軟計算的認(rèn)知模型構(gòu)架

李勇

摘 要：軟計算是不同于傳統(tǒng)的硬計算的一種全新的算法體系，與傳統(tǒng)的硬計算不同，軟計算在解決問題時具有較高的容錯性、靈活性，它更為接近人的認(rèn)知，能夠在充滿不確定因素的環(huán)境下以更為貼近現(xiàn)實的方式處理一些模糊的、動態(tài)的、非線性的問題。軟計算的這種“軟”特性反映出一種與“硬”計算截然不同的認(rèn)知思想，它構(gòu)建了一個全新的認(rèn)知模型，即模塊化的動態(tài)語境模型。具體的論述將從三個方面展開：其一，軟計算的靜態(tài)認(rèn)知模型構(gòu)架；其二，軟計算的動態(tài)認(rèn)知模型構(gòu)架；其三，軟計算的語境模型構(gòu)架。

關(guān)鍵詞：軟計算；認(rèn)知；認(rèn)知模型；語境

中圖分類號：B0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1002-2589（2017）03-0083-02

軟計算是指對于研究對象只求近似而非精確解釋的有效計算方法，是一種包含多種不同算法的計算方法集，如模糊邏輯、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。軟計算的認(rèn)識模型構(gòu)架，簡單來說，就是軟計算及其理論構(gòu)建中所表現(xiàn)出的對于認(rèn)知以及認(rèn)知發(fā)生過程的組織結(jié)構(gòu)和表征模式的宏觀理解。軟計算是與傳統(tǒng)的硬計算不同的新型計算方法，傳統(tǒng)的硬計算要求計算的精確性、確定性，而軟計算則允許了不精確以及不確定的存在；軟計算與硬計算的這種差異，從根本上來講，是由于它們是基于不同的認(rèn)知模型構(gòu)建的。在傳統(tǒng)的硬計算理論中，認(rèn)知的本質(zhì)就是“符號+規(guī)則”，認(rèn)知過程就是符號串按照一定規(guī)則變換的過程。而在軟計算理論中，認(rèn)知是依賴于語境的，認(rèn)知具有具身性、生成性、延展性和嵌入性，認(rèn)知在功能上是模塊化的，在發(fā)生上是動態(tài)適應(yīng)的，在總體上看來是語境性的。

一、軟計算的靜態(tài)認(rèn)知模型構(gòu)架

在軟計算理論系統(tǒng)內(nèi)，認(rèn)知不再是一個嚴(yán)密和精確的邏輯符號系統(tǒng)或邏輯運(yùn)算過程，而是一個由不同的功能模塊構(gòu)成的集成系統(tǒng)。總體來看，認(rèn)知系統(tǒng)應(yīng)該被分為具有范圍非特異性的“中樞系統(tǒng)”和具有范圍特異性的“輸入系統(tǒng)”。范圍非特異的“中樞系統(tǒng)”的典型功能就是通過范圍非特異性的認(rèn)知系統(tǒng)來固化信念，形成新的認(rèn)知模塊，它負(fù)責(zé)陌生的語境處理。范圍特異性的“輸入系統(tǒng)”是由不同的子功能模塊構(gòu)成，它負(fù)責(zé)熟悉的語境處理，不同的功能模塊負(fù)責(zé)不同的語境，不同的功能模塊之間有一定的封閉性。

認(rèn)知“中樞系統(tǒng)”主要功能在于適應(yīng)陌生的語境，解決淺層輸入系統(tǒng)無法處理的問題，并在新的語境適應(yīng)過程中形成專門處理這一問題或這一類問題的新算法。認(rèn)知中樞系統(tǒng)的一個重要特征是容錯性，認(rèn)知中樞系統(tǒng)不會因為一次反饋的失敗而終止或崩潰，中樞系統(tǒng)通過分析由輸入系統(tǒng)傳遞來的問題或信息，不斷提出問題的解決方案，直至問題解決或問題不需要解決為止。認(rèn)知中樞系統(tǒng)的另一個重要特征是非范圍特異性，這主要表現(xiàn)在兩個方面：其一，中樞系統(tǒng)會接受來自輸入系統(tǒng)各個不同模塊傳遞來的信息，它與輸入系統(tǒng)之間不存在絕對界限；其二，中樞系統(tǒng)是以解決問題為導(dǎo)向，認(rèn)知中樞系統(tǒng)不會拘泥于某一種反應(yīng)模式或邏輯系統(tǒng)，它會根據(jù)具體問題提出不同解決方案，而這些方案也許是“輸入系統(tǒng)”某些模塊的組合和重構(gòu)，或者是與這些功能模塊完全不同的全新算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種類似于“認(rèn)知中樞系統(tǒng)”的軟計算方法，它是一個非線性的并行的、分布處理結(jié)構(gòu)，具有極好的可塑性和自組織性。這就意味著，它能夠接受和處理模糊的、隨機(jī)的、陌生的問題，并形成能夠處理某一問題的固化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

“認(rèn)知輸入系統(tǒng)”的主要功能在于處理熟悉語境，是認(rèn)知的初級層次，它能夠?qū)σ恍┮呀?jīng)熟悉的問題做出恰當(dāng)?shù)姆答仯罢J(rèn)知輸入系統(tǒng)”包含有許多的子系統(tǒng)，如知覺系統(tǒng)、邏輯系統(tǒng)、語言系統(tǒng)、運(yùn)動系統(tǒng)等。輸入系統(tǒng)的其中一個特征是范圍特異性，它的子系統(tǒng)各自處理不同的問題，彼此之間幾乎不存在聯(lián)系。與中樞系統(tǒng)不同，輸入系統(tǒng)對于問題的處理是被動而快速的，一個算法就是一個功能模塊，語言系統(tǒng)專門處理語言問題，識別系統(tǒng)專門處理模式識別，就如同人的條件反射一樣。而在軟計算理論中，許多的算法也具有范圍特異性，不同的算法適用于不同的問題域；如遺傳算法主要用來解決搜索問題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來處理模式分類問題，模糊邏輯主要用來處理不精確的概念和模糊事件。

總體而言，軟計算不是一個已經(jīng)定型或固化的算法系統(tǒng)，而是一個不斷發(fā)展的算法，基于軟計算思維可以構(gòu)造各種各樣的算法，如蟻群算法、模擬退火算法、混沌理論等；而構(gòu)成軟計算的各種具體的算法又有自身的局限性，只能處理特定的問題。因而我們可以說，軟計算理論體現(xiàn)出了“中樞系統(tǒng)+輸入系統(tǒng)”式的靜態(tài)認(rèn)知模型構(gòu)架方式。

二、軟計算的動態(tài)認(rèn)知模型構(gòu)架

軟計算以模糊的自然語言表達(dá)代替精確的人工符號表達(dá)，不去試圖構(gòu)造某種絕對嚴(yán)密精確的、完美的形式邏輯系統(tǒng)，而是以問題解決為導(dǎo)向，以更為靈活的方式和貼近實際的方式解決問題，因而它不是一種純粹的構(gòu)造算法，它更像是一種生成算法，一種與具體語境共生的算法。傳統(tǒng)的硬計算在解決問題時，總是試圖從純粹的數(shù)學(xué)關(guān)系出發(fā)，構(gòu)造出關(guān)于問題的數(shù)學(xué)模型（確定變量、常量以及它們之間函數(shù)關(guān)系）。然而，在現(xiàn)實世界中許多問題的數(shù)學(xué)模型很難構(gòu)建或無法構(gòu)建。因為，世界本身是動態(tài)的、非線性、復(fù)雜的、不確定的，而傳統(tǒng)的硬計算則要求計算是嚴(yán)密的、精確的，二者之間存在著諸多不相容之處。

而在軟計算理論系統(tǒng)內(nèi)，認(rèn)知不再是封閉和靜態(tài)的符號推演，而是基于語境的智能適應(yīng)，也就是一個動態(tài)的進(jìn)化發(fā)展過程。首先，認(rèn)知不是某種先驗的邏輯系統(tǒng)或絕對理念，而是后天的語境反應(yīng)。軟計算方法的構(gòu)造都不是憑空捏造或先天就存在于人腦中的，而是根據(jù)具體問題而提出的。如模糊邏輯，它的產(chǎn)生是由于在我們的世界中總是存在著許多無法解釋、預(yù)測、確定的事物或事件，對于這些事物或事件的研究和分析我們無法依靠精確的邏輯分析，對于它們的研究我們需要借助于模糊集以及模糊邏輯。通過模糊邏輯，我們可以處理原來二值邏輯無法處理的模糊概念和模糊關(guān)系等模糊現(xiàn)象，比如“年輕與年老”“小魚還是大魚”“相像關(guān)系”。其次，認(rèn)知是一個動態(tài)發(fā)展的系統(tǒng)，而非靜態(tài)封閉的。因為認(rèn)知總是與語境相聯(lián)系的，而語境總是在不斷變化的，所以認(rèn)知也是不斷變化發(fā)展的。在應(yīng)用軟計算方法解決具體問題時，問題不會在一次計算過程中就被一勞永逸地解決；相反，問題的解決是計算方法與問題產(chǎn)生的具體語境不斷接近和契合的調(diào)整過程。以遺傳算法為例，它是模擬生物優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化過程而構(gòu)造的一種算法，遺傳算法包括幾個必要的運(yùn)算過程：選擇運(yùn)算、交叉運(yùn)算、變異運(yùn)算。在遺傳算法中，通過編碼組成初始群體后，遺傳操作的任務(wù)就是對群體中的個體按照它們對環(huán)境適應(yīng)度（適應(yīng)度評估）施加一定的操作（選擇、交叉、變異），從而實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的進(jìn)化過程，在沒有達(dá)到適應(yīng)度要求時，遺傳操作是不能終止的，它要不斷進(jìn)行交叉、變異運(yùn)算，直至找到最優(yōu)運(yùn)算才能終止。

簡而言之，軟計算具有很好的適應(yīng)性和可塑性，在處理問題時有較好的靈活性。這是因為在軟計算思維理念中，認(rèn)知從來都不是一個封閉的靜態(tài)系統(tǒng)，而是一個開放的動態(tài)適應(yīng)系統(tǒng)，即“語境刺激—認(rèn)知適應(yīng)”系統(tǒng)。認(rèn)知是基于語境的，認(rèn)知的發(fā)展與語境的變化相輔相成，二者不可分割。

三、軟計算的語境模型構(gòu)架

在傳統(tǒng)的一元論或二元論影響下，人們往往把認(rèn)知看作是某種孤立的、絕對的東西，比如“理念”或“規(guī)則”等，將認(rèn)知與其具體的語境割裂開來，無視具體的環(huán)境或具體的認(rèn)知主體在認(rèn)知過程中的作用和意義。傳統(tǒng)的硬計算受此影響，將認(rèn)知?dú)w于二值邏輯運(yùn)算，把計算從語境中孤立出來。因此，傳統(tǒng)的計算思維在面對許多動態(tài)的、模糊的、不確定的問題時變得束手無策、漏洞百出。軟計算理論對此做出了深刻反思，它將認(rèn)知的客體、認(rèn)知的主體、認(rèn)知的結(jié)果統(tǒng)一于語境，認(rèn)為認(rèn)知是身體—心智—世界構(gòu)成的動力耦合系統(tǒng)。

首先，認(rèn)知的發(fā)生離不開認(rèn)知主體的參與，也就是說認(rèn)知的發(fā)生應(yīng)該有必要的載體否則就是不可能的，比如在人的認(rèn)知活動中，我們的大腦和身體的其他部分都是這個過程不可或缺的組成部分，沒有身體和大腦的參與認(rèn)知不可能發(fā)生。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦生物神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制而構(gòu)造的一種軟計算方法，與人腦相似的物質(zhì)系統(tǒng)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)行必不可少的運(yùn)行單元。其次，認(rèn)知的發(fā)生具有情境性，我們的認(rèn)知總是基于一定的情景，并且只有在一定的情境中才能得到解釋和說明。比如，在模糊集合中我們需要構(gòu)造隸屬度函數(shù)，這里的隸屬度函數(shù)的取值取決于不同的情境，而隸屬度函數(shù)本身就是一個語境，它是一個模糊集合適用的范圍。另外，認(rèn)知是身體—心智—世界三者構(gòu)成的動力耦合系統(tǒng)，因而三者之間并不是絕對同一的，所以它們之間的信息傳遞必然存在著不完整、不精確、不確定。這也正是軟計算為什么允許模糊性、不精確性、不確定性存在的原因。

總之，在軟計算理論中，認(rèn)知是語境性的，它是由身體—心智—世界構(gòu)成的一個動力耦合系統(tǒng)，也就是由“語用反應(yīng)”“語形約定”和“語義反饋”三個語境維度構(gòu)成的一個動態(tài)系統(tǒng)。這在認(rèn)知活動中，體現(xiàn)為認(rèn)知主體、認(rèn)知客體與認(rèn)知結(jié)果之間的相互關(guān)系。其中，語用語境就是指客觀的認(rèn)知對象與認(rèn)知主體之間的相互聯(lián)系，如身體對于世界的感知反應(yīng)，即認(rèn)知的語用反應(yīng)過程，語用語境是整個認(rèn)知發(fā)生的基礎(chǔ)，這一過程就類似于軟計算方法提出的問題語境；語形語境指認(rèn)知主體的直觀反應(yīng)與知識系統(tǒng)之間的聯(lián)系，在語形語境中，主體的直觀反應(yīng)被抽象為規(guī)范的知識，即語形規(guī)范過程，語形語境是認(rèn)知的核心部分，這與軟計算方法的構(gòu)造過程是相似的；語義語境指的是認(rèn)知主體對于客觀的認(rèn)知對象的反饋，這也就是軟計算方法的具體運(yùn)用過程，它的完成標(biāo)志著一個認(rèn)知過程的實現(xiàn)。

總結(jié)，縱觀軟計算理論的具體內(nèi)涵和算法特征，我們可以發(fā)現(xiàn)：軟計算從根本上重構(gòu)了人們對于認(rèn)知的看法。在軟件理論思維中，認(rèn)知首先是語境的，認(rèn)知發(fā)生于語境且依賴于語境，沒有語境就沒有認(rèn)知；其次認(rèn)知具有模塊性，我們可以將認(rèn)知劃分為不同的功能模塊（中樞系統(tǒng)和輸入系統(tǒng)），不同的功能模塊各有其特征，試圖將認(rèn)知統(tǒng)一于規(guī)則或程序是徒勞的，這種嘗試往往是不可能成功的；最后認(rèn)知是一個開放的智能適應(yīng)系統(tǒng)，而不是封閉的靜態(tài)系統(tǒng)?？偠灾?，軟計算不單單是計算方法上的一種革新，它更是認(rèn)知思想上的一次變革。深入理解軟計算的認(rèn)知模型構(gòu)架，不僅有利于我們更好地認(rèn)識軟計算的理論內(nèi)涵，也有利于軟計算自身的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉曉力.哥德爾對心—腦—計算機(jī)問題的解[J].自然辯證法研究，1999（11）.

[2]王大將，王敏.軟計算融合技術(shù)研究[J].計算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2012（4）.

[3]J·A·福多.心理模塊性[M].上海：華東師范大學(xué)出版社，2001.

[4]郭貴春，成素梅.科學(xué)技術(shù)哲學(xué)概論[M].北京：北京師范大學(xué)出版社，2006.

[5]魏屹東.認(rèn)知科學(xué)與哲學(xué)關(guān)系的歷史審視[J].文史哲，2005（2）.