现象学对认知科学的贡献

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1、现象学对认知科学的贡献【内容提要】现象学对于认知科学的贡献在于：首先，揭示了为什么表象主义是行不通的；其次，提出一个替代方案，即反表象的、以身体为核心的研究认知的范式，而且这种范式开始得到了技术专家们的认可。【关键词】现象学/认知科学/表象主义/身体EE37UU8406493［中图分类号］NO［文献标识码］A［文章编号］1000-0763(2010)03-0013-05由于德雷弗斯等人尖刻地质疑人工智能(下文简称AI)的可能性，所以技术领域的专家们-直认为现象学只是认知科学的反对者，而不考虑现象学对于他们工作的启发意义。经过长期的努力，这种僵局才得到缓解。实际上

2、，现象学从来不想否定认知科学本身，而只是想否定认知科学曾经遵循的主导范式一一表象主义(Representationalism)①。现象学并不针对认知科学的具体工作，而只是针对作为具体工作前提的特定哲学假设。现象学认为认知科学要摆脱当前困境，就必须更新其哲学假设，而首要工作是放弃表象主义，承认身体对于认知的塑造作用。换言之，现象学批判认知科学的表象主义范式，而其目的是将研究导向正确方向。那么，为什么现象学对表象主义如此敌视？为什么放弃表象主义能够帮助认知科学摆脱困境？现象学对于认知的研究又有什么好的想法呢？这些想法得到技术领域什么样的回应？本文将通过讨论这些问题，

3、来阐明现象学对认知科学已经做的以及可以做的贡献。-＞认知科学的表象主义范式的困境表象主义是AI乃至整个认知科学的主导范式。这种范式认为：表象代表或关联着世界属性和事件，并且认知活动的实质就是遵循规则的抽象表象计算，而情境和身体在其中的作用是不需要考虑的。因此无身的且不在情境中的计算机完全能够具备人一样的智能。著名的图灵机检验和物理符号系统假设就表达了这样的观念。图灵机检验认为，如果机器通过了图灵机检验，那么就可以认为机器具有人一样的智能，并且能够像人一样思考。图灵(AhnTuring)乐观地认为，机器能够像人一样具有智能。物理符号系统假设将人类的意识、知觉和行为

4、都看作是物理符号事件，而这样就可以把人的意识、知觉和行为事件置于与物理事件同样的框架中来探讨和研究；人脑和人工系统(如计算机)中的智能是相似的，并且它们是可以科学描述和研究的具体过程。于是，AI在考虑如何让人造物具有智能时，不考虑情境和人的身体方面。因为机器所要模拟的只是人的理智方面。在表象主义指导下的工作，取得了一些成功，但更多的是失败。1965年,AI的创立者和表象主义的代表人物西蒙(HerbertSimon)曾乐观地说，一十年后计算机将能够做任何人可以做的事。但是现在，从专家系统、机器翻译、模式识别、自然语言理解、常识问题、机器人运动等领域的工作来看，表象

5、主义者所取得的成果距他们所期待的成功相去甚远。在2003年，明斯基(MarvinMinsky)——美国麻省理工学院AI实验室的创始人之一，更是出人意料地承认：AI在面对常识知识难题时已经脑死亡了。[1]例如，被冀予厚望的Cyc就倒在这个难题的脚下。“Cyc知识库就是巨量的人类基本知识的形式表象:事实、检索规则、对客体进行推理的启发法、日常生活事件。表象的媒介就是形式语言CycL……知识库包括构成CycL词汇的术语和把这些术语相联系的断言。”[2]Cyc的设计者相信：进行常识推理的条件是：储存巨量关于世界和世界怎么运作的事实表象，然后通过规则来进行演算。然而，Cy

6、c有两个难以克服的难题：动态难题和相关性难题。动态难题指：由于世界在不断地变化，于是以世界为表象模型的数据库不得不随时进行相应调整，而这种调整会导致难以处理的计算爆炸。相关性难题指：由于计算机储存的事实是非情境性的，而为了使用它们，就需要一定的规则来提取与特定情境相关的事实，但为了确定相关性，将需要无穷尽的规则和事实。这两个问题根本无法通过计算机飞速增长的计算能力来解决。表象主义者们一度认为他们所遭遇的挫折是正常的，因为科学研究道路上不可避免地会有各种失败。所以面对种种挫折，他们始终保持着乐观主义，而没有想到表象主义所依赖的哲学假设是有问题的。表象主义所依赖的最

7、重要的哲学假设大致有：存在论假设和身心二元论假设。存在论假设认为：世界可以表象为由非对即错的原子事实或命题组成的系统。明斯基认为本体论假设是源于我们的文化习惯的：“我们的文化习惯一直认为，智能存在于某种独立、清晰的元索之中，而我们可以把它称为意识、理解、洞察力、格式塔，或者其他随便什么……。”［3］实际上，如果本体论假设要成立，就得证明将人们的生活和世界清晰化是可能的；而两千多年来哲学家们一个隐约的目的,就是将人类生活和世界的主要形式特性明晰地表达出来。例如，柏拉图就认为是人们能够以离散的方式来理解宇宙，并可以获得关于一切的理论并且人与世界相联系的方式是拥有关于

8、世界的清晰理论，而方法是