普遍語言與人工智能?
——萊布尼茨的語言觀探析

劉 輝

（黑龍江大學(xué)，哈爾濱150080）

提 要：1710 年，萊布尼茨在《神正論》中提出建立一種普遍語言的設(shè)想，由此引發(fā)以弗雷格為代表的分析哲學(xué)家創(chuàng)造人工語言的熱潮。 萊布尼茨希望建立一種全人類可以通用的高度符號化的語言，以期依托數(shù)理邏輯來解決世界和認(rèn)識的問題，被視為是現(xiàn)代人工智能的雛形。 本文從萊布尼茨與洛克的對話入手，探討萊布尼茨的普遍語言觀與數(shù)理邏輯思想，以期從中挖掘其思想中對人工智能發(fā)展的有益成分，從語言的角度探討萊布尼茨語言思想對當(dāng)今人工智能發(fā)展的影響。

1 引言

17 世紀(jì)，西方哲學(xué)爆發(fā)經(jīng)驗論與唯理論的大爭論，先是培根（F. Bacon）提出認(rèn)識起源于經(jīng)驗的原則；繼而笛卡爾（R. Descartes）創(chuàng)立唯理論，并提出天賦觀念的學(xué)說，迅速遭到霍布斯（T.Hobbes）等的反駁。 17 世紀(jì)末，經(jīng)驗論的代表人物洛克（J. Locke）發(fā)表兩卷本的《人類理智論》（Essay Concerning Human Understanding）。 他在書中詳盡地批駁笛卡爾的天賦觀念說，并系統(tǒng)地論證經(jīng)驗論的原則；緊接著，萊布尼茨（G. W.Leibniz）又站在維護天賦觀念說的立場，以柏拉圖（Plato）對話錄的形式，與《人類理智論》逐章逐節(jié)逐段進行針鋒相對的辯駁和多方面的討論。 作為近代德國哲學(xué)的引路人，萊布尼茨對數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、倫理學(xué)和神學(xué)等領(lǐng)域都有深入的研究。 他對語言的思考及其對普遍語言的構(gòu)想更是啟發(fā)了弗雷格（G. Frege）等人對構(gòu)建形式語言的思考。 本文從萊布尼茨與洛克的論辯入手，探討萊布尼茨的普遍語言觀與數(shù)理邏輯思想，以期從中挖掘其思想中對人工智能發(fā)展的有益成分，從語言的角度探討萊布尼茨語言思想對當(dāng)今人工智能發(fā)展的影響。

2 與洛克的對話

1690 年，洛克的《人類理智論》出版，萊布尼茨很快發(fā)表相應(yīng)的批評短文。 但洛克表示出對這些言論的輕蔑態(tài)度，認(rèn)為根本不值一駁。 但是值得一提的是，盡管萊布尼茨對洛克的言論持明確的批判態(tài)度，但是他同時堅稱自己和洛克的思想分歧不是不可調(diào)和的，甚至對《人類理智論》給出很高的評價。 萊布尼茨指出，“《人類理智論》是由一位非常杰出的英國人寫的，它是我們時代最好、最受尊敬的著作之一，所以我做了筆記，長期以來一直關(guān)注此書涉及的相同問題”（葉秀山 王樹人2004：159）。

2.1 對經(jīng)驗決定論的否定

如果靈魂的本來狀態(tài)為空，類似于一塊白板，那么這塊白板上書寫的一切是否來自于感覺經(jīng)驗。 萊布尼茨認(rèn)為，“雖然感覺是我們實際獲取知識所必須的，但是它絕不意味著已經(jīng)足以提供我們?nèi)康闹R”（Leibniz 1898：362）。 感覺只能提供例子，進而形成個別的真理，無論例子的數(shù)量多么多，都不能夠證明一個真理的普遍性。 比如，我們看到一只天鵝是白色的，又看到一只天鵝是白色的，最后我們看到成千上萬的天鵝都是白色的，但是，我們?nèi)匀徊荒軘嘌运械奶禊Z都是白色的。 因為我們看到的天鵝，只能提供給我們個人的真理，不具有普遍性。 我們沒有看到黑色的天鵝，并不代表黑色的天鵝并不存在，只是在我們的經(jīng)驗之外而已。 由此可見，經(jīng)驗的不可靠性，這使得經(jīng)驗只能成為提供知識的主要方式，而不能成為全部知識的來源。 萊布尼茨甚至將這一點視為人類和動物的根本區(qū)別：“單純的感覺屬于動物性的東西，動物局限于經(jīng)驗，只能記住例子；人有理性。最聰明的人不相信經(jīng)驗，而是盡可能多地嘗試，以找到例外”（葉秀山 王樹人2004：160）。 同時，萊布尼茨認(rèn)為，洛克本人也承認(rèn)，有些觀念不來自感覺，而來自反省，也就是天生的觀念。

2.2 對洛克語言觀的肯定

在《人類理智新論》第三卷的開篇，萊布尼茨就對洛克的語言觀表示贊同：人類作為社會性動物天生就有與同類其他成員建立聯(lián)系的傾向，并有語言這種天賦能力來實現(xiàn)這種社會聯(lián)系（萊布尼茨1982：297）。 洛克認(rèn)為，語詞就是用于表征、闡明觀念的，進而實現(xiàn)與其他成員建立聯(lián)系的功能。 萊布尼茨認(rèn)同洛克的這一觀點，并進一步認(rèn)為，語言同時也是人類思考、推理的工具，使人類的抽象思想得以記憶、保持。 他將人類的語言粗略地分為兩大類，一類是詞語的語言，例如印歐語系的語言，他認(rèn)為這類語言具有更多的理性和抽象的成分；另一類是聲調(diào)的語言，例如漢語，這類語言偏于具體、形象，具有藝術(shù)色彩（同上：291）。他認(rèn)為后者的層次更豐富，可以通過聲調(diào)和重音的方式來變化語詞，因此可以使用更少的詞匯來表達更多的意義。 同時，萊布尼茨雖然承認(rèn)語言符號的任意性，但他認(rèn)為語詞與觀念間的任意聯(lián)系也是以人類理性為基礎(chǔ)（李洪儒2018：3）。 也正是從人類理性出發(fā)，萊布尼茨注意到人類語言在理性層面上的共性，進而希望設(shè)計其著名的普遍語言來對人類思維形式化。 其中，語言層面的哲學(xué)思考對他后續(xù)的“萊布尼茨之夢”的基礎(chǔ)性作用的確是不容置疑的（霍永壽2012：6）。

3 普遍語言與數(shù)理邏輯

萊布尼茨被譽為“17 世紀(jì)的亞里士多德”，他開創(chuàng)了邏輯數(shù)學(xué)化的道路。 他將所有的推理歸于計算，認(rèn)為“我們要造成這樣的一個結(jié)果，使所有推理的錯誤都只成為計算的錯誤，這樣，當(dāng)爭論發(fā)生的時候，兩個哲學(xué)家同兩個數(shù)學(xué)家一樣，用不著辯論，只要把筆拿在手里，并且在算盤面前坐下，兩個人面面相覷地說：讓我們來計算一下吧！”（肖爾茲1977：54） 他意識到，要達到此目標(biāo)，必須做兩件事情：一是構(gòu)造“通用語言”，另一個是構(gòu)造理性演算（陳波2014：5）。

3.1 萊布尼茨的設(shè)想

1710 年，萊布尼茨在《神正論》中提出建立一種普遍語言的設(shè)想，“這種語言是一種用來代替自然語言的人工語言，它通過字母和符號進行邏輯分析與綜合，把一般邏輯推理的規(guī)則改變?yōu)檠菟阋?guī)則，以便更精確更敏捷地進行推理”（萊布尼茨1985：8）。 他將這種語言稱為“人類思想的字母表”（alphabet of human thought），認(rèn)為在這種語言中，一切理性真理都會被還原為一種演算。 當(dāng)時，歐洲的各門學(xué)科發(fā)展迅速，尤其是數(shù)學(xué)和力學(xué)等學(xué)科的發(fā)展更是突飛猛進。 萊布尼茨認(rèn)為，盡管各學(xué)科目前發(fā)展趨勢很好，但是各門學(xué)科的之間相互獨立，缺乏交流。 他將造成這一現(xiàn)象的原因歸為各學(xué)科獨立的語言形式。 萊布尼茨認(rèn)為，為使各門學(xué)科更好的發(fā)展，應(yīng)該通過統(tǒng)一科學(xué)語言的方式來統(tǒng)一科學(xué)，為各門學(xué)科建立統(tǒng)一的表達方式，為認(rèn)識世界建立統(tǒng)一的表達方式。 基于此，萊布尼茨開始對構(gòu)建普遍語言和數(shù)理邏輯的思考。 在萊布尼茨之前，哲學(xué)史上也有一些哲學(xué)家提出過類似的思想，不過每個人的切入點都不同。 萊蒙德·盧里提出過概念組合術(shù)的思想，嘗試通過基本概念的組合來建立所有可能想象的命題體系。 笛卡爾曾經(jīng)希望通過將數(shù)學(xué)方法應(yīng)用于哲學(xué)的所有領(lǐng)域來建構(gòu)“普遍數(shù)學(xué)”。 霍布斯認(rèn)為邏輯學(xué)研究的名詞、名稱和三段論的推理，在本質(zhì)上也是一種運算。 而萊布尼茨則是受到漢語的啟發(fā)，認(rèn)為中國的表意文字與文字符號表現(xiàn)的內(nèi)容之間有內(nèi)在的關(guān)系，進而提出自己有關(guān)普遍語言的設(shè)想（周禎祥 周晟2009：29）。

萊布尼茨認(rèn)為，普遍語言應(yīng)該具有以下3 個特點：第一，符號與人頭腦中的概念，也就是符號的意義，應(yīng)一一對應(yīng)；第二，如果人頭腦中的概念可分解，那么符號也可以分解；第三，如果人頭腦中的概念1 與概念2 有前件與后件的關(guān)系，那么概念1 的符號與概念2 的符號有統(tǒng)一的關(guān)系（肖爾茲1977：31）。 萊布尼茨認(rèn)為，建構(gòu)普遍語言的首要任務(wù)是建構(gòu)一套與思考之物有一一對應(yīng)關(guān)系的詞匯表，其次是提出模仿現(xiàn)實中人們的思維過程的推理規(guī)則。 他希望能夠采用類似算術(shù)一樣的符號來歸納所有的思想，用這種語言在所有學(xué)科中都完成類似于算術(shù)一樣的計算。 “倘若我們能找到一些字或符號適宜于表述我們的全部思想，像算術(shù)表明數(shù)字或幾何學(xué)的分析表明線那樣明確和正確的話，我們就能在一切科目中，在它們符合推理的范圍內(nèi)，完成像在算數(shù)和幾何學(xué)中所完成的東西。”（弗雷格2006：23） 這就為弗雷格等后世哲學(xué)家對日常語言的批判以及對人工語言的建構(gòu)奠定主要基礎(chǔ)。 弗雷格直接從萊布尼茨那里得到啟發(fā)，在現(xiàn)有符號的基礎(chǔ)上增加一種新的符號，且這種新符號處于中心位置，與所有其他符號鄰接。 以此補充現(xiàn)有形式語言的不足，進而創(chuàng)建他自己的概念文字。

3.2 數(shù)理邏輯的影響

萊布尼茨認(rèn)為，符號、世界和邏輯3 者是統(tǒng)一的，世界的面貌可以通過計算得出。 關(guān)于符號的科學(xué)應(yīng)該既能形成符號又能對符號進行排列組合，使得這些符號能夠表達一些思想，或者說使得它們之間具有和這些思想之間的關(guān)系等同的關(guān)系。 表達式是一些符號的組合，這些符號能表現(xiàn)事物。 如果被標(biāo)識的那個事物的觀念是由一些事物的一些觀念組成的，那么那個事物的表達式也是由這些事物的符號組成的。 萊布尼茨認(rèn)為，詞表達人對觀念的理解，語法則表示觀念之間的關(guān)系，這就是邏輯。

羅素（B. Russell）認(rèn)為，萊布尼茨的哲學(xué)主要就是邏輯學(xué)。 盡管萊布尼茨并未專門、系統(tǒng)地闡述他的邏輯學(xué)，但其在《論普遍語言》和《理性演算的基礎(chǔ)》等論文中論述邏輯學(xué)的相關(guān)問題。 在此基礎(chǔ)上，弗雷格、羅素與懷德海等創(chuàng)建命題演算與謂詞演算，數(shù)理邏輯由此正式發(fā)展成一門備受關(guān)注的新興學(xué)科。 萊布尼茨建立的數(shù)理邏輯既是對古典形式邏輯思想的繼承，也是現(xiàn)代邏輯發(fā)展的起點，可以說，他的數(shù)理邏輯思想是從古典邏輯到現(xiàn)代邏輯的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點（徐華2017：46）。 自萊布尼茨提出建立實現(xiàn)思維演算的普遍語言的設(shè)想起，數(shù)理邏輯進入高速發(fā)展時期。 第一階段是從布爾（G. Boole）的邏輯代數(shù)到德摩根（A. DeMor?gan）的關(guān)系邏輯，第二階段是弗雷格在《概念文字》（Concept Notation， 1879）中建立量詞理論和在《算 術(shù) 基 礎(chǔ)》 （The Foundations of Arithmetic，1884）中建立的命題邏輯和一階謂詞邏輯，第三階段是羅素在《數(shù)學(xué)的原則》（The Principles of Mathematics， 1903）中提出的類型論，以及在與懷特海合著的《數(shù)學(xué)原理》（Principia Mathematica，1910-1913）中論述的邏輯類型論。 直到1928 年希爾伯特和阿克曼證明一階謂詞演算的一致性、1930 年哥德爾證明一階謂詞演算的完全性時，萊布尼茨的理想才算部分地實現(xiàn)，數(shù)理邏輯才算真正創(chuàng)立（陳波2013：2）。 除此之外，萊布尼茨的數(shù)理邏輯思想也為當(dāng)今人工智能的發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。

4 普遍語言對人工智能的啟示

萊布尼茨認(rèn)為，“就一種更廣的意義來說，語言的歷史也就是一般的人類心靈發(fā)展的歷史”（萊布尼茨1982：301）。 “語言是人類心靈最好的鏡子，而對于語詞意義的一種精確分析，將會比任何其他事情都更好地使人認(rèn)識理智的活動”（同上：383）。 萊布尼茨認(rèn)為世界是數(shù)理邏輯的，一切都可以被符號化（徐華2017：41）。 這種思想在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域影響廣泛，得到普遍認(rèn)同。在德國舉行的“紀(jì)念萊布尼茨逝世三百周年”大會上，有關(guān)萊布尼茨的數(shù)理邏輯思想與人工智能關(guān)系的討論成為一個熱點話題。

人工智能的根基源于對“普遍語言”的追求，無論其內(nèi)核，還是目標(biāo)，都與語言密切相關(guān)。 語言的意義問題是多年來語言哲學(xué)家和語言學(xué)家關(guān)注的核心問題。 鑒于意義的復(fù)雜性，完全確定任何一種語言中詞匯的語義都是懸而未決的難題。 因而，人工智能語義難題的出現(xiàn)也就具有其必然性。在塞爾（J. Searle）看來，機器是無法使用語言的，因為它不具有理解能力與意向性（intentionality）能力，只有純形式的符號操作而沒有真正的言語行為（徐愚2016：97）。 作為理性主義的代表人物，萊布尼茨認(rèn)為事物的邏輯，即科學(xué)的結(jié)構(gòu)所依賴的各種物質(zhì)概念和關(guān)系的邏輯，是與數(shù)理邏輯分不開的。 符號不是思想的偶然外殼，而是它的必然媒介物，更是一種工具，能夠使思想內(nèi)容通過它發(fā)展并規(guī)定自身。 這一思想直接促進現(xiàn)代計算機雛形的誕生，同時也為如何讓機器“聽懂人類的語言”指明方向，因此人工智能也被稱為“萊布尼茨之夢”（黃炎孫2014：9）。

以萊布尼茨為首的哲學(xué)家們對普遍語言的追求是建立在厭棄自然語言的基礎(chǔ)上，這一點使得建立普遍語言的思想在很長一段時間內(nèi)被誤認(rèn)為是為了取代自然語言。 盡管以前期維特根斯坦（L. Wittgenstein）為代表的分析哲學(xué)家認(rèn)為自然語言存在種種不足，遮蔽我們的思想，帶來很多哲學(xué)問題，但是也沒有要取代自然語言（劉輝2009：35）。 事實上，萊布尼茨等哲學(xué)家希望建立普遍語言的目的是在于避免歧義，希望符號與意義的對應(yīng)關(guān)系是唯一而絕對的。 這樣我們在探討科學(xué)問題的時候就可以不受交際工具——語言的影響。 恰恰是這種努力為人工智能和人機對話的形成提供理論支撐。

自1956 年約翰·麥卡錫（John McCarthy）在“達特茅斯會議”上第一次提出人工智能的概念以來，人工智能作為一個新興的研究領(lǐng)域開始長達半個多世紀(jì)的蓬勃發(fā)展（徐愚2016：2）。 隨著研究的不斷深入，人工智能研究面臨的困境逐漸顯現(xiàn)出來，進入發(fā)展的瓶頸期。 簡單來說，人工智能面臨的問題主要來自兩方面：一方面是人工智能算法和計算機運算能力的限制，一方面是哲學(xué)對心靈和智能等基礎(chǔ)概念的混沌狀態(tài)。 其中，哲學(xué)家們最關(guān)注的是人工智能的語義困境。 符號及其語義實現(xiàn)已經(jīng)成為限制人工智能理論及其研究的難題（同上：6），但我們可以從萊布尼茨的思想中得到一些啟示。

人工智能是否可能具有處理語義的能力？ 我們認(rèn)為，萊布尼茨有關(guān)普遍語言的思想間接回答了這個問題。 人工智能的發(fā)展終究無法擺脫人的因素，是人“教會”人工智能各種本領(lǐng)。 因此，可以換一個角度思考這個問題。 人工智能能否具有語義的能力事實上取決于人類對語義的形式化程度。 如果我們能將自然語義形式化到萊布尼茨設(shè)想的符號與意義一一對應(yīng)的程度，人工智能當(dāng)然能具有處理語義的能力。 也就是說，問題不是人工智能是否能具有處理語義的能力，而是語言學(xué)家能否清晰地將自然語言語義的每個義素形式化。 自然語言語義形式化的程度才是決定人工智能發(fā)展高度的瓶頸。

自然語言語義的復(fù)雜性使得其形式化之路異常艱辛。 主觀意義的不確定性及其與人的意向性之間的密切聯(lián)系使得自然語言的邏輯分析面臨諸多挑戰(zhàn)（孫穎2016：45）。 以萊布尼茨創(chuàng)立的數(shù)理邏輯為基礎(chǔ)的現(xiàn)代邏輯研究不僅在創(chuàng)立普遍語言方面表現(xiàn)突出，同時也為自然語言的邏輯分析提供路徑。 克里普克（S.Kripke）以模態(tài)邏輯為基礎(chǔ)創(chuàng)立的可能世界語義學(xué)為自然語言的語義分析以及人工智能的底層語言編碼提供設(shè)計框架。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言處理與計算機學(xué)習(xí)能力研究都須要依托高度形式化的普遍語言或是自然語言的語義分析。 萊布尼茨的主要訴求是將人使用的自然語言轉(zhuǎn)換為哲學(xué)分析使用的普遍語言，而這種普遍語言恰恰可以為當(dāng)今的計算機使用，為人工智能服務(wù)，使得計算機能夠?qū)⒆匀徽Z言轉(zhuǎn)化為普通語言，再將普通語言轉(zhuǎn)化為自然語言，以實現(xiàn)“人機對話”。 因此，人工智能的發(fā)展須要以語言學(xué)的研究為基礎(chǔ)。 普遍語言是人和計算機的交際工具。

5 結(jié)束語

對于萊布尼茨在哲學(xué)史上的重要性，海涅曾經(jīng)這樣說到，“正是萊布尼茨把德國人引上哲學(xué)思維的道路”（俞吾金等2009：10）。 這個評價充分肯定萊布尼茨作為德國哲學(xué)領(lǐng)航人的地位。 自他開始，德國哲學(xué)被喚醒，康德（I. Kant）等后世大哲們都不同程度上受到萊布尼茨思想的啟示。羅素甚至認(rèn)為德國哲學(xué)苦澀的文風(fēng)也遺傳自萊布尼茨，是他把德國哲學(xué)“弄得迂腐而干燥無味”（羅素1981：123）。 然而，“無趣”的萊布尼茨的人工智能夢想?yún)s使得現(xiàn)代人的生活豐富多彩。 比爾·蓋茨曾經(jīng)說過，自然語言理解是人工智能皇冠上的明珠。 語言智能才是人工智能的最高階段。 希望通過深入挖掘萊布尼茨的思想可以更好地為自然語言處理提供幫助，以便為推動人工智能的發(fā)展貢獻語言學(xué)的力量。