精神动力学/业子力学 小结
豆友1680017
暂时要把这些问题放置一下，所以写一个小结。 此版本以问题的方式整理，不求体系。 基于普适概率的预测： 一切对未来的预言都是基于普适概率作出的。一个字符串的普适概率，定义为：能够从一个随机序列中找到 能够产生该字符串的通用图灵机程序 的概率。也就是一只猴子能够打出能生成某种字符串的程序的概率。简单的串比复杂的串出现的概率高。从中可以推导出奥卡姆剃刀原则。这是一个把熵-概率-主体联系在一起的概念。 了解过去并不能完全预言未来，不论了解得有多么仔细。正如我们不能确定明天太阳是否升起，不能确定明天物理定律是否还成立（这是一种信仰）。我们生活在一个不确定的世界上，同时也不了解自身，不知道怎样的未来是对自己最好的。但是，可以通过一些近似手段获得这些知识。 因为比起不了解来，了解至少能增加一点对未来的确定，至少能够提高预言准确的概率。了解的信息越多，并且系统的熵越低，预测未来的效率越高。普适概率可以定量的预测，我们了解到太阳已经升起N天之后，能够多大的概率确定第N+1天太阳能够继续升起。 因此，智慧可以增大生物存活的几率。生物可以认识自己和世界的更多信息，可以预测未来，从而让自己的行动更安全。此世生存是一场基于普适概率的博弈。 对他者认识的极限： 和双方都是已知的发送-接收模式不同，更接近于解密码的模式。如何去了解一个完全陌生的他者？（甚至不清楚对方是否人类，是否生物） 他者是获得信息的便利方式。他者作为自己的同类，如果能够得知他者能够感知到什么（也就是说，以一定概率判断，他者现在所感知到的外界的信息），要比自己去感知更有效率。几乎所有的主谓句子都可以归结为这种描述。例如，“一个人在跑步”的描述方式，比描述“我看到了一些.....的图案在作.....模式的运动”要简单很多。 任何物都能被当做同类看待。究竟是否被当做同类，取决于讨论的环境与内容。例如，在讨论运动方向时，不论是同胞、动物甚至飞行的石头都可以被当做同类来描述；在讨论信念时，甚至不同种族的同伴都会不被当做同类对待（非共享状态导致的打斗和战争）。对于同一个他者对象的动作，主体和它的相似度越高，能传递的信息越多。 但是另一方面，辨识同类也需要信息成本。将作为同类的他者和环境相区分开来，需要在每一组信息中包含他者自身属性的信息，以便识别出来。如果把物种当做同类的标志（假设这个世界是完全随机的），则同类出现的几率为其基因所携带信息的字节数的普适概率（其分母数量级在）。 在完全随机的世界中，同类认同节省下来的信息和辨识同类需要的信息，这两者刚好抵消，规定同类没有任何意义。但是在真实世界中，由于进化适应的存在，同类的出现概率比随机的普适概率大得多，因此生物会按照实际存在的概率来识别同类。它所能节省信息量的比例等于生物实际存在的概率和普适概率之比。（某种意义上，相当于莎士比亚全集实际付印的概率和猴子打字机莎士比亚全集的概率之比。） 死亡的经验： 死亡意味着信息的丧失。死亡是所有生物共通的，但是死亡的事件本身却只能为个体单独占有。 动物会避开死亡，这是所谓的本能。本能就是：行为在进化的压力下，将会以最大的可能概率避开可能遇到的死亡。本能的行为不可能违抗。或者说，我们暂时不讨论违抗它的行为。所以“自杀是唯一严肃的哲学问题”。它可以看作一种绝对命令。 动物如何会知道什么情况会导致死亡？既然它从来没有过死亡的经验，如何得到有关死亡的信息（没有人对它说“要死一次看看吗”）？死亡的经验来源于它的祖先。它们经历了演化中的生存和繁殖，所以它们的行为方式本身就是存活。这种方式就是它们的肉体建构的方式。也可以认为，遗传信息就是死者带给生者的信息。这种信息可以解读为：如何可以存活 或者 如何将会死去。这两种描述等价。 绝对命令与重言 进一步，可以将生命看作一种绝对命令的存在。绝对命令来自一个重言命题，但是在空间的某个局域内，这个命题本身被简化了。这个简化方式就是这个局域的描述本身（例如，在一个只可能出现红色球的袋子里面，所有的球都是红色的球 的命题是个重言命题）。生命便是这个绝对命令在局域中的演化结果，绝对命令会寻求不断的扩大以突破所有的局域，但是绝对不可能达到全域绝对命令。 而逻辑重言、数学公式对具体的生命来说，相当于是对他自身局域性的映照。 本能的运作： 如果把先祖的死亡经验（做怎样的事会死亡）看作先验知识，依照先验知识的行动方式可称为本能。当某感受器激发时，所有运动器作何种强度的激发，能够让未来的死亡危险可信的降到最小，则选择这样的行动方式。 阻力海： 先验知识的缺点是，每一世代从外界获得1bit信息，无从适应快速的变化，并且难以跨越大范围的“阻力海”。 如果对一种先验知识作小修正，就相当于是在它周围的相空间海里面旅行。如果周围的适合度都比它低，则到达了一个“岛”。从一个岛跨越到另一个岛上，取决于地形。单纯的演化到达周围一个单位距离的概率相等，但是一次跨越2个以上的单位距离概率极低，因此跨越阻力海的能力很低。需要一些信息能量的激发才可能实现（类似于量子隧穿）。后验学习能够增加跃迁的距离，而意识可以实现跨维度的跃迁。 先验与后验的学习： 后验知识可以表明：哪一些事件和先验知识相关（做怎样的事会导致做会死亡的事）。 它可以和先验知识共同作用：“先验知识取何值时，能最大限度的和后验知识相配合”。后验知识相当于拓宽了先验知识的肢体。 定量时，采用所谓感知μ空间的方法，在先验知识基础上建立后验知识。空间维度等于感受器的数量M，在空间同一点有两个量：先验预期强度、效应器预期张量（N种运动状态向相邻的2M格跃迁的概率的转换矩阵）。当知道这个量之后，就能选择最有利的方式行动了。（此处仅假设存在激发-未激发两种状态。实际感受器的连续状态可以以多种方式等效于这种描述。在等效转换过程中，确定强度与可能性的转换比率）。 一个特定的运动状态激发的概率为，取决于这一步行动的后果能够多么有效的解决本能，即相邻的相格能够多么有效的解决本能，并且能够多么有效的跃迁到相邻的相格中去。至于这几点之间如何平衡，则由每个物种和个体自己选择（强度和可信度之间的换算，每个个体都会给出自己的策略）。可以解释所谓的条件反射的建立过程。 粗粒化处理： 为了简化巨量的相空间相格，需要做粗粒化处理。同一个相格得到的信息越多，可信度也就越高（根据普适概率，归一化后的感知序列的Kolmogorov复杂度决定了将来状态的可能性，基本公式），但是在个体的感官有上万的情况下，相空间中相格的数量级是天文数字。由此获得相格的先验预期强度并没有多大用处，不会偏离50%多少。一个有用的办法是粗粒化。也就是将相邻的相格合并。 和统计物理不同，维度不止6维，而是和感知的信道一致。而“粒子”则只有一个，也就是现在的主体。因此粗粒化主要是维度的粗粒化：将取值相似的维度归为同一个维度。维度相互可区分。相格中包含多个维度，其取值为其平均值。最合适，最有效的粗粒化方案将会在竞争中缓慢胜出。粗粒化方案参与构成了一个个体的记忆和个性。 构想力与睡梦 即使有了后验知识，也只能有“真正经历过”的经验，至少是在同一个相格内的经验。但是构想力是建构相空间中“构想中的后验知识”的概率场（也就是三重预测下的死亡经验），有关“可能遇到什么样的后验知识”的知识。它可以直接从另一个维度跨越阻力海，但是它要换算成行动方式，需要后退出两步，得出先验知识情况下的行动。所采取的行动，相当于是“最有利的可能后验知识情况”。 拥有构想力的代价是，构想力所开辟的空间在正常情况下永远不可能被重新利用。关于尚未发生的过去的知识将永远存在。睡梦的作用就是清理这一些空间，使其重新被利用。 进行中的课题还有： 社会存在 情绪 性 神学命题 等等
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