9.8 DCTM的领域和范围

我们在前面已经看到，DCTM的充分性在一些前沿问题上受到了挑战，最严厉的挑战可能是针对DCTM关于现象意识和宽内容的缄默。因此，我们现在必须面对的问题是：DCTM的确切适用范围是什么？

心理现象、认知与命题态度

下面列出的是DCTM的可能适用范围，但其覆盖程度逐渐降低。首先，如它的名称所表达的，DCTM（注意，M=Mind）是关于所有心理现象（状态和过程）的普遍理论。其次，比较保守地讲，DCTM只是关于认知现象的理论——这些现象直觉上是认知的，涉及心理表征的操作。最后，对于命题态度——诸如相信、意愿、渴望等心理状态，DCTM的范围是最受限制的。对于是否能够或者在何处最后区分出DCTM的范围，显然会存在争议。例如，对事物的感知是认知的，但不是命题态度。有理由为DCTM选择一种更具限制性但其覆盖程度降低的范围吗？有些学者认为应当如此。

是心理或认知现象，而非数字计算现象

某些心理状态和过程，我们直觉上看来是“心理的”，不能想当然地认为是数字计算的。下面是初步的、阶段性的考察：

1.心境（moods）和情感（emotions）：根据派利夏恩的观点，“心境和情感几乎肯定要涉及某种非认知因素”（1984：269），所以为了更全面地了解人的心智，我们可能还要再加上某种非数字的计算因素。

2.睡眠和梦可能无法用数字计算理论进行解释。

3.人的创造性可能不是数字计算过程。

4.人的联想能力可能不是数字计算过程。

5.认知中的非认知变化：派利夏恩（1984：266ff）提出，非数字计算的有机体，它的认知存在一些不断发生变化的方式。这些方式涉及“营养的变化、腺和器官（包括脑）的生长和成熟、发生内伤和/或外伤”。福多（1975：200）对“因生理严重损伤而产生的后果”也持同样看法，例如，恶心或感官材料的冲击对认知的影响。这些变化的类型，如同硬件的变化和数字机器的阻断。这些并不属于用纯粹计算算法和表征解释机器行为（尽管很大程度上是对机器行为的普遍解释）的一部分。我们应该允许非认知变化成为“计算”内容的一部分吗？福多和派利夏恩持否定看法。

如果认为上述所列是正确的，那么在直觉上会有一些不是（数字）计算的“心理”现象，所以我们需要将DCTM的适用范围，限制在心理生活中的某一部分。从上述所列可以认识到，一般的心理现象能够划分为两类不同的状态和过程，然后根据心理现象的性质和它的历史又可以划分为不同的次类别，如福多和派利夏恩之前所认识到的，这样就可以将多种心理现象的项目组织到这个列表中。首先，心理状态和过程自身可以划分为两种次类别：经验现象（experiential phenomena）和非经验现象（non-experiential phenomena）。经验现象的特征是具有意识性，通过内省可以通达经验的质性（experiential qualities），以及处于这种状态或过程需要具有某种感官经验（sensory experiences）。另一方面，非经验现象没有主要的质性特征。显然，许多心理状态和过程是经验和非经验方面的混合，可能甚至是一种谱系（spectrum），譬如说，从“疼痛”递进到“相信”。DCTM所希望的是，这些状态和过程的功能成分具有信息计算内容。其次，心理状态和过程要具有一种时间过程性，要么是认知的，诸如推理、决策等，要么是具有时间过程的非认知事件，这些非认知事件作用于产生认知的物理材料。

如果上述划分总体上是正确的，那么DCTM就不会是一种心理现象的普遍理论，而是一种在特定条件下发生某种特定认知现象的理论。如果的确如此，那么可以准确地将DCTM描述为，它是关于认知或因认知而产生的命题态度的数字计算理论。需要注意的是，这也意味着，DCTM并不能解决“身-心”问题，只能够解决“身-认知”问题。科学分析区分出了与前科学稍有不同的领域，这并不值得惊奇。正如福多的一篇相关文章中所提到的：“分子物理维护了直觉上对中等尺寸物体分类为液体和固体的方法。但分子物理也承认了某些物体与液体最为相近，而却在常识上是不能接受的知识，譬如玻璃。可这又怎样呢？”（1987：26）将特殊的认知理论提升为心智的普遍理论，这种倾向可能源于，我们是以思考自己的心理和之所以成为人的那些状态和过程为前提的。与没有认知状态或命题态度的有机体相比，我们更愿意思考不会做梦和睡觉等，缺少心理生活的有机体。因此，古代对“人”的定义包括了“理性动物”，而没有包括“能睡觉的动物”或“具有情感的动物”等，这也并不令人意外。传统上，命题态度（相信、意愿、渴望等）构成了我们心理现象概念的核心，因为它们与人的自我身份（self-identity）非常贴近，而其他现象，诸如梦、睡眠、情感、心境和执迷等都被认为是边缘的，当然它们中的任何一个都不能进行合适的科学研究，而只是提供一种方式，使我们有助于思考自身，并认识我们所共有的某些重要东西。

注释

［1］文章中提出了一种关于“物理事物不具有内在句法的多重可实现论证”：

（1）计算是符号操作——对符号的控制。

（2）符号、符号的同一性和符号的差异性等并非物理定义，

a.计算状态是多重可实现的，

b.因此，识别物理事物并不需要识别它的计算状态，

（3）因此，符号的句法不是内在物理的。

但是，这种推论并不成立，因为计算状态是多重可实现的，确定的物理事物并不具有确定的计算状态。思考下面这个类比：母亲能有许多孩子（识别出母亲，并不能确定一个特定的孩子），因此识别一个特定孩子并不能确定母亲（这个推论显然是错误的）。

［2］从这个意义上讲，如果对于计算机而言是真的，那么对于脑来说，也是真的（复制相关原因，那么就能复制相关结果）。

［3］也许会有这种争论：意向性要么是内在的，要么源于程序；因为意向性并非源于程序（中文屋论证），所以它是内在的。

【思考题】

图灵测试

描述图灵测试中的“模拟游戏”。

描述图灵测试。

如果机器赢得了模拟游戏，那么图灵认为我们应当得出什么结论？

对图灵测试的主要反对观点是什么？你有何看法？

反强人工智能：中文屋与发光屋

什么是“强”人工智能与“弱”人工智能？

塞尔的中文屋论证想要说明什么？

描述中文屋的情境（situation）。

塞尔的中文屋论证是什么？

塞尔的“脑模拟回应”的内容是什么？

塞尔的回应是什么？

“发光屋”论证是如何反对中文屋论证的？

塞尔的回应是什么？

你认为哪个是正确的？为什么？

DCTM与中文屋

“系统”的回应是什么？

塞尔的回答是什么？

“机器人”的回应是什么？

塞尔的回答可能是什么？

“模拟”和“复制”的区别是什么？试举例说明。

根据塞尔的观点，为了使机器具有理解能力，产生意向性、认知状态和心理（mentality），我们应当赋予机器什么？

根据塞尔的观点，为什么研究者们认为强人工智能似乎是有道理的？

意识

什么是对某事物的觉察？

人工智能（机器）能够对某事物产生觉察吗？

什么是现象（质性）的意识？

什么是完整意识？

完整意识的两个典型情况是什么？

什么是“解释鸿沟”？

什么是“难”问题（相对于易解的问题）？

人工智能（机器）能够具有质性意识吗？

认知和意识的三个可能关系是什么？

意识是认知的非必要条件，该观点的理由是什么？

什么是“表象形态（aspectual shapes）”？

表象形态如何与神经生物和行为相联系？

塞尔的“连接原则”是什么？

你赞同连接原则的论证吗？为什么/为什么不？

内容

什么是表征内容的一般概念作用（CR）理论（再次提问）？

DCTM的内容指称作用理论是什么？

反对CR理论的分析性难题是什么？

反对CR理论的相对性难题是什么？

反对CR理论的整体性难题是什么？

反对CR理论的合成性难题是什么？

反对CR理论的真值难题是什么？

分别回答什么是“窄”心理状态与“宽”心理状态？

什么是宽内容的丘吉尔蚂蚁路径的例子？请讨论。

什么是宽内容的树图片的例子？请讨论。

什么是宽内容的孪生地球的例子？请讨论。

如果心理内容至少存在部分的宽内容，那么DCTM的问题出在哪里？

心理内容的双因素理论是什么？

如何使DCTM摆脱宽内容的问题？

反认知主义

什么是“强人工智能”、“弱人工智能”和“认知主义”？

什么是“丘奇-图灵论证”？

什么是“图灵定理”？

塞尔的“计算机的标准概念”是什么？

什么是“多重可实现性”？

多重可实现性从何而来？

“普遍可实现性”的两种类型是什么？

普遍可实现性从何而来？

怎样才能成为“内在的”计算机？

关于脑不是内在的数字计算机，塞尔的论证是什么？

认知主义期望获得怎样的认知解释？

这种认知（计算）解释的困难是什么？

认知主义科学研究计划是什么？

我们担忧会出现哪两种后果？

塞尔是如何阐述这些担忧的（提示：蛙眼，语言加工机制）？

关于脑不是数字计算机，塞尔的论证是什么？

DCTM硬件与大脑

数字计算机和神经硬件（脑）之间有哪些相似之处？

数字计算机和神经硬件（脑）之间在结构上有哪些不同之处？

数字计算机和神经硬件（脑）之间在功能上（组织和加工）有哪些不同之处？

DCTM的领域和范围

给出三个我们能称之为“心理的”状态或过程，但是它们不能用DCTM进行解释。

我们总结的属于DCTM研究范围的心理状态的特征是什么？

我们总结的属于DCTM研究范围的心理过程的特征是什么？

【推荐读物】

图灵测试

hofstadter（1981）讨论了图灵测试，此外，Dennett（1985），Block（1990），French（1990），以及Copeland（1993b）也进行了比较详细的讨论。Feigenbaum and Feldman（1963）第3章是关于计算机与智能相关话题的最早经典文集，Luger（1995）是近期出版的关于这个问题的文集。关于智能的“最大适用范围”的线索，见Copeland（1993b）第4章第6节。

中文屋与发光屋

塞尔的中文屋论证已经受到广泛讨论，欲深入地了解该论证，可参见Searle（1980）中作者对早期有关讨论的评论和回应。把中文屋与认知结构联系起来的讨论参见Chalmers（1992）。在Copeland（1993b）第6章和第10章第7节中，同时讨论了中文屋和发光屋，在Rey（1997）第10章第2节也有相关讨论。Chalmers（1996b）第9章第3节讨论了强人工智能，在第4节讨论了中文屋。

DCTM与（现象）意识

在过去的15年中，关于意识的研究成果不断涌现。有许多相关著作和论文，还有许多章节和段落的讨论（见第8章）。Block（1994）是一部关于意识性质和主要理论的精练而又权威的著作。Güzeldere（1997）内容比较翔实。Goldman（1993b）把意识与认知科学中更宽泛的话题联系起来。Dennett（1991）第12章抨击了感受质性和阐述它的思想实验，Lormand（1994）对此作出了回应。

从科学视角探讨的著作（选集）可见Marcel and Bisiach（1988），hameroff et al.（1996），以及Cohen and Schooler（1996）。从哲学视角探讨的有Block et al.（1997）和Shear（1997）。

从哲学视角探讨的著作（段落）中，Searle（1992），Flanagan（1992），Chalmers（1996b），以及Seager（1999）可作为入门读本。如需要了解更多科学视角的观点，可参见Edelman（1989）或Crick（1994），然后再关注Searle（1997）的讨论。

目前在著作的部分章节和段落中进行讨论的有，Maloney（1989）第7章，Kim（1996）第7章，Braddon-Mithcell and Jackson（1996）第8章，以及Rey（1997）第11章。

Levine（1983）介绍了解释鸿沟，Chalmers（1996b）介绍了难问题。这两个问题在Block et al.（1997）中得到了进一步讨论。

塞尔的连接原则首先出现在Searle（1990b）中，在Searle（1992）第7章中进行了再次讨论，并被置于一个更大的框架中。在Davies（1995），以及Rey（1997）第9章第6节中，对Searle（1990）作了评述。271关于命题态度的质性感受（被我们称之为“认知的质性感受”），Goldman（1993a）讨论了重要的和被忽视的话题。

心理内容和DCTM

关于概念角色理论介绍性的研究有Cummings（1989）第9章，Lepore（1994）第4章。更加详细和深入的讨论可见Fodor and Lepore（1991，1992）。putnam（1975b）介绍了宽心理状态，之后在语言哲学中得到了更深入的讨论，见pessin and Goldberg（1996）。关于计算和宽内容的问题首先出现在Stich（1978）和Fodor（1980a），详细讨论可见Stich（1983，1991），Baker（1987）第3章，Devitt（1989，1991，1996：第5章），以及Fodor（1991，1994）。双因素理论（以及宽内容与窄内容）在许多论著中得到了探讨，特别是Kim（1996）第8章，Braddon-Mitchell and Jackson（1996）第12章，以及Rey（1997）第9章。更多对双因素理论进行的辩论，可见McGinn（1982），Block（1986），以及Lepore and Loewer（1986）。horst（1996）对DCTM作了全面的批判，作者主要关注于符号的因循性（conventionality）。

认知主义

Searle（1992）第9章与Searle（1990b）所阐述的主要观点是相同的。对认知主义的评述可见Chalmers（1995a；1996b：第9章），Copeland（1996a）以及harnish（1996）。

硬件与大脑

关于该问题的讨论可见Crick and Asanuma（1986），Graubard（1988），特别是Cowan and Sharp，Schwartz，Reeke and Edelman的论文集。Wasserman（1989）附录A包含了一些简要的评论。更多关于大脑和数字硬件“协同进化（co-evolution）”以及对二者进行比较的讨论，参见Kent（1981）。

DCTM领域

Chalmers（1996b）第1章讨论了称之为“现象”状态和“心理”状态之间的区别，作者所说的“现象”状态和“心理”状态与我们所说的“经验”和“认知”相似。