在探讨人工智能研究存在的问题及原因时,许多人认为,已有的机器智能还算不上真正意义上的智能,其根本差异在于：人类的智能有意向性,即能超出自身、指向或关联于外物,而机器所完成的加工则没有这种性质。这就是20世纪80年代所发现的“AI的意向性缺失难题”或“塞尔问题”。本文试图从心灵哲学和认知科学角度对AI研究面临的问题作出回应和探讨。本文认为,要解决AI的上述瓶颈问题和其他问题,无疑要为之建立理论模型,而要如此,又必须深入探讨作为人类智能之关键要素的意向性的构成、结构、特征、成立条件及根据、内在运作过程及机制、发生发展过程及原理等。由此所决定,本文主要从哲学的角度,对作为一门科技的AI中的一个哲学问题,即意向性与AI的关系问题以及与之相关的AI的发展方向问题,作一些尝试性的探讨。第1章,“图灵测试”与“中文屋论证”。“图灵测试”对“什么是智能”做出了既别出心裁又极富启发意义的回答。图灵据此主张,有智能就是能思维,能思维就是能计算。人工智能研究中的计算主义主要是在图灵思想的影响下形成的,它试图从形式上说明计算概念,主张计算与实现计算的物理系统是不同的。塞尔的“中文屋论证”旨在证明：智能不在于形式转换,而在于能处理内容或具有意向性：按计算主义思路造出的人工智能,只能是句法机而不是语义机。第2章,“中文屋论证”引起的争论。有的认为从“中文屋论证”中不可能得出计算机程序没有意向性或语义理解能力的结论；有的认为世界上根本就不存在意向性之类的东西,它们是民间心理学杜撰出来强加给人们的；有的认为该论证揭示出意向性是人类智能的根本特征,也指明了人工智能研究的瓶颈所在。总之,争论凸显了人工智能与意向性的关系。第3章,经典计算主义的辩护与“新计算主义”。针对“中文屋论证”和类似批评,坚持计算主义的人也认识到,原有的“计算”概念的确存在重大缺陷。他们的补救策略,要么是在辩护、解释的基础上对计算主义加以补充；要么将其发展为新计算主义,把原先的窄机械论发展为宽机械论。本章从5个方面介绍了他们所作的努力。第4章,联结主义。联结主义是计算主义的一种表现形式。它也是用计算来理解和建模人类智能的,只不过它所说的计算不是符号计算而是神经计算。联结主义试图在细胞水平上模拟人类智能,所建构的人工神经网络和以往的计算主义模型有很大不同。尽管目前人工神经网络还没有意向性,但必须承认,它们在模拟人类智能上又向前迈进了一步。第5章,自然语言处理及其语义学转向。人作为自然语言的处理系统,既是句法机,又是语义机。人工智能研究自然语言处理,目标是建造能模拟人类语言能力的机器系统,其中,研究自然语言的理解比研究自然语言的生成更重要、更困难。本章在反思有关研究进展的基础上指出,语义学问题是面临的瓶颈,目前最好的人工自然语言处理系统,仍还停留在句法机的水平上。第6章,智能自主体研究。现有的人工智能由于缺乏意识性、目的性、自主性,特别是由于缺乏意向性,还不具备真正的智能,不能成为真正的自主体。智能自主体研究的目的是建构一种新型的计算模型,它能连续不断感知外部世界和自身状态,根据变化了的情况,及时做出应对和行动,不但能更好地表达计算的本质,而且能像人一样,成为真正的自主体。人工智能研究向自主体的回归,其实质就是高度重视意向性及其如何实现的问题。这一研究在理论上和在工程技术上都已取得可喜进展。第7章,意向性建模的初步尝试。要让人工智能真正表现出意向性,就必须为意向性建模。意向性之所以产生,是因为背后有一个自主体。信念、愿望、意图等之所以被称为意向状态,是因为它们的根本特征是具有意向性,即有对外在事态的关于性、意指性。在某种意义上,建立关于意向状态的BDI模型,就是建立智能自主体的模型,就是向民间心理学及其哲学研究回归。由于民间心理学一直是科学心理学批判反思的对象,因此,自主体也成了心灵哲学、认知科学批判反思的对象。本章从6个方面介绍了有关学者在意向性建模上所做的工作。结语。人工智能研究要实现突破,全面模拟人类的智能,需要由哲学来做辅助研究,以便认清人的意向性的特征及其标志。人的意向性能始终把符号与对象、句法与语义捆绑在一起,并对此有清醒的意识。要模拟人的意向能力,就必须对意向性、语义性进行建模。要对它们进行科学建模,就必须从认识论和本体论相结合的角度,在坚持存在形式多样性和存在程度多级性的基础上,揭示人的意向习语的真实所指。在某种意义上可以说,意向习语像物理语言一样,也是描述发生在大脑中的行为的一种方式,它们所描述的东西,并未超出自然现象的范围。因此,要建模意向性和语义性,就必须充分利用心灵哲学已取得的成果,弄清常识的解释图式与科学心理学的解释图式之间的关系,下功夫对常识心理学和传统的心灵哲学进行批判反思,做好“祛魅”或“去神秘化”的工作,还必须认识到这是一项系统工程,既注重结构模拟,又注意机制模拟。