第五章

第五章

认知机会主义

军队作为一个整体行进时，会尽可能忽视不规则地形，或是将其视作需要克服的困难。相反，自主游击队则会将这样的地形特点视作机会，并且在可能的时候加以利用。驾驶机动船需要考虑风向对航线的影响，并进行微调。航海则需要将风与风向的改变当作能够利用的机会。大致的对比很明显：实现类似的目标可能有时是通过规划行动方案并运用足够的力量来坚持这一方案，有时则通过利用沿途的机会，用更简便的方式继续行进。

经典的推论观点认为，有一个强大的逻辑引擎，无论手边的任务多么古怪，都能够驱动心智很有原则地继续行进在一条笔直的道路上。我们则认为，推论及认知更普通的是通过相对自主化的模块的联合而实现的，这种模块在物种中得到进化、在个体中得到发展，这样的话，它就能在产生问题时解决问题，在出现机会时利用机会。正如游击战争或航海，认知具有机会性。

没有达尔文“物竞天择”的理论（这是机会主义过程的范例），会产生“心理过程是机会主义的”这个想法吗？事实是，只有当达尔文的理论开始影响心理学之后，这一想法才会出现。

然而，早在达尔文之前，无意识推论的发现就对“心智是统一的、有原则的”这一传统观念发起了挑战。第一个正确认识并应对这一挑战的是阿拉伯科学家伊本·艾尔-海什木（Ibn Al-Haytham，也称“阿尔哈森”，Alhacen），他于公元965年出生于巴士拉。他接过了托勒密800年前交出的接力棒，继续对视知觉的无意识推论进行研究，并进一步发展了这一研究。[1]

伊本·艾尔-海什木猜想

伊本·艾尔-海什木很好奇，无意识推论是怎么进行的呢？用的是与有意识推论相同的方法吗？乍一看，知觉（打个比方）中涉及的即时的、自动化的推论与有意识推理中涉及的刻意的、费力的缓慢推论鲜有共同之处。伊本·艾尔-海什木发现，正如我们在第四章中主张的，在有意识推论与无意识推论之间存在一个连续统一体。他推测，尽管二者差异明显，但有意识推论与无意识推论用的还是相同的工具，即亚里士多德的三段论。在他生活的时代，没有实际的替代性选择。

如今，对于“推论可能是如何进行的”这个问题有好几种颇为不同的表述。有许多不同的逻辑系统。在心理学中，有好几个关于“心智逻辑”的表述，还有约翰逊-莱尔德与拜恩提出的理论，即所有真正的推论都是通过构造并操作心智模型来实现的。概率论推论模型——特别是那些以18世纪英国牧师、学者托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）的思想为根据的——鼓舞了许多新研究的开展。[2]这可能是因为其中有些方式可以很好地描述某具体类型的推论，可是没有一种方式能充分描述一般性推论。不管怎样，这些方式的大多数支持者倾向于认同伊本·艾尔-海什木的看法，即一定存在一种通用的方式可以指导所有形式的推论。但在“这一正确方式可能是什么”的问题上，他们与伊本·艾尔-海什木意见相左，且其内部也存在意见分歧。

伊本·艾尔-海什木意识到，无论这个方式是什么，假定所有推论都使用同一种通用的方式，则会让人产生深深的困惑。同一种方式，怎么可能时而缓慢且费力，时而又不必有意识地花费时间和心力呢？为什么不一直都用那种迅速的模式呢？他的回答是，所有推论最初必须通过有意识的费力的推理来进行。其中一些推论进行了一次又一次，最终不再有难度；进行这些推论时可以非常快，快到竟会意识不到。因此，他认为，意识程度并不与不同类型的推论相对应，而只与不同的困难程度相对应，最常规的推论最简单且完全是无意识的。伊本·艾尔-海什木坚持认为，从对哲学问题的复杂推理（极少发生）到感知相对大小时的自动化推论（一直都在发生），所有推论都是以同一种方式进行的。

有人认为，起初所有推论都是有意识的，但由于思维惯性，其中一些推论变得无意识。这一想法很有创意，但这是真的吗？很可能并不是真的，因为这蕴含明显错误的预测。如果说迅速且无意识的推论之所以变得迅速且无意识，是因为完全常规化了，那么举例来说，婴幼儿就应该是以缓慢且有意识的方式来推论的。婴幼儿应当在长大后，通过延伸练习才能够达到常规化的自动性。然而，发展心理学家已经证明，婴幼儿自动进行各种普通推论之后好几年，才开始开展刻意的、有意识的推理，这与伊本·艾尔-海什木的解释给我们的预测导向正好相反。

下面举一个例子。心理学家艾米·尼达姆（Amy Needham）与雷尼·柏拉杰恩（Renée Baillargeon）给四个半月的婴幼儿展示了可能事件与不可能事件（见图5.1）[3]。在“可能事件”中，婴幼儿看到有一只手将一个盒子放到了平台上。在“不可能事件”中，婴幼儿则看到那只手在平台外的半空中放开了盒子。这两种情况下，盒子都待在了手放开它的地方。婴幼儿注视着不可能事件中待在半空中而没有掉下来的盒子的时间要更长一些。注视时间上的这一差异充分表明，就像成人一样，婴幼儿也料想盒子会掉下来。

和伊本·艾尔-海什木一样，我们来假设，所有推论都遵循一个逻辑模式，那么就应该能够得出结论，婴幼儿以为无支撑的盒子会掉下来，是因为其遵循了以下这个假言三段论。

前提：1.一个物体如果没有支撑，就会掉下来。

2.这个物体没有支撑。

结论：所以会掉下来。

图5.1 四个半月大的婴幼儿看到物理上的不可能事件时很惊讶

此外，婴幼儿也应当是以缓慢、费力且有意识的方式来进行这个推论的（直到年岁增长、经验增加，其推论才能够快到以无意识的方式进行）。然而，这并非心理学家观察到的样子。

这一证据表明，经验确实重要，但与伊本·艾尔-海什木所预测的方式不同。在四个半月大的时候，婴幼儿并不会关注盒子获得的支撑的具体面积比例。即便底部只有15%得到了平台的支撑，他们也希望盒子能够保持稳定。到了六个半月大的时候，他们已经很好地认识到，盒子如果没有得到有效的支撑就会掉下去。[4]然而，没有证据或论据能够说明，从四个半月大到六个半月大之间的进步，是通过缓慢的、有意识的、费力的推理逐渐变得常规化来实现的。更有可能的是，婴幼儿利用适用于该任务的程序，自动且无意识地提取出统计规律，最终还强化了程序本身。

过去50年来，婴幼儿认知研究成果丰硕，不再有争议的是，婴幼儿能够在推论中考虑到物体的基本属性，而且会渐渐做得更好。值得怀疑的想法是，婴幼儿在预料无支撑的物体会掉下时，利用了有关物体降落的一般性假言前提。婴幼儿真的有这种常识吗？他们在四个半月大到六个半月大之间，通过表征支撑物体所需的、使其不会掉落的面积比例，纠正了这一常识吗？伊本·艾尔-海什木及许多现代作者认为，答案是肯定的：推论必须基于逻辑模式及心理表征这一前提。没有逻辑，就没有推论。

若伊本·艾尔-海什木的想法是正确的，即没有逻辑就不会有推论，那么这一主张难道不应该不仅适用于人类推论，还适用于动物推论吗？哲学家杰瑞·福多尔认为：“是达尔文的自然选择确保生物要么了解逻辑元素，要么接受死亡。”[5]

好吧，还有另一种方式。

表征与程序

所有推论，无论是由蚂蚁、人类还是机器人做出的，都需要用到表征与程序，这一独特之处在人工智能的发展中发挥了重要作用（诸如“数据”与“程序”的对战或“陈述性的”与“程式性的”的对战）。[6]这与我们对模块化心智进化的理解也有高度的相关性。

先谈谈表征，这是一个让人有诸多困惑的概念。把表征理解为图片或口头陈述很常见。图片与话语是我们在周围环境中较为熟悉的事物，我们会拿出来相互交流。我们同样也把它们当作认知工具来使用。我们运用书面数字进行运算，利用地图来规划旅行，将购物清单作为外部的记忆小工具，等等。

然而，与图片、口头或书面语言不同，我们使用的大多数表征并不存在于周遭环境中，而存在于我们的大脑中；我们运用表征并不是为了与他人沟通，而是为了独立处理信息。同样，在人们看来，心理表征不知怎的一不小心就像是一张图或一段话。我们究竟有没有心理影像？难道我们不是在自身心智中默默地自言自语吗？难道我们不能结合影像与内心语言来思考吗？然而，这种考量难以证明我们是否需要像构造公共表征一样，去构造所有的或者大部分心理表征，又或者，是否有必要构造心理表征。

因此，你可能会问，表征还能是别的什么呢？

我们后面将用到的术语“表征”[7]，是指有形的事物，如大脑中神经元群的活化作用、电子储存媒介中的磁性图或纸上的墨水图案。表征可能在有机体内部，也可能在其周围环境中。使这样一个有形的事物成为表征的并不是其所处的位置，也不是其形状或结构，而是其功能。表征拥有向有机体（或者更广泛一些，任何信息处理设备）提供有关某种事情状态的信息。提供的信息可能是关于事情实际的状态，也可能是关于理想中的状态，即关于事实或目标。

有一个非常简单的例子：在警报系统中使用的运动探测器。质量更佳的运动探测器同时使用两种类型的传感器：一种是微波传感器，能够发射并探测反射回来的微波，这种微波通常会跟随运动着的物体而改变；另一种是红外线传感器，能够探测由有温度的物体发射出的辐射能。联合使用两种类型的传感器能够降低误报风险。激活后，两类传感器会各自发射出电子信号，这种电子信号的功能是告知系统中的下一个设备，激活传感器的事件已经发生了。这一设备对于两类传感器而言功效相同，被称为“与门”（AND-gate）（图5.2）。其功能是推论性的：当通过两个电子输入信息知晓第一个及第二个传感器都被激活时，它会触发一个声音信号，该声音信号会警告人类执行者，受到侵入的可能性已达临界值。

图5.2 在双重科技运动探测器中用到的“与门”

虽然两类传感器的电子信号与声音信号既不像图片也不像陈述，虽然其发挥功能时不需要用到内部结构，但作为“与门”输入信息的两类传感器电子信号，作为“与门”输出信息的声音信号，二者的功能便在于告知电子设备或人类执行者具体的事件类型，因此可以描述为“表征”，这就是我们使用的这个术语的意义。

当然，整个过程都可以用物理学术语来描述，不用谈及信息、功能或表征。然而，要理解人们为何建造、售卖以及购买运动探测器，则需要超越纯粹的物理学表述，从信息和功能方面对设备的功用进行描述，才能够明白。这里，我们以运动探测器为例，用最简单的方式来介绍表征的概念，以此来继续讲述。我们运用“表征”时十分讲求实际：[8]如果不用这个概念（无论是不是有人使用），我们就不知道谈论推论及推理的明智方式。

推论程序适用于表征。它们把表征作为输入，也可以将其清除或予以修正，或者是制造出新的表征（正如运动探测器的“与门”在接收到正确的输入信息时做的工作一样）。正如表征是根据其功能来定义的，推论程序也是如此。使一个程序具有推论性的条件是该程序具有这样一种功能，能够为处理过程提供更多可用信息，或是使已知信息具有更高的可信度。举例来说，推论程序可能在新证据表明其为错误表征时将这一表征清除，可能修改表征以纠正或更新，可能根据其他已知表征制造出新表征，可能增强或降低认知系统对于表征的依赖程度。成功的推论程序会产生更丰富或更可靠的相关信息。

认知程序应用于心智模块中（以程序在电脑中或是客户端在智能手机中应用的方式）。像反射这种十分简单的程序可能执行的是单一程序，而更为复杂的模块则可能执行并组合了其中好几种程序（而有子模块的模块则可能组合了许多程序）。

心智模块能够执行并使用一个或几个程序（正如电子设备能够执行并使用几个项目，或智能手机能够执行并使用几个客户端一样）。一个模块能够通过与其他模块之间的连接，给其程序提供可以处理的输入信息。为了进行处理，程序可能需要获取某些特别的数据。举例来说，阅读模块所使用的程序需要有关字母形状的信息。这类数据是通过模块为程序所用的，这些模块可能会将这些数据存储在一个专属数据库里，或向其他模块索取。另外，还会与其他相关联的模块共享输出信息。[9]

举例来说，沙漠行军蚁在大脑中将“里程计”与“天文罗盘”的输出信息提供给一个集成模块，而这个集成模块能够估算并更新对蚁穴方向及距离的表征，该表征转而会为运动控制模块所用，用来指导沙漠行军蚁的归巢运动。

好几个模块可能处理相同的输入信息，但将其输送给不同的程序。拥有一个让许多模块并行运作的模块化系统，好处主要在于能同时输出多个结果。毕竟，这是动物需要的一种推论能力，用来监控它们周围复杂的环境，并及时探测到不同的威胁与机会。

哲学与心理学在发展历程中，重心一直都放在有意识推理及其继而使用的明确程序中，用的是学者不慌不忙、全神贯注的方式——想象一个生活闲适、有学术兴趣的绅士，拥有秩序井然的生活，将日常生活的大小琐事与变迁兴废都交给了仆人与女人。从伊本·艾尔-海什木开始，学者将注意力投向发生在视知觉（打个比方）中的无意识推论机制时，他们通常认为，所需要的程序与其自身有意识推理所需程序完全相同或十分类似，还认为这些程序作用于陈述或类似陈述的表征。然而，这既非必然真理，也非实证经验强有力支撑的假说。伊本·艾尔-海什木在研究中的大胆猜想，已经成为古老的教条。

教条之外

很长时间以来都有这样一个教条，即所有推论，不论是有意识的还是无意识的，都使用同样的亚里士多德式逻辑程序，并将其应用于类似陈述的表征中，这一教条的出现是因为缺乏可替换性选择。推论还能怎么进行呢？直到最近，这都只是个修辞学问题，但现在不是了。该教条已经遭到了形式及实证研究的破坏。

在形式研究方面，自17世纪以来概率论逐渐浮现，以及自19世纪以来现代逻辑学的发展与多样化，亚里士多德式推论模型已被废弃。然而，形式研究发展带来的结果不是质疑“推论必须基于在不同领域间通用的一些小程序”这一观念，而是对这些通用程序是什么展开辩论。

在实证研究方面，对认知、认知进化、跨物种多样性、儿童的认知发展、认知在大脑中的实现的研究，人工智能领域的进步，对认知性过程及脑过程的数学建模，都表明可以采用许多不同的方式来进行推论。推论时可能需要用到各种程序，其中许多程序是专门用来从某个具体的实证领域提取信息，或专门用来执行一种具体类型的推论任务。其中有些程序，除了都具备推论性外，鲜有共同之处。不论存在哪些差异，它们都是从已知信息中找到根据来修正或扩展推论的程序。

某些程序之间很可能存在重要的共性。举例来说，递移推论（“A比B大，B比C大，因此A比C大”）与众多领域都有重大关系，与物理领域、社会领域等都是如此。同样十分合理的是，许多推论程序都在更新未来事件发生的可能性——做出并修改概率论预测，如果你愿意的话——同时进行微调使自身适应具体领域的规律。[10]

某些非常专业的推论模块不过是认知反射而已。俄罗斯心理学家巴甫洛夫（Pavlov）在一项著名实验中，让狗在听到铃响时习惯性地流口水，因为每次铃响之后都会有食物出现，所以狗很有经验。研究这种条件性反射对行为主义理论的发展有重要作用，是一种否认或至少忽视心理状态的心理学研究方式。从后行为主义者的认知视角来看，巴甫洛夫实验中狗的条件性反射既是认知性的，也是行为性的。[11]它促使狗期待食物出现（认知性反应）并分泌唾液（行为性反应）。

狗的脑海中可能没有出现这样的事：没有通用推论程序和亚里士多德式三段论，二者会用作前提的是两个呈现在狗的脑海中的类似陈述的表征，我们可以将之改述为“如果铃响了，食物就会来”和“铃响了”。狗的脑海中并没有“如果……就……”这种可以让假言推论中的演绎推理规则应用于此的大前提。巴甫洛夫让狗形成条件反射的过程是在一个完全专门化的模块里进行的，这一模块利用了铃声—食物这一规律却没有对其进行表征。

每次铃声响起的时候，表征在狗的脑海中就是铃声响了这件事。这一表征告知狗的认知系统，或者更确切地说，其条件性反射模块，铃声正在响起，以此启动程序。这个模块就只有一个认知性影响，就是让狗产生对食物的期待，以及一个行为性影响——让狗分泌唾液。在认知主义者看来，这仍然是一个推论模块：其任务是从观察（铃响了）中得出一个相关结论（食物要来了）。只要铃声—食物规律仍在周围环境中维持着，这一反射推论从认知角度来看就是合理的。

事件若在完全混乱的世界中发生，就无法进行任何相关推论，逻辑会变得毫无意义，概率也不会有任何帮助。让相关推论成为可能的是——不论是物理学家的推论，还是狗的推论——世界上存在可信赖的规律。有些像是物理法则这样的规律很普遍，其他像是巴甫洛夫实验中铃声—食物这样的规律则十分短暂且有局限性。正是这些规律（普遍规律和局部规律）让我们（包括非人类动物和人类动物）理解自身感官刺激及之前存储的信息。最重要的是，它们让我们能够预测接下来可能会发生的事并采取适当的行动。没有规律就没有推论。没有推论就没有行动。

动物（包括人类）已进化到能够利用周围环境的规律，但它们并没有进化到可以利用所有规律或是普遍规律的地步。企图这么做只是对时间与精力的一种可笑浪费。动物考虑的规律就只是对其成功繁殖很重要的、有时直接但通常间接的规律。

四处移动的动物起初利用的是周围环境中能够帮助或阻碍其运动的物理特性。正在觅食的动物利用与找到食物相关的规律；被捕食者利用捕食者行为中的规律，捕食者则利用被捕食者行为中的规律；性繁殖动物利用其潜在伴侣行为的规律；社会物种的成员利用其同种个体行为中的规律；等等。即便是人类，这个似乎充满无限好奇心、储存大量可能永远用不到的信息的物种，也忽视了周围环境中的许多规律。举例来说，与积尘相比，你很可能在蚊子的行为中发现更多规律，即便你身边有更多积尘而非蚊子。如果你对蚊子叮咬有免疫力而对积尘过敏，可能就是另外一种情况了。

“相关推论必须利用实证规律”这一事实当然与经典推论方式不矛盾。经典推论方式依赖适用表征的形式程序或通用推论规则。在此基础上利用实证规律的方式便是对其进行表征，并把这些规律表征作为推论中的大前提。“如果……就……”式的陈述（比如，“如果这是一条蛇，就很危险”）就提供了一个简单的格式，可以用来表现许多规律，并将这些一般性表征与对特定事实的表征（如“这是一条蛇”）结合起来。形式规则可以从这个一般和特殊（或大或小）前提的结合中，推导出相关结论（比如，通过所谓演绎推理规则会推导出“这很危险”这一结论）。又或者，不仅一些而是所有的规律都能够用概率论术语来进行表现，而且概率论推论规则可以接着应用于这些表征。

借助一小套正式推论规则，来充分利用庞大的规律表征及特定事实表征数据库，有助于形成一个正式且强有力的推论系统。可以说，任何无论怎样都可推断的事物，都可以用这种方式进行推断。不过，不要以为这种力量及普遍性有助于形成一个最佳的（乃至优越的）、自然选择应该会青睐的推论系统。

用逻辑性或概率论方式来推论具有普遍适用性，其替代性选择可为：利用许多专用模块，每个模块都借助适用任务的程序来利用给定规律。[12]举例来说，这可能就是某个物种自然而然害怕蛇类（无论是天生的还是后天的）时所发生的事情。专用推论程序把对周围环境中蛇的知觉作为输入信息，并将害怕的反应（通过其认知与行为层面）作为输出信息。这样一个程序既不依赖描述“蛇很危险”这一规律的前提，也不依赖假言推论的形式规则。发现蛇时就会立刻做出正确的反应，没有发现就不会有任何反应。

利用规律的程序并非像变魔术一样突然出现在进化或认知发展中，它们是对其所利用规律的存在与相关性的生物适应或认知适应。在这个意义上，这些程序包含有关规律的信息（正如钥匙包含所开启的锁的信息，或是抗体包含所中和的抗原信息一样）。

如果表征与程序不知为何都包含有关规律的信息，那么在规律表征与直接利用规律的程序之间又有什么区别呢？下面将揭晓答案。规律表征自身什么也不做，却能够提供为各种推论程序所利用的前提。专用程序会做的是：鉴于合适的输入信息，会制造出推论性输出信息。专用程序不会做的是：使其利用的信息能为其他程序所用。因此，举例来说，如果你有两种表征，“如果这是一条蛇，就会很危险”和“如果这是一只蝎子，就会很危险”，那么形式规则可能会让你推断出“蛇和蝎子很危险”或是“至少有两种危险动物”。另外，你可能拥有两种危险探测程序，一种针对蛇，另一种针对蝎子，又无法将这两者合并起来做出这样简单的推论。

一个认知系统可以两次都包含同样的信息：一次是在直接利用该信息的程序中，另一次是在作为其他类型程序前提的表征中——你可能既对蛇有反射性恐惧，又知道蛇很危险。

通过具体程序利用规律和通过表征利用规律这两种方式，哪种更好呢？这么说吧，这个问题其实毫无意义。哪种方式更好，取决于可能因生物、环境、情境及意图而异的代价与好处。若生物的意图是要躲避蛇的伤害，那么一个迅速的、类似反射的专用模块很可能就是最好的选择。若生物的意图是要获取有关蛇类的常识，那么或许就应该运用类似陈述的一般性表征及更正式的论据形式。

没有证据表明，其他动物对常识的任何形式感兴趣（但我们也应该欣然接纳各种可能性）。就人类而言，所有人必定对躲避蛇类伤害（及其他类型的、有实际意义的具体知识）十分感兴趣，大多数人也对蛇类的某些常识感兴趣，而没有及时关注其实际意义。他们不仅想要利用规律，还想要对规律进行表征。这是否意味着人类只利用经典方式更好？还是两种方式都用？还是像我们指出的那样，其本身只是像经典方式的事物在人类认知系统中模块化了？

在关于模块性的论战中，有许多相关论据声称会证明，人类推论是基本经典化或模块化的。虽然让我们更加动摇的是支撑模块化观点的论据（我们也贡献了自身论据），[13]但是我们强烈地感觉到，若让两种替代性表述的概述一争高下，辩论起来会很痛苦。

经典方式发挥作用的时间要长得多，因此，不论是从形式角度来看，还是从实证角度来看，发展得都更加完备。然而，经典方式图景中仍十分简略（虽说不上有问题）的是，其解释的方式或解释不了的方式——人类推理在物种历史中是如何进化的、在个体中是如何发展的、是如何成功地只进行对给定情境有重大关系的推论而未进行其所能进行的所有通常无关紧要的推论的。（这是并未出现的所谓框架问题，或至少在模块化系统中不是同一程度。）从最好的角度来看，仍比较粗略的也是经典图景解释的方式，这回是关于从同一前提出发进行推理的人为何经常会得出相异甚至相矛盾的结论。

我们计划引发这场辩论的方式不是把经典方式改头换面，而是充实模块化图景，特别是解释人类理性是如何适应这一模块化图景的。

[1] Smith 2001.

[2] 举例来说，Oaksford & Chater 2007; Tenenbaum et al. 2011。

[3] Needham & Baillargeon 1993。雷尼·柏拉吉恩（Renée Baillargeon）为我们的初始图表提供了一个更高版本，对此善举我们非常感激。

[4] Hespos & Baillargeon 2006；也可参见：Luo, Kaufman & Baillargeon 2009。

[5] Fodor 1981, p.121.

[6] Winograd 1975.

[7] Fred Dretske (1981, 1997)、Pierre Jacob (1997), 以及Ruth Millikan (1987, 2004)等人的研究主张将表征作为广泛的自然主义概念，而这也正是我们使用的概念。若想获悉表征更严格意义上的视角，在解决哲学问题的同时也需关注经验主义证据，可参见：Burge 2010。

[8] 我们并非在这里对表征在形而上学和因果关系（如果存在因果关系的话）中的任何特定视角做出承诺。可参见Egan 2012找到相关回顾和有所帮助的讨论。

[9] 巴阿斯（Baars）与戴哈尼（Dehaene）的意识理论中有另一种假设的可能性，某些信息的传递并不是通过直接的模块与模块之间的连接来完成的，而是将一个模块的结果输出到其他模块可以获取信息的“整体工作空间”中(Baars 1993; Dehaene 2014)。

[10] Tenenbaum, Griffiths & Kemp 2006.

[11] Gallistel & Gibbon 2000；Rescorla 1988.

[12] 由丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）在很久以前提出 (1971)。

[13] 例如，Sperber 2005。