萨加德与认知科学面临的七大挑战

今日认知科学

    你听说过“认知科学是与摇滚乐同时代产生、与摇滚乐一样不断创造多样性风格和激动人心的新观念、新技术”的说法吗？加拿大认知科学家、哲学家萨加德在《心智》（Mind）一书［1］中的这一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。

    认知科学一般有广义和狭义两种理解。广义理解是研究人类心灵和智能的本质及内在机制的科学，由心理学、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；狭义理解是把它看作一种理论假设，其占据半个世纪霸主地位的核心假设是，心理状态和心理过程都是通过心理表征可计算的。认知科学家、哲学家萨加德将半个世纪不同领域对心智的探索成果统一归为心智的表征—计算理念，并以一种反思的基调将认知科学面临的挑战和未来趋向作了一次全景式鸟瞰，对于认知科学的计算主义研究纲领的功过作出了深具启发性的评价。

    萨加德本人显然是心智的计算理论的推崇者，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，与某些坚定的计算主义者不遗余力强辩其立场所不同的是，他还提出认知科学面临的七大挑战并作出了积极的反思和回应。

心智的计算理论六大理论内核

    在《心智：认知科学导论》一书中萨加德借用7个数字从特殊的视角解说了认知科学的昨天、今天和明天。其中6个数字表达了CRUM如下几个核心思想：

    认知科学的一个核心纲领——心智的计算-表征理解（CRUM）。“最好的对心智的理解是将其视作心理表征结构以及在这些结构上的计算程序”，在萨加德眼中，这是迄今为止在理论和实践上探索认知的最有成效的基本假设。尽管一直以来对这一理解的质疑之声不绝于耳，但它却是一统认知科学“江湖”整整半个世纪的强势纲领。

    解释心智路径的两个基本点——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过程，如何理解认知行为？萨加德告诉我们，可以从解释目标和解释模式这两个基点出发。例如，人们习惯用特定规则来描述知识，用基于规则的系统来模拟思维活动，这条路径的解释目标是，“为什么人们会有某种特定的智能行为”？其解释模式是：“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，各类图像式表征更有利于获得视觉和空间信息，因此，解释以视觉表征为核心的表像（image）进路，解释目标虽然也是“为什么人们具有某种特定的智能行为”，但其解释模式则是，“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扫描或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智能行为”。

    研究认知的三类方法——理论化、计算建模、受控实验。认知科学首先需要对于心智本质建立理论框架，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，但这些都离不开实验的设计和实施。因此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和功能磁共振成像FMRI技术。

    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，但至今人们并不能确定人类是不是真的以表征-计算这种特定方式认知的，因此，从上世纪90年代开始，反对派的呼声越来越高，有人系统地提出一些修正或者替代计算主义的方案，特别是被称作“第二代认知科学”的一些流派，如涉身性认知（Embodied cognition）、嵌入式认知（Embedded cognition）、生成认知（Enactive cognition）、延展认知（Extended cognition）（4ECS）和动力系统理论等纷纷登场。萨加德清醒地看到，这些新的方案对CRUM提出了严峻挑战，并且已经危及到整个认知科学事业的成功。应对挑战的四种可能途径是：（1）否认原有的表征—计算的基础；（2）增加新的计算和表征观念扩展CRUM；（3）用非计算、非表征的观念补充CRUM使之抵御挑战；（4）彻底放弃CRUM。

    评价心理表征模型的五项标准。如果不放弃CRUM，什么是一个好的心智的表征-计算模式？萨加德提出了评估的五项标准：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。一个表征力强的心智模型应该能表达更多的问题求解能力、学习能力和语言能力的信息；一个系统的计算力是指完成高效率计算的能力；心理学似然性则要求，一个好的心理表征理论，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；一个应用性强的表征理论还要具有实践上的应用价值。

    理解心智的六条进路。在CRUM纲领的引导下，半个世纪以来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逻辑中的命题那样的心理表征？人们是否具有在这些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，人们对逻辑规则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独特解释是，“人们具有由激活和抑制型神经元联结在一起的单元构成的表征；人们有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”。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，显然还有相当大的距离。

认知科学未来如何应对七大挑战？

    尽管迄今为止表征—计算的研究纲领在认知科学中卓有成就，但是，萨加德却颇具危机感地总结了CRUM遭遇的来自七个方面的挑战［2］：（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忽略了外部物理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。

    萨氏的“七大挑战说”精辟地反映了最近20多年认知科学各种范式竞争中对传统心智模型CRUM的反对和修正趋向，对此，萨加德的回应并非颠覆式的反而具有建设性。依他之见，对CRUM所遭遇的困境无需放弃CRUM，应当采取一种拓展和补充的方案。这里重要的一点是要强调多方整合的作用：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，分子生物学的数据也将越来越显示其重要性；第三种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，萨加德以开放的心态宣称，虽然CRUM仍是心智的跨学科研究的理论内核；但其传统进路毕竟不足以形成能够涵盖人类思维所有领域的统一理论；CRUM在理论上和实践上的成功确实胜过了在此之前的所有理论但它仍是不完善的，特别是新近认知科学显示了四大新动向：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—表征理解”的CRUMBS，而且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。其大一统的理论抱负跃然纸上！（作者为中国人民大学哲学院教授，原论文刊载于《科学文化评论》，有删改。）

     注：

    ［1］《心智：认知科学导论》由萨加德的弟子朱菁教授携博士生陈梦雅翻译，上海辞书出版社2012年出版。原著1996年出版，译者依据增改了许多内容的2005年版翻译。

    ［2］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，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。

    （保罗·萨加德（Paul Thagard）是加拿大滑铁卢大学哲学系教授、心理学系和计算机科学系兼职教授，主持滑铁卢大学认知科学专业。他是皇家学会会员、国际认知科学学会会士，于2007年获得加拿大艺术协会颁发的莫尔森奖，并曾担任国际认知科学学会执行委员和主席、《认知科学》期刊编委会委员和副主编等职，著有《计算科学哲学》《心智：认知科学导论》《概念革命》《科学技术如何解释疾病》等。）