丘奇蘭德的自然化認(rèn)識論研究

毛郝浩 李建會

一、引言

丘奇蘭德否定了通過邏輯的方法來回答理論如何從經(jīng)驗(yàn)中產(chǎn)生問題的可能性，即歸納和演繹都不是認(rèn)識世界的主要方法。在邏輯經(jīng)驗(yàn)主義中，科學(xué)認(rèn)識以歸納法為核心，即通過對經(jīng)驗(yàn)的綜合形成一般性的科學(xué)命題。而經(jīng)驗(yàn)和科學(xué)命題之間的符合使得科學(xué)命題得以確證。在波普爾的證偽主義當(dāng)中，科學(xué)認(rèn)識以演繹法為核心，即通過觀察經(jīng)驗(yàn)對全稱命題的反駁，科學(xué)命題得以被證偽從而不斷推動科學(xué)的進(jìn)步。即使在蒯因的思想中，理論仍然是以許多互相關(guān)聯(lián)的命題構(gòu)成的一個(gè)整體。相反，丘奇蘭德認(rèn)為，理論和知識既不是通過歸納，也不是通過演繹來獲取的。接著，丘奇蘭德嘗試通過認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和人工智能回答蒯因所提出的自然化認(rèn)識論問題。

認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)最主要的貢獻(xiàn)在于揭示了神經(jīng)元的基本工作機(jī)制。神經(jīng)細(xì)胞和神經(jīng)細(xì)胞之間的突觸聯(lián)結(jié)構(gòu)成了認(rèn)識世界的最主要的方式。將神經(jīng)元的基本工作原理應(yīng)用到人工智能構(gòu)成了當(dāng)今的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貢獻(xiàn)則是使得對于大腦運(yùn)行的經(jīng)驗(yàn)假設(shè)得以在計(jì)算機(jī)上得以驗(yàn)證：如果計(jì)算模型能夠復(fù)制或模仿人類智能的某些方面，則這些模型背后的經(jīng)驗(yàn)假設(shè)很可能為真，人腦很可能以類似于這些模型的原理運(yùn)行。來自這兩大學(xué)科最重要的發(fā)現(xiàn)在于，人腦最基本的運(yùn)行方式并非是以類似符號操作，或者是心靈語言(language of thought)的方式進(jìn)行的。相反，對于神經(jīng)元的研究表明，信息加工的方式最貼近于數(shù)學(xué)中的向量運(yùn)算。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)決定了大腦在完成絕大部分任務(wù)時(shí)不涉及到任何抽象符號操作或者形式邏輯運(yùn)算，而它們正是傳統(tǒng)認(rèn)識論中的主題。利用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和人工智能中的研究成果，自然化認(rèn)識論得以將它們轉(zhuǎn)變?yōu)橛糜诮忉尶茖W(xué)認(rèn)識論的工具。

二、丘奇蘭德自然化認(rèn)識論的解釋工具

在具體說明丘奇蘭德自然化認(rèn)識論方案之前，我們先對丘奇蘭德的解釋工具進(jìn)行必要的說明。自然化認(rèn)識論的核心問題是如何在經(jīng)驗(yàn)上解釋觀察證據(jù)和理論之間的關(guān)系。為了回答該問題，丘奇蘭德總結(jié)了認(rèn)識神經(jīng)科學(xué)和人工智能中最重要的三種解釋工具：原型理論(prototype theory)、向量補(bǔ)全(vector completion)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(recurrent network)。通過這三種主要工具，不僅說明了人腦如何表征世界，也說明了感覺輸入如何形成理論輸出。要理解這三種工具，則需要通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行說明。

如何對外部世界中的事物進(jìn)行學(xué)習(xí)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的核心主題，而試錯是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的主要方式。典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有兩種最基本的構(gòu)成：神經(jīng)元和突觸聯(lián)結(jié)。神經(jīng)元的激活強(qiáng)度是對外部世界快速的、即時(shí)的信息表征，例如紅色信息引發(fā)編碼紅色視覺的神經(jīng)元高強(qiáng)度激活。突觸連接的權(quán)重是對外部世界的慢速的、歷史的信息表征。例如對樂器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)將日積月累地被編碼在突觸權(quán)重當(dāng)中。

典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被分為三層。第一層接受外部刺激，將其編碼到神經(jīng)元中。通過突觸聯(lián)結(jié)，再將編碼后的信息發(fā)送到第二層，即隱藏層當(dāng)中。隱藏層獲取第一層的信息，并對其進(jìn)行抽象特征的提取。第二層同樣將信息通過突觸權(quán)重發(fā)送給第三層，即輸出層，該層輸出是對刺激類別的判斷。

向量補(bǔ)全是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傾向于將殘缺的刺激解釋成原型的傾向。例如，只看見某人面孔的鼻子部分，就能認(rèn)出此人是誰?；蛘呗牭郊怃J而細(xì)小的動物聲音，將會傾向于將其認(rèn)知為老鼠的聲音。向量補(bǔ)全的基礎(chǔ)是儲存了足夠多的原型，而殘缺刺激將會傾向于激活與之最相似的原型。這種機(jī)制對認(rèn)知能力大有裨益，使得人們即使在信息大量缺失的情況下也能行使正常的認(rèn)知辨別功能。

將這三種工具結(jié)合到一起，構(gòu)成了對于自然化認(rèn)識論問題的完整回答。感覺輸入首先進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，而其通過試錯的方式對這些輸入進(jìn)行抽象和學(xué)習(xí)，形成了基本的原型。這些原型是理論的基本構(gòu)成，并且以整體的方式互相關(guān)聯(lián)。向量補(bǔ)全則說明了新的科學(xué)理論如何被提出，即通過舊的原型來解釋新的感知覺輸入。最后，循環(huán)網(wǎng)絡(luò)將理論和觀察融合在了一起，使得理論改變觀察結(jié)果變成了可能。將這些結(jié)論應(yīng)用到科學(xué)哲學(xué)的諸多問題之中，即形成了一種自然化認(rèn)識論視角下對于科學(xué)哲學(xué)的全新解釋。

三、丘奇蘭德對科學(xué)認(rèn)識諸問題的自然化解釋

利用這三種最為主要的理論工具，加上人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)造，丘奇蘭德對諸多的科學(xué)哲學(xué)論題進(jìn)行了全新的解釋。這些論題包括：科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程、科學(xué)理論的解釋、科學(xué)理論的評價(jià)、科學(xué)發(fā)展模式、科學(xué)實(shí)在論。

(一)科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程

在此基礎(chǔ)上，更進(jìn)一步的例子是亞里士多德的宇宙模型。首先，人們發(fā)現(xiàn)了這些星座之間的相對位置永遠(yuǎn)固定不變。其次，在夜空的觀察當(dāng)中，人們發(fā)現(xiàn)所有的星星同時(shí)朝著西邊運(yùn)動。自然而然，一個(gè)能夠解釋所有運(yùn)動的原型被亞里士多德捕捉到了。只要將星空看成是一種旋轉(zhuǎn)的球體——一種常見的原型，就能解釋所有星星一起運(yùn)動的行為，而這些星星則鑲嵌在一個(gè)透明的球殼當(dāng)中。

同時(shí)，原型還具有一定的預(yù)測作用，即預(yù)測星星的運(yùn)動軌跡和時(shí)間。但是當(dāng)經(jīng)驗(yàn)上發(fā)現(xiàn)各種“例外”的時(shí)候，原型本身的解釋就會受到質(zhì)疑。這就意味著新的原型需要被用于解釋各種例外現(xiàn)象。

第二個(gè)例子來源于笛卡爾對于太陽系的解釋。在笛卡爾的時(shí)代，一個(gè)尚未被解釋的現(xiàn)象是太陽系星球的運(yùn)動規(guī)律，即外側(cè)星球運(yùn)動的更快，內(nèi)側(cè)更慢，以及所有的星球都朝著一個(gè)方向運(yùn)動等。同樣，通過向量補(bǔ)全，笛卡爾將太陽系看成一個(gè)漩渦——同樣是一個(gè)常見的原型，太陽在這個(gè)漩渦的中心，而其他星球則圍繞著太陽旋轉(zhuǎn)。而月亮之所以圍著地球旋轉(zhuǎn)，則是因?yàn)榈厍蚝驮铝翗?gòu)成了大漩渦當(dāng)中的小漩渦。通過漩渦的比喻，太陽系的動力學(xué)模式就能夠得到解釋。

第三個(gè)例子則是牛頓對星球運(yùn)動的不同解釋。牛頓將月球看成是一顆通過繩子連在地球上的行星，受自身慣性和地球拉力的影響，它因此呈現(xiàn)了自身的橢圓形軌道。推廣到太陽系，則行星們分別通過繩子連在了太陽上，同樣呈現(xiàn)出了橢圓形的軌道。通過繩子產(chǎn)生的圓周運(yùn)動則是這個(gè)案例的原型。

丘奇蘭德認(rèn)為，理論的誕生和發(fā)現(xiàn)是由于人們對于用各種各樣的原型來解釋各種現(xiàn)象的智力上的熱忱。在這些熱忱的基礎(chǔ)上，擁有一個(gè)數(shù)量龐大、足夠復(fù)雜的原型庫，就能提出豐富的理論。相對于邏輯實(shí)證主義的歸納方法和波普爾的演繹方法，向量補(bǔ)全給出了一種更自然的方式揭示科學(xué)發(fā)現(xiàn)的過程。利用原型理論和向量補(bǔ)全來說明科學(xué)發(fā)現(xiàn)，丘奇蘭德進(jìn)一步說明了自然化認(rèn)識論的問題：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得的原型對新現(xiàn)象進(jìn)行解釋的過程中，新的理論被提出了，原型也成為了構(gòu)成理論的必要成分。

(二)科學(xué)理論的解釋

奠定理論整體論的證據(jù)來自于對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析。已知的是，人工網(wǎng)絡(luò)隱藏層的神經(jīng)元關(guān)注的是輸入層的不同特征。例如對于面孔來說，衡量面孔的維度有極多的方式：鼻子的大小，眼睛的大小，嘴巴的厚度，耳朵的角度，頜骨的高度等等。而隱藏層的每一個(gè)神經(jīng)元只關(guān)注一個(gè)維度。綜合不同維度，輸入層將會對其進(jìn)行計(jì)算和判斷。例如額骨高度更高的，下巴更寬的將更傾向于被識別為男性。而這些維度的總和即構(gòu)成了判斷面孔性別的概念框架。

概念框架本身綜合了面孔整體的信息，而非是局部信息，因此對于面孔性別的判斷是基于面孔整體的判斷。而原型則在概念框架的背景下，對外部世界進(jìn)行整體而非局部的表征。具有豐富聯(lián)系的不同概念框架和原型綜合在一起，就形成了一種科學(xué)理論。

傳統(tǒng)認(rèn)識論則將科學(xué)理論看成是某個(gè)或者某些科學(xué)命題的集合。如前所述，針對神經(jīng)系統(tǒng)的研究表明神經(jīng)系統(tǒng)并不以命題的方式構(gòu)造理論。亨普爾的覆蓋率模型表明，科學(xué)理論的解釋是將事實(shí)作為命題的演繹結(jié)果。而丘奇蘭德則認(rèn)為，科學(xué)解釋是事實(shí)和原型之間的符合，原型則是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)物。

由此，丘奇蘭德的科學(xué)理論觀天然地偏向了相對主義。原型本身不是真理，僅僅是人們對熟悉事物的學(xué)習(xí)得到的規(guī)律。和這種理論觀最為貼近的是庫恩的范式理論。狹義的范式即教師在教授學(xué)生時(shí)采用的典型方法或典型案例。這種范式幾乎等同于原型：學(xué)生利用熟悉的案例和方法解決之后遇到的問題。

(三)科學(xué)理論的評價(jià)

在邏輯經(jīng)驗(yàn)主義或是波普爾的證偽主義當(dāng)中，對科學(xué)理論的評價(jià)在于它是否和觀察經(jīng)驗(yàn)相符合，或者是否被觀察經(jīng)驗(yàn)推翻。隨著科學(xué)哲學(xué)中歷史主義的發(fā)展，一個(gè)重要的問題是觀察的中立性問題：觀察本身真的和理論無關(guān)嗎？事實(shí)是，人們對于觀察存在著主觀上的不同，并且持有不同理論的人們觀察到的經(jīng)驗(yàn)也是不同的。就像具有不同背景知識的人會在鴨兔圖中看到不同的結(jié)果，觀察實(shí)際上負(fù)載著理論。

原型理論得以解釋這種觀察滲透理論的現(xiàn)象。近乎任何一個(gè)個(gè)體從出生到死亡都以不同的方式與其環(huán)境交互，而原型又是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于重復(fù)刺激的產(chǎn)物，因此在不同環(huán)境下出生的人就會擁有不同的原型庫。原型的不同自然導(dǎo)致了對于事物解釋的多樣性。教育、文化、環(huán)境等多方面的因素都可以導(dǎo)致觀察滲透理論。

除此之外，循環(huán)網(wǎng)絡(luò)也被用于解釋這種現(xiàn)象。在循環(huán)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，信息傳導(dǎo)的途徑被允許從高層次傳輸?shù)降蛯哟?，即從原型層次轉(zhuǎn)換到感知覺層次。同樣以鴨兔圖為例，當(dāng)被告知圖片上是鴨子的時(shí)候，大腦對鴨子的原型進(jìn)行了預(yù)激活，從而改變了大腦的背景信息和理論，人們就更傾向于將圖片識別為鴨子。背景知識能夠如此迅速地被調(diào)整得益于語言對于原型和理論施加的影響。在豐富多變的環(huán)境中，觀察近乎總是以不同的方式被解釋。

相對主義視角下的科學(xué)理論顯然不能用是否與觀察相符合來解釋。實(shí)用主義的標(biāo)準(zhǔn)就成了判定原型好壞的標(biāo)準(zhǔn)。丘奇蘭德認(rèn)為，拉卡托斯和庫恩對于理論的評價(jià)同樣可以適用于對于原型或概念框架的評價(jià)。例如是否能夠預(yù)測和解釋更多、更新穎的理論現(xiàn)象；是否足夠簡單；是否和其他理論之間更加融貫等等。

(四)科學(xué)實(shí)在論

但是，這種元?dú)w納默認(rèn)了一種對于科學(xué)實(shí)在論的二元論假設(shè)，即要么科學(xué)理論是真理，要么它不是真理。不過，就概念框架或者原型來說，它本身則不包含二元論的結(jié)構(gòu)。波普爾的證偽主義當(dāng)中，僅僅一個(gè)觀察語句同全稱命題不同就能將該理論推翻。而概念框架或原型并不存在類似的命題結(jié)構(gòu)，它允許真理以一種程度的方式呈現(xiàn)。

可見，丘奇蘭德認(rèn)為，科學(xué)的目標(biāo)雖然不是真理，但在追求科學(xué)的過程中至少描述了實(shí)在的某些方面。但值得警惕的是，丘奇蘭德并未論證其前提的合理性，即概念框架為何至少在某些維度上是正確的。用程度的方式取代二元論并不能直接辯護(hù)實(shí)在論的合理性，且至少要說明實(shí)在和理論之間為何在某些程度上能夠相符。

四、對丘奇蘭德自然化認(rèn)識論的評價(jià)

自然化認(rèn)識論這一術(shù)語由蒯因首次提出，并且給出了關(guān)于自然化認(rèn)識論的研究框架，即如何通過心理學(xué)研究的方式對觀察證據(jù)和理論之間的關(guān)系問題進(jìn)行說明。他給出了自然化認(rèn)識論的兩大經(jīng)驗(yàn)性任務(wù)：(1)用神經(jīng)生理學(xué)和心理學(xué)說明從感覺輸入到觀察語句的學(xué)習(xí)的詳盡機(jī)制；(2)用科學(xué)的方法詳盡說明從觀察語句到理論語言習(xí)得的許多不同的類比步驟。不過，更加詳細(xì)的解釋工作卻沒有實(shí)施。因此，丘奇蘭德的貢獻(xiàn)之一就是利用認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和人工智能的經(jīng)驗(yàn)成果對自然化認(rèn)知論給出了經(jīng)驗(yàn)的說明。

無疑，丘奇蘭德利用經(jīng)驗(yàn)科學(xué)上的理論和思想，對很多科學(xué)活動給出了合乎于自然化的解釋。向量補(bǔ)全不僅能夠解釋人們頓悟的心理原因，也能夠解釋科學(xué)理論提出。在傳統(tǒng)認(rèn)識論當(dāng)中，通常認(rèn)為科學(xué)的發(fā)現(xiàn)是沒有邏輯的，而科學(xué)理論的驗(yàn)證和推翻則是有邏輯的。向量補(bǔ)全克服了傳統(tǒng)認(rèn)識論的弱點(diǎn)，給予科學(xué)發(fā)現(xiàn)一個(gè)自然而合理的解釋。

在科學(xué)理論的評價(jià)和科學(xué)發(fā)展方面，以原型和概念框架為核心的理論解釋確定了丘奇蘭德的相對主義傾向。借鑒庫恩和拉卡托斯的觀點(diǎn)，理論評價(jià)不再以是否符合觀察為標(biāo)準(zhǔn)，而是以是否能更好地解釋世界為標(biāo)準(zhǔn)。而科學(xué)發(fā)展則是一種更好的原型或概念框架取代更差的原型或概念框架的過程。這與拉卡托斯的進(jìn)步和退化的研究綱領(lǐng)內(nèi)涵近乎一致。但即使在相對主義的視角下，他仍然提出了一種特殊的科學(xué)實(shí)在觀。這種實(shí)在觀認(rèn)為原型或者概念框架對于世界的表征至少某些部分是真實(shí)的。

同時(shí)，他的科學(xué)實(shí)在論存在著很大的矛盾。其根本原因在于在這種原型和概念框架的理論觀下，難以言說何為實(shí)在。這種實(shí)在論背后隱藏了一個(gè)預(yù)設(shè)，即原型和經(jīng)驗(yàn)的符合能夠解釋原型的成功。按照丘奇蘭德的解釋，之前的科學(xué)理論之所以部分的描述了實(shí)在，是因?yàn)槔碚摬糠值孛枋隽私?jīng)驗(yàn)，如牛頓理論描述了大部分宏觀的運(yùn)動和力學(xué)現(xiàn)象。現(xiàn)在的科學(xué)理論如愛因斯坦的理論，是對牛頓理論更高維度的擴(kuò)展，也解釋了更多的經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)象，因此也至少描述了部分實(shí)在?？梢?，該思路實(shí)際仍未能逃脫邏輯實(shí)證主義思路的影響，只是從其自然化認(rèn)識論的角度進(jìn)行了改寫和重述。