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1认知科学的几个基础假设刘晓力一、认知科学概况认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。认知科学不同的研究进路认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路心理学进路语言学进路生物物理学进路神经生理学进路人工智能进路广义进化论进路复杂性科学进路认知科学的起源认知科学起源于不同学科领域，特别是：图灵机概念的产生人工智能研究的兴起心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命”.认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路，决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。二、认知科学的几个基础假设D.Kirsh（1991）提出认知科学（人工智能）的五大问题1）知识和概念化是人工智能的核心吗？2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？4）学习能否与认知相分离加以研究？5）是否有对于所有认知的统一结构？这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难1、意向性问题2、意识问题3.心灵是否是涉身的？MarkJohnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：心灵本质上是涉身的；思想大部分是无意识的；2抽象概念大多是隐喻的。70年代以前认知科学主要是基于理性主义的符号运算传统。70年代以后，许多人认为，“理性绝不是宇宙的先验特征，理性也不是与身体无关的人类心灵的先验特征。心灵依赖于身体的生理结构，是由人的身体的特殊性质，由人脑的神经结构的特殊细节，由我们在世界中的日常举止的特殊情况塑造的，理性、心灵、概念、推理、思维等都是涉身的。”三．人工智能的基本信念及认知科学的基础假设人工智能的基本信念（1）认知和智能活动是信息处理过程。（2）人工系统可模拟生命和智能过程。（3）通过研究虚拟世界各类人工智能的详情可以把握真实世界人类认知和智能的基本性质。（4）虚拟世界与真实世界具有同样的实在性。这些信念事实上基于认知科学如下一些基本假设1）功能主义假说功能主义是认知科学的最基本的假定。心理学“认知革命”的结果是诞生了认知心理学，即心理学的信息处理理论。把智能有机体视作接收、存储和处理信息的信息处理系统。认知是信息加工的过程或计算过程。普特南（H.Putnam）对功能主义的标准表述：人类心理状态就是大脑的计算状态，要理解心理状态就必须进行抽象，就像我们在编程或使用计算机时，对硬件进行抽象一样，心理状态就像软件（普特南1观点1960’s）。计算机隐喻是功能主义的基本隐喻。塞尔对功能主义的描述：心智之于大脑，如同程序之于硬件，因此即使不研究神经生理学，也能研究心智。程序是至关重要的，与它在计算机中的实现毫不相干，心智的功能与载体无关。随着后来联结主义的兴起和发展，功能主义的计算机隐喻面临着一定的挑战，甚至普特南后期也放弃了早期的功能主义的普特南І观点：“人脑是否能被模型化为计算机这一问题远远悬而未决，但我不再坚持心理状态与计算状态同构的思想了”。2）物理系统符号假设物理系统符号假设是纽厄尔（Newell）和西蒙（Simon）1976年提出的理解人类认知行为的计算主义形式化认知模型，为此提供理论基础和进一步阐释的有Chomsky,Minsky,FodorandPylyshyn等.认知科学的先驱纽厄尔（A.Newll）和西蒙（H.A.Simon）曾乐观地宣称：“作为一般的智能行为，物理符号系统具有的计算手段既是必要的也是充分的”。“所有人类认知和智能活动经编码成为符号，都可以通过计算机进行模拟”。一个物理符号系统有两个特点：（1）遵从物理定律，可以由任何可能的物理机体——如人脑或计算机——来实现的系统。（2）不局限于人的符号系统，任何可以为认知器官或认知功能分辨的有意义的模式都可以归入符号系统。物理符号包括印刷文字、光波、声波符号，计算机构造系统，人的神经系统，大脑的神经元等。3一个完善的物理符号包括：输入符号，输出符号，存储符号，复制符号，建立符号结构，条件性迁移。符号主义范式在物理系统符号假设下，诞生了认知科学中的符号主义研究范式，而且至今这一研究范式仍然具有生命力，同时也产生了许多难以克服的困难。符号主义采用经典一阶逻辑工具，寻求知识的符号表征和计算，特点是自上而下。这一假设受到来自联结主义和动力系统理论和整体论的挑战。3）联结主义假设联结主义受大脑神经网络研究的启发。80年代以来，随着不依赖于大脑研究认知和心智的功能主义在理论上困境的加深，开始掀起认知神经科学研究，以人工神经网络、计算神经科学、神经计算等名义实践着联结主义思想。联结主义的核心是，认知和智能是从大量单一处理单元的相互作用中产生的。核心概念是“并行分布式信息处理”。目前普遍认可的大脑的功能和特征有：大脑是一个神经元联接的巨型复杂系统。大脑神经元个数大约是1012，其不同的联结方式至少有6×1013种以上。大脑中的信息处理建立在大规模并行计算的基础上。大脑具有很强的容错能力和联想能力，而且善于概括、类比、推广。大脑功能虽然受先天因素制约，但后天的经历、学习、训练和文化环境作用等起重要作用。大脑具有很强的自组织和自适应的特性。联结主义范式从1943年麦克洛克和皮兹的《神经活动中内在观念的逻辑运算》到1986年鲁梅哈特和麦克莱兰德《并行分布处理：认知的微观结构》出版，经历40年联结主义在20世纪80年代重新复兴，成为继符号主义之后真正有竞争力的认知科学研究范式。联结主义是要模拟发生在人类神经系统中的认知过程，不同于符号主义之处在于强调，“构架至关重要”。它的特征是自下而上的：内在并行性分布式信息存储容错性自适应性（通过学习）4．行为主义自1925年华生提出“行为主义心理学”，建立了“刺激-反应”的心智解释模式，否定人类心灵的存在。新行为主义者引入“中介变量”概念，将“刺激-反应”模式发展为“刺激-中介变量-反应”模式，用行为与刺激、行为与环境之间的函数关系来体现和解释心智的内在存在。新激进行为主义更强调行为、环境、心智三者互动的解释原则。认知科学中的行为主义吸收新行为主义思想，认为心智是可以信息加工的，心智表现为认知行为，而行为不是有机体对刺激的单一的反应，而是表现为高度整合的功能，心智在与环境的作用中得到进化。纳金斯强调世界是一个和谐不可分割的整体，人类行为的核心在于考察行为主体与环境之间的4函数关系，这种关系涉及行为主体、行为环境和行为结果。托尔曼认为，有目的的行为是利用环境作为手段和方法的。产生行为的环境是一个充满各种途径、工具、障碍的环境。有机体为了达到目的，必须把途径、工具、障碍等作为中介，与之进行特殊形式的交流。动物和人类对于中介的“手段-对象”具有选择性，使有目的的认知具有“认知色彩”，有机体的认知选择性通过整体行为的“符号-格式塔”学习，建立起“认知地图”。行为主义在人工智能中的体现是控制论、自动机理论模型、遗传算法、人工生命和自主机器人的研究。因为行为主义适合解决环境交互型运动控制问题。例如，布鲁克斯认为，人工智能应当强调现场化、实体化、智能化和突现性。在机器人在进行认知活动时，一种行为结构可以包容或控制另一行为的结构。布鲁克斯（R.Brooks）基于行为的机器人研究布鲁克斯宣称，将建造一种完全自动的、能动的行为者（创造物），它们与人类共存于世界上，并被人类认可是有自己权利的智能存在。创造物在它的动力环境中必须以随机应变的方式恰当处理问题。它们应有多种目标，能适应环境，也能利用偶发环境。方案是把复杂系统分解为部分建造，再连接到复杂系统中。在他设计的机器人中，控制不同层次直接与环境作用，因此他宣称根本不需要表征。早期的艾仑（Allen）会沿墙走、识别门口。后来赫伯特（Herbert）可躲避障碍物，拾起饮料罐。格根斯（Genghis）有6条可独立控制的腿，它可以利用感应器监控信息，产生新行为。遇到障碍拾时，表现出自主学习和适应的能力。还研制了有更强功能的阿提拉（Attila）和有类似人的外貌的机器人考格（Cog）。5.动力系统理论（dynamicalsystemstheory）假设动力系统理论是运用复杂性思想将人类认知过程和智能行为看作复杂的动力系统，用微分方程来表达，其核心概念是“吸引子”。动力系统理论期望对认知功能提供不同于符号主义和联结主义的新解释，认为这种理论是对人类认知的最好的描述。并且主张有可能代替符号主义和联结主义范式，成为第三种新的认知科学范式。6．非还原的物理主义假设狭义的物理主义是指20世纪30年代维也纳学派提出的以物理语言统一科学的主张（Carnap）；广义的物理主义是一种科学还原的理论主张，主张从物理层次上对所有现象做出彻底的说明。认知科学中的物理主义认为，“每个心理过程在大脑中都有一个平行的物理过程，心理对象的每个特性都明确地对应于大脑过程的某个物理特性。”非还原的物理主义是弱化了的物理主义。认知科学中的非还原的物理主义首先否认精神实体的独立存在，同时，否定将人类认知活动完全用有机体的物理、化学语言描述，否认人类认知活动可以完全还原为大脑神经的生理活动。但斯佩里90年代以前、克里克等持有强物理主义。从心身类型同一论到功能主义的发展反映了由还原的强物理主义到非还原的弱物理主义的转变。转变过程中，Davidson提出了作为非还原的物理主义基础的心身附随关系思想。Putnam基于功能主义提出了心理状态多重实现论题。57.还原论与整体论四、认知科学的计算主义纲领在功能主义假设下，目前占据认知科学主流的是认知科学的计算主义纲领。计算主义纲领的核心是认知的本质是计算。认为一切认知过程和智能行为都是可计算的。这一纲领从诞生之日起，就面临着来自各方的挑战。马尔（D.Marr）的三层次理论对于研究复杂的信息处理系统，人们已经普遍接受了马尔的三层次理论，即分为计算理论层、表征与算法层以及实现层。其中，计算理论层解决的是“处理信息（计算）的目的是什么”、“用什么理论处理”，以及“说明所用理论为什么能达到此目的”等问题。计算理论层是最基本，也是最困难的。算法层要对计算理论找到具体的算法，尤其是，输入和输出的表征是什么，转换的算法是什么。实现层是将表征和算法转化为可执行程序。即使解决了计算理论层和算法层的问题，还有一个实现层的问题，计算是否可实现，还有一个计算的时间复杂性和空间复杂性问题。如果求解一个问题，需要过量的时间和存储量，即使有算法存在，实际上也是不可解的。丘奇图灵论题断言，可计算性是不依赖于形式系统的选择的。所有合理的计算模型都是等价的，即所判定的语言类都是相同的，计算能力是一样强的。但是，在复杂性理论中，模型的不同选择会影响时间复杂度，在一个模型上线性时间内可计算的问题，在另一个模型上就不一定是线性时间内可计算的。1.什么是可计算的，什么是不可计算的？可计算的问题就是存在算法可解的问题。一类问题称为可计算的，即存在算法可解这一类问题中所有的问题。一类问题不是可计算的，即不存在算法解这类问题中的所有问题。一系列不可计算问题1）.停机问题是不可计算的。2）.程序验证问题是不可计算的3）.检查一个图灵机是否接受一个给定的输入符号串是不可计算的。4）.如下的“波斯特对应问题”是不可计算的。……一个重要问题：认知是可计算的吗？在功能主义假设下，认知科学家的基本任务是探究在人类心智中发生的表征和计算的具体类型、机制和形式。2.认知可计算主义纲领的核心6认知可计算主义纲领的核心——认知的本质是计算。其最初的含义是，作为信息处理系统，描述认知和智能活动的基本单元是符号，无论是人脑还是计算机，都是操作、处理符号的形式系统。1）认知和智能的任何状态都是图灵机的一种状态，认知和智能的任何活动都是图