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人性:自然与社会科学的交叉点

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发表于 2018-3-20 18:54 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
人性:自然与社会科学的交叉点

2018-03-19
赵南元
后现代科学技术

        在古代,自然科学与社会科学是浑然一体的,16世纪以后,自然科学逐步从神学或哲学中分离出来,取得了独立的地位,自然科学的各个学科逐步融合,物理学、化学、生物学形成了完整的链条。按照基本粒子、原子、分子、生命、意识、社会的进化历程,社会科学最终也会整合到这一链条之中,统一性是科学的基本要求之一。
        
交叉科学的发展促进了科学的统一,生物化学使生物学与化学连成一体,化学键的量子力学解释使化学有了物理学基础。科学最后的也是最大的分裂是自然科学与社会科学的分裂,而认知科学的发展可能促成它们的统一,因为社会是由人组成的,而认知科学所解决的恰恰就是“人是什么”的问题。反过来也可以说,不消灭自然科学与社会科学之间的断层,认知科学也就没有立足之地。
        认知科学研究人脑的认知过程和机制,包括意识、感情、思维这样的高级神经活动。20世纪70年代兴起的认知科学本身就是一门交叉科学,涉及哲学(认识论)、心理学、人类学、脑神经科学、语言学和计算机科学(人工智能),还可以加上进化生物学和动物行为学。
        另一方面,认知科学所研究的内容实际上是用科学的方法回答“人是什么”这一问题,而“人”是人文社会科学的基本元素,因此对这一问题的科学解释将促进人文学科的科学化,促成自然科学和人文社会科学融合成统一的大科学。“人”正处在自然科学和社会科学的分界线上,成为二者之间的隔离带,但如果对“人”能有科学的解释,那么“人”就可以成为连接二者的桥梁。

一、“人”是什么
        这里所说的“人”当然不是指人的生物学特征,而是指与人文社会科学有关的部分,即人的精神世界,或者说是人的“意识”,也就是人之所以认为自己是个人的那种功能。
        近年来,关于意识的研究正在逐步引起心理学、脑神经科学、医学、认知科学等各相关学科的重视。
        关于意识有一个基本的共识,即意识是人脑的功能。这是每一个想要用科学的方法研究意识的人都必须接受的结论,否则就等于承认意识是超自然的灵魂表现,把关于意识的研究推给神学家,赶出科学领域。但是,达到这个基本共识的道路并不平坦,所以克里克会称之为“惊人的假说”。
        曾因发现DNA双螺旋结构而获诺贝尔奖的克里克在《惊人的假说》一书的头一句话就说:“惊人的假说就是说,‘你’,你的喜悦、悲伤、记忆和抱负,你的本体感觉和自由意志,实际上都只不过是一大群神经细胞及其相关分子的集体行为……这一假说和当今大多数人的想法是如此不相容,因此,它可以真正被认为是惊人的。”当然,克里克所说的“大多数人”是指西方等受宗教影响较大的地域。就中国人而言,自孔夫子不语怪力乱神以来,中国的知识界向来不把超自然的鬼神灵魂之说看成可以认真对待的正经话题。因此在我们看来,克里克的说法完全合乎常理,并无惊人之处。


                               
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        但是,我们也不可低估怪力乱神在西方的影响力。例如,诺贝尔奖获得者艾克尔斯、著名哲学家波普尔、著名物理学家彭罗斯(《皇帝新脑》作者)都坚持“心脑二元论"。他们秉承笛卡儿、莱布尼兹的传统,认为存在着与物质世界独立的精神世界,灵魂、意识、自我、自由意志都是精神世界的特有现象,遵循与物质世界不同的规律。
        进化论提醒我们,虽然进化并不创造完美无缺的生物,但生物的多数重要性状是有利于生物生存的。由此可以推测出意识的功能可能对于提高人类(或其他不同程度具有意识的生物)的适应度起到很大作用,而了解这种作用对于理解意识的机制会很有帮助。
        对此,理查德·利基在《人类的起源》中有如下的说法:
        在寻求这些问题的答案时,我们不能回避意识是“为了”什么而出现的问题,如同丹尼特所提出的:“是否存在着任何一个有意识的实体能为他自己做的事情,而那个实体的完美的无意识的模拟物却不能为他自己做的事情?”牛津大学的动物学家理查德·道金斯也承认这是令人困惑的。他讲到生物体需要能预见未来,这种能力是用计算机来模拟脑子同样可以得到的。他宣称,这个过程是不需要有意识的。然而,他提到“模拟进化的能力似乎最后达到主观的意识。”他认为为什么竟然会发生这种情况,是当代生物学面临的最深奥的问题。“也许当脑对世界的模拟变得如此完美以至于它必须包括一个它自身的模式时,意识就出现了。”
        看来我们面临的是一个“最深奥的问题”,对此很难有一种单刀直入的解决方法,需要两方面的迁回包抄。一个是进化论的启示,一个是人工智能的成果。
        人类自称是“万物之灵”。灵与不灵姑且不论,至少我们还没有发现另一种动物可以在智力方面向人类提出挑战,因此说人是最聪明的动物大概不会错。问题在于什么是智力,人怎么会进化到如此聪明,需知那些“愚蠢”的动物们也可以活得很好。人的智力首先体现在人是有“文化”的。动物也存在“文化”现象,但与人相比,其生存技能主要来自遗传本能,而人却是主要来自后天习得的文化。在有文化资源可利用时,显然善于学习者更有利于生存。
        这里面有个先有鸡还是先有蛋的问题,智力可以创造文化,文化有利于智力发展,到底何者在先呢?这个进化过程可以这样考虑:群居的猿由于需要处理复杂的个体间关系(玩政治),导致智力一定程度的发达,同时在智力不太发达的状态下,也可以在长时间里积累一定的文化。当文化中积累的生存技能与本能相比占到一定比例,足以使智力的高下影响生存和繁殖的适应度,就会形成促使智力提高的进化压力,而较高的智力又会创造更多的文化,增加文化积累、加大对智力的进化压力,在这样的正反馈机制作用下,使人类在几十万年的短暂时间里脑容量急剧增大,进化成智人。
        由此可知,所谓“智力”指的就是学习的能力,是通过学习掌握文化提供的生存技能的能力(也包括创造新文化的能力,但学习与创造的机制是很相似的,学习是有引导的创造〉。
        动物与机器也具有学习的能力,但与人相比其学习倾向于一次性和非持续的。持续性学习的关键在于把此次学习的结果当成下次学习的前提条件,或者说是转移学习焦点的机制。我们有足够的理由认为“意识”就是这样一种机制。
        克里克在《惊人的假说》一书中说:“早在一百年前,三个基本的观点就己经盛行:①井非大脑的全部操作都与意识有关:②意识涉及某种形式的记忆,可能是极短时的记忆:③意识与注意有密切的关系。”
        关于上述的第①条,我们可以认为人脑的绝大部分信息处理是在无意识中完成的。通过简单的内省就可以发现,我们从内部只能观察到信息处理的结果(或一系列结果),却不可能观察到信息处理的过程(如果我们能观察到大脑信息处理过程,大脑对我们自己将完全透明,而不像现在这样充满谜团)。
        关于第②条,我们需要知道为什么意识只与短时记忆有关。实际上人类的学习过程存在着一个难题:我们应该记住对我们将来有用的信息,但是在信息出现时我们还不知道它将来有没有用。如果全部记忆,我们的大脑显然不够用,如果全都不记,我们就不能学习。为此,人脑的记忆采用了一种巧妙的方法,把记忆分成短、中、长期不同的方式。短时记忆内容较全,然后根据其短时内表现的重要性被转为中期记忆,再根据中期内表现的重要性转为长期记忆。这种转移不是单纯的复制,而是抽取重要部分加以结构化,占用较小的存储容量而达到较大的效果。中长期记忆在被使用时仍然被调入短时记忆,因此意识只要与短时记忆有关就可以知道一切。短时记忆的内容取决于“注意”的方向。
        第③条在直感中也容易理解,对于学习而言,注意的必要性显而易见。古人也说过:不专心致志,则不得也。但是,注意对于学习还有更深一层的意义:人工神经网络的研究结果表明,神经网络的所有学习算法,都是NP完全或NP困难的,这意味着对参与学习的神经网络的规模必须有所限制,可以称之为学习的局部化。而注意机制恰恰起到了约束信息规模的作用。从人类学习复杂技能的过程可以看出注意的作用,以学习汽车驾驶为例,在整个学习过程中注意的内容大致按以下顺序实现焦点转移:点火开关、油门、刹车、离合器、换挡、方向盘→拐弯、直行、倒车→沿路行驶、避让、停车→交通规则、标识→前往目的地的路径→环境变化。
        由此可见,意识是持续学习过程的组织者,从而可以推论出不具备学习能力或只有简单学习能力的动物是没有意识的,或者说意识的完善程度与持续学习能力成正相关。
        关于第③条,我们最感兴趣的是注意的方向由“谁”控制?这个问题不解决,我们很容易回到二元论的“灵魂”学说。忽略细节,一种集中简化的说法可以是,控制注意方向的是运行于无意识中的“技能”。这种技能就像开汽车的技能一样,是在使用过程中不断提高的。例如眼球运动的控制,只要观察从婴儿到专业人员的眼球运动方式的变化过程,就可以直兢地理解“技能”是怎样提高的。我们的眼球运动通常是无意识的,“贼输一眼”就是这个原因。
        而眼动与注意方向的关系也是众所周知的,即所谓“眼睛是灵魂的窗户”。当然注意不仅仅是眼动,还包括其他感觉和记忆,努力回忆起什么事情时,注意就指向了中长期记忆。如果有人突然问你:“你在想什么呢?”你的注意就会指向自己的短时记忆。实际上你要回答的是自己“刚才”在想什么。这样的短时记忆和注意的相互作用就是我们知道“我思”的机制,从而也可以实际感到“我在”。
        总结这三条,可以看到这样一个"超循环飞无意识的技能控制注意的方向操作,注意方向所决定的内容进入短时记忆,短时记忆的内容经由学习算法的精炼进入中长期记忆,从而改进和提高长期记忆中存在的技能,其中包括控制注意方向的技能。就是这些各自无意识的功能的循环作用产生了意识,产生了自我的感觉,也实现了持续学习的积累过程,使得人类在具有意识的同时获得了超群的智力——持续学习能力。

二、自由意志
        自然科学与人文学科最难以统一的问题是物质与精神的关系问题,或称为心一脑问题。董光壁在论述这一难题时列举的第一个困难是“协调两种世界图像的困难”,即“价值观、伦理体系和法律规范都是以自由意志为前提条件的。然而作为自然科学描述的客体,我们受着普适的自然规律的控制;如果确定论的意见是正确的,原则上作为原子集合的人的行为应该是必然的和可预见的,不可能有什么自由意志。我们觉得我们自己是自由的,有责任感的人;而科学则告诉我们或似乎告诉我们,我们是遵循严格因果律的运动并相互作用着的原子集合。人类的自主性与自然的必然性之间的这种明显的不相容性,能够用以支持下述两个结论中的任何一个:因为我们是自然界的一部分,所以自主性肯定是一种幻觉:因为自主性是一个事实,所以我们不可能完全属于自然界,人类本性一定具有精神的或非物质的方面”,“因而人类自主性与自然必然性协调一致的问题便向哲学和科学提出了挑战。”
        这里需要补充的一点是,站在自由意志对面的不只是“决定论”(确定论),还包括非决定论的因素,例如随机性和混沌。如果一个人的所有决策都根据抛硬币的正反面来做出,那么他依然没有责任可言。用明斯基(Minsky M)的话来说:“机遇的女神与宿命的女神一样无情。”一些学者正是因为看不到这一点,才会把量子力学与意识和自由意志扯上关系。
        自由意志主要涉及的焦点问题是“决策”,也就是说,不是“怎样做”而是“做什么”的问题。意识知道自己决策的结果,但不知道决策的计算过程。我们可以假定决策的算法是这样的:对每一种决策我们都可以预测其成功的概率,以及实现之后的各种收益和各种开销。对于各种收益和开销都有对应的评价权值。决策时对不同的行为分别计算其总期望收益,可以是各收益和开销的加权和乘以成功概率,然后选择总期望收益最大的行为来执行。这只是算法的一个例子,还可以有很多不同的算法,但算法中都会有可变的参数,如本例中的评价权值和成功概率,改变这些参数就会改变评价决策的结果。
        每当行为完成出现结果时,特别是有意外的成功或失败时,当初的决策情景会重新进入意识,使得意识察觉不到的决策学习算法自动运行,根据成败修正各种参数,使今后的决策成功率更高。这个回忆过程和当初的决策过程都是算法的计算结果,但却使我们感到决策是由“我”做出的,是我的“自由意志”在起作用。虽然决策算法可以是完全“决定论”的,但由于行为成败的随机性会改变今后的决策参数,使我们感到决策的不可预测性。总而言之,产生“自由意志”错觉的现象的作用是通过学习优化决策能力。这就是人有自由意志错觉的理由。
        "自由意志"在中国的文化中并不占有重要的地位。从“养不教,父之过。教不严,师之惰。”到“人类灵魂的工程师”都是“外因论”的。但在西方文化之中,“自由意志”却有着至高无上的地位,由于有了自由意志,人才能为自己的行为负责。如果我们仅仅是决定论或概率论的机器,一切社会伦理道德的基础都将崩溃。所以,西方人要接受"惊人的假说"非常困难。当然,这只是西方哲学形而上学化的缺陷,只要我们考虑会学习的机器,善恶、奖惩都自然会出现在必要的地方,完全不需要“自由意志”的假说。消除两种世界图像对立的关键在于机器学习的问题,也就是能否把人脯看成机器的问题。一般的机器没有"责任"可言,但如果机器具备了学习能力,同样存在赏罚问题,所有的学习算法都离不开评价与赏罚的机制,当机器具有多个可学习的部分时,学习算法就存在责任局部化的问题。更复杂的学习机器不仅能修改自己的行为方式,还能自行修改评价体系,此时机器也要处理价值观的问题。多台这样的机器以非集权的分布方式进行合作时,就需要处理群体中个体间的评价,即广义的伦理问题。可见“价值观”、“责任”、“伦理”应该以学习的需要为前提,没有必要建筑在“自由意志”的基础上。所谓“自由意志”只是基督教世界图景中的一个概念,对科学而言只是毫无意义的多余假定。人文学科要科学化,必须抛弃“自由意志”假说,承认人完全属于自然界。
        自然科学和社会科学的分裂源于前述的两种世界图像的对立。如果认知科学能够说明人也是自然的一部分,那么社会作为人的组合也不会需要非物质的解释。因此,自然科学所遵循的游戏规则也应该适用于社会科学,例如不接受任何超自然的解释,任何权威的言论不能作为初始的证据。如果讨论伦理学问题还需要参考各宗教的意见,只能说明伦理学本身还处于前科学的阶段。



                               
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赵南元,1946年4月生于云南省昆明市。1970年毕业于清华大学自动控制系,1985年于东京工业大学获信息工学博士学位。现任清华大学自动化系教授,出版学术专著《认知科学与广义进化论》,获第九届中国图书奖。


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