具身认知的挑战与机遇

具身认知的挑战与机遇

Challenges and Opportunities for GroundingCognition

https://storage.googleapis.com/jnl-up-j-jc-files/journals/1/articles/116/submission/proof/116-1-1199-1-10-20200929.pdf

根据具身认知（grounded cognition）的视角，认知产生于经典认知过程与感觉通道（模态）、身体以及环境之间的相互作用。认知并非一个自主且不可渗透的模块，而是将这些其他领域内在地整合到其运作之中。“情境行动循环”（Situated Action Cycle）提供了一种理解感觉通道、身体和环境如何整合在一起以实现认知接地的途径。针对这一视角，本文提出了七个挑战与机遇：

(1) 认知如何从情境行动循环中涌现，并反过来支持该循环？

(2) 我们如何超越简单地将具身性（embodiment）等同于行动，进而阐明具身性如何在自主神经、神经内分泌、免疫、心血管、呼吸、消化和皮肤系统中产生？

(3) 我们如何更好地理解多模态模拟（multimodal simulation）的潜在机制、其在情境行动循环中的功能，以及它与其他表征系统的整合？

(4) 我们如何从具身认知的视角发展和评估关于符号处理的理论解释（或许可以使用“模拟器”[simulators] 这一概念）？

(5) 我们如何超越对具体概念和抽象概念的简单区分，转而探讨关于外部和内部世界的概念如何形成模式以支持情境行动循环？

(6) 随着情境行动循环在不同个体中表现出不同的方式，个体差异是如何从不同的情境记忆集合中涌现出来的？

(7) 具身认知的构念如何为可重复性危机与泛化危机提供洞见，或许可以从机制的量子视角（如模拟器所体现的那样）来探讨。

关键词：行动；分类；具身认知；情绪与认知；事件认知；语义学

1. 具身认知的基础领域

传统上，认知被视为大脑中的一个模块（Fodor, 1975; Pylyshyn, 1984）。从这个角度来看，认知模块独立于视觉、听觉、行动、情绪等其他模块运作。尽管模块之间会传递信息，但每个模块都是自主运作的，其内部计算不受其他模块活动的影响。有些人称这种方法为“三明治模型”（Hurley, 2001），即认知被夹在感知和行动之间。感知主要服务于向认知模块提供输入，而行动主要服务于输出信息。除此之外，感知和行动在构成认知的计算中并不发挥关键作用。所有认知过程都包含在认知模块内，其他模块除了信息交换外，对这些过程没有影响。关于认知的教科书往往极少甚至根本不涉及感知和行动，这一事实进一步证实了这种状况。

也许更令人担忧的是，许多认知心理学家、认知科学家和神经科学家至少隐含地支持模块化方法（即使他们可能没有明确持有这种观点），他们的研究集中在认知过程上，而没有认真考虑感知和行动（以及稍后描述的情境行动循环的其他阶段）。

大量研究对模块化方法提出了挑战。也许最基本的是，经典的接地问题（grounding problem）提出了抽象的无模态符号（通常被认为是认知模块固有的）如何映射到感知和世界中的问题（Harnad, 1990; Searle, 1980）。许多额外的研究表明，认知利用感知模态和运动系统来进行表征和处理（综述和相关文集，见 Barsalou, 1999, 2008a, 2016b; Coello & Fischer, 2016a, 2016b; De Vega, Glenberg, & Graesser, 2008; Kemmerer, 2015; Kiefer & Barsalou, 2013; Kiefer & Pulvermüller, 2012; Martin, 2007, 2016; Meteyard, Cuadrado, Bahrami, & Vigliocco, 2012; Pecher & Zwaan, 2005; Pulvermüller, 1999, 2005, 2013）。还有其他工作提出，认知产生于大脑、身体和环境的耦合（例如，Aydede & Robbins, 2009; Barsalou, 2019; Barsalou, Dutriaux, & Scheepers, 2018; Dutriaux, Clark, Papies, Scheepers, & Barsalou, 2019; Gibson, 1966, 1979; Hutchins, 1995; Newen, Bruin, & Gallagher, 2018; Thompson, 2010; Varela, Thompson, & Rosch, 2016）。最后，大量的实证工作表明，高级认知过程深入到感知系统的活动中，影响其计算（Clark, 2013; Marslen-Wilson & Tyler, 1980; McClelland & Rumelhart, 1981; Muckli et al., 2015; Muckli & Petro, 2017; Murray, Boyaci, & Kersten, 2006; Rumelhart & McClelland, 1982; Samuel, 1997; Smith & Muckli, 2010）。从所有这些工作的角度来看，捍卫大脑中一个自主且不可渗透的模块实现认知这一立场似乎越来越困难。

1.1. 如何称呼它？

通常，非模块化视角被称为具身认知（embodied cognition）。这种描述存在两个问题。首先，一些研究人员错误地认为“具身”意味着在认知过程中身体必须被调动（例如，Markman & Brendl, 2005; 但见 Dantzig, Zeelenberg, & Pecher, 2009）。其次，更重要的是，身体只是接地的一种形式。其他重要的接地形式也存在，包括模态、物理环境和社会环境。出于这些原因，研究人员通常更广泛地指代非模块化视角，称之为具身认知（grounded cognition）（Barsalou, 2008a, 2010, 2016d; Kiefer & Barsalou, 2013; Pecher & Zwaan, 2005）和 4E 认知（即具身的、嵌入的、生成的和延展的认知；Newen et al., 2018; Thompson, 2010）。

图1展示了这种更广泛的视角。中心是研究人员通常与认知相关联的经典过程类型。围绕这些过程的是使它们接地的领域，包括模态、身体、物理环境和社会环境。从具身认知的角度来看，认知不仅仅是由一组孤立的过程产生的。相反，认知产生于这些过程与这四个领域的相互作用。从 4E 的视角来看，认知、情感和行为产生于嵌入在环境中的身体，这些环境延展了认知，因为行动者实施了反映其当前认知和情感状态的情境行动。

在本文的其余部分，当指代这种一般方法时，我将继续使用“具身认知”（grounded cognition），并假定它自然地包含了4E。我将仅在指代具体在身体中接地的认知时，才使用“具身认知”（embodied cognition）。

2. 将具身认知的领域与情境行动循环相整合

正如我们刚才所见，具身认知方法的一个核心主题是，认知产生于经典认知过程、感觉模态、身体、物理环境和社会环境之间的相互作用（图1）。认知并非大脑中可以孤立进行有效研究的模块，而必须在这些其他领域的背景下进行研究。另一个核心主题是，认知支持情境行动（例如，Clark, 1998; Glenberg, 1997）。认知本身并非目的，而是通常指导我们在世界中的有效行动。认知不仅仅是感知模态自下而上处理流的最终结果，而是作为感知与行动之间的中介发挥作用（Barsalou, 2016a）。

“情境行动循环”（Situated Action Cycle）提供了一种解释感知、认知、行动以及其他相关领域（包括环境、情感和结果）之间关系的理论。图2将情境行动循环描绘为一系列理想化的离散线性阶段。在实际运作中，这些阶段在时间上可能会相互重叠和/或被省略。此外，阶段之间也可能出现各种循环和替代关系。这种理想化的表征仅仅是为了说明关键阶段及其大致关系。

如图2所示，环境中感知到的实体和事件通常会启动情境行动循环（尽管它也可以由内部启动）。一旦感知到某个实体或事件，就会评估其对行动者（agent）的自我相关性（self-relevance），包括它与行动者的目标、价值观、身份认同和相关社会规范的关系（我们假设感知构成了理解和计算自我相关性的一部分）。随后可能也会对该实体或事件进行其他认知加工，但最基本的是，认知加工确立了它对行动者的相关性和意义。反过来，自我相关性会引发情感（affect），这种情感显著地表达在身体中（具身化/embodiments）。情感通常以情绪的形式出现，提供补充认知自我相关性评估的身体感受。情感也表现为动机，因为与自我相关性相关的评估和感受会激发促进行动者目标、价值观、身份认同以及遵守规范的推动力。如果动机足够强烈，就会启动这些行动，范围从眼球运动和明显的外部身体动作（具身化）到执行性认知行动。最后，行动会产生结果，无论是在外部世界（例如，奖励、惩罚）还是在行动者内部（例如，预测误差）。

正如情境行动循环顶部的循环（图2）所示，结果会改变外部和内部环境，从而触发该循环的进一步迭代。在日常活动的过程中，随着行动者评估和响应不断变化的环境条件，该循环会持续迭代。正如大量文献所示，循环中的动机和行动不仅会产生结果，它们还会影响在自我相关性阶段环境是如何被感知的（例如，Laitin, Tymoski, Tenhundfeld, & Witt, 2019; Proffitt, 2006, 2013; Tenhundfeld & Witt, 2017; Witt, Tenhundfeld, & Tymoski, 2017）。

最后，正如情境行动循环底部图2所示，该循环的每一次运行都会将其运作信息叠加到大脑的记忆系统中。在其他地方，我和我的同事将这些情境记忆称为“情境概念化”（situated conceptualizations）（例如，Barsalou, 2003b, 2009, 2016c, 2016d, 2019; Barsalou, Niedenthal, Barbey, & Ruppert, 2003; Lebois, Wilson-Mendenhall, Simmons, Barrett, & Barsalou, 2018; Wilson-Mendenhall, Barrett, Simmons, & Barsalou, 2011）。只要情境行动循环在重复的同类情境中（例如，使用锤子、煮咖啡、与朋友做饭）以相似的方式运行，记忆中就会建立起一种根深蒂固的模式来实施该循环，从而促进其在未来类似情境中的执行。我们假设，这种模式的积累构成了条件反射、习惯学习、技能获取和自传体记忆的基础。

情境行动循环在心理学、认知科学和神经科学中绝不是一个新颖的想法。在过去的一个世纪里，它的各种变体在各个学科中都发挥了核心作用。例如，行为条件反射提供了心理学中情境行动循环的一个经典例子（例如，Bouton & Todd, 2014; Domjan, 2014）。当一种行为达到预期的结果时，它就会与预示着奖励可用的环境线索联系起来。只要这种模式重复发生，奖励就会使行为对该情境产生条件反射。

认知科学中关于目标追求的经典理论对情境行动循环提供了不同的视角，在行为主义方法所强调的环境、行动和结果之间，插入了内部的认知和情感状态。在认知理论中，目标导向的行为围绕着一个整合了环境、认知、行动和结果的循环来组织，这与情境行动循环相似。在开创性的工作中，Miller、Galanter和Pribram（1960）发展了一种目标导向行为理论，该理论后来启发了关于问题解决（例如，Newell & Simon, 1972）和产生式系统（例如，Anderson, 1983; Newell, 1973）的主要理论。强化学习提供了认知科学中这种方法的另一个经典例子，它强调了奖励的重要性（例如，Daw & Frank, 2009; Sutton & Barto, 1998），这在神经科学中也是核心（例如，Botvinick, Niv, & Barto, 2009; Ito & Doya, 2011; O’Doherty, 2012）。

叙事结构和文本处理理论提出，类似于情境行动循环的概念结构，在事件加工、自传体记忆和语言理解过程中，组织着人们对事件的知识（例如，Baerger & McAdams, 1999; Edson Escalas, 2004; Reese et al., 2011; Stein & Hernandez, 2007）。当人们感知、记忆和讨论事件时，他们会表征出整合了环境、认知（自我）、情感、行动和结果的序列。概念加工理论同样提出，知识是以这种方式组织起来的（例如，Barsalou, 2003b, 2016c, d; Barsalou, Dutriaux, & Scheepers, 2018）。因为情境行动循环捕捉到了许多活动和过程中处于核心地位的一组有组织的过程，所以它在各个学科中的核心作用绝非偶然。

有趣的是，情境行动循环整合了图1中构成具身认知基础的五个领域。为了理解这种整合，请考虑图3。图3的A面板说明了构成接具身知基础的五个领域，包括经典认知过程（蓝色）、感觉模态（灰色）、身体（深绿色）、物理和社会环境（浅绿色）。B面板说明了在循环的环境阶段实体和事件的出现。C面板说明了在自我相关性阶段通过感觉模态对这些实体和事件的感知，同时通过认知加工确立它们对行动者的目标、价值观、身份认同和规范的意义。D面板说明了在循环的情感阶段随之产生的情绪和动机的激活，这通常表达在身体中。E面板说明了在行动阶段在环境中产生行为，这通常是情绪和动机的结果。F面板说明了在结果阶段行动的结果，包括奖励和对预测准确性的评估。

正如情境行动循环（图3）所示，情境行动循环整合了构成具身认知基础的各个领域。因为每个领域都有助于实施该循环——并且实际上对其不可或缺——所以它们对于理解认知如何变得接地（图1和图2）都非常重要。

2.1. 相关的未来议题

当认知心理学家、认知科学家和神经科学家研究认知时，他们通常将其从情境行动循环中剥离出来，忽视了与认知耦合的环境，以及认知所产生的情感、行动和结果。毫无疑问，以这种方式将认知孤立起来是很方便的，这样可以对其进行良好的控制并进行精巧的建模（Barsalou, 2019; Miller et al., 2019）。然而，问题在于，这种研究策略不仅限制了对认知在智力和行为中更广泛作用的理解，还存在着扭曲认知的风险。有充分的理由认为，将认知作为一个模块孤立起来，导致了这样一种观点：认知本质上是一个在无模态（amodal）符号上运作的引擎。如果从一开始就在情境行动循环的更广泛背景下考察认知，那么从认知革命之初，它很可能就会呈现出一种截然不同、也许更加接地的形态。

同样可以说，即使是许多关于具身认知（grounded cognition）的研究也往往忽视了情境行动循环，而是从相对狭隘的视角来探讨认知（包括我自己的许多工作）。特别是，关于多模态模拟的研究往往侧重于简单的感知刺激（如图片和词语）如何激活概念和语义表征。尽管这些表征通常扎根于感觉-运动系统（从而涉及了情境行动循环的一部分），但它们通常没有被置于情感、行动和结果的更广泛背景中（从而忽略了该循环的大部分内容）。

因此，具身认知面临的一个未来挑战是，在情境行动循环的完整背景下对认知进行彻底的考察。除了阐明认知如何在行动者与环境互动时建立自我相关性之外，未来的研究可以进一步阐明认知如何渗透到情绪中，如何对行动进行概念化并引导行动，以及如何解释奖励和反馈。显然，已有大量研究探讨了这些问题，包括关于情绪的研究（例如，Barrett, 2017; Barrett & Russell, 2015; Gendron & Barrett, 2009; Lebois et al., 2018; Wilson-Mendenhall & Barsalou, 2016）、关于行动的研究（例如，Barsalou, 2016a; Hommel, Müsseler, Aschersleben, & Prinz, 2001; Rosenbaum, Carlson, & Gilmore, 2001）以及关于奖励的研究（例如，Bickel, MacKillop, Madden, Odum, & Yi, 2015; Moreira & Barbosa, 2019）。尽管如此，关于认知如何与该循环的所有阶段相整合，我们仍有大量未知需要探索。此类研究将进一步阐明认知如何在所有相关领域（而不仅仅是具身化）中实现接地，以及情境行动循环的各个阶段如何协同运作以产生智力和行为。

健康行为为以这种方式考察情境行动循环提供了一组自然的现象（例如，饮食、饮酒、习惯、压力）。以进食为例，考虑该循环在其中的作用（例如，Chen, Papies, & Barsalou, 2016; Papies, 2017; Papies & Barsalou, 2015）。环境在刺激和控制进食方面发挥着重要作用，尽管与愉悦感、健康后果、身份认同和社会规范相关的自我相关性也发挥着关键作用。情绪和动机同样处于核心地位，伴随着从简单的进食行为到与他人进行社会联结等各种多样化的行动。这些行动会产生一系列重要的结果，如肥胖、长寿和社交网络的形成。理解进食的认知，需要将其置于情境行动循环的所有阶段中进行接地考察。很难想象有哪种活动比摄取营养（进食）对生物生命更为基础。理解与进食相关的认知，将对理解智力和行为做出重大贡献，并且极有可能作为一个范例，用于探讨嵌入在情境行动中的其他基本认知形式。

3. 超越将具身性仅视为行动

具身性（embodiment）通常被等同于行动，包括运动动作、眼球运动和面部表情。正如前面具身认知和情境行动循环部分引用的大量文献所证明的那样，行动无疑是大多数人类活动的核心。行动无疑也是具身性的一种核心形式。

然而，许多其他身体系统对认知、情感和行为同样至关重要，包括自主神经系统、神经内分泌系统、免疫系统、心血管系统、呼吸系统、消化系统和皮肤系统（integumentary system）。此外，没有骨骼运动系统，行动也是不可能的。尽管这些系统中的许多看似与认知、情感和行为无关，但它们通常对它们有重大贡献，并反过来受其影响。这些系统并非孤立运作，而是经常与其他系统耦合，以实现支持目标追求和生存的互补功能。关于这些系统及其相互作用的综述可以在《心理生理学手册》（Cacioppo, Tassinary, & Bernston, 2016）中找到，该手册记录了它们与认知、情感和行为的许多联系。请考虑以下一些例子：

* 自主神经系统不仅有助于调节身体功能，如心率、呼吸和消化，它还贡献于认知和社交互动，包括注意力（瞳孔扩张）、情绪、战斗/逃跑反应和性行为（例如，Critchley, Eccles, & Garfinkel, 2013; Larsen & Waters, 2018; Levenson, 2014; Öhman, Hamm, & Hugdahl, 2000）。

* 神经内分泌系统产生的激素不仅调节新陈代谢、免疫活动和组织功能，还贡献于认知、行为和社交互动，包括情绪和压力中的皮质醇（例如，Epel et al., 2018; McEwen, 2013, 2018），性行为和认知过程中的雌激素和睾酮（例如，Hutchinson, 1995; Janowsky, 2006; Newman, Sellers, & Josephs, 2005），以及社会联结中的催产素（例如，Bosch & Young, 2018; Gangestad & Grebe, 2017）。

* 免疫系统不仅对抗细菌和病毒感染，它还在认知和社交互动中发挥核心作用，有助于威胁、压力、信任、社会联结、孤独感和幸福感的处理（例如，Fredrickson et al., 2013; Inagaki, Muscatell, Irwin, Cole, & Eisenberger, 2012; Kiecolt-Glaser, Gouin, & Hantsoo, 2010; Mehl, Raison, Pace, Arevalo, & Cole, 2017; Miller, Chen, & Parker, 2011; Slavich & Cole, 2013）。越来越多的此类研究表明，免疫系统在认知和情感中发挥着重要作用。

* 心血管系统不仅在全身输送血液，它还贡献于注意、执行加工、视空间定向、处理速度和工作负荷能力等认知功能，以及情绪、压力和幸福感等社会功能（例如，Chapman et al., 2013; Critchley & Garfinkel, 2018; Duschek, Muckenthaler, Werner, & Reyes del Paso, 2009; Leritz, McGlinchey, Kellison, Rudolph, & Milberg, 2011; Magnusdottir, Johannsdottir, Bean, Olafsson, & Gudnason, 2017）。心率变异性（heart rate variability）已成为一个特别重要的心血管指标，鉴于它与刚刚提到的许多功能呈正相关（例如，Ernst, 2017; Kim, Cheon, Bai, Lee, & Koo, 2018; Mather & Thayer, 2018; Shaffer & Ginsberg, 2017）。呼吸系统也有助于实现这些功能中的许多（例如，Varga & Heck, 2017; Zelano et al., 2016），其中 Varga 和 Heck 明确探讨了其对具身认知的意义。

* 尽管消化系统看似与认知、情感和行为 largely irrelevant（ largely 无关），但越来越清楚的是，肠道菌群（gut biome）对所有这些方面都有重大贡献（Mayer, 2016），包括对情绪、记忆和选择的影响（例如，Bagga et al., 2018; Galland, 2014; Manderino et al., 2017; Perry & Grace, 2015）。

* 除了构成触觉信息的感知系统（一种重要的感知功能）外，皮肤系统中的皮肤还通过皮肤电活动传递关于认知和情绪的信息，正如经常通过皮肤电反应（Skin Conductance Response, SCR）等测量所评估的那样（例如，Boucsein, 2012; Prokasy, 2012）。

当从情境行动循环的视角来看待认知时，所有这些基本身体系统的重要性就变得清晰了。如果全面考察认知与情感、行动和结果的关系，就会清楚地看到所有这些基本身体系统都发挥着基础作用。该循环提供了一种自然的途径，来阐明这些系统对认知、情感和行为的重要性，并解释它们的耦合交互如何支持目标追求和生存。如果未来的研究要充分理解和解释具身性，就必须将所有这些系统纳入理论和实证评估中。仅仅关注身体行动只是冰山一角。

4. 深化我们对多模态模拟的理解

多模态模拟（multimodal simulation）可能是与具身认知相关的最受研究且最具争议的话题之一。大量证据表明，当人们处理概念和语义信息时，感觉-运动模态会被激活（关于综述和相关文集的示例，见 Barsalou, 1999, 2008a, 2016b; Coello & Fischer, 2016a, 2016b; De Vega et al., 2008; Kemmerer, 2015, 2019; Kiefer & Barsalou, 2013; Kiefer & Pulvermüller, 2012; Martin, 2007, 2016; Meteyard, Cuadrado, Bahrami, & Vigliocco, 2012; Pecher & Zwaan, 2005; Pulvermüller, 1999, 2005, 2013）。然而，重要的是，目前尚不清楚这些激活发挥了什么功能，以及是否还有其他形式的表征同时被激活（关于探讨这些问题的文章示例，见 Barsalou, 2016b; Dove, 2009; Machery, 2007; Mahon, 2015; Mahon & Caramazza, 2008; 另见《心理生理学公报与评论》[Psychonomic Bulletin & Review] 2016年特刊，第941-1143页）。

理解多模态模拟研究提出的一系列普遍问题，不仅对于理解概念加工和语言语义学很重要，而且对于更广泛地理解认知也至关重要。正如稍后将指出的，多模态模拟似乎渗透到情境行动循环的所有阶段，而不仅仅是自我相关性阶段。只要模拟和其他形式的知识表征渗透到具身认知中——支持其无数的功能——在知识表征被充分理解之前，该领域就不会取得重大进展。

多模态模拟研究面临的一个重要挑战是，不能仅仅停留在证明感觉运动过程和大脑区域在概念和语义任务中被激活。相反，必须开发并评估关于支撑模拟的具体过程和网络机制的更深入的解释。目前，随着研究人员在实证研究（例如，Edmiston & Lupyan, 2017; Liu, Dolan, Kurth-Nelson, & Behrens, 2019; Ostarek & Huettig, 2017a, 2017b; Ostarek, Ishag, Joosen, & Huettig, 2018; Ostarek, Joosen, Ishag, de Nijs, & Huettig, 2019）和计算模型（例如，Adams, Wennekers, Cangelosi, Garagnani, & Pulvermuller, 2014; Blouw, Solodkin, Thagard, & Eliasmith, 2015; Caligiore, Borghi, Parisi, & Baldassarre, 2010; Eliasmith, 2013; Garagnani & Pulvermüller, 2016; Pulvermüller, Garagnani, & Wennekers, 2014）中针对特定机制，已经取得了显著进展。Ostarek 和 Huettig (2019) 提出了与在这一研究领域取得进展相关的各种重要问题。

随着产生多模态模拟的机制日益明确，继续评估模拟所发挥的功能角色将至关重要。它们是影响认知、情感和行为的因果机制吗？还是仅仅是副现象（epiphenomena）？它们是否发挥表征功能，明确传达关于其所表征内容的信息，从而为后续利用这些信息的加工过程提供依据？或者它们是否以更隐式的方式运作，仅仅以各种方式简化感觉运动加工，并仅通过联想影响高阶认知过程？

越来越多的证据表明，多模态模拟在认知中发挥着因果作用，这些证据既来自脑损伤研究（例如，Cotelli, Manenti, Brambilla, & Borroni, 2018; Kemmerer, Rudrauf, Manzel, & Tranel, 2012; Riccardi, Yourganov, Rorden, Fridriksson, & Desai, 2019a, 2019b; Urgesi, Candidi, & Avenanti, 2014），也来自脑刺激研究（例如，Pulvermüller, Hauk, Nikulin, & Ilmoniemi, 2005; Repetto, Colombo, Cipresso, & Riva, 2013; Vukovic, Feurra, Shpektor, Myachykov, & Shtyrov, 2017; Vukovic & Shtyrov, 2019）。Kemmerer (2019) 提供了相关文献的综述。

另一个关键问题将是评估无模态符号（amodal symbols）是否与多模态模拟相伴出现，甚至可能发挥核心作用（例如，Dove, 2009; Machery, 2007; Mahon, 2015; Mahon & Caramazza, 2008）。一个相关的问题是，分布式语言表征是否也发挥着核心作用（例如，Andrews, Frank, & Vigliocco, 2014; Andrews, Vigliocco, & Vinson, 2009; Barsalou, Santos, Simmons, & Wilson, 2008; Connell & Lynott, 2013; Glaser, 1992; Louwerse, 2008; Louwerse & Connell, 2011; Paivio, 1986; Vigliocco, Meteyard, Andrews, & Kousta, 2009）。在某些情况下，语言表征的使用可能解释了那些被解释为支持无模态理论的证据（例如，Barsalou, 2016b; Barsalou et al., 2008; Glaser, 1992; Louwerse & Connell, 2011; Solomon & Barsalou, 2004）。许多研究人员认为，知识表征是一个复杂的多面过程，使用了多种形式的表征。如果这种观点是正确的，那么不仅确立操作性表征的解释很重要，更重要的是确立它们如何协同工作以实现智力和情境行动。

另一个核心议题涉及大脑联合区（association areas）在概念和语义加工过程中的作用（Barsalou, 2016b）。“枢纽与辐条”（Hub and spoke）理论提出，前颞叶的联合区作为枢纽，整合各模态中的语义信息。这一观点已经积累了大量证据（Chen, Lambon Ralph, & Rogers, 2017; Lambon Ralph, Jefferies, Patterson, & Rogers, 2017），并伴有相应的计算模型（例如，Hoffman, McClelland, & Lambon Ralph, 2018; Rogers et al., 2004）。其他解释则强调角回、颞中回和皮层中线等其他联合区的作用（例如，Binder, Desai, Graves, & Conant, 2009; Binder et al., 1999; Binder, 2016; Martin, 2016）。越来越多的证据表明，联合区的激活携带着语义——甚至感觉运动——信息（例如，Fernandino et al., 2016, 2015）。

一种可能性是，联合区的激活发挥着显式表征的功能。如果是这样，那么一个关键问题是，这些表征能否在没有伴随的感觉运动模拟的情况下独立运作，或者它们是否只能与模拟协同作用。能否在不激活感觉运动表征的情况下，从联合区的表征中读取信息并用于各种目的？另一种可能性是，联合区的激活主要作为触发器来控制感觉运动模拟，而实际上并不发挥显式表征的功能（Damasio, 1989; 另见 Simmons & Barsalou, 2003）。

例如，在 Kuhnke, Kiefer, 和 Hartwigsen (2020) 的研究中，当人们在概念加工过程中在听觉和运动特征之间转移注意力时，特定模态区域和联合区都被激活了。然而，目前尚不清楚用于该任务的属性信息是从哪里获取的。它是从相关的特定模态区域、相关的联合区，还是两者兼而有之获取的？如果只有联合区被激活，任务能否被执行——所需的信息能否仅从这些激活中读取出来？在确立概念和语义加工过程中联合区激活的内容和功能方面，存在着巨大的挑战和机遇。更广泛地说，如果不了解这些区域的作用，我们就无法理解认知中知识表征的根本性质。

最后，理解概念和语义加工在整个情境行动循环（图2和图3）中的多样化角色，存在着巨大的机遇。最典型的情况是，关于概念和语义加工的研究考察了对词语、文本和图片的反应。尽管从这项工作中我们学到了很多，但它未能捕捉到多模态模拟在循环其他阶段的多样化角色。例如，研究人员越来越多地提出，多模态模拟在情绪（例如，Barrett, 2017; Lebois et al., 2018; Wilson-Mendenhall & Barsalou, 2016; Wilson-Mendenhall et al., 2011）、行动（例如，Barsalou, 2016a; Grush, 2004; Wolpert & Flanagan, 2001）和结果（例如，Papies & Barsalou, 2015; Papies, Best, Gelibter, & Barsalou, 2017）中发挥着核心作用。在情境行动循环的这些阶段，可能存在获取多模态模拟证据的丰富机遇，且模拟在这些阶段的作用可能与其在概念和语义加工中的作用有所不同。

5. 符号加工的接地化

诸如类型-殊型谓述（type-token predication）、概念组合、递归和命题等符号加工过程，通常与模块化认知及其通常推崇的无模态符号（amodal symbols）联系在一起。相反，符号加工通常被认为与具身认知无关，甚至可能被视为与其基本理念背道而驰。这种观点有时包含这样一种假设，即符号加工只能源于对无模态符号的加工。然而，长期以来人们已经清楚地知道，符号加工也可以从其他类型的机制中涌现，包括表象（images）和神经网络（Smolensky, 1990）。

在发展“感知符号系统”（Perceptual Symbol Systems）——一个主要致力于从接地视角解释符号加工的理论——时，Barsalou (1999) 赞同经典无模态理论家的观点，即符号加工在整体认知中处于核心地位，在表象加工中尤为如此。Barsalou (1999) 进一步综述了符号加工并非无模态符号所独有，而是可以在多种多样的表征语境中运作。最后，“感知符号系统”的核心思想围绕着基于模拟的符号加工解释，为类型-殊型谓述、概念组合、递归和命题提供了替代性的理论解释。Barsalou (2003a, 2005, 2017a) 进一步发展了这一方法，而 Barsalou (2008b) 则综述了支持该方法的实证证据。

任何解释符号加工的理论，都必须提供一种实现“概念”的机制。在这里，概念被定义为一种聚合机制，它汇总了从与某类别成员（也称为“类型”，type）的互动经验中所积累的信息。例如，“比萨”的概念汇总了从接触各种比萨实例（“殊型”，tokens）的经验中积累的信息，以此来表征世界上的这一类事物。尽管许多理论假设概念是一种固定的抽象（例如，比萨的定义或原型），但另一种观点认为，概念是一种能力或倾向，用于生成对某一类别的无限种概念化表征（例如，对“比萨”的无数种概念化方式；Barsalou, 1987, 1989, 1993, 1999; Casasanto & Lupyan, 2015; Connell & Lynott, 2014; Lebois, Wilson-Mendenhall, & Barsalou, 2015; Yee & Thompson-Schill, 2016）。

为了从具身认知的视角实现后一种观点，“感知符号系统”区分了“模拟器”（simulators）和“模拟”（simulations）。某一类别的全部累积知识构成了一个“模拟器”，而在特定情境下使用该模拟器来构建一种概念化表征，则构成了一次“模拟”。试想个体是如何为“比萨”这一类别建立模拟器的。当个体在特定情境下吃比萨时，处理比萨特征的大脑区域会被激活，从而在相关感觉模态中对其进行表征，同时联合区（association areas）会整合这些特定模态的表征。例如，处理比萨外观、味道、气味和触觉的大脑区域可能会被激活，同时处理与吃比萨相关的动作、情绪和奖励的脑区也会被激活。换句话说，执行与比萨相关的情境行动循环所需的所有脑区，连同相关的联合区，都会被激活。在每次吃比萨时，这些神经系统之间就会建立起一种分布式的联想模式。经过多次吃比萨的经历，整个大脑中会涌现出一个日益稳固的联想网络，它不断累积着将比萨信息一次次叠加到相关神经系统上的综合结果。这个逐渐演变为“比萨模拟器”的、松散且难以精确定位的脑网络，本质上就实现了一个“比萨”概念，因为它包含了关于比萨的累积信息，这些信息可以在比萨不在场时被用来表征它。

一旦为某些类别建立了模拟器，它们就能支持符号加工过程。例如，在知觉过程中将“比萨”模拟器绑定到一个感知对象上，就确立了该对象的“类型-殊型”谓述，本质上表达了“它是‘比萨’这一类型的一个殊型（实例）”的命题，从而能够进一步对其进行丰富的概念推理。如果该对象实际上确实是一块比萨，那么该命题为真。相反，如果该对象实际上是一张烤饼（flatbread），那么该命题为假。

同样，概念组合的一种形式是将多个模拟器绑定到世界上多个被感知的实体上，然后用一个“关系模拟器”将它们联系起来。例如，“飞机在云层之上”这一命题，可以通过首先将“飞机”和“云”的模拟器绑定到感知对象上，然后将这些对象绑定到“之上”这一关系模拟器中的空间区域来进行表征。将这一方法扩展到情境行动循环中，Barsalou 等人 (2018) 提出，在情境行动中整合情境的各个组成部分，构成了一种基本的概念组合形式（另一种基本形式则产生于描述情境行动的语言中）。

无论出于何种原因，“感知符号系统”中基于模拟器的符号加工解释并未引起太多关注——无论是正面的还是负面的。相反，基于“感知符号系统”框架的研究，更多地聚焦于概念和语义加工中的多模态模拟这一主张。然而，如果我们假设认知并不包含一个无模态的符号引擎，但其运作确实围绕着符号加工展开，那么去探索“符号加工是通过模拟机制来实现的”这一可能性，将会是非常有益的。毫无疑问，“感知符号系统”中关于符号加工的初步理论解释必须得到改进和/或实质性的发展，同时也需要为其提供更坚实的实证支持。尽管如此，这可能是未来研究中一个极具潜力的重要方向。

一种可能的情况是，未来会发展出与本文所述的接地方法截然不同的、为符号加工提供接地基础的其他替代方法。另一种可能性是，非接地方法可能会提供有效的理论解释，例如 Werning、Hinzen 和 Machery (2012)、Winter 和 Hampton (2017)、Pylkkänen (2019) 的研究，以及《英国皇家学会哲学汇刊B辑》（Philosophical Transactions of the Royal Society B，原文误拼为Transitions）2019年关于意义组合的特刊（Martin & Baggio, 2020）中所提出的观点。

6. 抽象概念的接地化

关于具身认知的另一个常见误解是，它只能解释具体概念，而无法解释抽象概念。尽管多模态模拟可能在具体概念（例如，“锤子”）的表征和加工中发挥作用，但它们怎么可能解释那些缺乏感觉-运动内容的概念（例如，“真理”）呢？鉴于这种担忧，一个长期存在的学术传统认为，抽象概念是通过语言来表征的（Binder, Westbury, McKiernan, Possing, & Medler, 2005; Paivio, 1986; 但也见 Wilson-Mendenhall, Simmons, Martin, & Barsalou, 2013）。实际上，这种强调语言重要性的观点，对于抽象概念的语义学几乎解释不了什么（尽管语言在加工抽象概念时显然确实处于核心地位；Barsalou et al., 2018; Borghi et al., 2017）。语言形式究竟如何表征抽象概念的语义，这一点从未被阐明；许多人严重怀疑仅凭语言形式是否足以做到这一点——某种形式的概念加工过程是必不可少的。

所有关于认知和概念加工的理论，在面对抽象概念时都会遇到困境。抽象概念不仅对具身认知视角构成挑战，对所有其他视角（包括无模态方法）同样构成挑战。随便去找任何一种理论（包括无模态理论），看看哪一种能对抽象概念提供具有启发性且令人满意的解释！仅仅断言“因为抽象概念无法扎根于感觉-运动系统，所以必须由无模态符号来表征”，这对于理解抽象概念的具体语义毫无帮助。从这种否定性定义（即“不是什么”）中，我们学不到太多东西（Barsalou et al., 2018）。对抽象概念所包含的语义（而不是它们不包含的语义）进行正面定义，是解释它们的必要第一步。

事实上，具身认知方法已经针对抽象概念的语义提出了许多具体的理论构想。认知语言学提出了抽象概念的隐喻理论，将其扎根于身体及其他经验图式（experiential schemata）之中（例如，Lakoff, 1987; Lakoff & Johnson, 1980）。我和我的同事提出，抽象概念既源于内省经验，也源于情境成分的整合（Barsalou, 1999; Barsalou et al., 2018; Barsalou & Wiemer-Hastings, 2005; Wilson-Mendenhall et al., 2013）。Barsalou 等人 (2018) 提出，我们应该摒弃具体概念与抽象概念之间的这种区分。一方面，这种区分将抽象概念定义为“非具体”（一种否定性定义），这对其语义几乎提供不了任何实质性的洞见。另一方面，抽象概念中包含着大量具体信息，而具体概念中也包含着大量抽象信息。因此，具体概念与抽象概念之间的这种区分，实际上可能更多地是混淆和扭曲了我们对这些概念的理解，而非带来启发。

Barsalou 等人 (2018) 建议，一种更具建设性的方法是，从情境行动循环（图2和图3）的视角出发，在加工具体情境的背景下，去探讨特定概念所扮演的角色。传统的具体概念通常表征外部环境、行动和结果阶段的要素；而传统的抽象概念则通常表征内部自我相关性和情感阶段的要素。此外，还有一些抽象概念负责整合情境行动循环各个阶段的概念模式。与其将运作于不同阶段的概念简单地贴上“具体”或“抽象”的标签，不如具体阐明它们在支持该循环中所发挥的特定作用，以及它们如何与其他概念组合来实现这一作用，这样做会更有价值。近期的许多研究都与这一观点相吻合，发现抽象概念通常包含关于内部经验和事件整合的特征，例如涉及思维、时间、内感受（interoception）、数量、情绪、社会互动和道德的特征（例如，Binder et al., 2016; Connell, Lynott, & Banks, 2018; Crutch, Troche, Reilly, & Ridgway, 2013; Harpaintner, Trumpp, & Kiefer, 2018; Troche, Crutch, & Reilly, 2014; Vargas & Just, 2020; Villani, Lugli, Liuzza, & Borghi, 2019; Wang, Wang, & Bi, 2019）。Barsalou (2017b, 第3.1.2节) 指出了在这些研究中用于识别特定特征的方法所存在的一些问题。

如果这种研究路径确实具有价值，那么具身认知面临的另一个挑战就是：阐明所有类型的概念是如何协同组合，以支持情境行动循环的。有些概念表征的是外部世界中与该循环相关的要素，而另一些概念则表征内部世界中与该循环相关的要素。还有一些概念，则在情境行动循环展开的过程中，负责整合跨越内外两个世界的概念。理解不同类型的概念如何协同运作以加工情境并实施情境行动，或许能为我们最终在确立抽象概念语义学方面取得重大突破提供有力的支点。孤立地将它们作为对词语的反应来评估其语义，不太可能让我们学到太多东西；相反，理解它们在情境行动循环中所扮演的角色，或许能让我们最终破解这一密码。

7. 具身认知中的个体差异

如前所述，情境行动循环的每一次运行都会在大脑和身体上叠加其活动的痕迹，留下一个分布式的联想模式，该模式反映了当时为执行该循环而协同运作的神经和身体系统（图2）。由于这种重复的条件作用，大脑和身体会发展出根深蒂固的模式，从而在频繁经历的情境中形成习惯性的思考、感受和行动方式（Barsalou, 2003b, 2016c, 2016d; Barsalou et al., 2003; Lebois et al., 2018）。

这一观点自然地预测了具身认知中存在显著的个体差异，包括与文化相关的个体差异（Kemmerer, 2019）。由于个体执行情境行动循环的方式各不相同——这取决于他们的基因、教养、资源、物理环境、社会环境、文化等因素——他们在跨情境使用该循环时，会形成截然不同的习惯，包括饮食、饮酒、锻炼、社交、工作、使用技术、保护环境、调节情绪、心理化（mentalizing）等诸多方面的习惯（Barsalou, 2019; Dutriaux et al., 2019）。

为了了解这些常见活动中个体差异的潜在空间，我们可以考察情境行动循环的每一个阶段。在环境阶段，个体经历着不同的物理、社会和文化环境。在自我相关性阶段，个体有着不同的目标、价值观、规范和身份认同。在情感阶段，个体体验着不同的情绪和动机，并采用不同的策略来调节它们。在行动阶段，个体表现出不同的行为，尤其是在社会文化活动中。在结果阶段，个体经历着不同的即时和长期奖励、惩罚等模式。在情境行动循环各阶段所能执行的庞大可能性空间中，个体差异的产生空间是巨大的，随之而来的还有大脑和身体被条件化的不同方式。

从群体的角度来看，个体差异源于每个个体在大脑和身体中建立起独特的情境记忆集合（我们称之为情境概念化集合/群体）。当个体在日常习惯中对情境行动循环的运用产生分歧时，便会积累起不同的情境记忆集合。例如，由于个体在进食过程中对该循环的参与方式不同，他们会建立起不同的进食记忆集合，进而对未来的进食行为产生条件作用（Barsalou, 2016c, 2016d; Chen et al., 2016; Papies & Barsalou, 2015; Papies et al., 2017）。既然情境行动循环是认知接地的基础（图1、2和3），那么具身认知中存在巨大的个体差异就应当是常态，而非例外。与这一规律相符的是，在与健康行为相关的情境活动中，确实存在着巨大的个体差异（例如，Barsalou, 2019; Dutriaux et al., 2019; Taylor Browne Luka, Dutriaux, Hendry, Stevenson, & Barsalou, 2019; Werner et al., 2019）。同样，当人们感知与情境行动相关的复杂日常事件时，其神经活动也表现出巨大的个体差异（例如，Huth, de Heer, Griffiths, Theunissen, & Gallant, 2016; Huth, Nishimoto, Vu, & Gallant, 2012; Schmälzle, Imhof, Grall, Flaisch, & Schupp, 2017）。

如果这一推理是正确的，那么将个体和文化差异作为核心要素纳入具身认知理论，将为未来的研究提供另一个充满挑战的方向。我们不仅需要了解不同个体和文化之间共有的接地机制，还必须深入探讨它们之间的差异。一方面，个体和文化差异为理解接地机制的本质提供了巨大的契机——事实上，这可能是理解该机制的必要条件。另一方面，探讨这些差异也为具身认知方法提供了一个平台，使其能够介入并解决具有社会现实意义的问题，包括在身体健康、心理健康、技术使用、可持续行为、工作、教育、社会互动等方面存在的个体与文化差异。

8. 可重复性、泛化与量子机制

研究结果无法重复（复制）是当前备受关注的问题（Bollen et al., 2015）。人们普遍同意，没有单一因素会导致可重复性失败。相反，多种因素对此负有责任，包括糟糕的方法学实践、统计效力（power）不足、有问题的统计程序以及不完整的报告政策。

在具身认知的文献中，一些备受瞩目的发现有时无法重复，包括动作兼容性效应（action compatibility effect, ACE）和面部模仿效应（facial mimicry effect）（Morey et al., 2020; Wagenmakers et al., 2016）。然而，其他接地效应已经得到重复，包括空间兼容性效应（spatial compatibility effect）（Zwaan & Pecher, 2012）和空间干扰效应（spatial interference effect）（Estes & Barsalou, 2018）。重要的是，可重复的效应通常表现出相当大的情境敏感性（context sensitivity），情境调节变量（contextual moderators）的存在对于它们的出现至关重要（Estes & Barsalou, 2018; Van Bavel, Mende-Siedlecki, Brady, & Reinero, 2016）。

情境敏感性可能比一般假设的要普遍得多，这挑战了我们将实验室中识别的机制泛化到现实世界情境的能力（例如，Barsalou, 2019; Brunswik, 1947, 1955; Hammond & Stewart, 2001; Miller et al., 2019）。通常被认为在不同任务条件下都很稳健的现象，实际上可能是情境敏感的，无法跨情境泛化。以斯特鲁普（Stroop）干扰和西蒙（Simon）一致性所例示的自动化（automaticity）为例。也许令人惊讶的是，大量研究发现这些以及其他经典的自动化效应都表现出情境敏感性（Gawronski & Cesario, 2013; Kiefer, Adams, & Zovko, 2012; Lebois et al., 2015; Meteyard & Vigliocco, 2018）。如果像自动化这样的机制是情境敏感的，那么许多其他经典的认知机制（如频率效应、视觉搜索、重复启动、句法启动、可得性启发式等）也是情境敏感的，这就不足为奇了。那种能够跨情境泛化的、稳健且独立于情境的机制的理想，不仅可能是一个神话，而且可能成为理解认知和大脑如何运作的障碍。

采用一种非正式的量子视角（informal quantum perspective）来审视机制，为考察可重复性和可泛化性提供了一个有用的透镜（Barsalou, 2019；关于量子认知的正式方法，见 Bruza, Wang, & Busemeyer, 2015; Pothos & Busemeyer, 2013; Wang, Busemeyer, Atmanspacher, & Pothos, 2013）。从非正式量子视角来看，一种心理机制在不同情境下会呈现出无限多种形式——而不是单一的恒定形式。尽管该机制的表达形式各不相同，但这些表达仍然表现出一种构成其“默认形式”（default form）的集中趋势（central tendency）。当量子机制被还原为经典机制时，其默认形式就变成了该机制的经典恒定形式。从量子视角来看，当所有其他因素相同时，当该机制被激活时，最有可能出现的是其默认形式。然而在实际操作中，情境调节变量通常会影响该机制的表达，增加出现与情境相关形式的可能性。因此，不同的情境条件通常会驱动该机制进入与情境相关的形式，这些形式不同于默认形式（即，默认形式依然保持着存在感，这符合贝叶斯精神，即将机制的先验与情境的似然性结合起来）。量子视角还假设，一个机制可以在不同程度上同时处于多种状态，并且观察该机制会影响其测量结果，因此客观测量是不可能的。

考虑 Barsalou (2019) 将模拟器（simulators）作为量子机制的例子。如前所述，模拟器聚合了跨情境下与某一类别相关的多模态经验，从而实现一个概念。例如，吃比萨的经验建立了一个比萨模拟器，它作为“比萨”这一类别的概念发挥作用。一旦比萨模拟器存在，它就会在相关情境中产生比萨的多模态模拟。当当前情境中的线索激活了该模拟器（例如，感知到的比萨、“比萨”一词、相关的比萨环境）时，该模拟器分布式网络中非常小的一部分会被激活——即一次模拟（simulation）——以创建该类别的一种可能表征。随着比萨模拟器的不同子集在不同情境中被激活，不同的模拟就表达了不同的概念化方式。

跨情境而言，存在无限多种比萨模拟的可能性，因此比萨概念是以量子方式表达的。大量研究记录了“同一概念”在不同情境下动态表征的广泛变异性（Barsalou, 1987, 2016b, 2017b; Casasanto & Lupyan, 2015; Connell & Lynott, 2014; Lebois et al., 2015; Meteyard & Vigliocco, 2018; Yee & Thompson-Schill, 2016）。然而，此外，在可能的比萨模拟中存在一种集中趋势，它构成了比萨模拟器的默认模拟。在经典层面上，模拟器的默认状态构成了研究人员通常假设并试图测量的固定比萨概念。在量子层面上，模拟器构成了比萨概念，在不同情境中以无限种方式表达自己。最后，在给定时刻，比萨的多种模拟可以在模拟器内同时处于活跃（或部分活跃）状态。并且，测量比萨模拟器（或其某次模拟）会影响其表达。

Barsalou (2019) 讨论了量子视角对重复实验结果能力的影响（另见 Yarkoni, 2019）。具体而言，可重复性失败往往可能是因为被观察到的量子机制在不同场合下表达了自身，即使在使用最佳实践进行直接重复尝试时也是如此。如果一个新的实验情境与原始情境有所不同，那么原始发现无法泛化的可能性就会越来越大。此外，当在实验室中识别出的机制在现实世界中进行评估时，泛化失败的可能性尤其大（Barsalou, 2019; Brunswik, 1947, 1955; Hammond & Stewart, 2001; Miller et al., 2019）。与在实验室外通常采取的更可能的形式相比，在实验室中研究的量子机制可能经常呈现出相对罕见和奇特的形式。

再次强调，除了情境敏感性之外，还有许多其他因素导致了可重复性失败，包括糟糕的方法学实践、统计效力不足、有问题的统计程序以及不完整的报告政策。毫无疑问，我们必须用最佳实践来取代糟糕的研究实践。然而，如果我们正在处理的是量子机制，那么这也必须被纳入最佳实践之中。受朴素理论（naïve theory）指导的实践并非最佳实践。

因此，具身认知面临的另一个挑战是，不仅要理解接地机制的量子本质，还要理解一般认知、情感、行为和神经机制的量子本质。学习如何在实验上测量和泛化这些机制，构成了进一步的挑战。

对情境行动循环所建立的情境记忆采取群体（population）视角，为在群体和个体层面上理解、表征和测量情境敏感性提供了一种方法（Barsalou, 2016c, 2016d, 2019）。由于与特定任务相关的情境记忆群体在个体和实验之间存在差异（连同在特定场合被激活的具体记忆），量子机制越来越有可能以不同的方式表达自身。假设这些机制在不同情境下总是以完全相同的方式表达自身，是不切实际的。拥抱并应对这种量子变异性，不仅是建立成功的心理学和神经科学的必要条件，而且很可能为认知、情感、行为和大脑带来根本性的洞见。

9. 结论

情境行动循环为理解认知、情感、行为和大脑提供了极大的助力——事实上，它可能是不可或缺的。孤立地研究循环中的某个要素（例如认知），面临着产生有限且扭曲的解释的风险。正如前面所提出的（图1、2和3），情境行动循环整合了具身认知的各个领域，这很可能是因为每个领域对于全面捕捉智力和情境行动都是必不可少的。在这一背景下，具身性不再仅仅是对面孔和词语的身体反应，而是转变为在循环所有阶段实施该循环所需的广泛身体系统的全景。同样，多模态模拟也不再仅仅是对感知到的物体和词语的概念反应，而是转变为一种通过情境行动循环的使用而发展起来，进而支持其所有阶段的过程。此外，一旦我们观察到符号加工和抽象概念是如何从循环中涌现并反过来支持它的，理解它们可能会变得更容易。最后，个体差异可以被理解为循环通过在不同个体中聚合独特的情境记忆群体来建立量子机制的自然结果，而可重复性和泛化则反映了这些个体群体与对其进行评估的情境之间的匹配程度。

通过情境行动循环的视角来考察认知，也鼓励我们以相对自然的形式去理解认知、情感和行为，而不是采用那些与现实世界现象的联系可能值得怀疑的高度理想化的实验室形式（例如，Barsalou, 2019; Brunswik, 1947, 1955; Hammond & Stewart, 2001; Miller et al., 2019）。当然，使用理想化的实验室范式来隔离和建立因果机制是必不可少的。然而，重要的是，当这些范式能够阐明重要的现实世界现象时，它们才是有充分理由的；而不是仅仅因为它们方便、允许实验控制并支持复杂的建模。毫无疑问，便利性、控制性和建模能力是实验室范式乃至一般科学的非常理想的特征。然而，如果一个范式不能泛化到现实世界现象并为其提供洞见，那么实施该范式所需的时间和资源最终可能缺乏合理性或影响力。

尽管将认知扎根于情境行动循环所依赖的领域通常被视为相对非正统且具争议性，但我推测，将接地机制整合到经典研究中最终将是相对顺利的（Barsalou, 2010, 2016b）。从这个角度来看，具身认知不会取代经典认知，而是会与之融合。也许一个重大的改变将是更多地使用多模态模拟作为一种表征过程。另一个改变可能是认知在情境行动循环中的嵌入程度加深。随着这种融合的发展，我推测许多经典的认知现象和机制将依然存在，并继续发挥它们一直以来的重要作用。毫无疑问，其他重要的新进展也将发挥核心作用。

也许最重要的问题将是，我们在解决此处提出的这类问题上能取得多大的成功。我们在将认知扎根于感觉模态、身体、物理环境和社会环境方面取得了多大的成功？我们在多大程度上成功捕捉到了认知在情境行动循环中的作用？我们在多大程度上把握了知识表征的多面性，包括所涉及的不同表征类型及其整合运作？我们在理解符号加工和抽象概念方面取得了多大进展？我们在解释群体层面的机制（也许是以量子方式）以及在特定场合实施这些机制时存在的巨大个体差异方面做得有多好？我们在所有这些方面取得的进展，能在多大程度上帮助我们理解日常人类行为，并使我们处于能够建设性地改变它的位置？只要我们在这些方面取得进展，我们采取的是接地方法、经典方法还是其他方法，就无关紧要了。然而，也许“接地”将成为未来几十年心理学、认知科学和神经科学不断涌现的各种方法的一个基础组成部分。

原文链接：https://storage.googleapis.com/jnl-up-j-jc-files/journals/1/articles/116/submission/proof/116-1-1199-1-10-20200929.pdf