当代人工智能研究正在经历深刻的范式转换——从以计算—表征(Computational Representationalism)为主导的经典范式，走向以具身智能(Embodied Intelligence)为核心的现象学范式。传统的人工智能模型以离散的符号操作与形式逻辑系统为基础，其本体论预设将智能视为可脱离物质基质的抽象算法系统，通过符号表征与世界建立间接的映射关系。 这种笛卡尔式的身心二元论范式，在认知科学领域持续受到具身认知理论的批判性解构。具身认知理论主张：智能本质上是主体在知觉—运动(Sensory-motor)循环中与环境进行动态耦合而涌现出来的属性，其认知框架必然根植于由形态学约束、本体感受反馈和环境可供性(Affordance)等构成的具身情境之中。正如克拉克(A.Clark)在认知延展性命题中所强调的：“认知并非局限于颅骨之内的符号运算，而是通过以身体作为媒介，在大脑—身体—世界构成的异质系统中实现的动态过程。”① 这一范式革命向人工智能研究提出了根本性的本体论追问：人工系统是否可能突破计算主义的认识论局限，实现真正的具身性？何种形态的具身性能够构成智能涌现的条件？本文试图在现象学和认知科学的交叉视域下，探讨具身智能的三个构成性维度：作为认知基础的知觉—运动具身性、作为意义生成机制的情境(Situated)具身性以及作为交互范式的交互(Interactive)具身性。同时，以人形机器人(Humanoid Robots)为例，我们将从具身智能的理论视角探究在何种意义上人形机器人是对传统机器人的再定义，以及在何种程度上它为我们思考身体—环境—他者的关系提供了独特的视角，并暴露了现实研究中的诸多困难。 一、从非具身到具身研究范式的转换 作为当代认识论的经验延伸，认知科学自20世纪中期兴起以来，逐渐发展成为一个多学科交叉的研究领域，涵盖了哲学、心理学、神经科学、人工智能和语言学等多个学科。尽管认知科学的核心关切仍可视为对“知识如何可能”这一康德式问题的当代表述，但它的研究对象和方法论却因经验科学的发展而得到极大的拓展。 当前的认知科学研究并未形成一个统一的理论范式，而呈现出多种相互竞争的认知模型与研究纲领。20世纪60年代以来占据主导地位的，主要包括计算主义(Computationalism)、符号主义(Symbolism)、表征主义(Representationalism)和认知主义(Cognitivism)等理论取向。尽管这些研究范式在理论主张和技术路径上各有差异，但其哲学预设都建立在“认知即表征”的图式之上，将智能视为大脑内部的信息处理过程，将身体简化为感知与运动的传输装置，而非认知生成机制的构成性要素。我们可以将这类理论模型统称为“非具身”的认知传统。 计算主义是非具身认知传统的经典表达。它主张：认知的本质就是符号计算，思维过程可以通过图灵计算模型进行形式化的表达。这一理论受到了冯·诺依曼(J.Von Neumann)计算机对推理任务进行成功模拟的强烈鼓舞，其代表性观点可见于纽厄尔(A.Newell)和西蒙(H.Simon)所提出的“物理符号系统假设”，即智能的充分必要条件在于对形式化符号的操作。②由此，计算主义者强调，认知是由规则驱动的信息处理过程，其基本单元是语义可辨的符号，无论它的实现载体是人脑抑或计算机，都可抽象为图灵意义上的算法系统。 然而，自20世纪70年代末以来，随着神经科学与复杂性理论的发展，联结主义对计算主义的形式逻辑架构提出了挑战。联结主义否定了将认知还原为符号操作规则的可行性，转而主张将认知理解为神经网络中的状态激活与权重变化，并提出认知系统是一个在时间尺度上动态变化、具有模式识别能力的并行分布系统。联结主义强调“涌现”(Emergence)概念，即较高层级的认知能力并非直接编码于系统中，而是较低层级神经单元之间相互作用的非线性结果。③人工神经网络的研究正是在此基础上得以发展的，其力图通过模拟神经元的连接结构，重构人类认知中非规则化与非符号化的部分。 尽管联结主义在形式上摆脱了符号操作的逻辑，但其理论预设仍未彻底摆脱非具身范式的限制。它仍然将认知视为大脑内部的信息加工过程，将身体视为信息的输入与输出通道，而非认知的构成性基础。在这一点上，认知主义与计算主义和联结主义并无本质分歧。作为20世纪后半叶的主导思想，认知主义将认知过程看作大脑对内部表征的规则性操控，并认为表征系统是一种抽象的、独立于具体情境的结构。④表征主义进一步将认知定义为处理内在符号系统的能力，并以形式逻辑的精确性作为其理论担保。 我们看到，尽管不同的研究范式在表征机制的形式上各有差异，但“认知即表征”这一核心假设始终未被动摇。换言之，这些范式的共同点在于以内部表征为中心，并将认知活动视为对表征的操控，身体在这些理论范式中被边缘化，甚至被完全忽略。然而，非具身的认知研究范式在解释日常知觉、动作控制和复杂社会行为时暴露出了巨大缺陷。20世纪80年代以来，具身认知作为一种反思性批判与理论突破，重新引发了关于认知与身体和世界关系的讨论。 在具有里程碑意义的著作《计算机不能做什么》中，德雷福斯(H.Dreyfus)对当时盛行于人工智能研究中的认知主义范式提出了深刻的批判。借助海德格尔(M.Heidegger)和梅洛-庞蒂(M.Merleau-Ponty)的思想资源，德雷福斯指出，传统的认知模型，尤其是以符号主义为基础的经典人工智能系统，将认知活动还原为信息处理过程，并依赖于一套脱离具体情境的规则系统，这在本体论与认识论层面存在着严重的错误。他坚决反对“大脑即计算机”的类比逻辑，并强调认知能力并非建立在符号表征的基础上，而是根植于身体与世界之间持续的、动态的实践关系之中。⑤
