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      連接的重要意義--(三)腦連接、復雜的涌現

      連接的重要意義--(三)腦連接、同構,自指,復雜的涌現

       
      1. 腦連接,意識的產生,IIT信息整合理論
       
      如果動物的各種行為都是有意識的,那憑什么植物對光的反應,或者電子的自旋現象,就沒有意識呢? 
      許多人認為,構成人類囊胚的微觀細胞集合是沒有感覺經驗的。但隨著時間的推移,這些細胞會不斷增殖,慢慢變成一個人類嬰兒——它們即使在子宮里也能察覺到光線的變化,認出母親的聲音。雖然電腦也能夠探測光線、識別聲音,但嬰兒的不同之處在于對光線和聲音相伴而生的體驗。起初,細胞中沒有一絲意識,然后突然,奇跡般地出現了什么。意識的奧秘就在于這一轉變。無論最初出現的東西多么微不足道,體驗顯然會點燃無生命的世界,從黑暗里化現。神經科學家居里奧·托諾尼(Giulio Tononi)的整合信息理論(Integrated Information Theory)在量化意識(quantifying consciousness)上做出啟發性貢獻。他認為:信息量和整合程度決定了是否有意識。
       
      "比如被麻醉時, 各個腦區是各自為戰,相互之間幾乎沒有通訊,也就是信息相互整合的程度非常低。在這種狀態下,信息量很大,但是整合程度低,意識就很微弱,人是幾乎完全失去意識的。

      人清醒時,大腦各個部分不但各自處理大量信息,而且腦區之間有很多遠距離的交流,意味著信息被高度地整合在一起。信息量大、整合程度高,兩個條件都滿足,意識才清晰地浮現出來。

      計算機存儲的信息量極大,但文件與文件之間、一個算法與另一個算法之間,幾乎是完全隔離的。整合與信息這兩個條件,計算機缺了整合。人工智能目前也處于相似狀態" 。

       

      Vijay Balasubramanian在《大腦為何如此耗能?比較計算與通信的代謝能效》[5] 中提到大腦耗能中,通信遠高于計算。另一角度證明連通、信息整合的重要意義不亞于計算。

      Levy 和 Calvert 根據噪聲神經積分器輸入和輸出之間的互信息,來估計大腦每焦耳能耗所計算的信息比特數。在這個定義下,他們發現神經元每比特的計算能耗是 Landauer 理想熱力學極限* 的108倍。他們認為這一巨大差異源于通信成本(Landauer 忽略了這一點)和生物需要快速響應行為的計算需求。通信成本和快速計算需求這兩個約束無疑是相關的,研究人員希望在未來仔細檢驗關于計算的定義,以及由活細胞計算施加的生物物理約束。

      *注:Landauer 原理表明,擦除1比特信息在理論上至少要產生kBTln2 的能量耗散,這被稱為Landauer極限。

        

      《大腦的一天》作者蘇珊·格林菲爾德是在牛津大學工作的神經科學家,她要回答的問題是:是什么神經機制產生了意識?作者認為,與意識密切相關的,既不是微觀層面的突觸集合,也不是宏觀層面的某個腦區,而是一種中間尺度或曰介觀尺度上的大腦活動——神經元集合(neuron assembly):在特定條件下,數以百萬計的神經元會同時在亞秒級時間水平上臨時性地同步工作。

      作者使用一個貫穿全書的比喻:你清晨被鬧鐘叫醒,相當于石頭扔進水里產生的漣漪。石頭激起多大的漣漪,或者說,喚醒程度或意識程度,取決于石頭有多大,以及投擲石頭的力度。投擲力度相當于鬧鐘鈴聲大小,石頭大小相當于大腦中局部神經元的固有連接,漣漪相當于每一次神經元集合的大小?!懊恳粋€神經元集合……都是獨一無二的——正是這種一次性的特點使神經元集合相比其它可能的意識相關神經結構都更適合與每一個獨特的意識瞬間相對應。”

      不僅神經元集合的大小每次不同,神經元固有連接的規模也不是固定的,這取決于你查看的是哪個物種的大腦,更值得注意的是,它還取決于個體早年與特有環境的互動。簡單說,經驗會改變固有連接的規模,或石頭的大小。物種越復雜,固有連接的可塑性就越大;個體經驗越豐富,固有連接就改變越多。正是基于這些可塑性,使得我們每個人都是一個獨特的個體,或者說,我們每個人的總體意識都是獨一無二的。


      每一次神經元聚合的范圍都遠遠超出神經元團隊的規模,然而,單一的神經元聚合仍不足以產生意識,“因為到了300毫秒這個關鍵節點,一個神經元聚合的信號將大幅衰減至巔峰程度的20%”。格林菲爾德設想,“大腦各處的單一神經元聚合能夠各自獨立運作的時間可達到約300毫秒,但就在它們開始衰減之前,它們的活動,或者不如說,它們的能量,已經被轉移到某種集合的能量池中。且讓我們把這個聚合池稱為‘超聚合’,它可能相應于一次性的整體大腦狀態,尤其是,相應于一個意識時刻……由此產生的全局性、整體性的漣漪有可能是意識時刻的真正的、最終的神經關聯?!?strong>相應于每一次意識經驗的是,大腦中不同區域的一批神經元聚合起來,同步進入協作,然后解散。(筆者:300毫秒是否決定了一個念頭起滅的時間,是否也解釋了大部分人不能長期集中注意力,不能深入思考的原因。一種說法是人類大腦算力夠而內存不夠,紙筆算是外掛存儲的方式,科學家尤其是數學家通常內存較大。入定或者心流可能是神經元聚合時間延長的一種現象。)
       
      2. 同構
       
      《哥德爾、艾舍爾、巴赫--集異璧之大成》這一奇書著重介紹了同構。兩個同構的事物既有差異又有共同點,它們的結構可以相互映射,一個結構的部分在另一個中有相對應的部分,而且其對應的部分在總體結構中起著相似的作用。我們能認識事物的意義就是因為同構,對于同構的認識在人們腦海中產生了意義。通俗的講我們看到一個新事物或接收到一條新消息時會把它跟經驗里的舊事物做對比,以舊認新,當找到新舊的相似點,發現二者的同構關系時我們才能給新事物一個意義。所有的形式系統也因同構地反應了現實世界才有了意義。

      人類通過構造同構于世界的形式系統來認知世界 。物理學家用F=ma 來描述自然界的力,化學家用元素周期表反映物質組成,弗洛伊德用本我,自我,超我的模型解釋心靈結構。人類認知世界的過程就是人類在各學科構造形式系統,并用其中推演出的定理來描述世界現象的過程。
       
      3. 自指,復雜的涌現
       
      《復雜》作者梅拉妮·米歇爾(是《集異壁》作者侯世達的學生)試圖解釋,在不存在中央控制的情況下,大量簡單個體如何自行組織成能夠產生模式、處理信息甚至能夠進化和學習的,以及如何度量復雜性。她首先介紹了邏輯斯蒂映射,一個簡單的確定性方程能產生類似于隨機噪聲的確定性軌道,這個事實讓人困擾。這一問題與哥德爾定理有異曲同工之妙,即自指(self-reference,談論自身)引出了非線性,導致“對初始條件的敏感“,即,初始位置和動量的測量如果有極其微小的不精確,也會導致對其的長期預測產生巨大的誤差。
       
      哥德爾定理關鍵在于歌德爾構建了一個自指的陳述,”自指“是《集異壁》整本書最重要的概念,因為它是許多悖論的根源。(著名的說謊者悖論:“我說的這句話是假的”。就是因為這句話指涉了自身而引起了悖論)。
       
      自指的存在讓所有系統都具有不可避免缺陷,任何系統只要有談論自身的能力,內部就存在不可消除的矛盾,不完全性成了所有系統的固有性質。這就告訴我們,不能指望有系統可以解決所有的問題,鑒別所有句子的真假,因為他們都是不完全的漏洞系統。因此在物理學,社會學,哲學或者任何領域,所有構建大一統理論體系的努力是注定要失敗的。
       
       
      筆者: 連接的重要性跨度極大,從細胞到宇宙,從科學理論,技術發明到人類組織社會,從知識和認知到哲學。連接,尤其是自指的連接(帶復雜反饋?)是我們人類大腦、知識體系、乃至社會組織的復雜來源。這其中復雜之處應能啟發新的人工智能的發展。
       
       

      Ref:

       

      [1] 梅拉妮·米歇爾 《復雜》, 湖南科學技術出版社, 2011

       

      [2] 侯世達,《哥德爾、艾舍爾、巴赫--集異璧之大成》,商務印書館,1997

       

      [3] 蘇珊·格林菲爾德, 《大腦的一天》,上海文藝出版社, 2021.1

       

      [4] Shoreline(來自豆瓣), https://book.douban.com/subject/1291204/, 豆瓣書評

       

      [5] 大腦為何如此耗能?比較計算與通信的代謝能效, https://mp.weixin.qq.com/s/y4QFZHKAD2Kh6rmsjit7VA

      posted @ 2021-06-21 09:19  Engineblogs  閱讀(620)  評論(0)    收藏  舉報
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