其陈述比这还要强许多。如果一颗人脑中的一颗电子和一块砖头中的一颗电子相互交换，则系统的态和它过去的态不仅不能区分，而且完全相同11。这同样适用于质子和任何其他种类的粒子，整个原子，分子等等。如果一个人的整个物质内容和他房子里的砖头的相应的粒子相交换，那么在某种强的意义上来讲，没有发生过任何事情。把人和他的房子区分开来的是把这些成份安置的模式，而不是这些成份本身的个性。在与量子力学无关的日常水平上也许存在一个相似的情景。这就是由于电子技术使得我能以文字处理机来打字。当我写到这里时感到特别明显。如果我必须改变一个词，譬如说把 “make”改成 “made”，我只要简单地把 “k”用 “d”来取代即可以，或者我可重打整个词。如果我重打，新的“m”是否和旧的“m”一样，或者我是否用同样的字母来取代了它呢？“e”的情形又如何呢？即使如果我简单地用 “d”来取代“k”，而不重打这个词，存在刚好在 “k”消失和“d”出现从而填上空隙之间的一个瞬息，随着接续着的每一字母 （包括“e”）的安置，存在 （或者至少有时存在）重排这页以下的波动。然后当 “d”插进去时又再次重新计算。 （呵，现代没有思想的计算是多么的卑贱！）不管怎么样，在我面前屏幕上看到的所有字母，随着它的每一秒钟的六十次扫描，仅仅是一个电子束的轨迹的缝隙。如果我取走了任一字母并用同一字母取代之，在代换后的情形是否一样，或仅仅和原先的不可区分？认为第二种观点 （也就是“仅仅是不可区分的”）可以和第一种观点 （也就是“同样”）相区分似乎是痴人说梦。至少在字母不变时可以合理地说这情形是同样的。而等同粒子的量子力学的情形也是如此。把一颗粒子用另一颗等同粒子取代时量子态不受丝毫影响。这情形的确被认为和以前的是同样的。 （然而，正如我们在第六章将要看到的，这一差异在量子力学的框架中实际上不是微不足道的。）上述关于在一个人体中连续地置换原子的评论，是在经典的而不是量子物理的框架下进行的。它是在似乎坚持每一原子的个性有意义的情形下措词的。经典物理在这一描述的水平上把原子当作单独物体的近似是足够好的，我们不会错得太离谱。假设原子在运动时和它们等同的伙伴分离得相当开，那么由于在事实上每一颗原子的轨道是连续的，以至于人们想象能够看守住每一颗并可以协调地认为它们坚持各自的本体。从量子力学的----------------------- Page 37-----------------------观点提到原子的个性只不过是一种方便的说法，但是在刚才考虑的水平上它是一个足够协调的描述。让我们接受这种观点，一个人的个性和人们想赋予他的物质成份的任何个性无关。相反地，在某种意义上，它必须和那些成份的形态，让我们讲在空间或空间——时间中的形态有关。 （后面还要更多地讲到。）但是强AI 的支持者走得比这更远。如果这样一种形态的信息内容能被翻译成另一种可能恢复成原状的形式，那么他们就能够宣称，这个人的个性必须维持不动。这正如同我刚打的字母序列和我现在于我的文字处理机屏幕上看到的展示是一样的。如果我把它们从屏幕上移开，它们被编码成某种微小的电荷位移的形式，处在一种和我刚才打印的字母在几何上毫无类似性的某种形态。然而，我可在任一时刻把它们移回到屏幕上去，它们在那里正如同没有进行过任何变换一样。如果我选择把我才写下的存起来，那么我可以把字母序列的讯息转移到一个以后我可取走的磁盘的磁化形态上去，然后关掉机器就中和了在它上面的所有 （有关的）微小电荷位移。第二天，我可重新插入我的磁盘，复原小电荷位移并在屏幕上正如没有发生过任何事一样重新展现字母序列。这对于强AI 支持者而言是 “清楚的”，一个人的个性可用同样的方式处理。所以这些人会宣称，正如在我的显示屏幕上的字母序列一样，如果一个人的身体形状被翻译成完全不同的某种东西，譬如说一块铁的磁场，他的个性一点也没损失，实际上对他根本没有发生过什么。他们甚至会宣称，当一个人的 “信息”处于这不同的形式时，他的意识知觉继续存留。一个 “人的知觉”在这种观点中实际被当成一段软件，而他作为一个物质的人的特殊的显现则被认为是通过他头脑和身体硬件对这软件的运算。作这些断言的原因仿佛是，不管硬件采取何种物质形式，例如某种电子仪器，人们总可以 “问”软件问题（以图灵检验的形式），并假定该硬件能令人满意地进行计算以获得这些问题的答案。这些答案会和一个人处于正常状态时所回答的相同。 （“今天上午你感觉如何？”“哦，相当好，谢谢，尽管我有一点讨厌的头痛。” “你对你的个人认同感和别的什么有点不对头的地方吧？”“不；你为什么这样讲？这似乎是很古怪的问题。”“那么你感到你正是昨天的那个同一的你吧？”“当然是这样！”）科学幻想的超距运送机 12是一种被频繁讨论的观念。这是作为譬如讲从一颗行星到另一颗行星的 “运送”手段。所有的讨论都是关心它是否能在实标上做到这样。旅行者不用空间飞船以 “正常”方式运送其身体，而是从头到脚地被扫描，他身体的每一原子和电子的准确位置和完整的特征都被全部细致地记录下来。然后所有这些信息由一电磁信号束 （以光速）发射到目的地。在目的地把这信息收集到，并作为装配旅行者以及他所有记忆、企图、希望和最内心的感情的复本的指导书。至少这就是所期望的，因为他的头脑状态的每一细节都被完全忠实地记录、传送和重造了。假如----------------------- Page 38-----------------------这个机制能成功，则旅行者的原版可被 “安全地”毁掉。显然的问题是：这真的是从一处到另一处旅行的一种方法吗？或者它是否仅仅是制造一个复本而把原先的人杀死？假定这种方法在这框架中被证明是完全可靠的，你会准备用这种方法吗？如果超距运送不是旅行的话，那么在原则上它和从一个房间走到另一个房间有何不同？在后者的情形，难道不是一个时刻的原子简单地为下一时刻的原子提供定位的信息吗？我们毕竟看到了，维持任何特殊原子的等同性都是没有任何意义的。原子的任何运动模式难道不就是构成从一处到另一处传播的信息的波吗？在描述从一个房间随便遛达到另一房间的我们旅行者的波动传播和发生在超距运送机中的有什么本质的区别？假定远距运送的确 “可行”，那就是说，在一遥远行星的旅行者的复本中他自身的 “知觉”确实被重新唤醒（假设这是一个具有真正意义的问题）。如果该旅行者的原版没有如这个游戏所需求的那样被毁坏，将会发生什么呢？他的 “知觉”是否会同时处于两个地方呢？（当你听到如下一段话时想像看将会如何反应： “哦，亲爱的，在把你放到超距运送机前给你的药已被消耗完了。是吗？那是有点不幸，但是没有关系。无论如何，你将高兴地听到，另一个你，呃，我是说真正的你已经安全地到达了金星。这样，我们可以把你，哦，我指的是多余的版本，安置在这儿。当然这是完全不痛苦的。”）这种情景有一点佯谬的风味。物理学的定律中是否有任何在原则上使得超距运送不可能的东西呢？另一方面，也许在原则上没有东西反对以这种手段运送一个人以及他的意识，但是所涉及的 “复制”过程会不可避免地消灭原来的那个人吗？尽管这些考虑显得很奇异，我相信从它们也许可得到某些关于意识和个性的物理性质的东西。我相信它们提供了表示量子力学在理解精神现象的某种根本作用的指针。但是我更往前多跨一步。我们只有在第六章 （参见311 页）考察了量子理论的结构后，才能回到这些事体上来。让我们看看强AI 的观点与远距运送问题有什么关联。我们设想，在这两个行星之间的某处有一转换站，在这里把信息暂时存储然后再传送到最终的目的地。为了方便起见，这信息不用人的而是用某种磁或电的仪器的方式存储。该旅行者的 “知觉”是否会在和这一仪器的相关联中呈现呢？强AI 的支持者愿使我们相信，事情必须如此。他们说，我们想问该旅行者的任何问题，在原则上都可由此仪器答复， “只要”对他的头脑的适当活动建立模拟就可以了。该仪器会拥有所有必须的信息，而余下的只不过是计算的问题。由于仪器会完全如同旅行者一样地回答问题，那么 （图灵检验！）它就是该旅行者。这完全回到了强AI 的论点，在考虑精神现象时硬件根本不重要。我觉得这一论点是未被证实的。它是基于如下的假设，即头脑 （或精神）实际上是一台数字电脑。他们假想，当一个人思维时并没有引起特别的物理现象，也许头脑真正需要具备特殊的物理的（生物的、----------------------- Page 39-----------------------化学的）结构。人们无疑地会 （从强AI 观点）争论道，所做的仅有的假设是，任何必须涉及的特殊物理现象的效应都可由数字电脑精密地仿照。我可以相当肯定，大多数物理学家会论证道，在我们现在对物理理解的基础上作这样的假设是非常自然的。我将在后面的章节提出我自己持相反观点的原因 （我在那里还需要把话题引到为何我相信甚至不必作任何假定）。但是，在此刻我们暂且接受这一 （普遍的）观点，即所有相关的物理总能由数字计算来仿照。那么 （除了时间和计算空间的问题外）这唯一真正的假设是一个“行为主义”的问题，即如果某物全然像一个意识地知觉的本体那样地行为，那么人们还应该坚持说它 “感觉”到它自己是那一个本体。强AI 观点认为，在头脑运行中实际上被涉及的任何“仅仅”是作为硬件问题的物理，必须能用合适的转换软件来模拟。如果我们接受这个行为主义的观点，那么问题就归到普适图灵机的等价，以及任何算法可的确由这种机器执行的事实，还有头脑按照某类算法动作行动的假设。现在到了我要更明白地解释这些迷人的重要概念的时候了。注 释1．例如，参阅伽特纳 （1958），格里高里 （1981）以及所引用的参考文献。2．例如，参阅雷斯尼柯夫和韦尔斯 （1984）181—184页。有关计算奇才的经典总结参阅罗斯·玻勒 （1892）以及斯密斯 （1983）。3．参阅格里高里 （1981）285—287 页，格雷·瓦尔特 （1953）。4．这个例子引用自德尔伯吕克 （1986）。5．参阅奥柯涅夫 （1988）和基奈 （1988）。参阅列维更多的有关电脑下棋的情形。6．当然，大部分奕棋问题都被设计得使人类很难解决。要去构造一种人类觉得不是极难、而现代解决下棋问题的电脑在一千年内也解不出的下棋问题似乎不太困难。 （所需要的是一个每下一着都要筹划非常多步的、但又是相当明显的方案。例如，已经知道一些需要筹划大约 200 步就绰绰有余的问题！）这提出了一个有趣的挑战。7．为了明确起见，我在本书从头到尾地采用了西尔勒的术语“强AI”以表示这一极端观点。术语 “机能主义”也被经常地用于表示本质上同样的观点，但也许不总是这么明确。明斯基 （1968），伏多 （1983）以及霍弗斯达特 （1979）是这类观点的一些倡导者。8．可从西尔勒 （1987）211 页找到这种宣称的一个例子。9．道格拉斯·霍弗斯达特在对西尔勒的复印在 《精神》上的原始论文的批评中抱怨道，由于涉及到的复杂性，没有一个人可想象把另外的一颗人脑的整个描述 “内在化”。的确不能！但是就我所见，这不是问题的全----------------------- Page 40-----------------------部。人们仅仅关心实行目前要体现单个精神事件发生的一段算法的那个部分。这可以是在回答图灵检验问题时某个瞬息的 “意识实现”，或者它可以是某种更简单的东西。任何这种 “事件”是否都需要一段极其复杂的算法呢？10．参见载于霍弗斯达特和德涅特 （1981）368和372 页的西尔勒（1980）的论文。11．有些关于这类事体博学的读者也许会忧虑符号不同的问题。但是，如果我们在进行交换的同时，使其中的一颗电子旋转360°，甚至那个（可争论的）区别也消失了！ （参见第六章322 页的解释。）12．参见霍弗斯达特和德涅特 （1981）的导言。----------------------- Page 41-----------------------第二章算法和图灵机----------------------- Page 42-----------------------算法概念的背景算法、图灵机或者普适图灵机究竟是什么呢？为何这些概念在可以构成 “思维仪器”的东西的现代观点中占有如此核心的地位呢？是否在原则上存在一个算法可达到的绝对极限呢？为了充分地讨论这些问题，我们必须比较细致地考察算法和图灵机的观念。我在下面的各种讨论中，有时将要用到一些数学表达式。我注意到有些读者排斥这类东西，或者觉得它们吓人。如果你是这种读者，那么我请你原谅，并请你按照我在 “敬启读者”中的建议。其实，这里论证所需的数学知识并不超过小学水平，但要仔细地弄通它们，则需要一些认真的思考。事实上，大部分描述是十分显明的，只要细心地跟随就能很好地理解。但是，如果人们只是为了稍微领略其风味而取其精华，也能有很大的收益。另一方面，如果你是一位专家，我还要请你原谅。我猜想，它仍然值得你花一段时间把我所说的看过一遍，并且可能会有一两件东西引起你的兴趣。“算法”这个词来自于九世纪波斯数学家阿布·雅发·穆罕默德·依伯恩·缪莎·阿勒——霍瓦里松，他在公元 825 年左右写了一本影响深远的 《代数对话录》。“算法”这个字现在之所以被拼写成“algorithm”，而不是早先的更精确的“algorism”，似乎是由于和“算术”(arithmetic)相关联所引起的。 （还值得指出的是，“代数”(algebra)这个词来源于该书的题目的阿拉伯字 “al jabr”。)然而，比阿勒——霍瓦里松的书早很多就知道了算法的实例。现在被称作欧几里德算法的找两个数最大公约数的步骤是在古希腊 （公元前300年左右）即有记载的一个最熟知的例子。让我们看看这是如何进行的。随意取两个特定的数，譬如讲 1365和3654。所谓的最大公约数是可以同时整除这两个数的最大的整数。在应用欧几里德算法时，我们让这两数中的一个被另一个除并取余数，在3654 中取出1365 的两倍，其余数为924（=3654-2730）。我们现在用此余数即924 以及我们刚用的除数即1365去取代原先的两个数。我们用这一对新的数重复上述步骤，用924 去除1365，余数为441。这又得到新的一对441 和 924，我们用441 除924，得到余数42 （=924-882），等等，直到能够被整除为止。我们把这一切如下列出：3654÷1365 给出余数9241365÷924 给出余数441924÷441 给出余数42441÷42 给出余数2142÷21 给出余数0。我们最后用于做除数的21 即是所需要的最大公约数。----------------------- Page 43-----------------------欧几里德算法本身是我们寻找这一因子的系统步骤。我们刚才把这一步骤应用于特殊的一对数，但是这步骤本身可被十分广泛地应用于任意大小的数。对于非常大的数，要花很长时间来执行该步骤，数字越大则所花