從計算機到腦——讀《心智：認知科學導論》

李恒威

《心智：認知科學導論》，朱菁、陳夢雅 譯，上海：上海辭書出版社，2012年。

“人生天地之間，所以超然獨貴于物者，以是心耳，心者，人之大本也?！崩斫庑闹堑膴W秘被視為未來科學探尋的一個偉大“圣杯”——一個關于人心和人性的“圣杯”。認知科學就是一個以專門研究“心”（心智或心靈）為己任的學科。與探索物理、化學和生理現象的學科相比，研究心智現象的認知科學的歷史是短暫的：“認知科學與搖滾樂可以說是同齡人，它們都由各個不同的源流匯聚而成，在20世紀50年代問世”。心智現象的復雜性和多樣性使認知科學在創立之初就不可避免地成為一個多學科、跨學科、學科交叉和學科整合的研究領域：它涵蓋的基礎學科包括哲學、心理學、人工智能、神經科學、語言學、人類學和教育學。

盡管認知科學的歷史短暫，但在過去近60年中，認知科學經歷了一段高速、豐富、復雜和輝煌的發展時期。若要一睹這段歷程的素描，那么加拿大哲學家和認知科學家保羅·薩伽德的著作《心智：認知科學導論》則不可不讀。該書以簡潔有力的編排方式深入淺出地論述了認知科學在發展初期在探索心智和智能方面開辟的重要進路，以及它在進一步的發展進程中所面臨的挑戰。

作者指出，他撰寫該書的目的是為對認知科學有興趣的學生提供一個整合性的導論——它“更側重于‘林’而非‘樹’”，因此作者采取了一種依范式來組織的撰寫方式。全書分為兩篇，這兩篇也大致對應了被稱為“第一代認知科學”和“第二代認知科學”的兩大研究范式，前者的研究以計算機為模型，后者的研究以生物-社會的腦為模型。

在第一篇中，作者提出心智的計算-表征理解（Computational-Representational Understanding of Mind，CRUM）是認知科學的中心假設，心智就類似于計算機，即對思維最恰當的理解是將其視為心智中的表征結構以及在這些結構上進行操作的計算程序。有時基于這個中心假設研究范式也被稱為認知主義或“第一代認知科學”。在該篇的各章中作者概述了基于表征-計算假設的六種進路，它們分別是：邏輯、規則、概念、意象和聯結，并從五個方面對這些進路的“效力”進行了評估，它們涉及每個進路所具有的表征力、計算力（問題求解、學習、語言）、心理學似然性、神經學似然性、實踐上的可應用性?；谟嬎銠C模型的認知研究和人工智能無疑成就斐然。與行為主義占統治地位的時期相比，“第一代認知科學”的研究使得研究者現在對問題求解、學習和語言的科學理解有了更恰當和更精深的理解；研究者知道如何設計能進行邏輯推理的智能系統，基于規則和概念的系統也成功地對問題求解和語言使用的各方面進行了建模；通過將心理學實驗和計算建模結合起來，研究者加深了對類比思維的理解；意象（image，imagery）也從科學研究的邊緣轉而成為心理學、神經科學和計算研究的一個主題；學習的聯結主義模型和平行約束滿足對許多心理現象提供了解釋。與理論成就相應，“第一代認知科學”研究也帶來許多對人類社會具有深廣影響的實際應用。

作為研究心智現象的科學，認知科學的最宏偉的抱負是為人類所知的全方位的心智現象提供一個統一的理論，就如同演化論和遺傳學統力圖統一生物解釋生物現象，相對論和量子力學力圖統一解釋物理和化學現象那樣。然而，盡管心智的計算機模型在說明心智是如何運作，特別是邏輯和計算思維方面取得了驚人的成就，但這個模型卻忽視了生命和生物心智的許多重要方面，如生命的自治性（autonomy）、主體性、情緒、社會性和意識等。生命和生物心智的這些方面對基于心智的計算模型的“第一代認知科學”范式提出了挑戰。作者在書中的第二篇將這些挑戰分列為七個方面：（1）大腦挑戰：心智的計算機模型忽視了生物大腦的活動方式與圖靈計算機的運作方式的本質差異；人類的思維可能并不是標準意義上的計算，腦以不同的方式運作的?。?）情緒挑戰：越來越多的證據表明情緒并不是作為人類榮耀之理性能力的對立面；理性并非完全地獨立于情緒，相反，情緒和感受在人類思維和決策中扮演著重要的作用，因為情緒和感受提供了理性思維活動所服務的動機、方向、價值和意義。（3）意識挑戰：意識是生物心智的演化-發展上的“皇冠”，然而意識體驗因其主觀感受的特異性而長期成為科學研究的禁忌。這個狀況在20世紀后80年開始出現了急劇的轉變，這種轉變促成了當代“意識研究”的繁榮。（4）身體挑戰：人是一個生物機體，心智本質是具身的（embodied）；有機體的身體構造方式以及身體與環境的互動方式決定了有機體認識和感受世界的方式。埃德爾曼認為，說心智是具身的是不夠的，重要的是要清楚心智是如何具身的。（5）世界挑戰：物理環境并不是知覺刺激的單純供應者，正如梅洛·龐蒂（M.Merleau-Ponty）所言“世界不是我掌握其規律的對象，世界是我的一切思考和一切清晰知覺的自然環境和場地”；認知的分析單元僅僅是認知行動者（cognitive agent）還是一個將環境也包含在內的更大的認知系統？心智與環境分界在何處？這些問題開始在認知系統、分布式認知（distributed cognition）、延展認知、延展心智（extended mind）等主題下得到新的討論和研究。（6）動力系統挑戰：心智是一個具身動力系統的涌現特性和功能，而不是一個基于符號的計算過程；認知的動力系統觀要求的是一個范式的轉變。（7）社會性挑戰：所有的智能生物都是社會性的存在，而人的社會性還富有豐富的文化內涵；除了特定的生物基礎之外，人的認知和心智是在社會文化中發展了，離開了社會文化的特有刺激，人的心智就會停滯在一個極為有限的生物水平。

面對這些挑戰，存在四種可能的回應：（1）拒絕：否認構成這些挑戰基礎的那些主張。（2）擴展：擴展CRUM以便能夠應對這些挑戰提出的問題，并增加新的表征和計算觀念。（3）補充：用非表征和非計算的觀念補充CRUM，使之應對這些挑戰。（4）拋棄：CRUM對心智是如何運作的描述是錯誤的，應該拋棄CRUM。對于上述四種態度，作者采取了一種折中的綜合和整合的路徑：“我將會論證，這些挑戰提出的理由都不足以使我們放棄CRUM。不過，這些挑戰中的一些部分也表明了CRUM需要擴展和補充，特別是要能與生物性和社會性因素進行整合。補充不同于擴展，因為它需要引入一些超越表征-計算解釋模式的概念和假設?！?/p>

在本書的最后一章“認知科學的未來”中，作者表達了認知科學的未來在于整合這一誠摯而強烈的愿望。作者說道：“揭示心智是如何工作的可以說是人類試圖拼接的一個最大的拼圖題，對各個分塊的處理需要來自多個領域的努力。”作者提出，這些努力需要推進三種類型的整合。首先，我們需要面對新的跨學科的整合：哲學、心理學、人工智能、人類學語言學和神經科學的研究人員必須認識到相互間進行對話和理解對方工作的必要性；作者希望有志于探究心智的學生和研究人員不要局限于單個學科的理論和方法，因為這不僅會使研究者喪失對心智更廣泛的理解，而且可能喪失從跨學科交流中所激發出的、進而在他們本學科中取得創造性成果的可能性。其次，通過利用不同學科的方法所收集到的不同類型的數據，認知科學還應當進一步推進實驗上的整合。再者，需要開展由計算思想與仿真模擬所帶來的理論上的整合。關于認知科學的未來，作者在中文版序中還提到，如果他有時間來寫這部教材的第三版，以下的發展趨勢是有必要討論的話題。作者認為，第一個趨勢是認知神經科學對于所有心理學分支而言都變得越來越核心；在過去的十年間，認知科學的第二個重要趨勢是基于貝葉斯概率理論的統計模型變得日益顯要；第三個值得注意的重要趨勢是對認知和心智具身性（embodiment）的日益增加的重視和強調；最后，第四個重要趨向是對認知和心智的社會維度的更多理解。

本書作者的文筆清晰流暢，沒有佶屈聱牙的文句；中譯者的翻譯既信且達。本書值得一讀！