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心智计算理论

在哲学中，心智计算理论，又名心灵计算理论（ 英语：Computational theory of mind，CTM ）指的是一系列关于“人类心智是一个讯息处理系统”的观点。该理论认为，认知和意识同为一种计算形式。沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨（1943）为最早提出神经活动是计算性的人。他们认为神经计算性可以解释认知 。[1]该理论的当代形式由希拉里·普特南于1967年提出，并由他的博士生，同时也是哲学家和认知科学家的杰瑞·福多在1960至1980年代发展起来。[2] [3]尽管在1990年代，由于普特南、希尔勒等人的研究，这一观点在分析哲学领域中受到了强烈反驳，但此观点仍普遍存于现代认知心理学中，许多演化心理学理论家也将其假定为正确的。[来源请求]2000至2010年代之间，这一观点在分析哲学领域再度引起注意。（Scheutz 2003，Edelman 2008）。[来源请求]

心智计算理论认为，心智是一个由大脑神经活动所实现的计算系统。该理论能以多种方式进行阐述，并且根据对术语“计算”的理解，在阐述上会有很大的不同。计算通常是以图灵机的方式来理解，图灵机会根据规则并结合机器的内部状态来处理符号。以图灵机的方式来理解计算的关键之处在于，我们可以将计算机的物理细节之外的本质抽象出来。[4]也就是说，只要输出是基于“输入及内部状态之处理”，并根据规则来执行，计算就能够透过硅芯片或神经网络来实现。因此，CTM认为，心智不只是一个类比于计算机程式的东西，心智实际上是一个计算系统。 [4]

心智计算理论通常被认为需要心智表征，因为计算中的“输入”是以客体的符号或其他表征形式出现。虽然计算机不能计算实际的客体，但必须以某种形式解释和表示该客体，然后才得以对该表征进行计算。心智计算理论与心智表征理论有关 ，它们都要求心理状态是表征的形式。然而，心智表征理论将焦点放在被处理的符号上。这种方法更好地解释了系统性和生产性。[5]在福多最初的观点中，心智计算理论也与思维语言（心语）有关 。思维语言理论允许心智在语义的帮助下处理更复杂的表征。（参见下文心智状态的语义）。

近期的工作建议我们把心智和认知区分开来。根据麦卡洛克和皮茨的传统看法，认知计算理论（CTC）指出神经计算性能够解释认知。[6]心智计算理论则认为，不只是认知，现象意识或感质也都是计算性的。也就是说CTM势必蕴涵着CTC。然而现象意识可以发挥一些其他的功能，认知计算理论为“心智的某些部分是非计算的”留下了开放的可能性。因此，认知计算理论为理解神经网络提供了一个重要的解释框架，同时也避开了以现象意识为中心的反驳。

电脑隐喻

心智计算理论与电脑隐喻不同，电脑隐喻是将心智与现代数位电脑进行比较。[7]而计算理论只是使用了一些与数位电脑相同的原理。[7]“电脑隐喻”是将心智比喻成软件，将“大脑”比喻成硬件，而心智计算理论则是主张心智是一个计算系统。

“计算系统”并不意味着现代的电子计算机。确切地说，计算系统是个符号调处器，遵循逐步函数来计算输入和形成输出。艾伦·图灵在他的图灵机概念中描述了这一类型的计算机。

早期的支持者

其中一位心智计算理论的早期支持者是托马斯·霍布斯，他曾说过：“借由‘推理’的概念，我理解了什么是计算。计算指的是提取同时添加在一起的多项事物之总和，或是指当某样事物从其它东西那取走时，能够知道残存的部分。因此，推理与做加减法是相同的。”[8]由于霍布斯所生存的时代尚不能用有效的实例化程式来识别计算，因此不能解释为霍布斯明确支持当代意义上的心智计算理论。

思维的因果关系图

心智计算理论的核心为“思想是计算的一种形式”，而根据定义，计算是一套表征之间关系的系统法则。这意味着当且仅当心智状态与特定事物之间存在某种因果关系时，心智状态才代表某种东西。例如当我们看到乌云，并认为“乌云意味着下雨”，“乌云和雨”的思想之间存在着相关性，这是因为乌云会引起降雨。这个关系有时被称为自然意义。相反地，思想的因果关系还有另一面，那就是“思想的非自然表征”。举个例子，当你看到红灯时，会认为红色是“停”的意思，而红色并没有表示“停”的意思，因此它只是一种被发明出来的约定，类似于语言以及它们用于形成表征的能力。

心智状态的语义

心为计算理论表明，心为作为符号调处器，而心智表征是符号表征;正如语言的语义是与其意义相关的单词和句子的特征一样，心智状态的语义也就是表征的意义，即思维语言中“单词”的定义。如果这些基本的心智状态可以像语言中的单词一样具有特定的意义，那就意味着，即使这些思想从未接触过，我们仍可以创建更复杂的心智状态（思想）。就像读到的新句子一样，只要能理解基本的组成部分，并且在语法上是正确的，即使从来没有遇到过，也能被理解。例如：“I have eaten plum pudding every day of this fortnight.”虽然很多人可能没有见过这种特殊的单词排列方式，但因为它在句法上是正确的，而且组成部分是可以理解的，因此大多数读者应该还是能慢慢地搜集而能领会这句话的意思。

批评

目前已经提出了一系列反对在心智计算理论中所使用的“物理主义概念”的论点。

早期对心智计算理论的间接批评来自於哲学家约翰·罗杰斯·希尔勒 。在他被称为中文房间的思想实验中，希尔勒试图驳斥人工智能系统具有意向性和理解能力的说法，也驳斥这些系统可以被称为心智本身且足以研究人类心智的说法。 [9] 希尔勒让我们想象这样一个场景:“房间里有一个人，除了一张写有符号的纸可以从门底下透过外，此人无法与任何人或房间外的任何东西交流。”透过这张纸，该男子将使用一系列提供给他的规则书来回应含有不同符号的纸。房间内的男人并不知道这些符号是中文，而这个过程产生了对话，使房间外的中国人能够确实理解。 希尔勒争辩说，房间里的男人不能理解这过程的中文对话。这本质上是心智计算理论所呈现给我们的一个模型，在这个模型中，心智只是简单地解码符号并输出更多的符号。希尔勒认为，这不是真正的理解或意图。这批评最初是为了否定计算机像思想一样运作的想法而提出的。


希尔勒进一步提出了究竟是什么构成了计算的问题：“希尔勒之墙”

若我背后的这面墙在执行WordStar程式，之所以能执行是因为这面墙有一些分子的运动模式与WordStar程式的形式结构同构，而这面墙只要足够大，就可以跑得了任何程式，包括任何大脑中的程式。[10][11]

像希尔勒这样的异议可能会被称为“充分性不足”的反对意见。他们声称心智计算理论之所以失败，是因为计算不足以说明心智的某些能力。像弗兰克·杰克逊知识论证这样的感质论证，就可以这样理解为对心智计算理论的反对——尽管它们针对的是一般的物理主义心智概念，而不是具体的计算性理论。[来源请求]

此外也有直接针对心智计算理论的反对意见。

由于各种理由，普特南本人(参见《表征与现实》和《更新的哲学》的第一部分)成为了一位杰出的计算主义批评家，其中的理由包括与希尔勒的中文房间论证、世界-文字参考关系问题以及身心关系相关的想法。特别是在功能主义方面，普特南提出的观点与希尔勒相似，但更为普遍，即人类心智能否实现计算状态的问题，与心智的本质问题无关，因为“每个普通的开放系统都能实现抽象的有限自动机。” [12]对此，计算主义者的回应是，应致力于制定标准来阐述“究竟什么才算是实现”。 [13] [14] [15]

罗杰·潘洛斯提出了这样一种观点，即对于理解和发现数学中的复杂性，人类的心智并没有使用一种已知的可靠计算程式。这就意味着普通的图灵完备计算机将无法查明“某些人类大脑可以查明的数学真理”。 [16]

着名学者

  • 丹尼尔·丹尼特提出了多重草稿模型 ，在该模型中，意识似乎是线性的，但实际上是模糊的和不完整的，分布在大脑的空间和时间中。意识是计算，且没有多余的步骤或“ 笛卡尔剧院 ”可让我们意识到计算在发生。
  • 杰里·福多认为，心智状态（例如信念和欲望）是个体与心智表征之间的关系。他坚持认为，这些表征只有在心智中用思维语言（LOT）才能正确解释。此外，这种思维语言本身已经编码在大脑中，并不只是一个有用的解释工具。福多尔坚持一种功能主义，认为思维和其他心智过程主要由表征语法上的运算所组成，而这些表征语法构成了思维语言。在后来的工作（《 概念、榆树和专家》 ）中，福多完善了甚至质疑了一些他原本的计算主义观点，并采纳高度修改过的LOT版本（请参阅LOT2 ）。
  • 大卫·马尔提出认知处理具有三个层次：“计算层次”（描述认知过程所计算的计算问题（即输入/输出映射）），“算法层次”（计算在计算层次上要求的问题时，呈现所采用的算法）以及“实现层次”（在生物物质(例如大脑)的算法层次上，描述所要求的算法的物理实现）。 （Marr 1981）
  • 乌里克·奈瑟 （ Ulric Neisser ）在1967年出版的著作《认知心理学》中创造了“认知心理学”一词，奈瑟将人描述为动态讯息处理系统，其心理活动可以用计算术语来描述。
  • 史蒂文·平克描述了一种“语言本能”，即一种学习语言的内在发展能力（如果不是写作的话）。
  • 希拉里·普特南提出用功能主义来描述意识，声称无论意识是在大脑、计算机还是“桶中之脑”中运行，意识都等同于计算。
  • 马里兰大学教授乔治·雷伊 （ Georges Rey ）以杰里·福多的心智表征理论为基础，提出了自己的计算/表征思维理论。

替代理论

参见

参考文献

  • Ned Block, ed. (1983). Readings in Philosophy of Psychology, Volume 1. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
  • Tim Crane (2003). The Mechanical Mind: A Philosophical Introduction to Minds, Machines, and Mental Representation. New York, NY: Routledge.
  • [Shimon Edelman (2008) Computing the Mind: How the Mind Really Works.
  • Jerry Fodor(1975) The Language of Thought. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  • Jerry Fodor (1995) The Elm and the Expert: Mentalese and Its Semantics. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  • Jerry Fodor (1998) Concepts: Where Cognitive Science Went Wrong. Oxford and New York: Oxford University Press.
  • Jerry Fodor (2010) LOT2: The Language of Thought Revisited. Oxford and New York: Oxford University Press.
  • C. Randy Galliste Learning and Representation. In R. Menzel (Ed) Learning Theory and Behavior. Vol 1 of Learning and Memory - A Comprehensive Reference. 4 vols (J. Byrne, Ed). Oxford: Elsevier. pp. 227–242.
  • Harnad, Stevan. Computation Is Just Interpretable Symbol Manipulation: Cognition Isn't. Minds and Machines. 1994, 4 (4): 379–390 [2011-12-13]. doi:10.1007/bf00974165. （原始内容存档于2013-08-25）. 
  • David Marr (1981) Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  • Steven Pinker (1997) How the Mind Works.
  • Hilary Putnam (1979) Mathematics, Matter, and Method: Philosophical Papers, Vol. 1. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  • Hilary Putnam (1991) Representation and Reality. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  • Hilary Putnam (1995) Renewing Philosophy. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
  • Hilary Putnam (1984) Computation and Cognition. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  • Matthias Scheutz, ed. (2003) Computationalism: New Directions. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
  • John Searle (1992) The Rediscovery of the Mind. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.

外部链接

笔记

  1. ^ Piccinini, Gualtierro & Bahar, Sonya, 2012. "Neural Computation and the Computational Theory of Cognition" in Cognitive Science. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cogs.12012 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
  2. ^ Putnam, Hilary, 1961. "Brains and Behavior", originally read as part of the program of the American Association for the Advancement of Science, Section L (History and Philosophy of Science), December 27, 1961, reprinted in Block (1983), and also along with other papers on the topic in Putnam, Mathematics, Matter and Method (1979)
  3. ^ Horst, Steven, (2005) "The Computational Theory of Mind" （页面存档备份，存于互联网档案馆） in The Stanford Encyclopedia of Philosophy
  4. ^ 4.0 4.1 Horst, Steven, (2005) "The Computational Theory of Mind" （页面存档备份，存于互联网档案馆） in The Stanford Encyclopedia of Philosophy
  5. ^ Horst, Steven, (2005) "The Computational Theory of Mind" （页面存档备份，存于互联网档案馆） in The Stanford Encyclopedia of Philosophy
  6. ^ Piccinini, Gualtierro & Bahar, Sonya, 2012. "Neural Computation and the Computational Theory of Cognition" in Cognitive Science. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/cogs.12012 （页面存档备份，存于互联网档案馆）
  7. ^ 7.0 7.1 Pinker, Steven. The Blank Slate. New York: Penguin. 2002
  8. ^ Hobbes, Thomas "De Corpore"
  9. ^ Searle, J.R., Minds, brains, and programs, The Behavioral and Brain Sciences, 1980, 3 (3): 417–457, doi:10.1017/S0140525X00005756 
  10. ^ Searle, J.R., The Rediscovery of the Mind, 1992 
  11. ^ John R. Searle. Is the brain a digital computer?. Proceedings and Addresses of the American Philosophical Association. (Nov., 1990),. Vol. 64 (No. 3): pp. 21-37 (17 pages). doi:10.2307/3130074. 
  12. ^ Putnam, H., Representation and Reality, 1988 
  13. ^ Chalmers, D.J., Does a rock implement every finite-state automaton?, Synthese, 1996, 108 (3): 309–333 [2009-05-27], doi:10.1007/BF00413692, （原始内容存档于2004-08-20） 
  14. ^ Edelman, Shimon, On the Nature of Minds, or: Truth and Consequences (PDF), Journal of Experimental and Theoretical AI, 2008, 20 (3): 181–196 [2009-06-12], doi:10.1080/09528130802319086, （原始内容存档 (PDF)于2020-06-19） 
  15. ^ Blackmon, James. Searle's Wall. Erkenntnis. 2012, 78: 109–117. doi:10.1007/s10670-012-9405-4. 
  16. ^ Roger Penrose, "Mathematical Intelligence," in Jean Khalfa, editor, What is Intelligence?, chapter 5, pages 107-136. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, 1994
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