《心智探奇》：思想与情感的运行规则（1）

一、关于《心智探奇》

《心智探奇》是理解人性的捷径，

它综合了学术界过去几十年里，

那些为理解“人的思想和感觉”

提供独特洞见的理论。

关于人类思想和感觉的理论，

值得所有社会科学认真考虑。

社会科学本就以：无法控制变量得出精确结论，

而时常只能是“提供观察角度的学问”。

如果有什么非常重要，

又相对确定的因素，

那就是人类思想和情感的运行规则了。

正如平克所说，

这本书的目标是：

“用两个宏大的观点，

将这些理论观点编织成一幅完整的图景，

这两个观点是：

心智计算理论和复制器自然选择理论。”

本文将会尽可能兼顾：

完整性、准确性和效率地

介绍心智计算理论，

而复制器自然选择理论的思想

时刻贯穿其中。

二、智能的定义

在一切的讨论开始前，

两个核心概念的定义和属性需要被明确。

1.心智（mind）：

归纳式定义：心智不是大脑，是大脑所做的事情。

目的式定义：由若干计算器官组成的，为解决人类祖先的生存繁衍问题而“自然选择”出来的系统，其进化的指导原则（最终目的）是为了复制最大量的基因。

2.智能（intelligence）:

归纳式定义：智能是面对阻碍，根据事实与规则作出决策，达到目标的能力。

目的式定义：一个能应付绝大多数一般状况的合格心智（mind）。

对心智和智能的概念分别作

“归纳式”和“目的式”的定义，

是必要的。

归纳式的定义，

是符合人类直觉与习惯的“标记方式”。

与“面向过程式编程”相似，

按照事情发生的时间进程，

依据已经发生的事实，

作出判断，并安排下一步。

它是便于理解的。

目的式的定义，

是违反人类习惯的“反向工程思维”。

然而当代人也许对这种思维不会太陌生，

因为它本质上其实是：

根据最终目的，

回头思考：“要如何实现”？。

这是绝大多数技术性工作从业者的必备思维，

它是面向实用的。

（实现需求，即是工程思维）

两种角度不涉及孰优孰劣，

但在自然选择下生存并繁衍，

想必是极度追求实用性的，

因此必须具备“目的式”思维看待心智的进化。

下一部分将会展现如此思考的必要性。

三、心智的反向工程

之所以要从目的式的角度

去定义心智和智能，

是因为人类也受到自然选择的约束：

人类的思考和情感呈现如今的状态，

是因为它曾为人类的生存繁衍积累了优势。

心智系统的每个模块或心理器官，

都经过有目的地“设计”，

而成为人与世界互动过程中的得力助手。

它们的运作基本逻辑由基因图谱规定，

其操作过程被自然选择指导，

来解决漫长的进化史中

我们祖先在游牧采摘生活中遇到的问题。

以上的设计与实现过程，

就是“心智的反向工程”。

人类祖先面临各种具体问题

（如求偶、奔跑、信息传递...），

其实是他们的基因所面临的

一个大问题的子任务。

这个大问题就是：

以最大化的数量将基因复制到下一代。

心智的设计，

就是当中的一个子任务：

如何排列碱基对，

才能塑造一个

对外界刺激作出

“有利于基因最大化复制的反应”

的程序集呢？

实验证明，

基因在代际突变上，其优势是可积累的，

这让“有利”的方案得以保存，

用“小步快跑，快速迭代”的方式，

最终在整个种群上

可以完成这样的工程的。

四、心智计算理论=神经网络+符号处理法则

平克对智能的定义是：

面对阻碍，根据事实与规则作出决策，

达到目标的能力。

实现智能的过程可以简化为

信息的获取与处理，

在现代计算机中，

从寄存器或主内存中抽出数据和指令，

放入算法逻辑部件中处理，

再把结果送到另一个寄存器或主内存。

整个过程，称为数据通路周期。

用类似这样的模型解释人的心智，

就是平克说的“心智计算理论”。

在书中，

平克阐述了用“心智计算理论”

解释心智的准确性。

其中，当代人工智能计算机的存在为之提供了

有力的映证。

（本书初版于1997年）

“外界信息被当做一个个符号，它们在被接收以后，

既表示了一些概念，也在物理上导致某些事情的发生。”

这句话，是理解

“心智计算理论”的关键。

对此，

我的理解是：平克认为，

外界符号化的信息流刺激被我们接收以后，

首先，这会对“概念网络”中的

概念、事件的关联作调整或重新标记；

其次，这可能会触发运算法则

或者基本逻辑规则的调整。

这些最终落实在物理上，

通过调整神经元的激活程度、形态，

以及改变树突的电信号通路来完成。

如同现代计算机：

从“面向问题层”开始层层翻译，

最终在物理层面表达数字逻辑，

得以让计算机读懂并执行指令。

外界信号的概念化，

如同计算机内存或硬盘的读写过程。

概念处理法则的调整，

如同已经出厂使用的CPU

能够随时随地

重新用光刻机不断地在硅层上

按照新的设计方案施工。

（硅片光刻过程）

四.（1）神经网络

与计算机将数据存储与运算规则分置不同，

构成人类心智的，

是神经网络与其中的信号处理法则，

两者很难在物理上严格分割。

概念和符号，

以树状层级结构，

被存储在大脑某处。

这样的神经网络结构解释了

人类记忆与思考方式的5个重要特征。

1.不需要太多信息，即可确定；

2.不需要完全准确，即可确定；

3.不需要统一格式，即可确定；

4.不按严格的差异划分，爱贴标签；

5.以事件或体系为单位，整体改变态度。

四.（2）符号处理法则

第五点尤其特别，

很大程度上，

它不由神经网络这一概念组织结构独自实现。

概念之间的连接通路

不像计算机0或1的逻辑门，

而是有许多方向

且通畅程度连续变化的分叉路口。

这些分叉路口

分别代表不同的处理指令，

每个指令有自己的权重，

这个权重由“经验反馈”塑造出来。

这些处理指令

包括因果、运算、统计...

四.（3）人类的思维共性

由此，

心智计算理论

对人类智能的工作原理的解释，

得以形成一个有解释力的体系与闭环。

这些在物理上的过程

得以被自然选择直接作用。

DNA可以作用于蛋白质的合成规则。

有理由相信，

一个倾向于把“姑娘的笑”这一刺激

解读为“对我有意思”的处理法则

是更容易实现DNA复制的。

因此，

能够设计出一套轴突的连接倾向，

使“迷之自信”的心态更容易形成的DNA

将更受自然选择青睐。

这解释了人类广泛存在的

共同情感与思考触发法则。

如：亲人故去的痛苦、

同情弱者、轻信权威

以及解不出奥数题。

五、第一部分的结束

《心智探奇》对思维与情感运行规则的解释，

其核心思想基本如此。

其中很多精彩的论述，

无法完全陈列。

我在书中都有所批注，

等到某个时候

某个刺激唤起了我的某个神经，

我能循着这些批注激活该系列网络，

减去我强化概念间连接的负担。

关于《心智探奇》的第二部分，

平克讨论了心智的4大能力

（视觉、推理、情感、社会）。

我将挑出其中

带给我震撼与启发的部分，

记录在第二篇文章中。

（欢迎关注~）