摘 要 預測加工理論主張大腦是一臺多層概率預測引擎,致力于最小化預測誤差,主要策略包括:(1)修正先驗以改變預測;(2)采取行動以改變輸入。盡管預測加工理論依然預設了內部表征,但其作為一種動力學理論同時具有鮮明的生成主義色彩。從底層系統(tǒng)動力學出發(fā),對比預測加工理論與認知科學的生成主義取向,可知“生成主義預測加工理論”有望推動認知科學的“動力學化”,揭示認知的意義來源、知覺的現象學與心智的動力學。
關鍵詞 預測加工 生成主義 動力學 系統(tǒng)
1 引言
近20 年來,認知科學“范式轉移”的趨勢愈發(fā)明顯:許多學者開始嘗試在系統(tǒng)背景下探索認知活動的動力學基礎。其中英國皇家學會會員、倫敦大學學院教授Karl Friston(2010, 2013)基于理論神經科學研究提出的“自由能原理”(free-energyprinciple, FEP)受到了廣泛關注。FEP 主張知覺就是基于預測的推理,并試圖以預測和推理概括一切認知活動的底層機制,為“預測心智”(predictivemind)理論體系奠定了根基。
預測心智理論如今已發(fā)展為一個龐大的家族(Gallagher amp; Allen, 2018; Hohwy, 2020; Piekarski,2021),并已分出兩條競爭性的主線,分別以JacobHohwy(2013)的預測編碼(predictive coding, PC)理論和Andy Clark(2013, 2016)的預測加工(predictiveprocess, PP)理論為代表。二者的基本概念與邏輯多有重疊,但立場不同:Hohwy 視認知為大腦借助預測性的推理創(chuàng)建表征;Clark 則主張認知是完整有機體的基本動力機制,PP 也因此被不少學者認為有望揭示人類智能乃至“通用智能”的來源和本質(Allenamp; Friston, 2018; Bruineberg et al., 2018; Gallagher, 2017;Gallagher amp; Allen, 2018; Sun amp; Firestone, 2020)。事實上,PP 作為一種“表征性的動力學理論”,為認知的生成主義(enactivism)主張補全了機制上的細節(jié),二者的結合將進一步推動認知科學的“動力學化”。
2 預測加工理論
2.1 理論根基
預測加工理論(以下簡稱PP)可視為有機體水平的自由能原理(以下簡稱FEP),FEP 則是在理論神經科學領域應用動力系統(tǒng)理論(Bruineberg amp;Rietveld, 2014)。FEP 的核心主張是:長期來看,任何旨在抵抗熱力學第二定律、避免紊亂與耗散的系統(tǒng)必然致力于最小化自由能(Friston, 2013)。自由能是“熱力學自由能的信息論對應物”(Friston,2010; Gallagher, 2017),熱力學自由能指系統(tǒng)可用于從事“有效工作”的能量,在認知活動中,“有效工作”指通過類比更新信念,為世界建模。相應的“自由能”就是知覺系統(tǒng)對世界的信念與世界真實狀態(tài)間的差異。FEP 并未指定最小化自由能的機制(知覺或行動)與單位(大腦、大腦- 身體或大腦- 身體- 環(huán)境)。在FEP 語境中,“為世界建?!笔且环N寬泛的提法,Hohwy(2016)視其為創(chuàng)建認知對象的“結構表征”,Clark 則認為其僅指主體通過與環(huán)境的交互,能夠做出合理預期,以趨利避害,維系自身的組織結構,并認為FEP 適用于認知系統(tǒng)的各個尺度——上至有機體的整體形態(tài)學,下至大腦特定區(qū)域的組織架構(Clark, 2016)。
2.2 基本框架
PP 旨在揭示各類認知現象的基本動力學,主張大腦是一臺多層概率預測引擎,致力于維持有機體與世界的動態(tài)耦合,確保生命的延續(xù)。這是通過推理實現的。推理類似于“假設檢驗”:以知覺過程為例,一方面,充斥多層架構的先驗會自發(fā)地產生下行影響,這些影響的級聯傳播構成了預測,反映了有機體對周圍環(huán)境的信念;另一方面,來自現實世界的感知刺激與預測間的失匹配(mismatch)構成了預測誤差,循前饋連接在上行傳播中逐級得到加工。為實現自身信念與現實情況的最優(yōu)擬合(Clark, 2013,2016),有機體將追求“預測誤差最小化”(predictionerror minimization, PEM)。預測誤差的時間均值就是對系統(tǒng)自由能的量化(Friston, 2010)。
實現PEM 的策略包括:(1)修正先驗以改變預測;(2)采取行動以改變輸入。這兩種策略構成了“積極推理”(active inference),也是一切認知活動,包括感知、注意、學習、記憶、動機、行動及情緒感受的“后臺機制”。PEM 意味著不斷優(yōu)化多層架構中的先驗,這些先驗構成了“生成模型”(generative model),積極推理則是實施這種優(yōu)化的具體手段(Clark, 2016; Sun amp; Firestone, 2020)。PEM、生成模型和積極推理這三大核心概念讓PP 有望成為認知科學真正意義上的“大一統(tǒng)理論”(Clark,2013; G?adziejewski, 2019; Hohwy, 2015; Hutchinson amp;Barrett, 2019)。
2.3 核心概念及其動力學內涵
2.3.1 PEM
動物傾向于預先行動(proactive),而不僅是隨機應變(reactive),這種能力的基礎正是PEM。仍以知覺過程為例,PP 的基本框架保證了知覺架構的任一層級都只需加工預測誤差,這大幅降低了知覺任務的計算負荷,提高了知覺主體適應環(huán)境所必須的靈活性。需要注意,預測誤差的具體含義因具體的認知活動而異:上行刺激既可能是外部刺激信號,也可能是內感覺(如饑餓)或本體覺(如姿勢)信息;相應地,預測既可能針對外部事件,也可能針對有機體的內部狀態(tài)或肢體的空間位置:對有機體而言,PEM 意味著環(huán)境與自身的整體狀況“符合預期”。
有機體最重要的預期就是自身的生存,即對一系列“生存狀態(tài)”(viable states)的遍歷(Di Paoloet al., 2022; Ramstead et al., 2020)。但是,占據“生存狀態(tài)”的前提是主體(有機體)與環(huán)境間可維系的動態(tài)耦合,因此PEM 可視為早期控制論重要概念——“內穩(wěn)態(tài)”(homeostasis)的量化指標(Teufelamp; Fletcher, 2020; Wiener, 1948)。內穩(wěn)態(tài)是動力系統(tǒng)的整體狀態(tài),一個動力系統(tǒng)既包括主體,又包括環(huán)境。處于內穩(wěn)態(tài)的動力系統(tǒng)各成分間維持動態(tài)平衡,表現為各成分自身狀態(tài)不斷改變,系統(tǒng)的整體狀態(tài)卻保持穩(wěn)定。典型的例子如自動高炮追蹤正在采取規(guī)避機動的目標,或魚在急流中保持與礁石的相對位置不變。再次強調,構成動力系統(tǒng)的“環(huán)境”未必外在于有機體,其具體內涵因研究者關注的具體認知活動而異。
2.3.2 生成模型
預測加工的過程常被類比為貝葉斯推理(Gallagher, 2017; Teufel amp; Fletcher, 2020),也就是從先驗到后驗的信念更新。認知架構中的先驗構成了生成模型,生成模型是對“生成過程”(generativeprocess),即環(huán)境誘因(感知刺激)產生認知經驗(知覺狀態(tài))的過程的模擬(圖1)。對照貝葉斯定理P (s |o )=P (s )P (o |s )/P (o ),生成模型即P (o , s) 就是先驗信念,由P (s ) 與P (s |o ) 兩部分構成,P (s ) 指關于外部狀態(tài)的先驗,P (o , s) 指特定外部狀態(tài)導致當前感知狀態(tài)的可能性;預測加工的目的就是讓更新后的信念盡可能逼近真實后驗即P (s |o )。這就是“貝葉斯大腦”假設(Friston, 2010)。
但“貝葉斯大腦”終歸只是一種類比。在FEP語境中,“為世界建?!辈⒉灰馕吨鴦?chuàng)建世界的“鏡像”:生成模型的作用是控制主體與環(huán)境的交互,以維系大腦- 身體- 環(huán)境系統(tǒng)的“魯棒”(Bruinebergamp; Rietveld, 2014)。在這個意義上,有機體本身“就是”模型,因其“體化”了其所在的環(huán)境(生態(tài)位)(Friston, 2013):“我們必須以一種最具有包容性的方式理解‘模型’——其囊括了描述性的傾向、形態(tài)學和神經架構,在積極主動的具身的有機體與環(huán)境間維持一種高度協(xié)調的‘擬合’”(Friston etal., 2012)。這種對生成模型的界定與動力系統(tǒng)理論遙相呼應:1970 年,控制論的先驅、英國精神病學家Ross Ashby 及同事就復雜系統(tǒng)如何保持內穩(wěn)態(tài)提出了兩個基本定理(Conant amp; Ashby, 1970)。其一是“必要多變性定理”:要維持內穩(wěn)態(tài),主體能占據的狀態(tài)在數量上不能小于環(huán)境可能影響它的方式;其二是“優(yōu)秀調節(jié)者定理”:若主體成功地減輕了環(huán)境的影響(實現了內穩(wěn)態(tài)),則可認為它成功地創(chuàng)建了一個當前環(huán)境狀態(tài)的“模型”。
2.3.3 積極推理
積極推理是實現PEM 即內穩(wěn)態(tài)的手段,生物既可借助感知修正先驗以適應當前輸入,又可借助行動改變輸入,使預測變?yōu)楝F實(Adams et al., 2013;Friston, 2009; Friston et al., 2010)。PP 對感知與行動的定義完全是動力學的:任何使用感官搜集環(huán)境信息的過程都可視為感知,不論感官是否生物性的,也不論環(huán)境是否外在于有機體。同理,任何在內部狀態(tài)影響下直接作用于環(huán)境的過程都可視為行動,不論內部狀態(tài)是否有機體的主觀意圖,也不論環(huán)境的客觀狀態(tài)有沒有被改變。
這種定義體現了FEP 的精神:FEP 視積極推理為借助感知狀態(tài)(sensory states)、主動狀態(tài)(activestates)、維持內部狀態(tài)(internal states)與外部狀態(tài)(external states)的耦合(Friston, 2013; Kirchhoff etal., 2018; Ramstead et al., 2018):在一個狀態(tài)網絡中,感知狀態(tài)指那些不受內部狀態(tài)影響的狀態(tài),主動狀態(tài)指那些不受外部狀態(tài)影響的狀態(tài),它們構成了主體與環(huán)境的界線即“馬爾科夫毯”(圖2)。馬爾科夫毯定義了主體與環(huán)境的“推理隔離”(inferentialseclusion),其維系表明系統(tǒng)實現了內穩(wěn)態(tài)(即PEM)——主體通過與環(huán)境的動態(tài)耦合成功地抵抗了熱力學第二定律。推而廣之,根據動力系統(tǒng)理論(Bruineberg amp; Rietveld, 2014; Chemero, 2009), 積極推理的兩種策略分別對應自組織的認知主體的兩個因果環(huán)路(circular causality):改變預測對應第一環(huán)路或主體的自組織——主體的序參量(先驗)從主體的微觀動力學(預測加工)中涌現,反過來又約束或“役使”主體的微觀動力學;改變輸入對應第二環(huán)路或主體對環(huán)境的作用——環(huán)境中的控制參數(通過產生預測誤差)推動了主體的自組織,反過來又降低了控制參數的影響。
3 生成主義PP:朝向認知科學的動力學化
關于PP 的取向既有表征主義的解讀(Clark,2016),又有具身主義乃至生成主義的界定(Allenamp; Friston, 2018),但PP 終歸是一個動力學理論,表征主義的解讀會推出一系列不符合FEP 和動力系統(tǒng)理論基本邏輯的結論(表1)。另一方面,第二代認知科學的生成主義取向因關注認知的“構成性主題”(李建會, 2017),體現了明顯的動力學立場,而被視為認知科學“革命性的新取向”(葉浩生等,2019;De Jaegher amp; Di Paolo, 2007),但它并未將認知的具體動力機制理論化,這就使PP 與生成主義的結合兼具了合法性與必要性。事實上,PP 三大核心概念(PEM、積極推理與生成模型)與生成主義三大陣營(自創(chuàng)生生成主義、感知運動生成主義和激進生成主義;Ward et al., 2017)存在明確的對應關系,生成主義PP 將有助于揭示認知的意義來源、知覺的現象學和心智的動力學。
3.1 認知的意義來源
3.1.1 有機體- 主體- 系統(tǒng)
PP 是在有機體水平應用FEP,這種描述水平固然符合大眾對生命與心智的固有印象,但也產生了一種誤解:似乎認知的目的就是維系有機體的生存,或作為一個“自證”的過程維系有機體與環(huán)境的“推理隔離”(Hohwy, 2016)。這種觀點忽略了生命與心智本就是在有機體與環(huán)境的動態(tài)耦合中生成的,有機體的生存及其與環(huán)境的區(qū)分都源于這種動態(tài)耦合。
這是一種有趣的倒果為因,其根源是混淆了有機體與主體,并因對有機體(個人)生存與福祉(well-being)的習慣性重視而忽視了系統(tǒng)的“存在優(yōu)先性”(existential priority),體現了表征主義解讀對心智“預設分析”(ad hoc)式的界定——換言之,是研究者選定的關注對象(有機體)決定了預測和預測誤差以何種方式實例化。而根據生成主義與動力系統(tǒng)理論:(1)構成系統(tǒng)的是主體與環(huán)境,而非有機體與環(huán)境,也就是說系統(tǒng)的時空尺度(即主體與環(huán)境的具體含義)因研究者關注的具體認知活動而異(Allen amp; Friston, 2018);(2)生命與心智在主體與環(huán)境的耦合中得以維系和生成,它們并非主體的先定屬性,而是在主體與環(huán)境的交互中涌現,因系統(tǒng)整體的“協(xié)調”(attunement)狀態(tài)(Gallagheramp; Allen, 2018)而產生的,PEM 就是這種“協(xié)調”狀態(tài)的量化指標。這種解讀對心智的界定是“事后分析”(post hoc)式的——原則上,研究者可為任何實現了整體“協(xié)調”的系統(tǒng)定義預測和預測誤差,不論該系統(tǒng)是亞個體水平、個體水平的還是超個體水平的,也不論該系統(tǒng)是否符合傳統(tǒng)意義上對生命系統(tǒng)的界定。
3.1.2 PEM 與自創(chuàng)生生成主義
對PEM 動力學內涵的澄清將完善自創(chuàng)生生成主義的基本主張。自創(chuàng)生生成主義旨在解決認知的意義來源問題,主張“自創(chuàng)生”是一切認知現象的基本邏輯——有機體通過與環(huán)境的交互產生了最初的目的性,表現為(客觀上)有助于維系生存與繁衍的特定行為模式,同時環(huán)境對有機體呈現出不同的意義或價值(Di Paolo, 2005; Thompson, 2007;Varela, 1997)。自創(chuàng)生生成主義展現了生命與心智的強連續(xù)性,指出心智的結構與組織原則只是生命系統(tǒng)的結構與組織原則的衍生與發(fā)展(Ward etal., 2017),心智借助生物動力學“接地”的這個過程就是所謂的“意義建構”(sense-making;DiPaolo amp; Thompson, 2014; Thompson amp; Stapleton, 2009;Weber amp; Varela, 2002)。
“生命- 心智強連續(xù)性”的提法很容易給人一種印象,即心智為生命所特有,而生命的基本單位是有機體,因此自創(chuàng)生生成主義傾向于以有機體動力學解釋心智。根據這種解釋,認知的意義源于維系生命的一系列“規(guī)范”,但“規(guī)范”對有機體通常是禁止性(proscriptive),而非指定性(prescriptive)的,它們無法解釋有機體為何會賦予環(huán)境(正面的)意義或價值(Barrett, 2017)。對PEM的澄清表明,“意義建構”發(fā)生在系統(tǒng)水平,而非有機體水平。心智經驗的意義,即“指定性規(guī)范”源于系統(tǒng)動力學而非有機體動力學,反映了認知對象在系統(tǒng)整體“協(xié)調”的維系中發(fā)揮的作用——有助于系統(tǒng)保持“協(xié)調”的事物對主體抵御熱力學第二定律發(fā)揮了積極作用,傾向于破壞系統(tǒng)整體“協(xié)調”的事物則加速了主體的熵增,讓主體與環(huán)境的界線難以維系。不同事物對心智呈現的豐富意義正是從系統(tǒng)內外部狀態(tài)的耦合中涌現的。
3.2 知覺的現象學
3.2.1 表征- 模型- 內容
PP 在嚴格意義上依然是“表征性”的。Clark(2016)曾說:“若拋開‘表征’,不涉及多層概率生成模型……PP 就只剩涵蓋大腦、身體和世界的復雜動態(tài)循環(huán)了……以這種方式描述事實當然不會有錯,但它無法讓我們理解一種能夠支持感知、思維、想象和行動的有意義的結構領域是怎樣產生的?!盋lark 顯然認為:(1)生成模型在PP 中扮演“表征”的角色,攜帶了知覺經驗的內容;(2)對認知的純粹動力學刻畫本身“不會有錯”,但其“描述水平”不妥,就像從分子水平而非對流水平解釋天氣現象。對“表征”的堅持顯示Clark 仍先入為主地選擇了有機體,而非整個系統(tǒng)的立場。但這種表征主義的解讀體現了一種靜態(tài)的心智觀——畢竟,作為表征的生成模型之所以能攜帶知覺經驗的內容,系因其與認知對象間存在某種結構同構關系,且這種同構關系可“離線地”發(fā)揮作用(Kiefer amp;Hohwy, 2018, 2019)。但如果承認PP 是一種真正的動力學理論,就沒有必要固守這種立場。根據最優(yōu)調節(jié)者定理,生成模型不是由外力設計,而是因主體成功地減輕了環(huán)境狀態(tài)的影響、維持了自身的存續(xù)而體現的(Friston, 2012; Ramstead et al., 2018)。Ramstead 等(2020)據此將生成模型界定為生命活動的“控制系統(tǒng)”,在系統(tǒng)整體維系“協(xié)調”狀態(tài)的過程中“生成”,而知覺經驗的內容就涌現自系統(tǒng)的過程動力學。這種動力學的解讀反映了一種動態(tài)的心智觀——知覺經驗的內容無法從認知過程的每一個時間斷面上讀取,而是只能體現在認知活動的整個時間序列中。PP 因此有望擺脫“一種表征主義動力學理論”的尷尬定位。
3.2.2 生成模型與感知運動生成主義
上述對生成模型的動力學界定符合感知運動生成主義的理念。感知運動生成主義認為:主體之所以擁有知覺的現象學經驗,是因為掌握了“感知運動權變”(sensorimotor contingencies, SMCs), 即知覺經驗(感知)與探索行動(運動)間相互依存的模式。這意味著(1)知覺不是一種狀態(tài),而是知覺主體與環(huán)境相互作用的過程;(2)知覺不是被動的,知覺主體可以控制自身與環(huán)境相互作用的方式,能動地生成知覺經驗(No?, 2012; O' Regan, 2011)。究其根本,感知運動生成主義就是為還原知覺經驗而應用過程動力學。
根據感知運動生成主義,只要擁有“SMCs 相關知識”,主體就能通過梳理經驗與行動間的“if-then關系”產生知覺經驗,即便其與知覺對象并無實時交互,正如觀察者無需轉動眼前的番茄,就能將其經驗為一個球狀物。但這種解釋似乎為心智的內部主義留出了空間,因為感知運動生成主義對具體如何界定“SMCs 相關知識”缺乏明確共識。事實上,在PP 概念體系中,SMCs 相關知識就是主體對自身行動可能產生的知覺的預期,擁有這種預期等價于擁有知覺經驗。但是,并非SMCs 決定了知覺經驗的現象學,相反,“知覺經驗是在生成過程與生成模型的耦合中產生的”(Kirchhoff amp; Kiverstein,2019),正是這種耦合“生成”了SMCs。知覺經驗既非“內部主義的表征”,亦非“行動導向的表征”,嚴格地說,如果主體果真“表征”了什么,其“表征”的也只是“動允性”(affordance)——對環(huán)境采取行動、實施干預的可能性。“動允性”屬于“關系范疇”(蘇佳佳, 任俊, 2021),相應地,“表征”也不可能脫離主體與環(huán)境的交互,而是作為一種“指導性的建議”對意義建構的主體呈現出來。
3.3 心智的動力學
3.3.1 世界- 生態(tài)位- 設計者環(huán)境
對PP 的表征主義解讀重視主體對世界(原貌)的理解,隱含了主體與環(huán)境彼此區(qū)隔的主張——積極推理就是認知主體內化外部狀態(tài)、為客觀世界創(chuàng)建“理論”并檢驗“假設”的手段(Hohwy,2016)。但主體自身的特征決定了它將關注環(huán)境的哪些側面:較之“客觀世界”,“生態(tài)位”對主體更有意義?!吧鷳B(tài)位”既是主體認知的對象,更是主體改造的對象,這一事實體現了主體與環(huán)境間彼此耦合的關系——根據動力系統(tǒng)理論,系統(tǒng)由內外部狀態(tài)的“統(tǒng)計耦合”構成(Spivey, 2020),主體與環(huán)境的信息邊界也在這種耦合中得以維系(Spivey,2020)。這種對主體與環(huán)境間耦合關系的強調與生成主義理念高度契合。根據生成主義,主體及其所在環(huán)境因動態(tài)耦合而相互定義:在群體層面,借助這種耦合,“物種提出并明確了自己的問題領域”(Varela et al., 1991),由此“生成”或創(chuàng)造了(p.205)自己的世界;在個體層面,有機體的“認知生態(tài)位”是其借助積極推理“生成”的(Constantet al., 2020):在較短的時間尺度,這種“生成”通過信念更新實現,反映了主體對世界的“順應”;在較長的時間尺度,“生成”意味著通過行動創(chuàng)建“設計者環(huán)境”,也就是在復雜的文化實踐中創(chuàng)建并運用人工制品和物質符號(Clark, 2016; Hutchins,2014),反映了主體對世界的“改造”。
3.3.2 積極推理與激進生成主義
積極推理可視為激進生成主義的動力學綱領。激進生成主義是對自創(chuàng)生生成主義和感知運動生成主義的批判性發(fā)展,試圖以一種系統(tǒng)的方式整合并完善各種反表征的觀點(葉浩生等, 2019; Hutto,2017)。對基本知覺活動,激進生成主義強調生物適應性和感知運動動力學,指出基本知覺經驗不含內容(Hutto amp; Hipólito, 2021),智能行為無需以內部表征為前提(Chemero, 2016; Hutto amp; Myin,2013);對高層認知現象,激進生成主義特別關注文化架構的作用,認為人類心智內容的確定性與豐富性唯有在與復雜社會文化環(huán)境長期交互的歷史背景下,通過人際互動(Hutto, 2008)和語言交流(Huttoamp; Satne, 2015)才能實現。
上述文化架構的角色正是由“設計者環(huán)境”扮演的,其對人類心智動力學的深刻改造與積極推理密不可分:一方面,通過信念更新,主體的生成模型愈發(fā)緊密地依附于設計者環(huán)境,使預測的成功率和效率大幅提高(Hutchins, 2014);另一方面,借助物質性的公共載體(如語言文字、圖形圖表和音頻視頻),主體不斷改造設計者環(huán)境,為其添加大量可傳播的結構(如論文、書籍和影視作品),借助文化實踐的規(guī)范與慣例支持累積的、分布式的推理(Clark, 2016),使靈感、思想乃至心智再非個體的專屬。預測性的大腦、有行動能力的身體與設計者環(huán)境的交互從動力學角度解釋了人類何以擁有今日無比豐富的心靈。
4 總結
以(基本的)系統(tǒng)動力學解析預測加工理論(PP),有助于在其與生成主義取向間架設橋梁:一方面生成主義取向有望使PP 擺脫“表征性的動力學理論”這一定位,另一方面PP 完全有能力扮演生成主義的動力學基礎。具體而言,PP 的三大核心概念即預測誤差最小化(PEM)、積極推理和生成模型可分別描繪生成主義三大陣營(自創(chuàng)生生成主義、感知運動生成主義和激進生成主義)主要理念的動力學細節(jié),完善對認知的意義來源、知覺的現象學與心智的動力學的理解,糾正因對生命與心智的固有印象而產生的一系列不準確的先入之見。以此觀之,生成主義PP 有望以一種系統(tǒng)的方式推動認知科學的動力學化。
但生成主義PP 還是PP 嗎?這取決于PP 對“有機體立場”有多堅持以及研究者如何看待心智與有機體(個人)的關系。Clark(2016)指出:“(預測加工架構)唯一的存在意義,便是幫助動物實現其生存繁衍的目標……通過行動實現適應?!币源藶闃藴?,生成主義PP 似乎應該得到一個新的稱謂——如Gallagher 和Allen(2018)就將取“系統(tǒng)立場”的預測心智理論稱為“預測參與”(predictiveengagement)。不論使用什么稱謂,PP 與生成主義的結合都為后續(xù)的思考留足了空間:圍繞心智的“系統(tǒng)立場”對有機體而言意味著什么,以及人類據此應如何看待自身與世界。
參考文獻
李建會. (2017). 心靈的形式化及其挑戰(zhàn). 中國社會科學出版社.
蘇佳佳, 任俊. (2021). 關系屬性: 動允性概念的方法論蘊含. 心理學探新,41 (3), 214-218.
葉浩生, 曾紅, 楊文登. (2019). 生成認知: 理論基礎與實踐走向. 心理學報,51 (11), 1270-1280.
Adams, R. A., Shipp, S., amp; Friston, K. J. (2013). Predictions not commands: Active"inference in the motor system. Brain Structure and Function, 218(3), 611-643.
Allen, M., amp; Friston, K. J. (2018). From cognitivism to autopoiesis: Towards a computational framework for the embodied mind. Synthese, 195 (6), 2459-2482.
Barrett, N. F. (2017). The normative turn in enactive theory: An examination of its"roots and implications. Topoi, 36 (3), 431-443.
Bruineberg, J., amp; Rietveld, E. (2014). Self-organization, free energy minimization,and optimal grip on a field of affordances. Frontiers in Human Neuroscience, 8,Article 599.
Bruineberg, J., Kiverstein, J., amp; Rietveld, E. (2018). The anticipating brain is not a"scientist: The free-energy principle from an ecological-enactive perspective.Synthese, 195 (6), 2417-2444.
Chemero, A. (2016). Sensorimotor empathy. Journal of Consciousness Studies,23 (5-6), 138-152.
Chemero, A. P. (2009). Radical embodied cognitive science. MIT Press.
Clark, A. (2013). Whatever next? Predictive brains, situated agents, and the future"of cognitive science. Behavioral and Brain Sciences, 36(3), 181-204.
Clark, A. (2016). Surfing uncertainty: Prediction, action, and the embodied mind.Oxford University Press.Conant, R. C., amp; Ashby, W. R. (1970). Every good regulator of a system must be a"model of that system. International Journal of Systems Science, 1(2), 89-97.
Constant, A., Clark, A., Kirchhoff, M., amp; Friston, K. J. (2020). Extended active"inference: Constructing predictive cognition beyond skulls. Mind and"Language. Advance online publication.
De Jaegher, H., amp; Di Paolo, E. (2007). Participatory sense-making: An enactive"approach to social cognition. Phenomenology and the Cognitive Sciences, 6 (4),485-507.
Di Paolo, E., amp; Thompson, E. (2014). The enactive approach. In L. Shapiro (Ed.),The Routledge handbook of embodied cognition (pp.68-78). Routledge.
Di Paolo, E., Thompson, E., amp; Beer, R. (2022). Laying down a forking path:Tensions between enaction and the free energy principle. Philosophy and the"Mind Sciences, 3, Article 2.
Di Paolo, E. A. (2005). Autopoiesis, adaptivity, teleology, agency. Phenomenology"and the Cognitive Sciences, 4(4), 429-452.
Friston, K. (2009). The free-energy principle: A rough guide to the brain? Trends"in Cognitive Sciences, 13 (7), 293-301.
Friston, K. (2010). The free-energy principle: A unified brain theory? Nature"Reviews Neuroscience, 11 (2), 127-138.
Friston, K. (2012). A free energy principle for biological systems. Entropy, 14 (11),2100-2121.
Friston, K. (2013). Active inference and free energy. Behavioral and Brain"Sciences, 36 (3), 212-213.
Friston, K., Adams, R., Perrinet, L., amp; Breakspear, M. (2012). Perceptions as"hypotheses: Saccades as experiments. Frontiers in Psychology, 3, Article 151.
Friston, K. J., Daunizeau, J., Kilner, J., amp; Kiebel, S. J. (2010). Action and behavior:A free-energy formulation. Biological Cybernetics, 102 (3), 227-260.
Gallagher, S. (2017). Enactivist interventions: Rethinking the mind. Oxford"University Press.
Gallagher, S., amp; Allen, M. (2018). Active inference, enactivism and the"hermeneutics of social cognition. Synthese, 195 (6), 2627-2648.
G?adziejewski, P. (2019). Mechanistic unity of the predictive mind. Theory and"Psychology, 29 (5), 657-675.
Hohwy, J. (2013). The predictive mind. Oxford University Press.
Hohwy, J. (2015). The neural organ explains the mind. In T. Metzinger amp; J. M.Windt (Eds.), Open Mind . MIND Group.
Hohwy, J. (2016). The self-evidencing brain. No?s, 50 (2), 259-285.
Hohwy, J. (2020). New directions in predictive processing. Mind and Language,35 (2), 209-223.
Hutchins, E. (2014). The cultural ecosystem of human cognition. Philosophical"Psychology, 27 (1), 34-49.
Hutchinson, J. B., amp; Barrett, L. F. (2019). The power of predictions: An emerging"paradigm for psychological research. Current Directions in Psychological"Science, 28 (3), 280-291.
Hutto, D. D. (2008). Folk psychological narratives: The sociocultural basis of"understanding reasons. MIT Press.
Hutto, D. D. (2017). REC: Revolution effected by clarification. Topoi, 36 (3), 377-391.
Hutto, D. D., amp; Myin, E. (2013). Radicalizing enactivism: Basic minds without"content. MIT Press.
Hutto, D. D., amp; Satne, G. (2015). The natural origins of content. Philosophia, 43 (3),521-536.
Kiefer, A., amp; Hohwy, J. (2018). Content and misrepresentation in hierarchical"generative models. Synthese, 195 (6), 2387-2415.
Kiefer, A., amp; Hohwy, J. (2019). Representation in the prediction error minimization"framework. In J. Symons, P. Calvo, amp; S. Robins (Eds.), The Routledge
companion to philosophy of psychology ( pp.384-409). Routledge.
Kirchhoff, M., amp; Kiverstein, J. (2019). Extended consciousness and predictive"processing: A third-wave view. Routledge.
Kirchhoff, M., Parr, T., Palacios, E., Friston, K., amp; Kiverstein, J. (2018). The"Markov blankets of life: Autonomy, active inference and the free energy"principle. Journal of the Royal Society Interface, 15(138), Article 20170792.
No?, A. (2012). Varieties of presence. Harvard University Press.
O’Regan, J. (2011). Why red doesn’t sound like a bell: Understanding the feel"of consciousness. Oxford University Press.
Piekarski, M. (2021). Understanding predictive processing. A review. Avant, XII(1),1-48.
Ramstead, M. J., Kirchhoff, M. D., amp; Friston, K. J. (2020). A tale of two densities:Active inference is enactive inference. Adaptive Behavior, 28 (4), 225-239.
Ramstead, M. J. D., Badcock, P. B., amp; Friston, K. (2018). Answering Schr?dinger' s question: A free-energy formulation. Physics of life Reviews, 24, 1-16.
Spivey, M. J. (2020). Who you are: The science of connectedness. MIT Press.
Sun, Z. K., amp; Firestone, C. (2020). The dark room problem. Trends in Cognitive"Sciences, 24 (5), 346-348.
Teufel, C., amp; Fletcher, P. C. (2020). Forms of prediction in the nervous system.Nature Reviews Neuroscience, 21 (4), 231-242.
Thompson, E. (2007). Mind in life: Biology, phenomenology, and the sciences of"mind. Harvard University Press.
Thompson, E., amp; Stapleton, M. (2009). Making sense of sense-making: Reflections"on enactive and extended mind theories. Topoi, 28 (1), 23-30.
Varela, F. J. (1997). Patterns of life: intertwining identity and cognition. Brain and"Cognition, 34 (1),72-87.
Varela, F. J., Thompson, E., amp; Rosch, E. (1991). The embodied mind: Cognitive"science and human experience. MIT Press.
Ward, D., Silverman, D., amp; Villalobos, M. (2017). Introduction: The varieties of"enactivism. Topoi, 36 (3), 365-375.
Weber, A., amp; Varela, F. J. (2002). Life after Kant: Natural purposes and the"autopoietic foundations of biological individuality. Phenomenology and the"Cognitive Sciences, 1 (2), 97-125.
Wiener, N. (1948). Cybernetics or control and communication in the animal and the"machine. Hermann.
本研究得到國家社會科學基金后期資助重點項目“身體運動與心理發(fā)展研究”(20FTYA002)的資助。