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【导读】
3月6日，
科技圈度过了
“DeepSeek之后，又一个不眠之夜”：
Manu
s，
一个中国团队的产品
，再次被
全球的AI从业者刷屏。
作为全球首款通用 AI Agent，它能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。而
阿里通义千问推理模型QwQ-32B宣布开源，登顶HuggingFace大模型榜单。
但在赞叹技术进步之余，当我们说AI能够“思考”的时候，它与人的思考是同一个意思吗？
当AI输出越来越活灵活现的拟人口吻的文字时，它与真人又有何区别？要回答这些问题，牵涉到语音、意识、智能、心灵等哲学范畴。
与蒸汽、电力等其他改变人类社会的技术不同，人工智能是一门滥觞于哲学思辨之中的技术。当下主流的大模型技术路线，就有许多计算机科学家称
其是继承了维特根斯坦的哲学思想。这种说法有其道理，
但计算机界对语言的理解在技术性地继承了家族相似、
语言游戏等思想的同时，抛弃
了
维特根斯坦关于人的亲知、生活形式和人的动物性行动作为自然语言的根基的思想。
以这种“半截维特根斯坦”式预设开发的人工智能，表面上模仿人的语言和心智，实际上只能与人越来越远。事实上，在许多人惊呼各行各业被AI取代的今天，这个被技术专家所抛弃的“根基”，正是
AI时代的教育和研究最需要保守和培育的
。
本文为文化纵横新媒体特约稿件
，
仅代表作者观点，供读者参考。
文化纵横新媒体·社会观察
2025年第11期 总第231期
在AI时代，回到人类学“根基”教育和研究
在等待花开的日子，一边看美国股市被deepseek搅局，一边看去年诺贝尔物理奖得主辛顿
（Hinton）
在的演讲《数字智能会取代生物智能吗？》 。
辛顿被称为AI的教父，现在引领人工智能的大模型就是受到他的思路影响的。
辛顿自己受到美国语言哲学家丹尼特的影响，丹尼特则是牛津哲学家赖尔的弟子。赖尔以行为主义进路著名，这影响到丹尼特的唯物主义的心智的路线，从而也影响到辛顿的神经网络模拟进路。
赖尔可是维特根斯坦的弟子之一。通过赖尔以降的这条路径，将人的意识和语言等都变成了物质过程。
其中如丹尼特称“语言进化以适应大脑，然后大脑进化以适应语言，这是一个共同进化的过程”。英国的阿尼尔・塞思
（Anil Seth）
提出生物自然主义，也主张人的意识与人脑这个生物分不开，从而对无生物硬件的AI是否能有意识做了否定，并提出未来即使有可能产生能有意识的人工智能，应该是朝向建立有生物体的东西。
现在有不少AI专家动辄以维特根斯坦的“家族相似”、“语言游戏”等概念为行话。
前些日子一位自杀的Deep Mind的研究科学家Felix Hill甚至说维特根斯坦和某某，某某可以共同设计出transformer 。
从大语言模型的基础是自然语言处理，而后者是以词向量作为语言预测核心而言，维特根斯坦确实够得上是当代人工智能的鼻祖。因为这种词向量为核心的自然语言处理与后期维特根斯坦的
“综观”和“中间链接”之说
是一致的。
但AI专家们对维特根斯坦关于人的语言游戏底下有人的亲知、生活形式和人的动物性行动等少有理解。
虽然丹尼特对辛顿有很大影响，但丹尼特将语言归结为人脑这种生物体和文化的立场是很清楚的。他讲过一个有关与狮子对话的思想实验：“维特根斯坦“曾有过著名的论述：‘如果狮子可以讲话，我们会无法理解他。’但是错了！如果狮子可以讲话，我们会很好地理解他。只是那对我们理解狮子毫无帮助。” “因为这样一来他就不再是头狮子了，”
可见丹尼特认为人脑和语言与当下的AI还是有距离的。辛顿的“凡人计算
（Mortal Computation）
”即使能装进硬盘，估计在当今的条件下，也不会超过能与人对话的狮子。
辛顿认为人类智能的本质不是逻辑推理，而是“学习
