薩加德與認知科學面臨的七大挑戰

作者劉曉力(中國人民大學教授、現代邏輯與科學哲學研究所所長)

責編 許小編

保羅?薩加德（Paul Thagard）教授

導讀

認知科學一般有廣義和狹義兩種理解。廣義理解是研究人類心靈和智能的本質及內在機制的科學，由心理學、神經科學、計算機科學、語言學、人類學和哲學構成的交叉學科；狹義理解是把它看作一種理論假設，其佔據半個世紀霸主地位的核心假設是，心理狀態和心理過程都是通過心理表徵可計算的。認知科學家、哲學家保羅?薩加德（Paul Thagard）將半個世紀不同領域對心智的探索成果統一歸為心智的表徵—計算理念，並以一種反思的基調將認知科學面臨的挑戰和未來趨向作了一次全景式鳥瞰，對於認知科學的計算主義研究綱領的功過作出了深具啟發性的評價。

劉曉力教授

今日認知科學

你聽說過「認知科學是與搖滾樂同時代產生、與搖滾樂一樣不斷創造多樣性風格和激動人心的新觀念、新技術」的說法嗎？加拿大認知科學家、哲學家保羅?薩加德（Paul Thagard）在《心智》（Mind）一書［1］中的這一類比，從一個側面反映了半個世紀以來認知科學家從不同進路一展身手所呈現的激動人心而富有挑戰性的面貌，雖不乏調侃，卻也不失精當。

《心智》第二版，MIT版

認知科學一般有廣義和狹義兩種理解。廣義理解是研究人類心靈和智能的本質及內在機制的科學，由心理學、神經科學、計算機科學、語言學、人類學和哲學構成的交叉學科；狹義理解是把它看作一種理論假設，其佔據半個世紀霸主地位的核心假設是，心理狀態和心理過程都是通過心理表徵可計算的。認知科學家、哲學家薩加德將半個世紀不同領域對心智的探索成果統一歸為心智的表徵—計算理念，並以一種反思的基調將認知科學面臨的挑戰和未來趨向作了一次全景式鳥瞰，對於認知科學的計算主義研究綱領的功過作出了深具啟發性的評價。

《心智》中譯版

薩加德本人顯然是心智的計算理論的推崇者，他把認知科學的綱領稱作「表徵—計算的心智理解模式」（CRUM：Computational Representational Understanding of Mind）。然而，與某些堅定的計算主義者不遺餘力強辯其立場所不同的是，他還提出認知科學面臨的七大挑戰並作出了積極的反思和回應。

心智的計算理論六大理論內核

在《心智：認知科學導論》一書中薩加德借用7個數字從特殊的視角解說了認知科學的昨天、今天和明天。其中6個數字表達了CRUM如下幾個核心思想：

認知科學的一個核心綱領——心智的計算-表徵理解（CRUM）。「最好的對心智的理解是將其視作心理表徵結構以及在這些結構上的計算程序」，在薩加德眼中，這是迄今為止在理論和實踐上探索認知的最有成效的基本假設。儘管一直以來對這一理解的質疑之聲不絕於耳，但它卻是一統認知科學「江湖」整整半個世紀的強勢綱領。

解釋心智路徑的兩個基本點——解釋目標和解釋模式。如果把思維和心理過程看作表徵和計算過程，如何理解認知行為？薩加德告訴我們，可以從解釋目標和解釋模式這兩個基點出發。例如，人們習慣用特定規則來描述知識，用基於規則的系統來模擬思維活動，這條路徑的解釋目標是，「為什麼人們會有某種特定的智能行為」？其解釋模式是：「人們具有心理表徵規則；人們具有在這些表徵規則上進行操作的演算法程序；這些程序規則運用到表徵上產生出智能行為。」又如，與傳統的語言描述相比，各類圖像式表徵更有利於獲得視覺和空間信息，因此，解釋以視覺表徵為核心的表像（image）進路，解釋目標雖然也是「為什麼人們具有某種特定的智能行為」，但其解釋模式則是，「人們具有對情境的視覺表像；人們具有在這些表像上進行操作的掃描或旋轉等視覺加工的過程；這些用以構造和操作表像的過程產生智能行為」。

研究認知的三類方法——理論化、計算建模、受控實驗。認知科學首先需要對於心智本質建立理論框架，而發展理論框架最好的辦法是建構各類模擬心理運作的計算模型，但這些都離不開實驗的設計和實施。因此應用廣泛的三類方法可以說是理論化、計算建模和各類受控實驗。心理學往往以人為受試者進行實驗；人工智慧專家將計算建模和心理學實驗並用；神經科學家則藉助各類腦部掃描技術觀察大腦內部神經元的活動，目前他們的主要手段是正電子發射斷層掃描PET，磁共振成像MRI和功能磁共振成像FMRI技術。

回應對CRUM挑戰的四種途徑。計算主義的核心假定CRUM雖然半個世紀以來碩果累累，但至今人們並不能確定人類是不是真的以表徵-計算這種特定方式認知的，因此，從上世紀90年代開始，反對派的呼聲越來越高，有人系統地提出一些修正或者替代計算主義的方案，特別是被稱作「第二代認知科學」的一些流派，如涉身性認知（Embodied cognition）、嵌入式認知（Embedded cognition）、生成認知（Enactive cognition）、延展認知（Extended cognition）（4ECS）和動力系統理論等紛紛登場。薩加德清醒地看到，這些新的方案對CRUM提出了嚴峻挑戰，並且已經危及到整個認知科學事業的成功。應對挑戰的四種可能途徑是：（1）否認原有的表徵—計算的基礎；（2）增加新的計算和表徵觀念擴展CRUM；（3）用非計算、非表徵的觀念補充CRUM使之抵禦挑戰；（4）徹底放棄CRUM。

評價心理表徵模型的五項標準。如果不放棄CRUM，什麼是一個好的心智的表徵-計算模式？薩加德提出了評估的五項標準：表徵力、計算力、心理學似然性、神經學似然性和實踐的可應用性。一個表徵力強的心智模型應該能表達更多的問題求解能力、學習能力和語言能力的信息；一個系統的計算力是指完成高效率計算的能力；心理學似然性則要求，一個好的心理表徵理論，不僅從定性的角度說明人類的各種能力，還必須關注與之相應的心理學實驗結果與之匹配的程度；神經學似然性是指一個好的心理表徵理論要與神經科學的實驗結果相一致；一個應用性強的表徵理論還要具有實踐上的應用價值。

理解心智的六條進路。在CRUM綱領的引導下，半個世紀以來心智的研究者形成了六條有代表性的進路：邏輯、規則、概念、類比、表像、聯結（人工神經網路）。其中，邏輯進路關注的是，「為什麼人們會做推理」？所爭論的關鍵之點是，「人們是否具有類似於邏輯中的命題那樣的心理表徵？人們是否具有在這些命題上進行操作的演繹和歸納程序，演繹和歸納程序運用到命題上是否產生推理」。也許應當承認，邏輯進路的表徵力和計算力似乎強於其他進路，但是迄今為止，其心理學似然性卻是頗具爭議的，人們對邏輯規則在神經學上的似然性更是一無所知。聯結主義進路對心智的獨特解釋是，「人們具有由激活和抑制型神經元聯結在一起的單元構成的表徵；人們有擴散激活和修正聯結方式的處理程序；將擴散激活和學習的程序應用到單元上產生智能行為」。雖然聯結主義為許多心理學現象提供了解釋，人工神經網路與人類大腦結構也有某種相似之處，但與真實的大腦神經網路相比，顯然還有相當大的距離。

認知科學未來如何應對七大挑戰？

儘管迄今為止表徵—計算的研究綱領在認知科學中卓有成就，但是，薩加德卻頗具危機感地總結了CRUM遭遇的來自七個方面的挑戰［2］：（1）大腦的挑戰——CRUM忽視了有關大腦是如何思維的關鍵事實。（2）情感的挑戰——CRUM忽略了人類思維中情感的作用。（3）意識的挑戰——CRUM忽略了人類思維中意識的重要作用。（4）身體的挑戰——CRUM忽略了身體對人類思維和行動的重要作用。（5）世界的挑戰——CRUM忽略了外部物理環境對人類思維的重要作用。（6）動力系統的挑戰——心智是一個非線性動力系統而不是計算系統。（7）社會的挑戰——CRUM忽視了人類思維固有的社會性。

薩氏的「七大挑戰說」精闢地反映了最近20多年認知科學各種範式競爭中對傳統心智模型CRUM的反對和修正趨向，對此，薩加德的回應並非顛覆式的反而具有建設性。依他之見，對CRUM所遭遇的困境無需放棄CRUM，應當採取一種拓展和補充的方案。這裡重要的一點是要強調多方整合的作用：一是在概念的層面上需要哲學、心理學、人工智慧、語言學、神經科學、人類學，甚至包括生物學、動力系統理論的跨學科的整合；二是進一步推進實驗上的整合，例如，解決意識問題不僅需要重視行為科學和神經科學的實驗數據，還要兼顧通過我們的意識經驗得來的實驗數據，同樣，分子生物學的數據也將越來越顯示其重要性；第三種則是由計算思想與模擬模擬帶來的理論上的整合。

最後，對認知科學的歷史和未來，薩加德以開放的心態宣稱，雖然CRUM仍是心智的跨學科研究的理論內核；但其傳統進路畢竟不足以形成能夠涵蓋人類思維所有領域的統一理論；CRUM在理論上和實踐上的成功確實勝過了在此之前的所有理論但它仍是不完善的，特別是新近認知科學顯示了四大新動向：神經科學實驗在所有心理學分支越來越成為核心方法；新貝葉斯概率統計模型日益受到重視；人們越來越強調認知的涉身性；更加關注對認知科學中社會維度的理解。因此，他主張將CRUM拓展為表示「生物學—社會學性的對心智的計算—表徵理解」的CRUMBS，而且認知科學應當建立對全方位的心理現象給予說明的統一理論，如同進化論和遺傳學能夠統一生物現象、相對論和量子力學能夠統一物理學那樣。其大一統的理論抱負躍然紙上！（作者為中國人民大學哲學院教授，原論文刊載於《科學文化評論》，有刪改。）

注

［1］《心智：認知科學導論》由薩加德的弟子朱菁教授攜博士生陳夢雅翻譯，上海辭書出版社2012年出版。原著1996年出版，譯者依據增改了許多內容的2005年版翻譯。

［2］在新近更新的薩加德撰寫的斯坦福哲學百科條目「認知科學」中，「大腦的挑戰」由「數學的挑戰」代替：數學結果表明人類思維不可能是標準意義上的計算，大腦必定以不同於圖靈機計算的方式運行，也許遵循的是量子計算機的運行方式。

（保羅?薩加德（Paul Thagard）是加拿大滑鐵盧大學哲學系教授、心理學系和計算機科學系兼職教授，主持滑鐵盧大學認知科學專業。他是皇家學會會員、國際認知科學學會會士，於2007年獲得加拿大藝術協會頒發的莫爾森獎，並曾擔任國際認知科學學會執行委員和主席、《認知科學》期刊編委會委員和副主編等職，著有《計算科學哲學》《心智：認知科學導論》《概念革命》《科學技術如何解釋疾病》等。）

原文刊載於《 光明日報 》（ 2013年07月30日 12 版）

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