摘    要：人工智能语言可以从三个层面来理解：机器语言和程序语言、自然语言理解和模仿、人工智能像人一样拥有语言。人工智能拥有规定性的符号语言，能够在一定程度上理解自然语言，但是却无法像人一样拥有语言。因为从生物学上看，人工智能难以拥有意向性和自由意志；从海德格尔的存在论来看，人工智能也无法像人一样领会和回应本真的语言，而且缺乏历史性和社会性，所以无法真正地拥有真理和语言。在自然语言处理上，人工智能可以通过对人类语言中隐喻结构的模仿和学习，去模仿人类的类比—联想思维能力，从而更好地理解人类语言和模拟人类智能。

　　关键词：人工智能；语言；意向性；真理；隐喻

　　作者简介： 陶锋，南开大学哲学院副教授，博士，主要从事人工智能美学与文学、人工智能伦理与治理研究。

　　基金： 国家社会科学基金一般项目(16BZX118)。

　　语言是什么？人工智能是否拥有语言？如果有，人工智能的语言与人类的语言又有何联系与区别？

　　20世纪初，哲学出现了“语言转向”，哲学家们认为，想要解决认识论问题，首先要回答语言是如何表述的。分析哲学家们认为，语言是可以分析的，甚至设想可以构建一种人工语言，让这种逻辑的、分析的语言清晰地表述思想。而以海德格尔、本雅明等人为代表的大陆理性传统则批判了这种分析语言思想，他们试图追寻到语言的本质以及真理，认为语言并非只是工具和概念，而是思想的表达和真理本身。在21世纪，哲学可能再一次面临转向——“人工智能转向”，这种转向意味着哲学会发生研究范式的转变。那么，从“语言转向”如何过渡到“人工智能转向”，两种转向之间有何联系呢？我们可以通过探讨人工智能语言的本质来思考这种转向的可能。

　　那么，人工智能语言究竟说的是什么？它与人类语言有何关系呢？

　　回答这些问题之前，我们首先看一下人工语言（Artificial Language）是什么。鉴于自然语言对人类思想表述的不清晰，莱布尼兹（Gottfriend Lebniz）等人提出了要创立人工语言。弗雷格（Gottlob Frege）用逻辑命题来表述语言，并将语言的有效性建立在“真值”（真与假）的基础之上。正是在此基础上，维特根斯坦（Ludwig Wittgenstein）在前期著作《逻辑哲学导论》中提出，只有拥有真值的命题才是有意义的，而对一些无意义的命题如形而上学、伦理和美学，应该保持沉默。维特根斯坦通过在语言和世界之间建立图像关系，试图将两者一一对应起来，最终用人类逻辑语言去描述和表征世界。分析哲学对人工智能产生了重要影响，如果说，人类自然语言真的能够用逻辑命题来表述或者构建，那么，人工智能对人的语言的理解将不会有困难。可惜的是，由于人类自然语言的复杂性、歧义性和动态性，人工智能到目前为止，仍然无法解决自然语言的理解问题，更遑论去描述整个世界了。

　　笔者认为，可以从三个层面来理解人工智能语言。最基础的层次是我们所谓的“机器语言”和“程序语言”1，这两种语言是机器运行和程序设计所用到的指令和符号，相当于人类身体的生物学反应信号，是一种纯粹被动的、设置的符号。人工智能的神经网络（Artificial Neural Networks）技术，就是模仿人类的神经系统的激活和抑制的二元状态，实现了人工智能技术的突破。第二层次的人工智能语言——自然语言处理（Natural Language Processing），是目前相当热门的研究方向，它是机器与人进行对话，机器需要理解并学习人类的自然语言，因此涉及了人类的语言知识。2这一层次的人工智能语言是对人类语言的单纯模仿和理解。而第三层次的语言是从哲学层面反思人工智能语言的本质，即人工智能不是简单地模仿人类语言，而是自己能够生成语言。根据人工智能的定义，模仿人的理性行为和认识，即实现自动化是人工智能的目标3，那么，像人类一样拥有语言并用语言表述是智能的重要部分。下面，笔者将从意向性、真理和隐喻几个方面来考察人工智能语言的本质以及可能性。

　　一、意向性：人工智能语言的主体要求

　　人工智能像人一样拥有语言，意味着它需要有意识地去使用语言。图灵（Alan Turing）早在20世纪50年代就设想过人工智能机器的存在，他提出了著名的思想实验——“图灵测试”（Turing Test)4，通过图灵测试的机器被认为拥有智能。令人深思的是，图灵测试是通过测试双方的语言行为来进行的，即只要机器能够在语言交流中让人无法判断它是人还是机器就可以了。图灵认为，智能行为通过语言来表述是最恰当的。图灵测试引发了哲学家和人工智能专家的广泛争论，其中哲学家塞尔（John Searle）等人关于意向性的讨论是最有启发性的。

　　塞尔提出“中文屋”（Chinese Room）思想实验，他认为被测试的机器人只会按照指令程序（中英文工具书）来翻译中文，并没能真正了解中文的含义。他从三个方面来分析机器人为何不能理解语言。首先，在语义方面，塞尔认为计算机只是在执行程序，而这些程序是纯形式的，并不关涉外在，因此没有语义。5没有语义也就没有内容，没有意义。而人心不仅仅是语法的，它还是语义的，它不仅是形式的，还有内容。6“意识、思想、感情、情绪以及心理的所有其他特征远非语法所能包容。不管计算机的模拟能力有多强，按照定义，它也不能复制那些特征。”7其次，在行为方面，由于意义导致行为，人类的行为遵循一种规则，这种规则服从的是因果性规律。而计算机由于没有心理状态，因此也不可能遵守规则，它们只是被动地按照程序去行动。8再次，最根本的原因是因为机器缺乏意向性，“机器人根本没有意向状态，它只是受电路和程序支配简单地来回运动而已”9。那么，意向性（Intentionality）到底是什么？为何它是区分人和机器的根本因素之一呢？

　　意向性可以说是现代哲学中最重要的概念之一，因为它要解决的是人（思维主体）如何与世界相关的问题。在现象学创始人胡塞尔（Edmund Husserl）那里，世界上所有事物在经过普遍怀疑和悬置之后，只剩下一种纯粹的意向性结构。而塞尔则为此赋予了心理基础，他认为：“意向性是某些心理状态和事件的特征，它是心理状态和事件（在以下这些词的特殊含义上）指向、关于、涉及或表现某些其他客体和事物的特征。”10

　　塞尔区分了“内在意向性”（intrinsic or original intentionality）以及由此发展出来的“衍生的意向性”（derivative intentionality）。人和动物具有内在意向性，而语言的意义则是衍生的意向性。11语言意向性的基础是心理意向性，心理意向性则是建基于人类的生物学基础之上的，这就是塞尔所谓的“生物学的自然主义”12。而以硅基为介质的机器不像碳基的生物体，它不可能产生这种心理意向性。意向性是比意图、意识更为基础的结构，意图只是意向性的一种，并非所有的意向状态都是有意识的。塞尔将语言的语义以及行动都建立在意向性的基础上，而意向性是作为生物体的人类的心理活动，因此机器是无法生成这种意向性的，并最终无法理解人类的语言和行为。与塞尔同时代的哲学家普特南（Hilary Putnam）在其著作《理性、真理与历史》中也将“意向性”视作思想的特征以及语言等表征的首要基础。13

　　塞尔的这种观点引发了众多哲学家、人工智能专家的批评和讨论，讨论的焦点如下：

　　第一，关于意向性是否存在。一些人工智能专家认为意向性的存在与否是无法证明的。如博登（Margaret Boden）就认为我们并不知道意向性是什么、如何产生的，我们也不能断定机器就无法产生意向性。14而人工智能专家库兹韦尔（Ray Kurzweil）则认为，如果我们认为符合运算法则与理解和意识相悖，那么人类大脑也不具备这些品质。15笔者认为，或许我们可以批评塞尔从心理学的角度去论证意向性，并以此区分人脑和机器，但是，意向性毕竟是一种从逻辑推出的可靠基础，只要我们从人的角度去看待世界，就不可避免地要谈到意向性，正如笛卡尔所说，我们可以怀疑一切，但是不能怀疑我们正在怀疑（我思）。目前来看，我们仍然无法消解意向性问题，即使不是意向性，也需要找到另一个基点。然而，这并不意味着意向性就一定是生物才能产生的特质，非生命的机器是否能产生意向性，我们仍不得而知。

　　第二，哲学家丹尼特（Daniel Dennett）则从语义和意向性两方面批评塞尔。首先，机器并不需要从句法中获取语义，它也可以根据程序来调整状态，而程序是处于世界的复杂因果关系中的，因此，执行程序也会产生因果作用，从而能从因果联系中获取语义。其次，丹尼特认为没有必要区分内在意向性和衍生意向性，他提出了“意向姿态”（intentional stance）这一概念，认为意向姿态将各种实体（人、动物、人造物、其他任何东西）“当做似乎是以自己的‘信念’与‘愿望’来统率其‘行动选择’的理性能动体”16，而对于任何一个对象，只要我们“可以从意向姿态来预测和解释”，它就是“意向系统”17。笔者认为，丹尼特用意向姿态取代意向性，希望能够超越人类主体思维去看待世界，但是这却模糊了意向性的边界，从而取消了其实际意义，我们仍需在智能与主体意识上去界定意向性。

　　第三，还有些人工智能专家从塞尔这里获得了启发，调整了他们的技术思路。如霍金斯（Jeff Hawkins）认为，现有的数字计算机无法模拟人脑，因此从语义和语境上来理解人类的语言是不可能的，“为了充分理解人类语言，机器必须体验和学习人所做的事情”18。人类的部分高级智能产生于人类的新大脑皮层，所以，只要能模仿新大脑皮层就可以拥有人类的这部分智能。库兹韦尔进一步发展了霍金斯的观点，他认为人的语言能力就是从新大脑皮层产生的，而情感、欲望则产生于旧脑、脊柱神经系统等较原始的部分，机器可以只模仿高级智能，而不用去管这些原始的部分。虽然科学家们的这些设想很好，但是他们忽略了一些基本的问题，即人类的认识各部分是可以截然分开的吗？康德认为，人类的认识包括知、情、意三部分，而这三部分是有机结合在一起的，我们单单将“知”抽出来，去模拟一个只有认识能力的大脑皮层，真的能够起作用吗？一些神经科学家，如达马西奥（Antonio Damasio）指出，感受和情绪是人类智能的基础，“我们称之为心智的这种生理过程来源于人类结构和功能的整体，而非只来源于大脑”19。

　　因此，综观塞尔和诸多哲学家、科学家的争论，我们可以看到，人工智能要想真正地实现智能化并产生语言，实现意向性甚至自由意志恐怕是最重要的一步。笔者认为，意向性是比意图和意识更基础的状态，它不仅仅是逻辑上的，也是生物的、自然的，是符合康德意义上的“自然合目的性”的，但是，人类的意向性又不仅仅服从自然的合规律性，它还要通向自由状态。而机器对人类的模仿是否能够超越合规律性进入自由意志呢？意向性不仅仅是一种与对象的相关性，它同时也是一种超越性——超越自身的有限性，人类作为生命体，会死亡消逝，而机器则稳定的多，它本身并不需要这种对自身有限性的超越，这也是限制它产生自由意志的根本原因。意向性、超越性和语言之间的关系也是海德格尔思考的重点，接下来就从海德格尔的语言观来做进一步探讨。

　　二、存在：人工智能语言的根本难题

　　海德格尔认为，意向性是超越性的认识上的根据，而超越性则是意向性的存在根据20，两者是密不可分的。如果说塞尔将意向性的原因解释为生物机制，那么在海德格尔那里意向性的基础就是生存论意义上的。海德格尔认为，没有必要去追问意向性是如何抵达外物的，因为意向性行为本身就与超越者关联，因此，主体和客体在意向性中实现了统一。此在（人）与其他存在者的根本区别就在于意向性，知觉意向性不仅仅包括意向和所意向，而且还包括了意向结构中此在对于存在者的领悟，这也意味着，此在相对于存在者具有特殊意义，它揭开了存在者的遮蔽，使得它们能敞开显现自身。21但是与塞尔不同的是，海德格尔并非将意向性作为语言的一种规定性。海德格尔从存在论意义上给予了语言一种先在的和独立的地位，语言并非只是人的交流工具，语言本身就是一种特殊的存在，它是存在之家，其他的存在要通过语言显现出来。

　　海德格尔区分了技术语言和诗的语言（本真的语言）。技术语言将语言当作“信号”，这种语言是事先预定或者规定好的，是单一意义的、抽象的，是逻辑推算的公式。因此，这种信号显示了自身，却遮蔽了其他的存在者。本真的语言将在场者和不在场者的最广义的现实性给显现出来，但是技术语言却通过一种形式化和信号来遮蔽了现象和显现。因此，真正的语言被机器所制约。22事实上，海德格尔早在1957年就讨论过所谓的“语言机器”（[德]Sprachmaschine），他提出，既然可以思考和翻译的机器也已经制造出来了，而所有的思考和翻译都是在语言层面中的，所以可以认为语言机器已经制造出来了。这种语言机器不同于“说话机器”（[德]Sprechmaschine），因为后者只不过是对人类说话的接受和复述，因此不会干涉语言。而语言机器则不同，它从“机器的能量和功能中已经规整并限定了我们语言的可能使用方式”。海德格尔警告到，语言机器“控制了人类的本质”，人类与语言的关系发生了变化，人们无法估量这种变化的后果。23显然，海德格尔这种预测正一步一步变为现实，特别是在网络和人工智能兴起的时代，人们的语言确实越来越多地受到了技术和机器的影响，一方面，是机器语言和词汇不断地丰富了人类的语言库，另一方面，追求一种高效的、精密的、整一的通用语言也成了交流的必须，而语言的诗意正离我们远去。

　　海德格尔认为，本真的语言应该是诗的语言。语言本身就是先在的存在，因此，我们无法用现成的概念去界定它，只能让它“讲述”（[德]sagen）自身。这种讲述可以是有声的，也可以是静默的，讲述意味着显现、让看和听24，因此，存在者在语言的讲述中显现，“语言是存在之家”。但是语言也可能被概念化、形式化。现在技术的本质是集—置（[德]Ge-stell），这种方式带有一种强迫性，将一切在场者纳入技术之中，并且使得语言成了形式化的语言，在形式化的语言中是得不到真正的本质的。所以海德格尔强调一种本真的语言，这是一种未被遮蔽的、未形式化的语言，其实也就是艺术的语言，而艺术的本质就是诗，所以也就是诗的语言。在诗的语言中，语言自行讲述，真理去蔽并最终显现自身。因此，海德格尔将技术语言与本真语言对立起来，他认为，“一首诗原则上不能用计算机编制程序”25。与海德格尔的批判相似，阿多诺（Theodor W.Adorno）也认为，人类的语言分裂成了艺术和科学、表达和交流的语言，而交流的语言已经被物化了。要想回到本真的语言，需要从艺术语言中寻回语言的模仿性，使得破裂的语言重新统一。笔者认为，语言具有不同的功能，正如人工智能语言可以分为不同层次一样，可以形式化的、起交流作用的语言，类似于第一、二层次的人工智能语言，传递程序和指令、进行交流是它的主要功能。而语言也可以是诗意的、非工具性的，甚至语言也可以是自为自在的，这是语言的超功利层面或者说精神层面。正是由于语言的不同功能和层次，使得语言丰富而又有生命力。按照海德格尔的思想，作为机器的人工智能是永远实现不了诗的语言的。

　　海德格尔曾经区分过物、器具（[德]Zeug）和艺术作品的不同：器具的根本特点在于“有用性”（[德]Dienlichkeit）；器具和物一样，是在自身中持存的，但是它却没有纯然物的自生性；器具和艺术作品一样，是人手工制造的，但是它又不具备艺术品的自足性。26同时，海德格尔也指出，现代技术的机器不同于手工时代的器具，“机器绝不是独立的”，因为机器的所有部件都必须是能够订置（[德]bestellen）的，为了某种目的而准备的。27机器与器具不同的地方在于，机器能够通过在更大程度上去催逼自然、摆置自然，从而控制自然和人类，机器生产与统治相关。28显然，在海德格尔那里，机器和艺术品是截然不同的，艺术品可以显现真理，而机器只能控制自然。笔者认为，人工智能的出现，使得物、器具（机器）和艺术品之间的界限变得模糊。人工智能体并非只是硬件和机械，虚拟的信息和数据也是其重要组成部分，这超出了我们可见的纯然物的范畴，拓展了“物”的概念。具有一定独立性的人工智能体不再是传统的机器，毋宁说它是介于机器和艺术品之间的特殊事物。它也能显现部分真理，展现人与自然的关系，但是这种自然不再是原初的自然，而是经过人改造的第二自然——虚拟的网络空间。

　　那么，人工智能有没有可能像人一样拥有语言呢？按照海德格尔的观点，人是特殊的存在——此在，意味着人能领会其他存在者的生存经验。此在还具有历史性和社会性：历史性中最重要的在于人是有死的，正是因为人的“终有一死”，所以人能够聆听并应和语言29；社会性体现在人是与他人共处的“共在”，是处于世界中的“在—世—之—在”，因此，语言也是此在社会性的基础。而目前来看，人工智能体从没有历史性和社会性，它不会死亡，因此无法领会超越性，它只有类概念，而无个性，因此很难产生自足性。所以，当前情况下的人工智能无法成为海德格尔意义上的此在，因此也领会不了语言的本质，也就永远困在他律和预设之中，难以实现自律、窥见真理。不过，科学家在发展群集人工智能（Swarm AI），或许有一天人工智能也可能实现历史—社会维度。

　　海德格尔的语言观和所有思想都是建立在人的生存体验的基础上的，从存在论的角度来看，人工智能体不是人，没有生物意义上的生长和死亡，也没有生存论意义上的超越、领会和情绪等，所以它不可能像人那样去体会语言的本质，也很难像人那样说话和言谈。

　　因此，无论是从生物学上还是存在论上，人工智能似乎都无法独立地获得与人类类似的语言，但是，这是否意味着人工智能就无法像人类那样去思维并使用语言呢？这也是机器翻译和自然语言处理所要解决的事情。下面就从语言隐喻和类比—联想思维来谈谈人工智能自然语言处理。

　　三、隐喻：人工智能语言与类比—联想思维

　　计算机专家马拉里斯（Bill Manaris）将自然语言处理定义为“研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科”30。自然语言也就是人所用的日常语言，而计算机中的自然语言则是人机交互的基础，因此也被认为是实现人工智能的基础。

　　从目前的技术来看，解决人工智能的自然语言理解至少需要发展两方面的能力：一是通过网络大数据，建成人工智能语料库，这也相当于为人工智能建立一个背景框架甚至是“生活世界”；另一个就是解决自然语言处理结构上的问题：包括语法结构、语义问题、翻译问题等等。但是，在自然语言处理层面，人工智能与人在某些方面差距甚远，比如语义问题、常识处理、类比推理方面，这是因为人工智能在处理语言系统方面与人类是截然不同的。人类的语言不仅仅是先天规定的，还有后天的经验，这意味着人类语言与人的自身体验是分不开的，人类语言包含了丰富的语义，就在于这种体验的多样性。这种体验是人类类比—联想思维的基础，而这种思维使得人们的语言具有了隐喻的本质。人类一方面通过类比—联想思维来学习语言并理解语言背后的深层含义（隐喻），另一方面则通过隐喻来进一步锻炼类比—联想思维能力。

　　计算机的语言都是预先规定好的，只是到了深度学习阶段，计算机才在一定程度上实现了归纳类比，并且通过大数据网络实现了语言的反馈和修正。因此，要想让人工智能真正地理解人类语言，就要让其具有类比—联想能力，而这种能力的获得是与语言隐喻的理解紧密关联的。类比—联想能力是人类智能中非常重要的能力，正是因为人们可以举一反三，所以在学习和体验非常有限的经验后就可以掌握知识。相对于这种“小数据、大任务”，人工智能则需要大量的学习样本，而且也只能掌握非常有限的知识，这是一种“大数据、小任务”的学习模式，笔者认为，对隐喻的学习或许可以为此提供一条解决路径。

　　人工智能专家霍金斯和库兹韦尔都提到了人类大脑皮层中有一种自联想（auto-association）的关键认知模式，这种模式是通过局部唤醒记忆中的整体。31笔者认为，人的类比—联想能力是语言具有丰富语义的重要基础，语言不仅仅是对象的符号表征，它还含有人们对该对象的理解、想象和体验。而说话者和聆听者通过对话分享的也不仅仅是某个固定对象的指称，而是双方的理解、体验甚至价值等等，因此，语言在所指对象之外，还会有丰富的其他涵义，也就是我们常说的“言外之意”。海德格尔认为，本真的语言不仅是对在场者的显现，还会将不在场者显示和现象出来，而技术语言只是给出形式化的信号，这种信号并不显现对象。32而这种从在场者到不在场者，常常通过隐喻（metaphor）来联系。

　　隐喻有着非常复杂的内涵，传统隐喻说一般视其为一种修辞手段，而现代隐喻说则将之扩展到人类的认识和思维的基本特征。亚里士多德最早将隐喻定义为“基于类比”“用他物来命名此物”33。利科（Paul Ricoeur）认为隐喻与相似性关系密切，他提到了隐喻对于我们感知方式的助益。34到了拉考夫（Georgel Lakoff）和约翰逊（Mark Johnson）那里，隐喻成了遍及人们日常生活的一种基础的思维方式。35束定芳认为，隐喻“在本质上是人类理解周围世界的一种感知和形成概念的工具”36。

　　从早期的人类文字——甲骨文中，可以看到文字中也存在着隐喻特征。首先，原始的图像文字就是对事物的拟像。理查兹（Ivor A.Richards）认为，隐喻是人的思维特征，其基本方法是对比。37因此，在此意义上，用文字（图像）去命名一个对象，其实就含有隐喻思维。其次，甲骨文中一些“指事”“会意”的字，是从一种含义引申到另一种含义，如“王”“天”“如”等，都体现了文字的隐喻性。再者，甲骨文中还有大量与身体有关的文字，许多文字是身体器官的象形或者由此组成的，如“目”“口”“手”以及由之构成的合体字，正体现了拉考夫等所说的“空间隐喻”与身体的关系。38而符号文字虽然没有直接的意象，但是正如拉考夫等人所揭示的，其语言中也无处不体现出隐喻。中国古代思想家的著作中也常常可以见到隐喻，“隐喻，以及从隐喻中派生出来或包含在隐喻之中的类比和比喻，之所以在古代中国具有较高的论证价值，是因为它们的内容早已编织在中国人的语言能力之中了”39。之所以中国哲学家使用隐喻具有一定的约定性，正是因为中国古代文字本身就是一种隐喻。无独有偶，著名的人工智能专家朱松纯也认为甲骨文在人工智能知识表示中可以起到借鉴作用，甲骨文其实就是一个完备的语言模型，是一种“明码通讯”，他表示计算机可以自动学出“类甲骨文”的动词表达。40

　　隐喻是人类的类比、联想、想象等思维在语言中的体现，同时，人们又不断在语言的隐喻中学习和加强这些能力。也就是说，语言不仅是人类思维能力的体现，它还会反过来强化巩固人类的一些认知能力，这种双向反馈过程正是当前计算机和人工智能所缺少的。

　　人工智能要想真正地理解自然语言，就必须理解丰富的语义，而人类之所以能够理解言外之意，就是因为人类的类比、联想和想象等能力，通过语言之间的隐喻关系将表面上不同的词语联系起来。而赋予人工智能联想能力的方法有两种，一种是如霍金斯和库兹韦尔等人设想的人机结合方式，为机器加上类似于人类新大脑皮层的东西，因为人类的语言、记忆和自联想能力来自于此，但是，他们也指出，人类的情感、情绪和感觉等，并非产生于大脑新皮层，而且这类机制也难以模仿。我们也知道，隐喻中有大量的关于人类主观感受、情感和情绪的内容，如果没有这些体验和参与，隐喻恐怕难以实现。另外一种方法，也是现在常用的方法，是通过网络大数据和关键词搜索方式收集人类的语句的所有相关语义，建立语料库，让人工智能通过深度学习掌握这些语句的含义，但是这种方法仍然只是被动的模仿，无法真正地理解语言并创造新的词汇或者隐喻。关键词搜索只能相对单一地从词语的相似性来搜索，而无法虑及语义之后丰富的空间意象之间的联系。

　　有些人工智能专家已经认识到了隐喻在人工智能技术中的重要性，提出隐喻研究与人工智能的推理、语境、知识图谱等方面有着紧密的联系。41笔者认为，自然语言理解应该重视人类思维和语言中的隐喻特征。人工智能专家应该深入研究和学习人类的隐喻结构，为人工智能体先天地设置程序，置入人类语言中的隐喻结构。除了这种从上至下的设置，还可以让机器从下而上地去学习。如可以创建人类隐喻语料库，让人工智能通过深度学习方法，学习和掌握生成隐喻的方法，从而生出新的隐喻来。这两种方法的结合才能让人工智能像人一样地去使用并生成隐喻语言。而人工智能学习和使用语言中的隐喻，还可以强化和提升其自身的类比—联想能力，甚至有可能将这种能力从语言扩展到图像和整个表征系统之中。如果人工智能真掌握了类比—联想能力，那么它的智能化程度就会向前推进一大步。

　　四、总结

　　人工智能的语言是一个相当复杂的“层级系统”，它既有低级的程序和符号，还涉及自然语言理解，最终也要关涉人工智能是否能自主拥有语言。人类为机器规定了大量程序和符号，机器是这些人工语言的执行者，机器缺乏主动性和意向性。从生物学基础来看，意向性是生命经过千万年进化而产生的，是与有机体的有限性和超越性紧密相关的，因此，如果仅仅是机器，恐怕很难真正拥有意向性和自由意志。另外，从海德格尔的存在论来看语言，人类和其他所有存在物（包括机器）都存在于语言之中，所不同的是，人是能够体验生存并能回应语言的特殊存在——此在，而这是因为人具有历史性和社会性，人工智能没有这些特性，所以也很难像人类那样拥有语言。最后，从自然语言理解而言，人工智能对语义丰富性的理解需要建立在对人类隐喻理解的基础上。所以，我们可以为人工智能置入隐喻结构，并通过建立隐喻语料库的方式让人工智能学习隐喻，然后在学习并运用隐喻过程中提升类比—联想能力，并进一步扩展出类比、想象等其他的能力，从而更加接近人类的智能。

　　从哲学层面来分析人工智能是否拥有语言，毕竟会有人类中心主义的嫌疑，只能说人工智能无法像人一样有意向性、无法真正拥有类人的语言。人工智能的出现使得我们认识到人类并非是地球上的唯一的智能体，人工智能成了整个人类的“他者”，在探究语言、智能和存在时可以从超人类、甚至超生命的角度去看待问题。哲学的“语言转向”想解决的是人如何表征对象，而哲学的“人工智能转向”则对整个哲学的根基生成了挑战。我们不仅仅在用语言表征世界，还可以用“算法”来模拟世界；我们要解决“智慧”的问题，需要先解决“智能”问题；我们不仅仅要处理人与世界的问题，还要处理人、自然界以及虚拟世界的问题。而对人工智能语言的思考，能为这些问题提供一把钥匙。

　　注释

　　1Harold Abelson,Gerald Jay Sussman,Julie Sussman：《计算机程序的构造与解释》，裘宗燕译，北京：机械工业出版社、中信出版社，2004年,第249页。

　　2Daniel Jurafsky,James H.Martin：《自然语言处理综论》，冯志伟、孙乐译，北京：电子工业出版社，2005年，第1-2页。

　　3Stuart Russell&Peter Norvig,Artificial Intelligence:A Modern Approach,Second Edition,New Jersey:Pearson Education Inc.,2003,p.2.

　　4Alan Turing,“Computing Machinery and Intelligence,”Mind,New Series,Vol.59,No.236,1950,p.433.

　　5塞尔：《心、脑与科学》，杨音莱译，上海译文出版社，1991年，第24页。

　　6塞尔：《心、脑与科学》，杨音莱译，第22页。

　　7塞尔：《心、脑与科学》，杨音莱译，第28页。

　　8塞尔：《心、脑与科学》，杨音莱译，第37-38页。

　　9(1)塞尔：《心灵、大脑与程序》，博登编著：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，上海译文出版社，2001年，第105页。

　　10(2)塞尔：《心、脑与科学》，杨音莱译，第110页。

　　11(3)John Searle,Mind:A Brief Introduction,New York:Oxford University Press,2004,p.161.

　　12(4)John Searle,Mind:A Brief Introduction,p.113.

　　13(5)普特南：《理性、真理与历史》，童世骏、李光程译，上海译文出版社，1997年，第7页。

　　14(6)博登：《逃出中文屋》，博登编著：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，第127页。

　　15(7)库兹韦尔：《人工智能的未来》，盛杨燕译，杭州：浙江人民出版社，2016年，第269页。

　　16(8)丹尼特：《心灵种种：对意识的探索》，罗军译，上海科学技术出版社，2010年，第25页。

　　17(9)丹尼特：《心灵种种：对意识的探索》，罗军译，第31页。

　　18(1)Jeff Hawkins&Sandra Blakeslee,On Intelligence,St.Martin’s Griffin,Reprint edition,2005,p.147.

　　19(2)达马西奥：《笛卡尔的错误：情绪、推理和大脑》，殷云露译，北京联合出版公司，2018年，第6页。

　　20(3)Martin Heidegger,“Die Grundprobleme der Phänomenologie,”in Friedrich-Wilhelm von Herrmann(eds.),Gesamtausgabe,Band 24,Die Grundprobleme der Phänomenologie,(Summer semester 1927),Frankfurt am Main:Vittorio Klostermann,1989,p.91.

　　21(4)Martin Heidegger,“Die Grundprobleme der Phänomenologie,”in Friedrich-Wilhelm von Herrmann(eds.),Gesamtausgabe,Band 24,Die Grundprobleme der Phänomenologie,p.99.

　　22(1)海德格尔：《流传的语言与技术的语言》，王炜编：《熊译海德格尔》，熊伟译，上海：同济大学出版社，2004年，第265-266页。

　　23(2)Martin Heidegger,“Hebel der Hausfreund(1957),”in Friedrich-Wilhelm von Herrmann(eds.),Gesamtausgabe,Band 13,Aus der Erfahrung des Denkens(1910-1976),Frankfurt am Main:Vittorio Klostermann,1983,p.149.

　　24(3)Martin Heidegger,“Der Weg zur Sprache(1959),”in Friedrich-Wilhelm von Herrmann(eds.),Gesamtausgabe,Band 12,Unterwegs zur Sprache(1950-1959),Frankfurt am Main:Vittorio Klostermann,1985,p.241.

　　25(4)海德格尔：《流传的语言与技术的语言》，王炜编：《熊译海德格尔》，熊伟译，第266页。

　　26(5)Martin Heidegger,“Der Ursprung des Kunstwerkes(1935/36),”in Friedrich-Wilhelm von Herrmann(eds.),Gesamtausgabe,Band 5,Holzwege(1935-1946),Frankfurt am Main:Vittorio Klostermann,1977,pp.13-14.

　　27(1)Martin Heidegger,“Die Frage nach der Technik(1953),”in Friedrich-Wilhelm von Herrmann(eds.),Gesamtausgabe,Band 7,Vorträge und Aufsätze(1936-1953),Frankfurt am Main:Vittorio Klostermann,2000,p.18.

　　28(2)Martin Heidegger,“Vorlesung Wintersemester 1951/52,”in Paola-Ludovika Coriando(eds.),Gesamtausgabe,Band 8,Was heisst Denken?(1951-1952),Frankfurt am Main:Vittorio Klostermann,2002,pp.26-27.

　　29(3)Martin Heidegger,“Der Weg zur Sprache(1959),”in Friedrich-Wilhelm von Herrmann(eds.),Gesamtausgabe,Band 12,Unterwegs zur Sprache(1950-1959),p.241.

　　30(4)Daniel Jurafsky,James H.Martin：《自然语言处理综论》，冯志伟、孙乐译，第7页。

　　31(1)Jeff Hawkins&Sandra Blakeslee,On Intelligence,p.22.

　　32(2)海德格尔：《流传的语言与技术的语言》，王炜编：《熊译海德格尔》，熊伟译，第265-266页。

　　33(3)Aristotle,“De Poetica,”in W.Ross(eds.),Aristotle Works,Vol.11,Oxford:At the Clarendon Press,1924,P1457b.

　　34(4)利科：《活的隐喻》，汪堂家译，上海译文出版社，2004年，第260页。

　　35(5)George Lakoff&Mark Johnson,Metaphors We Live by,London:The University of Chicago Press,2003,p.4.

　　36(6)束定芳：《隐喻学研究》，上海外语教育出版社，2001年，第30页。

　　37(7)束定芳，《隐喻学研究》，第29页。

　　38(8)关于甲骨文的空间性、身体空间意识以及与隐喻的关系，笔者在2017年波恩大学所做的甲骨文报告以及文章《甲骨文的空间性及其哲学阐释》中有详细论述。

　　39(1)鲍海定：《隐喻的要素：中西古代哲学的比较分析》，艾兰等编：《中国古代思维模式与阴阳五行说探源》，南京：江苏古籍出版社，1998年，第81页。

　　40(2)朱松纯：《浅谈人工智能：现状、任务、构架与统一|正本清源》，微信公众号：视觉求索，https://mp.weixin.qq.com/s/-w SYLuXv Ors ST8_KEUa-Q?,2017年11月2日。

　　41(3)John A.Barnden,“Metaphor and Artificial Intelligence:Why They Matter to Each Other,”in Raymond W.Gibbs(eds.),The Cambridge Handbook of Metaphor and Thought,Cambridge University Press,2008,p.311.