Thoughts and thinkers- On the complementarity between objects and processesthoughts-thinkers-PLR-final

思想與思考者：論對象與過程的互補性

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摘要

我們認為，“過程與對象”之間的二分法并無實際用處。相反，將“對象”和“過程”視為描述時間中持續存在的互補方式具有重要的理論價值，從而也體現出觀察與操控的可能性。這種思維方式突出了記憶 作為觀察基本資源的核心作用，并清晰地表明，“記憶”與“時間”同樣是相互定義、互為補充的概念。我們以弗里斯頓（Friston）及其同事提出的自由能原理 （FEP）為基礎展開論述，并結合量子理論中的一個基本觀點：物理交互可以用線性算符來表示。繼 Levin（《自我即興的記憶：一種關于記憶作為代理性、動態解釋性認知粘合劑的觀點》，Entropy 26 (2024) 481）之后，我們強調，記憶首先是一種解釋功能 ，而將記憶視作對過去事件在某種程度上精確記錄的觀念，是由此派生出來的。我們得出結論：對象與過程之間的區分總是人為構建的，且常常具有誤導性 ；科學應當完全放棄這一區分。

關鍵詞 ：主動推理（Active inference）；認知光錐（Cognitive Light Cone）；涌現（Emergence）；進化/發育/生態（Evo/devo/eco）；多尺度勝任力架構（Multiscale competency architecture）；生態位構建（Niche construction）；語義學（Semantics）

要點

• 一種信息論視角下的生物學在每一個尺度上都使“物體”和“過程”可以互換。

• 形態發生（Morphogenesis）在每一個尺度上都是記憶構建的過程。

• 生命依賴于其組成譜系之間在每一個尺度上的橫向信息流動。

• 將生命系統視為多尺度的能力架構（multi-scale competency architectures），突出了通過尺度適配的界面進行交流的重要性，而不是對組件的操控，這種方法可作為治療干預和生物工程的策略。

思想本身就是思想者。

——威廉·詹姆斯 [1] 第401頁

1 引言

像懷特海（Whitehead）等人所建議的那樣，用“過程”而非“物體”的方式來思考世界是否更有優勢？特別是，將有機體視為過程而不是物體，是否更有優勢？這樣做是否能夠解決、或至少避免“時間中的同一性”這一問題，還是僅僅只是對該問題的重新表述？

例如，采取一種生物學的過程視角，是否有助于我們理解“一個個體人類為何是一個個體”——即盡管在多個層面上持續發生變化，卻能從出生到死亡保持單一的身份？這種視角是否有助于我們理解“智人亞種（Homo sapiens sapiens）在過去約25萬年間始終保持著相同的亞種身份”這句話的意義？它是否有助于我們判斷：一整培養皿的成年渦蟲（planaria），如果它們都是由實驗室中被切割成碎片的一只渦蟲再生而來，那么它們應被視為一個“個體生物”還是多個獨立個體？

再進一步考慮其在再生醫學和生物工程等實證領域中的應用價值：采用過程視角是否能夠促進有趣的新發現、新能力以及新的研究計劃？

數學中廣泛使用的符號體系暗示了——雖然并不強制要求——一種以過程為基礎的解釋方式。例如，寫作“f(x)”就暗示了一個作用于對象x的過程f；而符號“A → B”則暗示了一個由“→”表示的過程，它將A轉化為B，或將某物從A移動到B。

當前數學的基礎語言是范疇論（category theory）。一個（小）范疇包含一個對象集合O和一個態射（morphism）或箭頭（arrow）的集合M，滿足以下條件：

1. 對于集合O中的每一個對象o，存在一個態射Id? ∈ M，稱為“o的恒等態射”，使得 Id? : o → o；

2. 對于所有對象o?、o?、o?，以及態射m?? : o? → o? 和 m?? : o? → o?，存在一個態射m?? : o? → o?。

正如Adámek、Herrlich和Strecker在他們廣受歡迎的教材中所指出的那樣 [3]，用其中一個恒等態射來替代每個對象（它們通常不是唯一的），就足以僅用態射來表達任何范疇論陳述。Yoneda引理和無對象范疇的概念正式化了這一事實。因此，從深層意義上講，數學并不需要“對象”。它只需要一些態射，其中某些保留了一種被稱為“恒等”的抽象屬性，而另一些則不保留。

類似的做法在物理學中也比比皆是。量子理論將“物體的性質”——如位置、動量、自旋等——替換為算符，這些算符在一個觀察者進行觀測時給出這些性質的具體值 [4]。量子場論則將“粒子”替換為作用于滲透時空的場上的產生、湮滅和數量算符。費曼圖則以一種著名的方式將“粒子”替換為過程的總和，這些過程在被觀測打斷時能夠產生等效的結果。甚至“量子系統”也可以被替換為用于識別該系統的操作程序 [5]。操作程序是一種過程，它可能或不可能保留它所作用的系統，或者實施該程序的系統（通常稱為“觀察者”或“感知者”）的身份。

“對象是由感知者構建的”這一觀點在二階控制論中具有基礎地位 [6,7]。Maturana和Varela 將這一思想引入進化與發育生物學 [8]，形成了“共構”（enaction）的概念，即一個對象是由有機體與其環境共同建構的。Gibson 則在其知覺心理學研究中提出 [9]，認為對象及其屬性是一個特定行為體所處環境所提供的“可供性”（affordances）。在所有這些表述中，“被感知的對象”都是由感知者與其環境共同活動而產生的結果，而不是傳統本體論學者所尋求的那種世界的基本“家具” [10]。

然而，所有這些以過程為中心的思想方式，在其表述中仍然使用了類似對象的概念。例如，我們可以簡單地把態射m?? : o? → o? 看作一個有序對 (o?, o?)；這種有序對記號暗示的是一個對象，而非一個過程。量子理論中的測量算符必須由觀察者來執行才能獲得結果 [11]；而觀察者本身也是量子系統，也就是對象。當這些系統被替換為識別標準時，這些標準仍需由一個系統——一個對象——作為觀察者來實現。共構機制要求兩個系統或對象，即有機體與其環境，以某種良好定義的方式相互作用（如下文所述）?？晒┬钥偸窍鄬τ谀硞€東西而言的——一個有機體，也就是一個對象，并且是由某個東西提供的——有機體所處的環境，另一個對象。換句話說，對象似乎終究還是必不可少的。

我們將在本文中論證：在物理學或生命科學中，“過程 vs. 對象”并不是一個有用的二分法。相反，將“對象”和“過程”視為描述時間中持續性的兩種互補方式，對于理解觀察與操控的可能性，具有重要的理論價值。這種思維方式突出了記憶作為觀察之必要資源、時間作為行動之必要資源的核心角色，并清楚地表明，“記憶”與“時間”也是一對彼此定義、互為補充的概念，它們都建立在“身份”這一持續存在的基本概念之上。

我們的方法基于Friston及其同事提出的自由能原理（Free Energy Principle, FEP）[12,13,14,15,17,18]。我們注意到，FEP與物理學中的全息原理（Holographic Principle, HP）密切相關 [19,20,21,22]，并且這兩個原理都蘊含著一個根本理念：通過一個表面的信息可以表示為被編碼在這個表面上的信息。這個想法早已隱含在散度定理中——這是向量微積分的基本定理之一，最早于19世紀初被提出 [23]。FEP將所有時間上持續存在的物理系統刻畫為執行一個過程，即主動推理（active inference）[24,25]，它是對環境的反應（學習）與作用（操控）的結合。作為一種對持久性物理系統作為信息處理系統的通用描述，FEP提供了一種統一的方式來思考跨生物尺度的信息與記憶問題，從形態發生中的分子網絡到進化動力學。

在簡要回顧FEP及其概念基礎（見第2節 ?2）之后，我們將在第3節 ?3 中將“對象”與“過程”作為互補關系應用于進化與發育，探討“什么在進化？”、“什么在發育？”等問題。我們將展示，如果將進化與發育視為作用于過程的過程，就能建立起一個完全無尺度的生物學體系，也就是說，可以用一套統一的概念和方法來描述每一個尺度上的過程。接著，在第4節 ?4 中，我們將把“觀察者”視為一個發育系統，探討一個觀察者需要具備哪些條件，才能將其自身建模為一個持續存在的系統，從而將其觀察建模為一個歷史序列。在第5節 ?5 中，我們將重新審視“外顯記憶”（stigmergic memory）——特別是那些被編碼為永久公開記錄的記憶，比如本文——與隱性或程序性記憶之間的區別，后者包括機器學習系統、細胞網絡 [26,27] 或生化通路 [28,29] 所存儲的記憶。借鑒Levin的觀點 [30]，我們強調，記憶首先是一種解釋功能，而將記憶看作是對過去事件的某種精確程度的記錄，這一點是衍生出來的。最后，在第6節 ?6 我們得出結論：對象與過程之間的區分總是人為設定的，而且往往具有誤導性，科學應當徹底放棄這種二分法。我們還展望了這種做法如何能夠促成一門整合生物醫學與生物工程的“能動材料生物學”（bioscience of agentive materials）——這門科學難以從傳統的視角出發加以理解，因為在傳統視角下，有機體（人類可能是個例外）被視為主要甚至完全由其基因組固定的生物機器，運行著預先編好的程序。

2 系統、可區分性與持續存在

自由能原理（FEP）是一個用于討論時間中持續存在 的數學框架；事實上，FEP 可以以明顯是同義反復的形式表述為：任何在時間中持續存在的系統，必須以一種使其能夠在時間中持續存在的方式行事 [14]。

從形式化的角度來看，FEP 是對動力系統的一種解釋，這種系統可以被分解為一些組分，這些組分在一段時間內維持著條件概率上相互獨立的狀態。請注意，FEP 僅在一個系統持續存在 ——即其狀態在條件概率上與其環境的狀態保持獨立——的時間范圍內對其做出描述，而沒有說明任何一個系統在其行為中能夠持續成功地維持這種持續存在的時長。

要將 FEP 理解為一個原則性的陳述，就需要理解“持續存在”、“時間”和“行為”分別指的是什么。實際上，FEP 的形式理論正是對這三個問題的回答。自該原理首次提出以來，其形式理論已經經歷了顯著的發展；參見 [14,17,18] 中使用經典統計物理語言對當前理論的闡述，[15] 中用量子信息理論語言對該原理的重新表述，以及 [16] 中對經典與量子表述的詳細比較。

我們在此不會重復這些形式化的表述，而是將以逆序的方式探討該理論是如何回答“持續存在”、“時間”和“行為”這三個基本問題

2.1 自由能原理中的行為與時間

物理相互作用可以分為兩種類型：系統內部的相互作用（內部或“自我”相互作用），以及系統之間的相互作用。為了描述這些相互作用，我們做出一個基本假設：標準的或教科書式的量子理論——即以 Dirac-von Neumann 公設為基礎的量子理論（例如見文獻 [35]）——是正確的?；谶@一假設，物理系統的狀態空間可以表示為希爾伯特空間（Hilbert spaces），為方便起見，我們假設它們是有限維的；而物理系統之間的相互作用則可以表示為（同樣有限維的）線性算符，特別是哈密頓量或總能量算符，作用在這些希爾伯特空間上。這一假設特別排除了任何量子系統之間的非線性相互作用，從而也排除了任何客觀的、與觀察者無關的“波函數坍縮”。雖然這類非線性相互作用從未被觀察到，但目前尚未通過實驗最終排除 [36, 37]。

在假設標準量子理論成立的前提下，我們可以將任何孤立系統 U 的總能量寫成一個算符，即哈密頓量 分別代表 U、S 和 E 的內部相互作用，而 HsE 則代表 S 與 E 之間的相互作用。圖1展示了這個方程。 因此，“系統內部”與“系統之間”的相互作用之間的區別，依賴于我們將整體系統（如 U）分解為其組成部分（如 S 和 E）的方式。如果我們采用不同的方式來分解 U，例如將其寫成 U = AB，并令 A = S，則會定義出不同的相互作用形式：。這說明，“自我相互作用”與“其他相互作用”（即系統之間的相互作用）之間的區別依賴于對 U 的分解方式，因此這一區別不是根本性的。U 的物理本身并不偏向于任何一種特定的分解方式——也就是任何一種組分邊界的位置設定。

假設標準量子理論也提供了一個嚴格的標準，用于判斷系統U分解所指定的組成部分S和E是否具有可以獨立指定的，因此是條件統計獨立的狀態，這是自由能原理（FEP）適用的必要條件。組成部分S和E具有可以獨立指定的狀態，當且僅當它們的聯合狀態可以分解，即當且僅當在狄拉克符號中|SE? = |S?|E?。如果聯合狀態不能分解，那么根據定義，它是糾纏的。物理系統之間的相互作用通常會誘導糾纏；因此，假設兩個系統沒有糾纏，意味著它們之間的相互作用非常弱，并且即使這種微弱的相互作用也已經經過了無限長的時間而未被觀測到。從實驗上判斷兩個系統是否糾纏是非常困難的；2022年諾貝爾物理學獎授予了阿斯佩克特（Aspect）、克勞瑟（Clauser）和蔡林格（Zeilinger），以表彰他們展示了如何做到這一點。因此，在實際應用中，那些看起來可以相互區分的相互作用系統被假定為沒有糾纏，即假定它們具有可以分解的聯合狀態。自由能原理只適用于每個系統都可以假定具有自己的、可以獨立指定的、條件統計獨立的內部狀態的系統。如果在實踐中可以假定滿足這一條件，我們將稱系統為“不同的”或“可區分的”。

上述討論涉及“系統”U及其組成部分，即不同的“系統”S和E。系統自然被看作是一個對象：一個由“自由度”組成的集合，每個自由度都可以處于某種狀態。然而，如圖1所示，每個系統也由其自我相互作用來表征。這種自我相互作用是一個過程；在量子形式主義中，傳播子PU(t) = exp((?i/?)HU(t))，其中?是約化普朗克常數，是將U的狀態在假設的“背景”[38]時間t中向前演化的酉算符。此外，U的每個自由度x都可以用一組二進制自由度來替換，每個可區分的x值對應一個二進制自由度。因此，我們可以將U簡單地看作是一組物理實現的比特，或者在量子情況下，是一組量子比特。換句話說，我們可以將U的任何狀態視為數據的編碼，并將PU對任何這種狀態的作用視為對這些數據的計算；如[39]所示，這樣做只需要找到一個映射——一種語義解釋——從U的狀態到某種數據結構，以及從PU的有限樣本作用到該數據結構上某個函數的作用。此外，總是存在許多這樣的映射[40]。只要它們的聯合狀態保持可分離，對于S和E也是如此。

如果HU、HS和HE可以被解釋為實現計算，那么我們該如何解釋相互作用HSE呢？假設信息以某種可測量的形式由離散的、可檢測的物理系統攜帶，例如單個光子，每個光子編碼一位信息。散度定理告訴我們，任何系統內源發出的光子數量，因此以比特為單位的信息量，可以通過計算圍繞系統的任何閉合邊界穿過的光子數量來計算?；艚?佩奇定理（HP）擴展了這一結果，假設外部觀察者能夠從系統中獲得的唯一信息是通過能夠穿越邊界的物理系統攜帶的信息。它還指出，對于任何有限系統，能夠穿越其邊界的物理信息載體的最大數量——例如光子——是有限的，并且實際上與邊界的面積成正比（形式上，邊界的最大經典熵S(B)是AB/4，其中AB是以普朗克單位表示的邊界的面積）。因此，將S與E分隔開的邊界B也可以被視為一組離散的、物理實現的比特，或者在量子情況下，是一組物理實現的量子比特（數學細節見[16]或[22]，非正式討論見[41]）。因此，相互作用HSE可以被視為S和E之間的有限比特交換，即S和E之間的通信。

有了對行為的這種理解，我們現在可以討論時間，即上面用于構建傳播子PU(t)的背景時間t。自由能原理是關于在時間上的持續性，但“時間”是從哪里來的，它在理論中扮演了什么角色呢？

2.2 示例：檢測信號和物體的變化

讓我們首先考慮在某種介質中檢測信號。采用幅度調制（AM）或頻率調制（FM）的模擬收音機提供了一個特別清晰的例子，這個例子對感知理論具有歷史重要性。模擬收音機發射器將信號編碼到環境光子場中，而環境光子場也編碼了視覺可獲取的信息。我們通過適當的檢測器，即模擬收音機，來獲取這些信號。

假設你現在正在收聽收音機里的歌曲。你和你的收音機組成的聯合系統是如何從環境光子場中提取感興趣的信息——即歌曲的呢？提取歌曲是一個兩步過程，這與編碼歌曲的兩步過程相對應。你的收音機是一個可調諧的共振器，它能夠檢測發射器的“載波”（CW）。這個載波是一個在某個指定頻率上的恒定信號。它實際上編碼了發射器的名稱。一旦收音機找到了這個信號，它就會通過濾波器和反饋（即當前狀態與預期狀態之間的差異測量）來減少噪聲，從而放大載波的微小、非常緩慢的（與GHz相比，僅為10Hz到kHz）幅度調制（AM）或頻率調制（FM）的擾動。正是這些微小且緩慢的擾動編碼了歌曲。

收音機從環境光子場中提取歌曲的能力在歷史上引起了人們的興趣，因為吉布森（Gibson）[45]將其用作視覺感知的模型，并特別用它來論證通過“共振”進行的感知不需要感知者對先前信息的記憶。這一論點后來被廣泛用來論證生物體既不存儲也不處理信息[46, 47]。上述簡要描述突出了這一論點遺漏的存儲信息：收音機存儲了關于載波的信息，例如，與收音機大小和重量相似的石頭就沒有這些信息。收音機還存儲了大量關于載波如何被收音機發射器調制的信息。這些信息使它們能夠處理正確類型的載波擾動，并在正確的時間尺度上提取編碼的信息，例如歌曲。

使用收音機來尋找歌曲的人類面臨著與收音機相同的問題，并以類似的方式解決這個問題。為了使用收音機找到歌曲，人類必須首先找到收音機。這通常是通過與環境光子場交互完成的，即通過視覺感知。人類必須掃描這個場的可用組成部分，以找到一個預期的恒定信號，我們通常稱之為收音機的“外觀”。

只有在完成這一操作之后，人類才能檢測或操縱收音機隨時間變化的屬性，例如它所調諧的電臺（即載波）。圖2說明了恒定（或“參考”）屬性和可變（或“指針”）屬性之間的這種差異。用于識別一個系統（例如一臺收音機，甚至是無線電頻譜中的一個載波）的參考態的特異性（使用狄拉克符號表示為|Ri?）決定了能夠檢測到特定系統的特異性程度。如果想要一個特定的電臺，或者一臺特定的收音機，就需要檢測到一個對那個個體系統且僅對該系統特定的|Ri?。

上述關于檢測信號和物體變化的描述是完全通用的，實際上它描述了任何能夠以某種特定方式對其環境的某種特定屬性做出響應的物理系統[5]。用物理學的語言來說，特定類型的信號或系統的檢測器是量子的（因為它們是物理實現的）參考系（量子參考系，QRFs [49, 50]）。例如，對特定頻率范圍內的光子有響應的視紫紅質分子，由于其物理實現，是該頻率范圍內任何由光子攜帶的信號的量子參考系。這種分子并不是孤立或被動存在的，而是存在于更大的系統中，它們依賴這些系統來維持生化穩定性，并且在被光子激發時會對這些系統產生作用。用自由能量原理（FEP）的語言來說，量子參考系是系統生成模型的組成部分，它們指定了其環境中存在的信號或物體的類型、它們能夠產生的變化類型、可以針對它們采取的行動類型，以及這些行動的預期后果[15, 16]。實現一個量子參考系賦予了系統觀察和行動的能力；因此，用其實現的量子參考系來描述一個系統是一種功能性的，而不是結構性的描述。此外，任何這樣的描述都是一個假設性的模型；系統的量子參考系是如何實現的，甚至它實現了哪些量子參考系，都無法通過有限的觀察來確定[51]；關于這一點的綜述，可以參考[52]，其中使用了更現代的語言。

隨著生物體的發育，我們可以預期它能夠檢測到的內容以及它對其獲取的信息的處理方式會發生變化。因此，我們可以預期它實現的量子參考系也會發生變化。這些變化可能是漸進的，例如一個孩子增加她的母語詞匯量，也可能是激進的，例如變態過程為昆蟲構建了一個全新的身體，帶有新的傳感器和效應器。這些變化自然引發了關于經歷這些變化的系統的同一性，以及這種同一性本身是否隨時間發生變化的問題。

2.3 什么是持續性？

現在我們可以探討說一個物體S，或者它的內部自相互作用HS，隨時間持續存在意味著什么。弗里斯頓（Friston）[14]以“我們首先問，某物如何能夠從其他一切中被區分出來”來引入這個話題。我們在這里也采用這種策略，先從相對于某個特定觀察者的角度來考慮持續性，然后展示為什么持續性只能以這種觀察者相關的方式定義。

上述例子突出了將某物從其他一切中區分開來所需的東西：一個足夠具體的量子參考系（QRF）。例如，脊椎動物的視覺系統通過它們相對于靜止（或更緩慢移動的）背景的運動來區分“物體”（沒有進一步的描述）[53]。這種運動，或視覺軌跡，檢測過程對觀察的間斷非常敏感，并且只有在特定類型的遮擋之后，以及僅在幾秒的時間范圍內，才會推斷物體的持續性。在哺乳動物中，這一過程主要由背側視覺通路實現，依賴于內顳葉區域實現的空間和時間坐標[54]；這些網絡可以一起被視為哺乳動物的短期運動量子參考系。觀察之間的更長時間間隔需要對物體的屬性和歷史進行額外的推斷，這不僅涉及腹側視覺通路和海馬體，還涉及更前額的區域。在這些情況下，推斷的是一個假設性的過程：一個保持物體同一性的因果鏈[55]。

因此，多個空間、時間和情境的參考點是必需的，例如重新識別一個多年未見的老朋友；因此，在這些情況下，大腦的大部分區域都在作為一個物體識別量子參考系發揮作用。

持續性因此是觀察到的區別的組合——來自量子參考系的“檢測器點擊”——以及一個假設過程。正如上文提到的，這個過程是觀察之間的發生的事情。我們不能在沒有將它們通過時間延伸的那些過程的情況下談論持續性的物體，我們也不能在沒有通過“快照”打斷它們并產生某種特定觀察結果的觀察的情況下，談論過程，除非是作為純粹的抽象。我們尤其不能在沒有某種體驗時間的方式——一些區分“現在”和“那時”的參考點——的情況下談論時間。因此，我們不能在不談論記憶的情況下談論持續性。正如[30]所指出的，我們不能在不談論粗粒化、解釋以及理解事物的驅動力的情況下談論記憶[56]。換句話說，自由能量原理（FEP）已經將我們從物理學帶回心理學：通過制定持續性的標準，它已經隱含地定義了理解事物的含義。

愛因斯坦曾經著名地問過，當沒有人看它的時候，月亮是否還在那里[57]，這是一個量子理論已經回答過的問題，就像貝克萊（Berkeley）回答了休謨（Hume）提出的類似問題一樣，通過質疑“沒有人”是什么意思。讓我們回到圖1，并問一下S是否能夠判斷E是否隨時間持續存在。這當然也是S是否能夠判斷它自己是否隨時間持續存在，或者等價地說，S是否能夠判斷邊界B是否隨時間保持其完整性的問題。由于S與E的分離是一個相互條件獨立性的問題，或者用量子理論的術語來說，是糾纏缺失的問題，我們可以將這個問題表述為S是否能夠判斷它自己是否與E條件獨立，或者用量子術語來說，S是否與E糾纏。

這個問題的答案是明確的“不”[52]。沒有任何系統能夠確定它是否與環境糾纏。換句話說，沒有任何系統能夠確定它是否有一個有效的邊界。原因是簡單的，并且直接從霍爾頓-普里查德原理（HP）得出，或者用自由能量原理的術語來說，來自馬爾可夫毯的定義[58]：系統通過其邊界與環境相互作用，不能“超出其邊界”更直接地測量或操縱其環境。特別是，它們不能測量其邊界的糾纏熵，因此它們不能確定它們是否可以從其環境中分離出來，因此是否與環境條件獨立。這與邊界的定義無關，直接導致的后果是，一個系統既不能確定也不能指定“它的邊界在哪里”，甚至不能測量其邊界的大?。聪柌乜臻g的維度）（再次參見[52]以獲取正式證明）。這為“擴展心智假說”[59]——通常被認為涉及認知輔助工具，類似于工具使用誘導的擴展身體圖式[60]——提供了相當有力的支持：沒有任何系統能夠證明任何感知到的物體在其邊界之外，因此沒有任何系統能夠證明任何感知到的物體不是其心智的一部分。在培養細胞與非生物材料相互作用的實驗中——即與“混合機器人”（hybrots）相互作用——展示了類似于人類甚至進化生物之外的身體圖式擴展的效果，表明“擴展心智”可能是無處不在的[61]。我們也可以從一個完全外部的、抽象的角度來理解這個結果。兩個系統是否糾纏——它們的聯合狀態空間是否分解——不是一個觀察者獨立的事實，而是取決于它們的聯合狀態空間如何被描述[62, 63]。因此，不存在觀察者獨立的邊界。

2.4 持續性涉及風險并需要權衡

像自由能量原理（FEP）這樣的數學模型在無法進行決定性實驗，但有強有力的間接證據和直覺的情況下，作為思考工具的價值最為明顯。FEP將主體描述為最小化變分自由能量（VFE），這實際上是一種預測誤差的度量。它們通過主動推理做到這一點，主動推理是學習環境規律和對環境采取行動（包括四處移動和進行實驗等）的結合，以獲取熱力學資源和新信息。對于那些不生活在不切實際的理想環境中的系統來說，后一種活動是必不可少的[64]，其動機——無論被稱為知識饑渴、信息趨性還是好奇心——是一種基本的驅動力[65]。無論是為了食物還是知識，覓食都涉及風險；實際上，[14]展示了風險和（預測的）信息收益只是描述同一統計量的兩種方式。因此，主動推理本質上是充滿風險的，參與其中的系統可能會遭受不可逆的損害或毀滅，即邊界崩潰[66]。

如上所述，作為一個實體持續存在，就是通過維持一組內部狀態來保持與環境的統計可分離性，這些內部狀態因果上“遠離邊界”，因此可用于在自身控制下實現計算。這樣的內部狀態有多少取決于邊界的大小——實際上取決于自身的表面積與體積比。而邊界的大小又通過霍爾頓-普里查德原理（HP）取決于系統與環境相互作用的強度。因此，持續存在的系統必須保持較小的邊界，以避免被環境穿透或燒毀。然而，邊界大小也決定了可以從環境中獲取的信息量和熱力學資源量[67, 68]。這兩者都是必需的，當邊界大小固定時，它們會相互權衡。因此，所有主動推理主體都面臨著與邊界大小相關聯的權衡，或者等價地說，與它們與環境的總相互作用強度相關聯的權衡[41]。對于任何主動推理主體來說，不同的環境暴露選擇以及在覓食、學習和探索之間的不同權衡，可以預期會帶來不同的生活方式，從而預先適應不同的生態位。

3 什么在進化？什么在發育？

3.1 生命作為一種邊界擴張的過程

新達爾文主義的觀點認為只有基因在進化，而生物學的其他方面只是隨之而行[69, 70, 71, 72]，這一觀點受到了廣泛的批評，并在一定程度上被那些承認多尺度進化的理論方法所取代[73, 74, 75, 76]。即使在一個細胞中，細胞質、細胞骨架和細胞膜編碼的可遺傳信息也遠遠多于基因組編碼的信息；只關注基因的模型完全忽略了這種信息的遺傳[77]。關于生物變異和驅動選擇的環境變異都是隨機的，因此本質上是熱力學過程的觀點，也受到了挑戰，新的模型將生物視為主動推理主體，它們通過改變環境，進而改變自身和其他生物所面臨的自然選擇格局[78, 79, 80, 81, 82]；關于這一點的哲學討論，可以參考[83, 84, 85]。

這些以及其他類似的考慮促使我們之前提出，我們用“進化”和“發育”來區分的過程，實際上是單一機制的不同表現形式，它們僅在空間和時間尺度上有所不同[86]。這種觀點反過來又表明，我們所知的生命——現存生物的最后共同祖先（LUCA）的譜系，可以被視為一個單一的、時間上延伸的、形態發生過程[87]。換句話說，我們目前觀察到的生命具有一個空間上延伸的、多細胞的身體，所有這些細胞與LUCA的親緣關系，與傳統多細胞生物體中的細胞（不考慮共生細菌和其他生物）與受精卵的關系相同。隨著我們認識到所有現存的多細胞生物都是全生物體（holobionts）[88, 89, 90]，確實可以清楚地看到，傳統多細胞生物是由LUCA的多條譜系組成的復合體。

采用圖1的符號表示法，我們可以非常簡潔地表示生命的發展過程：如圖3a所示，生命起初是一個擁有極少數自由度的小系統，因此在U的總狀態空間中只占很小的一部分。大多數自由度，以及因此大部分狀態空間，構成了生命所互動的非生物環境。然而，隨著生命的發展，其作為一個系統的身份——一組自由度——發生了變化。隨著“背景”時間t的增加，曾經是非生物環境一部分的自由度，例如可用的水、碳、氮和其他分子，變成了生命的一部分，生命利用它們合成新的大分子。這一過程使生命成為一個更大的系統，既擁有更大的狀態空間份額，也擁有更大的邊界。更大的狀態空間使得更復雜的信息處理成為可能，而更大的邊界則提供了更多的熱力學資源、更有用的信息以及更多的行動可能性。從這個角度來看，生命形態發生過程可以被描述為一個復雜計算過程的細化，這一過程由時間（t）依賴的自相互作用HLife實現，代價是其非生物環境。生命作為一個系統的擴張現象，是總體自相互作用HU在推動總體狀態|Ui在其非常大的狀態空間中移動時實現的。

這種將生命視為狀態空間和邊界擴張過程的觀點完全是拓撲學的，并且忽略了產生我們觀察到的譜系分支模式（如圖3b所示的系統發育多樣性）的細胞分裂的幾何過程。這種分支過程使得生命與其環境之間的邊界在幾何上變得復雜，生命的不同組成部分從非生物環境的不同部分獲取熱力學資源和信息，并對其采取行動，同時也相互作用。將生命表示為一個抽象的系統S，我們可以通過將S視為部署了一組量子參考系來用計算術語描述這種幾何復雜性，這些量子參考系訪問邊界B的狀態空間HB的互不相交的“切片”，如圖3c所示；詳細內容見[91]。我們在所有尺度上都觀察到這種邊界的分割，從使趨化作用成為可能的膜受體和效應器的不對稱分布，到變形蟲細胞的獨立移動、探索性的偽足，再到神經元、高等植物和動物附肢的分支模式。實際上，我們在[91]中表明，這種“類神經形態”的分支模式會在任何具有空間自由度邊界的主動推理主體中被誘導產生。從自由能量原理（FEP）的角度來看，它們通過將計算與邊界的互動均勻分布在邊界表面，從而提高了預測能力和行動的有效性。

3.2 生命作為一種多尺度能力架構

馬圖拉納（Maturana）和瓦雷拉（Varela）[8]、波蘭尼（Polanyi）[92]、羅森（Rosen）[93]、諾布爾（Noble）[94]以及許多其他人都指出，生物系統具有雙向流動的約束條件及其補充物——使能條件。例如，有機化學既約束又使能大分子生物化學，而大分子生物化學在酶結構和活性所施加的約束內，極大地擴展了有機化學的多樣性以及反應可能性空間。動物的身體同樣使能并約束動物能夠構建的環境，而這些環境既使能又約束其建造者以及其他占據重疊生態位的生物的行為。向上和向下的約束和使能條件的流動，以及無論更高層次還是更低層次均不存在局部決定論，可以通過將任何尺度上的生命系統描述為“具身材料”來表達，這些材料既對更大和更小尺度的系統的行為產生作用，又受到其影響，但同時保持自身的自主性。在每個尺度上都包含具身材料的多尺度系統實現了多尺度能力架構（MCAs），即結構和功能組織，在其中，每個尺度上的組成部分都有能力在沒有來自其他尺度的明確指令的情況下，在指導下開展自己的事務[27, 61, 95]。MCAs的組成部分具有自主性的觀點——即使不受其因果相關過去中所有事件的局部決定論的約束——基于物理學的一個基本定理，該定理表明，這種自主性是與特殊相對論和量子理論一致所必需的[96]。

從計算架構的角度來看，一個多尺度能力架構（MCA）是一個主動推理主體的層級結構，每個主體都針對其自身的環境符合自由能量原理（FEP）。然而，計算是一個過程。從圖1的符號表示來看，一個多尺度能力架構（MCA）是實現該MCA的系統S的內部相互作用HS的分解。特別是，我們可以寫出：

3.3 生命作為一種多尺度記憶

機器學習徹底改變了人工智能，因為在一個大型示例集上訓練一個人工神經網絡，實際上構建了一個關于這些示例共同點的隱含統計模型。像ChatGPT或Midjourney這樣的生成系統的行為所展示的那樣，將這樣的網絡“反向運行”可以生成這些共同點的新實例。觸發生成新實例所需要的只是一個來自環境的輸入，某種特定類型的“提示”。

4 自我模型

人類所體驗到的“自我”是一種由默認模式網絡（default-mode network）的組成部分實時構建且按需生成的模型，這一觀點在認知神經科學領域已經成為主流觀點[112, 113, 114, 115, 116]。許多活動是“非自我意識地”完成的——特別是那些憑借專業知識進行的活動，只能是非自我意識地完成——這表明自我模型是在需要明確的元認知監控的不確定性情境中被調用的[117, 118, 119]。在某些冥想實踐中，關閉自我體驗模型是一個目標，而對這些實踐的神經認知研究表明，默認模式網絡的去激活參與了這種體驗[120, 121, 122]。

從主動推理（active-inference）的角度來看，人類所體驗的自我模型是用于預測行動后果的整體生成模型（generative model）的一個組成部分，尤其是在社會情境中的行動。該模型的功能失調，特別是對特定環境輸入或先驗信念的精確性或相對重要性分配的功能失調，會以可預測的方式導致情境功能失調的行為[123, 124, 125]。這表明可以將“自我模型”的概念推廣到任何整體生成模型的元認知組成部分，這些組成部分調節精確性分配，從而有效地將注意力和其他認知資源（包括記憶）分配到行動情境的某些方面，而犧牲其他方面[126]。可以預期，在任何經歷具有不同特征時間尺度的選擇性壓力的系統中，都會存在這樣的元認知組成部分[81]。

系統賦予高精確性的屬性可以被視為系統所關心的屬性[127, 128]。將這些關注的事項（可能包括系統自身的過去和未來自我）相對于系統在時空中的位置進行定位，生成了系統的“認知光錐”（cognitive light cone, CLC），這是對其關注范圍在時空中的最大范圍的一種表征[127]。至關重要的是，CLC并不是描繪傳感器或效應器的最大作用范圍，而是代理能夠將其作為目標追求的狀態的最大范圍。由于CLC中的內容能夠影響系統的元認知對注意力的控制，我們可以將CLC視為一種可以應用于任何系統的體驗自我模型的推廣形式，特別是可以應用于任何生物體。

將自我模型重新概念化為認知光錐（CLC）強調了其作為一種資源分配工具的功能角色。CLC特別地為事件記憶提供了一個背景，并且是規劃的焦點。CLC的空間和時間范圍都嚴重依賴于記憶和計算處理資源，即取決于系統內部交互的自由度以及其邊界的大小。例如，單細胞生物和小型多細胞生物（如圖5 中的蜱）的CLC可能僅限于其生理邊界的直接鄰近區域以及其內部計數的一個或幾個時間步長。相比之下，人類的CLC可以利用想象作為資源，將其積極目標擴展到星際空間，并且在時間上可以遠遠超出個體的壽命范圍，既包括過去也包括未來。至少對于人類來說，CLC的范圍可以根據個體的當前狀態、資源和抱負而擴大或縮小。例如，嬰兒可能有一個狹窄的錐體，專注于即時生存；兒童可能關心朋友或期待“長大后想成為什么樣的人”；而成年個體可能有一個更寬廣的錐體，涵蓋對世界狀態和他人未來福祉的關心。細胞集體（例如人類細胞）顯然可以擁有比單個細胞更大的CLC，它們將解剖學狀態作為目標形態，在調節發育和再生過程中積極努力實現這些目標[78, 129]。一些社會性生物的集體（例如螞蟻）似乎擁有比其個體成員更大的CLC[130]。人類集體是否擁有比個體人類更大的CLC仍然是一個未解決的問題。

與由默認模式網絡實現的體驗自我模型一樣，CLC的操作大小可以根據任務或情境進行擴展或收縮。需要對即時時空環境保持堅定不移的注意力的活動——例如攀巖或競速駕駛——與重新審視歷史或進行長期規劃是不兼容的。此外，CLC的更遠空間和時間范圍相對于更近的組成部分來說，可以被預期為是粗粒化的。這種粗?；从沉薈LC是一個必須從特定時間和特定情境下可用信息實時計算出來的構建物，就像人類體驗自我模型一樣。因此，CLC在兩個方向上的時間深度嚴重依賴于系統通過想象或投射時間來追蹤自身身份的能力，即其“心理時間旅行”能力[131]。在任何現實的、資源有限的環境中，它還依賴于系統忘記過去不必要的細節的能力，并且只明確那些被認為最相關計劃元素的能力。因此，它依賴于系統對框架問題（Frame Problem）[132]的啟發式解決方案，即決定在行動之后什么保持不變的問題[133]。

人類體驗自我模型的一個關鍵特征是對自我及其思想、行為、身體等的歸屬感[134]。歸屬感的失敗表現為各種類型的解離，這可能是病理性的，也可能是治療性的，具體取決于所涉及的機制[135]。被體驗為“屬于我的”構成了體驗自我，因此像精神分裂癥中的“思維插入”現象（某些體驗被歸類為“不是我的”）會引發痛苦[136]。然而，人類也容易受到“虛假記憶”的影響，這些記憶被認為是“屬于我的”[137]。體驗的歸屬感的產生似乎是更廣泛的人類“來源”或“現實”監控功能的一個組成部分，這一功能關鍵涉及進化上較新的前額葉皮層區域[138]，因此可能甚至在靈長類動物中也不廣泛共享。可以推測，對于那些缺乏來源監控能力的系統來說，記憶被體驗為匿名的。在這方面，它們與非體驗性記憶（例如編碼在基因組中的記憶）相當，從某種重要意義上說，這些記憶是匿名的。

這些考慮顯然引發了關于生命整體，甚至是大量多個體譜系是否具有自我模型、認知光錐（CLCs）或歸屬感的問題。如果一個社會群體可以擁有一個CLC，那么同種生物的譜系大概率也可以擁有一個CLC。在細胞層面也存在的利他主義或集體性問題解決的例子[139]表明，集體CLC可能在多種生物和多個尺度上都存在。

5 程序性與陳述性

德魯·麥克德莫特（Drew McDermott）[140]曾著名地敦促人工智能研究者避免“沉溺于‘程序性-陳述性’爭議”，這是一場關于記憶數據結構的爭議，在標準馮·諾依曼計算機架構的背景下，它僅僅關乎于你偏好的虛擬機描述[98, 99]。程序性-陳述性二分法僅僅是虛擬實現記憶中過程與對象的二分法。通過更新模型參數編碼的記憶（如人工神經網絡中的記憶）是程序性的；而以離散的“如果-那么”規則編碼的記憶（如專家系統中的記憶）是陳述性的。如果S是一個量子系統，那么由HS在S的計算“本體”上編碼的記憶是程序性的，而由HSE在S的邊界上編碼的記憶是陳述性的。然而，從圖1、公式（1）和圖4中我們知道，這只是一種解釋選擇。當我們放大到聯合系統的尺度時，本體與邊界的區別消失了。當我們深入到S的組成部分的尺度時，這種區別并沒有消失，而是變得碎片化了。所有這些描述都只是對同一動態的不同表示方式。它們能夠提供不同的理解，但并沒有描述不同的現象。從根本上來說，它們只是在不同尺度上對單一現象的不同表示。它們僅僅是規定了不同的虛擬機，正如麥克德莫特所指出的。

正如我們在整個討論中所強調的，物理交互就是交互——在物理意義上，不存在被動的觀察。此外，正是行動的機會使得某些被觀察到的差異“產生影響”[141]，從而賦予其意義[142]。對環境的任何行動都可能創造一種信息素記憶；這種行動的結果是否作為記憶存在，取決于系統在后續觀察中重新識別它的能力。這種重新識別的能力依賴于系統的QRF（量子參考框架），特別是其通過模型細化（即學習）來更新QRF的能力，以正確預測其后續可觀察到的行動后果。我們人類往往將書寫信息素記憶和細化模型之間的這種耦合視為理所當然，直到這種耦合失效，我們才會忘記把車鑰匙或地址簿放在哪里。這種失敗揭示了程序性和陳述性記憶是相互依賴的：沒有對方，一方就毫無用處。我們可以在任何尺度上觀察到這一點；例如，生態位構建如果沒有記憶能力，無法識別相關的環境修改，那么它就是無用的。

統計模型（如ChatGPT）[143]的語言使用所表現出的明顯的“空洞性”為這一點提供了一個例證。大型語言模型（LLMs）可以說出單詞的含義，如果與圖像識別器和生成器結合，還可以提供視覺說明。然而，它們缺乏操作能力，這使得它們對語義關系的知識與我們感知和用語言描述的世界脫節。至少在目前，像ChatGPT這樣的LLMs只對其用戶產生作用，除了上下文窗口中的交互記錄外，它們不會更新個別用戶的模型以反映過去對它們所說的內容，并預測它們在未來互動中的反應。換句話說，這些系統在重新識別它們自己在其世界上書寫的信息素記憶方面能力極差。因此，它們看起來像是非常智能的系統，但卻患有嚴重的順行性失憶癥；這使得它們的語言使用顯得詭異，也增加了人們對它們使用語言時似乎并不理解語言的感覺。

第二個更微妙的例證是任何代理與其記憶之間的關系，無論這些記憶是編碼在其環境中還是由其自身身體編碼的。現在普遍認為，人類記憶，特別是情景記憶，每次被訪問時都會被重建[144, 145]；關于這一過程的形式化模型見[146]。如果我們把編碼的印跡（engram）視為感興趣的系統S，那么每當它與環境E（即體驗記憶的其他部分的代理）互動時，它的狀態就會被修改。從這個角度來看，讀取和重寫記憶是一種互動，因此是一種信息交換——一種印跡與將其作為過去某個事實或事件的表征而使用的代理之間的對話。

正如自我模型或CLC（認知光錐）的概念一樣，我們可以在個體生物體之外的尺度上考察信息素記憶與模型細化之間的這種相互依賴——以及陳述性記憶與程序性記憶之間的相互依賴。從微生物席到大學的具有認知分工的聯合學習系統，是相互依賴的認知生態位網絡，所有參與者都既進行信息素記憶記錄（局部生態位構建），也進行模型細化。

“人不是擁有觀念，觀念擁有著人。”

——卡爾·榮格

6 結論

我們在這里討論了過程哲學和傳統本體論如何將現象對象化，而這些現象只能相對于一個假定的邊界來定義，該邊界必須被假定為在某個感興趣的時間段內保持穩定（或緩慢變化）?；A物理學和自由能原理（FEP）提供了相對簡單且發展良好的形式化構造，使我們能夠將對象（從給定觀察者的角度，由其環境在其邊界上的編碼）和過程（可觀察對象內部或之間的信息流）視為互補的，同時只做出最小的、通用的假設。這種方法拒絕了傳統的對象-過程二分法，認為它是無益的，甚至是有誤導性的。通過將所有對象重新定義為過程（反之亦然），它使我們能夠用多尺度約束網絡、冗余生成以及錯誤檢測和糾正來描述進化/發育/生態過程。它們因此產生了一種形式上明確且無尺度限制的生物學。

這些觀點在理論之外還有許多其他含義，特別是在可以從對具有主體性的材料進行工程設計的更好理解中受益的領域：再生醫學和合成形態學[148, 149, 150, 151]。盡管分子生物學取得了巨大進展，但我們認為，對分子狀態進行微觀管理的方法將在單基因疾病之外達到自然極限。誘導大規模創傷性損傷和先天缺陷修復、重新編程癌癥以及創建具有期望形態和功能的合成生物機器所需的復雜形態變化，不能僅通過自下而上的方式實現。確定需要改變哪些遺傳信息（以及如何改變）以驅動期望的器官級結果，面臨著難以解決的逆問題[78, 152]。前進的道路必須包括利用細胞、組織和分子網絡解決問題的能力的自上而下的方法：通過重寫其穩態目標狀態、修改其先驗知識，并識別控制其在各種問題空間中導航的刺激的效價，將復雜性推給系統本身[129]。

我們最近認為，來自神經科學和認知科學的實驗室和概念工具遠遠超出了傳統“行為”中神經對運動的控制。訓練和溝通——改變記憶從而改變行為的方法——正在被用于控制生理、轉錄和解剖空間中的結果[153, 154]。事實上，試圖通過將形態發生建模為細胞的集體智能來影響形態發生框架，已經導致了許多新的發現（綜述于[26, 150]）。例如，通過將癌變表型視為認知光錐（CLC）縮小的結果（一種“軟件缺陷”，不一定需要任何基因病變作為原因）[155]，發現了有前景的癌癥治療方法。這種病理性地縮小自我與世界邊界的尺度，將大型細胞群體宏偉的器官維護目標記憶降級為單細胞生物古老的、微小的生理和代謝目標。它們隨后將身體的其余部分視為僅僅是外部環境[127, 128]。從生物醫學的角度來看，有趣的是，通過縫隙連接在生物電上重新連接——從而在電上重新對齊——細胞，盡管它們強烈表達強大的人類癌基因，卻能夠在體內消除癌癥表型[156, 157, 158, 159]。調節縫隙連接的連通性調節細胞作為生化不同單元的行為程度，從而調節它們具有不同的生化實現的記憶和目標的程度。通過這種高度可調節的電突觸耦合的生物電網絡涵蓋了大多數細胞類型，并且可以存儲更大、更復雜的狀態，作為在比單細胞的生理和代謝目標狀態更大的尺度上導航多樣化問題空間（例如組織的解剖空間）的目標導向過程的設定點[153]。

從更基礎（進化）的角度來看，可以將直接的生理耦合（通過縫隙連接）視為一種利用記憶的匿名化以及“記憶所有者”大小的流動性，將自我從單細胞擴展到整個生物體的方法。例如，細胞A中事件的分子后果（即記憶印跡）可以通過縫隙連接直接傳播到細胞B。細胞B無法區分這一記憶痕跡實際上是它的“虛假記憶”，而盡管這對細胞B來說是一個虛假記憶，但對于新形成的AB生物體來說，它是一個真實記憶，因為這種記憶共享過程所誘導的認知“黑客攻擊”產生了一個具有共享記憶的更大系統——一種心靈融合，其中很難保持部分的獨特身份，或者在博弈論意義上作弊或背叛。多個細胞能夠共享相同記憶（即世界模型和先驗知識）的能力，使得集體能夠共同致力于巨大的目標，例如在蠑螈肢體截肢后的重建。共享匿名記憶是將較小的自我組合成具有更大智能的更大網絡、進入新的問題空間的關鍵機制之一。

記憶本身沒有元數據表明它們屬于誰這一事實至關重要——這就是為什么細胞B一旦與細胞A直接耦合就無法保持自身身份的原因——因為它阻止了記憶的接收者將新記憶視為外來記憶而拒絕它們。因此，記憶作為一種自主的、隨意的認知浪人（Ronin）的特性對于它們作為部分解決心靈哲學中的組合問題以及從簡單代謝穩態循環中進化出解剖可塑性和穩健性的膠水的功能至關重要[27, 160]。這產生了一個令人愉悅的、盡管是非傳統的“怪圈”[161]：記憶是由主體（并存在于現有主體的認知介質中）解釋的模式，但它們本身也是主體，為它們周圍的更大的認知系統貢獻出自創生性和穩健性，作為一種生態位構建。因果影響似乎在尺度和實體性的層級結構中動態地雙向流動：向下和向上。

認真對待認知科學中的深層概念在變革性生物醫學和生物工程中的潛在用途，要求我們開發新的框架，以更好地理解自我、邊界、記憶及其在尺度和物質實現中的動態關系。我們必須超越“真實對象”（例如細胞、組織）和“模式”（例如它們內部的記憶和信號）的限制性二分法，并研究允許每一種事物根據視角成為兩種事物的對稱性和不變性，并且能夠適應同一統一框架。這些將是開發實用工具以指導在治療環境中自我向上和向下擴展以及功能記憶在組織中的移動和轉化所必需的[162, 163]。更好地理解記憶重新定義新自我和修改現有自我的能力，可能在（跨）個人心理學以及理解社會系統和其他我們構建現實的方式中具有重要意義。

原文鏈接：https://chrisfieldsresearch.com/thoughts-thinkers-PLR-final.pdf