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人工智能哲学 · 第 196 页

PDF 物理页索引 204 · 人工智能哲学

书名
人工智能哲学
作者
未记录
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196
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章节
人工智能哲学
UUID
7f418071-0fdc-4a5a-a4c5-82dd1979d9c2
来源类型
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页面 SHA-256
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凳子站不稳。)

了解形式化精确性的一个好办法,是看它的最简模型与预期模型的相似程度如何。我认为,这极好地证明了表述性语言具有一个模型理论,因为它给了我们一个检验表述精确性的方法。人们很容易滑向这种看法:既然在一个十分简单的模型中,就形式化所及的全部内容而言,事实上标志有可能完全表示某种更为基本的东西,那么该形式化就已经捕获了这一概念(例如,由于已经用了一个听上去可信的标志来代表这一概念)。

(这一判据表明,为了使最简模型具有一定的复杂性,我们应当对那些能够在形式化中使用的表述性语言的特征予以注意。在一阶逻辑场合,它们包括函数[运用函数就意味着,对于任一适合的自变量,都有一个函数值存在]、明确的存在性论断[特别是各种各样的“概括公理”详述见后]、等式的应用、高等分类逻辑的应用[用AI的行话来说,是存在着与量词有关的isa层级体系,虽然它可以比简单的层级体系复杂得多,参考海斯(Hayes1971)文中使用的分类逻辑]。因此,我们或可期待着这些特征在朴素物理学的发展中起到重要作用。)

根据对标志的意义的这种解释,它取决于标志为其组成部分的形式化整体。这样,从原则上讲,任一部分形式化的变化,都能改变它的其余每一部分的意义。同时,我认为这基本上是正确的:标志的意义,从内省角度看,就是得知一个新的事实或掌握一个新的概念,这很容易对人们理解其他概念的意义的方式产生深远的影响。这同时也意味着,头脑中有着不同形式化的人,可能以不同方式理解同一标志。“水”代表的意义对你我而言不会分毫不差,可能会有这种情况:看到一种物质和一组场景后,我把它叫做水,而你却不(例如,如果你从未见到过不透明的水,你也许否认我桌上玻璃杯中这种不透明液体是水)。然而,我们俩也许都是正确的,因为我们关于“水”的理论可能不完全等同。即使我们对水的认识(在对水的直接感受中,即在作出所有实际上包含标志“水”的论断时)是等同的,情况也可能如此。我们每个人也许同意另一个人对水的每一看法,但是我们的概念也许有细微的差别。这种差别可能存在于一些我们对之有不同理解的相关概念中(像黏性、可饮用性)。甚至要准确说出我们存在分歧的是哪些标志,也是不可能的:只能说我们关于这些标志的理论是有所不同的。因而对一个标志来说,不存在单一的“意义”,或者至少若假定它的存在,就等于假定人们的认知形式化在结构上是等同的。如果在思想中不对这一点保持清醒,许多混乱就会接踵而来。例如,威尔克斯曾经论证(Anderson et al. 1972)既然有一些人从未见过冰,那么水结冻这一事实就不能作为“水”的意义的一部分,因为假如这样做的话,就不得不说那些人不理解“水”的意义,这显然是荒谬的。这个词的含义对一些人来说显然比另一些人要多,通过对这一事实的观察,我们可以避开这段曲折的推理过程,而对于的确知道冰的人来说,冰是结冻的水这个事实可以很自然地成为“水”的含义的一部分。

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