認知計算主義的重建與反思
——評《計算主義及其理論難題研究》

符 彬婁瑞雪

(1.福建農林大學 經濟學院,福建 福州 350002;2.海南省委黨校 哲學教研室,海南 海口 571100)

認知計算主義自20世紀30年代提出以來,一直遭受懷疑論者的批評。在與懷疑論的論爭過程中,認知計算主義也不斷受其啟發(fā),澄清概念和直覺,加強理論說服力。1980年代以來,新懷疑論者的各種理論聯(lián)合為“4E+S”的理論合體,再次挑戰(zhàn)認知計算主義的合理性和現(xiàn)實意義。那么“4E+S”理論體與以往的懷疑論有什么區(qū)別?認知計算主義應該如何面對這一挑戰(zhàn)呢?在《走向計算主義》《計算主義——一種新的世界觀》等著作后,李建會等人再次推出新書《計算主義及其理論難題研究》,總結了以往的研究成果,為理解和反思計算主義的認知建筑提供了新的理論平臺。

一、認知計算主義的四個難題

著作《計算主義及其理論難題研究》主要針對若干年來對計算主義的批評和挑戰(zhàn)做出回應。事實上,計算主義的發(fā)展就是同計算主義的挑戰(zhàn)回應的過程。早在計算主義的開山之作——圖靈的《計算機器與智能》中,圖靈就列出了九種常見的批評并一一進行了回答。半個多世紀過去了,從計算機初創(chuàng)時代到今天人工智能大發(fā)展時代,這九種批評并沒有銷聲匿跡,而是以不同的方式不同的版本流行在各個場合。其中在認知哲學的討論中,爭論最持久、意見最復雜的有四個挑戰(zhàn)。因為這四個挑戰(zhàn)都涉及到深刻的哲學背景,加之觀念沖突無法通過純技術手段得以澄清,因而也被稱為“哲學難題”。這四個難題分別是:形式化難題、意向性難題、意識難題、包容難題。

其中,包容難題是一個具有時代感的難題,也是唯一超出圖靈當初設想的難題。這一難題主要是來自新興的“4E+S”綱領的挑戰(zhàn)。“4E+S”是指近年來討論熱烈的一些外部主義認知綱領,包括具身認知、生成認知、嵌入認知、延展認知和情景認知。“4E+S”認為傳統(tǒng)計算主義將心智活動僅僅限制于大腦之中,用關于腦活動的類比或邏輯模型來作為認知研究的綱領,破壞了心智與外部環(huán)境之間不可分割的聯(lián)系,從而對心智和認知做出抽象而不完備的刻畫。“4E+S”主張:“心靈是分布于大腦、身體和世界中的一系列復雜的狀態(tài)、過程和行為。也就是說,心理狀態(tài)、過程和行為可以發(fā)生在大腦之中,也可以部分地發(fā)生在大腦之外的身體中,或部分地發(fā)生在身體之外的世界之中。”[1](P200)

“4E+S”是否能夠取代計算主義成為一種新的認知綱領呢?首先我們要問大腦在“4E+S”的認知加工中是否還有著重要的位置?這里以具身認知中最具代表性的“身體隱喻”觀來討論。拉考夫等人提出的“身體隱喻”觀認為,許多日常詞項的形成與鞏固,并非孤立或天賦的,而是通過身體界面與世界的交互作用而確定的。比如“前”“后”“上”“下”這些方位詞,如果不以身體為界面,則無法確定其根本涵義。“身體隱喻”的基本觀點是正確的,我們的詞項和語句中有大量內容首先就是對身體有關情況的說明,這些說明塑造了我們理解世界的圖景。但是存在這樣一些描述,并不意味著就決定了認知的基本架構。因為這一切經驗最終都要呈現(xiàn)給一個認知主體,除非徹底否認認知主體的存在,從而也不需要一個主體來對各方面收集的信息進行顯現(xiàn)和加工。只要這個認知主體還在,那么一些來自外部世界的描述,都要作為對象被認知主體再次加工。所以當我說“我前面有棵樹”的時候,我不光調動了身體界面來觀察世界,而且調動了高階認知判斷“有一棵樹”,還考慮了正確的語法組合。這一切不光是身體界面那么簡單,身體界面固然提供了重要的信息,但是高階判斷和形成正確的語法結構絕不是僅僅靠身體界面就能給予的。也就是說,“雖然經驗是關于外部世界的,但是經驗顯現(xiàn)必須在頭腦之中并成為覺知的對象”[1](P207)。

除此以外還有一個存而未解的問題,那就是體化的現(xiàn)象學理解。再考慮“我前面有棵綠色的樹”這句話。這句話多了“綠色”這種現(xiàn)象術語。因為顏色是第一人稱的視角體驗,并不存在于物理世界中,因此對“綠色”這一顏色的指認并不存在與物理相關的一切對象上面,包括身體與世界,而是認知主體內在系統(tǒng)的一種特殊的處理機制。當前認知科學對這一機制的了解并不多,外部世界對現(xiàn)象意識的產生確實起到促進的作用,但毫無疑問這種現(xiàn)象結果也不可能在外部世界中產生。如果說現(xiàn)象意識對計算主義構成挑戰(zhàn)的話,那么現(xiàn)象意識也對“4E+S”構成了嚴重的挑戰(zhàn)。就目前來講,“4E+S”認知相對于計算主義來說,并不是一場哥白尼式的革命。

《計算主義及其理論難題研究》一書雖然討論了認知計算主義面對的四個重要難題,并做出了分析和回應,但是卻沒有提到兩個十分重要的論證,這的確非常遺憾。因此,本文將分別簡要說明這兩個論證,以推動對認知計算主義的思考。

二、“刺激貧乏性”的啟示

認知計算主義的有效性源于它深刻把握住心智最核心的領域,即理性決策。理性決策是一切生物存在和發(fā)展的基礎,在高級認知階段它顯得更加重要。智能的特征可以歸納為:“首先,外星人需要對環(huán)境做出智能的反應,……這個外星人的行為一定是在一套規(guī)則指導下的,而且是理性的。其次,它們看重、在乎一些事情。它們想要什么東西,并且在面臨阻礙時仍去追求。”[2]這意味著智能的核心就是根據(jù)某套規(guī)則作出理性決策。這套規(guī)則必須用來尋求目標,只有當直接實現(xiàn)目標被阻礙時才能真正開始發(fā)揮理性決策的作用。這正是紐維爾和西蒙在設計“通用問題求解”時的想法:確定目標、評估當前情況并判斷與目標的差距、應該用合規(guī)則的操作來減少這些差距。計算主義者相信:任何認知體,盡管目標和規(guī)則千差萬別,但都必須以抽象的方式進行決策。

為什么必須要有規(guī)則?為什么不能以直接與外部相關的方式來進行決策?答案必須和所謂的“刺激貧乏性”聯(lián)系起來。“刺激貧乏性”真正成為現(xiàn)代認知科學的一個重要主題,是從喬姆斯基開始的。在堅決反對任何行為主義方法論的同時,喬姆斯基提出了一類發(fā)人深省的語言學觀察。喬姆斯基的“刺激貧乏性”論證總結為:“(1)在所有的自然語言中,都有一些模式是無法通過使用積極的證據(jù)來學習的。積極的證據(jù)是語言學習者能夠接觸到的一組語法句子,這是通過觀察他人的語言來獲得的。另一方面,消極的證據(jù)是語言學習者對什么是不符合語法的證據(jù)。例如,當父母糾正孩子的講話時,孩子就會得到否定的證據(jù)。(2)對于這些特定的模式,孩子們只能得到積極的證據(jù)。例如,他們聽到別人只使用‘正確’的句子,而不是那些‘錯誤’的句子。對孩子來說,負面的證據(jù)是無法用來學習語言的。(3)孩子們確實會學會母語正確的語法。”[3]因此,人類必須有某種形式的先天語言能力,為語言學習者提供額外的知識。從本質上說,刺激并不是解釋學習過程的完全恰當?shù)姆绞健４碳だ碚摰呢毞?試圖解釋說母語者如何形成一種能力,通過普通的經驗來識別可能的和不可能的解釋。

“刺激貧乏性”說明在認知主體面對復雜的外部環(huán)境時,不可能把握所有信息輸入,相反一種理論上行之有效而且實踐上一直執(zhí)行的方式是:根據(jù)有限的輸入,通過有限規(guī)則推導出可適應場景的情況。這種做法就突出了以規(guī)則為核心的認知架構。以理性決策為核心的計算主義與以刺激-反應為核心的行為主義是截然不同的。行為主義的方法是對環(huán)境的歸納。當外部產生刺激的時候,認知體自動的產生反應;當這種類似刺激被強化的時候,認知體逐步“學會”了某種行為模式[4]。這種基于歸納的學習理論,從喬姆斯基開始被嚴重的批評以至于不再占有重要地位。因為只有抽象規(guī)則才能對千變萬化的世界做出統(tǒng)一而合乎邏輯的反應。

從“刺激貧乏性”的角度來看,外在論的挑戰(zhàn)就沒有一開始那么重要了。環(huán)境固然重要,但環(huán)境并不能全部涌入頭腦之中。一切環(huán)境的因素都必須在頭腦的合理的整理之下才能被接受,而且頭腦按照最基本的規(guī)則進行決策從而反作用于環(huán)境。所以研究認知,重要的不是研究環(huán)境,而是頭腦中對環(huán)境的加工,因為拋開了頭腦加工,環(huán)境是無法研究的。

就像情景性知識對計算主義是一種挑戰(zhàn)一樣,規(guī)則性對“4E+S”認知也是一項艱難的挑戰(zhàn)。“4E+S”認知更加強調動態(tài)環(huán)境對認知過程的影響,并認為環(huán)境和大腦共同構成了認知[5]。這一原則上正確的說法,并不能排除理性決策的突出重要性。在依照規(guī)則進行理性決策過程中,抽象的邏輯推理是獨立于環(huán)境的。正是這種規(guī)則性使得計算主義無論如何不會被其它外部主義的研究綱領所取代。“4E+S”認知也不能單獨成為新的認知建筑,因為那樣的話它也將面臨著行為主義同樣的命運——它們至多為認知提供環(huán)境,但沒有觸及到認知的核心層面。無論如何,認知體絕對不能僅僅依靠歸納而在復雜的環(huán)境下生存。因此,將計算主義與“4E+S”認知相融合,不失為一條開拓性的道路。《計算主義及其理論難題研究》一書第八章對這一問題有所觸及,但非常遺憾并沒有詳細展開。

三、AlphaGo的新世界

2016年3月,由Deep Mind開發(fā)的Alpha-Go圍棋程序,與世界圍棋冠軍李世石進行一周的人機大戰(zhàn),最終獲得勝利。之后經過59場網(wǎng)上對弈,橫掃中日韓圍棋選手,獲得全勝記錄。2017年5月AlphaGo戰(zhàn)勝排名世界第一的中國棋手柯潔,以積分優(yōu)勢排名圍棋界第一名,這一成績震撼全球。1997年當深藍戰(zhàn)勝卡斯帕洛夫的時候,很多批評家認為,深藍是用暴力窮解法戰(zhàn)勝人類的。這種思維方法完全不適合人類,因此認知價值不大。批評家還認為,機器很難在圍棋上擊敗人類。這不僅是因為圍棋的棋局變化有了跨多個數(shù)量級的提高,而且圍棋棋手最基本的能力是對局勢的把握,這是一種帶有全局化的整體直覺,一種僅僅依賴規(guī)則不可能獲得的能力。

但AlphaGo的表現(xiàn)恰恰反證了批評家的判斷。AlphaGo的搜索深度并不深,但是會根據(jù)估值去專門搜索那些有價值的步驟,這已經使我們感到它不是那么“機械的”。柯潔在戰(zhàn)后提出了一個顛覆性的觀點,即人的智能來自于反復的訓練而鑄成的經驗,這種經驗在下棋過程中體現(xiàn)為一種并非深思熟慮的直覺。盡管這種直覺在許多情況下是正確的,但是直覺并不總是正確的。更嚴重的是我們對這種直覺的加工過程一無所知,所以這種直覺的普遍化訓練總是失敗的。因此直覺獲得過程是一個黑箱,圍棋大師們并不知道自己如何獲得這種直覺。柯潔的意思是:機器智能超越于人的智能,就在于它不光知道它在做什么,而且知道如何做。

從工程思維的角度來說,也許AlphaGo才是那個知其所以然的棋手。一個突出的例證是新產品AlphaZero從零開始學習,只用了40小時便打敗了AlphaGo。這反映了深藏在所謂的“直覺”背后的圍棋思維被程序突破,從而使越來越快的擊敗人類對手成為可能。這使我們看到計算機器未曾預料到的強大智能。同時來自機器語言處理和圖像識別等方面的進展也說明,認知計算主義綱領正顯示出旺盛的生命力。這一進路甚至能夠比那些熟練運用智能的人提供更多的關于智能的知識,這甚至超越了圖靈的“計算機和人類的行為不可區(qū)分”的設想。來自實踐的有效性是對認知計算主義最好的辯護,宣稱計算主義已經“失敗了”或“被否定了”或“被拋棄了”,可能還為時尚早。也許是因為AlphaGo的勝利是在《計算主義及其理論難題研究》出版之后,書中沒有提及這一論證思路。

《計算主義及其理論難題研究》一書的問世恰逢其時。書中不斷追蹤前沿熱點問題,不但對有關問題做出了詳細梳理和分析評價,而且大膽創(chuàng)新提供了新的思維線索,雖然還存在著一些問題未能詳細闡明的遺憾,但總的說來,通過對計算主義難題的不斷追問和有條理的分析,為讀者了解認知計算主義的當前面貌提供了十分有益的參考,也或將推動哲學界對認知現(xiàn)象進行更深入的研究。

[1]李建會,趙小軍,符征.計算主義及其理論難題研究[M].北京:中國社會科學出版社,2016.

[2]平克.心智探奇[M].郝耀偉,譯.杭州:浙江人民出版社,2016:64.

[3]Pullum,Geoffrey K.Scholz,Barbara C.Empirical assessment of stimulus poverty arguments[J].The Linguistic Review.2002(19):9-50.

[4]孟偉.情境主義與計算主義難題的解決——讀《計算主義及其理論難題研究》[J].科學文化評論,2017(1):102-110.

[5]夏永紅.意義如何涌現(xiàn)于形式系統(tǒng)——評《計算主義及其理論難題研究》[J].科學技術哲學研究,2017(6):125-128.