认知科学是前沿科技汇聚的一个重要学科。认知科学从诞生起就自带跨学科研究光环，推动着跨学科对话，将探寻人类认知现象和智能行为的基本目标分布在哲学、语言学、人类学、计算机科学、心理学、人工智能等众学科。

　　认知科学早期聚焦于一个基本假设，即认知的内在过程是在物理符号计算的系统和框架中实现。这一假设是对悠久历史中机制主义传统的延续，将认知现象（思维）比喻为计算机器的处理。然而，认知科学的底层问题实际上是由一系列古典时代集聚的哲学命题组成的现代经验研究，机制主义只是认知科学众多研究中最重要的工作手段之一。随着认知科学的跨学科任务越来越繁重，它的底层哲学工作原则不得不疲于应付各方面的挑战，修补理论漏洞，扩展理论假设。认知科学一度遭受信任危机，主要原因来自于机制主义传统下哲学命题在经验研究所得到的结论和现实之间那道难以弥合的缝隙。

　　机制主义强调本质和机制，如果说认知有一个基础的本质，在大脑中除了存在处理认知活动的机制之外，哲学上还应该外加一个假设，这个在头脑内处理的活动是一个内在处理表征的过程。此时，我们不禁会回想起在知识论中笛卡尔限定的一个本质上的“自我”，以及一个康德的理性主体，以确保知识的本质和基础。于是，试问知识是在内在的心理世界还是外在世界中形成，自然就落在自我和理性主体这两个事物头上，探寻它们工作机制的任务一直延续至今。这被认为是一个“昂贵”的任务，以至于早期认知科学的先驱们费尽力气要清除行为主义的影响，皆因其太“廉价”。这样就可以把认知科学革命视为一场以理性主义为旗号的运动。

　　理性的“昂贵”与认知的内在机制，在认知科学内部具有相同的价值，在脑科学和神经科学的协助下强化了这种等价性，即“心智—脑”和计算模拟的等价性。“理性”这个古老的哲学术语被转译，科学地表达为“计算”，它包括算法和实现计算的物理条件。认知科学尽管实现了学科之间对于同一个问题汇聚的跨学科目标，产生了大量人工智能领域的显著成就和心理实验上的丰硕成果，但是摆在以理性为原则的机制主义者面前的，还有另一道有关认知的跨物种难题。

　　我们不会将训练有素的机器与人类在物种上作出对立，因为两者之间有等价之处。人们在整个认知科学发展的早期理论中几乎看不到人和机器之间的物种藩篱，这种信念仍来自于机制主义传统，即人是机器。不过，与之相反，笛卡尔却在讨论动物时，将动物比喻为没有思维和智能的机器。这种笛卡尔式的观点，有时流露于认知科学的研究报告中，表现出刻意避开有关动物的认知研究，尽可能不要将动物认知或智能放进机制主义的研究框架中扩充人类对认知的理解。换句话说，智能被越来越多地限定在人类和类人的机器身上。

　　一些研究者注意到，认知科学缺少在生物学的意义上将生命体的认知现象加以考察，阻碍了把一只螳螂的爬行、奔跑和腾空而起视为一种智能行为。为了弥补这个缺陷，有志之士将一个个具有昆虫身体特征的机器设计出来。利用生物学和演化心理学，研究者注意到在认知的大目标下，在动物世界还有很多尚未被注意到的行为现象。这些行为现象或许在老式的认知科学家心目当中不值得一提。但是随着一些动物行为学家的研究报告被认知科学家陆续关注到，原有的将理性和智能贴在人类身上的标签正渐渐褪去颜色。认知科学的跨学科光芒仍在，但是打破人与动物之间的物种藩篱是一个重要任务。

　　认知科学的大家庭中可以看到三类对象：人类、智能机器和动物。研究者在某一个物种中对认知进行独立探索，研究他们之间如何相互贯通、借用、模拟，既需要跨学科努力，也需要跨物种努力。倘若我们要从这三个领域获取红利，以便更好地创造美好的未来，所谓的“认知集成”恐怕是下一个阶段在众多学科中共同努力的方向。借用当前学术界对未来新科技的预测，人工智能的工程化是其中一个趋势，实质上它是一场人工智能各领域的集成。我们把工程化概念用在理解认知科学的未来时会发现，众多学科之间联合的目标，需要在跨越认知的物种藩篱上作出更多努力，或许这个目标就是认知集成。

　　（本文系贵州大学文科重点学科及特色重大科研项目“信息时代马克思主义劳动观研究”（GZZT201701）阶段性成果）

　　（作者单位：贵州大学马克思主义学院）