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第三节人工智能中西方唯理智主义的偏向及其困境
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美国著名计算机科学家、哲学家休伯特·德雷福斯或许是指出人工智能领域的形式化取向与西方两千年以来盛行的主流哲学传统相承接的第一人。
他尖锐地指出：“支持符号信息加工的，不仅是笛卡尔和他的传人们，而且是全部西方哲学。”
[31]这种传统哲学肇始于柏拉图。
因为在柏拉图那里，如果人们的认识不能用清晰的指令和规则来表述，则不能算作知识；指令和规则是全部知识得以形式化的前提。
这一思想后来经过笛卡尔、霍布斯、康德、莱布尼茨等人的阐发，使得被“认为能把全部知识形式化的信念很快就控制了西方思想界”
[32]。
不仅如此，自古希腊以来的还原论思想或原子的概念，在AI中表现为将形式化的符号建立在与语境无关的元素和原理之上。
例如，在维特根斯坦的论文中，经验主义的原子论表现为逻辑独立命题的原子事实；在明斯基那里则表现为离散的计算符号。
可以说：“在过去两千年间，客观性的重要作用、关于行为受固定规则支配的观念、关于技能可以形式化的观念，以及一般说来，人们能够提出有关实践活动的理论，这一切已对心理学和社会科学产生了影响。”
[33]
另一位学者、美国斯坦福大学计算机科学和语言学教授T.温诺格拉德（T.Winograd）也指出，对计算机及其对社会的影响的思索一直是受到理性主义传统的支配的。
他在《常规人工智能中的理性主义传统》一文中具体描述了经典人工智能中理性主义导向的基本步骤：①以具有合适规定的性质的那些可以鉴定的对象来表征局势；②找到按照那些对象和性质而应用于局势的普遍规则；③把这些规则合乎逻辑地应用于所关注的局势，进而引出关于具体行动的结论。
他总结说：“这个传统强调表述用来引出逻辑结论的系统规则。
而西方哲学的一个重要组成部分，从古典修辞学到现代符号逻辑，则对更加系统和更加精确地阐述有效推理的本质问题提供了动力。”
又说：“理性主义导向不仅构成了纯科学和应用科学的基础，而且，或许是由于现代科学的声名显赫的成功，它也被看作是思维和智能的本质的真正范式。
在思维的研究中，着重点放在规则的形式和逻辑上运用这些规则的过程上。
数学的各个领域，比如说符号逻辑和自动机理论，被看作是对感知、思维和行动过程进行形式化的基础。”
[34]这些与休伯特·德雷福斯的观点是基本一致的。
当然，早期人工智能研究中的形式主义受到了外部条件的影响。
或者说，早期人工智能研究的主要是那些易于形式化的问题。
在一定的发展阶段上，这样做是必要的。
如前所述，常规或经典人工智能科学家的一个重要研究方向就是解决问题和推理。
他们研究的重点只是人类智能的某些方面。
例如，纽厄尔（A.Newell）将智能系统分为理性层、认知层和神经元层三个层次，并认为可以有这三个层次的智能模拟。
其中的理性层模拟也就是思维模拟，其范围限定得比较狭窄。
在知识表征上，基本上以理性的、逻辑的方法为主。
以一阶谓词逻辑知识表征形式为例。
该表征形式的核心是谓词公式。
所谓谓词公式，即用谓词连接符号将一些谓词连接起来所形成的公式。
这一公式既可以表示事实性的知识，也可以表示规则性的知识。
其特点有两点：一是谓词公式的逻辑值只有“真”
和“假”
两种结果，因而适合于表征那些精确性的、具有“二值逻辑”
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