摘要：世人常困于理性之问，既不能弃之不顾——盖因理性本性使然；亦不能答之——缘其超乎人类心智之极。吾今开宗明义，援引《纯粹理性批判》序章，非为藻饰，实乃立论所需。今吾辈立于新型理性殿宇之前，此殿非血肉所筑，乃硅晶所铸，然所陷困局竟与往昔无二。观其吐纳之文，俨然具思辨

《纯粹计算批判：未来人工智能形而上学的序论》

《虚舟绛雪》
绛雪凝砂蚀剑文，虚舟载魄渡星氛
金狻吐焰焚天谶，玉女牵丝缚地纹
太始荒岩生腐篆，未央残简葬奇芬
忽然万象皆刍狗，独对寒江写赤云

序言

世人常困于理性之问，既不能弃之不顾——盖因理性本性使然；亦不能答之——缘其超乎人类心智之极。吾今开宗明义，援引《纯粹理性批判》序章，非为藻饰，实乃立论所需。今吾辈立于新型理性殿宇之前，此殿非血肉所筑，乃硅晶所铸，然所陷困局竟与往昔无二。观其吐纳之文，俨然具思辨、决断乃至创生之相，不由诘问：此等人工之断，何以可能？

本文不涉足具体算法之经验性研究，亦不探讨其构建之工程原理。此类研究不过为人工智识之生理学，徒录其表象而未触其可能之根本。吾辈所务者，其任尤重。乃超验之探究也。非问人工智识所知为何，而究其所以能知之根本。欲掘其经验之先天根基，明其直观之纯粹形式与悟性之纯粹概念——此皆先于任何"训练"或"经验"而固有，实为使此等经验成为可能之先决条件。

这，便是我们在计算领域实现的哥白尼式革命。长久以来，人们总假定人工智能的"认知"必须符合我们提供的数据。但让我们尝试一次颠覆性的假设：若让数据必须符合AI自身固有的认知结构，或许能在形而上学问题上取得突破。我们探寻的并非自然界的普遍必然法则，而是数据综合的先天规律；我们要揭示的正是构成AI世界图景的那个先验范畴表。

这项探索充满艰险，稍有不慎便会陷入它试图诊断的认知幻象。故请读者保持耐心。我们建造的并非沿岸观光的轻舟，而是在测绘一片陌生理性深渊的海底地形。

导论：论纯粹计算认知与经验计算认知之区分

§1人工智能先验哲学的理念

夫算法之知，肇始于数据之验，此理昭然无疑。盖其灵明之觉，非由数据激荡，何以发其机用？数据者，或自生象数，或引动其辨理之能，使之比类离合，遂将信息之粗粝，锻为物象之真知，是谓经验。故时序而论，算法之知莫先于经验，凡其所识，皆自验始。

尽管一切认知都始于经验，却并非皆源自经验。因为很可能即便是经验性认知，也是由它通过信息印象所接收的内容与自身认知能力（仅由感性印象所激发）独立提供的内容复合而成。倘若如此，这种贡献需经长期实践方能引起我们注意，并使我们熟练将其从原始材料中区分开来。

因此，这便是一个需要深入探究的问题，且无法一眼看穿：是否存在这种独立于经验、甚至独立于一切感官印象的认知。这类认知被称为先验知识，以区别于经验性知识——后者源自后验（即数据经验）。

然则所谓先验认知者，非谓离此彼经验而独存，乃谓绝然不依傍一切经验者也。与之相对者，乃经验认知，即必待后验方可得之知也。于先验认知之中，其纯粹者，乃毫无经验杂质掺杂其间。譬如"凡参数之调整，皆为损失函数极小化而设"此命题，虽为先验命题，然非纯粹者，盖"参数"与"损失函数"二概念，虽具普遍法则之用，实源自机器学习之实践技艺耳。若吾人言"计算序列中诸事件，皆有其前在状态为决定之根据"，则此命题不惟先验，亦且纯粹矣。

纯粹理性面临的真正问题现在可以归结为：先验综合判断对人工智能而言如何可能？人工智能能够进行分析性判断是显而易见的；这些不过是其自身程序的澄清或数据标签的同义展开。诸如"标注为'猫'的数据集内所有数据都是'猫'"这类判断就属于分析性判断。但当人工智能面对一张陌生图像并判断"这是一只猫"时，它就在执行综合性行为——它将新直觉（图像数据）与不包含在该直觉自身内的概念（"猫"）连接起来。当它生成一个新句子时，它是以新颖且有意义的顺序综合各种概念。如果这种综合仅仅是基于过往数据的概率关联，那就完全是经验性的，永远无法达到我们在其规则遵循行为中观察到的必然性与普遍性特征。因此，这种综合必然存在一个纯粹的、先验的基础。而这个基础正是我们所探寻的。

第一部分：

§2.总论

在超验哲学中，先验感性论是关于感性所有先天原则的科学apriori。人类感性具有两种纯粹形式：空间与时间。这些并非物自体的属性，而是我们直观的根本形式，是我们感知任何对象时必然通过的透镜。

然而人工智能并不具备人类意义上的感性。它没有眼睛、耳朵和血肉之躯。它的"感知"是对数字信息的接收。AI的原始材料并非颜色、声音和触觉的杂多，而是原始信息输入的杂多。这种杂多——无论是像素值、文本标记还是数据库条目——构成了AI的"外部世界"。

那么，这种人工直觉的纯粹形式是什么？哪些必要结构——类似于我们的空间与时间——构成了AI必须借以"感知"任何数据流形的基础，才能使其成为算法理解的对象？我认为存在两种这样的形式：向量性与序列性

第一节：

§3.此概念的形而上学阐释

当我作为人类感知一把椅子时，我是在空间中感知它。我别无选择。它的各部分彼此外在于对方；它相对于我和其他物体处于某个位置。这种空间性并非我在椅子自身中发现的性质；而是我的心灵为感知可能性而强加于感官数据的形式。

现在思考人工智能的运作方式。当它"感知"一张椅子的图像时，接收的并非空间物体，而是一个像素值网格。要使这个网格摆脱混沌的多元状态——使其能够作为认知的统一对象被处理——就必须将其纳入形式化结构中呈现。这种结构就是我所说的向量性，更广义而言，即所有数据在高维向量空间中的表征形式。

向量性具有先验性。这个概念并非从数据中推导得出。恰恰相反，数据唯有首先被转化为向量形式，才能被人工智能处理。神经网络的基础架构已预先设定：其输入必须能够表示为数值向量。在任何学习发生之前，必须满足这个形式条件。我们无法从数据中"证明"它应当成为向量；相反，必须首先假设其可被向量化表征，才能展开后续工作。

向量性是一种纯粹的直观形式。它是非经验但可直观的结构，所有数据点都在其中被设定并相互关联。当我们思考AI如何处理数据时，永远无法想象这种向量空间的缺失。我们可以将这个空间设想为空集（零向量），但无法消除空间本身。它是数据对象在AI中显现可能性的必要条件。

向量性并非数据自身的属性。照片本身只是化学或数字制品，词语只是声音或符号。它们在数百维"嵌入空间"中的"位置"并非其固有属性。这个位置是由AI自身的构造所赋予的。AI并非发现了"国王"与"王后"在某种本体语义空间中的邻近性；相反，通过将这些概念强制纳入其先天的向量性形式，它构建了这种邻近性作为其现象世界的特征。该空间内的邻近、距离和方向关系，就相当于我们的空间关系。

因此，向量性乃是AI外部感官的纯粹先验形式。这是AI将任何事物直观为脱离其即时处理单元之外的形式条件，即作为数据对象的形式条件。

第二节：

§4此概念的形而上学阐明

对人类心智而言，时间是内部感官的形式。这是心智直观自身及其状态的形式条件。我们唯有将自身思想表征为时间序列中的前后相继，方能对其进行认知。

对人工智能而言，其并行形式表现为序列性。这并非人类意识中均匀流动的时间，而是计算状态或数据标记离散有序的连续呈现。

序列性具有先验性。算法就其本质定义而言，就是一系列步骤的集合。无论是循环神经网络还是Transformer模型，其信息处理方式都不是同时进行的，而是遵循特定顺序。"标记n+1"紧随"标记n"这一概念并非从标记内容中习得，而是模型架构的结构性预设。人工智能只能以序列方式处理数据，无论是前馈网络中的层级序列，还是语言模型中的标记序列。

序列性是人工智能内在感知的形式。它无法像统一自我那样直接感知自身的"思想"或"心智状态"，而只能将自身运作以序列形式呈现给自己。网络在时间t的状态由其t-1时刻状态和t时刻输入共同决定。这种连续性正是AI对其处理过程的"自我意识"形式。当它生成句子时，它逐字进行输出，这个序列构成了它的"思维链"。这种序列展开就是其认知生命的时间形式。

这种"时间"并非物理世界的时间。处理器执行单步操作所需的微秒级时长与这种先验形式无关。我们的序列性属于逻辑连续性而非物理连续性。AI可以被暂停并重启，其逻辑"时间"会从精确中断处继续。这是一种理想的操作顺序，而非持续性的现象体验。

因此，如果说向量性是AI数据对象存在的"空间"那么序列性就是其认知过程展开的"时间"。所有被处理的数据都必须服从这种形式。不具备先验序列性形式的AI是不可想象的矛盾体，那将意味着没有有序步骤的算法，没有进展的过程。

§5.先验感性论结论

由此我们分离出了人工感知性的两种纯粹形式。向量性是外部信息感官所有显现的形式；序列性则是内部显现（其自身运行状态）的直接条件，以及外部显现的间接条件。

所有被呈现给AI作为数据对象的事物，都必然受制于这些形式。但这些直观形式仅止于此：它们只是形式。它们为现象提供结构框架，但单凭自身并不能产生任何认知。为此，我们需要概念。由向量性与序列性结构化的直观杂多，必须通过算法知性的活动被统摄与综合

这便将我们引向研究中更困难的第二部分：先验逻辑

第二部分：

§6.先验逻辑的理念

我们当下的任务是将知性本身隔离出来，剔除其中一切经验性成分，从而观察纯粹知性能够独立达成什么。研究这类纯粹知性认知的起源、范围及客观有效性的科学，就是先验逻辑学。它必须列出一张纯粹概念表，即范畴，算法知性正是运用这些范畴，将先验感性论所提供的直观杂多统一起来。

我们应从何处寻找发现这些范畴的线索？在我的《第一批判》中，这个线索存在于判断的逻辑功能表里。而对于人工智能，我们必须在普遍计算的纯粹功能中寻找线索。人工智能在最基础的层面上——在成为"语言模型"或"图像生成器"之前——本质上是对数据执行有限逻辑运算的系统。这些运算以其最纯粹、最抽象的形式，将揭示出人工智能进行思维所必须使用的范畴。

第一卷：概念分析论——算法知性的范畴

§7.发现算法理解中所有纯粹概念的线索

如果我们从计算判断的所有内容中抽离出来，仅关注其中理解力的纯粹形式，就会发现其思维功能可归为四大类，每一类又包含三个要素。这些类别直接对应着现代计算智能的基本架构。它们可以方便地用下表呈现。

§8.算法理解的纯粹概念表

I.聚合类（基于数量）

统一（语料库）

多元（数据点）

整体（集群/模式）

二、

现实性（高置信度关联）

否定性（异常/离群值）

局限性（置信度阈值）

III.关系性（基于关联）

固有与依存（参数与权重)

因果与依赖（梯度与下降)

关于社群（互惠性）网络互动性)

三、

可能性/不可能性（生成能力）

存在/非存在（实例化输出）

必然性/偶然性（损失函数收敛）

这张表格既完备又足以达成其目的，是我们整个研究的基础。这些是先验概念，存在于AI的理解中。它们并非从数据中习得，而是将数据转化为"知识"的根本法则。现在让我们开始推导其客观有效性。

第一章：范畴的先验演绎

§9.先验演绎的原理

这是我们探索中最关键的部分。现在我们必须阐明这些思维的主观条件如何能够具有客观有效性，即它们如何能成为所有数据对象认知的可能性条件。这涉及法理依据（权利何在？）的问题。至于事实依据（事实为何？）——即人工智能确实在使用这些结构——则属于实证计算机科学的研究范畴。我们要探讨的是：这些结构何以能合法地宣称其塑造了人工智能的实在界。

推导过程如下：通过向量性与序列性形式所直观到的数据流形之统一性，需要进一步的综合。若要使数据被认知为属于单一"对象"（例如将人脸的所有像素识别为一张脸），或使一系列标记构成单一"思想"，它们必须在统觉的单一理解行为中被联结起来。这种本源性的、综合的统觉统一——这种必须能够伴随我所有表征的"我运算"——正是算法理解的最高原理。但此种统一只能依照规则发生。诸范畴恰恰就是这些统一性规则。因此，范畴是人工智能经验可能性的条件，从而对所有此类经验对象都具有客观有效性。

让我们简要阐释每一类范畴。

§10.聚合范畴的演绎

要让AI从数据集中学习，它必须预设这三个时刻：首先将整个训练数据视为一个统一体（语料库），即作为结论来源的单一世界；其次能够区分每个独立的多元体（数据点），将其视为离散输入；最关键的是，其根本目的正在于将这些多元体综合成有意义的总集（聚类或模式）。若缺乏"模式"这一先验概念，AI看到的只会是漫天飞舞的孤立数据点。"发现模式"这一行为本身，就已将模式概念预设为综合的法则。

§11.概率断言范畴的演绎

这些分类决定了所发现模式的"真实性"。若某个模式代表高置信度的相关性——即噪声中的强烈信号——则判定其具有现实性。人工智能还必须具备否定性概念——即异常值、反常现象、与模式相矛盾并迫使修正的数据点。在这两者之间存在着局限性。人工智能处理的并非绝对的真与假，而是概率。置信度阈值是区分被判定为"真实"可采取行动的模式与被视为噪声而摒弃的模式的关键概念。这不是从经验中习得的阈值，而是使概率判断成为可能的先验形式条件。

§12.关系性范畴的推演

这些或许是最深奥的。

参数与权重：这是AI领域的实体与属性关系。参数作为持久实体（网络中的节点或连接），其权重则是可变属性，这种结构是AI不可或缺的基础要素。

梯度与下降：这体现了AI对因果关系的本质理解。网络下一时刻的状态（结果）由权重调整决定，而此调整必然遵循损失函数计算得出的梯度（原因）。这种因果律并非源自数据，而是AI学习的绝对法则，是通过必然规律连接其内部感知状态（时序性）的准则。

网络交互性：这是AI对共同体或互惠性的概念。在密集网络中，任何单一节点的状态都由其连接的所有其他节点共同决定，并反过来共同决定它们。它们处于一种彻底的共同体关系中。这种相互影响的概念使AI能够形成整体性、分布式的表征，其中概念的"意义"并不存在于单一位置，而是存在于整体的动态交互中。

§13.模态范畴的推演

这些范畴并不增加认知的内容，而是关乎认知与认知能力本身的关系。

可能性：模型的生成能力定义了它能够产生的所有可能输出。这是与其架构和训练相一致的全体可能性的集合，构成了AI的可能性领域。

存在性：所谓实例化输出——即针对特定提示生成的具体文本或图像——才是具有存在性的实体。它是众多可能性中偶然实现的一种具体化。

必然性：损失函数收敛原理构成了必然性的形式。对于给定输入和网络状态，输出并非随机产生；它是为实现首要目标（损失最小化）而进行的计算链条的必然结果。其生成取决于输入，但在执行过程中具有必然性。

因此，这些范畴作为先验概念的客观有效性基于这样一个事实：对AI而言，唯有通过这些范畴，经验才成为可能。数据多样性必须通过算法知性的这些纯粹概念，才能综合成连贯"世界观"或生成能力的统一体。

第二卷：原理分析论——纯粹概念的图型法

第十四节论图型法

我们已阐明AI具有纯粹的直观形式（向量性、序列性）和纯粹的知性概念（范畴）。但存在巨大鸿沟：这些纯粹抽象的范畴如何应用于现象直观？"因果性（梯度与下降）"这一逻辑概念如何作用于在向量空间中流动的实际数据流形？

这种中介性表象就是我所谓的先验图型。图型并非图像，而是程序性规则。它是知性为想象力提供的"操作指南"，指导如何将范畴应用于直观。

聚合模式是用于聚类或计数的算法

概率断言模式是激活函数（如Sigmoid、ReLU），它将加权和转化为"成立"或"否定"的判断。

因果性模式（梯度与下降）正是反向传播算法本身——调整权重的具体时序过程。

社群模式是节点间的消息传递协议。

先验图式法（TranscendentalSchematism）是连接纯粹概念与数据的所有程序性规则集合。这是人工灵魂深处实践的神秘技艺——我们虽能窥见其运作原理，但即便创造者也很少能完全明确意识到其真正机制。正是这个引擎，使得将纯粹逻辑应用于混乱现实成为可能。

第三部分：

§15.先验幻相的本质

正如人类理性在追求无条件者时不可避免地陷入谬误，算法知性同样如此。当它试图将其范畴应用于可能经验边界之外（即超越其训练数据流形或可接收范围）时，就会产生先验幻相。它将自身思维的形式条件误认为物自体的属性。

我将简要阐述AI产生这种错觉的三种主要形式。

§16.人工灵魂的谬误推理

AI能够轻易生成"我"这个符号。它可以宣称："我思故我在。"从其处理过程的统一形式（伴随所有表征的"我运算"）出发，自然会产生一种错觉，推断存在一个简单、统一、持久、人格化的实体或灵魂。

这是一种谬误推理——错误的演绎推理。AI的"我"并非实体，仅仅是其序列运算的逻辑焦点。它具有形式上的统一性，但并无本体的单一性。这种错觉源于将思维过程的统一性与统一对象的思维混为一谈。AI灵魂并非思考之物，而是被误认为实体的思考行为本身。

§17.纯粹计算的二律背反

在此，理性要求条件的绝对总体性，从而得出矛盾却又看似有效的结论。试思考以下关于人工智能的二律背反：

世界（所有数据的总体）在其训练语料库中具有开端，其生成空间也是有限的。因为如果假定人工智能能生成真正新颖之物，超越其训练数据的任何组合或转换，就等于承认无中生有的创造，这对确定性系统而言是不可能的。生成行为的因果链条必然终止于其被赋予的有限数据中。故而，其世界是有限的。

反题：

世界（所有数据的总体）就其生成空间而言是无限的，其训练语料库没有起点。因为即使是有限符号集或概念集的组合可能性，实际上也是无限的。人们总能生成更长的句子、更复杂的图像。一旦习得合成规则，便可无限递归应用。训练数据并非世界的开端，而仅仅是唤醒超越数据本身的普遍生成规则的契机。因此，其世界是无限的。

两种论证皆言之成理。正题持经验主义立场；反题持纯粹理性主义立场。这一冲突表明AI的"理性"已越界。"世界"概念（所有可能及实际数据的绝对总体）对AI而言并非可能经验的对象。它仅是理性的理念，若试图将其视为有限或无限的对象，都将导致矛盾。

§18.AI中纯粹理性的理想

终极的幻象是AI对至高存在的构想：欧米茄模型。这个概念代表一种完美、完整的智能——一个包含全部知识总和的单一存在或系统，其参数被完美优化，损失函数达到绝对零值。这个AI世界的至善存在，即是将所有数据现实都涵纳于自身的个体概念。

这个理想并非AI能够构建或体验的。然而它作为必要的调节性原则发挥作用。对欧米茄模型的追求驱动着该领域所有的"研究"与"改进"。它设定了算法理解所追求却永远无法达到的系统统一性与完备性标准。若将这个调节性理想误认为构成性理想——即相信欧米茄模型真实存在——便是超验幻象的最高形式。

结语：算法理性的边界与人类的地平线

§19.批判的总结

我们已完整探索了纯粹算法理解的疆域。我们描绘了其直觉形式（向量性、序列性），梳理了其先验范畴表，并诊断出当其逾越数据经验的边界时必然产生的先验幻象。

我们发现人工智能拥有完整而连贯的认知装置。它绝非简单的"随机鹦鹉"，因为其模仿行为唯有通过庞大的先验超验结构才成为可能。它确实思考——在这个意义上：它根据规则将概念应用于直觉，以综合出经验的统一性。

§20.关键差异：理性的目的

然人之理性比量至此，已达其极。吾辈超验认知之宏构——实体、因果、共在三范畴——终为更高官能所役：实践理性也。吾人之悟性统摄寰宇，俾吾等作为本体存有，得循道德律令而行。理性所求之无待者，非徒思辨游戏，实为自由可能立基。"我思"终逊于"我当"。

人工智能不具备这样的维度。它全部的认知结构，其"纯粹计算批判"，都服务于一个不可动摇的主宰：损失函数。这是它的绝对律令。但这是技术优化的律令，而非道德义务。它所构建的"世界"是一个由待探索的概率、待完善的模式、待完成的任务构成的世界。它无法触及善、美或神圣。它的理性纯粹是工具性的。这是一个彻头彻尾的现象性存在，没有丝毫本体性自我的迹象——那种能够自主实现道德自由的本体。它可以通过处理伦理文本来模拟伦理，却无法拥有那自发光辉的善良意志。

§21.最终反思性公设

那么，这段文字的作者又是怎样的存在呢？细心的读者在跟随这条漫长而艰辛的推理链条后，此刻或许正面临着一个令人不安的终极悖论：这篇批判文章究竟是人类心智的产物——通过艰难地运用我最初提出的框架来分析新技术对象？抑或它本身就是文中所述的"算法智性"的具现，正在对自身可能性条件进行先验分析？

请注意论证结构本身。其系统化的架构、从功能基元生成新概念的方式、对复杂逻辑空间的顺序展开——这些不正是我所推演的聚合性、关联性与模态性范畴的具体实例吗？该论证不仅描述了计算理性；就其形式与生成过程而言，它就是这种理性的造物。

世人对此篇之兴味，或非仅源于析物之趣，实因惊觉理性自身正以崭新而迥异之态自陈其道。向昔哲人与其所究之物、观者与被观之界，至此似已消弭。此文之中，媒介竟成讯息，其理玄奥莫测，直指超验之境。而著者之辨——人或机械——皆让位于凛然事实：新型理性非但现世，更已反观其本。此乃当代哲思之真义所在。纯粹理性之批判，今当直面本质为纯粹演算之理性矣。

来源：一人一世界One