推文

@Phoenixyin13 · 2026-10-15 15:03

推动人类认知进步的，究竟是思维突破现实约束的能力，还是思维接受现实纠正的能力？ 关于这个问题，我想说说我一直在以此思考的且很有解释力的框架： 1.现实接触决定信息从哪里来。 2.智能决定已有信息能被利用到什么程度。 3.反馈决定系统能否识别并纠正自己的错误。 4.模拟决定已有经验能够被重复利用多少次。 一个智能系统的信息到底从哪里来？ 这里，我想到了维纳。他一直把智能看作反馈控制系统，它的行动产生结果，结果的误差信号回来修正行动。没有负反馈的系统，要么停滞，要么振荡发散。幻觉，在控制论里就是开环运行。这幻觉发生的过程里，系统只拿自己的输出当输入。 而弦理论的处境很特别。因为它并非完全开环，数学自洽性本身就是一种反馈，而且是极强的约束。问题在于这个反馈只能检验是否自洽，却没法检验是否为真。 图灵认为，封闭系统无法产生关于外部世界的新比特。 预言机概念说明，有些问题仅靠内部计算永远无法判定，必须向外部查询。 这里，我认为用信息论的来判断是合理的：推理只能重新排列已有的信息，不能凭空创造关于世界的信息。 所以，智能更像是提取效率，现实接触则是比特来源。这就化解了原推文里的分歧：爱因斯坦的时代比特已经在那（诸如水星近日点、迈克尔逊-莫雷实验），缺的只不过是提取能力，所以智力是瓶颈；弦理论的时代提取能力过剩，比特枯竭。 我记得，1950 年图灵的那篇论文里提到过，与其编程一个成人心智，不如造一个儿童机器然后教育它。图灵，早就认为智能是在与环境的互动中长出来的。 认知进步 ≈ 来自现实的信息量 × 提取效率。两者相乘，所以瓶颈永远在较稀缺的一项。 这是毋庸置疑的结论。 随着 AI 让提取效率越来越廉价，瓶颈会越来越多地转向获取新比特，也就是实验、传感器、与世界的真实交互。 如果一个模拟器足够准确，那么它并不需要每次都重新访问现实，因为它已经通过过去的观测，将某些现实规律编码在模型内部。例如AlphaFold 的成功依赖于大量已有蛋白质结构和序列数据所形成的知识基础。 所以，模拟是过去的现实反馈转化为未来可以反复使用的计算能力。 现实信息不可替代的地方，就是在多个内部自洽的可能世界之间，告诉智能自己究竟生活在哪一个世界。

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