符号人工智能的观念起源研究
——基于霍布斯机械唯物论的分析

刘晓青

中共中央党校(国家行政学院)哲学教研部,北京 100091

美国哲学家豪格兰德(John Haugeland)于1985年提出了“好而经典的人工智能”理论(Good Old-Fashioned AI，GOFAI)，并将霍布斯(Thomas Hobbes)尊称为“人工智能之先驱”。GOFAI指的是人工智能创立之初的核心研究进路——符号主义，符号人工智能关注系统的功能实现，认为无论是人类大脑还是数字计算机，其功能性输出都可以还原为物理符号的机械操作，而且这些功能描述以形式主义为基础。基于此，我们可以将霍布斯的机械唯物论视为符号人工智能的观念起源，二者之间的渊源关系可以在《利维坦》一书中找到依据：“人类的心灵之光就是清晰的语词，但首先要用严格的定义去检验，清除它的含混意义；推理就是步伐，学识的增长就是道路，而人类的利益则是目标。”(1)③ 〔英〕托马斯·霍布斯：《利维坦》，黎思复、黎廷弼译，北京：商务印书馆，2017年，第34、18页。作为一个机械论者，霍布斯强调语词是讨论分析的最小单位，不同的语词组成命题，基本的命题或原则构成定义，命题与命题之间形成推理；推理具体表现为数学意义上的加减运算，并通过机械运动得以实现；凭借推理人类可以获得哲学知识，“践履某项活动，或是把事情办成”(2)〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，北京：商务印书馆，2019年，第21页。。本文将从语言的基础地位、理性推理的本质、人与机器的相似性关系、推理知识的最终目标四个方面对此展开分析。

一、语言研究是揭示人类认知的基础

霍布斯指出：“最高贵和最有益处的发明却是语言，它是由名词或名称以及其连接所构成的。(3)③ 〔英〕托马斯·霍布斯：《利维坦》，黎思复、黎廷弼译，北京：商务印书馆，2017年，第34、18页。语言是人类认知的媒介，“离开了语言，任何形式的思维——无论是与数字有关的还是其他形式——都将是不可能的”(4)Philip Pettit，Made with Words:Hobbes on Language，Mind，and Politics，Princeton:Princeton University Press，2008，p.39.。借助语言人类可以回忆过往、表达观点、交流思想，这是逻辑学和哲学研究都非常重视的。语词或名称是构成语言的基本单位，因为语句或命题由语词构成，而且语词可以作为标记唤起记忆。霍布斯说：“这些标记，我称之为记号，也就是我们随意记录下来的感觉得到的事物，通过这些记号的意义，这样一些思想就可以召回到我们的心里，这些思想与我们过去获得的那些思想是相像的。”(5)②③⑥ 〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，第27、27、36、51页。其中，“随意记录”说明记号具有个别性和任意性。具有个别性和任意性的供自己使用的记号，可以进一步变成许多人共同使用的、可自主选择的符号。符号“既是作为其后件的前件，也是作为其前件的后件，我们会常常看到它们以同样的方式在前或继后(6)②③⑥ 〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，第27、27、36、51页。，其用处“是为了把我们的概念传授给他人或表示给他人；……是为了使我们能够同他人进行讨论(7)②③⑥ 〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，第27、27、36、51页。。也就是说，符号是可以表达思想的语言，借助它人们可以由因及果或者由果溯因，实现思维活动的形式化表征，将思维序列转化为语词序列。

“霍布斯将语言看作是最终将我们塑造成形的创造性技艺”(8)Philip Pettit，Made with Words:Hobbes on Language，Mind，and Politics，p.2.，这可以通过其关于理性推理的研究得到说明。在霍布斯看来，发明语言的首要用处在于给出语词或名称的正确定义，这是任何推理与科学活动的前提，因为没有严格的定义，什么也证明不了。而关于定义的说明又与其对几何学的推崇密切相关，“自然哲学的写作者或讨论者如果不懂几何学，那就只能让读者和听众白费时间”(9)⑦ 北京大学哲学系外国哲学史教研室编译：《十六-十八世纪西欧各国哲学》，北京：商务印书馆，1975年，第71、78页。。正确定义等同于几何学意义上的定义，即科学的基本命题或原则，这是人类进行推理、获得科学知识的开端，因为“只有这些才是推证的原理，才是言语发明者随意建构起来的真理(10)②③⑥ 〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，第27、27、36、51页。，才可以用来推证或者确定其他非原初的命题或原则。

那么，究竟何为定义呢？霍布斯将其解释为关于语词和名称的名称，这种认识可以代表事物的本性，“提供出被定义的东西的一个普遍概念，表象出那个东西的某种普遍图景，但不是对视觉表象，而是对心灵表象(11)⑦ 北京大学哲学系外国哲学史教研室编译：《十六-十八世纪西欧各国哲学》，北京：商务印书馆，1975年，第71、78页。。简言之，定义表现为一种语言逻辑形式，整个推理过程始于对语词或名称的恰当使用。具体而言，两个及以上语词或名称连接起来构成命题，命题之间形成三段论的言说方式，从两个前提推演出结论，并将此结论作为条件推出新的结论，进而获得“关于断言间推理的知识”(12)〔英〕托马斯·霍布斯：《利维坦》，黎思复、黎廷弼译，第61-62页。。依据霍布斯的分析，推理这种思维活动就是语词符号之上严格的加减运算。

鉴于人们会使用一些意义不相一致的语词或实际毫无意义的语词，霍布斯还特别强调，要审查以前作者给出的定义，确保定义的真实有效，避免因定义不清或错误得出荒谬的结论。这看起来似乎很有道理，只是由于历史局限性，他把确定语词意义的最终权利交给了绝对的主权者。

语词符号是一个关乎人类所有知识领域的大问题。在霍布斯逻辑思想的影响下，20世纪以来，符号被解释为具有共同物理特征的实例，充当了认知的基本元素，与之相应，人类的智能行为被解释为符号运算的推理过程，“这无疑是人工智能最重要的论题……因为所有信息都是为一些目的服务而由计算机加工的”(13)〔英〕玛格丽特·A·博登：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，上海：上海译文出版社，2006年，第115页。。只是伴随着研究纲领的发展，符号的范围在不断扩大，其“可以是通过高低电位的组成或者是灯泡的亮灭所形成的霓虹灯图案，也可以是人脑神经网络上的电脉冲信号”(14)集智俱乐部：《科学的极致：漫谈人工智能》，北京：人民邮电出版社，2015年，第12页。。

依据经验探索，一个系统产生智能行为的必备条件是具有存储和处理符号的能力。对此，我们可以从“图灵测试”(Turing Test)中找到答案。“图灵测试”由“模仿游戏”演变而来，用来推断计算机是否具有与人相当的智能，意在表明认知的实质就是符号之上严格的句法运算。在图灵(A.Turing)看来，无论是人的大脑还是计算机，都是基于数学逻辑操作处理符号的形式化系统。作为信息加工系统，“图灵机真正以机器的方式完成了对符号的句法加工，同时也证实了严格定义的符号系统的潜在普适性”(15)②③ 〔英〕玛格丽特·A·博登：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，第141、141、118页。。受此启发，纽厄尔(A.Newell)和西蒙(H.A.Simon)明确指出：“形式逻辑使我们熟悉了符号，把符号看作思维的原材料，以句法方式来处理它们，同时也使我们熟悉了根据仔细定义的形式过程来处理符号的观念。(16)②③ 〔英〕玛格丽特·A·博登：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，第141、141、118页。符号作为可处理的形式化记号，具体可指向任意一种具有指称和解释功能的符号结构(字符串或表达式)，而且这些“符号结构是由一些以某种物理方式相联系的符号实例(或标记)组成的(如一个标记紧接着另一个标记)(17)②③ 〔英〕玛格丽特·A·博登：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，第141、141、118页。。比如，1956年完成的表处理方法就产生出一个指称模型，将数据结构内容表示为指称思维结构的符号群。

二、理性推理是一种计算

17世纪以数学为核心的理性方法取得了巨大成功，这个时期有很多哲学家是坚定的理性主义者，霍布斯也不例外。他认为，理性推理“本身就是一个认知过程——既可以帮助决定主体如何行动，也可以成为实践性思考的组成部分”(18)⑦ Arash Abizadeh，“Hobbes on Mind:Practical Deliberation，Reasoning，and Language”，Journal of the History of Philosophy，2017，5(1),pp.1-34.。就分析过程而言，理性推理可以被看作“是一种通过使用语词而实现的技艺，是在追求发现真理的努力中形成的”(19)Philip Pettit，Made with Words:Hobbes on Language，Mind，and Politics，p.45.，它与计算有着逻辑同一性。人的理性思维能力本质上表现为一种计算活动，而计算就是数学意义上的加减运算。用霍布斯的话来说，“当一个人进行推理时，他所做的不过是在心中将各部相加求得一个总和，或是在心中将一个数目减去另一个数目求得一个余数。”(20)⑧ 〔英〕托马斯·霍布斯：《利维坦》，黎思复、黎廷弼译，第27、28页。与之相类似，乘除法运算也都可以通过语词的加减运算来表示，乘法实际上就是在对相同事物做加法，除法就是在对事物做减法。以对人和动物的解释为例，把“物体”、“活的”、“有理性的”等语词相加就可以得出“人”的定义，而在“人”与“有理性的”等语词之间做减法则可以得出“动物”的定义。概言之，在霍布斯心目中，理性变得不再神秘，推理活动实际上就是语词序列的组合和分解，推理过程就是句法驱动的计算过程，它“在结构上受组成‘推理方法’的规则或规定的支配(21)⑦ Arash Abizadeh，“Hobbes on Mind:Practical Deliberation，Reasoning，and Language”，Journal of the History of Philosophy，2017，5(1),pp.1-34.，并且加减计算本质上就是一种思考能力或心灵活动。

当然，“这些运算法并不限于数字方面，而是所有可以相加减的事物全都适用……无论在什么事物里，用得着加减法的地方就用得着推理，用不着加减法的地方就与推论完全无缘。(22)⑧ 〔英〕托马斯·霍布斯：《利维坦》，黎思复、黎廷弼译，第27、28页。比如，算术学家、几何学家、逻辑学家、政治学家、法学家的工作就是例证，他们的着眼点是人的理智能力，意在通过合法使用加减运算，将公认的能够阐明思想或观点的语词序列加以计算。由此可以看出，在霍布斯的理论图景中，运算范围非常广泛，几乎涉及理性推理的全部范围，这不仅包括直接用语词进行的推理，还包括无需借助语词实现的内心推理。

就此而言，我们可以将霍布斯“推理就是计算”的观点看作是人工智能符号主义进路的思想源泉。霍布斯试图通过解释来排除非物理的直觉判断，认为理性思维活动是一个命题中主项与谓项之间的加减关系。符号主义在许多方面推进和发展了霍布斯的这一思想，主张我们只需关注人类思维系统的功能而非客观物理结构，心理世界的认知过程可以还原为机器层面的符号运算或者符号操作。其研究纲领在于，基于理性推理的分析逻辑，明确地把人类心理状态等同于大脑的计算状态，并且更多地诉诸形式化系统以计算机来例示外在世界。

对此，豪格兰德进一步给出了符号人工智能的解释前提：(1)人类智能活动的实现，归因于我们具有理性思维能力；(2)我们的理性思维能力可以等同于符号操作能力。很显然，这两个前提将人类理性能力与机器计算能力划上等号，带有理性主义和机械论色彩。而且，符号人工智能也特别强调计算过程的有效性，特别是纽厄尔、肖(J.C.Shaw)和西蒙关于“通用问题求解器”(General Problem Solver，GPS)的构想默认了系统具有丰富的信息储备。GPS可以遵循普遍的逻辑规则解决智能和适应性问题，因为“任何一个问题，只要我们能够将其表征为一个合式公式集，规定出解决其状态的形式特征，并以公理的形式表征出使得相关问题得以解决的所有前提以及相关的推理规则，那么，我们就可以指望一台被合适编程的GPS能够自动地解决这样的问题”(23)转引自徐英瑾、刘晓力：《认知科学视域中的康德伦理学》，《中国社会科学》，2017年第12期。。也就是说，通过计算可以表征人类各种各样的观念知识，这些知识适用于数学、政治学、法学、医学、棋类游戏等诸多领域。究其本质而言，GPS是运用“信息处理语言”(Information Processing Language，IPL)进行启发式搜索的推理机器，它倾向于通过线性因果的符号逻辑表征关系来模仿人类问题求解模式，且能以“手段-目的分析和规划”方式寻求最优解，表现出较强的通用性。诚然，该智能机器也面临着一系列诘难，如它忽视了具体经验知识(常识)在人类解决问题过程中的重要性，受到了有限计算能力的困扰，无法为更庞大、更复杂的推理步骤提供强有力的信息，难以扩展至盘根错节的社会现实问题。

三、人是执行计算的弱“物理符号系统”

“霍布斯的世界观认为每一事件都毫无例外地受到一般物理法则的统治。”(24)〔英〕A.P.马尔蒂尼：《霍布斯》，王军伟译，北京：华夏出版社，2015年，第33页。作为一个唯物主义反映论者，他否定了上帝或宗教在人类理性认知中的作用，使上帝成为空洞的躯壳，把人类活动解释为普遍的、绝对的机械运动或数学计算，并将其整个自然哲学都放置在形而上学的机械论之上。就人的心灵运动而言，所有心理现象都是物体朝向或背离其他物体的微小运动，即意动。理性推理作为其中一种形式，由语言或其他意志符号引起。也就是说，人们可以用语言来表达推理，并将其作为记忆的标记或者思想表达的符号，记录相关思维序列，进而运用几何学将认识论意义上的理性推理还原为语词的逻辑运用(在今天看来就是转化为机器可执行的程序)。

受霍布斯的启发，纽厄尔和西蒙非常重视形式逻辑在几何学中的运用，将符号作为知识的基本单元对事物的产生及其相互关系进行推证，并于1976年提出了“物理符号系统”(Physical Symbol System，PSS)这一核心概念。就其形式而言，“物理符号系统是一架机器，它产生出一个随时间而演化发展的符号结构集合体”(25)④ 〔英〕玛格丽特·A·博登：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，第118、99页。，具有物理实在性。依照这一认识，人脑就是一台精妙的机器，“某种材料只要能够完成形式主义计算，就能够以它来实现符号，而这些计算，公认是由计算机完成的(26)④ 〔英〕玛格丽特·A·博登：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，第118、99页。。

由此观之，在霍布斯看来，有生命的人遵循机械运动法则，其推理活动从本质上来讲就是符号结构化过程，即“从名称的定义引申出来并且继续推到最后结论的一个三段论或一系列三段论”(27)〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，第103页。，这也是他从自然哲学转向公民哲学的思想基础。遗憾的是，尽管霍布斯开辟了一个新视角，但没有进一步讨论语言符号的形式化问题，只是基于人所处的自然状态和享有的自然权利进行理性分析，仅仅阐明了理性推理与加减运算之间的关系(没有继续关注想象、情绪、意志、知觉等其他心灵活动的机械化过程)。就此而言，人只能简单地充当一个不完善的、弱化的信息处理系统，“其智能可用一组控制着行为和内部信息处理的输入输出规则来加以解释”(28)高新民、付东鹏：《意向性与人工智能》，北京：中国社会科学出版社，2014年，第88页。。

伴随着计算机科学的发展，符号人工智能的倡导者明确指出：“人类之所以有符号行为，是因为人类具有物理符号系统的特征”(29)〔英〕玛格丽特·A·博登：《人工智能哲学》，刘西瑞、王汉琦译，第126页。，即人类大脑的信息传递表现为全有或全无的确定事件，类似于0和1组成的二进制数。实际上，人类是我们最为熟悉的计算系统，计算机操作的字符串可以表示物理世界的客观存在物及其行为活动，其符号结构直接指向特定物理特征。由此，“物理符号系统”在抽象意义上可以被理解为一台严格遵循句法运算模拟人类心理现象的“图灵机”。

为了把问题引向深入，更好地解释物理世界与心理世界的联系，纽厄尔和西蒙进一步提出了具有理性主义色彩的经验性假设——“物理符号系统假设”(Physical Symbol System Hypothesis，PSSH)。作为符号人工智能的定性结构定律，PSSH表明可以将“物理符号系统”视为理解人类智能活动的形式化装置，“作为一般的智能行为，物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的。也就是说，一方面，表现智能行为的任何系统，归根结底都能够被分析为一个物理符号系统；另一方面，任何一个物理符号系统，只要具有足够的组织规模和适当的组织形式，都会表现出智能。”(30)John Haugeland，Artificial Intelligence:The Very Idea，Cambridge:The MIT Press，1985，p.41.特别需要说明的是，充分意义上的智能更多指机器智能。根据这一假设，当外部世界与物理符号系统发生因果联系时，我们就可以借助机器的问题求解程序，将某些符号或模式进行操作并转化为另外一些符号或模式，运用相关输入输出规则来解释外部世界或者人类的智能行为。

作为一个遵循物理学定律的经验概括，PSSH明确断言人就是一个执行计算的“物理符号系统”，与机器享有共同的信息处理模式，机器可以借助语言符号建立思维的形式化模型，模拟人类的抽象逻辑思维，以一种特定的构造方式断言智能系统的性质，进而描述人类的抽象认知过程，如推理、知识表征、学习、记忆、意识、意向性等。同样，机器计算能力的限制也构成了人类理性思考的边界。

PSSH与霍布斯关于思维活动的物理主义分析一脉相承，在霍布斯的理论中存在着这一假设的简单形式。早在17世纪，霍布斯就“简单地将世界上包括人和国家在内的所有的事物都无情地归结为冷冰冰的数字，宣布为机械运动的产物”(31)⑦ 〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，第xxiii-xxiv、84-85页。。他在人与机器之间建立了机械性连接，强调“生命只是肢体的一种运动”(32)〔英〕托马斯·霍布斯：《利维坦》，黎思复、黎廷弼译，“引言”。，人不过是像钟表一样的自动机器：心脏是发条，神经是游丝，关节是齿轮，其社会生活受机械运动规律支配。而且，他还指出，感觉者自身内部观念之间的理性推理，最终可还原为生命运动过程中各要素之间的相互作用，并可抽象地描述为符号的加减运算。故而，“‘加’和‘减’这样的机械操作就成为了理性存在的充必条件——一方面，从加减的存在中我们就可以推出理性的存在，而另一方面，从前者的不存在中我们就可以推出后者的不存在。”(33)⑥ 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》，北京：人民出版社，2013年，第84页。可见，这一认识逻辑与PSSH所依托的形式句法理论非常接近，“霍布斯的言论虽然没有直接涉及人工智能，但是把他的观点纳入到人工智能的叙事系统之内，在逻辑上并无任何突兀之处(34)⑥ 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》，北京：人民出版社，2013年，第84页。。

四、凭借推理得来的哲学知识意在为人类谋福利

在霍布斯看来，“努力”(即概念或想象能力中发现的自发行为)的作用使物体之间的运动变化呈现为两类哲学知识，即探究自然物体的自然哲学和阐释国家形成的公民哲学。也正是在此基础上，霍布斯指出物体能够思维，并将哲学看作是人的自然理性，指明出于人的利益和幸福生活的需要，人们相互订立契约，将原来享有的自然权利托付给代表大家共同意志的个人或集体，从而建立国家以期摆脱充满争斗、恐惧不安的自然状态。用霍布斯的话来说：“哲学的目的或目标，就在于我们可以利用先前认识的结果来为我们谋利益，或者可以通过把一些物体应用到另一些物体上，在物质、力量和工业所许可的限度之内，产生出类似我们心中所设想的那些结果，来为人生谋福利。”(37)北京大学哲学系外国哲学史教研室编译：《十六-十八世纪西欧各国哲学》，第63页。哲学是“理性之光”，通过推理揭示事物之间的因果关系，产生出对人类有益的结果，使人类生存得更和谐。

以数字化信息加工方式出现的符号人工智能，遵循着霍布斯哲学研究的次序，同样强调知识推理对人类生活的实际意义。没有推理断然无法给物体、运动、能力等概念下定义，从而不可能给出关于感觉性质的认识，最终也就无法考察人的心灵运动(如欲望、厌恶、喜爱、仁慈、希望、恐惧、愤怒、竞争、嫉妒等)和自然智能的工作机制。毋庸置疑，符号人工智能长期以来一直运用机械还原法和手段—目的分析法进行理性推理，将复杂的系统“分而治之”，通过模拟人脑功能实现了知识的符号表征和计算，演示出了眼花缭乱的成果，让机器做了一些本来需要人才能够做到的事情，获得了社会的广泛关注。与此同时，科学层面的分析方法在处理巨量且复杂数据集合的过程中日渐显得捉襟见肘，其效率与精度也有待提升。因此，为了立足形式化认知模型构建有效的智能系统，符号人工智能也在不断寻求新的思路和方法，如引入专门领域知识的专家系统。基于符号逻辑推理这一前提，智能符号系统引入了狭窄领域的知识(规则)，并与推理部件相分离，放弃了通用的理论模型，转而依托专家的实践经验或专业书本直接演绎知识(规则)。这一策略开始逐渐切近综合法，试图整合已有知识发展的不确定性，在一定意义上有助于改进算法，减少数据计算量，增强功能模拟系统的性能，从而提高人类行为的智能化水平，变革社会治理模式，给人类带来最大利益。

“人类的最大福利，就是种种技术(38)②④ 〔英〕托马斯·霍布斯：《论物体》，段德智译，第96、24、21页。。从规范意义上来讲，技术扎根于客观物质世界和人类社会实践，意在满足人的需求，符号人工智能就是一个例证。这种技术以数字式信息加工方式出现，注重对理性的思考，根据客观事物的发生方式推论事实之间的相互关系，以揭示智能奥秘的方式实践着哲学家们对于思维和存在关系问题的解释。回溯历史，人类关于人工智能符号主义进路的探寻，实际上就是在以哲学实践的方式探索自我、认识自我、发展自我，进而促进人类的生存与发展。

结 语

经典认知主义图景下的符号人工智能遵循自上而下的研究思路，寻求人与机器在智能上的通行理论，试图运用机械论模式，通过一阶符号逻辑计算来诠释智能的本质，可以说是“基于知识的AI”。具体而言，主要包括以下几个方面：语词符号是思想表达的原材料；认知的本质就是信息的加工过程或计算过程，要想达到对智能的理解，必须寻找一种恰当的形式化结构，借助指称和解释的能力，在信息处理层次上对“物理符号系统”加以描述；因为唯有扩展理性能力，才能更好地关切哲学的发展与人类的福祉。

霍布斯关于推理活动的解释就是符号人工智能意义上具有表征主义特点的理性计算观，这一认识倾向于机械地将大脑视为感觉信息刺激驱动的被动装置。然而，与当前流行的心智预测加工进路(39)心智预测加工进路颠覆了传统的感知加工理论，强调知觉本身是建构式的，心灵存在于预测之中，我们关于世界的知觉经验是对当前感觉输入进行预测的结果。详见Jakob Hohwy，The Predictive Mind，Oxford:Oxford University Press，2013.相比，该解释没有跳出心灵与世界之间线性因果的表征关系，明显忽视了康德的概念直观能力对世界的推断意义，以及知觉经验的主动选择性。

此外，人类能否直接等同于“物理符号系统”，也是这场分析延伸出来的重要问题。查尔莫斯(D.J.Chalmers)明确指出，不能简单地把人的真实意识经验与表征内容相混同，意识经验不仅具有表征内容，还有内在独特的感受性，这在他近些年关于意识“元问题”的思考中也可以得到验证。查尔莫斯指出：“唯物主义是‘元问题’的一个突出传统，在唯物主义者看来，可以通过解释来排除非物理的直觉判断，削弱二元论的观点，霍布斯、休谟、斯宾诺莎和康德等哲学家坚持的就是这一策略，后来这一策略逐渐被发展为意识幻觉论，即非物理的特征就是一种幻觉。”(40)D.J.Chalmers，“The Meta-problem of Consciousness”，Journal of Consciousness Studies，2018，25(9/10),pp.6-61.由此可见，霍布斯简单地将大脑高级认知活动的意向性等同于计算层面的表征性，会使其知识论基础和概念分析的可靠性受到质疑。