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   摘要:框架問題的核心命意乃是:在對智能體的行動進(jìn)行表征之時，如何能夠在有效地表征出行動的效果之時，避免對于其非效果的表征?對于符號主義路數(shù)的人工智能研究來說，框架問題的確非常棘手，因為它的存在使得對于行動的知識刻畫必須引入大量的框架公理，并由此使得系統(tǒng)的計算負(fù)荷劇增。從歷史上看，人工智能界賴以解決這個問題的基本路徑主要有兩條。第一條是訴諸于“關(guān)于慣性的常識律”或缺省邏輯，即在行動表征中預(yù)設(shè):沒有被表征式牽涉到的“世界其余部分”都將保持慣性。
　　另一條路徑則采納了海耶斯的“素樸物理學(xué)”表征方案，即試圖把日常物理學(xué)知識全部用謂詞邏輯公理化，讓系統(tǒng)自動推算出哪些動作會導(dǎo)致哪些結(jié)果。本文將論證，這兩條道路其實都走不通。在此基礎(chǔ)上，本文將從維特根斯坦的《論確定性》中尋找靈感，建立一個關(guān)于信念網(wǎng)動力學(xué)模型—在這個模型中，某些知識節(jié)點的激發(fā)只會導(dǎo)致某些與之毗鄰的節(jié)點的激發(fā)，因此，對于特定問題求解路徑的表征，就能夠避免對于一個更大范圍內(nèi)的知識網(wǎng)絡(luò)的牽涉�？蚣軉栴}也有望借助于這個模型得到解決。最后，我將利用，’j卜公理推演系統(tǒng)”(NARS )為這個模型提供一種盡量逼真的工程學(xué)模擬。
　　關(guān)鍵詞:框架問題:關(guān)于慣性的常識律;素樸物理學(xué);缺省邏輯;維特根斯坦:非公理推演系統(tǒng)
   對于人工智能(AI)的知識表征工作來說，如何對智能體(agent)的動態(tài)“行動”(action)加以刻畫，乃是一個大問題。在Al中，一個“行動”就是指系統(tǒng)對環(huán)境所要施加的一個動作，而對于它的實施，顯然是為了帶來系統(tǒng)所希望發(fā)生的某種環(huán)境變化。不難想見，對于任何一個智能體來說，它都需要預(yù)見到維特根斯坦哲學(xué)視野中的人工智能問題”的資助。致謝:感謝美國天普大學(xué)(Temple University)計算機和信息科學(xué)系王培副教授在本文撰寫過程中對于筆者的大量指導(dǎo)。
　　邏輯學(xué)研究的行動會帶來怎樣的“效果”( effect)，否則，它就不可能有計劃地通過改變環(huán)境來達(dá)到自身的目的。于是，Al科學(xué)家就必須在設(shè)計智能系統(tǒng)時，設(shè)法表征出這種變化，以確定動作本身的效果。從邏輯角度看，一個行動式，就可以被表達(dá)為一個條件式的前件，而其效果，則可以被表達(dá)為該條件式的后件。因此，從表面上看來，對于“行動一效果”關(guān)系的刻畫，傳統(tǒng)的命題邏輯系統(tǒng)就己足用。但更為仔細(xì)的考慮將向我們揭示:事情本身絕沒有這么簡單。
　　很顯然，一個行動的效果，無疑就對應(yīng)著世界中將會被該行動改變的那部分，而不會牽涉到世界中不會被改變的那部分。比如說，我打開電腦的“重啟”鍵固然會導(dǎo)致電腦重啟(這當(dāng)然是在一定的環(huán)境條件下)，但一般而言，卻不會導(dǎo)致人民幣對歐元匯率的變化(在這里請讀者暫且不要考慮什么“蝴蝶效應(yīng)”)。在常識看來，“按‘重啟’鍵不會引起人民幣對歐元匯率的變化”是一句不必說出的廢話，換言之，誰要是在日常生活中將其說出，肯定會引發(fā)聽眾的嘲笑。但是對于以符號Al進(jìn)路為基本技術(shù)依托的程序員來說，他們卻似乎不得不表征出這些“廢話”。下面就是一個更富技術(shù)色彩的示例。
　　假設(shè)程序員要設(shè)計一個機械手的程序，使得其能夠抓舉環(huán)境中的積木。而“抓起”，就是程序員需要刻畫的那個關(guān)鍵動作。在“流演算”語言(詳后)的幫助下，程序員可以這樣刻畫:如果(在環(huán)境。中)機械手處在對象x之上，并且手本身是空閑的，而對象x又是一塊積木(在環(huán)境s中)，且對象x處在另一對象y之上(在環(huán)境s中)—那么，對于這個環(huán)境，實施動作“抓起”就會導(dǎo)致:手抓住了x，并且手在y之上(由此產(chǎn)生的新環(huán)境就是GRASP[s]) e其形式刻畫如下:之所以要引入“環(huán)境"這個變量，乃是為了在我們的知識表征工作中引入“歷時性”的因素。也就是說，由于環(huán)境一直在時間中經(jīng)歷變化〔無論是環(huán)境自己產(chǎn)生的變化，還是主體所導(dǎo)致的變化」，我們就必須為被刻畫的每一個命題做出環(huán)境標(biāo)記，否則我們就難免會犯下“刻舟求劍”的錯誤。進(jìn)而言之，在對于動作的刻畫中，除非一個命題被這樣的環(huán)境標(biāo)記所標(biāo)記，否則它就談不上真假。這樣的一個真值因環(huán)境而異的命題，在技術(shù)上就叫“流”[fluent]，而對諸“流，，的演算，就叫“流演算"[fluent calculus]。這個想法徐英瑾一個維特根斯坦主義者眼中的框架問題最早是由麥卡錫提出的。)這種刻畫到底有什么問題呢?其問題是，相關(guān)的效果式(手抓起積木)之所以能夠從行動式(手去抓積木)中引出，還必須預(yù)設(shè)其它的一些前提。明言這些前提雖然對人類行動者來說是不必要的，但是對于必須嚴(yán)格按照明確規(guī)則行事的AI系統(tǒng)來說，卻無法避免。這些前提包括:
　　1.如果手在原來的語境中抓起的東西是積木，那么在抓起它之后，它肯定還是積木。
　　2.如果手在原來的語境中抓起了積木，那么抓起它這個動作，不會改變積木的顏色。
　　3.如果手在原來的語境中抓起了積木，那么抓起它這個動作，不會改變積木的形狀。
　　4.如果手在原來的語境中抓起了積木，那么抓起它這個動作，不會改變積木的大小。
　　5.如果手在原來的語境中抓起了積木，那么抓起它這個動作，不會改變原來墊在積木下的物體的顏色。
　　這些預(yù)設(shè)的基本形式特征是:它們告訴了我們，當(dāng)一個行動在世界中發(fā)生之后，世界中哪些事情不會發(fā)生變化。換言之，這些預(yù)設(shè)為我們勾勒了一個行動得以在其中發(fā)生的那個不變的框架(frame)。這些預(yù)設(shè)本身，則叫作“框架公理”(frame axioms)。但麻煩的是，由于這個框架所牽涉到的信息量過于龐大，對于它的表征往往會導(dǎo)致系統(tǒng)的運算負(fù)擔(dān)過大，并無法完成實時任務(wù)。于是，這就導(dǎo)出了所謂的“框架問題”(the Frame Problem)框架問題:表征一個行動所導(dǎo)致的效果之時，如何避免去表征環(huán)境中不會因這個行動而發(fā)生的諸事件呢?
　　在詳細(xì)討論Al學(xué)界對于“框架問題”的種種解決嘗試之前，我們先來澄清對于這個問題的幾種可能的誤解。
　　誤解一:“框架問題”等價于“相關(guān)性問題”“相關(guān)性問題”(relevance problem)是指:如何使得系統(tǒng)在處理一個問題的時候，有能力確定哪些信息和問題求解相關(guān)，哪些不相關(guān)?很顯然，“框架問題”實際上就是“相關(guān)性問題”的一個子集，因為在前一個問題境遇中，我們所不試圖表征出的那些世界中不變的狀況，其實就是和當(dāng)下的問題求解無關(guān)的信息。然而，世界上有不少“相關(guān)性問題”未必就是“框架問題”。請試想這樣一個情況:
　　邏輯學(xué)研究瑪麗蓮·夢露被人謀殺了，而偵探則負(fù)責(zé)找到真兇。有鑒于偵探所面臨的信息乃是海量的，他就必須確定:其中又有哪些和破案相關(guān)，哪些不相關(guān)。但按照計算機科學(xué)的行話來說，這個問題是“啟發(fā)式搜索”(heuristic search)所討論的題目，而不是“知識表征”的題目。前一類問題的實質(zhì)是:在我們?nèi)祟愔黧w還不知道解決問題的著手點的情況下，如何讓智能系統(tǒng)自動搜索出最有希望的求解線索?而后一類問題的實質(zhì)是:在我們?nèi)祟愔黧w已經(jīng)對問題求解的表征框架有緘默領(lǐng)悟的前提下，如何讓智能系統(tǒng)能夠和人類分享這些領(lǐng)悟?或說得再簡潔一些，前一類問題，關(guān)心的是如何從蕪雜的信息中規(guī)整出新的知識路徑，而后一類問題，處理的是如何公正對待我們已有的知識。很顯然，“框架問題”只能出現(xiàn)于“知識表征問題”和“相關(guān)性問題”的交集處，因此它肯定無法涵蓋“啟發(fā)式搜索問題”和“相關(guān)性問題”的交集。
　　誤解二:“框架問題”等價于“資質(zhì)問題”“資質(zhì)問題”(qualification problem)指的是:如果我們要對一個行動加以定義的話，我們?nèi)绾慰赡軐⑹沟闷?ldquo;有資格”發(fā)生的所有條件(其數(shù)量無疑是驚人的)加以表征?麥卡錫()曾經(jīng)用一個很鮮明的例子來對該問題進(jìn)行說明。
　　比如，若要完成“坐小舟渡河”這個動作，我們就得確保下面這些前提條件能夠被滿足:
　　1.小船的水密性足夠好;2.小船有船槳，且船槳質(zhì)量足夠好;3.劃槳手技能足夠好，力氣足夠大;4.水流不是特別湍急;5.船只的載重未超過船只的設(shè)計上限;6.……很顯然，即使在日常生活中，我們也很難明晰地羅列出能夠使得相關(guān)行動得以發(fā)生的所有條件，逞論人工系統(tǒng)。但話反過來說，如果基于邏輯的傳統(tǒng)AI系統(tǒng)無法羅列出這些前提條件的話，那么它也就無法了解，相關(guān)的動作到底是否會發(fā)生(因為形式邏輯本身無法告訴系統(tǒng)，哪些信息對于渡河來說具有關(guān)鍵意義—于是程序員只能夠?qū)⑺星疤嵝畔⒍急碚鞒鰜?。這就使得程序員就陷入了兩難:在系統(tǒng)中不表征這些前提信息固然不成，，但一一表征之，則肯定會導(dǎo)致系統(tǒng)運算負(fù)荷的急劇增加。
　　說到這一步，“資質(zhì)問題”和“框架問題”之間的“家族相似”關(guān)系似乎已經(jīng)很明顯了:二者都在一個廣泛的意義上牽涉到了(知識表征維度中的)“相關(guān)性問題”，而且二者都是我們在明述化人類日常直覺領(lǐng)悟的過程中所涌現(xiàn)的問徐英瑾一個維特根斯坦主義者眼中的框架問題題。這種相似性似乎也暗示了我們:這兩個問題或許有著同樣的源起，并有著類似的解決方案。然而，二者之間的區(qū)別依然不容忽視:
　　第一，“框架問題”關(guān)心的是如何簡約地表征一個行動所產(chǎn)生的后果，而“資質(zhì)問題”關(guān)心的是如何簡約地表征使得一個行動產(chǎn)生的前提;第二，“框架問題”始終是一個知識表征問題，而“資質(zhì)問題”則可以被轉(zhuǎn)化為一個“啟發(fā)式搜索問題”(在這一點上，它和“相似性問題”類似)。有意思的是，這種轉(zhuǎn)化本身就是由“資質(zhì)問題”的命名者麥卡錫給出的。他把該問題看成是一個預(yù)測問題，即:如果一個系統(tǒng)已經(jīng)知道了“小船的水密性足夠好”等信息，它是否能夠從這列信息中得到一個結(jié)論，即“可坐舟渡河”(這個問題的變形形式即:多少信息能夠使得系統(tǒng)足夠得出“可坐舟渡河”這個結(jié)論)?麥卡錫將這種從前提到結(jié)論的跳躍看成是“非單調(diào)推理”的一個實例，并發(fā)明了一種叫“限界邏輯”(circumscription)的技術(shù)工具來完成這種推理。很顯然，這種從“己知”到“未知”的跳躍并不是知識表征工作所要考慮的話題。
　　誤解三:“框架問題”只是一個純粹的技術(shù)問題。
　　關(guān)于框架問題的實質(zhì)，專業(yè)的AI人士和哲學(xué)家往往有不同的看法。隨著很多新的技術(shù)工具的出現(xiàn)，不少人認(rèn)為他們已經(jīng)能夠解決“框架問題”。其基本技術(shù)思路是:我們可以預(yù)設(shè):只有相關(guān)行動所直接針對的那個事物維度才會發(fā)生變化，而其余事項則都將保持不變。只要將這一點做成公理，系統(tǒng)就能夠避免對于那些不相關(guān)事項的表征(詳下節(jié))。但哲學(xué)家則要悲觀得多。在一些哲學(xué)家看來，這個解決方案實際上得預(yù)先把世界區(qū)分為各種維度，而這種區(qū)分本身其實就代表了一種形而上學(xué)立場。從這個角度看，框架問題的哲學(xué)向度是無法通過“奇技淫巧”而得到規(guī)避的。此外，“只有相關(guān)行動所直接針對的那個事物維度才會發(fā)生變化，而其余事項則都將保持不變”這一點本身的形而上學(xué)根據(jù)也值得懷疑，因為事物各維度之間的微妙聯(lián)系，很難使得其中一者變化的時候它者可以完全不變。
　　有意思的是，鑒于框架問題和更深刻的哲學(xué)問題的這些關(guān)聯(lián)，其在哲學(xué)界的影響已經(jīng)不亞于AI學(xué)界。丹尼特就曾指出，框架問題“是一個很深的認(rèn)識論問題，以前的哲學(xué)家雖對其有所觸及，但一直未認(rèn)真對待�，F(xiàn)在，它通過Al的新技術(shù)而被聚焦，而且還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未被解決”。而哲學(xué)家兼認(rèn)知科學(xué)家福多，則對框架問題更為重視。他認(rèn)為，這個問題不僅給Al學(xué)界制造了麻煩，甚至也給認(rèn)知科學(xué)家?guī)砹死_(尤其是那些假設(shè)“人類心智運作的實質(zhì)就是句法計算”的認(rèn)知科學(xué)家)。在被人問及“認(rèn)知科學(xué)目前所面臨的最嚴(yán)峻挑戰(zhàn)為何”之時，他憂心忡忡地表示:
　　邏輯學(xué)研究2011年“……首先是關(guān)于相關(guān)性的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。這個問題可以從各個角度來談，但總而言之，我們在處理問題求解時已經(jīng)遭遇到了它。甚至在我們面對知覺、類比信息、非精確信息，以及乍看上去和我們所正在研究的那類信息迥異的信息時，我們也會遭遇到該問題。所有的這些問題，在人工智能領(lǐng)域內(nèi)都被喚作為‘框架問題’。但我們不知道如何去解決它。而且，我們是否能夠得到一個關(guān)于相關(guān)性的句法學(xué)理論，也不太明朗。”正是由于框架問題所造成的麻煩，福多自己的心智模型就認(rèn)定人類心智構(gòu)架的核心處理器“在信息上是不可被封裝的”(informationally unencapsu-lated )，即不可被按部就班的句法形式系統(tǒng)所刻畫。而那些本來就對傳統(tǒng)符號AI進(jìn)路抱有明顯敵意的哲學(xué)家(如海德格爾派的哲學(xué)家德雷福斯)，則更傾向于利用框架問題來為自己的如下立場做辯護(hù):我們的日�；顒铀蕾嚨幕究蚣�，根本就不需要明晰的表征。由此看來，“框架問題”這一表面上的技術(shù)問題，實際上己經(jīng)牽涉到了對于整個符號AI進(jìn)路的合法性的考量—因為在不少哲學(xué)家看來，該問題的項莊之劍，所指的并不是某個具體的行動刻畫方案(如麥卡錫的“流演算”)的軟肋，而是整個經(jīng)典邏輯路數(shù)內(nèi)的行動表征方式的“阿基里斯腳跟”。
　　二、“關(guān)于慣性的常識法則”—解決框架問題的救命稻草?在本節(jié)中，我們將詳細(xì)解釋，為何對于既有符號邏輯系統(tǒng)的小修小補是難以真正解決框架問題的。從哲學(xué)角度看，AI學(xué)界比較有代表性的解決框架問題的種種努力，都已經(jīng)引入了一條緘默的形而上學(xué)原則，此即“關(guān)于慣性的常識律”(common sense law of inertia。此律是麥卡錫命名的)。此律可被視為“牛頓慣性律”(若一物不受外力作用，將一直保持勻速直線運動或靜止)的某種類比物，其內(nèi)容是:
　　關(guān)于慣性的常識律:事物的慣性乃是常態(tài)，而慣性之被打破，就需要給出額外的動作。舉個例子說，杯子的位置(還有顏色、大小、尺寸，等等)的不變乃是常態(tài)，除非你改變其某一方面，否則什么都不會變。對于這條規(guī)則的更為形式的表達(dá)，一般采用“缺省邏輯”(default logic)的技術(shù)符號。這是由加拿大計算機科學(xué)家雷蒙德·萊特(發(fā)明的。根據(jù)這種邏輯的精神，若一個事件甲(如“抓起杯具”)發(fā)生了，而且我們已經(jīng)知道事件甲會引起事件乙(如“杯具被抓起來”)，那么，只要我們現(xiàn)在不知道有任何事徐英瑾一個維特根斯坦主義者眼中的框架問題情會阻礙事件甲引起事件乙，我們就能夠得出結(jié)論:事件乙會發(fā)生。用式子表示即:
　　前提:動作R(x，情境1):動作R(x，情境2)結(jié)論:動作R(x，情境2)從哲學(xué)角度看，這里也就預(yù)設(shè)了:世界是具有巨大慣性的，而一事件對另一事件的引發(fā)，原則上不會導(dǎo)致對于其他事件的引發(fā)。事物的其余部分將保持不變。換言之，在缺省邏輯的幫助下，我們能夠?qū)⒛承袆訉κ澜缯w的“擾動”在表征系統(tǒng)中加以最小化。那么，引入“關(guān)于慣性的常識律”，對于解決框架問題有何幫助呢?在不少AI科學(xué)家看來，對于它的引入，可以使得我們可以不再需要明述出那些(原來需要被明述出來的)大量的“框架公理”，由此達(dá)成行動表征方式的緊致性(compactness)。比如在程序“STRIP" (中，程序員就充分利用了這條原理來避免引入框架公理。其具體思路是:我們可以把任何一個行動表征從歷時角度分為三個階段:第一個階段為“初始階段”(如“智能體‘我’在甲地且一個杯具也在甲地”)，第二個階段則是“刪除階段”(如刪去“初始階段”中的“‘我在甲地且那個杯具也在甲地”)，第三個階段則是“添加階段”(如加上“‘我’
　　在乙地且那個杯具也在乙地”)。由此，我們就可以輕松地定義任何一個行動(而在上面的例子中，我們已經(jīng)定義了一個行動:“‘我’把杯具從甲地轉(zhuǎn)移到乙地，’)。很顯然，在這種定義過程中，我們根本就不需要提到任何一條框架公理(如“‘我’對于杯具的移動不會自動導(dǎo)致洗具的位移”，等等)，因為我們已經(jīng)預(yù)設(shè)了所謂的“關(guān)于慣性的常識律”。但這樣做是否就萬事大吉了呢?很明顯，從哲學(xué)角度看，若要引入關(guān)于慣性的常識律，我們還得連帶給出這兩個與之相關(guān)的假設(shè):
　　第一:關(guān)于世界的模塊區(qū)分假設(shè);第二:關(guān)于模塊之間的互不影響假設(shè)。現(xiàn)在就讓我們來詳細(xì)分析這兩個假設(shè)。第一個假設(shè)說的是，我們先得把世界看成是一個個模塊，若上面例子中的“我”、“杯具”、“洗具”，就都是這樣的模塊。有了這個區(qū)分，我們才能夠表述出關(guān)于慣性的常識律:“世界中不被我影響的那些模塊會保持慣性”。但這里的麻煩恰恰在于:如何對世界進(jìn)行模塊區(qū)分，本身就是一件很富有智力挑戰(zhàn)性的任務(wù)，而不是什么已被解決的問題(讀者不妨回憶一下我們在做力學(xué)練習(xí)題時是如何畫受力分析圖的。不同的模塊區(qū)分方案，往往通向了不同的解題路徑)。然而，對于一個需要自動處理信息的智能系統(tǒng)來說，它又從何能夠得到這種關(guān)于世界的正確的模塊區(qū)分假設(shè)呢?比如說，在上面的例子中，系統(tǒng)為何不把杯具的杯子把單獨拿出來做一個模塊?模塊和模塊之間邏輯學(xué)研究的邊界在哪里?(我們不妨設(shè)想這樣一個場景:杯子是用豆腐做的，杯子移動的平面則是沙地。當(dāng)機器人移動杯子的把子的時候，杯子非但不會動，而且會被整個地毀掉!)。
　　第二個假設(shè)說的是，在我們已經(jīng)對世界作出了正確的模塊區(qū)分的前提下，其中任何一個模塊的變化不會導(dǎo)致其他模塊的變化�？吹贸�，該假設(shè)乃是整個“關(guān)于慣性的常識律”的核心命意。但和前一個假設(shè)一樣，該假設(shè)也會導(dǎo)致一些哲學(xué)上的困難。比如，正如海耶斯()所指出的那樣，若杯具是放在洗具上移動的話，那么由于二者之間的靜摩擦力的作用，對于杯具的移動就很可能會導(dǎo)致洗具的移動。但由于我們事先己經(jīng)把杯具和洗具分成兩個模塊，那么按照“關(guān)于慣性的常識律”，移動杯具是不會導(dǎo)致洗具的位移的。因此，此律就必定會被違反。
　　反過來說，若我們?yōu)檫w就此律而把杯具和洗具看成是一個統(tǒng)一的大模塊(我們稱之為“杯一洗具”)的話，我們則會在另一個向度上遭遇到新的問題。比如，若我們要刻畫“抓起”這個動作，而動作的對象就是“杯一洗具”的話，那么我們就會發(fā)現(xiàn)，實際上這個動作是無法被完成的(因為智能體對該動作的執(zhí)行只能夠?qū)е滤テ?ldquo;杯一洗具”的“杯具”部分)。于是，我們只有反過來去假設(shè)“杯具”和“洗具”是兩個彼此獨立的模塊—但這又會重新使得我們無法既能滿足“關(guān)于慣性的常識律”，又能完美刻畫“移動杯具”的動作。
　　而在Al文獻(xiàn)史上，關(guān)于引入“關(guān)于慣性的常識律”或缺省邏輯所導(dǎo)致的麻煩，最為精彩的揭露，乃是漢克斯和麥克德默特所指出的“耶魯槍擊問題”(Yaleshooting problem [7])。以下是對該問題的一個簡單敘述。
　　假設(shè)有一個叫張三的倒霉蛋，在耶魯大學(xué)被槍擊了。我們把這個可怖的過程分為四個時間段:第一時間段中，張三還活著，殺手未裝彈。在第二個時間段中，殺手裝了彈，但張三還活著。在第三個時間段中，殺手向張三發(fā)射了子彈。這時候，槍還有子彈，并且，因為子彈還在飛行中，所以張三還活著。在最后一個階段中，張三終于被子彈殺死了，而兇手的槍膛里還有彈藥�，F(xiàn)在我們只考慮兩個事件流(fluent):張三是否活?槍是否裝彈?對于這兩個問題的自然解答，可根據(jù)時間的流變而通過下表得到概括:
　　時間點諸事件流真值分配情況0(殺手與被害人相遇)張三活?(了)槍裝彈?(X)1(殺手裝填彈藥)張三活?(J)槍裝彈?(J)2(開火)張三活?(了)槍裝彈?(J)3(命中)張三活?(X)槍裝彈?(J)但讓一個以缺省邏輯為工作原則的智能系統(tǒng)畫這張表格的話，卻未必得到這個理想解。假設(shè)在“時間點1"，系統(tǒng)被要求給出一個關(guān)于未來事件發(fā)生的預(yù)測，于是系統(tǒng)就有了四個選擇:
　　徐英瑾一個維特根斯坦主義者眼中的框架問題第一，假設(shè)張三將繼續(xù)活，槍支則繼續(xù)保持裝彈姿態(tài);第二，張三死，槍支則繼續(xù)裝彈;第三，張三活而槍支不裝彈;第四，張三死，槍支不裝彈。
　　順便說一句，系統(tǒng)還額外地知道一個通過缺省邏輯表達(dá)的條件式:裝填子彈并且開火:張三死張三死系統(tǒng)肯定不會選擇第四種預(yù)測，因為按照系統(tǒng)所遵從的慣性律的要求，該預(yù)測必須對世界的既有事件發(fā)生最小的擾動—而第四種選擇對于“時間點1”的兩個事件都加以否定了。系統(tǒng)也不會選擇第一種預(yù)測，因為在該預(yù)測中，張三竟然能夠在裝彈槍支開火的情況下還活著，這就違背了缺省規(guī)則。于是系統(tǒng)就只能選擇第二和第三種預(yù)測。第二種預(yù)測就是上面的表格(理想解)所反映的情況，而第三種預(yù)測的詳情則如下:
　　時間點諸事件流真值分配情況0(殺手與被害人相遇)張三活?(了)槍裝彈?(x)1(殺手裝填彈藥)張三活?(了)槍裝彈?(了)2(開火)張三活?(了)槍裝彈?(x)3(命中)張三活?(了)槍裝彈?(x)很顯然，這種情況是常識難以接受的:在時間點1，槍明明裝彈了，可為何在下一個時間點，槍的彈藥怎么就沒有了?但對于邏輯系統(tǒng)來說，這么“想”是很自然的。不是要對世界的擾動最小么?好吧，你們?nèi)祟惖淖龇ㄊ潜４鏄屩аb彈這一點不變，而讓張三的生命被“擾動”—那么，為何咱們機器就不能夠反其道而行之，保張三而舍“裝彈”呢?這在邏輯上也說得通啊?
　　—但這在常理上分明是說不通的。我們的樸素物理學(xué)知識告訴我們，一個人被子彈打中后會死，而一只槍被裝載子彈后也不會自動卸彈。機器要理解這些，就必須擁有我們關(guān)于世界的樸素認(rèn)識，但僅僅在“關(guān)于慣性的常識律”指導(dǎo)下運作的系統(tǒng)卻顯然缺乏這些知識。從這個例子出發(fā)，我們也不妨對“關(guān)于慣性的常識律”本身的哲學(xué)地位進(jìn)行更為深入的思索。
　　嚴(yán)格地說，對于人類主體來說，雖然我們的日常行動往往會緘默地預(yù)設(shè)“關(guān)于慣性的常識律”，但是這條帶有濃郁否定性色彩的規(guī)則本身，往往是和我們對于世界的物理學(xué)結(jié)構(gòu)的正面領(lǐng)悟交織在一起的。只有在我們的日常物理學(xué)知識(區(qū)別于科學(xué)的物理學(xué)知識)缺省的時候，我們才會利用此律來作為行動的指導(dǎo)。但是在前述的以缺省邏輯為指導(dǎo)的刻畫方式中，這條本來只是用來亡羊補牢的原邏輯學(xué)研究則卻被當(dāng)成了包治百病的狗皮膏藥，到處張貼，隨時濫用，這自然會導(dǎo)致對于我們?nèi)祟惖囊话阈味蠈W(xué)知識的嚴(yán)重歪曲，由此導(dǎo)致大量的笑話。
　　從這個角度上看，我們也可以更為深入地理解，為何哲學(xué)工作者往往會比AI專家更愿意強調(diào)“框架問題”的嚴(yán)重性。傳統(tǒng)的符號AI專家往往都是受過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男问竭壿嬘?xùn)練，喜歡把所有的問題都看成是句法學(xué)層面上的技術(shù)問題。比如，從句法學(xué)角度看，程序“STRIP”的確己經(jīng)規(guī)避了框架公理，因此在純粹符號的世界中，框架問題的確已經(jīng)消失了(筆者本人也曾聽到過AI圈子里的這么一種觀點:建立在“STRIP”基礎(chǔ)上的“行動描述語言”，己經(jīng)徹底解決了框架問題)。但哲學(xué)家不會這么想。哲學(xué)家更關(guān)心的乃是:第一，語義學(xué)問題，比如，我們?nèi)绾螢檫壿嬍阶永锏拿恳粋�指稱記號找到確切的被表征對象(這個問題就牽涉到了前述的世界模塊區(qū)分問題)?第二，知識論問題，比如，我們對于世界的素樸認(rèn)識本身，是否能夠通過純粹的邏輯技術(shù)而得到全面的回避(這就牽涉到了“耶魯槍擊問題”所引出的麻煩)?在哲學(xué)家看來，上面對于“框架問題”所謂的解決方案，其實已經(jīng)預(yù)設(shè)了我們已經(jīng)解決了更難的語義學(xué)問題，并徹底繞開了知識論問題—但這樣做，和掩耳盜鈴又有什么區(qū)別呢?

[正文圖表略.]

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  本文關(guān)鍵詞：一個維特根斯坦主義者眼中的框架問題，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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