计算科学思想

计算科学思想

(8)赵海上海交通大学计算机科学与工程系2010

zhaohai@1人工智能的哲学2典型问题人工智能自提出之日起就与哲学相关计算机或机器人是否能够成为认识的主体？如果承认计算机有智慧，这种智慧能够超越人类吗？

3符号（逻辑）学派的观点心灵和数字计算机都是物理符号系统。1983年，纽厄尔：数字计算机的工作范围决定了计算机是操作数字的机器。拥护此观点的人认为，重要的事情是每一件东西都可以经编码成为数字，指令也不例外。反之，人工智能科学家们把计算机看作操作符号的机器。他们认为，重要的是每件东西都可以经编码成为符号，数字也不例外。这种看待计算机的方式成为看待心灵的方式的基础。纽厄尔和西蒙假设道：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，人类大脑和恰当编程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。纽厄尔和西蒙将其假设的来源追溯到弗雷格、罗素和怀特海，然而弗雷格及其追随者们自身无疑也继承了一个悠远的、原子论的理性主义传统。

4理性主义（Rationalism）欧洲理性主义是建立在承认人的推理可以作为知识来源的理论基础上上的一种哲学方法。一般认为随著笛卡尔的理论而产生，17-18世纪间主要在欧洲大陆上得以传播。同时代相对的另一种哲学方法被称为不列颠经验主义，它认为人类的想法来源於经验，所以知识可能除了数学以外主要来源於经验。这里主要关注的是人类的知识来源以及证实我们所知的一种手段。理性主义者及经验主义者的区别在当时并没有被哲学家予以区分。事实上，有时两者之间的区分并不像人们所说的那么显著。三位主要的理性主义者都认同经验科学的重要性，并且他们在研究方法及形而上学的理论上更接近笛卡尔而不是斯宾诺莎（Spinoza)和莱布尼兹（Leibnitz).尽管这种区分在著书立作时很有必要，对哲学本身不是非常有用。5回顾：理性主义（Rationalism）典型的理性主义者认为，人类首先本能地掌握一些基本原则，如几何法则，随後可以依据这些推理出其馀知识。最典型的持这种观点的是BaruchSpinoza及GottfriedLeibniz，在他们试图解决由笛卡尔提出的认知及形而上学问题的过程中，他们使理性主义的基本方法得以发展。Spinoza及Leibniz都认为原则上所有知识（包括科学知识）可以通过单纯的推理得到，另一方面他们也承认现实中除了数学之外人类不能做到单纯用推理得到别的知识。6理性主义（Rationalism）笛卡尔的理论相对来说更接近柏拉图，他认为只有一些永恆真理（包括数学以及科学的认知及形而上学基础）可以单纯靠推理得到，其馀的知识需要藉助生活经验以及必要的科学手段。更准确地说笛卡尔是一位重视形而上学的理性主义者，是一位重视科学的经验主义者。康德（ImmanuelKant）开始时是一位理性主义者,但是经过休谟（DavidHume）的「将他从沉睡中唤醒」的著作的熏陶，他成了理性主义者以及经验主义者的综合体。现在「理性主义者」表达一种人类行为应该由理性所支配的观点（这种观点被欧洲理性主义者以及类似的经验主义者所认同）。7分析哲学分析哲学是一个哲学流派。以语言分析作为哲学方法的现代西方哲学流派或思潮。方法大致可以划分为两种类型：一种是人工语言的分析方法，另一种是日常语言的分析方法。在分析哲学家看来，二千多年来，科学取得了扎扎实实的进步，而哲学几乎在原地循环，哲学的落后和科学的进步形成鲜明的对照。主要包括逻辑经验主义和日常语言学派（见日常语言哲学），也包括批判理性主义以及20世纪60年代以后出现的不属于这些支派的分析哲学家。分析哲学在20世纪30年代以来的英美哲学中，一直居于主导地位。8分析哲学的兴起分析哲学的基本思想最初见于19世纪末德国哲学家、逻辑学家G.弗雷格(FriedrichLudwigGottlobFrege,1848–1925)的著作中，正式形成于20世纪初的英国。它继承了D.休谟的唯心主义经验论和A.孔德、E.马赫等人的实证主义传统，是在当时兴起的数理逻辑的基础上发展起来的。它的出现是对当时在英国哲学中居于主导地位的新黑格尔主义的一种反抗。其创始人除弗雷格外，主要有英国的伯特兰·阿瑟·威廉·罗素、G.E.摩尔、L.维特根斯坦(LudwigWittgenstein，1889-1951)等人。弗雷格是现代数理逻辑的主要创始人，也是分析哲学的奠基者。他以分析哲学的贡献主要在于，他所始创的数理逻辑成为大多数分析哲学家的主要研究手段，他在语言哲学方面的观点对后来的分析哲学也有很大影响。此外，他对罗素、维特根斯坦和分析哲学的另一主要代表人物R.卡尔纳普等还直接发生过影响。9逻辑经验主义学派分析哲学中的逻辑经验主义学派，又名逻辑实证主义或新实证主义，它形成于20世纪20年代中叶的奥地利，其核心是M.石里克所创立的维也纳学派，主要成员有卡尔纳普、O.纽拉特、H.汉恩等。H.赖兴巴赫为首的德国经验哲学协会，波兰的A.塔斯基等逻辑学家组成的华沙学派，英国的A.J.艾耶尔、北欧的凯拉等人的观点和理论。从20年代中叶到30年代中叶，是逻辑经验主义在欧洲流传的全盛时期。10逻辑经验主义学派观点

①把哲学的任务归结为对知识进行逻辑分析，特别是对科学语言进行逻辑分析。②坚持分析命题和综合命题的区分，强调形而上学的命题既不是分析命题,又不是综合命题,而是毫无认识意义的伪命题，并由此提出“通过对语言的逻辑分析以消灭形而上学”的口号。但在40年代以后，这种反形而上学倾向逐渐减弱。③强调一切综合命题都以经验为基础，提出“可证实性原则”，认为综合命题只有在原则上可能被经验所证实或证伪的情况下，才具有认识意义。后来由于这一原则受到批驳，又代之以比较缓和的“可检验性原则”或“可确认性原则”。④主张物理语言是科学的普遍语言，并由此提出以物理语言为基础,把一切经验科学还原为物理科学,实现“科学统一”。11日常语言学派分析哲学中的日常语言学派形成于20世纪30～40年代的英国。它包括以J.T.D.威斯顿为代表的剑桥学派和其后以G.赖尔、J.奥斯汀、P.F.斯特劳森等人为代表的牛津学派。日常语言学派观点①认为日常语言本身是完善的，哲学混乱之所以产生，是由于哲学家们背离了日常语言的正确用法，通过研究日常语言的用法，就能澄清或“医治”哲学中的混乱，因此没有必要建立人工语言系统。②认为形而上学命题虽荒谬，但带有启发性，哲学家的任务是通过研究荒谬的形而上学命题了解概念系统的结构。③强调对日常语言进行语义分析，主张研究日常语言本身及用法，仔细分析与认识有关的某些具体词汇。12符号（逻辑）学派的观点纽厄尔和西蒙将其假设的来源追溯到弗雷格、罗素和怀特海，然而弗雷格及其追随者们自身无疑也继承了一个悠远的、原子论的理性主义传统。笛卡儿(RenéDescartes，1596年3月31日－1650年2月11日)已做过这样的假定：所有的理解都是由形成和操作恰当的表述方式组成的，这些表述方式可以经分析成为本原元素，一切现象都可以理解为这些简单元素的复杂结合形式。维特根斯坦在他的《逻辑哲学论》中阐述了心灵与实体关系的这种语法的、表述的观点的纯理论形式。他把世界定义为逻辑上独立的原子事实的总和，事实转而也可以彻底地分析为本原客体。他主张，这些事实，以及他们的组分和他们的逻辑关系都在心灵中得到表述。

13符号（逻辑）学派的观点人工智能就是试图找到主体中的这些本原元素和逻辑关系，该主体映射出构成世界的本原客体和他们之间的关系。纽厄尔和西蒙的物理符号系统事实上是把维特根斯坦的看法（它本身就是经典的理性主义哲学的顶点）转换成经验主义的主张，并依此形成研究纲领。但是他们对常识知识问题的忽视造成了符号信息加工的麻烦。

这一思想把我们带回到哲学传统。支持符号信息加工的，不仅是笛卡儿和他的传人们，而且是整个西方哲学。根据海德格尔的说法，传统哲学得以确定，从一开始就是因其关注世界中的事实而“忽略”世界本身。也就是说，哲学从一开始就系统地忽视或扭曲了人类活动的日常语境。此外，从苏格拉底经由柏拉图、笛卡儿、莱布尼兹和康德一直传至常规AI的这一哲学传统的分支，认为对某一领域的理解的理论是理所当然的。理论是根据抽象的原理（包括定律、规则、程序等）对客观的、对语境无关的元素（简单物、原素、特征、属性、因素、数据点、线索等）之间的关系进行系统的阐述的。

14联结论主义观点联结论主义把自己看作理想化、整体论的神经科学

联结机制认为人类的认知不是简单的符号运算，而是网络整体结构活动的结果，网络是时间动态系统，由类似于神经元的大量处理元素相互联结在一起，每个单元都有不同的活性，即可以兴奋和抑制其它单元，也可以受其它单元的兴奋和抑制。认知过程就在于网络从初始状态到最后完成的稳定状态，而这个动态过程被看作是认知能力。

15联结论主义观点联结机制推论：突触是神经冲动从这个细胞跳到那个细胞的联结点，这些突触上的变化是学习和记忆的基础。如感官的视觉冲动会以加强沿途所有突触的方式在网络上留下痕迹。差不多的情形同样会发生在由耳进入的听觉神经系统、或大脑内其它脑际活动。结果是随意启动的网络会迅速将自己组织起来。通过某种正反馈，经验被积累，强健的、经常被使用的突触会变的更强健，而弱小，不经常使用的突触会萎缩。被经常使用的突触最后强健到一定程度后，记忆就被锁定了。这些记忆反过来又会布满整个大脑，每一个突触都与一个复杂的突触结构模式相对应，这些突触结构模式包含了成千上万个神经元这种描述被称为“联结论或联结机制”。

鉴于以上推论，联结机制认为人的思维基元是神经元，而不是符号；人的认知过程是权值的自组织而不是符号操作过程。因而认为人工智能应着重于结构模拟而不是功能模拟，既模拟人的生理神经结构。

16行为主义方法--控制论学派的哲学之争控制论的哲学争论中，主要集中在信息的本质与机器思维两个问题上。这涉及哲学的基本问题，即精神与物质、意识与存在的问题。诸如提出信息究竟是物质还是精神，或者是与这两者并列的“第三种东西”？这涉及唯物主义和唯心主义两个基本哲学派别的划分。信息的唯物主义观点解释和分析。一方面，信息离不开物质载体，但它本身不是物质，而是物质的结构、状态和属性的表征，是物质系统序性的标志。把信息归结为物质的观点是不能成立的。另一方面，信息是处于各个不同发展阶段的物质系统的组织程度，只有最高级的物质系统的信息才体现出主观性。把全部信息都概括为精神的观点也是站不住脚的。第三种观点认为信息既非物质又非精神，而是与物质和精神并列的“第三种东西”，并断言信息概念消灭了唯物主义与唯心主义的根本对立，这种观点值得商榷。信息概念有助于揭示从无感觉物质到有感觉物质的过渡，揭示从物理反映到意识反映的不同水平，从而更确凿地阐明意识从物质派生的过程，而决不会消除唯物主义与唯心主义的对立。信息概念具有重大的哲学意义。人们从认识质量和能量到认识信息是人类认识史上的一次巨大飞跃。

17心脑计算由人脑表现出来的心智现象不仅表现在智的方面，而且还体现在情和意的方面，因此随着研究工作的不断深入和拓展，人工智能已不再停留在于智能的实现方面的研究，而是同样也在情感和意识方面开始了“仿造”脑的研究历程，形成了心脑计算的新方向。心脑计算研究的情感计算、人工意识和类脑智能等新问题，往往都涉及到突破经典逻辑算法的问题，需要新的计算方法的支持。特别对于意识和情感而言，积极依靠经典计算的方法显然远远不够。正因为如此，几乎与心脑计算研究同步发展起来的基因计算、量子计算和集群计算等非经典计算也就成了心脑计算研究的重要方法论基础。参考文献周昌乐，心脑计算举要，清华大学出版社，2003

18信息哲学19信息哲学当代信息哲学创始人是牛津大学哲学家弗洛里迪（LucianoFloridi）。1996年弗洛里迪提出“信息哲学”的概念，并在《哲学与计算导论》阐述了信息哲学的研究对象与任务。2002年，西方哲学界权威性期刊《元哲学》又发表了论文“什么是信息哲学？”（Floridi2002），其中对信息哲学这门新兴的、具有交叉科学性质的哲学学科进行了详尽的论证。基本论点是：信息哲学代表了一个独立的探究领域（独特的话题）；为传统的和新的哲学话题提供了创新的手段（原创性的方法论）；能与其他哲学分支并立，为信息世界和信息社会的概念基础提供系统论证（新的理论）。这是哲学界第一篇系统地分析信息哲学性质的纲领性文章。20分析哲学走向衰落盛行于英美的分析哲学在20世纪最后25年走向衰落。主要是因为它的批判功能遭到了抛弃，致使科学主义在许多哲学分支成为主导力量，其结果便是“哲学再次被普遍地看作是科学的延伸。”（Hacker2001），也就是说，哲学渐渐变成科学的附庸，甚至成了科学的“婢女”和“小工”。然而，正如维特根斯坦所指出的，哲学或者在科学之上，像科学的女皇（这个时代科学家认为已经一去不返了），或者位于科学之下，为科学廓清道路、奠定基础。无论是在科学之上或是在科学之下，“哲学都不是与科学比肩的学问。”（Wittgenstein1997）实际上，世界以及对世界的科学描述越复杂，哲学的话语水平也就必须越基本，只有这样才能使哲学自身保持一种超越、批判和反思的地位，这才是哲学的理由。

21分析哲学走向衰落：信息哲学兴起哲学对信息技术的反思主要基于两条路径一条是批判性的，即对技术的哲学反思，这主要始于欧陆的人文学者，尤其是现象学、存在主义、法兰克福学派以及后现代主义的哲学反思，都是非常具有深度的。同时在社会认识论、媒体理论以及应用伦理学诸多方面，也取得了相当的研究成果。另一条则属于建设性的，即沿着形式科学提出的哲学问题向前推进。譬如说，逻辑学家图灵提出人工智能问题，在哲学领域中绽放出众多奇葩，在语言哲学、心智哲学、解释学和形而上学等诸多学科都能见到人工智能的身影。数学家维纳提出的关于信息的本质问题，则对传统哲学提出了挑战。逐渐地“信息”便成为哲学的一个独特话题，信息理论的哲学方法（IPM）的广泛采用在哲学领域逐步独立，它的理论成果不仅具有学术价值而且还为信息社会提供了系统性论证。

22信息哲学的独立信息哲学形成独立的研究纲领，却是上个世纪90年代后期的事情。美国哲学会哲学与计算机分会（AmericanPhilosophicalAssociation-PhilosophyandComputers,APA-PAC）所组织三次大的活动功不可没。第一次是1985年该会促成的计算机伦理学；第二次是始于90年代中期美国的“计算机如何改变哲学”的全国性哲学普查；第三次则是2002年推出“什么是信息哲学？”这篇宣言。所有这三次大的活动，均得到西方权威性哲学刊物《元哲学》的全力配合，分别出版题为了《计算机伦理学》（1985）、《数字凤凰--计算机如何改变哲学？》（1998）以及《赛博哲学--哲学与计算机交汇》（2002）的专刊。而美国哲学会哲学与计算机分会的两任会长拜纳姆（T.W.Bynum）和穆尔（J.H.Moor）则对这三次大的活动起了积极和直接的推动作用。

23信息哲学发展的第一阶段图灵于30年代便开始发表关于人工智能的文章。在以后的50年中，信息论、控制论、系统论、人工智能、计算科学、复杂性理论以及信息与通信技术等，相继引起哲学界的关注，尤其是人工智能。信息的科学研究为其成为哲学中一个独立探索的领域奠定了基础。这期间也不乏一些力作问世，如1978年斯洛曼（A.Sloman）在他的《哲学的计算机革命》宣布了新的以人工智能为基础的哲学范式。他大胆预测：“数年内倘若还有哲学家依然不熟悉人工智能的主要进展，那么他们因其不称职而受到指责，便是公道的。在心智哲学、认识论、美学、科学哲学、语言哲学、伦理学、形而上学和哲学其他主要领域中从事教学工作而不讨论人工智能的相关方面，就好比在授予物理学学位的课程中不包括量子力学那样不负责任。”（Sloman1978）然而，直到20世纪80年代之前，学术界却未能提出一种成熟的，具有创新意义和影响力的研究纲领。24信息哲学发展的第二阶段信息社会迎来了历史上最快的技术增长。此前没有任何一代人曾经暴露在如此异常的技术力量的加速度之下。信息和计算机网络资源利用占有绝对的地位，其现实性便是相应的社会变革和伦理责任。在主导科学和社会生活及未来的所有因素中，信息与计算机科学和信息与通信技术是最具战略意义的，信息成为社会生产与交往的重要的资源。即便如此，信息哲学依然被视为跨学科的（transdisciplinary）而非交叉科学的（interdisciplinary）。哲学界和科学界对其发展尚未做好准备；而文化和社会背景也同样。信息哲学只有在两个领域之间摇摆不定。一方面产生许多有意义的成果，但仅限于一些研究专业，如人工智能哲学、计算机伦理学等。另一方面，则作为方法论被其他领域所吸纳。这两方面的趋势为促使信息哲学成为独立的研究领域做出了进一步的贡献。25信息哲学发展的第三阶段20世纪80年代末，信息作为哲学的一个基本概念开始得到哲学界的承认，如国际著名的哲学家达米特（M.Dummett）在其《分析哲学起源》中，赞同信息是比知识更基本的概念的观点。1982年，美国《时代周刊》将个人计算机评为1982年的“年度人物”。1985年，美国哲学会创建了哲学与计算机分会。同年美国主办的权威哲学期刊《元哲学》出版了题为《计算机与伦理学》的专号。1986年，首次由计算与哲学协会（AssociationofComputingandPhilosophy,CAP，即目前国际计算与哲学协会（IACAP）的前身）出资赞助的年会在克利夫兰州立大学召开。20世纪80年代中期，哲学界已经完全意识到信息哲学所探讨的问题的重要意义，同时也确认其方法论和理论的价值。信息的概念、方法、技术和理论已经成为强大的“解释学装置”。它们形成了一种元科学，具有统一的语言，在包括哲学在内的所有学术领域畅通无阻。1998年，《元哲学》出版了《数字凤凰-计算机如何改变哲学》专刊，这是美国哲学会哲学与计算机分会的在1997年完成的哲学普查总结。其中首次确认信息哲学的涌现是哲学的一股新生力量，改变了哲学家理解那些诸如心智、意识、经验、推理、知识等诸多哲学基础和概念的方式。26信息哲学是什么根据弗洛里迪的意见，信息哲学涉及两个方面，即（a）信息的本质研究和及其基本原理，包括它的动力学、利用和科学的批判性研究，（b）信息理论和计算方法论对哲学问题的详细阐述和应用。定义的前半部分即追问“信息的本质是什么？”这是一个新领域的首要标志。信息哲学不同于数据通信的定量理论（信息论）的研究。从整体上看，它的任务不是要发展关于一种科学的统一理论，而是一个整合的理论体系，目的是分析、评价和解释信息的各种原理和概念，信息的动力学和利用。特别关注的是来自不同应用背景和与其他主要哲学概念，诸如存在、知识、意义等相关系统的问题。定义中“信息的动力学”指的是（i）信息环境的构成和模式，包括其系统的性质、交互的形式，内部的演化等；（ii）信息的生命周期，即各阶段信息的形式和功能的活动，从信息发生的初始到它最后的利用和可能的消失；（iii）计算，一方面指图灵机意义下的算法处理，一方面指更广意义下的信息处理。定义的第二部分表明信息哲学不仅是一个新的领域，而且还提供了一种创新的方法论。对信息的概念本质及其动力学和利用的研究，则由信息与计算科学和信息与通信技术所提供的方法论和理论得以继续。这一视角也同样影响了其他哲学话题。信息的理论和计算方法、概念、工具和技术已经开发出来了，而且在许多哲学领域得到了应用，这些应用下面还要谈到。

27“信息转向”信息哲学强调信息的基础性地位，弗洛里迪甚至提出信息哲学将成为未来的“第一哲学”（philosophiaprima）的口号。(Floridi2002)纵观西方哲学的发展轨迹，可以清楚看出哲学研究背景的几次大的转向。先是17世纪的科学革命使哲学家将其注意力从可知客体的本质转移到客体与认知主体之间的知识关系，因此从形而上学转向认识论，即从探讨“存在”转向“知识”。接下来则是“语言转向”，其显著特征和重要结果是将传统哲学的存在论和认识论研究均放到语言的层面上进行考察，即从探讨“知识”转向“意义”企图通过分析语言达到对世界的认识。信息技术革命则预示着哲学研究背景的再次转向，即从“意义”转向“信息”这一更为基础的分析概念，将人类理解带向更基本的层面。28“信息转向”信息社会的发展以及信息圈（infosphere）的出现，已经使信息上升为一个基本概念，与诸如“存在”、“知识”、“意义”等基本概念同等重要。20世纪80年代初，英国哲学家埃文思（G.Evans）便提出，知觉经验先于概念内容，概念内容是基于知觉经验的判断，但是知觉经验仅仅是一个信息状态，只具有非概念内容。埃文思的观点得到哲学家达米特的赞同，他在《分析哲学起源》中评论道：“……有一个比知识更天然和更基础的概念……这个概念便是信息。信息由知觉传递，由记忆储存，尽管也通过语言传递。在恰当地达到知识之前有必要集中在这个概念上。例如，获得信息无必要理解使其具体化的论点；信息流的运作层面要比知识的获取和传播更为基本。”29“信息转向”信息革命的成功极大地影响了哲学，在形而上学、认识论、逻辑学和伦理学等哲学的主要领域均取得了突破性进展。计算机不仅改变了哲学家的职业活动，如研究、合作以及教学等，更为重要的是，还对哲学的一些基本概念产生了极大的影响，如心智、意识、推理、逻辑、知识、真理等等。美国哲学家丹内特（D.C.Dennett）甚至提出：“信息的概念有助于最终将心、物和意义统一在某个单一理论中。”（Dennett1987）也就是说，信息的概念有可能将波普尔的“三个世界”统一在一个理论之内。这一观点也可以从信息哲学主张的研究纲领看出来，因为信息哲学的核心目标便是寻求统一信息理论（UnifiedTheoryofInformation，UTI）。30认知科学31认知科学：起源“认知科学”（CognitiveScience）一词于1973年由希金斯（HughChristopherLonguet-Higgins，1923-2004）开始使用。来自他对于Lighthill报告的评论。20世纪70年代后期逐渐开始流行。1975年，“斯隆基金会”（AlfredP.SloanFoundation，位于纽约的私人科研资助机构）开始对认知科学的跨学科研究计划给予支持，该基金会的资助一直持续至今，对这门新学科的制度化起了重要作用。斯隆基金会组织了第一次认知科学会议并确立研究方案，在推动认知科学方面起了重要作用。但是，认知科学尚未成熟，作为一个独立的学科，也尚未得到足够的统一和整合。对于什么是认知科学，也还存在着很大的分歧。32认知科学：定义1978年10月1日，“认知科学现状委员会”递交斯隆基金会的报告把认知科学定义为“关于智能实体与它们的环境相互作用的原理的研究”。然后，该报告作者们沿着两个方向展开这一定义。第一个是外延的：列举了人认知科学的分支领域以及它们之间的交叉联系。列举的分支领域有计算机科学、心理学、哲学、语言学、人类学和神经科学。第二种展开是内涵的，指出共同的研究目标是“发现心智的表征和计算能力以及它们在人脑中的结构和功能表示”。以上对认知科学的界定集中体现了“符号处理”或“信息处理”范式，但随着20世纪80年代中期联结主义重新崛起之后，关于认知科学的定义也就出现了及其微妙的变化。符号主义和联结主义二者的争执主要影响到的认知科学定义的内涵，而对其外延却没有什么影响。33认知科学的范围对认知科学范围的了解，还可以从认知科学的内容上来看，到目前为止认知科学所涉及的主要内容，有感知觉（包括模式识别）、注意、记忆、语言、思维与表象、意识等。这似乎都是心理学家们所关注的问题，但其实也同样是哲学家、语言学家、计算机科学家、神经生理学家、人类学家们所关心的内容。只是不同专业背景的研究者，对这些同一个问题，所采取的具体研究方法不同罢了。我国学者李伯约（重庆大学心理学教授）指出，人工智能、认知心理学和心理语言学是认知科学的核心学科，神经科学、人类学和哲学是认知科学的外围学科。34认知系统的复杂性由于认知系统的复杂性，对它要进行多维度的研究，认知科学需要运用多门学科所使用的工具和方法，从完整的意义上对认知系统进行全方位的综合研究。可以说，认知科学迄今为止所取得的成就，是与其跨学科的研究方法紧密联系在一起的。但是跨学科的研究方法，也给认知科学带来了不少问题和挑战。35研究意义：仿生学？认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学，包括从感觉的输入到复杂问题求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质。认知科学是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果。认知科学的兴起和发展标志着对以人类为中心的认知和智能活动的研究已进入到新的阶段。认知科学的研究将使人类自我了解和自我控制，把人的知识和智能提高到空前未有的高度。生命现象错综复杂，许多问题还没有得到很好的说明，而能从中学习的内容也是大量的、多方面的。如何从中提炼出最重要的、关键性的问题和相应的技术，这是许多科学家长期来追求的目标。36知觉信息知觉信息的表达是知觉研究的基本问题，是研究其它各个层次认知过程的基础。知觉过程是从那里开始的？外在物理世界的那些变量具有心理学的知觉意义？作为知觉的计算模型计算的对象是什么？这些围绕知觉信息表达的问题是建立任何知觉和跟知觉有关的学说和理论模型，无论是人类的还是计算机的，都必须首先回答的问题。知觉信息表达的研究可以有不同层次的问题，包括诸如知觉组织的问题、知觉学习的问题、知觉动态记忆的问题、以及面孔识别的问题等。从计算理论层次、脑的知识表达层次和计算机实现层次上，把认知神经科学实验研究和计算机视觉研究结合起来，将对上述科学问题提出崭新的理论（或思想）和解决的方法。37学习学习是基本的认知活动，是经验与知识的积累过程，也是对外部事物前后关联地把握和理解的过程，以便改善系统行为的性能。学习的神经生物学基础是神经细胞之间的联系结构突触的可塑性变化，已成为当代神经科学中一个十分活跃的研究领域。突触可塑性条件即在突触前纤维与相联的突后细胞同时兴奋时，突触的连接加强。1949年，加拿大心理学家Hebb提出了Hebb学习规则，他设想在学习过程中有关的突触发生变化，导致突触连接的增强和传递效能的提高。Hebb学习规则成为连接学习的基础。神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。Kohonen提出自组织映射网络。Haken根据协同形成结构，竞争促进发展的规律，将协同的非线性动力理论与神经网络有机结合，提出了协同联想记忆网络。Amari提出用微分流形和统计推理来研究神经网络。在Amari理论的基础上史忠植等提出了一种神经场模型，由场组织模型和场效应模型构成。38感知学习感知学习是发生在感知水平上的学习，主要研究如何从低级的传感器输入的原始数据获取相关的抽象数据。感知学习主要考虑通过视觉和听觉的学习，研究从非结构与半结构信息到结构信息变换方法，图像的语义描述及其快速提取技术，感知学习中的注意机制与元认知等。39认知学习理论认知学习理论认为在人的行为背后都有一个相应的思维过程，行为的变化是可观察的，并且通过行为的变化也可以推断出学习者内心活动。Ausubel提出有意义学习理论（又称同化理论），其核心思想是获得新信息主要取决于认知结构中已有的有关观念；意义学习是通过新信息与学习者认知结构中已有的概念相互作用才得以发生；由于这种相互作用的结果，导致了新旧知识意义的同化。Gagne提出的信息加工学习理论则将学习过程类比成计算机的信息加工过程，学习结构由感受登记器、短时记忆、长时记忆、控制器、输出系统组成，认知过程可分为选择性接收、监控、调节、复述、重构。在这个信息加工过程中，非常关键部分是执行控制和期望。执行控制是指已有的学习经验对当前学习过程的影响，期望是指动机系统对学习过程的影响，整个学习过程都在这两个部分的作用下进行。

40内省学习和内隐学习内省学习是一种自我反思、自我观察、自我认识的学习过程。在领域知识和范例库的支持下，系统能够自动进行机器学习算法的选择和规划，更好进行海量信息的知识发现。内隐学习就是无意识获得刺激环境复杂知识的过程。在内隐学习中，人们并没有意识到或者陈述出控制他们行为的规则是什么，但却学会了这种规则。在80年代中期之后，内隐学习成了心理学界、尤其是学习和认知心理领域最热门和最受关注的课题，成了将对认知心理学的发展产生深远影响的最重要课题之一。内隐学习具有以下三个特点：内隐知识能自动地产生，无需有意识地去发现任务操作的外显规则；内隐学习具有概括性，很容易概括到不同的符号集合；内隐学习具有无意识性，内隐获得的知识一般不能用语言系统表达出来。41语言学习人类进化过程中，语言的使用使大脑两半球功能分化。语言半球的出现使人类明显有别于其他灵长类。研究表明，人脑左半球同串行的、时序的、逻辑分析的信息处理有关，而右半脑同并行的、形象的、非时序的信息处理有关。语言是以语音为外壳、以词汇为材料、以语法为规则而构成的体系。语言通常分为口语和文字两类。口语的表现形式为声音，文字的表现形式为形象。口语远较文字古老，个人学习语言也是先学口语，后学文字。

42语言系统语言是最复杂、最有系统、而应用又最广的符号系统。语言符号不仅表示具体的事物、状态或动作，而且也表示抽象的概念。汉语以其独特的词法和句法体系、文字系统和语音声调系统而显著区别于印欧语言，具有音、形、义紧密结合的独特风格。概念是反映事物的特有属性的思维形态，概念与语词有密切的联系。概念的产生和存在，必须依附于语词。语词所以能够表示其它事物，就是由于人们头脑中有相应的概念。所以，语词是概念的语言形式，概念是语词的思想内容。43汉语的认知心理学从神经、认知和计算三个层次上研究汉语，给予我们开启智能之门极好的机遇。汉语的认知心理学研究已有多年历史，取得了世界一流的研究成果。但这些研究多侧重于汉字与词汇，对更高层次的句法和语句加工尚需深入探讨。对整个言语链的研究还不够系统，特别是对脑的语言加工机制知之不多。在智能系统领域，我国对汉语计算机信息处理极为重视，曾投入大量资金，支持计算语言学、机器翻译和自然语言理解系统的研究和开发，取得了一大批重要成果。但就整体而言，语言信息的智能处理存在许多悬而未决的问题，其解决必须需要以认知科学的研究为基础，以新的理论为指导才有可能取得突破。44新的语言信息处理模型1991年Mayeux和Kandel在Wernicke-Geschwind模型基础上提出新的语言信息处理模型。听觉输入的语言信息由听皮层传至角回，然后至Wernicke区，再传到Broca区。视觉输入的语言信息直接从视觉联合皮层传至Broca区。对一个词的视知觉与听知觉是由感觉模式不同的通路相互独立地处理的。这些通路各自独立地到达Broca区，以及与语言含义和语言表达相关的更高级区域。大脑中语言处理通路的每一步工作机理都有待深入研究。45语言的大脑分区1861年，法国医生PaulBroca（1824-1880）描述了一个有语言问题的患者，这个患者只能说一个词：“tan”。该患者死后，在其大脑左前叶皮层的部分区域发现了脑损伤。他通过对15例大脑病变患者的检查发现,大脑左半球额叶损伤是言语丧失的原因。其所著的《我们用大脑左半球说话》一书确立了大脑皮层的定位学说。自此，大脑左半球额下回后部被定名为具有言语运动功能的Broca区,或称为“humanarchitectronicarea44”。。现在，Petrides等人发现，猴子也有一个这样的区域，它与面部肌肉组织有关。该区域可能是控制下巴的动作和其他动作的，包括与交流有关的动作。1874年，德国神经学家CarlWernicke(1848-1904)通过病体解剖发现，大脑左半球颞上回病变患者有严重的理解障碍，既无法理解别人的话，也听不懂自己说的内容，其语言表现为语量大、流利但不能达意。此后的研究进一步显示，影响言语感觉/理解功能的区域包括大脑半球后部的颞叶、顶叶比较广的区域，该区域被定名为Wernicke区。

46计算语言学？用数学方法研究语言，寻找语言结构的形式、模型和公式，使语言的语法规则能象数学符号和公式一样具有系统化、形式化的特点，可以用来生成无限的句子。美国著名语言学家Chomsky于1956提出了语言的形式文法，为语言信息处理建立了理论基础。1996年，Yip和Sussman提出在语音学规则中使用双向约束传播机理，可以解释神经水平的听觉信号怎样对应思维层次的符号。47记忆记忆是人脑对过去经验中发生过的事物的反映，是新获得行为的保持。由于记忆，人才能保持过去的反映，使当前的反映在以前反映的基础上进行，使反映更全面、更深入。有了记忆，人才能积累经验，扩大经验。

48记忆类型人类记忆有三种类型：感觉记忆、短时记忆和长时记忆。刺激作用停止后，它的影响并不立刻消失，可以形成后象。视觉后象最为明显。后象可以说是最直接、最原始的记忆。后象只能存在很短的时间，如最鲜明的视觉后象也不过持续几十秒钟，这就是感觉记忆。短时记亿的时间间隔比感觉记忆的要长些。但是，存储材料的时间也只有一分钟左右，或者甚至更短些。长时记忆是指保持时间在一分钟以上信息存储。人类的记忆可以分为过程记忆和命题记忆。过程记忆是保持有关操作的技能，主要由知觉运动技能和认知技能组成。命题记忆是存储用符号表示的知识，反映事物的实质。命题记忆更进一步分为情景记忆和语义记忆。前者是存储个人发生的事件和经验的记忆形式。后者是存储个人理解的事件的本质的知识，即记忆关于世界的知识。49工作记忆1974年，Baddeley和Hitch在模拟短时记忆障碍的实验基础上提出了工作记忆的三系统概念，用“工作记忆”代替了原来“短时记忆”的概念。Baddeley认为工作记忆指的是一种系统，它为复杂的任务比如言语理解、学习和推理等提供临时的储存空间和加工时所必需的信息，工作记忆系统能同时储存和加工信息，这和短时记忆概念仅强调储存功能是不同的。工作记忆分成三个子成分，分别是中枢执行系统、视空初步加工系统和语音环路。大量行为研究和神经心理学上的许多证据表明了三个子成分的存在，有关工作记忆的结构和作用形式的认识也在不断地丰富和完善。工作记忆与语言理解能力、注意及推理等联系紧密。50注意50年代中期以来，随着认知心理学的兴起，人们重新认识注意在人类大脑信息加工中的重要性，提出了若干注意模型。其中有代表性的是注意的过滤模型和衰减模型，它们属于知觉选择模型。这两种模型把注意机制定位于信息加工的知觉阶段，在识别之前实现信息选择。与知觉选择模型形成对照的是反应选择模型，它认为注意的作用不是选择刺激，而是选择对刺激的反应。该模型认为，所有的信息都可以进入高级处理阶段，但只有最重要的信息才会引起中枢系统的反应。这两类模型的侧重点不同，知觉选择模型强调集中注意，而反应选择模型则注重分配注意。两者争论的焦点是注意机制在信息加工中的位置。注意的中枢能量模型就是在这一背景下产生的。该模型的理论基础是信息系统的有限加工能力。它避开了注意机制在信息加工中的位置这个难题，使知觉选择模型和反应选择模型的实验结果在形式上得到了统一；但缺点是没有揭示注意所涉及的信息加工过程。

注意51注意的生理学证据随着脑成像技术和神经生理研究的迅速发展，使得把注意网络从其他信息处理系统中分离出来的努力成为现实。利用正电子断层扫描（PET）和功能磁共振成像（fMRI）技术，可以较精确地测量在完成特定的注意任务时大脑各区域脑血流的变化（rCBF）