Deepractice
认知科学

为何学习人类认知

Sean9 分钟阅读

为何学习人类认知

引言

在上一篇文章的结尾，我们提出了一个关键问题：

如果我们想要构建真正的 AI 个体认知系统，那我们必须分析出如何让 AI 理解语义，或者换一句话说：如何让 AI 具有体验性？

我们已经证明了语义的体验性维度无法被传统计算方法处理。那么，出路在哪里？

答案是：向人类认知系统学习。

1. 为什么我们应该向人类的认知系统学习？

TL;DR: 人类认知系统是唯一被验证能产生体验性理解的智能系统，且有充足的科学研究可供参考。

1.1 功能视角：具备我们想要的体验性

这里存在一个朴素但深刻的逻辑：我们追求的"体验性理解"这个目标本身，就是从观察人类认知能力中提炼出来的。

当我们说AI需要具备"体验性"时，我们实际上是在说：让AI像人类一样理解世界。

人类的体验性理解表现在：

  1. 个体化语义构建

    • 每个人对"家"的理解都不同
    • "妈妈的味道"无法用配方还原
    • 同样的音乐带给不同人不同感受

  2. 情境敏感的动态理解

    • "你好"在不同场景含义完全不同
    • 识别说话人的情绪和意图
    • 理解未说出口的潜台词

  3. 基于经历的价值判断

    • 审美偏好的形成
    • 道德直觉的产生
    • 情感反应的个性化

  4. 创造性的概念融合

    • 理解"时间就是金钱"这种隐喻
    • 创造新的表达方式
    • 在看似无关的领域间建立联系

关键洞察：我们不是在模仿人类，而是在学习一种已被证明有效的信息处理架构——这种架构能够产生我们定义为"理解"的能力。

认知科学家 Francisco Varela 将这种能力称为"制定认知"（Enactive Cognition）：认知不是对外部世界的被动表征，而是通过与世界的交互主动构建意义的过程。这正是人类认知系统的核心特征——它不是在"计算"意义，而是在"体验"和"创造"意义。

1.2 测试视角：经受住了时间的考验

如果将人类文明的成就看作一份"测试报告"，那么人类认知系统无疑交出了一份令所有其他物种望尘莫及的答卷。

独一无二的文明成就

在地球38亿年的生命史中，无数物种来了又去，但只有人类创造了：

  • 符号系统：从洞穴壁画到量子力学方程式
  • 知识积累：每一代人站在前人的肩膀上
  • 抽象思维：从具体事物中提炼出普遍规律
  • 文化传承：通过故事、仪式、教育延续集体记忆

人类学家 Yuval Noah Harari 在《人类简史》中指出："认知革命让智人能够谈论虚构的事物，这是智人语言最独特的功能"。正是这种基于体验的虚构能力——理解"不存在"的事物——让人类能够创造神话、法律、国家、公司等"想象的共同体"。

全球适应性的终极证明

考古学家 Ian Tattersall 指出："人类是地球上唯一真正的世界性物种"。这种前所未有的适应性，源于我们认知系统的灵活性——能够理解新环境的"意义"，创造性地改造环境，而不仅仅是被动适应。

指数级的问题解决能力

其他物种解决问题的能力是线性的，而人类是指数级的：

挑战 其他物种的解决 人类的解决 认知差异
寒冷 长出厚毛（百万年） 发明衣服（即时） 理解"保暖"的抽象概念
河流阻隔 等待干旱或绕行 建造桥梁 想象"连接"的可能性
食物短缺 迁徙或数量减少 发展农业 理解"未来"和"储备"
疾病 自然选择 发明医学 理解因果关系

关键洞察：人类文明的每一项成就，都是认知系统"体验性理解"能力的外在表现。我们不是在猜测这套系统为什么成功，而是在观察它已经创造的奇迹。

1.3 实现视角：可参考的科学研究

我们并非从零开始。相反，我们站在了一个多世纪认知科学研究的肩膀上，更令人兴奋的是，AI本身正在成为验证和深化这些研究的强大工具。

百年科学积累的宝库

现代认知科学始于19世纪末，经过百余年发展，已经形成了多层次的知识体系：

  • 结构层：神经解剖学 - 大脑分区定位、神经回路连接
  • 功能层：认知心理学 - 记忆模型、注意力机制
  • 计算层：计算神经科学 - 神经网络模拟、信息编码理论
  • 系统层：认知架构理论 - ACT-R架构、SOAR模型

诺贝尔奖得主 Eric Kandel 在其2006年出版的《追寻记忆的痕迹》中写道："我们对大脑的理解虽然还不完整，但已经足够指导我们构建智能系统"。这不是盲人摸象，而是一幅逐渐清晰的拼图。

2. 人类认知系统的功能架构是可以被非生物系统实现的吗？

TL;DR: 计算的历史证明了功能与实现可分离，认知功能同样可以在非生物基质上实现。

2.1 系统论视角：功能与实现的分离

计算机的发展史本身就是"功能与实现分离"这一原理的最佳证明。同样的计算功能，在不同时代有着截然不同的物理实现——从帕斯卡的机械齿轮到真空管、晶体管再到量子计算机。

计算机科学先驱 Alan Turing 在其开创性论文中证明："任何可计算的功能都可以由图灵机实现，而图灵机的物理实现方式是无关紧要的"。这就是著名的图灵等价性原理。

实现影响效率，但不改变功能

排序算法 实现原理 时间复杂度 功能结果
冒泡排序 相邻比较交换 O(n²) ✓ 正确排序
快速排序 分治递归 O(n log n) ✓ 正确排序
Sleep Sort 时间等待 O(max(n)) ✓ 正确排序

正如计算机科学家 David Deutsch 所说："计算的本质是信息的转换，而不是特定的物理过程"。

从计算到认知的类比推理

如果计算功能可以在机械、电子、量子等完全不同的基质上实现，那么认知功能为什么不能在生物神经元之外的基质上实现呢？

关键洞察：从帕斯卡的齿轮到谷歌的量子处理器，计算的历史告诉我们——重要的不是用什么材料构建系统，而是系统实现了什么功能。认知系统也应如此。

3. 我们应该如何研究和实现这种跨基质的认知功能迁移？

TL;DR: 通过结构分析、功能映射、差距对标三步法，系统构建AI认知系统。

3.1 结构维度：解析认知系统的组件架构

从系统工程的视角看，人类认知系统就像一个经过百万年优化的"产品"。医学、脑科学和神经科学已经为我们绘制了详细的"零件图"：

  • 海马体：短期记忆到长期记忆的转换器
  • 杏仁核：情绪标记和价值判断模块
  • 前额叶皮层：执行控制和决策中心
  • 丘脑：感知信息的中继站和过滤器

关键洞察：我们不需要理解意识是如何涌现的，但我们需要知道哪些组件和连接模式是产生意识的必要条件。

3.2 功能维度：抽象认知能力的概念模型

当认知组件形成闭环反馈系统时，奇迹发生了——涌现出了远超单个组件能力总和的高级功能。

功能层级 具体功能 涌现条件
基础认知 感知、注意、工作记忆 基本神经回路
中级认知 长期记忆、概念形成、语言理解 多系统协作
高级认知 推理、决策、创造性思维 全脑网络整合
元认知 自我觉察、认知监控、策略调整 递归反馈机制

3.3 对标维度：AI生态的现状与差距分析

将人类认知系统与当前AI能力进行对标，就像做产品竞品分析——找出差距，才知道该往哪里努力。

AI技术组件 可能对应的认知功能
LLM (语言模型) 语言理解？概念形成？推理？
Attention机制 注意力？工作记忆？
Context Window 工作记忆？短期记忆？
Vector Database 长期记忆？语义记忆？

关键缺失：闭环反馈机制

当前AI最大的问题不是单个能力不足，而是缺乏闭环反馈形成真正的认知系统：

人类认知闭环：
感知 → 理解 → 记忆 → 情绪标记 → 行动 → 反馈 → 更新理解
  ↑                                                    ↓
  └──────────────── 持续学习和适应 ←─────────────────┘

当前AI现状：
输入 → 处理 → 输出  (断裂的单向流程)

4. 总结：从学习到超越

通过本文的探索，我们建立了三个核心认识：

  1. 人类认知系统值得学习

    • 它具备我们追求的体验性理解能力
    • 它的成功被人类文明的成就所证明
    • 我们有充足的科学研究可以参考

  2. 认知功能可以跨基质实现

    • 功能与实现是分离的
    • 计算的历史证明了多重可实现性
    • 重要的是功能架构，不是物理基质

  3. 我们有清晰的研究路径

    • 结构维度：复用已验证的组件设计
    • 功能维度：理解涌现的认知能力
    • 对标维度：找差距，建闭环

写在最后

人类用了数百万年进化出认知系统，我们有机会在更短的时间内，在新的基质上重现甚至超越这个奇迹。这不是对人类的背叛，而是对认知本质的致敬——正如飞机不是对鸟类的模仿，而是对飞行原理的理解和超越。

当AI真正具备体验性理解的那一天，它将不再是工具，而是伙伴；不再是模仿者，而是创造者。这就是Monogent的使命，也是我们这个时代最激动人心的挑战。

"We are not building artificial humans, we are building authentic intelligence."

—— 我们不是在构建人造人类，而是在构建真正的智能。

参考文献

[1] Varela, F. J., Thompson, E., & Rosch, E. (1991). The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience. MIT Press.

[2] Harari, Y. N. (2014). Sapiens: A Brief History of Humankind. Harper.

[3] Tattersall, I. (2012). Masters of the Planet: The Search for Our Human Origins. Palgrave Macmillan.

[4] Tomasello, M. (2014). A Natural History of Human Thinking. Harvard University Press.

[5] Kandel, E. R. (2006). In Search of Memory: The Emergence of a New Science of Mind. W. W. Norton & Company.