第一节 涉身认知在西方

一般来说，人们将认知科学中的涉身认知思想看作西方19世纪末以来现代哲学和科学发展的产物。如果我们将20世纪80年代看作涉身认知产生的节点，那么在这之前可称为涉身认知的史前史，而这个节点之后则是涉身认知正式登台亮相。19世纪末到20世纪中后期，在反思笛卡尔主义二元论的过程中，西方现代哲学和科学的认知研究中出现了重视身体与情境的思想，这些思想直接成为80年代涉身认知理论范式产生的渊源。而在80年代之后，涉身认知逐渐成形的历史过程中则离不开五个代表性关键人物的理论与实践，即德雷福斯、梅洛-庞蒂、拉科夫、布鲁克斯和瓦雷拉等。20世纪初以来，我国科学与哲学界的学者也开始关注涉身认知的研究，现已成为当代认知科学哲学研究中的一道亮丽风景。

一 涉身认知的科学前史

如果将20世纪80年代看作涉身认知理论范式出现与发展的重要时间节点，那么在这之前心理学、计算机科学等科学研究领域的相关探索就可以视为涉身认知的科学前史。

在19世纪末和20世纪初，心理学与生物学等科学领域的研究中就已经出现了涉身认知的科学思想萌芽。美国现代心理学家詹姆斯（William James）在《心理学原理》一书中表述了身体活动在认识活动中具有重要作用的思想。德国生物学家乌克斯库尔（von Uexküll）在20世纪初已提出，知觉系统以及被知觉的环境随着不同生物体的身体设计而变化，即使是在特定的身体设计中，知觉的最佳模式也会随着感官模式以及实践目的而变化。20世纪上半叶，语言学家维果茨基（Lev Vygotsky）提出了语言思维等高级认知活动植根于身体体验的思想。在对儿童认知能力的探索中，维果茨基提出成人思维活动的产生有赖于儿童前语言的智力阶段。他说：“在儿童的言语发展中，我们能够确证有一个前智力阶段，而在思维发展中，有一个前语言阶段”，只是在后来的发展过程中，“思维才变成了言语的东西，而言语则成了理性的东西”。在对认知形成机制的考察中，维果茨基也通过身体与环境的相互作用来解释各种意识能力的产生，即主张“认知是主体和环境相互作用基础上的进化的和历史的建构；高级水平的思维活动是人类最初的身体活动（感知运动）的内化（internali-zation）”。

20世纪70年代，儿童心理学皮亚杰（Jean Piaget）的发生认识论也体现了涉身认知的思想。在皮亚杰看来，人类认识过程既不应看作一个观察经验不断积累的经验主义过程，同时也不应看作先验认知结构构造外部事物的理性主义过程。在发生认识论看来，认识的发生过程应看作一个基于主体图式与客观对象间连续不断同化与适应的建构主义的过程。在皮亚杰看来，这个主体图式本质上是一种“行为图式”（schemes of action），也就是一种实践意义上的图式。最初的这种行为图式存在于身体的感官运动阶段（对应于儿童2岁之前），而在儿童2岁之后，行为图式才逐渐产生了概念化的行为图式，直到11—12岁之后，纯粹的概念图式（假设—演绎的命题逻辑）才最终形成。立足于这种概念和语言的建构主义立场，皮亚杰特别批判了乔姆斯基的“天赋固有核”（innate fixed nucleus）的先验主义语言学假设。皮亚杰指出：“如果我们不是在天生的意义上，而是在基于感官运动智能（sensorimotor intelligence）建构的意义上，我们就可以接受 ‘天赋固有核’的假设；感官运动智能先于语言，并且来自于决定语言后成（epigenesis）的有机体和行为自组织。通过感官运动智能，我们得到的是一种对于固有核的非天生的解释，这种解释已经为布朗（Brown）、莱恩博格（Lenneberg）以及麦克尼尔（David McNeill）所接受。”这种基于感官运动智能对乔姆斯基先验主义语言思想的挑战无疑预示着涉身认知的语言学理论。

美国心理学家吉布森（James J. Gibson）1979年出版的《视知觉的生态学进路》一书被视为表述涉身认知思想的代表性科学文本。吉布森在心理学研究主张用知觉的生态心理学（ecological psychology）研究来取代二元论哲学框架下的传统信息加工的知觉理论研究。相比较信息加工的传统知觉理论，生态心理学更加重视知觉过程中的身体运动与生态情境密切相关的基础性作用。在生态心理学的知觉理论中，吉布森还提出了动允性（affordance）概念来表达动物身体与环境的交互作用，吉布森说：“我用它（affordances）来说明既指向环境又指向动物的状态，而这种状态没有合适的现成词语。动允性则指出了动物和环境之间的互补的状态。”生态主义心理学家李和兰迪斯（D. Lee and P. Reddish）的研究也指出，塘鹅能够在冲入水中抓鱼的瞬间准确地合拢翅膀，由于在视觉阵列中存在着一种高级的常量因素来控制塘鹅合拢翅膀，因此这些行动是可能的。这同样也可以用来解释人类运动中的一些能力，例如，棒球选手可以准确地抓住飞行的球。信息加工认知科学研究通常认为，理解这类行为需要复杂的表征计算，例如要考虑运动轨迹、加速度和距离等，然而，知觉的生态主义进路研究则表明，不需要如此复杂的计算就可以说明这类行为。例如，抓球的运动员不断地调整他的跑动，从而不必将球的运行轨迹视为一种曲线，相反，球的运行在运动员的视觉场中可以表现为一种直线运行，通过维持这种策略，运动员可以保证在恰当的时间和恰当的地点抓到飞行的球。在此，存在着两种不同的知觉模型，一是信息加工理论的知觉模型，其中大脑实施了一种复杂信息计算来指导身体的运动，这是一个知觉、计算和行动的线性过程；二是涉身认知的知觉模型，其中抓球的任务没有通过提前的计算活动，而是通过不断的实时调整去维持一种内在与外在世界之间的协调，这种协调动力学展现了一种更为经济的策略，即首先不是表征外部世界并且在此基础上进行推理，而是维持主体与外部世界之间一种适应性的平衡。

正是19世纪末以来在心理学、生物学与语言学等领域这些科学探索构成了涉身认知的科学前史，并在80年代之后逐渐汇聚成注重身体与情境的当代涉身认知理论研究范式。

二 德雷福斯：认知科学研究的“牛虻”与新智能观的畅想者

在西方认知科学哲学研究中，德雷福斯（Hubert Dreyfus）是一个在认知科学研究中践行哲学反思功能的标志性人物，尤其是他被称为认知科学研究的“牛虻”，他对传统认知科学理论研究进行了强烈的批判。在涉身认知的发展过程中，德雷福斯的贡献在于：一是通过对信息加工认知理论和联结主义认知理论及其实践的哲学批判，指出了两种认知科学理论的不足之处，提出了涉身认知的基本思想；二是作为一个现象学家，他借助于海德格尔、梅洛-庞蒂等现象学哲学资源设想了与涉身认知相应的新智能观。

（一）德雷福斯对认知科学传统理论范式的批判

德雷福斯对于认知科学研究中的信息加工认知观和联结主义认知观进行了深刻反思和批判，他基于海德格尔、梅洛-庞蒂及后期维特根斯坦的哲学思想，明确指出了传统认知科学研究没有真正理解人类智能，尤其是忽略了身体、环境以及主体性需要等因素在真实认知活动中所发挥的重要作用。

20世纪中期以来，以符号信息的表征计算为主要理论假设的认知观在认知科学研究中取得了不菲的成就，这曾经使西蒙等认知主义者乐观地预言：在十年时间里，数字计算机将成为世界象棋冠军；在十年时间里，数字计算机将发现和证明重要的新数学定理；在十年的时间里，大多数心理学理论将以计算机程序或者有关计算机程序特点的定量叙述为形式。然而，西蒙的预言并没有在后来成为现实。德雷福斯敏锐指出了西蒙乐观主义背后存在着的四个假设：（1）生物学假设，指大脑的神经元活动等价于物理系统开关的闭合与断开；（2）心理学假设，指大脑的“内部”存在着一个信息加工过程或者说“第三人称”的加工过程；（3）认识论假设，指一切知识都可以形式化；（4）本体论假设，指世界被看作由与环境无关的原子事实组成。这些假设归结为一点就是以形式化计算的信息加工模型来理解智能，正如德雷福斯所说，这些假设的共同之处在于：“它们都认为，人一定是一种可按规则对取原子事实形式的数据做计算的装置。”德雷福斯进一步比较了自20世纪50年代延续到80年代的信息加工认知观与联结主义认知观之间的理论争议，即“一派把计算机看作操作思想符号的系统；另一派则把计算机看作建立大脑模型的手段。一派试图用计算机来例示对世界的形式表述；另一派则试图用计算机模拟神经元的相互作用。一派把问题求解作为智能的范式，另一派则把学习作为智能的范式。一派利用逻辑学，另一派则利用统计学。一个是哲学中理性主义、还原论传统的继承者；另一个则把自己看作理想化的、整体论的神经科学”。

在德雷福斯看来，信息加工理论与联结主义理论都过于重视计算，都忽略了智能对身体与情境因素的依赖以及智能的主体性特征。他指出，第一，就联结主义而言，要想建立一个与人类大脑进化而成的网络充分相像的相互作用的网络，这个工作过于困难。第二，神经网络建模者同样需要为神经网络的信息输入和输出配置相应的概括能力，这种“概括就只能按照设计者的条款进行。……也就是说，以后的所有输入都将产生出那种在设计者看来是恰当输出的东西”，而这种理想化的概括远非真实的人类智能。第三，如果神经网络就意味着智能，那么，它不仅要求有一个和我们一样的大脑，还必须具有与相应环境互动的能力，必须具有“一个人类式的躯体，该躯体能做恰当的物理运动、具有种种能力，也易受伤害”，而这是联结主义所无法满足的。第四，人类智能的整体性和目的性也是神经网络建模的羁绊，德雷福斯等指出，“如果海德格尔和维特根斯坦是正确的，人类的整体性将比神经网络大得多。智能必须受到有机体中目的和有机体从当前文化中获得的目标的促动。如果分析的最小单元就是与整个文化世界相啮合的整个有机体的最小单元，那么神经网络以及以符号编程的计算机，就还有漫长的道路要走”。第五，信息加工认知理论将人类认知活动理解为符号信息的计算，联结主义则将认知理解为大脑神经结构的矩阵计算，不管是何种形式的计算，这种认知观都难以说明感觉质等主观心理状态，信息加工认知理论与联结主义一样都“不涉及心理过程，而是涉及心理过程的神经实现方式”。

（二）德雷福斯的“无表征的智能”

在对信息加工认知观与联结主义认知观的反思批判中，德雷福斯从现象学层面表述了无表征智能的思想，并且尝试结合神经科学的研究成果对这一论题加以辩护。

1．何种智能是无表征的？德雷福斯明确主张一定存在某些人类智能形式是无表征的，他特别考察了成人学习熟练技能这一智能行为，尤其明确主张专家级别的开车、下棋等技能行为是无表征的智能形式。

德雷福斯描述了成人通过指导获得熟练开车技能的一般过程，即新手（Novice）、提高（Advanced Beginner）、攻坚（Competence）、熟练（Proficiency）、专家（Expertise）五个阶段。在新手阶段，老师将要学习的技能转化成脱离情境的规则，新手要努力记住老师讲述的开车或下棋的技能规则，此时他们的学习进展很慢。在提高阶段，老师开始讲解一些实例，新手由此获得了初步的情境体验。新手在这个阶段不再机械地记忆换挡与速度之间的规则，而是开始尝试通过发动机的声音等体验来判断如何换挡，这种新的体验是不能被规则化的。在攻坚阶段，随着学习者情境体验的增加，他开始在老师指导和自身体验的基础上尝试概括一些适用于自己的特殊规则。尽管还不确信这些特殊规则是否适合特定情境，但是他开始尝试去运用这些特殊规则。所以，这一阶段的学习时常伴随着忐忑不安的感觉和些许成功的快乐，它是探索性的和易出错的。在熟练阶段，通过学习者在攻坚阶段的实践，此时积极的体验逐渐得到加强，而消极的体验则逐渐被消除，学习者开始能够熟练应付各种具体处境，并且逐渐减少了对技能规则的依赖。在这一阶段，学习者辨别具体情境的能力加强了，对应对规则的选择更加明确和直接了，想要实现的任务更明确了，所采取的行动也更加流畅和轻松了。不过，在这一阶段学习者还不能完全自动地处理任务，还需要依赖规则下决定。例如在雨天开车时，熟练阶段的学习者还要做出刹车还是降速的判断，当然，熟练阶段比攻坚阶段能够更经济地结合路况作出正确选择。与熟练阶段相比，在专家阶段，学习者具备了精细分辨具体情境的能力，此时尽管这些具体情境可以规则化，但是成长为专家的学习者已经不需要依赖这些规则，而是可以通过各种具体策略来应对各种情境，他们无须判断就能针对具体情境作出一种当下最恰当的直觉回应。

德雷福斯并不认为技能学习的这五个阶段都是无表征的，他尤其强调的是第五个阶段的专家级别的技能操作行为是无表征的。他认为，一旦学习者成为专家，学习者技能的熟练操作就不需要规则或者概念命题式表征的指导。具体来说，成为专家的学习者不仅能将之前的体验“以无表征的形式”反射到当前处境中，而且能针对当前处境“以无表征的形式”作出最恰当的行动。

无表征智能的设想揭示了人类智能的某些深刻特征。发展心理学和人类学研究业已揭示人类的某些原始智能可能是无表征性的。甚至极端的表征主义者乔治斯·雷（Georges Rey）一方面认为所有的智能都是基于表征的，但是另一方面也认可一定会存在表征不发挥作用的某些智能活动，“没有明智的表征主义者会否认在学习和行动的某些方面，表征必须让位于其他心理活动。表征产生的反射弧可能不再需要表征，而是自动地发挥作用”。德雷福斯亦指出，乔治斯·雷的这一看法至少说明，在某种解释层面他同意技能学习是无表征的。

当然，德雷福斯所讨论的智能形式既不是原始智能，也不是基于表征的某种反射行为，而是专家级别的熟练技能行为。而正是在这种智能形式上，德雷福斯遭到了强烈的质疑。格罗什（Rick Grush）和曼迪克（Pete Mandik）指出，德雷福斯讨论的这类专家级别的熟练技能行为也是表征性的，德雷福斯对这类智能形式的描述并不完备，尤其是忽略了诸如下棋活动中人们往往会先想象一些虚拟的棋路。乔治斯·雷也提出德雷福斯所考察的这些例证不恰当，像学习开车和下棋这类行为本身都是表征性行为。因为学习开车和下棋都是需要语言指导的，而这就难免会利用一些语言表征，例如“刹车”一词对于刹车行为的语言表征。很难相信，人们在学习开车等技能的过程中不会触及这类表征。乔治斯·雷进而指出，学习者还需要理解这些语词，并且在必要时这些表征还要发挥因果效力。总之，乔治斯·雷认为德雷福斯若想挑战表征主义理论，就必须分析一些更加复杂和理性的智能学习活动。

针对这些批评，德雷福斯作出了相应的答复。在德雷福斯看来，格罗什、曼迪克、乔治斯·雷等人误解了他的意思，他并不是主张所有智能都是无表征的，“我之所以批判传统表征主义者，主要是一定有某些智能行为不会涉及心理表征”。学习者在前四个阶段的确需要反事实推理（counterfactual reasoning），在此学习、规划和慎思行动的表征主义解释可以成立，而当成为专家之后，人们就从前四个阶段的规划和目标导向转向了一种对于整个处境的自发反应。德雷福斯合理地看到专家级别的熟练技能行为更能适应具体情境，但是这一行为是否是无表征的则很难判断，德雷福斯只是说，专家级别的司机无须计算和比较而能灵活地处置各种情形，而象棋大师无须分析和比较就能够在至多5—10秒内应付自如。可以想象，在5—10秒内应付自如的这种描述，很难不给表征主义者留下批判的空间。

2．表征与意向性。就专家级别的开车和下棋等熟练技能活动而言，德雷福斯是一个鲜明的反表征主义者，他明确表示这类行为既不存在命题式心理表征（propositional representation），也不涉及大脑表征（brain representation）。德雷福斯认为，在成为专家的过程中学习者离不开对于“刹车”等现象的概念命题式表征，但是，一旦成为专家之后，学习者就不再需要这类表征，学习者可以直接唤醒过去的体验。同时，专家也不需要通过对某种目标的命题式表征来采取行动，专家可以依据过去的体验在当前处境的诱发下作出相应的灵活反应。熟练技能活动不仅不需要命题式表征，也不需要某种表现为大脑活动反应的大脑表征。因为德雷福斯认为，导向行为的意向内容不可能在这些大脑表征中得到标识，因而不能引起具有特定目的的行为。

如果我们认可专家级别的熟练技能行为是无表征的，那么，在学习者的行为中什么机制替代了表征呢？如果没有表征的参与，学习者如何对过去体验作出回应并且引发当下的行为呢？塞尔（John Searl）认为，从逻辑上看，一个行动的发生要满足某些条件；而从现象上看，这些条件可以归结为行动者心中的目标。德雷福斯认为，行动的产生的确需要条件，但是，这并不是一种心灵对目标的表征。塞尔主张人们身体的行动需要行动的意向，并且意向内容必须具有一种从心灵至外部环境的因果性导向。而在德雷福斯看来，塞尔描述的身体行动不过是一种审慎行动（deliberate action），至于专家级别的熟练技能活动既不是一种纯粹物理的被动身体行动，也不是某种审慎的行动，而是一种能动身体（lived body）的活动。德雷福斯指出，他反对命题式表征和大脑表征，但是并不反对存在着引发行为的能动身体的内在状态，这些内在状态也具有意向内容，但是这些内容不是表征式的。比如说，在经历了多次风雨体验之后，一旦下雨人们离开房间会自动打开伞。这类行为表明，的确存在诱发行为的“内在状态”，但是这种诱发人们行为的内在状态不是表征，而最好应看作一种身体装置（body-set），一种“被我过去的体验所改变了的大脑活动的身体装置”。更具体地说，与一种慎思和规划意向行为的表征意向性（repre-sentational intentionality）不同，这是一种自然和透明意向行为的运动意向性（motor intentionality）。塞尔的审慎行动所需要的就是表征的意向性，而专家级别的熟练技能行为所依赖的则是运动的意向性，并且运动意向性是表征意向性的背景和基础。

德雷福斯对于命题式表征的批评受到的质疑较少，例如格罗什和曼迪克也指出，过去十年对于传统人工智能的批判使越来越多的人开始走向反表征立场，这并不意味着表征主义错了，而是意味着将表征作为逻辑符号结构的观念出了问题，以及将智能视为对这些符号的控制管理的观念出了问题。与之相比，德雷福斯对大脑表征的批评与对运动意向性的表述则面临诸多挑战。

第一，表征主义者认为德雷福斯并没有完全消除大脑表征。例如，德雷福斯似乎将某种大脑整体结构视为最弱意义上的表征，“大脑状态产生了技能行为，在最弱的意义上，我们意指大脑具有一种基于过去情境体验的整体结构，它建构了当前整体反应”。德雷福斯还指出这种结构尽管不能说明特定大脑状态与特定环境事件的共联，但是就像克拉克（Andy Clark）所描绘的那样，这种结构是“一种新的和有力的内在表征”，当然这不过是一种极弱意义的表征。这种含糊的表述当然会引起表征主义者的质疑。

第二，不仅表征主义者指出德雷福斯的反表征立场并不彻底，即使对德雷福斯抱有同情态度的克拉克也指出德雷福斯的观念存在问题。克拉克认为，德雷福斯的神经网络模型并不能充分说明专家行为的无表征性，因为保罗·丘奇兰德和克拉克本人等大多数神经网络模型支持者都赞同一种分布式表征，就此，克拉克认为，德雷福斯反对的并不是内在表征，而是某种具有客观内容的内在装置（inner vehicles of objectivist content）。克拉克进一步提出，在这些专家技能行为中可能存在着某种行为导向的（action-oriented）表征，这些表征不是消极地编码信息，而是积极地参与行为的控制和建构。这些内在状态并不是反映环境自身结构，而是密切关联着环境结构，这更像是锁和钥匙的关系，而不是景物和照片的关系。值得关注的是，德雷福斯并没有对克拉克这一观点作出相应的回应。

第三，身体运动是否不需要表征，这本身也值得质疑。例如，格罗什和曼迪克不仅指出大多数技能行为都需要反事实推理或者说需要心理表征，指出大多数技能行为都需要表达内容并且不是反表征的，而且指出某些情境依赖性的技能也不是无表征的。他们借用埃文斯的观点指出，有机体的感官运动技能也意味着有机体能够掌握空间内容或者说表征空间，因此，有机体的涉身技能虽然不意味着具有对逻辑形式的占有，但是这些技能却也承担着某种对于环境的展示，例如人们可以在相关行为中将一块木头表征为可用的。

第四，德雷福斯区分表征的意向性和运动的意向性，这也面临着一些挑战。德雷福斯自己也意识到，运动意向性与表征意向性“两种意向性在行动中相关联，这涉及一个更大的问题，即知觉与行动中非命题和非概念的体验如何与使信念和规划可能的命题式表征整合起来。乔治斯·雷试图通过命题式表征来统合两者。我则意图通过现象学和神经科学证明这是不可行的。但是，在非概念和概念内容的整合上我也没有任何成型的观点”。正如笔者前面所分析的，如果将学习开车的五个阶段看作一个整体，那么乔治斯·雷的整合观念似乎更加合理，即可以通过表征来统合这一整体行为，但是，如果孤立地看待专家级别的熟练技能行为，那么，德雷福斯的确需要一个理论来解释专家行为中如何统合概念和非概念内容。

3．无表征智能的哲学与科学基础。德雷福斯主要利用现象学资源描述了无表征智能思想。德雷福斯认为梅洛-庞蒂是一个反表征主义的现象学家代表，他主要依赖梅洛-庞蒂的现象学思想，尤其是利用了梅洛-庞蒂在《知觉现象学》中提出的意向弧（intentional arc）和最有效控制（maximum grip）概念来说明熟练技能的学习活动。

在德雷福斯看来，在熟练技能的学习过程中，学习者通过体验获得的并不是心灵的表征，而是一种更加精细辨别处境的能力，这种处境能够诱发学习者一种更加完善的回应。如果处境没有清晰诱发回应或者回应没有产生满意的结果，那么学习者就会进一步完善他对处境的辨别。这种往复来回的内在机制就是意向弧。意向弧就是表征的替代，意向弧现象学概念解释了过去体验如何以无表征的形式改变当下对环境的体验。意向弧表明，过去的体验是被投射进当前的世界，从而产生当前的知觉体验。正如梅洛-庞蒂所说，“意识生活——认识的生活，欲望的生活或知觉的生活——是由 ‘意向弧’支撑的，意向弧在我们周围投射我们的过去，我们的将来，我们的人文环境，我们的物质情境，我们的意识形态情境，我们的精神情境，更确切地说，它使我们置身于所有这些关系中”。

最有效控制则是对身体回应环境诱发因素的一种描述，这表明活动者的知觉模式与当时情境之间形成了一种最优的协同关系。最有效控制解释了学习者如何以无表征的形式引发相应的行为。在梅洛-庞蒂看来，在日常活动中首先不是存在一种行动者对对象的客观思想（预设的目标），行动者和对象之间存在着一种极为紧密的关系，这种无间关系可称为最有效的控制。例如，当我们知觉某物的时候，我们不通过思考就会找到与对象整体和构成部分之间的最佳距离，而且我们总是以最佳的方式去与对象打交道。人们可以不断地调整身体与环境的最佳关系，但是这不需要知道或者标准地表达出这种最佳关系。人们的身体只是被环境诱发进入这种与环境的平衡关系的，这不需要表征或者目标的预先引导。

德雷福斯对熟练技能学习活动作了完整现象学描述，他进而利用神经科学研究来辩护这些现象学描述。他指出模拟神经网络研究体现了意向弧的某种结构属性，而大脑动力学则可以解释最有效控制。在德雷福斯看来，当代神经科学研究中的反馈驱动式模拟神经网络模型（feed forward simulated neural networks）说明了过去的体验如何能够以非表征或者无须大脑储存信息的方式影响当前的知觉和行动。神经网无须检索任何特定记忆，新的信息输入就可以通过模拟神经元之间联结力量的改变而在过去的体验基础上产生信息输出。这种更为积极的联结主义神经网络模型就能够在神经科学基础上说明梅洛-庞蒂的意向弧思想。此外，德雷福斯还解释了学习活动中的概括（generalization）是不依赖表征的。他认为，在神经网络中，相似并不是一个与之前记忆存储信息的表征比较问题，相反，新的输入对于原型输入（prototypical input）往往产生一种偏离，但是大脑结构和身体结构却限制了这种偏离并产生了相应的概括。具体来说，大脑构架的先天知觉系统、涉身网络和世界结构的交互结构以及能够满足活动者需要的相似关系等最终造就了成功的概括。

德雷福斯还通过弗瑞曼（Walter Freeman）的吸引子理论（attractor theory）来解释无表征的行为。在弗瑞曼看来，大脑的学习活动可以看作大量不同的混沌吸引子活动，而特定的感官输入则会形成一种特定的吸引子团。在学习活动中，当遇到基于过去体验的相同情境时，大脑就会形成神经元联结，这些联结导致的整体神经活动就体现为某种特定能量场中的特定峰值。大脑可以理解为一种具有能量峰谷的动态系统。与过去体验相近的知觉输入，就会使大脑形成特定的能量场，相应的运动就会产生，这些运动试图让大脑状态更为接近最与过去体验对应的吸引子团的峰谷。大脑动态系统引导着专家级别的熟练技能行为，这不需要对于特定状态的表征，就像一条河从山上恣意流淌，它不需要表征低处的目标就能找到最佳的河道。在德雷福斯看来，大脑动态系统的吸引子只能在最弱意义上被称为某种表征，它确实整合了过去的体验并且在此基础上导向了行动。这样，梅洛-庞蒂对表征主义的现象学描述，就在神经科学层面得到了辩护。

长期以来，德雷福斯都是以“牛虻”角色利用现象学来批判传统认知科学研究，然而，在他关于无表征智能的思想中，我们却看到德雷福斯建设性地利用现象学与神经科学思想设想了无表征的智能观。不过，这又带来了科学解释与无表征智能的现象学描述之间是否具有理论同构关系的疑问。表征主义者就质疑联结主义的神经网络模型以及弗瑞曼的吸引子理论是不是完全放弃了表征，乔治斯·雷指出：“我们很难理解，大脑怎么能不通过对于诱发因素的表征而对它们作出回应，它们不仅是事物的某种本性，而且应当是我们心中的某种东西。”他进而认为，弗瑞曼通过混沌神经活动来解释嗅觉本身不能说是无表征的，并且德雷福斯也没有证据说明弗瑞曼的观点是无表征的。如果大脑边缘系统提醒所有的感官系统回应新的信息，那么这就是一项表征的任务。

三 布鲁克斯：涉身人工智能科学研究的实践者

基于信息加工认知观的传统人工智能研究被称为有效的老式人工智能（Good Old Fashioned Artificial Intelligence, GOFAI），即这种人工智能陈旧、笨拙，但是曾经是产生巨大效果的人工智能研究。这种人工智能研究通过外部计算机程序来控制机器人的知觉和行动，采用了感知—模型—规划—行动框架（Sense-Model-Plan-Act, SMPA）的信息加工理论模型。但是在实践中，这种人工智能观所设计的机器人却面临着动态性（dynamics）和相关性（relevance）的瓶颈。正如布鲁克斯所说：“所有这些系统都使用场外计算机……都在极端静态的环境中运行。所有这些机器人运行的环境在某种程度上都是为其量身定做的。它们都感知环境并且试图建构二维或三维环境模型。在任何情况下，规划者都忽视了现实环境，并且通过模型运行来产生行动的计划最终实现所赋予的任何目标……我们将这种框架称为感官—模型—规划—行动框架。”正是在克服这些瓶颈的理论需求过程中，布鲁克斯进行了基于行为主义的自主智能机器人的设计，开始了在人工智能领域对于GOFAI的革新，以及涉身人工智能的探索。1991年8月，布鲁克斯在澳大利亚悉尼国际人工智能会议上作了《没有推理的智能》的报告，开始向传统的老式人工智能提出挑战并开始了涉身人工智能的研究。布鲁克斯宣称将建造一种完全自主的、能动的行为主体，它在其动力环境中将以随机应变的方式恰当处理问题、适应环境。由于布鲁克斯的机器人设计方案是把复杂系统分解为部分加以建造，然后连接到复杂系统中，他所设计的机器人通过控制不同层次系统直接与环境作用，因此这就“根本不需要表征”。安德森（Michael L. Anderson）对此指出：“对布鲁克斯来说，SMPA模型的失败表明目标导向（即规划意图获取的认知现象）的本质应当重新加以思考。上述问题似乎表明自身的解决方法：更短的规划，更经常地关注环境，并且选择性地表征。但是，缩短规划长度的逻辑结论就是没有规划、当下行动；同样，更经常地关注环境的限制就是不断地关注，这恰恰就是使用世界本身作为模型。最后，将表征扩展为选择性表征导致弥合了知觉与行动的鸿沟，或许知觉极大地依赖于行动。这样一来，动力学和相关性问题就推动我们接受了一种更为积极、与认知主体相关的真实世界行动模型，我将其称为情境性的目标导向（situated goal-orientation）。”

布鲁克斯将信息加工认知观的SMPA称为一种自上而下的设计，即利用思维表征来主导知觉行动，相反，他采用了一种自下而上（bottom-up）的设计，即从知觉与行动自身出发来直接设计智能机器人。这样一来，能够体现这种原始智能的昆虫、鱼类等都成为涉身人工智能机器设计的主题。在布鲁克斯看来，“当我们研究了非常简单的低等智能时，发现关于世界的清晰的符号表征和模型事实上对了解认知起到了阻碍的作用，这表明最好以世界本身作为模型。在建构智能系统的庞大组成时，表征是某种错误的抽象单元”。基于这一思想的机器人设计具有与环境更加灵活的互动性，反映布鲁克斯设计思想的成果有这样一些，例如早期的机器人艾仑（Allen）会沿墙走、识别门口；后来赫伯特（Herbert）可躲避障碍物，拾起饮料罐；格根斯（Genghis）有六条可独立控制的腿，它可以利用感应器监控信息来产生新行为，当遇到障碍时，还表现出自主学习和适应的能力；机器人考格（Cog）则开始具有类似人的外貌等。布鲁克斯的研究引发了一大批人工智能科学家的共鸣。许多认知科学家开始关注与研究生物智能，尤其重视对于动物感知运动能力的模拟研究。例如，金枪鱼是一个游泳天才，它能够迅速转身、迅捷加速，这些能力引起生物学家的兴趣，他们将金枪鱼的这种能力理解为一种涉身的、嵌入环境的行动。一些流体动力学专家也表示，金枪鱼是利用自身身体的行动来控制和利用局部环境（水），从而游得更快、加速更快等。金枪鱼自然地察觉和利用当下的水流来运动，并且它们使用了尾鳍来控制平衡和压力，从而实现加速和转向。对金枪鱼的天才游泳能力的这些物理系统功能解释，表明它们嵌入和积极利用了局部环境，体现了知觉与行动的密切关联。在机器人学领域，许多科学家开始参与自主行为的机器人研究。例如，莱波特和霍金斯（M. H. Raibert and J. K. Hodgins）在1993年设计了一种跳跃机器人，即通过一条腿的跳跃来实现平衡和移动的机器人设计。这种看似简单的运动智能就体现了两种设计理念的不同，第一种是智能设计的信息加工进路，即考虑机器人腿跳跃的间隔时长、侧向倾斜的程度等关键的控制参数，将控制系统看作一种效应器执行的命令中心，而第二种是涉身交互视角的设计，它将身体及其运动视为具有自身动力特征的系统，其控制完全依赖情境因素的变化。还有，与布鲁克斯同在麻省理工学院人工智能实验室工作的斯坦因（Lynn Andrea Stein）发明设计了机器人TOTO。TOTO可以利用超声波感受器去探测墙壁、楼梯和其他障碍物，并且能使用这些物理探测来建造一种关于环境的内在图谱，由此来修正之前遇到的定位。不过，TOTO的内在图谱相当特殊，因为它就是以一种面向行动的方式对图谱信息加以编码，整合了机器人运动和相关的知觉输入信息。在婴儿运动能力的研究方面，塞伦（Esther Thelen）与史密斯（Linda Smith）揭示出婴儿的运动能力依赖神经状态、腿部生物学机制以及局部环境参数之间的复杂互动。这种观点反对将儿童行走视为一种在不同遗传时间阶段上接受某种外在详细指导的表现。就通过学步机学习行走的七个月的孩子而言，这个孩子的行走关键在于孩子的脚与学步带之间的联系。孩子的行走是一个复杂的多重因素的事件，只有当中心因素与肌肉、关节、筋腱等受动器共同作用的时候，孩子的行走才会在适当的物理处境中突现出来。柯索（Scott Kelso）等人还论证了这种多重因素的解释同样也适用于成人的运动，例如有规律和节奏的手指运动。在视觉研究中，认知科学家提出了一种视觉的涉身交互进路，即能动视觉或者交互视觉研究（animate or interactive vision）。在能动视觉研究者看来，构造内在模型的传统研究范式可称为“纯粹视觉”（pure vision）研究，而能动视觉的研究则赋予行动以首要地位，视觉研究的目的不再是构造一种反映三维世界的内在模型，而是在服务于现实世界和实时行动的过程中有效和经济地利用视觉信息。交互视觉利用了经济而易于察觉的环境线索，利用了能动的感官（即在粗略知觉分析的指导下，使用诸如头部和眼睛等身体器官的行动来寻找产生更好知觉材料的信息输入），利用了对外部世界的不断咨询或者一种“即时表征”（just-in-time representation）来取代丰富和详尽的内在表征模型。视觉研究的能动和交互进路，表明视觉不是消极地反映世界而创造一个丰富的内在表征模型，视觉是一种高度能动、灵活和智慧的活动，视觉是一种积极能动地、重复性和递归性地从当下现实场景中不断利用信息的活动。

总体来看，布鲁克斯及其后续者的行为主义的自主机器人研究实践，表达了一种布鲁克斯所概括的无表征智能（Intelligence without Representa-tion）的理念。就其内涵来看，无表征智能包含以下四个方面。第一是情境性（situatedness），指机器人处于特定环境中，它不处理对环境的抽象描述（即信息加工认知主义的抽象表征，或者传统机器人的计算机程序），而是处理影响行为的特定环境（即一种面向行动的环境表征）。第二是涉身性（embodiment），指机器人具有身体并且通过身体直接体验环境，也就是说机器人的行为是由环境的动态变化组成的，机器人对感觉具有当下的反馈能力。第三是智能性，指机器人被看作有智能的，但是机器人的智能不能被限于计算机意义上智能，其智能来自机器人身体与环境的耦合以及感官内部的信号转换。第四是突现性（emergence），指机器人的智能突现于系统与环境的互动以及系统构成之间的直接互动。而我们有时很难在系统中找到产生行动的特定事件和区域。可以说，布鲁克斯等人的这种基于身体与情境交互的人工智能实践极大地推动了涉身认知科学的进展。

四 拉科夫：涉身认知语义学的探索者

涉身认知关于思维与语言等抽象认知活动的系统而明确的经验研究可以推至加州大学伯克利分校教授拉科夫，在涉身认知理论范式的发展过程中，拉科夫最早系统进行了“思维接地”的研究，提出概念等抽象思维形式植根和生成于身体体验，在经验层面探索了思维与知觉的连续性问题，提出隐喻在抽象思维解释上的作用等，明确提出了区别于信息加工认知等第一代认知科学的涉身心灵的第二代认知科学（the cognitive science of the embodied mind）研究。可以说，通过在语言学领域的研究，拉科夫等人的研究强化了涉身认知的理论研究进路。

20世纪60年代，拉科夫在麻省理工学院攻读英语文学和数学专业时曾经听过语言学家乔姆斯基的语言学课程，后来在印第安纳大学读语言学专业研究生时更是深受乔姆斯基理论的影响。按照拉科夫的描述，当时，计算机科学和人工智能开始兴起，并且思维能够描述为形式逻辑的观念支配着哲学界；图灵机受到广泛讨论，并且大脑普遍被理解为某种数字计算装置。正是在这种背景下，由于乔姆斯基的理论主张语法独立于意义或者交流，这种语言学理论恰恰迎合了当时的这种思潮及其智能观。大概在20世纪六七十年代，拉科夫开始意识到将人类心灵看作计算机这一思想隐喻的缺陷，并且开始研究涉身性思想。在1975年拉科夫和一些同事开始从事认知语言学的研究，这种理论不同于乔姆斯基的理论以及心灵的计算机隐喻，而是提出了“语义产生于身体”（semantics arose from the nature of the body）的新主张。按照拉科夫的回忆，涉身认知思想的出现最早是在1975年夏天的四场讨论。第一，凯（Paul Kay）与麦克-丹尼尔（Chad McDaniel）共同发现表示颜色的概念离不开身体活动，颜色概念具有外部条件（例如波长等），但是它们离不开身体因素，例如视网膜中的颜色锥体细胞以及与之相连的复杂神经回路，单单外部世界不能解释诸如“绿色”这样的颜色概念。第二，罗施（Eleanor Rosch）提出，基本层面的概念离不开三种涉身因素：格式塔知觉、心理意象（Mental imagery）和运动程序，它们的产生与被理解都事关身体与大脑。第三，塔尔米（Len Talmy）与郎盖克（R. W. Langacker）都各自提出空间概念的产生离不开身体。第四，菲尔莫（C. Fillmore）提出，语言中的任何词汇都由某种不存在于外部世界中的框架结构所决定。当时提出的这些研究成果并没有引起认知心理学家、哲学家和语言学家的重视，直到1987年拉科夫出版了《女人、火和危险事物》（Women, Fire, and Dangerous Things）一书，涉身认知研究才开始展开。

大致在1978年，拉科夫进一步提出了“思想是隐喻的”（we think metaphorically）的主张。其成果反映在1979年拉科夫与约翰逊（Mark Johnson）合作研究隐喻而出版的《我们所赖以生存的隐喻》（Metaphors We Live By）一书中。这本书不仅阐明了日常语言中的大量隐喻，而且论证了“我们的思想和行动所依赖的日常概念系统，归根结底都是隐喻的”这一涉身语言学主张。拉科夫和约翰逊提出隐喻本质上是概念的，是概念领域之间的一种框架映射，许多基本隐喻产生于共同发生的涉身体验。拉科夫和约翰逊所提出的涉身语言学理论产生了较大影响。20世纪90年代，约翰逊（Christopher Johnson）、格拉迪（Joseph Grady）与纳拉亚南（Srini Narayanan）等人提出了一种基础隐喻的神经科学理论（a neural theory of primary metaphors），主张我们的语言大多数来自人们早年的生理物理互动。在《肉身哲学》这一涉身认知思想的关键著作中，拉科夫和约翰逊主张西方哲学理论可以通过隐喻建构加以解释，系统提出了心灵根本上涉身的（The mind is inherently embodied）、思想大多是无意识的（Thought is mostly unconscious）以及抽象概念大多是隐喻的（Abstract concepts are largely metaphorical）这些涉身认知思想的命题。此外，拉科夫和约翰逊一方面在较为宏观的层面揭示了身体及其感官运动的基础作用，另一方面则在更为微观的层面点明了神经生理系统在理解涉身认知上的重要作用。正如他们所说：“概念的特定属性是大脑和身体建构方式的结果，是大脑与身体在交互主体和物理世界中活动方式的结果。……涉身心灵的假设激进地根本地消除了知觉/概念之间的区别。在涉身心灵中，我们认为知觉（或者身体运动）中的相同神经系统在概念中扮演了关键的角色。也就是说在知觉、运动和对象掌控中起作用的机制在概念和推理中起着相同的作用。”总之，人类理性并不基于抽象规则，认知活动植根于身体体验。

在《数学来自哪里？》（Where Mathematics Comes From?）一书中，拉科夫与奴兹（Rafael Núñez）更详细地说明了数学知识也依赖隐喻并且植根于身体体验的思想。奴兹还概括了一种完全涉身性（full embodiment）思想，即在身体体验产生认知活动的问题上，主张不管是知觉还是语言或者数学推理等所有认知形式都与身体活动直接相关。他说：“完全的涉身性明确地提出了一种研究范式，这种范式通过特定大脑和身体支撑的主观性身体体验，能够解释人类心灵自身创造的对象（例如概念、观念、解释、逻辑形式以及理论）。这种观点的一个重要特征是：人类概念结构和理解（包括科学理解）所创造特定对象不是在超验的领域中存在的，而是在特定的人类身体活动中产生的。”奴兹特别谈到，数学概念也是通过心灵的一些日常想象机制产生的，“数学中的抽象实体是通过人类想象性心灵（the human imaginative mind）所创造的，想象性心灵特殊地利用了一些基于身体的日常认知机制，例如概念隐喻、类比推理、虚拟运动、时态图式（aspectual schemas）以及概念合并（conceptual blends）等等”。

在拉科夫的思想中，隐喻不仅仅是某种语言和修辞手段，隐喻成了认识的机制，隐喻是概念产生的基础并且展现为某种生理机制。例如，“Future is Ahead”这句话，思考未来会导致被试身体略微向强，而回想过去则导致被试身体轻微向后。这些研究使拉科夫等人确信，理性通过隐喻系统而受到身体体验的决定。总之，概念隐喻建构了我们大部分的精神生活。抽象概念是通过两个途径得以涉身的：通过涉身的认知原生因素，这些因素决定了框架映射；通过数百个基本隐喻，它们在涉身体验中支撑着人类的隐喻系统和更为复杂的隐喻。

近年来，拉科夫正试图“将神经科学与语言和思想的神经理论结合起来”，这是在涉身认知框架内语言学的一种发展方向。这一探索在1988年左右就展开了，按照拉科夫的回忆，费尔德曼（Jerome Feldman）在当年来到加州大学国际计算机科学学院，拉科夫与其建立了一个研究语言与思想神经生理基础的科学小组，此后，认知语言学家与神经科学家、计算机科学家和实验心理学家共同提出了一个思想与语言的神经科学理论（a Neural Theory of Thought and Language, NTTL）。NTTL的理论核心是：（1）通过我们的大脑，思想是生理的并且通过功能性神经回路（functional neural circuits）得以发挥作用；（2）这些神经回路与身体的连接方式以及对于涉身体验的反映使思想具有意义；（3）所谓的抽象思想的涉身如同语言一样也是通过这些生理方式。涉身认知的实验结果与NTTL理论之间可以相互验证和解释。

拉科夫等人认可通过这种功能性神经回路来解释认知语言学家提出的概念的涉身理论。例如，瑞格（T. Regier）提出意义产生于与身体相连的神经回路中。法拉（M. J. Farah）关于心理意象的研究表明众多相同的神经回路在想象行为和知觉活动中发挥着重要作用。加莱塞与拉科夫（V. Gallese & Lakoff）关于镜像神经元的研究指出行为—知觉存在着一个神经回路的整体，这一神经基础同样可以解释产生自然语言意义的想象活动。这样，在神经科学基础上，人们就可以解释自然语言的动词词根对于第一、第二和第三人称体验可以是相同的。同时，这些结果也可以解释运动模式、格式塔知觉和心理意象为什么可以产生基本层面的概念。德霍恩（S. DeHaene）关于大脑神经元的层叠瀑布理论以及达玛西奥（A. Damasio）关于大脑神经元的收敛/发散区理论的研究表明，一种复杂的想象、理解和行为不是发生于大脑模块，而是为一个整体的神经元层叠瀑布所激活；与体验相连的神经活动是双向的，为身体知觉和行为所激活，其过程没有外部身体模拟也可能仅具有内在的语言模拟。进而形式逻辑中的公理和假设在NTTL理论中也被理解为产生于神经共联，演绎推理在NTTL理论中也被理解为神经回路的作用，这种作用往往是以无意识和自动的形式发挥出来。

这些思想进而整合为神经模拟理论（the idea of neural simulation）。固定的神经结构及其发展形式得到激活或者被制止，它们按照现存的路径和最佳方式扩展开来，这就形成了神经模拟。在NTTL框架中，福康纳（Gilles Fauconnier）通过分区模拟（partitioned simulations）来解释心理空间的语言理论，即每一个心理空间都是一个模拟，各种空间体现为各种模拟，神经共联则构成了跨空间的基础。自然语言中的理解也是通过心理模拟实现的，其过程运用了涉身功能性神经回路。基本隐喻的产生也是这样，当两个涉身大脑的区域同时被激活的时候，神经放电导致的联结这两个区域的突触得到加强，然后，通过一种强化和弱化的双重作用产生一种非对称的激活模式，最终这两个领域的整体连贯性激活导致源领域与目标领域的隐喻关系。布莱恩特（J. E. Bryant）等研究者还进一步研究了NT-TL所涉及的一种涉身建构语法理论（a theory of Embodied Construction Grammar），即通过神经回路来解释语词构成语言的语法。总体来看，语言神经科学理论可以分为三个部分：（1）涉身认知语言学，通过概括大量例子来描绘语言表达的认知结构和涉身意义；（2）涉身神经模型，即在功能性神经回路中来表达适当的计算结构和过程的类型；（3）实验研究，即通过功能性神经回路来检验假设和发现有待解释的现象。功能性神经回路的研究已经将神经科学、计算机科学、语言学和实验心理学统合在一起。

拉科夫认为，近几十年来的实验社会心理学提供了大量经验证据来证明隐喻的大脑神经回路的存在，以及它们对于社会行为的产生和理解的影响。大致在20世纪80年代，实验社会心理学家开始与认知语言学家合作来研究语言的涉身性问题。例如吉布斯（Raymond W. Gibbs）1984年出版的《心灵的诗学》（The poetics of mind）一书论述了一些涉身认知语言学的实验。波罗蒂斯基（Lera Boroditsky）以及吉布斯的学生迈特洛克（Teenie Matlock）充分例证了认知语言学中的涉身性。生物心理学中的一项研究表明当主体向前靠的时候，身体姿态激活心理欲望，其基本隐喻是“达到目的（欲望）”［Achieving a Purpose（Desire）］就是“到达目的地”（Reaching a Destination）。而耶鲁大学的一项研究表明，主体手拿热咖啡比手拿凉咖啡更有可能对一个想象个体作出友善的评价，其基本隐喻则是“情感就是温暖”（Affection Is Warmth）。

拉科夫认为这些实验结果都可以通过NTTL理论得到解释。由于我们大脑中具有大量的概念隐喻神经回路，因此，隐喻的源领域和目标领域框架都可以在特定实验场景中得到激活。由于基本隐喻是一种大脑中长期存在的生理回路，当生理体验激活隐喻回路的时候，同样的神经回路可以得到模拟并且无意识地控制身体行为。基本隐喻不同于复杂隐喻，基本隐喻直接联结两种涉身体验，激活基本隐喻可以直接导致行为发生。复杂隐喻则将两个或更多的基本隐喻联结起来，每一个都具有不同的涉身体验。涉身认知的实验表明，它们可以得到神经科学的解释。在当前，通过将概念隐喻、神经模型和实验结果联结起来，NTTL就是唯一能够提供神经科学解释的理论模型。

五 瓦雷拉：涉身认知纲领的初步提出者

涉身认知研究理论范式大致在20世纪90年代初开始清晰起来，其关键标志之一就是瓦雷拉（F. J. Varela）的《涉身心灵》（The Embodied Mind）一书在1991年的出版。安德森大致描述了20世纪90年代初涉身认知的发展状况，“涉身认知（EC）产生于1991年或者1991年左右，涉身认知已经从一种混乱但是令人激动的童蒙状态中浮现，其家族成员不断扩展并且冲击着之前的理解。由于涉身认知涵盖了计算机科学、现象学、发展心理学、认知心理学、分析的心灵哲学、语言学、神经科学以及东方神秘主义等等，因此，涉身认知是什么、与生命有何关联、运用何种术语等问题上，在涉身认知一直受益于同时纠结于众多不同且常常不兼容的思想”。

瓦雷拉以生成认知（enactive cognition）的名义系统整合了涉身认知的思想。在表1.1中，瓦雷拉对认知科学三种进路从心灵隐喻、认知隐喻、环境与人类的关系以及主要倡导者等多方面进行了比较；此外，他则从认知内涵、认知如何作用以及认知活动良性运行界定等方面比较了三种研究进路的基本思想。通过这种比较，瓦雷拉向我们清晰和全面展示了一种与认知主义和联结主义不同的认知科学研究新理论进路。

此后，许多认知科学家和哲学开始明确涉身认知的理论研究框架。例如韦勒（Michael Wheeler）则将涉身认知称为涉身—嵌入的认知科学（embodied-embedded cognitive science）研究，主张这是认知主义和联结主义之后的第三种认知科学，认为涉身—嵌入认知科学研究进路具有库恩式范式的革新意义。韦勒将涉身—嵌入认知科学的基本纲领概括为：认知科学需要把认知置于大脑中，把大脑置于身体中，把身体置于世界中。进而韦勒具体分析了涉身—嵌入认知科学的主导思想。第一，涉身认知主张在线智能是智能的首要形式，并且涉身认知能更好地解释在线智能。第二，与内在心理表征假设不同，涉身—嵌入认知科学主张产生在线智能的机制可能没有表征，或者可能是一种行为导向的表征（action-oriented representation）。第三，在线智能生成于大脑—身体—环境扩展系统的复杂因果互动中，这意味着：在线智能的认知载体是大脑—身体—环境的整体系统，而不是大脑这一单纯的生理器官；在线智能的产生机制既不是旧行为主义的线性因果关系，也不是某种突现关系，而是一种辩证的非线性因果关系。第四，涉身认知重视生物学感受性（biological sensitivity）在认知活动中的关键作用。这意味着：一是生物大脑、心灵和认知系统不是某种独立实体，它们是面向行动、基于行动、产生行动并且在行动中展示认知活动的生物系统；二是大脑与身体这些生物系统的感受性在认知活动中具有关键作用，这种作用是数字计算机等物理装置所不具备的。第五，涉身认知采纳了动态系统理论（dynamical systems perspective）的认知建构方式。第六，涉身认知用一种嵌入环境的涉身技巧和能力来取代笛卡尔主义的非涉身、非嵌入的智能和心灵。总之，涉身—嵌入认知科学在哲学层面不仅抵制强调内在心理表征、基于表征的通用推理，从而忽视智能行为对于环境敏感性的笛卡尔主义理论路线，为海德格尔式的认知主体处境提供了一种实用解释，保证了人类智能的灵活适应性以及认知主体适应环境的开放性。

哈钦斯（Edwin Hutchins）基于涉身认知的科学进展概括了一种认知生态学（Cognitive Ecology）的进路。他典型结合三个认知科学领域的科学进展。第一，生态心理学领域吉布森的研究。吉布森强调必须放弃心理学中的信息加工理论，提出心理过程可以通过动物及其环境的动态耦合加以解释，要求正视人类的知觉系统随着环境而进化和调整这一事实。第二，贝特森（Gregory Bateson）等人的人类学研究。在20世纪70年代初期，贝特森等人通过多学科研究提出，人类互动是一种复杂的多模块和异质性的系统，其主要结论是“没有什么永远不会发生”（Nothing never happens）。马图拉纳（Humberto Maturana）和瓦雷拉进而发展了自创生（autopoeisis）的概念来说明有机体通过与环境的耦合来维持自身的这一自组织过程。第三，维果斯基等人的语言学研究。维果斯基提出了语言学的文化—历史活动理论（Cultural-historical activity theory），主张人类的思想与语言是在文化情境中产生和发展的，是由历史性的偶然文化实践塑造的。哈钦斯认为，这些认知科学的研究成果都指向了对信息加工认知的理论批判，这些现代认知科学内部的发展成果意味着一种认知科学研究进路的新的综合。哈钦斯将其概括为一种认知生态学研究，他指出：“认知生态学就是立足情境对认知现象的研究。认知生态学的元素已经展现于认知科学领域的各个角度，尽管并非核心领域。现在，这一成就已经被视为一种逻辑加工认知观向生物学认知观的转向。”

尽管涉身认知科学家涉及不同的学科领域并且其研究的侧重点存在差异，尽管这种框架在不同的研究者那里使用了情境认知、涉身—嵌入认知、生成认知或者生态认知等不同名称，但是他们在强调身体与情境对认知具有关键作用的立场上是一致的，同时这也意味着一种涉身认知科学理论框架的成型。在我们看来，这种涉身认知科学研究框架展现了反笛卡尔主义二元论及其反主客二分认识论模式的哲学立场，并且将海德格尔与梅洛-庞蒂等代表的现象学现代认识论思想吸纳为认知活动重构的重要哲学资源；这种认知框架不赞同将认知载体仅仅视为生物大脑及计算机等物理装置，而是试图把容纳大脑—身体的整体神经系统视为认知活动的生理载体；这种认知框架试图修正仅仅通过表征计算来理解人类认知活动的狭隘观点，而是尝试通过非表征计算方式来理解和建构人类智能；这种认知框架不赞同忽视环境或者仅仅将环境因素视为一种补充的理论立场，而是在通过大脑和身体整个系统来理解认知活动的同时，倡导身体所处社会—文化环境对认知活动具有实质作用。

在涉身认知科学新理论范式的推动下，当前的认知科学研究呈现出一种更加全面的进展。基于对人类大脑这一生理基础的重视，可直接观察大脑活动区域及特点的脑成像技术（ERP、EMG、PET和FMRI）等开始更普遍地应用于研究脑结构认知功能。在涉身认知思想的影响下，学术界认识到对大脑的研究需要结合身体、情境，有研究者开始引入分子生物学，从大脑与身体的分子层面研究认知活动，并且利用分子细胞生物学技术，现在，他们已经找到了诸如控制记忆的基因等相当数量的抽象认知功能的物理基质。英国生物技术和生物研究理事会设立了“大脑及行为整合性分析”（Integrative Analysis of Brain and Behaviour）研究项目，要求研究者从基因、蛋白质分子、细胞、神经系统、认知过程或神经网络建模等多重层面对认知进行整合性分析。还有研究者着力通过生物体整体系统、行为及其自然情境、文化情境等因素来系统地研究认知活动，这样一来，认知与更广阔自然和社会文化环境的关联成为一个重要研究领域。我国学者断言，在21世纪，“重视环境对认知能力的影响，这是认知科学发展的一大趋势”。还有不少科研机构和项目开始将环境作为认知研究的重要课题，例如中科院脑与认知科学国家重点实验室就将揭示认知的脑复杂系统与文化、社会的交互关系作为一个重点研究领域。

由于涉身认知要求一种更广泛和深层次的实证与理论的学科融合，因此这一点也得到了国内外学术界的回应，认知科学研究在哲学、心理学、语言学甚至文学、艺术、历史等人文社会科学等更大范围的学科交叉领域展开。例如，加州大学圣地亚哥分校认知科学系的教研成员的背景就涵盖了人类学系、生物系、传播系、计算机科学及工程系、语言学系、音乐系、神经科学系、哲学系、心理学系、精神病学系和社会学系等诸多领域。其主要的从事研究领域涵盖了：（1）脑：强调对神经生物学过程和现象的理解；（2）行为：注重心理学、语言学和社会文化环境的研究；（3）计算：结合计算机制的研究，考察各种认知能力及其限制。麻省理工学院的脑与认知科学系则设计了五个重点研究领域：（1）分子和细胞神经领域；（2）系统神经科学领域，研究问题包括感觉刺激的转换和编码、感觉运动系统的组织、脑与行为的循环交互作用等；（3）认知科学领域，主要研究心理语言学、视知觉和认知、概念和推理以及儿童认知能力的发展等；（4）计算领域，主要研究机器人技术和运动控制、视觉、神经网络学习、基于知识的知觉和推理；（5）认知神经科学领域。从研究方向的设计与分布看，除了传统表征计算与脑神经研究之外，涉身认知所注重的生物机制、行为、情境等生物学与社会学研究方向也已跻身其中，成为认知科学研究中不可或缺的构成。此外，基于涉身认知理论的认知科学研究还衍生出了更多的研究分支，例如，表征计算与涉身动力系统被人们看作当前关于心智的存在和活动方式的两个基本模型——前者是计算机模型，后者是生物有机体模型，由这两个模型的问题、观念和方法衍生出了两大系列的新交叉学科，前者包括隐喻计算、神经计算、计算哲学、计算语言学等，后者则包括神经伦理学、神经心理学、神经经济学、神经管理学、神经语言学、神经美学、神经哲学、神经宗教学等。

总之，涉身认知使认知科学的发展呈现一种更为充分和全面的趋向。涉身认知的确指出了传统认知科学研究中的一些关键缺陷，为认知科学发展提出了一种有力的新哲学理念，尽管涉身认知在理论主张与实证设计上也同样面临诸多挑战，尽管涉身认知提出的课题并没有得到充分的解决，也没有给出解决问题的全部答案，但涉身认知无疑描绘了认知科学未来发展不可忽视的关键方向。