認知計算主義的六個里程碑

符征 李建會

圖靈之前的計算主義者，因為缺少必要的技術工具，對計算與機器的理解總歸是不清楚的。霍布斯理解的計算只是簡單的算術，萊布尼茲的“普遍語言”還只是設想；而拉美利特的機器還停留在初級機械論時代。圖靈在20世紀 30年代清晰的闡明了“可計算函數”理論，他的圖靈機這一概念工具，將計算的特征建立在十分簡單的機械步驟上。同時也揭示了計算這一長期被視為心靈的高級功能，竟然具有十分笨拙的機械屬性。從此，心靈與機器聯系在一起。計算的一端是心靈的高級活動，另一端卻是低層次的機械操作。在這一理解的基礎上，人們對心靈的本質與功能開始提出一些大膽的猜測。

一 圖靈測試

1950年，圖靈在《計算機器和智能》一文中，設計了一個欺騙性游戲，即“圖靈測試（Turing Test）”。圖靈認為“機器能不能思維”的問題應當用“機器能否通過測試”來代替——如果機器能通過這個測試，就可以說機器具有思維。圖靈測試的規則是：有3個游戲者，圖靈強調其中有一位男性（A），一位女性（B）和一位提問者（C）性別不限。提問者在游戲中的目標是：判斷另外兩個人誰是男性誰是女性（提問者只能通過代碼X和Y來稱呼他們）。A在游戲中的目標是盡量使C做出錯誤的判斷，而B的目標是幫助提問者。為了消除聲音的因素，理想的安排是在兩個房間通過電傳打印機來通信，問題的范圍不限。然后圖靈用一臺機器來代替A繼續原來的游戲。如果機器在某些現實的條件下，能夠非常好地模仿人回答問題，以至提問者在相當長時間里誤認它不是機器，那么機器就可以被認為是能夠思維的。圖靈相信不久之后機器的表現會十分出色。那時，計算機將會擁有和人類無差別的智能，人們普遍會接受機器能夠思維的結論，因而“機器”和“思維”兩個詞之間不存在邏輯矛盾。圖靈指出“沒有理由否認計算機能夠像人一樣思維”，因而能夠完美地模擬一個人的無限制談話的機器應當是擁有智能。這一主張，為當代認知計算主義埋下第一塊基石。

圖靈指出機器與思維或智能之間一致性的深刻本質：“現代數字計算機上電子的，神經系統也是電子的，……使用電這一特點看來只是表面上的相似性。我們與其尋求這樣的相似性，還不如尋求數學上的功能相似性。”這句話可看作機器功能主義的一個先聲。從字面上看，圖靈認為神經系統與機器之間不存在物質上的一致性，其一致性存在于在神經系統與機器之上運行的共同的抽象操作。這種抽象操作就是計算，它根本不依賴于具體的物理媒介。反過來，只要計算程序是正確的，那么通過正常的運行，就可獲得同樣的結果。

命題1：功能強大的計算機將會體現出智能。

圖靈為智能或心智提出了一個充分條件，即恰當編程且功能正確的計算機可以看作擁有（和人一般的）智能。但圖靈沒有說心智就是機器的運行，所以還不是一個必要條件。并且圖靈指出的這一命題純粹是一種設想——當時的計算機還十分初級。這一設想開始扭轉笛卡爾的無心機器的想法，將心智本身當作是一種特殊的機械過程。自笛卡爾以來的唯物論者不斷地利用技術工具來解構心靈，拉美利特借助于簡單的帶發條和彈簧的機器，拉什利（Karl Spencer Lashley）借助于電話線網絡。圖靈的優勢在于他創造和掌握的新工具——圖靈機及其物理實現計算機器。

二 強人工智能

圖靈之后的計算機專家開始考慮：如何讓計算機具體實現圖靈所設想的智能？1956年達特茅斯會議（Dartmouth Conference）開辟了“人工智能”（artificial Intelligence，簡稱AI）的新領域。AI的基本任務完全是圖靈命題的工程化：“將嘗試去發現如何制造出使用語言、形成抽象與概念、解決目前只有人才能解決的問題并且改善自身的機器?！被谶@一任務的基本猜想是：

“學習以及其他智能特征的任何方面，在原則上均可以被精確描述，從而可以制造一臺機器來模擬它。”

實現智能的策略是逐漸深化的。最簡單的智能形式從可經驗化的行為開始，其目標是“制造能夠完成人的智能所能完成的任務的機器”（科維，1990）。其次是從具有明顯邏輯特征的思維方式來理解，其目標是“與人的思維、決策、問題求解和學習等有關活動的自動化”（貝爾曼，1978）。然后是從更復雜的思維來理解，其目標是“研究那些使理解、推理和行為成為可能的計算”（溫森，1992）。還有的從智能行為整體來理解，其目標是“通過計算過程力圖解釋和模仿智能行為”（肖克福，1990）。經過幾十年的發展，隨著在認知模擬、語義信息加工、控制微世界、知識表達等領域不斷突破，有關專家對待心靈與機器的關系越來越強硬，一種較強硬的陳述是：

“將某些信念、知識、自由意志、意向、意識、能力，歸于一臺機器或計算機程序，就像將它歸于人一樣是合法的。這種歸屬有助于幫我們理解機器的結構，它的過去或未來行為，或如何修理或提高它?！?/p>

塞爾將這種觀點稱為“強人工智能”（Strong AI），其基本主張是：

“帶有正確程序的計算機確實可被認為具有理解和其他認知狀態，在這個意義上，恰當編程的計算機其實就是一個心靈。在強 AI中，由于編程的計算機具有認知狀態，這些程序不僅是我們可用來檢驗心理解釋的工具，而且本身就是一種解釋。”

“強 AI”不僅具有推理和解決問題的能力，而且還有知覺，有自我意識。也就是說“強 AI”認為計算機不僅是一種工具，而且本身擁有思維。

命題2：恰當編程的計算機就是一個心靈。

在計算機器中計算規則用真實物質狀態表征，各項規則由存在于這個機器的物質結構和物質狀態中的一個真實物理過程表征。強AI只是說明計算機可以表現出和人一樣的智能，換句話說，在適當的操作下，計算機也可以擁有心靈。其研究方向是外在的，即用另外的方式重新建造一個人工體來表現心靈。

三 機器功能主義

對普特南來說，傳統心靈理論的困難，很可能涉及當時的研究方法。當時的哲學家只是在用范疇、邏輯、性質、態度等哲學概念來討論“心靈”，這些概念既是外部的，又是模糊的。這種討論將“心靈”置于黑箱狀態，內部機制無從談起。同時的AI卻在飛速發展，計算機被看作模擬甚至超越人的智能的有效工具。更重要的是，計算機的內部機制是十分清晰的，其機制解釋可劃分為3個層面：物理層面、邏輯層面和功能層面。這為大腦狀態與心理狀態的同一性問題提供新的啟發。

在《精神狀態的本質》（The nature of mental states）中普特南將功能狀態和個例同一兩個線索合在一起，提出了“處于疼痛狀態是整個有機體的一種功能狀態”這一命題。其中“感到疼痛就是擁有一適當種類的功能組織”是這一思想的關鍵。由于普特南的功能主義是沿著圖靈開辟的思想道路前進的，所以在解釋“功能組織”的時候，普特南特意利用計算機術語來進行說明：“假設FO（S1，…，Sn，i1，…，ik，o1，…，ol）是功能組織，即對內部狀態（S1，…，Sn），感覺輸入（i1，…，ik），和動力輸出（o1，…，ol）之間關系的描述。處于疼痛之中是一個功能組織的狀態，比如S5，由它跟其他狀態、輸入、輸出之間的關系來決定；任何其他的有機體也會處于疼痛之中，只要有機體具有（或同構于）FO并處于 S5之中。因此，處于疼痛之中，等價于，處于S5狀態中，而且它們的結構關系滿足FO?！?/p>

對疼痛狀態的說明，可擴充至所有的心靈狀態。這些心靈狀態之所以能實現，是因為它們具有相應的功能組織，而物質部分不一定具有相同的構造與排列。所以具有心靈就是具有某種正確的功能組織；任何精神性質就是某種功能組織實現的結果。根據多重實現原則，心理狀態有可能在機器上實現，只要能夠構造出等同的功能組織。普特南認為：“……至少作為合理的理想化，人可以被看作是一臺圖靈機?！彼裕?/p>

命題3：心靈狀態是功能狀態；心靈之于大腦正如計算機軟件之于硬件。

這個命題指出了心靈與機器關系的必要條件，即心靈是在大腦硬件上運行［心靈］軟件的結果。大腦提供硬件基礎，而心靈是落實在大腦上的功能組織的輸出狀態。這個命題呼應了圖靈所說的“功能相似性”，為心身關系提出一種新的理解。心靈的實體地位被徹底取消了，心靈的活動依賴于大腦基礎卻又不能直接還原到大腦基礎上——它是功能組織的必然后果，它隨附于功能組織而不是隨附于大腦的物質結構。

另一方面，因為心靈是功能狀態，所以它不依賴于功能組織的物理構成。無論什么材料，只要能形成一個同樣完善的功能組織，就可以產生無差別的輸出狀態，也就是心靈。具體地說，［心靈］軟件在計算機上運行的功能狀態也就是心靈狀態；其中［心靈］軟件同構于一個人的心靈的真實的流程圖描述，比如具有相應狀態和狀態之間的關系，以及與輸入輸出的關系等等，從而在形式上滿足［心靈］的功能組織，在計算機上呈現出人類的心理特征。所以這個命題也提供了心靈與機器關系的充分條件：正確的功能狀態就是心靈。

四 物理符號系統

1976年紐厄爾（Allen Newell）和西蒙（Herbert A. Simon）在綜合了圖靈和普特南設想的基礎上，提出了“物理符號系統假說（Physical Symbol System Hypothesis，簡稱PSSH）”，嘗試打破功能組織這個黑箱。

根據定義，所謂的物理符號系統就是能夠操作由符號構成的表達式的機器。特別地，“表達式”是由“符號”構成的，由一些以某種符合物理定律的方式相聯系的符號實體組成，也就是說“表達式”也必須有明確的物理對應物。對符號的任何操作都必須遵守物理規律，而不能是思維中設想的過程。紐厄爾和西蒙特別指出，PSSH可以作為AI的定性結構定律：

“對一般智能行動來說，物理符號系統具有必要的和充分的手段。所謂‘必要的’指：任何展示一般性智能的系統，在分析之下，都會被證明是一個物理符號系統。所謂‘充分的’指：任何足夠大的物理符號系統都可以經由進一步組織而表現出一般性的智能。我們用‘一般性智能行為’這個詞是要標明跟人類行為相同范圍的智能：在實際情景里，適合于系統之目的而且適應于環境要求的行為，可以在一定的速度和復雜性限度內發生?！?/p>

PSSH將智能主體（intelligent agent）看作是一個處理物理符號結構的物理機器，當然也包括人。這樣的模型可以用來建構機器智能，當然也可以用來理解心靈。PSSH指出了計算機與心靈的關系：心靈是一個計算系統，大腦事實上是在執行計算（計算對智能來說是充分的），它與可能出現在計算機中的計算是完全相同的。人類智能可以通過一組控制著行為和內部信息處理的輸入輸出規則得到解釋。

命題4：物理符號系統對智能來說既是充分和必要的。

PSSH普遍被看作是“符號主義”的代表性主張。并且以PSSH為基礎理論的信息加工心理學，以其對思維、問題解決、推理、決策等高級認知功能的強大解釋力和可操作性，一直被看作認知心理學的“經典范式”。西蒙認為：“認知心理學所做的，也就是試圖用物理符號系統假設中的基本規律來解釋人類復雜的行為現象。物理符號系統假設提出來已經30年了，大量的經驗材料都支持這個假設和它的三個附帶推論。”

五 思想語言假說

根據PSSH，符號是物理的，從而表達式與其語義對象或者過程之間的關系則是物理的因果相互作用關系。指派是指表達式要么能夠影響對象要么為對象所影響；而解釋則指系統根據指派執行表達式的過程。但這樣做只是“……對邏輯符號做指派和解釋，是計算機最基本的機制之一，紐厄爾和西蒙只是在重復計算機的基本運行機制，而并沒有說明智能的產生機制。”而心靈機制最重要的是說明心理表征是如何與外部世界聯系起來的，而不僅僅是表征的活動機制。為此，1975年福多提出“思想語言假說”（The Language of Thought Hypothesis）：思想和思考過程在精神語言中產生，這種語言由一套物理上可以在思想者的大腦中實現的表征組成。顯然，福多支持物理符號系統，關鍵是這個符號系統，也就是精神表征，具有可計算化的語義結構。

福多將思想語言的結構與機器語言的結構進行類比，認為思想語言將具有與計算機語言一致的結構。首先要求心理表征構成一個形式化的系統。“這個系統的表征具有一個組合的（combinatorial）語法和語義：結構上復雜（分子）的表征，建立在結構上簡單（原子）的成分的基礎上；并且一個分子表征的語義內容是，它的原子成分的語義內容及其他的語法／形式結構的函數。”也就是說，基礎表征也就是原子表征，是由具有語義性質的原始的心理符號組成的。它們都指稱或指示世界上的事物、事件或事態等。然后通過對原子符號做計算操作來獲得復雜的語詞和語句的表征。顯然心理表征作為思維語言中的語句，不僅具有真值條件，而且還具有邏輯關系。然而，與自然語言不同的是，思維語言中的原始的心素符號和句法規則，都是在人腦中物理地得到實現的。這正是心靈的計算理論的核心思想：正是根據被物理編碼的語法/形式特征，思想既相互引起而且它們的語義性質的一致性又據此被保持。所以在福多看來，句法是在表征的因果作用與它們的內容之間起調節作用的東西；表征之間的語義關系可以由它們的句法關系得以模仿。

命題5：心智就是表征結構上計算操作的結果。

事實上思想語言并不僅僅是哲學假說，作為一種語言機制，形式語義學強調句法和語義的對應，把通常的語法分析轉換成計算過程，而語義則與句法保持一致。但歸根結底，復雜的語義內容都是建立在原子語義的基礎之上。只有在原子語義的問題解決之后，這一觀點才能提供徹底的自然主義解釋。

六 聯結主義

通常所說的計算往往指符號計算，其物理架構指馮·諾伊曼式計算機器。這與真實神經系統處理存在著很大的差別：它要求每條數據和每條規則在大腦和神經系統中具有一個特定表征，并在寄存器中物理實現。這樣處理的信息具有序列性、非自組織性和局部表征性等特點，這使得以符號處理為基礎的系統在邏輯推理方面有著十分明顯的優勢，但是卻難以處理那些非明確定義的問題，尤其在模糊識別、知識進化和情景認知等方面。

相對來說，“濕件”認知不是重構大腦功能，而是研究大腦自己究竟是怎樣工作的。大腦的細節是巨量的神經元聯結，通過頻繁的電、化學信號傳遞來工作的。根據這樣的特征，用人工神經網絡模型來模擬大腦的機制，就具有天然的優勢。1943年麥克洛齊（W. S.McCulloch）和匹茨（W. Pitts）發表《神經系統中所蘊涵思想的邏輯演算》一文，提出了形式神經元的概念和最初的神經網絡模型。1958年羅森布拉特（Rosenblatt）提出模擬視知覺的感知機模型。1986年魯梅哈特（Rumelhart）和麥克萊蘭德（MacClelland）發表了《平行分布加工：認知結構的微觀探索》一書，提出了多層前饋網絡的誤差反傳算法模型，奠定了聯結主義網絡模型研究的基礎。

人工神經網絡模型由大量的神經元相互聯結而構成具有自適應性的動態系統。每個神經元的結構和功能比較簡單，但大量神經元組合產生的系統，卻通過訓練和學習來獲得能解決特殊問題的聯結權重模式。隨著訓練越來越復雜，形成的模式在模糊識別和情景認知中的能力也會大幅提高。重要的是，通過無意識的聯結而形成的認知能力，更接近于真實的模式識別，這與有意識的搜索和匹配過程有著巨大的結構和效率的差異。因為人工神經網絡中不存在離散化的、定位式表征。神經元是網絡構成的基本單元，但單個甚至部分神經元都不形成某一表征。表征只能在神經網絡整體的層面才能表現出來，但這種表征又是動態的，因為只有固定神經網絡聯結權重之后才能形成表征的某種表明，而在認知過程中，權重是不斷變化的。也就是說聯結主義的表征通常既不能定位也不能儲存，所以是亞符號性的分布式表征。同時人工神經網絡中也不存在符號化的推理過程，所謂的計算體現在對多個單元的狀態與復雜的聯結權重模式的變化之上的解釋中。聯結主義的基本觀點如下。

1. “認知狀態是具有內容的心理表征的計算關系。

2. 認知過程（認知狀態的轉換）是心理表征的計算操作。

3. 計算的結構和表征（1和2提及的）必須是聯結的?！?/p>

顯然，聯結主義通常在堅持命題 5的基礎上，對表征和計算做出了不同于命題 4的說明，這種區別表現在表征的方式和計算的方式上。

命題6：心智是以聯結主義方式進行的表征計算。

結語

當代認知計算主義從圖靈提出的一個簡單設想，到一個技術綱領，再到一種心理描述，最后發展成為一種哲學態度，前后共提出了多個重要命題。每一個新命題的提出，都是對“心靈與機器”關系的深化與擴展：人工智能希望用外在的技術手段重塑智能，認知心理學希望利用計算模型來解釋心智，而哲學理論則為技術進展做理論試探和目標辯護。無論是建構大腦還是剖析心智，都依賴計算這一手段，總之“大腦所做的，可被認為是在某種層面上的一種計算?！边@正是認知計算主義的核心觀點。但是當前的認知計算主義還遠未填滿宏觀心理與微觀神經狀態之間的鴻溝，因此，大腦何以是一臺計算機，還需要更多命題給予更加透徹的闡明。■

（摘自《科學技術哲學研究》2015年第3期）