模糊与有序

    大脑结构为什么会有自组织功能还得不到令人信服的解释,我正试图用墒的概念进行解释。

    熵是衡量一个系统有序程度的量。一个系统的智能行为就是试图使它自身的熵降低或者避免使其熵增加。严格地讲,任何基本机械单元都是只能够进行能量转换,所谓消耗能量只能使它周围环境更加有序,但是却不能使其本身更加有序或熵降低。大脑则不同,它能够使自己更加有序化。因此大脑不象许多人工智能研究者认为的那样如同一个机器。

    熵的概念可以定性和定量研究一个含有大量成员的系统的组织化程度,可以帮助我们更好地理解,预测和计算系统内部的相互作用和与其他系统或与它的环境之间的能量与质量传递、渗透和交换作用的向量。

    大脑正是这样一种系统,它有巨量的神经元。熵的概念可以帮我们理解大脑的价值观、规则等功能,这些功能支配主体的行为指向。

    我们制造的工具、机器和程序只能用来解决精确问题,而处理模糊问题则需要头脑智能。科技的进步使人类傲慢地相信可以制造解决模糊问题的“机器”(非人工生命)

    模糊是介于无序和有序之间的状态。从理论上讲对于一个系统采用物理和数学方法可以把“模糊”分解为部分元素或成员的无序和其他元素或成员的有序。模糊是我们生活中的经常感受,我们经常可以知道事物的大致发展方向,但我们无法用规则对其进行精确“计算”和预测。这种模糊问题使我们难以设计人工智能机器的具体行为。

    目前只有大脑通过意识能够或者试图区别这些部分而不是直接采用数理分析的方式。这正是我们大脑的神秘之处。

    大脑的神奇正是在于它具有处理模糊问题的能力。大脑并不是靠“规则”解决模糊问题,更不是靠精确的数学物理分析和计算式的思维活动。这种能力在于大脑有 "意识"。意识使处理模糊问题变得简单可行。

    根据我的理论,只有意识才有选择规则的能力,即智能。人工智能就是具有意识的人工物,严格地讲是具有 "大脑" 的人工生命。由此进一步推论:数字化模拟技术无法产生智能。

    知识是包括规律在内的规则,由意识加工而成,潜伏在大脑的无意识中。当我们有意图时一部分知识就会有意识地显现,就会知道头脑中知识的这一部分。

    一个系统内部的能量和物质流动会引起系统成员的状态和系统内部的排序结构或有序程度发生变化,同样这种变化也会导致产生这种能量和物质流动。如果这种 "流" 是系统某些成员的状态发生变化而产生的并能够影响其它成员的状态,它的网路结构就是这个系统的软件。在大脑中这种网路结构就是突触,也是中枢神经系统的最重要部分。在电脑中信号电流的通道和门构成了这种网路结构,即电脑软件。

    当一个系统可以通过与外界的能量和物质交换同外界发生相互作用时,在它的界面上能够产生一种能量流从而影响它的成员的状态和系统的有序程度。在一个有序或不均衡的系统中,很微小的能量流就可以对系统的功能或行为产生很大的影响。这个系统越是有序或越是不平衡就越敏感,这种影响力就会越大。我们称这种能量流为信号或信息。对生命来说,这个界面就是感官。

    在一个有序程度很低的系统中,这种信息流对它的影响力就很小。换句话说,在这种系统界面上发生的能量和信号传递和交换对系统的影响是没有什么差别的。

    在神经网络系统中,无意识是系统的有序状态或不均衡状态,它试图维持自身对环境的有序性作出反应。而意识是系统处于模糊状态,它是试图把来自界面的模糊信号变成新的有序状态的反应过程。大脑的工作就是试图使其成员对信息流的反应达到有序状态。

    当部分无意识的记忆内容进入到意识状态后,系统就会产生注意力。这时系统的某一局部从有序状态变成模糊状态,使它只接收和处理这些无意识规则范围内的模糊信息。注意力是某些无意识内容重新被加工和再记忆的过程,是系统某个部分自组织过程的“反刍”或继续。这种从有序到模糊的结果就产生了注意力。

    注意力是模糊识别的最重要前提条件。问题是系统为什么和如何使自己的某些部分从有序状态变成模糊状态。

    对此,我曾在文章中多次提出,当无意识无法处理接收到的信息时,就会产生注意力。有兴趣的读者可参阅我的其他文章。

    这种解释并没有说明意识或思维的产生。我认为思维是一个系统向更加有序的自组织的过程。意识由这个过程的记忆所产生。

    意识本身就是模糊的。意识是用来处理模糊问题的,但是它不能够处理自身的模糊或意识。这就产生了一个难题:意识能够被意识吗?

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