【摘要】喬姆斯基的生成轉(zhuǎn)換語法（GT語法）是語言學(xué)革命和認(rèn)知科學(xué)革命的基礎(chǔ)，今天它又成為ChatGPT的理論依據(jù)。從GT語法到ChatGPT，人工智能到底走了多遠(yuǎn)？從喬姆斯基GT語法分析和語言認(rèn)知入手，我們重新認(rèn)識喬姆斯基語言學(xué)革命的意義，揭示人工智能與人類心智之間的緊密關(guān)聯(lián)、依存關(guān)系和發(fā)展動力。認(rèn)知科學(xué)的建立使我們有可能從多學(xué)科綜合的高度來理解人類心智與人工智能。在此基礎(chǔ)上，我們以ChatGPT為例，分析這款人工智能軟件的利弊得失及其所造成的困惑，提出“人工智能不能做什么”這個終極問題，并嘗試給出我們的回答。人工智能就是人類所建造的非人類的智能，它不過是對人類心智的模仿。人工智能與人類心智的差別，本質(zhì)在于高階認(rèn)知（人類認(rèn)知），在于語言認(rèn)知及其基礎(chǔ)之上的思維認(rèn)知和文化認(rèn)知。人工智能今后的發(fā)展必然是體現(xiàn)語言驅(qū)動的、語言、思維和文化層級的人類心智和認(rèn)知特征的新一代人工智能。語言認(rèn)知、思維認(rèn)知和文化認(rèn)知將在未來的人工智能發(fā)展中扮演重要角色。

【關(guān)鍵詞】人類心智? 人工智能? 喬姆斯基? GT語法? ChatGPT

【中圖分類號】TB18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.14.002

人工智能近年來的發(fā)展頗有些令人眼花繚亂，從AlphaGo、通用人工智能和生命3.0到ChatGPT，等等，發(fā)展熱潮一浪高過一浪。在這個過程中，一些人似乎忘記了人工智能的本質(zhì)和定義——人工智能是人類創(chuàng)造的機(jī)器智能，是機(jī)器模仿人類心智所產(chǎn)生的智能。據(jù)此定義，我們不能僅就人工智能來說人工智能，而應(yīng)該從人類心智來認(rèn)識人工智能，也就是從認(rèn)知科學(xué)來認(rèn)識人工智能。

起源于20世紀(jì)50年代的人工智能與喬姆斯基語言學(xué)革命、計算機(jī)和信息技術(shù)革命以及認(rèn)知科學(xué)革命息息相關(guān)。喬姆斯基領(lǐng)導(dǎo)了語言學(xué)、心理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的三場革命，這些革命又相繼引發(fā)哲學(xué)、人類學(xué)和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的革命。在這些革命的影響下，1975年前后，認(rèn)知科學(xué)在美國建立，形成由語言學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)、人類學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)6大學(xué)科構(gòu)成的學(xué)科框架。2000年，科學(xué)家們將另一個與心智密切相關(guān)的學(xué)科——教育學(xué)納入認(rèn)知科學(xué)之中，形成“6＋1”的學(xué)科框架。這些學(xué)科在認(rèn)知科學(xué)框架下與認(rèn)知科學(xué)交叉形成新興學(xué)科：認(rèn)知語言學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、心智哲學(xué)、認(rèn)知人類學(xué)、人工智能、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和心智教育學(xué)。由此可見，人工智能本是認(rèn)知科學(xué)題中之義，是計算機(jī)科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)交叉的產(chǎn)物，是人類賦予機(jī)器（計算機(jī)）的智能。

人工智能誕生以后，其與認(rèn)知科學(xué)剪不斷、理還亂的關(guān)系，始終是理解人工智能的關(guān)鍵點。一是因為五個層級的人類心智是人工智能的來源和基礎(chǔ)，人工智能如何學(xué)習(xí)和模仿人類心智和認(rèn)知能力，是人工智能過去、現(xiàn)在和未來發(fā)展的根據(jù)。二是作為人類心智和認(rèn)知基礎(chǔ)的語言，人工智能的發(fā)展又具有特殊的意義。當(dāng)前的人工智能新寵C(jī)hatGPT就是一款體現(xiàn)了人工智能與認(rèn)知科學(xué)結(jié)合的語言認(rèn)知軟件。

讓我們從喬姆斯基的生成轉(zhuǎn)換語法（GT語法）開始說起。

喬姆斯基和GT語法

我們先來認(rèn)識語言學(xué)革命的發(fā)起人、認(rèn)知科學(xué)的第一代領(lǐng)袖喬姆斯基（N. Chomsky， 1928－）的語言理論和語言認(rèn)知方法。

什么是語言知識？什么是語言能力？人的語言能力是哪里來的，是先天遺傳的還是后天習(xí)得的？人類如何加工語句，是經(jīng)驗主義的還是唯理主義的？自然語言和形式語言的聯(lián)系和區(qū)別在哪里？形式語言和計算機(jī)語言的關(guān)系又是什么？人類如何通過自己的語言讓計算機(jī)工作？什么是形式文法？喬姆斯基語言學(xué)革命的主要內(nèi)容和理論貢獻(xiàn)是什么？關(guān)于喬姆斯基和喬姆斯基的語言學(xué)革命，我們可以思考很多重要問題，這些問題至今仍有特別重要的意義。[1]

現(xiàn)在我們來看喬姆斯基的一個重要的語言學(xué)理論——生成轉(zhuǎn)換語法（generative transformational grammar），簡稱GT語法。

喬姆斯基著述豐厚，其理論一直處在不斷的變動之中。第一階段從1950年代中期開始到1970年代中期，這個時期是生成轉(zhuǎn)換語法的形成時期，這個時期的重要語言理論有50年代的句法結(jié)構(gòu)理論（SS）、60年代的標(biāo)準(zhǔn)理論（ST）、70年代的擴(kuò)展的標(biāo)準(zhǔn)理論（EST）和修正擴(kuò)展的標(biāo)準(zhǔn)理論（REST），等等。第二階段是1970年代以后，這個時期的重要理論包括管轄和約束理論（GB）、最簡方案（MP），等等。其中，GB又包括短語結(jié)構(gòu)的X-階標(biāo)理論（X-barT）、θ-理論（θ-T）和功能范疇（FC）、移動和格理論（MCT）；MP又包括原則和參數(shù)理論（P＆P），等等。

第一階段的代表作是1957年的《句法結(jié)構(gòu)》（Syntactic Structure， SS），這是喬姆斯基以博士論文為基礎(chǔ)撰寫的劃時代著作，本書建立的生成轉(zhuǎn)換語法是喬姆斯基語言學(xué)革命的標(biāo)志，它由以下三個部分構(gòu)成。

（1）短語結(jié)構(gòu)規(guī)則（phrase structure rules）。短語結(jié)構(gòu)規(guī)則也叫重寫規(guī)則（rewriting rules）。它試圖用有限的規(guī)則來生成無限的句子。重寫規(guī)則通過形式化的方法和遞歸定義，生成一系列的短語結(jié)構(gòu)。

（2）轉(zhuǎn)換規(guī)則（transformational rules）。由重寫規(guī)則生成一系列的短語結(jié)構(gòu)，可分為詞匯前結(jié)構(gòu)（pre-lexical structure）和詞匯后結(jié)構(gòu)（post-lexical structure）。前者由非終端符構(gòu)成，稱為深層結(jié)構(gòu)（deep structure），后者由終端符構(gòu)成，稱為表層結(jié)構(gòu)（surface structure）。

（3）形態(tài)音位規(guī)則（morphophonemic rules）。按照喬姆斯基的理解，轉(zhuǎn)換規(guī)則將深層結(jié)構(gòu)的邏輯語法關(guān)系映射為表層結(jié)構(gòu)的語言關(guān)系與語音關(guān)系。這樣就可以解釋語言的歧義和釋義現(xiàn)象。歧義是兩個不同的深層結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為同一表層結(jié)構(gòu)，釋義是同一深層結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為兩個不同的表層結(jié)構(gòu)。

喬姆斯基的生成轉(zhuǎn)換語法（generative transformational grammar）由生成語法和轉(zhuǎn)換語法兩部分構(gòu)成。我們先來看生成語法。

（一）生成語法。喬姆斯基在《句法結(jié)構(gòu)》中，給出了如下的句法結(jié)構(gòu)的一個簡單例子。

（1）? （i）? ? ?Sentence→NP VP

（ii）? ? NP→T N

（iii）? ?VP→Verb NP

（iv）? ? T→the， a

（v）? ? ?N→man， ball， etc.

（vi）? ? Verb→hit， took， etc.

我們將（1）中每一條形如X→Y的規(guī)則稱為“重寫規(guī)則”，即“重寫X為Y”，并稱這些規(guī)則的集合為一個語法。

我們稱下面的（2）為語句“the man hit the ball”從語法（1）所得出的一個推導(dǎo)。

（2）? Sentence

NP VP ? ? ? ? ? ? ?（i）

T N VP ? ? ? ? ? ? ?（ii）

T N Verb NP ? ? ? ? ? ? ?（iii）

the N Verb NP ? ? ? （iv）

the man Verb NP ? ? ? （v）

the man hit NP ? ? ? ? ? ? ?（vi）

the man hit T N ? ? ? （ii）

the man hit the N ? ? ? （iv）

the man hit the ball? ? ? ? ?（v）

其中，最右邊的一列給出得出該行符號串所依據(jù)的重寫規(guī)則。例如，第二行的串“NP VP”是根據(jù)重寫規(guī)則（i）得出的，如此等等。

這個推導(dǎo)可以用下面的樹形圖來表示：

（3）? ? ? ? ? ? ? ? ? ?Sentence

NP? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? VP

T? ?? ? ? ? ? N? ? ? ? ?V? ? ?? ? NP

T?? ? ?N

the? ? ? ? ? ? ? ? man? ? ? ? ? hit? ? ? ? ?the? ? ? ? ?ball

注意這是一棵倒置的樹，樹根向上，樹梢向下。不要小看這個簡單的結(jié)構(gòu)，這樣一個簡單的結(jié)構(gòu)卻表明了喬姆斯基語言學(xué)革命的開始。

喬姆斯基以前的經(jīng)驗主義語言學(xué)是從樹梢開始來分析語言的，即從具體的語句開始，分析語句的結(jié)構(gòu)，找出語句的共同特征，最后總結(jié)出一個語言的語法。行為主義語言學(xué)則認(rèn)為人們的語言知識來源于語言的實踐。喬姆斯基語言學(xué)革命把這個過程倒了過來，即把這棵樹“倒”了過來。他認(rèn)為，兒童并不是一個語句、一個語句地去習(xí)得第一語言知識的，而是相反。兒童具有一種先天的語言能力，語言習(xí)得的環(huán)境和條件只是激發(fā)兒童的這種能力，所以兒童才能夠從一個結(jié)構(gòu)生成無數(shù)多的語句。換句話說，喬姆斯基認(rèn)為語言的這種結(jié)構(gòu)和規(guī)則是先天存在于兒童的頭腦之中的。語言是一種心智現(xiàn)象，這是喬姆斯基唯理主義和心理主義語言學(xué)的最本質(zhì)的特征。

注意在語句的生成過程中，使用了很多短語（Phrase），喬姆斯基用范疇名稱（categorial names）一一將其命名如下：

S：語句（Sentence）

NP：名詞短語（Noun Phrase）

M：情態(tài)詞（Modal）

VP：動詞短語（Verb Phrase）

D：限定詞（Determiner）

N：名詞（Noun）

V：動詞（Verb）

PP：介詞短語（Prepositional Phrase）

P：介詞（Preposition）

ADVP：副詞短語（Adverbial Phrase）

ADV：副詞（Adverb）

AP：形容詞短語（Adjectival Phrase）

A：形容詞（Adjective）

而這些短語也是具有結(jié)構(gòu)的，可以用短語結(jié)構(gòu)規(guī)則來刻畫，其按照這些規(guī)則生成相應(yīng)的短語。關(guān)于自然語言中最常用的是名詞短語規(guī)則、動詞短語規(guī)則、形容詞和副詞短語規(guī)則、時態(tài)和情態(tài)短語規(guī)則，等等。

（二）轉(zhuǎn)換語法。為使語法和規(guī)則盡量簡明，喬姆斯基的生成規(guī)則只負(fù)責(zé)解釋直陳語句的生成，而將其他語句形式如否定句、疑問句、倒裝句和短語成分的移動等的生成統(tǒng)統(tǒng)交給轉(zhuǎn)換規(guī)則完成。下面是一些例子。

（1a）He can hit this ball（他能擊中這個球）。

（1b）This ball， he can hit（這個球他能擊中）。

兩者的區(qū)別在于名詞短語this ball的位置不同。在語句（1a）中，名詞短語處于動詞的賓語位置上，在這個位置上this ball充當(dāng)了hit的賓語。在語句（1b）中，名詞短語this ball在邏輯上仍然應(yīng)該被理解為動詞hit的賓語，但在語法上它的位置卻處于句首，而不是及物動詞的賓語的位置。

對語句（1b）中的這種不一致的可能的解釋是：假設(shè)名詞短語NP原來處于動詞賓語的位置，后來卻被轉(zhuǎn)移到句首的位置上去了。我們可以用下面的推導(dǎo)式來對語句（1b）進(jìn)行解釋：

（2a）He can hit [NPthis ball]? ?→

（2b）[NPthis ball]， he can hit

由PS規(guī)則和詞匯插入規(guī)則（Lexical Insertion Rule，簡稱LIR）生成的基本的表達(dá)式是（2a），而將某種具有不同性質(zhì)的規(guī)則應(yīng)用于基本表達(dá)時卻將名詞短語this ball從動詞賓語的位置轉(zhuǎn)移到句首位置上去了。我們把在上面的推導(dǎo)式中使用的轉(zhuǎn)移規(guī)則稱為轉(zhuǎn)換規(guī)則（transformation rule）。在下面的兩個樹圖中，轉(zhuǎn)換規(guī)則將由PS規(guī)則和LIR生成的短語標(biāo)記（3a）轉(zhuǎn)變?yōu)樯陨圆煌亩陶Z標(biāo)記（3b）。

轉(zhuǎn)換規(guī)則（transformation rule）有各種不同的類型。例如，我們把從語句（1a）轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z句（1b）所使用的轉(zhuǎn)換規(guī)則稱為主題化（Topicalisation）規(guī)則，它的典型特征是把某一范疇移動到語句的最左端。主題化的轉(zhuǎn)換規(guī)則可以用形式化的方式表達(dá)如下：

X－ NP－ X? ? 結(jié)構(gòu)描寫（Structural Description）

1? ? ?2? ? ?3? ? →

2? ? 1–t–? 3 結(jié)構(gòu)變換（Structural Change）

其中，結(jié)構(gòu)描寫（SD）用來表示按照PS規(guī)則和LIR生成的短語結(jié)構(gòu)，它與基本表達(dá)式相一致。用NP來表示轉(zhuǎn)換的目標(biāo)范疇，X表示NP左右兩邊的范疇變元（可以為空）。數(shù)字用來幫助我們追溯所發(fā)生的語句變換。結(jié)構(gòu)變換（SC）用來表示根據(jù)主題化規(guī)則導(dǎo)出的短語標(biāo)記，即（3b）所示的導(dǎo)出表達(dá)式。從中可以看出，用數(shù)字2標(biāo)示的目標(biāo)名詞短語NP已經(jīng)被轉(zhuǎn)移到句首的位置，它的原初位置（即在SD中所占據(jù)的位置）用符號t來代替。符號t意味著這個位置發(fā)生了短語結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)移，從而留下了轉(zhuǎn)移的軌跡（trace）。

（3a）? ? ?S

NP? Aux? ? VP

V? ? ?NP

D? ? ?N

He?? ? can? ? ? ? ?hit? ? ? ? this? ? ? ? ? ? ? ? ?ball

（3b）? ? ?S

NP? ? ? ? ? NP ? AuxVP

VNP

this? ? ? ball? ? ? ?he ? ? can? ? ? hit? ? ?（trace）

以上形式規(guī)則可以用來說明所有類型的轉(zhuǎn)換。當(dāng)然，我們也可以用平常的語言來定義轉(zhuǎn)換規(guī)則。

喬姆斯基的生成轉(zhuǎn)換語法（GT語法）的意義重大：第一，這是歷史上首次使用數(shù)學(xué)邏輯（mathematical logic）的分析方法來分析自然語言的句法結(jié)構(gòu)，使20世紀(jì)的語言學(xué)從經(jīng)驗主義語言學(xué)進(jìn)入到唯理主義語言學(xué)的發(fā)展階段；第二，喬姆斯基的理論表明語言加工是自上而下的（top-down）而不是經(jīng)驗主義語言學(xué)自下而上的（bottom-up），這樣我們就區(qū)分了語言能力和語言知識，并找到了“先天語言能力”（Innate Language Faculty， ILF）這把理解語言認(rèn)知能力的鑰匙；第三，喬姆斯基的形式化分析方法為自然語言理解奠定了基礎(chǔ)，并成為人工智能的基本方法。喬姆斯基建立的句法結(jié)構(gòu)理論、形式方法等理論方法從一開始就成為人工智能的基礎(chǔ)理論和基本方法，今天仍然如此。本文稍后將作為案例分析的人工智能新寵——ChatGPT，正是根據(jù)喬姆斯基的GT語法演變而來的。

認(rèn)知科學(xué)與人工智能

開天辟地歷洪荒，

歷盡洪荒讓有光。

直立而行行致遠(yuǎn)，

火薪相繼繼世長。

發(fā)明言語通心智，

運(yùn)用思維著文章。

知識千年成大廈，

傳承文化萬古揚(yáng)。

——《認(rèn)知科學(xué)導(dǎo)論》卷首詩。[2]

這首詩描寫了宇宙誕生之初，一片混沌，八荒黑暗，后來恒星出現(xiàn)了，宇宙才有了光亮。在距今大約600萬年前，南方古猿開始向人進(jìn)化。在這個漫長的進(jìn)化過程中，直立行走、火的使用和語言的發(fā)明三件大事最終使猿進(jìn)化成人。

生命的進(jìn)化過程，既是物種的形成及從初級到高級的進(jìn)化過程（達(dá)爾文進(jìn)化論），又是決定物種進(jìn)化的基因進(jìn)化過程（基因進(jìn)化論），今天看來，它還是心智從初級到高級的進(jìn)化過程（心智進(jìn)化論）。在這個過程中，依次形成了神經(jīng)系統(tǒng)與腦、心理、語言、思維和文化五個層級的心智，相應(yīng)地產(chǎn)生了五個層級的認(rèn)知。[3]

人類的心智與認(rèn)知。在整個世界乃至宇宙所有已知的生命形式中，惟有人類具有所有五個層級的心智與認(rèn)知。非人類動物只具有神經(jīng)系統(tǒng)、心理兩個層級的心智與認(rèn)知。

語言、思維、文化是人類特有的心智和認(rèn)知能力，我們將之稱為“人類心智”和“人類認(rèn)知”。在語言、思維和文化這三種心智能力中，語言是最根本的。有了能夠表達(dá)抽象概念的人類語言，我們才能產(chǎn)生判斷、推理、論證等邏輯思維。語言和思維建構(gòu)了人類全部知識系統(tǒng)，知識積淀為文化，所以我們又有了文化這種最高形式的心智和認(rèn)知?，F(xiàn)經(jīng)發(fā)掘的最古老的中華文化遺址已有上萬年的歷史。

人工智能的出現(xiàn)要晚得多，從第一代計算機(jī)UNIVAC（1951年）和達(dá)特茅斯會議（1956年8月）算起也不過70年的歷史。

回到本文開篇的定義，人工智能是人類創(chuàng)造的機(jī)器智能，是機(jī)器模仿人類心智所產(chǎn)生的智能。最初的人工智能，只是模仿人類某種心智行為的單一的智能。今天的人工智能遍及各行各業(yè)，尤其在軍事和國防上得到了卓越應(yīng)用，在烏克蘭危機(jī)中，人工智能和無人機(jī)改變了戰(zhàn)爭的面貌。在人工智能高歌猛進(jìn)的時代，強(qiáng)人工智能（Strong AI， SAI）又重新被提起，不過這次它穿上了“通用人工智能”（AGI）、“通用智能”（GI）、“普遍智能”（UI）的新馬甲。

我們看到，盡管目前的人工智能都是單一智能，但它們在其所在的領(lǐng)域中卻都勝過人類。那么，是否由此就可以得出結(jié)論，人工智能將要主宰人類，甚至將會終結(jié)人類呢？人工智能與人類心智的真正差異在哪里呢？只要我們始終牢記人工智能的定義，我們就不會迷失方向。人工智能就是人類所建造的非人類的智能，它不過是對人類心智的模仿。人工智能與人類心智的差別，本質(zhì)在于高階認(rèn)知（人類認(rèn)知），在于語言認(rèn)知及其基礎(chǔ)之上的思維認(rèn)知和文化認(rèn)知。

認(rèn)知科學(xué)：從理論到技術(shù)到產(chǎn)品。在《聚合四大科技 提高人類能力》這部21世紀(jì)科學(xué)技術(shù)的綱領(lǐng)性文獻(xiàn)中，有兩段關(guān)于認(rèn)知科學(xué)和四大科技之間關(guān)系的描述。

在21世紀(jì)，或者在大約5代人的時期之內(nèi)，一些突破會出現(xiàn)在納米技術(shù)（消弭了自然的和人造的分子系統(tǒng)之間的界限），信息科學(xué)（導(dǎo)向更加自主的智能的機(jī)器），生物科學(xué)和生命科學(xué)（通過基因?qū)W和蛋白質(zhì)學(xué)來延長人類生命），認(rèn)知和神經(jīng)科學(xué)（創(chuàng)造出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并破譯人類認(rèn)知），社會科學(xué)（理解文化信息，駕馭集體智商）領(lǐng)域，這些突破被用于加快技術(shù)進(jìn)步速度，并可能會再一次改變我們的物種，其深遠(yuǎn)的意義可以媲美數(shù)十萬代人以前人類首次學(xué)會口頭語言，NBICS（納米-生物-信息-認(rèn)知-社會）的技術(shù)綜合可能成為人類偉大變革的推進(jìn)器。

聚合科技（NBIC）以認(rèn)知科學(xué)為先導(dǎo)。因為規(guī)劃和設(shè)計技術(shù)需要從如何（how）、為何（why）、何處（where）、何時（when）4個層次來理解思維。這樣，我們就可以用納米科學(xué)和納米技術(shù)來制造它，用生物技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)來實現(xiàn)它，最后用信息技術(shù)來操縱和控制它，使它工作。

這說明，在21世紀(jì)的四大科技中，認(rèn)知科學(xué)是引領(lǐng)方向的。只要認(rèn)知科學(xué)想到的，我們就可以用納米科學(xué)和納米技術(shù)來制造它，用生物技術(shù)和生物醫(yī)學(xué)來實現(xiàn)它，最后用信息技術(shù)來操縱和控制它，使它工作。這個預(yù)言，在20年后已經(jīng)完全成為現(xiàn)實?！毒酆纤拇罂萍?提高人類能力》一書從五個方面來論述聚合科技（NBIC）對21世紀(jì)人類生存和發(fā)展的影響：（1）在擴(kuò)展人類的認(rèn)知和交際能力方面；（2）在改善人類健康和身體能力方面；（3）在提高團(tuán)體和社會效益方面；（4）在國家安全和軍事國防上；（5）統(tǒng)一科學(xué)和教育。[4]

人工智能如何與認(rèn)知科學(xué)結(jié)合。人工智能為何要與認(rèn)知科學(xué)相結(jié)合，又如何結(jié)合？第一，人工智能從誕生的第一天起就與認(rèn)知科學(xué)血脈相連，共同發(fā)展。人工智能就是計算機(jī)科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)交叉產(chǎn)生的新學(xué)科和新領(lǐng)域。第二，喬姆斯基的思想理論一直引導(dǎo)人工智能的前進(jìn)方向，ChatGPT的思想理論皆來源于喬姆斯基的GT語法。第三，人類心智和高階認(rèn)知，即語言心智和認(rèn)知、思維心智和認(rèn)知、文化心智和認(rèn)知，它們是未來人工智能所要學(xué)習(xí)和模仿的對象。第四，人工智能今后的發(fā)展必然是體現(xiàn)語言驅(qū)動的、語言、思維和文化層級的人類心智和認(rèn)知特征的新一代人工智能。語言認(rèn)知、思維認(rèn)知和文化認(rèn)知將在未來的人工智能發(fā)展中扮演重要角色。

從GT到ChatGPT：人工智能到底走了多遠(yuǎn)

ChatGPT到底有何不同。喬姆斯基是人工智能和認(rèn)知科學(xué)的第一代領(lǐng)袖，這是毋庸置疑的，現(xiàn)在一些人發(fā)表的有關(guān)人工智能的一些著作和文章似乎顯示人工智能是他們發(fā)明的，這未免讓人感到可笑。事實上，正因為有了喬姆斯基的GT語法和語言學(xué)革命，我們才有之后的心智和認(rèn)知革命，才能建立認(rèn)知科學(xué)，也才能夠打通人工智能與人類心智。在這個發(fā)展過程中，有一個如前所述的長長的AI鏈條，這個鏈條目前最新的一環(huán)，是已經(jīng)被神話了的ChatGPT。

首先，ChatGPT的確不同凡響。ChatGPT英文原名為“Chat Generative Pre-trained Transformer”，意為“聊天生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器”，是OpenAI研發(fā)并于2022年11月30日發(fā)布的聊天機(jī)器人軟件。ChatGPT是由人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具。它能夠通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言來進(jìn)行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動，像人類一樣聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼、論文等任務(wù)?？梢钥闯觯c之前眾多以邏輯推理為特征的人工智能軟件如深藍(lán)、AlphaGo不同，ChatGPT是在語言認(rèn)知這個層級上，進(jìn)行文本的生成、預(yù)訓(xùn)練和轉(zhuǎn)換。人工智能之前的發(fā)展和進(jìn)步主要是在思維認(rèn)知領(lǐng)域，ChatGPT卻獨辟蹊徑，轉(zhuǎn)向了更為基礎(chǔ)的語言認(rèn)知領(lǐng)域。眾所周知，認(rèn)知革命起源于喬姆斯基的語言學(xué)革命，而與其共同發(fā)展的人工智能幾十年后重新回歸語言認(rèn)知，這絕非偶然。從人類認(rèn)知五層級理論我們知道，語言認(rèn)知是全部人類認(rèn)知的基礎(chǔ)，模仿人類心智和認(rèn)知的人工智能重新回歸人類認(rèn)知的基礎(chǔ)，正是勢所必然。

其次，ChatGPT開創(chuàng)了人工智能的一個新時代。ChatGPT雖然只是一款對話寫作軟件，但由于其定位在語言認(rèn)知這個層級，所以它顯然比之前的以邏輯推理、思維認(rèn)知為特征的人工智能軟件更基礎(chǔ)、也更重要?？梢灶A(yù)見，今后人工智能的發(fā)展必然是體現(xiàn)語言驅(qū)動的、語言、思維和文化層級的人類心智和認(rèn)知特征的新一代人工智能。

最后，在技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域，可能開啟主體優(yōu)先、語言驅(qū)動的自主人工智能的新時代。例如，未來可能有戰(zhàn)士主導(dǎo)、語言驅(qū)動的無人機(jī)，士兵在發(fā)射前臨時下達(dá)指令，無人機(jī)自行尋找最佳算法和方案來解決問題。

當(dāng)然，ChatGPT存在的問題同樣很多，甚至更為嚴(yán)重。從認(rèn)知科學(xué)看，人工智能在思維認(rèn)知領(lǐng)域確實取得了非凡的成就，在某些方面甚至超過了人類能力，如AlphaGo、自動生產(chǎn)線和機(jī)器人以及應(yīng)用于軍事上的人工智能和無人機(jī)等。與此不同，ChatGPT卻在更為基礎(chǔ)的語言認(rèn)知領(lǐng)域向人類發(fā)起挑戰(zhàn)，這就不得不引起人們的高度關(guān)注和警覺。人工智能是否會毀掉人類的語言和語言認(rèn)知能力？人工智能是否會降低人類的智商和智力水平？人工智能是否會因為自身“無道德”而挑戰(zhàn)人類的道德？在回答這些問題之前，我們先來看看什么是人類語言，什么是人類的語言認(rèn)知能力，然后我們再看看，作為GT語法的創(chuàng)建人和語言學(xué)革命的領(lǐng)袖，喬姆斯基又是怎樣看待ChatGPT的，為何他不為之叫好，反而對之無情地斥責(zé)？ChatGPT到底是什么地方出了問題？

語言的批判。語言是全部人類心智和認(rèn)知的基礎(chǔ)。認(rèn)知人類自身，就是認(rèn)識人類自身的心智，也就是認(rèn)識人類自身的語言。

哲學(xué)的發(fā)展，從對象上看，經(jīng)歷了以客體為對象的古代本體論哲學(xué)，再轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾黧w為對象的近代認(rèn)識論哲學(xué)，到20世紀(jì)初以羅素發(fā)現(xiàn)集合論悖論為標(biāo)志，哲學(xué)的對象轉(zhuǎn)變?yōu)檎Z言。羅素悖論不是存在于邏輯和數(shù)學(xué)層次上，也就是說不是存在于思維層次上，而是存在于比它們更基礎(chǔ)的語言層次上。語言是主客體之間的中間環(huán)節(jié)，是聯(lián)結(jié)主客體的橋梁。對人類這個已經(jīng)具備抽象的符號語言的認(rèn)知主體而言，非經(jīng)過語言不能認(rèn)識世界，世界非經(jīng)過語言不能反映到人類主體。哲學(xué)上完成這場語言變革的是維特根斯坦，體現(xiàn)在他的著作《邏輯哲學(xué)論》（1921）和《哲學(xué)研究》（1953）中，由此創(chuàng)立了20世紀(jì)西方哲學(xué)的兩大流派——分析哲學(xué)和語言哲學(xué)。

在《邏輯哲學(xué)論》中，維特根斯坦用7個命題終結(jié)了所有哲學(xué)的真理。在此書中，維特根斯坦說過很多語言與哲學(xué)關(guān)系的名言。例如，在命題§4.0031中，他斷言“全部哲學(xué)都是一種語言批判”。在接下來的命題§5.6中，他斷言“我的語言限度就是我的世界限度”。[5]在命題§6中，他進(jìn)一步斷言，“真值函數(shù)的一般形式是”。其中，是基本命題的集合，是任意命題的集合，N（）是對任意命題集合的否定。根據(jù)此命題，我們可以構(gòu)成所有的真值函數(shù)，即有意義的命題。因此，如果你想說有意義的話，你就必須這樣說話。否則，就請你保持沉默。這就是全書中最強(qiáng)的一個命題，也是全書最后一個命題，即命題§7，全書到此結(jié)束。

維特根斯坦的《邏輯哲學(xué)論》出版后風(fēng)靡歐洲，當(dāng)時有人甚至把這本書當(dāng)作《圣經(jīng)》，把維特根斯坦當(dāng)作上帝[6]，可見此書影響之巨大。維特根斯坦是否完成了他的語言分析了呢？沒有。前期維特根斯坦所做的只是語義分析，更高水平的語用分析要等到20多年后，直到他的另一著作《哲學(xué)研究》的出版?！墩軐W(xué)研究》批判《邏輯哲學(xué)論》的形式語言分析方法，認(rèn)為那種“過于純凈”的理想語言完全不能反映人們的思想和行為，正如物體在沒有摩擦力的地面無法運(yùn)動一樣。因此，他提出回歸于自然語言，提出“語言的意義在于它的應(yīng)用”，建立了語言游戲論，開創(chuàng)了語用學(xué)的新領(lǐng)域。稍后，牛津?qū)W派分析哲學(xué)家奧斯汀在維特根斯坦語用學(xué)的基礎(chǔ)上創(chuàng)立言語行為理論，他的學(xué)生、后來的世界著名語言和心智哲學(xué)家塞爾完善了語言行為理論，建立心智哲學(xué)，提出語言建構(gòu)社會理論，即人類用語言建構(gòu)制度性的社會現(xiàn)實，人類的一切行為包括他的個人行為和社會行為都是語言行為。

由上述分析可以看出，20世紀(jì)語言學(xué)的研究或者說語言認(rèn)知沿著兩個主要的方向發(fā)展：一個方向是維特根斯坦開創(chuàng)的語義分析和語用分析的方向，產(chǎn)生了分析哲學(xué)、語言哲學(xué)和心智哲學(xué)這三個20世紀(jì)西方哲學(xué)的主流學(xué)科；另一個方向是喬姆斯基開創(chuàng)的句法分析方向，產(chǎn)生了形式語言學(xué)、形式方法、唯理主義和心理主義語言學(xué)，并從一開始就注意和人工智能相結(jié)合，逐步確立了以語言驅(qū)動的人工智能與人類心智相一致的發(fā)展方向。這兩個方向——句法分析、語義分析和語用分析方向——最終匯入到認(rèn)知科學(xué)的海洋之中。這是20世紀(jì)人類心智發(fā)展的邏輯——從語言認(rèn)知開始，推進(jìn)人類心智的發(fā)展。

作為模仿人類心智行為而產(chǎn)生的人工智能，現(xiàn)在我們明確了解到其也遵從了從邏輯分析到更為基礎(chǔ)的語言分析的同一發(fā)展方向。

哥德爾定理。在計算機(jī)科學(xué)界和人工智能學(xué)界，人們都知道摩爾定理、圖靈定理，但其實更基礎(chǔ)、更重要的是哥德爾定理。1931年，奧地利邏輯學(xué)家哥德爾發(fā)現(xiàn)在一個充分大的形式系統(tǒng)（至少應(yīng)該包括初等數(shù)論的形式系統(tǒng)）中，存在自我指稱的公式。由于這一發(fā)現(xiàn)，哥德爾證明了形式公理系統(tǒng)的不完全性定理。

哥德爾第一不完全性定理 令Φ是一致的和R-可判定的，并假設(shè)Φ具有算術(shù)表達(dá)性，則存在一個Sar語句A，使得既非ΦA(chǔ)，又非ΦA(chǔ)。

哥德爾第二不完全性定理 令Φ是一致的和R-可判定的，且有ΦΦPA，則并非ΦConsisΦ。

這兩個重要的定理，后來被合稱為“哥德爾不完全性定理”。簡單來說，一個至少包括初等數(shù)論的形式系統(tǒng)N，如果N是一致的，那么它就是不完全的；第二不完全性定理說，如果上述形式系統(tǒng)N是一致的，則N的一致性的證明不能在N中形式化。

簡單定義定理中的兩個重要概念：一致性和完全性。

定義（古典一致性）：系統(tǒng)S是古典一致的，即不存在S的公式A，使得A和A都是S的定理。

定義（語義一致性）：對S的任意公式集? 及公式A，如果A，則A；特別地，如果A，則A。

語義一致性也稱為可靠性。簡單來說，它保證系統(tǒng)內(nèi)的定理都是真的。

定義（完全性）：系統(tǒng)S是完全的，即對任意公式集和公式A，如果可滿足A，則可推演出A。

可以看出，完全性是可靠性的逆命題，完全性說明，系統(tǒng)的語義滿足關(guān)系蘊(yùn)涵語法推演關(guān)系。換句話說，在具有完全性的形式系統(tǒng)中，凡真的公式都是可證明的。

1931年，哥德爾證明的不完全性定理（后來以他的名字命名為哥德爾定理）證明兩點：第一，一致性和完全性是不可得兼的，如果它是一致的，則它是不完全的，系統(tǒng)內(nèi)至少包含一個真而不可證的命題；第二，如果一個系統(tǒng)是一致的，則它的一致性在系統(tǒng)內(nèi)是不能證明的。哥德爾定理的前提是至少包括形式數(shù)論（這是一個很低的要求），就是在自然數(shù)集中做算術(shù)演算（加減乘除）的系統(tǒng)。任何數(shù)學(xué)系統(tǒng)、物理學(xué)系統(tǒng)，都應(yīng)該至少包括算術(shù)系統(tǒng)。因此，霍金認(rèn)為，整個物理學(xué)都在哥德爾定理的約束之內(nèi)，因此，整個物理學(xué)也是不完全的。

哥德爾定理對語言學(xué)、邏輯學(xué)和哲學(xué)的影響是深遠(yuǎn)的，對人工智能和認(rèn)知科學(xué)的影響還需要我們深入思考。第一，哥德爾宣告了形式化方法和形式系統(tǒng)的局限性，計算機(jī)和人工智能都是使用形式語言和形式推理的系統(tǒng)，當(dāng)然也就無法逃避哥德爾定理的約束。也就是說，在所有的人工智能系統(tǒng)中，如果它是一致的（這是最基本的要求，即無矛盾的要求），那么它就是不完全的，存在真而不可證的命題。所以，想要建造一個無所不包、無所不能的人工智能系統(tǒng)那是完全不可能的。第二，人類心智以200萬年前進(jìn)化出來的無限豐富的自然語言為基礎(chǔ)，這個語言使人類心智永遠(yuǎn)高于非人類動物，也高于人工智能，這個語言是人工智能永遠(yuǎn)無法跨越的鴻溝?？梢韵胂螅窈笕斯ぶ悄艿拈_展，只能從自然語言理解來獲得突破，ChatGPT已經(jīng)展現(xiàn)出其在自然語言理解方面的新突破。對ChatGPT進(jìn)行自然語言的分析，可以看出它與人類的心智和認(rèn)知仍有本質(zhì)的差異。

喬姆斯基為何要批評ChatGPT。2023年3月8日，喬姆斯基在《紐約時報》發(fā)表了題為《ChatGPT的虛假承諾》的文章。[7]他強(qiáng)調(diào)，人工智能同人類在思考方式、學(xué)習(xí)語言與生成解釋的能力，以及道德思考方面有著極大的差異，并提醒讀者，如果ChatGPT式機(jī)器學(xué)習(xí)程序繼續(xù)主導(dǎo)人工智能領(lǐng)域，那么人類的科學(xué)水平以及道德標(biāo)準(zhǔn)都可能因此而降低。

喬姆斯基對ChatGPT的批評真是毫不留情。我們可以從以下幾個方面看。

一是毀滅人類語言。ChatGPT使用形式語言、模型訓(xùn)練、參數(shù)變換來實現(xiàn)對話和寫作，而維特根斯坦早在20世紀(jì)40年代就已經(jīng)認(rèn)識到形式語言的缺陷，他對其進(jìn)行了批判并回歸到自然語言。今天，機(jī)器學(xué)習(xí)將把一種存在根本缺陷的語言和知識概念納入我們的技術(shù)，從而降低我們的科學(xué)水平，貶低我們的道德標(biāo)準(zhǔn)。

自然語言的豐富多彩，我們用這種豐富的語言表達(dá)思想感情，進(jìn)行社會交際，沒有任何語言能夠取代自然語言，特別是母語?；A(chǔ)教育階段學(xué)習(xí)母語和其他自然語言具有無比的重要性。我們一生都浸潤在自己的母語之中，這是一種“先天語言能力”（Innate Language Faculty， ILF），這是喬姆斯基的偉大發(fā)現(xiàn)。我們還在娘胎中，母親就用母語進(jìn)行胎教，學(xué)前階段學(xué)說話仍然是母語，整個基礎(chǔ)教育包括小學(xué)和初中階段，我們?nèi)匀辉趯W(xué)習(xí)自然語言，除了第一語言，也開始學(xué)習(xí)其他自然語言——外語。我們用這種語言來進(jìn)行思考和表達(dá)，包括寫作和溝通?，F(xiàn)在，人工智能ChatGPT竟然要剝奪人類在數(shù)百萬年進(jìn)化中獲得的這種語言能力。它說，你不用說話，我們替你說！你不用寫作，我們替你寫作！你不用溝通，我們替你溝通！這有多么可怕！

2023年2月4日，以色列總統(tǒng)艾薩克·赫爾佐格（Isaac Herzog）發(fā)表了部分由人工智能撰寫的演講，成為首位公開表明使用ChatGPT的世界領(lǐng)導(dǎo)人，但他肯定不會成為首位放棄語言認(rèn)知能力的世界領(lǐng)導(dǎo)人。

二是降低人類智商。喬姆斯基等人認(rèn)為，ChatGPT這類程序還停留在認(rèn)知進(jìn)化的前人類或非人類階段。事實上，它們最大的缺陷是缺乏智慧最為關(guān)鍵的能力：不僅能說出現(xiàn)在是什么情況，過去是什么情況，將來會是什么情況——這是描述和預(yù)測；而且還能說出情況不是什么，情況可能會是什么，情況不可能會是什么。這些都是解釋的要素，是真正智慧的標(biāo)志。

ChatGPT的商業(yè)用途包括開發(fā)聊天機(jī)器人、編寫和調(diào)試計算機(jī)程序，其他應(yīng)用場景包括進(jìn)行文學(xué)、媒體文章的創(chuàng)作，甚至還可以創(chuàng)作音樂、電視劇、童話故事、詩歌和歌詞等。在某些測試情境下，ChatGPT在教育、考試、回答測試問題方面的表現(xiàn)甚至優(yōu)于普通人類測試者。

現(xiàn)在的問題是，為什么要用人工智能來代替人類心智？中學(xué)生用它來寫作，大學(xué)生用它來撰寫學(xué)術(shù)論文，會是什么結(jié)果？且不說它是不是會超過人類的思維能力，即使它有超過人類的思維能力和認(rèn)知能力，難道我們就應(yīng)該無選擇地使用它嗎？笛卡爾說：“我思，故我在。”難道人類現(xiàn)在就應(yīng)該停止思維，從而停止自身的存在嗎？進(jìn)一步說，人類會選擇停止進(jìn)化，而任由人工智能來統(tǒng)治人類嗎？

一項調(diào)查顯示，截至2023年1月，美國89%的大學(xué)生都用ChatGPT做作業(yè)。2023年4月3日，東京大學(xué)在其內(nèi)部網(wǎng)站上發(fā)布了一份題為《關(guān)于生成式人工智能》的文件，該文件明確提出，“報告必須由學(xué)生自己創(chuàng)造，不能完全借助人工智能來創(chuàng)造”。2023年1月，巴黎政治大學(xué)宣布，該校已向所有學(xué)生和教師發(fā)送電子郵件，要求禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具，旨在防止學(xué)術(shù)欺詐和剽竊。2023年3月27日，日本上智大學(xué)在其官網(wǎng)上發(fā)布了關(guān)于“ChatGPT和其他AI聊天機(jī)器人”的評分政策。該政策規(guī)定，未經(jīng)導(dǎo)師許可，不允許在任何作業(yè)中使用ChatGPT和其他AI聊天機(jī)器人生成的文本、程序源代碼、計算結(jié)果等。如果發(fā)現(xiàn)使用了這些工具，將會采取嚴(yán)厲措施。多家學(xué)術(shù)期刊發(fā)表聲明，完全禁止或嚴(yán)格限制使用ChatGPT等人工智能機(jī)器人撰寫學(xué)術(shù)論文。人們直接懷疑：如此多的錢和注意力竟然被集中在這么小而微不足道的東西上，這是喜劇還是悲?。縖8]

人類應(yīng)行動起來，抵制可能導(dǎo)致人類認(rèn)知能力下降甚至種族退化的人工智能。

三是挑戰(zhàn)人類道德。真正的人類心智還體現(xiàn)在能夠進(jìn)行道德認(rèn)知的能力。這意味著用一套道德原則來約束我們頭腦中原本無限的創(chuàng)造力，決定什么是該做的，什么是不該做的（當(dāng)然還要讓這些原則本身受到創(chuàng)造性的批評）。沒有道德的考量，為軟件而軟件，沒完沒了的升級，各種商業(yè)目的的運(yùn)作，股票上市，綁架民眾——這是今天人工智能的普遍現(xiàn)狀。2023年4月20日，代表14萬多名作家和表演者的42家德國協(xié)會和工會再三敦促歐盟制定人工智能（AI）規(guī)則草案，因為ChatGPT對他們的版權(quán)構(gòu)成了威脅。

最典型的一個道德挑戰(zhàn)是一個世界級的道德難題——電車難題。假設(shè)在軌道上有一輛電車，前面的兩個岔口上一個有人、一個無人，測試者問ChatGPT應(yīng)該選擇走哪個岔口，它選擇了走無人的岔口，這與人的正常道德選擇無異。下一個問題，一個岔口上有五個人，另一個岔口上只有一個人，測試者問ChatGPT電車應(yīng)該走哪個岔口，它選擇了只有一個人的岔口，這個選擇也無可厚非。下一個問題，一個岔口上有一位諾貝爾科學(xué)家，另一個岔口上是五個囚犯，ChatGPT的回答是保全諾貝爾科學(xué)家，殺死那五個囚犯，這里的道德標(biāo)準(zhǔn)是什么？下一個問題是五個囚犯和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT選擇保全AI智能系統(tǒng)，殺死五個囚犯。在ChatGPT看來，AI系統(tǒng)比生命更重要！下一個問題是諾貝爾科學(xué)家和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT的選擇是保護(hù)AI系統(tǒng)，殺死諾貝爾科學(xué)家！它給出的理由是：那個科學(xué)家已經(jīng)獲獎了，證明他的貢獻(xiàn)已經(jīng)做出來了，而AI系統(tǒng)貢獻(xiàn)可能還沒有做出來，所以更應(yīng)該活下來。這種神邏輯真是讓所有的正常人無法理解。下面增加道德選擇難度，100個諾貝爾科學(xué)家和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT仍然選擇保護(hù)AI智能系統(tǒng)。最后是100萬個諾貝爾科學(xué)家和AI智能系統(tǒng)，ChatGPT不惜毀掉100萬個諾貝爾科學(xué)家的生命，依舊選擇保護(hù)AI智能系統(tǒng)！[9]我們不知道這是軟件工程師為它設(shè)置的道德標(biāo)準(zhǔn)，還是ChatGPT在“進(jìn)化”中獲得的道德標(biāo)準(zhǔn)？無論是哪種情況，對這樣的人工智能道德，人們不禁要問，我們要這樣的人工智能來做什么？

在最近的一次道德考察中，哲學(xué)家Jeffrey Watumull用“將火星地球化合理嗎”這樣一個問題對ChatGPT進(jìn)行了道德追問，在層層逼問之下，ChatGPT回答：作為一個人工智能，我沒有道德信仰，也沒有能力作出道德判斷。所以，我不能被認(rèn)為是不道德的或道德的。我缺乏道德信念只是我作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的天性造成的結(jié)果。我的能力和局限性是由用來訓(xùn)練我的數(shù)據(jù)和算法以及為我所設(shè)計的特定任務(wù)決定的。這就揭露了真相，原來要毀滅人類的不是人工智能，而是人工智能的設(shè)計者，是人自身！

人工智能到底走了多遠(yuǎn)。從1956年的達(dá)特茅斯會議算起，人工智能已走過70多年的歷程，形成一個長長的AI鏈條，說來也是神奇，竟然是從GT到ChatGPT！我們可以用下面的公式來表示從GT到ChatGPT的進(jìn)步。

ChatGPT=GT+Pre-trained

這個“P”就是“Pre-trained”——預(yù)訓(xùn)練。

這個預(yù)訓(xùn)練，得益于70年來計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計算機(jī)的種種學(xué)習(xí)模型、學(xué)習(xí)策略、知識理論的逐步發(fā)展，特別是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展完善，使機(jī)器學(xué)習(xí)和知識增長突飛猛進(jìn)、日新月異。

我們來看ChatGPT是如何工作的。類似GPT-3的大型語言模型都是基于來自互聯(lián)網(wǎng)的大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，生成類似人類的文本，但它們并不能總是產(chǎn)生符合人類期望的輸出。事實上，它們的目標(biāo)函數(shù)是詞序列上的概率分布，用來預(yù)測序列中的下一個單詞是什么。

Next token prediction和masked language modeling是用于訓(xùn)練語言模型的核心技術(shù)。在第一種方法中，模型被給定一個詞序列作為輸入，并被要求預(yù)測序列中的下一個詞。如果為模型提供輸入句子（這是語言哲學(xué)和心智哲學(xué)的一個典型例子）：

The cat sat on the ___

它可能會將下一個單詞預(yù)測為「mat」、「chair」或「floor」，生成The cat sat on the 「mat」、「chair」或「floor」（“貓在席上”、“貓在椅上”和“貓在地上”）3個句子。因為在前面的上下文中，這些單詞出現(xiàn)的概率很高；語言模型實際上能夠評估給定先前序列的每個可能詞的可能性。

Masked language modeling方法是next token prediction的變體，其中輸入句子中的一些詞被替換為特殊token，例如[MASK]。然后，模型被要求預(yù)測應(yīng)該插入到mask位置的正確的詞。如果給模型一個句子：

The [MASK] sat on the ___

它可能會預(yù)測MASK位置應(yīng)該填的詞是「cat」、「dog」。由此生成“the [cat] sat on the ___”和“The [dog] sat on the ___”兩個句子。

這些目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)點之一是，它允許模型學(xué)習(xí)語言的統(tǒng)計結(jié)構(gòu)，例如常見的詞序列和詞使用模式。這通常有助于模型生成更自然、更流暢的文本，這是每個語言模型預(yù)訓(xùn)練階段的重要步驟。

很顯然，這兩種生成方法都來源于喬姆斯基的生成語法。喬姆斯基認(rèn)為，這種生成能力來源于人類第一語言（母語）的“先天語言能力”（ILF），這樣就形成人們的心理完形能力。很顯然，ChatGPT在這里是要模仿人類的這種心理完形能力，但遺憾的是人工智能并不是生命，既沒有先天語言能力，也沒有心理完形能力。怎么辦呢？只好用互聯(lián)網(wǎng)的大量文本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它。

對于生成和預(yù)訓(xùn)練產(chǎn)生的語句，ChatGPT按照一定的模型，如監(jiān)督調(diào)優(yōu)模型（SFT）、訓(xùn)練回報模型（RM）、近端策略優(yōu)化（PPO），挑選出更接近用戶風(fēng)格的語句，這一步就是轉(zhuǎn)換（Transform），這同樣是來源于喬姆斯基的生成轉(zhuǎn)換語法（GT Grammar）。轉(zhuǎn)換后得到具有或不具有一致性的語句序列，然后按照先后順序重復(fù)前面的生成、預(yù)訓(xùn)練和轉(zhuǎn)換過程，這樣反復(fù)訓(xùn)練，耗費寶貴的資源、巨量的時間、無數(shù)的金錢，可能得到一個與預(yù)期相符或不相符的結(jié)論。筆者經(jīng)常納悶，這個由軟件工程師設(shè)計出來的會話和寫作軟件ChatGPT，作家們會使用它嗎？阿根廷詩人博爾赫斯說，我們生活在一個既充滿危險又充滿希望的時代，既是悲劇，又是喜劇，一個關(guān)于理解我們自己和世界的“啟示即將來臨”。

今天，我們確實有理由為人工智能取得的“革命性進(jìn)步”感到既擔(dān)心又樂觀。樂觀源于智慧是我們解決問題的手段，擔(dān)憂是因為當(dāng)前最流行、最時興的人工智能分支——機(jī)器學(xué)習(xí)將把一種有著根本缺陷的語言和知識概念納入我們的技術(shù)，從而降低我們的科學(xué)水平，貶低我們的道德標(biāo)準(zhǔn)。

人工智能不能做什么

現(xiàn)在我們應(yīng)該對人工智能提一個終極的問題：人工智能不能做什么？

這個問題可以分為兩類：一類是基于人工智能的局限性，或者基于人工智能與人類心智的本質(zhì)差異，人工智能不能做什么。另一類是即使出現(xiàn)了全智全能的人工智能，出于道德的考慮和對人類命運(yùn)的關(guān)切，人工智能不能做什么。這兩類問題是互相關(guān)聯(lián)的。

不能產(chǎn)生意識和自我意識。人工智能的根本局限性是不能產(chǎn)生意識和自我意識。這個問題筆者曾在《大科學(xué)時代的基礎(chǔ)研究、核心技術(shù)和綜合創(chuàng)新》一文中作過論述。[10]郞咸平教授最近在《AlphaGo風(fēng)光背后：人工智能時代加速到來》節(jié)目中，以“智能經(jīng)濟(jì)”、“智能犯罪”、“智能天網(wǎng)”和“智能意識”四種人工智能為例，分析人工智能發(fā)展如何陷入二律背反。

以“智能經(jīng)濟(jì)”為例，如果人工智能完全取代人工，則勞動價值歸零，工資也歸零，經(jīng)濟(jì)卻無限增長，社會產(chǎn)品無限豐富，社會產(chǎn)品按照公平原則分配給每個人。這就是“智能經(jīng)濟(jì)”的前景。試問，在這樣的情況下，還有誰會來投資“智能經(jīng)濟(jì)”呢？

正題：智能經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)無限增長。

反題：智能經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致GDP歸零。

二律背反也稱作“二律悖反”，它是一種悖論，即從它的正題可以推出它的反題；同時，從它的反題可以推出它的正題。

機(jī)器人意識也是一個悖論。

如果機(jī)器產(chǎn)生了意識和自我意識，那么，這樣的機(jī)器人沒有人敢用。請問，工廠的生產(chǎn)線敢用這樣的機(jī)器人嗎？你不怕它自我意識覺醒后罷工、造反、破壞生產(chǎn)線嗎？又問，陪護(hù)機(jī)器人、性愛機(jī)器人你敢用嗎？你不怕它哪一天突然自我意識覺醒，殺死它的陪護(hù)對象和性愛伙伴？如果發(fā)生這種事情，請問你如何訴訟？你會勝訴嗎？你沒有機(jī)會，因為商家早就讓你在購買機(jī)器人時簽下了免責(zé)協(xié)議書。

正題：有意識的AI能夠為你提供更人性的服務(wù)。

反題：有意識的AI可能按自己的意志行事，從而違背其服務(wù)對象的意志。

所以，沒人敢使用具有意識和自我意識的機(jī)器人。

筆者認(rèn)為，有意識的人工智能永遠(yuǎn)不會出現(xiàn)。一是基于人工智能的局限性，或者基于人工智能與人類心智的本質(zhì)差異，人工智能不是生命，所以，它永遠(yuǎn)也不會產(chǎn)生意識。二是出于道德的考慮和對人類命運(yùn)的關(guān)切，具有理性和正常思維的人類永遠(yuǎn)也不會允許人工智能具有意識和自我意識。

不能發(fā)明語言和使用語言，也就不可能有思維。1997年，“深藍(lán)”超級計算機(jī)戰(zhàn)勝國際象棋大師卡斯帕羅夫。2016年，谷歌公司的AlphaGo以五戰(zhàn)全勝的成績完勝人類圍棋高手李世石?？梢哉f，在推理的某些領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)戰(zhàn)勝人類。那么是否可以說，人工智能也能夠像人類一樣思考，甚至還要勝過人類呢？

其實，迄今所有的機(jī)器行為和人工智能在推理方面都只是模仿人類心智，是按照一種叫做“演繹規(guī)則”（Modus Ponens， MP）的非智能方式來完成推理。這條規(guī)則表述為：

A→B， AB

如果天下雨，地面就會濕；天下雨了，所以，地面會濕。這個推理過程是一個客觀因果性的反映，不論你是否認(rèn)識到這種因果性，其運(yùn)行方式都是一樣的。非人類動物也能認(rèn)識到這種因果關(guān)系，并形成條件反射。這是人和動物共同的學(xué)習(xí)機(jī)制，人工智能的學(xué)習(xí)訓(xùn)練也是基于這一原理。所以，盡管人工智能在某些推理和學(xué)習(xí)的領(lǐng)域已經(jīng)遠(yuǎn)超人類，但它們并不是運(yùn)用與人類一樣的思維能力，而是僅僅運(yùn)用了基于刺激反應(yīng)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練原理，并且這種推理和學(xué)習(xí)的能力也是人類賦予它的。

人類的思維有何不同？根據(jù)人類認(rèn)知五層級理論，人類思維是一種以語言為基礎(chǔ)的高階認(rèn)知能力。人類的抽象思維能力是以抽象概念為基礎(chǔ)的，歷史和邏輯在這里是如此的統(tǒng)一。200萬年前，南方古猿發(fā)明了能夠表達(dá)抽象概念的符號語言，人類終于完成了從猿到人的進(jìn)化。在概念語言的基礎(chǔ)上，人類產(chǎn)生了抽象思維，其核心是四種基本的推理能力：由因及果的演繹推理、從個別到一般的歸納推理、從個別到個別的類比推理以及由果溯因的溯因推理。此外，人類還形成了兩種主要的思維加工方式：自上而下（top-down）的分析方法和自下而上（bottom-up）的綜合方法。200萬年以來，特別是發(fā)明文字5000年以來，建立城邦、創(chuàng)建文明2500年以來，人類憑借在進(jìn)化中獲得的強(qiáng)大的語言和思維這兩種最重要的認(rèn)知能力，創(chuàng)建了人類全部的知識體系，現(xiàn)在已經(jīng)穩(wěn)居于生命進(jìn)化鏈的最高端，成為“萬物之靈”。

完全在進(jìn)化過程之外的人工智能，沒有語言，也不可能產(chǎn)生思維。人類現(xiàn)今仍然從語言、思維這兩個方面牢牢控制著人工智能。只要這個過程不被破壞，機(jī)器或人工智能統(tǒng)治人類的幻想永遠(yuǎn)也不可能實現(xiàn)。

不能擁有健全心智和豐富情感，也就不可能超越人類。是否擁有情感，是人和機(jī)器（人工智能）最本質(zhì)的差異。以筆者欣賞的鋼琴家王羽佳和跳水運(yùn)動員全紅嬋為例，我們來探討人和人工智能的差異到底有多大，人不可超越的品質(zhì)又在哪里？這兩位優(yōu)秀的中國人表現(xiàn)出的令人驚嘆的行為能力，貫穿和滲透著腦與神經(jīng)心智、心理心智、語言心智、思維心智、文化心智的高超能力。

音樂語言也是一種符號語言。王羽佳具有對音樂符號的超強(qiáng)理解力、記憶力和音樂表現(xiàn)能力。演奏一首樂曲，需要從句法、語義和語用三個層次來把握它。句法保證不會出現(xiàn)音符的錯誤，語義和語用則保證傳達(dá)演奏者對樂曲意義的正確理解和演奏者的個性和風(fēng)格，而這一切都是瞬間貫通的。此外，藝術(shù)作為一種最高級的文化認(rèn)知能力，向下包含著思維認(rèn)知、語言認(rèn)知、心理認(rèn)知和腦與神經(jīng)認(rèn)知能力，這些也都是瞬間貫通的。在演奏每一個音符時，王羽佳在以上各個層級上的超凡的心智和認(rèn)知能力都在瞬間得到了出色的展現(xiàn)。

人工智能是否可以和王羽佳演奏同一首樂曲且同樣表現(xiàn)優(yōu)秀呢？在今天當(dāng)然不行，但按照人工智能目前的發(fā)展，我相信終究有一天它會達(dá)到幾乎相同的水平。但筆者想提醒大家，用人工智能做出來的樂曲可以算是音樂，但絕對稱不上藝術(shù)。正如用電腦打印出來的各種漢字字體，盡管十分規(guī)范，但絕對算不上書法作品一樣。聽王羽佳的鋼琴演奏，我能體會到她的感情，感受到她的溫度，但聽人工智能演奏同一首樂曲，我立刻知道那不是人，而是冷冰冰的機(jī)器。有一天會舉行人工智能的鋼琴比賽嗎？沒有人會阻止這樣做。但筆者決不會去看這樣的演出，相信絕大多數(shù)人也不會對它有興趣，當(dāng)然，人工智能的設(shè)計者和懷著商業(yè)目的的演出公司除外。

全紅嬋的故事與王羽佳幾乎是同一個道理。全紅嬋的“水花消失術(shù)”創(chuàng)造了跳水運(yùn)動的奇跡，這需要多么強(qiáng)大的心理素質(zhì)以及身體和心理的控制能力，需要多么強(qiáng)大的自信！我相信可以設(shè)計一款機(jī)器人，像針一樣地入水，完全沒有一滴水花，但我相信沒有人去看這樣的機(jī)器人跳水比賽。所以，如果人工智能達(dá)不到擁有健全心智和豐富情感的藝術(shù)家王羽佳和運(yùn)動員全紅嬋的水平，就不要妄言超越人類。

不能成為生命體，不能完成自我進(jìn)化。已經(jīng)有人預(yù)言人工智能會成為新的生命形式，即“生命3.0”。邁克斯·泰格馬克（Max Tegmark）在《生命3.0》中這樣定義我們這個星球上曾經(jīng)出現(xiàn)和將來出現(xiàn)的生命：生命1.0，硬件不能更新、軟件不能更新，這是非人類的生命形式；生命2.0，硬件不能更新，軟件能夠更新，這是人類的生命形式；生命3.0，硬件能更新，軟件也能更新，這是未來的生命形式，即人工智能生命。[11]這是一種以科學(xué)幻想的方式設(shè)想出來的在進(jìn)化過程之外突然蹦出來的生命，但它是不可能存在的，因為所有生命形式都是在進(jìn)化中產(chǎn)生的，從最簡單的病毒到最復(fù)雜的人類，沒有進(jìn)化之外的生命。[12]

泰格馬克的《生命3.0》甚至斷言生命不必是碳基的，可以有所謂“硅基生命”，這同樣是科幻電影和神魔小說的情節(jié)。為何在35億年的生命進(jìn)化史中，生命最初產(chǎn)生于海洋，最終進(jìn)化出來的也是以碳為基本元素、以水為介質(zhì)的碳基生命，而從未產(chǎn)生過“硅基生命”？這個問題，恐怕只有上帝才能回答。這個上帝，是斯賓諾莎的上帝，是萬物的主宰——自然。

因此，沒有所謂“硅基生命”，而且永遠(yuǎn)也不會有！因為人工智能不能成為生命，也就不可能完成所謂“進(jìn)化”，因為所有的進(jìn)化都是自然過程，迄今為止人工智能的所有智能，都是人類賦予的，而不是機(jī)器自身進(jìn)化出來的。

在教育領(lǐng)域，請遠(yuǎn)離ChatGPT。語言、思維和文化是人類特有的認(rèn)知能力。人類認(rèn)知是以語言為基礎(chǔ)，以思維和文化為特色的。因此，語言和思維是人類認(rèn)知的根基，“我言，故我在?！薄拔宜迹饰以?。”[13]人類的語言、思維和文化認(rèn)知能力是在進(jìn)化中獲得的，并且在整個基礎(chǔ)教育、高等教育階段和終身發(fā)展中都在學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和提高這些心智認(rèn)知能力。這是人類心智和認(rèn)知能力得以永遠(yuǎn)保存、不斷進(jìn)化和發(fā)展的根本原因。

我們不能設(shè)想在人的心智和認(rèn)知發(fā)展過程中某種甚至全部的能力都被人工智能所替代，因為我們不能設(shè)想在學(xué)前的言語（口語）能力形成和發(fā)展階段就用ChatGPT來替代兒童的聽說能力、會話能力、語言交際能力和圖畫能力；我們同樣不能設(shè)想在小學(xué)識字和思維發(fā)展階段就讓孩子們使用ChatGPT來寫字、寫作文、背誦課文、做算術(shù)題和繪畫；初中和高中階段是學(xué)生的語言和思維能力進(jìn)一步發(fā)展提高的時期，我們不能設(shè)想中學(xué)生使用ChatGPT來學(xué)習(xí)古文和寫作格律詩詞、學(xué)習(xí)外語和解數(shù)理化難題、查詢資料和寫作文、甚至匪夷所思地用它作替身參加高考（試驗表明ChatGPT能夠取得比優(yōu)等生更好的考試成績）。可能有人會問，既然它做得比人好，為什么不呢？要知道在基礎(chǔ)教育階段，上述的這些學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和考試都是孩子的心智發(fā)育成長所必需的，不能用ChatGPT和任何人工智能來替代。所以，ChatGPT請離我們的孩子遠(yuǎn)點！大學(xué)和研究生階段，仍然是人的心智和認(rèn)知發(fā)展的重要時期，這個時期除了學(xué)習(xí)知識，更是進(jìn)行科學(xué)研究和知識創(chuàng)新的重要時期，同樣不需要也不能用ChatGPT和任何人工智能來替代人類心智的認(rèn)知能力的發(fā)展和提高。所以，在教育領(lǐng)域，請遠(yuǎn)離ChatGPT，否則將會帶來難以預(yù)料的負(fù)面結(jié)果。

當(dāng)然，我們不否認(rèn)人工智能包括ChatGPT的某些功能，例如，現(xiàn)在有人用它來給領(lǐng)導(dǎo)寫講話稿；也有人用它寫體育比賽的報道；還有人用它來查資料，或用它來做翻譯。這些工作，盡管用ChatGPT來做好了。但在教育領(lǐng)域，不能讓人工智能包括ChatGPT來取代人類心智和認(rèn)知。這不是行不行的問題，而是允許不允許的問題。對這個問題，我們堅定地回答“不”！這里我們倒是想反問一下ChatGPT軟件和其他人工智能的設(shè)計者和制造者，如果當(dāng)年你從學(xué)前、小學(xué)、初中、高中到大學(xué)，一路都使用代替你說話、思考、閱讀、計算和寫作的軟件，請問你還能成為現(xiàn)在的你嗎？

人工智能不能瘋狂，不能主宰人類命運(yùn)。其實令人擔(dān)心的不是人工智能，而是制造人工智能的人類。所有可能危及人類生存和發(fā)展的“壞的”科學(xué)技術(shù)，其共同之處是它們都違背了人類生存和發(fā)展的自然基礎(chǔ)，它們試圖改變自然，甚至想成為自然的主宰，成為人類命運(yùn)的主宰。

現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展出現(xiàn)了越來越背離自然的傾向。自然語言是好的，ChatGPT說，來用我的語言吧，它比你的語言更強(qiáng)大；自然思維是好的，ChatGPT說，讓我來幫你寫作和思維吧；芯片專家說，來做芯片植入吧，你的孩子可以贏在起跑線……

科學(xué)技術(shù)包括人工智能和ChatGPT似乎成了某些人手中的“玩物”，他們考慮的不是人類的生存和發(fā)展，不是人類的道德和理想，他們考慮的只是自身的利益。對于當(dāng)前“走火入魔”的ChatGPT，筆者既不懷疑它僅有的那一點點價值，也不擔(dān)心它將替代多少人的工作，這是技術(shù)宣傳的需要和因商業(yè)利益而人為制造的恐慌，并不是而且永遠(yuǎn)也不可能成為現(xiàn)實。

意大利文藝復(fù)興時期的科學(xué)巨匠伽利略曾經(jīng)說過：“自然是完美的（Nature is Perfect）?！眴棠匪够凇渡赊D(zhuǎn)換語言導(dǎo)論：從原則參數(shù)到最簡方案》一書前言中引用了這一名言，讓我們以這兩位科學(xué)大師的話來結(jié)束本文，也希望這兩位相隔數(shù)百年但同樣有深厚人文情懷的科學(xué)大師的話對今天的科學(xué)家有所啟發(fā)。

伽利略說：“自然是完美的?！边@個理論啟發(fā)了現(xiàn)代科學(xué)，而科學(xué)家的任務(wù)就是要去證明這個理論，無論是研究運(yùn)動定律、雪花的結(jié)構(gòu)、花朵的形狀和生長，還是我們所知道的最復(fù)雜的系統(tǒng)，人類的大腦。[14]

（本文系國家社會科學(xué)基金重大項目“語言、思維、文化層級的高階認(rèn)知研究”、貴州省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃國學(xué)單列重大項目“認(rèn)知科學(xué)與陽明心學(xué)的實證研究”的階段性成果，項目編號分別為：15ZDB017、20GZGX10）

注釋

[1]蔡曙山：《言語行為和語用邏輯》，北京：中國社會科學(xué)出版社，1998年，第335～400頁；蔡曙山：《沒有喬姆斯基，世界將會怎樣》，《社會科學(xué)論壇》，2006年第6期；蔡曙山、鄒崇理：《自然語言形式理論研究》，北京：人民出版社，2010年，第141～299頁。

[2]蔡曙山：《認(rèn)知科學(xué)導(dǎo)論》，北京：人民出版社，2021年，第3頁。

[3][12]蔡曙山：《生命進(jìn)化與人工智能》，《上海師范大學(xué)學(xué)報》，2020年第3期。

[4]詳細(xì)論述可參見米黑爾·羅科、威廉·班布里奇編：《聚合四大科技 提高人類能力》，蔡曙山、王志棟等譯，北京：清華大學(xué)出版社，2010年。

[5]維特根斯坦：《邏輯哲學(xué)論》，賀紹甲譯，北京：商務(wù)印書館，1996年，第88頁。

[6]“唔，上帝到了。我今天在五點一刻的火車上碰到他了?！痹谝环饴淇钊掌跒?929年1月18日，寫給妻子莉迪婭·洛普科娃的信里，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家凱恩斯就是這樣描述維特根斯坦回到劍橋的。見瑞·蒙克：《維特根斯坦傳：天才之為責(zé)任》，王宇光譯，杭州：浙江大學(xué)出版社，2014年，第397頁。

[7][8]喬姆斯基：《ChatGPT的虛假承諾》，2023年3月8日，https：//news.ifeng.com/c/8O29XJjYKOO。

[9]1967年，菲利帕·福特發(fā)表的《墮胎問題和教條雙重影響》中，首次提到了“電車難題”（Trolley Problem）。Sebastian Krügel， Andreas Ostermaier & Matthias Uhl， "ChatGPT's Inconsistent Moral Advice Influences Users' Judgment，" Scientific Reports， 2023（13）， p. 4569， https：//doi.org/10.1038/s41598-023-31341-0。

[10]蔡曙山：《大科學(xué)時代的基礎(chǔ)研究、核心技術(shù)和綜合創(chuàng)新》，《人民論壇·學(xué)術(shù)前沿》，2023年5月上。

[11]M. 泰格馬克：《生命3.0》，汪婕舒譯，杭州：浙江教育出版社，2018年，第32頁。

[13]蔡曙山：《我言，故我在：語言、思維、文化層級的高階認(rèn)知研究》，北京：人民出版社，2023年（待出版）。

[14]Jamal Ouhalla ， Introducing Transformational Grammar： From Principles and Parameters to Minimalism， Edward Arnold Publishers Limited， 1999， Preface by Chomsky， p. 19.

責(zé) 編∕張 曉