三、计算科学和认知科学的推动

意识研究的复兴也是当代计算科学和认知科学直接影响发展的产物。计算机是20世纪人类最伟大的发明之一，以计算机技术为核心的计算科学是引领当代自然科学和技术发展的带头学科。计算科学与当前另一门前沿学科——认知科学的联系异常紧密。从认知科学的孕育时期开始，计算机科学就与它有着千丝万缕的联系。认知科学诞生以后，便与计算机科学共存共生、相互促进，极大地影响了现代心理学的繁荣和进步，也有力地促进了意识心理学的科学重建步伐。

认知科学“是研究人类的认知和智力的本质和规律的科学。认知科学研究的范围包括知觉、注意、记忆、动作（action）、语言、推理和思考乃至意识在内的各个层次和方面的人类的认知和智力活动”（刘晓力，2003）。也有的学者提出，认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学，包括从感觉输入到复杂问题求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质。认知科学是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果。认知科学的兴起和发展标志着对以人类为中心的认知和智能活动的研究已进入到新的阶段。认知科学的研究将使人类自我了解和自我控制，把人的知识和智能提高到前所未有的高度。“当代认知科学的目标主要不是建造思维机器，而是要增加我们对认知过程的了解。这个目标可以用各种不同的方法来实现，包括传统的心理学实验，对实际行动中的可靠的认知过程的观察，也可以通过机器人或程序来模拟认知过程。”（Gardenfors，2000，p．549）1979年在加利福尼亚大学召开的第一届认知科学会议上，著名科学家诺曼（Norman，D．A．）提出了“认知科学的12个课题”——信念系统、意识、发展、感情、相互作用、语言、学习、记忆、知觉、性能、熟巧和思维。关于认知科学对意识问题的研究，他指出：“这个问题，威廉·詹姆斯早在1890年就提倡了的，具体地向注意、认知的控制或意图的建立等问题方面展开。最近进一步根据我们犯错误和意识的关系来分析人类的过失，作为认知科学的现实题目，这点是引人注目的。无论如何，意识问题未解决的部分是很多的，作为课题各方面的研究者提出了不少。就这点说它是具有魅力的问题。”（Gardenfors，2000，p．548）最近，美国国家科学基金会（NSF）和商务部共同资助了一个雄心勃勃的计划——“聚合四大技术，提高人类性能”，其中将纳米技术、生物技术、信息技术和认知科学看作21世纪四大前沿技术，并将认知科学列为最优先发展的领域。

早期认知科学的基本理论假设（即元理论）是计算。这一概念是认知科学的立足性前提和核心支柱，就如同“能量”、“质量”和“蛋白质”、“基因”是物理学和生物学中最基本的概念一样。认知科学的物理符号论的计算功能主义范式，力图从三个不同的层次研究人的认知与意识行为：第一个层次是“实现”的层次；第二个层次是“表征和算法”的层次；第三个层次是最抽象的“计算理论”层次。而计算理论层次的方法对于信息加工处理更具有特别重要的意义。计算理论层次的核心概念，一是计算，二是算法。所谓计算，并不是一个常识性概念中所理解的加、减、乘、除等运算，而是指基于规则的符号串的变换过程。从一个已知的符号串开始，按照一定的规则，一步一步地改变符号串，经过有限步骤，最后得到一个能满足预先规定的符号串，这种变换过程就是计算。按照计算的这一新的定义，不仅数字是计算，定理证明、程序编码、文字翻译也是计算。不仅基于规则的物理状态是计算，有规则的生物自然状态也可以视为计算，甚至人类的行为、思维和意识也可以理解为计算。与计算关系十分紧密的另一个概念是算法。所谓算法，是指求解某类问题的通用规则，即符号串的变换规则或方法。计算科学通常将算法看成是能够用某种精确的语言写成的程序。算法或者程序的操作与执行就是计算。从计算的角度来看，某一问题是否属于计算问题，取决于该问题是否具有与之相应的一致算法规则。生命现象与心理现象在一定意义上也可以定义为计算。从计算的观点走向计算主义，初步实现了毕达哥拉斯“万物皆为数”的天才预言。目前计算逐渐成为现代人认识自然、生命、社会、语言和思维意识的一种普适性的观念和方法。“整个世界的演化：从虚无到存在，从非生命到生命，从感觉到思维，实际上都是一个计算复杂性不断增加的过程。”（李建会，2003）

近十年来，认知科学又出现了单元网络论的神经联结主义范式与进化论的认知行为主义范式。这些新的认知科学范式对研究意识问题的不同层面做出了独特的贡献。认知心理学特别是认知科学目前正由表征性理论实质性地转向联结主义或认知神经科学、生态学。“认知理论近些年来被分裂和重组，这对心理学产生了重大影响。对符号和计算模型的不充分性的认识还没有一致的意见，然而完全不同的分析和研究形式的出现使传统的计算模型逐渐衰退。”（Stam，2002，p．790）符号主义与联结主义分别兴起于单处理机时代和计算机互联网时代，二者对认知过程有着不同的解释，并对计算机的发展有着不同的贡献。它们共同从认知过程去理解和改进计算机，以进一步推动计算科学和信息科学技术的发展。有学者认为：（1）符号主义由于受到数字计算机结构和运算方式的启示，立足于对人脑意识思维的精确描述，但对于复杂问题却无能为力。（2）符号主义对认知的运算要依赖规则，就必然产生过多的硬性限制，规则具有确定性和强制性，而人类的意识认知活动有着相当大的灵活性。（3）符号主义认为认知过程是一种序列加工，人脑在串行地处理问题，而对神经网络的研究表明，并行加工广泛地存在，在一定程度上偏离了人类对信息加工的正确描述。由于物理符号主义的认知科学范式完全基于计算主义，强调意识、心理和大脑与计算机一样都是物理符号系统，通过寻找形式结构、建立规则符号运算完全可以生成和实现智能。符号主义在解决完整结构知识类型问题中取得了极大的成功，但在解决不完整结构知识类型方面遇到了极大的困难。(www.daowen.com)

为了摆脱符号计算主义的困境，20世纪80年代认知科学发生了一场“人工神经网络革命”，这就是联结主义范式的出现。联结主义反对计算功能主义的基本假设，认为人脑的加工运行机制并不遵循标准计算机的工作原理，人脑中的神经元不是逻辑电路，而是由数量巨大、简单而又相互高度联系的神经单元网络组成，这些神经单元网络不是像符号模型那样进行一步一步的串行处理信息，而是以一种分布式、大规模并行处理的方式加工信息。在人工神经网络中，没有一个中央控制单元，几乎所有的神经元各自充当一个处理器，即每个单元都接收作为输入的活动信号，既有兴奋的也有抑制的，然后按照输入的某些功能将活动传输给其他神经单元。神经网络作为一个整体的行为是由起始的激活状态与单元之间的联结决定的。根据联结主义的观点，单元自身没有任何记忆，但原先输入的信息通过网络联结强度的变化而间接地得到表征。因此，认知过程不适宜用符号操作来表征，而应该用网络内活动型式的“动态变化”来表征。由于联结主义利用的是大量并行加工的神经元，网络的基本运行不会因为个别神经元的错误运行而中断，因此联结主义不像符号主义那样容易受到计算的损害，而更接近人类大脑的活动模式。认知科学中联结主义范式的出现为意识心理学的研究提供了一种新的技术路线。巴尔斯（Baars，1998）明确指出：“神经网络非常出色地模拟了某些意识现象，但对意识现象的大规模体系结构特性还没有反映出来。前景应该是将神经网络与剧场模型结合起来，构建一个杂交式的结构体系。”

进入90年代中期以来，又出现了进化论的认知行为主义范式。进化论者认为，最好将人脑视为一个自组织系统，人脑中发生的学习和组织应该看作是一个“进化”的过程，而不是通过类似计算机的程序进行的。进化论者在生物学的基础上主张，大脑不是计算机，人脑的每一部分都是特异化的，是在相互作用中完成的整体活动。人们的意识、心智活动是一种动态的达尔文过程。人类所有的行为现象都是由神经元活动的时空模式来决定的，人脑在进化过程中形成了许多用以解决不同问题的高度特异性的结构，不是按照计算所能统一描述的现象，而是大量神经元活动模式相竞争的结果，甚至遵循着“胜者为王”的模式。进化论者也坚持“情境认知”的观点，提出人为了有效活动，人脑不仅需要身体，还需要周围世界。人的认知实际上是人脑、身体、世界三者互动的结果。在大多数情况下，认知主体不是以内心模型来表征世界，而是直接用世界自身作为世界的模型。人脑、身体、周围世界之间的互动关系可视为一个动态系统，其原理与其他物理系统相同。卡尔文（Calvin，1998）曾说：“对情境认知的重视是与一种关于人类认知结构基本性质的新观点结合在一起的。这种新观点不是将人脑与计算机等同起来，而是集中注意人类思维的‘演化起源’。”其中心思想主张人类之所以具有现在的认知能力，是由于它们在过去对人类的生存繁衍有用，提倡集中研究人与动物“在生态上有效”的信息和机能。而意识则又被视为生存的最有效机能之一。进化观点继承了联结主义将人脑视为一个自组织系统的观点，但反对将人脑类比于计算程序。在进化论者看来，可以将人脑视为一个蚁冢，那些神经元就像一群不知疲倦、按部就班工作的蚂蚁，但缺乏智能，靠树突将信号传送给其他神经元。通过大量简单神经元的交互作用，一个像蚁冢一样复杂的、调节合适的系统在人脑中“突现”。认知可视为一个复杂的并行处理的整体。

当前认知科学的急剧发展，不但整合了来自心理学、计算机科学、神经科学、语言学甚至哲学和人类学等学科的成果，同时也包容了由计算功能主义思想及其模拟带来的整合，计算理论也通过引入神经学和动力学系统的思想而汇成了一个新的发展技术方向。