最近花了些时间，把这几年读的、没读完的与”人工智能”和”哲学”都沾边的书理了一遍。原本只是零散地读，越读越发现它们其实是一条线：从”机器到底能不能真正理解”，一直通到两千多年前苏格拉底的那一问。这篇算是一次小小的整理，也是给自己后续阅读立个清单。

子曰：”学而不思则罔，思而不学则殆。”

学 AI 而不知其所以然，容易迷在术语里；空思哲学而不触真实的技术，又容易悬在虚处。正因如此，这一路我刻意让两半相互咬合着读——技术给哲学落地的把手，哲学给技术一把悬着的镜子。

• 徐英瑾

  《心智、语言和机器：维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》¹ —— 中文里把分析哲学和 AI 打通得最清楚的一本。核心是把维特根斯坦的”语言游戏 / 语法”概念，接到 AI 最头痛的”语义相关性”问题上。读它是为了给”框架问题”找一个哲学的落点：机器该怎么自动知道什么相关、什么无关？答案是得先搞懂”意义”和”语法”的关系。对照维特根斯坦《逻辑哲学论》与《哲学研究》一起看，更顺。

• Immanuel Kant

  《纯粹理性批判》²，人民出版社，邓晓芒译本。上半年重点重读的就是这部，因为它是理解”概念从哪来”绕不开的根。邓公那句名言——蓝公译本”漏洞太多”——我深有体会，早年读太晦涩，这次才算推翻重来。康德那句”无直观则概念空，无概念则直观盲“，放到今天的大模型上，几乎是为它量身定做的：只有推理网络没有感知，是空的；只有感知没有推理，是瞎的。

• G. W. F. Hegel

  《逻辑学》³（即《大逻辑》，杨一之译本）——康德之后接黑格尔，看”范畴”如何一步步自己发展。虽是旧学，但”是—否—变”那套，跟人工智能那种”无时间、无变化”的模型对照起来，特别有意思：机器到底能不能真正处理”变化”？这版见精微，宜慢读。

• Martin Heidegger

  《存在与时间》⁴（陈嘉映译本，三联书店）——这部分重读，着重点是跟人工智能对照”上手状态”：一只锤子用得熟了，就从”对象”退成”顺手的东西”。这恰恰是纯符号派机器做不到的——它只有”再现”，没有”在世”。配合《林中路》里的几篇（孙周兴译）看，这一路”身体 / 在世”的思路会更清楚。

• Wilfrid Sellars

  《经验主义与心灵哲学》⁵——”所予的神话“的出处。它追问：概念能不能从纯粹的感觉经验里”直接长出来”？答案是否。这篇是把”概念”与”感知”的关系讲得最透的当代文献，也是我理解”概念空则盲”那条线的技术验证。

• Stevan Harnad

  “The Symbol Grounding Problem“，1990 —— 一篇论文。讲机器里那一串串符号，怎么才能真正”落地”到真实世界、而不只是符号之间的互相指认。它几乎就是”无直观则概念空”的工程化版本，是连接”哲学对概念的追问”和”机器学习对表征的依赖”之间最直接的一座桥。

• Jerry Fodor & Zenon Pylyshyn

  “Connectionism and Cognitive Architecture“，1988 —— 连接主义（神经网络）与符号主义的大论战原文。它替符号派向神经网络问了一句直击要害的话：你们那套”表征”到底有没有真正的”系统性”？读它，是为了看”表征观 vs 推理主义”这场争论到底在争什么——到今天其实还没吵完。

• Rodney Brooks

  “Intelligence Without Representation“，1991 —— 行为主义开山。它干脆主张”不要世界模型，让机器直接跟世界打交道”。跟黑格尔的”语义逻辑”几乎是两极：一个往里搭世界，一个干脆不要世界。两相对照，正好看清”具身”这一路在 AI 里的位置。

• Margaret Boden

  《人工智能：本质与未来》⁶ —— 博登是把”AI 哲学”写成体系的大家，这本小书提纲挈领，适合当这门学科的入门地图。她编的 The Philosophy of Artificial Intelligence（牛津读本）更是把该收的文章都收全了，适合当工具书翻。

• Andy Clark & David Chalmers

  “The Extended Mind“，1998 —— 延展心智：认知不只在颅骨里，还可能延伸进工具与环境。读完会发现，这一路跟”海勒的认知集合体”其实在同一条河上：人类早跟工具、技术黏成了一个更大的认知体。它把”机器算不算’我’的一部分”这个问题，从心理学推到了哲学层面。

• Yann LeCun

  “A Path Towards Autonomous Machine Intelligence“，2022 —— 就是 JEPA / 世界模型的纲领原文。它主张机器该学”世界如何变化”，而不是只学”下一句话怎么说”——这是在补康德说的那半个”直观”。读它与布鲁克斯对照，能看到”无表征”与”世界模型”两条路其实都想解决同一个问题：机器太缺那个能与世界打交道的”身体”。

• John Searle

  “Minds, Brains, and Programs“，1980 —— 中文屋。贯穿上面所有讨论的一条隐藏主线：机器能”说”不代表”懂”。尽管后来对它争议很多，但作为问题的起点，它是绕不过的。