※ 引述《darkbing (小斌)》之銘言： : 我想問的是 單一系統 如人腦 這些感覺經驗的產生機制 : 我想 當然現在有許多有機制解釋記憶 : 但我不是想了解記憶而已 或是學習 : 現在我不是反對 兩個複雜系統是不是等同 : 而是更重要的 單一系統 為什麼有主觀"感覺經驗"呢?? : 連科學家 都不敢 說這兩個系統 或是有理論可以解釋心靈 : 為什麼你有這麼強的信心呢?? 因為現今的科學家，一般來說，都不會滿意於系統科學的解釋。而希望 一定要有明確的、可否證的機制解釋。但在多重的非線性系統中，這是 極為困難的事情。 像是生命為何發生，就算到了超循環論述出現，把一個一個化學式都列 出來，怎麼從基本化學反應產生核酸、生產蛋白質，都有了解釋，還是 有很多人不認為這是完整說明。 感覺是什麼? 感覺是獨立於神經剌激的另一套系統，可以評估神經刺激 再轉送到更高層次的控制系統。這對自組織系統有所了解的人，甚或是 研究機器學習的電腦科學家而言，並不是問題。 簡單來說，讓大量資訊輸入，經由特定機制，轉化為少量的資訊輸出， 這是很起碼的機器學習題目了，例如以下這個題目： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 輸入資訊：上圖的點座標。請將這些點分成兩群。重點是，系統不知道 那是點座標，只知道是一連串的兩個欄位的數字。 記得這是最近程式設計板吵架時，有人提出來的題目。本來在吵的，則 更是困難，有幾十個欄位的未知資訊，要分成兩類。 其實所謂的感覺，不就像是這樣，將複雜的神經刺激轉化為較為單純的 感覺資訊嗎? 例如將皮膚的刺激，分成不同等級，於是，危險的等級， 我們稱作痛。不能正確分類的系統，就會因為不知道危險而被淘汰。 因此，痛覺其實是經過自然競爭淘汰後的神經網路的刺激評估系統。若 單從腦神經科學來研究，就恐怕不可避免地會遇到「因果斷鏈」(cause decoupling) ：複雜系統的不同層次，是難以用因果關係有效連接的。 也就是說，想要找出其中的機制，是極為困難的。但這不代表我們不能 去理解，例如物理跟化學之間的因果斷鏈，就花了幾百年時間，一直到 二十世紀，人們才能開始填補，找出化學現象的物理機制與解釋。 我知道神經網路可以簡化和過濾資訊，知道基因演算法能夠淘汰不適宜 生存的系統，當然就能知道，我們能做出能正確評估外界刺激的系統。 差不多在二十年前吧，就有人建立了兔子嗅覺神經的神經網路模型，並 在電腦上模擬，證明能夠確實辨別出氣味來，不同的氣味會得到不同的 極限環狀態。這是用顯微鏡找不出來的東西，但用電腦模擬就能證明。 對於顏色的區分，其實也是經由光刺激而獲知的評估系統，生物會知道 流血危險、草地舒服，所以血的顏色和草的顏色就有不同意義。於是， 紅色跟綠色就有了差別，我們看到的不是紅色，而是代表鮮血的色光。 這真的很難以理解嗎? 個別物種的內部機制並不好找，但演化的概念並 不困難。兩個有不同內部機制的個體，如果都知道代表鮮血的色彩，及 鮮血所代表的危險，就能代表它們都知道紅色是什麼。由於這比痛覺更 具有間接性，所以要用腦神經研究找出機制，恐怕就更加困難了。 由於科學的分而治之概念，使得單一學科，都會很不容易獲得全面性的 理解，也因此，系統科學、複雜科學才會興起，科際整合才會重要，而 以原則性知識為主要追求的哲學，也就在其中能扮演一定角色。 我不是腦神經科學家，但我倒是建議，多用一點電腦模擬，雖然現在的 電腦很慢，但利用分散式處理，把資料丟到 Internet 上去跑，應該能 找出多一點物理性分析研究找不出來的證據和資料，也更能讓人造心智 研究在有效的神經網路模型建立上，有更多幫助。 --

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