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Isaac 2.0

自由拓展的生命体验
你在看本页时我在想什么:

    星期一, 十月 06, 2008

     

    McGurk 效应

    看过McGurk效应实验的人都会觉得很神奇,难道真的不能相信自己的感官?先看看录像:

    如果你感觉听到的是"Da Da Da"的声音,说明你的视觉和听觉都正常,也可以说你和大多数人都是这样的正常感知;不过请你重新闭上眼睛听一次这段声音,你肯定会大吃一惊,怎么是"Ba Ba Ba"了?而如果关闭声音,只看口型,你会觉得更像在说“Ga Ga Ga”。所以听觉明显受到了视觉的影响,让我们的大脑综合解释了对声音的语言理解。所以,用眼睛“听”也是正常的人体功能之一,至少你可以想象大脑中不同感知区域之间的相互关联。

    1976年McGurk and MacDonald 发现了这个效应,后来证明普世适用。人们各种感官之间的交互多模式作用得以最有力的支持。对以上现象的早期解释是人们的各种感官区先各自获取信息,然后经过大脑神经皮质综合处理后形成了新的理解。不过近年来新的工具发展也帮助丰富了这个解释,最近的一些研究更表明其实感知和理解过程是并发的交错作用,而非分别处理后再加以综合,这是一种计算模型层面的变化(从串行到并行),也就是说人脑中可能有更多的多感官神经元,充当多种感官之间的连接点而让各种感官直接相互作用。

     image 
    ("
    A revised view of sensory cortical parcellation", Mark T. Wallace*†, Ramnarayan Ramachandran‡, and Barry E. Stein*)

    这个效应当然可以应用于很多领域,包括语言学习和人机交互(HCI)方式。在图形用户界面的(GUI)的每次演进中(包括Mac和Windows),都有这些研究的痕迹,甚至可以由此想象创造出来一些艺术形式。而Google Knol 最近试验增加Text2Speech功能(例如,这篇文章 上的"Listen"功能),虽然未必是新潮,却可能会加强人们对专业文章的理解能力。从产品角度来说,就是会增加用户的黏着力(Stickyness)。

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    星期五, 四月 11, 2008

     

    真相、正义、智慧

    @livid 聊天时有这样一个媒母:近期纷乱的局势中,给我最大的疑问是再次审视“真相”、“正义”和“智慧”的含义。这三个概念有很多共同之处,首先就是自身的不完备性。如果他们是完备的,就能够自我证明并广泛被人类接受,而事实上不是这样。真相、正义和智慧都是社会的,但是社会的构成是短命的个体,所以也社会性本身就有残缺。是很早就被人是到无法如全息术一样被每个个体承载全部信息,

    真相(Truth)是测不准的,这是从量子力学中借来的概念,但是几乎是无法证明的事实。一分钟前的历史就难以回溯了,如果一分钟前有多人参与的历史,几乎会复杂到难以复原书写下来。当我们人类勉力用抽象的方法去总结历史,看似把握了真相的某个影子。随便换一个尺度去看一些细节,就会发现真相长得不一样,每个增加的细节都会让事实发生变化。复杂度让个体无法穷尽到探索每个细节,所以就无可避免地产生主观的判断力(偏见)。而偏见,如果被秉持在手,又会变成下一轮偏见的催化剂。即使是历史学家,也会被这种偏见的引力拖曳到那些支持其偏见的细节证据中。如此就使真相更加遥远,也会误导我等不爱动脑筋的常人。

    正义(Justice)也同样复杂,在测不准的真相基础上,正义几乎无法站稳。任何冲突的各方都会认为自己是正义的,也会用自己的理据(或偏见、或目的)去证明和还原出不同形态的真相,而且会用相当长的时间轴来试图描述一个瞬间的真相截图。当然,既然真相不完备,就很难给正义一个交代。无论是死刑还是罪罚,抑或是以暴制暴都会让正义失去光泽。拿死刑来说,单用结束一个个体的生命去获取对其罪责的正义既不可能,也不会有助于其认识正义。家姐曾经公诉过一起抢夺凶杀案,凶手竟然在法庭得意而笑,当然死者家属更无法接受罪大恶极的凶手竟然未获死刑。这种悖论下的正义如何索寻,其实可以返还到社会。凶手的行为态度有深刻的社会原因,单纯从他身上寻找正义就摧毁了正义。在多数时候,连逼近正义都难以达到。如果涉及到一个社群的正义,会变得更加长尾,或者长尾的长尾,时间和空间的交错不但复杂到难以辨识,还会让人头痛到发疯。

    别以为少数“智慧人士”就能解决这些问题。智慧(Intelligence)如果只是个人的累积价值,也面临同样的悖论。基于不可测度的真相和全人类的信息量,任何个体的“有智慧”都是相对的,或者说是无知的。另一方面,又可以说每个个体(包括动物)都是有智慧的,因为他们可以进化,可以透过学习来整理信息碎片(Defragging),然后形成更高级的判断力(也是不完备的偏见)。如果这个判断力基于足够的经验证明,就可能算是有高阶一点的智慧;而如果绝大多数属于臆断,则不属于有智慧。然而因为一个个体的高阶智慧也是沧海一粟,所以神话个体或少数精英的灾难就不可避免。即使有足够智慧的人,也会陷入一个“揉面团”的时空悖论:那就是个体智慧的微不足道可能让一个人陷入“智慧-无知”的漩涡反复中,今天自己看上去很智慧,明天可能是愚蠢至极;或者当你看别人很愚蠢的时候,别人也有同样的看法。这也是为什么任何人都有晚节不保的可能性。迷信智慧,也会让人难以从无知的那个吸引子回到智慧中。

    所以所以,人类社会到今天为止还是没有真相、没有正义、没有智慧的,听上去多让人绝望。其实这也需要有心理接受,既然不能绝对,就要去尝试相对;既然个体难以企及,就要尝试社会性大脑。在一个万物信息互联的未来愿景中,真相会被分散到更多的个体中得以保存,所以当需要回溯的时候就要到分散的个体中去访问;而正义则由社会集体共同维系,至少在罪恶发生之前有足够的吸收力和平衡力;智慧则变成社会性智慧,单一的智慧经过矢量叠加后得到最优的解决方案。代议制的民主缺陷也是需要在社会性的累积智慧中才能够得到进一步的逼近。未来的很多事情,也许无法用法律来框决正义,而只能透过社会性的微约束来实现。早期的教育,也会受到社会性的影响,或在开放的社会中更容易形成接纳共同价值观的基础。

    这些迷惑,也是混沌与秩序迭代的一部分,需要不断重新整理,或许永远都会因为那可怕的“揉面团”效应,会困扰一个社会或者一个个体的一生。

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    星期一, 十二月 10, 2007

     

    Google 的算法更类似大脑吗?

    《新科学家》这篇文章似乎有点姗姗来迟:"Do our brains work like Google?",既正确也不正确。因为Google的PageRank算法汇聚了大量的网页索引,所以可以说其“记忆”检索能力如同大脑的记忆,而检索任何词汇的过程会触发PageRank算法的计算,这也如同人脑的神经元协同处理词汇的反应过程。这是Google 聪明而且善用了互联网的链接资源,当时确实领先一筹。

    但是Google没有活跃的神经元,它顶多还是一个集中计算的巨大记忆体。所以它根本无法处理词汇的含义(语义)。另外,词汇在人脑中的记忆和拼写、读音以及相关的图像都是相关联的,而且负责记忆的神经元群会实时改变分析的策略,从而使一个词汇的理解产生动态含义(例如,当你看到一个词汇的时候,如“河蟹”,可能很快在几秒钟内产生多种会意的反应)。这个过程还会随着人的环境变化(例如你正在和别人对话)而呈现不同的质量,所以是并发的潮汐计算(Tide Computing)。

    Google 曾经用无数的鸽子来形象描述其实现PageRank算法的技术,但是基本上每只鸽子都是一样的算法,基本上没有分布式的个性神经元群作为动态计算的保证。从这个角度来看,Google的算法还远远不够。当然,以Google今天的第一步,走到未来的模拟人脑,是一个基本的梯级过程。而且Google正在汇集新一轮的计算资源,加之这家公司也开始考虑社会性大脑(Social Brain)的模型,所以距离未来的P2R(人机计算)的理想又进了一步。但是,实现真正人脑模拟的奇点(Singularity)已经并非一家公司所可以独立担当,尤其是Wikia这样的公司正在社会性搜索方面跃跃欲试。不管结果如何,新一代的领军者是谁还真的未得而之。

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