显而易见，在各类物种中，人类符号化的能力独一无二。

人类使用这些符号控制生存环境的能力同样独一无二。我们表现和模拟现实的能力表示我们可以接近生存的秩序，这为我们的人生经历布上了一层神秘之感。

——海兹·帕各斯（Heinz Pagels），《理性之梦》（The Dreams of Reason）

没有人能拥有公牛的力量、猫的悄无声息或是羚羊的速度，然而我们人类在思维创造方面的天资却超越了其他一切物种。我们可以制造武器、设计服装、搭建住所、创新艺术形式。我们在以下方面的能力无与伦比：制定新的社会惯例，创立复杂的法律以保证惯例的执行，以及寻找形形色色的方式来躲避这些法律的严惩。

我们的大脑是如何产生如此多的新事物和新想法的？本章提出了一种方案，将资源划分为6种不同的层级。若想知道为什么这么做，我们首先来回顾一下第4章描述的场景。

琼正准备过马路，赶着去做报告。她正在想要在会上说些什么的时候，忽然听到声音，于是转过头来，看到一辆汽车疾驰而来。这时，她并不确定是该继续穿过马路还是退回来等待，但她又不想迟到，于是决定快速地冲到马路对面。后来，她又想起自己膝盖受过伤，并认为这是个草率的决定。“如果在穿过马路时我的膝盖忽然疼起来，我很可能会被汽车撞死。那么，我的朋友们又会怎样看我呢？”

我们常常“不假思索地”考虑这样的事情，就像我们被第1章中描述的If→Do规则所驱策一般。然而，这些简单的反应仅能解释此场景中的前几个情况。所以，本章将尝试以6种层级来解释琼大脑中进行的活动。每一个层级都建立在下一个层级的基础之上，最上面的层级表现的是琼的最高理想和个人目标（见图5-1）。

图5-1　精神活动的6大层级

本能反应：琼听到声音，转过头。我们天生就拥有本能反应，它会保护我们获得生存能力。

后天反应：她看到一辆疾驰而来的汽车。琼认识到一些情况需要特殊的应对方式。

沉思：会议上要说什么。琼想到几个选择，并从中选了最好的一个。

反思：琼反思自己的决定。她不是对外部活动，而是对大脑活动作出反应。

自我反思：担心迟到。我们发现她在反思自己制订的计划。

自我意识反思：我的朋友们该如何看我？琼想知道自己的行为在多大程度上实现了自己的理想。

本章的最后部分将以6个层级解释大脑如何“想象”根本没有发生过的事情。比如，当你问“发生了什么”或流露出任何希望、欲望或害怕的情感时，会想象出根本没有发生过的事情；和朋友们交往时，你想实现预期中的效果；你看到任何东西时，大脑都会预测这些东西可能带来的变化。所有这些活动无一不涉及多种多样的过程。

本能反应

马克·吐温

《汤姆·索亚在非洲》

（ Tom Sawyer Abroad）

你所听到的关于知识的美好论调只是一种吹嘘，本能的可靠性是它的40倍。

尽管我们生活在人口稠密的城市，但周围依然有很多松鼠和鸟类；有时，一两只臭鼬或浣熊也会光顾。近年来，虽然蟾蜍和蛇在不断消失，但很多小动物依然存在。

这些小动物是如何存活的？首先，它们必须找到足够的食物；其次，它们要有能力保护自己不受侵犯，因为其他动物也需要食物。为了调节体温，它们建造了各式各样的洞穴和窝巢。它们也有繁衍后代的欲望（否则它们的祖先不会演化和发展），因此它们需要寻找伴侣，繁育后代。所以说，每一类物种都拥有各自的机制，能够帮助新生的后代在毫无经验的情况下完成很多事情。这告诉我们，新生动物体内天生就有很多如图5-2中所示的If→Do规则：

图5-2　If→Do规则

● 如果有东西沾到了皮肤上，就拍掉它；

● 如果拍打不起作用，就移动自己的身体；

● 如果灯光太亮，就转过脸去。

在20世纪的心理学领域，这种“刺激-反应”模型极受欢迎，有些研究人员甚至认为这种模型能够解释人类所有的行为。然而，他们没有认识到这些规则本身存在许多特例。例如，如果你抛出一个东西，它可能并不会掉下来，因为其他东西可能会阻碍它掉落；与此类似，一般情况下人们使用手表来指示时间，但也存在手表坏掉的情况，但是把特例全部列出以完善规则的做法却也是不切实际的，这不仅是因为特例太多，还因为特例中另有特例（比如有时停了的表可能正好显示着正确的时间）。

If→Do模型的另一个问题是，每一种情况都很可能同时符合If中几种不同的规则，所以你需要了解区分几种规则的方式：一种方式是把这些规则按优先顺序排列，另一种是使用近期常采用的策略，或概率性的选择规则。然而，这种简单的“修补”并不能起到太大作用，这也是我们必须想方设法进行“常识性推理”的原因（详见第6章）。

另外，由于大多数行为的发生取决于我们自身所处的环境，这些简单的规则很少会起作用，例如，“如果看见食物，就吃掉它”规则会迫使你吃掉自己看到的所有食物，不管你是否感到饥饿或是否需要食物。为了防止此类情形出现，每一个If必须指明具体的目标，例如，“如果你感到饥饿并看到了食物”，否则，可能会出现你看见椅子就想坐上去或是遇到任何电灯开关都犹豫不决地反复开关的情况，这表明这些规则必须指明具体目标（见图5-3）。

图5-3　指明具体目标的If→Do规则

然而，在比较困难的问题上，简单的If→Do规则也不起作用，因为人们需要想象每种行动的可能后果，在后文中，我们将提出更强大的规则，即If+Do→Then规则（见图5-4）。

图5-4　If+Do→Then规则

这些简单的规则有助于我们在行动之前预测“如果发生什么情况就可能发生什么”，通过反复预测，我们得以展望影响深远的计划。

后天反应

所有动物具有与生俱来的“远离逼近物体”的本能。只要动物一直生活在激发本能的环境中，这些固有本能就能有效地发挥作用；但是，一旦动物生活的世界发生变化，每一物种可能都需要学习新的反应方式。例如，琼意识到汽车即将驶来，她的部分反应来自本能，但另一部分却依赖之前对特殊类型的危险和威胁的了解和学习。但实际上琼是如何学习的？又学习到了什么？在20世纪，大多数心理学家这样描述动物对If→Do规则的学习：

遭遇新情况时，动物们会随机应变地采取一些行动，而如果在某些行为中尝到了“甜头”，这些行为便会在动物的大脑里得到“强化”，因此当动物再次遭遇相同的情况时，就更可能重复之前的这些行为。

大体上说，“强化学习”（learning by reinforcement）的理论基础来自对老鼠、鸽子、狗、猫和蜗牛进行的实验，此理论确实有助于解释动物的某些行为，但它却无法解释人类如何处理复杂问题。在我看来，“强化学习”使用了“随机”“甜头”和“强化”等字眼，在某种程度上，正是这些字眼阻碍了多数研究人员探寻以下问题的答案。

动物会对什么作出反应？人们从未见过一模一样的手，那又是如何辨识出手这种东西的？难道仅仅因为每双手的手指形状和位置不同，手指上的反光度不同，我们就该把每一只手当作一个全新的东西吗？这意味着，我们只能使用“高层级”的描述，如“带有指头的掌状物体”，来表征人类的手指，否则可能需要上万亿条If→Do规则才能成功地描述手掌。我们将在后文讨论这个问题。

哪些特征应该被记住？你学习一个新的打结方法时，各种If条件不应该包括学习的时间，否则规则将永不适用。因此，如果描述太过具体，则会不符合新的情况；但如果太过笼统，则会囊括太多情况。关于此话题，我们将在第8章中讨论。

是什么产生了一系列的反应？为解决难题，人们需要一系列翔实的计划，计划中每一步都建立在其他步骤完成情况的基础之上。准确的预测可能会导致这个步骤的产生，但想要找到一系列能发挥作用的步骤，随机搜索效率实在太低，详见下一节内容。

无论如何，天生、本能的反应左右着我们对很多事情的反馈，但我们也在不断更新着新的反应方法，这需要人类大脑组织模型的第二个层次（见图5-5）。

图5-5　后天反应层级

沉思

理所当然，仅通过对外部事件的反应，我们也能完成很多事情。然而，为了实现更为复杂的目标，我们就需要通过使用从过去经历中学到的全部知识来制定更为详细的计划。正是这种内部精神活动赋予了人类很多特殊的能力。

另外，人类学习到的知识并不完全来自个人经验。琼懂得避开疾驰而来的汽车，并不是因为她从自己的经验中了解到汽车相当危险，如果一定得通过亲身经历和“激励学习”，琼恐怕早就死了。相反，“汽车是相当危险的”这个事实，不是别人告诉她的，就是她自己琢磨出来的，但是这两种方法都涉及高层次的精神活动。因此，下面让我们来看看，人类对外部世界和大脑中发生事件作出反应的一些方法。

琼在“穿过和退回”之间作出选择时，实际上也是在以下两种规则中做选择：

● 如果汽车逼近，就退回；

● 如果正站在路中央，就穿过。

但是，如果琼想做选择，她需要某种方法来预测和比较每种行动的可能结果。那么，什么方法能够帮助琼作出预测呢？对琼来说，最为简单的方式就是拥有一系列If+Do→Then规则，每个If描述一种情况，每个Do描述可能的行动，每个Then代表行动的可能结果（参见图5-4）。

● 如果琼在过街时中途折返，那么开会就会迟到。

● 如果琼站在街中央穿过街道，那么她就会提前到达。

● 如果琼继续穿过街道，那么她就会严重受伤。

但如果有两种以上的规则适合当前情况呢？在现实生活中犯错冒险之前，If+Do→Then规则会在你大脑里权衡这些规则的潜在结果；大脑会“三思而后行”，再比较这些规则预测的结果，最后选择最有利的方式（见图5-6）。

图5-6　比较可能结果

例如，假设卡罗尔在堆积木，她想堆出一个由三块积木组成的拱形门（见图5-7）。

图5-7　拱形门

当前，她只有并在一排的三块积木（见图5-8）。

图5-8　三块积木

她先想出了一个搭建拱形门的计划：首先需要足够的空间，可以使用以下这个规则来实现计划：如果积木是平放的，就把积木立起来，然后积木就会占用较少的空间（见图5-9）。

图5-9　立起积木

然后她把两块短板积木也分别立起来，确保两块积木之间留有相同的距离，最后把长积木放在两块短积木上。在一系列来来回回的积木移动中，我们可以使用一系列规则来描述此场景所发生的变化（见图5-10）。

图5-10　搭建拱形门的4步计划

要想出这样的4步计划，卡罗尔需要具备许多技能。首先，卡罗尔要能看出这些积木的形状和位置，有些积木的一些部分可能根本就看不见；其次，她需要制订计划，说明应该移走哪些积木以及移到哪里去；再次，移动积木时，必须用双手牢牢抓紧积木并移到目的地，放在那里，同时确保自己的胳膊和手不能碰到身体和脸庞，也不能碰到已经立起的积木；最后，她必须控制速度，把最长的积木放在拱形门的最顶端，而不撞倒另两块作为支撑的积木。

卡罗尔：这些对我来说轻而易举，我只在大脑里构思了一个拱形门，并想好了每块积木应放的位置；然后我把其中的两块立起来（确保两块积木之间留有相同的距离）；最后把最长的那块积木放在两块短积木上面。毕竟，我之前做过类似的事情，我现在还记得，所以，我只是做了同一件事罢了。

程序员：我们知道如何让计算机完成相似的任务，并称之为“物理模拟”（physical simulation），例如，在设计新型飞机的每一步中，我们的程序都能够准确地预测出飞机起飞时其表面承受的空气阻力。事实上，如今我们已经非常娴熟地做到了这些，因此我们确信按此方法制造出的任何一架飞机都会成功地飞行。

人类的大脑却无法作出如此复杂且精确的计算，因此，卡罗尔一定拥有其他一些方式预测积木的移动效果。例如，卡罗尔搭建拱形门的第一步便是思考移动中间那块又细又长的木块后的效果（见图5-11）。

图5-11　卡罗尔的第一步思考

学生：通过使用If+Do→Then规则进行预测时，卡罗尔需要知道亿万条这种规则，因为有如此多的可能结果。那么她如何有时间学习这么多规则呢？

If情况的规则如果太过具体，就不适用于其他情况，这意味着规则不应该规定太多细节，但却需要能够表达较为抽象的想法。在后文我们将讨论，当世界中实体的组成方式并不取决于它们本身的形状和位置时，人们如何“想象”实体之间的联系。

学生：但对卡罗尔来说，制订包含几个步骤的计划仍然是困难的。如果每一步都有成百上千件不同的事情需要完成，那该怎么办？仅4步计划便会有几百万种选择。卡罗尔又是如何在众多选择中不断转换的呢？

寻找和制订计划

如果你处在情况A中，且想进入情况Z，那你就可能已经知道实现这种想法的规则了，例如If情况A→Do→行动→Then情况Z。这种情况下仅执行行动就能实现目标。但如果你根本不知道这类规则的存在呢？那时你便可能搜索记忆，寻找两个规则链，通过中间情况M来实现目标。

If情况A→Do行动1→Then情况M，然后

If情况M→Do行动2→Then情况Z

但如果一个或两个这样的步骤根本不能解决问题时该怎么办？因此你必须寻找更多步骤，如果每个步骤都有几种选择，那么你的搜寻目标则会呈指数级增加，就像一棵枝叶茂密的树。例如，如果一种方法需要20个步骤，那你可能需要进行数以百万次的尝试（见图5-12）。

图5-12　选择树

值得庆幸的是，我们拥有缩小搜索范围的方法，因为如果从A到Z之间有20个步骤，那么其中必然存在一个中间点，无论是从A还是Z开始，到中间点都只需要10步！如果从A和Z两边同时开始搜寻，那么肯定会在中间状态M相遇，每边的搜索则仅有1000次（见图5-13）！

图5-13　中间状态

你仅需要2000次尝试，这比之前的20个步骤所需要的尝试少了几百倍。我想每个人都玩过同时向前后张望的游戏，却没有意识到自己在这样做。

但事实不止于此。假设你能够猜到中间情况M的所在位置，便可以把每10步分割成两个5步。如果此方法可行，那你的搜寻次数会比原来少近10000倍（见图5-14）！

图5-14　每棵“树”有32个分支

但是，假设从A到Z不经过中间情况M，那猜测便会出现失误，又该怎么办？你可以设想新的M，即使已经到第50次假想时，依然没有找到中间情况M，但仍比之前的搜寻方法省力。因此，在进行大规模搜索之前，寻找这样的“停靠点”或“垫脚石”极为有利。这是因为，一旦成功，你可以仅通过几个简单的步骤解决困难的问题！

在人工智能发展初期，许多研究人员尝试寻找相似的技术方法，缩小搜索范围，却没有成功。确切地说，1997年一台计算机打败了称霸象棋界的冠军，用的正是这个技术：把象棋的搜索范围缩小，将规则简化为“移动树”。然而，计算机仍须确定象棋的亿万个位置。相较之下，心理学家阿德里安·德格鲁特（Adriaan de Groot），也是一位象棋高手，他认为象棋史上最为出色的玩家的每一步棋只需考虑几十个步骤。 ^[34]

因此，人类解决问题的最有效的方法并非建立在大范围搜索的基础之上，而是基于如何使用大量的常识性知识来“分割和克服”人们面对的问题。例如，为了发现“停靠点”的确切位置，我们要尝试找到子目标，或尝试与过去已经发生的类似问题建立类比关系。我们将在第6章中讨论具体的方法。

逻辑和常识

人们常常试图区分“逻辑思维”和“直觉思维”，但两者之间只是程度不同而已，例如，我们经常使用类似逻辑推理的预测链：

如果A能推出B，并且B能推出C，那么A能推出C。

但这种“逻辑思维”何时发挥作用？显而易见，如果所有假设都正确，如逻辑推理，那么所有结论也都正确，如果这样，人类可能永远不会犯错。

然而，在现实生活中，大多数推理都是不正确的，这是因为推理的“规则”有很多例外的情况，这说明严肃的逻辑方法和与逻辑推理链条相似的常识性推理之间差别很大（见图5-15）。众所周知，物理链的强度取决于最薄弱的那条，但神经链条却比较脆弱，因为每出现一个新链条，整体链条就会变得薄弱一次！

图5-15　逻辑vs.常识

因此，借用逻辑的方法就像移动支架一样，前提是每一步都必须正确。然而，常识性知识需要更多证据支撑，因为每一步都需要证据。不断增长的链条其脆弱性也会呈指数级增加，因为每增加一个链条就会多一种断开链条的方式，这也就是在陈述观点时人们会不断增加证据或使用类比来证明自己观点的原因——他们觉得在讲解下一步之前有必要让别人信服自己当前的观点。

行动链条并不是唯一的沉思方式，第7章还会列举其他方法。在日常生活中，每当遇到困难，我们总会选择不同的解决方法，因为任何方法都会有瑕疵。但是，正是由于方法本身的瑕疵，我们才可以把这些方法全部组合起来，利用其整体的优点。

我们的模型应该为该方法留出空间，因此我们将这种类型的思维过程称为“沉思”（见图5-16）。

图5-16　沉思层级

反思

德里克·比克顿

奥古斯丁

《忏悔录》

（ Confessions）

我要唱一支娴熟的歌曲，在开始前，我的期望集中于整个歌曲；开唱后，凡我从期望抛进过去的，记忆都加以接受，因此我的活动向两面展开：已经唱出的属于记忆，未唱的属于期望；我的注意力则在当下，我要将未来引来，并将它变为过去。

琼注意到汽车疾驰而来时，她决定过街，她做决定的过程如此迅速，她自己都没察觉。但后来，她开始思考自己做选择的过程。如果琼要思考自己的选择，她必须首先能够回忆起当时想法的方方面面。

但是琼的大脑如何才能回到过去思考当时的想法呢？是什么使大脑或机器反思自己最近的活动？从自我角度来说，这根本没有任何难度。无论我们回忆多么久远的事情，也必然能够记起之前的想法并开始思考想法本身，然而，当我们仔细观察这种做法时，就会发现它需要很多机制。我们之前已经讨论过，每一层次会通过使用第4章中的关联来观察和描述下一层次中发生的事件（参见图4-2）。然而，为结合描述进行推理，每一层次都需要短时记忆、假设和结论。第7章将讨论保存这些记录及其环境所需要的额外机制，从而区分过去思维和现时思维。

学生：我知道如何从一个层次的行动推理出比其更低一个层次的行动，但当一个层次对自身进行思考时，它难道不会迷惑不解吗？因为两者之间思考的主题会频繁发生变化。

诚然，从上下级层次之间的推理到对层次本身进行推理会带来很多麻烦，比起后者，较容易的做法是制作简化自身条件的模型，并把其记录在记忆的空白处。之后，层次进行自我反思（哪怕仅是在某种程度上），搜寻大脑中对相同事件的记忆，从而执行相同的程序来解决问题。毕竟，大脑中很多部位已经拥有探测大脑内部活动的方法；只有几类精神资源与外界有直接接触，比如从眼睛或皮肤处接收信号的部位，或向肢体发送信号的部位。 ^[35]在任何情况下，琼都会回忆起自己当时的决定并反思做决定的过程。

琼：为了开会不迟到，我冒着被汽车撞倒的危险穿过马路，这是因为我觉得自己能跑得足够快；但是，我本应该意识到自己受伤的膝盖会让奔跑的速度变慢，所以我本该调整优先事项的。

大脑应该反思何种思维活动？应该包括以下活动：错误的预测、受阻的计划和无法获取的知识。第7章提出一些方法有助于自己取得成功，对这一问题的思考同样重要。

学生：我们能把这样的机器称为“意识”吗？意识包含了第4章中提到的大多数特点，像短时记忆、系列加工以及高级描述等。

机器并不像“自我意识实体”一样可以对自我进行全面的认识，但一旦机器拥有表现自身广泛活动的多个模型，便可以实现这种认识。有时，模型有助于系统中的一些部位思考其他部位发生的事情，但是，如果想让系统思考其本身的所有细节则是不切实际的。因此，第9章提出，人类的大脑需要多种多样的不完整的模型，每个模型代表系统的某些方面。当前，我们的系统有4种完全不同的层级（见图5-17）。

图5-17　反思层级

自我反思

威廉·詹姆斯（1890）：据说人类不同于动物的另一种能力是，人类像一个思想家一样拥有自我意识和反思能力……然而动物从不像思想家一样反思自我，因为从思想的实质方面说，动物从来无法清楚地区分思想本身和思想机制。

与前文讨论过的思维层次相比，自我反思则能发挥更大的作用：自我反思不仅会思考最近的想法，也会思考想法的实体机制，正如在前文中卡罗尔的叙述：“我只在脑海里构建了一架拱形门，并想好每块积木的具体位置。”这表明卡罗尔仅使用了自身的模型（见第4章）来描述她的目标和能力（参见图1-13）。

没有任何自我模型是完整的，最好的做法是同时创建几个模型，每个模型描述其中一个部分。

神秘主义思想家：有些人可以对自我进行锻炼，从而对所有事情同时拥有保持警觉的能力，尽管很少有人能达到这个状态。

怀疑论者：我认为你产生所谓“完全警觉”的幻想是因为你根本不去思考陌生的事情。

无论如何，我们对想法本身的思考必须基于有关想法的记录或痕迹。正如在前文中卡罗尔说的：“可能我记得这样的事，因此我只是再次做了一样的事。”

但琼是如何回忆起自己当时的犹豫不决的呢？她是如何获得相关记忆的呢？我们并不清楚大脑是如何完成类似任务的，但第8章将讲述以下问题：我们可能作出怎样的记录、记录的时间和地点为何、如何获取相关记忆以及如何组织相关过程。

认识到自我反思的重要性，就如同认识到自身的困惑一样，是件颇具智慧的事情（相反的是已经陷入迷惑却没有意识到），因为只有当我们意识到自我的困惑时，才会知道该升华动机和目标了。自我反思有助于我们认识到以下几个问题：不知道自己要做什么，或在更为无关痛痒的细节上浪费时间，或正在追寻一个不太合适的目标。自我反思也有助于我们制订更好的计划、思考范围更大的情感活动，像“只要想到这我就想吐，或许到了换一个新目标的时候了”。 ^[36]

人们何时会使用自己的高层次思维方式？我认为，当人们不能使用常规思维系统时，反思性思维方式便开始起作用。例如，琼能够轻松地走路时，便不会去思考“走路”的机制；但当琼的膝盖受伤、不能正常走路时，她便会开始仔细思考之前是怎样走路的，开始制订更详尽的计划，这种计划就包含思维本身。

正如在第4章提到的那样，反思也有局限性和危险性。任何企图检测思维本身的尝试都会改变你当前的想法，试图描述眼前一个不断变化的实体是件很困难的事，但更困难的是试图描述一旦想到就会发生变化的事。因此，当你试图思考当前的想法时，你必定会感到困惑，这就是我们感到困惑的问题之一，也被称为“意识”。现在，我们的系统拥有5个层次（见图5-18）。

图5-18　自我反思层级

自我意识

大卫·休谟（1757）：人类的普遍趋势是孕育类似人类自身的众生，使其成为人类熟知其品质的物体。人类喜迎月亮，击退乌云，自然，如若不是通过经验和反思的修正，人类恐怕难分善恶，难辨是非。

本节首先讨论使身体和大脑正常运转的本能反应，如我们的呼吸系统、饮食系统和防卫系统。出生之后学习到的自我反应能力被称为后天反应。沉思和反思有助于解决更复杂的难题。有些问题牵涉到自我模型、未来的可能结果时，便进入自我反思的研究范围。

然而除此之外，人类的特殊性在于拥有自我意识，从而能够思考“更高”层次的价值观和理想。例如，当琼问自己“我的朋友们该如何看我”时，表明她想知道自己的行为是否符合群体的价值观，为了能这样想，琼首先需要有一个包含对应做之事想法的模型；当琼发现自己的行为表现和自己原本依赖的价值观产生冲突时，会导致类似第2章讲到的自我意识情感，因此我们重新添加了另一个层级，称之为“第6层级”（参见图5-1）。

心理学家：我不知道这6个层级之间的细微差别，例如，当你反思自己近期的想法时，你会思考这种反思本身吗？与其相似，自我反思不也是反思的一种吗？在我看来，所有这些层次使用了相似的思考技巧。尤其是前3种层级的区别愈加不明显，我想听一听你区分它们的依据。

我同意，这些区别并不是很明显，即使我们最简单的想法都会涉及所谓对分配时间和资源的“反思”。如下面所讲到的一样：“如果不能使用一种方法，我将尝试另一种方法”或“我已经在那件事上花费了很长时间”。

学生：如果这些层级如此难以分辨，那么区分它们的意义何在？没有理论具有比它需要更多的部分。

这位学生提及的是当前流行的观点，当有几种理论能解释同一件事情时，其中最为简单的一种就是最好的。 ^[37]换句话说，“永远不要进行过多的预测”。事实上，这个观点在诸多领域都能发挥作用，如物理和数学，但我认为这种观点大大阻碍了心理学的进步和发展。当你知晓自己的理论并不完善时，就需要为一些可能的想法预留出空间，否则，如果你使用了完整的模式，就要承担任何其他想法都不能融入其中的风险。

这种模式尤其适合复杂的结构，如大脑，因为我们对大脑的实际功能和发展演化的细节知之甚少。众所周知，人类的大脑包含成百上千处专业区位，初期的大脑从发展层级分明的细胞簇开始，其中一些细胞簇发展为后来的层面板；然而，不久后，另外一些细胞簇开始移动（如同被数千基因指引），最后在这些原始的层级和细胞簇之间形成了数以万计的联系，从而在细胞层级之间形成了模糊的界线。

最后，大脑变成了一个异常复杂的系统，任何单一的模型都不能够解读大脑，除非这个模型本身相当复杂，但那时这一模型也会因为太过复杂而变得毫无用处。因此，心理学家们需要成倍地扩充思维（和大脑）模式，每一种模式都可以解释思维的不同方面和类型，尤其是在个体处理经济、宗教和种族问题时可能会使用相互矛盾模式时，人类自我意识反思的模式更应增强。

个人主义者：你的图并没有显示哪种层次或地点监督和控制其余的层次、哪里是作出决定的自我、我们的目标由什么决定以及如何选择宏伟的计划并监督计划的执行等问题。

这真正一个二难选择：如果一个像人类大脑一般复杂的系统没有管理自身的好方法，那么该系统就会没有任何方向感，从而走向失败，或只是空洞地从一件事跳跃到另一件事上。然而，把所有层级模型控制在单一位置上的做法也是危险的，因为这样做，系统可能会因为一个小小的失误而全军覆没。所以，后面几章会提到大脑控制自身的多种方法。

正如前面讲到的，这个层级模型和弗洛伊德的观点很相近。他把思维比作一个“三明治”，其中“本我”代指本能的欲望，“超我”代指后天学习的自我理想（很多是被禁止的），“自我”代指所有在“本我”和“超我”两个极端之间处理各种分歧的资源（见图5-19）。

图5-19　精神活动的6个层级与弗洛伊德的思维“三明治”

如果机器拥有以上提到的各种资源，那么它本身就会变成独立、具有自我意识的实体。至少，它可以宣称像你我一样拥有自我意识，尽管有一些人仍不同意这种观点。

本章首先讨论了人类如何构思自己从未见过或经历过的事情，在余下部分将详细解释不同层级的处理过程怎样产生想象。

想象

阿娜伊丝·宁

Anais Nin

现代西文女性文学开创者

我们看见的不是事情本身，而是自己的样子。

卡罗尔捡起积木时，这个捡拾的动作是如此的简单：伸出双手，抓紧积木，举起积木。她一看见积木就知道该怎样做，根本没有经过任何“思考”。

但这一“看上去”的“直接性”是对人类不能认识自身机制复杂性的幻想，观察事情“实际看上去如何”就如观看没有调过的电视屏幕上的杂点一样毫无用处。概括地说，我们根本没有意识到奇思妙想的能力，我们看到的大多数物体都来源于自身的知识或想象。因此，来看一看由我的老朋友、一位计算机制图的领军人物里昂·哈蒙（Leon Harmon）画的亚伯拉罕·林肯的肖像吧（见图5-20左图，右图是我制作的里昂的肖像）。

图5-20　模糊的面部特征

图片中面部特征稀少，鼻子和眼睛模糊成了黑白相间的马赛克状，如此一来，你该如何识别这些特征呢？大脑如何做到这些，我们至今知之甚少，而且将之认为是自身与生俱来、理所当然的天资。“看见”的过程看起来简单明了，但这是因为我们的大脑选择对为我们服务的众多过程视而不见。

1965年，我们意在制造一台能像孩子一样完成简单任务和工作的机器，比如向杯子里倒水，利用积木搭建拱形门或塔。 ^[38]为了完成这个目标，我们制作了机器人的手臂，能够通电的眼睛，并把手臂和眼睛连接到计算机上，制造出了第一台能够搭建积木的机器人。

起初，这个机器人犯了数以百计的不同的错误——不是把积木放到自己的头顶上，就是企图把两块积木放在同一个位置上，之所以如此，正是因为机器人对物体、时间和空间没有足够的常识。（即便现在，仍然没有一个基于计算机的视觉系统有着类人的表现机制，能够分清特定场景下的物体。）但最终，许多学生编出程序，这些程序能够清楚地“看见”积木的排列方式，从而识别出图5-21：两个直立的积木上平放着一个水平的积木。

图5-21　三块积木

我们花了几年时间才使这套程序（我们称之为“搭建者”[Builder]）利用孩子胡乱放置的积木成功搭建出了拱形门和塔（看到示例以后）。在第一种方法中，我们让系统使用了图5-22中6个层次的连续程序。

图5-22　6个层次的连续程序

然而，这组程序屡遭失败，原因是低层次的程序无法识别过多特征，也无法把特征组合成大的物体。例如，拱形门前下方的图像放大后如图5-23所示。

图5-23　放大后的图像

那个棱角因周围有着相同的纹理特征而很难识别。 ^[39]我们尝试了几十种不同的识别方法，但任何单一的方法都行不通。最终，我们把这些方法整合起来，从而获得了较令人满意的结果。我们在每一层次都获得了相同的经验：单一的方法不够，但组合成几个不同的方法却能起到帮助作用。最后，分步骤的模式也不再适用，因为“搭建者”仍然会犯相同的错误。最终我们总结出了方法不再适用的原因：系统中的信息总是从输入向输出的方向流动，因此，任何一层次出现错误，便再也没有任何机会作出修正。

为了弥补这一缺陷，我们必须增加很多“自上而下”的路径，使信息可以在上下两者之间互动（见图5-24）。

图5-24　尝试多种路径

同样的方法也可以用来解释我们的行动，因为在改变自己身处的环境后，我们需要为将要完成的事情制订计划，例如，要使用“如果看见积木（If），就捡起来（Do）”规则，你需要制订行动计划，指引肩膀、手臂和双手在不触碰积木周围物体的情况下完成这些动作。因此，人们需要高层次的过程，而且制订计划同样也需要许多处理过程，所以我们的程序必须包含图5-25中的特征。

图5-25　高层次过程

每个行动计划对特定的场景作出反应之前，都需要形成一系列移动目标，而每个移动目标又会使用以下行动技能：“伸出手”“抓紧它”“举起来”和“移动”，而每个行动技能都擅长控制肌肉和移动关节。看似简单的反应机制，后来被证实却是一个巨大而又复杂的系统，系统中的If和Do在信号的上下级传递之间涉及不计其数的步骤和过程。

早期，普遍认为人们的视觉系统是通过自下而上的方式发挥作用的，即首先识别场景的低层次特征，其次让这些低层次特征形成区域和形状，达到识别物体的目的。但是，近些年来，显而易见的是，我们的最高层次期望能够影响“初期”行动。

拉玛钱德兰（V.S.Ramachandran，神经科学领域的探索者，2004）：有关感知的固有看法建立在具有争议的“水桶接龙”（bucket brigade）模型之上，“水桶接龙”模型能够把人们的审美反应归为最后阶段的序列等级模型，是对我们日常认识的颠覆。我认为，在最终顿悟之前的每一阶段，人们的看法都会发生细微变化，对物质实体的不断探索就像玩拼图一样有趣。换句话说，艺术是认识高潮的前奏。

事实上，大脑视觉系统接收的信号主要来自大脑，而不是眼睛。

理查德·格雷戈里（Richard Gregory，视觉感知领域领军人物，1998）：存储的知识对感知的贡献和大脑解剖中新近发现的丰富的下行路径成正比。80%的外侧膝状体核中继站里的纤维来自大脑皮层，其余20%则来自视网膜。

来自大脑其他部位的信号对视觉系统作出暗示，使其可以识别眼睛能够看到的特征或物体。因此，当你觉得自己好像身处厨房中时，你有可能只看到了类似茶碟或杯子的物体。

这意味着较高层次的大脑部位从不以颜色来识别场景，相反，它们倾向于使用复杂词汇，呈现图5-26中木质拱形门的搭建过程。

图5-26　拱形门

如果没有使用“高层次”描述，反应规则就不会切实可行，因此，“搭建者”若要寻找证据，则必须为其补充感觉数据方面的知识；在这种情况下，“搭建者”需要描述的场景主要是矩形积木，这个认识使人惊讶：“搭建者”只需看到场景的轮廓或形状便能“想出”场景中出现的所有积木。它是通过图5-27中的一系列猜测推理出来的。

图5-27　推理过程

一旦想识别出积木的外部轮廓，程序幻想出的积木部分就要比现实中出现的多，而后根据这些猜测反复转换6层次视觉过程，从而推导出更多的线索。在完成这种任务的过程中，程序比设计人员做得更出色。 ^[40]

同样，我们会向“搭建者”提示积木边边角角的“意思”，例如，程序发现了图5-28中积木的棱角。

图5-28　想象一块积木

“搭建者”会猜测这些都属于一个积木，程序会继续寻找隐藏了积木其余部分的物体，如图5-29所示。 ^[41]

图5-29　想象另一个物体

所以，低层次系统开始定位积木相分离的各部分的具体位置，也就是我们所说的根据“环境”猜测其具体意思；再次，低层次系统会使用其他处理过程来确定这些猜测。换句话说，我们通过对熟悉物体的“提醒”来“识别”物体，而这些熟悉的物体可以与事物发展迹象的残余部分相匹配。但谈到高层次期待如何影响低层次系统的识别特征时，我们则对其知之甚少。

想象场景

约翰·列侬

现实为想象留出了极大的空间。

人们都能识别由矩形积木组成的拱形门，并且当其顶部被三角形积木替换时，我们仍能想象出它的样子（见图5-30）。机器或大脑是如何“想象”出并未显现出来的事物的？

图5-30　想象新的拱形门

想象中的场景和视觉观察的本质相同，这种说法看似可信，因为视觉形象通常是由分散的点状物组成的。但我认为这是幻想，因为精神形象和图片的表现方式并不一样，更可能的是，人们可以通过干涉高层次呈现方式来想象场景，这已在之前的场景中提过（见图5-31）。

图5-31　三种层次过程

在低层次作出改变。原则上，我们可以通过改变每个原始图片的点来制作新图像，这需要进行复杂的计算，而且如果想改变观点，还需重新计算整个图像。另外，为了作出变化，首先需要高层次的程序描述需要的图像，如果较高层次的描述可以解决这一问题，你根本不需要计算图像！

在中等层次作出改变。相比改变图像本身，它不如变化较高层次的描述。例如，在寻找区域层次，我们可以把矩形顶部积木的平面变成三角形，但这将会导致其他层次上的变化，因为三角形的棱角和相邻矩形的形状并不匹配（见图5-32）。

图5-32　不匹配的情况

大众：我试着在脑海中构思三角形的积木时，我“看到”了三条直线，像三点并不重合的三条模糊线条。我尝试“推开”其中一条线来纠正这个形象，但这个形象不断变化，我根本无法改变它，也无法中止这种想法，但奇怪的是，这个形象也不会消失。

想要改变对这个图像的描述，却不能保持部分之间的关系；试图改变内部表达时，却不能使其保持持续运动，毕竟现实中存在的物体不能同时以两种速度运动，两条直线也不能同时相交或不相交。然而，想象中的物体却没有这么多限制。

在高语义层次作出改变。有时，在最高层放置整个物体或许就能避免这种问题，例如，通过将矩形积木改为三角形积木的方式来改变拱形门的顶端，那么你也可以通过图5-33展示拱形门之间的结构，描述拱形门部分之间的关系。

图5-33　对改变拱形门顶部的思考

第8章将会更详细地叙述这些表现，它有时也被称作“语义网络”，想想使用这种方法来描述物体有多么高效！想要在画面层次作出改变，你需要大量的“像素点”，即组成图片的独立点，但如果想以语言或象征物表达物体，你只需一个字或一个象征。在初期阶段作出这样的变化需要非常多的细节，因此改变任何部分都会很困难。

对高层次“语义”做有意义的改变是比较容易的，这是因为，例如描述“由两个竖立的积木支撑起来的平放积木”时，你不需要提到观察者的角度，甚至不需要说出积木的哪些部分可见。因此，同样的描述适用于以下不同的观点（见图5-34）。

图5-34　一个拱形门的6种不同视角

如果用物体替换积木，同样的网络关系也适合描述其他结构，如图5-35所示。

图5-35　其他结构

这便是使用更抽象、高效、高水平描述的例证，如此一来，一个字便会有上千种不同的图像！在日常的交流中，“抽象”一词有时被用来表示“很难理解”，然而有时却也可以用来指代相反的意思：抽象的描述有时更为简单，因为它省去了很多不相关的细节。

这说明人们可以在所有领域的不同层次进行想象。或许，大厨们可以通过改变低层次的感官状态想象出新的材质和味道，作曲家们也可以通过细微的改变、高层次的甄选来获得更好的音乐效果。

在我看来，这个主题非常重要，所以心理学家需要寻找一个术语，描述人们头脑中不同层次的构造和整合感觉的现象。鉴于此，我们创造了“仿生刺激物”（simulus）一词，该词融合了“刺激”（stimulus）和“模仿”（simulate）两个词的意思，我们在第3章中讲述了如何利用挑战者教授的刺激阻止自己睡觉。为了实现这一效果，人们需要想象每个场景中的每个细节，然而，只需表现出高层次的抽象细节，即对手脸上的嘲讽之意就已足够，不再需要构建想象刺激其他低层次的细节。

戏剧评论家：我现在仍能回忆起我参加某个表演时的心情，但我不记得当时那个糟糕表演的任何具体细节了。

视觉型的人：我想起自己的猫时，它的形象是如此具体，我甚至能回忆起它每一撮毛的样子。能回忆起详细的细节是不是一种优势？ ^[42]

或许你第一次想起猫时，它仅是一个“毛茸茸的”形象，直到靠近猫，你才能为精神表征增添更多细节。然而，这个过程发生得极为迅速，你根本感觉不到，看起来仿佛你自己一下子就想到了所有的细节一样。这就是第4章中我们提到的有关幻想的典型案例内在性错觉。

内在性错觉：对于你将要问的大多数问题，在思维较高层次有足够时间询问之前，一些答案已悄然而至。

内在性错觉不仅适用于想象中的物体，我们也不是“一次”就看到了事物的所有细节。事实上，在大脑发出请求之前，我们不会意识到微小的细节。最近的实验表明，视觉场景的内心描述不会持续得到更新和升级。 ^[43]

在物理学领域，当你想伸手抓住一个杯子或举起一块积木时，会预想到杯子或积木的重量，并想到如果松手积木就会掉落。在经济领域，如果你为购买行为买单，那么无疑会拥有购买的商品，否则就必须偿还。在日常交流中，你陈述一件事情，听众可能会记住，但当你对他们说这件事很重要时，他们记忆就会变得更加牢固。

以上是每个成人都懂得并认为理所当然的东西，但是孩子们却需要花费相当长的时间来学习不同领域内事物的表现。例如，在物理学领域，移动物体会改变物体的位置；向朋友透露信息，那这条信息将同时存在于两个地方。第6～8章将详细讨论我们如何使用此类常识，重点描述“平行类比”（Panalogy）模式，这也将解释人类大脑为何能够快速回答问题。

预测机器

威廉·詹姆斯（1890）：尝试在保持手指伸直的情况下想象弯曲手指的感觉。在一分钟之内，随着位置变换，你会感到手指刺痛，但实际上手指却没有明显的移动。这是因为手指并不是真的在移动，因为“它并没有真的在动”这一暗示也是你思维的一部分。放弃这种想法，放开阻碍，纯粹而简单地想象一下动作，你会发现根本不费吹灰之力。

我们都知道，可以在不对事物做任何外在改变的情况下对它进行思考，就像卡罗尔在建造拱形门之前首先想着移动积木一样，但卡罗尔是如何做到的？你现在可以闭上眼睛，背靠椅子坐着，沉浸在一些幻想和梦境中，反思下自己的动机和目标，想一想下一步的行动。

但大脑或机器如何想象出一系列未来的行动？前文提出使用If+Do Then规则来作出预测，因此，大脑也可以使用Then来反向预测，通过感觉系统中一些层次的变化推出仿生刺激物，一种类似结果场景的表达。图5-36向我们展示了完成处理机制的机器。

图5-36　完成处理机制的机器

把外显抑制带（Suppressor Bands）包含在内主要基于两个方面的考虑：首先，人们想象未来条件时，肯定不想被当前的条件束缚；第二，想到其他选择之前，你还不想让肌肉执行想象的动作，因此需要方法来中止思维活动，使其在行动前先“停下来思考”。 ^[44]（此时可以使用在做梦时分离思维和身体的机制。）

通过循环操作前文描述的搜索和计划方案，机器能预测未来；另外，如果此机器拥有额外的资源，它也能预测大范围内的“虚拟世界”中发生的事情或沉浸于被我们称作幻想的状态中，而这将需要更多记忆和机制。但是，任何玩现代游戏的人都知道，程序员在机器世界里模拟现实世界的技能有多么精湛。

很显然，人们可以做到这些，我期待在未来几年内，我们的科学家能发掘出人脑中的“预测机器”。我们过去是如何发展出这种能力的？先于我们而存在的灵长类动物必定也拥有这种结构，从而让它们在思考技能方面领先一步，但是仅仅在几百万年前，人类大脑的此部位一定在大小和容量方面有了大幅发展，这或许就是人类智能发展至关重要的一步。

本章试图描述能够解释人类思维能力的结构和过程，我们将其概括为6个层次（参见图5-1），用以激发人们越来越强大的思维方式。然而，无论系统如何建立，如果不了解广泛存在的现实世界，那它永远不会变得智能。尤其值得注意的是，系统必须具有预测未来行动结果的能力，但只有当系统拥有大量的“常识”和“理性思维”时，它才会具有这种能力。因此有关常识的主题将是第6章讨论的主要内容。