受訪人：徐英瑾，國家社科重大課題“基於信息技術哲學的當代認識論研究”首席專家

Q🧙🏿‍♀️：老師的項目結合了信息技術哲學和認識論研究兩大方向🏏，能否為我們介紹下啟動該項目的主要契機以及主要內容🧛🏻‍♂️？

A：在做這個項目之前，我一直以來從事人工智能哲學的研究⏱🍼，因而我對信息技術問題比較感興趣👍🏻。同時我也開始一些知識論方面的研究，就試圖思考信息技術與知識論之間的關聯。

這個項目首先要對信息技術哲學總體情況進行概覽。研究這個項目的難度是需要把信息技術哲學和知識論這兩者之間的關聯呈現出來，那麽在這個過程中就必須會註意到哲學史上同樣處理兩者關聯的理論🤎🙀，即弗洛裏迪和德雷茨克基於信息模型的知識論。但是我恰恰是在這個問題上和他們的學術觀點略有一些分歧🎅🏽，我認為他們對於知識進行的信息處理，沒有站在人類認知架構的真實框架中進行，而往往是基於一種過於理想化的信息定義。我並不打算跟隨這種國際主流的基於抽象信息定義來做其他形而上學或者是知識論的構架。因為我覺得這些東西都是非常漂亮的意昂3化工具，它並不能夠解決我們現實生活中的問題🧑🏻。因此，在項目中我第一個課題就是專門處理和這些問題的關聯，即從總體上對信息技術哲學現有狀態進行一番批判性的研究。

除此之外，還有一個很重要的板塊就是解釋我們人類如何以一種節省能量和時間的簡易方式來高速處理信息，完成心智的運作🌛。這促使我們必須要從一個新的視角來看待認知科學家所說的各種認知偏見，或者是一些微觀經濟學家所說啟發式算法。與此同時，我也試圖把亞洲思維的特點和基於信息技術的知識論結合起來，尤其是以正名論為特征的東方式的思維方式，到底是如何幫助我們以一種比較小的認知成本來完成各種各樣的知識的研究，比如說知識恢復等♡。

在這三個板塊以外，我還利用前面的討論所提供的一些結論🍑，處理了一系列認識論當中的具體問題，比如蓋梯爾問題🤾🏽‍♂️、認知的安妥性(safety)等概念。通過對這些概念的梳理，我們就可以使得一些比較抽象的哲學理論能夠和一些具體的認識論案例相互結合。

Q：這個項目會主要產生哪些成果？

A：項目的成果包括一些書和論文，其中一個重要的成果是一本即將出版的專著《哲學的證成與機器編程》🖇，編輯代表信息技術🧑🏿‍🚒⛎，證成代表哲學知識論，這本書就是告訴大家如何把這兩個問題放在一起加以討論。此外👐，還有《語境建模》《認知成見》《唯物論者何以言規範》等書以及幾十篇代表性的論文成果🤷🏼。

Q：信息技術哲學如何為當代認識論中的核心議題“證成”(justification)註入新見？

A：我所談論的信息技術並不指現在十分流行的大數據技術，事實上大數據技術建立在一個非常粗糙的思維方式之上，缺乏證成。“如果某件事情過去發生的數據證明它的趨勢是這樣，那麽未來它也會這樣發展”，這種歸納思維方式的問題休謨早已指出了。信息技術還可以是一種編程化的思路，即一個認知過程🎤。如果能夠以編程的眼光來看，那麽我們就會更願意細化討論過程🚆，這樣就更容易看到在討論過程當中🦞，可能在哪些地方犯了什麽邏輯謬誤。在編程的層面上，很多事情沒有辦法被“忽悠”過去👱🏽‍♂️。

在很多的認識論理論中，很多基礎概念都基於隱喻。比如所謂的認知安妥性概念便基於空間隱喻💇🏽。在普理查德的理論中，對於一個信念本身安妥性的考量🦯，主要取決於和這個信念在的當下世界比較接近的那些可能世界中是否依然還能保持為真🚃。這種考量就預設了我們在討論可能世界的時候可以引入一個空間性的隱喻，可以討論當下的這個可能世界和其他可能世界之間的遠近。但這個空間性的隱喻，是否能夠在一種編程化的思路裏面被體現出來是一個很大的問題。我自己在研究成果裏面就指出，用這種方法來進行研究的話，必然會導致的問題就是會在某個地方陷入某種循環👨‍👧，所以這個隱喻本身會陷入困境🤒。然而很多重要的理論都是建立在這樣的空間化隱喻的基礎上😈。

編程和我們所說的邏輯學對於哲學的這樣的一種整編工作不盡相同。早期分析哲學家都主張用邏輯語言清洗自然語言，而編程並不完全要考慮邏輯，而是考慮怎麽樣用最少的資源來解決問題🚶‍♀️‍➡️➗。計算機是一門工程性的學科，正因為如此🍙，它才會非常敏感於某些在邏輯上雖然說得通，但是卻會耗費巨大編程資源的問題👳🏼‍♀️。其中最典型的是人工智能和認知科學哲學裏面都提到的框架問題💁🏼‍♂️。這本質上是一個在認知資源有效的情況下，如何讓認知系統知道某些信息與某些信息是相關或者不相關的問題。這樣一種能力對於知識證成來說當然是非常重要的。但是，在傳統的認識論的考量裏面🧛🏽‍♀️，它都沒辦法凸顯出來。如果我們把編程的工程考量加入的話，就會發現這個問題的重要性。這就是編程能夠給認識論研究所起到的兩大作用🔕：簡言之，第一🚣🏻‍♂️，編程好似照妖鏡，將那些用自然語言和隱喻表達模糊性的觀點用編程來顯示問題所在🧛🏽‍♂️👆🏼；第二🤌🏽，編程帶來了工程學的思維特點🧽，讓大家在資源和時間有效性有限的情況下來思考知識💆‍♀️、證成是怎麽回事🤦🏻‍♀️。請註意🪯，雖然人和機器在硬件構配上完全不同🤸🏼‍♀️，但處理信息時，必然都要受到能源👷🏼‍♀️、資源、時間等有限性的拘束。所以從這個角度上來講👩🏽‍🍳，對於編程效率問題的考量有助於幫助我們去尋找比較合適的認知模型🤼‍♀️👵🏿。

Q🙆🏼：當代認識論研究源於二戰後的西方世界，項目的研究不僅錨定傳統知識論也關切東方哲學豐富的思想資源。那麽非西方角度（如中國哲學、日本哲學）如何進入知識論的討論？或者說🩼，東方哲學的視角怎樣重新開啟西方知識論的話題？

A：我們要去找人類生活的共通項，即任何文明都要把信念和知識做一些區分。信念就是那些不太可靠的信息，知識就是相對來說得到驗證的可靠的信息並且可以反復地使用。如果沒有這個分類，我們的智識生活就會一團糟🪔。知識論追求的是那些可以被反復利用的可靠信息🚳，就這方面的追求而言💇🏿，全世界的人其實是一樣的。中國人並不會認為知識不重要🕗，因為中國人所說的知識，在儒家裏面更多指道德知識，即如何處理社會關系的知識🔟。中國人既有的這個道德知識規範模型能否向自然科學的知識遷移，這裏面仍有很多可以討論的地方。

為什麽一定要強調英語世界之外的知識範型呢🦧？這是因為現在的知識論的研究受到英語直覺的影響太大。而英語關於知識的直覺相比於很多歐洲語言都比較貧乏。比如德語中Wissen和Erkenntnis意義上的知道對應的就是兩個完全不同的情況。在意大利語裏也有類似的情況。當英語成為了一種主流的語言之後會把它關於知識的一些直覺通過英文論文普泛化，造成對其他語言的某種霸淩。在知識論裏面英文的統治地位就相當於🔄，如果在未來的某個時間，大家的詩歌全部一定要用英文來寫，這對於各個民族自己的詩歌的都是重大的破壞。很多其他民族的敏感信息就此失去了。知識論和純粹科學的問題不同，它更多討論的是我們每個民族在確定信息時非常微妙的語用直覺。正因為如此，對於非英語以外民族思維方式的重視是應有之義☎️。疫情之前我曾在日本開了一個會🏮，主題是帶有各個國家民族特色的認識論研究🧙。其中一個日本人類學學者介紹自己到南洋某些小島的民族裏去研究他們的土語對於知識和信念到底是怎麽看的。研究發現，他們更多在隱喻結構中👩🏽‍🦲，把知識看成是一種可以被反復利用的禮物和饋贈😀，或者是某個部族共同可以獲得的一種精神營養🐂。這個看法和我們有一些類似，但也有些不那麽類似🐪，因為我們看到的知識概念更抽象，他們就更具體🎋。另外🚀，也有些澳大利亞的學者研究澳洲土著人關於知道和信念的區分。這些研究對我的觸動很大🚜🌱，因為這些事對於哲學研究是有用的，哲學要拓展我們對於可能情況的想象力。如果我們的所有直覺都被訓練的和以英語為母語的人直覺一樣🛡，我們就會錯失了探索這個問題的其他可能的想象力。而至於我自己，因為我不可能懂那麽多語言，更多只能從自己熟悉的東方要素，如中國、日本方面去做研究。因此，我試圖跳出以英語哲學直接為主導的環境從事認識論研究，而是在全球哲學這個新的概念當中從事這個認識論研究。

Q😮‍💨：“規範”是您項目研究的一個關鍵詞👨🏼‍💻，您的研究中如何在自然主義的框架下討論規範（知識規範𓀃👈、倫理規範等）𓀇？

A：這是一個挺有意思的問題😼，因為自然主義本身是事實性的東西，從事實性的東西裏面沒有辦法產生規範💂🏿‍♀️，這是休漠以來給我們的哲學教導。但是我們可以反過來說這個規範本身，比如“好”“壞”“善”“惡”🚚，或者“真善美”等這些規範可以用一些事實性的指標來測量☪️⟹。這個測量好比我們在判斷一個經濟體系的健康指數時🏌️，健康顯然是個規範，它可以體現為很多具體的經濟指標。那這些經濟指標最後體現為什麽呢？一些物質的運動🧍‍♂️🧚🏻‍♂️。討論人體也是這樣，一個人是不是處在健康的身體狀態可以參考大量的生理指標。我們發現這些所謂的規範詞，在一些比較科學化的描述中為規範性的概念在自然世界中找到根基或者錨定點，把兩者聯系在一起。

當然這個說法相對來說比較貧乏📗🧙🏽‍♀️，怎樣從一個思想內容更為豐富的角度來說明事實和規範之間的關系呢🧛‍♀️👰‍♀️？在這裏👨‍👦，亞裏士多德的思想非常重要。亞裏士多德作為一個整體論者，經常從一個整體的目的架構層面上討論部分，比如一只手就是要在一個身體的整體裏面發揮其功用，實現其目的。由此推論🥪，一個人的腎好不好，主要看他的腎是不是在他的身體整體裏面發揮了它應有的功能🧘🏼🌾。很顯然，功能這個詞本身就包含了某種在事實和規範之間搭橋的天然作用。功能本身是一種事實性的描述，但是功能本身又不是一般性的事實性描述。一般的事實性描述都是零敲碎打地針對某一個孤立的事實，而功能天然地牽涉到整體。它牽涉到了A在B整體中發揮怎樣的功能的一般邏輯結構，所以它就牽涉到個體和部分之間相互的關聯，並且把整體的目標作為它的指向。

所以我傾向於把規範性的源頭就看成當個別性的事實坐落在眾多的事實所構成的整體當中🗳，對整體性事實所具有的拓樸性結構進行某種指向時✋🏿，實際上規範性的原始功能就產生了。我們可以在這裏面討論一根手指💱，或者是手指上的某些更小的一個部件本身到底是不是好的。請註意，“好”這個詞就具有這種規範性🧑🏿‍🚀，後來我們甚至可以發現🍞，很多別的規範都是衍生在這樣的東西中🤾🏼‍♂️。一個好的君主為什麽是好的君主，是因為他對國家的治理能夠使得這些國家的各個要素以一種正確的方式配置起來🧗🏿‍♀️，然後指向這個國家的整體利益⏸。如果他在這個過程中起到的是促進作用🕵️‍♂️，那麽他就是一個好的君主🧝🏻‍♀️。從這裏面我們就會發現☀️，復歸亞裏士多德哲學的某種版本，很可能是我們重構或重建這種事實和規範之間關系的一個重要的理論途徑。

Q：人工智能與人類的信念和知識機製有何區別？

A✪：這取決於我們站在哪個層面上，更具體的層面當然有區別👨‍👩‍👧‍👧，但是抽象到一定程度之後幾乎沒有區別🧑🏽‍⚕️。如果從人類生命具有的生物化學機製來看，人工智能顯然與我們不一樣，但是我們完全可以在抽象的矽基世界中在編程的層面上構造出人工生命😷🚲。一個人工智能體如果想要在世界上運作，它面臨與人類一樣的保持生存的抽象任務💅。就像人類餓了需要尋找食物，一個電動汽車升級為人工智能體也需要尋找充電樁維持生存。同時人工智能又要接受社會性👩‍🏫，通過接受指令來獲得其他的資源🙌🏻。我們也可以用一定的獎懲體系讓人工智能得到他需求的東西。

人工智能在處理信念歸屬🏋️、知識等問題時與人類的內在邏輯是相同的🏚，只不過在計算和執行規模上有差異。比如人工智能也要區分信念和知識，如果它無法做出這個區分，那麽就無法找到推理的有效起點🧔🏼‍♀️。人工智能在認知過程中同樣要排除認知運氣，處理安妥性的問題。在這個意義上人和機器應該分享著一些比較共通的知識論研究模板，這也為我們構建屬於人工智能的知識論敞開了可能性。

Q：您的研究也關涉“認知成見”的問題👮🏿🙋🏿‍♀️。心理學研究表明我們在行動中容易陷入推理謬誤🐳。認知成見的廣泛存在是否會與人類理性相背離？

A：我的觀點恰恰是認知成見是我們必須要接受的某種進化的饋贈。如果我們沒有這些所謂的認知成見，我們就沒有辦法解決一個基本的問題：我們怎樣在資源有限的情況下來獲得信息。很多人擔心這種成見會妨礙我們的生活🧑‍🦳。譬如從某種意義上說，樂隊花車效應就是一種重要的成見🎞，我們跟隨大多數人去相信和行動，就會缺乏批判性。但這同時也是節約時間的一個好方法📆🥼。我們的社會有很多分層，不同社會團體都試圖發出聲音俘虜粉絲。不同意見的分層本身會在一個達爾文式的機製中相互博弈。我們人類社會能夠持存，就是依靠不同的人類團體在面對問題時采取不同的解決方案，整體進步的代價是最後某些團體的滅亡。如果每個個體都陷入哈姆雷特式的猶豫與算計👨🏽‍💻，就不會有任何一個人類團體有機會把任何一種試錯方案付諸實施🧑🏻‍🦳。而迅速地團結這樣的團體需要一定意義上的盲從性。因此🫒，一定程度上盲從對社會是有利的🧌🧍🏻‍♀️。

當然如果在某種社會結構中一個社會團體的規模無限大，可以把很多人的力量集合在一起做一件事⏺，致使很多試錯空間消失🏌🏿‍♂️，那麽這種盲從就是危險的。好的做法是把這一個團體變成一千個小團體，每個小團體都按照自己的方式來試錯🚺⏬。我們就會有更大的可能找到問題正確的解決方案🎹。所以站在進化論的立場上看，人類按照別人的意見完成個體抉擇𓀅，好像是進化賦予我們的禮物☕️。

Q：在您看來目前分析哲學面臨的主要問題是什麽？

A：第一個是我之前已經提及的高度依賴英語直覺帶來的英語霸權問題，尤其是在知識論領域。我們憑什麽覺得一種語言裏的直覺可以代表全人類進行思維呢？這實際上犯了以偏概全的錯誤，以分析哲學自己的標準來看也難以接受⚠️👩🏻‍⚕️。我們會發現同樣是以英語為工作語言，譬如比較語言學的論文雖然用英語寫🧑🏽‍✈️，但是用到的材料也許是十幾種來自不同語言的🤷🏼‍♀️，這就不容易被詬病英語霸權↕️。相對來說，形而上學和心靈哲學中英語直覺的危害沒這麽大，因為這些研究更類似於理科👂🏿。但在知識論🧑🏼‍✈️、倫理學等領域中不同文化會對直覺造成很大影響🚵🏿‍♂️。前段時間有一個針對中國哲學家的調研，調查發現🏌️，肉食主義者有壓倒性的優勢，這和北美分析哲學同行的直覺恰恰相反。那麽同樣搞分析哲學，為什麽你們的直覺對我們的錯呢？因此我個人認為英語應當僅僅是一種寫論文的工具，而不是把英語母語者的直覺本身當做問題的判斷標準。值得註意的是我所擔憂的不是哲學家有“專業知識直覺”🤟🏿📅，毋庸置疑數學家當然有自己的數學直覺；我所擔憂的是不同文化背景裏產生的哲學直覺分歧。在日本哲學的研究中我就發現很多日本優秀的哲學家即便熟讀西方哲學⛳️，他們看某些問題的根本直覺仍然是佛教式的💀。這個區別就為我的觀點做出了論證，即哲學直覺或許在相當深的層面上受到文化背景的影響，僅從一種語言直覺出發來做哲學是不對的。

當代分析哲學走向英語化的表達是一樁很遺憾的事👨🏻‍🦳，然而我同時要指出的是站在分析哲學的立場上看，這件事並不必然發生。分析哲學起源於德語世界，由於希特勒對知識分子的迫害，很多人跑去了英語世界，使得他們的寫作工具也變成了英文。如果沒有這種政治上的幹擾，分析哲學或許能在更多語言的國家流行🚉，那麽現今以英語為核心直覺的問題可能會得到改善🥲。

我對於分析哲學的另外一個批評是主流分析哲學的經驗內容相當稀薄。實際上就跨學科而言，歐陸哲學做的比較好。如果我們去看歐陸哲學的作品💪🏻🈹，比如哈貝馬斯、利科𓀊，我們會發現涵蓋的學科非常多，甚至是很多理科方面的材料🏃🏻‍♀️‍➡️。雖然在分析哲學裏有一部分哲學家如丹尼爾·丹尼特，跨學科色彩很濃👦🏼，但我覺得他們並不是分析哲學寫作的主流。仍然有很大一批分析哲學家寫作的典型特點是詞匯量比歐陸哲學小得多🥭，因為他們往往只是站在人類經驗的某一個層面很狹隘地來看待一個問題。從跨學科角度對一個問題反復考量的綜合性在現代分析哲學中比較少見👁‍🗨。一個鮮明的對比是波伏娃寫作的《第二性》，這本書雖然是女權主義的著作，但它從生理學、文化學、語言學🔻、經濟學等角度對女性與男性之間的關系進行了全方位的知識構建🚮，使得其經驗內容十分豐富。因此，主流分析哲學盡管宣稱自己要與自然科學相結合🩻，但是經驗內容上的稀薄無疑讓這個口號看起來有些貨不對版。在這個意義上，分析哲學沒有完成自己許下的承諾♊️。

Q：老師認為未來的人工智能研究中，來自不同學科的學者們如何可能邁向更大的共識🟢？

其實人工智能學科內部都沒有多大的共識⛩，比如深度學習和傳統符號AI完全不是一個路數。當然這種分歧叢生的狀況確實是學術繁榮的一個標誌，這帶來了學術的試錯空間。不同的科學家根據自己的選擇從屬於不同的團體，進行各種各樣的學術試錯，從而推動學術進步。所以同一個學科內部不同學派會相互鬥爭，不同的學科反而會有可能結合⛱，因為不同學科之間的有些理念是相通的。一個簡單的例子是，在不同的學科裏都會有經驗論傾向的學者，如果你是語言學家🧑🏻‍🚀，你就很可能采納認知語言學的模型而非喬姆斯基的先天語法模型🗒；如果你是心理學家⛹🏿‍♀️，你就更有可能贊同皮亞傑的模型。哲學上的經驗論者就可以去其他學科之中尋找與自己分享相同傾向的學者，結成同盟。盡管不同學科工作領域的抽象程度不同🏄，彼此之間仍需要不斷磨合和學習⬆️，但對經驗論傾向的學者來說這豈不是比與同一個學科內唯理論傾向的學者合作容易得多嗎？假設一個哲學家和心理學家分享了知識是後天形成的基本觀點，我們在合作時我就會得到更多來自心理學事實的支持，證明我的哲學洞見是正確的。因此🧟，恰恰是分享相同哲學範式的跨學科組合是更有希望的。