從意識與世界的根本,到自我與意義的探索

作者:林映彤

意識出現之前,
一切安好。
沒有人承受病痛、情愛或損失,
沒有人了解懊悔、渴求的願望、
或苦澀的妒忌;
沒有人在乎任何失敗或苦難
所帶來的破壞。

哈代 (Thomas Hardy)
〈生前與死後〉 ( Before Life and After )

意識─似乎沒有什麼比它來得更直接、更親密了。

意識將這個世界呈現給你,讓你以不同質地的感受接觸世界,令你陶醉的、厭惡的、平淡的;意識讓你沈浸於過去的回憶、體驗未來的可能性、想像不存在的事物;意識是所有意義的基礎,驅動你、逼你逃避;最重要地, 意識讓「你」存在,在這個空間,這個時間。

意識幾乎是你的一切。沒有意識,你的世界和你都不存在。

當我們歡欣迎接新生兒,看著一個新的生物體呼吸、哭泣、拳打腳踢、對外界有所反應,生命的出現著實令人驚艷。然而,更不可思議的巨變,藏在嬰兒那雙大眼的背後。對這個寶寶而言,一個世界就此展開:他自己,隨著整個宇宙一同於虛無中誕生。

上述過程,每個人都經歷過,這是件多麽詭異的事:科學教科書告訴我們,自百億年來,這浩瀚無垠的宇宙中,沒有你、我、我們,沒有一點感覺。突然間,在某個時空點,我存在了,我開始在這裡出現,世界出現一個中心、一個觀點,也有了感覺。宇宙是否因為我的出現,產生一絲波瀾?

當踏著浪,看著海,想著海與天交會之外的遼闊;當被黑暗包圍,盯著天上的星空,我的存在、我的感受,似乎無比微小,對這個宇宙毫無影響 。但當沈浸於幸福與快樂,當難受想哭,你的感受卻是一切,它完全地滲透你,佔據你,世界也因此染上一種色調。

我們想理解自我經驗與世界的關係,主觀性的意識與客觀的世界,如何放在一起?這是本書處理的核心問題,也是千年以來,讓哲學家頭痛的禍首。意識為何?世界最根本的存在是什麼,是否有心靈的位置?我們能夠認識意識與世界的本質嗎?

哲學家們憑藉觀察、豐富的想像力與分析綜合能力,試圖勾勒出一個世界觀,讓他們各自安心入睡。如今,意識是各領域學者,以不同角度切入探討的核心問題,包括心理學、神經科學、精神醫學、物理學、數學、資訊工程等。

本書作者洪裕宏教授,在心靈哲學領域,是台灣當代最重要的哲學家。具有哲學與認知科學雙博士學位,熟悉神經科學,研究意識問題三十年以上。在本書中,他以哲學觀點,檢討當前各領域的意識研究與困境,並提出一套具有原創性和啟發性的理論架構。

也許你覺得對意識的探究過於學術,似乎只有文青或好奇心過剩、閒閒沒事幹的知識追求者,才會感興趣。不必然如此。

長久以來,探索此問題之最終動機,在於了解自己,釐清自我存在的意義。我們不難發現,世間大多煩惱,皆與「我」相關,都從自身出發:我的家人、我的朋友、我的愛人、我的工作,我是什麼樣的人?我想成為什麼樣的人?也許夜深人靜或受到打擊時,我們有更深層的探索:事件發生的意義為何?為什麼我的遭遇如此?人生為了什麼?自己存在的價值為何? 我們探索自我存在的意義,我們尋求一套能夠自我認同並依循的人生觀點。

「意義」這個問題,跨領域的意識研究者較少碰觸,似乎比意識更為神秘,卻與意識和自我的本體問題脫離不了關係。當你對自己存在的意義、與他人之間的關係、如何看待事件的發展等問題產生疑惑,若是想認真思考這些問題,而不只滿足於一些暫時說服你的說法,你得回到最根本的問題:「我是什麼?」「我如何存在?」

本書用輕鬆的語言,清楚簡單的描述,透過作者個人經歷與思想發展歷程,帶領讀者從哲學與科學的研究,深挖意識與自我的基本問題,開展一套嶄新的世界觀。這觀點同時蘊含了一個人生觀,你對意義的追尋不會在本書中到達終點,但它將給你想像的資源,供你在人生的旅程中,建立自我人生觀點的素材。本書是我推薦給所有人的一趟哲學之旅。

解開意識之謎

意識的問題如何解決?今年兩個重要的意識年會「意識科學研究學會」(Association for the Scientific Studies of Consciousness, ASSC) 和「意識科學會議」(The Science of Consciousness, TSC),整理了幾個當下最具影響力與發展潛能的意識理論:「全腦工作平台理論」以長距離神經連結所產生的全面性活化形態作為意識的神經基礎;「訊息整合理論」試圖公理化意識經驗,利用數學捕捉意識的程度和內容,將意識等同於無法化約的訊息結構;「預測歷程理論」 (predictive processing theory) 將腦視為階層式的預測機器,我們的感知是大腦由上而下的預測,產生一個模擬真實世界的內在模型;「量子意識理論」主張大腦是一個量子系統,以量子崩現解釋意識現象。在這些處理意識的各種途徑之中,除了量子意識理論之外,其餘皆發展自腦神經科學研究,在普遍認同的物理學觀點之上,試圖在認知功能或是神經生理層次,找一個安置意識和心靈現象的位置。

即便意識研究在近十年蓬勃發展,各種理論不斷推陳出新,哲學家的角色與貢獻似乎不如以往。除了進行分析探討,對局部議題具有創見之外,哲學家很久沒有提出一個全面性的意識理論架構。過去哲學家在心靈問題上扮演開創性的角色,啟發科學開展全新的研究方向,例如普特南和弗德為功能論的開啟者。不靠經驗科學,現今的沈思者想像力逐漸枯竭,物理學反而提供精彩豐富且迥異的狂想。

這似乎是一個趨勢,物理學家們出的新書,至少會花一部分篇幅處理意識問題。 例如麻省理工學院宇宙學家泰格馬克的《這個數學宇宙》(Our Mathematical Universe)、加州理工學院宇宙學家卡羅的《宇宙宏圖》(The Big Picture)、知名義大利物理學家羅維理 (Carlo Rovelli) 的《七堂物理課》(Seven Brief Lessons on Physics)。

泰格馬克視意識為突現的性質 (emergent property),由於物理性質(例如一顆電子的所有物理性質)都可以被數學捕捉,他主張真實世界的存在(例如電子本身),事實上就是數學結構,其中也包含你和我。意識則是突現於某一種複雜的結構,就如不同的結構產生液體或固體等突現性質。此觀點呼應訊息整合理論,然而兩個理論的本體主張大相徑庭。順帶一提, 另一個泰格馬克理論的瘋狂之處,在於他多重宇宙  的世界觀。宇宙不只一個,而是多個平行存在,他認為至少存在四個層級的多重宇宙,從理論上可觀察到、分享共同物理律、共同初始狀態的宇宙,到不可觀察、不同初始狀態,到不同物理律的宇宙。根據多重宇宙的主張,在某個遠方,存在一個幾乎和我們無法區分的星球,住著幾乎和我們無法區分的你我,同樣對此瘋狂想法感到驚奇。

卡羅則充滿雄心壯志,作為一個理論物理學家,在書中除了探討物理學問題,提出他的量子場論,還試圖把生命、意識與意義,放入他的理論。卡羅也將意識當作突現性質,否定意識為世界的根本存在,它是我們發展用來有效地描述世界的概念。意識雖然不屬於基本存在,但只要有用,就具有意義。此主張卡羅稱為「詩意的自然主義」 (poetic naturalism)。也許你對泰格馬克和卡羅處理意識的方法不甚滿意,這裡想凸顯的重點,在於物理學和神經科學理論,處理意識問題上的差異。

物理學家所提出的世界觀,不同於認知神經生物學層次的理論。後者預設一套不去細究的物理本體架構,試圖將意識整編進去;物理學家則從根本處理物理問題,並將意識視為存在這個世界的重要現象,試圖給予一個整體的解釋。似乎物理學家追求萬物理論 (theory of everything) 的野心,從物理現象中的大世界和小世界,擴展至涵括心靈現象。而透過對於基本問題的探究,物理學的豐富理論概念和發展空間,提供哲學家處理意識問題的一條途徑。

本書作者即選擇這條路,回到物理學尋找意識之謎的解方。

整體的世界觀:以訊息為基礎

本書從回顧傳統哲學對心靈的探究開始(第二章),提供讀者從笛卡爾至今的歷史脈絡,心靈哲學如何從二元論、行為主義、同一論、功能論發展至今,他們的問題與困難是什麼?哪些是曾經犯過的錯誤或遭遇的困境?了解的目的,在於避免它們以新的樣貌重新出現。

即便意識的存在是多麽讓人困惑,卻也沒有什麼比它的存在更理所當然。只要是醒著、有能力思考、有經驗感受時,意識一直都在,我們自然地享受(或苦於)它的存在,習慣它以一慣的方式出現。因此,變異的心理狀態(第三章),讓我們檢視意識的各種崩解樣貌,讓我們試圖拼湊意識與自我經驗的結構;而其他物種(第四章)、電腦或機器人(第五章),不同結構或材質的系統,則供我們了解心靈現象的範疇與可能的物理基礎與限制。而腦的作用究竟為何?經驗與神經結構和腦狀態,存在一定層度的關聯,我們是否能夠在這個層次解決意識問題?難解的問題如詛咒一般,陰魂不散,科學和心靈現象之間的鴻溝,是否能夠跨越(第五、六章)?

後三章為本書最精彩的核心思想。由於物理論在解釋意識上,遭遇瓶頸,作者回到最基本的問題,探究世界的根本,重整世界觀。在物理學方面受到惠勒和玻姆的影響,哲學方面受史賓諾沙 和萊布尼茲的啟發,作者主張世界最基本的存在非物質,而是訊息。與向農的訊息概念區分,作者稱其為「意識潛能」,存在於隱入秩序 (implicate order)。而你摸得到的、看得到的、熟悉的一切,都不是根本存在,包括你、我、你愛的人們、你在乎的一切,全都不是最根本的真實。我們都活在顯出秩序 (explicate order),這一層的存在皆似幻影。我們認識的物質世界與熟悉的心靈世界,都是由隱入秩序的訊息展開的浪花。而訊息作為世界的根本,具有整體性,無法被分割,所謂獨立、個體的概念,只適用於顯出秩序的存在,只是表象。

令人不滿足地,此書在最精彩的部分結束,留下諸多困惑與玄思,似乎也埋下了伏筆。根據作者的理論,我們活在某一種虛擬世界中,或更精準地說,這所有一切,包括我們的存在,都是虛擬的。到底我們是不是活在模擬世界?這是近期熱門的話題。在矽谷相信這是模擬世界的人不少,他們大概看到了科技發展的潛力,而如此相信。消息指出,兩位矽谷的科技富豪,因而暗中尋求科學家的協助,希望破解模擬世界 。英國杜倫大學和荷蘭萊頓大學共同合作進行的「星系與周遭環境的演化與形成」(Evolution and Assembly of Galaxies and their Environment, EAGLE) 計畫,利用超級電腦,已在模擬宇宙(一個三億光年的立方體的模擬世界)中創造了一萬個類似銀河系大小的星系,模擬出的星系與真實星系相似度極高。未來升級超級電腦後,還要擴大模擬。模擬世界的假說,怎麼會不可能呢?

令人好奇的是,本書提出的世界觀,是否容得下自由意志?我的決定、行動或是不作為,是否已被底層的訊息所決定?我們以為有意志的行動,只是錯覺?如果是如此,生活在顯出秩序的我們,就如同HBO影集《西方極樂園》(Westworld) 中的機器人接待員。《西方極樂園》影集描述一個模擬美國西部的遊樂園,來訪的遊客能夠對機器人接待員做任何事,包括在真實世界中,因道德或種種因素而無法進行的行爲。這些機器人已經通過涂林測試,行為和認知功能幾乎與人無異。在一段劇情中,一個女機器人相信她有自由意志,自己決定說什麼話、做什麼事。人類工程師告訴她,這一切都已經寫在她的程式裡。在她反駁的當下,她說出口的每一個字,同時自動地呈現在工程師的控制板上。

此外,本書作者的觀點意味著,腦神經科學的研究在錯誤的層次找答案,心靈與物理之間的關係,實際上存在於訊息的整體。若接受此理論主張的訊息整體性,似乎指向一個整體觀點的研究方向。我支持瑟勒對於神經科學研究的批判,當今的研究所面臨的困境,在於其預設現象原子論 (phenomenal atomism) 的觀點,預設經驗是由可獨立存在的部分經驗組構而成。我認為應採取現象整理論 (phenomenal holism) 的觀點,所有的經驗皆為整體,無法分割,此觀點將有機會發展出新的神經科學架構。現象整體論的主張,部分與本書作者的觀點不謀而合。根據作者的理論,以整體的架構探究世界與心靈,我們也許有機會對隱入秩序的訊息有更深入的認識,而間接碰觸到世界的根本。

訊息的整體性也帶出另一層的意義。我們經驗到的世界,似乎存在獨立的個體與個體之間的差異和疏離。然而根據本書,這些殊異,來自於使用了錯誤的理解架構,因而無法捕捉其整體性。所有看似獨立存在的物質與個體,皆源於整體的訊息。此理論提供了一個群體性的觀點來理解自我和他人,沒有任何人能夠獨立於任何一個人而存在,無論是親近的人,還是最遙遠、看似與自己毫無相干的人。我們根本上同源。

重視意識的社會

這本書的重要性不只在於意識研究上的貢獻,它是第一本具有台灣哲學家創見、探討意識哲學的專書。我相信它的出現,將引發大眾對於意識研究的興趣,並提升對此領域的認識,了解探討意識之重要性。

為何了解意識如此重要?其研究進展對於眾多當前的議題,可帶來的重大的影響。除了對精神疾病、腦傷患者等能產生直接效益之外,這裡我只略述其中兩點。

第一,近年來科技產業界最常討論的問題是,人工智慧的發展,造成原本依靠人力的工作,逐漸被機器與電腦取代。這是繼工業革命,數位革命 即將帶來的衝擊。這件事已經開始發生,歐洲銀行ING不惜花二十億美金,替換掉近六千名員工;富士康大規模自動化,裁員約六萬人。報章雜誌不乏相關報導。

這顯示未來的工作型態將有巨大的轉變,大部分現有的工作,人工智慧能勝任,將逐漸不需要人力,而將產生新形態的工作。哪一些工作是人工智慧所擅長,哪一些無法被取代?又會有哪些新的工作產生?回答上述問題仰賴於我們對於人工智慧與人性的認識,計算理論與神經網路的探討,將有助於預測其限制與發展性(參考本書第五章)。倫敦大學學院已發展出「法官」人工智慧軟體的雛形,它具有預測判決結果的能力,成功率高達五分之四,這只是眾多案例之一。

台灣社會要如何因應未來的轉變,無論在經濟、產業、教育等各層面? 泰格馬克等人成立了「未來生命學院」(Future of Life Institute),處理人工智慧和科技發展帶給人類社會的問題,物理學家霍金、意識研究者科赫、宇宙學家古斯 (Alan Guth)、模擬假說的提出者博斯特倫、演員弗里曼 (Morgan Freeman) 、特斯拉執行長馬斯克 (Elon Musk) 等人皆參與其中。他們相信科技將有機會讓人類過更有意義的生活,也可能造成自我毀滅,而現在就該開始思考與行動。

第二,一個社會對意識的重視程度,反應這個社會如何看待人,是否尊重人的存在價值。例如,我們談論人的基本生活,應該具備哪些條件?是否只要滿足食、衣、住、行的基本需求就足夠?基本物質需求的滿足,是否足以達到幸福?或英文稱為well-being?我想大多數的人認為不夠。然而現代社會,一個資本主義、市場價值宰制的世界,我們對於人的照顧,似乎只需要確定他們在物質上有最低的滿足。如此的滿足,只為了能讓他們發揮功用,讓人足以成為可使用、好使用的人力。但我們每一個人,身為人,不會認為自我的價值如此而已,不只為了有所功用,不只為了生存,而是更多。更多的這部分,每個人不同。

對較為簡單的生物而言,存在的意義也許只為了生存。然而,人類科技與文明發展至今,我們對於人的尊重該往前進了。這意味著各層面需要概念性的調整。教育是最好的例子。教育的意義為何?這問題的答案,顯示我們如何看待人的價值。當教育只著重在產業市場需求,或功能性的面相,我們忽略了世界的一大部分:心靈的面相。一個孩子的人文教育與性格培養,是否讓他足以面對困難?他是否有能力生活於複雜意義編織而成的人類社會,並進行自我意義的創造?抑或將陷於一輩子的苦難?是幸福快樂,還是無法脫離的苦痛,這些感受一旦進入我們的意識,便再真實也不過了。一個文明的社會,若尊重人類存在的價值,應看重意識與意識研究 。因為意識對於每一個人而言,幾乎是他的全部。

我期待本書的出現,讓台灣社會成為一個重視意識的社會。

(此文為洪裕宏教授一書《誰是我?意識的哲學與科學》的導讀)

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如何打敗 AlphaGo?

作者:洪裕宏、林映彤

網路上很多鄉民期盼李世乭能擊敗AlphaGo,以捍衛人類最後的尊嚴。五局至少贏一局吧!不過看來AlphaGo會五局全拿。天上的王是上帝,地上的王是凱撒,難道電腦將宰制人類了嗎?

我們不必那麼悲觀,電腦要成為地上之王還有重要障礙。捍衛人類最後的尊嚴匹夫有責,讓我們認真想一想如何打敗AlphaGo。

前文提到,AlphaGo 超越 IBM 的深藍,在於它結合了神經網路的原理。比較神經網路和以涂林算機為原理的電腦,在運算理論上有很大的不同。電腦的計算是數據 (digital)、離散 (discrete)、不連續的;神經網路是類比 (analog)、連續的。傳統人工智慧不具有學習能力,而學習是神經網路的強項。

圍棋盤面總共有 361 (19×19) 個落子點,每個點有三個可能的值:黑子、白子和空白,所有的可能組合有 3^361 個。這個數量大於全宇宙訊息總量 10^122 bits。所以電腦不可能搜尋所有可能。AlphaGo 使用了兩個神經網路來隨機選取大數量的可能性,挑出具有勝算的盤局,求取其統計上的平均值,據以訓練 AlphaGo。AlphaGo 在訓練過程中會自我修改單元 (units) 之間的連結強度,最佳化連結矩陣,以取得勝利。

AlphaGo 的學習是根據一組大數量具有勝算的棋局,其中包含圍棋高手對奕的案例。李世乭的棋步或下棋的策略自然也包含在訓練資料中。此時,棋王們若與 AlphaGo 對奕,AlphaGo 多少可以預測到棋王們的策略。因此,若要打敗 AlphaGo,必須三不五時出一些爛招,不按牌理出牌。因為這些爛招不在 AlphaGo 的訓練資料中,再加上「理性」的 AlphaGo 只有從高手資料訓練出來的歸納能力,無能力耍詐或識破對手在耍詐。棋王可據以誤導 AlphaGo 的思考方向,出其不預,或有戰勝的機會。

AlphaGo 當然也有因應之道。前文提到「memcomputer」,我稱之為「記」算機,同一組單元和連結同時負責計算與記憶之工作,完全模仿腦神經系統運算的方式。AlphaGo 第二代若採用 memcomputer,它將是純種的神經網路電腦,以完全異於涂林算機的計算方式運作。AlphaGo II 將具備有棋王的能力,當然也能識破不按牌理出牌的詐步。只要不理會詐步,就足以瓦解爛招策略。到時候,我們就要再來想如何捍衛人類最後的尊嚴了。

AlphaGo 贏了棋王,意味什麼?

作者:洪裕宏、林映彤

電腦AlphaGo第一輪打敗韓國棋王李世乭。這個消息令人震撼,特別是圍棋界和人工智慧 (artificial intelligence, AI) 研究。電腦和人腦的對決,圍棋被視為最後的堡壘。

電腦與人腦大戰,IBM的「深藍」 (Deep Blue) 最有名,擊敗西洋棋世界冠軍。深藍屬於傳統人工智慧,模仿人的思考方式,運用大姆指法則,不用「窮盡運算」(exhaustive calculation)—暴力搜尋法,而用啓發式 (heuristic) 搜尋,找到最佳解,打敗人類。然而,西洋棋的規則性強,可能的發展相對小;相對地,圍棋的規則雖然簡單,在19×19的棋盤上,每一手的可能落點極多,考慮每一步未來的發展,可能性以幾何級數增加,其盤局可能數目高達 3^19×19 之多,多於宇宙的總訊息量10^122 bits,因此不可能窮盡搜尋。圍棋強烈依賴棋手的模式辨識 (pattern recognition) 和直覺,這些也不是傳統人工智慧容易辦到的。

究竟 AlphaGo 是如何打敗韓國棋王李世乭?答案在於 AlphaGo 不同於深藍,並非傳統的人工智慧或電腦。電腦由硬體和程式組成,程式是一組訊息處理的指示,由程式設計者所編寫。因此電腦所具有的智慧,即為程式設計師的智慧。傳統人工智慧不具有學習能力,其解決問題的能力決定於程式的良劣。面對比西洋棋複雜多的圍棋,不具有學習能力的程式要打敗人類棋王很困難。

電腦的理論始於涂林 (Alan Turing),所以電腦又稱為涂林算機 (Turing machine)。電影「模仿遊戲」(The Imitation Game) 即演涂林的故事。模仿遊戲是要一個人與在另一個房間中的電腦或另一個人對話,房間外的人如果無法區別那個談話對象是電腦,那麼這部電腦就算通過涂林測驗 (Turing test)。涂林認為這部電腦已具備自然語言能力,擁有相當於人類的智慧。涂林預測人工智慧可在公元二千年實現。二千年早過了,相當於人類的人工智慧仍然遙遙無期。學術界許多人認為電腦與人腦差別太大,我們需要模仿人腦的新型算機,才有機會創造和人一樣的人工智慧。神經網路 (neural network) 的研究上世紀八O年代蔚為風潮。

神經網路研究的起源其實跟涂林算機一樣久遠,Frank Rosenblatt 在1957年已發表模仿人類視覺,具學習能力的 Perceptron 神經網路。神經網路學派與傳統人工智慧激烈競爭研究資源。1969年 Marvin Minsky 和 Seymour Papert 合著《Perceptrons》一書,証明 Rosenblatt的二層網路系統無法處理像 XOR 及 parity check 這樣的重要功能,而需要用到三層網路。Minsky 與 Papert 同書臆測三層網路不存在學習算程。這個臆測打趴了神經網路研究,造成人工智慧獨霸學壇 ,直到 1986 年 Rumelhart、Hinton 和 Williams 提出三層網路的學習算程 (error backpropagation algorithm),神經網路研究始又恢復榮景。

AlphaGo 非傳統人工智慧,它結合神經網路的計算原理。神經網路的運作原理模擬生物神經系統,由大量的單元 (unit) 相互聯結組成。神經網路沒有程式,不由程式設計師規定每一步的進行。神經網路要具有一個功能,需經過訓練。神經網路具有學習能力,透過給予大量的訓練樣本,學習輸入和輸出的對應關係。在訓練的過程中,單元之間的聯結強度會進行改變。由於聯結強度的改變,神經網路自動學會輸入和輸出之間的關係,不需要另有程式設計者一步一步指導。

AlphaGo 結合傳統人工智慧和多層神經網路,神經網路的圖像辨識能力強,且具有學習能力。AlphaGo 先以 supervised learning,大量學習人類專家的棋步。由於 AlphaGo 的目標不在於模仿人類,而在於打敗人類。利用 reinforcement learning,讓 AlphaGo 和自己對奕,從中發掘圍棋的技巧。由於圍棋的局面複雜,窮盡搜尋不可能。AlphaGo 利用兩個神經網路來縮小搜尋範圍。策略網路 (policy network) 的目的在於排除勝率明顯小的落點,而價值網路 (value network) 的功能則是排除劣勢的路線。

即使 AlphaGo 結合了神經網路,它的神經網路仍由傳統電腦模擬而成,使用了 1202 個 CPU 和 176 個 GPU。是否存在非電腦模擬的神經網路?這個問題在 2015 年有重大突破。加州大學聖地牙哥分校的物理學家 Massimiliano Di Ventra 團隊製作的「memcomputer」,即為神經網路電腦的物理實現。傳統電腦,由 CPU 和記憶體分別負責運算和記憶的功能,memcomputer 則如同人腦的運作,運算和記憶由同一組單元和聯結完成。預估在處理包含大量資料的問題時,神經網路電腦將比傳統電腦更快速、花費更少能源、具有更強的模式辨識能力,並且有學習能力。

AlphaGo 有沒有智慧?這應該是觀戰過後,留在大家心中的疑問。首先,電腦有沒有可能產生智慧?了解傳統電腦的原理涂林算機之後,應該可以排除這類機器具有智慧的可能性:一個功能的運算過程,是透過設計者的智慧完成,機器單純按照設計完成的步驟進行。它即使能夠完成再複雜的功能,我們也不認為電腦具有「了解」的能力,因為它只是在操作符號,不處理語意,所以不具有了解能力。至於神經網路模型呢?神經網路的原理接近人腦,沒有語法/語意的區分,也不需要預先設計好的程式,而必須透過反覆訓練而學習完成。這似乎動搖我們對於機器沒有智慧的直覺。不過,如果人類的智慧或是「了解」的能力預設意識,因為神經網路不具備意識的先決條件,我們就沒有理由說神經網路具有智慧了。

「我當然可能會輸。」韓國棋王李世乭說:「但下棋的電腦並不瞭解圍棋之美、人之美。我的工作是下出更美麗的圍棋。」 對於圍棋,AlphaGo 在功能上確實匹敵人腦的功能,然而,會輸的系統也許反而具有智慧,而能欣賞圍棋之美、人之美。