智能理论与心智模型

在梳理各种智能理论的时候，我们发现有一种对智能的解释方式是特殊而富有深意的。这种理论更多的具有哲学认识论的色彩。这就是各种各样的心智模型（Mental Model）理论。心智模型理论描述了引发人们的智能行为的处理机制。这类型的智能理论都把智能的原因或处理机制归功于心灵的某一系列的特殊活动。“心智”是这类型的智能理论所共有的关键词。他们的哲学预设就是人们最朴素的认识与人类学家的专业研究所得出的一个“显然的”结论：一切生物都有某种心智。人类学家认为，心智的发展经历了简单反射、条件反射、工具使用、语言符号4个阶段。人类使用语言符号与外界进行交流，并以文字为载体，不断传承人类的智慧与文明。心智模型的倡导者认为，“心智”一词包含着多重含义。心智是人类全部精神活动，包括情感、意志、感觉、知觉、表象、学习、记忆、思维、直觉等。而智能理论的研究正是在于用现代科学方法来研究人类非理性心理与理性认知融合运作的形式、过程及规律。因此，我们也可以说，每一个智能理论的提出都潜藏着一个新的心智模型。这种心智模型是人们产生智能行为的解释框架或概念图式。

苏格兰心理学家肯尼思·克雷克（Kenneth Craik）在1943年首次提出了“心智模型”这一概念。他在解释人的智能行为时指出，人的心智可以构建现实的“小型模型”，以预测事件、进行推理或者把它作为解释的基础。(29)所以，心智模型的实质就是关于智能的处理机制的理论。它的最初的基本含义就是作为心理学上对真实、假想或想象的情形的表征。最近麻省理工学院出版的著作把“心智模型”定义为影响我们如何理解世界、如何采取行动的根深蒂固的假设、概括，甚或画面、图景。加利福尼亚大学圣地亚哥分校“脑和认知中心”主任维莱昂纳·S·拉马钱德兰（Vilayanur S．Ramachandranl）在一次BBC广播讲话中，把我们的大脑描述为“制造模型的机器”。他将此过程与虚拟现实比较，指出我们不单对自身心理建造模式，也对他人思想建造模式，以预测他人的行为。(30)在对“心智模型”有了这些理解的基础上，相当多的研究领域对心智模型都有浓厚的研究兴趣。例如，系统动力学、认知心理学、管理科学等都将“心智模型”作为自己学科的一个基础词汇予以研究，并由此建立解释人们的智能行为的理论。

现在，在不同的学科中，研究人员对于“心智模型”的诠释也不一样。在社会学中，研究人员把“心智模型”看作是一种社会发展的动力系统。心智模型成为比较持久和可测量的，对外部系统的内在概念化表征。外部系统表现为已存在的、当前的和未来的3种状态，它们的结构类似于所感知的对这些系统的结构。社会结构和人类的行为是交互作用的。社会结构体现为机会或限制，促使个体采取行为或限制个体的行为，个体可以将社会结构内化为价值观或规则。反之，个体行为又能外化为社会行为，通过产生或复制，将行为客观化为以规则、资源和典型的等级图式为形式的社会结构。这个循环就是社会系统。系统的概念非常宽泛，它体现为个体或群体与他们所处的环境发生的任何互动作用。在这个基础上，有研究者认为心智模型是对外部世界或其中的某个方面的内部符号的表征，个人使用心智模型来协调（negotiate）生活，决定采取哪种行为以及构建哪种社会。在经济学中，诺斯、青木昌彦等经济学家认为，人在决策过程中的倾向性以及人们所表现出来的某种技能就是心智模型。诺贝尔经济学奖获得者西蒙认为，个人只具有有限的理性，具体表现为：个人知识的局限性、个人不能完全作出准确的预期以及个人行为受到理性的限制。因此，个人在决策时依赖于心理过程。诺斯等人将这种心理过程称为心智模型，并将之定义为用于解释环境的内部表征，它由人的认识系统为应对环境的不确定性而创立。青木昌彦的理论中指出心智模型是个人程序化的决策或认知过程，它包含了一系列规则，并构成人力资源。这类心智模型包含两种规则：认知规则和决策规则。青木还指出，组织的信息加工至关重要。在管理学中，彼得·圣吉将心智模型的概念引入了管理领域。他认为“心智模型”是根深蒂固于心中，影响我们何了解这个世界，以及如何采取行动的许多假设、成见，或图像、印象。心智模型具有顽固性，这是隐在暗处的一块顽石。它像一块玻璃微妙地扭曲了我们的视野，影响着我们对世界的看法。(31)最典型而普遍的观点是把心智模型看作人类理解复杂系统的模式。维尔德胡岑（Veldhuyzen）和斯塔森（Stassen）两位研究者在1977年指出，心智模型包括有关被控制的系统的知识，有关作用于系统的干扰性知识，有关规模和策略的知识等。维金斯（Wickens，1984）把心智模型定义为一种“理论的结构”，用来解释采样（sampling）、搜索（scanning）、计划（planning）等人类的行为。甚至有研究者指出心智模型是一种特殊的计算机程序（就是专家系统）。(32)

在人工智能领域，人们在研究人机交互的时候，提出了一个关于人处理信息和与人交流的简单模型，即心智模型。心智模型既包括了智能处理所必需的概念框架，也包括了智能处理所必需的内容。这一模型的提出其目的在于试图揭示智能处理的具体过程，它的存在性本身被多各学科的智能研究者所默认。所不同的是，可能的具体细节描述不同而已。心智模型的简单的描述是这样的，人通过传感器，也就是眼睛耳朵等，接受外界信息以后，会在脑中形成一个思维的模型来描述或者说刻画外部世界。这个思维的模型范围很广，可以是具体事物的抽象。例如：在大街上，人们看见从身边不断超过的四个轮子的封闭式铁壳子，立刻会知道这个物体可能叫汽车，这一类东西在意识里有一个映射，形成了一类概念。心智模型也有可能是一个智能思维过程。例如：开车，人们在考驾照的行为中，通过考试之后头脑中都有一个如何驾驶汽车的印象，打火–〉踩离合–〉挂档–〉给油同时慢慢松离合。这个印象就属于心智内存储的内容，因此整个过程也可被认为是一个具体的、智能处理的心智模型。一般认为，人的意识区域里的所有物体和人的概念，行为过程和规则，记忆中的事实和知识，都可以归于心智模型。但是一般情况下，人们还是更趋向于把心智模型理解为抽象一点的东西，即关于心智处理的一般过程的框架性模型，这是一种广义上的心智模型。与此相对应的狭义上的心智模型就是指某个具体的、由心智发起的智能处理过程的全部或部分。

心智模型的倡导者十分注重语言的表征作用。他们认为，心智是一个装满智能材料的容器，但是这个容器却能使材料发酵，从而表现出智能行为。智能行为的出现需要用于表征的语言作为智能显现的工具。语言是人把心智模型里面的信息翻译成声音信号或者图像信号映射到现实世界，然后让别人对这些信号进行反译，得到的信息和原来的已有的思维模型结合在一起通过大脑的处理得到一个新的心智模型，从而实现交流的目的。在翻译和反译过程中，所有人遵循一个大家约定的协议和规范。这个规范就是从小学的母语或者后来学的外语了。因此，在人工智能领域中，一个典型的人机交互模型则包含开发者，人机交互系统，用户之间的交互。开发者把自己的心智模型通过各种方法实现在系统中，然后用户通过人机交互理解实现在系统中的开发者的心智模型，同时又在自己脑中形成一个新的模型。

图1　心智模型的形成

杰森（Johnson-Laird）认为，心智模型是个体为了要了解和解释他们的经验，所建构的知识结构，该模型受限于个体关于他们经验的内隐理论（Implicit Theories），这可能有很多或很少的正确性，智能的处理过程具有不确定性。例如，你也许有一个心智模型去衡量飞机如何在天空飞行，但是此模型不是根据物理学或其他科学规则，但此心智模型依然会存在你的信念中，直到你对此飞机飞行的有新的认识后，会形成新的心智模型。森吉（Senge）认为，心智模型可能是简单的概括性看法。例如，人是不可信的，人与人之间互动方式的假设等理论。在1994年，吉森又进一步提出“心智模型是一个深植于我们心灵之中，关于我们自己、别人、组织以及世界每一个层面的形象、假设和故事。就好像一块玻璃微妙的扭曲了我们的视野一样，心智模型也决定了我们对世界的看法。”

从思维过程的角度来看，大多数专家认为，心智模型的形成是先由讯息刺激，然后经由个人运用或观察得到进一步的讯息回馈，若自己主观认为是好的回馈，就会保留下来成为心智模型，不好的回馈就会放弃。心智模型不断地接收新讯息的刺激，这种刺激的过程可分为“强化”或“修正”。诺尔曼（Norman）观察许多人从事不同作业时所持有的心智模型，归纳出6个关于心智模型的特质，这6个特质并非相互独立的：1.不完整性（Incomplete）：人们对于现象所持有的心智模型大多都是不完整。2.局限性（Limited）：人们执行心智模型的能力受到限制。3.不稳定（Unstable）：人们经常会忘记所使用的心智模型细节，尤其经过一段时间没有使用它们。4.没有明确的边界（Boundaries）：类似的机制经常会相互混淆。5.不科学（Unscientific）：人们常采取迷信的模式，即使他们知道这些模式并非必要的。6.简约（Parsimonious）：人们会多做一些可以透过心智规划而省去的行动。实际上，我们可以看到，心智模型描述的是一种发端于心智的智能处理机制，在其中人们能够以一种概论来描述系统的存在目的和形式、解释系统的功能和观察系统的状态、以及预测未来的系统状态。换句话说，即是人们对于世界的理解方式是透过询问：这是什么？为什么这样？这样有什么目的呢？这个东西是如何运作？它会造成什么后果？将这些问题简化成下列的架构图：

图2　心智模型的架构

总的来看，在吸收当代科学技术发展的基础上，各方面的专家通力合作，他们提出了许多具有重要的启示意义的心智模型。这些模型的提出为我们更好的理解智能具有非同寻常的意义。这些心智模型理论主要有以下八种：

一是物理符号系统。纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假设（physical symbol system hypothesis）把信息加工系统称为符号操作系统（symbol operation system）。符号既可以是物理的符号或计算机中的电子运动模式，也可以是头脑中的抽象符号，或者头脑中神经元的某种运动方式等。智能通过符号表征来实现。一个物理符号系统的符号操作功能主要有：输入符号；输出符号；储存符号；复制符号；建立符号结构，即确定符号间的关系，在符号系统中形成符号结构；条件性迁移，依赖已经掌握的符号继续完成行为。这些功能之和也就是智能。按照这个假设，计算机和人脑都是物理符号系统，都能操作符号，根据这些理论，智能机器和人脑就可以进行功能类比。按照这个假设，任何一个系统，如果能够表现出智能的话，一定能执行上述6种功能；反过来，如果任何系统具有以上六种功能，它就能表现出智能。

二是流程型认知模型。基于人脑和计算机在功能上的类同，在1971年，阿特金森（Atkinson）和雪夫林（Shiffrin）提出了流程认知模型。在这个模型中，从外界输入刺激，暂时送到感觉信息记忆器。在那里停留数十毫秒，经过各种符号化的处理，送到短时记忆器。短时记忆器内的信息在几秒内遗忘，为了保持信息进行反复的复述是必要的。然而智能行为中的记忆容量的限制，也就限制了一次能够复述的内容与项数的数量。复述时各项就再次送到长时记忆器，那些信息就被组织到长时记忆内已有的信息中去，成为知识，就可以长期保持。当知识使用时，基于检索课题的认知，根据预定的检索计划和检索方法，从长时记忆中检索出的信息就送到短时记忆，从那里输出到外面。

三是诺尔曼模型。诺尔曼在1979年提出诺尔曼模型。这个模型是以控制系统为中心，感觉输入和运动输出都直接与它相联。在控制系统和认知系统之间是情感系统，这个模型强调指出了情感等因素在智能处理过程中的重要性。诺尔曼认为，人的心理活动是一个整体，是认知因素（感知、表象、记忆、思维等）和非认知因素（情感、意志、动机、兴趣等）的辩证统一，因此必须考虑情感等因素对认知和行为的影响。

四是SOAR模型。SOAR（State operator and result），即状态、算子和结果之意，意味着实现弱方法的基本原理是不断地用算子作用于状态，以得到新的结果。这一模型是由纽威尔等人于1986年开发的称之为“通用智能的一种解题框架”。(33)纽威尔相信存在着认知和智能的通用性理论。SOAR是一种应用范围非常广的智能理论模型，它既从心理学角度，对人类认知建模，又从知识工程角度，提出一个通用解题结构。SOAR主要讨论知识、思考、智力和记忆。SOAR的学习机制是由外部专家的指导来学习一般的搜索控制知识。外部指导可以是直接劝告,也可以是给出一个直观的简单问题。系统把外部指导给定的高水平信息转化为内部表示,并学习搜索记忆块。

五是动力系统模型。随着动力系统理论的研究，认知科学的动力系统基础理论在逐步形成，例如，格罗布斯（G．G．Globus），罗伯特森（S．S．Robertson），西伦（E．Thelen）和斯密斯（L．B．Smith）的文章和著作给出了认知的动态理解思路。特别是冯·盖尔德（T．van Gelder）和波特（R．Port）提出认知科学的动力学研究思路，被作为认知科学第三种竞争范式的宣言。针对20世纪80年代以后符号主义、联结主义范式所产生的困难，冯·盖尔德（T．van Gelder）提出他的动力学假说。对于认知科学中的时间、构架、计算和表征等概念都提出了不同的解释。冯·盖尔德（T．van Gelder）发展了纽厄尔（Newell）西蒙（Simon）的计算主义假说或说物理符号系统假说，他认为，在物理符号系统的意义上，自然的认知系统也具有相同的智能之意。用动态眼光理解认知的还有丘奇兰德（P．S．Churchland）和谢诺沃斯基（Sejnowski），他们把所拥护的联结主义假说表述为“突现性是以系统的某种方式依赖于低层现象的高层结果”。(34)他们认为通过构架的低层神经网络的作用能达到复杂的认知效果，直觉过程是一种亚概念的联结主义动力系统，它不接受完全的、形式化的、精确的概念层次的描述。用亚概念网络把自然认知系统看作是动力神经系统是最好的理解。有一种假设认为，人的意向性意识涌现于集群系统动力学，并由环境激发。动力系统类包括任何随时间变化的系统，广泛用于对自然界的描述。动力论者期望勾画一类特殊的能恰当描述认知的动力系统。冯·盖尔德认为，自然的认知系统是某种动力系统，而且从动力学眼光理解认知系统是最好的理解。动力学假说是以数学的动力系统理论为基础描述认知的，用数学中的状态空间、吸引子、轨迹、确定性混沌等概念来解释与环境相互作用的认知主体（agent）的内在认知过程。用微分方程组来表达处在状态空间的认知主体（agent）的认知轨迹。换句话说，认知是作为认知主体所有可能的思想和行为构成的多维空间被描述的，特别是通过在一定环境下和一定的内部压力下的认知主体的思想轨迹来详尽考察认知的。认知主体的思想和行为都受微分方程的支配。系统中的变量是不断进化的，系统服从于非线性微分方程。因此，智能虽复杂，但却是确定的。

六是心智的社会模型。明斯基（M．Minsky）认为，智能并非存在于中央处理器中，而是在许多具有专门用途、彼此紧密联结的机器的集体行为中产生的。(35)明斯基指出：心智是由许多称作智能主体（agent）的小处理器组成；每个主体（agent）本身只能做简单的任务，他们并没有心智；当主体（agent）构成社会时，就得到智能。明斯基在《心智的社会》中指出，把意识移植到机器内将可能实现。至少从20世纪30年代起人们就知道，人脑中存在着电子运动，也就是说，人的记忆甚至个性都可能是以电子脉冲的形式存在的。于是从原则上可能通过某种电子机械设备测定这些脉冲并把它们在另外一个媒介，如记忆库中复制出来。由此一来，记忆中的“我”作为本质上的“我”，可以在计算机里保存，记忆可以被复制、移植和数字化运作，成为真实自我的数字展现。这样，即使在计算机里，“我”仍可以得到同以前完全相同的体验。对作为自我意识的数字化除了可以设想复制后移出外，还可以有一种反向的过程，就是将体外的自我意识——可以是他人的自我意识，也可以是经过机器加工处理后的自我意识——移入自我的头脑，从而形成新的自我意识。明斯基的观点表明，意识等智能活动可以被形式化。

七是大脑协同学模型。复杂性是开放的复杂巨系统的一种很重要的特性，研究复杂性离不开系统。加拿大籍奥地利理论生物学家贝塔朗菲（luduig von bertalanffy）认为，对于有生命体而言，“整体大于部分之和”。这里隐含的一种世界观就是，系统的特征是不能由孤立的各部分的特征来说明的，因此复合体的特征与元素的特征相比是“新的”或“突然发生的”。贝塔朗菲反对生物学中机械论的思想，强调生物学中有机体概念，主张把有机体当作一个整体或系统来考虑，认为生物学的主要任务应当是发现生物系统中一切层次上的组织原理。在此基础上，著名物理学家哈肯（H．Haken）1971年提出协同的概念，1976年系统地论述了协同理论，发表了《协同学导论》（Synergetics），对自组织原理进行了进一步的探讨，并试图找到新的东西如何呈现出来的机理。协同论认为，千差万别的系统，尽管其属性不同，但在整个环境中，各个系统间存在着相互影响而又相互合作的关系。协同论指出，大量子系统组成的系统，在一定条件下，由于子系统相互作用和协作，这种系统的研究内容，可以概括地认为是研究从自然界到人类社会各种系统的发展演变，探讨其转变所遵守的共同规律。应用协同论方法，可以把已经取得的研究成果，类比拓宽于其他学科，为探索未知领域提供有效的手段，还可以用于找出影响系统变化的控制因素，进而发挥系统内子系统间的协同作用。就此，哈肯（H．Haken）预言，从长远的观点看，有希望制造出以自组织方式执行程序的协同计算机来模拟人类智能。

八是自动机模型。凡是能够自动地按预先安排好的操作步骤动作的设备，或者能自动地响应编码指令的设备，以及具有生命特征的机器（例如机器人）均称为自动机。在这种系统中，获取、变换、传输、利用能量、物质和信息的过程，不需要人们直接参与而实现其功能。这种系统的例子有自动机床、自动售货机和许多其他机器。英国数学家布尔（George Boole）在1843年提出布尔代数，随后出现了逻辑自动机模型。这种模型首先假设我们的心智过程只是两种基本状态的变换，因此，所有的智能行为均可以通过布尔代数的逻辑演算来实现。另外，图灵则提出了另一种无限记忆自动机器，即图灵机。图灵机的结构虽比较简单，但在理论上它却能够模拟现代数字计算机的一切运算，实现任何算法，因此可以看作是现代数字计算机的一种数学模型，可以通过对这种模型的研究揭示数字计算机的性质。(36)

由此可以看出，心智模型的实质就是智能发生、发展的形式化表征理论。它的根本任务就在于将智能过程清晰地描述并试图复制出来，这就是心智建模的过程。因此，心智模型的提出就承认了这样几点：一是人的智能行为源于心灵的存在。无论是哪种模型，都具有这样的、共同的本体论承诺。因此，理解智能就是理解心灵。二是心灵具有自己的“空间”，在这里，心灵蕴含着一种特殊的智能资源，它可以用来解释、预测自己和他人的智能行为。在这个意义上，心智模型又是一种对潜藏在心灵“空间”中的资源进行描述的理论。然而，这种资源究竟具体是什么呢？这就是在哲学中备受争议“民间心理学”资源。