【翻譯】德雷夫斯：為什麼海德格爾式的人工智慧失敗了，如何修復它則需要讓它變得更海德格爾式

為什麼海德格爾式的人工智慧失敗了，如何修復它則需要讓它變得更海德格爾式

[-]摘要和關鍵詞

這一章闡發了，使得我們接觸這個世界的靈活應對的原初本質（fundamental nature）的本體論內涵。對於用戶而言，裝備（equipment）是對行動的誘發（solicitation），而不是具有功能特徵的實體。這些誘發組成了這樣的情形，在其基礎上，我們有時從我們所捲入的與世界的接觸中撤離，並揭示了其中的實體。因此人類知性包含了一個「意向弧（intentional arc）」，作為一個反饋的環路（feedback loop），在其中我們的行動和規劃從我們之中被這個世界的有意義的特徵牽引出去，並且反過來，改變這個世界作為對我們的誘發所呈現的方式。關於熟練應對的現象學與沃爾特·弗雷曼（Walter Freeman）關於腦作為一個非線性動力學系統（nonlinear dynamical system）的說明是非常一致的。

關鍵詞：裝備，意向弧，沃爾特·弗雷曼，誘發，現象學，熟練應對

1.作為一個退化的研究計劃的象徵性人工智慧

當我在19世紀90年代在麻省理工任教的時候，來自人工智慧實驗室的學生會來我的海德格爾課程里說，實際上：「你們這些哲學家在扶椅上沉思了超過2000年了，卻還是不能理解智能。而在人工智慧實驗室的我們已經接管了你們失敗的領域並獲得了成功。」然而在1963年，當我被邀請去評估阿蘭·紐威爾（Alan Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert Simon）關於物理符號系統的工作時，我發現出乎我意料的是，遠不是取代哲學，這些先驅研究者們直接或簡介地從我們哲學家當中學到了很多東西：比如，霍布斯關於推理就是計算的宣稱，笛卡爾的心理表徵概念，萊布尼茲的「普遍特性」（一組謂詞其中所有的知識都可以之表達）概念，康德關於概念規則的宣稱，弗雷格對這些規則的形式化，以及維特根斯坦在他的《邏輯哲學論》中提出的邏輯原子命題公設。簡而言之，人工智慧研究者雖未意識到這點，但業已努力將理性主義哲學轉變為一種研究計劃。

然而我卻開始去懷疑，那些在存在主義扶椅（尤其是海德格爾和梅洛-龐蒂的）上形成的洞見，給在人工智慧實驗室里工作的人們帶來了壞消息：通過把表徵主義（representationalism），概念主義（conceptualism），形式主義和邏輯原子主義結合進一個研究計劃，人工智慧研究者已經把他們的事業宣告為不過是重演了一次失敗。以海德格爾為嚮導，我開始去尋找著整個人工智慧研究計劃正在退化的跡象。我尤其為這一事實感到驚訝：與其他所有麻煩一併，研究者們正在遭遇到表徵重要性和相關性的問題——一個海德爾格在笛卡爾對世界的理解中已經隱約看到的問題，笛卡爾把這世界理解為一組無意義的事實，而價值被心智賦值其上，這些價值現在被約翰·塞爾（John Searle）稱為函項系詞（function predicates）。

海德格爾警告道，這些賦值只不過是更沒有意義的事實罷了。說一個榔頭有這樣一個函項：榔頭性（hummering），而排除榔頭和釘子、和其他裝備、和建造建築的位點、和事實上使用一個榔頭所需要的技能等——所有海德格爾稱作「上手狀態（readness to hand）」——的決定性關係，如此這般把函項指派給赤裸裸的事情本身，並不能夠把捉到日常世界的有意義的組織，和如此這般被忽略的其他裝備的存在方式。「通過在『賦值』-特性中尋找避難所，」海德格爾說，「我們……甚至遠不能去把捉到作為上手狀態的存在的任何一瞥。」

麻省理工的人工智慧實驗室的主任，馬文·閔斯基（Marvin Minsky），絲毫不知海德格爾的批評，被說服去相信，只要表徵關於對象的幾百萬的事實，包括它們的函項，就能夠解決後來被稱作「常識知識問題（the commonsense knowledge problem）」的麻煩。對我來說，真正的問題不是去儲存數百萬個事實；而是要去知道哪些事實在任一給定的環境里是相關的。相關性問題的一個版本是所謂的「框架問題（frame problem）」。如果電腦正在運行對世界的當前狀態的一個表徵程序，而這個世界中的某些東西發生了改變，那麼這個程序該如何去決定它所表徵的事實里，哪些可以被看假定是保持不變的，而哪些又已經被更新了？

正如邁克爾·惠勒（Michael Wheeler）在《重建認知世界（Reconstructing the Cognitive World）》這本書里對這個問題所說的：

給定一個動態變化的世界，一個非魔法（nonmagical）的系統該如何……去考慮在那個世界中發生的哪些狀態變化……是重要的，那個世界中哪些沒變的狀態是重要的，同時忽略那些不重要的？並且，這個系統該如何從它所獲得的所有信念（beliefs）中，去檢索（retrieve）並（如果必要的話）去修正，那些恰好在某個特定行動情境中相關的信念。

閔斯基提出了一種解決方案，即人工智慧程序員可以使用特定環境（typical situations）下的描述性語句，例如在去一次生日派對的環境下，列出並組織好那些且只有那些通常相關的事實。他推薦採用一個包含了本質性特徵（essential features）和默認指派（default assignments）的結構——這一結構早已被胡塞爾所提出並被他稱為「框架（frame）」

但是一個包含許多框架的系統，並不內在於一個環境之中，所以為了去識別出當前環境中可能相關的事實，人們可能需要一個框架來認出這個環境，等等。對我來說，這就很明顯地表明，任何使用框架的人工智慧程序，都會陷在一個框架的無窮倒退（a regress of frames）中，（對於想認出的框架不斷地需要新的框架——譯者注）以認出相關的框架，來進一步認出相關事實。而因此，常識知識的儲存和檢索問題，就不僅僅是一個問題；它更是一個徵兆：這整個徑路犯了一個很嚴重的錯誤。

不幸的是，始終把人工智慧研究和一門科學相區分的，恰恰是它總不能面對它的失敗，並從中汲取教訓。為了避免相關性問題，人工智慧程序員們在20世紀60年代和70年代早期，把他們的程序限定在他們所謂的「微世界（micro worlds）」里——它們是這樣的人造環境：在其中只有少量的特徵，而哪些可能是相關的也早已預先規定好了。當時人們假定，被用來建構這些微世界的技術可以被改進地更加實在，並且普及到足以涵蓋常識知識——但是並沒有成功的後續行動，而框架問題就此懸而未決。

約翰·霍格蘭德（John Haugeland）論斷象徵性人工智慧已經失敗了，並且把它稱作「好的、過時的人工智慧（Good Old Fashioned AI）」（GOFAI）。這個名字已經被廣泛接受，因為它把捉到了象徵性人工智慧的當前狀態。邁克爾·惠勒走的更遠，他論斷一個新的範式已經處於形成之中：「一個海德格爾式的認知科學正在……即刻興起，興起於全世界正在積極地研究和發展具身-嵌入（embodied-embedded）思想的實驗室和辦公室中。」

惠勒這本出名的書再也不能更恰逢其時了，因為現在至少有三種版本據稱是海德格爾式的人工智慧，可能被認為是清楚表達了這個領域的新範式：麻省理工的羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）的行為主義（behaviorist）徑路，菲爾·阿格雷的實用主義模型，以及沃爾特·弗雷曼的動力學神經模型。所有這三種徑路都接受了海德格爾對於笛卡爾式的內來論表徵主義的批評，並且代之以擁抱約翰·霍格蘭德的口號，宣稱認知是「嵌入且具身的」。

2.海德格爾式人工智慧，階段一：通過建構基於行為（Behavior-Based）的機器人來排除表徵

威諾格拉德（Winograd）察覺到了如下諷刺意味的事：在經過對我表達的想法的最初敵意之後，麻省理工的人工智慧實驗室搖身一變成為了「海德格爾式人工智慧」的發源地。下面就是這件事是如何發生的：在1986年3月，麻省理工人工智慧實驗室在新主任，帕特里·克溫斯頓（Patrick Winston）的領導下，反轉了閔斯基對我的態度並允許（如果不是鼓勵的話）幾個研究生來邀請我去做一個我稱之「為什麼人工智慧研究者應當學習《存在與時間》」的講座。在其中，我重申了我在《計算機不能做什麼》一書中提出的海德格爾式的意見：「有意義的對象……我們身處於其中，它們並不是儲存在我們心智或腦中的這個世界的一個模型；它們就是世界本身。」

就在我做講座的這一年，羅德尼·布魯克斯發表了一片論文，批評那種用對世界的表徵和問題處理技術來謀劃它們活動的好的過時的人工智慧（GOFAI）機器人。他報告道，基於這一理念，即「這個世界的最好的模型是這個世界本身」，他已經「發展了一種完全不同的徑路，其中靈活的（mobile）機器人把世界本身當做它自己的表徵——這一表徵不斷地援引機器人的感測器而不是一個內在的世界模型。」回過頭去看框架問題，他說：「而為什麼我的模擬機器人可以解決這個問題？因為它正在把世界作為它自己的模型。它從不援引一個對於世界的內在描述，這種描述將在現實世界中任何東西發生變動的時候很快就變得過時。」儘管他並不直接承認海德格爾對他的影響（甚至還否定它），布魯克斯讚揚我「在許多問題上都是正確的，例如人們在世界中進行操作的方式，是十分緊密地耦合（coupled）於他們身體的存在的。」

布魯克斯的徑路是一個重要的推進，但是他的機器人僅僅對環境的固定特徵而不是對情境或不斷變化的重要性做出回應。它們很像螞蟻，而布魯克斯很恰當地把它們叫做「動物機器人（animats）」。布魯克斯認為他不需要擔心學習的問題，他把它推遲給可能的未來研究的關注中去。然而通過在一個固定的世界中進行操作，且只僅僅對感測器可以搜集的可能相關特徵的一小部分進行回應，布魯克斯的動物機器人迴避了變化中的相關性問題，並因此偷換而不是解決了框架問題。

相反，梅洛-龐蒂的工作，則提供了一種對身體和世界相耦合方式的非表徵性的說明，並暗示了避免框架問題的一條思路。學習者通過經驗所獲取的完全不是被表徵（represented）而是作為越來越被細緻地辨識的環境被呈現（presented）給學習者的，並且如果這一環境並不清楚地誘發（solicit）一個單純（single）的回應，或者這一回應並不產生一個滿意的結果，學習者就會被引導去進一步重新細化（refine）他的辨識，而這反過來又誘發更多被重新細化的回應。舉例而言，我們從在城市中找路的經驗里所學到的東西，沉澱了在這個城市在我們看起來是怎樣的結果里。梅洛-龐蒂把這一處於具身的能動者（embodied agent）和知覺世界（perceptual world）之間的反饋環路，稱作「意向弧」。

布魯克斯非常接近於一個基本的洞見，它已被梅洛龐蒂在《行為結構（The Structure of Behavior）》一書中所闡明，即：智能（intelligence）奠基於並預設了我們與動物所共同具有的更為基礎的應對方式（way of coping）：「在一個動態環境中，關注於知覺和流動性的所謂『簡單的』東西……是『更高等級』智能的必要基礎，……因此，我建議把更簡單的動物看做是建構智能的自下而上的模型。」令人吃驚的是，布魯克斯在選擇首先去建構簡單的類似昆蟲的裝備時所顯現的謙遜，並沒有阻止他和丹尼爾·丹尼特（Daniel Dennett）去決定飛躍到著手設計並建構一個仿人（humanoid）機器人的長期計划上去，說的就是Cog計劃，Cog機器人的認知能力將包括言說、眼部協調的對象操作，以及包含了自我保護、自我規制和自我探索活動的主人性（host）。

當然，這個「長遠計劃」已然夭折。Cog沒能達成它的任何目標而已經進了博物館。但是，正如我所知道的，無論是丹尼特還是任何與這個計劃相關的人，都不曾發表對這個計劃失敗的評論，去問是什麼樣的錯誤採取的前提假設，給他們荒唐的樂觀主義奠定了基礎。在一個私人通信中，丹尼特把失敗歸結於缺少足夠的研究生並宣稱「進展正在朝向所有目標發生，但比已預想的稍微慢了一些。」但如果進展事實上已發生，那麼研究生就不會選擇離開，或者還會有其他人繼續為這個計劃而努力。很明顯一些特定假設肯定被錯誤地採取了，而所有我們在丹尼特的評價中發現的，是這一隱含的假設：和昆蟲智能一起，人類智能是處於一個連續體上的（human intelligence is on a continuum），據此給關於動物機器人所做的工作增加了一點複雜度，即這工作被當成是可以導向仿人智能的。在人工智慧研究之初，約書亞·巴爾-希勒爾（Yehoshua Bar-Hillel）把這一思路稱作是初級謬誤（first-step fallacy），而我在蘭德公司的兄弟則調侃道：「這就好像宣稱第一隻爬樹的猴子是在朝飛向月球做出進步一樣。」

和丹尼特的評價完全相反，布魯克斯已準備好去接受他找錯路子的事實，並做出了清醒的評論：

也許有這麼一種看待生物學系統的方法，從系統內各部分的互動與我們的人造系統是完全迥異的某些方面，將闡明一種內在固有的必然性。……也許在此時此刻，我們僅僅是沒能獲得它，並且在我們的思想中也需要有許多必要而基本的改變，從而讓我們有可能去建構具有不同等級的智能和情緒反應（emotional interactions）、長期穩定性和自主性，以及一般穩健性（general robustness），即具有我們對生物學系統所期望的性質的人造系統。

海德格爾和梅洛-龐蒂可能會說，儘管通過放棄內部象徵性表徵取得了突破，布魯克斯事實上並沒能獲得如下理解——人工智慧研究者不得不去面對和理解的，不僅僅是為什麼我們的日常應對不能夠從——正如閔斯基的理智主義（intellectualist）徑路所假設的——象徵性表徵的推理的角度得到理解。然而也包括，為什麼我們的日常應對不能——如布魯克斯的經驗主義徑路那樣——從被環境中特定特徵所引起的反應的角度去得到理解。人工智慧研究者們需要去考慮這一可能性，即把像我們人類這樣的具身的存在者，理解成，從物理宇宙中的輸入能量，並以如下方式做出反應：把他們自身向一個以他們的需求、興趣和身體能力的角度組織起來的世界敞開，既無關乎他們的心智（minds）之需要去在一個無意義的所與上強加所謂的意義——這是閔斯基的框架所需要的，也無關乎他們的腦把刺激輸入轉化為反射性的反應（reflex responses）——就像布魯克斯的動物機器人那樣。

接著，我將提出，沃爾特·弗雷曼的神經動力學，為通向人類智能的海德格爾/梅洛-龐蒂式的徑路，提供了一個激進的新基礎——一條兼容於物理學、奠基於知覺和行動神經科學之上的徑路。但首先我們需要來檢查另一條通往人工智慧的徑路，它與布魯克斯的徑路處於同一時代，並自稱是海德格爾式的。

3.海德格爾式人工智慧，階段二：對上手（Ready-to-Hand）進行編程

在我在麻省理工人工智慧實驗室做的講座里，我介紹了海德格爾對於此在（Dasein，即人類存在，human being）與世界之間關係的非表徵性的說明。我也解釋了海德格爾區分了兩種存在樣態（modes of being）：當我們被捲入對其使用中去的，關於裝備的當下上手狀態（readiness-to-hand），以及當我們對其深思熟慮的，關於對象的現成在手狀態（presence-at-hand）。從這一解釋出發，引起了活躍的討論，併產生了第二種海德格爾式的人工智慧——卻也是第一種承認它的（海德格爾式的——譯者注）血統的。

新徑路採取的形式是菲爾·阿格雷和大衛·查普曼（David Chapman）的程序，Pengi，它引導了一個虛擬能動者去玩一款叫做Pengo的電腦遊戲，在其中玩家和企鵝們互朝對方踢一些巨大而致命的冰塊。阿格雷的徑路被稱作「互動主義（interactionism）」，比布魯克斯的徑路更加自我意識到是海德格爾式的，在其中阿格雷試圖清晰地把握到「海德格爾對於常規（routine）活動的現象學分析。」

阿格雷有趣的想法在於，Pengi能動者行動於其中的遊戲世界，不是由現成在手的具有屬性的對象構成的，而是由激發能動者的恰當反應的行動的可能性構成的。要把這種情境化（situated）徑路編成程序，阿格雷使用了他所說的「直指性（deictic）表徵」。他告訴我們：「這一計劃基於一個嚴格的類比，即類比于海德格爾在《存在與時間》第一部分中關於日常意向性的分析，其中對象性的意向性與現成在手相對應，而直指性的意向性和當前上手相對應。」並且他解釋道：「（直指性表徵）並不在世界中指派一個特定的對象，而是指派一個角色，對象可能在特定的隨時間延展的（time-extended）——在能動者與其環境之間的——互動模式中扮演這一角色。不同的對象可能再不同時間扮演這一角色，然而能動者將以同樣的方式對待它們全部。」

回過頭來看我在麻省理工的演講並重讀阿格雷的書，我現在發現，在某個方面上，阿格雷對海德格爾上手狀態之說明的理解，比我當時的理解還要好。我曾把上手性理解成是一類特殊的實體，就是裝備，相反Pengi程序則把能動者加以反應的東西純粹當做是功能（functions）。對於海德格爾和阿格雷來說，當前上手不是一個是什麼（what），而是一個為了什麼（for-what）。

正如阿格雷看到的，海德格爾想去接近一些——比簡單的一類為其用途所定義的對象——更為基本的東西。在他的最佳表述中，我認為，海德格爾會否定抽屜里的一個鎚子具有作為它存在方式的上手性。相反，他會認為，對於用戶，裝備是對行動的誘發，而不是具有功能特徵的實體。海德格爾也指出，去注意到一個榔頭或注意到我們正在敲榔頭，將瓦解我們的熟練應對。在我們應對過程中，我們能夠也確實注意到我們周圍的環境，並且有時，如果我們在學習中，正如我們所學的那樣去監視我們自己的表現，長遠來看能改善我們的表現，然而，短期來看，這種注意力會干擾我們的表現。

海德格爾努力去描述那種特殊的，他所宣稱的，基礎的存在方式，他稱之為「上手狀態」。完形心理學家（Gestaltist）即將在其後談及「誘發」。在《知覺現象學》中，梅洛-龐蒂提到了「動機（motivation）」，並緊接著提到了「肉體的（of the flesh）」（動機——譯者注）。所有這些術語指向了那不可被對象化的東西——環境把人們吸引進其中的方式。事實上，在海德格爾1925年的課程，《邏輯：真理問題（Logic:The Question of Truth）》中，他描述了我們最基礎的體驗，他後來稱之為「擠壓進可能性中（pressing into possibilities）」，不是作為如何對待門、檯燈、椅子等物件，而是作為對一種「為了什麼（what for）」的直接反應：

在所有「所與」之中最先出現的……是「為了書寫」、「為了進來或出去」、「為了闡明」、「為了坐」。也就是說，書寫、進來出去、坐下等諸如此類的東西是我們已經提前捲入其中的。當我們「知道我們周圍的徑路」時我們所知道，以及我們所學到的，正是這些「為了-是什麼（for-what』s）」。

這就很明顯了，不像一些人自以為海德格爾在《存在與時間》中所提出的，其實基礎體驗並沒有作為某物的結構（as-structure）。這就是說，當被吸入應對狀態中時，我能被客觀地（objectively）描述為在把一扇門當做一扇門那樣使用，但是，我自己並不以當做一扇門的方式體驗到這扇門。在我最佳的應對狀態中，我完全不會體驗這扇門本身，而僅僅是單純地擠壓進了出去走走的可能性中。要知道重要的事情是，當我們擠壓進可能性中時，並不存在關於正在進行誘發的一個實體的體驗；而只有誘發本身存在。這種誘發揭示了世界，那個作為我們有時確實會後撤到的，並在其中把事物當做事物來察覺的基礎的世界。

但是阿格雷的海德格爾式的人工智慧，並不嘗試去把關於存在者所捲入的一個功能可供性（affordance）的體驗方面加以編程。相反，依靠他的直指性表徵，阿格雷同時為能動者把功能和它們的環境相關性給對象化了（objectified）。在Pengji中，但一個為其功能所定義的虛擬冰塊接近虛擬玩家的時候，一個規則就支配了反應（比如說，踢掉它）。沒有技能捲入其中，也沒有學習發生。

所以在阿格雷那裡確實有一些我所忽略的東西——上手性的透明性——但他難免還是不夠完全成為海德格爾式的。對於海德格爾來說，上手性不是一種固定的功能，遭遇到一個預定種類的環境，這環境激發出要麼成功要麼失敗的預先確定的反應。相反，正如我們已經開始看到且正要進一步看到的是，上手狀態是作為一種引發對當前環境的重要性（significance）進行靈活反應的誘發而被體驗到的，這一靈活反應被體驗為要麼改善環境要麼讓它變得更糟糕。

進一步，儘管阿格雷計划去把海德格爾對於日常常規活動的說明加以編程，他甚至並不嘗試去說明我們的體驗是如何對關於下一個環境中的重要性和在它之中什麼是相關的我們的感受，做出反饋和改變的。通過把他的虛擬能動者放置在一個虛擬的，所有可能的相關性都被預先決定了的世界中，阿格雷並不說明我們是如何學會對新的相關性做出反應的，並且因此，就像布魯克斯一樣，他偷換了而不是解決了框架問題。因此，很遺憾，他的海德格爾式的人工智慧最後還是走向了死胡同。然而，幸運的是，阿格雷從未宣稱他正在朝創造一種人類（智能——譯者注）做出進步。

4.虛假的海德格爾式人工智慧：情境化（situated）認知和嵌入的、具身的、擴展的心智

惠勒，在《重建認知世界》中，讚揚我把笛卡爾的和海德格爾的本體論之間的對抗擋在了經驗領域中加以檢測。然而，惠勒聲稱，我僅對好的過時的人工智慧（GOFAI）和認知科學研究計劃的活力做出了消極預測。他說，對於一條積極的海德格爾式的徑路來說，時機已經來臨，而這一領域中正在興起的具身-嵌入範式是一條徹底的海德格爾式徑路。

彷彿接手了阿格雷在他的對象化版本的上手性那裡所停止的計劃，惠勒告訴我們：「我們的全局計劃需要為行動-導向（action-oriented）的表徵做出辯護，……行動導向的表徵可以被解釋為是對線上實際問題的解決的一種副能動的（subagential——也可譯為子代理，譯者注）的反映，正如海德格爾式現象學家所設想的。具身-嵌入的認知科學隱約是一種海德格爾式的冒險。」他進一步指出：「作為其允諾的一部分，這一初生的海德格爾式的範式，將需要表明它貌似可能有能力去解決或消解框架問題。」並且他提出：「對於這種在此導向海德格爾式做法的好消息是，為此所籲求的某種證據說不定早就存在於最近的具身-嵌入的認知科學工作中了。」（第188頁）他總結道：

讓我們更清楚地明白這裡起作用的一般關係。在關於笛卡爾的和海德格爾的形而上學之間的哲學僵局可以通過認知科學在經驗層面解決這一點上，德雷夫斯是正確的。然而，他卻在錯誤的地方尋找出路。因為恰恰不是任何所謂的關於公認的認知科學的經驗上的失敗，而是具有海德格爾式認證（credentials）的一門認知科學的具體的經驗上的成功，——如果它能夠持續並深化的話——將最終為海德格爾的立場在認知理論中做出辯護。

我同意，是時候給海德格爾式人工智慧和一個潛在的海德格爾式的神經科學如何能夠解決框架問題做出一個積極的說明了，但我認為惠勒才是那個找錯地方的人。單單假設了海德格爾關注副能動的問題解決過程（problem solving）和一種行動導向的表徵（representations），惠勒的計劃就已經不是反映他向前超出了阿格雷一步，而是後退到了前-布魯克斯的好的過時的人工智慧（GOFAI）那裡。海德格爾，確實，宣稱了熟練應對是基礎的，但是他也清楚，所有的應對都是在應對他所謂的「在世存在（being-in-the-world）」的背景中發生的，而這一背景根本不包含任何形式的表徵。

惠勒對海德格爾的認知主義的誤讀，導致了對克拉克（Clark）和查爾姆斯（Chalmers）的努力的重要性的過高評價，他們嘗試去把我們從笛卡爾的心智本質上是內在的這一觀點中解放出來，通過指出在思考時，我們有時會用到外部的人工製品，例如鉛筆、紙和電腦。不幸的是，這種對於擴展的心智的論斷，保留了笛卡爾的假設，即我們和世界關聯的基礎性方式，是通過使用諸如信念、記憶這樣的表徵，不管它們是在心智之中還是在這個世界的筆記本里。事實上，當布魯克斯和阿格雷在應對得到關注的地方摒棄了表徵的同時，克拉克、查爾姆斯和惠勒所有這幾個人帶給了我們一個據稱是激進的通往人類在世界中的存在方式的最新海德格爾式徑路，這條徑路就是觀察到記憶和信念不必然地是內在實體，並且因此，思考架起了跨越內部和外部表徵的差別的橋樑。

海德格爾的重要洞見並不是說，當我們解決問題時，我們有時會使用在我們身體之外的表徵性工具，而是說在世存在（being-in-the-world）比思考和解決問題更為基礎；而這完全不是表徵性的。而是說，當我們在最佳狀態進行應對的時候，我們被各種誘發吸引進去，並且直接對它們做出反應，這樣我們和我們的裝備之間的差別就消失不見了。正如海德格爾對此總結的：「我生活在對於書寫、闡明、出去進來等等活動的理解中。更確切地說：作為我所是那個的此在——在言說、出行、理解中——一個理解著、應付著某物（dealing-with）的行動。我的在世界中的存在只是在這種存在樣態中的，這一已經-操作-著某物的-理解（already-operating-with-understanding）。」

因此，海德格爾的和梅洛-龐蒂的對於嵌入-具身的應對的理解，不是說心智有時是被擴展進了世界而毋寧是說，在我們最基礎的存在方式——也就是作為熟練應對者——中，我們根本不是心智，而是伴有整個世界的一（one with the world）。海德格爾遵循了這一現象，他說，在它的最基礎性的存在方式上，「此在是存在著的它的世界（Dasein is its world existingly）。」（要讓這句口號變得有意義，重要的是去清楚認識到海德格爾把人類之世界和物理學之宇宙區分了開來。）

當你停止認為心智是最基礎性地塑造我們的東西，轉而去認為在最基礎的意義上，我們是全神貫注的應對者，那麼內部-外部的區分就變得可疑了。不存在可以簡單提出的這樣的問題，來問到底全神貫注的應對發生在哪裡——在我之中抑或在世界之中。因此，對於一個海德格爾支持者來說，所有形式的認知主義的（cognitivist）外在論（externalism）都預先假定了一個更為基礎的存在主義的（existentialist）外在論，在其中甚至去討論「外在論」都將是誤導性的，因為這樣的討論預設了外在和內在的對立。和這種真正海德格爾式的觀點相比較，擴展-心智的外在論是不自然的、沒價值的、不相關的。

5.什麼激發（motivates）了嵌入-具身的應對？

然而歸根結底為什麼此在會被喚去進行應對？根據海德格爾，我們被持續的誘發去提高我們與世界的親緣性（familiarity）：「關心（caring）是以向四周看並確實看到的形式，並且作為這種慎重（circumspective）的關心，它在同時也焦慮地關注於提高它的慎重（circumspection），即關於保護和擴張它的與它所應付的對象之間的親緣性的那種慎重。」這一實用主義的視角被梅洛-龐蒂，以及薩繆爾·托迪斯（Samuel Todes）所發展。這些作為海德格爾對情緣性和應對的說明的後繼者，描述了一個有機體、動物或人類，是如何與客觀上被說成是無意義的物理宇宙相互動的，即通過這樣一個方式：就好像體驗一個按照有機體所需要的——用以尋找到它周圍路徑的—那些東西的角度組織起來的環境那樣，去體驗整個宇宙。所有這樣應對著的存在者，都被激發去獲得越來越精確和越來越安全的，對於它們所處環境和所需應付的特殊對象的感知。根據梅洛-龐蒂：「當我的知覺把景象以儘可能多變的和清晰的方式向我呈現的時候，我的身體就像齒輪一樣嵌入了（geared into）這個世界。」

簡言之，在我們的熟練活動中，我們被牽引著去運動，以為了獲得對我們所處環境的越來越好的把握。為了使這一朝向最大限度的把握的運動得以發生，人們不需要像一個好的過時人工智慧（GOFAI）那樣，對於他的目標進行心理表徵，也不需要經過任何副能動的問題解決過程。相反，行動被體驗為是熟練活動的一股穩固的流動，以對一個人從環境中獲得的感知做出反應。但某人的環境偏離了某種最佳的身體-環境的完形結構（gestalt，格式塔）時，他的活動就會讓他重新接近最佳狀態，以解除這一偏移所帶來的「張力」。人們的身體總是會簡單地被環境所誘發去降低這一張力。正如梅洛-龐蒂指出的：「我們的身體不是為了『我思』（I think）而存在的對象，它是一些為了達到它自身的平衡而經受住的（lived-through）意義的分組活動（grouping）。」

6.作為一個動態系統的建模中的情境化應對

把日常應對的現象描述為「像齒輪一樣嵌入」這個世界並向「平衡」狀態運動，暗示了一種在應對者和環境之間的動態關係。蒂莫西·范·格爾德（Timothy van Gelder）把這一動態關係稱為「耦合（coupling）」，並在如下解釋了它的重要性：

後笛卡爾式的能動者，能夠成功地應對這個世界而不必然地需要去表徵它。一種動態徑路將顯示這是如何可能的：即通過表明，一個系統的內部操作之與外部世界互動的方式，如何可以微妙（subtle）和複雜到足以抗拒表徵性方式給出的描述——也就是說，如何，認知可以超越表徵。

范·格爾德和布魯克斯都有這種同樣的想法，即認為思想是奠基在一個更為基礎的能動者和世界之間的關係上的。正如范·格爾德所說的：「在精緻的（sophisticated）情形中，認知可以同時包含表徵和序列處理；但這一現象最好作為從一個動態的基質中的形成過程來得到理解，而不是作為構成認知表現的基礎層面得到理解。」這一動態基質恰恰就是海德格爾最先描述而梅洛-龐蒂後來在細節上弄清楚的那種熟練應對的副能動的因果性基礎。

范·格爾德自命不凡地，把實時（real-time）在線（online）的應對者和世界的耦合時的豐富的互動的時間性，和素樸的（austere）一步一步（step-by-step）的思想的時間性對立了起來。惠勒很有助益地解釋道：

當計算性的架構（computational architectures）在計算性認知科學中被提出時，它將要求內部事件以正確的順序發生，並且（理論上）足夠快到完成一份工作，一般來說，不存在這樣的限制，即限制總體認知過程中的每一次操作需要花費多少時間，或者單獨操作之間的間隙應該有多長。進一步說，這些描繪了那些內部操作的傳送（transition）事件，並不從任何系統性的路徑，相關於無論是神經生物化學過程，非神經的身體性事件還是環境性的現象中的實時動態（這些動態自然包含了比率和節奏）。

計算因此是範式性地素樸的（paradigmatically austere）。惠勒補充道：「圖靈機的計算是數字的、決定論的、離散的、有效的（在專門的意義上指一個行為總是一個在演算法上具體而有窮次數的操作的結果）、以及時間性上素樸的（在其中時間被還原為僅僅是序列）。」

具有諷刺意味的是，惠勒所強調的在豐富和素樸的時間性之間的差別，使得我們可以清楚地看到，他所訴諸的，作為對笛卡爾主義的海德格爾式回應的擴展的心智，排除了本質性的具身嵌入過程。克拉克和查爾姆斯的擴展的心智的用於處理表徵的例子，很明顯是計算性的素樸性的一個實例——沒有比率和節奏包含其中。惠勒意識到了對他同時支持動態系統模型和擴展的心智徑路這一做法的可能的反對。他問道：「怎麼對待在連續顛倒的因果性（continuous reciprocal causation）和行動導向的表徵之間的顯而易見的衝突呢？從表面上看，這一衝突引發了對我們正在興起的認知科學的擔憂。」然而絕非面對這兩個彼此衝突的基礎層面（ground-level）的智能模型之間的不相兼容性，惠勒提議我們必須以某種方法把它們結合起來並認為「這是前方所有挑戰中最大的一個。」

惠勒關於哪一個模型更為基礎——是表徵性的還是動態的——的矛盾情緒，瓦解了他的海德格爾式徑路。因為，正如惠勒自己看到的，海德格爾式的宣稱是，行動導向的應對過程，只要它是捲入其中的（即在線的，惠勒可能會說），那麼就根本不是表徵性的，也不需要包含任何問題解決過程，並且，所有的表徵性問題的解決過程將會在後來離線（offline）發生。海德格爾的計劃恰恰是以細節去表明，這種表徵性的非上手性，包含它的所有形式，是如何從非表徵性的上手性中衍生出來的。這要求一個基礎的，本體論、現象學和腦模型的選擇：介於一個認知主義的模型——其給予表徵以基礎性的地位——，和一個動態模型——正如梅洛-龐蒂的和范·格爾德的那種否定任何一種表徵（甚至是行動導向的表徵）具有基礎性的地位——之間的選擇，並給平衡狀態和一般意義上的豐富的耦合（rich coupling）提供一個原初位置（primordial place）。

最終，我們不得不選擇去支持哪種人工智慧和哪種神經科學。因此我們被帶到這些問題面前：腦是否能夠在它對我們的主動應對過程的因果性支持中，實例化出一個豐富地耦合的動態系統，且有沒有證據表明它確實是這麼做的？如果是的話，這種耦合過程能不能在一台數字計算機上被建模並為我們帶來海德格爾式的人工智慧？

7.沃爾特·弗雷曼的海德格爾式/梅洛-龐蒂式的神經動力學

我們已經看到，我們在日常世界中的體驗是依據重要性和相關性被組織起來的，而這種重要性不能夠通過給赤裸裸的現實提供意義而建構起來，——既因為我們並不體驗赤裸裸的事實，更因為即便我們能體驗赤裸裸的現實，也不會有價值謂詞能給它們提供一種環境中的重要性。儘管有機體所有能理解為輸入信息的不過只是物理能量。那麼這種無意義的物理刺激能夠被直接體驗為是重要的？如果我們不能回答這個問題，那麼關於這個世界是它自身的最好表徵的現象學觀察結果，以及我們在我們的世界中所發現的重要性是持續的被我們在其中的體驗所豐富的這一事實，看上去都要求腦成為丹尼特嘲笑地稱之為「奇蹟組織（wonder tissue）」的東西。

幸運的是，至少已經有了一種關於腦如何為意向弧提供因果性基礎的模型。沃爾特·弗雷曼，一位在神經科學中的奠基性人物並且是首位嚴肅看待把腦視為一個非線性的動力學系統的這一理念的人物，已經得出對一個主動的（active）動物如何能夠在它所處的世界找到並指派重要性的說明。在多年致力於研究警覺和運動中的兔子的嗅覺、視覺、觸覺和聽覺的基礎上，弗雷曼提出了一個基於將腦和環境相耦合的兔子學習模型。要顯示出弗雷曼的說明對於我們的現象學研究的相關性，我提議把弗雷曼的神經動力學模型映射到我們已經在梅洛-龐蒂的著作中注意到的現象上去。

7.1捲入其中的（involved）行動-知覺：梅洛-龐蒂的被吸引進世界的存在（being-absorbed-in-the-world，法文：être au monde）——他的版本的海德格爾的在世存在（in-der-Welt-Sein）

有機體通常會主動的追求去改善它的當前環境。因此，根據弗雷曼的模型，在餓了、受到驚嚇、迷失方向等等情況下，兔子就開始在周圍嗅來嗅去，知道它遇到事物、一個隱藏的地點或任何它感到需要的東西。動物的神經連結就會在一定限度上被強化，這一限度反映了結果滿足動物的當前需求的限度。在弗雷曼的神經動力學模型里，對兔子的嗅球施加的輸入會修改嗅球的神經元連結，根據赫布規則（Hebbian rule），互相激發的神經元將會連接到一起去。

7.2整體論

這種變化遠比增加一種新的機械性（mechanical）反應要激進地多。當這隻兔子再一次處於一種類似的搜尋狀態並遭遇到一種類似的氣味，整個嗅球就會進入一種全局混亂的活動狀態。弗雷曼告訴我們說：

實驗清楚地表明，嗅球中的每一個神經元都參與進了每一次嗅覺生髮的過程。換句話說，關於刺激的凸觸信息是以神經球跨度的活動（bulb wide activity）的某些不同的模式（pattern）來承載的，而不是承載在一些小的特徵-探測的神經元的子集之中，而這些神經元只能被例如狐狸一樣的嗅覺所激發。

7.3 對重要性的直接知覺

在每一次嗅鼻子之後，兔子的嗅球會顯示出能量狀態的一個分配結果。嗅球進而會趨向最小的能量值，就好像一個球趨向一個容器的最底部那樣，無論它從容器中的那個位置開始。每一可能的最小能量狀態被稱作一個「吸引子（attractor）」。趨向一個特定吸引子的腦狀態會被稱作「吸引力盆地（basin of attraction）」。

兔子的腦會為每一次重要的輸入形成一個新的吸引力盆地。因此，已經過去的體驗的重要性被保存在吸引力盆地的集合里。這個動物所學到的吸引力盆地的集合，形成了所謂的「吸引子地形（attractor landscape）」，並且「皮質的狀態空間因此可以被說成是 ，用毗鄰的幾個吸引力盆地（每一種類的習得的刺激提供出一個），組成了一個吸引子地形。」

弗雷曼論證說，每一個新的吸引子並不表徵，比如說，一個胡蘿蔔或一個胡蘿蔔的氣味，甚或是將對胡蘿蔔做什麼。相反，腦的當前狀態是動物對胡蘿蔔的過去經驗的總和的結果，而且這一狀態直接和當前的胡蘿蔔所提供的功能可供性相耦合併產生共鳴。當兔子嗅到胡蘿蔔的時候，物理輸入中的東西被直接提取出來並被共鳴，然後就是可供選擇的吃胡蘿蔔過程。弗雷曼告訴我們「宏觀的神經球的模式並不與刺激之間相關，而是與刺激的重要性相關。」

7.4刺激不是進一步加工過的或依之行動的東西（梅洛-龐蒂：我們通常並不具有關於感覺資料（sense data）的體驗）

鑒於弗雷曼的說明，神經球直接對當前輸入的情境的（contextual）重要性產生反應，在激活了一個特定的吸引子地形之後，刺激並不需要執行更多的工作。因此，刺激不需要被處理進當前環境的表徵中去——在這一表徵的基礎上，腦需要去推斷該做什麼。正如弗雷曼解釋的：

新的模式被刺激所選擇而不是強加。這是決定於對於一類刺激的先前經驗。模式表達了這個刺激的類的本質以及它對主體的重要性，而不是這個特殊的事件本身。那些同類接收器中的特殊神經元的同一性既沒有相關性，也沒有被保持……即當完成了設定初始狀態的使命，感知-依賴的活動就被清洗掉了。

7.5知覺-行動之環路

支撐知覺者對於特定體驗的重要性的知覺的，是腦朝向特殊的知覺的吸引力盆地底部的運動。例如，有一根供吃的胡蘿蔔，兔子就會直接準備好去吃了它，或可能準備好去把它帶走，而這取決於哪一個吸引子正被激活。弗雷曼告訴我們：「同樣的將重要性具身化的全局狀態提供了這樣的模式：……在可選擇項之間做出選擇、及引導運動系統進入意向性行為所需要的一連串動作的模式。」

動物必須考慮到事情如何發生，以及要麼在一個允諾的路徑上繼續下去，要麼當整個行動不如預想那樣順利地進行時，腦將自我組織以使得吸引子系統可以跳轉到另一個吸引子。要麼這會使得動物在這樣的方式下行動，即提高它對即將到來的獎勵的感知，要麼腦就會再次轉移它的吸引子，直到它抵達一個能夠提高它對即將到來的獎勵的感知的吸引子。吸引子可以通過每一次更深的嗅氣味或每一次注意力的轉移，來發生改變，就像從電影中的一個畫面切換到另一個畫面那樣。如果兔子得到了它所搜尋的東西，一份它已成功的反饋將重啟嗅球的感知敏感性（sensitivity）系統。進而重複這個循環。

7.6最佳（optimal）把握

動物的運動被假定已被動物體驗成了，被拉向一個獲取最佳的知覺收益的過程當中——關於當前什麼是最重要的，以及哪裡是最合適的，和一個實際上最佳的對它的身體性的把握。最小的張力是關聯於去獲得一次最佳把握的。

弗雷曼把他對腦動力學的說明，看作支撐起了一種與梅洛-龐蒂的描述在結構上同構的知覺和行動概念：

梅洛-龐蒂總結道，我們是被自我與世界間的不平衡驅使著去行動的。在動態方面，這一不平衡……將腦置於……通過一連串偏好狀態的路徑上，這些狀態就是習得的吸引力盆地。這個次末位的（penultimate）結果並不是在化學意義上的一種平衡，那是一種死平衡，而是在一小會兒時間裡下降到吸引子的盆地中，並給出一種的停止的意識。

因此，根據弗雷曼，在統治行動的過程中，腦通常會從一個吸引力盆地移動到另一個中去，並逐次沉降進每一個盆地中而不在它們中的任何一個里靜止。如果這樣的話，梅洛-龐蒂討論到的抵達平衡狀態或最大把握就是誤導性的。但是梅洛-龐蒂應當很樂意在弗雷曼的模型的基礎上改進對它們的現象學描述。通常而言，朝向一個最大把握運動的應對者並不會在最大把握被打成的狀態下趨向停止，這個耦合中的應對者，沒有趨向停止，而是被牽引著去繼續對另一個功能可供性的呼喚做出反應————這種可供性誘發她從另一個角度開始從事同樣的工作，或誘發她轉向從當前任務重生髮出來的另一個任務。

7.7體驗反饋進了世界的外表（look of the world）之中（梅洛-龐蒂的意向弧）

弗雷曼宣稱他從兔子腦中讀出的信息表明了，每一次重要的學習體驗，都在一個新的方式上設立了一個新的吸引子並重新排布了地形中所有的吸引子盆地：

我已經發現，腦活動的模式是持續不斷地溶解著的、重組著的以及變化著的，尤其是在活動之間的相互關係中。當一個動物學會對一種新氣味做出反應時，在所有其他模式中都會發生一次轉變，即便它們並不直接包含在學習過程中。並不存在如（好的過時的人工智慧-GOFAI）電腦中的那種固定的表徵；而只有重要性存在。

並且他又在別處補充道：

我總結認為，情境依賴性是腦記憶系統的本質特性，在這個系統中每一個新的體驗必須以某個較小的量，改變所有的已有儲存，從而使得一個新條目能夠合併進去，並且完全部署在已經存在的體驗整體上。這一特性和計算機的記憶儲存完全相反……其中每一項目依照一個地址或一個搜索樹（searching tree）的分支被布置。那裡，每一項目都有自己的區隔，而新的項目並不能改變舊的。……每一次新的狀態改變……都會開始建構一個嫁接（imping）於並修正整個意向結構的本地模式。

這整個持續更新的吸引子模式，是與能動者關於這個世界中事物的變化著的重要性的體驗相一致的。梅洛-龐蒂同樣也總結道，多虧了意向弧的存在，對於世界的兩個體驗才不會完全一樣。

重要的一點是弗雷曼提供了一種學習模型，它既非關聯主義的（associationlist）學習模型，根據這一模型，當某人學習時，他會增添越來越多的固定連結，也非認知主義的模型，即一種基於對關於世界的對象性事實的離線表徵的模型，其中這些表徵使得發覺哪些事實可以在下一次被期待以及這些事實意味著什麼的離線推理成為可能。與這些相反，弗雷曼的模型把真正的意向弧給實例化了，根據這一意向弧，並不存在線性的因果性連結，或一種固定的資料庫（library of data），而只存在一個地方，其中每當一個新的重要性被遭遇時，動物的整個認知世界都會發生改變，以使得那一重要性如其直接顯示的那樣，是情境的、全局的並且持續被豐富的。

7.8循環因果性

這樣的系統是自組織的（self-organizing）。弗雷曼解釋道：

宏觀的總效果存在於許多物質中，在時間和空間的許多尺度下，範圍從……氣象系統諸如颶風、龍捲風，甚至到諸多星系。在每個例子中，微觀要素或粒子的行為是被嵌入性的總效果所約束的，並且微觀行為也無法在不指向活動的宏觀模式的情況下得到理解。

因此，腦的皮質區控制著創造出這個區的神經元。以弗雷曼的術語來說，在這種循環因果性中，全體性的活動「役使（ensalves）」著各要素。正如他所強調的：

已通過樹突（dendritic）和軸突（axonal）的增長，達到到一個特定的解剖學連結的密度後，神經元就停止單獨行動並開始作為部分參與進神經元群中，每一個神經元都對它做出貢獻並從中獲得導向。……活動的等級是被群體而非個體所決定的。這就是建構神經動力學的第一塊磚。

給定以下方式，即整個腦能夠被過去的經驗所協調（tuned）以影響單獨的神經元活動，弗雷曼能夠宣稱：「腦的電性活動的測量結果表明，神經活動的動力學狀態就像氣象系統中的漩渦一樣湧現，並被嫁接於感覺接受器的物理能量所激發。……這些動力學狀態決定了意向行動的結構。」梅洛-龐蒂好像預期到了弗雷曼的神經動力學，當時他這樣說道：「有必要僅去接受這一事實，即那些物理化學行動，在以一個有機體被以某種方式由它們所組成的過程中，而不是在它們之間相互平行和獨立的序列中的演變過程中，才形成了……這些相對穩定的『漩渦』。」

腦在它與環境的動態耦合過程中，它趨向平衡狀態，但也頻繁地（卻不連續地）從一個吸引子盆地切換到另一個中。這些從一個吸引子盆地到另一個之中去的全局狀態轉變的不連續性，使得在計算機上建構腦活動的模型成為可能。弗雷曼指出：「在宏觀層面，每一個神經活動的知覺模式都是離散的，因為它是被狀態轉換的形成和結束過程所標示的。……我總結認為，腦並不把數字當做符號來使用，當時它們確實會使用時空中的離散事件，所以我們可以表徵它們……用數字計算機中的數字來為腦的狀態建模。」也就是說，計算機可以為輸入信號和它們在腦中所激發的從盆地到盆地的一系列離散轉換建模，從而為物理輸入如何在過去成功或失敗的體驗基礎上，從有機體那裡獲得重要性的過程建模。當某人確實編出了作為一個動態物理系統的腦的模型，他就對腦是如何實現梅洛-龐蒂所設想的腦一定在做的那些事情提供了解釋，並且鑒於梅洛-龐蒂是在落實海德格爾的存在論，他也就把弗雷曼的神經動力學發展成為了海德格爾式的人工智慧。

弗雷曼事實上已經把他的腦之作為一個動態物理系統的模型給編寫了出來，並且如此這樣宣稱也已經表明腦所正在做的事情，已為海德格爾和梅洛龐蒂對於日常知覺和行動的現象學描述提供了物質性的基質。這很可能將是認知科學的新的範式，正如惠勒提出要在他的書里呈現但事實上他沒能找到的。這也將表明正在興起的具身-嵌入式徑路將如何成為朝向真正的存在主義人工智慧的一次進步。儘管，正如我們應當看到的，離把人類智能編寫出來，依然還有很長的一段路。與此同時，現象學家的工作應當是在關於那些必須被解釋的現象上把問題弄清楚。而這將包括對以下問題的一個說明，即人類是如何，不像那些我們已討論過的所謂的「海德格爾式」的計算機模型一樣，不是僅僅忽略框架問題也不是解決它，而是表明為什麼框架問題事實上從未發生過。

時間將告訴我們弗雷曼的梅洛-龐蒂式的模型，是否處於解釋腦進入無意義的物理學宇宙中是如何發現並反饋重要性的這一過程的正確軌道上。只有那時我們才會發現是否人們真的可以通過編寫一個關於發生在腦中的物理狀態轉換的模型，來產生智能行為。而那將成為對認知科學的積極的海德格爾式的貢獻，而這正是惠勒提出要呈現但並沒能找到的。這也將表明正在興起的具身-嵌入式徑路一旦被完全理解，將如何能夠事實上成為通往真正的海德格爾式人工智慧的一步。同時，現象學家的工作應當是在關於那些需要被解釋的現象上把問題弄清楚。而這將包括對以下問題的一個說明，即我們是如何，不像傳統的表徵性計算機模型那樣，僅迴避了框架問題。

8.海德格爾式人工智慧將如何消解框架問題？

正如我們已看到的，惠勒正確地認為對任何提出的人工智慧程序的可行性的最簡單的檢測，就是看它是否能夠解決框架問題。我們也已經看過兩個當前據認為是海德格爾式的通向人工智慧的徑路迴避了框架問題。布魯克斯的經驗主義-行為主義徑路，在其中環境直接引起反應，通過把重要性和學習過程一同捨棄掉，迴避了框架問題，另一邊，阿格雷的行動導向徑路，則僅僅包含了一個固定的可能相關反應的小集合，這兩者都沒能直面變化著的相關性的問題。

然而，惠勒的徑路，通過引入靈活的行動導向的表徵，像其他所有表徵性徑路一樣，也不得不迎面撞上框架問題。要看到為什麼是這樣，我們需要稍微修正他對這個問題的敘述（之前引用過），用「表徵」替換「信念」：「給定一個動態變化的世界，一個非魔法的系統該如何……從它所獲得的所有表徵中，去檢索並（如果必要的話）去修正，那些恰好在某個特定行動情境中相關的表徵。」這樣，惠勒的框架問題就是要去解釋他所宣稱的海德格爾式的系統如何能夠以某個系統性的方式去確定，它所包含或所能生成的的行動導向的表徵中的哪些是在任意當前環境下是相關的，並且去持續追蹤到這種相關性是如何隨著環境中的變化而變化的。並不令人驚訝的是，在惠勒的書的總結性章節中，他回到了框架問題並以之測試他提出的海德格爾式人工智慧，他既沒有對框架問題提出解決方案或不解決的方案。相反，他請我們「給（他的）見多識廣的直覺以一些信任。」

我贊同惠勒的一般直覺，我將之看作是關於弗雷曼的對於兔子的嗅覺的解釋中的氣味的直覺，那就是，非表徵的因果性耦合必然扮演了關鍵性角色。但是，我要與他下面這樣的結論進行爭論：

在極端情況中，神經的貢獻很相適合地（in character）是非表徵性的。在其他情況里，表徵將和某些額外的因素一起，成為主動的夥伴，但這些表徵將成為相適合地被導向的行動，並因此將實現那同樣內容稀少的（content-sparse）、行動具體的（action-specific）、自我中心的（egocentric）、情境依賴的（context-dependent）形象（profile），這一形象被海德格爾式現象學揭露為在能動者層面（agential level）上關於在線表徵性狀態是獨一無二的。

所有的表徵性狀態都是這個問題的一部分。因此，惠勒，以我對他的理解，並不能為在線動態耦合將如何消解在線框架問題給出一個解釋。引入所謂的行動導向的表徵和擴展的心智，正如惠勒所做的，也無濟於事。任何嘗試通過歸於某種表徵狀態、即便是在線的表徵狀態來解決框架問題，迄今為止都已被證明是走進了死胡同。看上去，非表徵性的神經活動，並不能如惠勒所宣稱的那樣理解成「極端情況」。相反，這些活動一定如海德格爾和梅洛-龐蒂以及弗雷曼所宣稱的那樣，是我們直接對日常世界中的相關性做出反應的基礎方式，從而使得框架問題不會出現。

海德格爾和梅洛-龐蒂論證了，多虧了我們的具身應對和由它得以可能的意向弧，我們直接對世界中的相關變化的感受和做出反應的技能才能不斷提高。在一個特定情境，例如一間教室里，的應對中，我們學會去忽視這間屋子裡的大部分東西，但是，如果裡面變得太暖，窗戶就會誘發我們去打開它。我們忽視角落裡的粉筆灰和課桌上的粉筆標記，但是我們會注意到黑板上的粉筆標記。我們理所當然地認為我們在黑板上寫的東西不會影響到窗戶，即便我們寫的是「打開窗戶」，而我們對窗戶所做的事也不會影響到黑板上的東西。當我們不斷重新細化這種背景性的知道如何做（know-how），這件屋子裡的東西和它的布局就變得越來越重要。總之，給定我們在這個世界中的體驗，無論何時，一個當前情境中的變化發生，我們會對之做出反應，僅當在過去它曾顯露為是重要的，而當我們感受到一個重要的變化法神的時候，我們會把其他所有東西都當做沒有變化的，除非我們對於這個世界親緣性所暗示的東西也可能已經改變了，就因此需要檢查一番。這樣，一個本地版本的框架問題就不會出現。

不過，當我們需要改變情境的時候，框架問題就會再次重申它自己。當處於我們當前行為的邊緣上的一個環境變得與我們當前任務相關時，我們是如何進行感知的呢？梅洛-龐蒂有一個建議。當談到在我們當前體驗的邊緣處的一個功能可供性把我們的注意力吸引過去的時候，梅洛-龐蒂使用了「召喚（summons）」這一術語，來形容這一功能可供性對於知覺者的影響：「去看到一個對象，要麼就是去把它放在視野的邊緣並能專註於它，要麼就是對它的召喚加以反應，並事實上正專註於它。」因此，舉例而言，當一個人面對一座房子的正面，他的身體早已被召喚（而不是僅僅是準備好）去繞著房子走一走以更好地打量它的背面。

梅洛-龐蒂，對胡塞爾所謂知覺對象的內在（inner）視域（horizon）——例如這個對象的內部和背部——的處理，平等地適用於我們對一個環境的關於其他潛在環境的外在（outer）視域的經驗。當我在一個具體環境中應對一項熟悉的人物，那些曾在過去變得相關的其他環境，會立刻呈現在我的體驗的視域中，作為潛在的（而不僅僅是可能的）與我當前環境相關的東西召喚起我的注意力。如果弗雷曼是對的，那麼，那些屬於當前上手（內在視域）的東西的熟悉的卻並不在當前完全呈現的（familiar-but-not-currently-fully-present）方面的吸引力，以及那些屬於在當前環境的外部視域上，具有潛在相關性的其他熟悉環境的吸引力，這兩種吸引力很有可能是彼此相關聯的，這是因為這一事實，即我們的大腦每次並不僅僅處於一個吸引子盆地中，而是同時被處於同一個吸引子地形中的其他盆地所影響，並且還會被其他吸引子地形所影響。

根據弗雷曼，那使得我們向其他吸引子的而不是我們正被吸引入其中的當前吸引子的視域性（horizonal）影響敞開的，是在兔子每嗅一次時，或者在我們人類的例子中，可能每一次切換我們注意力時，整個吸引子地形的系統都會崩塌並重建。並且，一旦某人把以下兩者關聯起來，一方面即弗雷曼的神經動力學說明，另一方面即梅洛-龐蒂關於意向弧的描述，它是如何把我們過去的行為，反饋進這個世界之如何對我們顯得更熟悉、又如何從我們中誘發出針對它之中變化的重要性的更恰當的反應方式，一旦把這兩者彼此關聯起來，那麼關於我們是如何通過看到什麼發生變化、什麼保持不變來處理變化中的相關性的框架問題，就不再看上去無解。

然而存在一種相關性問題的一般化，並因此也存在對框架問題的一般化，使問題看上去棘手。在《計算機不能做什麼》中，我給出了一個例子表明為什麼會這樣。比如說在一場賽馬賭中，我們通常把自己限定在這些事實，例如馬的年齡、騎手、過去表現、競爭狀態之中，但是總有其他的因素，例如馬是不是對秋麒麟草過敏，或騎手是不是和馬的主人打了一架，而這些因素在某些情況下會是決定性的。當人類裁判遭遇到這些事實的時候，他們能夠識別出它們的相關性。然而，由於體驗中的任何東西有可能和其他任何東西變得有關聯，這樣一種能力看上去是一種魔法。

傑里·福多（Jerry Fodor）跟進了我的悲觀主義的評論：

問題在於去獲取與信念固著的個體情形相關的，整體信念系統的結構。坦率地說，我們並從計算性的形式主義那裡知道該怎麼做到這一點，我們也不知道這種形式主義會如何可能得到發展。……如果某人——例如德雷夫斯兄弟中的一位——準備來問我們，為什麼我們還應該假設，數字計算機對於模擬全局認知過程是一個貌似可信的機制，那麼作為回答的沉默將震耳欲聾。

不過，一旦我們放棄計算性形式主義，並相反，把我們自己從根本上看做是耦合了的應對者，我們就能看到框架問題，是如何在訴諸存在主義現象學和神經動力學的幫助下消解的。在明白了這點——即我們如何學習在世界中的周圍的各種方法，改造了我們的腦部——之後，就使得相關性在任務召喚我們的地方被直接體驗到了，即便那個一般性的問題依然會由於這一事實——即我們體驗中的任何事情，原則上可以與其他任何事情相關聯——而出現，但也不再看上去是個謎。

9.結論

如果我們現在可以在梅洛-龐蒂和弗雷曼的幫助下給出如下總結，將會是令人滿意的，即我們可以修正在所謂的海德格爾式人工智慧中錯誤的部分，方法是讓它變得更加海德格爾式。然而，還是有一個巨大的問題尚待解決。梅洛-龐蒂和弗雷曼關於我們是如何直接獲知重要性並提高我們對相關性的感知敏感性，取決於在給定我們的需求、身體大小、運動方式等等之後，我們對那些對我們重要的東西做出的反應，卻沒有提到我們個人和文化的自我理解。因此，要編出海德格爾式的人工智慧程序，我們不僅僅需要一個支撐起耦合應對的腦部功能模型（正如弗雷曼的模型），我們也還需要——這裡問題來了——一個關於我們的嵌入和具身的特殊存在方式的模型，從而使得我們所體驗到的那些東西確實以如其所是的方式，是對我們重要的。那就是說，我們將需要在我們的程序中，包含一個和我們的身體很相像的身體模型，它像我們一樣具有需求、慾望、快樂、痛苦、運動方式、文化背景等等。如果我們不能夠使得我們建構的腦部模型，能夠對環境中的重要性——這些重要性以向人類顯現的特定方式而顯現——加以反應，那麼開發一個嵌入並具身的海德格爾式人工智慧的計劃就不能取得進展。

所以，根據我所呈現的觀點，弗雷曼所提出的通往人工智慧的海德格爾式/梅洛-龐蒂式徑路在存在論上是合理的，而在這方面，好的過時的人工智慧（GOFAI）以及隨後那些被布魯克斯、阿格雷和惠勒提出的據說是海德格爾式的模型都不合理。即便如此，神經動力學計算機模型——假如有些事物對於這個計算機模型將被算作是重要的——也還需要被給予一個，對我們的身體和動機的更為細節性的描述，就像我們所擁有那種描述，那麼，它就能夠學會去在我們的世界中智能地行動。一個包括了人類身體和人腦的細節性的模型的超級計算機的想法，可能在雷蒙德·庫茨魏爾（Ray Kurzweil）或比爾·喬伊（Bill Joy）當中某人的狂野的想像中是有意義的，但這種超級計算機並沒有可能在真實世界中被實現。