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智能哲學：“第三問題”與圖靈的“模仿遊戲”
從“圖靈機”到“模仿遊戲”表現了圖靈從計算機到人工智能研究的思想的一致性和連續性，正如1936年論文是對希爾伯特第十問題的深刻性解決，圖靈的關於“機器思維”、“機器智能”的論文也提供了對人、機、智能三者關係（第三問題）的多層次全方位研究觀點和實體模式，“模仿遊戲”也是對波普“世界3”理論和物理學“三體問題”的深入研究的一個多層次關係模型。圖靈對“模仿”、“學習”和“通用人工智能”的深層揭示仍然是我們今天所麵對最迫切的人工智能問題作出回應的道路。
一、從“圖靈機”到“模仿遊戲”
1950年，圖林（Alan Mathison Turing 1912-1954）來到曼徹斯特大學，這年10月，他的論文“計算機與智能”（Computing machinery and intelligence.Mind，59，433-460，）發表在哲學期刊“心靈”（MIND），提出了著名的“模仿遊戲”（Imitation Game）即後來所稱的“圖靈檢驗”（Turing Test，TT）。
這篇文章被廣泛地理解為，圖靈肯定了機器是可以和人一樣思維的，但這是一種誤解，圖靈的論文的本意是提出機器可以“模仿”人的思維活動，圖靈所有有關機器思維的思想都是建立在這個基礎上。圖靈一方麵肯定機器具有這種基於模仿的思維能力，這篇文章以大量的篇幅對那些認為機器不會具有“思維”能力的論點的進行了反駁，另一方麵，圖靈認為在沒有真正理解人的心理、意識活動之前，我們隻能以這種“模仿”方式進行機器思維的研究和測驗。因此圖靈實際上是在兩方麵同時展開論辯，即批駁對機器能力的輕視，又不同意機器的思維與人的思想、意識可以直比較，這種超越時代的眼光正是圖靈工作易被人誤解或難於被人理解的原因，直到今天，包括圖靈1936論文（Entscheidungsproblem）在內的工作仍然沒有得到充分的和正確的理解。
圖靈在“計算與智能”這篇文章的開始，就拒絕給“機器”、“思維”做出定義，而是提出了以“模仿遊戲”去代替“機器能思維嗎”這樣的問題，這種思想風格與圖靈1936年論文解決希爾伯特第十問題的道路如出一撤，在1936年論文中他不是從概念、數學、邏輯上或集合論這樣的抽象方法上去尋求問題的解決，而是將問題實時化，在實體過程中觀察、分析問題，得到算法與邏輯判斷之間的本質區別，他建立了著名的“圖靈機”算法模型，並以此解決了希爾伯特第十問題，在圖靈後續研究工作中對“機器思維”和人、機之間的比較依然是這樣的道路，因此“模仿遊戲”可以看作是“圖靈機”之後的另一種非圖靈機的模式。
在“機器與智能”這篇論文和另一篇論文“機器智能，一種異端理論”（posthumous essay：Intelligent machinery，a heretical theory）中，圖靈多次提到具有“隨機元素”的計算機，“有些時候這樣的機器被描述為具有自由意誌”，這實際是圖靈1936年論文中提到但未展開研究的“C機器”的一種，圖靈思想中的C機器具有某種外部性，這正是一種不同於可計算意義的“圖靈機”的本質。
圖靈的這些思想沒有繼續發展下去，這比圖靈機的研究更困難，因此圖靈的這些思想在他的文章中並不係統和有條理，圖靈不是一個哲學家，但也正是這一點使他能從技術深度上接近最深刻的哲學和邏輯問題，而且圖靈也遠不是一個論說家，但和人們所拜讀的晦澀而洋洋的哲學著作相比，圖靈的研究中的思想道路的一致性的是堅實可觸的。迄今為止，“圖靈機”仍然蒙著一種神秘的麵紗，而“模仿遊戲”的豐富意義和價值更沒的得到人們的基本理解，“模仿遊戲”中的“模仿”與作為算法的“圖靈機”一樣，都是圖靈對計算機理論和人工智能的不朽貢獻。今天人工智能高速發展後麵隱含的沉重問題，迫使人們去回過去尋求圖靈的智慧。
二、“模仿遊戲”—— 一個開放的多層次複雜關係體係
“模仿遊戲”是一個僅由語言溝通的詢問者去判斷二個努力證明自己是女人而其中一個卻是男人的遊戲，圖靈的目的並不在於這個詢問者如何去判斷對方的真或假，而是去考察：“與兩個人玩遊戲相比，讓一個機器去充當男人，這個遊戲的判斷者發生錯誤的幾率是否發生變化？”圖靈的目的就是讓這兩種詢問的結果相同與否去代替“機器能思維？”的問題，圖靈深藏思想實際是，如果機器僅限於使用人的語言方式去模仿人，人可能無法分辨（今天已幾近實現了），但這個思想的深遠性似乎從未被人領會。
機器能模仿是一個事實，圖靈並沒有去研究對“模仿”這個概念的解釋，而是像研究“圖靈機”一樣，圖靈設計一種實在的場景，讓人機對話的交流在三個層次上展開：人與人的交流，人與冒充人的機器，第三方判斷者的智力，事後的統計評價。所以與“圖靈機”的封閉性不同，“模仿遊戲”是一個開放的多層次的研究、檢驗體係，正是在這個意義上，“模仿遊戲”具有人、機在智能上進行對比研究的真正價值。
隨著人工智能科學和技術的飛速發展，圖靈的“模仿遊戲”被後繼者以“圖靈檢驗”（Turing Test TT）更表麵化的形式替代了，但不管在理論廣度和技術水平上如何提高，圖靈原來所賦予的意義仍是深刻包含的。
比如，約翰•希爾勒（John Searle）於1980年以“中文屋子”（the Chinese Room Argument）的例子提出了“圖靈檢驗”中所包含的對語言的“理解”問題，希爾勒以這個模式表明，一個勝任翻譯工作的機器並沒有對語言的理解能力，以此說明（弱）人工智能並不等於人的智能，但這個結論實質是，機器“翻譯”隻不過是對機器對人使用語言的“模仿”，因此不會等於人使用語言，也就不會理解語言。
圖靈以“機器模仿”替代“機器思維”的真正思想幾被人忽略，所以直到今天仍沒有建立起有一種公認的“圖靈檢驗”模式。
圖靈沒有提出機器“學習”，“學習”這個概念比“模仿”更複雜、深刻，因此今天當人們研究“機器學習”時，應當從圖靈的“模仿遊戲”去尋找啟示。可以肯定，“模仿遊戲”還包含有更多的東西。
三、圖靈：在“模仿”與真實之間折衝
在這篇文章中，圖靈一方麵解釋數字電子計算機的基本原理和可預見的巨大計算能力，另一方麵又要回避對人、機進行同質比較，在常識認知的兩種狹縫之間，去解釋機器與人的可比較和不可比較性，以證明他的“模仿遊戲”的必要，所以圖靈的論說中，思維跳躍曲折，這些似乎捉摸不定的思路令人不易輕鬆閱讀。
圖靈說，反對機器具有思維能力的觀點中，來自神學的觀點或出於對機器能力的考慮等，都不成為理由，但第三種情況來自著名的哥德爾定律，由哥德爾定律可以引伸到機器能力是受自身局限的，而人類的智能則沒有這種限製性。但圖靈指出，問題在於，論辯的關鍵在於哥德爾定律隻適用於機器，而不能用於人，所以不能將哥德爾定律用到人、機的能力比較上作證據使用。由此可以看出圖認為，對人智能不能有某種確定性的限製，這種基調貫穿了圖靈所有的對機器智能的看法。
機器不如人的一個流行觀點是：若要我們承認機器與大腦是一樣的，除非機器能夠感受感情。基於圖靈的模仿模式，圖靈提出了以限定以語言形式來設想的人、機的對話，在這個對話中讓機器與人討論十四行詩中表達的感情：
人：你的十四行詩的第一行這樣呤唱：“我欲比君為夏日”，如果將“夏日”改成“春日”，是不是也可以，或許更好？
機器：這樣一改便不合韻了。
人：改為“冬日”怎麼樣？這樣也合韻的。
機器：可以。但沒有人願意將自己比作冬日的。
人：你認為匹克威克先生會使你聯想起聖誕節嗎？
機器：在某種方麵，會的。
人：但是聖誕節是在冬天，我想匹克威克先生不會留意這種比較吧。
機器：我在想你不會這樣死板吧，“冬日”隻不過是冬天的一個普通的日子，而不像聖誕節那樣特殊的一天。
這個人、機對話中，機器的表現出能勝任這樣的有關感情問題的討論，但圖靈指出，這種“模仿”以語言表達感情的機器隻能與功能機器（錄音播放器）相比較具有意義，並不能作為人機比較的方法。圖靈在這篇論文的另一處地方說，機器的能力常使我們“吃驚”是因為我們對機器的程序能力估計不足，但人的“大吃一驚”是出於心理活動。圖靈的分析告訴我們，在“感情”方麵人、機的表達具有完全不同的層次。
但圖靈並沒的直接再深入討論機器是否能“模仿”人的意識的問題，圖靈認為人的“意識”是一個“迷”，在未解決這個“迷”之前，我們隻能以“模仿”的模式研究人機之間的比較問題。
圖靈還分析相關的其它問題，無論是認為機器的能力有限，機器會犯錯誤，都是基於這個觀點論述的，比如一般認為機器具沒有主體性，圖靈說這是一台機器的單一能力與所有的機器能力之間的混淆，機器的功能可以集合所有的機器功能理解，因此不能從一台單一機器上說機器能力有限製或沒有主體性，但另一方麵，又不能認為機器的主體性與人的主體性相同，“在進行哲學討論時，我們很容易忽視發生這種錯誤的可能性，這樣的話，我們實際上是在談論‘抽象的機器’，而這些抽象的機器與其說是實在的物體倒不如說是數學的虛構。”在這兩種困難之間，圖靈解釋說，如果把主體“思維”理解成機器解決問題的“主題”，則不會有困難。
機器能創新嗎？從程序的性質上看，機器是不能創新的，但是機器可以模仿程序員的行為。但一個實際的程序員總是能夠知道他們需要做什麼，如果一個人想讓機器模仿程序的編程操作，他必須告訴計算機要做什麼，即事先編入程式序。圖靈認為如果機器能模仿“富於想象力的心理活動”，則不管人或機器都能表現創造性能力。但這個前提是“編程”（可以叫元編程），因此，程序的“創造力”仍隻是一種模仿。
從常識上說，離散狀態機器同連續機體不大一樣，因此我們不可能用一個（數字）離散狀態係統去模仿（連續性的）神經係統的行為，圖靈認為，數學微分方法可以彌補這一點。圖靈這個似乎輕鬆的證據後麵有一種暗示，微積分誕生時所發生的激烈的爭論在新的形勢力下有可能複燃。
在“心靈”問題上，圖靈指出，“心靈一但接受了某個事實，由此事實所引起的一切後果都會同時湧入心靈”，而機器“僅僅從數據和普遍原則得出結論會毫無效力可言”這兩者也是不可直接比較的。類似的，作為人的規律與機器的規則也有可比較與不可比較的方麵。在這篇不長的論文中，圖靈幾乎概括了人與機器之間相比較的方方麵麵，甚至心靈感應這樣的超心理學問題，在各種各樣的情況分析中，圖靈思想一致地表明，在能力無可限量的人工智能和未能定義的人的智能之間，隻有“模仿遊戲”才是適當的中間研究方式。
四、“臨界”理論與 “學習機器”
圖靈關於人的思想與機器思維的區分概念是“臨界”狀態（critical condition），圖靈說：“另一個比喻就是一個低於臨界體積的原子反應堆：輸入的想法就像從原子堆外部轟擊的中子。這些中子會引起一些反應但是最後將歸於消失。但是，如果原子堆的大小變的足夠大的時候，中子產生的鏈式反應很可能會一直進行下去並持續的增加，直到原子堆發生爆炸。思維中是否存在這樣的現象呢？機器中呢？人的頭腦中是否存在這樣的現象？機器中呢？人腦中似乎這這樣的，他們大多數都處於"亞臨界"狀態，相當於亞臨界體積的原子反應堆。一個想法出現這樣的頭腦中，平均下來隻會產生少於一個的想法。有一小部分頭腦處於超臨界狀態，進入其中的想法將會產生越來越多的想法，最終上升為一個由二級、三級和更深遠的想法組成的完整的‘理論’。動物的頭腦肯定是亞臨界狀態的，由於這種相比，我們可以問：‘一個機器能不能製造成超臨界的？’”
這種“臨界”狀態的區別正是後來以數學形式表達的“多項式時間”（Polynomial time）與“指數時間”（Exponential time），這兩者的關係也就是被列為廿世紀“千禧年難題”之一的“P vs.NP”問題。
圖靈還以剝洋蔥作比喻，尋找機器中的思維就像剝洋蔥，一層層剝下去最終什麼都沒有。
與這種相當於成年人思維方式的普通編程不同，圖靈分析了對兒童的教育過程，設想模仿兒童的學習建立 一種“學習機器”（Learning Machines），圖靈設想分兩部份，設計一種“兒童程序”，對這個程序的教育過程，這兩部份緊密配合（We have thus divided our problem into two parts. The child programme and the education process. These two remain very closely connected），這不就是我們今天的AI中的一個主流“機器學習”（Mechine leaning）嗎？即在機算機中基於ANN回歸擬合的建模程序和對這個程序的極大量的樣本訓練。更驚人的是圖靈認為，這樣的研究不應當隻在一台機器上進行，而要在多台機器比較中進行“進化”選擇，而人就相當於“自然選擇者”：
structure of the child machine（兒童機器的結構）= hereditary material（遺傳物質）
Changes of the child machine（兒童機器的改進）= mutation（變異）
Natural selection（自然選擇）= judgment of the experimenter（試驗者的決定）
圖靈的這種遠見已是現在的各種人工智能研究道路和方法的競爭中的現實，隻是人們在一些具體的大型研究項目中意識到。
在圖靈的思想意識中，人始終是高於機器層次的，而且圖靈對機器智的基本性質的思想是清晰的，而且與他的1936年論文的邏輯是一致的。圖靈的論述表明，“學習機器”的是一個永遠的人工幹預過程，這可以看作是他的1936年論文中未展開的具有外部性的“C機器”的本來麵貌。
正是在這個意義上，可以認為，不存在一種類似圖靈機的通用元程序來實現“機器學習”，可以簡單概括說，存在（萬能）“圖靈機”，但不存在萬能（通用）人工智能。這一點也正是我們現在所研究的“智能哲學”的一個基本思想，這個思想是我們的不確定性問題（NP）理論的自然延續。
五、“第三問題”與“模仿遊戲”
圖靈深刻地理解人與機器的比較的困難在於人是無法界定的，一個具有確定性的機器無法去與一個具有不確性的對象進行比較，這是一個在傳統哲學中隱藏得很深的困難問題，直到上世紀波普提出“世界3”理論才正式把這個問題表達出來，但“世界3”理論並沒有得到有力的支持和繼續深入展開，困難在於，“世界3”理論沒有提供一個與傳統哲學中的“主、 客”關係不同的三方關係模式，物理學中著名的“三體問題”無解是建立在可確信的物理體係與物理定律的基礎上，但哲學理論中沒有這樣的前提條件，所以“世界3”理論隻是一個概念關係，沒有一個可供展開研究的理論平台，這種困難我們稱之為“第三問題”。
圖靈的研究不是從哲學論域出發的，他的“模仿遊戲”卻正是這樣一個三方實體關係模式，把最困難的三方關係以一種多層關係模式表達出來，其價值和發展遠景不可估量，在這個意義上，圖靈的“模仿遊戲”與“圖靈機”模型一樣具有不朽的價值。
六、路在腳下
圖靈作為一個傑出的密碼和計算機技術專家，對機器智能的認識卻是基於他對人性的直覺，因此他一方麵對計算機技術的巨大潛力滿懷信心，另一方麵也深知人與機器之難以逾超的鴻溝：
“由哥德爾定律和類似論據，一個人可以明白，無論機器構造如何，機器難逃一定能給一個出答案的死結，但另一方麵，一個數學家總可以得到（他們努力想得到的東西）”（By Godel’s famous theorem，or some similar argument，one can show that however the machine is constructed there are bound to be cases where the machine fails to give an answer，but a mathematician would be able to.）圖靈舉了費馬大定律（Fermant's last theorem）證明的例子，無論這個定律或真或假，數學家能堅持數百年的不歇地努力。讀到這裏，不得不為圖靈的卓識遠而讚歎，更為人類的尊嚴和情操所感奮。
圖靈更看到現實世界中這種情況的複雜性和對人的能力的洞察：“從另一方麵看，機器具有對數學家的明顯的優勢，如果沒有機器發生崩潰，機器總是可以依靠的，而數學家總會犯錯誤。但我相信，數學家犯錯誤的危險恰恰是他們具有偶然能發現全新的方法的能力的必然結果，這一點可以由眾所周知的事實支持，在大多數認為是可靠的人那裏很少會有新的實用新方法。”（“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 hit-ting 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.）
圖靈的文章精簡而層次複雜，文風跌宕折衝，幾無人欣償，這是由他對所麵對的問題的理解深度決定的，雖然他從不被認為是一個哲學家，但他所達到的對人的機器與人的智能（包括社會常識）的認知深度迄今無人能及，圖靈一方麵對計算機的能力做出了當時的人無法想象的預期，另一方麵又深刻地洞察到這種機器能力與人能力之間沒有確定性的比較方法，“智能機器，一種異端的理論”的標題，他就用了heretical 異端（於人）這個詞表達了這種艱難評價的心情。“異端”於人，正是“世界3”和“三體問題”意義上的第三方關係。
對於我們今天這個時代來說，圖靈的過去的敏感、複雜和深刻已經成了迫切的現實，在人類麵臨曆史和現實的雙重選擇前，我們可以重述圖靈曾經的回答：
“我們希望機器最終能和人在所有的純智能領域競爭，但是何處是最好的工作起點？……我每次都不會知道正確的答案是什麼，但是我想兩方麵都應該試試。
我們的目光所及，隻是不遠的前方，但是可以看到，那裏有許多工作要做。”
We may hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields.But which are the best ones to start with？…… Again I do not know what the right answer is，but I think both approaches should be tried.
We can only see a short distance ahead，but we can see plenty there that needs to be done。
原文發布時間為：2017-03-09
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最後更新：2017-05-23 16:32:41