人類文化的發展最重要的趨勢之一是運用「理性」，找出事物之間的邏輯關係，進而去認識環境、發展關係、解決問題。
這篇來自【立場新聞】上中研院歐美所副研究員洪子偉的文章，帶我們從邏輯哲學的角度來理解何謂「理性」？也讓我們進一步想想自己有沒有好好運用這個寶貴的器官？
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理性與推論
雖然「理性」的定義眾多，但在哲學與認知科學中的主流觀點，則稱之為「理性的標準圖像 (standard picture)」，其定義為：「a 是理性的，若且唯若 a 以符合邏輯和概率規則的方式進行推論」。這個定義受啟蒙運動影響，將邏輯與統計的推論法則當成是人類的推論法則。不論培根的歸納法或笛卡爾的演繹法皆屬之。其中，「推論 (inference) 」成了「理性」定義中的關鍵概念。
但什麼是推論呢？根據牛津英文字典，「推論」是指從一個命題推導到另一個命題，其同義詞包括「演繹」、「推理」和「歸結」。知識論上，已有豐富文獻在討論推理的本質。例如紐約大學哲學教授 Paul Boghossian (2014) 認為推論是人的心理行動，他提出的 "taking condition" 判準指出人必須以自己的「前提」來支持其「結論」，而這個 taking 的心理行動不必是有意識的，但至少能變成有意識的。這個推論判準曾引發了許多論戰。然而，這些論戰多聚焦於人類行為者「個人層次 (personal level) 」的信念與傾向，它既不涉及非人類，也不討論大腦與計算架構等「次人層次 (subpersonal level) 」的解釋，故不適合當前探究所需。因此，我們需要一新的「推論」定義，而此定義不至於在一開始就排除非人系統與次人層次的處理程序。
猶幸認知科學提了供我們所需的理論框架：預測編碼假說 (predictive coding hypothesis) 主張，大腦是一功能強大的統計推理引擎，會不斷根據過去的知識來產生對外在世界的預期。預測編碼假說與過去認知科學理論的最大差異，在於它主張人類的知覺並非被動地、由下而上地接受外在刺激。相反的，大腦會主動地、由上而下地產生對知覺內容的預測。此假說有兩個核心概念：一是「預測」，另一是「錯誤」。當大腦根據過去知識產生的先驗預測與當下的刺激有誤差時，大腦必須將此誤差最小化。這種誤差，又被稱作自由能(free energy)。若要降低自由能，則需透過貝氏推論 (Bayesian inference) 來輸出最佳預測假設。如果預測有誤，則錯誤信號將被送回認知系統的前進模型，以產生校正後的外部感受性預測（即 perceptual update），或是產生自體感受性預測（即 motor control），以消彌誤差。大腦這種更新預測並降低誤差的處理程序，又被稱為「主動推理 (active inference) 」(Hohwy 2013; Clark 2015)。
(以上引用網頁原文)
http://www.thestandnews.com/philosophy/%E4%BD%95%E8%AC%82%E7%90%86%E6%80%A7-%E5%BE%9E%E5%A4%A7%E8%85%A6%E7%9A%84%E9%A0%90%E6%B8%AC%E7%B7%A8%E7%A2%BC%E8%88%87-ai-%E9%A0%90%E6%B8%AC%E8%AB%87%E8%B5%B7/?fbclid=IwAR09wWwxDQCaoragw6gg2w87T-q9H95bQuUJBciFsRB4-jx1KtTLot9oJ20
