摘要：在廣義涉身認知理論的背景下，對認知科學最具代表性也是當前最為活躍的認知心理學、腦神經科學和人工智慧三條路徑幾個焦點問題的考察，能揭示出這些路徑所面對的理論困境及其可能的出路。對於認知心理學的表徵問題而言，除了命題式表徵，可以承認以身體為基礎的知覺表徵作為原初表徵在基底層提供認知與行動的因果說明；對於腦神經科學而言，主張破解意識難題可行的路線是第一人稱和第三人稱的綜合研究；對於人工智慧而言，倡導借鑑自上而下和自下而上結合的方法去建構心智的認知架構，未來既滿足人類價值也兼顧機器利益的可信賴的道德主體應當是人—機交融的延展認知系統。在這些考察過程中可以看出，哲學與前沿的認知科學在某種條件下既構成雙向挑戰的態勢，又具有雙向推進科學和哲學發展的效應，這種效應為實現哲學與認知科學的交叉融合提供了重要啟示。
關鍵詞：哲學；認知科學；心理學；腦神經科學；人工智慧
作者簡介：劉曉力，中國人民大學哲學院教授。
進入21世紀以來，以生命科學、認知科學、計算機科學和納米技術的四大匯聚為特徵的科學技術新形態，正在塑造著我們日常的生活方式和科學技術的社會運行，也越來越多地滲透進人類的道德體系的建構和全球秩序的綜合治理中。由新科學技術變革所催生的新觀念不僅引導著人們對自我、他者和世界關係的新理解，也不斷突破人們對於自然的本性、生命的意義、人類命運乃至宇宙未來的傳統闡釋框架。四大匯聚中最具交叉性的學科是研究人類心智本質的認知科學（cognitive science），這是一個由哲學、語言學、心理學、腦神經科學、人工智慧、人類學幾大學科構成的，至今還未形成統一科學範式的多學科集群。這一學科集群正在與新技術聯手逐步揭示人類的日常認知和科學認知、自我認知和社會文化認知的多重機制，所取得的實證研究的許多重大突破也對傳統形上學、認識論、語言哲學、道德倫理和哲學方法論構成了新的前所未有的挑戰。新技術變革不僅把我們帶入了人機共在的充滿巨大不確定性的全新社會，也為哲學家借鑑和反思經驗科學，拓展哲學發展的空間創造了重要機遇。加快哲學家與認知科學家的聯盟，推進認知科學與哲學的學科建制化進程，探索哲學與認知科學交叉融合的實踐途徑，無疑是中國學者需要自覺擔當的學術責任，也是時代境遇和國際大勢所賦予的新的歷史使命。
一、認知科學的三條分疏路徑及其面對的理論困境
我們首先需要澄清對認知科學的廣義和狹義的理解。廣義理解的認知科學如前所述，是一個還未形成統一範式的多學科交叉集群，是利用不同學科的方法對認知的不同側面，如注意、記憶、學習、推理、問題求解、以及動機理論、行為理論和感知及語言加工的綜合研究。狹義理解的認知科學可以說是一種理論假設，即將認知看作信息處理過程對內在心理表徵的一種計算，這裡的計算包括符號計算和聯結計算兩種取向。這種狹義的理解也被作為第一代認知科學的研究綱領，由於20世紀80年代開始這一綱領受到多方挑戰，最近30餘年逐漸形成了基於涉身性（或稱具身性）（embodiment）觀念的第二代認知研究綱領。本文正是在對研究綱領發生變遷的反思中審查認知科學不同研究路徑的問題和哲學爭論。以下將聚焦認知科學中研究最為活躍、成果最為豐富，也是哲學家涉足最深入的心理學、腦神經科學和人工智慧三大核心區域，揭示這些分支學科面對的內在困境，以及哲學家與科學家聯手跨學科解困的可能途徑。在此，我們首先需要面對認知科學創建之初的一個實質性問題，即是否存在一門獨立的關於認知的科學，一個好的關於認知本質的科學說明，最基本的理論假設應當是什麼？
（一）作為統一科學的認知科學應當如何奠基
認知科學最初的理論抱負是建立統一的區別於現有自然科學分支的獨立學科。正如1978年斯隆基金報告提出的，認知科學各分支學科共同的研究的唯一目標，就是探索心智的表徵和計算能力以及心智在腦中的結構和功能表徵。這種抱負可以追溯到百餘年前心理學家試圖超越內省心理學傳統，建立一門作為科學的心理學理想。馮特（W.Wundt）1879年創立世界上第一個心理學實驗室無疑是這一理想的最初嘗試；1890年詹姆斯（W.James）首發「科學的心理學宣言」，聲稱要將心理學改造成精神生活的科學（science of mental life），要對感知、願望、認知、推理、決策等心理現象及其產生的條件進行自然科學的研究。心理學行為主義運動的奠基人華生（J. B. Watson）1913年提出，心理學要納入純客觀的自然科學的研究範疇，必須將人類和動物的可觀察行為作為研究對象，其理論目標是科學地預測和控制動物及人類行為。由於這一行為主義心理學完全排斥了對人的內在認知結構和意識的探究，20世紀後半期遭遇喬姆斯基（N. Chomsky）引發的認知革命，以及大腦研究和計算機功能主義的一系列衝擊，心理學面對如何重新奠基，才有資格成為替代行為主義心理學的新科學的嚴峻考驗。
那麼，是否存在獨立的研究人類內在認知本質的科學，它與經典的物理學、神經生理學，以及行為科學有哪些實質性不同？或者說，什麼才是一個好的關於認知的科學理論的核心假設？認知科學的先鋒人物派利夏恩（Z.W.Pylyshyn）認為，如果認知科學有望成為像化學、生物學和地質學那樣真正的科學，就應當是自主地建立在一套特定詞彙和統一原理之上的學說。在他看來，「如果認知科學要在經驗上是恰當的，就不能以計算機隱喻作為解釋認知的避難所。因為人們從未相信物理學只是一種隱喻」，因此，如果存在「認知」（cognition）這樣一個可以孕育一組統一原理的自然域，「一定有一些東西的聚類，它們共同具有的基本特徵是『基於表徵而行動acting on the basis of representation』」。所謂認知科學，就是要說明依據表徵行動的施動者(agent)具備何種知識、有何行動目的，其行動具有什麼特性，也就是要知道一個施動者擁有什麼心理表徵（mental representation）。只有找到表徵與行動之間的關聯，才能建立起一種說明認知的普遍原理。由此，派利夏恩聲稱：「計算才是真正架起心理世界與科學理論的橋梁！」
然而，與計算神經科學家馬爾（D.Marr）提出的「計算三層次理論」相比，派利夏恩認為，僅僅將計算劃分為計算理論層、算法層和物理實現三個層次，不能完全說明一個認知過程包含的內在語義或意向性，一個好的關於說明認知系統的理論必定包含缺一不可的功能的、生物/物理的和語義/意向性的三層次說明。其中最重要的是確定具有意向性的心理表徵對認知的決定性作用。因此，只有在內蘊語義的心理表徵的普遍原理和計算功能實現的生物物理機制之間架起一座橋梁，才能真正建立統一的認知科學。
以下我們將看到，由於派利夏恩預期的認知科學理論包含「表徵」和「行動」兩個有著巨大歧義的要素，自20世紀80年代持續至今，什麼是表徵、什麼是行動，表徵與行動、表徵與知覺經驗、表徵與心理內容，以及表徵對於認知是否必要等問題隨之成為認知心理學、腦神經科學和人工智慧激烈爭論的主題。
（二）認知心理學及其心理表徵的內在困境
我們關注的認知科學的第一條研究路徑是認知心理學。第一代認知科學研究綱領下的認知心理學的基礎假設，是以表徵為核心的心智的計算理論（computational theory of mind, CTM）,斷定所有的認知狀態都是以心理表徵為基本單元的生成、轉換和刪除的計算過程。特別是吸收福多(J.Fodor)的「思維語言假設」（language of thought hypothesis, LOT）後，CTM可以表述為如下兩款理論形態，即心智的數字計算理論DCTM（digital computational theory of mind）和心智的聯結計算理論CCTM（connectionist computational theory of mind），其基本主張有以下三點：（1）人類的認知狀態都是（在思維語言中）計算心理表徵的計算關係。（2）人的認知狀態的改變，即心理過程的變化相當於（在思維語言中）計算心理表徵的計算操作。（3）其中表徵和計算的結構或者是數字的（DCTM），或者是網絡聯結的（CCTM）。
回顧認知科學的發展歷史，從1936年圖靈機概念問世和1950年圖靈提出「機器能思維嗎？」，到1970年前後普特南(H.Putnam)明確指出人的心理狀態與圖靈機同樣具有計算功能的多重可實現性，可以說，從計算的智能到智能的計算理論跨出了關鍵一步。1972年福多和布洛克（N.Block）對CTM進行擴展，又將普特南的圖靈機功能主義推廣到一般計算系統。福多的思維語言假設認為，心智對心理表徵的計算操作實際上相當於大腦的一種機器編碼，在某種程度上，這種編碼的結構表明心理表徵有一種類—語言符號系統的結構特徵,即系統不僅具有嚴格的句法，同時具有組合語義。於是，由於語言結構中的原子條目或者代表外部事物的屬性和關係，或者具有指向外部世界的語義特性即意向性，認知心理學的表徵—計算假設就預設了表徵的計算不僅具有句法形式的普適性，也同時具有了語義解釋的充分性。
但是，這條路逕自然產生的最大問題是表徵的規範性問題。如果假定認知就是遵從類—語言的句法規則對心理表徵的計算，表徵的內容如何確定？表達心理狀態的語言的句法結構如何自然承載了語言所包含的語義或意向性？如果心理表徵所遵循的計算規則就是高階認知推理的邏輯規則，這種規則如何表徵與實現算法的生物物理裝置的物理行為的規律相一致？即心智的現象說明和物理因果說明如何與訴諸邏輯演算的普遍規則相一致？此外，如果認知都是依據表徵而行動的，對於行動者一次偶然的心理事件與行動關聯的描述，如何可以體現它是普遍的心理因果律所支配的大的心理事件類的一個特例？例如，在一個特設場景中，對於心理表徵與行動關聯的一個特殊的語言描述，表達的是一次心理活動和行為之間關係的命題在具體情況下偶然為真的事實，但心理表徵的計算所遵循的句法規則要求的是一種純粹的邏輯演算形式，如果存在表徵—計算的普適規律，就必須說明，行動者在其他特殊情況下，心理狀態發生改變認知行為會相應發生什麼變化。同時，如果對一個認知者在將要發生的境況中的行為做出恰當的預測，是否需要提供一種反事實的具有預見性的普遍概括，以便給出特例解釋與邏輯上的普遍規律解釋相一致的類型的說明？隨後我們將看到，對這些問題的質疑正是20世紀80年代興起的，以反對表徵—計算理論為標誌的第二代認知科學研究綱領的出發點。
第一代認知科學研究綱領下的心理學路徑遭遇的第二個挑戰是，表徵對於認知並非是必需的。在認知心理學中，對表徵持經典立場的強表徵主義者認為，以抽象符號規則支配的概念化或命題式表徵是認知所需的唯一形式。但弱表徵主義者除了概念化表徵還承諾存在意象表徵、知覺表徵、行動導向的身體表徵、參與各種理性推理的記憶表徵、符號式離散表徵等其他表徵形式。最為激進的反表徵主義者一方面在形上學上堅稱認知系統是不含表徵的，另一方面在認識論上主張對認知系統的最好說明無須附加表徵假設，甚至認為表徵對於認知過程既不充分也不必要。例如，策梅洛（A.Chemero）在取消表徵的涉身性認知宣言中聲稱：「我將涉身性認知科學（Embodied Cognitive Science）定義為一種不設定心理表徵的對涉身現象中的知覺和行動的科學研究。激進的涉身認知科學是沒有表徵這類心理體操（mental gymnastics）的認知科學。」
最後，如果接受認知科學是奠基於表徵—計算說明的傳統觀點，第三個引起質疑和爭論的問題是，能否用依賴知識的行動為認知劃一清晰的界限。例如，威廉姆森（T. Williamson）等斷定，只有知識才是人類心智的構成成分，在知識辯護中，命題式表徵的概念內容是優先於知覺經驗內容的。因此，認知就是主體基於知識表徵的引導而採取理性的行動。這樣一來，一個認知者必須在獲得了knowing that 類的概念化知識的前提下對認知系統內部的信息進行整合，對行為進行有目的的理性控制，才可能採取正確行動。這就要求認知主體首先將感覺刺激分類化、範疇化並轉化為內部表徵，同時，表徵系統中還會由認知過程派生出新的表徵使認知者採取新的行動。此外，另有主張自適應性表徵理論的學者關注的是，一個具有自適應性能力的行動者在不確定的境況中，能夠建構心理意象和表徵對未來境況進行建模，以便預測環境態勢有意識地尋求所期望的行為結果。這就需要認知者具有較強的反事實的因果推理能力，而這些能力將依賴於更大的知識網絡系統。在如上三種境況下，如果我們接受「表徵的目的是以命題性知識為實施理性行動提供指南」的假設，就自然包含了某種知識表徵的無窮倒退難題。本文的第三部分我們將討論倡導第二代認知科學研究綱領的涉身性認知的學者如何回應這些問題。
（三）大腦神經科學的意識難題與解釋鴻溝
認知科學的第二條重要的研究路徑是大腦神經科學的經驗研究，其中最大的難題是意識的自然化問題，即如何從客觀的第三人稱視角，以腦的生理物理理論等自然科學，說明人類豐富的意識和意識經驗的本質。由於詹姆斯等人倡導的科學心理學事業完全將意識排除在科學研究之外，「如果1989年之前去查找心理學詞典的『意識』條目你會一無所獲」。然而最近20餘年形勢已大為改觀，借鑑發展心理學研究兒童大腦的發育發展過程、通過特殊的腦損傷技術觀察大腦特殊腦區的功能，以及利用各種新的大腦成像技術追蹤腦神經活動，1990年之後神經科學家開始揭示意識和意識經驗的腦神經機制。特別是21世紀人工智慧的突破性進展大大增加了研究意識問題的緊迫感。因為人們需要預測究竟哪些生物或人工智慧體有可能像人那樣具有主觀的意識經驗。
最早對意識進行科學研究提出質疑的是內格爾（T.Nagel），他指出，具有意識經驗（也稱感受質），就是某種作為具有這些意識經驗的生物體感覺起來像是什麼樣子的東西，例如，蝙蝠的意識經驗就是作為一隻蝙蝠感覺起來像是什麼樣子的東西。顯然，意識經驗是依賴於意識主體主觀感受的，不可能用第三人稱的方式給予客觀解釋。1983年，哲學家列文（J.Levine）指出，具有心理屬性的意識現象與具有物理屬性的大腦現象和神經生物現象不同，對意識現象的解釋與對物理現象和大腦現象的解釋之間存在著難以逾越的「解釋鴻溝」。1996年查爾莫斯提出意識問題的「難易之辨」，實質性地推進了意識的經驗研究。所謂「意識的易問題」是指有望用物理的和功能說明解決的意識問題，包括對外來刺激進行分類和範疇化、認知系統內部的信息整合、對行為的有目的控制，以及產生注意的認知機制等。而「難問題」之「難」是指，借用認知科學常用的結構—功能分析方法，難以說明具有感受質的意識的主觀經驗的產生機理。
查爾莫斯的意識難問題和列文的解釋鴻溝的提出不僅向腦科學，也向整個認知科學和哲學提出了明確的挑戰。神經科學家克裡克（F. Crick）和科赫（C.Koch）倡導尋找意識的最小神經相關物（neural correlates of consciousness，NCC）的研究框架，明確開闢了通過腦皮層和丘腦的神經元的作用機制探索意識的主流道路，而且，隨著腦科學研究和計算技術的廣泛應用，如功能磁共振成像、正電子發射斷層掃描、光點跟蹤功能磁共振成像、經顱外電磁刺激的技術和電生理學的應用，包括情感、感受質、自由意志以及自我和他心等以往被視為科學禁忌的課題也都進入了科學研究清單，人類有望破解意識難題的呼聲似乎也越來越強。然而，我們看到的是，即使使用了各種客觀觀察手段，神經科學的主流進路並沒有產生出公認的成熟方案，使人們感到意識經驗這一與我們聯繫最為直接也是最為密切的問題獲得了合理的科學解答，意識和物理世界的關係的本體論疑難，對意識經驗的理解和對大腦現象和神經生物現象的說明之間的認識論鴻溝仍無真正解決的跡象，這也成為21世紀需要哲學家和認知科學家通力合作才能真正破解的最大的自然之謎。
（四）人工智慧研究的落地瓶頸與機器意識屏障
認知科學中最引人矚目的進展當屬模擬人類心智的人工智慧領域的突破。作為認知科學源頭之一的人工智慧最初的理想是通用人工智慧（Artifacial General Intelligence, AGI），即藉助物理的和功能模擬的方式建造能夠達到甚至超越人類智能水平的人工智慧。但是，隨著摩爾定律效應的釋放，算法化的人工智慧藉助大算力和大數據的驅動，踏著第四次工業革命的腳步一路高歌，建造各類工業應用的智能機器和用於專項智能增強的機器人技術卻越來越成為技術和產業界研發的主要方向。或許可以說，60餘年人工智慧的歷史是「不斷偏離AGI初心」的歷史。其中前30年在第一代認知研究綱領的推進下，老式AI更多關注藉助純粹抽象符號進行計算和推理功能的機器實現，而忽視機器在環境中的感知和行動能力的研究，人們看到機器在與外部世界打交道時其行為能力還不及兩歲兒童。因此，80年代有學者提出莫拉維克悖論（Moravec’s paradox）現象：機器依據程序控制的符號規則做複雜的推理、計算等高級智力活動，消耗的計算資源相對要少；讓機器在環境中具有較強的感知和行為能力，卻需要消耗更多的資源。正如認知語言學家平克(S. Pinker)所言，經過30餘年的研究，人工智慧學者發現的一個最重要的問題恐怕是：困難的問題是易解的，簡單的問題卻是難解的。
為消除這一悖謬現象，80年代之後，在第二代認知科學研究綱領的引導下，再度復興的人工神經網絡和深度學習，使後30年的AI發展進入 「統計計算」為主的新時期。但是，在反思和修正傳統AI路徑局限的過程中，深度學習的「黑箱」運作又製造出許多人類認知不能解釋的反常現象：第一，人類往往藉助小樣本自主學習，而機器學習是通過大樣本訓練進行被動式學習；第二，只有依賴大量人工標註，神經網絡所處理的數據才能獲得意義的解釋；第三，大數據分析過度擬合歸納預期的基準數據有失客觀性；第四，由於各類數據偏見難以控制，神經網絡行為有失公正性；第五，機器視覺對圖像和場景變化過度敏感缺少穩健性；第六，算法的不透明性使服務於特殊目的的神經網絡無法預測未知數據，致使學習遷移困難，算法應用難以泛化。
從AI探索人類心智和認知本質的初衷考慮，我們認為，今天的人工智慧儘管在大規模計算、圖像處理、語音識別、知識競賽和工業機器人方面有著巨大的成就，但人們還沒有看到類人心智和機器意識的出現。依據我們的判斷，AI最實質性的困境是依然未擺脫「無心的機器、無情感的機器和無實踐推理能力的機器」的命運。這充分體現為經歷了一個甲子的AI發展仍然深受三大瓶頸的制約：第一，機器不理解符號語言的意義——稱為AI的「符號落地問題」；第二，機器不理解外部物理世界的意義——稱為AI的「物理落地問題」；第三，機器不理解人類社會行為的價值意義——筆者稱其為AI的「情感落地問題」。依據我們的考察，這三大落地問題恰是目前人工智慧和機器意識研究的最大屏障，這就需要我們在繼續反思第一代老式AI研究的局限的同時，還必須在新的技術革命時代重估第二代認知研究綱領下AI 發展新的誤區所在。
二、哲學與認知科學的雙向挑戰和雙向推進效應
如果以1956年人工智慧的產生和喬姆斯基反對激進行為主義的認知革命為起點，可以說，認知科學已經走過60餘年不平凡的歷程，這一年輕而古老的學科如今正在邁入一個全面自我反思的「科學元勘時期」。顯然，「認知科學與哲學的挑戰」是一個極易引起誤解的提法：是科學挑戰傳統哲學，還是哲學挑戰當代科學？依照國際認知科學學會的學科定位，哲學儼然是認知科學學科群的一個構成分支。所謂挑戰，究竟來自認知科學內部還是外部，挑戰何在，如何應對？這確實是需要我們慎重研究的重大理論問題。
（一）認知科學的自我反思歷程和認知觀念的變遷
依據我們的考察，認知科學從誕生之日起就體現出如下幾大傳統的交織與匯聚：其一是追求人類心智和認知本質的哲學傳統；其二是說明個體內在心理過程及其行為的心理學傳統；其三是探尋人腦產生有意識心智的功能和物理機制；其四是探索人類心智功能如何實現的工程技術傳統。這幾大傳統的交織已經廣泛地滲透到哲學和認知科學的基礎理論和經驗科學中，今日在「挑戰」的名義下對認知科學的考察，不僅越出了單一學科內部問題域和理論闡釋範圍，觸及的是一種對認知科學整體所做的反思，而且往往表現為多學科多向度和建設性的。從學科發展的角度看，面對日益豐富的認知研究主題和研究方法的多樣，科學家與哲學家逐漸形成「半結盟式的」爭論格局，具有雙向挑戰和實質性雙向推進多學科發展的趨向。這種雙向推進的驅動力一方面來自20世紀後半期自然主義的興起及現象學的推進產生的綜合效應，也是經驗科學家與哲學家相生相伴60餘載的共同命運決定的。然而，一個值得反思的問題是，60餘載的認知科學是否擔當起了獨立科學之名，未來究竟是關於認知的大一統理論獨領風騷，還是多個學科多元理論共生並存，至今國際學界仍然難成共識。
（二）從表徵—計算綱領到廣義涉身性認知觀念的變革意義
進入20世紀80年代之後，以計算—表徵為核心的第一代認知科學綱領逐漸顯示其理論局限，成為科學和哲學爭論的焦點，一批學者以拒斥笛卡兒主義和反對計算主義為旗幟，以涉身性（embodiment）觀念為其理論特徵的第二代認知科學綱領，對認知本質的理解逐步演變為意義越來越寬泛的，可以稱為「廣義涉身認知」的研究綱領。2005年筆者曾提出，廣義的涉身認知立場實際上是在對計算隱喻（computation metaphor）反思的基礎上,包含了如下三大新隱喻：涉身隱喻（embodiment metaphor）、交互隱喻（interaction metaphor）和突現隱喻（emergence metaphor）。因此，只需劃分狹義和廣義的涉身認知即可。狹義的涉身性觀念著重強調身體對於認知具有的奠基性意義，特別說明有機體的多模態感知運動對於認知所具有的核心地位；廣義的涉身性觀念是在此基礎上強調闡釋認知的基本單元應當是大腦—身體—環境的耦合體，其理論目標是說明認知主體如何參與不同情境並以何種特殊方式與環境進行積極主動的交互。
認知科學家和哲學家加拉格爾（Shaun Gallagher）最早以4EC——涉身認知（embodied cognition）、嵌入認知（embedded cognition）、延展認知（extended cognition）和生成認知（enactive cognition）——概括了廣義涉身認知研究綱領的核心內容。其中4EC的先鋒人物有倡導涉身認知觀念的計算機科學家安德森（M.L. Anderson）、哲學家克拉克（A. Clarck）和加拉格爾，以及語言學家萊考夫（G. Lakoff）和詹森（M. Johnson）；倡導情境認知的則有機器人專家布魯克斯（R.Brooks）和分布式認知理念的代表哈欽斯（E.Hutchins）等 ；延展認知的倡導者有克拉克、查爾莫斯（D.Chalmers）和羅蘭茲（M.Rowlands）。自創生的生成主義（autopoietic enactivism）的代表人物當推神經科學家達馬西奧（A.Damasio）和瓦雷拉（F.J.Varela），而感覺運動知覺理論的代表人物則有奧利根（O』Regan）和諾伊（A.No?）等。1991年瓦雷拉、湯普森與羅什（E. Rosch）明確將生成認知作為具有變革意義的區別於符號主義和聯結主義的新立場，而且進入21世紀以來，新的生成主義認知觀大有逐漸上升的趨勢。
(三)生成主義思想為認知科學提供了哪些新的思想資源
事實上，涉身性認知觀念除了吸收美國哲學家皮爾士（C.S.Peirce）和杜威（J.Dewey）的實用主義，還繼承了以海德格爾、梅洛-龐蒂（M.Merleau-Ponty）為代表的現象學傳統以及社會心理學、生態心理學、複雜動力系統理論的思想。這一綱領最終的理論抱負是企圖建立對於認知本質的大一統說明。新近，加拉格爾就多次強調，如果再加入吉布森（J.J. Gibson）的生態心理學（ecological psychology） 維度，可將4EC拓展為5EC。同時，詹森等甚至認為，有必要在4EC基礎上增加如下3EC，即情感認知（emotional cognition）、演化認知（evolutionary cognition）和拓展適應性認知（exaptative cognition）。但是，不難看出，無論是4EC，還是擴展的5EC或7EC,實際上都是從涉身性觀念衍生而來對認知不同面向的特殊說明。
2017年加拉格爾對認知科學諸多新觀念做了總體性概括並宣示一種新的生成主義（enactivism）立場。與僅僅關注大腦內部活動的新笛卡兒主義和只關注外部身體行為的新行為主義的解釋不同，這種生成主義更推崇新實用主義觀念下的意向性和主體間性，認為只有這些與交互主體性相關的概念才能真正揭示人類日常認知和社會文化認知的涉身性本質 。依據我們的考察，生成主義認為，心智的計算理論不足以使人們充分理解認知和人類經驗的本質，還需要引入過程哲學的視角，考慮認知主體的身體過程，情感過程以及與此相關的物理和社會文化過程。這就必須借鑑生態心理學思想，建立一種更具包容性的生成主義整合方案。這種方案將認知看作源於大腦、身體和環境交互作用的自組織生命系統的突現過程，將人類的社會活動作為塑造我們的認知系統以及我們體驗這個世界方式的過程，社會認知就是個體參與主體間的、社會的和文化實踐活動的過程。因此，理解心靈和認知需要研究涉身認知、生成認知，以及發展心理學、生態心理學、動力系統理論、應用語言學和人類學等為我們提供的多元主題，包括探討自我—他者與世界的關係，以及如何從生態心理學倡導的文化小生境（cultural niche）視角，研究物質世界和整個人類社會實踐關係等更為豐富的主題。此外，生成認知進路最重要的領軍人物達馬西奧和瓦雷拉等積極倡導的「生命之心」（mind in life）思想，其核心是以生命與心智的內在連續性理解人類心智，生命之心既是生命系統內在的自然目的性生成的因也是它的果。由於具有自創生特性的生命系統遵循自組織的循環因果作用，包含價值維度的自然的目的性不是為了適應某種功能而設計的。這種內在目的性不僅與神創論的外在目的論不同，也與20世紀80—90年代米利肯（R.Milliken）、帕皮諾（D.Papineau）和博格丹（R.Bogdan）提出的功能主義「新目的論」有別，需要對生命的意義做出新解釋。
三、如何應對認知科學幾條路徑對哲學的挑戰
在第一部分，我們著重考察了認知科學中認知心理學、腦神經科學和人工智慧幾大核心領域。從哲學的角度看，如果建立在心智的表徵—計算基礎上，認知心理學、腦神經科學和人工智慧都有其內在理論困境。擺脫這些困境，一方面需要融入第二代認知研究綱領的涉身認知和生成認知的新觀念；另一方面需要倡導意識研究的第一人稱和第三人稱方法論的融合，也需要鼓勵分析哲學家和現象學家攜手並進。而從另一個視角看，人工智慧最近30餘年的歷史發展又清晰地提示我們，要探索人類心智的本質和機器智能的邊界，還需要重估第一代和第二代認知科學綱領各自的重要價值，倡導自上而下和自下而上路線的融合之路，以創建負責任的既尊重人類價值又兼顧機器利益的值得信賴的人工智慧。事實上，為了應對如上三條路徑的挑戰，認知科學研究已經嘗試多方向的努力，一是不放棄計算主義主張，將心智理論拓展為包含生物學—社會學參量的計算—表徵理論。二是發展第二代認知科學綱領下的4EC研究進路，同時越來越關注把意識看作生命現象對認知進行進化生物學和人類學的說明。三是強調以自組織演化的複雜性動力系統進路研究意識，特別引入自創生性、自主性，倡導將心智看作生命複雜動力系統自主演化的內在本質。四是嘗試藉助量子力學對認知機制進行說明。這些新的哲學與科學跨學科結合的研究趨向和方法論的更新，更有利於我們思考如何為內在表徵解困、對意識難題提出新解，啟發和激勵了我們對人工智慧 「情感落地問題」進行初步闡釋，並在當下人工智慧倫理研究的語境中，探索能否和如何建構人工道德主體這一新的課題。
（一）內在表徵解困：在線認知表徵和離線認知表徵
以表徵—計算為核心的認知心理學試圖用心理表徵的信息加工來解釋所有的認知過程，因而引起了強表徵主義與激進反表徵主義之間的爭論。為了將人類與其他動物視作生命連續統而構建認知經驗的統一理論，並建構模擬人類信息處理過程的認知模型，認知科學家相繼提出了表徵的多種類型，包括邏輯符號系統的表徵、人工神經網絡表徵以及神經元集群式表徵等。但有學者提出，這些「亞人層的」（sub-personal level）表徵類型對於個體有機體的人並不完全適用，DCTM和CCTM與常識心理學解釋同樣只具有前科學意味，不能為認知和行為提供最好的科學解釋。那麼究竟如何應對心理學研究路徑中的心理表徵難題和其他理論困境？
表徵理論的核心是表徵的規範性（normativity）問題，即表徵內容是根據事實（truth）、精確性（accuracy)、保真性（fidelity）和表徵成功（success）等標準進行評估的。首先，對表徵持極端取消主義立場的學者指出，如果表徵的規範性只需要遵循邏輯規則和計算程序，其他可評估語義價值的心理對象，包括思想、概念、感知、印象、規則、圖式、圖像，甚至幻象等，以及認知神經科學假設的各種亞人層的神經元或神經集群表徵也都可以成為合法的計算對象了，但這恰是反對心理表徵理論的柯林斯（H.Collins）、丹尼特（D.Dennett）、吉布森、斯蒂奇（S.Stich）和陶爾（A.Thau）等都堅決否認的。事實上，至少人們懷疑人類的意識經驗能完全還原為可計算的內在表徵。此外，另一種解困方案是引入原初表徵和高階表徵的視角。例如，德雷福斯就主張一階表徵（first order representation），也稱「原初表徵」（primary representation）的立場，強調人們應當依照具有知覺內容的感知系統的表徵去描述意識經驗的現象特徵，因為現象特徵是外顯的具有客觀的透明性特徵，具有感受性的經驗不過是對於所感知對象自身物理屬性的感知，而非認知主體內部的高階意識屬性。羅森塔爾（D.Rosenthal）等據此提出高階表徵（high order representation）理論，認為意識起源於人們對內部心理狀態的自我覺察和高階表徵，無意識的動作與有意識的表徵的最重要區別是，有意識就是對於當下心理狀態的高階表徵。而且 「擁有恰當的高階表徵狀態是有機體具有意識的充分必要條件」。但是這種高階表徵理論除了仍然不能擺脫「表徵的無窮倒退」之外，布洛克（N.Block）等人還批評它不但無法說明錯誤表徵問題，還混淆了存在表徵對象和表徵一定具有概念內容之間的重要區別，而且「現象意識的感受質顯然是不能通過高階意識得到恰當解釋的」。
對經典表徵問題的另一種值得提及的回應來自對於認知規範性和認知去耦性（decouplability）問題的綜合解讀。伴隨涉身認知和延展認知研究的興起，人們劃分了兩類不同的認知形式：一是在線認知（online cognition），即包含知覺、想像和情感等具有當下體驗性和前語言非反思性的認知形式，被視為心智的基礎和首要形式；二是離線認知（off-line cognition），即包含思維、推理、語言等反思性的、命題式的心智形式，被視為抽象的認知形式，相比知覺等在線認知形式更為高階的心智形式。依據腦神經科學的表徵關係理論，表徵完全是大腦的神經狀態，認知是大腦與世界建立的一種表徵關係，表徵是認知主體的大腦將高階屬性個例化為神經元狀態的過程。這樣的狀態甚至可以獨立於外部世界正在發生的事件，這就區分了世界上如何產生表徵和實際上是什麼產生了表徵和錯誤表徵。正是承認可能產生錯誤表徵，說明信念、願望、意圖等心理表徵是依賴於內部和外部的規範性要求的，任何適當的表徵都必須受表徵的規範性制約。因此，關於外部表徵對象的存在是不是認知規範性更為基本的要求的爭論，最終就歸結為如何實現自然化表徵的問題，因為自然化表徵的任務之一就是確定表徵的規範性條件如何獲得滿足的問題。而今，在新經驗主義和新實證主義語境下對表徵問題展開的說明就將聚焦之點落在了與行動相關的研究上。
對於倡導聚焦行動的研究者而言，高階形式的「離線認知」無疑會包含心理表徵過程，但在說明人們實時地與環境打交道的「在線認知」過程時，傳統的「認知必定是命題式表徵的」的強硬要求在說明行動者的知覺—行動關係時自然顯得無的放矢，於是一種將知覺經驗作為行動指南的表徵理論應運而生。一些涉身認知論者和生成認知論者就主張，或者知覺即行動，或者知覺本身是一種表徵，而這種知覺表徵的內容就是為主體的行動提供指南，或稱其為「行動的涉身性知覺表徵」。這種觀點的提出是由於人工智慧和機器人學的推進使一些人相信，具有感知能力和行動能力的動物和機器人未必有命題式的信念、願望和意圖等表徵形式，機器的行為並不是有意圖的行動，機器所具有的認知能力並非由內在表徵引導。
例如，赫利（S.Hurley）把將心靈與世界的關聯描述為必須通過心理表徵的認知過程才能實現的說明，譏諷為「知覺—認知—行動的三明治式結構模型」，指出這種模型嚴重混淆了心理內容和內容載體的區分，在對意識經驗說明時也混淆了個體人的層次與亞人層次的區分，她頗有創見地提出一種共享圈模型，說明感知運動和高階認知構成的循環圈可以共享原初意義的知覺表徵。2018年謝林伯格（S.Schellenberg）在《知覺的統一性:內容、意識和證據》一書中，提出一種知覺能力（perceptual capacity）說以解釋知覺經驗具有的表徵性地位。在她看來，知覺是由各種感知能力的運用構成並在認知中起著核心作用的，而知覺能力是能夠用一系列可滿足條件刻畫的，認知就是知覺能力恰當應用的過程。她還試圖從知覺能力入手，將知覺的現象性、知覺的表徵性，以及知覺的認識論和本體論地位整合起來，試圖以統一的視角在物理世界和心理世界之間架起一座橋梁。
對於認知心理學面對的表徵問題，我們的觀點是，在認知過程中並非只有一種純粹命題式的心理表徵，以身體為基礎的知覺表徵可以作為原初表徵在基底層提供認知與行動的因果說明。因此，我們願意採取一種「審慎的」立場，接受在線認知和離線認知的區分，贊同處於在線認知的情境下，取消命題式表徵作為表徵唯一形式的教條，承認有基底層的涉身性知覺表徵，以及以行動的目標導向為主的涉身性表徵。如果從具體境況來理解，我們願意接受外部世界對表徵的規範性和可去耦性的約束觀念，主張在與外部環境分離時的高階認知狀態下，表徵是包含意向性內容的概念化表徵，例如，進行概念分析、邏輯推理、制定計劃、預測未來和構造思想實驗、文學中虛構對象、科學假設中對理想物理對象的表徵即屬於此類型，但承認這樣的表徵依然包含經驗內容。而對於與外部環境耦合的在線認知過程，更明智的選擇應當是將表徵概念擴展為具有涉身性含義的新的表徵形態，如一種身體圖式的知覺表徵，以及其他的容納那些包含知覺內容或環境依賴內容的表徵。其表徵的約束條件既來源於表徵對象固有屬性、知覺的恆常性；也來源於知覺的視角性，以及行動者與環境能否適切匹配等其他約束性條件。
最後，在考慮更大範圍的包含社會認知和文化認知的語境中，也許我們需要借鑑廣義涉身性認知提供的思想資源對表徵觀念進行修正。特別是加拉格爾闡述的如下生成主義和交互主義原則可以提供對於面向行動的表徵以更深層次的理解：第一，認知不僅僅是大腦中的事件，而且是分布在整個腦—身體—環境中的過程。第二，世界的意義和行動者的意圖不是預先給定的，而是通過認知、行動和社會互動建構的。第三，我們對認知過程的理解必須重視涉世語境中獲得意義的表徵的作用，不能單純將其作為世界的拷貝以世界之鏡式的表徵產生內部認知模型的過程。第四，生成主義與動力系統理論具有較強的關聯，都強調橫跨腦—機—環境的動力系統的耦合和協同交互的重要。第五，認知系統可延展到主體間的和社會的局域環境中，這裡延展的概念並不等同於功能的擴展。第六，深思熟慮、反思性思考和想像等更高階的認知，也是與熟練技能的操作以及與環境打交道的涉身性行動緊密結合的。第七，複雜的認知功能不僅奠基於感覺運動的協同行動，還依賴於全身心的情感、自主性和主體間性多方面的協調。
（二） 跨越解釋鴻溝：意識經驗的現象說明與因果說明的綜合
我們在第一部分遺留的有關意識的難問題是，是否存在構成現象意識的內在心理結構需要有別於物理科學的功能—機制的理論說明，即使掌握了全部的物理學知識，是否仍然無法解釋人類獨特的意識經驗的特殊質性。
為了應對意識難問題和解釋鴻溝的挑戰，目前，最重要的意識的兩大競爭理論是全局工作空間理論（global workspace theory，GWT）和整合信息理論（integrated information theory，IIT）。GWT由心理學家巴爾斯（B.J.Baars）提出。GWT首先假定大腦是一個由巨量神經元構成的模塊化信息處理裝置，其中並不存在所謂的中央處理系統，信息處理過程是不同神經元構成的分工各異、功能專門化的模塊的分布式操作過程。瞬息萬變的神經元活動過程通過模塊間的競爭合作隨時建構起一個稱作「全局工作空間」的虛擬空間。各模塊在工作空間中會競相傳播信息，這種傳播也影響到其他模塊的信息傳播進入全局空間中，意識和無意狀態是在工作空間中通過競爭產生出來的。產生意識，就是在新的刺激下，大腦中的所有專門化模塊同時響應這些新的刺激，並通過競爭合作在全局工作空間中對這些刺激信息進行分析整合，直到各模塊間信息處理達成最佳匹配效應，這種效應也稱作「劇場效應」。
意識研究的整合信息理論IIT是由神經科學家託諾尼（G.Tononi）提出的，與 GWT 探索大腦如何產生意識的出發點不同，IIT理論模型所考察的是一個物理系統具有意識所應滿足的充分必要條件。IIT模型並未將意識描繪成一個系統的信息處理過程，而是描述為系統改變自身狀態的因果作用網絡結構。一個系統要有意識，首先是系統由獨特的因果結構形成一個整體網絡，這些結構的交互作用具有改變系統自身當下狀態並產生影響系統未來狀態的能力。一個系統改變自身因果效應的能力越強，系統具有的意識程度越高。為了反映一個物理系統的意識程度，託諾尼定義了一個用希臘字母Φ表示的「信息整合測度」。它代表系統擁有的那些「不可化約的因果結構」的複雜性，以及作為一個網絡整體這些結構能夠影響自身因果效力的程度。此外，一個網絡系統是否具有產生意識和意識經驗的能力，還取決於網絡是否有雙向信息反饋迴路的網絡聯通性。即使一個網絡被分割成多個子網絡，但相互間沒有因果交互作用，無論整個網絡有多少節點，它的Φ值都會低到無法產生意識。例如，今天的數字計算機可以模擬意識，但模擬過程不具有對系統改變自身的因果作用力，因此計算機目前並沒有意識。託諾尼相信，IIT模型完全能夠從系統的內部視角出發，以意識經驗的物理基礎與其現象屬性相統一的方式給予意識一種因果性說明。當然，也有學者認為，GWT和IIT兩大理論都是從意識入手解決意識難問題的神經科學方案，區別僅僅在於，一個是從第三人稱的客觀視角出發，一個是從第一人稱主觀視角出發對意識經驗進行的不同說明。
儘管幾十年來神經科學的一系列實驗結果一方面回應了哲學家對物理主義的一些挑戰，另一方面也迫使科學家重新反思如何揭示第一人稱的意識經驗隱藏的因果機制，這同時引發了人們重新思考在意識的科學和哲學研究中，第一人稱和第三人稱方法論是否具有同等正當性的問題。例如，自然化現象學家借鑑腦科學的實證研究手段，對於鏡像神經元發現的說明、對自我意識和覺知的內在結構的探索，即是遵循第一人稱和第三人稱方法論結合的路線。裡貝特（B.Libet）在反思自己以「有意識的心智場」（conscious mind as a field，CMF）觀念解釋自由意志時也認識到，雖然CMF提供了客觀上的神經細胞的物理活動與主觀的意識經驗的湧現之間的媒介，但是，卻無法將CMF歸入任何已知的物理類的「場」範疇，也無法僅僅用外部可觀察的物理事件和已知的物理理論去完全描述它，只有輔助以經驗主體的第一人稱報告才能獲知CMF產生意識的場效應。
半個多世紀以來，作為一門實證科學的腦神經科學研究可以說碩果纍纍，人們似乎逐漸看到了破解意識難題的新曙光。例如，從最早加扎尼加（M.Gazzaniga）和斯佩裡（R. W. Sperry）20世紀60年代的裂腦研究，及其後一系列神經病理學研究，人們在逐步揭示人類認知的諸多奧秘，包括多重人格和自我意識產生的神經機制。隨著20世紀80年代神經生理學家裡貝特關於自由意志的研究、1992年鏡像神經元的發現，NCC進路在視覺聽覺意識中的一系列有效應用，以及2014年屏狀核（claustrum）是大腦意識狀態轉換開關假設的提出等，人們確實越來越相信對意識的最佳解釋應該首選大腦神經科學理論。特別是新近有學者推測，關於預測編碼（predictive coding）和貝葉斯大腦（Bayesian brain）研究的新進展可能進一步推進對意識感知的神經基礎的新理解，而這一理論的基礎是被稱為「自由能原理」（free energy principle）的生物—物理學理論。甚至有人期望，備受爭議的量子大腦假說很有可能開創整個意識研究的新框架和新方法。所有這些新的理論進展都是在科學家和哲學家的不斷爭論和相互促進的基礎上對傳統觀念的重大突破。
然而，困擾我們的是，時至今日，這些腦科學的成就對於如何最終破解意識難題填補解釋鴻溝，仍然是沒有定論的。正如我們所看到的，迄今為止，對於意識和意識經驗的本質，我們的探索仍然處在只見樹木不見森林的早期階段，以物理學為核心的自然科學還未獲得對其完全明確的說明，區別於當今所有科學分支的作為統一的認知科學也並未產生。我們必須以一種雙向思路重新審視意識難題和解釋鴻溝問題，不是從意識現象無法劃歸物質現象這一單向視角去理解其中的困難，而是以雙向視角去探索，如何為一個系統同時具有物理屬性和現象屬性，主觀心靈的存在是否同樣具有某種客觀性這樣的問題尋求更趨合理的說明。
也許破解意識難題跨越解釋鴻溝最可行的路線，是借鑑第一人稱和第三人稱研究的綜合方案。正如查爾莫斯等人提倡的，意識是自然世界除物理特徵之外的另一種獨立的特性，不可能被還原為物理特性。我們不能把意識的存在性問題僅僅處理為解釋某些認知或行為的功能作用問題。應當突破物理—心理屏障，以全新的心理—物理定律在心—物鴻溝上架起一座橋梁，這樣，人們從定律中得到的回答就不是「大腦的物理狀態P如何關聯到意識經驗C」，而是「通過定律X，大腦的物理狀態P如何關聯到意識經驗C的問題」。查爾莫斯建議的基本定律包含如下一種「信息的雙重實現說」：具有某些特徵和結構的信息空間有兩種實現方式，即物理實現和現象實現，並且所尋求的基本定律能夠解釋像大腦這樣的物理系統的狀態怎麼會與一個主體的意識經驗狀態共享某種信息空間的結構。信息空間中的這種抽象結構，在揭示了現象狀態之間的現象差異和通過因果路徑揭示的物理過程之間的物理差異具有某種結構一致性的特點，藉由信息空間中的抽象結構我們可以很好地刻畫物理變化與意識經驗變化之間的同構性，即物理狀態的變化意味著對應信息空間中因果關係鏈的某些環節發生變化，這些變化對空間中的不同信息狀態做出了嚴格區分，進而映射到不同的意識經驗狀態。據此，查爾莫斯主張，這種建基於空間信息基礎上的結構因果性，不僅是解釋意識產生的物理基質，也恰是反思意識難問題的元理論的基石。
（三）機器意識破壁：語義落地、物理落地和情感落地
事實上，為了理解意識本性，最終破解心智之謎，遵循工程技術傳統的機器意識研究已經成為最近十幾年AI學者探索的前沿領域。自2003年起，探究何為機器意識以及能否真正實現機器意識的研究大致沿著純算法智能、類—腦智能和腦—機融合智能三條道路展開。但是，正如前所述， 60餘年 AI發展的最大障礙是機器還未擺脫無心的機器命運，而這種障礙的關鍵可歸結為三大落地瓶頸問題。特別是通過如下對人工智慧發展的歷史分期特徵的考察，我們認為，解決這三大瓶頸問題，必須倡導自上而下的符號計算和自下而上的統計計算結合的研究路線。
可以將人工智慧60年的歷史以30年為界，劃分為自上而下（top-down approach）和自下而上（bottom-up approach）兩條路線統治的時期。前30年可稱為「符號計算」時期，是以經典邏輯推理為主要工具的自上而下路線時期，標誌性成果是通用問題求解器、知識表示和專家系統的開發應用；後30年可稱為「統計計算」時期，是20世紀80年代以來神經網絡和機器學習逐漸佔據支配地位的自下而上路線時期，標誌性成果以阿爾法零（AlphaZero）為代表。但是，基於邏輯符號的知識表示最大的問題是表徵符號不落地的問題。即符號的語法及其規則不能直接反映其與外部世界的語義關係，這種語義只能依靠程序設計者的解釋獲得。塞爾認為機器不能像人一樣有心智是因為缺少人類與生俱來的原初意向性（original intentionality）或內在意向性（intrinsic intentionality）。因此，哈納德（S. Harnad）提出AI的 「符號落地問題」，明確指出中文屋的意向性問題是AI符號落地問題的另一種形式，並嘗試給出一種基於表徵主義的「符號和非符號的混合模型」（hybrid non-symbolic/symbolic model）方案未獲成功。
從20世紀80年代中期開始，後30年的人工智慧進入以概率統計建模、機器學習和隨機算法等為主要工具的新時期，這一時期的主要困境是如何使人工建模的智能體的行為能夠物理落地，也就是將解決AI落地問題的基礎從抽象符號轉向對機器人感知運動系統的關注。正是一向反對以表徵的方式解決問題的布魯克斯首次提出AI的「物理落地假設」（physical grounding hypothesis）：如果人工智慧擁有與動態的外部世界直接發生關係的物理結構，那麼智能行為一定是基於情境的人工智慧體和外部環境的涉身性互動，符號表徵是完全不必要的，因為「世界本身就是最好的表徵」。布魯克斯建構了「包容體系架構」（subsumption architecture），使多個人工智慧體在沒有明確表徵的前提下與外部世界產生直接的感知經驗。2008年，安德森也提出自己的「物理落地假設」，更一般地闡述了人類思維語言應當如何落地於以身體運動的經驗為核心的涉身性思想。正是基於這樣的理解近些年一些學者倡導，早期設計的完全依賴於語言對話式的「圖靈測試」標準已經過時，應當以在現實的物理環境和社會環境中完成認知任務作為測試智能的標準，例如，以理解外部世界意義的外賣機器人和理解人類情感的護老機器人的測試標準來取代。這樣一來，就更加凸顯出「情感落地問題」將是人工智慧未來發展的最大瓶頸這一事實。情感落地問題的提出，一方面源於對何為值得信賴的負責任的人工智慧問題的深入探討，另一方面其解決方案又深受弗洛裡迪（L. Floridi）等倡導的自上而下和自下而上結合路線的啟發。
隨著2015—2016年「AI奇點問題」的爭論和Alpha Go的面世，世界範圍產生了瀰漫在大眾和知識界中對於未來危害人類的AGI表示擔憂的氛圍。國際社會也從純粹AI技術的發展逐步轉向對價值技術發展的關注，「建構可信賴的AI發展的倫理框架」成為各國政府和科技界的首要任務。正是在此背景下，如何建造值得信賴的AI，可否建構能辨善惡的人工道德主體（artificial moral agents，AMAs）的問題也隨之提到工程技術甚至政府決策的日程。自韋魯吉奧（G. Veruggio）2004年首次提出「機器人倫理學」（roboethics）概念，人工智慧倫理討論的話題大多集中於工程技術倫理的層面，很難推進到有道德的人工自主體的哲學爭論層面。實際上，瓦拉赫（W.Wallach）和艾倫（C. Allen）2009年就提出如何以自上而下和自下而上結合的道路建構人工道德主體，使機器人能夠明辨是非。也許因為這一思想過於前衛並未受到更大範圍的關注。直到2016年之後，出於對機器人技術帶來社會風險意識的增強和現實的需求，建構人工道德主體的問題逐漸受到關注。筆者提出「AI 的情感落地問題」，正是聚焦能否建構，以及如何建構人工道德主體的一項初步研究，我們主張，在人機共在的世界中，人工智慧與人類能夠達成相互信任和諧共處，所滿足的條件之一即是情感落地瓶頸問題獲得合理解決。
恰如我們所知，今天的人工智慧既沒有道德意識也不能為自己的行為負有道德責任。例如，《危險邊緣》競賽的獲勝者AI沃森只是一個知識信息檢索系統，並不理解競賽知識庫中語言符號的語義；對話機器人索菲亞不過是帶有表情的依據預編程藉助大數據語料語音應答系統，不能與人進行真正的情感交流；AlphaGo不會對其走子理由提供合理解釋；自動駕駛汽車也從未將兒童放在真實情境的道路上進行實測。這是因為目前的人工智慧體還不是一個有自主行動能力的自主體，不是有意圖的施動者，既不能為其行為提供理由也不能負有道德責任。最重要的是，今日機器沒有真正的意識和意識經驗，還不是有情感動機、能辨善惡的道德主體。那麼，AI究竟滿足什麼條件才可以稱作一個人工道德主體AMA？建構AMA的途徑是什麼？如果依據我們前面對人工智慧歷史分期的考察，從廣義涉身認知的視角看，僅僅遵循經典的符號計算的路線，自上而下地為機器植入一套明確描述的道德規則，是無法建構出AMA的。同時，僅僅通過自下而上深度學習的統計計算路線實現AMA也是極為局限的。因為就目前而言，單純依據統計計算路線，機器不能自主地從現實世界提取信息並對實現環境目標進行實踐推理，不會做出實時的道德判斷並依據道德信念恰當行動。這是因為機器還不能由情感觸發產生道德敏感和行為的意向性做出恰當的道德判斷引導自身行動。
為了進一步探索如何建構恰當的心智的認知架構，實現人工智慧主體的情感落地，需要引進「情感觸發」（emotional trigger）、「信用賦能」（credit assignment）和「實踐推理」（practical inference）三個維度，從理論上界定AMA所應具備的核心特徵。我們的基本結論是，AMA是在實時的社會環境中具備實踐智慧的道德主體，就意味著AMA是一個在情感動機的觸發下具備信用賦能和實踐推理能力的智能主體。
明斯基曾提出，人的認知都是由情感動機觸發的：「情感是人類不同思維方式的觸發器：每一種情感狀態的轉變都是在激活大腦某些認知資源的同時關閉了另一些資源，也就改變了人類大腦的運行方式，無論常識思考、邏輯推理、智能學習還是自我反思，無不如此。」而且，人類可通過少樣本的學習獲得更多的學習成果，不僅擅長學習某物與某物的具體聯繫，還能創建它們為何聯繫起來的普遍結構從而尋求事物聯繫的一般模式。這意味著，人類既有能力尋找表徵外部事物的方法，也能獲得表徵內部心理狀態的途徑，還能具有修正自身行為的元認知能力。這就是人類的「信用賦能」的能力，而「人類具有信用賦能的能力是我們超越其他動物的最重要的能力」。從心理學哲學和人類認知的視角，筆者認為，一個真正的能辨善惡的人工道德主體，就意味著是一個滿足如下條件的認知主體：首先，它是一個獨立的依據表徵而行動的認知主體，是能夠在情感的觸發下，具有道德敏感並基於對情境的知覺經驗獲得信念，採取有意圖行動的主體；其次，它是會通過少樣本的學習獲得更多的學習成果，有尋求事物一般模式進行因果推理的信用賦能能力的自主體；最後，它還應當是自主設定行為目標，具有反思自身行為的元認知能力，能夠依據自主的深度學習通過自我訓練進行預測、規劃、主動地通過實踐推理達成自我目標的自主體。
目前初步的建構人工道德主體的路徑之一是通過建立心靈的認知架構（cognitive architecture of mind），從局部功能層面實現某些要求。20世紀80年代AGI的倡導者紐厄爾提出心靈認知架構的觀念時，是期望在一個抽象的層次上重構大腦的功能結構，並解釋心靈所有的認知功能，如感知、記憶、學習、推理、規劃、情感和語言，從而獲得統一的認知理論模型（unified theories of cognition）。2010年以來，新一代AGI學者期望能夠遵循跨學科的思路，通過混合算法實現人工道德主體的建構，可行的路徑之一是重建新一代融合符號計算和統計計算的心智的認知架構的設計。例如，2017年萊爾德（J. E.Laird）等人倡導建立類—人心智（human-like minds）架構的標準模型就是這樣一種努力，他們追求的目標是建立同時面向人工智慧、認知科學、神經科學和機器人學多個交叉領域的通用計算框架。此前，經典的認知架構是一種純粹符號處理的模型，隨著腦科學對於意識研究的進展和神經網絡深度學習等新技術的突破，新一代的認知架構開始借鑑類—腦智能研究的方法，採用混合的模型既體現了包括貝葉斯學習和強化學習的形式，也包含了大規模模塊內部和模塊間的並行操作，同時仍然保留了串行符號操作的空間，這就為人工道德主體的技術實現提供了更大的可能。更為重要的是，只在局部功能實現的層面探討人工道德主體是有極大局限的，只有接受廣義涉身認知的涉身—交互的觀念，培育良好的社會技術環境，使機器能夠逐漸進化出等級越來越高的道德直覺，有能力在理解物理世界和人類行為的意義、理解人—機共存的社會意義的基礎上具有真正的自主性、能動性、交互性和自適應性，才有可能使機器實現這種演化目標。同時，我們認為，理想的既滿足人類價值也兼顧機器利益、值得信賴的道德主體應當是具有人機共生的自主權的人—機交融的延展認知系統，而這樣的系統的道德行為責任的歸屬應當是分布式的，或者是由人—機多主體構成的行動者網絡共同承擔的。當然，人工智慧究竟能否真正演化成道德主體，仍然需要經歷漫長的探索道路。這種演化的環境還依賴我們對於道德主體的自主系統的邊界及其風險進行理論研究和現實評估。
結語
以上通過對認知科學幾大核心領域的考察，揭示了認知科學與哲學之間的一種雙向挑戰如何形成了同時推進哲學與認知科學發展的效應。這種雙向效應也促使我們思考一個現實的問題，未來認知科學哲學學者應當擔當的學術責任是什麼。在此，我們願意提倡一種「溫和的自然主義立場」，主張對心靈和認知的哲學研究從純思辨的，或僅停留在概念分析的扶手椅式哲學轉向尊重經驗科學證據、借鑑認知科學前沿研究成果的自然主義進路。「溫和的」也同時指這種自然主義所具有的思想和方法具有的兼容性，既倡導分析哲學傳統也分享自然化現象學的學術資源，對意識進行科學研究和有意義的哲學爭論，應當關注第一人稱和第三人稱研究方法的恰當整合。在人工道德主體問題的研究中，倡導自上而下的符號計算和自下而上的統計計算的混合設計。更為重要的是，在認知科學未來的探索之路上，倡導哲學家與認知科學家的攜手共進。為此，我們的具體建議是：第一，借鑑國際經驗，加快哲學與認知科學學者間的聯盟，推進中國本土的學科建制化進程；第二，鼓勵創建高水平的跨學科教學和研究平臺，探索哲學與認知科學交叉融合的新途徑；第三，在中國大學體系中儘快打破二級學科的專業壁壘，使人文學術的理論研究與經驗研究相結合。
進入21世紀以來，大多數哲學家已經超越了分析哲學與現象學的嚴格壁壘在破解人類心靈本質的道路上齊頭並進。人們逐漸意識到，正是源自第一人稱和第三人稱的嚴格分界，造成了「意識難問題」及「解釋鴻溝」問題的爭論。同時也正是分析哲學家和現象學家對經典笛卡兒主義的共同批判，催生了作為第二代認知科學綱領的「涉身性」概念。一般來講，分析哲學家擅長進行概念分析、邏輯論證、構造思想實驗，考察認知科學中的基礎假說和實驗的規範性條件以及證據的內在邏輯和因果聯繫。而現象學家擅長採取生活世界的觀念和視角主義立場對心智和認知的內在結構給予說明。查爾莫斯2004年就指出，實際上第一人稱和第三人稱不過是看待意識的不同方式而已，當我們站在第三人稱視角觀察一個有意識的系統時，呈現出來的是一系列特殊的行為與神經活動的客觀現象。當站在第一人稱視角觀察一個有意識的系統時，呈現出來的是一系列主觀現象。而在達馬西奧、瓦雷拉和加拉格爾看來，所謂的第三人稱的客觀解釋，就是一個由活生生的主體組成的共同體做出的，對這些活生生的主體的說明，與第一人稱解釋一樣是涉身性地嵌入到自然、社會和世界中的說明。為了彌合主觀與客觀之間的對立，會將第一人稱方法融入第三人稱的構成成分中，特別體現為在建構實驗假說、設計實驗方案，分析實驗數據解釋實驗結論，以及訓練被試進行意識活動時精確地給出第一人稱報告等方面。集認知科學家和現象學家於一身的達馬西奧橫跨哲學、生命科學、心理學和神經科學，對於生命、感受性、情感和自我意識的深層關聯的一系列研究影響了一大批實驗室的科學家。他的《笛卡爾的錯誤》《感受所發生的一切》《當自我來敲門》《萬物的古怪秩序：生命、感受與文化的起源》幾部驚人之作，將情感研究重新引回主流科學，提示人們單靠神經系統是無法建構心智的，單純對神經系統功能的描述也不能說明生物基礎對文化認知的建構作用，需要從生命的起源，生命的適應性、生命的演化過程重新理解心智、感受、自我、思維和意識的主題。
鏡像神經元的發現及後續的科學研究是科學家與哲學家聯手的國際範例之一。1992年，曾任歐洲腦與行為科學學會會長的裡佐拉蒂，通過研究恆河猴的前運動皮層神經元工作機理發現猴腦中的「鏡像神經元」機制，其後其他學者在人腦中也發現了同樣的機制，為研究人類如何具有同理之心、具有模仿學習的能力、建立自我與他者的關係，以及如何共享世界經驗提供了重要的認知科學說明。這一發現也被譽為「20世紀最重要的心理學成就之一」。而義大利的科學哲學學者雪梨·戈利亞多年與裡佐拉蒂一同出入實驗室進行哲學研究併合作發表許多前沿工作成果。2006年他們共同出版的《腦中之鏡：我們的心靈如何共享行動、情緒和經驗》不僅在哲學界和心理學界流傳廣遠，其影響甚至波及類腦智能和機器自我意識的研究。2004年前後，神經科學家諾索夫（G.Northoff）等通過神經科學實驗提出存在產生自我歸屬和自我意識的「大腦皮層中線結構」的假說，為哲學家關於自我意識的說明提供了新的爭論空間。這一假說與1995年認知心理學之父奈瑟爾關於自我的五維度說明，成為今日探索人類意識和機器意識、人類自我和機器自我的重要理論依據。
朱菁曾提出，在認知本性的研究中，由於專業訓練和工作方式的差異，哲學家通常無法像心理學家和神經科學家那樣開展精巧的受控實驗研究，不能像語言學家和人類學家那樣系統地收集語料或從事深入的田野調查工作，也無力像計算機科學家和數學家那樣建造複雜的計算或數學模型，但哲學家更長於思辨，精於概念與邏輯分析，擅於提煉思維和推理過程中的論證結構，勇於提出另類思路，具有較強的歷史視野和反思精神，這些專業技能和精神特質，使得哲學家在認知科學的事業中能夠發揮獨特的作用。由於學科劃分過窄過細等原因，中國還沒有真正形成哲學—認知科學的建制化體系。這不僅是因為大學通識教育課程體系中跨學科課程之闕如，受過嚴謹科學訓練又有較高哲學素養的跨學科研究人員相對匱乏，更重要的是，缺少藉助跨學科平臺培養高層次人才的頂層設計理念和實踐。在這方面，世界一流大學的經驗值得借鑑。例如自1979年國際認知科學學會成立以來，許多大學紛紛設立哲學與認知科學的跨學科教學和研究機構，匯聚哲學、心理學、語言學、計算機科學、進化生物學、神經科學、人類學領域的學者展開跨學科協同研究，一些學校開設了全校範圍的認知科學的通識課程群，設立從本科生到博士生的交叉研究項目，形成了穩定的教學—研究—人才培養一體化的跨學科建制。
認知科學引入中國始於20世紀80年代中期，但真正與哲學結合的認知科學在中國的發展仍然緩慢。過去的30餘年，國內心理學、神經科學和人工智慧等領域得到了快速發展，在國際主流學術期刊和會議上發表論文已成為這些學科的常態，但具有獨創性的對於實驗研究的哲學探討成果寥寥，這與中國的認知科學家大多欠缺足夠的哲學思維、哲學界缺少與認知科學界的深入交流不無關係。儘快借鑑國際經驗，打破文理學科專業壁壘，整合哲學與認知科學不同領域資源，使人文學科的理論研究與經驗科學相結合，應是改變這一面貌的有效途徑之一。
未來一個值得關注的重要方向是社會認知與文化認知。不同地區、不同民族獨特的思維方式和日常經驗形成的認知特徵，以及在東西方文化語境下的個體和群體的信念差異及其文化衝突的根源，甚至不同國家權力意志支配下的政治行為博弈等，為認知科學與實驗哲學的跨學科研究提供了豐富的多元視角，大量的經驗研究證據和大數據資源有待新的說明和應用。我們相信，如果能將哲學的前沿問題意識及批判性思維與認知科學經驗研究方法相結合，通過跨文化的中西比較研究，聚焦不同語境的特殊問題，中國哲學家不僅能夠產出解決中國問題、具有中華文化內涵的原創性成果，經過長期的學術積累和學科建制化的逐漸成熟，也將在人類心智和認知本質的真理探索中，創造出與世界各民族共享並促進多元理解的新知識和新思想，真正為人類現實和未來的世界難題尋求解決之道貢獻中國智慧。