能力。因為人類智能中的理解力不只有這樣的能力，即能完成形式轉換，而同時能對意義或內容作出處理，即把符號與符號所指的世界關聯起來。質言之，包括理解力在內的人類智能的特點是：有意向性或語義性。由此所決定，人對符號的加工處理，同時關涉著符號以外的東西。而機器的符號處理，完全與符號外的東西無關。塞爾一針見血地指出：「大腦產生意向性的那種因果能力，並不存在於它例示計算機程序的過程中。……因為沒有一個程序憑藉自身而對於意向性來說是充分的。」著名腦科學家埃德爾曼等人也說：「計算機不能解決語義學問題的理由已十分清楚了，既然它的運作不可能進至意識，因此這種運作就不可能是適當的。」還有一些人在探討中文屋論證的基礎上作了進一步的引伸和發揮，得出了從根本上否定計算主義和以之為基礎的AI的結論。在他們看來，人類智能除了有意向性、意識之類的質的特徵之外，並不具有形式化特徵，因此不能服從形式化建模的要求。既然如此，傳統的AI研究再繼續走下去就只能是死路一條。有的人把AI研究與煉丹術相提並論。這樣的結論儘管過於激進，但無疑提出了值得注意的問題，如究竟該怎樣理解智能和思維，它們是不是計算、是否有形式化的方面等。
一些堅持計算主義立場的學者認為，計算主義的確有問題，但反對者肯定犯了因噎廢食的錯誤，而把AI研究與煉丹術混同更是無視事實的獨斷。因為AI領域的有目共睹的成就無疑是建立在計算主義的基礎上的。其他任何理論都不可能產生這樣的作用。如果說計算主義有問題的話，那也不具判決性。具言之，其問題不在於計算本身，而在於我們對計算的理解。既然如此，只要能對計算作出新的、符合人類智能實際的、且具有理論建模可行性、可操作性的闡釋，那麼計算主義就會煥發青春的活力。不僅如此，如此闡釋的計算主義仍然能成為AI工程實踐的理論基礎。因為只要設法讓計算體現包孕性、意向性，那麼它就能像心靈一樣，「處理包孕、相互作用、物理實現和語義學問題」。朔伊茨在自己新編的論文集《計算主義：新的方向》把持此立場的一大批學者稱作「計算主義的新生代」或新計算主義的代表人物，這是十分貼切的。二、計算概念的重新闡釋
新計算主義的「新」首先體現在對計算概念作了新的闡釋。其基本觀點是，計算概念儘管有問題，但正確的態度不是拋棄它，而是對之作出修改和完善。先看美國杜克大學哲學和計算機科學系的史密斯（B. C. Smith）的闡釋。他提出的超越經典計算主義的看法是：計算不應是純形式的，而應內在地具有意向性、語義性。如果這樣理解計算，那麼計算主義就可以重新喚發生機。
他認為，計算概念本身沒有任何問題，問題在於對它的闡釋。一般把它歸結為形式轉換，然後用非形式的術語來解釋形式，如說形式是非語義的、句法的、數學的、適用於用分析方法分析的、抽象的、明晰的（對立於模糊性、歧義性）和非隱晦性等。他說：「人們之所以不能認識計算的本質，是因為他們有上述前理論假定。」他認為，過去的看法都是錯誤的，這主要表現在：它們都未抓住計算的這樣一個重要特徵，即意向或語義的特徵。它們撇開具體的實現過程，抽象地設想設計過程，好像計算是一個純抽象的概念。因此要形成關於計算的科學理論，必須關注意向性。他說：「計算機科學……像認知科學一樣期盼著關於語義性和意向性的令人滿意的理論的發展。」根據他的闡釋，「計算應是非形式的」，從經驗上說，計算是「意向現象」。這倒不是說，計算完全不需要形式的方面，因為沒有形式轉換，就不是計算。他的意思是，計算概念重新闡釋的當務之急是，讓計算在表現形式轉換的過程時，讓它同時有非形式的東西包括進來。他所謂的「非形式」指的是：人的智能在對符號作出加工、轉換時所具有的這樣的特點，即裡面始終充斥著滲透性的、包孕性的、具體的、情景的、反映性的東西。這就是說，人完成的思維之類的計算過程是參與性的（participatory），即是「寬」的（詳後），不局限於大腦之內，而延伸到大腦之外，包含著符號和指稱之間的因果相互作用，包含著人以複雜方式的交叉耦合。簡言之，新的計算概念新就新在有語義學維度。既然如此，在建構AI時，最需要的東西就是讓它表現出非形式的方面，即有表徵性和語義性。他說：「只有根據它們，才有可能重構關於計算的充分概念。」如果這樣理解計算，它就不再是非智能現象，而是人身上真實表現出的意向現象。很顯然，如此理解的計算概念相對於經典計算概念來說，無疑是一場認識上的革命。這種計算概念如果能在工程上得到實現的話，那麼無疑會讓AI經歷質的飛躍，至少在語義性這一點上一致於真實的人類智能。
這只是他重構計算概念的第一步，當然是關鍵而富於革命性的一步。在他看來，要建構一個完全能讓計算主義擺脫困境、實現突破的計算概念，還要做本體論的研究，使之滿足本體論的要求。因為人的思維之類的計算之所以是真實的智能，是因為它有本體論地位，而非紙上談兵。過去關於計算的形式理論之所以行不通，是因為它「沒有關於本體論的充分理論」。或者說，它面前有一道沒法越過的「本體論的牆」，他說：「一當本體論的牆被越過了，穿過了，拆除了，或用某種方式被踏平了，那麼我們就可以進入計算、表徵、信息、認知、語義學或意向性的心臟。」這就是說，過去的計算概念所說的計算是純粹人為的虛構，沒有像人類計算那樣的本體論地位。要解決這裡的本體論問題，關鍵是弄清人類計算所具有的獨特的本體論地位，而要如此，又必須作心靈哲學的研究，因為這裡必然牽涉如何理解心靈、計算及其相互關係之類的問題。在他看來，它的特殊性在於：它既不是虛無，但又不是具體的實物，甚至不是心靈，而是一種中間性、抽象性的東西。他說：「計算處在物質與心靈之間，是作為有中等複雜性的具體事例的供給者而存在的。」
要讓計算概念反映人類意向性、語義性的特點，無疑要深入到人類心靈中去具體解剖人類生成意義、把符號與外物關聯起來的條件、根據和機制，探討意義何以可能、意義依賴於什麼條件。根據尼倫伯格等人的本體論語義學，人類之所以能理解和產生意義，除了離不開意向性、意識等之外，還依賴於這樣一個根本條件，即人類的認知結構中有一種本體論的式。正是藉助它，任何語詞一進到心靈之中就有了自己的歸屬，被安放進所屬的類別之中，如聽到了「黃」一詞，人們馬上有這樣的歸類：它指的是屬性，與「白」「黑」等屬一類，不是物體，只能為物體所具有，等等。不過，這裡所說的本體論有其獨特的含義。它既不同於形式本體論，又不同於哲學本體論，但從它們那裡吸取了有用的東西。例如它吸收了形式本體論劃分對象和範疇的方法，建構範疇體系的原則與技巧，分析各種關係有用的概念構架。它借鑒了哲學的本體論作本體論承諾的標準、原則和方法，發展出了分析意義之本體論地位的手段和技巧。通過對人類計算內在結構、機制和奧秘的考察，他們強調：其內存在著（內涵的）本體論的意義層次，它不僅限定了意義描述的公式，而且限定了辭彙（原語言）範圍。另外，人類的心智動作之所以不是純形式轉換，還因為其包含有大小不等的事實儲備庫。再者，人的自然語言加工、有意義的交流之所以可能，其必須條件一定包括：有外部世界存在，人有將它與語言關聯起來的能力，有別的技能，有情感和意志之類的非理性方面，有活動的目的、計劃及程序，其中，最重要的是有知識資源。它有動力學和靜力學兩個方面。前者指的是人類智能在具體運作時處在變化或生成中的知識資源，如根據要完成的任務、要滿足的要求重新學習或經對舊知識進行改造、重構而形成的知識等。後者是指指導描述世界所用方法的理論，是相對穩定的模式。其內容十分豐富，主要包括：關於自然語言句法、形態、語音、語義等方面的知識，關於世界的知識，如本體論知識即關於世界的分類知識。這最後一種知識在意義的生成過程中最為重要和關鍵。因為它提供的是描述一種語言的辭彙單元的意義所需的原語言，以及說明編碼在自然語言表徵中的意義所需的原語言。它的作用在於：為要表徵的詞項的意義作本體論的定位，即說明它屬於哪一類存在，其特點、性質、邊界條件是什麼。如果本體論語義學的思路是正確的，那麼建構新的計算概念的方向和方法也就隨之明朗了，同時人工智慧、計算機的自然語言處理的前進方向也比較清楚了，那就是賦予計算概念以本體論語義學的構架，為包括自然處理人工系統的AI系統建立更複雜、更豐富、更切近實際、更可行的本體論概念框架。本體論語義學相信：這不是沒有可能的，至少有巨大的開發前景。事實上，也有許多人在進行大膽的嘗試，並建構出了許多語義加工模型。其具體操作就是：先讓加工器具備靜態和動態的知識知源，然後讓其有相應的加工能力。
斯洛曼（A.Sloman）也認為，與AI有關的計算概念當然需要發展，以此為基礎的新計算機也值得重新構想。這裡關鍵是如實認識人類心智的特點，進而讓計算和機器體現這些特點。根據他的解剖，有十一個特徵是必須予以關注的。其中，前六個特徵是第一性的，後五個是第二性的。它們分別是：1．狀態可變性：有大量可能的內在狀態，它們具有可轉換性。2．狀態中編碼著行為規律：存在著由內在狀態諸部分所決定的行為規律。3．基於布爾測試的條件轉換。4．指稱性的「讀」「寫」的語義學：系統要通過內在狀態控制行為，系統的有關能動部分就應有辦法讀取有關的內在狀態及其部分。這些「讀」「寫」不是純符號性的，而有相應的關聯性，如能指稱系統的某一部分。5．行為的自修正規律。6．藉助物理轉換裝置關聯於環境：系統的某些部分與物理轉換裝置相連，因而感受器和運動器便因果地關聯於內在狀態。7．程序控制：它能解釋一種加工，支持它的狀態，控制別的行為。8．間斷性處理。9．多重加工，即系統能並行加工許多信息。10．更大的虛擬數據塊。11．自我控制。他說：「這些特點不能相對於遞歸函數、邏輯、規則形式主義、圖靈機等來定義」，因為這些特點表現出了一定的語義性，並能以一定的速度和靈活性，讓機器來產生和控制內外的複雜行為。如果能根據語義性來建構計算概念和AI,,那麼就能克服傳統計算概念以及以此為基礎所建構的AI的局限性。
三、語義性的機制與AI建模
如果人類智能是機器的話，那麼它儘管有句法機的方面，但從根本上說它是語義機。儘管AI不可能不對形式進行處理或轉換，但對形式的轉換不是與語義絕對隔絕的，因為人的心智的形式轉換就同時具有語義性，因此新計算主義接下來要做且可以做的工作，就是探討如何讓形式句法有語義性，就是讓AI體現意向性。
著名心靈哲學家、認知科學家豪格蘭德承認：要完成上述任務，無疑應研究人類的心智及其運作原理。已有的認知科學、人工智慧之所以沒有取得預期的成績，沒有造出真正的智能，連下棋機、定理髮現和證明機器也是如此，是因為它們對人類心靈的認識尚有欠缺。他說：「我們並沒有真的理解人類的心靈，尤其是沒有理解它的非常獨特的探尋客觀真理的能力（也許只有幾千年的歷史）。」這裡所說的尋求客觀真理的能力其實就是人類的以意向性為基礎的認知能力。他還強調：要模擬人類智能所具有的意向性特性或結構，為其建立模型，當務之急是對人類的意向性作出解剖，弄清意向性的種類。根據他的梳理，意向性有兩大類，一是自然智能本身所固有的（original），例如人的有意識的思考外物的能力就有這種意向性，二是因解釋而有的或派生的。所謂派生的（derivative）意向性（或意義）是由另外的有意向性的事物所授予的意向性。在澄清和區分意向性概念的基礎上，他強調：意向性的建模應以固有意向性為模板。而要如此，又必須弄清：這種意向性的必要條件是什麼？什麼使它成為可能？根據他的分析，固有意向的一個重要條件是能夠獲得客觀知識。這裡所說的客觀知識可理解為關於對象的客觀的信念，這裡的客觀即真實。如果信念沒有這樣的性質，就沒有理由說它們關於了什麼，沒有理由說它們有對什麼對象的意欲。而信念要有這種必然為真的可能性，又是因為人有責任能力。所謂責任指的是「能為人或系統擔負起獲得那些客觀知識的責任。」
根據他對固有意向性的內在機制的揭秘，責任能力在心靈表現其意向性時至關重要。因為責任能力是科學的客觀性、意向性的前提條件。他說：「承擔責任的能力即真正的責任……是科學客觀性的前提條件。」只要理解了責任，就不難理解真正的意向性。因為能承擔真正的責任就一定能表現真實的意向性。質言之，這種責任是真正意向性和認知的基礎。常見的意向性是非科學的、常人表現出來的意向性。儘管如此，有這種意向性一樣離不開責任。因為內在的意向活動依賴於客觀科學活動，而後者又依賴於一種更內在的、內容相對豐富的結構。這種結構中除了自我批判的能力等之外，最底層就是真正的責任能力。正是因為有這種能力，人才有複雜多變、靈活的行為，如誠實的承諾和踐諾行為。也正是因為有了它，人才有自己獨有的、原始的意向性。他說：「意向性一定離不開某種責任能力。任何能完成真正認知任務的系統一定有同樣的責任能力」。根據他對意向性所依條件、機制的剝蒜頭似的解剖，對人類智能及其意向的建模的前進方向就一清二楚了。這就是，既然人類的計算在實現句法轉換的同時還具有語義性、意向性，主要根源於責任能力，因此建模意向性的出路就在於：在弄清人的認知能力底層的責任能力的基礎上去完成對它的建模。
克拉平（H. Clapin）的建模探討以表徵主義為基礎。表徵主義是當今比較流行的一種心靈自然化方案，主張用表徵來說明過去難以說明的包括意向性在內的心理現象。而表徵現象又不過是一種由特定設計和選擇歷史所造就的特殊的自然現象。表徵有三大特點，第一，它是外在主義的性質，即能指向、關於外在的東西，第二，表徵就是功能，而功能有自己的進化史，由上又派生出了它的第三個特點，即心理事實對大腦狀態不具有隨附性。克拉平的創新表現在，在把表徵區分為顯（explicit）表徵隱與（tacit）表徵的基礎上，強調根據隱表徵來解釋計算和意向性，進而探尋建模的方向和方法。後前者指的是有對外的指稱能力的符號性表徵，後者則是系統具有加工顯表徵能力的內在條件，以「知道怎樣」的知識形式表現出來。其重要作用就是規定認知系統怎樣用符號顯式地表徵世界，正是它讓人的心智有意向性、語義性的特點。
他認為，要闡釋計算、意向性，就應把隱表徵概念與皮利辛所說的功能構架這一概念結合起來。所謂功能構架指的是表徵得以完成的基礎性條件或資源，例如能理解編碼在機器中的指令的能力。也就是說，一般的功能構架其實就是計算系統得以起作用的內在知識條件。在皮利辛看來，計算系統的意向性以及各種智能行為，主要根源於表徵和功能構架。克拉平對功能構架概念作了自己的改進，認為對計算系統內發生的加工過程有兩種描述，一是符號層次的描述，二是電子層面進行描述。功能構架概念屬於前一種描述。它展示的其實是抽象層面的功能過程，而不涉及怎樣被實現、怎樣被執行的問題，因為對這一虛擬構架的描述與執行過程沒有任何關係。它描述的主要是系統所完成的對符號的原操作，如從存儲器中把符號提取出來，讀取下一個指令等。功能構架的作用在於：通過對外物的顯式表徵隱式表徵，促使隱知識、隱內容的形成。克拉平強調：把功能構架與隱表徵結合起來有助於說明功能構架是如何進行表徵的，意向性為什麼以及是如何發生的，從而為建模意向性指明方向。基於上述關於人類心智及其意向性、語義性特徵的認識，他為AI的當前研究開出了這樣的「處方」：它的當務之急就是要進一步研究人類的顯表徵能力，在弄清其運作原理和機制的基礎上，發展和完善計算機的隱表徵能力。
麥克德謨特的看法略有不同。他對怎樣讓計算系統有意識—意向性這一問題的回答是：關鍵要是弄清它們的實質。按此思路，他也對意識和意向性的奧秘作出了自己解答。他認為，意識就是自建模（self -model）。既然如此，如果能讓系統有自建模的能力，那麼就能讓它表現出意識和意向性。他說：「有意識的實在就是有自建模能力的信息加工系統。我們必須仔細對它作出考察，以弄清它是否有這類模型，它的符號是否能指向自身。」根據他對人類心靈的解剖，意識是計算智能的必要構成要素，是能建構關於自我的模型的能力。而一種計算實在要擁有意識，就必須能夠在應對環境時，在與自己發生關係時，有辦法形成關於自己的模型，並把它作為感知器和決策器。如果是這樣，那麼解決AI系統的意向性缺失難題、建構關於真實智能的模型的出路就明朗了，那就是：著力解決自建模的理論和技術問題。他相信，只要按此思路去建模和建構AI系統，那麼就有希望讓機器人有人那樣的靈魂，讓它們像人一樣學習、生活、工作、欣賞音樂、作審美判斷，甚至有道德判斷能力。
四、計算主義的「寬」與「窄」
我們知道，心靈哲學在解釋意向性或心理內容的個體化問題時出現了外在主義與內在主義激烈而持續的爭論。前者認為，內容是「寬」的，因為它是由外在的環境所決定的，而後者認為內容是「窄」的，即是由內在的狀態所決定的。既然新計算主義要建模的是人類智能的意向性、語義性特徵，那麼它在這裡也必須對語義性的寬窄問題作出回應，表明自己的態度。而回答不同，對意向性的個體化所持的立場不同，所建構出的計算主義也一定有差別，例如一定有寬計算主義與窄計算主義之別。
威爾遜是寬計算主義的主要倡導者，認為計算系統能超出人體而進至外部世界，計算依賴於頭腦，但又能關涉頭腦外的事態。他甚至像普特南等一樣承認思維之類的計算活動是彌散於主客間的現象，而非傳統所說的局限於頭腦內的現象。因為計算既然是過程，就一定有其步驟，如先分辨表徵性、信息性形式，這些形式既可以是腦內的，也可是腦外的，它們構成了相關的計算系統；接著，在這些表徵之間進行模擬、計算；最後，是行為輸出，它是寬計算系統的組成部分。
從具體內容來說，他的寬計算主義由一系列帶有「寬」的概念所組成，如寬表徵、寬計算系統、寬計算和寬內容。寬表徵強調的是，表徵一定濃縮了外在對象的作息。寬計算系統指的是，作為計算主體的東西不再僅由腦內的東西所構成，而包含輸入輸出系統乃至處在被關涉的東西。寬計算指的是，計算不再是純內在的符號轉換，而可以進至外部世界，進而把自己與外部世界關聯起來。寬內容即寬語義性。如果一計算系統能生成和加工寬內容，那麼它就不再有語義性、意向性的缺失問題。他說：「寬計算系統因此包含的是這樣的心靈，它可以自由地超出頭腦的限制而進至世界之內。……而心靈又是寬實現的，」即由複雜的物理系統寬實現的。在他看來，寬實現之所以可能，是因為心靈後面有物理系統，藉助這種系統及其運作，內部過程、計算便與外部環境關聯起來了。
如果計算主義實質上是機械論的話，那麼這種機械論也應是寬的。它強調：機器和大腦不是按照一系列固定的步驟運行的簡單裝置，而是可以表現出隨機特點甚或自由意志的自主體。它們所做的事情不只是簡單的形式轉換，而具有更寬的功能。另外，從發展上說，寬機械論本身是開放的，因為它強調：對怎樣模擬認知行為後面的機制的經驗探討是沒有完結的。寬機械論有多種形式。卡盧德（C.S.Calude）等人的非傳統的計算模型（Unconventional Models of Computation）認為，該模型對認知的解釋超出了以前對圖靈機械論的窄闡釋的界限，[13]因此是寬機械論的一種形式。格爾德（Van Gelder）提出的「動力假說」（Dynamical Hypothesis）也倡導寬機械論，認為動力系統的行為不能為圖靈機模仿。[14]615-665科普蘭儘管承認心靈是機器，但又認為，這種機器是信息加工機器，其行為不能為圖靈機模擬，因為它的信息加工過程是寬的。具體而言，有這樣的要點：（1）機械論並不能衍推出窄機械論，（2）圖靈本人並不是窄機械論者，（3）圖靈的觀點以及其他有關理論，並不認為窄機械論優於寬機械論。（4）窄機械論的論證是不能成立的。
哈納德的（S. Harnad）則堅持窄計算主義，即所謂的「新內在主義」。他承認：人的思維有語義性的，不是純計算問題。但AI系統所實現的思維之類的計算則只是根據規則對符號形式的處理，而與意義沒有任何關係。這當然「無法擺脫意義問題即符號根基問題的困擾」。怎樣解決這裡的矛盾呢？他指出的出路是：研究人的範疇化能力。所謂範疇化能力就是人的形成關於對象的抽象概念並對之作出處理的符號化能力。從所依條件來說，這能力離不開感覺運動能力。因為要進行範疇化，前提是必須有感知運動信息投射進來。他認為，弄清了範疇化能力及其機制和條件，AI的建模就了方向。他強調，這裡關鍵是讓機器表現範疇化能力，並能把外在對象之投射與機器所作的反應和隨機的命名關聯起來。而要如此，又必須研究大自然是怎樣將範疇化能力授予人的。他認為，人的範疇化能力是通過兩個途徑得到的，一是借感覺運動器官的運作和隨後的機制。他說：它「依賴於它的近端投射和它們之間的使之產生的機制。」二是靠自然選擇。因此
許多AI專家都意識到讓人工系統表現意向性、語義性的必要性和重要性，並從理論和工程技術上探索建模的可能性根據及途徑，事實上，也取得了一些積極的成果。但同樣不可否認的是，這方面的探索障礙重重，收效深微。其原因當然很多、很複雜，哲學家的看法是：根源之一是我們對智能、智慧以及作為大部分智慧現象之重要特徵的意向性缺乏足夠的認識。要改變現狀，實現突破，無疑需要哲學的輔助性研究。儘管是輔助的，但卻是必要的條件。在當前情形下，有些問題的研究沒有哲學的參與，可能會犯方向性錯誤。例如要讓人工系統具有人的意向性，使現在的句法機成為人那樣的語義機，關鍵是要認清人的意向性的特徵及標誌，意識到現有句法機與人的語義機相比還存在在著巨大差距，並正視這種差距，積極探尋原因和解決的辦法。如前所述，意向性有派生或彷彿的意向性與固有的意向性之別，而在固有的意向性中還有程度上的差別。人的意向性是生物所具有的意向性中的最高級的形式。它除了具有一般的意向性的關聯性、指向性、目的性、因果作用、語義內容等特徵之外，還有三方面的獨特之處。第一，人的意向性是主動的、自主的，即由有意向性的系統自己產生出來的，不需他力的作用。儘管這種主動性也為其他動物所具有，但由於人的主動性、自主性根據於人的動力系統中的理性與非理性慾望或弗洛伊德所說的自我、超我、本我的矛盾運動，因此有別於其他任何事物的主動性、自主性。第二，人有元意向性或元表徵能力，即能將意向指向意向本身，形成關於意向的意向性，或關於表徵本身的表徵。而這一特徵又是根源於它的第三個更為重要的特徵，即人有高度發達的、用清晰的表徵來向自己顯示、說明的意識能力。其他動物也有意識能力，但人的意識在清晰程度、實現方式、內容等方面根本有別於其他動物的意識。由於有這種意識，人的對符號的加工、變換就具有無與倫比的特殊性，即在符號加工時，藉助意識的作用，符號與語義是捆綁在一起的。有時，它邊加工，就邊知道，即當下就曉得被加工的符號所關於的對象。也就是說，它直接處理的是符號，但同時想到的卻是符號所代表的東西。這是人的意向性、語義性最重要的特徵，也是有關人工系統相比之下仍顯欠缺的地方。不錯，許多人工系統，尤其是有高度感知能力、反應能力、避障及完成複雜動作的機器人在模擬人的意向性的部分特徵如關於性、主動性等方面已取得了顯著的成績，甚至在表面上也具有上面說的有意識的語義性特徵，但細心分析則會發現，兩者仍存在著根本性的差距。
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