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当代人工智能中计算主义面临的双重反驳 ——兼评认知计算主义发展的前景与问题
2019年10月08日 16:36 来源:《南京社会科学》 作者:贾向桐 字号

内容摘要:

关键词:

作者简介:

On the Two Approaches Arguments against Computationalism in Artificial Intelligence

  作者简介:贾向桐,南开大学哲学院教授,博导。天津 300350

  原发信息:《南京社会科学》第20191期

  内容提要:计算主义一直构成人工智能科学的核心研究范式,它将认知问题置于“计算”的解释机制之中,进而探求人类思维和意识的本质问题。计算主义以符号计算或数据处理为手段的努力获得了巨大成功,极大推动了人工智能和认知科学的发展,但在处理人工物智能化和解释人类思维本质问题上,它仍遇到了巨大障碍。这是反计算主义产生的主要背景,在人工智能领域中反计算主义表现为两种基本进路:即所谓的“不充足性反驳”和认知心理过程与计算物理过程二分的反驳。这两条路径揭示出了计算主义存在的一系列现实和理论难题,但从根本上看,计算主义与反计算主义的双方争论在整体上还是停留在个体认知范畴内,它们理解的人类思维和认知仍限于对大脑自然层面的理解,而进一步对大脑与心灵二分的全面反思意义重大。

  Computationalism is the main paradigm in Artificial Intelligence and cognitive science,roughly speaking,computationalism is the view that cognition is some kinds of computation.In recent years,Computationalism has made a great progress in the developing of the studying of human cognition,but it still faces two approaches of objection.In the paper we will discuss the logic of the objections and its influence,and explore its new extension of mind to Meadian,that is very important to understand the problems and meaning of Computationalism.

  关键词:人工智能/计算主义/认知/功能主义/Artificial Intelligence/Computationalism/cognition/functionalism

  标题注释:本文是天津市哲学社会科学重点项目“当代科学哲学的自然主义进路研究”(TJZX17-001)的阶段性成果。

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  在当代人工智能科学研究领域,计算主义(Computationalism)总是无法跨越的,它构成人们探索人类认知奥秘方法论的关键环节。自迈克洛奇(Warren McCulloch)和皮特斯(Walter Pitts)以来,计算主义对人类智能研究的意义日益突显出来,“逻辑计算可以通过数字计算机器来实现”,换言之,“大脑就表现为一种逻辑计算,这意味着大脑亦是某种数据计算机器”。①虽然时至今日,计算主义本身仍只是一个类似于家族相似的模糊思潮,在其名下各种理论主张充满差异和分歧,但人们在一个核心观念方面还是基本达成了共识:“这一理论(计算主义)的中心信条是心灵是一种计算机,在计算主义看来,心理状态和事件通过计算而形成因果关系。”②通过心灵与计算之间的类比,认知计算主义就将心灵认知、智能和意识置于计算模式的解释机制之中,强调要用“计算”来探求人类思维和意识的本质问题,并进而将其扩展至人工物。国内学界对计算主义已有了较为充分的介绍,但从反认知计算主义视角的相关研究还相对较少,鉴于这种情况,本文将通过梳理和分析计算主义的反驳逻辑思路,以便进一步从计算主义方法论正反两方面揭示人工智能和认知科学的发展前景与问题。

  ?其实,无论是认知的强计算主义还是弱计算主义,它们的共同点都在于强调心灵认知与计算之间存在某种必然关系,“粗略说来,计算主义认为认知是一种计算,或者说,认知能力可以由主体的计算来给出解释。这样,主体的认知过程和行为就是被解释项,主体认知系统的计算成为解释项。”③面对计算主义是否可能问题,塞尔曾将其分解为如下几个子命题:(1)大脑是一个数字计算机吗?(2)心灵是一个计算机程序吗?(3)大脑的运行能够被数字计算机模拟吗?④这里的三个命题主要涉及计算主义两个概念方面的情况:一是大脑(心灵)的相关状况与属性(M);二是计算机的计算或运算状态(C)。计算主义方法论能够成立的核心问题在于我们能否用C模拟来说明M。反过来说,计算主义的反对者也将会就M和C以及二者之间的相互关系问题做出判断,即反计算主义的基本策略就是分别对M、C以及M与C二者之间关系的质疑。从目前计算主义双方的具体争论情况来看,人们对计算主义的反驳主要存在两种基本策略:“不充分性反驳”(insufciency objections)以及对认知的心理过程与计算物理过程的二分反驳。这两条逻辑进路构成了人工智能中计算主义可能性和合理性争论的焦点,直接决定着计算主义的发展前景以及整个人工智能方法论的基本方向。

  ?一、“不充分性反驳”:计算本身是否可能成为充分的解释项

  “不充分性反驳”一直是人们反对认知计算主义的最基本路径,也是进一步关涉人工智能发展的重要争议命题。具体来说,“不充分性反驳”主要针对的是计算主义对M以及C这两方面属性而言的,这包括对计算和认知属性两方面理解的反驳。首先,反对者认为C的属性本身决定了其对M的说明解释不可能是充分的,或者说它不具有充分的合理性;其次,则是认为M的属性决定了计算主义无法诉诸于C来解释,或者仅仅依靠C的解释是不够的,因为M中还有其他部分C无法给出合理解释。⑤

  其中,针对C即计算的“不充分性反驳”就是关于“计算”本身是否具有充分说明精神认知现象能力的问题,这种反驳最初是用于质疑经典计算主义的。在近代,这种观念主要源自于迈克洛奇、皮特斯在神经科学研究基础上对人脑与计算关系的理解,“大脑表现为逻辑计算,这使得大脑成为一种数据计算机”。⑥在将大脑与符号计算进行类比描述的情况下,计算主义进一步认为,人类认知现象(甚至包括所有物理现象)都可以用数字或数学符号来进行表征,这就是计算的本质——对符号的运算和处理能力:“物理系统被视为仅仅是计算实体,部分源自于强有力的,并不断起作用的20世纪现代科学中的计算模拟,也部分来源于认为物理对象自身仅仅是‘信息模式’,它服从于计算数学定律。”⑦面对计算主义强调大脑可以被视为一种数字计算机的主张,反对者最直接的反应就是对“计算”本身能力和性质的质疑,特别是对计算主义形式系统本身能力的怀疑:“什么是计算,可以被理解为一个完整的形式说明:任何有效的可计算的数字-理论函数都是可递归的,并且是由纯粹机械程序决定的。”⑧卢卡斯(J.Lucas)早在20世纪60年代就依据哥德尔不完备性定理提出了对计算主义的这种反驳:“哥德尔定律指出,任何一个足以容纳初等算术的自洽系统,总存在无法在系统之内证明的公式,但我们可以将其视为真的。”由此,任何机器的形式化表达都是存在局限性的,也就是说,“没有一个机器是完全的或充分的心灵模型,心灵在本质上不同于机器”⑨。按照这种理解,机器计算与心灵形式计算有着质的差别,换言之,在卢卡斯看来,心理认知无法完全还原为形式化的机械计算。

  彭罗斯也明确指出,哥德尔不完备定律已经表明数学计算不能够由完全形式的逻辑所囊括,这也就意味着,“心灵不能够被数学直觉全部表述”,因为我们“无法排除掉等价于人类数学直觉的形式系统的可能性”。⑩由于计算的算法理解不能超越哥德尔不完备性定理而达到自足性,这就正式对卢卡斯论证作出了回应,“在我看来,哥德尔定律证明机械论是错误的,也就是说心灵不能够作为机器来解释”(11)。彭罗斯通过对计算有效性的详细分析,进一步强调,“算法是在不同层次进入例证”,“这不仅仅是关于计算”,“也是我们推断数学主张有效性而如何利用意识理解”意识活动与计算的过程。(12)这意味着,机器计算的确无法完成心灵或大脑的所有认知行为,即认知的“计算化”解释是难以真正实现的,这是由于计算本身的属性所决定的,而且,即使这种对心智的计算模式是可能的,但这种计算描述和论证往往仍是完全微不足道的,甚至只是一种泛计算主义。(13)

  另一方面,一些反计算主义者将关注点集中在了M层面,他们认为,心灵具有的特殊属性决定了计算形式解释的不可能,因为单纯“计算”无法涵盖心灵所蕴含的所有内容。这是通过M的属性和特征的分析来否定对C解释可能性的反驳。在计算主义的反对者看来,心灵认知是一种复杂的心理状态,这决定了计算主义在信息的输入和输出行为之间所建立的绝对对应关系很难实现,“没有一个机器是完全的或充分的心灵模型,心灵在本质上不同于机器”(14)。因为并不是所有意识或心理状态都可以通过这种数据的输出和输入就能获得,即使人们能够获得,这种认知结果也难以完全被量化或符号化,相同的信息输入常常出现不同的输出结果,而输入的不同也不意味着输出信息必然不同。特别是涉及人类认知中的意志、不确定性等问题时,简单的计算说明就有些力不从心了,例如德雷斯克(Fred Dretske)将智能界定为“思想对行为的管理,仅有思想是不够的”。(15)把智能或认知理解为思想的管理或控制属性,其实已经将认知活动与意志问题联系起来了,这一点远远超出了计算主义原有对“计算”的理解和解释,反计算主义认为,“心理能力实际上超出了计算所能涵盖的范围”。(16)

  当然,计算主义者对此批评并不太在意,他们对于认知计算化阐释持乐观看法,那些问题只是因为人们没有找到真正意义的“算法”,而“一旦这样的一种算法能被找到,它就能通过图灵检验。强AI支持者就会宣布,只要执行该算法,它自身就会经验到感情,具有意识,并且是一种精神”(17)。为此,反计算主义者则认为,面对大脑中存在的各种复杂的心理现象,计算解释模式恐怕是远远难以给出充分说明的,这涉及心灵的诸多要素,如创造力、情感、感觉,以及上述的自由意志等问题,“计算主义范式最终会直接面对意识问题,因此我们一定要追问:意识的计算理论可能吗?”(18)这也如德雷斯克所谓“智能”观念一样,符号运算或联结主义模型均不能很好地给出一个简单的形式的计算主义说明,所以,“意识心理现象不同于那些非计算的物理现象”,“意识现象的外在表现不能仅被计算所模拟”(19)。特别是还要考虑到,计算主义预设了大脑的某种计算属性,“支撑我们心理能力的计算系统的功能框架存在于大脑之中”(20),但这种计算的基础框架又如何解释呢?功能框架如何计算化本身也成了一种悖论。

  总之,按照沙格瑞尔(O.Shagrir)的说法,计算主义必定要把计算过程理解为某种算法,而算法本身却又总是不足以说明所有精神的认知现象,而且还总是与认知的自然科学研究存在相悖之处。(21)这就是所谓的“不充分性反驳”。为此,皮奇尼尼总结说:“不充分性反驳”的“一般形式如下:包括X在内的认知现象,但计算不足以说明,所以,认知并非计算。”(22)这里的认知现象,包括诸如推理、情感、创造力等等内容,正如上文所言,单纯的机械计算和符号处理能力,是难以负担起解释所有心灵意识内容重担的,“人类大脑和数字计算机尽管在结构和机制上全然不同,但是在某一抽象层次上具有共同的功能描述。在这一层次上,人类大脑和恰当的数字计算机可被看作同一类装置的两个不同的特例,这一装置通过用形式规则操作符号来生成智能行为。”(23)虽然计算主义最终诉诸于功能主义作为解释基础,但在反计算主义看来,这一解释机制的两极,也就是C和M的属性、特征仍决定了形式化、机械化计算解释的不充分性和有限性,而且其背后的功能主义解读仍是充满问题的。(24)

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姓名:贾向桐 工作单位:

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