21、大数据环境下人工与自然智能的形成探索

大数据环境下人工与自然智能的形成探索

1. 大数据计算模型

信息处理始于计算模型的概念。计算模型是一种用于转换信息的抽象方案，其操作循环为：从内存中提取数据项、转换给定的数据项、将转换后的数据项返回内存。

早期，艾伦·图灵以无限磁带顺序访问的方式引入了算法概念的形式化定义，而约翰·冯·诺伊曼则采用随机访问内存为第一台计算机实现了实用的计算模型。半个多世纪以来，尽管计算机技术在各方面取得巨大成功，但基本计算模型保持不变，这体现了其具有的根本重要性。著名的丘奇 - 图灵论题表明，所有合理的计算模型在算法表达能力上实际上是等价的，即一台计算机能完成的计算，另一台计算机也能完成，只是性能有差异。这就引发了关于大脑的疑问，一方面大脑功能似乎应等同于传统计算机，另一方面又不太可能。

我们引入了一种特别适用于大数据环境的计算模型（如图 1 所示）。在此模型中，从内存中提取数据项由整个数据量决定。因此，给定大数据中只有相对较小的部分明确参与实际计算，绝大多数大数据通过确定应提取哪些数据项用于特定用途来隐式地参与计算。这种计算模型对特定数据项的访问由所有数据的上下文决定，这种上下文可寻址访问不同于传统关联内存，类似于谷歌的 PageRank 算法。

计算模型对比表

计算模型	数据提取依据	数据参与计算方式	访问方式特点
传统计算模型	按顺序或随机	大多明确参与	顺序或随机访问
大数据计算模型	整个数据量	部分明确，大多隐式	上下文可寻址访问

大数据计算模型流程图

graph TD
    A[开始] --> B[根据整体数据确定提取数据项]
    B --> C[提取数据项]
    C --> D[转换数据项]
    D --> E[返回转换后数据项到内存]
    E --> B

2. 人工智能的有限理性方法

图灵计算的潜力可通过“神谕”这一推测性假设来扩展，“神谕”是一个指导选择可用替代方案的黑盒。在复杂性理论中，“神谕机”是研究决策问题的抽象概念。“P = NP”这一崇高问题，即非确定性和确定性决策问题在效率上是否等价尚未严格解决，但“神谕”计算的强大能力显而易见。

大数据计算模型展现出“神谕机”的特征。真正的“神谕”或巨大上下文（“伪神谕”）对合适数据项的选择难以区分。真正超自然的“神谕”与模拟的“伪神谕”的选择，可与“自由意志”与“决定论”的选择相类比。例如，使用真正随机生成器或伪随机程序进行随机选择，以及真实生活与预先录制的电视节目，都是难以区分的。

“人工智能”问题通常与在大量数据（真实或合成）下做出明智决策相关。一般来说，这可能涉及为研究系统创建非常复杂的模型，以尽可能容纳所有可用数据。但在许多实际情况下，这并不现实。更明智的方法是利用由“神谕”引导的简化系统模型。在建议的计算模型中，利用丰富的大数据上下文可生成“神谕”示例，使“人工智能”系统获得“上下文直觉”。

以国际象棋为例，人工智能在该领域的成功主要依靠高计算能力。我们计划测试另一种方案：初学者根据对游戏的简化理解展示几种可能的走法，“神谕”（合格的人类或超级计算机）从这些走法中做出最佳选择，有望大幅提高游戏表现。对于计算上比国际象棋更具挑战性的围棋，探索这种方法也会很有趣。

决策方式对比表

决策方式	决策引导因素	特点
传统决策	复杂模型	需容纳大量数据，实际操作较难
有限理性决策	简化模型 + 神谕	更具可行性，可获上下文直觉

人工智能决策流程图

graph TD
    A[开始] --> B[获取大量数据]
    B --> C[生成简化模型]
    C --> D[神谕引导选择数据项]
    D --> E[做出决策]

3. 自然智能的实现

1943 年，麦卡洛克和皮茨引入了人工神经元这一正式计算单元，精心设计的人工神经元网络能够解决复杂的多维数学问题。人们普遍认为复杂的人工神经网络活动应展现出大脑的复杂性，但将大脑视为神经元“复杂”网络的概念并不充分，因为神经元系统中缓慢且不稳定的电和化学过程组合无法在处理能力和可靠性方面与大脑的高性能特征相匹配。因此，理解大脑需要向人类记忆的体外组织进行根本性的范式转变。

生物记忆的体外实现基于我们的物理世界细胞自动机模型，该模型使自然组织成为物联网。大脑处理大量信息，其工作方式应在能够处理大数据计算模型的结构中呈现。

人类记忆的信息容量应几乎无限，因为一切都在不断记录且永不删除。约翰·冯·诺伊曼估计人类记忆容量约为 2.8×10²⁰ 比特。存储在人类记忆中的大量信息作为被动上下文隐式使用，只有一小部分信息是显式活跃的。例如，80 岁的人实际仅积极使用约 1GB 的所有记忆信息。这种被动背景对大脑工作的影响符合弗洛伊德的无意识理论。

具有上下文可寻址访问的计算模型在许多应用中有益，当信息处理性能随示例积累而提高时，如学习语言、模式识别、强化技能等。建立大上下文有助于解决几乎所有问题，但某些信息处理任务，如算术计算，使用普通计算模型会更顺畅。

大数据计算模型的主要操作机制是流式处理。大脑组织中流式处理能力的重要性通过彭菲尔德电影效应得以体现。在手术中刺激大脑不同部位时，患者会详细重温早期经历，包括各种感官体验。这一效应与大数据相关的两个情况是：回忆产生真实经历的随机样本，通常对患者生活无重要意义，属于上下文背景；出现的画面是“按时间顺序排列”的，事件向前发展且不会倒退，这使得流式处理得以组织。

全息原理实现了人类记忆的体外放置。大脑和宇宙的全息组织是一个热门的抽象理论话题。在我们的概念中，全息机制是物理世界细胞自动机模型之上的二级结构。实现全息机制有明确的技术要求，如产生波列脉冲的参考光束和符合空间与时间相干性的相对较薄的记录介质，这导致了具有扩展记录层的全息存储器的特殊设计。这种结构自然地包含了宇宙非局域性这一难以想象的特性。

全息存储器的扩展激活层获取并保留宇宙中所有事件的信号，其中包括大脑的信号并记录为其记忆状态。这些信息由特定 DNA 的构象振荡调制，因此宇宙的整个全息记忆在众多生物有机体中共享。

与该结构相关的两个显著物理特性是空间的三维性和宇宙微波背景的各向异性。由于物理和生物过程依赖全息机制的信息控制，该机制中的波必须按照惠更斯原理传播，即具有尖锐的局部波前，否则全息波的干涉会模糊。惠更斯原理仅在三维空间中严格成立，这意味着物理空间和感知空间是三维的。

宇宙微波背景各向异性的出现具有显著意义。2003 年左右，宇宙学家惊讶地发现宇宙微波背景中存在某种模式，被称为“邪恶轴心”，因为通常认为宇宙微波背景应该是均匀的。曾有许多深奥的观点认为这一意外印记是来自至高存在或相邻宇宙的信息。在我们的理论中，宇宙微波背景不是物质冷却后的残余物，而是分层全息活动的伴随因素。从中心（发出参考光束的极点）观察，宇宙微波背景确实是均匀的，但从太阳系的偏心位置观察，这些活动会发生扭曲。我们的模型准确预测了偶极轴和四极轴之间的角度为 -40°，如有必要，还可精确计算和比较更高阶的轴。

人类记忆相关特性表

特性	描述
信息容量	几乎无限，约 2.8×10²⁰ 比特
信息使用方式	大部分隐式作为背景，小部分显式活跃
流式处理体现	彭菲尔德电影效应
全息存储要求	参考光束、薄记录介质

自然智能实现流程图

graph TD
    A[开始] --> B[细胞自动机模型构建物联网]
    B --> C[全息机制实现记忆体外放置]
    C --> D[信息调制与共享]
    D --> E[考虑物理特性（三维性、各向异性）]
    E --> F[实现自然智能]

4. 大数据制造生物构型

大数据环境给信息处理组织带来了明显挑战，需将大量数据转化为有意义的内容。此外，在大数据环境下生产具有巨大结构多样性的对象时会出现不同的复杂情况，这是一个重要的生存问题。一个可行的对象必须在相对较少的步骤内创建，用算法术语来说是 O(1) 步骤。采用 O(N) 步骤创建非常大的对象的算法结构是不可行的。有效解决大数据引发的问题对生物医学对象至关重要。这里将展示两个大数据问题的典型实例，在将物理世界视为物联网的概念中，这些问题可以得到有效解决，因为该概念结合了信息和物理过程。这两个大数据创造与人类记忆的信息填充和大分子物质多样性的再现有关。

4.1 接入云与精神障碍

让我们考虑如何利用大数据积累人类记忆。人类大脑包含约 10¹¹ 个神经元和 10¹⁴ 个突触。人们认为突触的更新以某种方式发展了人类记忆的内容。假设与一次更新相关的化学过程需要 1/100 秒。那么，一次进行一次更新将需要约 30,000 年才能形成整个突触系统。因此，假设一个 3 岁儿童获得了一个本质上已准备好的突触系统，这个系统必须以每秒 10⁶ 次更新的速度不断重组。

从算法效率的角度来看，即使并行进行，通过逐个更新形成大数据记忆结构似乎也不可行。在我们将物理世界视为物联网的概念中，生物记忆形成的问题可以通过简单的方式高效解决，所需时间和精力更少。这只需接入全息云即可实现。云内容的所需更新以全息参考光束的重复率（10¹¹ Hz）进行。从云中获得的信息本质上构成了大数据计算模型的背景上下文。这种上下文在从一代传递到下一代的过程中的演变是一个保守的过程。无论好坏，这种上下文的核心——范式、习惯、神话、道德等——不能快速转变，它变化缓慢。从某种意义上说，上下文的保守性符合冯·诺伊曼的说法：“抱怨人们自私和奸诈就像抱怨磁场除非电场有旋度否则不会增加一样愚蠢，两者都是自然法则。”

获取新发育生物体的上下文背景的过程可能会受到干扰，从而导致精神障碍，如神经症、精神分裂症和自闭症。在大多数此类障碍的情况下，大脑物理成分的变化并不显著，因此这是一个软件而非硬件问题。

精神障碍相关情况表

精神障碍类型	成因推测	大脑物理成分变化	问题本质
神经症	接入全息云过程受干扰	不显著	软件问题
精神分裂症	接入全息云过程受干扰	不显著	软件问题
自闭症	接入全息云过程受干扰	不显著	软件问题

生物记忆形成与精神障碍流程图

graph TD
    A[开始] --> B[大脑突触更新需求]
    B --> C{逐个更新是否可行?}
    C -- 否 --> D[接入全息云]
    D --> E[云内容更新]
    E --> F[形成生物记忆]
    F --> G{获取上下文背景是否受干扰?}
    G -- 是 --> H[出现精神障碍]
    G -- 否 --> I[正常状态]

4.2 大分子构型的自我复制方法

除了生物记忆的形成，大数据环境下另一个重要方面是大分子构型的自我复制。在自然界中，大分子如 DNA 等具有自我复制的能力，这对于生命的延续和进化至关重要。

在我们的大数据计算模型和物联网概念下，大分子构型的自我复制可以类比为信息在系统中的传播和复制。就像全息云存储和传播信息一样，大分子的构型信息也在生物系统中不断传递和复制。

大分子的自我复制过程可以看作是一个信息处理和传递的过程。首先，大分子的构型信息被编码在其化学结构中，类似于数据被存储在计算机的存储介质中。然后，在适当的环境条件下，这些信息通过化学反应等方式被读取和复制，就像计算机从存储介质中读取数据并进行处理一样。

大分子自我复制步骤表

步骤	描述
信息编码	大分子构型信息编码在化学结构中
信息读取	在适当环境下，构型信息被读取
信息复制	通过化学反应等方式复制构型信息

大分子自我复制流程图

graph TD
    A[开始] --> B[大分子构型信息编码]
    B --> C[处于适当环境]
    C --> D[读取构型信息]
    D --> E[复制构型信息]
    E --> F[完成自我复制]

5. 实验验证与展望

我们提出的大数据计算模型和相关理论可以在组织为物联网的物理世界中实现。为了验证这个推测性的构建，有一些实验可能性。

其中最有说服力的是在全息宇宙框架下展示物联网的关键实验。通过对宇宙微波背景各向异性的精确测量和分析，以及对大脑活动与全息云交互的研究等实验，可以进一步验证我们的理论。

在未来，随着技术的不断发展，我们有望更深入地理解自然智能和人工智能在大数据环境下的形成机制。通过不断优化大数据计算模型和相关技术，我们可以更好地模拟和实现自然智能，为人工智能的发展带来新的突破。同时，对于精神障碍等问题的研究也可能会因为我们对生物记忆形成和上下文背景的理解而取得新的进展。

实验验证相关情况表

实验方向	实验内容	预期结果
宇宙微波背景研究	精确测量和分析各向异性	验证理论模型
大脑活动研究	研究大脑与全息云交互	理解智能形成机制

实验验证与未来展望流程图

graph TD
    A[开始] --> B[提出理论模型]
    B --> C[设计实验方案]
    C --> D[进行实验验证]
    D --> E{实验结果是否符合理论?}
    E -- 是 --> F[进一步优化理论和技术]
    E -- 否 --> G[修正理论模型]
    F --> H[推动人工智能发展]
    F --> I[促进精神障碍研究]
    G --> C