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哲学与认知科学交叉融合的途径
2020年12月24日 14:17 来源:中国社会科学网 作者:刘晓力 字号
2020年12月24日 14:17
来源:中国社会科学网 作者:刘晓力

内容摘要:在广义涉身认知理论的背景下,对认知科学最具代表性也是当前最为活跃的认知心理学、脑神经科学和人工智能三条路径几个焦点问题的考察,能揭示出这些路径所面对的理论困境及其可能的出路。

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  进入21世纪以来,以生命科学、认知科学、计算机科学和纳米技术的四大汇聚为特征的科学技术新形态,正在塑造着我们日常的生活方式和科学技术的社会运行,也越来越多地渗透进人类的道德体系的建构和全球秩序的综合治理中。由新科学技术变革所催生的新观念不仅引导着人们对自我、他者和世界关系的新理解,也不断突破人们对于自然的本性、生命的意义、人类命运乃至宇宙未来的传统阐释框架。四大汇聚中最具交叉性的学科是研究人类心智本质的认知科学,这是一个由哲学、语言学、心理学、脑神经科学、人工智能、人类学几大学科构成的,至今还未形成统一科学范式的多学科集群。这一学科集群正在与新技术联手逐步揭示人类的日常认知和科学认知、自我认知和社会文化认知的多重机制,所取得的实证研究的许多重大突破也对传统形而上学、认识论、语言哲学、道德伦理和哲学方法论构成了新的前所未有的挑战。新技术变革不仅把我们带入了人机共在的充满巨大不确定性的全新社会,也为哲学家借鉴和反思经验科学,拓展哲学发展的空间创造了重要机遇。

  一、认知科学的三条分疏路径及其面对的理论困境

  首先澄清对认知科学的广义和狭义的理解。广义理解的认知科学如前所述,是一个还未形成统一范式的多学科交叉集群,是利用不同学科的方法对认知的不同侧面,如注意、记忆、学习、推理、问题求解、以及动机理论、行为理论和感知及语言加工的综合研究。狭义理解的认知科学可以说是一种理论假设,即将认知看作信息处理过程对内在心理表征的一种计算,这里的计算包括符号计算和联结计算两种取向。狭义的理解也被作为第一代认知科学的研究纲领,由于20世纪80年代开始这一纲领受到多方挑战,最近30余年逐渐形成了基于涉身性(或称具身性)观念的第二代认知研究纲领。

  由此,首先需要面对认知科学创建之初的一个实质性问题,即是否存在一门独立的关于认知的科学,一个好的关于认知本质的科学说明,最基本的理论假设应当是什么?即作为统一科学的认知科学应当如何奠基问题。

  认知科学最初的理论抱负是建立统一的区别于现有自然科学分支的独立学科。那么,是否存在独立的研究人类内在认知本质的科学,它与经典的物理学、神经生理学,以及行为科学有哪些实质性不同?认知科学的先锋人物派利夏恩预期的认知科学理论包含“表征”和“行动”两个有着巨大歧义的要素,自20世纪80年代持续至今,什么是表征、什么是行动,表征与行动、 表征与知觉经验、 表征与心理内容, 以及表征对于认知是否必要等问

  题随之成为认知心理学、脑神经科学和人工智能激烈争论的主题。

  认知科学的第一条研究路径是认知心理学。第一代认知科学研究纲领下的认知心理学的基础假设,是以表征为核心的心智的计算理论,断定所有的认知状态都是以心理表征为基本单元的生成、转换和删除的计算过程。但是,这条路径自然产生的最大问题是表征的规范性问题。第一代认知科学研究纲领下的心理学路径遭遇的第二个挑战是,表征对于认知并非是必需的。在认知心理学中,对表征持经典立场的强表征主义者认为,以抽象符号规则支配的概念化或命题式表征是认知所需的唯一形式。如果接受认知科学是奠基于表征一计算说明的传统观点,第三个引起质疑和争论的问题是,能否用依赖知识的行动为认知划一清晰的界限。这就要求认知主体首先将感觉刺激分类化、范畴化并转化为内部表征,同时,表征系统中还会由认知过程派生出新的表征使认知者采取新的行动。另外,有主张自适应性表征理论的学者关注的是,一个具有自适应性能力的行动者在不确定的境况中,能够建构心理意象和表征对未来境况进行建模,以便预测环境态势有意识地寻求所期望的行为结果。这就需要认知者具有较强的反事实的因果推理能力,而这些能力将依赖于更大的知识网络系统。可以看出,认知心理学及其心理表征的内在困境。

  认知科学的第二条重要的研究路径是大脑神经科学的经验研究,其中最大的难题是意识的自然化问题,即如何从客观的第三人称视角,以脑的生理物理理论等自然科学,说明人类丰富的意识和意识经验的本质。即关于大脑神经科学的意识难题与解释鸿沟问题。

  1983年,哲学家列文(J. Levine)指出,具有心理属性的意识现象与具有物理属性的大脑现象和神经生物现象不同,对意识现象的解释与对物理现象和大脑现象的解释之间存在着难以逾越的“解释鸿沟”。1996年查尔莫斯提出意识问题的“难易之辨”,实质性地推进了意识的经验研究。查尔莫斯的意识难问题和列文的解释鸿沟的提出不仅向脑科学,也向整个认知科学和哲学提出了明确的挑战。我们看到,对意识经验的理解和对大脑现象和神经生物现象的说明之间的认识论鸿沟仍无真正解决的迹象,这也成为21世纪需要哲学家和认知科学家通力合作才能真正破解的最大的自然之谜。

  另外,作为认知科学源头之一的人工智能最初的理想是通用人工智能,即借助物理的和功能模拟的方式建造能够达到甚至超越人类智能水平的人工智能。今天的人工智能尽管在大规模计算、图像处理、语音识别、知识竞赛和工业机器人方面有着巨大的成就,但人们还没有看到类人心智和机器意识的出现。据判断,AI最实质性的困境是依然未摆脱“无心的机器、无情感的机器和无实践推理能力的机器”的命运。这充分体现为经历了一个甲子的AI发展仍然深受三大瓶颈的制约:第一,机器不理解符号语言的意义一一称为AI的“符号落地问题”;第二,机器不理解外部物理世界的意义一一称为AI的“物理落地问题”;第三,机器不理解人类社会行为的价值意义——笔者称其为AI的“情感落地问题”。依据考察,这三大落地问题恰是目前人工智能和机器意识研究的最大屏障。

  二、哲学与认知科学的双向挑战和双向推进效应

  “认知科学与哲学的挑战”是一个极易引起误解的提法:是科学挑战传统哲学,还是哲学挑战当代科学?依照国际认知科学学会的学科定位,哲学俨然是认知科学学科群的一个构成分支。所谓挑战,究竟来自认知科学内部还是外部,挑战何在,如何应对?

  依据笔者考察,认知科学从诞生之日起就体现出如下几大传统的交织与汇聚:其一是追求人类心智和认知本质的哲学传统; 其二是说明个体内在心理过程及其行为的心理学传统;其三是探寻人脑产生有意识心智的功能和物理机制;其四是探索人类心智功能如何实现的工程技术传统。这几大传统的交织已经广泛地渗透到哲学和认知科学的基础理论和经验科学中,今日在“挑战”的名义下对认知科学的考察,不仅越出了单一学科内部问题域和理论阐释范围,触及的是一种对认知科学整体所做的反思,而且往往表现为多学科多向度和建设性的。从学科发展的角度看,面对日益丰富的认知研究主题和研究方法的多样,科学家与哲学家逐渐形成“半结盟式的”争论格局,具有双向挑战和实质性双向推进多学科发展的趋向。

  进入20世纪80年代之后,以计算一表征为核心的第一代认知科学纲领逐渐显示其理论局限,成为科学和哲学争论的焦点,一批学者以拒斥笛卡儿主义和反对计算主义为旗帜,以涉身性观念为其理论特征的第二代认知科学纲领,对认知本质的理解逐步演变为意义越来越宽泛的,可以称为“广义涉身认知”的研究纲领。

  事实上,涉身性认知观念除了吸收美国哲学家皮尔士和杜威的实用主义,还继承了以海德格尔、梅洛-庞蒂为代表的现象学传统以及社会心理学、 生态心理学、 复杂动力系统理论的思想。 这一纲领最终的理论抱负是企图建立对于认知本质的大一统说明。

  2017年加拉格尔对认知科学诸多新观念做了总体性概括并宣示一种新的生成主义立场。依据笔者考察,生成主义认为,心智的计算理论不足以使人们充分理解认知和人类经验的本质,还需要引入过程哲学的视角,考虑认知主体的身体过程,情感过程以及与此相关的物理和社会文化过程。因此,理解心灵和认知需要研究涉身认知、生成认知,以及发展心理学、生态心理学、动力系统理论、应用语言学和人类学等为我们提供的多元主题,包括探讨自我一他者与世界的关系,以及如何从生态心理学倡导的文化小生境视角,研究物质世界和整个人类社会实践关系等更为丰富的主题。

  三、如何应对认知科学几条路径对哲学的挑战

  以表征一计算为核心的认知心理学试图用心理表征的信息加工来解释所有的认知过程, 因而引起了强表征主义与激进反表征主义之间的争论。

  伴随涉身认知和延展认知研究的兴起,人们划分了两类不同的认知形式:一是在线认知,即包含知觉、想象和情感等具有当下体验性和前语言非反思性的认知形式, 被视为心智的基础和首要形式;二是离线认知,即包含思维、推理、语言等反思性的、命题式的心智形式,被视为抽象的认知形式,相比知觉等在线认知形式更为高阶的心智形式。

  如何应对心理学研究路径中的心理表征难题和其他理论困境?对于认知心理学面对的表征问题, 笔者认为, 在认知过程中并非只有一种纯粹命题式的心理表征,以身体为基础的知觉表征可以作为原初表征在基底层提供认知与行动的因果说明。因此,我们愿意采取一种“审慎的”立场,接受在线认知和离线认知的区分,赞同处于在线认知的情境下,取消命题式表征作为表征唯一形式的教条,承认有基底层的涉身性知觉表征,以及以行动的目标另外,在考虑更大范围的包含社会认知和文化认知的语境中,也许我们需要借鉴广义涉身性认知提供的思想资源对表征观念进行修正。

  为了应对意识难问题和解释鸿沟的挑战,目前,最重要的意识的两大竞争理论是全局工作空间理论和整合信息理论。尽管几十年来神经科学的一系列实验结果一方面回应了哲学家对物理主义的一些挑战,另一方面也迫使科学家重新反思如何揭示第一人称的意识经验隐藏的因果机制,这同时引发了人们重新思考在意识的科学和哲学研究中,第一人称和第三人称方法论是否具有同等正当性的问题。

  为了理解意识本性,最终破解心智之谜,遵循工程技术传统的机器意识研究已经成为最近十几年AI学者探索的前沿领域。基于60余年AI发展的最大障碍是机器还未摆脱无心的机器命运,这种障碍的关键可归结为三大落地瓶颈问题。笔者认为,解决这三大瓶颈问题,必须倡导自上而下的符号计算和自下而上的统计计算结合的研究路线。

  以将人工智能60年的历史以30年为界,划分为自上而下和自下而上两条路线统治的时期。前30年可称为“符号计算”时期,是以经典逻辑推理为主要工具的自上而下路线时期,标志性成果是通用问题求解器、知识表示和专家系统的开发应用;后30年可称为“统计计算”时期,是20世纪80年代以来神经网络和机器学习逐渐占据支配地位的自下而上路线时期,标志性成果以阿尔法零(AlphaZero)为代表。但是,基于逻辑符号的知识表示最大的问题是表征符号不落地的问题。即符号的语法及其规则不能直接反映其与外部世界的语义关系,这种语义只能依靠程序设计者的解释获得。

  从20世纪80年代中期开始,后30年的人工智能进入以概率统计建模、机器学习和随机算法等为主要工具的新时期,这一时期的主要困境是如何使人工建模的智能体的行为能够物理落地,也就是将解决AI落地问题的基础从抽象符号转向对机器人感知运动系统的关注。

  2015—2016年“AI奇点问题”的争论和Alpha Go的面世,世界范围产生了弥漫在大众和知识界中对于未来危害人类的AGI表示担忧的氛围。国际社会也从纯粹AI技术的发展逐步转向对价值技术发展的关注,“建构可信赖的AI发展的伦理框架”成为各国政府和科技界的首要任务。笔者认为,“AI的情感落地问题”,正是聚焦能否建构,以及如何建构人工道德主体的一项初步研究,在人机共在的世界中,人工智能与人类能够达成相互信任和谐共处,所满足的条件之一即是情感落地瓶颈问题获得合理解决。

  通过对认知科学几大核心领域的考察,揭示了认知科学与哲学之间的一种双向挑战如何形成了同时推进哲学与认知科学发展的效应。这种双向效应也促使我们思考一个现实的问题,未来认知科学哲学学者应当担当的学术责任是什么。笔者提倡一种“温和的自然主义立场”,主张对心灵和认知的哲学研究从纯思辨的,或仅停留在概念分析的扶手椅式哲学转向尊重经验科学证据、借鉴认知科学前沿研究成果的自然主义进路。“温和的”也同时指这种自然主义所具有的思想和方法具有的兼容性,既倡导分析哲学传统也分享自然化现象学的学术资源,对意识进行科学研究和有意义的哲学争论,应当关注第一人称和第三人称研究方法的恰当整合在人工道德主体问题的研究中,倡导自上而下的符号计算和自下而上的统计计算的混合设计。更为重要的是,在认知科学未来的探索之路上,倡导哲学家与认知科学家的携手共进。

 

  (作者单位:中国人民大学哲学院。《中国社会科学》2020年第9期。中国社会科学网 李秀伟/摘) 

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