計算機只是對思維某些方面進行機械模擬，它並不能理解問題

原標題：計算機只是對思維某些方面進行機械模擬，它並不能理解問題

在整個20世紀70年代，麻省理工學院、卡耐基-默倫大學、斯坦福大學等大學裡部分致力於心理學和計算機事業的科學家狂熱地相信，他們已處於一個巨大突破的前夜，有能力開發思維何以運行及人類思維機器版的理論程序。至80年代初期，這項工作已擴張至幾所大學和一些大公司的實驗室里。這些程序可執行許多活動，比如下國際象棋，對句子進行語法分析，將基本句子從一種語言翻譯成另一種語言，等等。

狂熱者認為，信息處理解釋思維運行原理的能力無邊無際，人工智慧也可無限制地通過執行同一些過程以檢測這些解釋的能力。他們相信，這些程序最終能做得比人類更好。

但不久後一些心理學家失望地感到，計算機只是對思維某些方面的機械模擬，心理過程的計算機模式根本無法匹配。還有另一些人則向計算機編程後能像人類那樣思維這一概念提出了挑戰。他們認為，人工智慧根本無法同人類智力相提並論，儘管它也許在計算方面勝人類思維一籌，可它永遠不可能輕鬆或完全無法從事人類思維在平素輕而易舉就能完成的工作。

最重要的差別在於，計算機不能理解它自己正在思考的問題。貝克萊的哲學家約翰·塞爾（John Searle）和休伯特·德萊弗斯（Hubert Dreyfus），還有麻省理工學院的計算機科學家約瑟夫·魏森鮑姆（Joseph Weizenbaum）等人認為，計算機在按編程進行推理時，只會操縱符號，根本不了解這些符號的意義或含義。比如，解決渡河問題時，它不知道一隻船、父親和孩子是什麼，「沉船」後意味著什麼，他們在沉下水後又會發生什麼，或這個現實世界裡的其他任何東西。

然而，寫於20世紀70年代和80年代的許多程序的確似在解決現實世界的現象，典型的是「專家系統」。其原理是模擬專家推理過程和利用不同領域專家的知識，從腫瘤到投資，從定位礦石品種到土豆種植，無所不包。到80年代末，這樣的程序中已有百種之多應用於日常的科學實驗室、政府部門和工廠里。

然而，雖然專家系統遠遠聰明於銀行、航空訂票處及其他場合的計算機，但事實上，它們並不知道自己所處理的現實世界中的信息的意義，跟我們所了解的意義完全不同。卡杜塞斯（CADUCEUS）是一個內科諮詢系統，可診斷500種疾病，診斷效果可以說與高級醫療人員相差無幾。但權威教科書《建立專家系統》卻稱它「對所涉及的基本病理的生理學過程一無所知」。在用戶問及羊水診斷是否有用時，醫學診斷程序竟提不出任何反對意見，這位病人是位男士，系統卻無法「意識」到這是一個荒謬的問題。

有關計算機推理最為著名的例子是，在國際象棋比賽中，人工智慧程序打敗了世界冠軍。1997年，一個叫作「深藍」的程序打敗了世界上最好的棋手加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。從某種程度上來說，計算機是靠「蠻力」取勝的，即它每秒鐘可以搜索約2億步棋，而人類每秒鐘只能走一步棋。

在心理學家和其他科學家反對人工智慧可以思想這一論斷的眾多意見中，主要有下列幾種：

——人工智慧程序，不管其是專家系統型還是更具廣泛推理能力的程序，都沒有「直覺」，都不能感覺自我及自己在這個世界裡所處的位置。這一點嚴重地限制了它們對現實世界的思考能力。

——它們沒有意識。即使根本無法對意識進行定義，但我們卻在經歷著它，而它們卻沒有。因而，它們無法檢驗自己的思想，並因之而改變念頭。它們能夠做出決定，但這些決定完全取決於所輸入進去的數據及其編程。因而，計算機從根本上不同於自由意志。

——它們不能，至少目前不能，直覺地或大致地推理，也無法創造性地進行思想。有些程序的確能夠生成新的辦法以解決一些技術問題，但其只是對現存數據的重新組合。另一些程序能夠寫出詩歌，編出音樂，甚至能畫出油畫，但它們的產品並不能在藝術世界裡留下痕迹。約翰遜博士的經典說法是，它們「就像狗用兩條後腿走路，走得不太好，但你吃驚地發現，它竟然能夠走下去」。

——最後，它們沒有感情，也沒有肉體感覺，而在人類中，所有這些都將深刻地影響、指導且常誤導其思維和決定。

儘管如此，信息處理的比喻和計算機均已在人類推理能力的調查中發揮了至關重要的作用。信息處理模式已經產生了大量的實驗、發現及對以系列方式發生的認知過程的洞見。以信息處理學說為模式的計算機，不管其是否能夠得到驗證，都已成為人類無法估價的實驗室工具。

本文摘自莫頓·亨特著、寒川子譯《心理學的故事——源起與演變》

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