一、休谟与因果关系：AI的经验与推理
休谟是18世纪的苏格兰哲学家，他提出了一个重要的哲学观点，即“因果关系”并不是通过理性推导得来的，而是通过经验的归纳。在《人类理解研究》中，休谟认为，我们通过重复的经验观察到事物之间的关系，但这种因果关系并不能通过理性证明，只能通过习惯性联想得出。
在人工智能领域，休谟的哲学观点揭示了一个深刻的问题：尽管AI可以通过大量的数据进行模式识别和推断，但它无法像人类一样“真正”理解因果关系。AI往往通过大量的训练数据来学习模式，而这些模式并不是基于因果推理的，而是通过数据之间的关联性获得的。AI的学习过程更多是归纳性的，而非推理性，这导致AI在面对一些新的、没有遇到过的数据时，往往缺乏足够的灵活性来应对新的因果关系。例如，当前的深度学习模型可以在给定大量图像数据的基础上进行物体识别，但它们往往无法理解物体之间的因果关系。比如，AI可能知道“当我看到一个物体从高处掉落时，它会掉到地面上”，但它并不真正理解“重力”这一概念，它只是通过数据中的模式来“猜测”结果。
二、维特根斯坦与语言的局限性：AI的语义理解
维特根斯坦是20世纪的重要哲学家，他的后期哲学主要探讨语言的使用和意义。维特根斯坦提出，语言的意义来自于它在“语言游戏”中的使用，而不是通过抽象的定义。他在《哲学研究》中强调，意义并不是固定的，而是通过实际的社会互动和语境来决定的。
对人工智能而言，维特根斯坦的思想提出了另一个瓶颈：AI的语言理解是基于数据的统计规律和算法的模型，而不是基于实际的语言使用和社会互动。AI系统通常依赖于大规模的文本数据进行训练，学习如何生成或理解语言，但它并不“参与”真实的语言游戏。因此，AI缺乏真正的语言理解，它并不清楚话语背后的社会和文化背景，无法在复杂的语境中做出灵活的反应。举个例子，AI可能能够生成一篇文章或回答问题，但它并不理解文章的背景、文化含义或隐含的价值观。它只是在已知数据的基础上生成符合语法和常规的输出。维特根斯坦的理论揭示了这一点：语言的意义不仅仅是符号和规则的组合，它是在特定的情境中使用的方式，这正是AI在语义理解上所面临的困难。
从休谟和维特根斯坦的角度来看，人工智能面临的挑战可以总结为以下几个方面：
因果推理的缺失：AI可以基于大数据和模式识别进行预测和决策，但它缺乏休谟所说的因果推理能力。它不能像人类一样从经验中抽象出因果关系，也无法灵活地调整其推理方式来适应新的情境。
语言的局限性：AI的语言理解更多是基于统计模型和数据训练，而不是基于维特根斯坦所说的语言游戏中的实际使用。AI缺乏社会互动中的语境感知和语言的深层意义理解。
上下文与常识的缺失：人工智能在处理常识性问题时常常显得力不从心，因为它缺乏像人类那样的生活经验和背景知识。这种缺乏语境和常识的理解，正是维特根斯坦所强调的语言的“活动性”所缺失的一部分。
休谟和维特根斯坦的哲学对人工智能的局限性提供了深刻的启示。休谟提醒我们，AI无法像人类一样通过经验推导出因果关系，而只能通过归纳和统计模型进行推理；维特根斯坦则揭示了AI在语言理解中的困境，特别是在没有真实语境和互动的情况下，AI无法像人类一样真正理解语言的深层意义。这两个哲学思想结合起来，为我们理解人工智能目前的瓶颈提供了有力的理论框架。