认知系统性（Systematicity）
认知系统性
Systematicity — 认知能力在结构上必然关联：能理解 P 者，必然能理解 P 的结构邻项
能理解「John loves Mary」的人，必然能理解「Mary loves John」——不是因为任务难度，而是拥有相关概念在构成上就足以赋予这种能力。Fodor & Pylyshyn（1988）：「任何使系统性成为偶然的架构，都是错误的架构。」这把球抛给联结主义：若神经网络处理结构变体是训练的偶然结果，该架构就无法解释人类认知。
认知系统性（Systematicity）
定义： 认知能力在结构上相互关联的必然属性——能够思考 P 的生物，必然能够思考 P 的结构邻项。这种关联不是训练的偶然结果，而是认知架构的结构保证。
核心现象
正常成人的认知能力呈现特征性的系统性模式：
- 能理解”John loves Mary”的人，必然能理解”Mary loves John”
- 能推理 R(a, b) 的人，必然能推理 R(b, a)
- 能处理”大红球”的人，必然能处理”红的大球”
这种模式的关键性质是必然性：你无法让一个人学会某个命题却让他无法理解其结构变体——不是因为任务难，而是因为拥有相关概念在构成上就足以赋予这种能力。
为什么系统性重要
Fodor & Pylyshyn（1988）将系统性确立为区分认知架构的决定性试验：
任何使系统性成为偶然的架构，都是错误的架构。
这把球抛给了联结主义：若一个神经网络训练于”John loves Mary”后，能否处理”Mary loves John”是偶然的（取决于训练数据和权重），那么该架构就无法解释人类认知的系统性。
经典架构如何解释系统性
物理符号系统 / 思维语言 架构通过组合句法结构自动解释系统性：
- “John loves Mary”的心理表征包含 JOHN、LOVES、MARY 作为组成部分
- 具备该表征就具备了形成”Mary loves John”所需的全部成分
- 系统性是组合性的结构性推论，不需要额外解释
联结主义的困难
标准联结主义网络中：
- “John loves Mary”的分布式表征不必然包含可分离的 JOHN / LOVES / MARY 成分
- 在该表征上训练后，能否处理”Mary loves John”依赖权重配置——是暴力偶然性（brute contingency）
- 网络可能被训练成能处理一句却不能处理另一句，而这种情况在人类认知中不会发生
Fodor & Pylyshyn 将此称为：联结主义将一个非偶然的认知事实变成了偶然的工程事实。
联结主义的应对策略
实现层应对（Smolensky 1988）
联结主义系统在行为层面表现出组合性（功能性组合性），即使底层没有显式的符号组成部分。系统性通过调和函数（harmony function）的全局优化涌现，不需要显式组合结构。
批评：功能性系统性依赖训练分布，不能保证在新颖案例上的一致性。
张量积表征（Smolensky 1990）
用向量张量积构造具有”真实”组成部分的分布式表征：JOHN ⊗ role_agent + LOVES ⊗ role_verb + MARY ⊗ role_patient。这是否满足 Fodor & Pylyshyn 的”真实组合性”要求仍有争议。
当代 LLM 中的系统性
Dhar & Søgaard 2024 对四个 LLM 家族的实证研究：
- 规模提升组合能力：大模型在系统性任务上表现更好，说明规模确实带来某种结构泛化
- 指令微调降低系统性：RLHF 优化的代理目标与组合结构对齐不一致，导致系统性退化
- 系统性仍是部分的：LLM 的系统性远未达到人类认知的程度，且依赖训练分布
这些结果在 40 年后为 Fodor & Pylyshyn 的预测提供了定量验证：大型联结主义系统确实表现出一些系统性，但系统性的可靠性和分布外泛化仍是弱点。
关联概念
- 思维语言 — 系统性的架构解释基础
- 组合性 — 系统性的逻辑前提：部分-整体的意义函数关系
- 物理符号系统假说 — 经典架构对系统性的解释机制
- 神经符号 AI — 试图在联结主义基础上恢复系统性的研究纲领
- 命题固着 — 系统性失败的另一角度：联结主义无法表达完整命题
- 轨迹偏差 — 实证案例：符号约束与联结生成的系统性摩擦
- 线性表征假说 — LLM 内部的结构化表征，或为系统性的神经基础
References
- Fodor, J. A., & Pylyshyn, Z. W. (1988). Connectionism and cognitive architecture: A critical analysis. Cognition, 28(1–2), 3–71. →
sources/fodor-pylyshyn-1988-connectionism-cognitive-architecture.md - Dhar, R., & Søgaard, A. (2024). From words to worlds: Compositionality for cognitive architectures. arXiv:2407.13419. →
sources/2407.13419-from-words-to-worlds-compositionality-cognitive-architectures.md - Smolensky, P. (1988). On the proper treatment of connectionism. Behavioral and Brain Sciences, 11(1), 1–23. →
sources/smolensky-1988-proper-treatment-connectionism.md