重审心智的计算主义:萨迦德如何面对CRUM遭遇的挑战刘晓力

作者: 刘晓力

来源:段永朝读书

你听说过“认知科学是与摇滚乐同时代产生、与摇滚乐一样具有多样性风格和激动人心的新观念”的说法吗?这是加拿大认知科学家、哲学家萨迦德(Paul

Thagard) 在《心智(Mind)》[1]一书中并非哗众取宠的类比,这种类比从一个侧面反映了半个世纪以来,认知科学家从不同进路一展身手所呈现的激动人心而富有挑战性的面貌,虽不乏调侃,却也不失精当。

走过半个世纪历程的认知科学,已不仅仅像初创时期那样,“只是不同领域的人聚在午餐会上聊一聊心智是什么了”。今天,不同领域的研究者为心智的探索贡献了太多新奇的方法和富有创见的成果,公允地讲,这些成果相当大程度上归因于心智的计算主义观念。

在《心智》一书中,萨迦德以一种统一视角,将心理学、人工智能、神经科学、语言学、哲学和人类学探索认知的进路统统归为对心理表征和心理程序的处理;以一种反思的基调将半个世纪认知科学的卓越成就、面临的挑战和未来趋向做了一次全景式鸟瞰。

作为国际认知科学学会会士中的8位哲学家之一,萨迦德无疑是具有跨学科大视野并亲身参与科学实验的认知哲学的领军人物,自然有资格对认知科学的历史品头论足。当然,在一路披荆斩棘过后,对占据半个世纪主流地位的认知科学的计算主义研究纲领的功过,也确实到了该做出恰当评价的时候了。

通常对认知科学有广义和狭义两种理解。广义的理解如1978年斯隆基金会报告描绘的那个著名的六角图所示意的,是由认知心理学、认知神经科学、计算机科学、语言学、人类学和哲学构成的交叉学科;狭义的理解是把它看作一种理论假设,这种理论假设的核心是心智的计算理论(CTM),主张心理状态和心理过程都是可计算的。

萨迦德本人显然是心智计算理论的推崇者,他把认知科学的纲领称作“表征-计算的心智理解模式”(CRUM: Computational Representational Understanding of Mind)。然而,与某些计算主义者不遗余力的强辩其立场所不同的是,他采取了更趋中道的姿态对认知科学面临的挑战进行积极反思和回应。

借2003年再版的机会,萨迦德在书中不经意地玩了一把数字游戏,从散见书中的7个数字无疑可以看出他是如何从特殊的视角解说认知科学的昨天、今天和明天的,我们由此出发可以理清他应对挑战的大致思路。其中这7个数字代表了如下几个重要之点:

1. 认知科学的一个核心纲领——心智的计算表征理解模式(CRUM)。萨迦德认为,“对心智的最好理解是将其视作心智中的表征结构以及在这些结构上的计算程序”。尽管一直以来对这一模式的质疑之声不绝于耳,但它的确是一统认知科学江湖整整半个世纪的强势纲领,在萨迦德眼中,他无疑也是“迄今为止在认知探索的理论上和实践上最有成效的基本假设”。

2. 对心智的解释路径的两个基点——解释目标和解释模式。如果把思维和心理过程看作表征和计算的过程,理解认知行为有逻辑、规则、概念、表像、类比和联结六条不同的进路,它们自然从不同侧面彰显出各自的基本诉求,萨迦德告诉我们,可以依据解释目标和解释模式这两个基点理解各类诉求的精髓。

例如,对于用规则来描述知识,用基于规则的系统来模拟思维活动这一解释心智的路径,它的解释目标是,“为什么人们会有某种特定的智能行为”?

它的解释模式有几个要点:“人们具有心理表征规则;人们具有在这些表征规则上进行操作的算法程序;这些程序规则运用到表征上产生出智能行为”。又如,与传统的语言描述相比,各类图画式表征更有利于获得视觉和空间信息,因此,对于以视觉表征为核心的理解心智的表像(image)[2]进路,虽然解释目标同样是,“为什么人们具有某种特定的智能行为”,但其解释模式的要点则是,“人们具有对情境的视觉表像;人们具有在这些表像上进行操作的,诸如扫描和旋转等视觉加工的过程;这些用以构造和操作表像的过程产生出智能行为。”实际上,只要认真阅读该书的第一篇,你可以找到萨迦德解读的六大路径所蕴含的解释目标和解释模式的细节以及这些模式的功与过。

3. 研究认知的三类方法——理论化、计算建模、受控实验。认知科学中如果以CRUM处理心智问题或者心理现象,从方法论角度,首先需要从不同侧面对于心智本质的理论介入,这是哲学家和其他理论家施展才能的天地;而发展理论框架最好的办法是建构各类模拟心理运作的计算模型,并测试和评估它们的优劣;但同样重要的是,这些都离不开实验的设计和实施。

因此半个世纪以来应用广泛的三类方法可以说是理论化、计算建模和各类受控实验。心理学往往以人为受试者进行实验;人工智能专家愿意将计算建模和心理学实验并用;神经科学家则借助各类脑部扫描技术观察大脑内部神经元集群的活动,目前他们的主要手段是正电子发射断层扫描PET,磁共振成像MRI和功能性磁共振成像FMRI。依照他的观点,探索心智的本质和运作机制,从不同的方向谨慎而精细地开展受控条件下的实验是使认知科学成为一门科学的正途。当然,理论说明、计算建模与实验始终应当是齐头并进的。

4. 回应对CRUM挑战的四种途径——计算主义的核心假定CRUM虽然半个世纪以来硕果累累,但至今人们并不确定人类是否真是以表征结构和结构上的计算的方式进行认知的,因此随着反对派的呼声越来越高,90年代开始有人系统地提出一些替代或者修正计算主义的方案,特别是被称作“第二代认知科学”的一些流派纷纷登场,如涉身性认知(Embodied cognition)、嵌入式认知(Embedded cognition)、生成认知(Enacted cognition)和延展认知(Extended cognition) (4ECS)和动力系统理论等。

萨迦德清醒地看到,这些新的方案对CRUM提出了严重的七大挑战(见7.),并且已经危及到整个认知科学事业的成功,他认为有四种可能的应对挑战的途径:(1)否认构成挑战之基础的那些基本主张;

(2)增加新的计算和表征观念以扩展CRUM;

(3)用非计算、非表征的观念补充CRUM使之能够应对挑战;

(4)放弃CRUM。

书的第二篇重点分析了这四种途径对于七大挑战的具体应对策略和未来设想,萨迦德本人赞同的自然是扩展和补充之路线。

5. 评价心理表征的五项标准——如果不放弃CRUM,什么是一个好的心智的表征一计算模式?

萨迦德与其他学者不同的反思之点是提出了首先以五项标准对心理表征(mental representation)进行评估,这五项标准是表征力、计算力、心理学似然性、神经学似然性和实践的可应用性。

其中表征力是指一个特定的表征方式能够表达多少信息,它包括问题求解能力、学习能力和语言能力;一个表征和程序系统的计算能力是指系统能够完成多少计算量以及计算效率有多高;心理学似然性则要求衡量一个好的心理表征理论时,不仅从定性的角度说明人类的各种能力,还必须关注与之相应的心理学实验结果与之匹配的程度;神经学似然性是指一个好的心理表征理论要与神经科学的实验结果相一致;实践上的可应用性强调的则是表征理论的应用价值,例如,不同的知识表征理论分别在教育、设计、智能系统和治疗心理疾病方面具有实践意义。我个人认为,萨迦德在《心智》一书中深具创见的作为之一,是他以五项标准对如下各种理解心智的进路所做的详细评估,读来颇受启发。

6. 理解心智的六条进路——在CRUM纲领的引导下,从最初的图灵计算观念人手到寻求各种心理现象和心理过程的表征—计算模式,心智的研究者形成了

六条有代表性的进路:逻辑、规则、概念、类比、表像、联结(人工神经网络)。其中,逻辑进路关注的是,“为什么人们会做推理”。所争论的关键之点是,“人们是否具有类似于谓词逻辑中的命题那样的心理表征?人们是否具有在这些谓词逻辑命题上进行操作的演绎和归纳程序,演绎和归纳程序运用到命题上是否产生推理”。也许应当承认,逻辑进路的表征力和计算力似乎强于其他进路,但是迄今为止,其心理学似然性却是颇具争议的,而人们对形式逻辑在神经学上的似然性更是一无所知。

联结主义进路对心智的解释模式是,“人们具有由激活和抑制型联结联系在一起的单元构成的表征;人们具有单元的扩散激活和修正联结方式的处理程序;将扩散激活和学习的程序应用到单元上产生智能行为”。我们同样看到,虽然联结主义为许多心理学现象提供了解释,人工神经网络与人类大脑结构也有某种相似之处,但与真实的大脑神经网络相比还有相当大的距离。

7. 对CRUM的七大挑战:尽管迄今为止表征-计算的研究纲领在认知科学中仍然具有生命力,但是自90年代以来,由于逐渐暴露出一些缺陷受到了多方质疑。

依照萨迦德的总结,目前CRUM遭遇了来自七个方面的挑战[3]:

(1)大脑的挑战——CRUM忽视了有关大脑是如何思维的关键事实。

(2)情感的挑战——CRUM忽略了人类思维中情感的作用。

(3)意识的挑战——CRUM忽略了人类思维中意识的重要作用。

(4)身体的挑战——CRUM忽略了身体对人类思维和行动的重要作用。

(5)世界的挑战——CRUM忽略了外部物质环境对人类思维的重要作用。

(6)动力系统的挑战——心智是一个非线性动力系统而不是计算系统。

(7)社会的挑战——CRUM忽视了人类思维固有的社会性。

“七大挑战说”精辟地反映了最近20多年第二代认知科学各种范式竞争中对传统心智模型CRUM的反对和修正的趋向,对此,萨迦德的回应并非颠覆式的而更具建设性。依他之见,对CRUM 所遭遇的困境不需要以放弃CRUM来应对,应当采取一种拓展和补充的方案。

《心智》的第二篇正是基于前述的1-7点充分展现了萨迦德的全局分析眼光、乐观情怀和具体建议的可操作性。这里重要的一点是他强调整合的作用: 一是在概念的层面上需要哲学、心理学、人工智能、语言学、神经科学、人类学,甚至包括生物学、动力系统理论的跨学科的整合;二是进一步推进实验上的整合,例如,解决意识问题不仅需要重视行为科学和神经科学的实验数据,还要兼顾通过我们的意识经验得来的实验数据,同样,分子生物学上的数据也将越来越显示其重要性;他主张的第三种整合则是由计算思想与仿真模拟带来的理论上的整合。

最后,对认知科学的历史和未来,萨迦德以乐观主义态度得出了六个基本结论:认知科学不仅在理论上激动人心在实践上同样令人振奋;

心智的探索不仅需要来自哲学家、心理学家、计算机科学家、语言学家、神经科学家和人类学家的观念,还需要各领域多元化的方法论;CRUM仍是心智的跨学科研究的理论内核;

CRUM的传统进路还不足以形成能够涵盖人类思维所有领域的统一的计算-表征理论;

CRUM在理论上和实践上的成功胜过了在此之前的所有理论;

但是CRUM仍是不完善的,它将与生物学、神经科学和知识社会学的研究相互整合。

他还特别在中文版序言中提示了新近在四个方面显示出的认知科学的新动向:神经科学实验在所有心理学分支越来越成为核心方法;新贝叶斯概率统计模型日益受到重视;人们越来越强调认知的涉身性;更加关注对认知科学中社会维度的理解。因此,他主张将CRUM拓展为表示“生物学、社会学性的对心智的计算一表征理解”的CRUMBS,其大一统的理论抱负跃然纸上!

一个未竞目标和一个终极理想:恰如萨迦德的判断,目前认知科学还处在不同范式竞争的局面,前述的那几条进路,分别基于逻辑、规则、概念、类比、表像和联结,建立了与所表征心理结构和联结相似的系统,的确卓有成效地探究到了人类心智的不同侧面。但在萨迦德心中还有一个未竟的目标,认知科学应当建立对全方位的心理现象给予说明的统一理论,如同进化论和遗传学能够统一生物现象、相对论和量子力学能够统一物理学那样。而且,对于萨迦德本人而言,意识领域中最具终极性挑战的难题是,如何表征和说明个体对于创造性的自我意识的独特体验,只有这个问题获得根本解决,才有可能最终破解意识和自我意识的难题,这也是他在书中表达的一个终极理想。

平心而论,萨迦德一路所持有的折衷立场话语平和,少有惊人之语;也稍有面面俱到、有失深刻之嫌,但许多见解非常具有包容性和穿透力。因此在心智的名义下这是一部颇受多种语言读者欢迎的全面而系统的认知科学导论,自1996年面世到2005年已出第三版,其间做了很多改动,至今已被译成从意大利文到中文的7种文字广为传播。而我本人赞赏的正是他书中那种超越于认知科学理论家的具体偏好和争执细节,以一种兼容并蓄的理念主张互补性大于竞争性、并期待各路英豪能够携手共进的从容而谦和的学术姿态。相信有兴趣阅读心智一书的作者也愿意与他一起期待着认知科学的美好未来⋯⋯

作者简介: 刘晓力,中国人民大学哲学院任教授。现为现代逻辑与科学技术哲学研究所所长、分别担任逻辑学和科学技术哲学专业博士生导师。

原载《科学文化评论》第9卷第5期(2012):116—120

[1]《心智: 认知科学导论》由萨迦德的弟子朱菁教授翻译,上海辞书出版社2012年出版。[2]朱菁教授在译著中指出,中文文献中,多将mentalimage和mental imagery译成“心理表象”或“心理意象(像)”,译成“表象”容易让人联想“表面现象”(apperence ),而译为“意象(像)”则容易联想到“想象”、“意境”。采用“意像”的译法,是希望能避免一些不恰当的联想。这里的“像”特意突出表征载体与表征对象之间在感知上的相似性。我非常赞同他的译法。[3]在新近更新的萨加德撰写的斯坦福哲学百科条目“认知科学”中,“大脑的挑战”由“数学的挑战”代替:数学结果表明人类思维不可能是标准意义上的计算的,大脑必定以不同于图灵机计算的方式运行,也许遵循的是量子计算机的运行方式。

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