11、人工智能、意识与机器人探索

人工智能、意识与机器人探索

1. 人类思维与符号接地问题

在人类思维中，意义先于语言产生。很多时候，我们有想法却找不到合适的词汇来表达，这表明在人类大脑中，符号接地问题已经得到解决，我们清楚自己的想法所指。

从技术层面看，符号接地问题包含三个方面：
- 如何生成符号。
- 如何赋予符号意义。
- 如何操纵意义，而非仅仅是符号。

2. 强人工智能与意识

强人工智能，即通用人工智能（AGI），旨在产生类似人类的认知、自由思考、推理和无领域限制的智能常识。人类能够理解自己的思考内容，是因为思维围绕意义进行操作。通用人工智能也应理解自身行为，但如果不处理意义，这将无法实现。因此，在有效的AGI系统中，必须解决符号接地问题。

意义无法以额外符号的形式导入物理符号系统，所以导入的意义必须是非符号形式。有观点认为，可通过将符号意义建立在由感官过程产生的外部世界的非符号表征基础上，来解决符号接地问题。然而，数字计算机只能接受符号（通常是数字）形式的信息，传感器捕获的感官信息被数字化为二进制数字流后，现象意义丢失，数字无法传达外部意义。

近期有提议指出，在非数字计算机中，可通过导入自解释的感官信息形式的外部意义来解决符号接地问题。在人类中，自解释的感官信息表现为感受质（qualia）。

感受质是直接感官感知的内部定性表现，也是所有心理内容（如内心言语、想象、疼痛和愉悦）的虚拟感知的表现。例如，650纳米波长的激光光的感受质是红色，圆形的感受质是圆形图案，快速气压振动的感受质是声音。大脑将这些视为外部世界的实际属性，而非表征。感受质是自解释的，无需解释。

认知不仅仅是