导论：认知科学的不可靠基础

十多年来，实际上从这一学科的开始，我就已经是一个实践的“认知科学家”。在这一阶段，我在该领域中看到很多有价值的工作与进步。然而，作为一门学科，认知科学因为它最抱希望的几个基础假定是错误的而备受麻烦。在错误假定的基础上可能作出好的工作，但是要更为困难一些；而在本章中，我想揭露并拒斥一些错误假定。它们是从我在第1、2章中描述的错误模式中推导出来的。

在认知科学中，不是每一个人都同意这些基础原则，但主流的某些一般特征值得单独表述。如果我是个主流的认知科学家，我会说：

诸如此类对大脑的研究和对意识的研究，对于认知科学都没有很大的兴趣与重要性。我们研究的认知机制实际上是在大脑中进行的，它们中有一些在意识中找到表层的表达，但我们的兴趣是在中间层面，在那里实际的认知过程对于意识是不可进入的。虽然事实上是在大脑中进行的，它们可以在无限数量的硬件系统中进行。大脑是在那儿，但是非本质的。说明认知的过程是无意识的，不仅在事实上，而且在原则上也如此。例如，乔姆斯基的普遍语法规则（1986），或马尔的视觉规则（Marr，1982），或福多（1975）的思想语言，都不是那种可以成为意识的现象。此外，这些过程全部是计算的。认知科学背后的基本假定是大脑是计算机，而心智过程是计算的。因为这一原因，我们中有很多人认为人工智能（AI）是认知科学的核心。我们之间对于大脑是否是传统模式的冯·诺伊曼变种的数字计算机，或者它是否是联结主义者的机器还有些争论。我们中的一些人事实上成功地对这一问题“采取‘二者得兼’的办法”，因为我们认为大脑中的系统过程是通过平等的联结主义系统来执行的（如Hobbs，1990）。但我们几乎全都同意以下观点：认知心智过程是无意识的；它们绝大部分原则上是无意识的；而且它们是计算的。

我不同意上面这段话的每一个具体论述，我已经在前面的章节中批评了其中的一些，最显著的是存在是深层无意识的心智状态这一论述。本章的主要目标是批评计算论述的某些方面。

我认为它将有助于说明什么使得研究方案在我看来如此不合理，如果我们以正确的方式把问题确定到一个具体例子中：在人工智能中，对在SOAR上运行的程序已作出了很多的论述。〔1〕严格说来，SOAR是一种计算机构造，而非程序，但在SOAR上执行的程序被看作人工智能很有前途的例子。其中之一体现在一个能够根据命令移动木块的机器人上。例如机器人会正确地回应命令“捡起一块立方体的木块，向左移三个位子”。要做到这点，它既有光学传感器又有机器手臂，而系统运作是因为它执行一系列形式的符号操作法，它们被连接到转换器上，从光学传感器接受输入并把输出传送到动力机制。但我的问题是：它与实际的人类行为有什么关系？例如我们知道关于人类在现实生活中如何做的很多细节。首先，她必须是有意识的。此外她必须听到并理解命令。她必须有意识地看到木块，她必须决定执行命令，然后她必须实施搬动木块的有意识的自愿意向行动。注意，这些论述都支持反事实条件句：例如，没有意识就没有木块的移动。我们也知道所有这种心智的东西都是由神经生理引起并实现的。因此在我们从计算机模型开始研究之前，我们要知道有两个系列的层面：心智层面（很多是有意识的）与神经生理层面。

那么，假定符合这一图像的形式操作法在哪儿呢？在认知科学中，这是个基本的基础问题，但你会惊讶人们很少注意到它。对于任何计算机模型，绝对至关重要的问题是：“模型究竟如何与它塑造的实在相连？”但除非你阅读的是诸如现在的作者这样的怀疑论批判，你会发现对这一问题很少有人讨论。被认为是避开需要更为具体的特定答案的总答案是，在人类的意向性（纽厄尔［Newell，1982］称之为“知识层面”）与不同的神经生理层面之间，有形式符号操作法的中间层面。现在我们的问题是，从经验上讲，这可能意味着什么？

如果你读过关于大脑的书（例如Shepherd，1983；或Bloom and Lazerson，1988），你会得到关于大脑中有什么特定的图像。如果你接着去看关于计算的书（如Boolos and Jeffrey，1989），你会得到关于计算理论的逻辑结构的图像。如果你再去看关于认知科学的书（如Pylyshyn，1984），它们会告诉你关于大脑的书描述的真的与关于计算的书描述的一样。从哲学上讲，我觉得这味道不对，而我至少在研究的开始就已学会追随自己的嗅觉。