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中国社会科学报:人工智能方法化解休谟问题
来源: 中国社会科学报20200714 6版发稿时间:2020-07-20 09:48

任然

  在科学哲学中,休谟对归纳法合理性的质疑被称作休谟问题,也称归纳问题。休谟问题之所以吸引无数哲学家的关注,其魅力在于休谟给出的论证:我们不能证明借助归纳作出的预测是合理的。通常认为,在逻辑学范围内休谟问题不可解。在传统科学哲学中,休谟问题则面临以下挑战:1.如何从单称命题合理推出全称普遍命题的问题,即归纳辩护的普遍性问题。2.如何证明从过去和现在的证据必然得出关于将来的预测是合理的,即归纳辩护的必然性问题。3.能不能从已知的知识一劳永逸地推知未知的知识,即归纳静态辩护的可能性问题。人工智能方法对哲学和逻辑学发展产生重要影响,并在很大程度上决定休谟问题研究的路径和方向。作为具有局域性、语境依赖性和动态可修正性的人工智能方法,不仅可以化解休谟问题,而且可以推动实践哲学的发展,消解人类生存发展的困境。

  分析休谟问题的困境

  对休谟问题的探讨主要集中在两方面:1.我们从个别的单称命题能不能合理推出全称普遍命题。例如,从这只天鹅是白的、那只天鹅也是白的,能不能得出所有天鹅都是白的这一结论。这是归纳法的普遍性问题。2.任何科学预测即便我们相信,也不能证明其必然的合理性。例如,从昨天是晴天、今天是晴天,能不能推测明天必然是晴天。这是归纳法的必然性问题。

  休谟提出的问题及其解答,一直被不同学派的哲学家奉为圭臬。他们各按自己的方式探讨了休谟问题。比如,在逻辑学那里,江天骥认为,休谟问题在逻辑学中得不到辩护;鞠实儿指出,休谟问题在逻辑学范围内不可解。如果休谟问题在逻辑学范围内不可解,那么在科学哲学范围内是否可解?哲学家们提出了三种解决方案:1.先验主义方案;2.实用主义方案;3.融合先验主义和经验主义的方案。

  康德的方案是先验主义的。他把休谟问题归结为因果性问题,认为因果联系只是人们整理感觉经验的一种先天形式,但他的重点在于反驳休谟的怀疑论。赖欣巴赫的方案是实用主义的。他通过表明归纳法在实践中如何合理运作来证明归纳法的合理性。这种辩护虽说不是成功的,但其从实用路径探讨休谟问题富有启发性。威廉姆斯(Donald Williams)既考虑了先验因素,又兼顾了经验方面。他论证说,基于一个可验证的先验事实,可以借助统计三段论来证明归纳法的合理性。该论证虽有新意,但离解决休谟问题还有差距。

  休谟问题难解的根源在于,传统科学哲学解决休谟问题建基于全域的、去语境化和不可修正的假定,这种辩护是不可能成功的。我们需要转换思路,从跨学科视角看待休谟问题。

  通过人工智能方法摆脱困境

  与传统科学哲学的辩护策略不同,人工智能作为一门应用科学,在策略上常常取实用主义态度:只要能解决问题,就是可用的。这正是其相对于传统科学哲学的优势所在。人工智能方法基于以下假定。

  1.局域性。在传统科学哲学家看来,休谟问题存在于全称普遍判断的形式逻辑中。对休谟问题的辩护是全域的、在范围上不受限制的辩护。但是,从人工智能方法来看,对休谟问题的辩护是局域的。例如,在专用人工智能(如专家系统)中,由于具体应用领域的不同,所适用的程序方法不尽相同,也没有普遍适用的智能机器。在通用人工智能中,由于智能体面临的环境是复杂、相互关联的,智能体无法了解关于环境中的全部事实,必须面对随机性、模糊性和不完全性等不确定性问题。尽管通用人工智能也不得不对应用场域做理想化处理,但其在完成模拟智能的具体任务时,只能采用在范围上受限的局域方法。例如,以概称命题代替全称普遍命题,或以“其他条件相同”条款限定全称命题。实际上,人工智能是以局部逼近的方式实现智能模拟的。实践表明,人类有可能建立起局域合理的归纳逻辑,解决归纳辩护的普遍性问题。这种可能性在人工智能研究的推动下将会变成现实。

  2.语境依赖性。在传统科学哲学中,对休谟问题的辩护是不依赖语境的,这是休谟问题难以解决的症结之一。而人工智能的做法与之不同。在实际的人工智能系统中,建立在人工语言基础上的算法,其语义内容是在每一程序内部定义的。这造成了每种程序都具有各自的“内容理论”和加工模型,进而使得该系统具有语境依赖性。自然语言处理涉及歧义问题,而能够支配歧义的外部条件主要是语境。因此,要想理解歧义的语句,只有联系到语境才行,仅通过对句子本身结构及其意义的分析是不够的。为了使机器能够进行歧义消解工作,就要求有一种强调语境条件的语义分析方法。情景语义学正是基于自然语言处理的要求而提出的。实践表明,人工智能中的发现程序大多不是放之四海而皆准的普遍规则,更多的是启发式的助发现方法。这种程序不是语境中立的,而是语境依赖、语境限制和语境敏感的。正是语境依赖的相对性和具体性,才使得解决归纳辩护的普遍性问题成为可能。

  3.动态可修正性。在传统科学哲学中,对休谟问题的辩护采用的是静态辩护策略,这使得解决休谟问题的尝试一再受挫。而动态刻画人的信念流动变化过程,则是人工智能的强项。在人工智能面对的任务中,常常遇到信息不充分、环境边界有变化等不确定性问题。只有突破传统科学方法的局限,动态模拟人的思维才是可行的。人工智能中的非单调推理、框架系统、脚本描述方法就是这种努力的结果。非单调推理是在信息不充分的情况下进行的推理。不是在推理之前将全部条件给出,而是在推理过程中不断添加新的前提条件。随着新前提的加入,已经得到的有些结论可以废除或撤销。缺省法和划界法就是其中的两种方法。例如,在缺省推理中,原先的前提是“凡鸟都能飞”。如果a真是鸟,就可以推出“a能飞”;一旦得到有一种鸟b(如鸵鸟)不会飞的新信息,原先的“凡鸟都能飞”的前提就被取消,“a能飞”的结论也被推翻。划界法也类似,前提修正后,原有的边界条件也随之修正,结论的范围也需重新划定。信念修正是人工智能的常用方法,随着认识的深入,一旦发现与结论相悖的新事实,就要修改原有信念,得到新的结论。因此,归纳的静态辩护不可行。正是人工智能的不断试错和动态修正,才使归纳得到的或然性结论不断趋向必然,从而使解决归纳辩护的必然性问题成为可能。

  正是由于上述优势,人工智能研究要么可以消解休谟问题,要么不会遭遇休谟问题困扰。总之,人工智能哲学为休谟问题所做的辩护,只可能是:“它有效”。从人工智能看休谟问题的意义在于:1.人工智能方法可以为科学实践哲学提供思想资源,科学实践哲学可以为人工智能提供哲学启示,进而为人工智能与哲学联手共同解决休谟问题等重大问题奠定基础。2.休谟问题的要义是如何预测未来。对我们来说,重要的不是认知过去和当下,而是预测未来。在这个世界风云变幻、“黑天鹅事件”频发、充满风险和不确定性的时代,需要人工智能方法作为预见未来的向导,而人工智能和哲学有助于消解人类生存发展的困境。

  (本文系国家社科基金重大项目“现代归纳逻辑新发展、理论前沿与应用研究”(015ZDB018)阶段性成果)

  (作者单位:yzc567亚洲城手机版经济与社会发展研究院)

  新闻链接:http://www.cssn.cn/zx/bwyc/202007/t20200714_5154855.shtml?COLLCC=1217684590&

编辑:乔仁铭

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