徐獻軍
論德雷福斯、現(xiàn)象學與人工智能
徐獻軍
德雷福斯的哲學貢獻主要分為兩部分。首先,他對海德格爾的此在哲學與梅洛—龐蒂的身體現(xiàn)象學進行了創(chuàng)造性的解讀,并形成了一種德雷福斯式的現(xiàn)象學哲學。其次,他成功地溝通了現(xiàn)象學、人工智能、計算機科學等看似不相干的領域,并同時推進了這些領域的研究。他對現(xiàn)象學的解讀并不是沒有缺陷的,這主要表現(xiàn)在他對胡塞爾意識現(xiàn)象學的低估上。但就其研究的跨度和影響而言,德雷福斯堪稱是當代哲學與技術交叉研究的楷模,指明了未來哲學與具體科學技術研究進行交互的方向。
德雷福斯;現(xiàn)象學;人工智能
德雷福斯(Hubert Dreyfus,1929—2017)是當代美國最著名的哲學家之一。他對德法現(xiàn)象學(胡塞爾、海德格爾、梅洛—龐蒂等)的獨到解釋,不僅在哲學界享有盛譽,更是成為技術(如人工智能、計算機科學)專家們學習和了解現(xiàn)象學的主要依據(jù)。他于1972—1994年間,擔任美國加州大學伯克利分校哲學系教授;從1994年開始,擔任美國加州大學研究生院教授。2001年,他當選為美國藝術與科學院院士。2004—2005年,他出任了美國哲學學會太平洋分會的主席。
在人工智能取得巨大成就(如基于深度學習的阿爾法狗、谷歌無人駕駛等),并且人們越來越多地預測機器人完全具備人類智能的時代也許即將到來的今天,德雷福斯在1965年所撰寫的研究報告《人工智能與煉金術》,不僅具有歷史性的意義,而且能夠引導人們更多地去思考這些問題:機器與人類的根本差異是什么?人類的本質是什么?現(xiàn)象學在人工智能以至于整個認知科學發(fā)展中可以發(fā)揮什么樣的作用呢?
德雷福斯所開創(chuàng)的人工智能哲學,鮮明地體現(xiàn)出了美國哲學區(qū)別于歐洲大陸哲學的特點。在德雷福斯這里,現(xiàn)象學不再像大陸哲學那樣與現(xiàn)實社會、科學技術的發(fā)展保持著一定的距離,而是緊密地融入到了社會與科學技術的重大問題(即人工智能的設計方向問題)中?,F(xiàn)象學不再是一種學院哲學或哲學系專屬的研究主題,而是成為了審視與研究現(xiàn)實問題的思考方式[以現(xiàn)象學洞見為基礎的人工智能,或者說海德格爾式的人工智能(Heideggerian AI)]。
德雷福斯通過他發(fā)展出來的人工智能哲學,讓人們注意到了現(xiàn)象學與人工智能、計算機科學、認知心理學、神經(jīng)科學,以及認知科學所包含的其他領域之間的緊密關系。近些年來,中國的人工智能哲學以至于整個認知科學哲學研究都有了可喜的發(fā)展,而且哲學與技術領域、現(xiàn)象學與認知科學之間的關系也比過去更為緊密了。①參見劉曉力:《當代哲學如何面對認知科學的意識難題》,載《中國社會科學》2014年第6期;徐英瑾:《人工智能科學在十七、十八世紀歐洲哲學中的觀念起源》,載《復旦學報》 (社會科學版)2011年第1期;李恒威:《意識研究的第一人稱方法論》,載《西北師大學報》 (社會科學版)2016年第10期;徐獻軍:《現(xiàn)象學對于認知科學的意義》,杭州:浙江大學出版社2016年版;徐獻軍:《現(xiàn)象學對認知科學的貢獻》,載《自然辯證法通訊》2010年第3期。在這種情況下,重新審視德雷福斯的哲學思想,不僅有助于我們去評估人工智能的未來,而且有助于推進當代中國的現(xiàn)象學與科學技術哲學研究。
1929年,德雷福斯出生于美國印第安納州西部的特雷霍特。他的大學生涯開始于哈佛大學。他一開始是物理學專業(yè)的學生,但在1950年,他偶然走入了美國哲學家劉易斯的哲學課堂。劉易斯在1929年當選為美國藝術與科學院院士,并于1933年成為美國哲學學會的負責人。德雷福斯在后來的回憶中說:“劉易斯正在充滿信心地講著可作為知識之基礎的、無可懷疑的給予。他深深地打動了我,于是我立即從無基礎的物理學專業(yè),轉到了有基礎的哲學專業(yè)。”②Hubert Dreyfus,“Overcoming the Myth of the Mental”,Topoi,Vol. 25,No. 1,2006,p.43.德雷福斯的專業(yè)轉換,非常類似于現(xiàn)象學創(chuàng)始人胡塞爾的經(jīng)歷。胡塞爾一開始取得的是數(shù)學博士學位,但他發(fā)現(xiàn)整個數(shù)學大廈的基礎是不可靠的,于是他轉向了哲學。因此,胡塞爾創(chuàng)立現(xiàn)象學哲學的目標就是:為所有的科學提供不可動搖的基礎。盡管德雷福斯在專業(yè)轉換上與胡塞爾有類似之處,但他不喜歡胡塞爾的現(xiàn)象學,而更偏愛海德格爾與梅洛—龐蒂的現(xiàn)象學。
德雷福斯的學士(1951年)、碩士(1952年)及博士學位(1964年),都是在哈佛大學獲得的。他的第一份工作是美國布蘭代斯大學(Brandeis University)的非授課講師(1957年)。1960年,他獲聘為美國麻省理工學院的助理哲學教授。1962年,他與同學托茲(Samuel J. Todes)合作發(fā)表了論文《梅洛—龐蒂的三個世界》。托茲也是德雷福斯在麻省理工學院的同事。他們在麻省理工學院開設了有關康德、黑格爾、胡塞爾、海德格爾和梅洛—龐蒂的哲學課程。后來著名的計算機及信息學專家斯塔爾(Gerry Stahl)就是他們哲學課上的學生。
1959年,明斯基(Marvin Minsky)與麥卡錫(John McCarthy)一起創(chuàng)立了世界知名的麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室。在他們的帶領下,麻省理工學院如火如荼地開展起了人工智能研究—— “給計算機編程,以讓它們展現(xiàn)人類的智能:解決問題、理解自然語言、進行知覺和學習。”①Hubert Dreyfus,“Why Heideggerian AI Failed and How Fixing It Would Require Making It More Heideggerian”,Artificial Intelligence,Vol. 171,2007,p.1137.在中國的大學,哲學系的教師與計算機科學以及人工智能的教師很少會發(fā)生交集,但在麻省理工學院,非常奇妙的情況是:由于學生們既在計算機科學與人工智能實驗室學習,又選修了哲學課程,所以人工智能與哲學的觀念發(fā)生了激烈的碰撞。學生們對德雷福斯說:“哲學只是思考,而技術是實際操作,因此哲學是先天不足的?!雹赑hlip Agre,Computation and Human Experience,Cambridge:Cambridge University Press,1997,p.239.
一般的哲學教師,由于缺乏相關技術領域的專業(yè)知識,很難對這種偏見進行有效回應。但德雷福斯具有一個十分獨特的優(yōu)勢,他的弟弟斯圖亞特·德雷福斯(Stuart Dreyfus)當時正任職于美國蘭德公司,而且就是一名計算機專家。在弟弟的幫助下,德雷福斯得以在1963年進入蘭德公司。他的工作就是:評估紐厄爾(Alan Newell)和西蒙(Herbert Simon)在認知模擬領域中的工作。當時,紐厄爾和西蒙堅持的是表征主義的觀點:計算機與人腦都是物理符號系統(tǒng),而這種系統(tǒng)將比特字符串或神經(jīng)元聯(lián)結,作為表征外在世界的符號;智能就是以外在表征為基礎的推理。③參見徐獻軍:《具身認知論—— 現(xiàn)象學在認知科學研究范式轉型中的作用》,杭州:浙江大學出版社2016年版,第8—10頁。德雷福斯認為,這種表征主義思想在哲學史上早就有了?!霸谖已芯刻m德論文和備忘錄后,我驚訝地發(fā)現(xiàn):認知模擬和人工智能的先驅者們不僅遠遠沒有取代哲學,反而是直接和間接地學習了很多哲學。他們繼承了霍布斯(推理就是計算)的思想、笛卡爾的精神表征概論、萊布尼茲的‘普遍特征’(一系列可以表達所有知識的原素)觀念、康德的概念就是規(guī)則的思想、弗雷格的規(guī)則形式、維特根斯坦在《邏輯哲學論》中的邏輯原子假設。”①Hubert Dreyfus,“Why Heideggerian AI Failed and How Fixing It Would Require Making It More Heideggerian”,p.1137.
德雷福斯十分懷疑這種表征主義的前景,因為他相信海德格爾與梅洛—龐蒂的反表征主義思想才是對的。于是,德雷福斯向蘭德公司提交了一份題為《人工智能與煉金術》 (1965年)的報告?!艾F(xiàn)在,在我們投入更多的時間與金錢到信息加工層次之前,我們應該問一個問題:人類主體的本質是否表明:計算機語言適用于對人類行為的分析。將人類的智能行為,窮盡為離散與確定的運作是可能的嗎?在數(shù)字意義上對人類智能行為的恰當分析是可能的嗎?對這兩個問題的回答都是:‘不可能!’”②Hubert Dreyfus.“Alchemy and Artificial Intelligence”,RAND Paper P-3244,December 1965,p.84.
德雷福斯的“蘭德報告”,由于其對表征主義人工智能前景的強烈質疑,使麻省理工學院的計算機與人工智能研究者們非常不滿。在他們的壓力之下,麻省理工學院在1968年解雇了德雷福斯以及支持他的同事托茲。幸運的是,德雷福斯同年就獲聘成為加州大學伯克利分校哲學系的副教授,而托茲去了美國當時唯一的現(xiàn)象學研究基地西北大學哲學系。1972年,德雷福斯在《人工智能與煉金術》基礎上,寫出了專著《計算機不能做什么?》 (共出三版:1972年、1979年、1992年)。在這本書中,德雷福斯從海德格爾與梅洛—龐蒂的現(xiàn)象學出發(fā),對當時人工智能研究中遭遇的問題進行了剖析。他的現(xiàn)象學洞見,也獲得了一些人工智能研究者的理解與同情。哈佛大學艾肯計算實驗室教授厄廷格爾(Anthony G. Oettinger)肯定了德雷福斯哲學批判對于人工智能研究的意義,并為這本書寫了序言:“正如科學宣稱它得到了公眾的支持那樣,公眾也可以對科學進行批判分析。對于我們來說,德雷福斯是一位富有批判精神的旁觀者,一位熱心于追問與分析知識基礎問題的專業(yè)哲學家。他勇敢地闖進了一個神秘的技術領域?!吕赘K固岢隽艘恍┲匾透拘缘膯栴}。……對于他所提出的問題,我們需要進行嚴肅的公開辯論。這些問題帶有過多的科學性質,不能推委給哲學家;但也帶有過多的哲學性質,不能推委給科學家。……德雷福斯自己的哲學論據(jù),使他看到了:數(shù)字計算機由于無身而導致的局限性,比由于無心而導致的局限性更大?!雹跘nthony G. Oettinger,“Preface”,in Hubert Dreyfus,What Computers Can’t Do:A Critique of Artificial Reason.New York:Harper & Row,1972,pp.xi—xii.
事實上,德雷福斯不只是一個人工智能的批判者。換言之,他質疑的只是人工智能的表征主義或認知主義進路,而非整個人工智能的前景。他在批判人工智能具體進路的同時,也對人工智能的發(fā)展提出了他的建議,即非表征主義、非認知主義的具身進路。他的這種主張,源于他對胡塞爾、海德格爾與梅洛—龐蒂的理解。
他對人工智能的批判,客觀上有力推動了人工智能與現(xiàn)象學的交流互動。人工智能領域的一些研究者,開始通過閱讀德雷福斯對現(xiàn)象學的解釋,去了解現(xiàn)象學。由于技術專家們無睱閱讀現(xiàn)象學的原著,所以他們在很大程度上把德雷福斯的現(xiàn)象學解釋,當成了現(xiàn)象學本身。例如,美國斯坦福大學計算機科學系教授威諾格拉德(Terry Winograd),就經(jīng)常通過與德雷福斯的會談,去了解海德格爾哲學對于計算機系統(tǒng)設計的意義。①Terry Winograd,“Foreword”,in Heidegger,Coping,and Cognitive Scienc,Essays in Honor of Hubert L. Dreyfus,Vol. 2,edited by Mark Wrathall,Cambridge,MA:The MIT Press,2000,p.iii.
(一) 胡塞爾與人工智能
人工智能的主導范式是認知主義。它是符號主義、功能主義、計算主義與表征主義的集成,而它的核心概念是表征:“表征就是用來加工的信息束。像知覺和注意這樣的認知加工,就是去解碼來自世界的信息束,并創(chuàng)造或改變我們的表征。推理和決策過程就是表征加工,從而形成新信念和特定行動。加工就是對信息的動態(tài)運用。表征就是可用的信息?!雹贏 Companion to Cognitive Science,Series:Blackwell Companion to Philosophy,edited by William Bechtel and Graham George,Oxford:Basil Blackwell,1998,p.649.在德雷福斯看來,人工智能不僅是一種工程技術實踐,而且是一種哲學思想,而它遠可以追溯到古希臘的蘇格拉底,近可以追溯到現(xiàn)象學的創(chuàng)立者胡塞爾?!昂麪柺钱斍耙庀蛐匝芯康南闰屨?,因為他首先提出了有關精神表征在語言及心靈哲學中地位的一般理論。作為第一個直接把精神表征放到哲學核心的思想家,他也是當前的認知心理學和人工智能研究之父?!雹跦ubert Dreyfus and Hall Harrison (eds.), Husserl,Intentionality,and Cognitive Science,Cambridge:MIT Press,1982,p.2.
盡管胡塞爾確實想要讓現(xiàn)象學成為所有具體科學的基礎,但像德雷福斯這樣,直接把胡塞爾作為“認知心理學和人工智能研究之父”的做法,還是讓人大吃一驚。從具體的研究程序上來說,胡塞爾現(xiàn)象學與認知心理學及人工智能顯然是沒有直接聯(lián)系的。德雷福斯所指的是:認知心理學和人工智能的哲學假設,與胡塞爾現(xiàn)象學是一致的。但需要指出的是,沒有跡象表明:人工智能研究者們曾經(jīng)去讀過胡塞爾的現(xiàn)象學著作,因此他們的哲學假設,主要是源于他們自己的理性主義思維。確切地來說,人工智能的哲學假設以及胡塞爾的現(xiàn)象學,都是自蘇格拉底、笛卡爾以來的西方理性主義傳統(tǒng)思維的延續(xù)。
胡塞爾現(xiàn)象學的一個核心概念是意向性。德雷福斯認為,胡塞爾的意向性理論,恰恰就包含了意識遵照一定的規(guī)則去整理知覺材料的認知主義思想。胡塞爾認為,先驗意識在被動綜合或無意識中將知覺材料組織了起來。先驗意識又源于純粹意識?!拔覀兪紫葟闹苯訉ξ覀冿@現(xiàn)的東西開始,因為這個顯現(xiàn)的存在只不過是:我出于本質理由而稱為‘純粹體驗’的東西,稱為一方面具有其純粹意識關聯(lián)項,而另一方面具有其‘純粹自我’的‘純粹意識’,我們將從在自然態(tài)度中被給予的這個自我、這個意識、這個體驗開始進行考察?!雹貳dmund Husserl,Ideen zu einer reinen Ph?nomenologie und ph?nomenologischen Philosophie,Erstes Buch:Allgemeine Einführung in die reine Ph?nomenologie,Den Haag:Martinus Nijhoff,1976,S.67.但不論是在先驗意識還是在純粹意識的運作中,身體都是第二性的,僅作為意識活動的成果或相關項而存在的—— 盡管后期胡塞爾也強調:身體是純粹自我與世界之間的中介環(huán)節(jié)。這種意識對于身體的優(yōu)先性,也是認知主義的核心思想。胡塞爾現(xiàn)象學中的純粹自我,就是一個可以懸擱身體或腦的純粹意識性存在,而這正是人工智能與計算機研究者們所要求達成的東西。
世界上第一臺微處理器(Intel 4004) (1971年)的設計者、2009年美國國家技術與革新獎章(National Medal of Technology and Innovation)的獲得者法金(Federico Faggin)就表達了與胡塞爾類似的思想,即意識不是為人腦所專有的:“相信作為一個孤立系統(tǒng)的人腦,可以產生意識體驗,就像相信電視上的圖片來自電視機里面一樣。人腦比計算機更像是一個終端;人腦將來自物理世界的信號轉換為我們個體意識所知覺、把握和遵循的符號。因此為了解釋意識,我們可能需要新的物理學。我們甚至有必要假設意識是自然的基本屬性;意識無處不在,并且隨著物質的組織復雜性而增長,而這可以解釋:為什么只有高等動物才有明顯的意識?!雹贔ederico Faggin,“What is Consciousness”,2014. http://www.fagginfoundation.org/articles-2/what-isconsciousness-3/.由法金擔任主席的法金基金會,目前就專門致力于支持對意識的科學研究。
(二) 海德格爾與人工智能
相比胡塞爾,德雷福斯顯然更喜歡海德格爾。因此在他看來,海德格爾對于認知科學更有建構性意義。1986年,麻省理工學院計算機與人工智能實驗室的主任溫斯頓(Patrick Winston)不顧前任明斯基的反對,邀請德雷弗斯到實驗室發(fā)表講話。德雷弗斯的講話主題就是“為什么人工智能研究者們需要研究《存在與時間》”①Hubert Dreyfus,“Why Heideggerian AI Failed and How Fixing It Would Require Making It More Heideggerian”,p.1140.。在這里,德雷弗斯重復了1972年他在《計算機不能做什么》中的思想:“當我們棲居于世界中時,與我們同在并且根植于它們指稱情境的有意義對象,不是儲存在我們的心中或腦中的世界模型;它們就是世界本身。”②Hubert Dreyfus,What Computers Can’t Do:A Critique of Artificial Reason,New York:Harper & Row,1972,pp.177—178.這種思想其實就是海德格爾的“在世界中存在”的思想(“在世界中存在”就是最基本的智能活動)。在德雷福斯看來,如果胡塞爾代表了認知主義立場,那么海德格爾與梅洛—龐蒂代表的就是反認知主義立場。
德雷福斯認為,這兩種立場在人工智能(尤其是機器人與計算機系統(tǒng)設計)中都有相應的體現(xiàn)。與胡塞爾的認知主義相應的是:表征主義設計原則?!皟仍趯嶓w代表或關聯(lián)著外在的世界屬性和事件,并且智能就是對內在表征的操縱……表征就是獨立于情境的、可辨識的、內在的狀態(tài)或過程?!雹坌飓I軍:《具身認知論—— 現(xiàn)象學在認知科學研究范式轉型中的作用》,第19—20頁?;谡J知主義的人工智能,在模擬高階智能(例如:下棋、邏輯推演、數(shù)學運算等)方面十分出色,但在模擬低階智能方面(例如:常識、知覺—— 如人臉識別、交談、行走等)則效能低下?;谡J知主義設計的機器人,不得不面對動態(tài)性難題和相關性難題:真實世界的變化以及相關性事實的識別,會引發(fā)原先世界表征模型的失敗以及計算的爆炸。
與海德格爾及梅洛—龐蒂的反認知主義立場相應的是:非表征主義設計原則。海德格爾認為,人的智能活動不像胡塞爾所認為的那樣,需要依賴表征(意向性活動)才能進行;人的智能活動是一種非表征的、技能化的消釋或技能化的應對?!按嗽凇徊贿^是……牽掛地消釋于世界中。”④Martin Heidegger,The Basic Problems of Phenomenology,Cambridge:Indiana University Press,1981,p.197.人對世界的技能化應對,越是有效率,就越不需要表征的介入。例如,人們從事的很多日?;顒樱ù┮路⑾词?、打球、聊天等等),都是在不經(jīng)意間完成的(越是熟練,就越是不經(jīng)意)。“在世界中的存在……等于在器具整體中無主題的、環(huán)顧尋視的消釋?!雹軲artin Heidegger,Being and Time,translated by John Macquarrie and Edward Robins,New York:Harper &Row,1962,p.107.表征(意向性活動)只有在用具發(fā)生障礙與活動中斷時才出現(xiàn)。
德雷福斯對海德格爾的解釋,得到了一些計算機專家的支持,并且由此產生了海德格爾式的人工智能。斯坦福大學計算機科學系教授威諾格拉德(Terry Winograd)、加州大學洛杉磯分校信息學系副教授阿格勒(Philip E. Agre)都是德雷福斯的支持者。①參見徐獻軍:《海德格爾與計算機》,載《浙江大學學報(人文社科版)》2013年第1期。20世紀70年代,由于人工智能遭遇到了非常大的困境,一些專家開始重視起海德格爾對認知主義的批判意見。其中最典型的就是威諾格拉德。他是微世界研究中最著名的積木世界程序“SHRDLU”的設計者。他說:“與德雷弗斯的談話,對我在計算機科學中的工作,產生了巨大影響。”②Terry Winograd,“Foreword,”in Heidegger,Coping,and Cognitive Sciences,Essays in Honor of Hubert L.Dreyfus,Vol. 2,edited by Mark Wrathall,Cambridge,MA:The MIT Press,2000,p.iii.在閱讀德雷福斯對海德格爾的解釋之后,威諾格拉德放棄了知識表征語言的研究,而轉到了人機交互領域,并倡導存在主義的設計進路。“關鍵點不在于模擬智能的內在運作,而在于人與變動環(huán)境的交互?!雹跿erry Winograd,“Shifting Viewpoints:Artificial Intelligence and Human-Computer Interaction”,Artificial Intelligence,Vol. 170,No.18,2006,p.1257.
威諾格拉德將海德格爾對于日常體驗的分析—— 被拋狀態(tài)、上手狀態(tài)、中斷,等等,運用到了人機交互界面的理解和設計中。被拋狀態(tài)是設計的起點,上手狀態(tài)是設計的終點,而中斷是設計的過程。威諾格拉德認為,在設計中被廣泛使用的術語,如:用戶友好的(user-friendly)、易學的(easy-to-learn)和自解釋的(selfexplaining)交互界面等,實質上就是海德格爾所謂的上手狀態(tài)。被拋狀態(tài)是一種先于主客區(qū)分的存在狀態(tài),因為這個時候主體還沒有產生對于世界的客觀表征。中斷即錯誤狀態(tài),即用具由上手狀態(tài)轉入不可上手狀態(tài)(表征在這個時候才會介入)。
威諾格拉德作為計算機系統(tǒng)設計領域的一個權威人物,在將海德格爾的存在主義理念引入計算機領域中,起到了非常重要的作用。除了他以外,一些年輕的計算機專家也致力于將存在主義應用于計算機程序設計。阿格勒在麻省理工學院的計算機與人工智能實驗室獲得了他的博士學位,但他并不贊同實驗室的純粹技術主義導向。他致力于將技術實踐與哲學反思結合在一起。因此,在1986年,正是他協(xié)助溫斯頓,將德雷福斯邀請到麻省理工學院的人工智能實驗室發(fā)表講話。
根據(jù)海德格爾在《存在與時間》中對日常意向性的分析,阿格勒提出:在計算機編程中要用指示表征設計去取代客觀表征設計。在客觀表征設計(明斯基的框架理論、尚克等人的腳本理論)中,智能體要通過符號與客體進行互動,但它的困難在于:“客體是非常難以定義的。在阿格勒的指示表征設計中,客體的定義就是客體在智能體活動的功能。只要客體在既定范疇內保持索引和功能上的不可區(qū)分,那么就沒有必要追蹤特定個體;相反,人們只要簡單地維持某種范疇立場?!浯危匾氖?,設計者通常能夠歸納互動變量,這使得我們不需要追蹤客體的清晰位置?!雹貾hlip Agre,Computation and Human Experience,Cambridge:Cambridge University Press,1997,p.238.指示表征設計,體現(xiàn)了海德格爾的主客不分的、在世界中存在的思想。以指示表征設計為基礎的Pengi程序,由于不需要表征世界模型,也不需要給程序中的每個客體都標上符號名稱,所以節(jié)省了巨大的計算量。Pengi程序表現(xiàn)出了很高的智能,因為它的勝率甚至高于設計者本人。
(三) 梅洛—龐蒂與人工智能
德雷福斯似乎沒有注意到:梅洛—龐蒂實際上繼承與發(fā)揚了后期胡塞爾的身體現(xiàn)象學(尤其是在胡塞爾去世之后才出版的《純粹現(xiàn)象學和現(xiàn)象學哲學的觀念》第2卷)。因此,在德雷福斯看來,梅洛—龐蒂與胡塞爾的思想是截然不同的。德雷福斯顯然忽視了整個胡塞爾體系的深度與廣度。但德雷福斯成功地建立起了梅洛—龐蒂與人工智能之間的緊密聯(lián)系。
在人工智能中,最為德雷福斯所詬病的做法就是對身體在智能行為中作用的忽視。換言之,他認為:認知主義最大的缺點之一就是無身認知(disembodied cognition)的思想。他在《計算機不能做什么》中,提出的對人工智能進行優(yōu)化的第一個建議就是:要重視身體在智能行為中的作用。“在對機器進行編程的努力過后,人們會發(fā)現(xiàn):把人與機器區(qū)別開的東西(不管機器建造得多么巧妙),不是一個置身局外的、一般的、非物質的靈魂,而是一個置身局內的、自主運動的、物質的身體”。②Hubert Dreyfus,What Computers Can’t Do:A Critique of Artificial Reason,New York:Harper & Row,1972,p.148.
德雷福斯對身體作用的強調,源于梅洛—龐蒂。因為在傳統(tǒng)的理智主義哲學史上(由蘇格拉底到笛卡爾),身體一直是低等的、非本質的存在。盡管自尼采以來,身體在西方哲學史中的地位開始逐漸上升。但只有在梅洛—龐蒂的身體現(xiàn)象學中,身體才開始真正成為西方哲學的中心概念。一方面,梅洛—龐蒂發(fā)展了后期胡塞爾的身體現(xiàn)象學,而建構出了一種先于物質與意識、軀體與心靈、主體與客體二分的身體概念。他實際上將胡塞爾的自我、先驗意識、純粹意識、被動綜合等概念,都融入到了身體概念中。這種身體概念與傳統(tǒng)哲學中僅僅作為物質存在、客體對象的軀體概念非常不同。另一方面,梅洛—龐蒂也克服了海德格爾在世界中存在概念的形式化缺點,而將存在落實到了身體之上?!叭绻黧w在情境中,甚至就是情境的一種可能性,這是因為只有當主體實際上就是身體,并通過這個身體進入世界中時,才能實現(xiàn)其自我性。在我反思身體的本質時,如果我發(fā)現(xiàn)身體與世界的本質相關聯(lián),這是因為我作為主體性的存在,就等同于我作為身體的存在以及世界的存在?!雹費aurice Merleau-Ponty,Phenomenology of Perception,New York:Routledge,2012,p.431.
梅洛—龐蒂以及德雷福斯對身體的強調,與認知科學中的具身認知范式有著非常緊密的關系。②參見徐獻軍:《具身人工智能與現(xiàn)象學》,載《自然辯證法通訊》2012年第6期。1986年,麻省理工學院的機器人學教授布魯克斯(Rodney Brooks),提出了與梅洛—龐蒂及德雷福斯一樣的觀點,即要讓智能系統(tǒng)具有智能,就必須讓智能系統(tǒng)具有身體?!爸悄芟到y(tǒng)的具身(embodiment)是至關重要的,而這有兩個原因。首先,只有具身的智能體,才可成為能夠完全應付真實世界的智能體。其次,任何內在符號系統(tǒng)或其他系統(tǒng),都只有通過物理根基(physical grouding),才能得到立足點并使系統(tǒng)內部運行的進程具有意義?!雹跼odney Brooks,Cambrian Intelligence:The Early History of the New AI,Cambridge,MA:MIT Press,1999,p.167.盡管布魯克斯否認他的具身進路受到了梅洛—龐蒂及德雷福斯身體現(xiàn)象學的啟發(fā),而強調這純粹是一種工程技術上的考慮。但他的《寒武紀智能:新式人工智能的早期歷史》這本書分為技術與哲學兩部分,其中的哲學部分,表達了與梅洛—龐蒂及德雷福斯非常相似的哲學思想—— 盡管使用的是技術的語言。另外,這本書還大量引用了深受德雷福斯影響的阿格勒的思想。在威諾格拉德看來,布魯克斯的這種做法,反映了技術界對于哲學的偏見。
具身認知的另一代表人物、瑞士蘇黎世大學人工智能實驗室主任普菲爾(Rolf Pfeifer),就明確承認他的具身進路受到了海德格爾、德雷福斯、威諾格拉德的啟發(fā)。正是他們的存在主義與身體現(xiàn)象學思想,使普菲爾摒棄了傳統(tǒng)人工智能的認知主義進路,而轉向了具身進路。④Rolf Pfeifer and Christian Scheier,Understanding Intelligence,Cambridge,MA:The MIT Press,1999,p.xvii.具體來說,普菲爾使用感覺—運動回路,去替換傳統(tǒng)的感覺—模型—計劃—運動回路。其中模型—計劃環(huán)節(jié)的去除,得益于表征的去除,以及身體的引入(智能體通過身體—— 傳感和運動設備—— 來與環(huán)境實行互動)。例如,普菲爾讓機器人通過中央凹處理,而不是傳統(tǒng)的外在世界表征模式,來注視物體。機器人“移動頭和眼,使物體出現(xiàn)在中央凹陷—— 視網(wǎng)膜的高分辨率中心的過程”。⑤R. Pfeifer and J. Bongard:《身體的智能:智能科學的新視角》,俞文偉、陳衛(wèi)東等譯,北京:科學出版社2009年版,第86頁。這種具身設計,還在一定程度上克服了模式識別的難題,即機器人能通過擺弄對象,而把機械臂與其他東西區(qū)分開。
德雷福斯的歷史功績在于:他富有成效地建立起了現(xiàn)象學與人工智能之間的對話機制。①參見徐獻軍:《國外現(xiàn)象學與認知科學研究述評》,載《哲學動態(tài)》2011年第8期。通過他的努力,美國現(xiàn)象學運動展現(xiàn)出了截然不同于歐洲現(xiàn)象學運動的特點。美國現(xiàn)象學成為了人工智能技術實踐與理論的一部分。德雷福斯讓人工智能、計算機、人機交互、機器人等領域的研究者們,意識到了現(xiàn)象學對于他們工作的潛在意義。正如威諾拉德所說的:“不可避免的‘停滯’不前,促使計算機科學家和實踐者們深入地思考他們成功和失敗的根源。他們會摒棄未經(jīng)檢查的理性主義方法論,而海德格爾的工作在未來的新式設計理念中會發(fā)揮更大的作用?!雹赥erry Winograd,“Heidegger and the Design of Computer Systems”,in Technology and the Politics of Knowledge,edited by Andrew Feenberg and Alastair Hanna,Bloomington:Indiana University Press,1995,p.125.
然而,德雷福斯的工作也不是完美無缺的??偟膩碚f,他的工作存在以下缺陷,而這正是未來現(xiàn)象學與人工智能交互的重點方向。
首先,德雷福斯對胡塞爾的評價是不公正的,并且遠遠低估了胡塞爾對于人工智能以至于認知科學的重要性。德雷福斯說,胡塞爾的思想是晦澀不明的;相比胡塞爾,海德格爾與梅洛—龐蒂更為清晰與正確地揭示了人類日?;顒拥谋举|(在世界中的存在、具身等)。顯然,德雷福斯并沒有深入探索胡塞爾一生所建立的龐大哲學體系,尤其是那些在胡塞爾去世以后才得以出版的著作。如果德雷福斯能夠及時讀到胡塞爾遺留下來的手稿,他可能會認識到胡塞爾與海德格爾及梅洛—龐蒂之間的區(qū)別,并沒有他所認為的那么大。遺憾的是,德雷福斯對技術領域的深入研究,也限制了他對于胡塞爾現(xiàn)象學體系的探索。
在德雷福斯之后,認知科學哲學家瓦雷拉(Francisco Varela)更為公允地指出了胡塞爾現(xiàn)象學對于認知科學的意義:“認知科學家們最多可能只讀過德雷弗斯編著的《胡塞爾、意向性與認知科學》,并認為那就是現(xiàn)象學的全部了。但在這本書中,德雷弗斯把胡塞爾當作是計算主義的原型。盡管德雷弗斯的解讀得到了頻繁的引用,但是批評家們認為:他對胡塞爾和現(xiàn)象學的解讀有嚴重的問題?!F(xiàn)象學是一種對我們意識能力的特殊反省或態(tài)度?!匀换蛱煺鎽B(tài)度,把大量的有關體驗者及其對象的宣稱,當作是理所當然的。現(xiàn)象學的阿基米德點就是:懸擱這種習慣宣稱,并催生新的檢查。胡塞爾的著名格言是‘回到實事本身’,但對他來說,這句格言與第三人稱客觀化恰恰相反,指的是回到直接體驗的世界中去。胡塞爾的現(xiàn)象學研究背后的期望與基本靈感是:逐步建立起真正的體驗科學,而這種體驗科學不只與自然科學相并列,還可以向自然科學提供必要的基礎,因為知識必然源于我們的體驗?!雹貴rancisco J. Varela,“Neurophenomenology:AMethodological Remedy for the Hard Problem”,Journal of Consciousness Studies,Vol. 3,No. 4,1995,pp.335—336.
因此,瓦雷拉提出了將現(xiàn)象學(尤其是胡塞爾的現(xiàn)象學還原方法)與認知科學相結合的神經(jīng)現(xiàn)象學(neurophenomenology),即對被者試進行現(xiàn)象學訓練,并通過第一人稱數(shù)據(jù)去解釋第三人稱數(shù)據(jù)。湯普森(Evan Thompson)將此稱為科學的現(xiàn)象學轉向?!靶撵`科學可以從現(xiàn)象學家提供的鮮活體驗分析中,獲益良多?!覀儗⒁吹降?,科學的現(xiàn)象學轉向,將會使人們獲得對自然、生命和心靈的全新理 解?!雹贓van Thompson,Mind in Life:Biology,Phenomenology,and the Sciences of Mind,Cambridge,MA:Harvard University Press,2007,p.14.
其次,德雷福斯在強調身體重要性的時候,忽視了意識的重要性。他是海德格爾此在哲學與梅洛—龐蒂身體現(xiàn)象學的忠實信徒,但他很少反思他的這種信念本身是否是真正合理的。人們曾經(jīng)認為,海德格爾背叛了胡塞爾,并開創(chuàng)了與胡塞爾現(xiàn)象學完全不同的此在哲學(它揭示了人在世界中的存在)。但人們在閱讀胡塞爾的生活世界現(xiàn)象學后,發(fā)現(xiàn)海德格爾仍然延續(xù)了胡塞爾的思路,或者說海德格爾發(fā)展了胡塞爾現(xiàn)象學體系中的一部分。同樣地,如果將梅洛—龐蒂身體現(xiàn)象學與后期胡塞爾的身體思想相比較,人們也會發(fā)現(xiàn):梅洛—龐蒂也是胡塞爾的繼承者。但相比海德格爾對此在以及梅洛—龐蒂對身體的聚焦,胡塞爾顯然更為全面地處理了意識與世界、意識與身體的關系。胡塞爾不否認身體在意識與世界之間的中介作用,但意識仍然是優(yōu)先于世界和身體的。世界與身體僅僅是作為意向相關項而存在的。
因此,從胡塞爾的視角來看,人與機器的本質區(qū)別不在于身體,而在于意識。事實上,自具身認知的迅猛發(fā)展以來,人造身體在迅速地進化,盡管目前的人造身體與人的身體仍然有較大差距,但隨著技術的發(fā)展,德雷福斯所要求的人造身體不是不可能實現(xiàn)的。英特爾處理器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜性與精巧性,正在日益接近于人腦的神經(jīng)結構,并且有可能在將來超越人腦。這里的哲學問題是:如果人造身體達到甚至超越了人腦的神經(jīng)構造,機器能否具有意識?或者說,機器有心嗎?
自進入21世紀以來,認知科學已經(jīng)顯著地將重心轉移到了意識領域中??茖W家與哲學家們越來越多地在追問以下問題:意識是否是人腦專有的?意識是否是由人腦產生的?如果依據(jù)近來荷蘭意識科學家范·勞美爾(Pim van Lommel)的觀點,那么意識就可以超越人腦而存在,或者說人腦只是收發(fā)意識的設備(類似于電視機)?!耙庾R不能定位于特定時間和地點中。這就是意識的非定域性(nonlocality)。完全和無盡的意識無處不在,并且就處于一個不與時間或地點相關聯(lián)的維度中……腦和身體的功能只是作為交界面或中繼站,去接收我們整個意識中的一部分和進入覺醒意識中的那部分記憶。非定域意識遠遠超過我們的覺醒意識。我們的腦類似于電視機—— 接收來自電磁場的信息,并將之解碼為聲音和圖像;我們的腦還類似于攝像機—— 將聲音和圖像轉換或解碼為電磁波。我們的意識將信息傳送到腦中,并通過腦接收來自身體和感官的信息。腦的這種功能類似于無線電收發(fā)機;我們的腦具有促進意識的作用,但不能產生意識(腦使我們的意識經(jīng)驗成為可能)。有越來越多的證據(jù)表明:意識可以直接作用于腦和身體的功能和解剖結構(DNA在其中起著重要作用)。”①Pim van Lommel,Consciousness Beyond Life:The Science of the Near-Death Experience,New York:Harper Collins Publishers,2010,p.xviii.因此,當人類制造的機器達到類似于人腦神經(jīng)結構的級別時,機器將具有意識,而人工智能將真正得到實現(xiàn)。然而,問題在于:人類還遠遠沒有弄清人腦的神經(jīng)結構與運作方式。
盡管德雷福斯已經(jīng)去世了,但他的思想仍然存在。雖然他的哲學思想不是完美無缺的,但他對現(xiàn)象學進行了創(chuàng)造性的解釋。盡管這種解釋有他個人視域的局限性,但這種解釋成功地在現(xiàn)象學與人工智能(以及認知科學的其他領域:意識科學、神經(jīng)科學、認知心理學等)之間建立起了深厚的聯(lián)系。在他的努力之下,技術研究者們開始反思技術實踐的哲學假設,而哲學家們開始關注技術領域的工作。在當代哲學與技術日益分化的背景下,德雷福斯溝通現(xiàn)象學與人工智能的工作是極其有意義的。我們在無限緬懷德雷福斯的同時,也希望21世紀的現(xiàn)象學與自然科學能夠攜手為解開人之為人的奧秘而努力!
B80
A
2095-0047(2017)06-0004-13
徐獻軍,杭州電子科技大學哲學研究所教授。
本文受國家社會科學基金一般項目“現(xiàn)象學與精神病理學的相互澄明關系研究” (項目編號:17BZX084)資助。
韋海波)