分类是推理的基础-心智探奇：人类心智的起源与进化

滑稽演员罗伯特·本切利（Robert Benchley）说，世界上有两类人：把世界上的人分作两类人的人和没有把世界上的人分作两类人的人。在第2章中，当我问到为什么心智会保持跟踪个体时，我假设心智形成了类别。然而，分类的习惯也值得商榷。人们将东西和人放到心理盒子里，给每个盒子起了名字，从而对盒子中的内容同样对待。但既然我们人类就像指纹一样，每个人都是独特的，而任何两片雪花也不一样，那为什么我们总是有着这种想要把事物分类的倾向呢？

心理学教科书通常有两种解释，但都说不太通。一种解释是，记忆容不下对我们感觉狂轰滥炸的所有事件；只有存储它们的分类，我们才能减少负荷。但大脑有成兆的突触，似乎不大缺少储存空间。如果说当这些实体是组合型的——如英语句子、国际象棋棋局、在所有位置的所有颜色和大小的形状——记忆就容纳不下了，因为组合型爆炸的数目会超过宇宙中的粒子数量，远远大于脑容量的最慷慨估测，这么说还比较合理。但相对于宇宙，人们只能存活微不足道的20亿秒，因而没有任何确定的原因知道，为什么大脑不能记录我们所体验经历的每个物体和世界。此外，我们往往既能记忆类别，也能记忆这个类别中的成员，比如月份、家庭成员、大洲和棒球队，因此类别增加了记忆负担。

另一种解释是，主张分类本来就是大脑的天性之一；没有类别，心理活动就会乱成一团糟。但出于自身的缘故，组织是没用的。我有一个强迫症朋友，他妻子告诉别人他不能接电话，因为他正在忙着将衬衫按照字母顺序摆放好。有时我会收到一些来自理论学家们冗长的手稿，他们宣称发现宇宙万物均归为3类：圣父、圣子和圣灵；质子、中子和电子；男性、女性和中性；休伊、杜威和路易[12]；诸如此类，长篇累牍。

心智需要分类的原因是，心智需要从类别中得到东西，这个东西就是推理。显然我们不可能知道关于每个物体的所有事情，但我们可以观察到它的一些特征，把它分配给一个类别，并根据这个类别推测我们所没有观察到的特征。如果Mopsy有长耳朵，它就是一只兔子；如果它是一只兔子，它就应该吃胡萝卜、蹦蹦跳跳地走、吃起东西来也像一只兔子。类别越小，推测越准确。知道Peter是一只美洲白尾灰兔，我们可以推测它会生长、呼吸、移动、母乳喂养，估计它生活在开阔的乡村或是林区的开阔处，传播兔热病以及传染黏液瘤病。如果我们只知道它是一个哺乳动物，这个清单就只包括生长、呼吸、移动和母乳喂养。如果我们只知道它是动物，上述清单就会缩小到仅包括生长、呼吸和移动。

另一方面，将Peter归类为美洲白尾灰兔要比将它归类为哺乳动物或动物难得多。要将它归类为哺乳动物，我们只需注意到它是长毛的和会动的，但要把它归类为美洲白尾灰兔，我们需要注意到它有长耳朵、短尾巴、长后腿，尾巴下侧是白色的。要识别特定的类别，我们需要检查太多的特征，以至于几乎没剩下几个可预测的特征了。绝大多数我们日常生活中的类别处于中间地带：“兔子”，而非哺乳动物或美洲白尾灰兔；“汽车”，而非车辆或福特天霸；“椅子”，而非家具或躺椅。它们表示了在识别类别的困难程度和类别对你的益处之间的一种折中。心理学家埃莉诺·罗斯（Eleanor Rosch）将其称为基础水平的类别。它们是孩子们学习关于物体的最初词汇，通常也是我们见到这些物体时给它们分配的初始心理标签。

是什么使得像“哺乳动物”或“兔子”这样的类别就比“以H开头的公司制造的衬衫”或“用精致的驼毛笔画的动物”这样的类别更好呢？许多人类学家和哲学家认为，类别是任意性约定，它们是我们在语言中被标准化的一些文化偶然事件中学到的。人文学科中的解构主义、后结构主义和后现代主义将这个观点推向极致。但类别只有在它们与世界运行的方式相契合时才是有用的。幸运的是，对我们来说，世界上的物体并不是以均匀且随机的方式呈现出每一种一堆堆群聚的分布状况。有着棉尾巴的生物一般也会有长耳朵，并生活在林地的开阔处；有鳍的生物一般也有鳞，并生活在水中。除了儿童书中让孩子自己拼贴的怪物之外，世上没有长着鳍的棉尾巴动物或耷拉耳朵的鱼。存在于我们心里的类别盒子之所以有用，正是因为这世上的事物本来就是以成堆的方式存在着的，而这一堆堆的事物又恰好能够被放进这些类别盒子里的缘故。

那是什么使得物以类聚？世界是根据科学和数学发现的规律来塑造和归类的。物理规律指定，比水密度大的物体会在湖底而不是在湖面被发现。自然选择和物理规律指定，迅速穿过流体的物体具有流线形状。遗传规律指定，子女与父母相似。解剖学、物理学和人类意图的规律使得椅子具有足以稳定支撑人体的形状和材质。

正如我们在第2章中看到的那样，人们会将事物分作两种形式的类别。我们把游戏和蔬菜当作具有成型规则、模糊边界和家族般相似性的类别。这种类别自然地落入模式-关联器神经网络中。我们将奇数和女性当作具有定义、非此即彼边界和贯穿其成员间共通主线的类别。这种类别自然由系统规则来计算。我们把一些东西同时放到这两种心理类别中——我们把“奶奶/姥姥”想作是头发灰白的松饼分配者；我们还把“奶奶/姥姥”想作是爸爸/妈妈的母亲。

现在我们可以解释为什么会有这两种思维方式了。模糊类别源自于观察物体和不假思索地记录它们特征之间的关系。它们的预测效力来自相似性：如果A和B有一些共同特征，它们可能还有另外一些共同特征。它们的作用体现在记录现实中的聚类。相对而言，界定清晰类别的作用体现在挖掘出聚类存在的规律。它们源自于人们对世界如何运转的最佳猜测的直觉理论。它们的预测效力来自推理：如果A包含B，且A正确，那么B也正确。

真正科学的意义在于，超越模糊感觉的相似性，抵达其背后的规律法则。鲸不是鱼；人是猿；固态物质大多是空的。尽管普通人不完全像科学家一样思考，但他们在推理世界如何工作时，也让他们的理论超越相似性。例如，下面3个事物中，哪两个是属于一组的：白头发、灰头发、黑头发？白云、灰云、黑云呢？大多数人说黑头发与其他两个不同，因为年纪大后头发先变灰然后变白，但白云与其他二者不同，因为灰云和黑云都会下雨。比方说我告诉你，我有一个3厘米的圆盘状东西，它与哪个更相似，一枚硬币还是一块比萨饼？它更可能是什么，一枚硬币还是一块比萨？大多数人说，它更类似于一枚硬币，但更可能是一块比萨饼。他们的推理是硬币的形状是标准的，而比萨饼形状会变化。在去一片未开发森林的旅途中，你发现了一条蜈蚣、一条长得像蜈蚣的毛毛虫和毛毛虫变成的蝴蝶。你共发现了几种动物，哪些是属于一类的？大多数人与生物学家一样，觉得毛毛虫和蝴蝶是相同的动物，但毛毛虫和蜈蚣不是，尽管从外观上看恰恰相反。你第一次观看篮球比赛时，你看到穿绿色运动衫的黄头发球员运着球向东边的篮筐跑，穿黄色运动衫的黑头发球员运着球向西边的篮筐跑。哨声响起，一个穿绿色运动衫的黑头发球员入场。他会向哪个篮筐跑？每个人都知道他是向东边的篮筐跑。

这些违背相似性的猜测来自有关衰老、天气、经济交易、生物学和社会联盟的直觉理论。它们都属于更大的系统，这些系统所包含的隐含假设是关于事物种类和决定种类规律的。这些规律可以在心理上加以组合运用，从而对未看到的事件进行预测和推断。每个地方的人都有一些朴素的观点，其中包括：关于物理学的，可以预测物体如何滚动和弹跳；关于心理学的，可以预测其他人想什么和做什么；关于逻辑学的，可以根据一些真理推导另一些内容；关于算数的，可以预测累积的效应；关于生物学的，可以对有生命的东西及其力量进行推理；关于亲缘关系的，可以对相关程度和遗传性进行推理；还有各种社会和法律规则系统。本章的大部分内容探讨了这些直觉理论。但首先我们必须考虑：什么时候世界使得理论（科学的或直觉的）有效，什么时候它迫使我们退回到由相似性和成型规则界定的模糊类别中。

我们的模糊相似性聚类源于哪里呢？它们只是源自那部分我们不大了解的世界，以至于我们无从获知其背后的规律吗？还是世界真的有模糊的类别，即使我们有最好的科学理解力也是如此？这些问题的答案取决于我们所看的是哪部分世界。数学、物理和化学运用的是遵循公理和规律的确定类别，比如三角形和电子。但在任何历史发挥作用的领域中，比如生物学，成员们随着时间漂进漂出于法定的类别，使其边界参差不齐。一些这样的类别可以界定，但另一些却真的很模糊。(www.chuimin.cn)

绝大多数生物学家认为，物种是法定的类别：物种是在繁殖上相对隔离并适应于所处环境的生物群落。适应于恰当的栖身之所和同种内繁殖使得群落同质化，所以在一个给定时间段，物种是世界中的一个真正类别，分类学家可以用界定清楚的标准对其进行识别。但表示一个先祖物种后裔的更高分类类别就不是那么清楚了。当祖先的生物体四散分布后，它们的后代失去了联系，并定居于新的家园，最初的美丽图案已然消失而需另起炉灶重新来过。知更鸟、企鹅和鸵鸟，都有一些共同的特征，比如羽毛，因为它们都是同一个适应了飞翔群落的曾曾曾孙子辈。它们各不相同是因为鸵鸟在非洲因而适应了奔跑，而企鹅在南极洲因而适应了游泳。飞翔，曾经是所有鸟类象征，而现在仅仅是它们成型规则的一部分而已。

至少对鸟类来说，有一种明确的生物类别它们都能适合：一个进化分支，即生物体谱系图的确切一枝。这一枝代表了同一祖先群落的后裔。但并非所有我们熟悉的动物类别都能限定于一个分支。有时，一个物种的后裔彼此差异如此不均，以至于它们的后代几乎都认不出来了。这些小分支需要被删减，以保持我们所知晓的类别，因而主干就由于参差不齐的残株存在而显得面目全非。这样它就变成了一个模糊类别，其界限由相似性来界定，而没有一个明晰的科学定义。

例如，鱼并不占据生命之树的一个分支，鱼的分支之一肺鱼，产生了两栖动物，两栖动物的后裔包含爬行动物，爬行动物的子孙又包括鸟类和哺乳动物。没有清晰的定义来挑选出所有的且仅仅是鱼的范畴，生命之树中没有一枝仅包括了鲑鱼和肺鱼，却不包括蜥蜴和奶牛。分类学家们激烈地争辩着如何处理像鱼类这种对小孩显而易见、却没有科学界定的类别，因为它们既不是物种也不是进化分支。有些人坚持认为，没有像鱼这样的东西；它只是普通人的一种刻板印象。另一些人试图用计算机算法来为像鱼这样的日常类别重新复原，将生物体分为具有共同特征的聚类簇。还有一些人奇怪为什么这样大惊小怪；他们把像科和目这样的类别仅仅看作事关方便和偏好——那么，哪些相似性讨论起来更重要呢？

对于枝节被删减的残株，分类尤其模糊，所谓删减的枝节，就是一个新种群不幸灭绝的先祖物种。鸟类祖先的始祖鸟化石，被一位古生物学家描述为“一个穷光蛋爬行动物，不怎么像鸟”。不合时宜、削足适履地把灭绝的动物硬塞入它们所孵育的现代类别中，是早期古生物学家的一个坏习惯，古尔德在其著作《奇妙的生命》（Wonderful Life）中对此做了饶有趣味的描述。

因此，这个世界有时给我们展示了模糊的类别，而记录它们的相似性就是我们所力所能及的。现在我们可以把问题再转过来：世界曾经给我们展示了明确的类别吗？

语言学家乔治·莱考夫（George Lakoff）在他的著作《女人、火与危险事物》（Woman, Fire and Dangerous Things）（根据澳大利亚语言中一项模糊的语法类别所命名）一书中认为，原始的分类是编造的。它们是寻找定义的坏习惯所造的人工制品，这种坏习惯是我们从亚里士多德那里继承来的，而现在必须摆脱。他让他的读者去发现世界中泾渭分明的类别。转动显微镜，边界就会变得模糊不清。举一个教科书般的例子，“母亲”这个类别的定义似乎直截了当，就是“女性的父母”。哦，是吗？那代孕母亲呢？养母呢？卵子捐助者呢？或者以物种为例，一个物种应当有一个清晰的定义：通常情况下，物种是一群生物体，其成员能够通过交配来繁殖后代。但即使这个定义也经不起仔细的审查。有些四散分布的、逐渐变化的物种，其分布范围西侧的动物可以与中间的动物交配，中间的动物可以与东侧的动物交配，但西侧的动物却不能与东侧的动物交配。

这些观察都很有趣，但我认为，它们忽视了一个重要内容。规则系统是从现实的复杂方面中提炼抽象出来的理想化状态。它们在纯粹的形式上永远看不到，但绝不因此而少一丝真实。没有人曾经真正见到过一个没有厚度的三角形、一个没有摩擦的平面、一个点、一种典型气体或一个无限随机杂交的群落。这不是因为它们是无用的虚构之物，而是因为它们被世界的复杂性和有限性所掩盖，被许多层噪音干扰所屏蔽。“母亲”的概念在许多理想化的理论中界定得非常清楚。在哺乳动物遗传学中，母亲是总携带着一个X染色体的性细胞来源。在进化生物学中，她是更大配子的产出者。在哺乳动物生理学中，她是胎儿期生长和出生的场所；在系谱学中，她是直接的母系祖先；在一些法律情境中，她是孩子的监护人和孩子父亲的配偶。“母亲”的混合概念取决于对所有抽象化系统选出同一实体的抽象化：卵子贡献者养育了胚胎，生出了子女，并抚育他/她，同时嫁给了精子捐献者。就像摩擦没有驳倒牛顿一样，对遗传学、生理学和法律抽象化校准的外来干扰并没有使“母亲”在上述任何系统中变得更为模糊。我们的理论，无论是通俗的还是科学的，都能够从世界的混沌中抽象出来，揭示其背后的缘由动因。

当我们在读到人类喜欢将事物放进一个个以成型规则组织起来的小盒子时，很难不思考种族主义的悲剧。如果人们对兔子和鱼都会形成刻板印象，那么种族主义是我们与生俱来的吗？如果种族主义是与生俱来的和非理性的，那就是说，对成型规则的热爱是我们认知软件中的一个瑕疵吗？许多社会和认知心理学家会回答，是的。他们认为，种族成见还体现在对形成类别的过度热忱，以及对显示这种成见是错误的统计规律置若罔闻。一个神经网络建模者的互联网讨论组曾对哪种学习算法能最好地模拟阿齐·邦克展开辩论[13]。讨论者假定，人们当神经网络表现不佳或被剥夺好的学习例子时，他们就成为种族主义者。只要我们的网络能够使用适当的学习法则并输入足够的数据，它们就会超越错误的刻板印象，正确地记录人类平等的事实。

一些种族刻板印象确实是基于错误的统计或根本没有统计；它们是自动给外来者抹黑的阴暗心理的产物（见第7章）。其他一些成见可能是基于对不存在的人群的正确统计，比如对我们日常在电影、电视上看到的虚构人物的统计：意大利黑手党、阿拉伯恐怖分子、黑人贩毒者、亚洲武术高手、英国间谍等。

但不幸的是，一些刻板印象也可能是基于对真实人群的正确统计。目前在美国，种族族裔群体之间在学校平均表现和暴力犯罪率方面都存在着真实和显著的差异。当然，统计数字对遗传性或其他任何推定原因没有任何解释力。普通人对这些差异的估计一般是准确的，在一些情况下，与某个少数群体有更多接触的人更为悲观些，同时不幸的是，他们也更为准确地估计了负面特征，如不合法和福利依赖性。一个好的统计类别制订者会发展出对种族的成见，并以此对个体情况做出精确而合乎理性却在道德上令人唾弃的决策。这种行为也是种族主义行为，不是因为它的非理性（在统计不准确的意义上），而是因为它藐视了“用种族或族裔群体的统计数据来判断个人是错误的”这条道德原则。因此固执的争辩不是源于对理性统计分类器的设计细节，而是源于一个规则系统，在本例中是伦理的规则，这个系统告诉我们何时关闭我们的统计分类器。