人工智能的一个学派认为,通过创造元数字电路,我们能够建造越来越复杂的电路,直到我们创造人工智能。这个学派沿着现代电子计算机这条思路,对“智能”的模仿取得了初步的成功,但深入下去就比较令人失望,因为它甚至连模仿大脑的最简单功能,比如模糊记忆,都无法做到。面对人工智能研究的窘境,一些科学家从研究方法上进行反思,认为还原论方法在人工智能的研究方面没有前途,应设法采取一种更加整体的方法对待大脑,不必纠缠于人脑运作中的一些细小环节,应该建立起把大脑视为整体的模型,将大脑的一些基本功能从一开始就建造在这个模型系统里。神经网络理论基本上就是基于这样一种方法而建立起来的理论模型,这是一种功能主义的整体研究方式。这种方式现在看来也是困难重重,不过它才刚刚起步,其未来的前途如何尚未可知。
我的观点是,还原论与整体论作为两种不同的研究方法,它们本身无所谓优劣之分,我们具体选择哪种方法,这完全视乎具体情形,并取决于我们个人的喜好。在某种情形下我们采取还原的方法,在另外的情形下我们可能会采取整体论的方法,这都是可以的。但是,在大多数情况下,人们倾向于采用还原论方法,这比较可靠,也比较能够满足我们寻根究底的好奇心,所以只要有可能,人们总是乐于使用它。
事实上整体论总是只能进行一些初步的研究,一旦深入下去就必须使用还原论的方法。因此,对待自然界,我们总是首先了解其大致的、整体的规律,这是整体论的方法,接着一定要再对它层层进行还原分解,以此考察和研究它的深层次本质规律。例如为了研究人体的生物性状,我们首先了解各个系统,如消化系统、神经系统、免疫系统等的功能,这时候我们是将各个系统当作一个整体来予以研究的;而接着,我们要继续研究组成系统的各器官的功能,再接着是组织、细胞、分子、原子等层面,这便是一个逐层还原的过程。随着层层还原过程的深入,我们对人体的机制就能够得到越来越多的了解。
是的,对那些过于复杂的系统,比如人的大脑,还原论方法到达一定地步之后就会显得异常繁难,人类的心智看来根本就无法做到将其彻底还原,这时候我们不得不退而求其次,对系统的某些细节忽略不计,从而引进一种比较整体的功能主义研究方式。类似地,对于像“视窗”这样复杂的软件系统,整个系统的逻辑是非常复杂的,如果有人想要模拟而不是剽窃这个系统,最好的办法是:在了解它的功能后再另行编制一个具有几乎相同功能的系统。如果妄想将一