认知科学研究数据（认知科学与广义进化论）

小编按：

认知科学，是20世纪世界科学标志性的新兴研究门类，它作为探究人脑或心智工作机制的前沿性尖端学科，已经引起了全世界科学家们的广泛关注。一般认为认知科学的基本观点最初散见40年代到50年代中的一些各自分离的特殊学科之中，60年代以后得到了较大的发展。认知科学是一门相当年轻的学科，然而却为揭示人脑的工作机制这一最大的宇宙之谜作出了不可磨灭的贡献。

近年来，在大脑处理信息整体运作机制研究方面有了一些新的进展,如近年发表的《大脑处理信息量化模型和细节综合报告》等一系列论文综合整理分析已有的各层面的知识，建立有坚实解剖学基础、能联系各层面、量化描述大脑信息处理过程的模型和框架用量化模型结合结构风险最小化相关理论分析说明时序控制作用对大脑高效可靠处理信息的意义；汇总介绍量化模型中的细节；分析了大脑能正确而高效处理信息，使智力能够诞生的原因；分析了理论建立和应用过程的神经生理学原理、只能有相对真理的神经生理学原因；还建立和介绍了另外一种量化分析方案等。

大约40年前，正值计算机科学的黎明时期，计算机专家许下三个诺言：

10年之后

计算机可以发现有价值的新定理。

计算机可以夺得国际象棋的世界冠军。

大部分心理学理论将采用计算机程序的形式。

这其实就是计算机科学中的人工智能问题。人工智能的研究要涉及认知科学，而认知问题是这样一个问题：人的大脑（或心灵）是按照什么原理工作的？但是传统的人工智能显然没有能够取得令人满意的结果。这并不是人工智能技术上的失误，而是哲学层次上的失误。东西方文化的深层精神结构的不同，因此这种基于本体论的认识论很难取得突破。

早期人工智能从玩游戏和证明定理出发，希望能找出解决所有问题的通用方法来，即开发“通用解题者”的程序。但游戏的复杂程度差别很大，最简单的游戏是有必胜法的游戏，只要双方都掌握了这种法则，并完全照办，那么从游戏的一开始就注定了先走的胜还是后走的胜。象棋和跳棋之类则找不到必胜法，其中一方面遇到计算时的指数爆炸的困难，另一方面又让人感到不符合人的思考习惯。人在下棋时显然不会考虑几亿个可能的棋局，只能借助知识在不太多的有希望的走法中选择。出于这样的认识，60年代后期人工智能开始转向对“知识”的研究，希望找出一种通用的在计算机中表现知识和利用知识去解决问题的方法，并制成了专家系统，把专家的知识放在计算机的知识库里，用这些知识解决一些专门领域的问题。这个研究方向也遇到一些共同的困难，第一是专家的丰富知识并不是全说得清楚的，另一个困难是，这些知识的表现方法都不是面向学习的，即机器不能自己学习新的知识，而真正要作出能应付实用的专家系统，需要的知识量非常巨大。早在40年代冯.诺伊曼提出了计算机的基本结构之后不久，就研究过逐次处理的计算机与人脑的区别，提出了神经元网络计算机的想法，随着深入研究，神经网也存在学习时间随问题的复杂程度呈指数增长的困难。计算机可以处理逻辑深度很大的问题，而人则只能处理逻辑深度很小的问题。

模式识别是人工智能的一个重要领域，其目标是把模式信息变换成便于计算机处理的符号信息。模式识别的过程就是判别一个模式属哪一类的过程，识别的前提是分类。在识别之前先要有一个类别系统，如果知道人脑按什么原则去选择特征来建立类别系统，我们就能找到自动决定如何抽取特征的放法，不必再依靠就事论事的技巧来设计模式识别系统。这里得到的启示是：识别就是再认知的过程，其中包括人是怎样在大脑中建立类别系统的。

现在有一种反对进化论的理由是指数爆炸，生物的基因中包含着极大的信息量，例如人类基因信息量可以抵上一座大规模的图书馆，靠随机的方法去生成如此之大的有序信息所需要的时间显然超过宇宙的寿命。但是人毕竟出现了，这说明进化的机制中包含着回避指数爆炸的算法。

西方是上帝造人说，上帝是一切追问的终结，西方是一神论。东方是泛神论，神都有自己的来历，是一种人化的神，天庭、玉帝不过人间社会的翻版，东方允许各种观点、体系的并存。现代科学起源于一神论，所采用的范式是欧几里得范式，存在着形而上学的起点。西方的知识体系从一些不加证明的前提假设出发，推出一套逻辑严谨的知识体系。“大鱼模型”不仅是一种宇宙模型，而且可以解释西方知识体系的构建。这种立足于“大鱼模型”的结构的最主要特点是明确的方向性，不可逆性，有绝对的上下关系，只能是大碗盛着海水，不能是海水盛着大碗，只能是大鱼浮在海面上，不能是海水浮在大鱼上，上下一颠倒，整个体系就崩溃了。中国的知识体系是一种小行星式的体系，众多的理论就像宇宙中漂浮着的小行星，相互之间没有明显的支持关系或一致性，理论之间即使存在着逻辑上的矛盾，也不会导致这种体系的崩溃，因为这种“小行星模型”并不意味着相互无矛盾的理论体系。形而上学拒绝任何科学的分析、论证和研究，我们所需要的认知论是既作为认知科学的工具，又作为认知科学哲学层次的表现的认识论。与一神论的“大鱼模型”和多神论的“小行星模型”相比较，排斥了形而上学的现代科学相当于“地球模型”，与“大鱼模型”不同的是，“地球模型”不需要也不存在形而上学的支撑，只存在局部的、相对的上下概念，不存在全体的、绝对的上下概念，地球的各个地点，上和下所指的方向是不同的。组成科学地球的各个部分不存在绝对的起点和上下支持的关系，各理论之间相互支持，相互一致，相互无矛盾。

以收集特殊例子、观察现象为基础而建立普遍陈述的方法通常叫做归纳，并且被看作科学的标志。换句话说，归纳方法的使用被看作是科学与非科学之间的划界标准。对这种方法，休谟提出了一个疑问。他指出，单个的观察陈述不管数量多大，他们在逻辑上不可能蕴涵无限制性的普遍陈述。归纳问题又叫做“休谟问题”，被称为哲学的“家丑”，从休谟时代到现在，这个问题一直困惑着哲学家们。归纳是一个独立的逻辑原理，是从经验或其他逻辑原理都推不出来的，没有这个原理，便不会有科学。

波普尔为归纳问题提供了一个可以接受的解决方法。他首先指出证实与证伪之间的逻辑不对称现象。看到一百只天鹅都是白的，得出普遍陈述“所有的天鹅都是白的”，但是观察到有一只黑天鹅，就可以在逻辑上得出“并非所有天鹅都是白的”这一陈述。经验概括尽管不能证实，但可以证伪。这意味着尽管科学规律不能证明，但可以检验：通过反驳它们的一系列尝试，它们能够得以检验。波普尔的一个重大贡献在于，他明确指出“真”并不是判断科学理论好坏的唯一标准，作为科学的理论，必须具有可证伪性。如果我们把追求真理作为科学的目标，把追求真知作为认识的目标，那么必然会陷入大量的绝对性所引起的理论困难之中而不能自拔。只要我们能够象拒绝其他形而上学观念一样的抛弃真理观念，把科学和认识地目标改为追求更好的理论棗善理和知识，那么怀疑论就根本不会产生。基于“善理”的体系是一个开放体系，永远不会对将来出现的更好的理论关上大门。

作为善理理论体系的起点，我提出善理的三个基本原则：

存在原则；

经济原则；

预测原则。

存在原则：这里所说的存在，是认识论意义上的存在，而不是本体论意义上的存在，也不是唯心主义的绝对精神那样的存在。认识论意义上的存在是“我思故我在”，“我在”依存于作为认识主体的“我思”。存在的基本原则是稳定，也可以说“存在即稳定”，存在原则也可以称为“稳定原则”。

经济原则：经济原则可以用存在原则加上生物学原理推论出来。对生物来说，生存就是作为生物的存在，生物总是要通过各种生命活动从外界获得能量或含有能量的物质以克服热力学第二定律的倾向维持低熵状态，由此就产生了经济原则。如果一个生物是“不经济”的，即能量的总支出大于总收入而出于亏损状态，那么生物就不能维持其作为生物的存在。在进化过程中经济性能差的生物会被淘汰掉。经济原则可以这样表述：一切生物、作为生物的人、人的认知过程、人利用自然的过程、以及一切具有认知能力的存在都有追求经济性的倾向，经济性是善的重要指标，经济性可以具体转化为效率。

预测原则：预测原则来源于经济原则和人的重要性特征，人与动物的一个重要区别是人能够进行有目的的活动。提高生存概率和增加经济性是人类认知和动物行动模式的根本目标。而对于人类来说，认知与科学活动的更直接的目标是提高预见能力。这就是预测原则，是对认知活动和科学理论进行评价的重要原则。

波普尔举过一个下雨的例子。有一个理论说，将来要下雨，即使世界上100年没下雨，这个理论也还没有错，因为可能在101年就下雨了。但天气预报说，明天海淀区会下雨，可能不准确，但有用。所以理论的好与坏与理论的真与假没有关系，不是寻找真理，而是寻找有用之物。理论都是一个发明，发明就有好有坏，与客观实践、实际存在的东西不直接相连，举一个比喻：假如自然界是一个牛，那科学理论是牛皮？是牛骨头吗？都不是，是牵牛鼻子的那个铁环，是造好了夹在牛鼻上的，而不是牛本身。在这种观点之下，就不再存在真伪的问题。牛是自在之物，但只有对我有用处，我需要理解的东西我才去理解。

这里又讲到一个概念，就是笛卡尔妖。笛卡尔有一次想，我周围的东西到底是不是真的存在，还是仅仅是幻象。这里有一个哲学意义：假如一个人刚生下来，我就把他置于虚拟现实之中（Uirtual Reality），就象电影Matrix，那么这个人只会把自己感受到的认为是真的，而我们从外面看，一切都发生在一个箱子之中。其实我们所认识到的世界，是大脑中制造出来的关于这个世界的一个内部模型，从某个断面上来看，我们所得到的和输出的只是一些信号，如此说来，这个世界是否是真的存在，从原理上来说就是无法知道的。所以，虽然青蛙眼里的世界与我们眼里的世界是完全不同的，我们并不能说青蛙就是谬误，我们就是真理，也许在更高级的生物看来，我们跟青蛙差不多。又如，人眼是三原色的，假如有一个人进化出一个四原色的眼睛，那么在他看来，我们都是色盲。从认识论中的这样一个问题，我们就讲到逆镜模型，我们看到现象，找出背后的理论，于是说这就找到了所谓的真理。但这个模型中有一个矛盾，如何就能够知道，找到的理论和现象背后的理论就是一致的，是否有这个理论都值得怀疑，同样一种现象，我们却有无穷多种解释，所以这里存在一个很明显的困难。我们可以把逆镜模型翻过来看，这在书中有很多解释，就是说，我心里内部构造的模型，是我心里的世界，但我只能想像外面的世界就是这样的，虽然可能是错的，但只要这个模型能维持我生存，这就是一个好的模型。青蛙的模型是错的，它看不到静止的东西，但靠这个模型它可以活下来，这就足够了。逆镜模型基本含义就是这样，是反唯物论的反映论的一种说法。

之所以要说这件事情，因为这与文化有关系，洋人是想不出这件事情的。有两个大的模型，一个是上帝创始模型，上帝在创造了天地万物之后，又创造了人，这时人就要开始认识世界。但中国不是这样的，盘古开天地，混沌被劈开后，轻气上升为天，浊气下降为地，天地由此而创造出来。中国的这种想法其实是一个认识论的问题，在先定义了轻、重、上、下之后，天地才被定义出来。一个胎儿的大脑神经触突是很不规则的，据说小时候看到的颜色都是单块，无法形状理解，对远近也没有概念，不理解远的东西会变小。所以我认为盘古开天辟地从根本上说来是一个认识论的问题。

下面我们讲一下第三个问题，进化论的问题。我比较喜欢其中博弈论的问题，但这不是我讲出来的，在教科书中又很多，这儿不再细说。我所创造的是一个软硬结构模型，画起来很简单。

后来我又看到一本书棗《复杂》。复杂是什么呢，一种定义是说：复杂是在混沌与秩序的边缘。但在边缘做什么，为什么在边缘，书中没有说，而我的软硬结构模型刚好解决了这个问题。硬结构对软结构是支持，软结构对硬结构加以变动，这样的一个结构才可以自我发展。这里举一个例子，比如说一棵树，树芽上有个生长点，生长点细胞不断分裂，树才能长大变硬，成为木质的树干，树干的边上才是活的。这就是一个建构的过程，我们再看一个社会学的例子，比如法律，比较完整的法都有更改本法的一个条款，这就存在对自身进行构建的一个过程。法律是一个社会的基础，是硬的东西，但是社会允许言论、出版自由，思想家觉得法律中有毛病，可以向立法机关提出进行修改，硬的法律就会发生改变。这也是一个软结构对硬结构进行变动的例子，但硬结构对软结构也有支持作用。在允许言论自由的情况下，思想家才能把言论扩散出去，才能造成影响，导致变动。凡是有发明创造的东西，我们都可以归结成这样一个软硬结构模型。古代有“仁者乐山，智者乐水”的说法，“仁者”就是社会的官僚，是硬的部分，要按规定来办事，保证高效率，而“软的”，那些智者，就会进行发明创造，从而引导社会的发展。

第四部分讲认知与思维。刚才讲过认知科学与人工智能中遇到的一些困难，我们怎样才能克服这些困难呢？早在60年代，美籍日本学者渡边慧证明了一条著名的定理棗丑小鸭定理。这条定理的主要内容是：丑小鸭与天鹅之间的差别与两只天鹅之间的差别一样大，世界上所有事物之间的相似程度都是一样的。从这条定理可以得到的一个推论是，不存在“纯客观”的分类标准，人进行分类所依据的一切准则都是主观的，选择什么准则进行分类则纯属主观评价问题，是一个涉及到价值观的问题。为了解释这个看起来违反常识的定理，我们举一个例子：按生物学的分类准则，鲸是哺乳类与偶蹄目的牛属于一类，而与鱼不同类；按产业界的分类，捕鲸业属于水产业而不属于畜牧业，鲸与鱼在一类而与牛不同类。模式识别其实就是一个分类的问题，而分类需要有意识的参与。我提出这样一个问题，为什么需要有意识，人有意识到底有什么好处？我可以用软硬结构模型来解释。人脑中绝大部分信息、信号的处理是一种无意识，这是弗雷德发现的。在他之前，人们都认为，我想什么我自己是全部都知道的，而其实是不知道的，但又知道一些，其中知道的那一部分才是有意识的部分。意识显然与记忆有关，梦游的人睁着眼睛，什么都看见了，但却没记住。梦游就是一个无意识的过程。意识与记忆和注意有关系。有意识到底好在哪儿呢？意识对学习有作用。前面提到了知识的指数爆炸问题。你不能一下子学会一样很复杂的事情，但你可以从小的事情，循序渐进地学起。比如学自行车，先学会能骑着前进不倒，然后才能学拐弯，这期间还要有一个熟练的过程。有人骑车不好，会发生这样的事情，看到一个垃圾桶，心里想着别撞上，别撞上，但还是直直地撞了上去。这是因为你学习骑车的时候，是先学朝着一个方向去骑，在心里紧张的时候，就会把以前学习的基础子程序调出来，于是就撞上了。所以意识的作用就是在指挥学习，指挥学会眼前这一块小的东西，再指挥把小地积累成大的。所谓意识是受无意识控制的，而意识则会慢慢添加一些东西到基础的部分棗无意识中去，意识在学习中起到的是指挥积累的作用。

感情有什么用呢？只有人会笑。笑有什么好处呢？笑是一个学习过程，笑用计算机中的话来说，叫“中断（interrupt）”。当我们听到一个以前不知道，奇怪的东西时就会笑，其实这时笑的作用就是加深印象，使你记住那些不知道的东西，下次再听到就不会笑了，其实是一个新颖性的检测。人的感情是一个评价的过程，评价事物对自己是否有用，而评价本身也在被评价，评价的对错与否由事后的经验来验证。评价中最基本的是生存，但也会派生出其它的评价准则，包括预测，看电影时就是这样，结果都知道了，没有什么意思，而结果一点也无法预测，也不行。

两个休谟问题中的另一个问题是，休谟发现：从“是什么”推导不出“应该是什么”。要把自然科学与社会科学统一起来的话，要做一个小小的改造，认为自然科学不是研究“是什么”的问题，或者说自然科学不是追求真理的，这样自然科学与社会科学就可以统一起来了。

自由意志，或者说意志的自由是与意识密切相关的一个重要概念。对于西方文化背景来说，意志的自由是极为重要的基本出发点，是建立多种理论的必要前提假说。彭罗斯说过可以用量子力学来解释自由意志问题，这是不对的。自由意志不是一个随机问题，不是一个随机过程，不是可以由掷骰子来解决的。明斯基早已意识到关于大脑或精神世界的机械论解释雨自由意志之间难以调和的矛盾。用明斯基的话说：“机遇的女神和宿命的女神一样无情”，如果决定论决定了该去做什么，那么是没有自由意志的，若没有自由意志的话，“大碗”又要被颠翻，因为一切道德，伦理社会的基本结构，是建立在有自由意志的基础之上的，你做错了事情，你甘愿受罚，因为是你自决定去佬的，若是由上帝决定的那你就不应受罚。但若把人看成学习的机器，而机器的学习也可以靠赏罚来进行。这样就可以回避自由意志的问题，社会的道德依然存在，不会因取消自由意志而崩溃。自由意志就相当于“燃素论”中的燃素，是与科学不相融的东西，“自由意志”是一个宗教概念，来自于上帝，圣经之中，人吃了智慧之果，就有了自由意志，就要接受赏罚。

我从王朔的书中得到一个启发，他指责北大的学生，说他们脑子中满是概念，日常的东西就看不清了。在学习中概念是一定要清楚的，但概念为什么又变成一个坏东西呢？社会科学中有很多坏概念，它蒙人，隐藏没解决的东西，概念从哲学中来，哲学来自神学，神学最初就是为了蒙人，像真理、本质，这都是无法证明的东西。像一个苹果，牛顿发现它与月亮一样，因为本质是有质量；而遗传本质是不同的，只是重视的方面不同。如何区分坏概念？自然科学中的概念，像力、质量等很难下定义，但有一种操作主义的定义，力棗用弹簧秤秤出来的就是力，质量――天平秤出来的是质量。也就是说概念都要联系着一个可实践的东西，如果没有这样的联系，那就是坏概念。可以这样一种方法对社会科学中的概念进行一番清洗。我觉得孔子最了不起，他的伟大之处不在于他说了什么，而在于他不说什么，子不语“怪力乱神”。种地的事情他不说，因为他不懂。中国的形而上学化这么少，就在于一个非常有优势的传统，不知道不乱说。

我为什么要研究伦理学呢？因为认知的问题，就要研究什么该做，什么不该做，这与伦理学密切相关。科学的发展引起了伦理学的问题，“克隆人”引起了伦理学的问题。不对！我认为应该这么说：是科学的发展暴露了伦理学中有大大的问题。伦理学跟本不是学问，无法说服人，在科学上站不住脚，我认为伦理学需要重建。我们需要什么样的伦理学？首先要管用，能解答伦理问题，像“人工流产”应不应该？伦理学不应受任何宗教的干扰，否则就是盲从，是信仰，是形而上学。第二要有普适性，不同的文化有不同的道德，但对其加以解释的学问却只能有一个。伦理学存在道德风险，伦理学如果发生错误，对社会造成的危害非常巨大，所以我提出道德的最小化原则，对每项道德进行经济学中的风险收益分析，逐一分析。道德的存在是对人的一种约束，是一种反自由的，与人的自然趋势和本能相反。只有在囚徒困境存在的情况下，道德的存在才有用。道德是可以自发产生的。

我就先说到这儿，泛泛而谈，大家对什么问题感兴趣，我们再深入讨论。

盛洪：非常感谢赵教授，他所讲述的是一个极困难的问题，是一个古老的哲学问题棗对思维的思维，是一种反思，现代叫做认知科学。赵教授刚才讲到了人类认识世界的问题，东西方思维方法的不同，以及伦理学与科学的问题，这都为我们提供了很好的问题来进行讨论。

下面先请黎鸣先生来做一个评论。

黎鸣：今天这个题目我很感兴趣，因为我最近的研究也是从这个角度着手的。最近我也看了世界上有名的系统论专家拉兹洛写的一本关于广义进化论的书。赵教授刚才讲到的与我看到的、想到的有许多共同的东西。我与赵教授都是学理工的，思维上有许多共通之处，赵教授从专家系统，人工智能这样一个角度来谈人类的理智，认知问题，有其独到之处，我就不再重复赵教授讲的问题。我讲一点不同的地方，我认为赵教授完全从自然科学的角度来谈人的认识还是不够的。像他开始提到的人工智能中指数爆炸问题，“是”与“应是”问题，都讲到了认识与智能的问题，怎样去给人的认识下一个明确的又有开放意义的定义，是很困难的事情。从机器的角度来论证人，是论证不清楚的。这就需要理论上的突破。拉兹洛提出，达尔文的进化论在现代看来已很难成立，因为作为理论基础的自然选择是没有智能，没有意志存在的一个纯粹的随机过程，是无序的、偶然性的碰撞和选择，这样是不可能有进化的。有个天文学家波意尔举过这样一个例子，让一个盲人，在不可能有学习过程的情况下，去扭魔方，一秒钟扭一次，要用一千二百七十亿年才有可能扭出一个同色的面来。而即使从宇宙大爆炸到现在也只不过才一百五十亿年，就有了人类这样的生命。而若按照某种规则，即使是一个孩子，也可用120秒招出一个同色的面来。从这种意义上，仅仅用随机的过程来说明进化是没有道理的。只有在有意志，有学习过程的情况下，才可能。达尔文的进化论在此处已不能解释，整个宇宙的进化，自始至终，是有着共同的规律的。现在的广义进化论，包括拉兹洛就是想找到这个规律，但西方人是找不到的，是不可能找到的。我认为二十一世纪重大的突破只可能在东方，不在西方。应从东方古老的文化中去寻找，像老子的话：“道生一，一生二，二生三，三生万物”，“人发地，地发天，天发道，道发自然”，都蕴含着朴素的哲学道理。人工智能要发展，需要理论上的突破，赵先生的研究很好，但只是一个开始，要出成果，还要研究下去。我最近在研究哲学史，发现中国人根本就不懂逻辑，但其实中国古代还是有的，象先秦诸子百家中的墨家棗墨翟。但汉朝后独尊儒术，罢黜百家，就都被消灭了。所以现在也要提倡百家争鸣，在制度上允许言论、思想自由，中国才有希望。文艺复兴后西方科学、社会的发展，就是因为出现了一系列伟大的思想家，推动了理论的进步。

丁力：听了赵教授的内容，我觉的非常高兴，因为我也相信世界的统一性，学术、科学的统一性，觉得心有戚戚焉，大家有类似的想法，这正是所谓殊途同归，不同学科、专业的人需要像今天这样的交流。但兴奋之余，也想向赵教授请教几个问题。先从自然科学与社会科学的统一来谈，赵教授认为将自然科学视作不研究“是”，也是研究“应是”的学问，二者就可以统一起来，是有些牵强附会的。若把科学看做人类的一种活动，其实人类是一种符号动物，人通过符号构建模型来描述这个世界。量子力学时代的一个物理学家威扎克说过一句话：世界在人的前面，人在物理学的前面。他实际上就是说我们通过有意识的构造的模型，来研究世界，来看世界“是什么”，而关于世界“应该是什么样”的问题，应以前一个问题为基础。比如说法律是说世界“应该是什么”，但法律的基础还是世界“是什么”。如果不了解世界是什么，而要去改变世界，达到某种目的，那其实是本末颠倒的。从这个意义上来说，说自然科学不研究“是”，其实是一种误解。赵教授提出人是一种学习机器，来解释意志。哥德尔定理说：任何足够复杂的数学系统，如果它的定理是递归判断的话，而这个数学系统足够复杂，能够在其中展开自然数论，那么任何一个这样的数学系统是不完备的。因为这个系统中存在真的命题，而这个命题是这个系统不能证明的。如此可推出第二哥德尔定理：一个系统不能证明自身的逻辑一致性。把哥德尔定理转换成物理语言，可以这样说：存在的必然是真的，不是假的，从中就能看出有些存在的东西并不是由严格决定论来说明的。也就是说随机性是这个世界的一个本质的特征。这个世界是非严格决定论的，是自由意志的一个必要条件。

下面我谈一下与我的专业博弈论有关的一个问题，经济学现在被界定为是研究人的行为选择的一个学科，它在社会科学中的地位，其实与物理学在自然科学中的地位是一样的。现代博弈论的发展与赵老师讲的东西也是殊途同归的。博弈论当前研究的框架和思路是这样的：博弈论解释有一定理性程度的人，他是怎样选择的。博弈论中的核心是纳什均衡解，但二十年来的发展，出现了两个不同的研究方向，一个是知识论的方向，一个是进化论的方向，知识论是假定参与博弈的人理性程度很高，凡是数学家能推理出的东西，理性的人都能，他们还具有共同的普遍知识棗即我们都知道，而且我们都知道大家都知道。知识论框架下的均衡，对理性的要求很高。另一个同时进行的研究框架是进化论的框架，只要求博弈者具有学习进化能力，能够跟据过去的经验，受到的奖惩来调整自己的行动。这可以看出学习和进化是可以导向均衡的，但这个过程中就要引入复杂性，用动力系统的一些知识来解决。

李晓宁：我首先说一点，现在大家看到确定性科学下的困惑，开始注意到了复杂性，这是一个进步。我说几个原则问题。西方科学基本的东西源于亚里士多德的形式逻驾思维体系，对概念的定义来源于对概念的内涵棗数加等差定义，但这并不能说出事物本质的东西，于是只有求助于概念的外衍，但也存在困难。我认为赵老师用“大鱼模型”来说明西方的知识体系，可以。用“小行星模型”来说明中国的知识体系，还说明对中国的思维研究的不够。应该从语言开始研究。西方人从字母开始，所以重视逻辑，而中国人是方块字，是语言限制了思维，研究信息论就要先学汉语，要懂汉语，古汉语。第二是“自恰”，自恰是不存的，自恰是一种假象。第三是真理，科学的过程是一个纠错的过程。还有刚才提到的提到的进化论中的关键问题是：不是在平均自由度上进行选择，而是在一定的、非常刚性的、稳定的系统上的关键锁定点上的选择，是相对封闭的、稳定的，不是完全开放的，有一些路径是锁定的。我就说这么几点。

蔡德诚：我认为人类对自然的认识中，就是刚才赵教授讲的自然科学中，“是”才是一个核心问题。当然，用什么模式去认识，用什么理论去证明，是需要研究的。科学是真理，这是一个误解，其实科学是一个无止境的控索过程，是人类每一代人，每一个人，用自己有限的主观认识能力，去认识那个外在的无限客观存在，而且永远是不可能达到的，只能是相对的接近它，后人发现前人的错误，加以推翻，改正。所以科学是在求“是”的过程中发展的。科学的可贵之外是它没有权威，没有结论，没有绝对的真理，自然科学和社会科学本质上都是科学，都应该是一个无止境的认识过程，只是研究的对象不同，自然科学研究客观存在的宇宙，社会科学研究人类社会，人与人之间的关系，这是区别所在。自然科学可以证伪，而社会科学难在有框框架架，有思想的限制，难以证伪。我想科学的本质可以表述为六个要素：客观的依据，理性的怀疑，多元的思考，平权的争论，实证的检验，宽容的激励。自然科学与社会科学应在最理性的本质上统一起来。

张祥平：您的软硬结构中，提到树的生长点是软结构，这是不对的。树就是硬件，周围的环境，水、空气、矿物质才应该是软结构，这是一个从无序到有序的过程。刚才李晓宁所说的锁定点，是一种通俗的说法，其实叫“奇怪吸引子”，您的讲座中似乎没提到。

赵：我故意拿掉了。

张：可是没有“奇怪吸引子”，就无法从无序到有序。

赵：是可以的，这个我们以后再讨论。我认为在认识与社会中，象丁力刚才所解释的，拿进“哥德尔问题”，也是有害而无异的。

盛洪：时间有限，话题很有趣味，我听了也很有启发。赵老师提出的软硬结构理论，与耗散结构理论、混沌学等，其中都有很多相似的地方。像薜定锷所说的“生命是什么”，生命既不是固定不动的，也不是布朗运动，是界于两者之间的；耗散结构理论也是讲无序与无序。赵老师刚才讲到人工智能中的学习问题，其实在博弈论里的多次博弈中也涉及到了学习问题，这包括很多小的计算机模型中也涉及到的。学习是什么，首先是记忆，然后是判断，我觉得在人工智能中，学习能力似乎是可以增长的，这当然只是我的一个猜测。您所说的“大鱼模型”中大碗下面下面是什么，其实就是上帝，我们所谓理性主义中那些可证明的东西，其实是由超越理性的东西支撑的，初始的公理和概念是不能问的，是不加证明的，而这也就是可以改进的地方。

今天的讨论会到此结束。非常感谢赵教授给我们带来一个非常好的演讲，一个引起争论的演讲。

文/赵南元

校对/科粉