“软计算”是相对于“硬计算”（传统计算）而言的一类计算方法,现已成为当代人工智能和大数据研究的技术核心。“硬计算”的主要特征是静态、严格、精确和符号化,它已不适于处理现实生活中的复杂问题,例如自动驾驶、人脸识别等。“软计算”的主要特征是灵活、随机、模糊和不确定性,是处理以不确定性、非线性、时间不可逆性为内涵,以复杂问题为对象的科学新范式,例如处理人的感知、生物进化和模糊推理等。近几十年来,软计算最先在科学和工程领域得到广泛应用,吸引了国内外一批计算机科学家、工程学家、数学理论家的关注。尽管软计算研究已经进入到扩张发展阶段,但研究焦点仍集中于算法理论和应用实践研究,还没有过多地引起人文社会科学家和哲学家的关注。即使有一些学者意识到对软计算进行哲学考察,这些研究也是单一的、零散的,没有形成系统的哲学审视,而且无论从研究规模还是研究深度上,都没有达到与软计算应用研究发展相匹配的程度。本论文旨在从哲学视域考察软计算中的“意义建构”、“自主认知”以及“研究方法”问题,并在此基础上,从本体论、认识论、方法论层面分析软计算背后的哲学意蕴,揭示软计算带来的重大变革。本论文遵循“点—线—面—体”的研究思路,首先把整个论文划分成五个核心章节,五个章节分别对应五个“研究节点”:“软计算”、“意义建构”、“自主认知”、“研究方法”、“哲学意蕴”;通过对这些节点的分析,它们在“软计算”上交织成为一个“研究中枢”;以“软计算的发展历史”为“研究纵线”,以模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法等为“研究横线”;由一个中枢、两条线、五个节点共同构成一个面,这个面就是以“软计算”为主题的“研究面”。这个面在“软计算带来的变革”上的研究构成一个“研究体”,形成以点串线、以线带面、以面构体的“点—线—面—体”的研究思路。本论文的主要研究内容如下:第一章:概要陈述软计算的定义、发展历史以及思想内核。首先,梳理扎德教授从“创造‘软计算’术语”到“明确‘软计算’定义”的思想历程,明确界定并分析“软计算”的概念内涵;其次,从历史主义的视角剖析软计算的发展历史,通过追溯软计算的萌芽、兴起、成熟以及扩张过程,洞悉软计算思维及理论发展的历史图景;最后,概要介绍了软计算核心算法的理论基础,对比分析了计算的“软”、“硬”特征,详细剖析了软计算的“软化策略”,在此基础上形成对软计算思想内核的基本理解。第二章:系统分析了软计算中意义建构的根本途径——模拟表征。软计算理论如何与实在世界建立联系?软计算理论建构出的“意义世界”,成为沟通数据世界与实在世界的过渡桥梁。那么,这个“意义世界”又是如何建构的?此问题成为本章的核心论题。首先,明确提出了“软计算中意义建构的根本途径是模拟表征”的观点,阐释了软计算中“模拟表征”的内涵,分析了“模拟表征”的基本结构;其次,分别从“语形”、“语义”、“语用”三个层面详细考察了软计算的模拟表征途径;最后,考察了软计算意义建构的“语境基底”,模拟表征的过程也是算法模型语境化的过程,语境化的结果建构起计算语境,而且在语形、语义、语用层面的模拟表征逻辑地统一于计算语境之中。第三章:深入探究了硬计算的认知局限、软计算的自主认知突破以及在“主体间性”维度下软计算自主认知的发展展望。软计算是如何赋予机器自主认知功能的?对于机器日益强大的自主认知能力,软计算自主认知方向的未来发展如何平衡“机器认知主体”与“人类主体”之间的关系?为回答这些问题,本章首先简要分析了硬计算的认知局限;其次,详细考察了软计算实现自主认知的内在机制、基本路径;最后,在“主体间性”维度下阐明了软计算自主认知的未来发展方向是实现“人机共生”。第四章:重点分析了软计算中的隐喻方法、模型方法以及融合方法。首先,考察了软计算中概念与隐喻介入的关系、软计算中隐喻的特征及其方法论意义;其次,深入探讨了软计算中模型方法的特征以及软计算中模型方法与整体论、还原论之间的复杂关系;最后,详细剖析了软计算中融合方法的基本原则和形式,介绍了融合方法的实例,分析了融合方法中的系统思维。通过挖掘这些研究方法的深层方法论意义,为其他科学理论发展领域提供重要的借鉴价值。第五章:综合论述了软计算的本体论基础、认识论阐释及方法论分析。首先,梳理了哲学上从“万物皆数”到“万物皆算法”的历史沿革,并以软计算反驳了“计算主义”的本体论立场,阐明软计算的本体论基础“万物仍是物”;其次,详细考察了软计算和硬计算的认识论根基,指出未来算法融合是必然趋势,客观上要求并促使两种认识论趋向融合;最后,重点分析了软计算的生成整体论特征及原则,揭示其对还原论和系统整体论的超越。结束语:软计算作为一种新兴计算机科学技术理论,不仅在技术层面推动当今人工智能向纵深发展,而且在思维层面引发了革命性的变革:逻辑观的变革;数学观的变革;科学研究方法的变革;自然观的变革;机器认知的变革。软计算是正在发展起来的计算方法,现今对于软计算的科学研究如火如荼,它所带来的技术变革和思维变革将不断拓展和深化,对于软计算的哲学研究还有很长的路要走。