張昌盛

(中國社會科學院 哲學研究所， 北京 100732)

近年來，借助深度學習算法的突破，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為典范的聯(lián)結主義的人工智能范式取得了重大技術成功。這新一波的人工智能進展有可能使新的人工智能擺脫前三次人工智能發(fā)展遭遇的由高峰到低谷的輪回宿命；尤其體現(xiàn)在這次人工智能的重大技術突破，拉開了人類第四次產(chǎn)業(yè)革命——人工智能文明時代的大幕?？梢灶A期，人工智能將會成為即將到來的新產(chǎn)業(yè)革命的引擎。

在新產(chǎn)業(yè)革命即將來臨之際，亟需對人工智能進行理論反思。這種反思不限于或者主要不是對人工智能的行業(yè)規(guī)范和倫理問題的反思，而是要深入到其最根本的理念層面，反思人工智能的極限；套用康德式的說法，真正的哲學反思應該是一種人工智能理性批判(簡稱“人工理性批判”①“人工理性批判”這個表達來源于德雷福斯，1992年德雷福斯發(fā)表的一篇文章的副標題就是“人工理性批判”[1]。)，或者說從哲學上為人工智能劃界。

本文主要是以德雷福斯從現(xiàn)象學角度對人工智能極限問題的探討入手，通過引入塞爾的分析哲學和生物自然主義的視野作為參照背景，以塞爾對德雷福斯相關思想的批評為對照，重新思考現(xiàn)象學如何反思人工智能的限度。

一、人工智能的極限：幾種代表性的觀念

目前，科學界和哲學界的主流看法是，從理論層面看強人工智能是可能的，出現(xiàn)類人智能從而徹底超越人類的時代很快會到來；甚至很多人認為技術層面的突破將在本世紀不久的將來實現(xiàn)。因此，著名科學家霍金就不斷警告，人工智能有可能導致人類文明的滅絕。但也有一些哲學家和科學家持不同意見，認為逐漸逼近人類某些智能的弱人工智能是可行的，但這種模擬逼近人腦的程度是有限的，原則上不能達到人類的智能水平。

哲學家德雷福斯、科學家彭羅斯等人于20世紀六七十年代就展開對人工智能的限度的哲學反思，他們的研究具有典范的意義，對后續(xù)的人工智能哲學影響很大。

彭羅斯以哥德爾不完全性定理為根據(jù)對意識的獨特性、不可替代性進行了辯護。根據(jù)哥德爾不完全性定理，對于像算術系統(tǒng)這樣復雜的系統(tǒng)，一個真的命題，并不一定能在系統(tǒng)內(nèi)得到證明。也就是說，我們知道某一命題為真，但它在形式系統(tǒng)里得不到證明。彭羅斯由此論證，計算機所體現(xiàn)的是形式化計算的智能，受哥德爾不完全性定理的限定，但我們的意識則能夠確認一個不能在系統(tǒng)內(nèi)證明的真命題，因此意識所具有的智能超出了形式化系統(tǒng)所受的限制，意識不可被歸約為形式化系統(tǒng)，也不能被形式化地刻畫。從這種角度看，以形式化計算為基礎的人工智能不能完全具有意識所具有的智能水平。

這兩位學者都主張強人工智能不可能，原因是計算機無法充分、完整地模擬人的意識的功能。他們的區(qū)別在于，德雷福斯用了現(xiàn)象學的理論資源來論證計算機智能的局限性，而彭羅斯則從計算的形式化特征及其局限來闡述計算機無法與人的意識匹敵的原因。

他們的研究對于當代科學家、哲學家們進一步理解人工智能的本質(zhì)，探索人工智能的極限都很有意義。但德雷福斯對于現(xiàn)象學的闡釋尤其是他對胡塞爾思想的定位存在嚴重的問題，這使得他對于意識、身體和認知的關系的闡釋有些偏頗，導致他從現(xiàn)象學角度對表征主義的批評并不具有足夠的說服力，遭到許多學者的批評。而彭羅斯借助哥德爾定理對計算機的局限性的論證也存在一些根本的缺陷，導致其受到塞爾等生物自然主義者的批評。

塞爾不同意德雷福斯對人工智能的限度的看法。塞爾認為德雷福斯的人工智能哲學是基于現(xiàn)象學理論而得出的，而后者是一種對世界的視角主義的看法；這種視角主義的世界觀有其合理性，但還有一種關于世界的更基礎性的、客觀性的看法，即基礎本體論的看法被現(xiàn)象學忽略了。

基于生物自然主義，塞爾認為，既然人的意識是大腦產(chǎn)生的生物現(xiàn)象，人類的智能可以歸結為一種生物算法，或者更嚴格地說是基于生物大腦神經(jīng)元結構的生物算法，并非基于生物全身整體結構的算法；退一步說，即便是身體整體參與人的智能活動，身體的相應的智能因素也是神經(jīng)元和感知器官，這些生物的智能因素也是一種生物算法或者生物算法系統(tǒng)，也能夠通過對相應的生物算法的揭示來描述。

塞爾一方面批評功能主義，認為計算機算法無法實現(xiàn)類似于人的智能；但另一方面不同意彭羅斯認為人的意識無法形式化而導致智能無法用算法來模擬的看法，認為算法不僅僅限于形式化計算。大腦神經(jīng)元結構的運行是廣義上的計算。因此，如果對算法的界定不限于形式化證明，那么自然界中有很多種非形式化的算法，基于生物的大腦的算法系統(tǒng)可以實現(xiàn)強大的智能，而人類大腦的可以實現(xiàn)的智能就是生物算法系統(tǒng)所產(chǎn)生的。

二、德雷福斯對計算機人工智能的劃界

(一)德雷福斯對人工智能的基本看法

基于計算機模型的功能主語和基于神經(jīng)科學的聯(lián)結主義，人工智能建立了兩種基本的研究范式：問題求解的人工智能范式和機器的智能學習范式。如果用德雷福斯的概括，這兩種范式分別基于操作思想符號系統(tǒng)的進路和建立大腦模型的進路。前一個范式認為心靈和計算機都是物理符號系統(tǒng)，所謂人工智能就是操作思想符號系統(tǒng)；“AI就是試圖找到主體(人或計算機)中這些本原元素和邏輯關系，該主體映射出構成世界的本原客體和它們之間的關系。紐厄爾和西蒙的物理符號系統(tǒng)假設事實上是把維特根斯坦的看法(它本身就是經(jīng)典的理性主義哲學傳統(tǒng)的定點)轉(zhuǎn)換成一個經(jīng)驗主義的主張，并以此為基礎形成研究綱領”[4]421。后一個范式主要模擬大腦神經(jīng)元結構建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡，“我們應當以建立大腦模型，而不是建立心靈關于世界的符號表述的模型的方式來創(chuàng)造人工智能”[4]421。

德雷福斯認為，這兩種研究綱領可以區(qū)別為基于符號表述的形式結構解決問題的模式和形成自我學習能力的模式?！爸赋鲞@兩個研究綱領的不同之處的另一方法是：尋求符號表述方式的人們是想找出一個形式結構，以使計算機具備解決某一類問題或是區(qū)分某些類型的模式的能力；而另一方面，羅森布拉特想要建造一個物理裝置，或是在數(shù)字計算機上模擬這一裝置，然后由該裝置生成自己的能力?！盵4]422

德雷福斯認為，前一種操作符號系統(tǒng)的范式即計算機功能主義是退化的研究綱領，而基于分布式計算的人工神經(jīng)網(wǎng)絡范式即聯(lián)結主義是進步的研究綱領。他把這里的功能主義對應于由蘇格拉底、柏拉圖、笛卡爾一直到胡塞爾的哲學傳統(tǒng)，把聯(lián)結主義對應于接近海德格爾哲學的新研究綱領。

(二)德雷福斯對胡塞爾現(xiàn)象學、表征主義、認知主義的批判

德雷福斯的分析從計算機的形式化計算所依據(jù)的表征主義開始。德雷福斯認為，傳統(tǒng)的功能主義計算機是基于表征主義的理論，把對象乃至整個世界進行系統(tǒng)化、框架性的符號表征，以此形式化的整全框架為基礎，展開一種對具體問題的形式化表征和計算。德雷福斯對這種功能主義的人工智能范式從哲學理論層面追根溯源，認為這種功能主義計算機基于表征主義，以對世界的符號化的整體表征為基礎，才能解決具體問題。這種表征主義基于傳統(tǒng)西方哲學，即從柏拉圖開始的抽象化、形式化；這種表征主義在近代的代表為笛卡爾、康德的認知主義；它的最新的代表為胡塞爾的意識現(xiàn)象學。德雷福斯對胡塞爾的意識現(xiàn)象學持強烈的批判態(tài)度，認為這一最新形態(tài)的表征主義的理論是傳統(tǒng)表征主義、認知主義的延續(xù)。德雷福斯一直認為胡塞爾的意向性理論、認知模式乃至生活世界理論，都是認知主義、表征主義的模式，它們忽略了具身的、非對象性、非表征性的更原初的認知層面。因而，德雷福斯把胡塞爾歸結為人工智能的功能主義范式的鼻祖，認為這種模式的人工智能具有極大的局限性，無法達到人類的認知水平，20世紀80年代以前的人工智能的失敗就是這種表征主義的認識論的局限性的最好證明。

德雷福斯認為，實際上，人類的智能不僅僅依賴于符號表征方式，更多地是基于具身主體性的智能以及與周圍世界的關聯(lián)關系而實現(xiàn)的。后者是非對象性的、非表征的，也是不可形式化的，因此形式化計算不可能實現(xiàn)這樣的智能。因此，德雷福斯認為，計算機的非身體性，使得它只具有形式化計算的智能，而不具有具身性主體的智能；另外，計算機也不是此在，不具有與世界之間的非對象性的內(nèi)在關聯(lián)關系，因此計算機的智能局限于形式系統(tǒng)計算，不能達到類似于人的對存在者的理解把握，更談不上對存在本身的認知。反過來可以說，如果具有類似于海德格爾的此在模式的計算機，那么這種計算機是可以追問存在本身的。

(三)德雷福斯對所謂海德格爾主義的人工智能的看法

以上提到的種種“海氏人工智能”模型，都是基于計算機對人的認知方式的模擬；按照德雷福斯的思想，機器不具備類似于人的身體，也不具有此在“在世界之中”的存在模式，也達不到類似于人的、對周圍世界的有意義的理解，所謂人所具有的非表征的、具身的、與語境相關聯(lián)的認知是計算機無法模擬的。因此，所謂“海氏人工智能”歸根結底是沒有辦法實現(xiàn)的。

三、從生物自然主義對德雷福斯的現(xiàn)象學和人工智能哲學的反駁

塞爾認為所謂現(xiàn)象學對世界的理論，是一種視角主義的看法，這種對世界的認知與人、主體具有相關性，有其合理性，但還有一種關于世界的基礎本體論的看法，即世界本身如何具有其客觀性；相比而言，基礎性本體論比視角主義的看法更具有基礎性、真理性，而現(xiàn)象學的視角主義的看法是一種派生性的看法。

基于塞爾的生物自然主義假設，更進一步講，類人主體或類此在也是可以由人工智能工程實現(xiàn)的。在塞爾看來，意識是大腦或者說神經(jīng)元結構的生物屬性或機能，就像膽汁屬于膽囊的分泌物一樣。塞爾認為既然人的意識是大腦產(chǎn)生的生物現(xiàn)象，人類的智能可以歸結為一種生物算法，或者更嚴格地說是基于生物大腦神經(jīng)元結構的生物算法，并非基于生物全身整體結構的算法。

退一步說，即便是身體整體參與人的智能活動，身體的相應的智能因素也是神經(jīng)元和感知器官，這些生物的智能因素也是一種生物算法或者生物算法系統(tǒng)，也能夠通過對相應的生物算法的揭示來描述。

因此，如果某種生物或非生物的功能性組織具備適合的條件，不但能產(chǎn)生比擬于人的智能，而且能夠產(chǎn)生類似于人類的意識，即借助于具備某些生物的功能性組織，意識也可以由硬件的運作和功能產(chǎn)生；那么，在可以自我復制的信息系統(tǒng)的意義上，人工智能也是一種類主體的“生命”，或者說人工智能也可以類似于此在的方式與世界打交道。

按照塞爾對算法的廣義定義，算法是與人相關的，即基于人的視角對事物的看法，那么，如果從計算機的算法視角外推，不僅計算機的運算基于軟件程序的算法，一切生物的存在和繁衍也是基于生物的算法，乃至宇宙中的運行也是廣義算法。按照塞爾等人的自然主義的思路，一切認知和智能，無非是基于計算機或者生物的算法，凡是算法，大都可以用計算機模擬，凡是可由算法刻畫的智能，皆可由人工智能實現(xiàn)。如果這些具身的、動態(tài)意向性、“在世界之中”是認知的重要參與因素，那它們是在包含腦、身體以及主體與世界互動關系的主體智能的整體功能性組織中發(fā)揮作用，那它們也屬于廣義的算法的范疇；如果這些因素、關系和運作是可以刻畫的，那么相應就可以對主體的整體功能性組織的智能的整體性算法進行模擬。進一步說，如果這種整體性算法可以實現(xiàn)，那就意味著所謂海德格爾人工智能在理論上是可行的；或者說，德雷福斯一直區(qū)分的計算機智能、人工智能與人的智能之間的天塹消失了。

這是因為，雖然從具身的知覺層面看，主體與世界之間有一種原初的、非對象性的關聯(lián)，從海德格爾的存在論角度看，主體與世界打交道的方式比認知關系更本源，但訴諸具身主體就需要處理身體問題。主體的身體始終是存在于世界之中的、空間性的，與世界中其他部分處于一種相互外在的關系中，在最基礎的層面屬于自然界的存在，身體某種意義上屬于自然存在，遵循自然因果性關系。自然主義的視角，是把身體和其他自然對象齊一地看待，生物自然主義則認為宇宙間一切對象都遵循基本的量子理論揭示的物理規(guī)律；一切生命都遵循達爾文的生物進化論；一切認知和意識都是大腦的功能?；谶@樣的自然主義基本假設，那么由計算機的算法推廣到生物算法，乃至宇宙的算法，都是順理成章的。進而我們可以認為一切人類的智能是生物算法，甚至意識也是大腦的神經(jīng)元結構的功能，乃至情感都是生物算法的產(chǎn)物。

四、人工智能與意識的關系問題

對于人工智能問題的反思，繞不開意識問題。因此，人工智能的哲學研究應該與意識的哲學研究結合起來。

從意識的角度考察人工智能，人工智能的極限則變?yōu)椋阂庾R是不是智能的必要條件？意識是哪些智能的必要條件？意識是智能的什么性質(zhì)的必要條件？也就是說，如果智能(或某一部分智能)依賴于意識，那么哪些人類的智能是依賴于大腦和身體的，哪些是必須依賴于意識的？

人工智能與意識問題尤其是現(xiàn)象學的意識研究的交集在哪里？國內(nèi)現(xiàn)象學家倪梁康教授認為，對現(xiàn)象學而言，所謂人工智能哲學問題的核心是人工意識問題。倪梁康認為：“人類的毀滅很可能并不是間接地通過對人類賴以生存的自然的毀滅，而首先和主要是直接通過自己創(chuàng)造的科技文化：人工智能戰(zhàn)勝人類智能，人工意識取代人類意識。……最后的結果是人造智能取代人類智能，或者更確切地說：人工意識取代人類意識。世界進入一個后人類的、后生物的時代。人類由智人發(fā)展為智神?！盵7]14而且，他認為，即便人工意識是可能的，但如果人工智能僅限于認知方面，而人類的情感和價值系統(tǒng)不能被人工意識取代，那么人類的獨特地位就不會受到威脅。從這些論述可見，倪梁康對于人工智能的基本判斷是屬于所謂強人工智能的立場，即認為人工智能將能夠產(chǎn)生類似于人的智能，甚至能夠產(chǎn)生基于物理硬件和算法的人工意識。

倪梁康的這種看法具有代表性，其中涉及到幾個基本而相互關聯(lián)的問題：首先是人工智能的限度，即人工智能是否能夠具備類似于人類乃至超越人類的智能；第二，人工智能和意識的關系，即意識對于人工智能是必要條件，還是人工智能與意識沒有必然關聯(lián)，或者智能與意識是同一件事的兩個方面？第三，人工意識是否可能，其局限性是什么？人工意識是否具有類似于人的情感？第四，假設人工意識是可能的，情感是否是人類優(yōu)越于人工智能的關鍵之處？倪梁康的提問和論述方式，預設了關于上述幾個問題的一系列的前提假設。

首先，有必要對人工智能和意識進行區(qū)分。一般而言，人工智能并不等同于人工意識。人工意識這個概念中的意識是什么意義上的意識？如果肯定人工意識，一般意義上意味著肯定功能主義的基本設定，認為智能乃至意識可以在生命或非生命的平臺上多重實現(xiàn)。在倪梁康的相關文章中，貌似把人工智能問題等同于人工意識問題。應該說人工智能問題和意識問題密切關聯(lián)，但智能和意識是兩個獨立主體，也就是說，智能并不一定要基于意識。對于物理主義者而言，包括功能主義的強人工智能，意識并不是智能的必要條件，智能硬件反而是意識現(xiàn)象的充分條件，意識是物理硬件的隨附現(xiàn)象，在智能中并不起作用，因此人工智能和人工意識問題合一了。按照功能主義的多重實現(xiàn)原則，只要硬件具備相應的功能性組織的條件，則人工意識必然產(chǎn)生，而且只要條件具備，人工智能不僅能夠具備類似于人類的智能(甚至具備超越于人類的智能)，也能夠具備類似于人的情感、欲望。對于弱人工智能立場而言，智能并不需要意識為前提和基礎，而且智能硬件也不是意識產(chǎn)生的充分條件，因此人工智能并不意味著人工意識。因此，人工智能無論如何也就不能具備主體的感受性、情感和欲望。顯然，倪梁康似乎預先接受了強人工智能關于智能和意識關系的觀點，認為人工智能意味著人工意識。

目前，強人工智能仍然只是功能主義者的一種理論假設或者更準確地說是一種信念，這種主張尚缺乏有力的科學和哲學論證。人類的認知有多種層面，在目前的人工智能中，在認知的高級層面，如在計算、推理等方面，計算機超越人類指日可待，或者說已經(jīng)部分超越了；但在基礎的感知層面，我們很難說計算機已經(jīng)具備或者在可見的將來具備類似的能力，人工智能的所謂認知并不意味著包含相應的主觀體驗。另外，主體的行動方面，對計算機模擬而言是一個非常困難的方面。計算機可以模仿科學家的推理和計算，但卻很難模擬兒童的日常行為，更不用說成年人的更為復雜的社會行為。

功能主義者的最主要困難在于其核心假說，他們認為智能可以由計算機的硬件加軟件的算法實現(xiàn)，認為意識是物理硬件的功能性組織的屬性或產(chǎn)物。這個根本主張仍然停留在一種信念層面，而非得到邏輯和經(jīng)驗的嚴格證成的觀念，本身面臨種種困難：物理主義無法解決人類的意識所具有的感受性問題，其物理主義一元論和認識論層面承認二元論在邏輯上不一貫，而且在認知科學研究的方法論層面，無論是物理主義、涌現(xiàn)論還是二元論，都是預設了大腦神經(jīng)元的活動和主體心理現(xiàn)象具有對應性，都是以第三人稱的客觀研究和第一人稱的主觀心理報告相結合為基礎的。

其次，認為即便人工的認知和意識可以實現(xiàn)，所謂人的情感、欲望等仍然是維持人的主體性地位和尊嚴的保障，這是嚴重低估了如果強人工智能實現(xiàn)可能會帶來的問題的嚴重程度。事實上，哲學家、倫理學家們標榜人類具有的情感和價值是人類相對于基因改造的超人、人工智能而言的優(yōu)勝之處的辯護，歷來一直并不怎么成功。

例如，佛朗西斯·福山在其《后人類未來》之中，認為情感是人類之為人類的根本特質(zhì)，“而正是人類所獨有的全部情感，讓人產(chǎn)生了生存意義、目標、方向、渴望、需求、欲望、困局、厭惡等意識，因此，這些才是人類價值的來源”[8]208。但是，他預先接受了達爾文進化論所謂人性是自然進化的產(chǎn)物，因此他不得不接受人性是生物的偶然的產(chǎn)物，也承認基因科技可以改變?nèi)诵?。最后，他只能訴諸倫理和政策規(guī)范來避免基因科技改變?nèi)诵浴?/p>

但按照自然主義的思路，則會認為情感是生物進化產(chǎn)生的心理適應器，為的是適應環(huán)境、延續(xù)生命和繁衍，與生理層面的進化配套。但自然進化過程是低效的、滯后的，人類的生理結構決定了人類具有眾多缺陷。從生存和繁衍的角度看，基因優(yōu)化在促進人類完善方面要優(yōu)越于自然進化。情感在生存競爭中并不一定是有利的因素，反而可能是人類的缺陷；因此有些激進的基因科技的支持者認為，未來的基因改良，可以通過改造人類基因，去除很多給人類帶來負面情緒的情感適應器，使人類更為強大、更為快樂。

與此類似，強人工智能主義者則會認為人工智能是宇宙生命的新階段，硅基的智能體比碳基的智能體更優(yōu)越、更少缺陷，因此他們把人工智能看作比人類更高級的生命形態(tài)。邁克斯·泰格馬克說：“我們?nèi)祟惿頌橹侨?Homo Sapiens),乃是周遭最聰明的存在。當我們做好準備，謙卑地迎接更加智慧的機器時，我建議咱們給自己起個新名字——意人(Homo sentiens)!”[9]364他認為人工智能發(fā)展模式是比自然進化更為高效的智能乃至生命的進化方式。

再次，如果承認人工意識，同時認為人工意識只是在認知方面超過人類，但卻確信在情感和價值方面無法趕上人類，因此不需要擔憂，這種看法也是過于樂觀。如果認為人的智能乃至意識是可以由硬件加算法實現(xiàn)，那就意味著承認人的智能和意識可以形式化，人工智能到人類智能的根本鴻溝就被克服了。假設如此，若人類的認知意識可以由人工智能實現(xiàn)，那么人類的情感和價值方面也不會是阻礙人工智能的科技天塹。按照自然主義的觀點，既然人類的一切意識現(xiàn)象都是大腦或者人的大腦加身體的產(chǎn)物，乃至是主體與環(huán)境互動的產(chǎn)物，那么人類的情感乃至價值等主觀的現(xiàn)象或者說主觀的事情，都是基于基本主體的身體和環(huán)境的基本事實基礎上的產(chǎn)物，因此也屬于塞爾意義上的廣義的算法的產(chǎn)物，終究可以用計算機的人工智能模擬。

五、從先驗現(xiàn)象學的視角看人工智能的極限問題

(一)反思德雷福斯對胡塞爾的誤解

這里的問題的復雜性在于德雷福斯基于現(xiàn)象學對人工智能的理解是基于對胡塞爾的誤讀和偏見之上的。首先，胡塞爾現(xiàn)象學中既有德雷福斯所謂的表征主義、認知主義的層面的闡釋，也有對前謂詞的、非對象化、非表征的原初認知層面的闡釋；對于具身性主體性以及具身認知也有明確的闡釋，只是胡塞爾認為具身主體是奠基于先驗主體性的、派生的主體性層面；甚至胡塞爾對于海德格爾所謂此在在世界之中的存在模式也不否認，在世界中存在屬于生活世界現(xiàn)象學的范疇，是在具身化主體性層面的基礎上被進一步奠基的層面。因此，按照胡塞爾的先驗現(xiàn)象學，訴諸于具身主體在生活世界之中存在的模式去探求非對象化、非表征的原初認知層面仍然是不夠的，還需要回溯到前謂詞的認知層面，而這些層面必須回到現(xiàn)象學的先驗還原才能被揭示。

其次，從克服自然主義的角度看，必須回到先驗現(xiàn)象學。從胡塞爾現(xiàn)象學的角度看，身體問題始終是與自然物的問題關聯(lián)在一起的。因此，現(xiàn)象學要克服自然主義的困擾，首先是要闡明身體的雙重屬性及其關系：自然屬性和精神屬性。身體不能僅僅看作世界中的一個客觀對象，更應該看成具身主體的組成部分。主體不應僅僅被看作世界之中的，因為那樣必然會導致對主體的對象化理解；主體首先應該被看作先驗主體，不是在世界之中，不是世界的組成部分；如果一方面斷言主體在世界之中，另一方面又說主體與世界處于非對象性的關系之中，這本身就是矛盾的表述，或者要避免這種雙重表述導致的矛盾，那么二者不應該看作同一個維度的表述。

最后，如果要探求認知的本質(zhì)，必須回到先驗自我意識的層面去闡明。在胡塞爾看來，先驗自我意識是主體性的領域，是非世界之內(nèi)的、非對象性的，是一切認知之可能的根據(jù)和基礎。一切認知，具身主體性的認知、具體的經(jīng)驗主體的認知，都是奠基于先驗自我意識的，在歷史的、具體化的生活世界中構成的，因此探求一切認知的最終根據(jù)和基礎，必須回溯到先驗自我意識。只有先驗現(xiàn)象學的先驗還原方式，才能使現(xiàn)象學真正地、徹底地克服自然主義。

從先驗現(xiàn)象學視角看，使主體之為主體的最終根據(jù)在于先驗自我，而非對象化或非對象化、表征或非表征的經(jīng)驗世界的方式或者說認知方式。因此，在人工智能問題上，要有力地回應塞爾等的自然主義觀念的挑戰(zhàn)，只有轉(zhuǎn)向先驗現(xiàn)象學才有可能。

(二)現(xiàn)象學的視角主義：塞爾的批評與先驗現(xiàn)象學的自我辯護

塞爾對現(xiàn)象學的批判以及關于人工智能的基本觀念都基于其自然主義立場。要反駁塞爾及其所代表的自然主義觀點，就需要重新檢視自然主義的基本觀念。

如回到先驗現(xiàn)象學的視角，也許問題的解決會有新的思路。從先驗現(xiàn)象學的角度看，先驗自我并不是世界的一部分，也不是世界之中的對象；先驗主體的對應有精神、心靈、身體、世界4個層面的存在，都是先驗自我的生活的組成部分；身、心都是主體性的層面，身體是主體的“自然端”，世界作為主體的周圍世界，是主體意向的構成物。根據(jù)胡塞爾的觀點，具身主體性是主體性的重要層面，對應于一切關于世界的經(jīng)驗的意向構成行為；但具身主體性并不是先驗主體性的最原初的組成部分，是被原初意識之流的層面奠基的層面，甚至身體并不是主體性的必要條件。

從先驗主體性的原初層面看，自然主義視角或許勉強可以被看作與具身主體的現(xiàn)象學視角對立的視角，或者可以比較的視角，但并不是與先驗主體性視角同一層面的視角；因為一切身、心、世界都是在先驗主義的視角之內(nèi)；如果說現(xiàn)象學的方法是視角主義的，那么最徹底的視角主義就是原初的先驗視角，是無對的(就是沒有相對者)，也就是絕對的，沒有與原初的先驗視角同一層面的、對等的或在其之外的視角，自然主義的第三人稱視角只不過是基于原初先驗視角的、具身主體的在生活世界之中，基于自然態(tài)度的一種派生樣式的視角。因此，塞爾所謂無視角的看法是不存在的，主體的一切經(jīng)驗都在先驗主體性的視角之中，這是先驗現(xiàn)象學所揭示的最原初的“實事本身”。因此，塞爾的反駁的意義在于提示我們現(xiàn)象學的視角主義具有多種類型或者說層次，先驗現(xiàn)象學最為徹底地揭示了這些視角。

(三)如何從先驗現(xiàn)象學視角思考人工智能的極限

塞爾基于自然主義立場，將世界內(nèi)的事物區(qū)分為基本事實和主觀事實，認為現(xiàn)象學只是局限于主觀性事實層面。在塞爾看來，一切世間的事物，可以分為基本事實和主觀性事實，基本事實就是例如山川大地等自然對象、自然現(xiàn)象和事物，即自然世界；而主觀性事實是指與人相關的世界，例如語言、文化、思想以及我們的知識，乃至建筑、電腦、汽車等一切人造物。塞爾基于自然主義立場，認為基本事實是不依賴于我們的認知的、客觀的事實，這是世間一切事物的基礎的、根本的、奠基性的層面，一切與語言、文化和思想有關的事實，都是基于基本事實而建構起來的，是派生性的。

在塞爾看來，我們關于世界的基本觀念中，有3個具有真理性的基礎命題：(1)物理學中的真理，即以量子理論揭示的宇宙間基本微粒的規(guī)律；(2)生物學中的真理，達爾文的生物進化論；(3)認知與意識的真理，即意識是大腦的產(chǎn)物，是生物現(xiàn)象[6]318。

塞爾的自然主義觀念并無特別的新意，但卻是當代文化中的主流觀念，從根本來說，是自然主義裹挾著當代科技乃至整個自然科學對現(xiàn)象學的觀念論思想的挑戰(zhàn)。沿著自然主義思路，從微觀的量子理論到宏觀的基于基因?qū)W說的新的達爾文進化論，再到基于認知神經(jīng)科學的意識學說，內(nèi)在邏輯是一貫的。

如何回應塞爾或者自然主義對現(xiàn)象學的視角主義的批評是當今科技時代現(xiàn)象學面臨的最為嚴峻的挑戰(zhàn)。因為一旦接受了上述塞爾所謂的關于世界的3個基本原則性的基本判斷，那么就等于接受了自然主義的一個很強的版本，對自然主義的回應和對現(xiàn)象學的辯護將變得很困難，甚至基本不可能。

事實上，塞爾上述關于科學揭示了自然規(guī)律和宇宙真理的看法，仍然有傳統(tǒng)科學實在論的觀念烙印。其實，20世紀以來，隨著量子理論的建立和科學哲學的發(fā)展，科學家們已經(jīng)放棄了傳統(tǒng)的實在論觀念。例如，霍金基于實證主義哲學觀，秉持一種依賴于模型的實在論：“一個物理理論或世界圖景就是一個模型(通常具有數(shù)學性質(zhì))和一組將模型元素與觀測聯(lián)系起來的規(guī)則。這為我們提供了一個用來解釋現(xiàn)代科學的框架。”[10]32在某種程度上，這種科學觀與胡塞爾現(xiàn)象學對自然科學理論的看法有諸多相似之處。如倪梁康認為，這種模型實在論已經(jīng)接近先驗觀念論，例如“康德-胡塞爾的哲學主張，或者愛因斯坦-外爾的哲學主張”[11]27-28。但霍金的依賴于模型實在論和胡塞爾現(xiàn)象學的科學觀有基本的區(qū)別，霍金的實在論是實證主義哲學的衍生物，限于科學哲學的方法論層面，而胡塞爾現(xiàn)象學的科學觀是從生活世界中的符號和語言層面回溯到先驗自我的領域。

從上面對原初的先驗視角的闡述可知，我們關于世界的經(jīng)驗和理論，包括作為時代精神之體現(xiàn)的科學，都是基于主體性視角的產(chǎn)物，一切基本事實、基本原則、基本真理都是相關于主體的。我們對塞爾作為宇宙的基本真理接受的量子力學、生物進化論和認知神經(jīng)科學等科學理論，都要理解為意向構成的、理念化的世界圖景的產(chǎn)物，要基于生活世界這個意義之源去理解和闡釋。

因此，在我們關于世界的系統(tǒng)的、理論性的看法都要依賴于我們的世界圖景或科學理論的意義上，霍金才會說：“根據(jù)實證主義哲學，宇宙之所以存在是因為存在一個描述它的協(xié)調(diào)的理論。我們正在尋求這個理論。但愿我們能夠找到它。因為沒有一個理論，宇宙就會消失?！盵10]譯者序無獨有偶，按照哥本哈根學派對量子測量的正統(tǒng)觀念，量子表現(xiàn)出什么樣的性質(zhì)取決于觀測方式，甚至物質(zhì)及其某些性質(zhì)是否存在也取決于觀測方式；霍金甚至說在宇宙學中，宇宙呈現(xiàn)出什么樣的歷史也取決于我們的觀測方式。

因此，就哲學的反思而言，對于認知與意識的關系，應該保持開放多元的態(tài)度。生物自然主義、功能主義對于意識的看法是基于當代自然科學尤其是生物學、神經(jīng)科學的主流看法的，這些科學理論似乎天然是唯物論的實在論的立場。但按照當代科學的觀念，生物學、神經(jīng)科學的理論是建立在量子力學的基礎之上的；而在量子理論和宇宙學中，對實在論的理解主要不是樸素的唯物論的實在論，例如霍金這樣有哲學思維的科學家，就持模型實在論主張。因此，即便是立足于現(xiàn)代自然科學的主流觀念，也應該對生命和意識的理解持一種高度開放的、反思的態(tài)度，不應像塞爾那樣，僅僅從唯物論的實在論角度理解科學和自然，不應該把基本科學理論看作是近似的宇宙終極真理。

現(xiàn)象學要想徹底反思意識與認知的關系問題，就要克服對當代科學的自然態(tài)度，不能把自然科學的理論及隱含的形而上學預設毫無反思地、理所當然地作為現(xiàn)象學思考的理論前提，而是需要懸置其理論預設，借助于采用現(xiàn)象學還原的方法，重新理解和闡釋相關的科學理論和哲學學說。具體而言，要揭示意識與認知的關系，需要對意識、認知與大腦的關系進行深入的研究，這是現(xiàn)象學與認知科學、神經(jīng)生物學等跨學科研究才可能勝任的主題；如果更徹底地研究意識問題，甚至要把身/心關系或者主體/世界關系納入其中整體考察，也許就需要對現(xiàn)象學、認知科學、生物學、社會認知進行跨學科研究；最終，要對認知和意識進行更徹底的研究，也許需要涉及到亞神經(jīng)元的量子力學層面的微觀機制和規(guī)律。之前，一些科學家、哲學家已經(jīng)有關于微觀粒子、量子力學與意識現(xiàn)象的關系的探索，例如彭羅斯的意識理論假設意識現(xiàn)象涉及到亞神經(jīng)元細胞的微觀結構，突現(xiàn)論則認為意識現(xiàn)象是微觀粒子中隱含的屬性在宏觀層面上的展現(xiàn)，所遵循的規(guī)律是在宏觀層面上突現(xiàn)的，截然不同于宏觀物理規(guī)律；因此，現(xiàn)象學對于意識之謎的最終反思，需要回溯到量子現(xiàn)象層面，通過現(xiàn)象學與量子理論的跨學科研究才有可能實現(xiàn)。

六、余論

為什么對人工智能極限的哲學反思需要提升到康德式的理性批判的高度？這是因為人工智能問題并不限于科技導致的工具理性問題，也不限于科技的倫理規(guī)范層面，而是對認知、智能的本質(zhì)的揭示，更涉及到對意識和人類理性的重新思考；由此引出對在人工智能時代，如何理解近代以來的關于人性的理論，即反思人何以為人的問題；甚至涉及到整個近代以來的人文主義的基本理念和價值觀的問題；在人工智能時代降臨、機器人崛起的語境下，我們也需要思考人類未來在宇宙中的地位問題。