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推理小說的形上學:法庭語言與維根斯坦的《邏輯哲學論》

林澤民_96
・2023/01/16 ・7312字 ・閱讀時間約 15 分鐘

很多人從小就把福爾摩斯的故事讀到滾瓜爛熟了,我也是如此。但我近年來用貝氏統計學與維根斯坦《邏輯哲學論》的觀點來重讀這些故事,別有一番意趣。

《邏輯哲學論》的作者——路德维希·维根斯坦。圖/wikipedia

這兩個閱讀角度,其實也適用於閱讀其它的偵探故事,包括美國 1930 年以來影響廣泛的冷硬派推理小說。如果說貝氏統計學是推理小說的方法論,那麼《邏輯哲學論》就是推理小說的形上學。

我之前已寫過推理小說方法論的文章;請見跟名偵探學習推理—回溯推理與貝氏定理分析(上)〉跟名偵探學習推理—回溯推理與貝氏定理分析(下)〉

本文在方法論的基礎上論述其背後的形上學:維根斯坦的《邏輯哲學論》

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一、「資料!資料!資料!」

先簡略複習方法論。〈回溯推論法、貝氏定理、及推理小說〉一文就福爾摩斯使用的貝氏推理方法已有詳細論述。除了此文所舉〈皮膚變白的軍人〉一案外,收在《冒險史》系列中的〈銅山毛櫸案〉更是絕佳的貝式推理辦案例子。(按:銅山毛櫸是一種樹木,英文 Copper Beech,這種樹的葉子像擦亮的金屬。這個故事中犯罪現場的住宅外種了很多銅山毛櫸,因此以「銅山毛櫸」名之。)

收在《冒險史》系列中的〈銅山毛櫸案〉更是絕佳的貝式推理辦案例子。圖/wikipedia

這個故事的客戶亨特小姐得到了一個待遇奇高、雇主又有些不尋常要求的家庭教師工作。她受高薪吸引,但雇主要她剪短長髮、穿他女兒衣服等奇怪要求卻令她不安,因而來貝克街 221B 尋求諮商。福爾摩斯也覺得其中必有蹊蹺,答應她在遇到危險時去幫助她。

福爾摩斯在聽到亨特小姐的初步陳述之後,並未立即說出他心中的想法。他坐下來蹙眉深思。華生忍不住問他,他只是不耐煩地嚷道:「資料!資料!資料!」(Data! Data! Data!)。他又說:「沒有粘土,我做不出磚頭!」

不久之後,亨特小姐果然來電要求福爾摩斯前往協助。在搭火車前往「銅山毛櫸」所在的溫徹斯特途中,福爾摩斯終於向華生透露了他的想法:

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「我曾設想過七種不同的解釋,每一種都適用于到目前為止我們所知道的事實。但它們當中哪一種是正確的,只能在得到無疑正在等著我們的新消息後才能做出決定。」

貝式推理辦案

這兩句話,可以視為貝氏統計學的絕佳註解。福爾摩斯在聽過亨特小姐的敘述之後,經過深思,已經用他擅長的「回溯推論法」發展出七種可以推論出已知事實的解釋。

在這個階段,這七種解釋都是可能的,換句話說:七種解釋都有不等於零的機率。這個機率分布,就是貝氏統計學的「先驗機率」。貝氏統計學的功能,便是在獲得進一步的資料之後,用貝式定理算出「後驗機率」的機率分布。後驗機率更新了先驗機率。

如果新資訊是有用的,後驗機率分布通常會比先驗機率有較小的標準差,也就是更集中在較少的解釋上。如果一開始資料不足,貝式統計學家可能會假設所有的解釋都有相同的機率為真,這就是統計學所謂均勻分布(uniform distribution)。

將有用的資料考量進去之後,如果有些解釋因為與新資訊不盡相符,其機率降低,甚至可以完全排除。如此,後驗機率就變成集中在少數幾個解釋的分布了。

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這個故事中,福爾摩斯與華生與亨特小姐在溫徹斯特見面,亨特小姐報告了她在雇主家中的見聞。這些新資料已經足夠讓福爾摩斯把後驗機率分布全部集中在單一解釋上了。他向亨特小姐說:

「當然,只有一個說得通的解釋,你是被請到那裡去冒充某個人,而那個人實際上被囚禁在那間屋子里,這是一清二楚的。至於這個被囚禁的人是誰,我可以斷定就是那個女兒艾麗絲.魯卡斯爾小姐。

如果我沒記錯的話,她是被說成已經到美國去了。毫無疑問,你所以被選中是因為你的高度、身材和你的頭髮的色澤和她的一樣。好的頭髮被剪掉很可能是因為她曾經患過什麼病,因而,自然也必須要你犧牲你的頭髮。

你瞧見那綹頭髮完全是碰巧。那個在公路上的男人無疑是她的什麼朋友,很可能是她的未婚夫。而且無疑,正因為你穿著那個姑娘的衣服,而且又那麼像她,所以每當他看見你的時候,他從你的笑容中,以後又從你的姿勢中,相信魯卡斯爾小姐確實很快樂,並認為她不再需要他的關懷了。」

當後驗機率百分之百集中在單一解釋上,在福爾摩斯心中,案件已經破了。然而,他仍然需要得到法庭可以接受的證據,那才能將罪犯訴之以法。

二、形上學:邏輯哲學論

推理小說中偵探用邏輯探案,最終還是要上法庭用語言陳述,並接受事實證據的檢驗。看過厄爾.斯坦利.加德納 (Erle Stanley Gardner)《梅森探案集》(Perry Mason)的小說讀者或電視觀眾對這點一定印象深刻。這裡要談的是:推理小說中語言與事實的關係,就是早期維根斯坦《邏輯哲學論》中語言與事實的關係。

美國雜誌印刷的“哭泣的燕子案”插圖,佩里·梅森的短篇小說,作者是厄爾·斯坦利·加德納。圖/wikipedia

在《邏輯哲學論》中,維根斯坦主張語言由命題組成,而命題是世界上事實的「圖像」。維根斯坦所謂「圖像」就是「模型」。他在《邏輯哲學論》2.12 寫道:「圖像是事實的模型」。

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其實,維根斯坦用「圖像」及「模型」這兩個字來描述命題與事實的對應關係,正來自於法庭上的實際作法。原來他在報上讀到巴黎法庭在審判時使用模型來呈現交通事故現場,便想到可以用圖像與事實的對應關係來描述命題與事實的對應關係。

世界由基本的事實組成,這些基本事實反映在語言中就是他所謂的「原子命題」。在語言中,這些原子命題組成了較複雜的命題。複合命題可以用邏輯真值表來判斷其真偽。

邏輯不但是語言的結構,也是世界的結構。語言中可以用邏輯推導出的命題,在世界上必然也有相對應的事實。反過來說,只有在世界上有對應事實的命題,才是在語言中有「意義」的命題。維根斯坦的這個理論,一般稱作「語言的圖像理論」或「意義的圖像理論」。

《邏輯哲學論》影響了維也納學派的邏輯實證論。到今天,社會科學中的形式理論(formal theory)都還是用邏輯推導的命題系統來為人文現象建立模型,並尋求經驗世界的實證。

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《邏輯哲學論》中,維根斯坦寫道:

「假設有神創造了一個世界,其中某些命題為真,那祂這樣也就創造了一個這些命題衍出的所有命題皆為真的世界了。依同樣的道理,祂不能創造一個命題『p』為真的世界,而不同時創造這個命題的所有指涉對象。」

——《邏輯哲學論》5.123

這個邏輯世界,就是福爾摩斯推理辦案的世界。福爾摩斯的名言:

「當你把一切不可能的情況都排除之後,那剩下的,不管多麼離奇,也必然是事實。」

——《四簽名》

這就是說經過邏輯演繹確立的假說,必然是案情唯一的解釋。不論這假說有多不可能,也必然可以找到事實證據來支持它通過法庭的檢驗。

這種推理方法當然不是福爾摩斯的專利。雷曼.錢德勒(Raymond Chandler)透過筆下的偵探馬婁(Marlowe)也說:

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「有些事情是事實:在統計的意義上、寫在紙上、錄在帶上、作為證據的事實。而有些事情之所以為事實是因為缺少了它其它的事情就無法解釋了。」

——《回播》

達許.漢密特(Dashiell Hammett)的《瘦子》也有這一段偵探尼克(Nick)與他太太諾拉(Nora)的對話:

諾拉:「所以你並不確知他搶了威年特?」

尼克:「我們當然知道。不是這樣事情就無法接榫。」

諾拉:「所以你並不確定他——」

尼克:「不要這樣說。我們當然確定。只有這樣事情才能接榫。」

換句話說:推理的結論並不是已知的事實,而只是邏輯推論得到的命題。然而,依據《邏輯哲學論》的形上學,這個命題在世界上必然會有相對應的事實,只有這樣才能跟其它已知的事實「接榫」。「接榫」(click)就是邏輯的連結;少了這個連結,案情就無法解釋。

美國的法庭上,檢察官和被告律師的任務是藉由證人的證詞拼湊足夠的事實證據讓陪審團推論出有罪或無罪的判決。證人做證前必須宣誓其所做的證詞是「事實、全部的事實、而且只有事實」(”The truth, the whole truth, and nothing but the truth.”)。

只有與案情事實相關的證詞才能被法官接受而列入紀錄。檢察官和被告律師交叉詰問證人時,常用是非題的陳述提問,只要證人回答「對」或「錯」,也就是邏輯上的「真」或「假」。這些陳述雖然不是維根斯坦所謂的原子命題,但詰問的目的就是要排比出案情的基本事實,以備最後陳述時用真值表的邏輯推論出複合命題之用。

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梅森探案集。圖/IMDb

像《梅森探案集》之類的法庭劇中常可看到檢察官或辯護律師高叫「反對!」(“Objection!”),其理由常是對方的詰問「無能、無關、無重要性」(incompetent, irrelevant, immaterial)。此時法官要判決反對成立(sustained)或不成立(overruled)。

與案情無關的話固然不能陳述,法庭外聽到的話(hearsay),除非是案發過程中自然説出的話(res gestae), 否則也不能作為證據。另外,證人只能陳述事實,不能做邏輯推論;檢察官或辯護律師蓄意引導證人做出結論的詰問也會受到對方的反對。在交叉詰問的階段,邏輯只能由證詞所拚構的圖像「顯示」,不能由檢察官、被告律師、證人口中來「言說」。

在這階段,法庭上的證詞都必須是切合案情、正當合宜、而且法律容許的(pertinent, proper, admissible)。這樣的證詞等同於案情事實:這是語言與事實的對應,而邏輯則是兩者的共同結構。

所有的證人都做了證之後,檢察官和律師會向法官宣稱:「這就是檢方(或辯方)所呈的全部事實了」。這句話的英文是「Thats the prosecutions (or the defendants) case.」。這裡「case」這個字的用法,令人想到維根斯坦《邏輯哲學論》的第一句話:「世界就是全部的事實」(“The world is everything that is the case.”)法庭所建構的世界就是與案情相關的全部事實,這些事實在法庭上由證人陳述,再由檢察官及律師在結辯時總結,引導陪審團作出判決。

當案情只有情況證據時,檢察官及被告律師必須要引導陪審團就情況證據做出有罪或無罪的邏輯推論。這個結論就是「榫」,是重建案情拼圖的一個缺片,它必須由邏輯來補足。

三、邏輯的界限

《梅森探案集》影集常見的劇情是:辯護律師梅森相信被告無罪,但在開庭之前他並不知道真兇是誰。他在法庭上與檢察官交叉詰問證人,檢察官當然竭力證明被告有罪;梅森則從證人證詞中尋找破綻。常常有好幾位證人都有殺人的動機,但梅森排除其他人犯案的可能性之後鎖定一人,用犀利的邏輯推出結論:「所以你就是兇手!」嫌犯在邏輯的力量之下只好認罪,案情就破了。

《梅森探案集》中的《店賊血鞋疑案》。圖/Tse-min Lin

但是辯護律師的職責並不是找出真兇而是說服陪審團被告無罪。如果無法找出真兇,梅森的做法是讓陪審團對被告是真兇的假說起合理的懷疑。依據美國法律,判決被告有罪必須超越合理的懷疑(beyond reasonable doubt),否則便應判被告無罪。什麼是合理的懷疑呢?

《梅森探案集》中的《店賊血鞋疑案》(The Case of the Shoplifters Shoe)是一篇案情錯綜複雜,而法庭攻防令人著迷的小說。這個案子的關鍵在於梅森對陪審團最後陳述時說的這一段話:

「各位女士各位先生,法庭會指示你說:要根據情況證據來判定被告有罪,那些情況不但必須與被告有罪的假說相符合,還必須與其他合理的假說不一致。假如在被告有罪的假說之外還有其它合理的假說可以解釋情況證據,你的責任便是開釋被告。」

《梅森探案集》中的《店賊血鞋疑案》。圖/Tse-min Lin
《梅森探案集》中的《店賊血鞋疑案》。圖/Tse-min Lin

在這個案件中,檢察官以女性被告的包包裡查獲兇槍、贓物,而且鞋上沾有死者血跡為證,信心滿滿地在法庭傳訊證人,重建案情。梅森卻以巧妙的邏輯推理提出另一個與這些情況證據相符的假說,點出兇手可能是另外一人,而且可以合理解釋為何被告持有所謂兇槍並且鞋上沾有死者血跡。他諄諄提醒陪審團:如果不能排除其它合理的假說,便必須開釋被告。後來陪審團果然判決被告無罪。

推理小說之所以引人入勝,常是因為一個凶殺案的真凶是誰可以有好幾個先驗機率不等於零的合理假說。偵探或法庭只要掌握足夠的事實資料,理論上便能把涵蓋所有可能解釋的先驗機率更新到所有機率集中於單一解釋的後驗機率:此時案子就破了。如果做不到,那表示兇手無法確定,邏輯推理會得到互相矛盾的結論。

維根斯坦在《邏輯哲學論》中特別強調:矛盾的命題不是世界的圖像:它不呈現任何可能的事實狀態。互相矛盾的命題,例如「疑犯有罪」和「疑犯無罪」,不可能同時皆真。

「事件或者發生或者不發生,不會有中間路線」。

——《邏輯哲學論》5.143

「矛盾是命題的外部界限」

——《邏輯哲學論》5.153

維根斯坦如是說。但是當我們對基本命題的真假尚不確定時,我們可以對由這些基本命題建構出來的複合命題定出其為真的先驗機率。這些機率的存在並不代表事件可以像「薛丁格的貓」(Schrödingers cat)一樣,又是發生又是不發生。它只是說事實資料不足時,複合命題的真假尚無法確定。當資料足夠時,命題或真或假就只有一種可能了。

《邏輯哲學論》的命題系統不容許有矛盾存在。同樣的,推理小說中的法庭也不容許有矛盾的結論。如果證人的證詞像黑澤明電影《羅生門》那樣四個證人(包括一個鬼)互相不一致,其中必然有人說謊,必須找出說謊者而加之以偽證罪。

然而《邏輯哲學論》並不是只有邏輯實證論。維根斯坦曾經在致出版商的信中說《邏輯哲學論》有兩部分。關於語言之邏輯基礎這部分只是可以寫得出的部分,關於倫理的部分其實更重要,可是不能寫出。這第二部分,通常被視為他的神祕主義。書中神祕主義的一些名言包括:


「只要是可以說的,就可以說得清楚;那些不能說的,我們必須默默地跳過。」

——《邏輯哲學論》序言

「語言的界限意謂我世界的界限。」

——《邏輯哲學論》5.6

「在我們無法言說之處,我們必須沉默。」

——《邏輯哲學論》7

法庭容許的語言是有界限的。

邏輯推理無法破案的時候,偵探必須保持沉默。案子根本上不了法庭,甭說交叉詰問。此時,語言的界限就是法庭世界的界限,「誰是兇手?」(whodunit)將永遠是一個「神祕」(mystery)。

四、結論

維根斯坦「語言的圖像理論」既然是由法庭程序得到的靈感,那麼推理小說中的法庭程序與之契合也就不特別令人訝異了。然而犯罪偵辦真的是如此嗎?

我們只要跳離推理小說,就知道真實的世界要複雜多了。不但很多犯罪事件找不到疑犯,即使找到疑犯上了法庭,證人的供辭也常支離破碎、互相矛盾而無法重建犯罪事實,對疑犯加以定罪。那麼,難道《邏輯哲學論》對語言和世界的論述有所偏差?

羅素在《邏輯哲學論》的導論中說此書所論述的是理想語言的條件,這個說法,維根斯坦當時很不能接受。然而法庭對證人陳述的規範,正是在刻意形塑「理想語言」的條件。

維根斯坦本人必須要等到他後期寫作《哲學研究》的時候,才點出《邏輯哲學論》形上學的問題:

世界上的事實不能純粹由感官來做客觀的認知,因為感官認知的資料無法避免觀點的影響,而因此陳述出的命題也就無法避免矛盾。

他提出的「鴨兔圖」(duck-rabbit picture)從一個觀點看像鴨子,另一個觀點看像兔子。如果同一物件可以因觀點脈絡不同而呈現不同面向,那如何避免不同證人在法庭上依其所看到的面向作出互相矛盾的陳述?對於後期的維根斯坦而言,矛盾已經不再是邏輯禁忌。

《哲學研究》第二部分,第六節探討的「鴨兔錯覺」。圖/wikipedia

維根斯坦是偵探小說迷,不過沒有他讀過福爾摩斯故事的記載。1949 年,在一個討論偵探小說的場合,他說英國人在這個文學類型的創作上特別有天分。他還特別舉阿嘉莎.克莉絲蒂 (Agatha Christie)為例。他認為克莉絲蒂的偵探故事不但情節巧妙,角色更寫得像「真實人物」(real people)一樣帶勁。

但維根斯坦最喜歡的卻是美國冷硬派的偵探小說,特別是較少為人知的諾伯特.戴維斯(Norbert Davis)的小說。他為何會對冷硬派偵探小說那麼入迷?

漢密特出版先驅之作《馬爾他之鷹》的時候,已經是 1930 年了;而戴維斯還要在 1932 年才開始在《黑面具》(Black Mask)雜誌發表他的第一篇小說。此時維根斯坦已經告別他失落的歲月,回到劍橋。他也從此開始與羅素漸行漸遠,揚棄羅素抽象的形式邏輯(formal logic),而逐漸發展出他後期建立在「生活形式」(form of life)之上的語言哲學。

此時的他,正要解構自己的《邏輯哲學論》——「意義」不再是基於語言之作為世界現實的「圖像」,而是基於語言之作為生活脈絡中的「遊戲」——不可能會為推理小說中虛構的邏輯實證論著迷。也許他喜歡冷硬派偵探那種在黑暗巷弄穿梭,行動精力充沛、說話酷勁十足的「真實人物」形象,與他語言哲學的轉折有關吧?

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林澤民_96
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台大電機系畢業,美國明尼蘇達大學政治學博士, 現任教於美國德州大學奧斯汀校區政府系。 林教授每年均參與中央研究院政治學研究所及政大選研中心 「政治學計量方法研習營」(Institute for Political Methodology)的教學工作, 並每兩年5-6月在台大政治系開授「理性行為分析專論」密集課程。 林教授的中文部落格多為文學、藝術、政治、社會、及文化評論。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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「意識」是什麼?人們已經找到答案了嗎?
PanSci_96
・2023/11/26 ・6000字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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「意識」是什麼?

直到現在,仍是宗教、哲學、心理學、神經科學都還無法解答的難題。

但是今年, 2023 年,一場來自神經學家與哲學家對於「意識」解釋的賭注,在經過長達 25 年的研究後,終於要畫下句點了嗎?到底是誰贏了?對自己頭上頂著的大腦,我們又了解多少了?

25 年前,一場圍繞「意識」之謎的賭局

1998 年,神經科學家克里斯托夫・科赫(Christof Koch)和哲學家戴維・查爾莫斯(David John Chalmers)打賭一箱葡萄酒,如果 25 年後,人們已經能清楚地解釋意識背後的神經機制,那麼就是科赫贏了。反之,如果還是未能解答意識之謎,就是查爾莫斯贏了。

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但在揭曉勝者之前,我們要先來談談一個最基本的問題,「意識」到底是什麼?首先我們要先定義清楚,因為在中文中,意識指的可能是一個人的清醒狀態、也可以是對內在自我的一種感知、又或是包含感知、情緒、思考等等的一種總和、又甚至可以是指在精神分析理論中與前意識和潛意識的比較。

若要深入探討意識定義的發展以及不同的哲學論點,那真的不做個三十集做不完,在這集的時間內,就讓我們把重點放在感質(Qualia)的相關概念。感質,指的是個人直接體驗的主觀感受,被認為無法通過客觀描述或第三人稱觀察來完全理解或解釋。我們感知世界的方式、感受事物的質感、觸覺、視覺、聽覺、嗅覺等等都是屬於感質。

感質,指的是個人直接體驗的主觀感受,被認為無法通過客觀描述或第三人稱觀察來完全理解或解釋。圖/wikipedia

舉一個例子。若是把一顆紅蘋果放在大家面前,詢問蘋果這是什麼顏色,相信大家應該都會說這是紅色。然而,雖然科學能解釋紅色是因為有波長約 620 到 750 奈米的光,刺激到視網膜的錐細胞,產生一連串的神經反應,最後形成大腦的表徵,但卻無法解釋我們對紅色的主觀感受是怎麼形成的。

哲學家們也常思考,你看到的紅色,和我看到的紅色究竟是否一樣,是否有可能我眼中的紅其實是你眼中的綠。

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舉另一個例子,這件數年前爆紅的衣服,你覺得是藍色與黑色相間,還是白色與金色相間呢?

另外,像是這張圖究竟是兔子還是鴨子?

圖/wikipedia

這張圖究竟是狗還是小女孩?

明明有張客觀的圖片存在,每個人的主觀感受卻有不同的答案。

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「困難問題」(Hard problem of consciousness)是找不到答案的問題?

在意識賭局中的哲學家戴維・查爾莫斯,就提出感質以及主觀經驗為什麼(why)存在以及如何(how)產生是所謂的困難問題(Hard problem of consciousness),相較於簡單的問題是討論意識相關的功能和行為,困難問題涉及意識的經驗(現象、主觀),是沒辦法客觀觀察測量。也就是這個問題,是沒有答案的。

舉一個屬於困難問題的例子,明明都只是大腦的神經在放電,為何某些神經放電後會導致飢餓感而不是其他感覺,譬如口渴?他認為即使沒有飢餓這種「感覺」,飢餓衍伸出的行為,例如進食,也可以發生。因此這些產生的感覺,無法單純簡化由大腦等物理系統解釋。

圖/giphy

然而,困難問題的說法其實也存在爭論。根據 2020 年哲學期刊文章的互動式學術資料庫 PhilPapers 的調查, 29.72% 的受訪哲學家認為難題不存在,而 62.42% 的受訪哲學家認為難題是一個真正的問題。

也有一群神經科學家們雖然接受困難問題的存在,卻也認為困難問題未來可以被解決,又或是被證明這不是一個真正的問題。並開啟了他們對於意識相關神經區(neural correlates of consciousness)簡稱 NCC 的研究發展,試圖找到足以產生意識的最小神經集合。

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精神科學家開啟對於意識相關神經區(neural correlates of consciousness)簡稱 NCC 的研究發展,試圖找到足以產生意識的最小神經集合。圖/PanSci YouTube

但 NCC 的研究被認為最多只能找到神經反應與意識的相關性,解決的仍然只是簡單問題而非困難問題。為了突破 NCC 本身的限制,人們又開始轉往重視意識理論(theories of consciousness (ToCs))的發展。希望透過意識理論來超越以 NCC 為基礎的方法論,轉向提供更具解釋性見解的意識模型。

在意識模型這邊還在爭論不休,讓我們先把鏡頭換到神經學家這一邊。

研究科技進步,為意識研究帶來哪些幫助?

面對意識這個艱難的大哉問,克里斯托夫・科赫當初怎麼那麼有自信,敢發起這個看起來勝算就不大的挑戰呢?有那麼愛喝嗎?

1998 年,年輕有為的克里斯托夫・科赫已經是加州理工學院的助理教授,並和生命科學領域大咖中的大咖弗朗西斯・克里克,合作研究意識這個主題。沒錯,就是和華生一同發現 DNA 是雙股螺旋結構的克里克。除此之外,克里斯托夫還擁有物理的碩士學位,擁有跨領域的知識,讓他更加相信透過實證的方式,能找到意識的神經機制。

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克里斯托夫・科赫合作研究意識的對象便是與華生一同發現 DNA 是雙股螺旋結構的弗朗西斯・克里克。圖/PanSci YouTube

當時有許多大腦研究的技術蓬勃發展,像是功能性磁振造影(fMRI)已經獲得廣泛使用,使得科學家們能在對象進行活動或是受外界刺激時,同步從大腦血氧濃度的變化來推斷神經反應。

此外,光學遺傳學(optogenetics)技術也在那個時期開始萌芽,這讓研究者能用極佳的時間解析度來調控特定的大腦神經元,並藉此解碼大腦的秘密。舉例來說,現在的光學遺傳學能讓科學家們鎖定小鼠的特定神經細胞,並在小鼠頭上裝上 LED 光纖,只要開啟 LED 的光刺激,那些特定神經細胞就會興奮或抑制。藉由觀察小鼠行為的變化,就能了解不同行為表現是由哪些神經元所調控。

現在的光學遺傳學能讓科學家們鎖定小鼠的特定神經細胞。圖/PanSci YouTube

厲害的是,在 1979 年光學遺傳學的技術還未誕生前,克里克就認為如果想要了解大腦的運作,精準控制大腦中一種類型的所有細胞是非常重要的,而若想要有極佳的時間和空間精細度,必須使用光的技術,這與後來光學遺傳學的發明不謀而合。

有了這些科技加持,長達 25 年對於意識的賭注也即將來到結局。

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所以,誰贏了賭注?

2023 年 6 月 23 日,在科學意識研究協會的年會上,揭曉了這長達 25 年的賭局。神經科學家克里斯托夫・科赫(Christof Koch)最終承認,目前還不能解釋大腦的神經元是如何產生意識,並買了一箱好葡萄酒(1978 Madeira)給哲學家戴維・查爾莫斯(David John Chalmers)實現諾言。

克里斯托夫・科赫最終承認,目前還不能解釋大腦的神經元是如何產生意識,並買了一箱好葡萄酒給戴維・查爾莫斯。圖/PanSci YouTube

當然,這不是說意識的來源永遠沒有解答,只是當初賭局設下的 25 年時限到了。實際上到了 2018 年,他們兩位根本都忘了這場賭局,直到一位科學記者佩爾・斯納普魯德重新提及這個話題,才讓大家重新想起。

恰巧那個時間點,克里斯托夫・科赫和戴維・查爾莫斯都參與了鄧普頓世界慈善基金會支持加速意識研究的大型項目。該計畫建立一系列意識理論的「對抗性」實驗,希望透過讓兩個或多個持相反觀點的競爭對手共同合作研究,來挑戰各種意識假設。

意識理論的百家爭鳴

而其中包含兩個著名的意識理論,全局工作空間理論(Global Workspace Theory (GWT))和整合資訊理論(Integrated Information Theory (IIT))。

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全局工作空間理論(Global Workspace Theory (GWT))。圖/PanSci YouTube

全局工作空間理論(Global Workspace Theory (GWT))的概念,最早是由認知科學家伯納德・巴爾斯和斯坦・富蘭克林在 1980 年代晚期提出。他們認為意識的產生就像是劇場聚光燈一樣,當這個意識劇場透過名為選擇性注意的聚光燈在舞台上照出內容,我們就會產生意識情境。這聚光燈的投射也代表著全局工作空間,只有當感官輸入、記憶或內在表徵受到注意時,它們才有機會整合成為全局工作空間的一部分,被我們主觀意識到。而我們的行為決策,也是透過這個全局工作空間整合訊息,並分配到其他系統所產生。目前認為全局工作是發生於大腦前方的前額葉區域。

整合資訊理論(Integrated Information Theory (IIT))。圖/PanSci YouTube

與全局工作空間理論打對臺的,是整合資訊理論(Integrated Information Theory (IIT)),最早由朱利奧・托諾尼(Giulio Tononi)在 2004 年提出。這理論認為,意識背後是有數學以及物理為基礎的因果關係。應該先肯定意識的存在,再回推尋找其背後的物質基礎,並認為主觀意識是由客觀的感覺經驗產生的。克里斯托夫・科赫就是此理論的擁護者,他進一步認為,意識背後的那個神經機制,就存在於大腦後方後皮質熱區(Posterior cortical hot zone),包括頂葉、顳葉和枕葉的感覺皮質區域。

讓我們稍微總結一下兩者差異:

全局工作空間理論——

  • 意識只能透過訊息投射到一個稱做「全局工作空間」之後才能呈現
  • 訊息本身不會形成意識
  • 訊息要被注意到才會產生意識

整合資訊理論——

  • 意識存在
  • 產生的關鍵是需要將大腦處理感覺的皮質區域訊息整合

然而,經過六個獨立實驗室的研究,雖然有較多的證據支持整合資訊理論,但兩個理論都存在缺陷和質疑,直到目前都尚未有明確解答能解釋意識的神經機制,這也讓克里斯托夫・科赫大方承認自己輸掉了這 25 年的賭局。

隨著科學測量技術的演進以及越來越多的研究進展,有一些神經科學家認為意識理論即將崛起,目前的狀態只不過是一種研究過渡期。科學哲學家托馬斯・庫恩(Thomas Kuhn)將這種過渡期以「前典範式」(preparadigmatic science)來形容,認為一門不成熟的科學在成熟前,會面臨相互競爭的思想流派並各說各話。就像是當初達爾文提出演化論的物競天擇前有拉馬克主義、災變論與均變論來試圖解釋物種起源一樣。

下一場賭約?

雖然這次的打賭由戴維・查爾莫斯獲得一勝,但克里斯托夫・科赫在今年加倍賭注,認為下一個 25 年他一定會贏。到時候克里斯托夫已經 91 歲,戴維 82 歲了。

大家別擔心,這一集是會員共同選出來的題目, 25 年之後,我們也會再為各位泛糰做一集討論賭局的結果。

最後也想問問大家, 25 年之後,你賭這場對決會是誰贏呢?

  1. 我壓在克里斯托夫・科赫身上,我們一定能解開意識之謎
  2. 我賭戴維・查爾莫斯,意識這個問題,可能很難用科學來解釋
  3. 在那之前, AI 可能都已經有意識了,直接問 AI 還比較快

趕快來留言吧,記得 25 年後要回來看啊!

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參考資料

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什麼是政治哲學?百年前的思想家如何影響當今社會?——專訪中研院人文社會科學研究中心曾國祥研究員
研之有物│中央研究院_96
・2023/11/10 ・5209字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

於瞬息萬變社會中的指引——政治哲學!

在政治學中,除了以實證方法研究政治行為的政治科學,還有一個奧妙的政治理論領域,當中的政治哲學如同北極星般,指引人們探索政治活動所涉及的公共生活基本價值。中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心曾國祥研究員,與我們分享政治哲學的使命與魅力,原來哲學並不虛無,我們的生活與信念皆與哲學息息相關!

中研院人文社會科學研究中心曾國祥研究員
圖|研之有物

哲學有什麼魅力令思想家前仆後繼地研究?

你對哲學的認識是什麼?如果在哲學前加上「政治」兩字,又會想到什麼?走進曾國祥研究員位於中研院人文社會科學研究中心的研究室,在滿室哲學書籍、康德(Kant)與霍布斯(Hobbes)畫像的陪伴下,「政治哲學」的迷人之處在談話間表露無遺,同時傳遞一位政治思想家對生命的焦慮與感動!

談起當初是怎麼走上哲學研究的道路?曾國祥從自己的大學生活說起,年輕的他對課業並不感興趣,在風景優美的東海大學校園中過著「由你玩四年」的生活,直到當兵後才開始認真思索未來。

回憶起當初被哲學感動的原因,出自羅馬哲學家西塞羅(Cicero)的一句話:「哲學是為死亡做準備」,在人類有限的生命中,什麼會讓生命更有意義?曾國祥在哲學世界裡找到答案,儘管在研究過程中面臨深層的焦慮,他依然賭上歲月、樂此不疲,為留下不朽著作而持續努力。

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退伍後的曾國祥先後在臺灣大學政治學研究所、倫敦政經學院政府學系取得學位,回國後在中山大學政治學研究所任教十多個年頭。選擇在中研院展開新的學術生涯,源自想留下著作的初衷。

曾國祥環顧滿室書籍,期許自己的著作能成為其中一份子,哪天即使身體離世,著作將成為生命的延續,每被翻閱一次,自己就活一次。

究竟政治哲學有什麼迷人之處,讓政治思想家願意窮畢生心力投入?講到最愛的政治哲學,曾國祥眼神發亮,以生動的比喻帶領我們體會哲學的使命與魅力。

講到最愛的政治哲學,曾國祥眼神發亮,以生動的比喻帶領我們體會哲學的使命與魅力。
圖|研之有物

使國家發展方向不致迷失的定向作用

今日我們似乎很難在日常生活中遇見哲學家或政治思想家,但有一種人見人愛的物品讓我們每天都與政治哲學相遇,那就是你錢包中的鈔票!

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無論是新臺幣 100 元上的孫中山、美金 10 元上的亞歷山大・漢彌爾頓(Alexander Hamilton),還是日幣 1 萬元上的福澤諭吉,都是歷史上著名的政治思想家。在他們建構的思想理論中,一個現代國家的藍圖在眾人面前展開。

曾國祥以「支柱」比喻政治哲學的重要性,在國家面臨巨變時,政治哲學提供一種信念,成為支持國家發展的關鍵秩序。儘管我們時常感嘆政治哲學畫出的理想藍圖抵不過現實世界的殘酷,但政治哲學的「定向」(orientation)作用依然不可忽視。

什麼是康德派哲學家所強調的「定向」呢?曾國祥以「北極星」的比喻來為我們說明:

政治哲學傳遞的理念有定向的作用,宛如一顆指引方向的北極星,雖然我們永遠到達不了北極星,但至少可以檢驗並確定我們是往正確的方位前進。

因此,雖然理想與現實存在落差,但問題或許不是出在政治哲學本身,而是這個世界還不夠好,尚待我們發揮理性的力量,持續改善眼前的困境,往我們心目中理想的藍圖邁進。

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政治哲學傳遞的理念有定向的作用,宛如一顆指引方向的北極星,雖然我們永遠到達不了北極星,但至少可以檢驗並確定我們是往正確的方位前進。
圖|iStock

東西方哲學思想共通的人性價值

身為近代西方重要的哲學家之一,康德提出的「人性尊嚴」、「道德主體」、「道德自律」、「永久和平」,成為可推溯出現代民主國家、聯合國的核心理論,更是今日流行的「正義論」的論述源頭之一。

臺灣作為一個民主國家,認同的民主價值也可見到康德思想的身影,我們相信每一個人皆是擁有自由平等權利的主體,人與人之間應相互尊重,秉持己所不欲勿施於人的同理精神。

上述思想看似源自西方,其實在東方的儒家思想中也可找到相似內涵。曾國祥的研究之一便是將深植於臺灣的儒家文化與西方自由主義進行融通,發掘臺灣特有的民主價值,進而產生與其他政權的對話基礎。

曾國祥指出,跨越文化隔閡的對話基礎在於找到「共同人性」,例如康德的「道德自律」與孟子的「本心」都提及人性善良的一面。

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孟子廣為流傳的「孺子將入井」故事講述人普遍有「惻隱之心」,看到孩子即將掉入井中,通常會立即出手相救。這種不帶任何利益考量,發自內心覺得應該做的想法,便是康德所謂「道德自律」、人的自我立法,這也是讓民主成為可能的重要價值觀來源。

在多元社會中,我們如何取得道德共識?

「道德自律」讓我們看到康德式的道德規範中屬於「對」(right)的範疇,就是在公共生活中具體呈現的「權利」(rights)。道德自律作為法律的依託,關注的是人性尊嚴、平等對待、相互寬容、尊重差異,以及享有與他人相容的最大可能限度自由等基本人權,這關乎到當今盛行的「正義論」,也是形塑「自由主義」的主軸。

此外,還有另一不容忽視的道德範疇叫作「善」(good),是社會長時間發展出的倫理、習俗、歷史、宗教等價值觀。這樣看來「善」和「對」都很重要,為什麼正義論學者卻主張「對優先於善」(The priority of the right over the good)呢?曾國祥為我們解惑:

「『善』在私領域中相當重要,是形塑圓滿人生所不可或缺,但現代社會是一個價值多元的社會,人們不容易在宗教或倫理等價值觀上取得共識。當代自由主義者堅信我們可以達成共識的道德價值在於:每個人皆擁有平等的人性尊嚴,有『權』為自己的人生做出選擇。」

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有一個思想實驗可以說明此論點,試試隨機街訪 10 名路人的宗教信仰,有人可能參加過媽祖繞境、跟月老求過姻緣、家裡做生意拜關公,也可能是虔誠的基督徒或伊斯蘭教徒。人們可能擁有不同的宗教信仰,但在民主社會中有一點卻是相同的,那就是我們尊重每個人有信仰不同宗教、發表不同言論的自由。

近期掀起各界波瀾的「#MeToo 運動」同樣也是正義論的實踐,儘管社會倫理提醒你反抗的對象是有複雜利害關係的老闆、長輩或同事,但保障基本人權的集體共識成為受害者最堅強的後盾,讓人們鼓起勇氣發出「不能就這樣算了」的正義怒吼!

此外,更多以「正義」為名的運動如雨後春筍般冒出,例如居住正義、轉型正義、環境正義等,正義一詞已成為政治論述的主導概念,更是公共政策的議論焦點。

近期掀起各界波瀾的「#MeToo 運動」便是正義論的實踐,保障基本人權的集體共識成為受害者最堅強的後盾,讓人們鼓起勇氣發出「不能就這樣算了」的正義怒吼!
圖|iStock

無限制的權利可能造成什麼問題?

正義論學者德沃金(Dworkin)有一句名言:「權利是王牌」,指出國家不應剝奪人們自主選擇實現生命計畫的自由,不過曾國祥提醒,正義論的「權利優先」儘管有其正當性,卻不宜無限上綱,否則將發生關起門來當聖人的情形,使人完全與現實世界脫鉤。

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依照康德式的道德規範來看,每個人有權選擇想過的人生,你可以做一名樂在工作的拚命三郎,也可以做一名窩居在家的躺平族,不論選擇好壞都該予以尊重。然而這樣的平等理念過於抽象,尤其面臨社會資源分配等公共議題時,多數人很難接受自己的付出被他人坐享其成。

想像一下,康德式的道德規範就如同一座名為正義的天空之城,還需要更多元的思想來讓理論接地氣。曾國祥認為,黑格爾(Hegel)的思想正是充實康德理論空洞處的最佳材料之一。

康德式的道德規範就如同一座名為正義的天空之城,還需要更多元的思想來讓理論接地氣。
圖|iStock

想了解康德和黑格爾的不同?首先,我們先來想想以下這則問題,看看你是康德派或黑格爾派。

以下請曾國祥老師為我們揭曉答案:

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羅德島(Rhodes island)位於愛琴海上,是希臘轄下最東方的島嶼,為愛琴海文明的發源地之一。傳說太陽神海利歐斯以鍾愛的海仙女羅德的名字為島嶼命名,海神波賽頓被島上首批居民撫養長大,因而成為羅德島的守護神。
圖|iStock

於充滿衝突的社會中立足,「中庸」是種解方?

哲學家是米若瓦的貓頭鷹,只有在夜幕低垂的黃昏才展翅高飛。 ──黑格爾

曾國祥是不折不扣的黑格爾迷,對他來說,黑格爾讓哲學家化身智慧女神的貓頭鷹,對文明危機做出適時的診斷。此外,黑格爾追求「和解」的精神,也幫助曾國祥思索如何在困境中跟世界、社會、家庭和自己和解,進而產生創造新局的契機。這也讓他的處事態度走上「溫和派、穩健派」(moderate)路徑,類似儒家提倡的「中庸之道」。

今日我們對中庸一詞的褒貶不一,誤以為中庸就是沒有立場的牆頭草,事實上,中庸指的是不偏不倚、過猶不及的處事態度,在亞里斯多德(Aristotle)與儒家的思想中,都被視為重要美德,對東西文化發展和人類思維方式,產生深遠影響。

秉持和解與中庸之道看似退讓,卻是真正試圖化解衝突、推動進展的務實作法,而這不僅是一種處事態度,還是臺灣在國際間立足的生存之道。

就曾國祥的觀察,臺灣作為一個被海洋環繞的島國,時空環境的瞬息萬變促使人們必須不斷調適來自各地的勢力與文化,同時也須留意與美、中等周遭大國的經貿與外交關係。因此,現今無論哪個政黨,只要是重視實踐智慧的政治人物,通常會以溫和、適中的態度審時度勢,試圖在各種衝突的價值之間尋求平衡。

在曾國祥看來,儒家的忠恕精神與中庸之道、西方的自由主義都已在臺灣社會體現,臺灣繼承的儒家思想已與自由主義相互融合,與中國崛起後建立的「政治儒學」以及在現行政治佈局上所推動的一帶一路、孔子學院等大一統天下體系截然不同。「如同黑格爾所言,這裡就是羅德島!」曾國祥對於臺灣民主價值的珍視在言語間展露無遺。

未來他將持續書寫臺灣的自由主義傳統,更將研究視野擴大至晚近流行的天下論述,思索超越國家界線的世界倫理問題。

政治哲學看似虛無縹緲,卻是現實主義的烏托邦,實際上是從一個非常高的高度在關注整個政治世界的價值演變,探索政治可行性的界線。

曾國祥娓娓道來最後一項政治哲學的使命,他不只依著北極星的指引,更跳上羅德島的土地,持續往更深遠的政治理論知識視域前進!

曾國祥不只依著北極星的指引,更跳上羅德島的土地,持續往更深遠的政治理論知識視域前進!
圖|研之有物
研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook