星期三, 一月 09, 2013

[认知]心智的构建 贝叶斯学派 信息处理机 复杂

大神Chirs Firth的这本Making up the mind, 心智的构建——脑如何创造我们的精神世界如果用为一句话来概括的话,大约可以表达为:生物统一性vs文化多样性(可惜Firth没有明显的提出来,而我又早在迪昂那里看到了),虽然douban上的评介很高,不过个人以为这本书的优点和缺点同样明显,前半部华彩无比,后半部却有点相形见绌(当然还是大师级的水准),通常这样有两种解释,第一作者其实不知道自己在讲什么,第二这样说难以令人信服(后半部特别有趣的,故意卖萌的脚注要少很多)。

好吧,首先说生物统一性,还是扯点哲学吧,唯心vs唯物的问题,毫无疑问,每一个人都在自己的大脑中构建了一个庞大的脑中帝国,中土世界。大部分情况下(中观世界),和现实世界差异不大,不过设计到不同尺度的,或者比如抽象概念,也就是真实世界上没有的,中观世界里很难观察到的,比如love,可能每个人都有一个说法了。换言之,唯心有唯心的道理,唯物有唯物的道理。那么问题就来了,到底是一元论者还是二元论呢?通常科学家们的观点是,既然脑中世界是由brain,这个纯粹的物质器官构建的,那么还是勉强归结于一元论,而且最重要的,大脑这个纯物质器官能够认识这个复杂的世界,也就是方法论了(包括纯粹精神活动,也就是文化哲学等等了),虽然在个人看来,方法论的统一不能掩盖结果的真实差异。这方面Chirs Firth处理的很好,同时正如他自己表示的那样,有坚实的科学实验基础。

不过在设计到主观如何认识客观的,正如书名暗示的那样,处理的方法不能让人满意。大体可说,这本书遵循的思路依然是现在流行的,不管认知也好,AI也好,或者说大约自上世纪90年开始的,一统江湖的贝叶斯学派。简单的理解是,把大脑当作一个信息处理机器information processing machine,如果想预测未来,那么最可靠方法还是根据已经发生的情况。但是正如Steven Pinker尖锐地指出,这样的一个模型是有问题的。[1][2]

为什么有问题呢?虽然Firth在书中给出了很多精巧的实验设计,向我们表明了预测在认知功能中的重要作用。个人也不否认预测的确有其重要的作用,但是仅仅凭借贝叶斯一个building block就试图理解人脑的功能,个人还是不太认可。的确,我也承认记忆/神经元表征/经验的重要作用,也就是过去发生的事情,经验(先天+后天),是一个必要条件,而不是一个充分必要条件。当然还是要强调一下,记忆是决定性的基础,非此无以理解贝叶斯,非此无法理解自我

正如混沌现象的开拓者,洛伦茨在天气预报(同样是预测)的实验中向我们展示的那样,初始状态的小小改变,都有可能引发差异及其巨大的后果,蝴蝶效应。更不要提人脑对于现实世界的表征其实是一种非常近似的表征了(因为没有那么多的神经元嘞)(Pinker的那个判断让我困惑了好久,终于算是有点明白了)。

那么,更有希望的方向是什么呢?自然是混沌,自然是元胞自动机Cellular automaton,要理解这个模型,首先需要知道,大脑的偏侧化,也就是分布式处理,由多个并行的,功能独立的处理中心,还有一个是时序,同步要求(好吧,其实我真真不知道我在讲什么Orz)。

不过显然不是我一个人有这样的感觉,比如认知神经科学的,可以说是开山立派的宗师,Michael Gazzaniga 刚刚发表这篇追述自己学术历程的文章,其中的关键词,split brain裂脑症,self-cueing自提示,自指,dynamial systems动力系统。

裂脑,独立并行的处理中心;自指,自洽,递归分形涌现;动态,同步时序;毫无疑问,未来20年的认知科学,在新一代的研究者们充分理解complexsity复杂系统的方法论之后,将会统治性的研究方法和巨大的革命。

而我个人,以非常期盼以蚂蚁为代表的,使用化学信号通讯的简单交流方式的群体,和以智人为代表,以复杂无限的语言交流系统的两种看似毫不相同的生态方式,能够最终统一融合

注:

[1]虽然Pinker在这片对话中明确的指出:

我的疑虑不是针对丹的信息加工论。很多认知科学家都开始怀疑任何一个心理现象的信息加工模型是否有能力解释这个心理现象。诺姆•乔姆斯基很久以前在认知理论中区分了描述充分性和解释充分性(在语言理论中,指解释语言如何获得的能力)。与此相似的,大卫•马尔(David Marr)将从计算理论中抽离出算法:描述系统旨在解决的问题本质(比如在视错觉中,遮蔽重构3D图像的一般问题)和算法如何能够解决这个问题(如利用物理反射原理)。如果没有这些外部限制,将会有五花八门的方法画出流程图,而且也没有标准对其优劣做出评判。

但是Pinker在自己的著作How the mind works依然是构建在三点假设之上的:计算,进化,偏侧化,可参见http://www2.lse.ac.uk/CPNSS/projects/darwin/publications/evolutionist/pinker.aspx

也许是因为书的年代比较早,而Pinker的观点已经有所修正??

[2]不得不提到另一个伟大的人物,图灵的忠实信徒David Marr,也是一个传奇一样的大神,35岁就因为白血病去世。不过Marr提出的三个层次得到广泛的认可,最终导致了信息处理模型的泛滥。

  • computational level: what does the system do (e.g.: what problems does it solve or overcome) and, equally importantly, why does it do these things
  • algorithmic/representational level: how does the system do what it does, specifically, what representations does it use and what processes does it employ to build and manipulate the representations
  • physical level: how is the system physically realized (in the case of biological vision, what neural structures and neuronal activities implement the visual system)