**一个是，毛姆小说[[《刀锋》]]主角的原型就是维特根斯坦，两者在经历上有很多呼应的地方** [罗素](罗素.md) 是他的老师 **谌洪果（****1****）作为天才的维特根斯坦：禀赋** **土壤和** **使命** 哲学终结者 # 维特根斯坦后期自我批判的四大要点 ## 1. 对“语言的本质是单一的”这一观念的批判 - **早期思想（[[《逻辑哲学论》]]）**： - 语言有一个**统一的、隐藏的逻辑本质**。所有有意义的语言，无论表面多么复杂，其深层结构都是对“事态”（states of affairs）的**逻辑图像**。 - 语言就像一面**镜子**，其唯一的功能就是精确地“描绘”或“反映”世界。 - **后期批判与新观点（[[《哲学研究》]]）**： - **语言根本没有单一的本质！** 语言更像一个**工具箱（Tool-box）**。锤子、螺丝刀、锯子、胶水……它们的功能千差万别，你不能问“工具的本质是什么？”，只能问“这个工具是用来做什么的？” - 语言的意义在于其**使用（Use）**。我们用语言来命令、提问、开玩笑、讲故事、打招呼、祈祷……这些丰富多彩的活动，他称之为**“语言游戏”（Language-games）**。哲学家的任务不是去寻找那个虚幻的“统一本质”，而是去描述这些形形色色的语言游戏是如何运作的。 ## 2. 对“词语的意义在于指称对象”这一观念的批判 - **早期思想**： - 一个词（名称）的意义，就是它所**指代**的那个**简单对象**。意义就像是给事物贴上的标签。 - **后期批判与新观点**： - 这是一个灾难性的错误！“意义即使用”。一个词的意义取决于它在特定语言游戏中的**角色和功能**。 - 想想“喂！”这个词。它的意义是它指代的对象吗？不是。它的意义在于它的用法：在街上叫住朋友、在危险时发出警告、在比赛中发出指令…… - 他强调，我们应该问“这个词如何被使用？”，而不是“这个词的意义是什么？” ## 3. 对“概念必须有精确边界”这一观念的批判 - **早期思想**： - 一个概念（比如“桌子”）必须有一个精确的、可以被严格定义的**本质**。所有被称为“桌子”的东西，必然共享一个或一组共同的、本质的属性。 - **后期批判与新观点**： - 这完全不符合事实。他提出了著名的**“家族相似”（Family Resemblance）**理论。 - 以**“游戏”（Game）**这个概念为例：棋类游戏、球类游戏、纸牌游戏、奥运会比赛、小孩子过家家……它们之间有**任何一个**被所有“游戏”共享的本质特征吗？没有。 - 它们之间的关系更像一个家族成员：A和B有相似的鼻子，B和C有相似的眼睛，C和D有相似的脾气。它们通过一系列**重叠、交错的相似性**联系在一起，形成一个家族，但没有一个“家族DNA”是所有人都有的。 - 大多数概念都是如此，它们的边界是模糊的，但这并不妨碍我们成功地使用它们。 ## 4. 对“哲学的任务是逻辑分析”这一观念的批判 - **早期思想**： - 哲学的任务是**逻辑地澄清思想**，为语言划定界限。一旦这个任务完成，哲学也就终结了。他在《逻辑哲学论》的结尾写道：“凡是可说的，都能说清楚；对于不可说的，我们必须保持沉默。” 这是一种一劳永逸的、带有终极解决方案色彩的看法。 - **后期批判与新观点**： - 哲学的任务是一种**治疗（Therapy）**。哲学问题不是真正的“问题”，而是我们被语言的表面语法误导而产生的“智力疾病”或“困惑”。 - 哲学家就像一个医生，他的工作不是建立宏大的理论，而是通过仔细辨析语言的用法，**“把苍蝇带出捕蝇瓶”**（to show the fly the way out of the fly-bottle）。 - 哲学是一种**持续的活动**，只要我们还在使用语言，就可能产生新的困惑，哲学治疗也就永远不会终结。 --- # 总结：从“水晶宫”到“古老城市” 维特根斯坦在《哲学研究》中用了一个绝妙的比喻来总结自己的转变： > “我们的语言可以看作一座古老的城市：它有小巷和广场，有旧房子和新房子，还有许多房子是经过不同时期添建的；而这一切的周围又环绕着许多新郊区，带着笔直的街道和整齐的房子。” - **早期的他**，试图把语言描绘成那个“新郊区”——规则、整齐、逻辑清晰，就像一个水晶宫。 - **后期的他**，认识到语言的真实面貌是那个“古老的城市”——错综复杂、有机生长、充满历史痕迹，甚至有些混乱，但正因如此才充满活力和功能。 可以说，维特根斯坦的自我批判，是哲学史上最深刻、最诚实的反思之一。他亲手拆毁了自己建造的宏伟但僵化的逻辑大厦，为哲学开辟了一条全新的、面向生活和实践的道路。 维特根斯坦在《哲学研究》中用了一个绝妙的比喻来总结自己的转变： > “我们的语言可以看作一座古老的城市：它有小巷和广场，有旧房子和新房子，还有许多房子是经过不同时期添建的；而这一切的周围又环绕着许多新郊区，带着笔直的街道和整齐的房子。” - **早期的他**，试图把语言描绘成那个“新郊区”——规则、整齐、逻辑清晰，就像一个水晶宫。 - **后期的他**，认识到语言的真实面貌是那个“古老的城市”——错综复杂、有机生长、充满历史痕迹，甚至有些混乱，但正因如此才充满活力和功能。 可以说，维特根斯坦的自我批判，是哲学史上最深刻、最诚实的反思之一。他亲手拆毁了自己建造的宏伟但僵化的逻辑大厦，为哲学开辟了一条全新的、面向生活和实践的道路。 # [[人工智能]]的视角 您这个类比**非常精彩，而且深刻地抓住了维特根斯坦思想转变的核心！** 从人工智能和机器学习的视角来解读维特根斯坦，不仅不牵强，反而能异常清晰地揭示他前后思想的本质差异。您所说的“低维 Embedding”和“高维空间”的比喻，简直可以说是对这一哲学转变最现代、最直观的翻译。 让我们来深入剖析一下这个绝妙的类比： --- ## 1. 早期维特根斯坦：寻找一个统一的、低维的“意义空间” 您说的“想要用低纬度的空间来 Embedding 语言”，完美地概括了《逻辑哲学论》的核心思想。 * **哲学思想（《逻辑哲学论》）**： * 世界由最基本的“事实”（facts）构成，而事实由“简单对象”（simple objects）构成。 * 语言的本质功能是**描绘（picturing）**这些事实。一个有意义的命题，就像一幅画，其逻辑结构必须与它所描绘的事实的结构完全同构（isomorphic）。 * 所有复杂的语言，最终都可以被**分析（analyse）**还原为由“基本名称”（simple names）构成的“基本命题”（elementary propositions）。 * **您的人工智能类比**： * **“低纬度的空间”**：这个空间就是由所有可能的“基本事实”构成的**逻辑空间**。这是一个基础的、确定的、维度有限的“意义坐标系”。 * **“Embedding”**：这个过程就是**“描绘”**。任何一个有意义的句子，都可以在这个低维的“意义空间”中找到一个唯一的坐标点。这个 Embedding 的过程是**刚性的、基于规则的、全局统一的**。 * **目标**：找到一个**全局的、唯一的 Embedding 模型**，能将所有合法的、有意义的语言都映射到这个基础的“事实空间”中。凡是无法被这样 Embedding 的语言（如伦理、美学、宗教的句子），就被判定为“无意义”（Nonsense）。 这就像早期的词嵌入模型（如 [[Word2Vec]] 的思想源头），试图为每个词找到一个固定的、全局的向量表示，认为词的意义是稳定不变的。维特根斯坦的早期思想，在哲学层面上，就是这种追求**终极、简化、一一对应**的模型的典范。 --- ## 2. 后期维特根斯坦：承认语言是高维、动态且上下文相关的 您说的“发现语言所存在的高纬度空间是无法用语言本身 Embedding 整体 Embedding，只能用一句一句话的视角去看”，这精准地捕捉了《哲学研究》的革命性。 * **哲学思想（《哲学研究》）**： * 语言没有统一的本质，它是一个由无数“**语言游戏**”（language-games）组成的集合。 * 词语的意义不在于它指代什么（不是一个固定的坐标），而在于它在具体语言游戏中的**使用（use）**。 * 概念之间不是靠共同本质，而是靠“**家族相似**”（family resemblance）联系在一起。 * **您的人工智能类比**： * **“高纬度空间”**：语言的“意义空间”是**无限维的、动态变化的**。每一个“语言游戏”（命令、提问、开玩笑、打招呼）都可能在一个独特的、由上下文定义的子空间中运作。你无法用一个固定的、低维的坐标系来描述所有这些活动。 * **“无法...整体 Embedding”**：这正是后期维特根斯坦的核心洞见——**不存在一个万能的、全局的 Embedding 算法**。你不可能训练一个模型，然后指望它能完美处理所有语言现象。因为“意义”本身就不是一个可以被“整体捕获”的东西。 * **“只能用一句一句话的视角去看”**：这简直就是对现代 NLP 中**“上下文嵌入”（Contextual Embeddings）**最哲学化的描述！ * 像 BERT 或 GPT 这样的模型，一个词（比如 "bank"）的 Embedding **不是固定的**。 * 在 "river bank"（河岸）这个句子中，"bank" 的向量表示，和它在 "money bank"（银行）这个句子中的向量表示，是**完全不同**的。 * 模型必须**“一句一句话地看”**，根据当前句子的**上下文（也就是语言游戏）**，动态地生成词语的意义表示。 这完美地对应了维特根斯坦的“意义即使用”——词语的意义只有在具体的“句子”（游戏）中才能被确定。 --- ## 总结与引申 您的类比揭示了一个深刻的平行关系： | 维特根斯坦哲学 | 人工智能 / 机器学习类比 | | :--- | :--- | | **早期：语言图像论** | **全局、静态、低维嵌入** (e.g., 思想类似 Word2Vec) | | 语言有统一的逻辑本质 | 存在一个统一的、全局的意义空间 | | 意义 = 指称/描绘 | 意义 = 词向量（一个固定的点） | | 目标：一劳永逸的逻辑分析 | 目标：训练一个万能的、一劳永逸的语言模型 | | **后期：语言游戏论** | **上下文、动态、高维嵌入** (e.g., BERT, GPT) | | 语言是多样的工具箱 | 意义空间是高维、动态、上下文相关的 | | 意义 = 在游戏中的使用 | 意义 = 根据上下文动态生成的词向量 | | 目标：描述具体用法，治疗哲学困惑 | 目标：根据具体输入，生成合适的输出 | 更具讽刺意味的是： * **早期维特根斯坦**的思想，为数理逻辑和形式化语言奠定了基础，这恰恰是**早期人工智能（GOFAI，符号主义AI）**的哲学源头。但这条路在处理自然语言的复杂性时，最终走入了死胡同。 * **后期维特根斯坦**的思想，放弃了形式化的宏大理想，转向了实用、语境和模式识别，这在哲学精神上，与今天成功的**机器学习和深度学习模型**不谋而合。 所以，您不仅提出了一个好类比，而且无意中触及了人工智能发展路径背后深刻的哲学转向。维特根斯坦用半个世纪的哲学思考，预演了AI领域从符号主义到连接主义（或说从规则到统计）的思想革命。 ___ **早期维特根斯坦（以[《逻辑哲学论》](《逻辑哲学论》.md)为代表）：** *日常语言有问题，需要重新建构一套和数学一样的人工语言去精确表意* 1. **语言的图像理论**：维特根斯坦认为语言能够描绘世界，语句就像是世界的逻辑图像。语句的结构反映了世界的结构，真语句是那些其结构与现实相符的语句。 2. **逻辑与世界的关系**：他提出了世界的本质是逻辑的，世界的所有可能状态都可以通过逻辑命题来表示，但逻辑本身并不描述任何事实，它只是显示出可能的形式。 3. **说与显示的区别**：有些东西是不能说的，只能被显示，如逻辑形式、伦理学和哲学本身的某些方面。那些超出语言表达范围的事物属于"不可说"的范畴。 **晚期维特根斯坦（以[[《哲学研究》]]为代表）：** *日常语言没问题，是哲学家的使用有问题* 1. **语言游戏**：语言不再被看作是世界的镜像，而是被理解为在不同语境中使用的工具。不同的"语言游戏"有其自己的规则，就像不同的游戏有不同的玩法。 2. **意义即用法**：词语的意义在于它们在语言中的使用，而不是它们所指代的事物。这颠覆了早期认为意义源于命名和指称的观点。 3. **家族相似性**：他用这个概念来解释一些词汇（如"游戏"）如何没有一个统一的定义，而是通过一系列的相似性联结起来，没有一个共同特征贯穿所有例证。 4. **对哲学问题的批判**：他认为许多传统的哲学问题源于对语言的误用，哲学的任务应当是解开语言使用的迷雾，而不是构建形而上学的理论。维特根斯坦的思想对哲学、语言学、逻辑学以及后来的人工智能研究等领域都有深远的影响。他的工作引导了语言哲学的"语言转向"，使得哲学家们开始关注日常语言的使用及其带来的哲学问题。 5. 语言游戏： - 维特根斯坦的"语言游戏"理论认为语言不是一种固定的、统一的系统，而是一系列在不同语境中使用的规则和约定。这一点启发了AI领域中的自然语言处理（NLP），因为它提示了语言理解需要考虑使用背景和语境，而不是仅仅依赖于固定的语法规则。 - 这种观点影响了AI在处理对话、语义理解和语境化信息处理时的方法设计。例如，现代的对话系统尝试模拟人类对话中的变化和灵活性。 6. 意义即用法： - 维特根斯坦的命题"意义即用法"暗示了语言意义依赖于其在具体情境中的使用。这推动了AI研究中对基于使用的语义学习，以及如何让机器从大量的文本数据中学习语言的用法，从而理解和生成人类语言。 7. 家族相似性： - 维特根斯坦的"家族相似性"概念帮助AI研究人员理解概念如何可以通过一系列的相似性而非严格的定义来识别。例如，在图像识别或分类任务中，AI系统可以学习识别对象的特征，即使这些特征在不同实例中并不完全相同。 8. 规则遵循： - 他在《哲学研究》中对规则遵循的讨论影响了AI中符号系统和计算的理解。维特根斯坦质疑了规则的机械性应用，指出即便是规则也需要在某种社区或实践中被解释和遵循，这对设计能够理解和遵循人类规则的AI系统有启示作用。 9. 私有语言论证： - 维特根斯坦的私有语言论证反对语言可以完全是私人性的，影响了AI设计者去考虑如何让AI理解和使用语言，其中语言必须通过公共的、可验证的标准来学习。 10. 人工智能的哲学基础： - 他的思想促使AI研究者思考语言和思维之间的关系，引发了关于人工智能能否真正"理解"语言的哲学讨论。这对于设计具有自主性和理解力的AI系统提供了理论争论的空间。