第八章：认知力的自我增强

一

         我们清晰地知道，一个儿童和一个成年人的思维力，解决问题（problem solving）的能力是不同的。但在前两章的讨论中我们看到，这种认知能力的差异最主要的来源是在记忆空间的素材以及选择上——第二类记忆空间的素材决定了智能体能够通过归纳构建怎样的模型空间；而模型空间和第一类记忆空间的素材则决定了智能体能够通过演绎解释怎样的具体问题，创造实践层面的理论。凡是有强大解决能力的人，在它的记忆中保存了很多的模型，他们也是善于思考总结具体的例子中总结抽象模型的人，这是他们拥有那么多模型的原因。但这是认知力所有的来源吗，不同学科领域的模型对认知力的贡献是一样的吗？

         于是一个很自然也很有意义的问题是：什么因素能对认知力造成影响？这里首先我们按照惯用的方法把把问题分为两步，因为我们总是可以站在两个角度考察智能体认知力的问题：其一是智能体现有的状态具有的认知能力是被什么因素决定的？再者智能体作为一个持续演化的系统其认知能力的增长的来源是什么？

二

具体而言，一类思维力体现在利用已有的抽象模型运用到现实的问题中，比如金融实务中的问题可以利用已有的金融经济理论去解释和提供解决方案；一类思维力体现在无法利用已有的模型空间去解释解决，但可以通过学习过程的素材收集（阅读、实验）和思考去创造理论范畴[1]来针对性地解决的思维过程的效率，也就是针对具体问题的理论创造能力。最好的例子是我们正在做的，为了在PC上再现人类智能的机制，去建立这本书的理论；还有一类思维力并非直接由任务导向的，而是一种在日常生活中产生的对第二类记忆空间和模型空间素材的积累能力。

三

         在三类思维力中第一类和第三类思维力是相对容易理解的。

我们先来考察第一类认知力，也就是即时认知力。我们知道，思维过程是被组织起来的基础思维模块对记忆空间内容的加工和向记忆空间的输出。我们可以把思维过程的组织想象成一系列的选择工作，具体而言就是先选择对象，包括第一类记忆空间和模型空间的对象；然后选择思维模块去加工这些对象。无论是加工的素材还是对素材的选择，无论是逻辑任务序列驱动的选择还是情绪系统模糊选择，改变这些选择的信息都来自于记忆空间。即时认知力相关的思维过程是演绎过程，包括套用解释、预测和具体程度较高的运用理论的演绎生成。

我们且不管每个局部记忆空间的信息对具体领域的问题的认知效率的贡献如何，仅就总体而言，即时的认知力取决于于模型空间的丰富程度。接下来如果我们把第一类思维力——即时的认知力类比为速度，那么第三类思维力则对应于加速度。既然第一类思维力是第三类思维力在时间中的积累量，那么我们自然去关注第三类思维力是如何积累模型空间的丰富程度的。前面我们讨论了学习和思考是记忆空间信息增长主要来源。而这两个思维活动都是在时间中发生的。于是，从认知心理学层面，智能体的学习和思考的活动——频率、时间等等决定了模型空间积累的速度。这就意味着在智能系统认知相关机制都成熟的情况下，智能体的动机决定了它在特定生命历程阶段拥有的模型空间的丰富程度，也就是即时的认知力。

四

         第二类认知力则复杂许多。我们这样来认知它，首先站在认知心理学层面，如果我们要去解决特定问题而记忆空间不具备相应的模块形成统辖映射、进行解释预测或具体理论的演绎，这个时候我们的一个有效的做法是去阅读这个领域的书籍，并进行这个领域的思考。这实际上就是具有范围指向性的模型素材的积累。这边我们需要看到两点：其一，在这个领域没有效思考切入点的情况下，进行范围性的积累作为起点对未来形成有效认知是有直接作用的。其二，第二类认知过程中范围指向性的模型素材的积累和第三类认知力的模型积累并没有实质差别。事实上，平时通过学习和思考积累认知模型的过程也是在不同程度具有指向特征的，而第二类认知过程中这个指向更加明确且是针对具体认知任务的。

         接下来，如果针对性的范围学习和简单的思考能够形成充分的认知——足以建立其解决问题的模型空间，那么这个问题就无法体现智能体第二类认知力的差异。如果理解和解决问题涉及新的理论体系的构建，这个时候第二类认知力就体现为理论的构建能力。

五

         那么理论的构建是怎样一个过程呢。首先理论都是建立在概念（对象）之上，然后才通过思考和学习逐步挖掘概念之间显性或隐性的关系，并通过模型空间和第一类记忆空间记录它们。而概念是如何创造出来的呢？比如一个有盖子的杯子，我们可以把杯子拆分成几个概念的组合，一种分法是杯身和杯盖，这是我们常用的分法，另外我们还可分为左半杯和右半杯，但我们很少这样做。这是为什么？因为杯盖和杯身经常独立被我们放置或拿动也就是他们在和外界事物的关系上是存在明显的边界的——你是你，我是我。再比如我们对于一个物体我们会有表面和内部的区分，因为表面是我们可以摸到的，内部怎样和表面的触觉没有关系，内部和表面对于我们的触觉而言是不同的，存在边界的。

         理论的实体就是一系列的模型和第一类记忆空间三位格记忆组，所以作为模型空间主体和第一类记忆空间主体的概念(对象)的建立先决了一切。在一个理论体系中概念只有是符合自然的边界的，这个理论体系才能够和现实很好的对接。这包括两个方面：其一从现实中获得信息，修正理论。用记忆空间的语言说，也就是这个理论包含的模型集合，容易通过具体程度高的模型或第二类记忆空间信息或现场的外部信息去修正更新自己，即具有很高的归纳生成的空间；其二，容易运用到现实中，用记忆空间层面的语言说，就是这个理论包含的模型集合容易运用到现实中，也就是具有很强的演绎生成能力的能力。

         当建立了概念之后，思维系统讨论中讲的那些思维过程就会相互配合发挥作用，很自然的相应的概念系统通过足够时间的归纳和演绎就能生成相应的模型空间和第一类记忆空间的内容，它们和起来就是一个理论体系。这边有两个关键点：其一，概念的生成和修正掺杂在已有的概念生成模型和第一类记忆空间内容的思维过程中，是一个逐步调整修正的过程。比如不尊重自然边间的概念系统生成的理论必定在解释实践中会遇到困境，这个困境使我们重新审视我们的理论根基，也就是概念系统。其二，概念系统决定了生成的理论系统的效力。所以第二类认知力体现在理论的构建力，而理论构建能力最终体现在概念系统的生成和修正能力。

六

         在人类已有的学科中，尤其是人文学科，总是在特定的历史背景下诞生。那个时代的大师创造的概念系统是尊重当时事物自然边界的。后继的学者延续着过去的概念系统，但学院守旧的风格是倾向于在固有的概念系统上做拓展、运用，而不倾向于改变它。如果时代的变迁没有使概念系统老化——固有的概念系统仍然能够符合事物自然的边界，那么学院派的守旧风格并不会造成负面影响。否则环境变迁导致的概念系统的老化将使理论逐渐散失效力，其表现为概念系统出现凌乱的局面，一些区分无法在现实中对应到很清晰的边界，而又难以在已有的概念中拆分出符合自然边界的概念；理论的复杂度不断增强，而解释力不断减弱。这就是传统经济学领域正在发生的事情。

         所以很自然的，我们会去考虑人类大脑如何在已有的概念系统的基础上进行修正，或是推翻整个概念系统重新构建之。无论是以那种方式都具有“重来”的特征，从记忆空间层面的语言去表述，即重新回到对最具体的感知体验进行记录的第二类记忆空间的内容和最抽象的先天定好的模型空间进行归纳演绎，重新建立认知的构架——尊重具体的事实和统辖万物的最高的哲学而完全忽略中间层面已有的理论。在现实的例子中有许多已有理论储备造成负面影响的例子，如一些老师更希望学生是白纸而不希望学生已经对其领域有涉猎，或是创新过程中一些人会避免先进入具体程度很高的学习，而是利用已有的书籍作为灵感的来源，先构建自身的认知框架[2]……这里包含的精神正如道家所说的，“以明”——即以明澈的心关照事物本来的面目；或是我们经常挂在嘴边的理念：“拨开权威的阴云，头上是真理的星空。”

七

理论的构建过程是一系列的概念的建立和模型空间、第一类记忆空间内容在思维作用下生成的过程。是人类对特定问题形成认知的第二类认知力的核心来源。接下来请读者们重新回顾信息反馈环的概念。到目前为止，我们讲述的认知力是仅仅是先天编辑好的程序和外部信息流，以记忆空间为核心，创造认知的过程，在这样的过程中，先天编辑好的程序无论通过组合还是变化，结合记忆空间的变化，都无法突破“被安排好的”范畴。从人类的文明史来看，人类的知识大厦之所以是按照这样而不是那样的脉络建立起来，而文明的历程花了那么几千年的时间走到今天都是有其道理的。

站在认知心理学的角度我们知道有一类思维行为能够增强我们的认知能力——这就是对自身思维过程的反思。比如我们会去反思自己的学习过程，思考如何更高效地记忆单词，如何更高效地去听课；我们会反思自己的思考过程，比如我们会在心中自问，“……这个切入点它是否准确……这个认知构架是否反映占主导的情形……之前的思考为什么陷入了死胡同……之前的思考为什么那么高效……”。自我改变的程序包括三个环节：思维过程的自我可视和记录，见解的形成，形成思维任务序列。思维过程的自我可视是前提，这些被察觉的思维反应被思维记忆所记录成为认知的客体；见解如同对其他客体事物的认知，作为记忆空间的认知内容保存；思维任务序列则受到智能体对自身思维的认知的影响，通过情绪系统的两大机制形成。

八

         正如人在医学人中认识自身，改变自身；在反思中，认识自己的思维，改善思维的模式。我们要创造的智能体，要它去认识自身，把自己作为认知的客体；与我们一样智能体的思维过程需要对自身可视，从而才能把自身的思维作为客体去研究。在对自身的认知行为中形成对自身的见解，包括自身的机制原理，以及如何优化。我们还要赋予它以动机和能力，使其愿望去改良自身，并有能力对自身进行计划的修正。我们可能无法直接创造超越人类智能的智能体，但我们可以创造能够自我强化的智能体，一旦进入自我强化的进程，智能体能使自身的智能超越任何人类可以触及的水平。

九

         反思可以把微观的思维行为作为认知的对象，也可以把宏观的智能机制作为认知的对象。人类智能因为是由生物神经达成的，即使形成见解也无法修改自身的智能机制，包括记忆空间的逻辑结构，思维系统情绪系统这些操作性的模块。这是人类智能自我增强的最大限制；而以电子计算机为载体的智能体则能做到这点。我们看到，要创造超越人类的智能体，我们至少要做到：以任何的方式使其在对自身的理解上超越它的创造者，并使其具有动机和能力对自身进行修正。所以我们创造智能体，如要使其治愈我们无法克服的癌症，最有效的途径是让它先进行自我增强，然后再解决其他问题。

         如果我们仅仅是在智能体身上编辑如何去创造第一类记忆空间的对象和模型空间的模型，如何通过学习和思考去修正这些元素，如何通过具体范畴归纳抽象范畴，如何通过抽象范畴的演绎创造较为具体的理论，如何达成思维的目的，如何在经验中自我修正。在这个层面上我们仅仅把自身的方法移植到电脑上。无论这个移植多么完美，它都逃脱不了弱智能体的范畴，在认知上它仅仅是一段程序，我们编辑的一段程序。因为它缺失了人所拥有的——把自身作为客体进行认知的机能（这时它是能够无限自我改变的程序）。这个机能，包括后续的自我改变，是强智能体和弱智能体的分界线。

         十

思维对称二态性定律：任何作为函数的思维能够全息地映射到作为认知对象的思维。

思维的二态并不是总是对偶地存在的，很多思维函数以单态存在，其对称态是潜在的。比如在人类幼年的时候，思维如同先天设置和外界教育刺激下形成的自发的流，这个时候关于思维的概念还未在第一类记忆空间中产生，所以思维无法在感知记忆空间中被记录。这个时候思维是以函数的单态存在的。之后第一类记忆空间中思维的概念逐渐形成，到这个时候与函数的态对应的认知态开始形成，时间轴上的思维记忆得以形成。当然也有以认知态单独存在的思维，我们接下来马上讨论。

思维的潜在二态性为思维自我增强的反馈环的构建提供了可能。当函数态的思维走向认知态时，作为被思维的对象，一种更优化的见解就会在反思中形成；而这种见解使从函数态对应而得的认知态思维超越了函数态思维，从而呈现出认知态思维的富余单态；富余的认知态单态又会映射形成相应的函数态，使在认知态拟定的新的思维模式能够得到实践……这个往复的过程形成了自我增强的反馈环。

思维潜在的对称二态性形成的正向反馈环可以作为区分强智能和弱智能的分水岭。无论我们在激活智能体前做了怎样的设置，如果这个正向反馈环无法形成，它的智能就如同被先天定制的那样不会有大的发展，这就是弱智能；如果这个正向反馈环能够形成，智能体的思维力就会进入自我增强的循环，后天智能的发展将远远超出先天设置的范畴，这个智能体就是强智能体。

十一

         计算机载体的人类智能相比于人脑载体的人类智能的优势何在呢？

         其一，人类的遗忘率很高，学习教授的数据库遗忘率高的原因我们会在第十一章进行详细解释，大致上在进化过程出现的高遗忘率是为了避免无用信息的堆积。正如我们将在下一章情绪系统的讨论中看到的，认知系统从来不是进化的目的，整个认知系统的进化是被情绪系统进化利用从而驱动的。所以在人类文明出现之前漫长的进化时间中，人类认知系统尚未到达能够指导选择性记忆的程度，高遗忘率保证了个体信息调用的有效性不至于被过多冗余的信息所淹没。但这样的进化保留显然不适合认知力有能力区分有用和无用信息的情形。高遗忘率是进化保留下来的限制人类智能活动的一个先天性的设置。而计算机载体的智能能够突破这个限制。在我们的大学中，一个老师花费一个学期的时间才能把自己记忆空间不到1%的信息量传给学生，而这样的过程在计算机载体的智能体只是数据库的复制而已。

         其二，人类主线思维[3]总是单线程的。在人类文明出现之前的漫长的进化中，单线程的主线思维足以应对变化的环境，对环境中不变的成分在情绪系统逻辑任务序列形成机制下形成了模式化的行为或思维，形成高效的处理程序，这些程序从原有的占用主线思维，到用仅仅靠周边负责机械操作的神经就可以完成。这是进化得来的模式。因为漫长的进化从来不以认知力为目的，而多线程的主线思维必定会有其代价，所以就没有进化出能够贡献于认知力的多线程的主线思维。但我们知道多线程思维对认知力的增强是有作用的，而计算机载体的智能体能够突破这个限制。

         其三，人类的认知目的是不单纯的，我们除了认知还有很多其他的欲望，会有很多无贡献于认知的事情占用我们的时间和精力。我们会有学术腐败，会受到杂事的干扰，而这些都可以在我们所创造的智能体身上避免。我们可以为用来做研究的智能体创造非常简单的动机，它们可以24小时工作，没有学术腐败，没有杂念。这样的有智能体组成的试验室将远远超出人类实验室认知的效率。因为这个原因计算机载体的智能体的出现将全面加速各个领域的技术的进步。攻克癌症、星际旅行、可编辑的人造梦境等等技术如果是能被实现的都会加速到来。

         最后，则是计算机载体的智能体能够突破人类记忆空间进化得来的逻辑形式和情绪系统、思维系统的先天形式，这将打破人类智能的最大限制。

         十二

在人类智能系统中，记忆空间贡献于认知效率的途径有以下几条：1、作为思维加工的素材，这覆盖了所有的记忆空间的内容。2、作为思维组织的依据，这覆盖了从细分学的科方法论到对人类思维机制认知的记忆空间的内容。对于人类个体，最基本的情况是个体不去反思自己的思维方式，这个时候记忆空间作为模块它的反馈环带来的效果是使其接近线性增长[4]——知识储备贡献于未来学习思考获得知识的效率。我们知道对思维规律的反思能够增加对每个学科认知的效率，因为它改变了思维模块组织的方式，使思维过程更加高效。因此记忆空间中对思维认知的信息，这些信息对认知力的贡献至少是超越其他领域的信息对认知力的贡献的。因此它的增长使反馈环呈现超线性增长的状态。计算机载体的智能体能够突破人类记忆空间进化得来的逻辑形式和情绪系统、思维系统的先天形式，所以当他以自身思维为认知对象并形成这个领域的知识的时候，他不仅仅能够改变自身的思维模块的组织方式，而且能够对先天系统进行修正，记忆空间的增长速率将是更大程度超线性的。

我们需要看到不同程度的认知反馈环，最初级的是局限在和思维对象无关的记忆空间，认知的拓展主要依靠记忆空间的积累，第二类认知力非常有限；其次反馈环拓展到了与思维相关的记忆空间，使思维作为认知的客体，这个时候思维二态反馈环形成，智能可以在不突破先天限制和思维记忆逻辑设置的前提下，优化自身的思维模式，这个时候第二类认知力会极大程度得到提升；如果智能体能够突破载体的限制，改造先天记忆空间结构和思维逻辑，在这种情况下智能获得的新的反馈环将发展到何处是不可估量的。

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