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车轮中的心智

**车轮中的思想——序言:每个人都想要一块石头**

2025 年 2 月 6 日 slimemoldtimemold控制论,科学史,范式,科学哲学,科学,轮子里的心灵

我们这些没有东西可以“缠绕”的人迷失在荒野中。但那些否认这种需要的人正在“烧毁我们的剧场”。如果你把某些词放在引号里,听起来更像是一个比喻。 > > ——约翰·林内尔, 2009 年接受《滚石》杂志采访

几乎任何东西,加热后都会变大。加热到一定程度,它就会融化并变成液体。再加热,它就会变成气体,占据更大的空间。或者,冷却后,它会收缩并再次变小。 

那是 1789 年。安托万·拉瓦锡刚刚出版了他的*《化学基本原理》*。罗伯特·克尔很快将其翻译成英文,书名为《包含所有现代发现的新系统顺序的化学元素》,通常简称为《化学元素》。 

拉瓦锡在书中首先谈到的就是热的奥秘。“很久以前,热的奥秘就被确立为物理公理或普遍命题,”他开篇说道,“任何物体,无论是固体还是流体,都会因为其可感热的增加而在其各个维度上增大。”物体变热时,几乎总是会变大。而物体变冷时,几乎总是会收缩。“很容易看出,”他说,“粒子因热量而分离是自然界的一个恒定而普遍的规律。” 

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拉瓦锡正乘风破浪。大约两百年前,笛卡尔曾建议我们抛弃亚里士多德的思维方式,即每一种事物都有其特殊的用途,而是恢复伊壁鸠鲁的一个非常古老的思想,即一切都是由微小粒子构成的。 

该计划旨在看看“让我们首先假设它们都是粒子”是否是了解世界的更好角度。因此,拉瓦锡的目标是尝试用不同粒子之间的某种相互作用来描述热量。

他分两步论证。首先,拉瓦锡说,必须存在两种力:一种力将物体的粒子推开(我们在物体升温时看到这种力),另一种力将它们拉近(我们在物体冷却时看到这种力)。“所有物体的粒子,”他说,“都可以被认为受到两种相反力量的作用,一种是排斥力,另一种是吸引力,它们在这两种力量之间保持平衡。”

推动粒子分离的力显然与热量有关,但也必须有一种推动粒子聚集的力。否则,热量的分离力会使物体完全分开,物体不会在热量消失后变小,物体也不会在变冷时凝结或冻结。 

他说:“由于物体的粒子不断地被热量驱使而彼此分离,它们之间就不会有任何联系;……自然界中不可能存在固体,除非它们被某种其他力量结合在一起,这种力量倾向于将它们联合起来,可以说是将它们连接在一起;这种力量,无论其原因或运作方式如何,我们都称之为引力。”因此,还有一种力量将它们拉在一起。

好的,这是第一步。在第二步中,拉瓦瑟根据这些观察结果提出了一个模型: 

如果不承认这些现象是真实的物质或非常微妙的流体的影响,就很难理解这些现象,这些流体潜伏在物体的粒子之间,将它们彼此分离;而且,即使假设这种流体的存在,我们也会在接下来的内容中看到,它以一种非常令人满意的方式解释了自然现象。

让我们回顾一下,并注意他正在做的一些事情。

首先:虽然拉瓦锡乐于推测引力,但他非常谨慎。他没有引力提出任何主张,甚至没有推测“其原因或运作方式”。他只是指出,似乎有某种力量导致了“自然界的坚固性”,讨论了我们可以称之为的力量。 

他对分离力也做了同样的事情。由于分离力似乎与热量密切相关,他说我们可以将这种假设的流体称为“热流体”——“但还有一个更困难的尝试,即给出热流体作用于其他物体的方式的正确概念。” 

我们无法通过看到或触摸这些液体来知道它们存在——我们通过正常的观察来假设它们,并问,世界上可能存在什么样的东西,看不见,却能引起这些观察?“由于这种微妙的物质渗透到所有已知物质的孔隙中,”他说,“由于没有容器不能让它逃逸,因此,没有容器能够保留它,我们只能通过转瞬即逝且难以确定的影响来了解它的性质。”

拉瓦锡警告我们,不要以为自己所做的只是猜测。“在这些我们既看不见也感觉不到的事情中,”他说,“尤其需要警惕我们想象力的过度膨胀,这种想象力总是倾向于超越真理的界限,而且很难被限制在狭隘的事实范围内。”

第二:拉沃锡除了推测,还提出了模型。

但并非只是任何模型。拉沃锡的热理论是一种物理模型。他认为热是一种流体,其中的粒子非常小,以至于它们可以进入任何其他物体的粒子之间。他还认为这些粒子会产生一种力,将其他粒子彼此分离。由于热粒子非常小,它们自然会渗入其他物体的粒子中。这导致了我们开始观察的膨胀和收缩。

拉瓦锡提出了一个实体和规则模型。在这种情况下,实体就是粒子。有规则控制着粒子如何相互作用:热粒子会发出一种力,将其他粒子推开。同一物体的粒子相互吸引。可能会有更多的实体,也肯定会有更多的规则,但这只是一个开始。

第三:他并不谈论晦涩难懂的事物,而是首先尝试解释现有的、常见的观察结果。

人们通常认为,理论应该做出新的、可检验的预测。这种想法似乎来自证伪主义:如果一个理论给出了一个前所未见的预测,我们就可以尝试证伪该理论。如果预测成立,那么该理论就有一定的说服力。

但这是本末倒置。你真正想要的首先是理论能够对现有的观察做出“可测试”的预测。如果一个新的提议甚至不能解释我们已经知道的事情,如果实体和规则不能复制我们在自然界中看到的任何一件事,那么它确实是一个糟糕的理论。 

如果你的模型能够完成一些奇特的事情,那就太好了,但首先它应该做些基本的事情。天气理论一开始不需要做太多事情,但它至少应该预见到水蒸气会形成云,云会形成雨。如果你的引力理论可以解释水星近日点的进动,那就太好了,但它首先应该预见到月球不会落入地球,地球会吸引苹果而不是排斥苹果。

第四:他的建议是错误的!这个模型和我们现代对热的理解完全不一样。然而,拉瓦锡完全不关心。他明确表示,他并不关心这个模型在实体上是否准确: 

…严格来说,我们没有义务假设 [热能] 是一种真实的物质;它就足够了……它被认为是排斥的原因,无论它是什么,它将物质的粒子彼此分离;所以我们仍然可以自由地以抽象和数学的方式研究其影响。

人们有时会非常担心他们的模型是否正确。但这种担心毫无意义。科学模型不需要正确。它甚至不需要描述一个真实的实体。

拉瓦锡并不关心他所描述的实体是否真实;他关心的是,他所提出的实体 1)会产生他试图理解的现象(事物通常在变热时膨胀,在变冷时收缩)和 2)足够具体以至于可以被研究

拉瓦锡的提议涉及按简单规则运作的实体。这些规则产生了与现有观察结果相符的热现象。这就是所需的一切,拉瓦锡对此非常清楚。“即使假设这种流体的存在,”他说,“我们也会看到……它以非常令人满意的方式解释了自然现象。”

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科学进步总是这样进行的:提出一些实体和控制它们的简单规则。看看它们是否会产生我们经常看到的事物。很难解释所有事物,所以你不太可能第一次就成功。但它能解释任何事物吗?

如果是这样,恭喜你!你走在正确的道路上。从这里开始,你可以调整规则和实体,直到它们越来越符合众所周知的现象。如果你能做到这一点,你就取得了进步。如果在某个时候你能匹配你在世界上看到的大多数现象,你就成功了。

如果你能继续使用实体作为模型来预测未知情况下的现象,那就恭喜你了。这是最难的一步,要下定决心,在未知情况下证明你的规则和实体模型。

但首先,你应该在已知情况下证明这一点。如果你的热理论甚至不能解释物质融化和蒸发的原因,那么试图做出更奇特的预测就毫无意义。你需要重新开始。 

**浅**

很多被认为是知识的东西都是肤浅的。

我们所说的“肤浅”是字面意义上的。当我们说某事肤浅时,我们的意思是它只涉及现象的表面现象,没有提出任何诉求,甚至没有推测表面之下可能发生的事情。 

表面知识有两种:预测和抽象。

1.预测

预测是肤浅的,因为它们只涉及预测会发生什么,而不是为什么会发生。 

如果你问一位天文学家:“太阳是什么?”他回答说:“我可以准确地告诉你每天太阳何时升起和落下”……这很酷,但这位天文学家并不知道太阳是什么。即使他能说出所有星星的名字,即使他能预测日食,即使他能证明他的计算精确到小数点后六位,这仍然是事实。 

大多数形式的统计数据都存在这种肤浅之处。每当有人谈论相关性时,他们就显得如此肤浅。“越接近冬天,太阳在天空中停留的时间就越短。”嗯。那么太阳又是什么呢? 

有时只从表面来谈论事物是可以的。我们并没有说“不要谈论相关性”。我们说的是,“相关性是肤浅的”。但我们常常想更深入地了解。当你想更深入时,不要接受任何替代品!

有时你只想预测会发生什么。如果你是一家保险公司,你只关心你的赌注是否正确——你需要知道哪些房屋会被洪水摧毁,但你不需要了解原因。你知道你的业务涉及不确定性,这些预测只是估计值。如果你只想预测,那没问题。

但在大多数情况下,我们想要的不仅仅是预测。如果你是一名医生,需要在两种手术之间做出选择,你当然更愿意选择存活率为 90% 的手术,而不是存活率为 70% 的手术。但你最好了解实际情况。即使选择了存活率更高的手术,你能做些什么来确保你的病人存活率在 90% 之内,而不是 10% 的死亡率?这两组之间有什么区别?我们渴望做的不仅仅是掷骰子。

对于任何其他预测,请考虑这一点。在Asch 从众实验中,大多数参与者都从众。由此,我们可以预测,在类似情况下,大多数人也会从众。但有些人不会从众。为什么呢?预测本身无法更深入。

或者教育。也许我们可以预测哪些学生会在学校表现良好。我们预测某些学生会成功。但其中一些学生没有成功,而一些我们认为会失败的学生却成功了。为什么?预测本身无法更深入。

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这里很容易忽略一点,那就是拥有一个非常好的模型是做出非常好的预测的一种方式。无论你通过以过去为基准来预测未来时你的预测有多好,拥有一个好的模型都会使你的预测变得更好。而且,你会对实际发生的事情有所了解。 

但人们经常会反过来理解这个道理——他们认为好的预测是对被预测事物背后过程的良好理解的标志。人们很容易只寻找好的预测,并认为这是理论的最终衡量标准。但实际上,尽管你不知道幕后到底发生了什么,但你通常可以做出非常好的预测。 

这就是为什么你可以操作汽车或洗碗机,尽管不知道它们的工作原理。你知道当你打开洗碗机或将汽车倒车时会发生什么。你的预测非常准确,几乎 100%。但从机械角度来说,你不知道为什么当你倒车时汽车会向后移动,也不知道洗碗机在完成后如何关闭。

如果你想修理一台坏了的洗碗机,或者设计一台更好的洗碗机,你需要了解这台机器的内部构造,了解这台机器的机械特性,了解它的表面功能,你知道如何操作。你“知道”如何操作电视的表面特性,但你对这一点了解多少呢:

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让我们再举一个不同的例子。这款博世洗碗机只有 6 个按钮。看看它对任何消费者来说操作起来有多简单: 

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但看看里面有多少零件。为什么有些零件形状这么奇怪?你了解多少?普通操作员了解多少: 

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2.抽象

成功的模型总是以实体和规则的形式来表达。这似乎很明显——如果你要描述世界,当然你需要提出填充世界的单位,以及控制它们行为的规则! 

但事实上,人们几乎从来不这么做。相反,他们会想出既不涉及实体也不涉及规则的描述。这些被称为抽象

抽象将相似的观察结果归为同一类别。但这是肤浅的,因为分类是基于观察结果的表面属性,而不是其性质。所有的螃蟹看起来都很相似,但随着我们对它们的内在本质(我们称之为 DNA)的了解越来越多,我们了解到其中一些螃蟹只是表面上相似,它们的螃蟹状设计来自完全不同的地方树木也是如此

我们当然离不开“热”、“萧条”、“民主”、“飞机”等抽象概念。有时你确实想根据事物的外表将它们归为一类。但这些分类充其量只是表面现象。飞机在抽象上有一些共同点,但打开它们,你会发现它们在内部都有自己的运作方式。民主国家有共同点,但每个国家都有自己特定的、机械的投票、代表、办公室、制衡等制度。 

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想象一下,你的车坏了,你把它带到一个机械师那里,他告诉你,“哦,你的车坏了。”你马上就知道了:这家伙根本不知道他在说什么。“坏了”是一个抽象的概念;它不指任何东西,也不会帮助你修车。

相反,一个好的机械师会用实体和规则来描述你的车的问题。“你的火花塞坏了 [实体],所以它们不能再使活塞 [实体] 上下移动 [规则]。” 

当我们谈论汽车时,很容易看出抽象概念是多么荒谬,但当我们谈论科学时,注意到它们却出奇地困难。

例如,如果你总是感到悲伤,心理学家可能会告诉你,你患有“抑郁症”。但抑郁症是一种抽象概念——它不涉及导致你感到悲伤的实体或规则的理论。这就像说你的车“坏了”一样。这样的抽象概念对于解决问题基本上是无用的,所以我们不擅长治疗“抑郁症”也就不足为奇了。

抽象概念往往与现实脱节,久而久之,它们就完全不存在了。我们仍然使用“热”、“水”和“空气”等词,但我们用这些词所指的东西与炼金术士大不相同。中世纪的医生认为医学是体内混合的四种液体:血液、痰、黄胆汁和黑胆汁。我们今天仍然使用其中的许多词,但你看到的“血液”并不是幽默家的血液。

有一天,我们可能会完全停止使用“抑郁症”这个词。有些人认为这个想法很疯狂——抑郁症如此普遍,如此根深蒂固地融入了我们的文化,它肯定会继续存在。但这样的事情总是在发生。在 19 世纪和 20 世纪,“神经衰弱”是人们感到悲伤、疲倦和焦虑的常见诊断。它曾被收录在精神障碍的巨著《精神疾病诊断和统计手册》(DSM) 和《国际疾病和相关健康问题统计分类》(ICD)中。 

现在不是了。但那不是因为人们不再感到悲伤、疲倦和焦虑——而是因为我们不再使用“神经衰弱”作为抽象词来描述这些经历。人们所学或所写的有关神经衰弱的一切现在除了历史研究外都毫无用处。这就是抽象词的本质:它们可以存在一百年然后消失,我们可能对世界的真正本质一无所知,就像我们刚开始时一样。甚至不要让我们开始谈论脑衰综合症

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DSM 永远不会完全成功,因为它只能处理抽象问题。我们仍在处理地心心理学的一个线索是,DSM 根据疾病的症状而不是原因对疾病进行分组,即使相同症状的原因可能大不相同(例如失眠可能是生理原因、心理原因,或者凌晨 3 点你的猫)。

想象一下,如果用这种方法来测量身体疾病——如果你非常擅长测量咳嗽、打喷嚏、疼痛、喘息等,你最终可能会非常擅长区分感冒和流感。但你很难区分流感和新冠病毒,而且你永远也没有机会为它们开发疫苗,因为你对产生症状的系统一无所知。

这种方法,即发放问卷,然后试图从回答中榨取统计数据,总是会达到这个水平。充其量,你只能根据表面上的相似性成功地将某些人群或行为归为一类。这可以让我们更好地治疗精神障碍,但不会好太多。 

如果你不了解问题,你就不可能解决它们。

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抽象概念很危险,因为它会诱使你认为自己知道一些事情。医学在这方面尤其糟糕。拿一个抽象概念,给它起一个拉丁文名字,然后说“因为”,这听起来就像一个解释。你有口臭?那是因为你有口臭,意思是“口臭”。这不是一个解释;这是一个同义反复。

一种口臭治疗方法对另一种口臭是否有效?很难说。当然可以。有时,事物具有相同的表面外观,其中一个原因是它们是由相同的原因引起的。但有些人口臭是因为他们从不刷牙,有些人口臭是因为他们患有癌症,而另一些人口臭是因为鼻子里卡了一块腐烂的鱼。这些原因需要不同的治疗方法。

——莫里哀*《忧郁症患者》*

抽象当然很有用。但抽象本身是一条死胡同,因为它们没有提出具体的主张。流程图思维就是一个例子。你可以画出方框“A”和“B”,并在它们之间画一个箭头,但这个图的具体主张是什么?最多看起来是 A 的度量将与 B 的度量相关,如果箭头只朝一个方向,那么改变 A 的度量也会改变 B 的度量。 

如果您对这种结果水平感到满意,那就没问题,但这与成熟科学的成功几乎没有相似之处。化学的成功并非来自质子 –> 金 <—> 水星的小流程图。如果说有什么不同的话,那就是该流程图看起来更像炼金术。 

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抽象概念可能是有用的起点,但却不是好的终点。例如,人们注意到雪在阳光下融化,金子在熔炉中融化。他们注意到热水会沸腾,热皮肤会灼伤。似乎在所有这些情况下都有同一种力量在起作用,所以他们称之为“热”。

温暖的感觉、阳光的力量、融化和蒸发之间的相似性,都是抽象的:“这些结合在一起如此完美,也许它们是一件事”。 

这只是一个起点。接下来你必须认真对待这个假设,并尝试建立一个模型。所有这些变暖、融化和燃烧背后的实体和规则是什么?

拉瓦锡就是这么做的:他想出了一个模型来解释这些表面上的相似性。后来的化学家们对实体和规则提出了更新,效果甚至更好,现在我们有了一个能很好地解释热量的模型。我们仍然称之为“热量”,但因为这个模型是关于底层结构的提议,所以它不是肤浅的,所以它不是一个抽象的概念。 

**生命游戏**

这是康威的生命游戏

这款游戏的世界是一个由方形单元格组成的无限二维网格。这意味着每个单元格有八个邻居,即水平、垂直和对角相邻的单元格。 

细胞只有两种属性——每个细胞要么活着,要么死去(用黑色和白色表示);每个细胞在无限的二维网格中都有一个位置。时间以离散的步骤发生,也是无限的。这是这个世界中实体的完整列表。 

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在每个时间步骤中,都会应用以下规则:

  1. 任何活细胞如果其邻居少于两个,就会死亡。
  2. 任何有两个或三个活邻居的活细胞都会存活。
  3. 任何拥有三个以上活邻居的活细胞都会死亡。
  4. 任何有三个活邻居的死细胞都会变成活细胞。

这是这个世界的完整规则列表。

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所有这些部分(没有其他部分)共同创造了这个世界。您可以在这里亲自尝试一下。

尽管康威的生命游戏受到晶体生长等事物的启发,但它并不是自然界任何特定部分的模型。然而,它是一组简单实体的例子,以及关于这些实体如何相互作用的简单规则,这些规则产生了复杂的结果。 

这种模型是我们最成功的科学的基础:提出一组实体、它们的特征以及它们相互作用的规则,从而产生我们观察到的现象。 

康威的生命游戏并非是抽象概念的链条,也不是按照隐含规则运作的流程图,而是一组以特定方式互动的实体。由于它非常精确,因此它提出了具体的主张。

原则上,我们可以在生命游戏中给你任何起始状态,你应该能够应用规则来弄清楚接下来会发生什么。你可以为你想要的起始状态做任意大的事情,也可以为你想要的时间步做任意多的事情。唯一的限制是你愿意投入的资源。例如,看看你是否能弄清楚这个数字在下一个时间步会发生什么:

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或者如果你想要一个更具挑战性的例子,试试这个: 

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当然,这些练习的数量是无穷无尽的。您可以随意在家尝试。画一个网格,随机给一些单元格涂上颜色,然后仔细研究这些规则。提出具体主张。

相比之下,请看一下此图。维基百科向我们保证,该图描绘了“根据 Csikszentmihalyi 的心流模型,在挑战级别和技能级别方面的心理状态”:

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您可能想知道这里到底在说什么。是的,如果您的挑战程度中等且技能较低,那么您会“担心”。但不清楚这些词的含义是否超出了上下文。

此图只是将抽象映射到抽象。没有关于这些抽象背后的实体的提议。当一个人技能中等或挑战性较低时,具体会发生什么?低技能 + 高挑战 —> 焦虑听起来像是一个科学陈述,但事实并非如此。这就像说低汽车活动 + 大量奇怪的噪音 —> 汽车故障。忘掉这样的问题吧,重要的是高技能 + 高挑战 —> 流动。

大五被认为是心理学中最好的理论之一,它提供了描述人格的五个维度,如外向性和开放性。但这些维度只是抽象概念。该理论并没有声称什么是“高开放性”,而是从字面上解释该因素的构成。这些说法完全是肤浅的。大五最多只能通过表明其测量具有预测性来证明其合理性。这种所谓的理论并不科学。

现代科学家经常声称他们正在建立模型。然而,这些模型通常是统计模型。它们基于历史数据,可以用来猜测未来会是什么样子,假设未来与过去相似。统计模型预测抽象变量之间的关系,但并不试图模拟创建数据的过程。线性回归是数据的“模型”,但没有人真正认为数据是通过线性模型进入世界的,就像用来估计它的模型一样。

这更加令人困惑,因为在统计物理学等领域还存在另一种完全不同的“统计模型”。这些模型就是我们所说的模型。尽管涉及“统计”一词,但它们与线性回归完全不同。统计物理学中的模型不是回顾抽象变量的历史数据,而是采用假设的粒子并将它们向前推进,试图从每个粒子行为的微观原理来描述复杂系统的集体行为。这些模型只是在利用概率来尝试描述具有许多粒子的系统中集体行为的意义上才是“统计”的。 

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我们想要一个模型,它是一种针对简单实体、其属性以及控制它们的规则的提议,这种模型可能会引发我们感兴趣的自然现象。生命游戏与真正的科学模型之间的区别在于,生命游戏是一组人为的实体和规则,它们在法令下是真实的,对现实世界没有任何解释,而科学模型是一种针对一组实体和规则的提议,这些实体和规则可能存在于某些自然现象背后。我们所要做的就是看看它们是否匹配。

**粒子人**

物理学最初建立的模型是这样的:世界是由存在于三维空间和一维时间中的物体组成的。物体最重要的属性是它们的质量、速度和位置。它们根据牛顿定律相互作用。还有一些力,比如引力,尽管力的概念最初很有争议。 

如果你读过牛顿定律,你会发现这些是他提到的唯一实体。物体具有质量、速度和空间中的时间位置。此外,书中还简要提到了力。

自从这个模型被发明以来,事情变得复杂多了。我们现在有了电力,爱因斯坦改变了空间/时间/质量实体的性质,在亚原子层面上还有各种各样的无意义的事情发生。

我们从一个部分正确的简单模型开始,从而得到了这个复杂的模型,这个模型对物理世界的实体和规则做出了具体的断言,因此至少做出了一些具体的预测。这些预测是错误的,因此是有用的,因为它们可以进行测试。关于规则和实体的断言可以受到质疑,模型可以得到改进。它们的作用不仅仅是简单地将一系列抽象概念串联在一起。 

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第一次尝试就想出正确的模型可能是不可能的。但想出一个足够具体以至于可以犯错的模型是我们的责任。足够具体以至于可以犯错意味着关于实体和规则的建议,而不是关于统计关系的肤浅概括和主张。

和拉瓦锡一样,我们不应该关心这些模型是真实的还是纯粹的假设。我们应该更关心它是否“以非常令人满意的方式解释了自然现象”。请记住“我们没有义务假设这是一种真实的物质”!

再举一个例子,考虑一下原子的不同模型。

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道尔顿成长于一个通过发现无法分解成其他物质的体系中。氢和氧被认为是元素,因为水可以分离成这两种气体,但气体本身无法分割。因此道尔顿认为原子是不可分割的。 

当电子被发现时,我们得到了一个葡萄干布丁模型。当卢瑟福发现原子大部分是空的时,我们得到了一个模型,其中有一个小原子核和在轨道上运行的电子。发射光谱和其他观测结果导致了电子壳层而不是轨道。这些模型都不正确,但它们是机械的,并能解释许多观测结果。

**科学的本质**

无论如何,什么是科学?

如今,大多数人都声称科学的合法性来自于它是实证的,即你要出去收集数据。你可以在诸如“想法要通过实验来检验”之类的短语中看到这一点。因此,从事任何实证工作的人往往坚持认为他们在做科学。

通过实验来检验想法是至关重要的——你还能依靠什么呢,权威人士?但什么的想法可以通过实验来检验呢?科学无法回答规范性的想法,比如“我应该如何抚养我的孩子?”或“什么样的帽子最好?”它也无法回答语义性的想法,比如“热狗是三明治吗?”

有些东西是经验性的,但看起来根本不像科学。例如,想象一下我们在研究中提出这样一个问题:“红色汽车比蓝色汽车快吗?”你当然可以出去买一组红色汽车和一组蓝色汽车,在受控条件下让它们比赛,并得到这个问题的经验性答案。但这似乎有些不对劲——这不是我们在思考科学时想象的那种东西,而且似乎不太可能很有用。

同样,你可以尝试对“谁是最受欢迎的音乐家?”这个问题得到一个实证答案。你可以尝试用很多不同的方式来衡量这一点——唱片销量、奖项、知名度等——你选择的任何方法都是完全实证的。但同样,这感觉并不像麦克斯韦、牛顿和居里夫人所做的事情。

你可以反对这些研究,理由是这些问题是不断变化的。某些音乐家今天很受欢迎,但有一天会有一个不同的音乐家更受欢迎。即使现在,在所有汽车中,红色汽车比蓝色汽车快,但在未来可能并非如此,在过去可能并不总是如此。如果你回溯到足够久远的过去,你会发现当时根本没有汽车。 

你也可以反对说结果不太稳定,很容易改变。如果我们把一些红色汽车漆成蓝色,如果我们在某位音乐家身上花费一些营销费用,这些问题的经验答案可能会改变。 

这两种抱怨都是正确的。但它们指出的只是症状,而不是原因。它们反映了为什么这些问题是无意义的,但它们并不是无意义的根源。 

更确切地说,这些研究是不科学的,因为它们没有对潜在实体提出任何主张。

我们说,科学就是对构成我们周围世界的实体的性质的形而上学提议进行经验检验。简而言之,你提出可以测试的实体和规则,然后测试你的提议。科学必须是经验性的。但仅仅经验性还不足以使某件事成为科学。

思考这个问题的一个好方法是,我们正在寻找一门不仅仅是经验性的科学,而且是机械性的科学,从某种意义上说,它是一种机制。理想的研究试图掌握关于自然界某些部分的机制的提议。你只能通过提出可能产生我们所观察到的自然界部分的实体和规则来掌握机制。 

一开始这并不总是可行的。当你听说有某种新型霉菌可以治愈感染时,你的第一个问题应该是简单而实证的——它真的能治愈感染吗?建立牢固的实证结果的实际原因是避免死于感染。但科学原因是这样你就可以回过头来说,“既然我们已经确定了这种情况,让我们试着弄清楚为什么会发生这种情况。”现在你又回到了机制上。  

但你仍然需要小心,因为人们认为的许多机制实际上都是抽象概念。心理学总是会犯这个错误。让我们来看看下面的图表,它在理论上是一个关于机制的主张,即你的死亡/生命 IAT 与某种程度的抑郁相关的机制。但“对生活的热情”并不是一个机制的提议,它只是另一个抽象概念。你需要一个关于机械发生的事情的具体提议,才能让某件事成为一种机制。 

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顺便说一句,这表明拥有游戏设计背景可能会让你成为一位理论科学家。

游戏设计师不能满足于抽象概念。他们的工作是发明机制,用实体和法则填充世界,使他们想要的游戏玩法成为可能;让他们不想要的游戏玩法成为不可能;并帮助玩家获得预期的体验。 

比较一下理查德费曼的这个故事: 

我相信,[我父亲]对我很满意。不过,有一次,当我从麻省理工学院回来时(我在那里待了几年),他对我说:“现在你已经了解了这些事情,但有一个问题我一直没有弄明白。” > > 我问他那是什么。 > > 他说:“我知道,当原子从一种状态转变为另一种状态时,它会发射一种叫做光子的粒子。” > > “没错,”我说。 > > 他说:“光子是提前存在于原子中的吗?” > > “不,之前没有光子。” > > “那么,”他说,“它是从哪里来的呢?它是怎么出来的呢?” > > 我试着向他解释——光子数不守恒;它们只是由电子运动产生的——但我解释得不太好。我说,“这就像我现在发出的声音:以前我体内没有这种声音。”(这不像我的儿子,他很小的时候有一天突然宣布,他再也不能说某个词了——这个词原来是“猫”——因为他的“词袋”里没有这个词了。没有一个词袋会让你在单词出来的时候就用完它们;同样,原子里也没有“光子袋”。) > > 在这方面他对我很不满意。我永远无法解释他不明白的事情。所以他没有成功:他派我去所有这些大学寻找答案,但他从未找到答案。

你可以理解为什么费曼的父亲对此感到沮丧。但对于游戏设计师来说,没有什么比认为上帝设计事物以便原子在规则要求时产生光子更简单的事情了。之前光子在哪里?这个问题没有意义:“光子”只是视频游戏引擎中的一个数字,当规则说应该有新的光子时,这个数字就会增加。

这也是为什么抽象不适用于科学的原因。听别人解释一款新的棋盘游戏已经是有史以来最令人沮丧的经历之一。但想象一下有人用抽象而不是机械的方式向你解释规则。

*在《卡坦岛》*中,宇宙是一个由 19 个六边形瓷砖组成的岛屿。定居点可以建在瓷砖的交叉点上,瓷砖会根据其类型产生资源。这个游戏可以抽象地描述。但这不如机械地描述它有用:

摘要先生:您可以利用资源建立新的定居点。海上贸易创造价值。经济实力最强的玩家获胜。好的,让我们开始玩吧! > > MR. MECHANICO:建造新定居点需要砖块、木材、羊毛和谷物卡。港口上的定居点或城市可以按照所示比例以 3:1 或 2:1 交易所示的资源类型。率先获得 10 个胜利点数的一方获胜,胜利点数来自定居点(每个 1 点)、城市(每个 2 点)、某些开发卡(每个 1 点)、拥有最长道路(2 点)和拥有最大军队(2 点)。

另一个未被重视的机械思维来源是电子游戏速通者。游戏设计师对科学有着上帝般的眼光,因为他们从头开始制定世界的规则;速通者更像科学家和工程师,通过实验推断出世界的基本规则,然后充分利用它们。 

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许多科学,比如神经科学和营养学,都假装在建立模型,但实际上只是在玩弄抽象概念。它们似乎对具体实体提出了主张,但仔细观察就会发现,这些主张只是流程图中的抽象概念。

这可能很难发现,因为许多实体,如神经递质或维生素,在化学意义上确实是特定实体。但在神经科学和营养学中,这些实体通常仅作为抽象概念使用,它们以抽象方式相互作用(例如,更多的 X 会导致更多的 Y),而不是机械地相互作用。它们告诉你,“X 上调 Y”。多么有趣,导致这一结果的规则是什么? 

正如神经科学家 Erik Hoel 所说

如果您问我汽车是如何工作的,而我说“嗯,这是发动机,这是车轮,还有方向盘,就在里面”,等等,您很快就会得出结论,我不知道汽车实际上是如何工作的。

解释通常以抽象的形式给出。“医生,请问为什么我会抑郁?”“儿子,别紧张:多巴胺不够。”如果你和我们一样,你总是觉得这些“解释”不令人满意。这是因为抽象无法理解事物。它们只是把解释的负担推给抽象名词,并希望你不要再深入思考。

解释需要以某种东西为依据,而科学解释需要以一组实体及其关系为依据。为什么钠和氯会形成盐?因为其中一个的外壳中有一个额外的电子,导致带负电荷,而另一个的外壳中缺少一个电子,导致带正电荷,它们形成离子键。这就是为什么氯也容易与钾等形成盐的原因。观察到的行为可以用我们在几百年的化学过程中推断出的实体及其属性来解释,它们根据我们从中推断出的规则相互作用。 

伪造的版本很难识别。“我为什么抑郁?多巴胺分泌不足”听起来很像“为什么我的车发动不起来?汽油不足。”但第二个版本至少隐含地引出了关于火花塞、活塞和燃油泵按照简单规则(真正的机械力学)运转的讨论。第一个版本承诺了这种隐含机制,但至少在我们的理解中,它并没有实现。 

这也消除了我们最不喜欢的关于心理学的讨论之一,即是否存在“社会科学中的真理”。社会科学中可能存在也可能不存在真正的真理。但人类行为,以及更普遍意义上的心理学,肯定是某些实体以某种方式行事的结果,我们肯定可以做更多的事情来描述这些实体及其相互作用的方式。 

有一个常见的误解。我们将使用我们的朋友 Dynomight 的一个例子,他说: 

如果你少吃盐,你的寿命会更长吗?能延长多久?我们可以猜测,但并不清楚。为了真正确定,我们需要找两组人,让他们吃不同量的盐,然后看看他们能活多久。

这种思维方式遵循一种特别严格的标准,即“随机对照实验是推断因果关系的唯一方法”。但事情实际上并非如此。这是纯粹的推断,而不是模型构建。与发明抽象概念的印象派研究相比,你可以称之为蛮力经验主义

实验是有用的,但我们不能让它们分散我们对科学的真正目标的注意力,那就是建立有助于机械理解自然世界的模型。 

为了登上月球,我们并没有建造两组火箭,然后看看哪一组能进入轨道。相反,我们花了几个世纪的时间精心发展了对物理学的机械理解,或者至少是一个不错的物理学模型,这使我们能够合理地猜测哪种火箭可能有效。当然,这需要进行大量测试,但它看起来不像是一系列试验,我们一次对数百对火箭设计进行一对一的比较。

因此,为了“延长寿命”,我们可能不会制定低盐和高盐饮食计划,并将它们同时推向月球。相反,我们将慢慢地、最终、满怀希望地形成一种机械理解,了解盐在体内的作用、哪些地方可能顺利,哪些地方可能出错。然后,我们将这些模型与一段时间内的观察结果进行比较,以确认模型大致正确,并且事情按预期进行,随着我们了解更多,我们将修正模型。

这看起来不像是两组人在大群体中吃着截然不同的饮食。那是戴着手套进行的科学研究。有一种比失去所有发音和将不同条件混合在一起更好的方法。

天文学可能迫使我们以正确的方式进行科学研究,因为它强制我们采取“只看不摸”的方法。牛顿没有进行实验,他没有先用一种方式尝试太阳系,然后再用另一种方式尝试。相反,他(和其他人)观察、推测,提出模型,并观察哪些模型会自然地引起他们已经在天空中看到的动作。没有一个模型是完全正确的,但有些模型很接近,有些模型做出了有趣的预测。随着时间的推移,其中一些模型让我们登上了月球。

**哲学时间**

这些就是您需要理解的见解,以便了解以令人困惑但又具有深刻洞察力的著名科学哲学家托马斯·库恩 (Thomas Kuhn)

一段关于库恩的背景介绍:托马斯·库恩是一位科学哲学家,他提出了“范式”的概念。根据库恩的说法,每门科学(生物学、化学等)都建立在范式之上,科学进步不仅仅是事实的缓慢积累,它还涉及革命,旧范式被抛弃,新范式作为新基础被建立。 

但尽管这是库恩最重要的概念,但他对“范式”的含义却含糊其辞,这导致了很多困惑。所以让我们试着弄清楚。

范式不仅仅是一套共享的假设或工具和技术。如果是的话,任何网球俱乐部都会有一个范式。 

范式具体来说是一种关于引起某些自然现象的实体、属性和关系的提议(或者更确切地说是一类提议)。

库恩说: 

在科学界认为已经获得以下问题的明确答案之前,有效的研究几乎不会开始:宇宙由哪些基本实体组成?这些实体如何相互作用并与感官相互作用?关于这些实体可以合理地提出哪些问题,以及寻求解决方案时使用哪些技术?至少在成熟的科学领域,这些问题的答案(或答案的完整替代)牢牢嵌入在为学生准备和授权从事专业实践的教育启蒙中。 > > (科学革命的结构,第 1 章)

为什么是“一类提案”而不是“一项提案”?因为具体细节总是有待商榷,或者至少要经过实证检验。任何具有确切价值观和所有问题都已确定的特定提案都不能成为范式。范式是一个包含一定灵活性的总体方向。 

例如,我们可能不知道特定粒子的质量是 2 、 1 、 156 还是 30,532——但我们确实同意事物是由粒子组成的,并且关于粒子我们可以说的事情之一就是它具有一定的质量。 

甚至对提案本身的极限也可能存在分歧——粒子的质量可以是任何实数,比如 1.56,还是质量仅限于正整数,如 2、4 和 10?粒子的质量可以是负数吗?但总的来说,我们对所寻找的东西有基本的共识,即实体的类型、它们的特征以及它们的相互作用。 

库恩基于笛卡尔的粒子论举了一个例子。笛卡尔并没有给出关于粒子究竟有哪些种类,或者它们相互作用的具体规则的具体建议。相反,它更像是一个开放式的建议:“嘿,伙计们,似乎一个好的物理学模型应该是所有事物都由微小粒子组成的提议”: 

在笛卡尔极具影响力的科学著作问世后,大多数物理学家认为宇宙是由微观粒子组成的,所有自然现象都可以用粒子的形状、大小、运动和相互作用来解释。这一系列承诺被证明既是形而上学的,也是方法论的。作为形而上学,它告诉科学家宇宙包含和不包含哪些类型的实体:只有运动的形状物质。作为方法论,它告诉他们最终定律和基本解释必须是什么样的:定律必须规定粒子的运动和相互作用,解释必须将任何给定的自然现象归结为这些定律下的粒子作用。更重要的是,宇宙的粒子概念告诉科学家他们的许多研究问题应该是什么。例如,像波义尔这样接受新哲学的化学家特别关注可以看作嬗变的反应。  > > (《科学革命的结构》第 4 章)

库恩的论点肯定与一个提议相符:控制论专家威廉·鲍尔斯的一本书,名为《行为:感知的控制》。从库恩为鲍尔斯的书写的简介来看,这两个人肯定至少在某种程度上彼此认同: 

鲍尔斯的手稿《行为:知觉的控制》是我最近读过的最令人兴奋的书之一。这些问题非常重要,不仅对心理学家来说如此;所取得的综合成果完全是原创的;而且陈述往往令人信服,几乎总是具有启发性。我将饶有兴趣地关注鲍尔斯指出的方向的研究进展。

值得考虑的是 Powers 对模型的看法:

在物理学中,外推法和抽象概括法都被使用和滥用,但直到物理模型成为中心,物理理论的力量才最终得到发展。我所指的模型是对所研究系统内子系统的描述,每个子系统都有自己的属性,并且所有子系统(根据各自的属性相互作用)都对观察到的现象负责。

可以看出,这是基于规则和实体的模型的另一种描述。

这里要记住的最后一个概念是,这些模型是机械的。笛卡尔因机械哲学而受到赞誉是有原因的。当你假设宇宙就像一个巨大的时钟,一个真实的机器,表面上的指针和数字由下面的齿轮和杠杆的相互作用驱动时,你的理论也将是机械的。它们将诉诸齿轮和电线的相互作用,而不是钟面上发生的事情的抽象概念。(“分针具有分力,这就是它比时针移动得更快的原因,时针只有时力。”)

如果一个模型不是这样机械的,如果它不推测所见事物之下机制的作用,它就会很肤浅。而仅仅推测事物的底层是不够的。你可以将抽象层层叠加(例如,你的焦虑是由低自尊引起的)。但如果不讨论各个部件以及它们如何根据固定规则相互作用,你就无法设计手表。

**心灵的第三个方向**

心理学是前范式的。这不仅仅是因为我们无法就构成心智的实体达成一致,而是从一开始就几乎没有对这些实体提出任何建议。几乎没有任何模型,甚至没有关于模型的建议,能够真正引起我们所观察到的行为的哪怕一小部分。几百年来的心理学,我们所能展示的几乎都是抽象。 

但也有少数例外,这些提案确实试图建立一个模型。 

第一个主要例外是行为主义。它试图根据联想定律,用奖励、惩罚、刺激和肌肉紧张来解释所有人类和动物的行为。如果在某种刺激之后,肌肉紧张之后得到奖励,那么在刺激之后,肌肉紧张程度会更高;如果之后得到惩罚,肌肉紧张程度就会降低。

最终,这成为了一种糟糕的心理学研究方法,但它值得称赞,因为它试图用一些简单的实体和规则来描述整个过程。它足够精确,以至于不会出错,而不是模糊到无懈可击的地步,而这一直是大多数心理学的规则。

一个更受欢迎的提议是神经网络的概念。虽然基于此提议的模型可以变得非常复杂,但从最基本的层面上讲,该提议是关于一组非常小的实体(神经元和连接),它们按照简单的规则(例如反向传播)运行。而且,很难不看到现代深度学习和大型语言模型,而看不到它们创造了一些类似于人类和动物的行为。

话虽如此,我们仍不清楚神经网络作为思维模型的严肃性。尽管这些模型被宣称是“神经”的,但它们与实际神经元的相似性并不高。还有一个更棘手的问题,那就是神经网络是极好的函数逼近器。你可以训练神经网络来逼近任何函数;这意味着看到神经网络逼近某个函数(甚至是人类行为,如语言)并不能充分证明它所逼近的东西也是神经网络的结果。

最后,有一种观点认为,心灵的主要实体是负反馈回路,心理学的大部分甚至全部都可以通过这些按层次组织起来的反馈回路的行为来解释。这种观点被称为控制论。

https://slimemoldtimemold.com/2025/02/06/the-mind-in-the-wheel-prologue-everybody-wants-a-rock/

Edit:2025.03.21

轮子里的思想 – 第一部分:恒温器

2025 年 2 月 13 日 slimemoldtimemold控制论,情感,范式,心理学,科学,科学革命,轮子里的心灵

序幕 — 人人都想要一块石头]


当操作马达的手失去对杠杆的控制; > 当车轮中的思维将两个和两个结合在一起时…… > > 恒温器,它们可能是巨人

死亡的方式有很多种。 

为了避免死亡,很多事情都需要恰到好处。如果你太热或太冷,你就会死。如果你吃的食物不够,你也会死。但是如果你吃的食物太多,你也会死。如果你的血液过多或过少,如果你 [其他事情],如果你 [第三件事],死死死。

生物能做到这一点真是个奇迹。它们是怎么做到的?很简单:它们制造了恒温器。

归零

恒温器是一个简单的控制系统。 

恒温器的设计目的是让房间保持一定的温度。你不会希望房间温度比目标温度高很多,也不会希望房间温度比目标温度低很多。 

为了实现这一点,恒温器的设计目的是将房屋温度推向目标。如果你对拟人化不太反感,我们可以说恒温器的目标是将房屋保持在该温度。或者我们可以将其描述为控制系统,并说恒温器的设计目的是控制房屋温度,使其尽可能接近目标。

基本思想很简单。我们将世界分为恒温器内部和恒温器外部,如下所示: 

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首先,我们需要某种传感器(有时称为输入功能),它可以读取房屋的温度并将该信息传送到恒温器内部。

有些传感器比其他传感器更好,但这并不重要。只要传感器可以大致了解房屋的温度并将该信息传输到设备内部,恒温器就应该能够发挥作用。 

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传感器是恒温器的一部分,因此我们将其用白色编码,但它与外界相互作用,所以盒子稍微伸出到房子里。

传感器会创建一个我们称之为感知的信号。在本例中,传感器感知到房屋内的温度为 68 华氏度。

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传感器可以非常简单,比如测量房屋内某一点温度的温度计。也可以非常复杂,比如遍布房屋的不同类型传感器组成的网络,将数据输入到复杂的算法中,该算法引用并权衡每个传感器,从而提供某种统计平均值。 

重要的是,传感器能够感知它要测量的事物,也就是控制系统要控制的信号。在本例中,传感器试图估算房屋内的温度,它检测到的温度约为 68 ºF。

温控器还需要一个可以解读来自传感器的信号的部件。温控器的这个部件通常称为比较器

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我们称此部件为比较器,因为它的主要工作是将来自传感器的温度感知与房屋的目标温度进行比较。为了比较这两个值,恒温器需要知道目标温度。所以让我们添加一个设定点。 

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目标由人设定,在本例中我们可以看到他们将其设置为 72 °F。因此恒温器的设定点为 72 °F。 

如果设定点为 72 °F,而传感器检测到的温度为 72 °F,则恒温器无需执行任何操作。一切都很好。当传感器的感知与设定点相同时,假设传感器工作正常,则房屋的温度是正确的。两者相差 0 °F。

但有时并不是一切都好。有时设定点是 72 °F,但传感器只读出 68 °F,就像这里的情况一样。 

在这种情况下,比较器将设定点 (72 °F) 与感知点 (68 °F) 进行比较,发现两者相差 -4 °F。房屋温度的感知点比目标温度低 4 度,因此房屋本身比我们希望的温度低 4 度左右。 

完成这一计算后,比较器会创建一个误差信号,它只是感知值与设定点之间的差异。如果感知值与设定点之间没有差异,则误差信号将为零,即根本没有差异。如果误差为零,恒温器无需执行任何操作。但在这种情况下,感知值与设定点之间的差异为 -4 °F,因此误差信号也是 -4 °F。

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为了使恒温器正常工作,我们需要闭合回路。恒温器需要的最后一件事是某种影响外界的方式。这通常称为输出功能控制元件,这是我们在这里使用的名称:

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与传感器一样,控制元件伸出到外部世界,表明它可以与恒温器外部的物体进行交互。

但你会注意到循环还没有结束。控制元素需要一些方法来影响外界。

一个真正简单的恒温器可能只有一种方式来影响事物——它可能只能打开炉子,从而升高温度: 

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但这是一款非常基本的恒温器。它无法控制炉子的温度,只能打开或关闭炉子。 

如果我们给它提供更多选项,它会表现得更好。我们可以为炉子安装三种设置来改进这个恒温器,如下所示:

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这样就好多了。如果房子有点冷,控制元件可以打开最低的炉子设置。这将防止恒温器超过设定点,使温度超过 72 °F。但如果房子很冷,它可以打开涡轮设置,并更快地将其驱动到设定点。 

但还有一个问题:我们可怜的恒温器仍然无法降低温度。如果房间温度超过72 华氏度,它就无能为力了。温度将超过设定点并保持在那里,直到它自己降下来;恒温器无能为力。 

这是不可接受的。但我们可以通过让恒温器访问空调来解决这个问题:

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控制元件可以有多种不同的输出。其作用是测量误差信号并决定如何处理,其目标是将误差信号驱动至零,或尽可能接近零。

与传感器类似,控制元件可以非常简单,也可以非常复杂。简单的控制元件可能只会在误差信号为负值或误差信号低于某个阈值时打开加热器。更复杂的控制元件可能会查看温度随时间变化的导数,并尝试预测性地控制温度。 

非常智能的控制元件可能会使用机器学习,或者可以访问有关天气、一天中的时间或一周中哪天的信息,并可能学会在不同情况下使用不同的策略。您可以给它提供一堆输出选项,让它随意摆弄它们,了解不同的输出如何以不同的方式影响误差信号。 

更先进的技术将为您提供更有效的控制系统。但只要控制元件能够影响温度,恒温器就应该正常工作。

回到我们的恒温器示例,房子里的温度太低,因此控制元件打开了炉子。这会导致温度升高,使误差信号趋近于零:

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一旦误差信号为零,控制元件就会关闭炉子:

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但即使成功了,保持回路闭合也很重要。即使恒温器将房屋温度调至设定点,并将误差信号调至零,房屋仍然会受到干扰。人们打开门,打开烤箱,将冰淇淋洒在地板上。一些热量从窗户散失,阳光直射屋顶。让我们在图表中添加干扰: 

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由于这些外界干扰,鸡舍的温度总是在变化。为了控制鸡舍的温度,在面对所有这些干扰的情况下,让温度保持在设定点附近,控制系统需要保持活跃。

这样可以很容易地判断恒温器是否正常工作。成功的行为会将温度(或至少是温度感知)驱动至设定点,并将误差信号驱动至零。面对干扰,它会使误差信号接近零,或快速将其纠正到零。

在许多老式恒温器中,传感器是黄铜和钢制成的双金属线圈。由于两种金属的差异,当温度升高时,该线圈会膨胀,当温度降低时,线圈会收缩。如果所有设置都正确,线圈会提供合适的温度测量值,并帮助其余装置将房屋温度控制到给定目标。 

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但是如果你把这个线圈保持闭合状态,或者用绳子绑住它并拉紧到足以显示 60 °F 的读数,系统就会表现得好像温度总是 60 °F。如果设定点是 72 °F,系统就会收到一个很大的错误信号,就好像房子的实际温度是 60 °F 一样,并且会徒劳地试图提高房子的温度,用尽全力,直到恒温器损坏或线圈松开。 

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这里要坚持的一点是每个控制系统都会产生多个信号。 

  1. 总会有某种感觉信号作为输入。 
  2. 总会有某种参考或目标信号作为设定点。 
  3. 并且总是会有一个误差信号,在正常情况下它会是另外两个信号之间的差值。

将控制系统划分为各个部分有助于我们理解当控制系统以不同方式发生故障时会发生什么: 

  1. 如果恒温器中的传感器出现故障(如上面的线圈示例),控制系统将尝试减少设定点和感知温度之间的误差,而不是实际温度。 
  2. 如果比较器出现问题,产生不正确的误差,那么控制系统将尝试将该误差信号驱动为零。 
  3. 如果输出功能出现问题,则可能会发生许多奇怪的事情。 

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你好州长

恒温器只是一个例子;控制系统无处不在。用于描述此类控制系统的专业术语是“控制论”,而对这些系统的研究称为控制论。 

这两个词都来自古希腊语 κυβερνήτης (kubernḗtēs,意为“舵手”),来自 κυβερνάω (kubernáō,意为“我掌舵、驾驶、引导、充当领航员”)。发明该词的 Norbert Wiener 和 Arturo Rosenblueth 选择该术语是因为控制系统可以掌舵或引导其目标,而舵手或领航员则充当控制系统,让船保持正确的方向。

英语单词“governor”来自同一个词根(kubernetes → gubernetes → 拉丁语 gubernator → 古法语 gouvreneur → 中古英语 governorour),因此控制系统有时被称为控制论调节器,或简称为调节器。 

其中最著名的是用于调节蒸汽机速度的 离心调速器。仔细观察任何蒸汽机,你都会看到以下装置之一:

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发动机的输出通过皮带或链条连接到调速器,因此调速器会随发动机一起旋转。当发动机开始加速时,调速器旋转得更快,其旋转球获得动能并向外移动,就像它们试图逃脱一样。

这种向外运动并非只是做做样子;如果运动幅度足够大,它会导致杠杆臂向下拉推力轴承,从而移动横梁连杆,进而减小节流阀的孔径,节流阀控制进入发动机的蒸汽量。因此,发动机转速越快,调速器关闭阀门的幅度就越大。这可以防止发动机转速过快——它可以控制发动机的速度。

控制系统维持体内平衡,使系统达到某种平衡。恒温器控制房屋的温度,离心调速器控制蒸汽机的速度,但只要你用心,你几乎可以控制任何东西。只要你能以某种方式测量变量,以某种方式影响它,并且你可以在这两个组件之间放置一个比较器来产生误差信号,你就可以制作一个控制系统来驱动该变量达到你喜欢的任何设定点。

生物体内的控制

每个生物都需要确保自身不会变得太干燥、太热、太冷等。如果出现任何一种情况,它就会死亡。

因此,很多生物体都是由控制系统组成的。每个器官都致力于以某种方式 维持体内平衡。你的肾脏控制血液中的电解质浓度,胰腺控制血糖,甲状腺控制各种废物。

大脑也是一个稳态器官。但大脑的稳态方式有所不同。大脑与其他器官不同,其他器官主要通过改变体内事物来推动稳态,而大脑则通过外部行为来控制事物。 

口渴

第一个进化出的行为控制系统之一肯定是口渴。所有动物都需要水;没有水,它们就会死。因此,大脑有一个控制系统,旨在保持身体水分充足。

这是一个控制系统,就像恒温器一样。补水是目标,但这个目标需要以某种方式进行衡量。在这种情况下,输入函数似乎是大脑检测到的血浆渗透压的测量值。然后将这种感知与参考值(在人类中约为 280-295 mOsm/kg)进行比较,从而产生错误信号,可以驱动寻找和消耗水等行为。

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如图所示,在这个控制系统中,错误信号是口渴。我们可以断定情况一定如此,因为成功的行为会将口渴降至零。渗透压感知不可能是错误信号,因为渗透压被驱动至 280-295 mOsm/kg,这就是我们知道该数字是目标或设定点的方式。任何被驱动至零的值都必须是错误信号。 

就像恒温器一样,输出功能可以非常简单,也可以非常复杂。具有简单神经系统的生物可能只有一个输出;当水恰好就在它们面前时,它们就会喝水。生活在淡水溪流和池塘中的动物可能会执行一个简单的程序,例如“张开嘴”,因为它们总是浸泡在非常适合它们饮用的水中。 

具有复杂神经系统或适应水资源稀缺环境的生物会有更复杂的反应。猫会去水碗里喝水。在旱季,大象会寻找好地方并积极挖井。人类上车开车去商店,一边闲聊一边兑换货币购买维生素水®,这是一种非常复杂的反应。但这一切都是为了通过将口渴的错误信号降至零来控制血浆渗透压。

冷热

生物体需要维持恒定的温度,因此大脑还包括控制热和冷的系统。 

这种适应实际上由两个不同的控制系统组成——一个防止身体变得太热,另一个防止身体变得太冷。由于神经元连接方式的限制,我们有两个独立的系统,而不是一个系统同时处理这两个系统。“神经比较器只针对一种错误感知起作用,因此需要两个比较器,其中一个处理反相信号,以检测传感器输出水平的过高和过低。”(Powers,1973 年)

我们也可以依靠直觉——热和冷的感觉完全不同,它们是完全不同的感觉。当你生病时,有时你会既感觉太热又感觉太冷,如果这是一个单一的系统,这种情况就不可能出现。 

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和往常一样,输出函数可以简单也可以复杂。有些反应相对来说是自动的,比如出汗,通常可能不被认为是“行为”。但其他反应,比如穿上羊毛衫,绝对是行为。 

这是一个观察有趣事物的机会。人类可以通过发抖、流汗、穿上外套或打开窗户来控制体温。但他们也可以……调整家中恒温器的设定点!控制系统对世界起作用的一种方式是改变不同控制系统的设定点,并让“较低”系统为其执行控制。  

疼痛

生物体需要避免受伤,所以它们有方法来测量身体受到的伤害,并有系统来控制这种伤害。

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再次,我们看到疼痛是对某种程度的损伤或身体伤害作出反应而产生的错误信号。 

一个非常简单的控制系统会对疼痛做出反应,而不会对其他任何东西做出反应。这对于贝类来说可能已经足够好了。但更复杂的方法(未在本图中显示)是让控制系统预测疼痛的程度,并驱动行为以避免疼痛,而不仅仅是做出反应。这与恒温器相比,恒温器可以预知暴风雪即将来临,并在寒流真正到来之前打开暖气。 

饥饿

大多数生物体需要进食才能生存。食物进入体内后,其他控制系统会将其用于正确用途,但你需要表现出一些行为才能将其送达体内。因此,还有另一个控制系统负责定位营养物质并将它们放入你的嘴里。 

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显然在这种情况下,错误信号是饥饿——成功的饮食行为往往会将饥饿感降至零。

更现实的是,饮食控制系统和饥饿类型并不只存在一种,而是有多种,甚至可能有几十种。 

一个控制系统可能控制着你的血糖水平之类的东西,并驱动你将含有卡路里的食物放入嘴里的行为。

但人类不能只靠卡路里生存,其他生物也不能。首先,你肯定需要盐。所以一定有另一种控制系统驱动行为,让你把咸的东西(希望是咸的食物,但可能并非总是如此)放进嘴里。人们有时渴望咸食物的事实证实了这一点。如果你曾经看到驼鹿舔掉你车上的盐,你就会知道我们是对的。

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很难说清楚饥饿到底有多少种,但人类需要几种不同的营养物质才能生存,而且我们显然会对许多不同类型的食物产生渴望,所以饥饿肯定有几种。其他动物也是如此。 

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害怕

生物体也需要避免自己被吃掉。这比控制热量和液体水平等因素要棘手一些,但进化已经找到了方法。 

为了实现这一点,生物体被赋予了一种非常复杂的输入功能,它能通过权衡诸如“附近有没有看起来或听起来像老虎的东西?”之类的信息来估计我们周围区域的威胁。这种输入功能创造了一种我们称之为“危险”的复杂感知。

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然后将这个危险估计与可接受危险的某个参考水平进行比较,产生恐惧的错误信号。如果你所处的危险超过可接受的危险程度,你就逃跑(或当地同等情况)。

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厌恶

被吃掉并不是我们面临的唯一危险。生物还需要避免食用可能致命的有毒物质,并避免接触可能使它们患病的物质。 

和恐惧一样,这里的输入功能非常复杂。它不像检查生物体的血液渗透压或其他一些内部信号那么简单。试图弄清楚世界上什么东西可能是有毒或致病的是一个难题。 

但闻到变质的牛奶或看到腐烂的尸体显然会产生某种信号,这种信号与某种参考水平进行比较,会产生驱动行为的错误信号。这就是为什么,如果你喝了太多的南方安抚饮料,后来又吐出来了,你就再也不想喝南方安抚饮料了。

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在这种情况下,错误信号是厌恶。 

耻辱

每种生物都需要维持体内平衡才能生存。能够感知世界并四处游荡的生物往往也发展出控制外界事物的能力,比如它们与捕食者的距离。这进一步提高了它们的生存能力。 

人类等社会生物也控制着社会变量。很难确切知道哪些变量受到控制,因为它们不像体温那么简单。它们至少和“危险”这样的抽象概念一样复杂——我们当然可以感知和控制它,但这一定非常复杂。

然而,我们可以做出合理的猜测。首先,人类控制着地位之类的事情。你想确保你在社交群体中的地位相当高,不会下降,有时甚至会上升。 

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在这种情况下,地位过低时的错误信号可能类似于我们所说的羞耻感。悲伤、孤独、愤怒和内疚似乎都是试图控制其他社会变量的类似控制系统的错误信号。 

控制论范式

你所拥有的每一种感觉都是对变化作出反应的工具。这难道不说明什么吗? > > ―弗兰克·赫伯特,《沙丘之神皇帝》

控制血液渗透压会导致我们称之为口渴的错误信号。这会促使身体保持水分充足。 

控制体温会导致错误信号,我们称之为“热”和“冷”的体验。这些会促使你做出让你感到舒适甚至温暖的行为。 

控制各种营养价值会导致错误信号,我们统称为饥饿。这些信号会驱使人们“狼吞虎咽”。 

虽然这些特征可能更难描述,但对地位和面子等社会价值的控制会导致我们用“羞耻”和“内疚”等词来识别错误信号。这些会驱动社会行为,例如试图给人留下深刻印象并证明我们对群体的价值。

所有这些都是同一类。它们都是来自同一类生物控制系统的错误信号,这些错误信号会驱动外部行为,当这些行为成功时,错误信号就会趋近于零。 

所有这些都属于同一类型,而这种类型的词是“情绪”。情绪是行为生物控制系统中的错误信号。 

我们之所以说是“行为”,是因为您的身体也会调节血液中的铜含量等因素,但血清铜调节与情绪无关。它是内部调节的,由您不知道的过程进行调节,这些过程甚至可能不涉及大脑。相比之下,情绪是驱动外部行为的生物控制错误

口渴、热、冷、羞耻、厌恶、恐惧和各种饥饿都是情绪。其他情绪包括愤怒、疼痛、困倦、想小便、窒息和性欲。可能有些情绪我们无法用语言来表达。所有在意识中并驱动行为的生物错误信号都是情绪。 

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有些情绪是成对出现的,控制一个变量的两端。冷热情绪就是一个很好的例子。你试图将体温保持在一定范围内,因此需要一个控制系统(和一种情绪)来防止你变得太冷,另一个控制系统(和另一种情绪)来防止你变得太热。 

热和冷是截然相反的两种情绪,这两种情绪都能让你的体温保持在合适的范围内。饥饿也有相反的感觉——当你吃得太多,不应该再吃了的时候,你就会感到饥饿。英语中没有一个常用词来形容饥饿,但“饱腹感”或“饱腹感”比较接近。 

但对于许多目标来说,只有一个方向的限制。你只需要确保某个变量不会变得太高或太低。你会注意到“需要小便”是一种情绪,但它没有相反的情绪。虽然你的膀胱可以太满,但它不能太空,所以对此没有情绪。

这与现代心理学的直觉相悖,因为学术界的心理学家们认为颈部以下没有发生任何有趣的事情。他们不可能想象“饿了”或“想尿尿”对心理学研究如此重要——尽管人类的大部分时间和精力都花在吃饭、睡觉、尿尿、做爱等方面。 

相反,当目标是模拟可信的人类行为,而不仅仅是写出冗长的期刊文章时,这些​​基本的驱动力和情感就会自然而然地出现。就连*《模拟人生》*也知道,“膀胱”是人类八种基本动机之一。 

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这是个玩笑;动机不止八种。但坦率地说,他们为*《模拟人生》列出的清单相当不错。很明显,有些驱动力会让你的身体和生活空间保持清洁,而且这些可能是不同的情绪,这似乎是合理的。我们在英语中没有相关情绪的单词,但《模拟人生》*将这些动机称为“卫生”和“环境”(最初称为“房间”)。

幸福和其他信号

情绪很容易识别,因为它们是控制系统中的错误。就像控制系统中的任何错误一样,成功的行为会将错误归零。这意味着幸福不是一种情绪

毕竟,这显然不是一个错误信号。行为不会试图将幸福感降为零。这意味着它与其他信号不同,其他信号显然都是错误信号。这意味着幸福不是一种情绪。幸福是一种信号,但它不是一种情绪。 

现在你可能会想,“等一下,SMTM。我和你一样,都认为生物控制系统。我知道饥饿、寒冷等等都是各种控制系统的错误信号,这很有趣。但你不能到处说疼痛和口渴是情绪,而快乐不是情绪。你不能到处用完全虚构的新方式使用公认的词语。这不是科学的全部。” 

我们不同意;我们认为这就是科学的意义所在。将旧词改编成新形式就像是这个项目的一半。

首先,语言总是随着时间而变化。“流星”一词来自希腊语metéōron,字面意思是“高处的东西”。长期以来,它指的是高处发生的任何事物,如彩虹、极光、流星和不寻常的云。这一含义在气象学中得以保留,气象学是研究天气的学科,即研究高处事物的学科。但在通常用法中,“流星”现在仅限于指进入大气层时燃烧的太空碎片。这并没有什么不对。

其次,改变我们使用词语的方式是任何科学革命的一个非常正常的一部分。 

*以托马斯·库恩的文章《什么是科学革命?》*中的这段话为例:

革命性的变化是不同的,而且……有问题。它们涉及的发现无法容纳在之前使用的概念中。为了做出或吸收这样的发现,人们必须改变思考和描述一系列自然现象的方式。……[考虑]从托勒密天文学到哥白尼天文学的过渡。在它发生之前,太阳和月亮是行星,地球不是。在它之后,地球是一颗行星,就像火星和木星一样;太阳是一颗恒星;月亮是一种新的天体,一颗卫星。这种变化不仅仅是对托勒密体系中个别错误的纠正。就像向牛顿运动定律的过渡一样,它们不仅涉及自然定律的变化,还涉及这些定律中某些术语与自然相关的标准的变化。

这场革命也是如此。在这场转变之前,快乐和恐惧是情绪,而饥饿不是。在这场革命之后,饥饿是一种情绪,就像羞耻和孤独一样;快乐是另一种信号;而压力等其他信号也可能是新的信号。 

就像任何一场革命一样,我们恰好在使用同一个词,但其含义已经改变。这种改变从一开始就是科学的一部分。 

库恩的意思可能有点难以理解,因此我们用更通俗易懂的语言来表达同样的想法

从本体论上看,“行星”原本的意思是“在天空中游荡的光”,而现在的意思是“围绕太阳运转的物体”。从经验上看,人们认为除了月亮和太阳本身,所有旧行星都围绕太阳运转,所以它们毕竟不是真正的行星。最令人不安的是,地球也围绕太阳运转,所以它是一颗行星。 > > 地球并不在天空中游荡;它不像行星那样发光;它非常大,而大多数行星都只是针尖大小。为什么称地球为行星?这在哥白尼时代完全没有道理。这种说法似乎不是错误的,而是荒谬的:一个分类错误。但对于哥白尼来说,地球是行星,正是因为它确实在宇宙中游荡,而不是静止地坐在中心。 > > 如果哥白尼用不同的词来表示他重新定义的类别,日心说也许会更早成功!不过,这是一种常见的模式:在重新定义类别时,现有词语会被重新利用。“行星”是否表示一个新的、不同的类别,或者类别本身是否发生了变化并保持原有名称,目前尚无定论。 

所以,就像哥白尼一样,我们的主张不是错误的,而是荒谬的。无论如何,考虑到“情绪”一词的历史并不长,如此严格地把握其当前界限实在是太可爱了。在 19 世纪 30 年代之前,英语使用者会说“激情”或“情绪”,而不是“情绪”。所以稍微改变“情绪”的含义并不是什么大事。 

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无论如何,我们可以随心所欲地使用词语。那么回到手头的问题:如果幸福不是一种情绪,或者至少不是一种控制论错误信号,那么它是什么? 

答案很简单。人类和动物有许多不同的调节器,它们试图将信号保持在稳态,接近某个目标或某个阈值的一侧。当其中一个信号失调时,调节器就会发出错误信号,一种像恐惧或口渴这样的情绪。然后,调节器会尽力纠正这个错误。

当调节器将信号重新调整到正确位置,纠正错误信号时,就会带来幸福。当口渴的人喝水,当疲惫的人休息,当惊恐的人到达安全的地方时,就会产生幸福。

想想那些能带来最大幸福的经历。典型的幸福经历可能是在二月的寒冷中完成一次孤独的长途徒步旅行,到达小屋时浑身冰冷,疲惫不堪,推开门就看到熊熊燃烧的炉火、柔软的沙发、干燥的袜子、好朋友和丰盛的宴席。 

这种体验之所以如此令人愉悦,是因为刚结束漫长冬季徒步的人的许多基本控制系统已经失调,产生了许多巨大的错误信号。他们感到寒冷、口渴、饥饿、疲倦,也许他们感到有点不舒服,甚至疼痛。走进温暖的滑雪小屋,有机会纠正这些错误信号,这导致 1) 许多错误被同时纠正,2) 纠正速度非常快,幅度也很大。

当错误被大量纠正或被迅速纠正时,会比缓慢渐进地纠正错误带来更多的幸福。一个在沙漠中迷路的人在第一次喝到凉水时会感到无比幸福——他非常口渴,纠正那个非常大的错误会带来很多幸福。

想象一下炎热夏日的自己。一口气喝下一大杯冰水,一下子解渴,是一种无比愉悦的享受。而一小时喝下同样多的水,就没那么好了。快速纠正比缓慢纠正更能让人感到快乐。 

或者考虑: 

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这里我们可以看到一些证据,证实“需要小便”是一种情绪。我们还看到了纠错如何导致幸福的规律的证据。由于错误信号如此之大,而且它在那个肮脏的小加油站卫生间里一下子就解决了,所以纠正既大又突然,这就是为什么小便让作者如此快乐的原因。“呻吟”,或者一般意义上的幸福,“与没有立即得到你想要的东西、推迟事情有关。”或者以弗里德里希·尼采为例,他问道:“幸福是什么?力量在增长、阻力被克服的感觉。”

纠正任何错误信号都会产生幸福感,而且它所创造的幸福感会持续一段时间。但随着时间的推移,幸福感会逐渐消退。我们不知道衰减的确切速度,但如果你今天创造了 100 点幸福感,明天你可能只有 50 点幸福感。第二天你只有 25 点,最终你将完全没有幸福感。 

但实际上,你的驱动力会不断偏离轨道,而你也会不断纠正它们,在大多数情况下,这会带来源源不断的快乐。你会饿、会渴、会累,但你会纠正这些错误,每次都会产生更多的快乐。只要你产生快乐的速度比快乐衰减的速度快,你就会在网上感到快乐。 

你可以把这看作是个人幸福经济。就像企业必须有更多收入而不是支出才能保持盈利一样,只要错误得到纠正的速度比幸福感衰减的速度快,你就会在网上感到快乐。

在这个模型中,有多少种方式让人感觉不好,就有多少种方式可以控制。但只有一种方式让人感觉良好。这意味着我们用来描述积极情绪的所有词语——喜悦、兴奋、自豪——实际上都是指同一件事,只是语境不同。

幸福还与“能动性”这一概念有关,即以自己选择的方式影响世界的能力。影响世界的能力越强,意味着在任何情况下引起巨大变化的能力就越强。如果你有很强的改变事物的能力,你就可以对错误信号做出重大修正——你可以果断地纠正非常饥饿的情况,从而带来一阵幸福。 

(也可能是,即使是任意行使主动权也会让你感到快乐,因为人们似乎确实会从实现一些非常任意的目标中获得快乐。但这很难与社会驱动力区分开来——也许你只是因为你认为当大家看到你记住了圆周率的多少位数字时,他们会对你印象深刻而感到兴奋。)

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人们总是惊讶地发现,生活在豪华舒适中,所有需求都能得到立即满足,并不是那么令人愉快。但有了这个幸福模型,这完全说得通。只有当你以一种深刻的方式失去平衡时,才会产生快乐和幸福,这种方式可能会真正威胁到你的生存,然后你就会以一种真正肯定生命的方式重新回到平衡状态。

这就是为什么富裕的人,尤其是那些闲散的富人,常常觉得他们的生活毫无意义、空虚。所有的需求都立即得到满足几乎不会带来幸福感,所以那些一直过着舒适生活的人的生活就像是一片灰蒙蒙的迷雾。 

这是否意味着,至少在适当的情况下,可怕的经历可以让你感到快乐和正常?是的。

*请参阅《Tribe》*一书中有关第二次世界大战期间闪电战的部分(h/t @softminus): 

恐怖事件不断发生,人们在自己家中或附近做着最平凡的事情时死去。这些经历不仅没有引起集体歇斯底里,甚至没有引发太多个人精神病。战前,英国精神病崩溃的预测高达 400 万人,但随着闪电战的进展,全国各地精神病院的入院人数下降。伦敦的急救服务部门报告称,平均每周只有两例“炸弹神经症”。精神病学家困惑地看着长期住院的病人在猛烈的空袭期间症状减轻。自愿入住精神病房的人数明显减少,甚至癫痫患者也报告称癫痫发作次数减少。“和平时期的慢性神经病患者现在开救护车了,”一位医生评论道。另一位医生大胆地提出,有些人在战时实际上表现得更好。 > > 伟大的社会学家埃米尔·杜尔凯姆首先注意到了战争对心理健康的积极影响,他发现当欧洲国家陷入战争时,自杀率会下降。两次世界大战期间,巴黎的精神病房都空荡荡的,即使 1940 年德国军队开进巴黎,情况依然如此。研究人员在西班牙、阿尔及利亚、黎巴嫩和北爱尔兰的内战期间也发现了类似的现象。一位名叫 HA 莱昂斯的爱尔兰心理学家发现,贝尔法斯特的自杀率在 1969 年和 1970 年的骚乱期间下降了 50%,凶杀案和其他暴力犯罪也下降了。在此期间,男性和女性的抑郁症发病率急剧下降,在暴力最严重的地区,男性的抑郁症发病率下降最为严重。另一方面,几乎没有发生过暴力事件的德里郡,男性的抑郁症发病率不降反升。莱昂斯推测,和平地区的男性之所以抑郁,是因为他们无法通过参与斗争来帮助社会。

当然,可怕的事件也会给人留下心理创伤。被德国空军轰炸会危害健康。但从其他方面来说,身陷灾难之中却能让人感到安心,甚至感到自信。我们生在一个威胁不断的时代,因此在那样的环境中我们能够正常生活也就不足为奇了。 

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别担心,为什么快乐

所以幸福不是一种情绪,也不会驱动行为。一个自然而然的问题是,幸福到底为什么存在?如果它不像情绪那样,有助于驱动一些重要的信号来维持体内平衡,那么它又有什么作用呢? 

我们认为幸福是衡量探索与利用的一个信号。

探索-利用困境是讨论基本问题的一种奇特方式。你应该主要坚持你非常了解的选项并最大限度地“利用”它们,还是应该出去“探索”可能更好的新选项? 

例如,如果你住在一个城市,并且已经品尝过该地区 100 家餐厅中的 10 家,那么当你决定去哪里吃午餐时,你应该去目前为止找到的最好的餐厅,享受一次保证相当不错的体验,还是应该尝试一家新餐厅,也许会发现新的最爱?你应该花多少时间与最好的朋友相处,而不是结交新朋友? 

这是一种权衡。如果你把所有的时间都花在探索上,你就永远没有机会享受你找到的最佳选择。但如果你利用你发现的第一个好东西并且永不离开,你很可能会错过其他地方更好的机会。你必须找到一个平衡点。 

这种两难境地使得探索与利用成为决策的核心问题之一,而找到正确的平衡是强化学习等机器学习方法中的一个基本问题。因此,心理学会发出信号帮助调整这种权衡,这一点也不奇怪。

请记住,在这个幸福模型中,当行为纠正了一些错误并创造了一定程度的幸福时,它就是成功的。这使得幸福成为衡量你纠正错误的一致性的粗略指标。

如果你能可靠地产生快乐,那就意味着你一直在纠正自己的错误,所以你的整体生存策略一定很有效。继续做你正在做的事情。另一方面,如果你不能经常产生快乐,那就意味着你几乎从来没有纠正过自己的错误,你一定做得相当糟糕。你的策略对你没有好处——在自然界中,你可能会快速走向痛苦的死亡。在这种情况下,你应该改变策略,尝试一些新的东西。总之,你应该探索。

当你能创造足够的快乐时,你就能生存下来,你的策略就会奏效,你应该坚持下去。当你不能创造太多快乐时,你的策略就不会奏效,你可能无法生存很久,你应该改变现状,尝试新事物,尝试找到更好的新策略。

在自然状态下,有时你必须改变或死亡,这一切都是有道理的。但请注意,在现代世界中,你可以生存很长时间而根本不会产生多少幸福感。这就是为什么现代人有时会探索出非常奇怪的策略。 

(调整探索与利用只是一种理论。另一种可能性是,你的幸福是其他人控制的信号。例如,父母可能会有一个调节器,试图确保他们的孩子至少拥有一定程度的幸福。有理由怀疑情况可能确实如此——我们明显感到幸福和不幸福,而不是明显感到饥饿或疲倦。如果这是真的,那么我们的幸福对其他人来说可能比对我们自己更重要。)

心理学家通常不会从这些角度来思考幸福,但这种观点并非完全原创。请参阅2007 年《史密森尼杂志》对心理学家 Dan Gilbert 的采访。采访者问道:“为什么我们似乎天生就想要感到幸福,而不是其他情绪?”Dan 的回答如下: 

这是一个价值 6400 万美元的问题。但我认为答案是这样的:幸福是心灵用来判断自己是否在做正确事情的标准。当我说正确时,我指的是进化意义上的正确,而不是道德意义上的正确。大自然可能已经赋予你 10,000 条规则,告诉你如何交配、何时进食、在哪里寻求庇护和安全。或者它可能只给你一个主要指令:快乐。你有一根可以从快乐到不快乐的指针,你生活中的任务就是让它尽可能接近 H。当你穿过树林时,当指针开始向 U(代表不快乐)移动时,转过身,做点别的事情,看看你是否能让它向 H 移动。事实证明,所有将指针推向 H 的东西——盐、脂肪、糖、性、温暖、安全——都是你生存所需的东西。我认为幸福是一种健康测量仪。有机体会不断更新其行为是支持还是反对其自身的进化适应性的方式。

至于“不快乐”之类的术语,我们认为应该将其定义得不存在。当人们使用“不快乐”一词时,我们认为他们的意思有两种。要么是他们的幸福感水平很低,在这种情况下,他们不是不快乐,而是不快乐;要么是某种错误,比如恐惧或羞耻,刚刚大幅增加。这是不愉快的,而且有一种比以前更不协调的感觉,但它总是与特定的情绪有关。这不是某种普遍的幸福缺失,幸福不可能是负面的;不存在反幸福。 

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Edit:2025.03.21

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