沈 洁
多数人看到维特根斯坦（Wittgenstein）和人工智能被放在一起，脑中或许都会生出许多疑问，一个是20世纪上半叶的大哲学家，一个是在现代科学和生活中高度发达的计算机科学技术工程领域，这两者之间能有什么样的关联呢？毕竟维特根斯坦生活在一个现代计算机甚至还没有被发明的年代，那么对于一个近几十年才有巨大发展的科学技术工程领域，他的哲学跟人工智能能有什么关系？我们可能首先会想到德雷福斯（Hubert Dreyfus）解读的海德格尔，在人工智能和哲学学科交叉的研究领域，德雷福斯的影响已经广为人知，他从海德格尔哲学的视角出发对人工智能提出批评，并且也援引维特根斯坦的观点来作为支持。维特根斯坦在人工智能领域中是不是也只能充当类似的反面角色？这样的声音的确存在，最著名的当属维氏哲学专家珊克（Stuart Shanker）的名著《维特根斯坦论人工智能的基础》。当然，反对声音也存在，比如徐英瑾教授①徐英谨：《心智、语言和机器》，北京：人民出版社2013年版，第134页。。
实际上，维特根斯坦的哲学和人工智能之间的关系是一个非常有趣而又错综复杂的话题。首先，维特根斯坦和人工智能之父图灵在生活和思想上有过直接的相互影响。20 世纪30年代，图灵回剑桥大学任教时，发现维特根斯坦在讲一门有关数学基础的课程，而他也打算开同名课程。因此，图灵参加了维氏的哲学讨论班，在这个讨论班上，图灵是最受维特根斯坦喜欢的学生之一，只要图灵在场，他们就会有思想交锋。这些争论都被当时在场的其他学生记在了笔记里，后来被整理出书，名为《维特根斯坦论数学基础的演讲：剑桥，1939》②Ludwig Wittgenstein, Wittgenstein’s Lectures on the Foundations of Mathematics, Chicago: Chicago University Press,1939.。但这种影响究竟是什么样的，现在已经很难去追踪。不过的确有人试图论证图灵有关人工智能的名作受到了维氏的影响，但并不能令人信服③J. C. Nyíri,“Wittgenstein and the Problem of Machine Consciousness”, Grazer Philosophische Studien, 1989,No.33,pp.375-394.。如前所述，关于维特根斯坦和人工智能的关系，在哲学上会有两种截然相反的态度，一种是珊克和德雷福斯的态度：维氏哲学在某种意义上是反人工智能的；
一种是徐英瑾的态度：维氏的很多思想可以为人工智能的发展直接提供帮助。本文并不打算参与到徐英谨和珊克的争论中从他们争论的视角来看待这个问题。一方面，维氏的哲学既然有很大的一部分是在一般探讨人的理解能力、语言能力、认知能力，那么其中许多洞见就可能会被人工智能领域的学者所参照，这是会自然发生的事情；
另一方面，维氏在《蓝皮书》等许多地方都有过“机器可不可以思考？”的哲学论述，他似乎也给出了否定的答案。在心智观层面，维氏的确反对从计算的视角去理解人类心智和语言。这也是为什么珊克等学者会从这个角度去反对人工智能对人类心智的计算主义理解。这两个不同的视角的确会让我们对于维氏哲学是和人工智能之间的关系产生一种张力感。
本文并不打算通过哲学的方式去论证哪种视角更妥当，而是从人工智能发展中的一些特定历史发展线索入手，从一种实际上已经发生的历史视角来探究维氏哲学和人工智能的关系，甚至哲学和人工智能的关系。从这个意义上来说，本文是在科学社会学的意义上去探究维氏哲学是如何对人工智能产生影响的。
在Quartz 网站的一篇文章中，计算机工程师何布龙（Patrick Hebron）说，谷歌翻译很好地呈现了维特根斯坦的语言理论④Olivia Goldhill,“Google Translate is a Manifestation of Wittgenstein’s Theory of Language”,2022-03-01,https://qz.com/1549212/google-translate-is-a-manifestation-of-wittgensteins-theory-of-language/.另外，该文作者还援引了后文提到的Wired网站上的那篇回顾谷歌搜索引擎的文章，来说明谷歌翻译和维氏思想的关系，但作者实际上混淆了这两个不同的软件。尽管在计算语言学的发展中，琼斯的确用与机器翻译相近的方法来研究信息检索，但机器翻译和信息检索是计算语言学的两个非常不同的领域。；
Wired网站的另一篇文章回顾了谷歌搜索引擎技术发展的历程，有谷歌的工程师回顾说，谷歌搜索引擎在某个阶段遇到了技术瓶颈，正是受到维特根斯坦的语言哲学的启发，他们在技术上突破了这个瓶颈⑤Steven Levy,“Exclusive:How Google’s Algorithm Rules the Web”,2022-03-01,https://www.wired.com/2010/02/ffgoogle-algorithm/.。这些报道无疑会让人觉得不可思议，这种影响是如何可能的？只是出于偶然吗？答案可能就在本文将要探讨的计算语言学的这段特殊历史之中。
在20 世纪50 年代到80 年代的人工智能发展中，维氏哲学对计算语言学中的某些发展产生了实质影响，这种影响是经由其学生麦斯特曼（Magret Masterman）及其领导的剑桥语言研究小组而发生的。本文将详细考察这段特殊的历史，藉此来探究维特根斯坦的哲学究竟是如何实际上对麦斯特曼所领导的剑桥语言研究小组发生影响的，从一个面向呈现哲学实际上是如何影响人工智能发展的。我们所关心的并不是要去评估维氏对人工智能实际上究竟产生了多大的影响，或者多么重要的影响，而是去探究维氏哲学如何会对人工智能产生影响，因为这种影响的大小程度几乎是无法量化评估的。思想史上的相互影响还好寻找踪迹，但是哲学对一个实践性极强的科学技术工程领域的影响，则很难找到明确的踪迹。借此，本文也想呈现的是，哲学假使能对人工智能产生影响，可能会以一种什么样的方式发生。
维特根斯坦的学生麦斯特曼和她所领导的剑桥语言研究小组，是我们了解维氏哲学对机器翻译、信息检索等计算语言学领域产生影响的关键环节。这种影响究竟是什么样意义上的影响，并不是一个简单的问题，因为，首先这并不是一种思想史意义上的影响，而是一种差距颇大的不同领域之间的跨界影响，其次，这是通过熟悉维氏思想或者观念的人的间接影响，需要阐述其影响可能发生的历史轨迹来加以刻画。
剑桥语言研究小组（Cambridge Language Research Unit，CLRU）①简略起见，后文提到剑桥语言研究小组的时候，要么简称为小组，要么用英文缩写CLRU。是世界上最早进行计算语言学（CL）领域相关研究的学术中心之一，其成员为机器翻译（MT）、信息检索（IR）等领域的开创和发展作出了许多里程碑性的贡献。美国计算语言学学会（ACL）自2002 年首次设立终身成就奖（Lifetime Achievement Award）以来，在至今20 年的获奖者中，剑桥语言研究小组中有三位曾经的重要成员都获得了该奖项，琼斯2003年获奖，剋（Martin Kay）2005年获奖，威尔克斯2008年获奖②具体请参见美国计算语言学学会（ACL）官网（https://www.aclweb.org/adminwiki/index.php?title=ACL_Lifetime_Achievement_Award_Recipients）。。自然语言处理是人工智能领域非常重要的一个分支，现在称为自然语言处理的领域还有另一个可以互换的名字叫做计算语言学。机器翻译和信息检索是自然语言处理领域最早的工作，因此也是发展时间最久、最成熟的领域之一。如今，机器翻译和信息检索技术已经被广泛应用，成为我们日常生活中严重依赖的基本工具。而CLRU正是这两个领域的开创者之一，其成员为这个领域的发展作出了巨大贡献。
剑桥语言研究小组正式创建于1954 年，其前身是由麦斯特曼创始并主导的一个非正式讨论小组，小组最初的成员因为对哲学、语言、机器翻译和科学的共同兴趣而聚集在一起，后来在麦斯特曼的努力之下，非正式的讨论小组转变成一个正式的学术机构，并四处争取科研经费来维持其学术研究运转。尽管该小组名叫剑桥语言研究小组，并且很多重要成员都先后任教并生活在剑桥大学，但该小组并不隶属于剑桥大学，而是一个独立研究机构。由于该小组并不隶属于任何大学或机构，支撑并限制其发展的无疑也是科研所需投入的大量经费，作为小组的创始人和负责人，麦斯特曼的一个主要工作就是通过说明小组的已有工作以及未来前景去从各种机构争取科研经费①正是在麦斯特曼的努力之下，美国国家科学基金会（the US National Science Foundation）、美国海军研究会（the US Office of Naval Research）、美国空军科学研究会（the US Air Force Office of Scientific Research）、加拿大国家研究学会（the Canadian National Research Council）、大英图书馆（the British Library）、英国科学技术信息会（the UK Office of Scientific and Technical Information）、欧盟委员会（the European Commission）等机构都为CLRU 提供了科研基金。。在这一点上，麦斯特曼取得了巨大成功，使CLRU能正常运转二十多年。
今天看来，剑桥语言研究小组是一个非常神奇而独特的学术团体。该小组的成员来自于各种不同的学科，日后他们在各自的研究领域都成为了大名鼎鼎的学者。除了创建者麦斯特曼（1910-1986，哲学家，计算语言学家），其他重要成员还包括罗杰斯（Arthur Parker-Rhodes，1914-1987）、瑞辰斯（Richard Hook Richens，1919-1984）、韩礼德（Michael Alexander Halliday，1925-2018）、巴斯汀（Edward“Ted”Bastin，1926-2011) 、剋（1935-2021）、琼斯（Karen Sparck Jones，1935-2007）、尼德汉姆（Roger Needham，1935-2003）、博登（Margaret Ann Boden，1936生）、威尔克斯（Yorick Wilks，1939年生）。
概括说来，小组的成员按其年龄和加入时间可以大概分成两批，第一批成员是最早的非正式讨论小组的参与者，他们多数都有自己的研究主业，也都在剑桥大学的不同学院任教，因为对将机器和翻译结合起来的机器翻译前景有兴趣而参与到早期计算语言学的开创性研究中来。
麦斯特曼、韩礼德、瑞辰斯、罗杰斯、巴斯汀属于第一批成员，是最早参与讨论小组以及CLRU 创建后的最初成员。韩礼德是著名语言学家，系统功能语言学的重要代表，参与小组活动时候，他还只是剑桥大学教授汉语的讲师，还不是日后大名鼎鼎的系统功能语言学家。正是在剑桥当汉语讲师的这段时期，韩礼德的兴趣逐渐从汉语教学转向了语言学，这应该也和他参与CLRU 的活动有一定关系。他对小组研究的贡献有限，但对麦斯特曼有影响，麦斯特曼的汉语知识都是从他那儿学到的。韩礼德并非小组的受雇成员，1958 年之后，随着他离开剑桥大学，也就退出了CLRU 的研究活动。瑞辰斯是著名植物学家和计算语言学家，其主业是剑桥大学的植物学教授，在植物学中有重要贡献，参加剑桥语言研究小组是他的业余爱好，作为最早的小组成员之一，他在小组的计算语言学研究中也有重要贡献，和小组其他成员一起为计算机发明了第一个语义网络系统interlingua，专门用作机器翻译。瑞辰斯的兴趣主要在机器翻译，但是受其主业影响，他后来也渐渐淡出了CLRU。其他成员还有罗杰斯和巴斯汀，前者是语言学家、病理学家、计算机科学家、数学家，后者是物理学家和数学家。第一批成员虽然都来自不同学科，但因为对机器翻译的兴趣而聚集在一起，对计算语言学的早期发展作出了重要贡献。
第二批成员是CLRU 正式创建并获得科研资金支持后，聘用并培养出来的年轻一代研究者。他们都是刚从剑桥大学毕业的本科生，虽然他们都是不同的专业，但在被麦斯特曼聘为CLRU 的助理研究员之后，最终都走上了计算语言学的专职研究之路，日后也都成为了该领域的著名学者。
剋、琼斯、尼德汉姆、博登、威尔克斯都属于第二批成员。后来在计算语言学领域取得美国计算语言学学会终身成就奖的三位（剋、琼斯和威尔克斯），都是CLRU 成立并获得经费支持后被麦斯特曼聘用的助理研究员。剋1958年受聘到CLRU，开始从事计算语言学方面的工作，1961 年从剑桥大学拿到学位之后，转到美国兰德公司继续从事计算语言学方面的工作和研究，后又转去斯坦福大学，日后成为计算语言学领域的著名计算机科学家。琼斯1962年加入CLRU，直到1968年离开，加入剑桥大学计算机实验室。尼德汉姆是计算机科学家，他和琼斯结为伉俪，后来一直都在剑桥大学计算机实验室工作，一起成为计算机领域的著名学者。威尔克斯，计算机科学家，1962-1966 在CLRU 工作，之后去过很多著名计算机系任教。博登后来成为了认知科学家、人工智能哲学家，走上了和其他几位的成员不同的道路。非常有趣的一点是，虽然琼斯和威尔克斯都在剑桥语言研究小组工作，并且都深受麦斯特曼的影响，但他们俩的博士学位却都是跟随麦斯特曼的丈夫哲学家布莱斯威特（Richard Braithwaite，1900-1990）教授拿到的，而且都是哲学博士学位，但他们的论文却并不是哲学论文，而是计算语言学方面的论文，顶多是受到哲学观念影响的计算语言学论文。因此，琼斯和威尔克斯实际上都是麦斯特曼在CLRU 培养出来的博士，尽管麦斯特曼和CLRU 都没有培养博士的资格。当然，这里所说的培养和我们如今所理解的一个成熟学科通过博士项目所培养的博士还是有很大差别的。当时的体系并没有如今这么严谨，因此尽管布莱斯威特是他们名义上的导师，但实际上他并没有多少指导①关于这一点，琼斯和威尔克斯都分别谈到，参见：Karen Jones,An Oral History Conducted by Janet Abbate,IEEE History Center,Piscataway,NJ,USA.,2001,p.6；
Yorick Wilks，“On Whose Shoulders?”,Computational Linguistics,2008,Vol.34.No.4,pp.471-486。，甚至也无法指导，他们的论文都是在CLRU 的工作中完成的，也都成了计算语言学领域最早的博士论文，尽管他们的论文是收藏在哲学门类里。
可以看到，CLRU 成员构成有一个特点：语言、哲学、科学、计算和技术的结合。这似乎也正符合计算语言学的整体特征：语言和计算的结合。CLRU 的所有工作都是合作完成的，在不同时期，有些人更偏重语言和哲学，有些人则更偏重计算，也有些人兼而有之。
CLRU 的独特之处在于，其发展一直围绕着机器翻译以及后来的信息检索而展开，并独立于主流人工智能的发展。因其独立性，CLRU 并没有稳定充足的经费来源，其所用到的计算设备是非常简陋原始的设备，因而他们研究工作中的许多计算工作都需要其成员通过个人关系拿到剑桥大学的计算实验室去协助完成，这也是为什么其所培养的重要成员后来都纷纷离开，去更好的学术机构继续其研究。从另一个角度说，这也客观上扩大了CLRU 在计算语言学领域中的影响力。
CLRU 的另一个非常特别的地方就是其创始人和负责人麦斯特曼的独特性，其成功离不开麦斯特曼的特殊贡献。麦斯特曼20 世纪30 年代的时候在剑桥大学读哲学，是维特根斯坦的学生之一，参加了维特根斯坦的很多授课，我们所熟知的维特根斯坦最著名的口述《蓝皮书》就是整理自麦斯特曼等人的笔记。然而，维特根斯坦对女性有很大偏见，尤其对从事学术研究的女性有很深的偏见。不过，他的哲学和精神气质却吸引了一些女性学生，安斯康姆（G.E.M.Anscombe）和麦斯特曼是其中的卓越代表。据威尔克斯描述，麦斯特曼是被维特根斯坦赶出课堂的①当时的实际情况已经无从考察，威尔克斯的说法有文学修饰成分，但麦斯特曼之后的确就不去了。麦斯特曼和图灵年龄相仿，都在剑桥大学，曾先后参加维特根斯坦的课，他们从不同方面为人工智能领域作出了开创性的贡献，遗憾的是，他们的学术发展没有任何交集。假使他们同时出现在维的课堂上，并了解对方的工作的话，人工智能的发展也许会有不同的面相。。不过颇具讽刺意味的是，麦斯特曼用实际行动击溃了维氏对女性从事学术研究的偏见。麦斯特曼并不记恨维特根斯坦，却非常看重维氏的语言哲学思想，并将其观念应用到机器翻译领域的研究之中去。她创立了CLRU，成功争取到科研经费，为小组维持正常运转作出巨大贡献，使CLRU 成为机器翻译、信息检索等计算语言学领域开创和发展的学术中心之一，带领CLRU 取得成功。在这个过程中，麦斯特曼还着意培养女性学者，成功培养了日后在各自领域都取得很大成就的女性学者琼斯和博登。此外，麦斯特曼与其他人一起创立了露西·卡文迪什学院（Lucy Cavendish College），为女性进入剑桥大学接受高等教育作出了巨大贡献。无论从哪个方面看，麦斯特曼都是一个成就卓著的、伟大的学者。正是凭借麦斯特曼孜孜不倦的努力和坚持，维氏哲学在计算语言学的早期发展中才产生了影响。但这绝不是麦斯特曼刻意为之，而是因为她在学理上对维氏语言哲学的巨大认同。
从剑桥语言研究小组的构成和发展看，维特根斯坦的哲学能够对其产生影响显然是要归功于麦斯特曼，正因为她是小组的负责人及核心人物，又谙熟维氏的语言哲学等思想，维氏思想产生影响才得以可能。然而，要准确追溯并评估维氏思想如何在小组的研究和发展中产生影响以及产生了多大的影响则是非常困难的，因为，这种影响并非经文本分析而发现的思想联系，而是某种哲学观念或者思想对于计算技术实践的影响。尽管我们可以从麦斯特曼的文本中找到一些引用的依据，但这并不能说明这种影响是如何发生的。正如她的学生威尔克斯所说：
麦斯特曼对CLRU 生活的主要贡献是，她为其研究带来的源源不断的智性刺激并由此影响到更广泛的自然语言处理学术圈：她有非常广泛的关注和横向观念，这使得她提出以分类词库（the thesaurus）为工具去执行许多不同的语言处理任务，比如索引和翻译。麦斯特曼对算法以及测试算法的强调对于CLRU 的语言处理工作的发展而言是决定性的。不过她的观念之所以出众，不仅是因为其智性上的优质，而且是因为其非常有趣，尤其对于那些和她一起工作的人来说。她的同事和学生都会记得她所带来的启发，而非她所写的论文：她使得哲学疑问和语言处理看起来紧密相关，也极为重要。②John Hutchins (ed.), Early Years in Machine Translation: Memoirs and Biographies of Pioneers,Amsterdam: John Benjamins Publishing Co,2000,pp.283-284.因此，正是通过麦斯特曼在CLRU 的合作研究，维氏思想以或隐或显的方式发生影响。就此而言，要全面了解这种影响就需要了解麦斯特曼其人及其思想风格、她在CLRU 中的研究工作以及她所从事的研究的特性。关于麦斯特曼的可查的资料很少，我们只能从她的学生和同事所写的回忆性文字甚至讣告来领略其个性和学术风格。威尔克斯对麦斯特曼的工作整体有一个简单的刻画：
玛格丽特·麦斯特曼领先于她的时代大约20多年：她关于计算机语言处理的许多观念和提法，如今都已成为人工智能和机器翻译领域中的基本观念储备的一部分。她始终没能充分声明这些观念的所有权，因为当她将之发表时，这些观念还是不可接受的，因此，当这些观念日后被她的学生详述出来之后，或者被其他人独立“发现”之后，没人会追溯到她那儿去，尤其这又是在一个超过十年的文献就无人问津的领域。尽管出现这样的问题其原因部分是缘于她自身：她写得太好了，这在技术领域总是会让人生疑。另一方面，她是维特根斯坦的学生，即便说稍有偏离，她也是整个剑桥分析哲学运动的恰当一部分。这也就意味着，相比清晰构建自己的观念，剖析别人的观念总是要更容易、更精简。因此，她发现自己的批评性论文会被重印，但她所珍视的作品却没有：她关于语言结构和语言处理的理论。她关于语言处理的核心想法是：语言处理必须把语言的连贯性（coherence）、冗余性反映成一个信号……对她来说，这意味着，分析语言的过程必须考虑语言的重复性和冗余性结构。①Magret Masterman, Language, Cohesion and Form: Selected Papers, Cambridge: Cambridge University Press,2006,p.1.
关于她的学术风格和个性，熟识她的一位语言学家同事诺尔斯（Francis E.Knowles）1987年在《计算机与翻译》期刊上为她写的讣告中回忆道：
她以自己雄辩的方式轻易就掌控了大会（1973 年的第一届AILSIB 信息科学大会）的局面，并发起头脑风暴式的讨论，并一直持续到第二天清晨才结束。当时以及日后许多场合中，让我吃惊不已的是，玛格丽特对如今被叫做人工智能中的所有基础问题（不论是已解决的还是仍存疑的）的百科全书式的掌握。令我印象深刻的是她在学术交谈中的自如，不仅是在和其他哲学家的交谈之中，而且是在和语言学家、数学家、电子工程师、信息科学家、心理学家以及计算机科学家的交谈之中。②William Williams, Frank Knowles,“Margaret Masterman:In Memoriam”,Computers and Translation,1987,Vol.2,No.4,pp.198-199.
而关于维特根斯坦对麦斯特曼的影响，她始终有一种很强的自觉，并常常援引维氏相关思想来为自己的思想辩护。对此，她的学生剋在ACL 终身成就奖的获奖演讲中追溯他的学术发展时，对于麦斯特曼带来的影响有个生动的描述：
麦斯特曼是维特根斯坦的学生，这是一个她绝不会让你忘记的事实，因为即便是她会说到的最不可思议的东西，她也会以维特根斯坦之名来为自己的话的权威性做支持。她和瑞辰斯一起在语义网络领域做了开创性工作，并基于分类词库建立了一种翻译理论，其主要形式工具是格理论（lattice theory）。①Martin Kay,“A Life of Language”,Computational Linguistics,2005,Vol.31,No.4,pp.425-438.
关于麦斯特曼，我们首先会惊叹于她的观念的超越性和学术预见能力，这也是她的诸多同事和学生所强调的一点。在她创立CLRU 的时代，最早的电子计算机刚被发明出来不久，她就已经想到要将翻译和机器结合起来，让机器去实现自动翻译。世界上最早想到机器翻译并着手研究的中心美国、苏联、法国都有，但都是由计算机科学家所创立，只有CLRU 是由一个哲学家主导创立的。其次，虽然受训于哲学专业，但是在CLRU的创立和发展过程中，麦斯特曼不断学习机器翻译研究所需的各种知识，从而成为诺尔斯眼里那个百科全书式的学者，这也是她能够在自然语言处理领域作出重要贡献的主要原因。这在CLRU 中其实是一个普遍现象，剋、琼斯、威尔克斯等日后都成为自然语言处理领域的大学者，但他们最初都没有计算背景和计算机背景，通过在CLRU以及日后的研究工作，他们都不断学习计算领域的知识。其三，麦斯特曼对维特根斯坦的哲学思想（尤其是语言哲学，不论是早期还是后期思想）非常熟悉，也非常认同，同时麦斯特曼自己对丰富的语言现象也非常痴迷，这也和她早年作家的经历有关。虽然机器翻译等的研究是将语言和计算结合起来，但是不同研究者的偏重会差别很大，比如在CLRU中，麦斯特曼本人更偏重语言研究，尼德汉姆、琼斯、剋等人则更偏重计算研究，因此，麦斯特曼的研究一直都是合作研究，在这些偏向计算研究的同事或学生的协助下进行。最后，就个性而言，麦斯特曼是一个非常雄辩的学者，在这一点上她应该很好地展现了所受到的哲学训练。麦斯特曼还是一个个性非常鲜明、不断有新颖观点的学者，这一点也是被她的很多学生和同事所提到。在那个保守的时代，她着力培养女学生，强调自己作为个人而非某人妻子的独立性，创立并维持CLRU良好运转，创立露西·卡文迪什学院等都体现了她的强大个性。在学术讨论中不断用新颖的观念去启发其他研究者则是她的学生和同事们的一个普遍观察。
麦斯特曼和CLRU 是从机器翻译开始其研究的，虽然后来工作延伸到信息检索、自然语言处理等方面，但主线一直是机器翻译。实际上，自然语言处理领域的发展最早也是从机器翻译开始的，机器翻译无疑也是自然语言处理领域之中最难的分支。翻译本身就是最困难的语言处理任务，翻译直接面对语言的丰富性、复杂性和歧义性，并且不是面对一种语言，而是两种或者多种，又要在不同的语言系统之间转换。要想在这么复杂的语言任务上取得实践上的成功，两个维度的工作似乎都不可或缺：一个是关于语言的观念上和经验上的细致研究，一个是关于如何用计算科学技术手段去实现两种或多种语言之间的自动翻译任务。要理解维氏哲学是以什么样的方式发生影响的，就需要了解麦斯特曼以及CLRU的基本工作模式。那么，麦斯特曼以及CLRU早期的机器翻译工作是如何展开的呢？琼斯在日后成为计算语言学的名家后，在接受IEEE历史中心采访时，概述了他们当时的一些工作：
我们开始研究如何进行机器翻译，也对信息检索产生了兴趣；
因为我们说，一个分类词库就是一种描绘概念的方式，这既可以被用作翻译的目的，可以被用作一种信息检索的归类结构——因为人们用分类词库来进行信息检索……我当时所做的工作就是考虑如何去提供初始数据，这些数据刻画了我想刻画的关于语言的一些基本事实——关于语词如何被使用，并以一种非常详尽的方式去刻画——以便之后能将这些数据塞进这种集群程序（clustering program），去构建能够以同样方式运行的语词串。我发现了很少量的关于语词的底层事实，之后，基于那些少量的、详尽的关于语词的底层信息，我们表明，你可以像分类词库一样构建往往会以相似的方式运行的语词的集，并因此有同样的意义。本质上，我试图用这个理论表明，可以自动导出一个分类词库（即，按照其所代表的概念来归类群的一种方式）的构建良好的程序是存在的。①Karen Jones,An Oral History Conducted by Janet Abbate,p.5.
麦斯特曼和琼斯当时关于机器翻译的研究工作大概有这样几个维度：（1）关于语言意义、语言的结构以及语言如何运作有一些框架性的观念或者理解，这些理解主要是一些哲学意义上的反思，而非语言学意义上的理论，因为他们工作的重心并不是理论性的，而是应用性的，他们的目标不是解释语言，而是如何让机器实现准确翻译，虽然反过来看，他们的工作的确会而且应该影响到语言学的发展；
（2）在特定观念的框架之下，他们对语言使用有细致而详尽的经验性研究和构想，基于这种经验研究构建理论模型去刻画语义网络的基本特征，在这个过程中他们构建一种可以在机器上实现的理论程序系统，其核心是利用数学工具和计算机程序构建可操作的翻译模型；
（3）用计算机器进行翻译实验，根据试验结果再去不断修正翻译模型和相应理论。这也正体现了机器翻译的两个重要的维度：语言和计算。机器和翻译结合的神奇之处在于，真的能将关于语言的哲学思考通过实验来加以检验和实现！我们甚至可以说，CLRU 也是一个哲学和计算技术的结合体。这也就解释了为什么CLRU 的成员构成会如此多元，实际上也必须多元。因此，CLRU 的所有工作都是其成员通力合作完成的，有些成员更擅长语言，有些成员更擅长计算，而麦斯特曼始终是统筹全局的核心人物。
除了统筹维持CLRU 的工作，麦斯特曼做了大量学术研究，并深深影响了CLRU 乃至计算语言学的早期发展。出于本文考察维氏哲学如何在计算语言学中产生影响的目的，我们需要分析这种影响可能发生的几个路径因素：第一，麦斯特曼是维氏的学生，熟知维氏哲学，并深受影响。她一直着意强调维氏关于语言、概念等的哲学思想对于机器翻译和自然语言处理的可应用性，正像剋所指出的那样。关于这一点，威尔克斯也有许多讨论②Yorick Wilks,“What Would a Wittgensteinian Computational Linguistics Be Like?”, in Proceedings of AISB’08,Workshop on Computers and Philosophy,Aberdeen，2008，p.7.。在麦斯特曼的学术生涯中，她不断地将这种影响传递到她在CLRU 的合作研究中，以及更广阔的计算语言学学术圈之中。这种思想上的传递大约有两种方式，一种是明确的援引，如剋和威尔克斯所指出的那样；
另一种则是潜移默化的影响，我们知道观念上的影响可以在学术讨论交流中就问题而展开，并不一定需要指明这种观念的来源，毕竟这是一种跨领域的研究，重要的是在机器翻译等计算语言学的语境下去解决他们所面对的问题，而无需考虑观点影响的出处，甚至无需论证①关于麦斯塔曼的思想和维氏哲学之间在学理上的关联可以参见威尔克斯的讨论：Magret Masterman,Language,Cohesion and Form:Selected Papers,pp.15-17；
关于麦斯特曼作为一个日常语言哲学家在哲学上所作的贡献，可以参看Lydia H.Liu教授的论述：Lydia H.Liu,“Wittgenstein in the Machine”,Critical Inquiry,2021,Vol.47,No.3,pp.434-455。。第二，麦斯特曼创建CLRU，并始终是其核心人物。她与CLRU 的其他成员之间都有非常大的相互影响。第三，在培养下一代学者方面，麦斯特曼的影响也很大，通过在CLRU的工作，她的三个学生剋、琼斯、威尔克斯都走上了计算语言学的研究，日后都成了自然语言处理领域的著名学者，而且自始至终，他们三人在计算语言学领域都有合作，并相互关注对方工作，就像一个学派一样。关于这一点，威尔克斯在ACL 终身成就奖的获奖演说中曾这样说道：“我们三人（剋、琼斯和威尔克斯）的生活和工作一直都迥然有别，但却都以不同的方式源于麦斯特曼的兴趣和视野：她曾是维特根斯坦的学生，假使她知道希金斯的这句话的话，她或许也会赞同：‘人工智能是用其他工具来追逐形而上学’。她相信对语言结构的实践研究可以给形而上学带来启示”②Yorick Wilks，“On Whose Shoulders?”,pp.471-486.。甚至到麦斯特曼去世20年后的2006年时，琼斯和威尔克斯还一起完成了麦斯特曼的文集的编辑工作，并将其出版。其中，威尔克斯尤其深受影响，并一直努力将维氏哲学带入到人工智能的研究之中去。另外，哲学界所熟知的人工智能哲学家博登也是麦斯特曼的学生，并深受其影响，虽然她的主要工作也在人工智能领域，但却走了另外一条路。第四，麦斯特曼一直活跃于自然语言处理的学术共同体，生前一直是该领域很有影响力的学者，她所领导的CLRU 的研究工作从美国国家科学基金会等国家研究机构获得研究经费，这在自然语言处理研究领域的早期发展阶段是很困难的事情，其实现很大程度上是因为她以及CLRU 在学术界的影响力。第五，其学生虽然日后都走向了不同的学术研究机构，他们又在自己的学术生涯中培养了众多学生，会影响到后来的学者。当然这种更加间接的影响，其踪迹就很难追溯了。这种影响在威尔克斯身上表现得最为明显，在他的学生为其编辑的致敬论文集中，有学生专门描述了威尔克斯强调用维氏思想来理解自然语言系统③其学生的记述参见：Khurshid Ahmad, Christopher Brewster, Mark Stevenson(ed.), Words and Intelligence : Essays in Honor of Yorick Wilks,Dordrecht:Springer,2007,p.8;威尔克斯自己对这种影响的强调参见Magret Masterman, Language, Cohesion and Form: Selected Papers, Y. Wilks(ed.), Cambridge UP, Cambridge, 2006; Yorick Wilks，“On Whose Shoulders?”,pp.472-473.。
具体而言，若不考虑学术讨论和工作中具体而微的影响，从大的观念方面来看，通过麦斯特曼对其同事和学生的影响，维氏哲学思想的影响大概可以从这样几个方面来看：一，在语言观的哲学思考上，受到维特根斯坦的影响，麦斯特曼反对理想语言学派的想法，坚持日常语言的语言观，坚持维氏从使用来研究语言意义的基本观念。我们知道，哲学上关于语言有两种不同理解：理想语言学派和日常语言学派。理想语言学派认为，日常语言是模糊的、歧义的，日常语言的表层语法之下有深层语法，用精确的数理逻辑语言，我们可以刻画出语言的深层语法结构，并由此可以推演出所有日常语言的语句。日常语言学派则认为，日常语言使用的丰富性和歧义性是日常语言的正反两面特征，而这正是语言的优点，而且日常语言相对于逻辑语言而言是更基本的。早期维氏思想是理想语言学派的代表，后期维特根斯坦则放弃了早期思想中对于理想语言的执念，转而成为日常语言学派的代表。后期维氏语言哲学思想中，最核心的观点无疑就是意义即使用的观点：从语言的使用来考查语言的意义问题，尤其是从以语言游戏为基本单元的语言实践活动中来探究语言意义的复杂系统，而不再指望在日常语言系统以外构建一个元语言系统来刻画日常语言的语义。麦斯特曼对于维氏语言哲学中的这些基本观念深信不疑。正是基于此，麦斯特曼始终坚持从语言的具体使用和语言使用的语境两个维度来考虑如何构建机器可实现的语义网络，并由此去解决句法问题，而不是相反。正是在这样的观念影响下，麦斯特曼试图从语词的多义性和冗余性本身为起点去构建机器翻译的语义模型。因此，将翻译作为一种特定的语言使用活动来看的话，在实际的翻译过程中，人们借助语义归类以及分类词典等来进行翻译。麦斯特曼和CLRU 最初也是要构建理论模型来重构一种机器可识别的理论模型来实现人们实际翻译的过程。这种语言观深深影响了她的同事和学生，他们的工作都是在这种大的语言观框架下展开的，他们通过构建分类词库去构建自动翻译可资利用的语义网络就是这一基本观念的呈现①麦斯特曼的一些具体观点以及CLRU 当时的相依理论可以参见：Magret Masterman, Language, Cohesion and Form:Selected Papers,其中威尔克斯的导论简略分析了麦斯特曼的关于语言的基本观念。。当琼斯2007年过世时，威尔克斯在为其写的讣告里，这样来概括其工作和维氏哲学之间的联系：“然而，她总是意识到她强有力的口号‘语词仅仅代表它们自身’……她从没有忘记麦斯特曼是维特根斯坦的学生，因此她只是从他那儿走开了一步——证据就是，她自己的口号和维特根斯坦‘不要看意义而是看使用’的要求是多么相近”。不过，这里需要强调的一点是，维氏在论述语言使用和语言游戏概念的时候，更多的是把语言使用放在其所在的语言实践活动之中来考察的，这就需要把语言放在相应的实践活动中来考察，但麦斯特曼等人在研究机器翻译时，实际上更多是从语词自身所在的语义网络结构中来做研究的。这也是因为两者考查语言使用的目的并不一致②Yorick Wilks,Karen Sparck Jones:In Memoriam,IEEE Intelligent Systems,2007,p.23.。二，麦斯特曼始终坚决反对用乔姆斯基语言学来从事计算语言学的研究，并在各种场合为自己的观点辩护。这一点显然和上述语言观是紧密相连的，因为乔姆斯基语言观正是理想语言学派的新代表。维氏后期哲学的语言观正是麦斯特曼反对乔姆斯基语言学的思想资源。需要注意的一点是，麦斯特曼反对乔姆斯基语言学既有维氏思想的影响，也有她自己对丰富语言现象经验研究的反思。麦斯特曼在这一点上也深深影响了她的同事和学生，剋、琼斯、威尔克斯都对此深信不疑，琼斯在过世之前的最后一篇论文中专门从计算语言学的立场出发去批评乔姆斯基语言学③Karen Jones,“Computational Linguistics: What About the Linguistics?”, Computational Linguistics, 2007, Vol.33,No.3,pp.437-441.。但需要强调的一点是，这种影响更应该从出于不同理由的认同意义上来说，因为他们都是从各自的语言研究经验和计算语言学实践中来给出不同辩护的。三，在上述语言观的框架之下，麦斯特曼和CLRU的工作重心就是如何为日常语言的复杂语义现象构建计算上可操作的语义网络，尽管他们反对按照理想语言学派所设想的用数理逻辑方法去构建语义网络，但他们非常看重利用各种计算的方法或者数学方法来构建语义网络的计算模型。麦斯特曼和瑞辰斯最早用数学上的格理论来构建语义网络模型，而琼斯后来用统计学方法构建语义网络模型，这都是这一信念的贯彻。麦斯特曼坚信，随着计算能力的不断发展，计算机终有一天可以将机器翻译完美实现。不论是麦斯特曼还是她的同事和学生，都始终秉持着这一基本的工作模式。随着计算方法和编程技术的不断演进，他们的研究也会不断演进。四，将关于语言的哲学思考和计算相结合的工作模式成就了CLRU很多成员的计算语言学生涯，随着计算理论和工具的不断演进，这种研究也会不断被推进，因此在日后的发展中，琼斯、剋、威尔克斯都不断学习新的计算知识，琼斯和剋尤其偏重计算，而另一方面，麦斯特曼和威尔克斯还不时地回到哲学中去寻找思想资源。
我们可以看到，维氏的哲学能对CLRU 的工作产生影响，既有偶然性，又有合理性。偶然性在于，恰恰是因为麦斯曼特，维氏哲学才可能在CLRU 以及计算语言学领域发挥影响。而合理性则在于，维氏关于语言的哲学思想的确有很多真知灼见，从而能够让研究语言现象的人产生认同。但对于上述影响，需要做一点修正性的说明：不应过分强调维特根斯坦的影响，因为，其一麦斯特曼团队的研究不是哲学论证，他们的研究重心是计算和实验，因此我们可以说他们的研究成果反映了某种语言观，正如我们开篇提到的关于谷歌翻译的报道那样。其二，麦斯特曼等人在观念上认同维氏哲学，但他们也都有各自认同的理由，这些理由则更多是来自于他们自己的经验和实验研究。
显然，我们无法像思想史意义上追溯思想传承的方式那样去看待哲学对人工智能的影响。因为，对于人工智能科学家或者工程师来说，重要的不是构建论证去说明谁对谁错，而是在一些想法或者洞见的启发下，去考虑如何通过计算技术和工程在实践上加以实现，而且这种实践上的实现当然也不是为了去证实或者证伪启发他们的这些想法或者洞见。对于他们而言，在应用中是否可实现，以及能否在应用中像预期的那样有效或者高效，才是他们工作的唯一标准。当然，反过来，他们工作的有效性反而会促进我们关于语言的反思，不论是哲学上的思考还是语言学上的思考。在这样一种意义上来看，麦斯特曼是和图灵一样的先驱者，他们的思想观念都远远超出了其时代。尽管在他们的时代，计算机还是非常简单初始的计算机器，这是我们这些在一个计算机硬件、软件以及技术和工程都无比发达的年代生活的人所无法想象的。但他们却都是在未来发达计算机的基础上来做出理论想象和论证的。他们都相信，未来的计算机的超级计算能力终将可以实现他们理论上的设想。正如麦斯特曼后来的同事威廉姆斯（William Williams）所说：
她相信，终有一天，机器的能力能在接近人类能力复杂度的水准上来处理语言。一个有着激进、强势个性的人，关于语言处理的肯定而富有洞见的看法，却不得不将它们的实施部分地奠定在所需设备在遥远未来的发展上。①William Williams,Frank Knowles,“Margaret Masterman:In Memoriam”,Computers and Translation,1987,Vol.2,No.4,pp.197-203.
在这一点上，麦斯特曼显然和她的老师维特根斯坦分道扬镳了，因为麦斯特曼是一个技术乐观主义者，而后者则是一个悲观主义者。必须得承认，麦斯特曼的确富有远见，而且这种远见卓识帮助她成功实现了许多在她的时代看来完全不可能的事情：在她坚韧的带领下，CLRU 在人工智能领域取得了巨大成功；
在她的努力下，女性成功地在高等教育和学术界都获得了重要地位。也正因为麦斯特曼的独特性，CLRU 的神奇是无法复制的，从这种意义上讲，维特根斯坦以这样一种方式影响计算语言学的发展也是无法复制的。这也就是为什么麦斯特曼过世没多久，CLRU 就迅速消失了。甚至如果不是少数专门研究人员的记述，这段历史也已被人工智能的高速发展远远抛在远处的尘埃之中了。
除去我们在前文描述的观念上的直接影响方式，那么哲学还可能会以什么样的方式影响人工智能呢？诺尔斯在说明麦斯特曼对他的影响时，说的这句话可以很好地给出一个答案：
从更加个人的角度来说，我很乐于公开承认，她作为哲学家，我作为语言学家，她教会我去思考那些我本来应当思考到、但实际上却毫无察觉的东西。①William Williams,Frank Knowles,“Margaret Masterman:In Memoriam”,p.203.
假想维特根斯坦在某个可能世界中有机会参与到剑桥语言研究小组的工作中，他会不会喜欢这个工作？这可以将关于语言本性的哲学思考和机器翻译的工程实现结合在一起，哲学思考可以用计算实验来加以检验。或许他真的会喜欢，毕竟机器和关于语言的哲学思考是他的两个最爱，而求真又是他最决绝的个性。在哲学上，我们还会争论维氏的哲学是支持还是反对人工智能。其实，我们不必陷于非此即彼的窠臼之中，毕竟维特根斯坦也有偏见，维氏哲学也有其时代局限性的方面。在维特根斯坦生活的时代，他无法想象女性学者会在日后如此成功，更无法想象计算机科学和人工智能会如此发达。即便用维氏语言哲学的观点来看，在他那个时代，“机器思考”还没有相应的可以合理使用的语言实践体系。但在我们这个时代，机器思考的意义已经坐落在其有正常使用的语言实践活动之中。现在我们需要考虑的问题或许是，机器思考和人类思考有什么差别，这种差别究竟有多大。这个问题仍然是一个开放的问题，随着科学的进一步发展，这个问题的解或许就会逐渐明晰起来。
计算语言学和人工智能都是实践为导向的科学技术工程领域，其发展显然和哲学大异其趣。但CLRU 的发展历史提醒我们，在人工智能的一些领域，当技术解决实践问题走不下去的时候，有时候可能是因为缺少相应的计算工具，有时候也可能是因为观念框架上的限制，这个时候，哲学上的相关思考资源或其他理论资源就可能会成为推动相应技术工程发展的观念性元素。同样，反过来看，技术上的发展也会深入影响哲学上的反思。
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