SEP：心灵的计算理论（六）

5.3 Content-involving computation

横在计算描述与意向性描述间的鸿沟刺激了许多有关CTM著作的产生。一些哲学家想这样来弥合这条裂缝，即，这些计算描述以表征的方式将计算状态个体化。用Christopher Peacocke’s (1994)的话来说，这种描述是涉及内容的(content-involving)。在这个涉及内容的路径中，计算描述同意向性描述间并没有一条严格的区分。特别是，某些具有科学价值的关于心灵活动的描述既是计算的也是意向的。我们将这种立场称之为涉及内容的计算主义(content-involving computationalism)。

涉及内容的计算主义者不需要说所有计算描述都是意向性的。为了说明这点，假设我们描述了一个简单的图灵机，它可以操作由其几何形状个体化的符号。那么这样子产生的计算描述就并不是涉及到内容的。对应的，涉及内容的计算主义者通常不会将涉及内容的计算作为一个关于计算的一般性理论加以推进。他们仅仅声称，一些重要的计算描述是涉及到内容的。

人们可以沿着一个内在论的或者外在论的方向发展涉及内容的计算主义。内在论式的涉及内容的计算主义者认为一些计算描述部分地通过心灵状态的窄内容来识别这些心灵状态。Murat Aydede (2005)建议了一个这种方向上的立场。外在论式的涉及内容的计算主义者认为某种计算描述部分地通过心灵状态的宽内容来识别这些心灵状态。Tyler Burge (2010a: 95–101)、Christopher Peacocke (1994, 1999)、Michael Rescorla (2012)以及Mark Sprevak (2010)拥护这一立场。Oron Shagrir (2001, forthcoming)则主张了一种中立于内在论-外在论的，涉及内容的计算主义。

外在论式的涉及内容的计算主义典型地会援引认知科学实践作为其动力。比如说，知觉心理学将感知系统描述为了，从视网膜刺激以及对物体深度的估计中计算出了该物体大小的估计值。非常合理的是，同特定远端大小与深度的表征关系并不随附在内部的神经生理学上。那么，同样非常合理的就是，知觉心理学是通过宽内容来确定感知计算的类型的。所以，外在论式的涉及内容的计算主义看上去就与当前的认知科学相协调。

涉及内容的计算主义所面临的一个主要挑战涉及到它同标准计算主义形式系统——例如图灵机——的接口。涉及内容的描述究竟同逻辑与计算机中的计算模型有着什么样的关系？哲学家们通常假设这些计算模型提供的是非意向性描述。如果真是这样，那么这就是对涉及内容的计算主义的一个重大也是决定性的打击。

不过还是可以说，许多熟悉的计算形式系统允许一种涉及内容的而不是形式句法式的理解。为了说明这点，考虑一下图灵机。人们可以通过类似于几何形状的因素，以非语义的方式对构成图灵机字母表的 "符号 "进行区分。但是图灵的形式系统有要求了一个非语义的个体化模式吗？相反可以说的是，这种形式系统允许我们部分地通过他们的内容来区分符号。当然一个图灵机的机器表并没有明确地援引符号的语义性质(比如，指谓或真值条件)。尽管如此，机器表可以编码描述了如何去操作符号的机械规则，在其中，那些符号以涉及内容的方式来被类型识别。以这种方式，机器表就指定了在涉及内容的状态间的转换，而没有明确提及语义属性。Aydede (2005)建议了一个这种观点的内在论版本，其中，对符号的类型识别是通过窄内容来进行的[4]。Rescorla (2017a)沿着外在论发展了这一观点，其中，对符号的类型识别就是通过宽内容来进行的。他认为，一些图灵式模型描述了被外在性地个体化的心灵符号之上的计算操作[5]。

原则上，人们或许可以同时接受外在论式的涉及内容的计算描述以及形式句法描述。人们或许可以说这两种描述在解释层次上上是不同的。皮考克建议了这样的一种观点。其他涉及内容的计算主义者则对心灵的形式句法描述持有更多的怀疑态度。例如，伯吉质疑道，形式句法描述给某些科学心理学领域(例如知觉心理学)带来了什么解释性价值。从这种观点出发，5.1节展现的取消论的挑战其实一种退步。我们不应该假设形式句法描述具有解释性价值，然后才去问意向性描述贡献了什么解释性价值。而是，我们应该认同由当前认知科学提供的外在论式的意向性描述，然后再去问形式句法描述贡献了什么价值。

形式句法描述的支持者通过援引实施机制来进行回应。关于心灵活动的外在论描述在心灵与外部物理环境间预设了适当的因果历史关系的存在。但是，我们肯定会想要一个忽略了外部因果-历史关系的“局部性”描述，一种去揭示了潜在因果机制的描述。Fodor (1987, 1994)认为这种情况就为形式句法图景提供了动机。关于外在论对实施机制论证的可能回应，见Burge (2010b)、Rescorla (2017b)、Shea (2013)与Sprevak (2010)。之于该论证的争论，以及更一般的，关于计算同表征的关系的诸立场间的恩怨，似乎将会是天长地久有时尽，此恨绵绵无绝期。

6 Alternative conceptions of computation

文献中提供了一些备选概念，其通常是作为CTM之基础提出的。在许多情况下这些备选概念都是相互重叠的，或者同上文中我们已经考察的那些概念相重叠。

6.1 Information-processing

对于认知科学家来说，将计算描述为“信息处理”是一件司空见惯的事。但如果说对此的支持者有去澄清“信息”或者“处理”究竟意味着什么的话，那倒并不那么常见。由于缺乏这种澄清，这个描述就将仅仅是句空洞的口号而已。

在香农(Claude Shannon)1948年的文章《通信的数学理论(A Mathematical Theory of Communication)》中，他引入了一个关于“信息”的，具有重要科学意义的概念。直观的思路是，信息衡量了不确定性的减少，而不确定性的减少则表现为可能状态上概率分布的改变。香农在一个严格的数学框架中表述了这个想法，为信息论(information theory)奠定了基础(Cover and Thomas 2006)。香农信息(Shannon information)是当代相关工程的基础，它在认知科学，特别是认知神经科学中得到了富有成效的应用。那么它能够令人信服地支持将计算作为“信息处理”的分析吗？考虑一下能够记录通过无线电广播收到的讯息的老式磁带机。使用香农的框架，人们可以衡量某条被记录的讯息中携带了多少信息。从某种意义上来说，每当我们重新播放一条录音讯息时，这台磁带机就处理了香农信息。尽管如此，这台磁带机看起来并没有实现任何有意义的计算模型[6]。当然，无论是图灵机形式系统，还是神经网络形式系统，它们都没有对这台机器的运行提供任何洞见。那么接下来就可以说，一个系统可以在不执行任何有趣的计算的情况下，仍然处理了香农信息。

面对这样的例子，一方面，人们可以尝试分离出一个更加苛刻的“处理”的概念，以此，磁带就没有“处理”任何香农信息。另一方面，人们也可以坚持说磁带机执行了有意义的计算。Piccinini和Scarantino(2010)提出了一个高度通用的计算概念，称之为通用计算(generic computation)，因此产生了磁带机这样的结果。

第二种关于信息的重要概念来自于Paul Grice(1989)中颇具影响的关于自然意义(natural meaning)的讨论。自然意义涉及到可靠的，反事实支持的关联。例如，树轮同树龄相关，水痘的痘痘同水痘这种疾病相关。我们俗称，树的年轮承载着关于树龄的信息，痘痘承载着关于水痘的信息，如此等等。这样的描述表明了一种将信息与可靠的，反事实支持的相关性所联系起来的概念。Fred Dretske (1981)将这个概念发展成了一个更系统的理论，后来的各种哲学家也都接连如此。那么德雷斯克式信息对将计算分析为“信息处理”提供了任何帮助吗？考虑一台老式的双金属条恒温器(bimetallic strip thermostat)。两种金属被连接在一起成为一个金属条。不同金属有差异的膨胀导致了金属条的弯曲，从而激活或停用加热装置。金属条的状态十分可靠地关联于当前的环境温度，所以温控器在开始或停止加热时也就“处理”了这种带有信息的状态。然而，同样之于这个温控器来说，它看上去没有实现任何有意义的计算模型。人们通常也不会试图将温控器看作是正在进行计算的东西。那么接下来就可以说，一个系统可以在不执行任何有趣的计算的情况下，仍然处理了德雷斯克式信息。当然，人们可以尝试那些平行于上一段的手法来应对这样的例子。

第三种关于信息的重要概念是语义信息(semantic information)，即，表征内容[7]。一些哲学家认为，一个物理系统是计算的，仅当，该系统的状态拥有表征内容(Dietrich 1989; Fodor 1998: 10; Ladyman 2009; Shagrir 2006; Sprevak 2010)。在这种意义上，信息处理对于计算来说就是必然的。正如福多那句令人难忘的，“无表征，不计算(no computation without representation)” (1975: 34)。然而这一立场还有待商榷。Chalmers (2011)与Piccinini (2008a)认为，一个图灵机可以执行计算，即使该机器所操作的符号不拥有任何语义解释。机器的计算在本质上是纯粹句法的，不带有任何类似于语义属性的东西。在这样的观点看来，对于将一个物理系统算作计算性的这件事而言，表征内容就并不是必要的。

仍待澄清的是“计算就是信息处理”，这句口号，是否为我们提供了什么启发与洞见。尽管如此，这句口号短时间内看上去是不太可能从文献中消失的。关于信息同计算的可能联系的进一步讨论，见Gallistel and King (2009: 1–26)、Lizier, Flecker, and Williams (2013)、Milkowski (2013)、Piccinini and Scarantino (2010)与Sprevak (forthcoming)。

6.2 Function evaluation

在一篇被广泛援用的段落中，知觉心理学家David Marr (1982) 区分了三个不同层次，在其中的每一层次我们都可以描述一个“信息处理设备”。

计算理论：“[在此之下]，该设备被刻画为从一种信息到另一种信息的映射，这种形式的抽象性质可以被清晰地定义，它对当前任务的恰当性与充分性也能够得到证明” (p. 24)。

表征与算法：“[在此之下，它是]对于输出与输入表征的选择，以及被用来将一个表征转换为另一个的算法” (pp. 24–25)。

硬件实现：“[在此之下，它是]算法与表征如何物理实现的细节”(pp. 24–25)。

马尔的三层次引发了关于它的激烈的哲学审视。就我们此处的讨论而言，关键之处在于马尔的“计算层”在没有描述任何中间步骤的情况下，描述了一个从输入到输出的映射。马尔通过对各种感知过程，例如边缘检测(edge detection)，提供其“计算层”理论来阐明了他的方法。

马尔的讨论建议了一个计算的函数式概念(functional conception of computation)，在此之上，计算是一个关乎于将输入转换为恰当输出的问题。Frances Egan在她的一系列文章中对这个函数式概念提供了详尽的阐述(1991, 1992, 1999, 2003, 2010, 2014, 2019)。就像马尔一样，她将计算描述视为了关于输入-输出关系的描述。她同时也主张，计算模型刻画了一个纯数学的函数：也就是，一个从数学输入到数学输出的映射。她通过考虑一种视觉机制(被称之为“Visua”)来说明了这一点，这种机制从视网膜象差来计算物体的深度。她设想了一个神经生理学复制(“孪生Visua”)，鉴于它以不同的方式置于物理环境中所以它将不能够表征深度。Visua以及孪生Visua通过不同的表征性属性来实例化了知觉状态。尽管如此，Egan说道，视觉科学将Visua与孪生Visua视为了计算上的复制。Visua与孪生Visua计算了相同的数学函数，尽管在两种情况下，这种计算有着不同的表征输入。Egan总结道，对心灵的计算性建模产生了一个“抽象数学描述”，而其与许多可能的作为替代性描述的表征描述相一致。意向性归属只是戴在作为基础的计算描述上的一张假面而已。

Chalmers (2012)认为，这个函数概念忽视了计算的重要特征。如其所示，计算模型通常不止于描述输入-输出关系。它们还描述了将输入转换为输出的中间步骤。这些中间步骤，也就是马尔意义上的“算法”层，在通常由逻辑学家与计算科学家们提出的计算模型中起着至关重要的作用。将术语“计算”仅仅限制在输入-输出关系上就没有抓住标准的计算实践。

像Egan那样的函数式理论所面临的另一个担忧是，它们仅仅只强调了数学的输入与输出。批评者们抱怨说，Egan以牺牲通常由认知科学提出的意向性解释为代价，而错误地抬高了数学函数的地位(Burge 2005; Rescorla 2015; Silverberg 2006; Sprevak 2010)。为了说明这点，让我们假设知觉心理学将感知系统描述为了，估计某个物体的深度为5米。我们可以援引数字5去识别出深度估计。但是我们对于这个数字的选择，取决于我们对测量单位的任意选择。批评者们认为，深度估计的内容，而不是我们理论家用来指定该内容而任意选择的数字，才是心理学解释所看重的东西。Egan的理论却将数字而非内容认作为了在解释上重要的东西。根据Egan，计算解释应该将视觉系统描述为，其计算了一个特定的数学函数，该函数带有特定的数学输入并将其转换为特定的数学输出。这样的一些特定数学输入与输出取决于我们对测量单位的任意选择，那就可以说，它们缺乏Egan赋予给它们的解释性意义。

我们应该在，由马尔与Egan所提倡的函数式进路，和计算机科学中的函数式编程范式(functional programming paradigm)间做出明确区分。函数式编程范式将一个复杂函数的求值建模为了简单函数的连续求值。举个简单的例子，对于f(x，y)＝(x²＋y)，人们或许会通过先求平方函数然后再求加法函数来求整个函数的值。函数式编程不同于由马尔强调的“计算层”描述，这是因为前者明确指定了中间计算步骤。函数式编程范式可以追溯到Alonzo Church (1936)的lambda演算(lambda calculus)，并延续到了诸如PCF与LISP这样的编程语言中。它在AI与理论计算机科学中扮演着重要角色。一些学者认为它对心灵计算提供了特殊洞见(Klein 2012; Piantadosi, Tenenbaum, and Goodman 2012)。然而，许多计算形式系统并不符合函数式范式：图灵机；像C语言一样的命令式编程语言；像Prolog一样的逻辑编程语言，等等。尽管函数式编程范式描述了许多重要的计算(可能也包括心灵计算)，但它并没有合理地在总体上捕捉到计算。

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