十二、本章总结

这一章我们对逻辑仿生AI的核心结构——意识流结构做了介绍。

1．逻辑仿生AI是对人类智能在信息层面进行模仿，在信息的呈现、储存、处理层面形成视觉并工程化。

2．在逻辑仿生AI工程中，一切的知识来自于对人类知识智能机制的反思，其中很大一部分信息来源于对自己的记忆、语言、情绪、思维、决策所做出的反思。

3．信息被意识——写入意识流，可以被记忆，被记忆的信息放回意识流形成回忆。因为记忆和回忆，我们能够回放我们的意识流，把其作为认知的客体，我们能够反思：对意识流中信息生成关系的考察，基于生成关系猜想其背后信息处理的逻辑，重建其背后的逻辑。这可以概括逻辑仿生AI的方法论。

4．如果把人类大脑中流转的信息类比为食物，那么意识流就像日本寿司餐馆中的传送带，我们可以把人类智能系统中的其他子系统和功能模块想象成食客，它们会从传送带上拿走一些信息进行加工，同时也是信息的生产者，因为它们会把加工完的信息放回来。

5．人类的记忆需要识别原始信息：一个画面，一个声音……其中的元素和元素的关系，把原始信息拆解为元素对应的概念后，利用元素关系对应的结构信息重新组织这些概念进行储存。这就是符号化储存。智能系统内的运算依赖这些符号进行。

6．回忆广义而言是联想，是利用结构信息描述的信息间的联系，在其中一个信息出现在意识流的时候，通过结构信息找到另外一个信息，并把它放入意识流。而类似询问创造的回忆是一种有明确指向的搜索式联想。

7．遗忘是记忆信息强度逐渐衰减直到被删除的过程。除了记忆信息被删除的遗忘外，大部分时候我们体验的遗忘实际是回忆障碍，而不是真实的遗忘。回忆障碍或是目标信息强度太低，无法被联想到；或是目标信息缺乏被联想到的路径。

8．一个信息出现在意识流中，可能被很多模块拿走处理，然后放回很多信息，放回的每个信息又可能被很多模块拿走处理……如此意识流会指数爆炸。一个选择机制被创造出来协调不同智能活动的资源竞争：每个模块维护了自己的阈值，只加工意识流中关注度高于阈值的信息；智能系统有一个控制变量，在系统资源接近负荷的时候，提高所有模块的阈值，这个效果就如同减小油门那样，思维的发动机会迅速变慢下来。

9．这个简约的模型能再现许多人类的表象：全神贯注参与某项活动的时候，其他不相关的智能功能被极大地抑制，如人类的入睡、苏醒、浅睡眠、深睡眠和浅睡眠感知、浅睡眠思维。

10．“感知但不被意识”是一个假象，事实上感知的信息都被意识，只是意识的信息未必被处理。这个假象的存在让我们发现了人类从探索式地完成一个新任务，到可以“无意识”地完成一个任务，其背后发生的变化：在探索式完成任务的过程中，高阈值模块配合高信息关注度，占据大量系统资源；之后有针对性的反应模式（模块）形成，模块的基础阈值逐渐降低，任务相关信息的关注度也不断下降。直到模块的基础阈值和任务相关意识流信息的关注度都降到极低，就出现了“任务信息频道”——因为生成的信息可以是低关注度的，所以只被和这个任务相关的模块接收处理。

真实的感受不可知，所以除此之外所有的智能表象可以完美再造。自我意识也是一个表象，并没有任何神奇和不可知的地方。理论上思维工程可以创造完美的自我意识的表象——你无法以任何非破坏性的方式去判断它不是正常人类。