生物体的符号接地如何在人工智能体中实现

人工智能系统通常依赖于符号操作，至少部分是隐式的。然而，符号的解释——它们代表什么以及关于什么——最终留给了人类，作为系统的设计者和使用者。符号如何能为系统自身获取意义，独立于外部解释，是一个未解决的问题。通过具身（embodiment）可获得某些符号接地，即通过将符号（或亚符号变量）与物理环境因果连接，例如在带有传感器和执行器的机器人中。然而，因果连接本身并不产生人类符号所具有的表征性和关于性（aboutness）。在此，我提出一种理论，解释人类和其他生物体如何获得了具有表征、指称以及关于他物的符号和亚符号变量能力。该理论展示了指称如何指向物理对象，也指向抽象对象，甚至如何可能误导（指称错误）或关于不存在的对象。随后我将该理论的主要组成部分从其生物学背景中抽象出来，并讨论该理论如何以及在何种条件下可在人工智能体中实现。该理论的一个主要组成部分是与（潜在无限的）自我复制相关的强非线性。后者在人工智能体系统中可能不可接受。目前尚不清楚除内在服务于自我复制的目标之外，其他目标是否可能具有关于性，以及此类目标能否稳定。