我認(rèn)為圖靈機(jī)制在誕生在很早的生命階段，現(xiàn)在的圖靈機(jī)制是大腦皮層高度擴(kuò)大之后，提供的擴(kuò)展能力呈現(xiàn)出來(lái)的，至少我認(rèn)為從有眼睛開(kāi)始注意機(jī)制就應(yīng)該存在了，只是那個(gè)時(shí)候更多是一種反射機(jī)制，舊腦連接，新腦是爬行類(lèi)之后才開(kāi)始出現(xiàn)的。

我們需先回顧圖靈機(jī)來(lái)說(shuō)我們?yōu)槭裁垂苓@個(gè)機(jī)制叫圖靈機(jī)制。

圖靈機(jī)

圖靈機(jī)是艾倫·圖靈1936年提出的一種抽象計(jì)算模型。

它由三個(gè)部分組成：紙帶，帶狀態(tài)和讀寫(xiě)頭的控制器，對(duì)照表（也叫控制指令）。

對(duì)照表的構(gòu)成

圖靈機(jī)的工作過(guò)程：讀取當(dāng)前紙帶內(nèi)容T和當(dāng)前狀態(tài)S，根據(jù)對(duì)照表P，決定下一步的動(dòng)作A，產(chǎn)生新的紙帶內(nèi)容T’和新的狀態(tài)S‘。

紙帶的讀取頭就是注意力之下的輸入信息，輸入信息和當(dāng)前狀態(tài)構(gòu)成了當(dāng)前的廣義狀態(tài)。當(dāng)前廣義的狀態(tài)，通過(guò)查表獲得應(yīng)該采取的動(dòng)作，采取的動(dòng)作進(jìn)一步影響紙帶和內(nèi)部狀態(tài)，即影響這個(gè)廣義狀態(tài)。

一臺(tái)圖靈機(jī)，對(duì)照表，紙帶的初始狀態(tài)，都是確定的，因而整個(gè)過(guò)程是確定的，就像一段固定的程序一樣。

而通用圖靈機(jī)是一種可以模擬任何圖靈機(jī)的圖靈機(jī)。通用圖靈機(jī)的思路是：將圖靈機(jī)表述為一個(gè)字符串，放到紙帶上，通用圖靈機(jī)通過(guò)設(shè)定恰當(dāng)?shù)膶?duì)照表，讓這個(gè)通用圖靈機(jī)可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)具體圖靈機(jī)的效果。

圖靈機(jī)制

我們先來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單模型。

狀態(tài)產(chǎn)生動(dòng)作，動(dòng)作影響狀態(tài)，這是一個(gè)非典型的狀態(tài)機(jī)抽象（不是有限狀態(tài)機(jī)），我們叫原初狀態(tài)機(jī)。考慮到現(xiàn)實(shí)世界的并行性，我們可以這些拆解和設(shè)計(jì)這個(gè)狀態(tài)機(jī)，動(dòng)作和狀態(tài)是兩個(gè)完全并行的模塊，兩者之間的關(guān)系是一個(gè)持續(xù)互聯(lián)的狀態(tài)。動(dòng)作持續(xù)參考著狀態(tài)，也可以持續(xù)影響著狀態(tài)。這是典型的讀寫(xiě)思維，也可以叫讀寫(xiě)視角，將事物的相互作用看成是讀寫(xiě)，或者將實(shí)體與抽象邏輯以讀寫(xiě)短視角分離。但真實(shí)物理世界都是相互同時(shí)影響，甚至是動(dòng)態(tài)平衡的，難以以離散化的序列視角來(lái)表示，所以原初狀態(tài)機(jī)不是描述萬(wàn)物的模型，而是描述一類(lèi)視角下的世界規(guī)律，尤其是因果序和算法思維。

但這個(gè)模型存在一個(gè)問(wèn)題，就是如果計(jì)算資源和帶寬資源的有限，使得當(dāng)狀態(tài)空間十分巨大時(shí)，比如狀態(tài)是這個(gè)世界的所有可觀(guān)測(cè)狀態(tài)，那么動(dòng)作控制器是無(wú)法獲取這些全部信息的，所以我們將模型進(jìn)行改進(jìn)成下面這個(gè)樣子：

引入注意力后，我們才認(rèn)為這個(gè)模型能有效運(yùn)轉(zhuǎn)，特別注意的是，注意力也是一種運(yùn)動(dòng)資源，控制器輸出的動(dòng)作也能影響注意力的變化。但前面不帶注意力的模型，也有它的價(jià)值，沒(méi)有注意力，它可以得到全部數(shù)據(jù)，能做很多注意力不能做的事情，我們將前面的模型稱(chēng)為廣義狀態(tài)機(jī)模型。

而將這個(gè)帶注意力的模型，稱(chēng)為廣義圖靈模型，將基于這個(gè)模型運(yùn)轉(zhuǎn)的機(jī)制稱(chēng)為廣義圖靈機(jī)制，簡(jiǎn)稱(chēng)圖靈機(jī)制，而這個(gè)模型的運(yùn)行過(guò)程我們成為廣義圖靈過(guò)程。

注意力（讀寫(xiě)頭）、注意力的變化（左右移動(dòng)讀寫(xiě)頭）、對(duì)狀態(tài)的讀寫(xiě)（內(nèi)部狀態(tài)+紙帶）這幾個(gè)特征跟圖靈機(jī)有非常明顯的匹配，所以我們才有了用圖靈來(lái)命名這個(gè)機(jī)制的動(dòng)機(jī)。

圖靈機(jī)制呈現(xiàn)的結(jié)果就是完成一個(gè)系列的動(dòng)作，只是這個(gè)動(dòng)作的產(chǎn)生過(guò)程可能是高度有秩序的，可以完成既定目標(biāo)任務(wù)的，所以計(jì)算模塊的結(jié)果反映到對(duì)外部設(shè)備的控制后，就產(chǎn)生了對(duì)世界的現(xiàn)實(shí)影響。

腦中的圖靈機(jī)制

那么，這和類(lèi)人智能又有什么關(guān)系呢？

簡(jiǎn)單的說(shuō)，注意力是圖靈機(jī)制的核心，注意力也是大腦的一個(gè)核心功能，這一點(diǎn)上兩者是相同的，而廣義圖靈機(jī)制是一個(gè)基于注意力的通用性很強(qiáng)的機(jī)制，我們可以用它來(lái)描述我們大腦的工作方式：將大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)看做是狀態(tài)，將運(yùn)動(dòng)控制看做是影響狀態(tài)的控制器，當(dāng)然運(yùn)動(dòng)控制會(huì)影響世界，世界狀態(tài)的變化又來(lái)過(guò)來(lái)被核心所讀取。所以整個(gè)過(guò)程就是一個(gè)廣義圖靈過(guò)程。因而我們認(rèn)為大腦內(nèi)部存在廣義圖靈機(jī)制，只是我們需要破譯其控制器的工作原理。

那么進(jìn)一步細(xì)化大腦的圖靈機(jī)制應(yīng)該是什么樣的呢？我們先畫(huà)一個(gè)不太嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膱D，大致細(xì)化一下大腦的圖靈機(jī)制。

我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，一些邊界不是特別好確定，我們甚至不能說(shuō)清楚注意力是否屬于核心網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)流是否如圖中所述，大量的智能任務(wù)是否可以采用這個(gè)機(jī)制解釋。對(duì)此我們需要對(duì)很多環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)整以爭(zhēng)取得到一個(gè)更加完美的機(jī)制模型圖。

基于之前的研究思路，我們先將可能有用的東西，都拿過(guò)來(lái)，看是否有可能產(chǎn)生一些新的融合。之前的幾個(gè)關(guān)鍵機(jī)制分別是：完形機(jī)制、目標(biāo)驅(qū)動(dòng)機(jī)制、新奇與異常機(jī)制。

完形機(jī)制的主要目的是尋找實(shí)體的邊界，然后實(shí)現(xiàn)實(shí)體的剝離，從而可以對(duì)實(shí)體的屬性、實(shí)體和實(shí)體的關(guān)系進(jìn)行計(jì)算。

那么完形機(jī)制為什么要找實(shí)體呢？我們說(shuō)是為了離散化、語(yǔ)義化和符號(hào)化，那么符號(hào)化就是圖靈機(jī)中的符號(hào)表，圖靈機(jī)的定義是基于離散的語(yǔ)義符號(hào)為基礎(chǔ)的，也就是說(shuō)，有了符號(hào)化，我們的圖靈機(jī)制就可以像一臺(tái)真的圖靈機(jī)那樣去工作了。而圖靈機(jī)能做什么？執(zhí)行程序，程序=算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，程序就可以解決計(jì)算問(wèn)題。計(jì)算是什么？是一個(gè)更加復(fù)雜的命題，計(jì)算理論專(zhuān)門(mén)借助數(shù)學(xué)理論研究計(jì)算的過(guò)程和功效，已超出本文討論范圍。值得一提的是，大腦中雖然有廣義圖靈模型，并不意味大腦全部都是圖靈模型，很多局部組件可能是一種計(jì)算模型，甚至有可能有些連計(jì)算模型都不是，一些生化反應(yīng)甚至量子效應(yīng)有可能超出計(jì)算模型的范疇。

既然圖靈機(jī)是一種計(jì)算模型，那么我們認(rèn)為廣義圖靈機(jī)是一種廣義計(jì)算模型，什么意思呢，先來(lái)看可計(jì)算的數(shù)學(xué)定義：定義域?yàn)镈和范圍為R的函數(shù)f有一個(gè)確定的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過(guò)這個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系使R范圍的單個(gè)元素f(x) (稱(chēng)為 值) 和D定義域的每個(gè)元素x(稱(chēng)為變?cè)?聯(lián)系起來(lái)。如果存在這樣一種算法，給定D中的任意的x，就能給出f(x)的值，那么說(shuō)函數(shù)f是可計(jì)算的。

如果我們將x換成狀態(tài)，將f(x)的值換成是控制信號(hào)，那么這是一個(gè)典型的信號(hào)控制系統(tǒng)，f就是信號(hào)轉(zhuǎn)換過(guò)程，我們說(shuō)計(jì)算就是一個(gè)算法步驟實(shí)現(xiàn)了這個(gè)轉(zhuǎn)換。而廣義計(jì)算就是運(yùn)動(dòng)控制可以改變世界，世界又被反應(yīng)到觀(guān)察里，我們可以尋得一個(gè)層面（用完形機(jī)制），讓一個(gè)確切的狀態(tài)發(fā)生時(shí)，通過(guò)有線(xiàn)步驟，產(chǎn)生另一個(gè)確切的值。為什么要尋得一個(gè)層面呢？因?yàn)槭澜缡强勺兊?，只要尋得一個(gè)層面才能讓無(wú)限的變化中抽取出不變性來(lái)，不變性才能以離散符號(hào)集合表示有限的輸入集，才能做相等判斷，而相等判斷是計(jì)算模型的一個(gè)核心操作。一個(gè)操作指令的結(jié)果幾乎每次都是不可能產(chǎn)生相同的結(jié)果的，如果我們數(shù)據(jù)化這個(gè)世界，就不可能產(chǎn)生相等判斷了，所以面對(duì)現(xiàn)實(shí)世界，大腦內(nèi)部產(chǎn)生的不變性可用于判斷結(jié)果的相等性，這是面對(duì)無(wú)限非數(shù)據(jù)化世界而進(jìn)行離散化的目的和意義。算法是問(wèn)題求解的一種高效手段，很多問(wèn)題在使用蠻力、條件反射、并行無(wú)法解決時(shí)很多可以采用算法的方式搞定，所以我將圖靈機(jī)制看做是智能的一個(gè)核心機(jī)制。

腦中圖靈機(jī)制的意義便在于此。

我們應(yīng)該還可以注意到，符號(hào)化之后，很多狀態(tài)與操作之間的映射是可以通過(guò)查表解決的，即所謂的規(guī)則，當(dāng)然要知道映射不一定非得是符號(hào)的形式，但面對(duì)一些重要計(jì)算問(wèn)題，符號(hào)化是必須的過(guò)程，因而這個(gè)查表再結(jié)合到我們的腦中圖靈機(jī)中，就更像真實(shí)的圖靈機(jī)了。

異常和新奇機(jī)制，我們已經(jīng)闡述為是一種完整性的判斷，也猜測(cè)由于舊腦的作用，缺失信號(hào)會(huì)引起注意，所以這個(gè)機(jī)制最大的啟示是注意分為主動(dòng)注意和被動(dòng)注意。

目標(biāo)機(jī)制的過(guò)程是這樣的，當(dāng)我們產(chǎn)生了一個(gè)目標(biāo)，我們會(huì)產(chǎn)生如何達(dá)到目標(biāo)的方法，如果不能直接搞定，就涉及目標(biāo)的拆解，目標(biāo)和目標(biāo)達(dá)成是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，目標(biāo)的拆解最終還是要產(chǎn)生為了這個(gè)目標(biāo)而做的決策，即運(yùn)動(dòng)控制指令，期間發(fā)生的異常會(huì)中斷已發(fā)出的運(yùn)動(dòng)控制指令。目標(biāo)和運(yùn)動(dòng)控制指令之間的關(guān)聯(lián)，可以看作是一種映射關(guān)系，這種映射關(guān)系，與圖靈機(jī)制的關(guān)系就是它是一個(gè)規(guī)則表，是圖靈機(jī)制的一個(gè)核心。

最后我們來(lái)看看工作記憶、世界模型和工作空間。這三個(gè)概念在一起，是我認(rèn)為三者是同一個(gè)事物的不同表述。

在腦中建立一個(gè)可操作的空間，是十分有利于智能體的方法。我們?cè)谧龀鱿鄳?yīng)的決策前，可以在腦中嘗試推演如果做了什么就會(huì)發(fā)生什么的演練，腦內(nèi)演練可以降低我們真實(shí)做出動(dòng)作后的失敗率。

世界模型還給腦中圖靈機(jī)一個(gè)在腦內(nèi)直接操作狀態(tài)的快捷方式。世界模型的價(jià)值已經(jīng)被業(yè)界所重視，其意義和本質(zhì)，我們將在世界模型一章中詳解。

回到前面的廣義狀態(tài)機(jī)制，我們來(lái)看生物智能中如何尋得痕跡呢？

最簡(jiǎn)單的條件反射，甚至漫反射機(jī)制，我們都可以抽象成這樣一個(gè)過(guò)程：當(dāng)有外界刺激發(fā)生時(shí)，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)受到刺激而發(fā)生了改變，這個(gè)改變會(huì)引發(fā)后續(xù)的連鎖反應(yīng)，進(jìn)而整個(gè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)在不斷地遷移變化，有一些變化，可以產(chǎn)生有效的動(dòng)作后果，有一些可能沒(méi)有外在的表現(xiàn)，所以我們可以看到進(jìn)化史上最早期的動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至的人類(lèi)的舊腦，大量存在的硬連接，都是這樣一種表現(xiàn)，我們可以將他們看做是一個(gè)狀態(tài)機(jī)，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至包括外在世界的狀態(tài)本身既是控制器，又是狀態(tài)，就回到我們最初那個(gè)單一節(jié)點(diǎn)的閉環(huán)模型，那為什么這種狀態(tài)機(jī)不能解決所有的智能問(wèn)題呢？

因?yàn)檫@樣的狀態(tài)機(jī)處于一種粗放的直接映射模式，即狀態(tài)之間的遷移為整個(gè)狀態(tài)的變化，之間的映射空間十分巨大，這導(dǎo)致它幾乎不可能用有限的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，解決所有的問(wèn)題，所謂解決所有的問(wèn)題，就是要用組合的方法應(yīng)對(duì)世界的組合特性，無(wú)論是空間上的還是時(shí)間上的，我們通過(guò)解構(gòu)不變性可以解決空間上的組合問(wèn)題，通過(guò)圖靈機(jī)制算法上的序列組合解決時(shí)間上的組合問(wèn)題。任意靈活的指令組合可以解決各種各樣的問(wèn)題，我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)世界中，學(xué)習(xí)了大量的流程范式，不就是為了能夠套用在各種智能任務(wù)的解決上么？

因而從狀態(tài)機(jī)視角的演化，我們可以看到生物智能進(jìn)化的方向，即讓狀態(tài)機(jī)進(jìn)行升級(jí)，抽象出新的組件，從而應(yīng)對(duì)更多的變化。

比如單純的映射狀態(tài)機(jī)面臨效率和容量問(wèn)題之后，就是類(lèi)似于舊腦這樣的結(jié)構(gòu)化分工，就不是單純的一個(gè)狀態(tài)機(jī)可以描述的，如果用上圖來(lái)拆解狀態(tài)機(jī)的話(huà)，我們可以認(rèn)為控制器網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部變得更加結(jié)構(gòu)化，有了更多的分工協(xié)作。到底如何分工效果更好，進(jìn)化給出了眾多選擇，它們的內(nèi)在機(jī)理是眾多科學(xué)家們?cè)谏钊胙芯康恼n題，一時(shí)半會(huì)應(yīng)該也不會(huì)那么容易破解。這個(gè)過(guò)程中，就如我們所說(shuō)基本的架構(gòu)搭建完成，包括所謂的注意力機(jī)制、記憶機(jī)制、運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制（小腦、基底神經(jīng)節(jié)）、興奮抑制機(jī)制（情緒管理、危險(xiǎn)控制、欲望管理等等）。這也是我們認(rèn)為新皮層的主要能力是擴(kuò)展舊腦機(jī)制的原因。

那么新皮層帶來(lái)了什么呢？

一、更高的靈活性，更靈活的可塑性。

二、更多的記憶能力。

三、更廣泛的特征抽取，各種抽象的概念、結(jié)構(gòu)均得到表征和運(yùn)用。

四、甚至在其上誕生了新的機(jī)制，這個(gè)機(jī)制可以反過(guò)來(lái)抑制舊腦機(jī)制，以突破舊腦的束縛。比如所謂的自我意識(shí)，是否與動(dòng)物已經(jīng)有所不同，理性思維是否帶來(lái)了更多的思想和行動(dòng)自由。

控制器的實(shí)現(xiàn)

我們注意到現(xiàn)在計(jì)算機(jī)主要是以通用圖靈機(jī)為基礎(chǔ)建立起來(lái)的，馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)更加貼近我們腦中的圖靈模型，但我們腦中未必是如計(jì)算機(jī)那樣，通過(guò)存儲(chǔ)程序然后運(yùn)行指令來(lái)工作的，但兩者確實(shí)具有十分相似之處，本小節(jié)，我們將深入探討，圖靈機(jī)制的一種實(shí)現(xiàn)方式，并來(lái)對(duì)比它和計(jì)算機(jī)組成結(jié)構(gòu)的異同。

剛才我們初步討論了，改變外界是通過(guò)輸出信號(hào)，接收狀態(tài)信息是用讀取的方式，那么倘若有讀取發(fā)生是如何發(fā)生的，倘若有寫(xiě)入又是如何發(fā)生的，是否還有其他的機(jī)制方式，我們首先對(duì)讀寫(xiě)的概念發(fā)出質(zhì)疑，對(duì)于現(xiàn)在計(jì)算機(jī)而言讀寫(xiě)是十分重要的接口。而反映到腦中，會(huì)是這樣么？首先讀的本質(zhì)是進(jìn)行信息導(dǎo)流，將信息從一個(gè)位置導(dǎo)入到另一個(gè)位置，這個(gè)移動(dòng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是自然發(fā)生的，所有信號(hào)的傳遞過(guò)程，都可以認(rèn)為是下一個(gè)神經(jīng)元對(duì)上一個(gè)神經(jīng)元的讀，寫(xiě)也類(lèi)似，我們記憶下一個(gè)東西，就像我們往腦中寫(xiě)入了什么一樣，記得有個(gè)電影《50次初戀》《記憶中的橡皮擦》主人公都會(huì)忘記每天的事情，導(dǎo)演觀(guān)眾都認(rèn)可這個(gè)比喻，橡皮擦擦掉了寫(xiě)在腦中的信息，所謂信息的記錄，就是神經(jīng)之間的突觸連接實(shí)現(xiàn)的，關(guān)于記憶的難易有一些專(zhuān)門(mén)研究突觸可塑性的論文，在此不再贅述。所以在大腦中自然地?zé)o數(shù)讀寫(xiě)都在同時(shí)發(fā)生，我們不需要專(zhuān)門(mén)的機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)寫(xiě)，因?yàn)殡S處可寫(xiě)，就地就寫(xiě)，隨處可讀，在各個(gè)層面發(fā)生讀，微觀(guān)和宏觀(guān)都有信息的傳遞過(guò)程。

第二個(gè)問(wèn)題，經(jīng)典圖靈機(jī)中的讀寫(xiě)頭，注意力的目標(biāo)是尋址實(shí)現(xiàn)的，對(duì)于線(xiàn)性存儲(chǔ)器，有固定的起始位置，就可以讀取對(duì)應(yīng)位置的數(shù)據(jù)，而大腦中是沒(méi)有地址這個(gè)概念的，注意力也不會(huì)限于固定的讀取大小，我們可以定義一個(gè)注意力函數(shù)a，令current_read = a(status)，這樣通過(guò)一個(gè)未知的注意機(jī)制，完成數(shù)據(jù)的路由、消減工作，這是注意力十分重要的兩個(gè)價(jià)值：路由和消減。

第三個(gè)問(wèn)題，查表，假設(shè)存在查表函數(shù)f，則rule = r(status, current_read)，大腦中的可能并不只有規(guī)則，規(guī)則本質(zhì)是map，大腦有類(lèi)似的結(jié)構(gòu)——關(guān)聯(lián)，當(dāng)然也有規(guī)則，映射的規(guī)則，看到A就要做B，這樣的規(guī)則，但規(guī)則不是唯一的映射關(guān)系，我們之前討論結(jié)構(gòu)與關(guān)系時(shí)，說(shuō)過(guò)，很多看起來(lái)的映射關(guān)系是要標(biāo)注屬性的，規(guī)則是一種映射關(guān)系，目標(biāo)-行為也是一種映射關(guān)系，在不同的上下文下，有不同的綁定存在，這不是一個(gè)簡(jiǎn)單的兩個(gè)神經(jīng)元之間的連接的問(wèn)題，而是對(duì)于一個(gè)綁定組，比如記錄了規(guī)則映射，當(dāng)key受到激活時(shí)，value會(huì)接著受到激活，然后注意可以帶著目標(biāo)來(lái)關(guān)注這個(gè)value，value就會(huì)被注意路由到它所需要的地方，比如發(fā)出運(yùn)動(dòng)指令。比如一個(gè)球飛過(guò)來(lái)，你就要有反應(yīng)，首先判斷球的速度方向，然后在預(yù)測(cè)它接下來(lái)可能的軌跡，然后再發(fā)出運(yùn)動(dòng)指令，接這一個(gè)動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)指令也是相當(dāng)復(fù)雜的，基本需要在參數(shù)確定下來(lái)的瞬間直接下放給訓(xùn)練好的神經(jīng)模塊，自動(dòng)去完成。

當(dāng)然還有一種可能就是不把value路由，而是value本身就在運(yùn)動(dòng)控制的地方，自動(dòng)將其激活而發(fā)生運(yùn)動(dòng)控制。

第四個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行。計(jì)算機(jī)中執(zhí)行過(guò)程是這樣的，計(jì)算機(jī)中只有讀寫(xiě)兩個(gè)動(dòng)作，所謂的在紙帶上寫(xiě)，和更改狀態(tài)，都認(rèn)為是寫(xiě)，反而我們看大腦中，由于讀寫(xiě)并沒(méi)有明確的位置和階段，執(zhí)行無(wú)法在讀寫(xiě)頭這樣一個(gè)明確的位置發(fā)生，信息的路由過(guò)程，本身就在不停地改變整個(gè)大腦的狀態(tài)，這個(gè)過(guò)程中也在不停地發(fā)生寫(xiě)動(dòng)作，而經(jīng)過(guò)流轉(zhuǎn)導(dǎo)向最終到達(dá)肌肉時(shí)，也自然地完成了運(yùn)動(dòng)控制的工作。

那么圖靈機(jī)制中的控制器到底是過(guò)程呢？它是如何做到如此靈活的呢？

控制器我們認(rèn)為他可以向外界發(fā)出任何指令，比如你可以隨意的控制肢體的運(yùn)動(dòng)，不一定非要依賴(lài)感覺(jué)驅(qū)動(dòng)，感覺(jué)驅(qū)動(dòng)機(jī)制在19世紀(jì)就被心理學(xué)家所拋棄了?？刂破骼镉猩衩氐囊庾R(shí)，這個(gè)機(jī)制是最后的秘密。我無(wú)法對(duì)意識(shí)給出任何科學(xué)的解釋?zhuān)业穆氊?zé)是如何設(shè)計(jì)控制器以實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：

1. 自由控制，自由意志的體現(xiàn)，包括抑制舊腦，對(duì)注意力的控制，比如一件事情做著做著，突然就不想做了。我認(rèn)為完全真正的自由是不存在的，很多找不到外界狀態(tài)依賴(lài)的自由意志的表現(xiàn)其實(shí)是隨機(jī)的結(jié)果，大腦本身在各個(gè)層面都具有很強(qiáng)的隨機(jī)性。

2. 根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)、結(jié)合知識(shí)，做出被動(dòng)控制。

3. 支持自由控制和被動(dòng)控制的組合控制。

4. 可以在有限的范圍內(nèi)讀寫(xiě)工作空間中的世界模型。

主觀(guān)體驗(yàn)和意識(shí)并沒(méi)有列在這些目標(biāo)里，因?yàn)槲覀儾⒉恢?，意識(shí)和主觀(guān)體驗(yàn)是不是和顏色、三角結(jié)構(gòu)一樣只是可感知的完全不同的概念而已，這些概念可以幫助區(qū)分自我和外界，除此之外，我還不知道它如何從功能上幫助完成了智能任務(wù)，或者哪些智能任務(wù)的完成，必須需要這個(gè)東西。

被動(dòng)機(jī)制

類(lèi)似于計(jì)算機(jī)的被動(dòng)指令執(zhí)行過(guò)程一樣，大腦的運(yùn)轉(zhuǎn)需要這樣一個(gè)過(guò)程，首先我們要解決的是如何一步一步地執(zhí)行指令，如何處理?xiàng)?，上下文，如何基于?dāng)前狀態(tài)，發(fā)出新的指令，如何基于認(rèn)知進(jìn)行推理，所有這些細(xì)節(jié)，都涉及圖靈機(jī)制的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。這里我們盡量先摒棄純主動(dòng)意識(shí)形態(tài)的自由控制層面，僅討論不在主觀(guān)故意干預(yù)的情況下，一些算法類(lèi)的任務(wù)如何有效運(yùn)轉(zhuǎn)。

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)是按照程序執(zhí)行的，每條指令都可以改變整體狀態(tài)，同時(shí)讀取指令可以加載部分狀態(tài)，計(jì)算過(guò)程可以產(chǎn)生新的有特定目標(biāo)的有意義的數(shù)據(jù)。馮諾依曼體系機(jī)構(gòu)的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)方式是利用程序計(jì)數(shù)器，指令執(zhí)行器的配合，在頻率發(fā)生器的驅(qū)動(dòng)下，逐條執(zhí)行指令。

執(zhí)行指令的過(guò)程，又可細(xì)分為：取計(jì)數(shù)器的值，取指令、指令譯碼、執(zhí)行指令、結(jié)果寫(xiě)回。

跳轉(zhuǎn)和循環(huán)的實(shí)現(xiàn)就是篡改計(jì)數(shù)器的值。

整個(gè)通用過(guò)程是一套邏輯電路搞定的。

所以指令序列是核心驅(qū)動(dòng)過(guò)程，通用性體現(xiàn)在程序結(jié)構(gòu)中，可變性體現(xiàn)在內(nèi)存上。

到了大腦中這些東西突然變得似乎簡(jiǎn)單了，因?yàn)樽x寫(xiě)似乎分離了，記憶和控制在持續(xù)進(jìn)行，而記憶和控制指令的發(fā)出，可能來(lái)自于自主意識(shí)也可能來(lái)自于條件反射，也可能是主意識(shí)基于當(dāng)前狀態(tài)和規(guī)則做出的決策指令。我們重點(diǎn)研究的就是最后一種。

這個(gè)過(guò)程有個(gè)核心緩環(huán)節(jié)就是查表，查表的結(jié)果又自主意識(shí)決定時(shí)機(jī)和節(jié)奏。就像我知道要這樣做的，但是被自主意識(shí)決定何時(shí)進(jìn)行這個(gè)動(dòng)作，比如唱歌時(shí)節(jié)奏的控制，可以慢著唱也可加快唱。

這個(gè)節(jié)奏控制是一個(gè)目標(biāo)只是有些外界引發(fā)的目標(biāo)有些是自主選擇的目標(biāo)，比如老師讓你唱的再慢一點(diǎn)，那么節(jié)奏既作為目標(biāo)，又作為編織因素，會(huì)與喚醒的序列進(jìn)行組合編排，本質(zhì)是在一個(gè)符合目標(biāo)的節(jié)奏上進(jìn)行組合控制。

所以這里涉及兩個(gè)核心機(jī)制，一個(gè)是目標(biāo)的保持，一個(gè)是查表征用。這已經(jīng)探究到意識(shí)最核心的機(jī)制問(wèn)題，這個(gè)到底是潛在不可觀(guān)察的機(jī)制呢？用計(jì)算機(jī)屬于是這個(gè)內(nèi)核循環(huán)怎么寫(xiě)？從并行的角度看，default network如何協(xié)同出這些機(jī)制來(lái)？

意圖或目標(biāo)的產(chǎn)生我們可以認(rèn)為受各種力量甚至隨機(jī)的綜合驅(qū)動(dòng)而產(chǎn)生，有些是目標(biāo)衍生目標(biāo)。

總結(jié)

本文我們介紹了廣義圖靈機(jī)制，提出圖靈機(jī)制是大腦進(jìn)化的結(jié)果，是廣義狀態(tài)機(jī)的進(jìn)一步延伸，增加了注意力、符號(hào)化，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成計(jì)算任務(wù)。也提出圖靈機(jī)制的誕生，解決了時(shí)間上的組合解構(gòu)問(wèn)題，從而配合特征不變性抽取一起完成了時(shí)空上的組合解構(gòu)問(wèn)題。

值得注意的是，圖靈機(jī)制并不是大腦中的唯一智能元素，它是為了解決某類(lèi)復(fù)雜問(wèn)題，而引入的機(jī)制，它也和其他機(jī)制相互配合，一起來(lái)完成智能體需要完成的各類(lèi)智能任務(wù)。

圖靈機(jī)制是大腦中的符號(hào)處理系統(tǒng)，我想圖靈的工作就是將我們腦中的這個(gè)能力，以形式化地表述出來(lái)了吧，是一個(gè)偉大的科學(xué)發(fā)現(xiàn)和總結(jié)。