由能知而自知——意识研究的若干问题，本文主要内容关键词为：若干问题论文,意识论文，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]N03 [文献标识码]A [文章编号]1002-8862(2005)05-0049-07
笛卡尔的“心身二元论”开启了近代以来的心智哲学，他提出的心身问题的两个方面 ，即心身区别和心身因果相互作用，似乎构成了迄今为止笛卡尔哲学的辩护者和反对者 的共同领域。笛卡尔给他的后继者们留下两种可能性：或者是消解二元对立；或者是修 订相互作用论，其后世的心智哲学基本上是沿着这两条道路前进的。而当代心智哲学对 意识的分析也具体体现了现代哲学对于传统的作为认识主体的“心灵实体”的解构。
一 意识的难解之谜
关于意识的研究所面对的是两种不同的对象：一种是从主观的角度用内省方法得到的 自己头脑中的“内部现象”，我们据此承认意识的存在；另一种从客观的角度用仪器所 观察到的他人头脑中的“外部现象”。那么，我们又根据什么认为外部现象的机制能够 对内部现象构成合理的解释?“红绿眼镜”思想实验可以加深我们对这一困难的认识。 假设一对同卵双生子，在他们刚出生时，给其中一位装上一副特殊的隐形眼镜，使红光 变成绿光、绿光变成红光，这样，他所看到的红绿色彩恰好是颠倒的，但这对孪生子和 旁观的第三者都不可能发现这一事实。即使我们可以知道两个人所有神经元的活动，但 想要说明两人感觉的不同却并不容易。换言之，我们可以检测出色盲，但不可能知道别 人眼里的红色感觉与我所感觉到的是否一样。难怪丹尼特(D.Dennett)在《意识的解释 》一书中说“人类的意识大概是最后的未解之奥秘了。”(注：转引自威廉·卡尔文： 《大脑如何思维》，上海科学技术出版社，1996，第24页；第131页。)学界也普遍认为 ，意识的核心问题是“客观感觉如何转化为主观知觉”。当前意识研究中存在的各种各 样的争论，几乎都是围绕这两者之间的关系展开的。
克里克(F.Crick)是还原论的典型代表。他提出的“惊人的假说”认为，人的精神活动 完全是由神经细胞、胶质细胞的行为以及构成和影响它们的原子、离子和分子的性质决 定的。他直言不讳地讲：“你的本体感觉和自由意志，实际上都只不过是一大群神经细 胞及其相关分子的集体行为。”(注：弗兰西斯·克里克：《惊人的假说》，湖南科学 技术出版社，1998，第262页。)这种大胆的假设无疑给意识的研究指出了一条道路，那 就是通过研究神经网络、细胞、分子等各层次的物质基础，最终找到意识问题的答案。 他由此还对一个传统的观点提出了挑战。人们通常认为，只有人类才具有意识，因为人 类拥有极其复杂的大脑。而在克里克看来，意识与神经系统的复杂程度有关，他虽然同 意人类的意识基于复杂的大脑，但认为，某些高等哺乳动物的脑已经具备了足够高的复 杂度，因此也能产生意识的某些方面；而那种“只有人脑才能产生意识”的观点，却没 有得到科学的证据。这里的关键在于，人们还不知道足以产生意识的复杂程度究竟如何 。显然，克里克的假设面临着一个核心问题——到底是谁有“意识”?如果是神经细胞 的话，那么“我”又是谁?
戴维森(D.Davidson)对克里克把意识还原为“神经相关物”的观点进行了批评。他认 为，即使每个心理事件与某种大脑活动完全相同，民众心理学的概念也不能还原为神经生理学的概念。因为，如果我们要将心理学还原为神经生理学，那么，二者的概念就必须相当。然而，当我们解释人的行为时，基本的理由往往是信念等心理状态，根据信念等对行为进行解释才是“合理化解释”。(注：Donald Davidson,Essays on Actions and Events,Clarendon Press,1980,p.19.)如果不用信念等民众心理学术语，而用神经科学术语，那么，我们的相互交流将不可能。例如，我们怎样用神经科学的术语替换 “我认为”、“我觉得”、“我相信”呢?塞尔也提出了类似的质疑：对于科学的目的 来说，我们可以把感受性定义为大脑中某些种类的神经元放电，“但是这里我们忽略了 某种东西，某种对于我们的意识概念来说是本质的东西，这就是主观性”。意识的不可 还原性不是因为意识具有无法言说的神秘性，而是因为它有第一人称的本体论，因而不 能还原为第三人称的本体论。(注：约翰·塞尔：《心灵、语言和社会》，上海译文出 版社，2001，第56页。)
查尔默斯(D.J.Chalmers)从另一角度论证了还原的困境。他区分了意识研究中的“易 解问题”(easy problem)和“难解问题”(hard problem)。(注：David,J.Chalmers.,
Facing Up to the Problem of Consciousness,Explaining Consciousness-The ‘
Hard Problem’,Edited by Jonathan Shear,The MIT Press,Cambridge,1995,p.9.)前 者包括人类受试者如何辨别各种感觉刺激并做出适当的反应，大脑如何整合多种不同来 源的信息并利用这种信息来控制人的行为，受试者为何能够用词语来表示出自己的内在 状态等等。尽管上述所有问题都和意识有关，但它们都涉及到认知系统的客观机制。他 认为，神经科学家现在所能回答的还只是限于“易解问题”。然而，真正难以解决的是 经验问题——大脑中的物理学过程是如何引起主观意识感受的?例如，当我们观看时， 我们就会体验到视觉，如对红色的感觉，这一问题涉及思维和知觉的内在方面或事物给 主体的感觉这一面。当我们思考和感知的时候，存在着信息处理的过程，但也存在着主 观的方面，这个主观的方面就是经验。他坚持认为，即使与意识有关的所有行为和认知 功能都搞清楚了，仍然留下进一步的问题——这些功能的执行如何伴有意识经验?人们 普遍承认，经验来自于物理基础，但对于它为什么和如何产生，关于意识的计算的、机 械论的模式实际上遗漏了某种重要的东西。
处于上述理论之间的二元论则主张，精神是与脑分开的某种非物质的东西，但又与脑 以某种方式互相发生作用。持这种观点的代表人物是艾克尔斯(J.C.Eccles)。在他看来 ，意识必须通过大脑来实现，且心理与神经生理活动之间在一定程度上是对应的，身体 的任何物理层次中均有“心”的成分存在，由此他提出了神经单元—精神单元(dendron —psychon)并存的主张。(注：Eccles,J.C.,How the Self Controls It's Brain,
Berlin,Springer Verlag,1994.)但他认为，对应不是同一，自我意识与大脑神经活动 不能等同。精神对大脑来说是能动的，它不仅可以根据自己的兴趣选择、辨读和整合信 息，而且可以影响和作用于神经系统。艾克尔斯运用大量材料深入地说明了大脑与心灵 相互作用的具体机制、过程和方式，推进了心脑相互作用问题的研究。(注：Eccles,J.C,Mental Dualism and Commissurotomy,The Behavioral and Brain,Science,1981(4) .)然而，他却无法解释：以神经活动为基础的精神活动是如何超越其基础的，它为何具 有不同于神经事件的完整的自我意识，统一的“我”是如何产生的，物质与意识之间是 通过什么转化的，这种转化介质的属性又是什么呢?
二 两种隐喻
“意识的难解问题”，即脑内的客观物理、生物过程如何产生出主观的经验?(注：
Chalmers,D.J,The Puzzle of Conscious Experience,Scientific American,Dec.1995 .)生物进化的观点似乎可以做出描述性的解释：生物进化的结果，是把整个机体聚集在 神经系统的周围，产生越来越完善的对环境信息处理的能力，神经系统愈进化，其反映 也愈有效、愈生动，从而出现高度发展的形式——意识。但具体的形成机制，目前还不 大清楚，很多科学家认识到，其中很重要的问题在于，缺乏某种形式的“中介”或者“ 桥梁”来沟通已知的微观成果和实际的宏观表现。也就是说，用细胞分子事件间接地、 部分地解释人的意识体验活动，或借助大脑高级活动来阐释低级结构的某些心智功能， 其间涉及地“联结原理”是什么?
由于意识经验是属于个人的，虽然我们可以通过语言描述交流各自的体验，但无法确 定各人对相同事物的体验是相同的。意识确实与脑内活动相对应，然而同一事物在不同 个体中引起的脑内活动可能截然不同。依照布伦塔诺的观点，物理现象只涉及物理对象 本身，而心理现象包括了心理主体和它指向的对象的方式。意向性(intentionality)反 映了意识的这种指向特性，它是心理活动与对象之间的一种关系，是人的意识对某物的 一种指向关系。这种指向性的见解在胡塞尔那里得到进一步的发展。他认为，任何意识 活动都是指向一定对象的，统摄对象是意识活动的前提。换言之，不存在单独的、把自 身封闭起来的意识。他把意向性定义为：意识总是“关涉于某物的意识”，“以不同方 式与被设想的对象发生联系”。传统的日常的观点总是把主体与客体分离开来，如意识 就是意识，事物就是事物，两者彼此独立，意识不过是对事物的一种反映。意识的意向 性则克服了这种分离，它把意识和事物联系起来了。意识活动既意识到对象的存在，也 意识到意识自身的存在，而且通过对象的存在而意识到意识自身存在的。(注：胡塞尔 ：《纯粹现象学通论》，商务印书馆，1996，第105～107；第209～211页。)
意向性理论给予我们深刻的启示。意识，乃至整个心智活动是自觉自知的。“我思故 我在”的原理不仅指出了自我存在的真实性，更是指出意识功能的双重性，即心灵不仅 能够感知(或意识)对象(或外物)，并且还能够在感知外物的同时意识到这个在感知(在 思想、在意识)的“我”。否则，这种对外物的感知由谁来知晓呢?这种对自我存在的意 识就是“自我意识”，它与对象意识同时存在，没有前者就没有后者。正是在这一点上 ，人类不同于机器，哪怕是一个很不聪明的人，也会忍不住地观察自己正在做什么，而 机器无法知道自己正在从事的一切。
心智哲学的分析许多是建立在类比、隐喻基础之上的。自笛卡尔提出“动物是机器” 后，拉美特利做出了“人是机器”的断言，一百多年来，生命还常常被比做一部热机。 而今，关于脑的比喻就是“数字计算机”。人与机器的类比无疑是机械论或是其不同表 现形式，然而，就“数字计算机”的观点而言，力学定律不是主要的，信息处理规则才 是其主旨。因为从某种意义上说，电脑和人脑都是智能信息系统的某种实现，具有某种 信息的共同性和平行性。西蒙在提出关于思维的信息处理理论时说：“尽管我们不知道 能解释思维的基本元符号处理在脑中是怎样由生理作用完成的，但我们知道这些处理在 数字计算机中是由电子作用完成的。给计算机编程序使之思维，已经证明有可能为思维 提供机械论解释。”(注：赫伯特.A.西蒙：《人工科学》，商务印书馆，1987。)
但在对意识的研究中，我们仅具有还原论的思路是不够的，我们尚需另一种思路，依 照威廉·卡尔文的设想：“一种是自上而下的隐喻，把思想映射于神经元群上；另一种 是自下而上的隐喻，用来解释思想如何由那些看起来是杂乱无章的神经元群产生的”。 (注：转引自威廉·卡尔文：《大脑如何思维》，上海科学技术出版社，1996，第24页 ；第131页。)大脑的许多行为是“突现”的，它不是各个分离部分的组合行为。斯佩里 早在上个世纪70年代就提出“精神论的一元论”或“突现的相互作用论”，即意识现象 不同于、且不可还原为神经事件，它是大脑活动的一种突现。艾克尔斯和波普尔也把意 识看做在自然选择压力下产生的突现属性。
三 功能论：一种可能的解释
意识的难解之谜并没有被心智哲学完全解开，不过其间的争论似乎给了我们方法论上 的启示，即它的最终解决要寄希望于多学科的整合。另外，对意识的研究虽已深入到细 胞和分子水平，但单纯依靠分析的方法，即使弄清每一细小环节的机理，仍然难以理解 脑的整体功能，因此，只有把脑各个层次的功能活动整合起来加以研究，才能最终揭开 意识之谜。(注：Huerta,M.F.,Koslow,S.H,Leshner,A.I.,The Human brain project:
an International Resource,Trends in Neurosciences,1993(11).)如今，人工智能的 发展正是朝着这一目标迈进的，它为我们提供了新的研究人类意识活动的方法。
在人工智能界，意识被看做一种人脑中信息处理的方式。那么，大脑是如何表示和处 理信息的呢?学界主要存在模块论和分布论两种主张，前者隐含着先验论的观点，后者 则多少具有经验论的意味。
按照模块理论(modular theory)，人脑的认知系统是由若干模块组成的，有的负责语 言，有的负责视觉，有的负责听觉，每个模块专门处理和表示一种特殊类型的信息。( 注：Junathan,D.Cohn and Frank Tong,The Face of Controversy,Science,2001(28).)这些模块在信息加工过程中不能同时互动，只能按线性次序，由低层到高层单向进行 处理。显然，模块理论的假设是建立在将人脑比做电脑的基础之上的。人们从“功能主 义”的角度来理解模块。功能主义作为一种哲学方法有多重涵义，简言之，即使得A成 其A的东西不在于它是由什么构成的，而在于它能够做什么(或起什么作用)。根据功能 主义的理解，心理之于大脑犹如软件之于硬件。福多(J.Fodor)正是从这一角度来说明 心理的模块性的。他首先把心—脑(mind-brain)从功能的角度划分成两个非常不同的部 分：“输入系统”和“中心系统”。输入系统(最典型的如知觉和语言系统)的功能是将 感官所受刺激的信息转换为对外部对象的表征，使之成为适合于中心系统能加以处理的 信息；而中心系统则专门负责思维、推理、信念等的高级功能。(注：Fodor,J.,
Modularity of Mind,Cambridge,The MIT Press,1983.)于是，从功能的观点看，所谓 模块首先就是一个功能单元，这个“单元”存在的根据就是它能执行特定的功能。
既然模块是功能概念而非实体(即以有形的物质做支撑或载体)，这就意味着，它不是 生理基础意义上的脑定位概念。第一，尽管脑皮层的某些区域与脑的信息输入和输出有 明确的对应关系(如运动皮层和躯体感觉皮层明显有不同的功能)，但其他皮层区域并不 能那么清楚地进行分类。第二，脑功能(如言语和记忆功能)不一定能归属于一个区域、 一群特定的神经元。否则，当脑损伤所涉及的原先起着完全垄断作用的细胞死亡后，脑 功能又如何能恢复呢?看来，其他脑细胞似乎能逐渐地学会接替受损伤细胞的作用，代 替邻近脑区的部分功能。第三，在一个特定任务期间，几个脑区同时并行工作，它们都 为一种特定的功能起作用，并非仅有一个脑区实施一种功能。这进一步表明，尽管脑是 由解剖学上截然不同的区域组成的，但这些区域并不是自主的“微型脑”，它们组成了 紧密结合在一起的的系统。(注：苏珊·格林菲尔德：《人脑之谜》，上海科技出版社 ，1998。)
四 亚符号层次的解答
模块论究其实质而言，与符号主义有着密不可分的联系。认知领域存在两大理论：以 符号表征理论为核心的符号主义和以网络理论为核心的联结主义。就模型(本体论及信 念的类比)而言，符号主义把人脑看做符号操作系统，认为人类思维在本质上就是一种 符号处理过程，因此可以用静态、有序的数字计算模型来处理智能；联结主义则以神经 生理为基础，融合人脑的认知功能和特性，采用数字化特征(而非逻辑规则)转换信息、 平行地处理亚符号(subsymbols)。(注：Medler,D.A.,A Brief Histroy of
Connectionism,Canada,Neural Computing Surveys,1998,pp.8～11.)从加工方式来看 ，符号主义认为，信息的加工，尤其是高层次的认知活动必须以串行加工为基础。联结 主义认为，网络的信息加工主要是平行分布的，任何信息都是由大脑的许多不同部分共 同处理的，大脑任何区域都有可能表示许多种类的信息。
需要说明的是，非分布的系统往往受一个统一命令的指挥，有一个集中发布命令的机 构，各网络层是一个串行的关系，后一层网络状态取决于上一层的网络单元及其数值输 出。而分布系统具有多个发布命令的机构，这里显然包含异步的内容。分布系统也因此 表现出容错性好、具有自学习能力、可实现联想，而且速度快等特点。
斯摩勒斯基(Smolensky)对联结主义的亚符号思想进行了系统的阐述。他区分了“高层 次的有意识的处理器”和“直觉处理器”。前者可以使人明确地掌握和使用知识，这显 然是一种离散的符号模式系统；而运用后者则可以使人完成一切技能性行为。高层次的 有意识的处理器是在符号概念层次上通过句法和语义来处理信息的，但概念层次上的语 义却不可能向下渗透到直觉处理器，因为符号模式系统对于不恰当或比较模糊(fuzzy) 的问题束手无策，亚符号范式则可以通过对问题进行微观结构的分析整合而提供一个满 意的解答，所以对直觉处理器的描述只能在亚概念层次上得到。(注：Smolensky,P.,On the Proper Treatment of Connectionism,Behavioral and Brain Science,1998(11) .)
在联结主义看来，如果大脑中进行的记忆、思维、注意等过程都是串行加工，那就很 难解释人们为什么能在模糊、充满噪音的环境中准确地识别事物，以及从大量的记忆信 息中迅速地找到所需要的信息。符号主义曾认为，大脑在处理符号时采用的是外显式分 层排列的逻辑规则。人们要想得到认识过程后的结论，首先必须具备全称量词条件陈述 句的知识，即形式逻辑演绎三段论的大前提，还需要具备一系列初始充分条件的知识， 即小前提。这种认知模式叫做演绎法则模型(deductive-nomological model，简称D-N 模型)，它在解释认知现象上的确有一定道理。然而，按照该模型的解释，大前提是个 很大的元素集合，小前提的元素集合也得占有不小的记忆空间，这样，大脑在进行推理 时，就必须要对这些元素集合进行扫描搜索，以寻找相关的演绎关系。根据人脑思维活 动的速度，在这样大的空间进行扫描，需要花费相当长时间。但在现实中，人们做出判 断的速度非常快，有时甚至是在一瞬间，例如人们能在诸多面孔中迅速地辨认出自己所 熟识的人。除人类以外，其他动物对外界刺激的反应如捕食和避敌等，其速度也是相当 快的，但我们至今也还没有发现它们已经具备了逻辑推理的思维功能。这表明D-N法则 模型在对认知理解现象的解释上还存在着严重的缺陷。
与联结主义相应的人脑思维模式是“联结主义模式”(connectionist models)，又称 “人工神经网络”(artificial neuron networks)。联结主义认为，智能是从大量单一 处理单元的相互作用中产生的，表现为信息在神经网络单元中的并行分布和特定的联结 方式。网络由类似于神经元的基本单元或结点构成，每个单元都有不同的活性，既可以 兴奋或抑制其他单元，也可以受到其他单元的兴奋或抑制。网络是个动态的系统，各单 元彼此相互联结，当网络被给予初始的输入时，其兴奋和抑制便在单元之间扩散，直到 形成一个稳定的状态。这一模型也被称为并行分布加工(parallel distributed
processing)模型，或简称PDP。(注：Rurnelhart,D.E.,McClelland,J.L& the PDP
Research Group,Parallel Distributed Processing,Cambridge,MA,MIT Press,1986.) 人脑是一个“自组织”系统，其中发生的组织和学习类似于一个“演化”的过程，而不 是类似计算机程序的符号操作。(注：Edelman,G.M.,Neural Darwinism,New York,
Basic Books,1987.)人工神经网络更接近于人脑的构造和运作状态，这被视为联结主义 的最重要的价值之一。
根据并行分布处理网络的原理，神经控制系统对外界刺激做出反应的过程就是对刺激 进行编码和转换的过程。网络中的隐蔽单元把输入的原型矢量进行空间上的分隔。网络 在接受训练时学习把训练样本的矢量原型分拣到正确的矢量亚空间里。经过训练后的网 络，对任何新的输入信号，都能够很快把储存于矢量亚空间的原型矢量激活。尽管进入 输入层的各种刺激信息具有各自不同的特征，但它们都非常接近原型矢量(与原型矢量 的信号彼此适合)，而原型矢量就像一个漏斗，输入的信息一旦进入它的边缘，就会被 类似地球引力的一种作用吸引到漏斗之内。这里没有逻辑推理，不需要掌握严格的规则 、算法和公理，也不是在全部矢量空间里盲目地搜索，因此，原型在熟悉的环境里几乎 是瞬间即被激活的，而且对于形态各异的外界刺激信息，网络会做出非常准确的反应。 (注：Hinton,G.E.,Anderson,J.A.(eds),Parallel Models of Associative Memory,
Hillsdale,NJ,Lawrence Erlbaum,1981.)
联结主义模式的一个核心思想就是“突现性”。也就是说，联结主义网络通过单元、 激活、抑制、联结等特征能够有效地表征言语行为，而这种表征达到的有效程度使人觉 得仿佛其背后有某些规则的支配。规则本身不需要在系统中明确表征，但却通过网络“ 突现”而出。这就好比蜂巢的六角形状并不需要有一个制造六角形的规则系统，当成百 上千个工蜂从多个角度将蜜一点一滴地挤入蜂巢，当许多柔软的圆形蜜点受到多个角度 同时挤压时，整体蜂巢的形状就自然而然地成为六角形。(注：Waldrop,M.,Complexity ,SDX Joint Publishing Co.,1995.)
我们都知道，在大脑的思维中，意识活动起着主导作用。由于反映意识内容的强烈兴 奋模式在同一时刻往往只有一个，因此意识活动是串行的，然而脑又是一个并行信息处 理系统，对于这一点，我们该如何理解呢?实际上，意识反映了当前脑处理的最重要的 事件，脑同时存在有意识和无意识的多种神经活动，它是以意识为串行中心的特殊的并 行信息处理系统。符号主义以往通常把口语记录分析作为设计的依据，仅仅反映了脑内 有意识活动的部分，而未能充分表现脑内实际存在的复杂的信息处理。与此相反，神经 网络模型却可以同时反映脑内的有意识和无意识活动，因此有望完成对人类思维过程的 有效模拟。
当然，网络模型不能完全取代逻辑方法。在进行网络模拟的时候，实际上已经隐含着 把基本命题作为分析过程最基本单位的前提。网络模型要模拟生物自学习的过程，也就 是掌握和储存知识的过程。而知识本身则是一整套由诸多命题所构成的命题集合逻辑体 系，要求网络解决的问题也是通过命题之间的关系来表述出来的。同时，知识本身也包 括了对命题是否为真的信念判断，并且知识的概念与信念的概念之间也存在着极大的差 别。(注：Bechtel,W.,Abrahatnsen,A.,Connectionsim and the Mind,An
Introduction to Parallel Processing in Networks,Oxford,Basil Blackwell,1990.)这些问题都不可能单靠网络模型方法本身就解决的。
五 更高基础上的统一
模块论和分布式理论作为两种互相对立和竞争的范式，各自都可以解释现存的一些发 现。并行计算在神经系统中是广泛存在的，况且相比之下，分布式理论在模拟相对简单 的认知过程方面较为成功。而模块论能有效解释认知心理过程中的干扰、概括、等级区 分等现象。据有关研究发现，人的视觉系统也属于模块结构，分别负责颜色、形状、运 动、深度等等不同知觉的处理，这些模块综合起来产生一个感知对象的心理意象。此外 ，如脑损伤病人的一些语言故障确实支持语言结构的模块理论。
另一方面，尽管联结主义的研究有其独特之处，但其神经网络模型的建构还有许多技 术上的限制，它对大脑活动过程的模拟也存在一些问题：第一，神经网络模型尽管有些 与大脑神经网络表现出相似的特点，但并不真正具有神经学意义上的合理性。大脑是高 度复杂的生物系统，它并不像神经网络模型那样简单地相互联结。真正的神经元可以有 许多联结模式，而网络模型却只联结到相邻层的神经元上。具有少量单元的网络在处理 小问题时还能够工作良好，一旦遇到需要几百个单元去解决的大问题却往往会运行困难 和出错，这一“规模上升问题”，是联结主义神经网络的根本性限制。第二，神经网络 对学习的模拟与实际的大脑学习过程存在很大的差距。神经网络模型成功地完成某些认 知功能，但不能表明是以人脑的方式完成的，仅表明“能够完成”而已。网络不仅会犯 人常犯的错误，而且经常犯人类不犯的错误。人可以一次就轻松学会某样东西，并能够 通过迁移和类比轻松增加和扩展已有知识，而神经网络还不能实现知识的迁移和类比， 经常需要大量的训练才能完成某项任务。况且，如果没有足够的指导，网络的工作质量 就会很差。第三，大脑对信息的处理存在着串行加工，这一点是不能否认的。高级认知 活动不易网络模拟，必须使用符号规则系统。(注：Ling,C.X.,Marinow,M.,Answering the Connectionist Challenge:A Symbolic Model of Learning the Past Tenses of English Verbs,Cognition,1991(49).)我们不妨把串行加工看做是一种整体的、宏观的 描述，而把平行分布加工看做对加工单元的内在结构所做的微观描述。
的确，模块论和分布论没有哪一个极端是可能的胜利者，不过，杰克多夫(Jackendoff )认为，模块理论和联结主义是在两个不同的层次上对心智进行的研究。联结主义给出 了某种风格的心智运算和知识表征，但在很大范围内，对被计算、被存储的信息形式组 织等问题持中立态度，这些信息形式恰恰是模块理论所集中讨论的问题。正如人体器官 可分为心、肝、肾等一样，这种划分并不否认有统一的细胞生物学意义上的普遍原理的 存在。把心智的运算机制分为语言结构、概念结构等，同样并不否定有普遍运算原则的 存在，后者正是联结主义潜心研究的问题。事实上，联结主义不仅和模块理论没有对立 ，而且它的研究成果只会支持模块理论，正如细胞生物学支持了解剖学一样。(注：
Jackendoff,R.,Languages of the Mind:Essays on Mental Representation,
Cambridge,MA,MIT Press,1995.)然而无论如何，科学的任务是把自然的复杂性归结成 更易于理解的形式，或许，我们要寻求的是这两种理论在更高基础上的统一。
分布论和模块论所揭示的毕竟都只是计算的心灵(computational mind)，这与经验的 心灵(experiential mind)还有一道鸿沟。下一步的发展如人们所期望的那样，建立与 人的经验意识相吻合的认知模型，通过人的直观体验的实在特征来揭示认知活动。那时 ，脑科学将进入一个崭新的阶段。