认知成见：从认知谬误到通用人工智能
近日，读一奇书，乃是由复旦大学徐英瑾教授所写的《认知成见》。该书一反平常语境中对“成见”的看法，试图为认知中的某些成见进行分析和挖掘，从中获得一些意想不到的灵感与思路。
一说到与“成见”挂钩的词汇，大家的第一反应大都是含贬义的，比如：歧视、片面、短视。可是，徐教授开篇就引用了“解释学之父”伽达默尔对待“成见”问题与众不同的角度——成见其实在认识之中起到了某种先导性的作用。正因为有了某些在认识之前就拥有的固有印象和思维习惯，人们才得以在短时间内从纷繁复杂的信息中组建出明确的最初思路进行认识，并将这些认识快速地应用于当前所急需解决的问题之中。
为了进一步消除读者对“成见”一词的固有印象，方便读者更好地跟随自己的文字，去挖掘深藏在人类成见中的有用之物。徐教授为此引入了“新达尔文主义”的观点，并借此指出：众多生物（特别是人类）在长久的进化历程中，自然为其筛选出了一些最为适应纷繁复杂环境的认知模式；同时，作为创造了现代文明一切知识的物质起点，人类大脑中某些先天的认知模式必定有着一些与众不同的优势。
至此，徐教授较好地避开了某些后现代主义思想家的窠臼。这一窠臼便是，一旦发现启蒙时期发展至今的理性观和科学研究也存在无能为力的地方，就会像苍蝇感知到腐肉般，对理性精神肆意的叮咬和挖苦，以至于如同某些持有“SSK（科学知识社会学）强纲领”的妄人，将愚蠢无知和传统迷信当作人类的必要组成部分大肆宣传兜售。
正是为了对上述窠臼进行更好的回避，徐教授此时突然话锋一转，开始讲述现代心理学实验所发现的，由人类认知成见所造成的一种典型认知谬误——合取谬误。所谓“合取谬误”是一种经常出现在人群认知中的谬误，其最为主要的表现为过于关注信息中的突出部分，以至于犯下一些在数学概率论上极为低级的错误。
除了引用一些具有较理想可重复性的心理学实验之外，徐教授还在书中还举例了莎士比亚四大悲剧之一《奥赛罗》中的悲剧情节——“因一块疑似给做他人定情信物的妻子手帕，奥赛罗怀疑苔丝狄梦娜不忠，以至于误杀了自己的爱妻”——作为一个典型的合取谬误案例进行分析。
运用概率论徐教授证明了，奥赛罗因妻子送出一块疑似出轨定情信物的手帕，就增加对妻子的怀疑是毫无道理的。
首先，由条件概率中的贝叶斯公式（P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)）可知，要推测“在事件A发生的情况下，事件B发生”的概率，其实就等于“在事件B发生的情况下，事件A发生”的概率乘以“事件B发生”的概率再除以“事件A发生”的概率。
其次，将公式运用于奥赛罗的发现妻子赠人手帕这件事之中，我们就不难发现：P(B|A)就是所要推测“送人手帕的情况下，出轨”的概率；而这个概率就等于“出轨的情况下，送人手帕”概率（P(A|B)），乘以“出轨”的概率（P(B)），再除以“送出手帕”概率（P(A)）。
最终，只要奥赛罗遵守相关的概率论推演，即使他如何的生性多疑，以至于认为妻子在出轨的情况下，必定会送手帕作为定情信物（即P(A|B)=1），同时认定手帕必然是由妻子送出（即P(A)=1），那么也应该会得出这样的结论：因为P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)=1* P(B) /1= P(B) ，所以“送人手帕的情况下，出轨”的概率（P(B|A)），其实就等于“出轨”事件发生的概率（P(B)）。
也就是说，通过概率论推导，在手帕的出现的情况下，妻子出轨的可能性根本就没有增大！然而，西塞罗却因手帕的出现产生怀疑并亲手勒死了妻子，并在得知真相之后绝望地自杀于妻子身旁。人类思维中的先天认识模式似乎充满着无法补足的可怕缺陷，势必会造就各种人伦惨剧。
咦？徐教授不是要为认知成见辩护吗？为什么要花大段的篇幅描述认知成见的缺陷呢？
这是因为这样的研究方式具有真正哲学高度的全局性。只有在充分地认识到某个对象最深刻的缺陷之后，才拥有最基本的能力对这个对象进行充分地批判，并真正地将“取其精华，弃其糟粕”运用于具体的探索实践之中。
正如徐教授自己在课上所说的那样：一个真正具有哲学家高度的柏拉图主义者，并不一定是能将所有柏拉图著作中的语句和观点倒背如流并深信不疑的人，而是一个了解一切现存对柏拉图主义的攻击并能予以相应合理反驳的人。经过对认知成见中“合取谬误”的深入负面剖析，徐教授终于得以说明他为什么依然要对认知成见有所保留了。
徐教授对认知成见的保留主要出于这几点原因：可控的误差范围、更宽泛的适用性、更少量的资源需求。
首先，徐教授使出了哲学研究中常用的批判做法——澄清前提，划清界限。对那些心理学实验与典型案例进行再次考察，发现认知成见的合取谬误发生严重错误并导致不良后果的地方，通常都是一些经过人们精心设计的问题或骗局。为进一步证明该观点，《认知成见》中举例了一些相关变种的心理学实验。在那些变种实验中，只要去除先前实验中的干扰项，或是将问题换为生活中经常会面对的情况，认知成见在之前实验中所出现的致命错误就会大幅减少。
其次，在日常的生活中，我们运用认知成见进行大量复杂、广泛、用于维持生命活动的事务（比如：各式各样的肢体运动，对四周环境安全状况的评判，以及满足生理需求的各式活动等），非但没有频繁地表现出什么致命缺陷，反而表现出了超出现存所有人工智能系统的通用性。
再次，徐教授通过“新达尔文主义”的视角进行分析，认为生物大脑中的认知成见，在牺牲部分准确性的同时，极大地减少了对信息处理时的计算资源消耗。之所以认知成见会特别关注那些特别的、关联性强的信息，以至于会在某些情况下造成合取谬误，是因为这样做能最快地、较有效地挖掘出信息中重要的部分，并将其立刻转化为能解决眼前问题的行动指导。
在这里，徐教授回应了“合取谬误”对所有认知成见的强烈否定倾向，并为人类认知成见中的闪光点进行了指明与肯定。同时也指明了一个道理：即使为了阻止奥赛罗式的悲剧出现，人也难以在解决一切问题之前，都运用概率论中的知识进行处理。毕竟，在运用概率论知识解决认知问题时，不仅要消耗不少的计算资源，而且还必须要严格地遵守使用条件以保证有效性。拿着数学体系知识这种终极“形式工具”用于解决人或机器所面对的一切问题，颇有点拿液压机夹核桃的味道。
而这也就引出了徐教授写这本书的根本目的，以及他所要推广的源自德国心理学家吉仁泽的观点：认知成见中蕴含着一种实现通用智能的路径，一个通用的、经济的、有效的认知方式必须要以这种“有限理性”作为根基，严格数学运算方法应该作为提高“有限理性”精度的工具，而不是反过来。这样才能最好地理解认知发生的过程，同时也是最有可能造出一台通用人工智能的一种研究路径。
接着，徐教授终于引出了“思维土法”这一核心概念，以及以此为理论根据的“有限理性”。
“有限理性”是相对于能导出拉普拉斯妖的“全能理性”而言的一个概念。“全能理性”指一种理想状态，即只要知晓了一切事物的信息与规律，理性就能知道任何事物过去、现在与将来的一切。先不说这样的“全能理性”是否真的能够实现，需要“一切事物的规律与信息”这一条件实在是过于苛刻，在现实的实践中几乎是不可能满足的。
因此，在现实的解决问题中，人们真正需要的只是一种“有限理性”，即能在运算和时间资源都有限的情况下，也能通过某些固有的思维模式获得推理结果的规范性状态。这样虽然削弱了“全能理性”的功效，但却更容易实现，也更符合人或人工机器作为有限存在的能力限制。
而“有限理性”所需要的那些固有的思维模式便是“思维土法”，也就是某些曾经行之有效的方案——也就是某种角度上的“成见”。“思维土法”为根基的认知模式在处理问题时，不会将每一个问题都看作从零开始的全新问题，而是将其当作过去曾处理过的某一问题的变种，并得出一个较为接近最优解的输出。这样就能在保证一定有效性的条件下非常快速的解决问题，也不会一遇到新问题就完全手足无措，从而实现认知的节俭性与通用性。
在《认知成见》的最后，徐教授介绍了能更好地优化德国心理学家吉仁泽的研究成果，并极有可能进行编程实践的“纳思系统”。从而希望读者能够通过这个方案对“有限理性”的理论实践路径有一个更好的理解。
“纳思系统”作为一种处理通用问题的推理系统，有着大量的技术实践细节，这里只是将该系统处理问题的方式，大致分为四个步骤：首先，将问题原有的语境脱去，方便后面将问题引入系统中。其次，将问题除量词以外的部分转化为相互关联的词项，并将它们放入语义网络中。然后，将之前除去的量词，分类标记为支持问题中陈述的“正面证据”，以及与之相反的“反面证据”，以方便后面的计算。最后，计算出问题中所陈述命题的真值，并给出该真值的信度。真值由“正面证据”和“反面证据”代入系统内给定的函数算出，而信度则由总证据的多少确定，两者都能随着新证据的输入而做出相应的调整。
这样，就能得到一个通用系统，即使在运算参数较少的情况下，也能对问题给出行动指导（真值判断），并且还能依据新的外界刺激进行调整。在理论上初步得到了一个可以用于指导实践的“有限理性”的计算系统方案。
以上便是我总结的《认知成见》所叙述的主要内容。
作为一本由哲学家撰写的认知科学书籍，也许其中的许多方法可能被证明是错误的，那又如何？哲学史上导致错误认识的理论比比皆是，但这不重要。每一个哲学理论所推导出来的认识，可能在后世看来都充满了谬误。关键在于，提出这些理论的人能为当时的思想界开拓思路，这样就足够了，毕竟哲学最根本的任务只是思想的助产士，而这样的角色定位也正是哲学的矜持所在。
徐英瑾教授在书中的后记，用了一个在我看来非常“爱智慧”的论述作为本书的思路核心——做哲学从来不是“只啃死人书，不读新论文”，而是要去发现各式各样之前从未见过的事物，并且通过学习和反思开创未来的可能性。
而这也是我欣赏和推荐该书的根本原因。
当然，徐英瑾在《认知成见》中还有许多有趣的论证和推理，受限于篇幅而无法全部道来。非常推荐大家前去阅读这本书，即使不是对通用人工智能系统感兴趣，也可以从这本书中了解到一些纠正认知谬误的方法，以及体验现代哲学著作在探讨问题和追求真理时的动人魅力。
用进化千万年筛选来的认知模式，教会机器解决千变万化的问题。
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