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贾向桐:当代人工智能中计算主义面临的双重反驳
2019-10-30 10:48:53

人工智能中反对计算主义的两种方法

作者简介:贾湘彤,南开大学哲学学院教授,博士生导师。天津300350

主要信息:南京社会科学第20191号

计算科学一直是人工智能科学的核心研究范式。它将认知问题纳入“计算”的解释机制,进一步探索人类思维和意识的本质问题。使用符号计算或数据处理的计算努力取得了巨大成功,极大地促进了人工智能和认知科学的发展。然而,它在处理人工智能和解释人类思维的本质方面仍然遇到很大的障碍。这是反计算主义出现的主要背景。在人工智能领域,反计算主义有两种基本方法:所谓的“不充分反驳”和认知心理过程与计算物理过程的二分法。这两条路径揭示了计算主义的一系列现实和理论问题,但从根本上说,计算主义和反计算主义之间的争论仍然属于个体整体认知的范畴,他们对人类思维和认知的理解仍然局限于对大脑自然层次的理解,进一步全面反思脑与心的二分法具有重要意义。

计算主义是人工智能和认知科学的主要范式,粗略地说,计算主义是认知是一种计算的观点。近年来,计算主义在人类认知研究的发展中取得了很大的进步,但它仍然面临着两种反对的方式。本文将讨论反对的逻辑及其影响,并探讨它对米德的新拓展,这对理解计算主义的问题和意义是非常重要的。

关键词:人工智能/计算/认知/功能主义/人工智能/计算/认知/功能主义

标题说明: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方法研究》(tjzx17-001)的阶段性成果。

在当代人工智能科学的研究领域,计算主义始终是不可能超越的。它是人们探索人类认知奥秘方法论的一个关键环节。自从沃伦·麦卡洛克(warren mcculloch)和彼得斯(Petes)以来,计算主义对人类智能研究的重要性日益凸显,“逻辑计算可以通过数字计算机实现”。换句话说,“大脑被表示为一种逻辑计算,这意味着大脑也是一种数据计算机器”。(1)虽然到目前为止,计算主义本身仍是一种类似于家庭的模糊思潮,其名下的各种理论命题充满了分歧和分歧,但人们基本上对一个核心概念达成了共识:“这一理论(computationism)的中心宗旨是,头脑是一台计算机,在计算主义的观点下,精神状态和事件通过计算形成因果关系。”(2)认知计算主义通过思维与计算的类比,将思维认知、智力和意识纳入计算模式的解释机制中,强调“计算”应该用来探索人类思维和意识的本质问题,进而延伸到人工物体。国内学术界对计算主义做了较为全面的介绍,但从反认知计算主义的角度进行相关研究的相对较少。鉴于此,本文将对计算主义的反逻辑思维进行梳理和分析,以期从计算方法论的正反两个方面进一步揭示人工智能和认知科学的发展前景和问题。

事实上,无论是认知的强计算主义还是弱计算主义,它们的共同点都是强调心理认知和计算之间存在着必然的关系。“粗略地说,计算主义认为认知是一种计算,或者认知能力可以通过主体的计算来解释。这样,受试者的认知过程和行为被解释为项目,受试者认知系统的计算成为解释项目。”(3)面对计算主义的可能性,塞尔曾将其分为以下几个子命题:(1)大脑是数字计算机吗?(2)头脑是一个计算机程序吗?(3)大脑能被数字计算机模拟吗?(4)这里的三个命题主要与计算主义的两个概念有关:第一,大脑(头脑)的相关条件和属性(M);第二是计算机的计算或运行状态(C)。计算方法论能够建立的核心问题是我们能否用模拟来解释m .另一方面,计算主义的反对者也会判断m和C以及它们之间的关系,即反计算主义的基本策略是分别质疑m、C和m与C之间的关系。从目前计算主义双方的具体争论来看,人们反驳计算主义有两种基本策略:“不友好反对”和认知心理过程与计算物理过程的二分法。这两种逻辑方法形成了人工智能中计算主义的可能性和合理性的争论焦点,直接决定了计算主义的发展前景和整个人工智能方法论的基本方向。

一、拒绝不充分:计算本身是否可能是一个充分的解释项目

“不完全反驳”一直是人们反对认知计算的最基本途径,也是进一步关注人工智能发展的一个重要争议性命题。具体来说,“不充分反驳”主要是针对计算主义对M和C两个属性的反驳,包括对计算属性和认知属性的理解。首先,反对者认为,C本身的属性决定了它对M的解释是不够的,或者它没有足够的合理性。其次,人们认为,计算主义的属性决定了计算主义不能求助于C来解释,或者仅仅依靠C的解释是不够的,因为M的其他部分C不能给出合理的解释。⑤

其中,对C的“不充分反驳”,即计算,是关于“计算”本身是否有能力充分解释心理认知现象。这种反驳最初是用来质疑经典计算主义的。在现代,这个概念主要来源于麦卡洛克和彼得斯在神经科学研究的基础上对人脑与计算之间关系的理解。“大脑由逻辑计算来表示,逻辑计算使大脑成为一台数据计算机”。⑥通过大脑和符号计算的类比,计算主义进一步认为人类认知现象(甚至所有物理现象)可以用数字或数学符号来表示。这就是计算的本质——计算和处理符号的能力:“物理系统被认为只是一个计算实体,部分源于20世纪现代科学中强大且持续运行的计算模拟,部分源于这样一种信念,即物理对象本身只是一个‘信息模型’,受计算数学定律的支配。”(7)面对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是质疑“计算”的能力和性质,尤其是形式计算主义系统的能力:“什么是计算可以理解为一种完整的形式解释:任何有效的可计算的数字理论函数都是递归的,是由纯粹的机械程序决定的。”⑧早在20世纪60年代,卢卡斯就基于哥德尔的不完全性定理提出了对计算主义的反驳:“哥德尔定律指出,在任何足以容纳初等算术的自洽系统中,总有公式无法被证明,但我们可以把它们视为真的。”因此,任何机器的形式表达都是有限的,也就是说,“没有一台机器是完整或充分的心智模型,心智与机器本质上是不同的”。根据这种理解,机械计算和心智形式计算之间存在着质的区别。换句话说,在卢卡斯看来,心理认知不能完全归结为形式上的机械计算。

彭罗斯还明确指出,哥德尔的不完全定律表明,数学计算不能被完整形式的逻辑所涵盖,这意味着“头脑不能被数学直觉充分表达”,因为我们“不能排除形式系统等同于人类数学直觉的可能性”。⑩由于对计算算法的理解不能超越哥德尔的不完全性定理来实现自给自足,这正式回应了卢卡斯的论点,“在我看来,哥德尔定律证明了机制是错误的,即头脑不能被解释为机器”(11)。彭罗斯通过对计算有效性的详细分析,进一步强调“算法进入不同层次的例子”,“这不仅仅是关于计算”,“我们推断数学主张的有效性以及如何用意识去理解,也是一个意识活动和计算的过程”。(12)这意味着机器计算不能真正完成头脑或大脑的所有认知行为,即认知的“计算”解释难以实现,这是由计算本身的性质决定的。此外,即使这种头脑的计算模式是可能的,对这种计算的描述和演示也往往是完全无关紧要的,甚至只是一种泛计算主义。(13)

另一方面,一些反对计算的人把注意力集中在M级。他们认为大脑的特殊性质决定了解释计算形式的不可能性,因为纯粹的“计算”不能涵盖大脑的所有内容。这是通过对认知语言学的属性和特征的分析来否定对认知语言学解释可能性的反驳。在计算主义的反对者看来,心理认知是一种复杂的心理状态,它决定了计算主义在信息输入和输出之间建立的绝对对应难以实现。“没有一台机器是完整或充分的心智模型,心智与机器本质上是不同的”(14)。因为并非所有的意识或心理状态都可以通过这种数据的输出和输入获得,即使人们能够获得,认知结果也很难完全量化或符号化,不同的输出结果往往出现在同一信息输入中,不同的输入并不意味着输出信息必然不同。特别是当涉及到人类认知中的意志和不确定性的问题时,简单的计算表明有些事情超出了一个人的能力。例如,德累斯顿把智力定义为“通过思想来管理行为,光靠思想是不够的”。(15)将智力或认知理解为思维的管理或控制属性,实际上将认知活动与意志问题联系起来,这远远超出了计算主义对“计算”的最初理解和解释,即“心理能力实际上超出了计算的范围”。(16)

当然,计算学家不太注意这种批评。他们对认知计算的解释持乐观态度。这些问题的唯一原因是人们还没有找到真正的“算法”,“一旦找到这样的算法,它就能通过图灵测试”强大人工智能的支持者将宣布,只要算法得以实施,它将体验情感、拥有意识并成为一种精神”(17)。因此,反计算主义者认为,面对大脑中存在的各种复杂心理现象,计算解释模式可能远未得到充分解释,它涉及到大脑的许多要素,如创造力、情感、感觉以及上述自由意志等问题。”计算范式最终将直接面对意识问题,所以我们必须问:意识的计算理论可能吗?”(18)这也与德·雷斯克所谓的“智力”概念相同。符号运算和连接主义模型都不能给出简单形式的计算主义解释。因此,“意识的心理现象不同于那些非计算的物理现象”和“心理现象的外在表现不能仅仅通过计算来模拟”(19)。特别是,应该考虑到计算主义预先假定了大脑的某种计算属性,“支持我们心理能力的计算系统的功能框架存在于大脑中”(20),但是这种计算的基本框架如何解释呢?如何计算功能框架本身已经成为一个悖论。

总之,根据o.shagrir的观点,计算主义必须把计算过程理解为一种算法,但算法本身总是不足以解释所有的心理认知现象,而且总是与认知自然科学研究相违背。(21)这就是所谓的“不充分反驳”。为此,帕特里夏·皮基尼(patricia piccinini)得出结论,“不充分反驳”的一般形式如下:认知现象包括X,但计算不足以解释,所以认知不是计算。”(22)这里的认知现象包括推理、情感、创造力等内容。如上所述,简单的机械计算和符号处理能力难以承担解释所有精神意识内容的负担。“虽然人脑和数字计算机在结构和机制上完全不同,但它们在某种抽象层次上有着共同的功能描述。在这个层次上,人脑和适当的数字计算机可以被看作是同一种设备的两种不同的特殊情况,这种设备通过用形式规则操作符号来产生智能行为。”(23)虽然计算主义最终求助于功能主义作为解释的基础,但从反计算主义的角度来看,这种解释机制的两极,即C和M的属性和特征,仍然决定着形式和机械化计算解释的不足和有限性,其背后的功能主义解释仍然充满问题。(24)

资料来源:中国社科院网站

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