刘晓力

非常感谢大家参加明德讲坛第13期，感谢朱锐老师。在这里，我看到了很多非常熟悉的面孔，包括毕彦超老师、陈小平老师，也包括好多认识的人。其实今天的主题是我和朱锐之前聊过的一个话题，而主要的想法是由他提出的。

“哥德尔定理与认知科学的局限”论坛海报上的一段提示1实际上是一个“坑”。哥德尔定理和认知科学的局限相互捆绑，但其实二者未必有必然的联系。从哥德尔定理能不能推出认知科学有局限的结论，这个问题有点儿引人“上贼船”的意思。因此，这首先是一个开放的话题。

海报里面除了提到关键词 “哥德尔不完全性定理”“认知科学的局限”，还有 “机器不能理解自己的算法”“人脑是由进化造就的信息处理系统”“如果人脑也是计算机，是不是具有认知的封闭性”……这里的每句话，都包含着非常多的预设。当然朱锐刚才也说了，我们先有一个框架，其实这个框架就是一个靶子。我们是认可它还是否定它，要在今天达成共识恐怕是不可能的。况且，我们所有的讨论都不需要有定论。我相信会有很多各不相同的值得争论的观点。

朱锐让我跟大家讲讲研究背景。我自己的博士论文做的是哥德尔思想研究，1999年发表了论文《哥德尔对心-脑-计算机问题的解》《人工智能的逻辑极限》，2000年出版了《理性的生命：哥德尔思想研究》。早期可能有一定影响的作品是《计算主义质疑》（2003）、《认知科学研究纲领的困境与走向》（2003），题目听上去跟我们今天这个主题非常相关。我的主要立场是对第一代认知科学计算主义研究纲领的质疑。或者说，这么多年来，我一直都在一审再审计算主义。2010年中国社科院建院55周年的时候，我做了一个以“重审认知科学中的计算主义”为主题的发言。

后来我又发表了一些认知科学-哲学的文章。我的基本立场是，人类的认知是不可计算的。而这里面最重要的是强调“可计算”的概念，指的就是“图灵机的算法可计算”的概念。今天人工智能专家、神经科学专家和各位听众坐在这里，一定是在这个特定的以图灵可计算为基础的框架里来谈认知封闭性问题。联系哥德尔不完全性定理，我讲的认知是不可计算的结论，主张倡导一种“认知是算法不可完全的”的研究纲领，来寻求认知科学新的出路（这一点我也跟周昌乐教授有过非常多的交流）。而这个新的出路，也就是图灵机意义上的算法再加上自然机制。包括今天讲的量子计算机，最初就是想借用自然机制的计算加上图灵算法。后来我又做了关于具身性、交互和涌现三大隐喻对第二代认知科学研究纲领的意义的研究，之后在进化和具身性背景下讨论了作为行动指南的表征理论、延展认知论题，以及意识的难问题和解释鸿沟。2020年，我又出版了《认知科学对当代哲学的挑战》，主编了“心灵与认知”丛书。我自己一直都认为，这20年以来我的基本立场没有根本变化，尽管今天的认知科学已经在更大的哲学背景下展开讨论了。

图1 维也纳求学期间的哥德尔

在研究认知科学哲学的过程中，我有一个研究哥德尔思想的背景。至于怎么样理解哥德尔定理与认知科学的局限，我们后面可以再谈。我相信目前来讲认知科学肯定是有局限的，但是比起20年前，如今的研究背景越来越大——不仅仅是在一个哥德尔定理讨论的范围内，我们还可以更多地去关注语言学、神经科学、人工智能、人类学、生命科学，也包括分析哲学和现象学，各种形式的二元论、泛心论，各种自然主义路径的心灵哲学、语言哲学等。随着我们的知识的更新，在讨论这样问题的时候，这个框架也变大了。所以我想，这个问题其实是开放的。

关于计算的概念，当然存在各种各样的定义。除了我们前面讲到的图灵可计算的概念，也有很多广义的或者有时是在隐喻意义上使用的日常的计算：逻辑计算、神经计算、进化计算、复杂生命系统的动力学计算、贝叶斯网络统计计算、量子计算、自然计算……

当然，人工智能的计算机依赖于图灵机，加上冯·诺依曼机体系设计，以及咱们今天的计算机的发展。我们知道为克服计算机CPU（中央处理器）的计算复杂性的瓶颈，现在开发了TPU（张量处理器）系统，例如用于蛋白质折叠结构预测的处理系统、大规模神经形态芯片和神经形态计算机、量子计算机等。其实量子计算机的成功开发从来没有实现过，目前还只是一个计算操作系统状态，也许叫作QPU（量子处理单元）更合适。前几天还爆出微软此前宣称开发出来的量子计算机已经宣告失败的消息。

第一代认知科学的基本假设是，人的心智就是一个计算-表征的数字符号系统。认知科学家萨加德在2008年提出，这一假设受到七大方面的挑战：情感的挑战、意识的挑战、外部世界的挑战、身体的挑战、社会的挑战、动力系统挑战、数学挑战（比如量子计算）。面对挑战，我们站在了十字路口，究竟该何去何从？

那么，到底哥德尔定理跟认知科学的局限有什么样的关系？我先说到这，接下来请其他专家谈一谈。