脑极体：今日之AI，能否回应“中文屋”的质疑？( 二 )

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那么，按照同样逻辑创造出的机器，到底算得上知识渊博，抑或仅仅是一个“工具人”呢？
尽管今天的AI已经远比赛尔提出“中文屋论证”的年代要强上不少，但这一哲学命题始终都在拷问着人工智能。
对其的不同理解，也造就了技术发展中的两个主要流派：
第一种，则是模拟人脑神经网络的联结主义。它将神经网络引入数学建模之中，建立一个模拟人脑运转方式的人工智能范式，即我们今天熟悉的“深度学习网络” ，由此赋予机器一定的认知能力，比如输入几千猫的图片，机器就能自己学会认识“猫”这一物体。但这是否意味着它懂得了“猫是什么”呢？

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按照图灵测试，机器能够自主使得对象，给出以假乱真的答案，那么它就是有意识的，这个输入和输出的过程就是心理状态。
但是按照“中文屋论证” ，尽管看到任何对应物体都能够无误地反映出来，它只是获得了“认识”这一能力，却没有理解自己看到的“对象” 。
美国科学家哲学家H·希拉里·普特南就曾在1981年提出过一个类似的“机器邪典” ，他设想了一个存活在营养钵中的大脑，科学家可以通过计算机产生电子脉冲来控制大脑感官，让大脑对自身的处境一无所知。这个“钵中之脑”（Brain in a vat）被证明是自相矛盾的，根本无法成立，也从另一个角度说明了靠电子信号获得意识并不可行。
那么，有幸被“中文屋论证”盖章“智能”的表现到底是何样子呢？
这就要提到人工智能的另一大流派——行为主义。
行为主义人工智能强调“感知——行动”的反应模式，即机器可以从自己身处的环境中感知并学习，然后付诸行动，这种与外界互动、独立思考并解决问题的能力，才是“中文屋”眼中的“智能” 。
【脑极体：今日之AI，能否回应“中文屋”的质疑？】

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换句话说，机器智能应该通过遗传算法自己进化出大脑，能够建立起与大脑相同的因果能力。这样的强人工智能（Strong Artificial Intelligence），才是“中文屋实验”认可的智慧级别。
这也成了当下AI发展过程中一个矛盾的现状——当机器可以写出比人类更通顺优美的诗歌和文章，但如果它并不拥有意识，那么该如何看待这些“么得灵魂”的作品；如果它拥有了意识，一分钟能写出数百篇传世佳作，人类作者又能如何与之赛跑？
等待AI或人类来回答的三个问题
面对上述困境，接下来也是时候来抽丝剥茧，探寻一下AI发展或者说人类在智能社会中所需要一一面对的现实问题？
第一，要弄明白机器与意识的关系，首先要搞清楚机器解决语义问题的逻辑。
因为人类判断机器是否具备“思维” ，最核心的考察点之一就是其是否能够对语汇中的“意义”“意向性”等产生解释能力。
过去，我们在自然语言处理领域见到的大多是符号主义、联结主义层面的“智能” ，比如高精准的语言识别、语言合成、问答系统、信息检索等等。基本都处在以“表达”为主的输出阶段。
每出现一个以“理解”为主的输出型突破，都会“技惊四座” ，比如OPENAI的GPT-2 ，就因为具备小学三年级的阅读理解能力而被看看做是突破性的进展。
换句话说，机器不但要理解语义，还要以和人类相同的方式、以可解释的形式来实现的。
用业界的话来说， “人工智能如果不能使用自然语言作为其知识表示的基础，人工智能也就永远实现不了跨越的梦想。 ”