第一节 革命
1960年的乔治·A.米勒(George A. Miller)虽然年近40岁,但看上去仍相当年轻。他是哈佛大学心理学教授,并且在这一职业领域前程似锦。然而由于他对思维的兴趣,他的内心并不安分,总是感到一股无法遏止的冲动——暴露自己的本色,即使这么做意味着放弃他在哈佛的地位。
思维难道不正是心理学关心的核心问题吗?这有什么可思辨的?
并非如此。40年前行为主义者开始主宰美国心理学。对于行为主义者来说,看不见、非物质且只能推测的思维是一种过时的形而上概念,任何一位关心自己前途和名声的实验心理学家都不会硬碰这一话题,更不愿耗时费力地研究这一课题。
但在过去的几年里,米勒已成为一个公开的心灵主义者。在阿拉巴马大学读一年级时,他对心理学毫无兴趣,甚至有点讨厌它 ;要么是教育所致,要么是鬼迷心窍,他的世界观发生了改变。他读二年级时,由于一个女孩的影响(后来他娶了她),参加了一次唐纳德·拉姆斯德尔教授的心理学讲座。拉姆斯德尔教授在米勒的心里留下了非常深刻的印象,几年之后,他拿到了语言与交际专业的硕士学位。此时,拉姆斯德尔教授给他提供了一个教授心理学本科生的教职。尽管他此前从未正式接触过这门课程,不过因为这时他已结婚并成为父亲,确实需要养家糊口,于是答应了。一年之后,他变成了另外一个自己。
他去哈佛继续自己的研究生课程,并在那里彻底领略了行为主义心理学。他成为一个拔尖的学生,顺利地拿到了博士学位,之后成为讲师。在接下来的14年里,他先在哈佛,后到麻省理工学院,主要从事语言与交际等方面的实验研究。这迫切需要他对人类的记忆和其他高级的心理过程进行思考,不管其是否愿意。他参加了在斯坦福大学进行的暑期研讨班,此后在内心深处更加接近心灵主义。在这次研讨中,他与语言心理学家诺姆·乔姆斯基(Noam Chomsky)进行了紧密的合作。在学年休假期间,他前往帕罗阿尔托的行为主义科学高级研究中心,在那里工作一年,学到了许多思维研究的新方法,特别是通过计算机程序进行思维过程的刺激。
米勒于1960年回到哈佛,他开始对哈佛心理学系所限定的狭窄心理学概念产生不满。他想建立一个类似于斯坦福大学研究中心的地方,他把这个梦想告诉了朋友和同事杰罗姆·布鲁纳。布鲁纳理解他的感情,于是,两人一起去找院长麦克乔治·班迪。班迪大力支持,并在卡耐基公司的资助下,为他建立了哈佛认知研究中心。这使他成为一场运动的领袖,极大地改变了心理学的焦点和研究方法,且此后一直引导着心理学的发展方向。
乔治·米勒的挺身而出典型地反映了20世纪60年代的实验心理学态势。起初为少数人,接着为大部分人,他们抛弃了老鼠、迷宫、电栅栏及可以发放食物的杠杆,转而研究起人类的更高级心理过程。在整个60年代,这场运动发展迅猛,被誉为“认知革命”。
有多种因素促成了这场运动。在过去20年里,诸多心理学家都以不同方法对心理的过程进行探索。凑巧的是,其他科学领域(其中一些我们已经说过,还有一些马上就要提到)里的发展也对思维运行机制的研究起了推动作用。具体表现为:
——神经科学家利用微电极探针和其他新技术,对涉及思维过程的神经现象和细胞交接进行了观察;
——逻辑学家和数学家发展了信息理论,并利用它对人类交流的能力和局限性进行解释;
——人类学家分析了不同文化中的思维模式,发现一些心理过程可根据民族的不同而有所变化,另一些则带有普遍性,因而可能是先天的;
——心理语言学家对语言的获得和用途进行研究,开始认知思维如何获取并控制我们称作语言的复杂的符号系统;
——作为新出现的杂家(部分为数学家,部分为逻辑学家,部分为工程师),计算机科学家对思维提出了一套崭新的理论模式,并设计出一些似乎能进行思考的机械装置。
到20世纪70年代末,认知心理学及其相关领域被统称为认知科学。到了80年代以及90年代初期,人们期望它能取代心理学。然而,事实上心理学发生了变化,开始吸取认知科学的新观念。今天,心理学的大部分领域涉及认知科学的课题,而认知科学的某些领域也包含了传统心理学的领域。认知革命确实是一场令人难以相信的伟大变革。
计算机科学对心理学的影响最大。这个全新的研究领域是二战期间深入研究的结果。当时,盟军需要能够计算的机器以快速处理大量数字,引导防空火炮,操作航行设备等。但即使运行速度极高的计算器也需要操作人员给它下达指令,告诉它下一步该做什么,这一点不但严重阻碍了计算器的速度,而且还可能导致计算不精确。到20世纪40年代末,数学家和工程师开始给机器提供一套存储在其电子记忆中的指令(程序)。现在,机器可快速而准确地指导自己的操作,执行较长的程序,并做出诸如下一步如何做的决定,于是计算器发展为计算机。
计算机可能在某些方面发挥思维功能的概念——当时,这种想法听上去不像科学,更像科幻小说——于1948年首先提出,是冯·纽曼(von Neumann)和神经生理学家沃伦·麦卡洛克(Warren Mc Culloch)提出来的。
这个概念吸引了赫伯特·西蒙(Herbert Simon)。当时,他是卡耐基学院(现为卡耐基-默伦大学)的政治学教授,但他绝不只是政治学教授。西蒙是电气工程师的儿子,自幼聪慧,在学校总是跳级,因而在朋友和同学圈子里,他总是最年轻的。他不喜欢运动,自小在威斯康辛长大。在大学里,他总是自视为一个知识分子,但在实际上,他总是见异思迁,兴趣非常广泛。他虽为一名政治学家,但对数学等饶有兴趣,自学了数学、经济学(1978年他荣获此领域的诺贝尔奖)、管理学、逻辑学、心理学和计算机科学。
1954年,西蒙及其年轻的研究生艾伦·纽厄尔(Allen Newell)都对计算机和思维产生兴趣,希望能创造出一种会思维的计算机程序。
一年半之后,西蒙和纽厄尔于1956年在麻省理工学院召开的信息理论学术会议上成为举座震惊的焦点人物,他们描述了自己的智力产品“逻辑理论器”。这种程序能以逻辑形式证明一系列公理,逻辑理论器是第一个人工智能程序。尽管并不是非常智能化的,但作为第一个能进行某种类似思维活动的计算机程序,它所取得的成就的确是石破天惊的。
在第二年末即1957年末,纽厄尔、西蒙及一位大学生克利弗德·肖已编写出另一个更为聪明的程序,即GPS(通用问题求解器)。它合成了一系列与许多智力任务差不多的宽泛原理,包括几何公理的求证、解决密码算术问题和下国际象棋。GPS会先走一步,而后察看结果,确定这一步骤是否已向目标趋近,再调整接下来的可能步骤并加以测试,看哪一步能使其更进一步接近目标。
GPS(即后来的人工智能程序)的两个基本特征为认知心理学带来了深刻的变革,因为它们给心理学家提供了前所未有的更详细也更可操作的心理过程的概念,同时也提供了调查这些概念的切实办法。
第二节 二次革命
什么?又一次革命?来得如此神速!
20世纪80年代一夜爆发,认知心理学领域后来发生的一切变化都受到它的影响。这就是认知神经科学革命。
认知神经科学(也叫行为主义神经生物学)的爆炸性发展也给认知过程带来了一束完全不同的曙光。其目的是用生物科学的方法来解释心理过程,我们已接触过这样一个例子,即胡贝尔和威塞尔就只对特别形状或运动方向产生反应的视网膜细胞所做出的历史性发现。
在认知神经科学于20世纪80年代出现前几十年的时间里,行为神经科学大部分时间里并没有在思维过程上进行研究,而是就“湿件”( 计算机专业用语,指相对于软件、硬件而言的“件”,即人脑)中实际发生的现象进行研究。这些湿件是1万亿至2万亿个构成人脑的神经元。
在所有认知过程中,特别是在更高级的物种中,最基本的是记忆。认知神经学家一直在设法辨认记忆力如何以细胞水平存储,又存储在什么地方。记忆和其他高级心理过程只是一些在大脑的迷走神经和极微管道中流动的离子和分子。然而,大部分认知心理学家认为,神经现象并不能就认知现象提供足够的解释。
大多数认知心理学家相信,从记忆里调出一个单词,并不能与神经元上千万次的发射及其产生的几百万甚或几十亿次突触传递相提并论,但它却是这些发射或传递的结构或模式的产品。对记忆的神经生理研究虽有价值,但它不能告诉我们如何学习,如何辨认我们早先经历过的事物,或从记忆里检索所需的东西——比如我们讲话时要用到的词汇。这些现象或副现象,不是由认知神经学,而是由认知心理学掌握着的。
知名神经学家、宾夕法尼亚大学认知神经科学中心主任玛莎·法拉回忆道,1980年,当她还是哈佛大学的一名研究生时,“我想选修神经解剖学,于是我就去听课了。课堂上,我该学的内容一是大脑的工作原理,一是了解大脑的工作原理与研究没有任何关系”。
到底是什么终结了与大脑脱钩的心理学的统治地位?原因很多:
——有关神经传导、大脑底部构造与功能以及强化学习中突触连接的分子和其他因素方面的数据越来越多;
——计算机认知模式的缺陷(显然,尽管计算机可以模拟认知的某些方面,但是,大脑处理信息的方式非常复杂,远不像计算机的线性程序那样简单);
——由于神经学在大脑的工作原理方面有了很多重大发现,一些著名认知心理学家的反对声变得越来越弱;
——到20世纪70年代末期,越来越多的神经科学家认为,他们的研究远远超出了大脑生物学,他们的研究领域应该叫作“认知神经科学”。正如在其他的领域一样,真正改变神经科学领域并引发第二次认知科学革命的不是别的,而是一种全新的工具或者说一套工具。这套工具就是大脑扫描装置。这种装置可以对工作中的大脑进行造影,而且,最为重要的是,它们可以记录大脑工作时本身所发生的物理变化。
20世纪80年代以前,生理学家可以通过脑电图记录脑电波,这对研究人脑在清醒状态和睡眠状态下的电波差异以及癫痫发作时脑电波的反常现象非常有用。然而,这种方法也有其弊端,它无法定位具体认知过程中的大脑活动,因为它反映的是大脑整体的电波活动,而不是具体区域或者大脑的结构。
然而,到了20世纪80年代,科学界出现了重大突破。一是PET(正电子发射X射线层析照相术)扫描技术的发展,这是多年来对大脑血流进行测量实验的结果。进行PET扫描时,病人仰卧在一张狭长的桌子上,桌子卷成一个很大的管状机器。旁边的一台回旋加速器生成一个弱放射性同位素的半衰期,一两分钟后插入病人体内。对同位素很敏感的扫描仪记录大脑断面的血流,同位素显示大脑活跃的部位。PET扫描技术可以用于临床,研究大脑的受损程度或者异常情况。然而,认知心理学家和神经学家很快就利用这项技术研究大脑在认知过程中哪个部位血流升高。
1983年又出现了另一种很重要的工具CT(计算机断层X射线扫描术),又称CAT(计算机化X射线轴向分层造影)。事实证明,对于研究各种生理问题、大脑结构以及识别脑部病变来说,它是个不可多得的医疗工具。和做PET扫描一样,做CT扫描时病人仰卧,扫描仪有一个X射线源和一套辐射探测器,扫描仪从多个角度向病人的不同部位发出辐射。由于生物材料密度不同,因此,探测器收集的数据揭示了扫描部位的内部结构。这些数据经计算机程序整合处理,生成一个完整的X射线影像。CT从过去到现在一直主要用于临床医学分析,然而它在大脑结构的认知研究方面也很有价值。不足之处在于,由于分辨率不高,结果不太理想。
迄今为止,最新的也是最为重要的工具是MRI(核磁共振成像)。和CT一样,病人要仰卧进入设备。该设备的大小类似一辆小型的越野车,在工作中会发出一种很可怕的声音。它的工作原理是生成一个巨大的磁场,穿透病人的大脑。和CT的辐射不同的是,核磁对人体无害。而且,与CT相比,能更好地揭示大脑的内部构造以及大脑的活动方式。
之所以如此,是因为水和人脑中脂肪的主要成分氢质子像一块块很小的磁铁一样,在磁场的影响下排列起来(一般来说,其定向不受地球弱磁性的影响,是随机分布的)。接着,无线电波经过病人大脑,改变质子的定向。不过,无线电波一旦停止,质子马上弹回到磁场产生的定向,并释放能量信号。探测器发现信号后,产生图像,这比任何方法所产生的图像都更为清楚,分辨率更高(1毫米的空间分辨率和1秒的时间分辨率)。
最重要的是,从认知研究人员的角度来说,如果病人在扫描时执行一些“规定的任务”,那么,核磁共振成像会详细地揭示认知过程中大脑哪个区域在活动及其活动的程度。十几年前,基于核磁共振成像的几个小时的研究抵得上一年的文献研究。如今,可以说,基于核磁共振成像的一年的研究抵得上几千年的传统研究。
这一切对于心理学这门研究人类大脑的科学又意味着什么?至于这一点,那完全取决于谁是评估人员。
大部分专注于认知过程而非湿件研究的心理学家依旧利用传统的方法来研究。不过很多心理学家也开始借助于扫描技术,他们不再把认知心理学和认知神经科学看成是各种独立、毫不相干的领域。心理学家史蒂芬·科斯林(Stephen Kosslyn)和罗宾·罗森伯格(Robin Rosenberg)这样写道:“公平地说,神经成像技术彻底改变了心理学,让研究人员可以轻松地回答上世纪80年代根本无法回答的问题。”
这是否意味着认知神经科学就是未来的心理学?当然不是。然而,一些认知神经学家认为他们的研究领域在未来极有可能会成为心理科学的主流。当有人问及认知神经科学最终是否会成为首要的心理学理论时,玛莎·法拉答道:“会的,因为认知神经科学范围更广,使用的方法更多,其中就包括认知心理学。它通过分子——细胞——系统的方法,揭示大脑在传统的认知心理学过程中的各种活动,如人类学习、思考的方法、行为模式、人与人之间的差异以及个性品行的形成等等。从原则上讲,所有这一切都可以通过各个层次的大脑活动的各级描述加以解释。”
现在,让我们重新回到认知心理学的故事,好好研究一下近几十年来该领域最重要的一些主题。
第三节 记忆
20世纪60年代,至少在学术界,认知革命很快赢得某些高级心理学家的认可,相当多的年轻心理学家和心理学研究生开始狂热地转向这一领域。一开始,他们集中研究认知的第一个步骤——知觉,但很快便将注意力转移至思维对知觉的利用,即它的更高级心理过程。到1980年,心理过程的理论家约翰·安德森(John Anderson)将认知心理学定义为“理解人类智力的本质及人们如何思想”的尝试。
按照信息处理学说,最基本的一步是如何储存输入记忆的数据,不管其存储时间为几分之一秒还是一辈子。记忆对于思维具有何等重要意义,这一点没有谁能比经受阿尔茨海默氏病(老年痴呆症)折磨者体会得更深的了。他可能在话讲到一半时突然忘记自己想说什么,在沿着小路去自己的信箱取信时会突然迷路,他可能认不出自己的孩子,对自己也突然间陌生起来,并因此大发雷霆。
乔治·米勒于1955年在东部心理学学会的一次会议上发表过一篇演讲,该演讲后来成为研究记忆的认知心理学理论家的界标。他的开场白是:“我的问题在于,我一直受到一个整数的折磨。”这个整数就是7。米勒感到非常神秘和难以忍受的是,许多实验已经显示,人们可以即时记住的往往是7位数(人们经过短时间的研究之后可立即记住像9237314这样一个数字,但记不住像5741179263之类的数字)。
米勒说道:限制即时记忆的并不是7个数字,而是或多或少的7个单元。比如,7个单词、名字或诸如FBI、IBM、NATO、电话区号、所熟悉的惯用语之类“单位”,其中的每一个都包含有比单一的数字更宽泛的信息,但都是易记的。
即使分为若干单位,与我们需要学习、长期记忆且在需要时调出来的材料的巨大数量——我们的日常经验、语言和各类基本信息——相比,即时记忆的能量仍显得微不足道。
为解释这种不一致现象,确定记忆如何工作,认知心理学家在20世纪60年代、70年代和80 年代进行过多次实验,人们将这些实验结果串在一起,形成了人类记忆的信息处理全图(见图32)。在这幅图中,记忆由三种存储形式构成,从几分之一秒到终生不等。有的只需几秒钟便会很快消退,但也可能转变为半长久或长久记忆。研究者和理论家以类似于流程图的形式描述了信息的类型和传递过程。
图 32 人类记忆的信息处理模式
最简单的记忆力形式由感觉“缓存器”构成,进入的感觉在这里得到接收并保持。研究者通过旋转实体镜证明,不但缓存器存在,而且记忆在消失之前能在其中(缓存器里)保持多长时间也能被测出。在1960年的一项经典实验中,心理学家乔治·斯珀林(George Sperling)在一块屏幕上闪过如下所示的字母图案,让受试者全力观察:
R B L A
T Y Q N
G K R X
这些字母的闪过时间约为1/20秒,受试者不可能在如此短的时间内看到所有的字母,但在看完之后,他们马上能写出任何一行(闪动之后,会有声音告诉他们写下哪一行)。他们在听到声音时仍能“看见”所有三行字母,但在其写完其中的一行时,其他两行便再也记不清楚了,因为关于它们的记忆已在不到1秒内完全消失(其他人用声音进行的实验也得出类似的可比较结果)。显然,进入的知觉存储在缓存器里,并在这里很快消失——也幸亏这一点,这是因为,如果它们在记忆里经久不散,我们看到的世界将会是一片混乱。
然而,由于我们需要将目前所关心的东西保持更长的时间,因而就需要产生另一种能持续较长时间的临时记忆形式。在关注感觉缓冲器里的材料时,我们可用几种方式中的任一种进行。一个数字不仅是一个知觉到的外形,而且是一个符号,如数字4不但有一个名字(4),而且具备一个意义(所代表的数量),同样,我们读到或听到的单词大都具有意义。这样能引导我们正在关注的东西从缓存器里传递至米勒所说的短期或即时记忆之中。
一般来说,短期记忆是指近几小时或近几天内所发生的事件的保留。我们所有人都有过这样的经历,即记住一个电话号码,拨出后遇上占线,重拨时需再记一次。但我们可将这一号码念出几次,使其在脑海里保持几秒甚至几分钟——心理学家将这种活动叫作“预演”——直至用过为止。后来的诸多实验确证,短期记忆力的衰退时间为15~30秒之间。
后来,其他研究将两种短期记忆做了进一步的区分。一是语言方面,我们刚讨论过的对数字、单词等的即时记忆;二是概念方面,通过句子或其他几个部分(比如代数方程)而表达出来的概念或意义。许多实验也清楚地显示,我们很容易在短期记忆中记住一个句子的意义,但会很快忘掉具体的词汇。
同样,我们可在长期记忆中,将我们谈过的话、读过的书、经历过的事的要点和所得知的事实保持数月、几年甚或终生不忘,但没有人或很少有人能记住这些事情发生时的准确用词。这是因为,以此方式记忆的材料要远远多于我们大多数人所能记忆的。数学家约翰· 格里菲斯(John Griffith)计算过,一般人一生的记忆总量为10的11次方比特,或是《大不列颠百科全书》里所含信息的500倍。
短期记忆中的新信息在我们使用之后就被遗忘,除非我们使其在进一步的处理后变为长期记忆的一部分。重要的一种方法是“精细处理”,根据这种方法,新的信息与我们现存的有组织的长期记忆互为关联。如果新项目是一个从未见过的芒果,我们会将该词和概念与合适的长效记忆(不是物理位置——人们认为思想和图像散布于大脑之中——而是概念位置:即“果子”这一范畴),连同芒果的视觉图像、触觉、口味和嗅觉(我们将它们分别列入图像、触觉品质等范畴之中),再加上我们所知的有关它的生长地、价格等其他信息,一一联系起来。有朝一日,在试图回想芒果时,我们会以上述任何一种办法将其从记忆中检索出来:通过回忆其名字,或思考水果,或回忆有青皮的水果,或回忆黄色的切片,或任何其他范畴及所能联系起来的特征。
我们现在已通过反应-时间的实验得知了所有这些信息是如何组织起来的。比如,请受试者在很短时间尽量说出红色东西的名字,或说出水果的名字,或说出一些以某个字母开头的物体的名字。利用这些方法,华盛顿大学的伊丽莎白·洛夫特斯发现,在1分钟内,志愿者平均可说出12种“鸟类”,但“黄颜色的”物体1分钟只能说出9种。她的结论是,我们不能在记忆中直接找到符合某种特征的物体,但能很快找到范畴(鸟、水果、蔬菜等),并在每个范畴里寻找到这些东西。
1975年,柯林斯和洛夫特斯在这些资料的基础上,象征性地将长期语义记忆描述成复杂的网络,它具有层次性(总的范畴下是具体的例子)与联想性(每一例子都与某种特征相联系)。他们用图33将之描述出来:
图 33 长期语义记忆网络的描述
上图不过是语义记忆网络中微不足道的一个例证。图中的每个结点还与其他许多结点连接在一起,这里没有显示出来,比如“游泳”也可联系“鲸鱼” “游泳运动员” “运动” “有益的锻炼”,而上面所连接的每一个词又可与其他许多词汇和特点连接起来,并无止境地一直连接下去。
记忆研究已伸展至很远的地方,我们不能一一涉及,所以我们将继续前行。
第四节 语言
语言是思维的足迹,因为语言不仅能传递思想,而且能在其结构中附带思维如何运行的痕迹。
举例来说明语言的痕迹:孩子们倾向于将不规则动词和名词当作规则动词和规则名词进行处理(“Doggy runned away” “Dat baby has two toofs”)。但他们从未听过成人这么说,因此绝不是模仿所致。心理语言学家认为,孩子们能够辨认成人语音中的一些规则,如加上“ed”就可形成一个简单的过去式,加上“s”或“es”就可生成名词,然后,他们认为这种规则可适用于所有的动词和名词(这种倾向被称为“过度归纳”)——这可证明人类思维是如何自发地根据例子生成概念,再将规则应用至新的情形之中。
英语、斯瓦希里语、巴斯克语可以说没有任何共同之处,但在这些语言环境中长大的孩子,能在不需要教育的情况下区别出名词的单复数形式及表示过去和现在的动词时态变化等,并能利用正常的词序构筑一些简单的感叹句。没有哪个讲英语的孩子会说“Milk more some want I”(一点牛奶再来想我),也没有哪个说其他任一种语言的孩子将最基本的词序搞错。
20世纪中叶之前,心理学与语言学几乎互不往来,但随着认知革命的到来,一些认知心理学家和语言学家开始朦胧地感到,若想使自己的学科得到全新的发展,必须要借助对方的解释。1953年,一群心理学家和语言学家在康奈尔大学举行了一次学术会议,讨论他们共同感兴趣的领域,同时采用“心理语言学”这个名字,并将其确定为语言心理学研究的名称。
心理语言学当时还是一个不大为外人所知的新兴学科。4年以后,哈佛同事协会里29岁的年轻会员发表了一篇专题论文,使这门学科开始引人注目。这篇专题论文所提出的包含“心理语言”在内的两个理论现已成为这个时代心理学的两个重大发展之一(另一个是人工智能),作者是前面提到过的诺姆·乔姆斯基。
乔姆斯基头发蓬松,眼镜厚实,衣着凌乱,但这个天才可以说是知识分子的一个典型,因为他差一点与心理语言学家失之交臂。
大萧条时期他在纽约激进的犹太社区成长,父亲是一位知名的犹太学者。乔姆斯基年幼时即已掌握了闪族语的基本结构,也大致领略了什么叫语言学。两个主题,一是激进的政治学,一是语言学,此后主宰着他的一生,但乔姆斯基一度更倾向于政治学。在宾夕法尼亚大学就读两年之后,他发现那里的学术生活远远枯燥于左派政治生活。1948年,他打算去以色列,准备在那里致力于激进的、理想主义的阿拉伯-犹太工人运动。就在此时,他遇到了宾夕法尼亚大学的语言学教授泽尔格·海里斯(Zellig Harris)。共同的政治信仰使他们相见恨晚,乔姆斯基非常喜欢且敬佩的海里斯教授让他对语言学产生了浓厚的兴趣,于是,他放弃了投奔以色列的打算,转而投身于语言学和左派激进政治运动。
乔姆斯基认为,孩子使听到的语言产生意义及获取语言的途径,不是来自于语言的语法(“表层语法”,按他的说法),而是来自于一种感觉,这就是被他称为起支撑及连接作用的“深层结构”。他指出,作为一种证据,孩子们拥有一种轻松感,可轻易地理解一种形式的句子转换成另一种形式的句子时的真实意义。比如,当一个陈述句转变成疑问句时,他们可以自己完成这样的转换关系。如果孩子们所依靠的是表层语法,他们就会在转换句子中抽象出不正确的东西。下面的例子可说明这些问题:
The man is tall. (这个人很高。)
Is the man tall?(这个人高吗?)
他们会得出一个规则:从开始处着手,转到下一个出现“is”或另外一个动词的地方,再将动词移到句子的前面。但这一规则过于简单,遇到像下面这一句子时,它便一无所用:
The man who is tall is in the room. (个子很高的那个人在房间里。)
按理,他们会把这个句子转换成:
Is the man who tall is in the room?(个子很高的那个人在房间里吗?)
但孩子们并不会犯下这样的过错,他们只犯一些较小的错误,如“roofs”(应为teeth,牙齿),而不会犯此类严重的错误。孩子们可感受到思维元素之间的关系,使自己听到的东西产生意义,并毫不费力地构建自己从未听说过的正确句子。
孩子们何时及如何获取这种万用语法和深层结构的知识呢?乔姆斯基的答案完美地代表了针对行为主义理论的一场革命,因为行为主义认为新生儿是一块白板。他认为,在大脑的某个地方,有一专业的神经结构——他将此结构称作语言获取器,或L.A.D——它靠基因连接,可辨认由名词、动词所代表的事物或动作,以及名词、动词彼此作为主谓宾产生联系的各种方法。
乔姆斯基和其他采纳其观点或衍生自己观点的语言心理学家们开始以新的形式回答一些行为主义时代被视为禁区的古老问题,诸如知识是否存在于经验之前的思维之中。他们的答案是:语言本身是后天经验所致,但大脑的结构可使孩子们自发地从他们听到的东西里抽取语言的规则,而不需要人们告诉他们这些规则。虽然他们会犯一些枝节性的错误,但在构造句子时,他们都能利用这些规则。
乔姆斯基平素严肃认真,但也有幽默的时候。为演示一个句子中元素之间的深层关系,他构造出一个荒诞不经的句子,此句后来变得非常出名:
Colorless green ideas sleep furiously. (没有色彩的绿色思想愤怒地睡着了。)
尽管整个句子毫无意义,但对读者来说,它仍与下面同样毫无道理的句子有着明显的不同:
Ideas furiously green colorless sleep.(思想愤怒地绿色毫无色彩睡着了。)
任何熟悉英语的人都会觉得,第一个句子多少让人能够容忍,它几乎能表达出是什么事情,第二个句子则完全是堆令人不快的垃圾。其理由是,第一个句子遵循了表层语法和深层语法的规则,第二个句子却没有。
乔姆斯基引发了激烈的争议,在很大程度上归因于他的先天论思想,尽管他并没有断定思想先天,只说可以体验语言的先天能力。那些难以接受先天语言获取能力的人也在不停地寻找证据,以对之加以反驳。
除了这些争议之外,半个世纪以来,心理语言学家和认知心理学家一直在收集语言与思维何以发生联系并显示思想过程的证据。
今天,许多心理语言学家的研究结果是,环境的确给语言获取带来了极大的影响,这是乔姆斯基所没有意识到的。尽管许多心理语言学家对乔姆斯基L.A.D学说的细节提出质疑(他本人对此也做过进一步的完善和修改),但大多数人认为,人类具有理解和获取任何语言的基因决定能力。
心理语言学家还探索了语言与思维关系中的其他重要问题。我们一直以词汇的形式思考问题呢,还是偶尔为之?没有词汇的思想可能吗?我们母语中的词汇会形成或限制我们的思想吗?大家一直就这些问题争辩不休,想尽办法地对其加以研究。最重要的如下:
——语言学家本杰明·沃夫(Benjamin Whorf)在1957年提出理论:思维由母语中的句法和词汇塑造,我们所用的语言能够塑造并影响我们看到或思想的东西。
——另一方面,人类学家发现,在许多其他文化中,人们使用的表示颜色的词汇比讲英语国家的人要少得多,但其体验这一世界的方式却毫无二致。至少,当谈及颜色时,他们不需要词汇即能思考。
——皮亚杰和其他发展心理学家对儿童思维进行的研究显示,语言和思维间存在很强的相互作用。研究显示,儿童在约18个月时开始对语言范畴化,其结果之一是“名称爆炸”,这是父母均很熟悉的现象。因此,利伯曼认为:“具体的语言并不会先天地限制人类的思想,因为两种能力(语言和思维)好像都涉及紧密相联的大脑机制。”
在大脑的这些机制中,至少有一部分现在已经找到了精确位置。其中一些是通过对失语症的研究发现的,因为失语症是由大脑某个部分的损伤或切除所造成的语言病症。我们在前面已经读过,对维尼克区的切除将导致相对流畅但没有语法意义的语言,受害者要么说不出话,要么找不到所需要的名词、动词和形容词。研究失语症的哈佛认知心理学家霍华德·加德纳(Howard Gardner)给出下列例句,是从他与一位病人的对话中摘录的:
“您以前做过什么工作,约翰逊先生?”我问。
“我们,孩子,我们所有人,和我,我们有一阵子在……您知道……工作过很长时间,那种地方,我的意思是说在……后面的那个地方……”
这时,我插话说:“对不起,我想知道您做的是什么工作。”
“您说的那个,我也说过的,布马,离走运很近,走近,坦布,就在3月的第4天附近。我的天,全搞混了。”他回答说,看上去非常困惑,似乎已感到他的语言之流并没有使我满意。
相比较而言,布洛克区受到损伤的病人尽管能够理解语言,但要说出话来,却是相当不易,要么支离破碎,缺少语法结构,要么没有名词和动词的修饰语。
从宏观上来说,人们就知道这么多。我们无法弄清楚正常人维尼克区和布洛克区内的神经网络是如何执行语言功能的。这些区域对心理学家来说一直是个“黑箱子”——大家只是知道其输入输出的机制,但对其内部的运行机制仍一无所知。
然而,神经科学家已在开始寻找提示。最近,在手术期间使用电极探查、脑电图扫描及其他方法对语言能力受损的病人所进行的大脑功能分析显示,语言知识不仅位于维尼克区和布洛克区,而且还遍及大脑的其他许多地方,并在需要时集合起来。比如说一只聚乙烯杯子,它的外形会存储在一个地方,其易破碎性在一个地方,纹路在一个地方,等等。这些东西通过神经网络在“会聚区”连接起来,并从这里向语言区移动,于是形成名词“杯”。
在过去几年里,通过PET 和 FMRI对正常人进行扫描,确定了具体语言过程中大脑的活动区域。尽管材料丰富,可这些数据却无法告诉我们神经元放电后是如何变成了人们大脑中的一个单词、一个思想、一个句子或者是一个概念。正如迈克尔·加扎尼加(Michael Gazzaniga)等在《认知神经学》一书中所指出的那样,“人类的语言系统十分复杂。至于大脑是如何使人们在日常生活中理解那么丰富多彩的言语和语言现象,还有待于继续研究” 。
第五节 推理
在心理学中,思维一直是传统性的中心议题。但在20世纪70年代,认知心理学知识的爆发使这一术语变得不那么称手,“思维”现已慢慢有了远比以前狭窄、准确的定义:操纵可以实现目标的知识。为避免产生误解,许多心理学家,宁愿使用“推理”一词。
尽管人类总是将推理能力视作人类的本性所在,但从20世纪30年代至50年代对推理的研究长期以来是一池死水,极少有人问津这一领域。但随着认知革命的到来,对推理的研究变得空前活跃。信息处理模式使心理学家得以提出假设,并能以流程图的形式推论在不同推理过程中所发生的事件。计算机的出现更是锦上添花,人类自此可用其对所做的假设进行检测。
计算机如何进行推理呢?它的程序包括一组日常程序或指令及一系列子程序,每一道程序是否使用,则取决于前一运行结果和程序存储器里的信息。常见的程序是一系列“如果—则”步骤:“如果输入符合条件1,则采取行动1;如果不符合,则采取行动2。比较条件2和结果,如果结果大于或小于其他任何情况,则采取行动3。否则采取行动4……存储所得的条件2,3……然后,根据进一步的结果,以这样或那样的方式使用这些存储起来的项目。”
然而,计算机在执行这些程序时,不管是进行数学计算还是在做问题求解,它们真的是在推理吗?它们难道不像自动机一样毫不动脑筋地执行事先规定好的行动步骤吗?这一问题最好留给哲学家来思考。如果计算机能像可获得知识的人类一样证明公理,或航天,或确定一首诗是否为莎士比亚创作,谁又能说,它是没有思维的自动机,或人类不是这种机器呢?
1950年,世界上还只有几台非常原始的计算机,但数学家、信息理论家等已就计算理论进行激烈的辩争。在20世纪60年代,大多数认知心理学家都认为计算理论是概念上的突破,它使他们第一次能以详细和准确的信息处理术语描述认知的任何方面,特别是推理。再说,一旦假定出此类任何程序的步骤,他们就能将其从单词翻译成计算机语言,并在计算机上进行测试。如果一切运行顺利,那就意味着思维的确是通过某种类似于此类程序的方式在进行推理。因此,毫不奇怪的是,赫伯特·西蒙认为计算机对心理学的重要程度不亚于显微镜对生物学的重要程度。
求解能力是人类推理的最重要应用。大多数动物都是通过先天或部分先天的行为模式从事诸如寻找食物、逃避天敌、筑巢等活动。人类解决或试图解决大部分问题的方法,则是通过后天学习或创造性推理得以实施的。
20世纪50年代中期,西蒙和纽厄尔着手创建“逻辑理论器”。这是第一道刺激思想的程序,他们曾经自问:人类是如何解决问题的?逻辑理论器花费他们近1年时间,但对这一问题的回答却占去他们15年。
他们的主要研究方法,按照西蒙的自传,是两个人进行讨论。这一过程涉及归纳和演绎推理、类比和比喻性的思维及想象的驰骋——简单地说,它涉及任何种类的推理,不管其合理与否。
他们还进行了一系列实验室研究。不管是一个人做还是一起做,他们都会记录并分析一些步骤,将他们或其他人解决难题的步骤写下来,然后将这些步骤作为程序写下来。他们最喜欢且在多年来一直使用的是一个儿童玩具,叫“汉诺依之塔”。简单说,它由3块不同大小的圆片(中间有孔)组成,平底座上有3根竖杆,圆片堆放在3根竖杆的其中1根上。开始时,最大的圆片在最下层,中等大的圆片在中间,最小的在顶层。难题是,玩家要以最少的步骤一次移动一个,不准将任何圆片放在另一个比它小的圆片上,直到其以同样的顺序堆在另一根竖杆上。
完美的解答仅需要7步,不过,移错任何步骤都会引起死解,得重新来过,因而需要更多的步骤。在更先进的版本中,解答需要更复杂的策略和更多的步骤。由5个圆片组成的游戏需要31个步骤,7个圆片组成的游戏需要127步,等等。
这一小组使用的另一项实验工具是密码算术。在这类难题中,将一道简单加法题中的数字换成字母,目的是求出这些字母代表哪些数字。下面是西蒙和纽厄尔使用过的简单例子:
S E N D
M O R E
M O N E Y
第一步非常明显:M必定是1,因为任何两位数——这里指S+M——都不可能加起来大于19,即使有进位。
[解答按下面所述继续进行(0在这里用? 替代,以区别字母O):
S须为8或9,主要取决于是否有进位;用1替代M,在S+1=O处,我们可以看出字母O只能是?或1。但M是1,故O一定是?,因而S一定是9,且没有进位。
在左侧第二栏中,E+ ?仍为E,除非有进位,故而这里一定有进位,因而E+1=N。
如果E为奇数,N为偶数,则反之。如果E为奇数,只能是3,5或7(1与9已有)。先试3,而后接着往下试。]
西蒙和纽厄尔让志愿者一边解题一边大声念,把他们所说的一切话全部记下来,之后把他们思想过程的步骤编进图中,以记载他们如何进行有步骤的寻找,如何在交叉点时做出决定,如何做出死解选择及如何从最后的交叉处回头重新来过,等等。
西蒙和纽厄尔特别利用了国际象棋。这是一种比汉诺依塔或密码算术要难许多倍的复杂难题。在一次共60步骤的典型国际象棋赛上,每一步均有30种可能的走法,先“看”三步就意味着看到27000种可能性。西蒙和纽厄尔希望了解的问题是,象棋手是如何处理这些数字庞大的可能性的。答案是:有经验的棋手并不考虑自己下一步可能走什么,或对手可能走什么的所有可能步骤,只考虑几步具有意义且符合基本常理的棋路,如“保护国王” “不因过低的价值而随意弃子”等。简单地说,棋手进行的是启发式寻找——由宽泛、符合棋理的战略原则所引导的寻找——而不是整体但缺乏条理的瞎找。
纽厄尔和西蒙在问题求解学说上共花费了15年时间,得出的结果是,问题求解是在追求某种通道,从开始状态直达目标。为实现这一目标,求解者须通过由他可能到达目标的所有可能状态所构成的难题空间,并通过所有符合通道限制(规则或域)的步骤。
在这些寻求中,可能性通常呈几何级增长,因每一个决定点都会提供两种或两种以上的可能性,可能性下面又有若干决定点,因而提供出另一系列的可能性。在一般国际象棋比赛的60步骤中,如前面已说过的,每一步骤均有30种可能性;一场比赛中通道的总数约为30的60次方,这一数字完全超出了人类的理解力。相应来说,一切如西蒙和纽厄尔的研究所示,问题求解者在他们的解题空间里寻找通道时,并不会寻找每一个可能的通道。
纽厄尔和西蒙的求解学说虽为了不起的成就,但所使用的仅是演绎推理。在过去的几十多年里,一系列研究者开始拓宽对推理的调查范畴。典型的例子如下:
演绎推理:传统观念认为,一共有两种推理形式,演绎和归纳。演绎是从已给定的信条中抽出进一步的信条,也就是说,如果前提是正确的,结论也应该是正确的。亚里士多德的经典三段论是:
所有人都会死。
苏格拉底是人。
我们必然得出:
苏格拉底会死。
这种推理非常严密、强烈,也容易理解,具有较强的说服力,常用于逻辑和几何公理的证明。
但许多只有两个前提,也只包含三个段的三段论并不如此明显,有些很难理解,大多数人无法从中得出有效的结论。菲利普·约翰逊-莱尔德曾研究过演绎心理学,举出一个曾在实验室里使用过的例子。想象一间房子里有考古学家、生物学家和棋手,再假定下述两个论断是真实的:
所有的考古学家都不是生物学家。
所有的生物学家都是象棋手。
从这两个前提中能够得出什么呢?约翰逊-莱尔德发现,很少有人给出正确答案(唯一正确的演绎是,一些象棋手不是考古学家)。为什么不能?他认为,从上述的苏格拉底三段论中得出有效结论比较容易,从上述考古学家三段论中抽出结论却非常困难,这是由这些推论在思维中所表现出来的方式即我们从中创建的“心理模式”所致。
心理模式不是错误演绎的唯一来源。实验显示,即使三段论的形式非常简单,其心理模式也很容易确立,一些人仍易受到自己想法和信息的误导。一个研究小组询问一批受试者下述三段论在逻辑上是否正确:
所有装配发动机的东西都需要石油。
汽车需要石油。
因此,汽车装配有发动机。
所有装配发动机的东西都需要石油。
奥普洛班因需要石油。
因此,奥普洛班因装配有发动机。
认为第一个推论在逻辑上成立的人,显然要多于认为第二个推论在逻辑上成立的人。两个推论在结构上一模一样,只不过用“奥普洛班因”这个无意义的词代替了“汽车”而已。他们知道第一个三段论的结论是真实的,因而认定这一推论在逻辑推理上也是正确的。他们尽管对“奥普洛班因”一词毫不了解,但仍认为这一推论不正确,因为他们可以辨认出“奥普洛班因”与装配发动机的东西之间没有必然的重叠关系。
归纳推理:相对而言,归纳推理稍为宽松一些,且也不很精确。它指的是从具体的想法向更广泛的概念推进,也就是说,从有限的情形向总体的概括方向发展。
许多人类的重要推理属于这一类型。对思维至关重要的范畴化和概念化的形成也归功于归纳推理,这一点我们在儿童如何形成其范畴和概念能力的研究中已经知道。人类所拥有的有关这个世界的全部高级知识——从死亡的不可避免到行星运动和星系形成的法则——都是从大量具体事例中所推出的概括结果。
在模式辨认中所使用的归纳推理也是解决问题的关键。一个简单的例子:
下个数字是什么?
2 3 5 6 9 10 14 15——
10岁的孩子也会解答这个难题,成人可在1分钟左右看出这个模式和答案(20)。经济学家、公共卫生官员、电话系统设计员和其他许多从事对我们这个现代社会的生存来说至关重要的模式辨认工作的人,利用的也正是这一推理过程。
然而,研究者发现,许多人不会从进入的信息中进行演绎推理。我们常常只注意那些支持现存想法的东西,并将它们存储在记忆中,却往往忽略相反的东西。心理学家将这种现象称为“确认偏差”。
人类的大部分推理都是演绎和归纳的结合,二者“各司其职”,进化心理学对此早已给出了理论上的阐述。演绎能力和归纳能力是人类得以生存的两大法宝,也是物竞天择适者生存的结果。
或然性推理:人类思维的能力是进化选择的结晶,但我们在高级文明社会里生活的时间过于短暂,不可能形成对数据中的或然性进行严密推理的先天能力。
丹尼尔·卡恩曼(Daniel Kahneman)和阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky)在这个领域里均进行过大量研究。他们询问一群受试者,让其在下列选择中说出更喜欢什么:你肯定能拿到80美元,或有85%的机会去拿100美元,当然也有15%的可能是什么也拿不到。大部分人愿意拿80美元,尽管统计上的风险平均数为85美元。卡恩曼和特沃斯基得出结论说,人们一般不愿冒风险:他们情愿拿到确定的东西,即使风险性项目更值得一赌。
我们再看另一种情形。卡恩曼和特沃斯基询问另一群受试者,让他们也进行选择:你肯定赔出80美元,或有85%的可能是赔出100美元,当然也就有15%的可能是一分钱也不赔。这一次,大部分人选择的是赌,而不是照赔,尽管平均来说,这场赌局的代价可能更大。卡恩曼和特沃斯基的结论是:当在获取中进行选择时,人们不愿意冒险;当在损失中进行选择时,人们会寻机冒险——在两种情况下,他们都可能做出错误的判断。
后来的发现更引人注目。他们让一群大学生在两种解决公共卫生问题的版本面前进行选择。两种办法在数学上是相等的,但措辞不一样。第一个版本是:
假设美国正在准备预防某种罕见的亚洲疾病,它估计能使600人丧生。有人提出两种方案来对付该病。假定对这些方案的后果进行准确的科学估计如下:
如果采纳A方案,则可能拯救200人;
如果采纳B方案,则有1/3的可能性是600人全部获救,有2/3的可能性是600人一个也救不了。
你倾向于哪一个方案?
第二个版本的故事与前面的一样,只是措辞略有不同:
如果采纳C方案,将有400人死去。
如果采纳D方案,有1/3的可能性是没有人会死,但也有2/3的可能性是600人全部死去。
受试者对两个版本的反应差别极大:72%的人选择方案A而不是方案B,但78%的人(另一小组)选择方案D而不是方案C。卡恩曼和特沃斯基的解释是:在第一版中,结果是以获取(拯救的生命)来描述的,在第二个版本中是以损失(损失的生命)来描述的。这与上述金钱方面的实验抱有相同的偏见,受试者的判断在这里再次受到扭曲,即使所涉及的是人类的生命。
我们在这些情况下会做出糟糕的判断,因为涉及的因素是非直觉的,我们的思维不愿抓住或然性中的现实。这一缺点既影响着个人,也影响着整个社会。选民和选民代表经常因为很差的或然性推理而做出代价昂贵的决定。比如,许多政府行为和在危机时期采用的政策往往因其所带来的效果而被视为有益的,尽管这些政策经常是无用甚至有害的。
类比推理:到20世纪70年代末,认知心理学家已开始认识到,许多被逻辑学家视为谬误推理的东西实际上是“自然”或“行得通的”——它们往往不准确,不严密,比较直觉,且技术上不成立,但往往行之有效,富于竞争力。
此类思维之一便是类比。只要我们认识到一个难题可与另一个我们所熟悉且知道答案的不同难题进行类比时,我们的思维往往会一下子跳跃进结论。比如,许多人在组装一件散落的家具或机器零件,大家根本不看说明手册,而是仅凭“感觉”动手——寻找各零件之间的关系,并在不同的家具或机器零件之间寻找与他们曾组装过的东西的类同之处。
类比推理形成于儿童心理发育的晚期。近来一直从事类比思维研究的认知心理学家迪德尔·金特纳(Dedre Gentner),分别就云彩在哪些方面与海绵类同这一问题询问一些5岁的孩子和成人。孩子们的回答依据是其类似的特点(“都是圆圆的,毛茸茸的”),成人依据的则是其相关的类似点(“都储水,且都能将水反馈出来”)。
专家推理:许多认知心理学家在纽厄尔和西蒙的工作触发之下,认为他们的理论有可能通过各个专业领域里的专家应用到问题求解中去,但结果他们吃惊地发现,这样行不通。在一个富含知识的领域里,专家们进行得更多的是向前的求索而不是向后的求索,也很少进行手段-目的分析法,他们的思维经常不是一步一步地向前,而是跳跃式的。他们不是从细节着手,而是察看整体的关系。他们知道哪些范畴或原理涉及在里面,因而会从上向下着手。对比而言,新手们缺少视点,因而是从下向上工作的,他们会从细节着手,尽量收集足够多的资料以形成整体的看法。
从20世纪80年代起,心理学家对不同领域的专家推理特点进行了研究。他们请心脏病学、商贸学、化工和法律方面的专家从事问题求解。在分析受试者的思维时,研究人员一再发现,与新手或者智能软件不同的是,专家们并非采用循序渐进的逻辑搜寻方法,而是经常根据少数事实跳向对问题本质的正确评估,且能很快形成答案。比如,心脏病专家可能根据两到三条信息而得出某种具体的心脏病的正确诊断,而刚毕业的医生在遇到同一病案时,往往会问出许多问题,慢慢逼近可能的解答范围。解释是:与新手不一样的是,专家们拥有以概要形式组织和排列的知识,里面充满了各种基于经验的特别捷径。
第六节 思维是计算机吗?计算机是思维吗?
哪怕是在信息处理学说和计算机模拟推理的第一次热潮之中,也有些更喜欢人力而不是计算机技术的心理学家。因为,一方面,计算机只寻找和检索所需要的信息,可是,人类却不需要任何搜寻就能检索到许多条信息,比如,我们自己的名字,还有我们说出来的大部分话;另一方面,如认知科学家唐纳德·诺曼所指出的,如果有人问你说:“查尔斯·狄更斯的电话号码是多少?”你马上就知道这是一个愚蠢的问题,可是,一台计算机却不这样想,它会到处找这个号码。
再说,思维知道词语和其他符号的意义,计算机却不知道,对于计算机来说,这些都算是贴签。计算机上的任何东西都不可能与无意识或者无意识里面发生的事情相提并论。
然而,思维和机器在范畴上是类似的。计算机和人类思维都是“符号系统”——能够处理、转变、精确且一般也能操纵各类符号的物理存在。
在整个20世纪70年代,麻省理工学院、卡耐基-默伦大学、斯坦福大学等大学里部分致力于心理学和计算机事业的科学家狂热地相信,他们已处于一个巨大突破的前夜,有能力开发思维何以运行及人类思维机器版的理论程序。至80年代初期,这项工作已扩张至几所大学和一些大公司的实验室里。这些程序可执行许多活动,比如下国际象棋,对句子进行语法分析,将基本句子从一种语言翻译成另一种语言,等等。
狂热者认为,信息处理解释思维运行原理的能力无边无际,人工智能也可无限制地通过执行同一些过程以检测这些解释的能力。他们相信,这些程序最终能做得比人类更好。
但不久后一些心理学家失望地感到,计算机只是对思维某些方面的机械模拟,心理过程的计算机模式根本无法匹配。还有另一些人则向计算机编程后能像人类那样思维这一概念提出了挑战。他们认为,人工智能根本无法同人类智力相提并论,尽管它也许在计算方面胜人类思维一筹,可它永远不可能轻松或完全无法从事人类思维在平素轻而易举就能完成的工作。
最重要的差别在于,计算机不能理解它自己正在思考的问题。贝克莱的哲学家约翰·塞尔(John Searle)和休伯特·德莱弗斯(Hubert Dreyfus),还有麻省理工学院的计算机科学家约瑟夫·魏森鲍姆(Joseph Weizenbaum)等人认为,计算机在按编程进行推理时,只会操纵符号,根本不了解这些符号的意义或含义。比如,解决渡河问题时,它不知道一只船、父亲和孩子是什么,“沉船”后意味着什么,他们在沉下水后又会发生什么,或这个现实世界里的其他任何东西。
然而,写于20世纪70年代和80年代的许多程序的确似在解决现实世界的现象,典型的是“专家系统”。其原理是模拟专家推理过程和利用不同领域专家的知识,从肿瘤到投资,从定位矿石品种到土豆种植,无所不包。到80年代末,这样的程序中已有百种之多应用于日常的科学实验室、政府部门和工厂里。
然而,虽然专家系统远远聪明于银行、航空订票处及其他场合的计算机,但事实上,它们并不知道自己所处理的现实世界中的信息的意义,跟我们所了解的意义完全不同。卡杜塞斯(CADUCEUS)是一个内科咨询系统,可诊断500种疾病,诊断效果可以说与高级医疗人员相差无几。但权威教科书《建立专家系统》却称它“对所涉及的基本病理的生理学过程一无所知”。在用户问及羊水诊断是否有用时,医学诊断程序竟提不出任何反对意见,这位病人是位男士,系统却无法“意识”到这是一个荒谬的问题。
有关计算机推理最为著名的例子是,在国际象棋比赛中,人工智能程序打败了世界冠军。1997年,一个叫作“深蓝”的程序打败了世界上最好的棋手加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。从某种程度上来说,计算机是靠“蛮力”取胜的,即它每秒钟可以搜索约2亿步棋,而人类每秒钟只能走一步棋。
在心理学家和其他科学家反对人工智能可以思想这一论断的众多意见中,主要有下列几种:
——人工智能程序,不管其是专家系统型还是更具广泛推理能力的程序,都没有“直觉”,都不能感觉自我及自己在这个世界里所处的位置。这一点严重地限制了它们对现实世界的思考能力。
——它们没有意识。即使根本无法对意识进行定义,但我们却在经历着它,而它们却没有。因而,它们无法检验自己的思想,并因之而改变念头。它们能够做出决定,但这些决定完全取决于所输入进去的数据及其编程。因而,计算机从根本上不同于自由意志。
——它们不能,至少目前不能,直觉地或大致地推理,也无法创造性地进行思想。有些程序的确能够生成新的办法以解决一些技术问题,但其只是对现存数据的重新组合。另一些程序能够写出诗歌,编出音乐,甚至能画出油画,但它们的产品并不能在艺术世界里留下痕迹。约翰逊博士的经典说法是,它们“就像狗用两条后腿走路,走得不太好,但你吃惊地发现,它竟然能够走下去”。
——最后,它们没有感情,也没有肉体感觉,而在人类中,所有这些都将深刻地影响、指导且常误导其思维和决定。
尽管如此,信息处理的比喻和计算机均已在人类推理能力的调查中发挥了至关重要的作用。信息处理模式已经产生了大量的实验、发现及对以系列方式发生的认知过程的洞见。以信息处理学说为模式的计算机,不管其是否能够得到验证,都已成为人类无法估价的实验室工具。
后来这一领域最了不起的发展是计算机与思维之间关系的变化。一代人之前,计算机似乎只是一种模式,人们可通过它理解推理的思维。现在,这一秩序被反转过来,会推理的思维才是模式,人们可通过这一模式制作更加聪明的计算机。最近几年,计算机工程师们一直在研制并行计算机,其线路的连接将多达64000个处理单元,它们可以同时操作,彼此影响。同时,人工智能研究者也在编写程序,使其能模拟出相当于1000个神经元的小型神经网络的并行处理。他们的目的是多重的:创造出比串行处理更为聪明的智能程序,编写出能模拟假设的心理过程的程序,使心理过程可在计算机上进行测试。
第七节 谁是获胜者?
到目前为止,我们已经跟踪了认知心理学和认知神经学的革命性发展历程。如今,这两个学科同时存在,相互交叉。然而,这种情况能延续多久?会不会有一天一方“吸收”了另一方,成为未来的心理学呢?答案要看哪个学科能对人类的心理过程和行为给出更为科学的解释。
认知心理学:正如我们前面所看到的,认知心理学在过去60年的时间里取得了骄人的成绩。它摆脱了行为理论严重的局限性,重新发现了大脑的奥秘,找出了很多探索大脑“未知过程”的方法,如直觉、学习、记忆、情绪、人格发展、社会行为等。认知心理学家再一次提出了古代哲学家所反复提出的问题:“我们是如何知道我们所知道的东西?我们的行为为何会是这样的?”
和其他学科一样,大量的科学假设以及对实证证据的收集使得认知心理学家可以对当时流行的理论进行大胆的修正,提供了新的数据,提出了新的理论。总的来说,认知心理学一直是一门不断积累、不断更新、不断完善的科学。
认知心理学最大的缺陷在于它无法对大脑中数以亿计的神经元是如何变成思想、情绪和有意识的行为这一问题给出足够的解释。正如尸检专家 V.S.拉玛钱德朗(V.S. Ramachandran)和科学作家桑德拉·布莱克里(Sandra Blakelee)几年前所描述的:“人类所有的精神活动(思想、情感、情绪等内心深处的东西)都源自大脑里面纤细的原生质。很多人对此深感不安。这怎么可能呢?像意识这样神秘深奥的东西怎么可能源自脑壳中的一块肉呢?”
为了回答这一问题,很多心理学家在认知革命早期就开始跨越了心理学传统的研究范围,从激素、遗传和心理等方面进行研究。正如我们前面所看到的那样,在过去20多年的时间里,很多心理学家开始转向认知神经学的研究方法(尤其是大脑扫描技术)以验证他们的假说。尽管这一点十分可贵,但是,它始终无法解释无数的神经冲动是如何变成思想和其他心智过程的。
认知神经学:自从大脑扫描技术诞生以来,认知神经学在知识进步方面成绩斐然,在这一点上,一点也不比认知心理学逊色。认知神经学家从感觉受体到大脑中产生情绪的基因位点追踪神经细胞通路,发现记忆在大脑中成网状储存。他们把自己的研究领域扩大到认知心理学的领域,就大脑对心理意象、注意力、言语、学习、有意识和无意识的行为的作用等传统心理学研究的领域获得了大量数据。
所有这一切都给人留下了深刻的印象,而且,可以肯定地说,在此基础上,神经冲动如何变成思想这一谜底终将解开。不过,现在下结论还为时过早。一本有关神经科学书籍的作者这样写道:“在本书中,我们就大脑如何触发思维进行了探索。” 说到“探索”,总会给人这样一种感觉,那就是,迄今为止尚无法完全解释“突触事件”是如何变成“心理事件”的。我曾问过宾夕法尼亚大学认知神经学中心主任玛莎·法拉,这一问题是否和描述水电波类似。她笑着回答:“流体力学独立于分子物理学。然而,要解开认知这一谜团,离开神经功能显然也是不行的。”
因此,一个非常简单的心理过程(如从记忆中提取一个单词)不能跟数百万神经元放电和相应的数十亿的突触传递等同起来,然而,其放电和传递的模式或结构是一样的。诸如言语、记忆搜索和推理等心理现象不适宜于神经活动法则,而属于认知心理学的范畴。《认知》杂志早期的“标志”就是一个很好的例子。
图34是一张墨水分子图,没有什么实际意义。在高一级的层面上,分子组成了字母。字母本身没有意义,但是,结合到一起构成了“认知”这个单词。不过,还没算完。尽管该图案看上去是立体的,和真的一样,然而,在现实生活中却并不存在。这种相互矛盾的幻象是一个心理现象。如果可能,不妨用墨水分子、字母或者视觉皮质神经元能量爆发等因素加以解释。无论能否通过神经术语对“心理事件”(即心理活动) 做出充分的、令人满意的解释,我们都应该说认知心理学和认知神经学革命都非常成功,二者相互交叉,相互依赖。
图 34 不同等级的事实:分子、字母、单词、不可思议的物质
至于本节的小标题“谁是获胜者”,现在看来,似乎还难分胜负。