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人工智能中对符号含义的争论


    机器能否像人类一样思考和理解?此问题已困扰人工智能研究者多年。人工智能自从20世纪50年代诞生以来,便一直试图模拟人脑的表现,并假定计算机和人脑都只是信息加工机器。随着数字计算机的出现,该问题被进一步表述为,是否只要能运行适当的程序,计算机就可以思考和理解?对此的肯定回答被称为强人工智能立场,它源于纽厄尔(Allen Newell)和司马贺(Herbert Simon)等人工智能研究的先驱,他们认为智能存在于物理符号系统中。当塞尔(John Searle)提出中文房间论证以质疑该立场后,便引发了学界对意识、理解与计算本质等问题的反思。其后,哈纳德(Stevan Harnad)在此背景下提出了符号接地问题,并将其作为对更一般的计算主义立场的反驳,计算主义认为心理状态等价于与其实现无关的计算状态。塞尔后来也认为,中文房间论证同样适用于对计算主义的反驳。
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