Philosophy

Philosophy通常是一种潜藏的，自己都没有意识到，却影响自己诀择的深层东西，可以说是冰山下面，类似世界观价值观。

计算机学科也有自已的Philosophy，计算机科学哲学的核心理念

郦全民教授的新著《用计算的观点看世界》[15]（中山大学出版社2009年版）像一面镜子，让我们更加清楚地看到了更一般的计算主义与毕达哥拉斯主义的内在一致性。请看：

　　作为科学的一般性基础的本体论承诺：实在本质上是计算的，而宇宙则是一台巨大的计算机。

　　构成世界的基本单位是计算和信息流。自然界发生的过程实质上就是计算或信息处理的过程。

　　计算主义的认识论价值：理解自然过程=在大脑的计算过程与自然的计算过程之间建立对应关系。

　　计算主义的方法论意义：计算机模拟实验可以用来研究实际系统所呈现的现象和规律。

　　自然生物的生命过程可以看做生物大分子以分子算法为组织原则进行信息的存储、复制和变换的过程。

　　认知计算主义研究纲领的核心，认知科学的基本工作假说，即认知是信息处理过程，它能够用表征及其实施操作的规则来解释。如此等等。

　　据此也可以看出，尽管单纯的计算主义或毕达哥拉斯主义或许能够顺畅地解释物理世界的因果性，然而离开了合目的性的自动调控机制，就无法更好地把握生命世界的奥秘，甚至无法理解非生命的“自组织现象”以及“人工生命”。

　　著名进化生物学家迈尔认定，亚里士多德“目的论”中最精彩的成分就在于“程序目的性”思想。迈尔把“程序目的性”界定为“按照某种程序和信息密码而运行的动态过程”，而亚里士多德则采用“形式因”/“目的因”的特殊方式表述了它。在我们看来，亚里士多德的“程序目的性”思想，既包含着“目的论”的要素，又包含着“程序或算法”的要素，它预示着“目的论”与计算主义或毕达哥拉斯主义整合的潜在可能性。

　　实际上，现代人工智能研究纲领的各种进路：无论是AI心理学派的启发式搜索程序，还是联接主义者的神经网络的与环境的交互作用，或者行为主义者所设计机器人的优良自学习功能，仍然是全都离不开这种“程序目的性”思想。

　　在我们看来，计算主义既有合理性又有局限性。一方面，我们要为计算主义纲领辩护。随着复杂性科学、混沌理论、计算化学、计算生物学等交叉学科的发展，认知计算主义方法有望继续引领21世纪的认知科学研究，在新兴的交叉科学如计算机科学与生物学结合中形成的新的计算方法，如人工生命、DNA计算、量子计算、分子自动机等，从而为智能计算的发展提供契机。另一方面，我们承认，认知计算主义是有缺陷的，就目前的研究来看，认知并不完全等于计算。我们要捍卫计算主义，但是面对这些挑战和困境，我们应该在对计算主义前景不持悲观主义立场的同时，进一步克服计算主义的局限，这才是可能的出路。

　　综上所述，计算机科学哲学是一种计算机和信息的理论方法。在这个新的哲学范式中，计算机的计算为哲学提供了一系列简单而丰富的观念。这种新的不断进化的观念为哲学带来了新的主题、方法和模式。它正在改变哲学家理解哲学的根本问题和基本概念的方式。1998年出版的一部名为《数字凤凰》（The Digital Phoenix）的文集曾引起学界的广泛关注，它的副标题是“计算机如何改变哲学”。在书中，拜纳姆和摩尔（Bynum and  Moor）明确指出，计算机科学和信息技术哲学是哲学中的一股新生力量。而在我们看来，人工生命是这股新生力量的代表。借用弗洛里迪（L.Floridi）的一段话，我们可以说，人工生命的作用就像特洛伊木马，它把一种更具包容性的计算机与信息的范式引入了哲学的城堡。不过，我们并没有打算构建一个包罗万象的哲学体系。我们只是讨论几个有代表性的范例，如图灵机模式、人工神经网络、元胞自动机、遗传算法等。这些概念和话题越来越受到学术界的关注。信息和计算机的概念、方法以及理论已经成为一种解释学框架，通过它可以对世界做出解释。总而言之，正如拜纳姆和摩尔所说的那样，哲学不是永恒的；哲学是与时俱进的，只有通过对自身的不断更新才能保持繁荣。这种自我更新的拉动力就是计算机科学与信息技术。