逻辑视阈下人工智能道德的本体论承诺研究

包彦征， 邓辉文，2

(西南大学 1.逻辑与智能研究中心；2.计算机与信息科学学院，重庆 400715)

随着计算机和人工智能技术的快速发展，人工智能产品在给人们的生产生活方式带来革命性变化的同时，其负面影响也不断引起人们的担忧，深度神经网络学习算法的“黑箱”问题以及人工智能应用中产生的诸多伦理和安全问题，使人们对可信人工智能的发展充满期待。人工智能伦理作为技术伦理的一个重要内容，其研究包括人工智能道德哲学、人工智能道德算法、人工智能设计伦理和人工智能社会伦理等四个维度[1]，随着人工智能技术融入人类生产生活程度的加深，人工智能伦理的作用需要充分发挥。有学者将由深度神经网络推动实现的人工智能发展瓶颈称为“可解释性瓶颈”，并认为这些困难是由无视逻辑和知识在智能中的重要价值，过度依赖数据统计和深度神经网络引起的[2]。在此背景下，通过具有可解释优势的符号主义开展人工智能道德算法研究，将是未来人工智能进行道德行为规范和智能决策的主要技术手段。

一、问题缘起

本体论是关于存在及其本质的学说，它是西方哲学中长期存在的基本问题。随着近代科学技术的发展和计算机技术的兴起，科学的本体论问题逐渐成为研究的对象，它被赋予新的内涵，在科学领域特别是在计算机技术和人工智能中发挥越来越重要的作用。

1.哲学溯源

蒯因认为哲学应当讨论“What is there”(“何物存在”)的本体论问题，从而把曾经被逐出哲学研究范围的本体论问题重新纳入哲学的研究领域，恢复了它在哲学研究中应有的地位。蒯因以量化理论或一阶逻辑作为工具，最早提出“本体论承诺”的概念，这一思想不仅在哲学尤其在科学哲学上产生了重大影响，而且在科学上具有重要的意义。

蒯因认为，“一个理论的本体论承诺问题就是根据那个理论有何物存在的问题”[3](p197)。“存在就是成为约束变项的值。”[4](p266)蒯因进一步指出：“为了使一个理论所作出的断定是真的，该理论的约束变项必须能够指称的那些东西，并且只有那些东西，才是这个理论所许诺的。”[5](p13-14)“被假定为一个存在物，纯粹并简单地只是被看作一个变项的值”，即“存在就是在一个代词的指称范围之内”[5](p13)。于是，“我们的整个本体论，不管它有可能是什么样的本体论，都在‘有些东西’‘没有东西’‘一切东西’这些量化变项所涉及的范围之内，当且仅当为了使我们的一个断定为真，我们必须把所谓被假定的东西看作在我们的变项所涉及的东西的范围之内，才能判定我们具有某一个本体论的假设”。比如，当我们说“有些狗是白色的”时，就是说“有些是狗的东西是白色的”，而要使这个陈述为真，则“有些东西”这个约束变项所涉及的事物必须包括有白色的狗。这样，我们也就承诺了“白狗”这一本体的存在[5](p13)。既然全部科学的对象是约束变项的值域，而值域的存在和确定又是通过逻辑的人工方式完成的，所以全部科学问题就成了语言问题，我们接受新对象如概念、事实、理论等，是以构架语言为前提。蒯因认为人们说有什么存在依赖于对语言的使用，因此承诺问题只与人们说什么的语言相关，在用语言描述约束变项值域的同时，也规定了一个科学理论中的概念所指称对象的存在。“当我们构造某种理论的时候，我们在一定限度内可以自由地决定在这种理论中采用什么样的术语(例如采用原子这个术语)，而当我们做出这种决定后，我们就有义务承认这种实体(例如原子)的存在。”[6](p409)随着科学技术的发展，科学的本体论问题逐渐成为研究的对象，它在信息科学和人工智能领域被赋予新的内涵，逐步被应用到技术领域。

2.应用诉求

1980年，“人工智能之父”约翰·麦卡锡(John McCarthy)受蒯因的启发，认识到哲学本体论与人工智能的逻辑理论构建活动之间的重叠，提出以逻辑概念为基础的智能系统必须“列出所有存在的事物，并构建一个本体描述我们世界”[7]。在信息科学领域，本体论最为广泛的定义，是由Gruber于1993年提出的“本体论是对某一概念化所做的一种显式的解释说明”[8]，即本体论是概念模型的明确规范说明。在计算机技术人员看来，本体的引申意义是一种“工程人造物”，因为机器无法理解自然语言，技术人员首先需要解决的问题是创造一种能够在机器之间进行“数据、信息、知识的交换、重用和共享”的世界语，即描述领域世界概念化的形式语言。在应用领域，工程学的本体论主要表现为三种形态：一是信息科学中的本体论；第二种意义的工程学本体论；第三种工程学的用法是人工智能的用法，它被等同于人工智能的内容理论(content theory)，这种本体论关心的不是知识的形式，而是知识与对象的关系，尤其是对象与对象的关系、对象的分类等[9]。因此，人工智能的本体论研究是伴随人工智能对内容或意义问题的关注而发展起来的，随着理论探讨的深入和工程应用的需要，内容问题和意义问题的解决迫在眉睫，如果人工智能系统只满足于形式转换而忽略对内容和语义的处理，那么建构有真正智能性质的人工系统的追求将难以实现。

如前所述，一个本体论的承诺是将存在看作是约束变项的值，那么在变项的值域内，系统所表现出来的特征的属性就有助于我们对科学的理解。那么，科学的对象即约束变项值域的“存在”，我们采用什么样的方法去认识他们呢？“任何可以在多大程度上认为科学理论系统是语言问题，那么也可以在同等程度上认为一种本体论是语言问题。”[5](p17)借此我们需要对自然语言的表达式进行语义分析。在计算机和人工智能领域，通常自然语言处理系统基于以下流程：输入自然语言表达式→数据→数据→输出自然语言表达式。其中第一步“输入自然语言表达式→数据”代表以数据的方式实现对自然语言表达式的理解；第二步“数据→数据”代表通过推理获取结果的过程；第三步“数据→输出自然语言表达式”是将结果以自然语言的方式表征出来的过程。整个过程的关键在于第一步，即如何实现机器对自然语言表达式的理解，这是计算机和人工智能的本体论问题。谢尔盖·尼伦伯格(Sergei Nurenburg)等人指出：“意义是未来的高端自然语言加工的关键因素。”[10](pxiii)本体论语义学作为一种自然语言处理的崭新方案，正是为解决已有自然语言处理方案所碰到的种种难题而提出的。人的语义理解能力是建立在人具有本体论知识基础上，因此，要让机器拥有这种能力，同样需要机器拥有本体论知识。一个领域的表示方式，在很大程度上，决定了那个领域是怎样被“理解”的[11](p810-811)。因此，从应用技术的角度来说，要让计算机和智能系统能够利用和处理文本意义，而不只是关注句法形式的转换，必须以本体论为基础。

3.应用成果

约翰·麦卡锡提出以逻辑概念为基础的智能系统必须列出所有存在的事物并构建一个本体描述我们世界的想法，当时大多数人工智能逻辑学者都认为对某个世界所获取的信息和人们的“常识”是一致的，人工智能技术人员开始研究通过专门领域的知识表达来支持自动推理。以DENDRAL为代表的知识库系统的成功开发，确立了知识在解决人工智能问题方面的重要地位[12]。同时，用于研究知识库和知识系统构建技术的学科“知识工程”(knowledge engineering)发展起来[13]。John F.Sowa提出构建“一个可能世界的本体”，使其尽可能包含世界的所有事物、它们之间的联系以及相互影响的方式[14]。1998年，Web的创始人Tim Berners-Lee首次提出“语义Web”(Semantic Web)的概念及其技术路线[15]。目前，Web技术为全球信息共享提供了便捷手段，以共享为特征的本体论与Web技术的结合成为必然趋势。在此背景下，基于Web标准的本体描述语言正成为本体论研究和应用的热点，语义Web成为当前本体论从学术研究走向实际应用的最重要内容之一。

在人工智能领域，描述逻辑(Description Logics，DL)是研究和开发的一个重要的知识表示语言，并已被应用于本体描述或作为本体描述语言的基础[16]。“描述”是对一个领域知识采用描述的方式进行表达，而“逻辑”是指其采用正规的基于逻辑的语义，它与语义网络及框架等知识表示机制不同。同时，由人工智能研究实践所产生的本体语义学，是一种具有工程学性质和应用功能的理论和技术，它以本体论知识为要表征的词项意义，从而做出本体论层面的定位，如说明它属于哪一类存在，其性质、特点以及边界条件是什么等等。比如智能语音系统听到“红”一词，应将其归类为物体所具有的“颜色”属性，而不是指物体本身。对相对抽象的词的处理也是如此，例如当有一词“stop”输入后，首先要经过本体论这一环节，该词被表征为一个本体论概念，并被放进本体论的概念体系中的某一框架之中，这样它的属性、属性值便被得以规定。因此，基于逻辑工具建构人工智能的工程学本体论，其语义解释的论域需涵盖特定领域的范围，即通过对与领域概念有关的实在、状态、属性、关系、约束等做出形式化描述，以建立类似于哲学本体论范畴体系的概念化的明确表征与描述。这里的概念化如果用M表示，那么对M可以形式化表示为：M =(D，W，R)，其中D指一个特定领域世界，W是该领域世界的事态集合，R是特定领域空间(D，W)中的概念关系集合。因此，在计算机和人工智能领域的实际应用中，本体论的构成包括一组描述存在的词汇和关涉这些词汇的既定含义的显式假设，概念和类用来表达词汇本身，关系则为词汇提供连接，并加入限制条件，使之与现实情况相符合。

二、人工智能道德本体论的逻辑驱动

在有关人工智能专家看来，要建构类人智能的人工智能，一个必不可少的条件就是使人工智能同人一样具有本体论构造。作为人工智能中使其得以表现智能特性的知识资源，本体论代表一种特殊的知识，即概念化、范畴化及能为全球共享的领域知识。因此，建构人工智能道德本体论的实质是人工智能知识工程的组成部分，即通过一定的办法让机器获取伦理规范和道德知识。换言之，建构人工智能道德本体论就是从关于整个世界或某个特定领域(如医药、自动驾驶等)的数据文档中提取含有伦理标准和道德规范的概念化知识，形成关于其存在对象及其规范关系和规范行为的概念图式。

人工智能源于数理逻辑，正是数理逻辑对计算的追根溯源，使第一个计算的数学模型图灵机得以诞生。运用逻辑工具开发和使用智能系统，它会根据输入给出输出结果。基于人类对智能系统的解释功能，不需要把环境设想得像现实世界一样具体，而是把它设想成一种简化版本的领域世界。机器无法理解自然语言，需要技术人员依据应用需要将简化版的世界概念化，并用人工手段设计能够描述简化版世界概念化的形式语言以及公理和推理规则，从而实现以形式语言的表达方式来描述简化版的世界，并通过公理和推理规则的演绎过程实现智能机器的功能。我们将世界的概念化连同形式语言描述世界的方法称为“本体论承诺”，因为形式语言描述世界的方法承诺了简化版世界的本体论架构。而把形式语言通过演绎实现“功能”的方法称为“本体论”，因为形式语言通过演绎反映了简化版世界运行的规律[17]。因此，从逻辑的角度看，人工智能道德中的本体论知识尽管不是最一般的，但在它起作用的特定领域却具有一般性，即是关于特定领域内的道德现象的概念体系，或是对表示它们的概念及其规范关系的明确刻画。一个学说或一套理论的“本体论承诺”，需要确认的是按照那个理论有什么存在[18]。对于一个逻辑系统，人工智能道德的本体论承诺的实质就在于，预设一个规范行为和规范关系是存在的并且其存在性必须依靠约定一个特定领域的本体世界才能够得以保证。

在逻辑系统中，一个理论就是一个得到充分解释的句子集合，更特别的，它是一个演绎封闭的集合，只要这些后承是用同一种记法表达的，那么该理论包含它自身的所有逻辑后承。在逻辑系统与事实本体论的关系方面，传统逻辑与事实本体论密切相关，即传统逻辑假定了事实本体论，而现代逻辑由于使用形式化方法，其重点在于研究对象与符号、符号与符号之间的关系，而不是对象本身，这使得它与事实本体论完全脱离了直接联系。从某种意义上讲，现代逻辑之所以比传统逻辑更为精确、纯粹，其中一个重要原因就是通过形式化方法使其远离了事实本体论，避免了对“存在”的讨论。但是我们也不能就此认为现代逻辑与本体论没有任何关系。由于现代逻辑的形式化特点，它的研究内容尽管与事实本体论脱离了关系，却转向了形式本体论或逻辑本体论，即在某一逻辑系统的语义学中认为何物存在以及以何种方式存在。所以，现代逻辑与本体论的联系变成了现代逻辑中的“本体论承诺”问题[19]。现代逻辑将事实本体论问题变成“本体论承诺”这样一个形式本体论或逻辑本体论问题，从而在内容上彻底摆脱了传统哲学认识论。

逻辑系统中的语义学是逻辑的形式本体论，这种形式本体论是逻辑建构的自己说明自己，无须借助外在因素阐述自身的本体论。与事实本体论不同，它是逻辑的而非实在的，是功能性的而非实体性的，是关系的而非元素的，是形式的而非质料的[20]。按照这样的理解，在现代逻辑中一个逻辑系统的本体论承诺取决于该系统的语义解释，可以说，基于同一逻辑系统不同的语义解释就有不同的本体论承诺。当然，由于逻辑系统是由逻辑学家所构建，他们总是有自己的事实本体论观点，他们不同的事实本体论观点必然导致逻辑系统中不同的本体论承诺。蒯因和卡尔纳普对此表达了一致的观点：“我们不能站在某种语言的使用之外问实在中有什么，也不能离开对某语言的使用而说存在什么，考虑到接受一种语言框架或概念系统时涉及什么是恰当的、重要的，在对不同的语言作出选择时最终需要根据实际的即实用的考虑来决定。”[21](p112)

综上所述，在现代逻辑推动智能技术发展的实践中，本体问题不再是事实本体，而是以形式本体的方式呈现，即本体论承诺。对于一个逻辑系统来说，凡是其在运作过程中需要假定为存在的东西，就是其本体论承诺。因此，为实现“人-机”道德价值对齐，通过运用逻辑系统开展人工智能道德的应用研究，首要的问题就是对形式语言要刻画的领域世界(属性或关系)作出承诺，而完成这一任务，主要是对用于表达伦理标准和道德规范的自然语言进行研究，预设技术所涵盖的一个领域世界并对技术所要求的伦理标准和道德规范的概念及其关系做出承诺，在此基础上实现道德算子的逻辑刻画。总之，逻辑视阈下的人工智能道德的本体论承诺为人工智能道德提供了本体论架构，为运用逻辑系统开展人工智能道德研究提供了领域世界的概念和范围的形式本体的承诺。

三、基于逻辑方法的人工智能道德的本体论承诺预设

科学技术要以一定的本体论承载，同时科学技术也要基于研究对象和技术应用的实际需要对本体做出承诺。在运用逻辑方法构建智能模型时，需要将自然语言描述的现实特定世界与形式语言描述的概念化的领域世界建立联系，从而为逻辑系统在领域世界的本体做出承诺。为此，运用逻辑方法构建人工智能道德的模型时，需要预设基于人类社会和法律的解释、规范行为的明晰性、道德决策的偏好顺序以及建立行为类型和行为代码联系的本体论承诺。

1.基于人类社会和法律的解释

运用逻辑工具开展人工智能道德研究的目的是使智能系统的规范行为和道德决策符合人类的伦理标准和道德要求，因此，构建人工智能道德模型时，对于假设给定的情况，领域世界的行为类型以及智能体可能的规范行为和道德决策必须基于人类社会和法律的解释。

人类社会中的人具有独立的主体地位，而人工智能体是否具有主体地位，这是一个具有哲学争议的问题，基于不同的立场会产生截然不同的观点。随着技术的进化和人类对技术的依赖程度加深，人机融合将是未来人工智能发展的必然趋势，按照人工智能专家维贝克(Peter Paul Verbeek)提出的“道德物化(materialization of morality)”的观点[22]，人类可以运用恰当的技术设计，把抽象的道德理念在人工物的结构和功能中予以体现，使人工智能的规范行为和道德决策具备功能性道德。因此，在构建人工智能道德模型时，智能体的规范行为和道德决策必须基于人类社会的解释，即要在人类社会的框架下进行可能的规范行为和道德决策。

在人类社会，法律是构成社会的基本要素，道德则是衡量社会进步的主要标志，从某种意义上讲，法律与道德之间没有严格的界限，二者在推动人类社会发展和进步上的作用是相辅相成的，但它们在法律效力、约束机制、社会影响等方面也存在本质区别。在人工智能领域，人工智能是在人类社会的基础上产生的，建构人工智能道德技术模型的基本要求也需要依据人类社会的伦理准则和道德规范作为基本的参考，在模型中的可能行为选择和智能决策要基于社会和法律的解释，含有道德规范的要求。因此，需要对人工智能道德与人工智能法律的关系予以明晰。第一，人工智能道德和人工智能法律同属于规范命题，与“允许”“禁止”“中立”等道义算子关系紧密。目前随着法律专家系统等技术的应用，一定程度上推动了人工智能法律的发展。在此基础上，人工智能道德的技术研究和应用需要借鉴人工智能法律的技术，使同样具有规范要求的道义算子能够在人工智能道德的行为中得以完美刻画；第二，人工智能法律主要是对涉及法律条文的规范进行形式刻画，处理涉及人类社会法律的问题。但是人工智能道德的主要目的是依据人类的道德规范，使人工智能系统在与环境的交互中具备道德判断和道德决策能力。因此，量化变元的论域即是科学研究的对象，它们涉及人工智能道德所要刻画的范围和对象。在构建人工智能道德模型所涵盖的诸如伦理道德、规范行为的领域知识时，就需要充分考虑人类社会和法律的基本要求，将其与一定的技术应用相结合，在智能体的可能道德判断和道德决策中发挥作用。

2.规范行为的明晰性

规范行为与道义相关，主要通过构建道义逻辑模型予以刻画。在所要构建的道义模型中，依据道义规则的要求，通常将领域世界的道德规范行为分为三类：“允许”“禁止”和“中立”。在对这三类道德规范所对应的行为进行界定时，应保证规范行为具有明晰性的要求，确保概念的准确性和形式定义的无歧义性。同时，依据模型应用的不同需要并结合现实世界的评价机制，对伦理评价的标准如义务论或后果论会有所不同，在模型建构和形式刻画的过程中要对此予以明晰。

在现实社会，为积极推动人机融合并最终实现人机和谐发展，人工智能系统所遵循的伦理准则和道德规范，应符合人类的伦理体系和道德律令。基于不同的目的，伦理评价体系会出现诸如义务论、后果论等多种评价标准，鉴于人类道德是进化式的渐进发展过程，目前很多国家的伦理标准和道德要求不尽相同，技术人员在建构模型对规范行为进行形式刻画时，很难达到完全的统一。因此，人工智能道德技术的模型建构和对规范行为形式刻画的标准应坚持实用性和明晰性的原则，坚持以人为本的核心理念，把人工智能系统的特性和相关的具体道德规范结合起来。以自动驾驶技术为例，“梅赛德斯—奔驰”无人驾驶汽车从驾乘人员的安全考虑，其程序设计标准是“优先保护驾乘人员的人身安全”，但是自动驾驶汽车在行驶中遇到需要做出道德行为选择和道德决策时，如何在保护驾乘人员的人身安全与保护车外其他无辜人员的人身安全之间做出符合道德的选择和决策，是人工智能道德技术进行模型建构时需要考虑的重要问题。

3.道德决策的偏好顺序

道德难题是人类在伦理道德领域遇到的复杂问题，基于不同的立场如义务论或后果论等会做出不同的道德决策，在人工智能道德领域同样会遇到诸如规范冲突、道德难题等问题。通过为不同类型和用途的人工智能道德模型的规范系统和行为选择设定偏好顺序，以使规范推理按照一定的优先顺序进行选择，为此，偏好将会在规范行为和道德决策的形式刻画和形式推理中发挥重要作用。

在具体的形式刻画和形式推理中，简单的规范行为和道德决策易于处理，通过将与规范目标最为接近的规范源作为最终的规范行为选择和道德决策即可，或者先把最不符合规范目标的规范源消除，再采取同样的办法找出与规范目标最为接近的规范行为选择和道德决策。随着人工智能技术的不断发展，人机融合的速度将逐步加快，人工智能在未来进行交互的环境也越来越复杂，在此背景下，人工智能系统要处理的规范行为选择和道德决策的逻辑模型也会相应变得复杂，简单的道义推理难以满足形式推理的需要，为此，基于动态的和时态的道义逻辑模型以及偏好逻辑模型将为可解释的人工智能道德技术提供很好的工具作用。

4.建立行为类型和行为代码的联系

将人工智能道德技术所涉及的行为类型和行为代码建立联系，是人工智能道德模型实现形式刻画和形式推理的重要一步。模型主体依据输入的行为类型而输出相应的可能行为选择，可能行为选择具有道德判断和道德决策的特性，在一定情况下，可能行为选择的空间决定了主体可以执行的行为代码的空间。行为代码是形式语言，其语义系统必须与模型承诺的领域世界的道德规范和道德行为相关，这样才能保证智能主体系统所执行的行为代码具有道德因素。

通过将规范行为进行分类，所得到的行为类型就是领域世界中与道德相关的规范体系。行为类型以非空集合的形式呈现，基于不同的目的或者应用领域可以产生不同的集合。比如，依据行为规范的要求，可以将行为类型的集合划分为“允许”“禁止”和“中立”；也可以依据道德规范在自动驾驶应用领域的作用，将行为类型划分为遇到多种情况而进行道德选择和行为决策的不同分类。在此基础上，为人工智能系统设置一套道德行为处理机制，即输入和输出的机制，将与道德规范相关的行为类型输入系统，一定情形下的每一个行为类型可以找到所有可能的分类模式的行为代码，即每个智能主体执行的每个行为代码都至少按一种行为类型进行分类。比如有两个行为类型，那么每个行为代码是第一个或者另外一个或者两个行为类型的实例。系统在进行分析后会产生几种不同的可能行为选择，这些可能行为选择是由行为类型的实行而产生的结果，当然，几种可能行为选择不是全部符合人类的道德要求或者基于不同的评价标准会有不同的道德选择。人工智能系统依据偏好顺序对几种可能行为选择的分析和综合比较，决定执行一种最能符合该领域伦理标准和道德规范的行为代码。当然，在对行为类型分类时，由于现实世界的复杂性，开放环境下的行为类型所体现的道德规范行为无法包含所有情况，这也决定了与之相对应的行为代码在模型所进行的形式刻画和形式推理时，无法处理人工智能道德在技术应用时遇到的所有问题。

四、作用和展望

运用逻辑工具进行人工智能道德的模型构建时，为逻辑语言处理特定领域知识的形式刻画和形式推理预设本体上的承诺，这是基于符号主义进行人工智能道德的理论研究和现实应用的必然要求。同时，在互联网和信息系统的发展过程中，现实对语义网的需求促使人们探寻和建构能解决种种问题的工程本体论的要求日益强烈。在现代逻辑中，基于同一逻辑系统不同的语义解释有不同的本体论承诺，“逻辑相对于本体论是中立的，各式逻辑的本体论承诺却多种多样且不相同。逻辑结构对于理论来说是普遍的，毫无倾向性，而理论或学说自身通过逻辑结构所揭示的本体论承诺却常常有所差异并带有明显的倾向性。”[23]由于构建逻辑系统的逻辑学家总有自己的事实本体论观点，他们不同的事实本体论观点必然导致逻辑系统中不同的本体论承诺，而本研究中所提出的基于逻辑模型的本体论承诺的预设，具有普适性，是运用逻辑工具开展人工智能道德研究和实践应用的基础。

展望未来，随着人工智能技术的发展以及人们对“人—机”道德价值对齐目标的追求，人们将对基于可解释的具有道德判断和决策能力的人工智能系统的研究愈发重视。逻辑学已经在计算机和人工智能领域发挥了巨大作用，未来逻辑学仍将在计算机科学和人工智能发展中实现科学进化。“今天，逻辑学和计算机科学的关系可以非常类似地理解为数学应用于物理学和工程学的关系。通过使用应用数学实现了数学的进化，逻辑也将在和计算机科学的结合中实现自己的进化。”[24](p3)人工智能道德的算法作为规范行为技术，运用具有可解释优势的逻辑推理将会发挥更大作用，法律专家系统的成功应用为人工智能道德的应用实践提供了可能。同时，随着技术的成熟以及瓶颈的凸显，技术的交叉融合将为处理复杂情况下的规范行为和道德决策提供技术支持。人类智能的进化规律和作用机理表明，人类智能不是由单一的逻辑推理或者神经网络所构成，而是由几种方式“混合”而成，单一的智能技术所固有的技术瓶颈或技术缺陷无法使人工智能实现类人智能或高级智能，实现符号主义、联结主义和行为主义的交叉融合才是未来智能技术发展的必然趋势，这也是今后人工智能特定领域应用研究需要努力的方向。