心灵的计算理论的哲学评析，本文主要内容关键词为：哲学论文,心灵论文,理论论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
［中图分类号］N031 ［文献标识码］A ［文章编号］1672-1071(2005)02-0011-04
心灵或意识是人脑中进行的高度复杂活动。这种活动与计算机的计算活动类似吗？或者，它们本质上完全是一回事，即，人脑中进行的意识活动纯粹是一种计算活动？这是一个困难而又十分诱人的问题。随着计算机科学和人工智能的发展，很多人相信，人脑就是一台计算机，而人的意识或心灵就是这台计算机的程序。意识或心灵就是计算，或者，至少是可计算的，人的所有精神活动都可以还原为算法。这种观点与人类关于自身心灵或意识的日常看法大相径庭，争论也因此而生。
一、心灵的计算理论的主要内容及其发展
心灵的计算理论或称计算主义或“强人工智能”，是目前认知科学中最有代表性的核心观点。大致说来，计算主义是这样一种观点，精神过程，如智能和知觉，实质上是计算过程。或言之，计算主义认为：心灵活动可能完全根据计算系统的形式的或功能的属性来解释。因此，计算主义也可以看作是功能主义的一种类型，即“计算的功能主义”。经典的计算主义起源于“图灵测试”。这种计算主义认为，人脑的活动能够由带有适当算法的图灵机模拟。图灵早在1952年就提出，计算机能够模仿人脑思维。他认为人脑能做到的一切，机器都能模仿。如果一个人通过键盘与一台电脑和另一个人同时进行对话，当这个人不能区分与他交往的是人还是电脑的时候，那么就证明了电脑能够取代人脑。这就是著名的“图灵测试”。“图灵测试”进一步激发起人们研究发展电子计算机的软硬件技术以便模仿人类智能的热潮，这就极大地促进了人工智能的发展，也为心灵哲学提供了一个新的发展方向。作为一种心灵哲学理论，人工智能（或A1）是这样一种观点：人的认知的精神状态能够在计算机中被复制。因此，一个智能系统无非是一种信息处理系统。人工智能在以后的进一步发展过程中，出现了一种“强人工智能”的观点，“强人工智能”是相对于“弱人工智能”而言的。“弱人工智能”认为，适当的编好程序的机器能够模拟人的认识。而“强人工智能”则认为，适当的编好程序的机器具有认知的精神状态。如果说前者仅仅是认识论的，而后者则是本体论的，其堪称是认知科学中一种有代表性的计算形而上学。
美国哲学家普特南是心灵的计算理论的有力支持者。普特南的一个基本信条是：同一种精神状态可以由不同的物质状态来实现。这就是所谓“多种可实现性”(Multiple Realizability)论断。例如，每个人都有一个不同的大脑，但每个人都有同样的诸如“恐惧”、“快乐”之类的心理学状态。甚至其他的动物也具有同样的精神状态。普特南注重的是精神的功能而不是它的结构。在他看来，同样的精神可以由不同的结构来实现，精神状态不一定只依赖于生理机制才能实现。因此，计算便成为实现精神的另一种结构，个体的精神状态等同于图灵机（计算机）的状态。此外，霍夫施塔特和丹尼特都是“强人工智能”观点的有力支持者。汉斯·莫拉维克(Hans Moravec)在其近著《机器人：从纯粹的机器到超验的心灵》中指出，未来的机器人能够做我们所做的一切，并且具有了主观意识状态。美国耶鲁大学计算机科学系的著名的人工智能研究专家德鲁·麦德莫特(DrewMc Dermott)教授认为：意识本身是大脑中计算过程的结果。心灵完全能够由计算来模型化。他认为，复杂系统可能会有一种模式来描画作为自主的活动者的自我。这种自我模式可以根据纯计算的系统来解释或制造。在这个意义上，计算系统能够执行一个自我模式并报告说：“我经验到痛苦”。像人一样，机器人可能有一种自我模式，它用来预见自己的行为。这种自我模式将包括它们有感受性的信念。他认为，拥有关于其自身的现象经验的信念的（即一个执行虚拟意识的系统）充分复杂的系统确实经验到了真实的意识。因此，机器人可能具有像人一样的感受性。[1]这是一种典型的计算主义的观点，这种计算的本体论完全凭借计算自身而获得与人类似的感受性和现象意识，并以它为基础进一步肯定了心灵即计算这样一种传统的论点，没有为灵魂这样的形而上学概念留有任何空间。计算主义的终极理想是，建造出与人完全一样甚至远胜于人类的智能机器人。
在“强工人智能”中，由于物理符号主义这一经典的计算主义日益陷入困境，20世纪80年代以来又兴起了将计算视为并行的分布式处理过程的观点，即联结主义。联结主义是继经典主义之后出现的认知科学中的一个新趋势，它希望使用人工神经网络来解释人的思维能力，是神经网络实现并行分布式知识表征和计算的理论框架的总称。根据联结主义的观点，人的认知过程是人脑中的神经硬件中所实现的许多并行的分布式的神经网络(PDP)的计算操作。人的心灵被视为相互联系的、带有特定目的的各种PDP器件的联合，它所联结的活动负责我们的丰富多样的思想和行为。联结主义认为，认识是跨越大量的神经单元而分布的，或者是内在联系着的节点。根据这种观点，不存在任何中央处理单元，个别的符号本身并不代表什么，表达是分布于整个网络活动的。联结主义与经典主义的一个重要区别在于，经典主义忽视大脑，而联结主义则认真考虑大脑神经系统的重要性，这就将计算与神经过程紧密地联系起来了。
从哲学的立场来看，许多联结主义者采取了取消论唯物主义的观点。这种观点认为，根本不存在信念和愿望，这种常识心理学只是一种古老的“坏的”心灵理论。兰姆塞(Ramsey)、斯蒂克和伽农(Garon)更进一步认为，接受联结主义的范式逻辑上就意味着接受取消主义。他们的论断大致是如此推断出来的：因为所有的信念和愿望都以重叠的形式贮存，跨越了整个网络，因为整个网络的活动必须参与任何给定的行为输出，因此，任何一个信念或愿望或者其中的一个小子集都不能认为它在因果性上负责一个给定的输出；在这个意义上，它们对任何输出都负责。因此，任何有限的信念或愿望都不能认为解释了任何行为。因此，行为的解释只是建立在对网络结构的分析基础上。联结主义的成功对于常识心理学的未来意味着什么？他们认为，它将会把信念或愿望从心理科学中排除出去。假如认知现象的并行的分布式处理模式是真的，那么，常识心理学就错了。[2]但也有些哲学家和联结主义者不同意他们三人的结论。例如，斯莫伦斯基(Smolensky)明确反对这种取消主义的论断。他认为，尽管对认识的因果解释牢系于联结主义层次，但对行为的真正解释应以符号层次为基础。即，假如你想知道某人如何去酒吧，你就找联结主义。假如你想知道为什么，那么你应该去寻求信念或愿望。
二、心灵的计算理论面临的批评与问题
将心灵等同于计算是人工智能研究中的一个相当普遍的看法，也是当今人工智能研究的一个重要的理论支撑。但显而易见的是，这种观点确实存在着偏颇之处，并引起了较大的争议。目前，反对心灵的计算理论的论断很多，比如，认为机器人没有感情、认为机器人体验不到意识、认为机器没有自由意志、认为机器不能理解意义等等，而这些对心灵的计算理论的反对论断大都涉及到意识、经验或感受性等问题，尤其是有意识经验的特殊本质这类“困难的问题”。从目前的情况来看，虽然心灵的计算理论仍然是一个有价值的研究纲领，但它所面临的批评和挑战也是强有力的。
其一，中文屋(Chinese Room)问题。塞尔的中文屋思想实验是最有影响的一个反人工智能论断。假设一个会查字典、懂英语但一点中文都不懂的人待在一所对外封闭的屋里，屋里摆满了应有尽有的汉英字典和工具书供他查阅。现在，如果一个人从门外通过门缝不断塞进各种写有中文语句的纸条让该人回答，该人接到纸条后马上查阅各种工具书，如果忽略不计查阅工具书的时间，则他必将在众多的工具书上找到使门外人满意的答复，然后把答复再次用中文写在一张纸条上，把纸条塞到屋外，由于工具书充分多，能够保证找到的中文答案正确无误，使得门外人从纸条上找不出该人理解中文的错误，于是门外人就得出结论：屋里人是一个懂中文的人，然而实际上屋里人一点都不懂中文！塞尔的目的就是要告诉迷信AI的工程师和哲学家们，假如以计算机代替中文屋实验中的屋里人，即使有某个AI装置通过子图灵测试，可是它可能实际上仍然不能理解人类提出的问题，因而也就没有意识！中文屋思想实验表明：启动一个计算机程序并不构成真正的理解和思维，因为所有的计算机所能做的只是根据符号的形式来操纵符号。它所处理的符号对它对说是没有意义的，它的内部状态和过程纯粹是句法的，缺少语义学（意义），因此，它并不真的拥有意向的（即有意义的）精神状态。因此，在塞尔看来，机器永远不可能理解其过程的意义，因为机器不理解语义学。
其二，“无心人”(Zombie)问题。这是一个当前引起热烈讨论的问题。“无心人”是一个无论是物理上、化学上还是生物上（因此也是功能上）都与普通人完全一样，但没有任何有意识经验的生物。这是一种纯理论的假设。这一哲学的（而非好莱坞式的）“无心人”概念的发明人是罗伯特·克尔克(RobertKirk)。[3]“无心人”问题，实质上是意识问题。主流的心灵哲学——计算的功能主义过去（现在仍然）持“意识无关紧要论”：没有有意识状态的自然伴随，任何给定的行为也能够发生。这也意味着，任何外显的行为也不需要意识。因此，假如“意识无关紧要论”是真的，那么，“无心人”也是有可能的。从强人工智能的观点来看，这是完全是有可能的，这种可能性不但是逻辑上的，而且是物理上的。但“无心人”的设想也存在矛盾。“无心人”的设想包含着“正常人具有心灵”的潜台词。也就是说，这一设想是以承认心灵存在为前提的。如果没有这个前提，那么，是谁提出了这一设想？又是谁来进行“有心”与“无心”的区分？正如托德·莫迪(Todd C.Moody)所认为的那样，假如“意识无关紧要论”是真的，那么，我们大概也不可能知道，来自另一个世界的访问者是不是也是“无心人”。毕竟，假如在他们与我们之间没有任何必要的行为差异，那么，就没有“无心人”的可分辨的标志。[4]的确，这种可分辨的标志来源于具有正常心灵的人的比较。人工智能或许能够建造出与我们人类的心灵非常类似的东西，但人工智能要创造出具有与我们一样的自然智能或心灵是不可能的。
其三，感受性(Qualia)问题。对于感受性问题，阿姆斯特朗、丹尼特和吉伯·哈尔曼(GiberHarman)认为，根本不存在所谓的感受性。相反，许多人对计算主义或计算功能主义提出了感受性问题。例如，布洛克认为，功能主义很难解释感受性问题。假定一个有机体的功能状态等同于我们的功能状态，但在其中，痛苦导致了我们与快乐相联系的感觉（感受性差异），再假定一个有机体的功能状态等同于我们的功能状态，但在其中，痛苦没有引起任何感觉（感受性缺乏）。对于这两种情况，功能主义都不能解释。
其四，联结主义面临的批评。联结主义虽然兴起的时间不长，虽然它在具体模式的构建方面取得了重要的实证进展，但它也包含着与经典主义类似的问题，也面临着类似的批评以及特别针对它的新的批评意见。神经科学家往往认为，联结主义网络中缺少神经实在论。首先，联结主义的理论只表明了数字计算机没有“小矮人”，但对于人的认识如何能够被拆分为这样的子系统并不很清楚。其次，没有证据表明认识在结构上是计算的，而只是说它像计算。由于我们没有在自然界发现天然的计算系统，因此，说人的思想只是类似于计算过程会更保险。第三，人的认识似乎参与了对其环境的整个的理解，而这是计算过程所不具有的。
三、对心灵的计算理论的哲学评论
我们认为，心灵的计算理论是一种探索人类智能的本质和活动机制的科学研究范式，它以一种彻底的方式深刻地揭示了人类智能与计算之间存在的密切联系，为人类探索意识之谜作出了其独特的贡献。但心灵的计算理论也存在着片面之处。
第一，心灵的计算理论足以“计算的形而上学”为基础的，这种“计算的形而上学”背后所包含的观念是：“存在就是可计算”。这就把高度复杂的多样化的存在事物简化为了单纯的可计算事物，这是片面的。正如彭罗斯和塞尔等人所指出的，存在也有不可计算性，如人类精神本身就包含着某些具有不可计算性的方面。忽视这些方面将不足以揭示事物的真正本质。更进一步分析，心灵的计算理论及其计算的形而上学是西方哲学传统所结出的果实。正如德雷福斯(H.L.Dreyfus和S.E.Dreyfus)所说：“支持符号信息加工的，不仅是笛卡尔和他的传人们，而且是全部西方哲学。根据海德格尔的说法，传统哲学得以确定，从一开始就是因为其关注世界中的事实而‘忽略’世界本身。也就是说，哲学从一开始就系统地忽视或扭曲了人类活动的日常语境。此外，从苏格拉底经由柏拉图、笛卡尔、莱布尼兹和康德一直传至常规AI的这一哲学传统的分支，认为对某一领域的理解在于持有这一领域的理论是理所当然的。理论是根据抽象的原理（包括定律、规则、程序等）对客观的、与语境无关的元素（简单物、原素、特征、属性、因素、数据点、线索等）之间的关系进行系统阐述的。”[5]这一分析是富有启发性的。西方哲学对确定性的追求的确是根深蒂固的，正是这种追求奠定了分析哲学的基础，而分析哲学与常识的哲学和心理学是难以兼容的。因此海德格尔和后期的维特根斯坦对生长于分析哲学传统中的符号信息加工的观点提出了质疑。后期的维特根斯坦认为，将日常情境分析成为事实和规则（而大多数传统哲学家和AI研究者们正是认为理论必然是从这里开始的）这种做法本身只有在某个语境中和为了某个目的才有意义。从维特根斯垣的观点进一步引申，我们可以得出这样的判断：心灵的计算理论确有其存在的巨大价值和意义，当代人工智能的成功实践已经并将继续证明这一点。但这一理论只是在一定层次上揭示了存在的部分本质和功能，而决不是全部。
第二，心灵的计算理论是一种新的更加精致的机械论观点，因此它也不可避免地包含着机械论所具有的先天缺陷。计算是对符号的一种处理，计算机也被称为符号处理机。这种新型的机器与旧式的杠杆、轮子、甚至更复杂的机械相比有重要区别，但它仍然摆脱不了机械论所包含的还原论宿命。早期的机械论主张，人是机器；心灵的计算理论认为，具有心灵的机器是“无心人”，它们都遵循着将复杂的更高层次的事物还原论简单的较低层次事物的还原论原则。无论是常识和科学的发展都已经表明，对人类心灵的完全机械论的解释是站不住脚的。这种机械论在本质上并没有超出物理主义或严格的唯物主义范畴，在方法论上仍然受到其还原论立场的局限。还原论的方法论在科学方法论体系中虽然是重要的基础性的方法论，但肯定层次、突现、新奇性、复杂性等的非还原的方法论对于科学研究来说也是同样重要而不可缺少的。
第三，过于强化的心灵的计算理论在实践上必然导致对人类精神的意向性、意义和价值等方面的排斥和否定。因为正是人类精神的独特方面和它所具有的能动的因果作用能力，才催生了如此丰富多彩的人类文明，也才使人类的自我认识达到了全新的高度。这种高度复杂而多样化的人类精神、价值和人类文明是心灵的计算理论难以涵盖的，更是不可能通过计算机完全模拟的。