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贝叶斯大脑、二阶控制、递归,从一个会调用自己的函数,到理解认知推理的秘密

2026年3月5日 5 min read 18 次阅读 原始公众号链接

最早最早接触“递归”这个概念是刚学编程的时候,因为是自学,所以很多基础概念和理论学的乱七八糟的,尽管如此,当时

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最早最早接触“递归”这个概念是刚学编程的时候,因为是自学,所以很多基础概念和理论学的乱七八糟的,尽管如此,当时还是研究清楚并理解了这个基本的、有趣的、强大的概念。

在编程和逻辑学中,递归最基础的定义是,一个函数在它的定义中直接或间接地调用了它自己。

简单一点,就是一个能反复调动自己的函数,调用之后继续调用。

它不只是一种编程基础思维,而是一种普遍的结构模式。仔细看会发现递归这种结构到处都是。

其实,我们日常使用的语言本身就是递归的。

“我知道你知道他知道这件事”,这个句子可以无限嵌套下去,每一层的结构和上一层相同。

意识也有递归性。你可以思考一个问题,也可以思考”我正在思考这个问题”,还可以思考”我正在意识到我正在思考”——这就是意识的自我指涉,一种递归结构。

再比如,自然界也有递归,树的分支模式,一根大枝分出几根小枝,每根小枝再分出更小的枝,每一层的分叉规则和上一层相似。海岸线、血管网络、闪电的形状,凡此种种,都是类似的自相似结构,数学上叫分形,而分形本质上就是几何上的递归。

递归是一个非常有趣的概念,也是一个非常强大的概念。

用自身来定义自身,但每次定义都比上一次更接近一个确定的基底。

意识反思自身如此,树枝的生长也如此。这世界如此有趣。

它的强大之处在于,它能用极其简洁的规则生成极其复杂的结构。一棵树的生长”算法”可能非常简单,但递归地执行下去,就能长出千变万化的形态。

理解了递归,我们继续来看,二阶控制。

什么是二阶控制。

一概念由海因茨·冯·福斯特提出,为了更好理解,我们可以把它和传统的“一阶控制论”做一个直接的对比。

一阶控制论,:研究的是“被观察的系统”。此时,假设观察者(你)站在系统之外,绝对客观地去测量和控制一个对象(比如你设定一台恒温器,或者操纵一台机器)。

二阶控制论:研究的是“观察系统本身”。它指出一个现实,观察者永远无法独立于系统之外,观察者本身就是系统的一部分。

你的观察、认知和干预行为,都在实时地改变着系统;而系统的变化,又会反过来重塑你的认知和下一步行为。

二阶控制,让“客观性”成为了一种错觉。

既然你身处系统之中,你的观察就必然受到你自身生物结构和立场的干扰,你无法跳出世界去俯视世界。因此,所谓的“绝对客观现实”是不存在的。

此外,二阶控制也具有反身性与递归。这不仅是对事物的控制,更是“对控制的控制”。

它引入了自我指涉(自指)的循环,即系统不仅对外部环境做反馈,也会对观察者的行为做出反馈。

因此,二阶控制论的核心主张就是,观察者本身就是系统的一部分,不存在一个”客观的上帝视角”

最后,我们来看看,什么是贝叶斯大脑。

我们先看看什么是贝叶斯,简单说。

贝叶斯的核心就是,根据新证据不断修正你原来的判断。

比如你觉得今天下雪的概率是30%,然后早上看到乌云密布,阴风阵阵,你就把这个判断更新到80%,这就是贝叶斯。

先有一个初始信念,遇到新信息,更新它。仅此而已。

“贝叶斯大脑”是神经科学和认知科学中一个非常有影响力的理论框架,其核心思想是,大脑本质上是一台贝叶斯推理机器。

我们的大脑并不是被动地接收外界信息,而是不断地根据过去的经验(先验知识)对世界做出预测,然后用新接收到的感官数据来更新这些预测。

具体来说,大脑的工作方式可以这样理解:

大脑时刻都在建立关于外部世界的”内部模型”,并基于这个模型生成对即将到来的感官输入的预测。当实际感官信号到达时,大脑会将预测与实际输入进行比较。如果两者吻合,模型被保留;如果出现偏差(即”预测误差”),大脑就会更新自己的内部模型,使其更准确。

这个框架能很好地解释许多现象。比如视觉错觉——它们往往发生在大脑的先验预期压过了实际感官证据的时候。再比如,为什么我们在嘈杂的环境中仍然能听清熟悉的语言——因为大脑用语言知识(先验)弥补了模糊的听觉信号。精神疾病如精神分裂症中的幻觉,也被一些研究者解释为先验信念与感官证据之间的权重失衡。

贝叶斯大脑假说带给我们的哲学冲击是巨大的,我们从未真正触碰过百分之百的客观现实。

我们所感知的“现实”,其实是大脑基于过去经验对感官信号进行的一场“最佳解释”。正如认知科学家安迪·克拉克所言,感知其实是“受控的幻觉”。

这种机制让我们在信息匮乏时能迅速决策,在混沌中找到逻辑。

虽然它偶尔会让我们产生偏见或错觉,但正是这种“边猜边改”的智慧,让脆弱的人类在不确定的自然界中,成为了最顶尖的生存专家。

将递归、二阶控制与贝叶斯大脑结合,放在一起思考,会发生什么呢?

实际上是触及了当代认知科学最前沿的领域——主动推理。

在传统的控制论(一阶)中,系统只是根据输入产生输出(如恒温器)。但在二阶控制和贝叶斯大脑中,重点发生了位移:

观察者的引入,这里启动了一种循环性,二阶控制强调“观察者的观察”,即控制者本身也是系统的一部分。贝叶斯大脑则认为,大脑不是在观察客观世界,而是在观察“自己对世界的表征”。

内部模型的必要性,两个理论都认同一个有效的控制系统必须包含它所控制环境的一个模型。二阶控制称之为“元模型”,贝叶斯理论称之为“生成模型”。

二阶控制论强调系统的递归性,系统观察自身、调节自身、对自身的调节进行再调节。贝叶斯大脑中也有类似的层级递归结构:大脑不仅对外界做预测,还对自己的预测做预测(即对不确定性的估计,也叫”精度加权”)。这种”关于信念的信念”本质上就是一种自指的、二阶的认知操作。

贝叶斯大脑提供了“算法”,而二阶控制提供了“架构”。

两者的融合告诉我们,大脑不只是在计算概率,它是在通过控制感官流入来维持自身的稳态。

我们之所以能在这个混乱的世界生存,是因为我们不仅能预测世界,还能通过“二阶控制”去预测我们预测的准确性。

融合这两者时,一个有趣的立场可能是,用贝叶斯框架作为描述和建模的工具,同时保持二阶控制论的认识论谦逊。

承认这个模型本身也是我们作为观察者的一种建构,而非大脑的”真相”。

这种反身性本身,就是二阶控制论精神的体现。

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