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在这个例子中，每个接收智能体都是由一个传送智能体精确唤醒的。如果想让每个接收智能体对若干个传送智能体做出反应，我们可以加入一些单独的识别器，那么接收智能组的输入看上去就好像一棵树，每个树枝的尖端都带有一个识别器。这些接收器如何能学会要识别哪些输入模式呢？方法之一就是使用我们之前描述过的那种证据加权机器。实际上，这对脑细胞来说是非常合理的，因为一个典型的脑细胞实际上拥有一个树状的网络，可以收集它的输入信号。没有人确切知道这些网络是干什么用的，但如果发现它们就是像感知器一样的简单学习机器，我一点儿也不会吃惊的。
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上图中展示的网络有一个严重的缺陷：它每次只能传送一个信号。问题在于，如果若干个传送智能体同时被唤醒，那么几乎所有10根联结线路都会被激活，继而又会唤醒所有的接收智能体，并产生雪崩效应。然而，通过为系统提供足够的附加联结线，我们就可以让这个问题消失。举例而言，假设有1万根联结线，而不是10根，那么每个传送智能体就会和50根线相连。于是，就算是有100个智能体要同时发送信号，错误地激活某个特定的接收智能体的概率只有不到万亿分之一。
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 [:1700518578]
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 20.9 分布式记忆
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让我们用三层智能体的形式重新描绘一下联结线方案。
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K线或者存储器都可以充当传送智能体，因为它们都会发送信号给各种其他智能体。接收智能体也可以充当简单的识别器，因为每个接收智能体只能由特定的联结器智能体组合唤醒。然而，因为一个典型的智能体必须既能唤醒其他智能体，也能被其他智能体唤醒，所以它一定会倾向于在输入端和输出端都形成分支。所以我们的网络可以画成这个样子：
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用这种方式表述智能体的时候，我们会看到它们都可以充当简单的证据加权智能体，只要配备不同的“门槛”价值即可。每个识别器可以从与多个联结器智能体相连开始，然后以某种方法学会通过改变它的联结权重来识别特定的信号。根据这种简单的方案建立学习机器可行吗？那是20世纪50年代许多科学家的梦想，但没有一个实验运行良好，足以激励进一步的工作。最近，一种新的网络机器展示出了更好的前景：一种叫作Boltzmann的机器很像一个感知器，它也有一个自动的程序可以学习新的联结权重，但它还拥有某种能力可以通过利用各种“闭环”过程来解决意义模糊的问题。再过几年，我们应该能知道更多有关这种机器的事。也许它们可以为那些与K线运作方式相似的记忆系统提供基础，用以复制旧有的局部思维状态。
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在设计这些聪明的方法来减少联结线数量的过程中，许多研究者都提出以随机的方式连线，这样任何一个特定线路上的信号本身都没有什么重要意义，只是代表一块碎片而已，这块碎片来自许多不相关的活动之一。这样做具有数学意义上的优势，它只会产生非常少的偶然相互作用。然而，在我看来这似乎是个坏主意：它会让传送智能组很难学会如何利用接收智能组的能力。我怀疑当我们理解了脑的运作方式时会发现，各种联结线小组实际上都有本地的重要意义，因为它们在邻近的水平中其实是最重要的智能体。联结线本身就能形成微忆体！
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 [:1700518579]
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 第21章 Trans-框架
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 [:1700518580]
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21.1 思维的代词
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我们常常可以用少到让人觉得不可能的词语来说我们想说的内容。
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“你看到那边那张桌子了吗？”“看到了。”
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“你看到它上面那块红色的积木了吗？”“看到了。”
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“好。请把它拿过来给我。”
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第一个“它”让讲话者不用再说一遍“那张桌子”。第二个“它”则省去了“那块红色积木”。与此相应，许多人认为像“它”这样的代词是为了简化或替代近期使用过的另一个短语。但如果我们更仔细地看这件事会发现，代词其实不需要指代任何一个短语。举例而言，前一个句子中的“这件事”并不是任何特定短语的缩略版本。相反，它对你，也就是对读者来说是一个信号，让你更仔细地去检查某个特定的局部思维状态，在这个例子中所指的就是关于代词的理论，我假定这个理论在你的思维中已经被前面那句话唤醒了。换句话说，代词并非指代物体或词语，而是表述说话者假定正在听众思维中运转的概念、理念或者活动。但如果存在若干种可能性，听众怎样才能分辨代词指代的是哪个活动呢？
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“你记得简喜欢的那个戒指吗？”“记得。”
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“好。请把它买下来然后给她。”