2021年11月26日晚，山東大學哲學與社會發(fā)展學院一級特聘教授王文方老師以“哲學與AI的交匯”為題進行講座。該講座由南京大學哲學系·邏輯所暨南京大學當代智能哲學與人類未來研究中心共同舉辦，由南京大學哲學系頓新國教授主持。

哲學與科學的關(guān)系始終剪不斷理還亂，但當代哲學與AI的關(guān)系則逐漸從上下關(guān)系變成朋友關(guān)系。在當代跨領(lǐng)域研究成為國際潮流的背景下，哲學家愈來愈被期望以一種謙遜務(wù)實的平等態(tài)度參與到面對共同問題的跨領(lǐng)域合作之中。王文方教授以約翰·霍布金斯大學Berman Institute of Bioethics、劍橋大學Leverhulme Centre for the Future of Intelligence以及哈佛大學跨學科項目“Mind, Brain and Behavior”為例說明了哲學家在當代前沿問題的合作研究中所扮演的角色。

為闡述當代哲學與AI的親密關(guān)系，王文方教授在本次講演中擷取了“哲學與因果模型”以及“哲學本體論與AI”兩個話題進行討論。

在第一個話題中，王文方教授首先回顧了因果模型（CM）的歷史及其跨學科的特性。因果模型可以應(yīng)用于判斷變量的概率獨立性、預(yù)測對變量進行干預(yù)的效果以及判定反事實條件句的真值與概率等一系列廣泛的問題。對于哲學家而言，因果模型的技術(shù)尤其在處理反事實條件句理論、個例因果關(guān)系（actual/token causation）問題以及決策理論中具有強有力的解題功能，這是以往單純的思想實驗方法無法比擬的。

王文方教授以反事實條件句邏輯為例具體說明了因果模型在處理哲學問題中的作用。他首先對變元這一構(gòu)造因果模型的基礎(chǔ)要件以及用有向無環(huán)圖（DAG）刻畫因果關(guān)系的方法做出說明，隨后著重介紹了因果模型中不含概率的確定結(jié)構(gòu)方程模型（deterministic SEM），并以“Meat coocked”這一事件為例進行建模。進而他基于哲學家Rachael Briggs（2012）的工作介紹了SEM之下的干涉主義反事實條件句邏輯（logic of Interventionist counterfactuals），給出了反事實條件句的語義學：反事實條件句“A□→C”在模型M下為真，當且僅當在通過設(shè)置A來進行干涉所得的子模型下C為真。然而，在Briggs的反事實條件句邏輯中，肯定前件式（Modus ponens）失效，并且對反事實條件句的前件進行邏輯等價命題的替換也并不總是保持語句的真值。這表明因果模型在反事實條件句的處理上仍有進步空間。王文方教授指出，近來也有用因果模型給出指示條件句語義學的嘗試。盡管存在各式問題，將因果模型應(yīng)用于處理哲學問題仍然具有巨大的啟發(fā)意義。

隨后王文方教授討論了第二個話題——哲學本體論在數(shù)據(jù)科學與AI領(lǐng)域中的應(yīng)用。

自本世紀初以來，數(shù)據(jù)科學面臨如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫之間自動化存取與數(shù)據(jù)交流的難題。由于數(shù)據(jù)庫的建構(gòu)使用了不同的術(shù)語和格式、甚至基于不同的編碼和存儲技術(shù)，數(shù)據(jù)庫各有其特性（idiosyncrasy），這阻礙了數(shù)據(jù)庫之間對彼此數(shù)據(jù)的提取和理解；即使同一領(lǐng)域內(nèi)實現(xiàn)了術(shù)語及格式的統(tǒng)一，跨領(lǐng)域交流仍將面對這一問題，尤其當不同領(lǐng)域?qū)τ谑澜绲目捶ù嬖诓町?、對于相同術(shù)語擁有不同定義時就會導(dǎo)致誤解。此外由于不精確的思維而導(dǎo)致的邏輯和語言使用的錯誤（例如不一致、模糊、循環(huán)定義、使用與提及的混淆等）以及計算機本身無法辨識模糊的或不一致的數(shù)據(jù)，都是數(shù)據(jù)科學需要克服的問題。這就要求哲學為數(shù)據(jù)庫建構(gòu)提供一個基礎(chǔ)的本體論，從而在這個更大的、哲學本體論的架構(gòu)下融合各式各樣的數(shù)據(jù)庫。

“本體論”（ontology）這一術(shù)語在計算機與信息科學中指稱一個標準化的表征框架，它提供了一套協(xié)調(diào)一致的術(shù)語來描述跨領(lǐng)域、跨社群的數(shù)據(jù)和信息，并進一步提供了一套更為廣泛和基礎(chǔ)的范疇類型，以及一套公理化系統(tǒng)來說明不同范疇之間的關(guān)系以及范疇類型如何被規(guī)制。當不同的數(shù)據(jù)庫分享了同一個本體論之后，數(shù)據(jù)之間的交流將成為可能。王文方教授介紹了以Barry Smith為代表的哲學家在本體論應(yīng)用方面的工作。建立formal ontology的基本構(gòu)想是，借助哲學家在本體論方面的研究，將網(wǎng)路世界的所有data都有序組織起來，使AI不必透過人類的操作就能自動使用不同數(shù)據(jù)庫的資料。當今全球范圍內(nèi)最重要的兩個formal ontology分別是Basic Formal Ontology和DOLCE。前者最早面向生物學基因研究數(shù)據(jù)庫，隨后擴展向更多具體科學領(lǐng)域，該系統(tǒng)主要采取描述邏輯系統(tǒng)（descriptive logic），迄今全球范圍內(nèi)有250個以上的大型數(shù)據(jù)庫采取了這一本體論體系。后者主要面向文學語言學領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫，主要采取初階邏輯系統(tǒng)。

對于本體論的另一個需求則來自于自然語言處理（NLP）的困境。僅僅依靠邏輯工具無法滿足AI對于知識表征的需求，這就要求本體論的參與，從而將邏輯學、本體論與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（dNNs）相結(jié)合。Jobst Landgrebe與Barry Smith（2019）為該機制的實現(xiàn)路徑提供了一種表述：首先，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入進行糾錯和句法標記與分析，從而形成文本，進而將文本自動翻譯為高階內(nèi)涵式語言，再進而自動生成語義上近似的初階語言，并根據(jù)應(yīng)用論域而選擇初階語言語句的邏輯后承。在這一過程中，從文本轉(zhuǎn)換為高階內(nèi)涵式語言再進一步生成初階語言都依賴于對世界的知識，這就需要本體論的參與。

通過梳理本體論在數(shù)據(jù)科學和AI領(lǐng)域中的應(yīng)用，王文方教授指出，哲學家不應(yīng)當以一種高高在上的監(jiān)視者姿態(tài)喋喋不休地爭執(zhí)于所謂強人工智能的問題，而應(yīng)當以更加務(wù)實的態(tài)度與人工智能專家合作，參與到一種哲學驅(qū)動的、情境-任務(wù)導(dǎo)向的AI技術(shù)的研究之中。

在講座最后，王文方教授以AI對當代哲學的影響作為總結(jié)。邏輯在AI上的應(yīng)用促成了AI對邏輯學的回饋，例如非單調(diào)邏輯（non-monotonic logic）與常識推理邏輯成為邏輯學家的關(guān)注對象。部分的哲學家則已經(jīng)開始使用計算機軟件或計算機模型來處理哲學問題，因而促成了計算性哲學（computational philosophy）的誕生。這表明，哲學家不但試圖影響AI，AI對當代哲學思考也同樣有影響力。最后，王文方教授再次向南京大學當代智能哲學與人類未來研究中心的成立表示了祝賀與贊賞，并期待中心能夠推動哲學展開跨領(lǐng)域平等務(wù)實合作，在前沿問題研究中取得好成績。

在隨后的交流環(huán)節(jié)，山西大學哲學社會學學院江怡教授、南京大學哲學系張建軍教授與王文方教授展開了討論。

江怡教授對哲學工作與科學工作之間的關(guān)系提出了自己的看法，哲學不僅僅在技術(shù)上為科學提供某些解決問題的路徑，而且可以在元層面為科學提供反思：當科學致力于具體問題時，哲學則對這些問題何以如此進行思考。此外江怡教授提到，對于如何理解“causation”，除了從“因-果關(guān)系”的角度，或許還可以從“理由”（reason）的角度：為某事態(tài)提供一個解釋性的“理由”（reason），盡管它可能不是嚴格的“cause of something”，卻能夠幫助理解該事態(tài)。

張建軍教授指出，Briggs因果模型進路的反事實條件句邏輯中Modus ponens以及等價置換的“失效”是不成立的。此外，張建軍教授強調(diào)了在哲學與AI交會中邏輯學本身獨特的中介作用。

王文方教授回應(yīng)指出，20世紀以來哲學家們對于因果性的理解的確存在態(tài)度上的差異，例如David Lewis傾向于以還原的方式分析“因果”的概念，他用反事實條件句來解釋因果，又將反事實條件句還原為非模態(tài)語言，即考慮用一種非模態(tài)性的語言來還原“因果”這種模態(tài)性的概念。但是以Judea Pearl為代表的哲學家在因果模型的方法下直接將“因-果關(guān)系”作為最初始的設(shè)定，他們并不關(guān)心還原的問題。至于可否從“解釋”的角度理解因果關(guān)系，王文方教授認為，對于哲學家和科學家而言，探討因果其實就是一種解釋，即解釋為什么某事態(tài)會發(fā)生。但是對于“解釋”而言，并不只存在因果解釋（causal explanation）這一種方式；王文方教授指出，Kit Fine等人近來的工作致力于討論不同于因果解釋的形而上學解釋（metaphysical explanation），在這種解釋關(guān)系下，事態(tài)之間并不是由某種因果機制相聯(lián)結(jié)，而是通過某種ontological ground。他提示大家可以關(guān)注“grounding”這一話題。隨后王文方教授還就反事實條件句不同進路的比較、哲學的務(wù)實態(tài)度等問題與講座聽眾進行了交流。

最后，講座主持人頓新國教授做總結(jié)陳詞并介紹了南京大學當代智能哲學與人類未來研究中心的成立宗旨與跨領(lǐng)域合作情況。

據(jù)悉，本次講座為南京大學當代智能哲學與人類未來研究中心的第一場公開講座。南京大學當代智能哲學與人類未來研究中心（Institute for Contemporary Philosophy of Intelligence & Future of Humanity，ICPI&FH）是南京大學2020年成立的一個跨學科綜合性研究機構(gòu)，中心主要研究人員來自南京大學哲學系、社會學院、政府管理學院、計算機科學與技術(shù)系、人工智能學院。中心的主要研究領(lǐng)域為因果關(guān)系的邏輯與哲學研究、意識的哲學研究、人工智能倫理、人工智能治理等。

撰稿：劉雨軒

審校：頓新國

編輯：王振襲