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【读书笔记】什么是意识?
2016年04月03日 读书笔记 ⁄ 共 4012字 【读书笔记】什么是意识?已关闭评论 ⁄ 被围观 711 views+

“蜂群思维是能同时进行感知和记忆的分布式内存。人类的思维多半也是分布式的,至少在人工思维中分布式思维肯定是占优势的。计算机科学家越是用蜂群思维的方式来思考分布式问题,就越发现其合理性……

分布式系统和蜂群思维有其独特的优势,比如,对突然出现的故障有极强的免疫力……

创建分布式计算机思维所遇到的一些障碍可以通过将计算机网络建立在一个箱体内的方法加以克服。这种经过刻意压缩的分布式计算也被称为并行计算,因为在超级计算机中的成千上万的计算机在并行运转……

并行分布式计算非常适用于感知、视觉和仿真领域。

……

一种途径是按照顺序操作的思路来构建系统,就像工厂的装配流水线一样。这类顺序系统的原理类似于钟表的内部逻辑——通过一系列的复杂动作来映衬出时间的流逝。大多数机械系统遵循的都是这种逻辑。

还有另一种极端的途径。我们发现,许多系统都是将并行运作的部件拼接在一起,很像大脑的神经元网络或者蚂蚁群落。这类系统的动作是从一大堆乱糟糟且又彼此关联的事件中产生的。他们不再像钟表那样,由离散的方式驱动并以离散的方式显现,更像是有成千上万个发条在一起驱动一个并行的系统。由于不存在指令链,任意一根发条的某个特定动作都会传递到整个系统,而系统的局部表现也更容易被系统的整体表现所掩盖。从群体中涌现出来的不再是一系列起关键作用的个体行为,而是众多的同步动作。这些同步动作所表现出的群体模式要更重要得多。这就是群集模型

这两种极端的组织方式都只存在于理论之中,因为现实生活中的所有系统都是这两种极端的混合物。某些大型系统更倾向于顺序模式(如工厂),而另外一些则倾向于网络模式(如电话系统)。

我们发现,宇宙中最有趣的事物大都靠近网络模式一端。彼此交织的生命,错综复杂的经济,熙熙攘攘的社会,以及变幻莫测的思绪,莫不如此。作为动态的整体,它们拥有某些相同的特质:比如,某种特定的活力。

这些并行运转的系统中有我们所熟知的各种名字:蜂群、电脑网络、大脑神经元网络、动物的食物链、以及代理集群。上述系统所归属的种类也各有其名称:网络、复杂自适应系统、群系统、活系统、或群集系统。”——《失控》2.4、2.6

蜂群的真正统治者就是群体自身而非蜂后,千人会场的群体自由决策可以书写数字……群系统(也可以称之为活系统、群集系统、网络、复杂自适应系统等,与之相对的是顺序/线性系统)是凯文·凯利在《失控》中论述的一个重要概念——本书的标题也由此而来(还需要提炼出“进化”的概念)。一群蜜蜂、一群人都算是一个群系统,这种系统的好处有:

  • 可适应——部分构件失效的情况下整体仍然能够继续生存。

  • 可进化——可将局部构件经历时间演变而获得的适应性从一个构件传递给另一个构件。

  • 弹性——存在冗余,个体行为无足轻重。

  • 无限性——正反馈能导致秩序递增,可以以自身为基础构建更复杂的结构。

  • 新颖性——后果与原因可以不成比例,彼此关联的个体形成指数增长的组合,允许个体有差异和缺陷。

但同样也有坏处:

  • 非最优——效率低下。

  • 不可控——没有一个绝对的权威。

  • 不可预测——系统的复杂性以不可预知的方式影响着系统的发展。

  • 不可知——系统淹没在自制的困思逻辑中,是交叉逻辑的海洋(A间接影响一切,一切间接影响A,书中称为“横向因果关系”)。

  • 非即刻——层次丰富的复杂群系统要花时间启动,有机的复杂性将需要有机的时间。

以群系统的概念为基础,我们似乎还看到了意识的本质。关于“意识”,百度百科中这样定义:“意识是物质的一种高级有序组织形式,它是指生物由其物理感知系统能够感知的特征总和以及相关的感知处理活动……意识,它是人类大脑的一切活动及结果,即作为具有自觉性的思维。”看来,我们大致可以将意识理解为思维,其表现就是有目的的行为。

从现实中的表现来看,我们的意识有着自己的局限:擅长于串行思考,无法进行并行思考。

“人类的智慧有一个近乎神秘的盲点。我们不能凭直觉理解概率、横向因果关系及同步逻辑方面的各种概念。它们完全不符合我们的思维方式。我们的思维退而求其次地选择了串行叙述——线性描述。那正是最早的计算机使用冯·诺依曼串行设计方案的原因:因为人类就是这样进行思考的。

而这也正是为什么并行计算机必须被进化而不是被设计出来:因为在需要并行思考的时候我们都成了傻子。计算机和进化并行地思考;意识则串行思考。”——《失控》17.4

但是,这似乎还不是意识的本质,而仅仅是意识适应环境的表现。或者说,意识产生于我们的大脑,我们能够运用它的方式就是串行方式,而被我们称之为“意识”的这种在大脑中产生的东西,很可能就是以群系统的方式所产生。想想看,我们通过训练所产生的应急行为,是通过神经回路(髓鞘质)完成,大脑也是由脑干、小脑、皮层这样一层层组成。

“我们自己的意识是一个无意识因子的集合,其中涌现出目的的方式和其他非特意的活系统中涌现出的方式完全相同。举一个最实际的例子,一个最低端的恒温调节器也有它的目标和方向——即寻找并保持设定的恒定温度。令人震惊的是,有目的的行为可以从软件中许多无目的的子行为中显现出来。罗德尼·布鲁克斯的麻省理工移动式机器人采用自上而下的设计,能够基于目标和决策来执行复杂任务,而它的目标则是从简单的、无目的的电路中产生的。于是乎,成吉思这个虫形机器人“想要”爬过厚厚的电话簿。”——《失控》21.2

“布鲁克斯的设想在一个叫“成吉思”的机巧装置上成形,成吉思有橄榄球大小,像只蟑螂似的。布鲁克斯把他的精简理论发挥到了极致。小成吉思有六条腿却没有一丁点儿可以称为“脑”的东西。所有十二个电机和二十一个传感器分布在没有中央处理器的可解耦网络上。然而这十二个充当肌肉的电机和二十一个传感器之间的交互作用居然产生了令人惊叹的复杂性和类似生命体的行为。

成吉思的每条小腿都在自顾自地工作,和其余的腿毫无关系。每条腿都通过自己的一组神经元——一个微型处理器——来控制其动作。每条腿只需管好自己!对成吉思来说,走路是一个团队合作项目,至少有六个小头脑在工作。它体内其余更微小的脑力则负责腿与腿之间的通讯。昆虫学家说这正是蚂蚁和蟑螂的解决之道——这些爬行昆虫的足肢上的神经元负责为该足肢进行思考。

在机器蟑螂成吉思身上,行走通过十二个马达的集体行为完成。每条腿上两个马达的起落,取决于周围几条腿在做什么动作。如果他们抬起落下的次序正确的话——那么,起步!一、二、一、一、二、一!——就“走起来”了。

这个精巧的装置上没有任何一部分是掌管走路的。无需借助高级的中央处理器,控制会从底层逐渐汇聚起来。布鲁克斯称之为“自底向上的控制”。自底向上的行走,自底向上的机敏。如果折断蟑螂的一肢,它会马上调整步态用余下的五肢爬行,一步不乱。这样的转换不是断肢后重新学习来的;这是即时的自我重组。如果你弄废了成吉思的一条腿,还能走的其余五条腿会重新编组走路,就如同蟑螂一样,轻易地找到新的步态。

布鲁克斯在他的一篇论文里首先阐述了怎样使创造物“无知无觉”地走路的方法:

没有所谓的中央控制器来指导身体把脚放在哪里,或者跨过障碍时要把腿抬多高。实际上,每条腿都有权做些简单动作,而每条腿都能独立判断在不同环境下该如何行事。举例来说,一个基本动作的意识是,“如果我是腿而且抬起了了,那么我要落下去”,而另一个基本动作的意识可描述为:“如果我是腿在向前动,得让那五个家伙稍微拖后一点”。这些意识独立存在且随时待机,一旦感知的先决条件成立就会触发。接下来,想要开步行走,只需按顺序抬起腿(这是唯一可能需要中央控制的地方)。一条腿一抬起来就会自动向前摆动,然后落下。而向前摆动的动作会触动其余的腿略微向后挪一点。由于那些腿正好接地,身体就向前移动了。

一旦机器生物能在平滑表面稳步前进了,就可以增添一些其他动作使它走得更好。要让成吉思翻越横亘在地板上的电话簿,需要安装一对触须,用来把地面上的信息传递回第一组腿。来自触须的信号可以抑制电机的动作。此规则可能是,“如果你感觉到什么,我就停下;不然我还接着走。”

成吉思在学会爬过障碍物的同时,其基本的行走模式却未受到丝毫扰乱。布鲁克斯借此阐释了一个普适的生物原则——一个神律:当某个系统能够正常运转时,不要扰乱它;要以它为基层来构建。在自然体现中,改良就是在现存的调试好的系统上“打补丁”。原先的层级继续运作,甚至不会注意到(或不必注意到)其上还有新的层级。

……

复杂性就是这样依靠叠加而不是改变其基本结构而累积起来的。最底层的行为并不会被扰乱。无目的的漫游模块一旦被调试好,并且运转良好,就永远不会被改变。就是这个无目的漫游模块妨碍了新的高级行为,其所应用的规则也只是会被抑制,而非被删除。”——《失控》3.2

当你想走路时,是否思考过先迈哪条腿?应该抬多高?从这个意义上,成吉思走路的行为已经和人类一样。或者说,从意识的行为表现来看,人工已经用群系统的方式成功模拟出的“想走路”这种意识。那么,意识的本质,会不会就是——基于群系统的模式,层层叠加演变而成的复杂性呢?

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附一:一套普适分布式控制方法:

以下是由布鲁克斯的移动机器人实验室开发的一套普适分布式控制方法(化繁为简):

  • 先做简单的事。

  • 学会准确无误地做简单的事。

  • 在简单任务的成果之上添加新的活动层级。

  • 不要改变简单事物。

  • 让新层级像简单层级那样准确无误地工作。

  • 重复以上步骤,以此类推。

这套办法也可以作为管理任何一种复杂性的诀窍,事实上它也就是用作这个的。例如:TCP/IP协议族。

附二:设计移动式机器人的五条经验:

以下是由布鲁克斯总结的设计移动式机器人的五条经验:

  • 递增式构建——让复杂性自我生成发展,而非生硬植入。

  • 传感器和执行器的紧密耦合——要低级反射,不要高级思考。

  • 与模块无关的层级——把系统拆分为自行发展的子单元。

  • 分散控制——不搞中央集权计划。

  • 稀疏通讯——观察外部世界的结果,而非依赖导线来传递讯息。

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