近日，
陈巍
博士就神经现象学问题接受《中国社会科学报》的采访，全文如下：
神经现象学破解认知难题
现象学与神经科学碰撞催生新学科
《中国社会科学报》
2013年
10月
11日
总第509期，作者：张春海
【核心提示】从碰撞交锋的“冤家对头”到“情投意合”的合作者，现象学与神经科学走过了一段耐人寻味的道路，它们之间的对话与融合催生了一门此前双方学者始料未及的新兴学科——神经现象学。总体而言，神经现象学正在向“心身问题”与“他心问题”这对笛卡尔时代以来遗留下来的哲学难题发出挑战。
从碰撞交锋的“冤家对头”到“情投意合”的合作者，现象学与神经科学走过了一段耐人寻味的道路，它们之间的对话与融合催生了一门此前双方学者始料未及的新兴学科——神经现象学。
现象学与神经科学：从对抗到合作
20世纪下半叶，神经科学与现象学在经历了对抗、碰撞后，一些学者认识到，两者之间的关系并非水火不容，而是可以携手互惠。基于这种理解，神经科学与现象学走向了对话、合作，神经现象学的产生就是这种对话的结果。
通过神经现象学，现象学学者告别了书斋之中纯粹、抽象的思考；神经科学研究者也让自身的研究更具哲学厚度。
一般认为，神经现象学为“新现象学”的代表性分支之一。它诞生于20世纪80年代中后期兴起的“自然化的现象学运动”。一些学者认为，其直接渊源甚至可追溯到19世纪的“实验现象学”范式。
杭州电子科技大学副教授徐献军介绍，公认的神经现象学创始人是神经科学家、现象学家弗朗西斯科·瓦雷拉。他发现人类在认知研究方面主要有两种进路，即第三人称进路（自然科学对于认知的研究，代表性的是神经科学）和第一人称进路（人文科学对于认知的研究，代表性的是现象学与佛教）。与绝大多数学者偏重其中一种不同，瓦雷拉认为认知之谜的解开必须采取两种进路结合的方式。
狭义的神经现象学特指以瓦雷拉为代表的神经现象学；而广义的神经现象学包括拉弗林的神经现象学、伽勒斯的神经现象学以及其他将现象学与神经科学相结合的研究取向。
带着思考走向实验
沿着神经现象学的思路和原则，一些学者设计出了奇妙有趣且范围广阔的实验，认知、疾病、禅修等均在其谱系之中。由于令人耳目一新，这些实验也引起了学界的质疑与争议。
美国威斯康星大学麦迪逊分校大脑成像和行为实验室副研究员安东尼·卢茨曾在瓦雷拉的指导下开展了多个实验研究，实验设计完全遵照神经现象学的原则。其中最著名的是脑电与行为实验，即在双目视差情况下，考察一个由随机点组合成的二维图像的知觉融合过程中如何产生一个虚幻的三维图像。他们希望通过现象学的训练使得被测试的对象可以在视知觉过程中形成精细的区分能力（用第一人称报告描述出来），并同时考察这种区分能力是否存在特殊的脑电与行为数据。研究发现，在视知觉过程中，大脑动力学的这种连续/不连续性是与一种连续/不连续性的主观经验紧密相关的。由被测试对象报告所获得的第一人称数据（现象学描述）与相应的第三人称数据（脑电特征与行为测量结果）保持一致。
绍兴文理学院心理学系讲师、浙江大学语言与认知研究中心博士后陈巍介绍，卢茨实验的最大问题在于：如果训练被测试对象习得一种“现象学的看”，是否存在着可行的训练模式与评价标准？甚至一种由哲学训练衍生而来的感知觉变化是否可以在一个短期训练中就可获得？这些问题目前都没有定论，卢茨的研究并未给出明确说明。当然，卢茨等选择了具有数十年沉思训练积累的宗教人士来作为被测试对象展开研究，说明他试图在应对上述质疑。然而，该研究却缺少被测试对象直接的第一人称报告，因此依然存在缺陷。此外，以伽勒斯为代表的神经现象学取向伴随镜像神经元的大热而异军突起，该取向关注的是交互主体间的意识经验共享问题，这是瓦雷拉的神经现象学不曾关注的。因此，总体而言，神经现象学正在向“心身问题”与“他心问题”这对笛卡尔时代以来遗留下来的哲学难题发出挑战。
开辟认知研究新途径
针对指向神经现象学的不同意见和批评，美国孟菲斯大学哲学系教授肖恩·加拉格表示，一些心理学家认为神经现象学的现象学部分仅是一种自省形式。但是现象学学者对此表示否定，并认为现象学更为关注主体或被测试对象是如何以更为具身的方式体验实验，而非传统的对于自身精神状态的自省。加拉格说：“运用神经现象学方法的实验证明其有助于我们对认知的理解。”
浙江大学语言与认知研究中心教授李恒威曾与杭州佛学院的学者共同研究禅修等的认知神经机制。他认为，佛教止观禅修的丰富历史记述为意识的第一人称研究方法的严谨性、精确性和客观性提供了大量资源。佛教止观禅修的第一人称研究正是神经现象学所要求与希望的。
最近，在研究宇航员航行体验的实验中，加拉格使用了神经现象学方法。他在接受本报记者采访时表示，“在这些实验中，我们将被测试对象连接上神经成像仪器，模仿太空航行的情境，用瓦雷拉的神经现象学技术记录下其第一人称经验。我们已能展现经验、脑活动与被测试对象的社会、文化实践活动的关联。”
相关链接：http://www.csstoday.net/xueshuzixun/guoneixinwen/85204.html
