※ 引述《popfish (四季下康舞曲)》之銘言：
: 好像有人幾位都想討論Searl的中文房
: 我就在這裡回文好了
: 原來早期的Searle可看這篇
: John Searle(1980) , Mind, Brain and Machines ,
: http://www.bbsonline.org/Preprints/OldArchive/bbs.searle2.html
▌論 J. Searle 的中文室論証
▌Schweigen˙著
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當我第一次讀到 Searle 的中文室論証時，我就覺得其中似乎有不
對勁的地方。後來，我再讀到 Churchland 和 Searle 的論辯，我發
現我似乎找到了瑟爾論証的問題所在。
讓我先簡單地重敘中文室論証之要點：中文室顯然是個類比論証，
瑟爾以中文室類比整部電腦，中文室裏的美國人類比於中央處理器，
美國人操作所依據的規則類比於程式；然後問：美國人懂得中文嗎？
可能每個人都會回答 No！
然而，我認為就是在類比上出了問題了。我們都知道電腦有硬體和
軟體之分；在中文室裏的美國人所扮演的角色顯然是硬體──他必須
完全依照規則手冊的程序來操作，因此他這個人（他自己、他的大腦）
在這種情況下，顯然是不相干的，相干的只是他「依據規則來操作的
這個操作動作和過程」── 因此，問這個美國人懂不懂中文就好像問
中央處理器自己懂不懂中文一樣，若回答「懂」當然顯得很荒謬；但
電腦處理過程的核心在於軟體、以及在於硬體依軟體來 run 的那個 run
的動作和過程當兒。因此，在中文室論証中，我們應該問的是「美國
人依規則操作的操作程序、動作、或過程懂不懂中文」，而不是問美
國人自己懂不懂中文。
我們可以假想用一個機器人來代替美國人，機器人的動作所依據的
程式可併入原先美國人依據的操作規則手冊中，美國人的功能可完全
由機器人代替，這樣一來，問題仍然存在：問機器人懂不懂中文跟問
電腦懂不懂中文沒兩樣──等於問題還是存在著，中文室論証反駁不
了「純語法演算能夠產生意義」這個論題。
我反駁瑟爾論証的要點在於：美國人在這兒的角色應被限定為純粹
操作的「肉身機器」，把他這個人或大腦或心靈（隨便你喜歡那一種
）帶進來，乃是逾越了論証的權限。以下，我要反過來設計一個以電
腦來模擬瑟爾版的「美國人在中文室」的情況，可以反照瑟爾的提法
其實已先預設答案了，自然會得到瑟爾所願望的結論。當然，沒有這
個「模擬」，相信上述的論証也足以點出中文室論証的盲點了。
這個情況如下：即假想有一部只能輸入機器語言才能運作的電腦Ａ
（但能輸出 Basic 語言）， 它透過語言轉譯器（它的功能是把輸入
的機器語言譯成Ｃ語言傳送到電腦Ｂ；再把電腦Ｂ傳送回來的Ｃ語言
譯成 Basic 語言而自電腦Ａ輸出）而和另一部只能輸出入Ｃ語言才
能運作的電腦Ｂ連線；再假設所有發問回答的規則都只能由電腦Ｂ來
處理。現在，我們用機器語言來問電腦Ａ問題，然後要它輸出 Basic
語言的答案。那麼，在中文室論証的情況中問美國人懂不懂中文，以
否定的答案來否決通過圖林測試的電腦能懂中文──就好像，要問電
腦Ａ能不能「處理」Basic 語言時，先去問電腦Ｂ本身能不能「處理」
Basic 語言一樣──答案已在事先設定的情況中被設定了，電腦Ｂ自
己當然「不能」處理 Basic 語言。但它能夠透過語言轉譯器和問答
程式（規則）來「代」電腦Ａ處理問題並予以回答，然而它卻不能直
接讀入機器語言──就處理機器語言的問題這方面來看，電腦Ｂ屬電
腦Ａ的一部分，它能夠藉規則幫助電腦Ａ回答問題；但問只能輸出入
Ｃ語言的電腦Ｂ能不能「處理」Basic 語言根本不相干。這樣電腦Ａ
必須經由電腦Ｂ才能輸出 Basic 語言，那它能不能「處理」Basic 語言？
我以為，這兒我們會產生如何界定「處理」這個概念的問題：是不
是要「輸出入」都用同一種語言才算是「處理」？或者只要「輸出入」
其中之一就可以了？又，或者要再進一步考察電腦內部運作的狀況
──如各種語言互相轉譯的狀況（語言轉譯器的翻譯規則）？同理，
在以純語法演算的電腦能不能「懂、理解」的問題中，我們勢必也會
引起「懂、理解」這種概念或其意義應如何界定的問題、或說懂、理
解這種「活動」意指什麼的問題？我們勢必要有一個公開、客觀的界
定標準，否則問這個問題根本沒意義。
我第一個論証只能指出瑟爾的中文室論証不能有效反駁「純語法演
算能產生語意」的論題；第二個反模擬論証則進一步強化上述論點外，
還指出解決問題較好的方向──如果用「理解」來討論語意時，最好
從「理解」的界定開始：當人們說他們「理解」時，有那些公共特徵
或條件？如果電腦能符合這些特徵或條件，我們還能說電腦永遠不能
「懂」嗎？
圖林測試其實是一個很好的、公開的「理解」標準──既然，人們
的對談中必包含了理解的現象，所以模擬人類的對談，然後以測試人
以為他在和另一個人對談為理解的門檻──乃是一個很好的公開判準。
但，有人不滿圖林測試背後的行為主義觀點，堅持要考慮內在狀態，
所以也才會有瑟爾的中文室論証。如果堅持電腦的０和１序列操作永
不符合理解時的內在狀態，那好，平行模型總可以吧！在這裏，我們
可能會有兩條路線。
一是硬體的運作狀態，可公開觀察：當一個人理解時，他的大腦狀
態呈現什麼模樣？譬如，我們可以發明一種腦狀態探測機，把測試許
多人，把他們的理解時的腦狀態記錄下來（譬如諸腦細胞的互動狀況
等等），建立一個公共標準；如果，平行電腦的諸基本聯結單元也能
有同樣的互動狀況，那我們可說這平行電腦能「理解」了。（但序列
電腦就永遠不能「理解」了）。
另一個是軟體的結構，也是可以公開的：軟體只是純粹語法的構造，
人類的「理解」結構能化約為純粹語法嗎？（對了，這裏有一個問題：
相應於序列電腦的機器語言；平行電腦的「機器語言」應該是怎樣？
是不是各個聯結單元的權重值？在序列電腦裏是由電流的通過或不通
過來代表；在平行電腦裏是不是以電壓、電流、電阻... 或其它電量
單位來代表？）這一關是最難通過的。我想，即使平行電腦產生和人
腦一樣的互動狀態，一定仍會有人反對：平行電腦的軟體仍然沒有語
意！（誰會相信各細胞的各不同權重值互相作用就會產生語意？）這
裏有一個語意 emerge 的關卡，讓人很難跨越。
語意的問題跟 self-conciousness 共生共存；因為人們相信在理
解時，我們同時也在自我意識──自我意識到自己正處在理解狀態。
現在，我要從 self-consciousness 著手。一方面，我想討論怎麼來
界定理解？自我意識這玩意兒又是什麼？另一方面，如果堅持自我意
識存在的話，那我想給予自我意識一個可公開衡量的判準──似乎很
天方夜譚，但如果堅持自我意識永遠不能公開化、客觀化，像種魔術
、神祕的過程，那什麼也毋須再談了。
首先，第一個問題是：我們怎麼說一個人理解了？是不是他說他自
己理解就算了？我舉一個很普通的情況：家教。老師為學生講解了，
老師如何判定學生理解了？用考試、測試 ──它的 implication 是
「應用」，即學生能把規則應用到同類的情況，表示他理解了；我們
可能也會認為學生根本不理解，他只是照本宣科而已。如此，表示「
同類的情況」也需要界定，有可能仍用相同的公式（規則）但稍加變
化，學生就犯錯了──這可能是資質問題──這種情況我們多半會說
「學生仍不理解」。因此，除非學生能妥善地答對稍加變化的問題，
他才是真正理解了。但，問題是「同類的情況」在單純的問題或知識
中，可能為數不多（如Ｆ＝ｍａ中，同類的情況可能只有要求求取Ｆ
或ｍ或ａ的值而已，就是三種）；若複雜的問題或情況（如大學的「
動力學」裏的公式和題目），其同類情況就相當相當多，如果考零分
當然不能說他理解，但考 20 分卻不見得不理解；（既然，主要談理
解語言的問題，我們也可設定這個家教是在教英文，同樣可推想）所
以，我認為從這兒可推出一個結論是：我們不可能為「理解」劃出一
條截然分明的界限來。而且，我們一般所謂的理解，其實已包含在圖
林測試中了。
當然，很多人不願承認理解只是如此：他們堅持理解有一種自我意
識、豁然貫通的感覺，我們還能自我理解。可是，在家教的情況中，
學生堅持他已理解了，他「自我意識」到他理解了，老師能完全信賴
他的話嗎？仍要測試。反而，即使學生都考一百分，老師仍會懷疑他
是否真正理解他的解釋？譬如，老師可能認為理解是能「聯想」到某
個觀念上、或者能用「自己的話」來重新解釋等等──可是這些都太
模糊了，根本不能做為一個嚴格的判準；如果有個疑心病重的人，他
有可能宣稱所有的人「不理解」他說的東西。如此，測試應用能力乃
是界定「理解」最有可能的公開判準，至於要測試到什麼程度、或以
什麼方式測試，相信也可以形成一個共識。換句話說，「自我意識」
在公開判準的要求下，根本沒有位置和公信力可言。
可能，有人會說：「自我意識不能建立公開判準，則同樣理解也不
能──理解不單單只是測試應用能力，人類的理解還有一種特徵：就
是 "默會（tacit）" ； 既然默會就不可言傳，自然也不是測試應用
能力所能達到的。」我們姑且同意這種宣稱。但我主張：默會仍然可
以測試。我們只要稍稍修改圖林測試的過程和目標，讓測試者直接面
對電腦，測試他和電腦交談能否達到默會狀態？如果測試者能產生這
種默會感，那誰還能堅持電腦不能理解？
我以為，默會可以包含自我意識的概念──不僅自我意識自己的理
解，而且也意識到他人的理解，兩人共同處在理解狀態中──所以，
自我意識可以在默會做為一個測試目標下而予以公共化。
或許，有人仍認為上述都是理解的「外在特徵」；我們應該挖掘理
解的「內在條件」──亦即，理解是依據什麼樣的規則、條件、模式
來運作的，即前述的語意突現 (emergence)問題──我以為像這種問
題似乎要從學習理論著手，我想這是下一個需要解決的問題，但我們
不能以為平行電腦有學習能力（不用平行電腦，現在就有很多學習程
式了）就能解決這個問題，在我看來，必須建構一個「能自我發生的
學習模型」才足以回答。這大概是當前認知科學的大熱門吧！
後記: 現在我的觀點可能又有一些改變。我現在覺得第一人稱的判
準也是很重要的。
※本文原載於 5/13/96 台灣文化資訊站台灣哲學的地平線板
並刊載於 5/15/96 破周報 37 期資訊鐵板燒版
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