认知科学与人工智能紧密结合，探索人类思维的奥秘

为了进一步说明算法理论的意涵及其独特性，我们可以把算法理论与现有的认知科学进行比较。

自从“认知革命”肇始于20 世纪中叶以来，逐渐形成了“认知科学”这门新兴的边缘学科和交叉学科。如同算法理论一样，认知科学与计算机之间具有密切的联系；事实上，它们是在相互促进中共同发展的。认知科学曾经被寄予厚望，尤其是被一些心理学家、社会科学家、哲学家、经济学家和人文学者所看重。各领域的学者们曾经希望它能够带来新的理论原理，一改目前人文社科领域停滞不前的局面。然而，迄今为止，可以说结果显然是令人失望的，大家期待的“大事件”并没有发生。笔者并非否认认知科学所带来的大量具体成果，而是说，这些成果还尚未达到应有的高度，还不能满足大家的期待。乐观的情绪现在已经显著地下降了，红红火火的景况如今也已经逐渐地消退了。

现有的认知科学是一门相当零散的学问，令人失望的地方在于，它缺少理论骨架（除了人工智能的隐喻），缺少统领性的、可以给人深刻印象的理论问题。它看上去像是在某些局部理论（例如乔姆斯基的转换－生成语法）和计算机科学的激发下所形成的某些具体学术成果的堆积。这些成果分散在各个角落和具体领域中，并且充斥着争议。对于想要就人类认知的某些基本问题迫切得到答案的人，在阅读了相关文献后，他只会越发困惑和迷惘。一些学者的眼界是那样地狭隘，所讨论的问题是那样地琐碎和乏味，都不由得使人想到，对于科学的发展来说，“职业化”具有一定的消极影响。这种影响之一就是，为了发表论文，学者们过于屈从和逢迎他的同行和同事们的意见，独立探索的精神反而因此而萎缩了。

当前的认知科学大体上仍然遵循着心理学的传统。心理学这门学科自从产生以来，取得了大量丰富而具体的研究成果，这是毋庸置疑的。但是，在整体上，笔者认为，心理学具有一个不良的特点，那就是不知所云。一个读者可能会阅读很多关于心理学的书籍，但是，你永远不知道心理学想要干什么。就好像来了一群学者，他们被指派专门研究人的“心理”，于是，他们说：“好吧，我们总得干点儿什么吧。”他们把他们的所见、所想以及所做的事堆积在一起，于是，心理学就产生了。心理学相当神秘，外行人总想伸进脑袋去看个究竟，结果除了获得一些似是而非的琐碎“知识”，似乎什么也得不到。自从这门学科产生以来，局面大致一直如此。似乎很少有人戳穿这一点，我则忍不住要说出来。

心理学的内部派别林立，至今没有形成统一的“心理学原理”。所以，一个初学者，甫一开始，就必须进入某个派别之中，学习某种“心理学”。不同的心理学之间不仅缺乏联系，而且不断地相互否定。认知科学并未跳出这个困境。如同心理学一样，认知科学要么关注人的生理的、解剖的、生物的和物质的方面，要么就关注外显的“行为”。就前者而言，它像是一门自然科学，然而它却无时无刻不在力图得出精神性的结论。自然科学在揭示生命的奥秘方面尚未看到切实的希望，又遑论于精神方面？因此，这条进路必然是前途漫漫的。笔者要强调的是，对于从事精神科学研究的人士来说，重要的是谨守心与物的界线，而不是随意地穿越它，就好像石破天惊的发现随时就要发生一样。这不过反映了一种急躁心态。遗憾的是，这种根据生理表现随意得出心理结论的倾向，如今却以“科学”的名义呈现出愈益泛滥之势。与此相关的一个论题，是关于“具身心智”（embodied mind）与“离身心智”（disembodied mind）的争论。对此稍后再做评论。

认知科学关注外显行为的偏好，集中地表现在语言研究上。语言是可以说出来或写下来的，所以研究起来比较方便。这是一种行为主义观点，我们已经多有提及。这种倾向已经发展到快要湮没思维了。例如，杰瑞·福多的“思想的语言”理论，在笔者看来，就是多了“语言”二字。指令系统虽然有时叫做“机器语言”，但我们主要是把它作为一些实体的集合来理解的。一旦进入“语言”这个语境，也就进入了“实体－实体的表达”这个模式。当“思想的语言”仅仅作为一种表达工具时，其后的诸多推论也就错过了。比如，杰瑞·福多同时也是“心理模块性”理论的提出者，但他竟然没有意识到他的上述先验论就是解析模块化的一个绝佳的途径。显然，正是对“语言”这个议题的过度沉迷遮蔽了他的视野。(www.xing528.com)

认知科学对于外显行为的过度关注，还体现在它对于人工智能工程的沉迷。由无机物制成的计算机器，与人的血肉之躯是有所区别的，两者绝不可能完全一个样子。这一点的重要性被忽视了。首先，我们只是在某些特定的方面将两者作类比的。其次，计算机是人进行思考的辅助工具，两者之间存在着串行的、上下游的协作关系，而人是计算机的使用者。计算机的任务是人定义和布置给它的，计算结果也是由人来解读的。这些工作原本是人自己的工作，之所以转交计算机完成，是为了利用它在计算速度上的快捷性、记忆的确切性等性质。计算机里面只是高低电位（以及磁信号）的频繁变换，因此，“它”当然不知道“自己”在做什么。这里的“它”或“自己”也是不存在的。研究者宣称有某个主体存在，只是一种假设和尝试，其目的在于通过对比来认识人自身的思维。然而，这个初衷逐渐被忘记了。人工智能究竟在多大程度上是可行的？这个问题被看作对“计算主义纲领”的“判决性试验”。假如人工智能陷入了困境，则就可以放弃计算主义了。二者之间划起了等号。由此又引出了一场混乱的关于“具身心智”与“离身心智”的争论：人工智能被贴上了“离身心智”的标签；反对人工智能进路的人，于是就要回到“具身心智”。而回到“具身心智”并不是要回到被人工智能所简化了的、因而需要还原回去的那个原来的（人的）“心智”，而是要回到人的整个肢体上。把大脑当作思维的唯一器官的传统观点可能是欠妥的；从这个意义上说，把整个身体看作智力的完整载体这个看法可能更为确切。可是，“具身心智论”主要不是这个意思，该理论实际上主要是作为一种反对意识和思维的新理论而提出的。^[14]对人工智能的批判，既转化成了对计算主义的批判，又转化成了对理性本身的批判。这种方向与传统的反理性的思路是相互一致的，尽管它体现了对某种新理论的追求和期待。

绕过来又绕过去，以算法的视角来看，就是不能击中“靶心”。认知科学起源于先验论，可是，认知科学家们所谈论的先验，要么是在“语言”层面上，要么则是某些含糊不清的东西。先天遗传的东西当然可以作为构造先验论的来源，可是，可靠的证据表明，遗传物是有人际差异的，这就引起了困难。似乎没有人注意到，可以通过把指令系统与预装的固化软件相区分的方式来解决这个难题。指令、程式、数据这些概念的区分是一个很大的理论成就；“计算＝指令＋数据”的原理在计算机原理教科书中显示得那样清楚，论者们却视而不见。我搜索了多部关于认知科学的大辞典，其中绝少提到“指令”这个词。指令是人下达给计算机的，它是人的特定思维方式的反映。当人工智能不尽如人意时，似乎没有人想到可以通过扩展指令清单（也即引入“人工指令”）的办法来解决问题。我们要研究的是人的心智认识世界的方式，并不是那台机器认知世界的方式。既然我们都快要承认机器在模拟某些思维活动方面无能为力了，这不恰好证明了“人工指令”存在的合理性吗？这不恰好表明我们已经鉴别和离析出了部分“人工指令”吗？把计算机的“形式”移植到人的身上，其效果是那样神奇而又全面，何必要舍近求远、以致轻率地走上否弃计算主义的路线呢？^[15]

认知科学家们对于智力活动的看法仍旧是传统的，他们不假思索地认为，他们所观察到的那些主观的或“非理性的”思维现象（例如存量知识与临时计算之间的鸿沟）与“理性”是两回事。似乎鲜有学者认识到，这些现象其实就是“理性思维活动”本身。基于这样的习惯和思维定式，只要他们认识到这些现象的重要性，接下来就一定要反对理性。例如，对于“顿悟”这个现象，大家都把它看得很神秘，并且想要解析它。然而，对于计算速度有限、知识有限、不断创新、并且必定会发生彼此思想差异的人们来说，某些“发现”一定是会令“他们”惊异的。持续的思考增多了念头，也就增多了获得发现的可能性。而具体的“发现”过程不过是“瞎猫逮住死耗子”的活儿，所以它就会是“顿悟”。这个解释可以说明顿悟的一切特征：很少发生，突然发生，不可复制，没法儿总结出严格的规律，显著有效或有用（人们必定“顿悟”过很多糟糕的主意，只是由于这些主意在产生后被自己或他人评价为糟糕，所以就不把它界定为“顿悟”而已），等等。如果读者同意这个解释是有效的，那么我们反而要问：为什么还要寻求对之进行其他的解释呢？这难道不是多此一举吗？

在认知科学的文献中，可以发现大量决定论的观点。实行计算主义，就是搞决定论，这是一个潜台词。一些认知科学家原本是从事分析哲学或“心灵哲学”研究的，他们奉行“客观主义的意义观”。笔者认为，这些哲学流派与决定论或绝对真理观之间具有千丝万缕的联系。认知科学背负着这样的包袱而前行，就难怪它不知所之了。反过来，只要各论者仍然不能发现“算法原理”的存在，则无论哲学还是各门具体学科，都将一如既往地继续处于五里云雾之中。