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+title: 思考是碳基生物的特权吗？
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+  - AI
+  - 计算机
+  - 哲学
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+date: 2025-04-27T23:41:00
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+上个月谈 AI 的时候想到一个有趣的理论，兴许可以引发一些关于「思维」的思考。
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+在这之前需要先补充一些计算机系统的基础知识：编程语言被编译成可执行的程序的过程，其实是在将源代码编译成机器指令的过程；机器指令定义了计算机上最基础的操作。举个例子，`x = x + 1` 这个简单的自增操作，至少需要三条机器指令来完成——将 `x` 的值写入一个寄存器；寄存器自增；将寄存器中的值写回内存。
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+任何计算机程序，在硬件底层，都是这样完成操作的。大部分人应该都知道计算机实际上只能操作 0 和 1，AI 也一样，大语言模型实际上也只是在不断地将 0 变成 1，将 1 变成 0 而已。
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+那么问题来了：**如果操作 0 和 1 的不是机器，而是猴子，甚至是人呢？**<!--more-->
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+这在技术上是可行的，尽管大语言模型在计算答案时所执行的机器指令可能有上亿条，但总归是有迹可循的。如果把这些机器指令全都列出来，让一个有意识的生命体花足够的时间完成这些枯燥至极的运算，再将最终的结果编码，就能得到大语言模型生成出的结果。
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+和经典的猴子打字机不太一样，原本猴子打字机只是在无穷和随机性中生成了确定性，但计算机算法的一个基本特性就是「有穷性」，即只要时间足够，运算是可以被完成的。
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+有意识的猴子和拥有智力的人，在完全没有思考的情况下，跟随一系列指令算出了一个问题的答案；由于他们操作的是对他们而言无意义的 0 和 1，他们在计算时完全不知道自己在干什么。然而，他们却得出了问题的答案。
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+我的问题是：这算思考吗？以及，这算是带有主观的思考吗？还是说，人工智能依托某种形式，在他们的大脑中「运行」了？
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+如果这算思考，甚至有主观的存在，那么，另一个问题是：这样的思考发生在计算者的脑中，还是发生在外部世界？如果思考发生在外部世界，主观也存在于外部世界，而外部世界就是客观世界，那主观和客观的界限在哪里？
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+或者，问题的答案可以不由思考得出，那么无意识地通过计算得出答案，就是合理的。既然不思考也可以解决问题，那思考的意义是什么？
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+## 答案仍然需要思考得出
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+先来解决最后一个问题，因为它最容易，也很关键。
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+先从机器指令回到更高的算法层级。大语言模型是神经网络模型，设计者在建立了神经网络的输入层、输出层、隐藏层，选定了激活函数、损失函数等等过后，通过反向传播调整模型的权重和偏值，让得出的答案更准确。其中，「准确」的标准是人定义的，这个标准仍然是人思考得出的。
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+训练模型的过程是让系统输出的结果更接近期望的过程，如果没有人的思考，这个「期望」也就不存在。换句话说，机器其实没有「思考」，只是在通过计算给出最接近期望的答案而已。
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+至少就目前看来，大语言模型还没有真正的思考能力，它只是在尽力给出符合标准和期望的答案，而标准和期望也是人在思考后定义的。
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+## 发生在客观世界的解答过程
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+大语言模型没有思考能力，这是上一小节得出的结论。基于这个结论，第二个问题「这样的思考发生在计算者的脑中，还是发生在外部世界？」就没有答案，因为问题的出发点是错的。这个过程无论发生在外部世界，还是计算者的脑中，都不是思考的过程，只是一种解答问题的算法过程。
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+这样的过程可以由人不思考地完成，可以由猴子完成，也当然，可以由机器完成。
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+第一个问题「这算思考吗？」自然也有答案了。至于「主观」，其实有些难定义，因为在英文里 Subjectivity 既可以被译为「主观性」，也可以被译为「主体性」，这两个似乎是同义词但似乎又有不同，与意识、人格、能动性有关。[^1]
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+不过，如果要非得出「AI 的解答过程是物质的，而非意识的（客观的而非主观的）」这个结论，还要考虑另一个问题「机器是否完全不可能产生意识？」。如果答案是肯定的，那么 AI 解答问题的过程就不是物质的，而是意识的。如果能证明这个点，我们才能认为，AI **可能**是主观的、有真实思考能力的。
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+## 机器能完全模拟人吗？
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+这个问题被很多人讨论过，甚至已经发展出「人工智能哲学」这一个哲学分支。我们先来看看有关这一学科的主要观点。
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+### 达特茅斯会议
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+1956 年，一群数学家、科学家聚在一起讨论人工智能，他们其中的一些人在如今被认为是人工智能的创始者。他们在会议上提议：[^2]
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+> We propose that a 2-month, 10-man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in [Hanover, New Hampshire](https://en.wikipedia.org/wiki/Hanover,_New_Hampshire "Hanover, New Hampshire"). The study is to proceed on the basis of the conjecture that ==every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.== An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer.
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+简单来说，他们提议为期两个月的研究，研究基于这样的推测进行：如果可以精确的描述学习的所有面向，或智能的任何其它特征，一个机器就可以被制造来模拟它。[^3]他们想要在研究中找到让机器使用语言、创造抽象和概念的方法。
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+请注意原文使用的词是 conjecture，意思是 an opinion or conclusion formed on the basis of incomplete information（基于不完整信息的观点和结论）。达特茅斯会议似乎提出了很多有意思的想法，但讨论和研究都是基于这个未被证实的假设进行的，并且没有产出什么实际性的成果。
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+也就是说，学习的所有面向和智能的任何其他特征，究竟能否被精确描述，能否被机器模拟，在这里还没有给出理论支撑。
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+### 物理符号系统
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+如何描述思维的过程呢？艾伦·纽厄尔与赫伯特·西蒙说：
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+> 物理符号系统具有充分且必要的手段进行通用智能行为。
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+他们认为思维其实是处理符号的过程，而只要模拟人处理符号的过程，就能用机器模拟智能。不过，这样的理论也受到了抨击：
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+> 尼尔斯·尼尔森（Nils Nilsson）提出了四个抨击物理符号系统假设的主要“论题”或依据。
+> 1. “ ‘物理符号系统假设’缺少了符号基础”这一错误主张被认为是通用智慧行为的必要条件。
+> 2. 普遍认为，**AI 需要非符号处理**（例如，联结主义架构可以提供非符号处理）。
+> 3. 普遍认为，**大脑根本不是一台计算机**，目前所理解的计算并没有为智力提供合适的模型。
+> 4. 最后，**有些人也相信大脑本质上是无意识的，大部分发生的事情是化学反应，人类的智慧行为类似于蚁群所显示的智慧行为**。[^4]
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+说回来，认为思维、学习和智能可以被描述符号系统的理论，与今天基于神经网络的人工智能并不相同，也就不适用于 ChatGPT 等大语言模型。那么，不基于物理符号系统、也不试图用精确描述的算法过程模拟智能的 AI，究竟能否模拟智能？
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+### 模拟到什么程度才算是有智能？？
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+谈论这个话题我们怎么能不谈「图灵测试」呢？
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+图灵测试的基本逻辑类似于「如果它看起来像鸭子、游泳像鸭子、叫声像鸭子，那么它可能就是只鸭子。」当人类无法分辨出机器和人的区别时，那这台机器和人也就没有太多区别了。
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+很少被人提及的是，图灵测试也受到了批评。Stuart J. Russell 和彼得·诺维格写道：
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+> 航空工程学的教科书并没有将领域目标定义为‘制造能像鸽子一样准确飞行的机器，直到能骗过鸽子。
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+这句话想表达的观点是：图灵测试只能保证机器足够「人性化」，一台通过图灵测试的机器施展的可以是彻头彻尾的骗术，而无需拥有智能。
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+另一个有趣的实验叫「中文屋」。我了解到这个实验是之前在 Backrooms 创作的时候，社群里有人写了一篇「欧语屋」，灵感就源于这个实验。瑟尔的中文屋假设了这样一个场景：
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+> 把程序写在3x5的卡片上，交给一个不会中文的普通人，把他关在房间里，让他按卡片上的指示操作。他将抄写出汉字，并通过一个插槽进出房间。从外面看，这个中文屋里似乎有个完全会说中文的聪明人。问题是：房间里有人（或任何东西）懂中文吗？也就是说，有没有任何东西具有理解的心理状态？有没有任何东西能有意识地认识到正在用中文讨论什么？这个人显然没有我们所指的意识，房子本身也没有意识，卡片当然也没有意识。于是，瑟尔的结论是：中文屋或其他任何物理符号系统都不可能有心智。
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+[^1]: [主体性 - 维基百科，自由的百科全书](https://zh.wikipedia.org/wiki/主体性)
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+[^2]: [Dartmouth workshop - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)
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+[^3]: 译文取自：[人工智能哲学 - 维基百科，自由的百科全书](https://zh.wikipedia.org/zh-cn/人工智能哲學)
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+[^4]: 参见：[物理符号系统 - 维基百科，自由的百科全书](https://zh.wikipedia.org/zh-cn/物理符號系統)
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 slug: is-thinking-animals-privilege
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-上个月谈 AI 的时候想到一个有趣的理论，兴许可以引发一些关于「思维」的思考。
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-在这之前需要先补充一些计算机系统的基础知识：编程语言被编译成可执行的程序的过程，其实是在将源代码编译成机器指令的过程；机器指令定义了计算机上最基础的操作。举个例子，`x = x + 1` 这个简单的自增操作，至少需要三条机器指令来完成——将 `x` 的值写入一个寄存器；寄存器自增；将寄存器中的值写回内存。
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-任何计算机程序，在硬件底层，都是这样完成操作的。大部分人应该都知道计算机实际上只能操作 0 和 1，AI 也一样，大语言模型实际上也只是在不断地将 0 变成 1，将 1 变成 0 而已。
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-那么问题来了：**如果操作 0 和 1 的不是机器，而是猴子，甚至是人呢？**<!--more-->
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-这在技术上是可行的，尽管大语言模型在计算答案时所执行的机器指令可能有上万上亿条，但总归是有迹可循的。如果把这些机器指令全都列出来，让一个有意识的生命体花足够的时间完成这些枯燥至极的运算，再将最终的结果编码，就能得到大语言模型生成出的结果。
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-和经典的猴子打字机不太一样，原本猴子打字机只是在无穷和随机性中生成了确定性，但计算机算法的一个基本特性就是「有穷性」，即只要时间足够，运算是可以被完成的。
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-有意识的猴子和拥有智力的人，在完全没有思考的情况下，跟随一系列指令算出了一个问题的答案；由于他们操作的是对他们而言无意义的 0 和 1，他们在计算时完全不知道自己在干什么。然而，他们却得出了问题的答案。
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-我的问题是：这算思考吗？以及，这算是带有主观的思考吗？
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-如果这算思考，甚至有主观的存在，那么，另一个问题是：这样的思考发生在计算者的脑中，还是发生在外部世界？如果思考发生在外部世界，主观也存在于外部世界，而外部世界就是客观世界，那主观和客观的界限在哪里？
 
-如果这不算思考，那上面的问题就都不是问题了。
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-或者，问题的答案可以不由思考得出，那么无意识地通过计算得出答案，就是合理的。既然不思考也可以解决问题，那思考的意义是什么？
-
-## 答案仍然需要思考得出
-
-先来解决最后一个问题，因为它最容易，也很关键。
-
-先从机器指令回到更高的算法层级。大语言模型是神经网络模型，设计者在建立了神经网络的输入层、输出层、隐藏层，选定了激活函数、损失函数等等过后，通过反向传播调整模型的权重和偏值，让得出的答案更准确。其中，「准确」的标准是人定义的，这个标准仍然是人思考得出的。
-
-训练模型的过程是让系统输出的结果更接近期望的过程，如果没有人的思考，这个「期望」也就不存在。换句话说，机器其实没有「思考」，只是在通过计算给出最接近期望的答案而已。
-
-至少就目前看来，大语言模型还没有真正的思考能力，它只是在尽力给出符合标准和期望的答案，而标准和期望也是人在思考后定义的。
-
-## 发生在客观世界的解答过程
-
-大语言模型没有思考能力，这是上一小节得出的结论。基于这个结论，第二个问题「这样的思考发生在计算者的脑中，还是发生在外部世界？」就没有答案，因为问题的出发点是错的。这个过程无论发生在外部世界，还是计算者的脑中，都不是思考的过程，只是一种解答问题的算法过程。
+---
 
-这样的过程可以由人不思考地完成，可以由猴子完成，也当然，可以由机器完成。
+我一直不认为 AI 的「思考」是真正的「思考」，对于 AI 是否有主观性和主体性这个问题[^1]，我也一直很难接受肯定的答案。这个问题其实已经有不少人讨论过了，甚至形成了「人工智能哲学」这一门哲学的分支。今天的文章就来聊一聊前人有关人工智能的理论，以及我自己对 AI 能不能以及在未来能不能像人类一样思考这个问题有何看法。<!--more-->
 
-第一个问题「这算思考吗？」自然也有答案了。至于「主观」，其实有些难定义，因为在英文里 Subjectivity 既可以被译为「主观性」，也可以被译为「主体性」，这两个似乎是同义词但似乎又有不同，与意识、人格、能动性有关。[^1]由于定义比较模糊，所以这里先不谈了。
+## 机器能够模拟智能吗？
 
-用类似猴子打字机的思想看待大语言模型生成答案的过程的话，能发现 AI 的思考是完全发生在外部的客观世界的，与意识对立。不过，如果要得出「AI 的解答过程是物质的，而非意识的」这个结论，还要考虑另一个问题「机器是否完全不可能产生意识？」。如果答案是肯定的，那么 AI 解答问题的过程就不是物质的，而是意识的。如果能证明这个点，我们才能认为，AI **可能**是主观的、有真实思考能力的。
+我很不认可各类媒体上神化，甚至神秘化人工智能的言论，原因在于，我不认为人工的智能是真正的智能。我认为计算机创造了一种名为「人工智能」的新智能，或许人们意图使用它模拟人类的智能，但至少就目前来说，这种智能与人类的智能相差甚远。
 
-## 机器能完全模拟人吗？
+### 什么是智能？
 
-这个问题被很多人讨论过，甚至已经发展出「人工智能哲学」这一个哲学分支。我们先来看看有关这一学科的主要观点。
+这个问题其实很难回答，因为在不同的语境下，智能有着不同的定义。我们可以承认的是，地球上的大部分生物都拥有一种智慧（intelligence），即使是植物也在漫长的进化过程中学会了使用根系和信号素来进行沟通。中文中的智能和智慧似乎有差别，但英文都写作 intelligence，在中文中谈到「智能」一词时，大部分人应该会先想到「高新技术」。所以，我们不妨把「智能」定义为「机器显示出来的智慧」。
 
-### 达特茅斯会议
+那么，什么样的机器才有智慧，什么样的技术才能制造出智能？这里其实会分化出两种观点：
 
-1956 年，一群数学家、科学家聚在一起讨论人工智能，他们其中的一些人在如今被认为是人工智能的创始者。他们在会议上提议：[^2]
+1. **结构决定智能**。机器一定要有一定的物理结构或逻辑结构（如代码逻辑）来实现智能，也就是说，工程师必须要了解智能的原理和思考的过程，并让机器模拟这一过程。
+2. **表现决定智能**。这是大多数人的观点。如果一个机器表现出了和人类似的智能，可以被称作「聪明的」，那么这个机器就拥有了智能，无论其内部结构如何。
 
-> We propose that a 2-month, 10-man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in [Hanover, New Hampshire](https://en.wikipedia.org/wiki/Hanover,_New_Hampshire "Hanover, New Hampshire"). The study is to proceed on the basis of the conjecture that ==every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.== An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer.
+我们先来看第二种智能。
 
-简单来说，他们提议为期两个月的研究，研究基于这样的推测进行：如果可以精确的描述学习的所有面向，或智能的任何其它特征，一个机器就可以被制造来模拟它。[^3]他们想要在研究中找到让机器使用语言、创造抽象和概念的方法。
+### 图灵测试和中文屋
 
-请注意原文使用的词是 conjecture，意思是 an opinion or conclusion formed on the 
-basis of incomplete information（基于不完整信息的观点和结论）。达特茅斯会议似乎提出了很多有意思的想法，但讨论和研究都是基于这个未被证实的假设进行的，并且没有产出什么实际性的成果。
+几乎没有人不知道「图灵测试」。图灵测试的基本逻辑类似于「如果它看起来像鸭子、游泳像鸭子、叫声像鸭子，那么它可能就是只鸭子。」当人类无法分辨出机器和人的区别时，那这台机器和人也就没有太多区别了。
 
-他们可能是天才，也可能是疯子，没人知道。
+很少被人提及的是，图灵测试也受到了批评。Stuart J. Russell 和彼得·诺维格这样写道：
 
-### 物理符号系统
+> 航空工程学的教科书并没有将领域目标定义为‘制造能像鸽子一样准确飞行的机器，直到能骗过鸽子。
 
-艾伦·纽厄尔与赫伯特·西蒙说：
+这句话想表达的观点是：图灵测试只能保证机器足够「人性化」，一台通过图灵测试的机器施展的可以是彻头彻尾的骗术，而无需拥有结构上的智能。
 
-> 物理符号系统具有充分且必要的手段进行通用智能行为。
+另一个有趣的假设叫做「中文屋」。我还在 Backrooms 创作的时候，有人写过一篇「欧语屋」，灵感就源于此。简单来说，中文屋就是「一个人在封闭的房间内按照一定的机器指示抄写汉字并将纸片传递给房间外面的人，而外面的人以为房间里有一个流利的中文使用者」，很显然，房间、卡片和屋内人所遵从的指示都没有真正的心智，所以中文屋不拥有心智。
 
-他们认为人的思维其实是处理符号的过程，而只要模拟人处理符号的过程，就能用机器模拟智能。
+我意识到这也是我看待大语言模型的方式：基于神经网络的大语言模型通过概率运算，算出了问题的答案，这在结构上并没有真正地实现了智能，毕竟人工智能也只是由确定的神经元和各类函数组成的。不太准确地将，大语言模型施展的就是一种「骗术」。
 
-> 尼尔斯·尼尔森（Nils Nilsson）提出了四个抨击物理符号系统假设的主要“论题”或依据。
-> 1. “ ‘物理符号系统假设’缺少了符号基础”这一错误主张被认为是通用智慧行为的必要条件。
-> 2. 普遍认为，**AI 需要非符号处理**（例如，联结主义架构可以提供非符号处理）。
-> 3. 普遍认为，**大脑根本不是一台计算机**，目前所理解的计算并没有为智力提供合适的模型。
-> 4. 最后，**有些人也相信大脑本质上是无意识的，大部分发生的事情是化学反应，人类的智慧行为类似于蚁群所显示的智慧行为**。[^4]
 
 
+## 怎样模拟智能？
 
-[^1]: [主体性 - 维基百科，自由的百科全书](https://zh.wikipedia.org/wiki/主体性)
+### 学习和智能可以被准确描述吗？
 
-[^2]: [Dartmouth workshop - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop)
+### 物质与意识
 
-[^3]: 译文取自：[人工智能哲学 - 维基百科，自由的百科全书](https://zh.wikipedia.org/zh-cn/人工智能哲學)
+### 发生在物理世界的思考
 
-[^4]: 参见：[物理符号系统 - 维基百科，自由的百科全书](https://zh.wikipedia.org/zh-cn/物理符號系統)
+[^1]: 值得一提的是，主体性和主观性在英文里对应的是同一个词「Subjectivity」，所以直到现在我也还是非常疑惑主观性和主体性的区别，不过这是题外话了。
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