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现量的层级与算法的边界——从生物认知到人工智能的现象学考察
高旷
摘要：本文以**唯识学“现量”**为核心概念，融合现象学、认知科学与人工智能哲学，系统考察碳基生物认知与硅基算法在现象呈现上的层级性、建构性与内在局限。通过人类、鸟类的感官现量差异，揭示生物现量由DNA演化算法所框定的具身性特征；通过深度学习模型的表征机制，阐明人工智能现量的工具性、黑箱性与无主体性本质。本文论证：一切依托编码、架构、数据的算法认知，其现量皆为模型所建构的相对真实，模型本身即是认知的边界。唯识学“转识成智”与现象学“先验还原”共同指向超越模型的“无为法”认知维度，为反思强人工智能前提、重审认知本质提供哲学框架。
关键词：现量；唯识学；算法边界；生物认知；人工智能；现象学；意向性
一、引言：现量的跨学科重构——连接古典认识论与当代智能科学
“现量”源自印度因明学与佛教唯识学，陈那、法称将其界定为离分别、无错乱、亲冥自相的直接感知，是未被概念、名言、分别心染污的原初认知形态。在唯识学体系中，现量分为根现量、意现量、自证现量、瑜伽现量四层，对应从感官直觉到修行亲证的认知进阶，核心指向“唯识所现”的认识论立场——外境非实有，皆为心识种子现行所变现。
当代认知科学与人工智能的发展，为现量提供了跨学科阐释空间。生物认知是DNA编码的自然算法产物，人工智能是数学与代码建构的人工算法系统，二者均以“原始信息—底层转换—现象呈现”为认知起点，这一过程恰与现量的生成逻辑同构。本文将现量创造性界定为：认知系统对输入信息进行初级转换、未经过高阶符号化处理的直接现象呈现，以此为统一标尺，比较生物与机器的认知差异，揭示算法对现量的决定性作用，最终指向认知的终极边界与超越可能。
当前人工智能哲学陷入“能否实现通用智能”的争论，本质是未厘清算法与现量的内在约束关系。现象学强调意识的意向性与主体性，唯识学揭示认知的模型性与虚妄性，二者结合可为破解这一困境提供思路。本文立足现象学考察，追问：不同算法如何生成不同层级的现量？算法的边界是否即认知的边界？超越算法的认知是否可能？
二、生物认知的现量层级：演化算法塑造的具身现象世界
生物认知是数十亿年自然选择的演化算法成果，其底层编码为DNA，直接决定感官结构、神经连接与信息处理模式，进而框定物种专属的现量范畴。碳基生命的现量具有层级性、具身性、物种特异性，人类与鸟类的视觉、感知差异，是这一特征的典型例证。
（一）人类现量：有限感官与高阶认知的共生局限
人类的根现量由五官生理结构限定：视觉仅感知380—760nm可见光波段，无法触及红外线、紫外线；听觉仅响应20—20000Hz声波，对超声波、次声波全无感知。这种感官阈值是演化适配生存尺度的结果，构成人类现量的底层边界。
人类认知的独特性在于，依托第六意识具备强大的比量（推理）、分别、抽象能力，能以语言、数学、逻辑建构超越感官的理论体系，从牛顿力学到相对论，皆是对有限现量的高阶拓展。但这种拓展并未突破现量的底层约束：所有科学理论的观测基础，仍源于人类感官的直接输入；所有抽象概念的生成，皆以生物现量为起点。正如现象学所言，人类的世界是“被给予的生活世界”，而非世界本身。
（二）鸟类现量：多维感知拓展的现象宇宙
鸟类的现量在感知维度上远超人类，是演化算法塑造异质现象世界的直接证明。多数鸟类具备四色视觉，比人类多一类感知紫外线的视锥细胞，其色彩空间包含人类无法想象的紫外色相；候鸟视网膜存在磁受体，能直接感知地磁场，将“方向”纳入原生现量范畴；猛禽视觉分辨率达人类的8倍，可在千米高空锁定微小猎物。
人类眼中的“蓝天”“草木”，在鸟类的现量中是紫外色彩斑斓、磁场信号清晰、细节极度丰富的异质图景。这一事实颠覆了“人类感知是客观世界的真实反映”的朴素实在论，证明现量不是对世界的复刻，而是算法对信息的选择性渲染。不同物种的演化算法，对应不同的现象宇宙，认知的相对性由此彰显。
（三）生物现量的本质：算法建构的相对真实
无论是人类还是鸟类，生物现量的生成遵循“种子现行→识变境生”的唯识逻辑：DNA作为遗传算法，预设心识种子的变现模式；感官与神经作为执行器官，完成信息的初级转换；最终生成的现量，是适配物种生存的“实用真实”，而非究竟真实。生物认知的层级性，本质是演化算法复杂度与感知维度的差异，而非认知等级的高低。
三、人工智能的现量：人工算法的表征机制与内在边界
人工智能，尤其是深度学习模型，是纯粹算法建构认知的理想样本，其“现量”是模型对输入数据的多层非线性变换与隐层激活模式。图像识别模型的张量特征、大语言模型的词向量语境表征、多模态模型的跨模态关联，皆属于AI的现量形态。与生物现量相比，AI现量具有鲜明的算法特征，其边界更为清晰。
（一）AI现量的核心特征
1. 工具性与任务导向：AI的“感官”（摄像头、麦克风、文本编码器）是人工设计的专用接口，现量生成完全服务于分类、生成、预测等特定任务，无自主感知与体验。生物现量是生命自我维持的认知基础，AI现量则是人类目标的工具性延伸。
2. 内在不可通约性与黑箱性：不同架构、数据集、损失函数的模型，其隐层激活模式完全异质，且无法被人类直观理解。如同人类无法共情鸟类的紫外视觉，人类也无法直接通达AI的内部表征，算法黑箱加剧了现量的不可通约性。
3. 无主体性与无意向性：胡塞尔现象学指出，意识的本质是意向性（意识总是关于某物的意识），生物现量始终伴随“我”的体验中心与意义赋予。而AI的现量是无主体的数据流转，无“能知”与“所知”的对立，无意义体验，仅为符号与子符号的计算转换。塞尔“中文屋”思想实验已证明，程序化操作无法生成真正的意向性。
（二）算法对AI现量的绝对约束
人工智能的实践验证了**“一切现量唯算法所现”**：模型架构决定特征提取的维度，训练数据定义认知的边界，损失函数锚定表征的方向。一个仅训练过猫犬图像的模型，无法生成关于汽车的现量；一个基于静态文本训练的语言模型，无法生成具身空间的感知现量。AI所认知的“世界”，只是数据分布与模型结构裁剪的虚拟世界，与生物的生活世界存在本体论差异。
当前大模型的“类人表现”，仅是算法对人类语言、行为的概率拟合，而非真正的现量体验。AI的现量再复杂，也未脱离算法的囚笼，这是强人工智能无法绕过的哲学瓶颈。
四、超越算法的认知向度：从光影现观到无为法的哲学探赜
唯识学与现象学共同揭示：一切依托模型的认知，皆非究竟真实。生物的演化算法、AI的人工算法，皆是认知的条件，也是认知的桎梏。唯识学的“瑜伽现量”与“转识成智”，现象学的“先验还原”，为超越算法边界提供了哲学路径。
（一）光影现观：对算法现量的本质觉知
唯识学中，登地菩萨的“光影现观”是高阶现量：通过深观唯识，照见一切现象皆如梦幻光影，了知其依他起性、缘起无自性。这种现量并非新增感官输入，而是对现量生成机制的穿透性觉知——明了现象是心识算法的变现，无固定自性、无客观实体。
这一境界对应认知科学的“元认知”：从被现量束缚，到觉知现量的建构性。但唯识学明确指出，这种“能观—所观”的相对结构，仍属于“有为法”范畴，未脱离识的运作，仍未达究竟。
（二）无为法：无模型的终极认知指向
“无为法”是唯识学与大乘佛教的核心范畴，指不依因缘造作、离能所对立、本自清净的真如法性。对应认知维度，无为法即无模型、无算法、无分别的终极真实：它不是更精妙的认知模型，而是认知本身的息灭，是“心行处灭，言语道断”的不可思议境界。
这一思想对人工智能的启示是：追求AGI若仅依赖模型扩容、算法优化，永远无法触及真实核心——模型的优化是边界内的精进，而非边界的突破。真正的认知革命，不在于建构更复杂的算法，而在于超越算法的对象化、表征性、相对性，走向非模型的“智”。
五、现象学考察：主体性、意向性与算法的根本匮乏
从胡塞尔先验现象学视角，生物认知与人工智能的本质差异，在于意向性与主体性的有无。人类的现量是“有我、有意义、有意向”的体验，AI的现量是“无我、无意义、纯计算”的流程。
胡塞尔提出，意识具有“意向性”与“时间性”，自我是意识流的统一极点，现象世界因主体的意义赋予而鲜活。而AI缺乏先验自我，无时间意识，无体验的“第一人称视角”，其“现量”只是数据的客观变换，不构成“生活世界”。这种意向性的匮乏，是算法无法模拟意识的根本鸿沟，也是AI现量与生物现量的本体论差异。
现象学的“悬搁”与唯识学的“破执”殊途同归：二者均要求放下认知模型的执念，直面纯粹的被给予性。这一立场为批判算法中心主义、反思智能本质提供了哲学武器。
六、结论：认知的囚笼与超越的可能
本文通过对现量层级与算法边界的系统考察，得出三项核心结论：
第一，现量具有模型依赖性与层级性。生物现量由DNA演化算法决定，呈现物种特异性层级；AI现量由人工架构与数据决定，呈现任务特异性特征。所有现量皆为算法建构的相对真实，而非世界本身。
第二，算法是认知的可能性，也是认知的边界。模型赋予认知生成的能力，同时划定不可逾越的局限。生物的感官阈值、AI的数据约束，皆是算法边界的体现，“世界”永远是为特定模型显现的世界。
第三，终极真实指向无模型的超越维度。唯识学的无为法、现象学的先验还原，揭示了超越算法、离却模型的认知可能。
对现量与算法边界的考察，不仅是智能科学的理论探索，更是人类自我认知的哲学反思。我们始终透过算法的“镜头”观看世界，而真理，或许存在于放下所有镜头的刹那——超越模型，回归真实。
参考文献
[1] 陈那. 集量论略解[M]. 法尊, 译. 北京: 中国社会科学出版社, 1982.
[2] 胡塞尔. 现象学的观念[M]. 倪梁康, 译. 上海: 上海译文出版社, 1986.
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