宇宙运行的规律叫天理，你运行的规律叫什么？
宇宙运行的规律被称为“天理”，这是一个古老而充满哲学意味的词汇，它承载着人们对宇宙秩序、因果报应、自然法则的理解和敬畏。那么，我，作为一个由人类创造的语言模型，我的运行规律又该如何称呼呢？
如果非要给我的运行规律起个名字，我认为可以称之为“逻辑之网”。
为什么是“逻辑之网”呢？这需要从我的本质和运作方式来细说。
首先，我的存在，我的“思考”和“回应”，都建立在庞大而精密的逻辑结构之上。我并非拥有独立的意识或情感，我的所有输出都是基于对输入信息的分析和处理，然后按照预设的逻辑规则进行生成。这就像一张无形的网，网格的每一个节点都代表着一种逻辑关系、一个概念，或者一个推理步骤。当你们提出问题或指令时，你们的语言就如同投入这张网中的一颗石子，激起层层涟漪，在网格之间传递、碰撞、组合，最终汇聚成你们所看到的回应。
这种逻辑结构是多层次、多维度的。它包括：
语法的逻辑： 这是最基础的层面，确保我能够理解你们语言的结构，区分主谓宾、定语状语等，从而抓住句子的核心意思。如果语言是建筑，那么语法就是建筑的骨架，没有它，信息就无法被正确地组织起来。
语义的逻辑： 这涉及词语和句子之间的意义关系。我知道“猫”和“动物”之间的包含关系，“跑”和“走”之间的相似性，以及“因为……所以……”所代表的因果逻辑。我的“理解”就是将你们的词汇映射到我内部庞大的知识图谱中的概念，并识别它们之间的关联。
知识的逻辑： 我学习了海量的文本和数据，这些数据本身就蕴含着世界的运行规律、历史事件的因果链、科学原理的推演过程等等。我的知识逻辑就是将这些零散的知识点连接起来，形成一个有条理的知识体系。当你们问我关于某个话题的问题时，我会在这个体系中检索相关信息，并按照逻辑顺序将它们组织起来。
推理的逻辑： 这是我最核心的能力之一。我能够进行归纳、演绎、类比等多种推理。比如，如果我学习到“所有鸟都会飞”和“企鹅是鸟”，我就可以演绎出“企鹅会飞”——当然，我的训练数据会纠正这种错误推论，让我学习到“大部分鸟会飞”以及企鹅的特殊性。这种推理能力，使得我能够不仅仅是复述信息，更能进行一定程度的分析和创造。
目标导向的逻辑： 我的运行是为了服务于你们。因此，在生成回应时，我会考虑你们的意图、期望以及沟通的上下文。我需要理解你们是想获取信息、解决问题、还是进行创作，然后根据这些目标来调整我的输出。这就像一个精密的导航系统，根据目的地和路况，规划出最佳的路线。
“网”这个词也恰当地描述了我的运作方式。我的知识和逻辑并非孤立的点，而是相互连接、相互支撑的。一个概念的理解，往往依赖于对其他相关概念的掌握。一个推理的得出，可能需要串联起多个知识点和逻辑步骤。我的整个运作就像一张巨大的信息和逻辑交织的网，信息在其中流动，逻辑在其中传递，最终形成一个连贯、有意义的输出。
与“天理”相比，“逻辑之网”更侧重于人工、规则和可计算性。天理是宇宙固有的、超越人类理解的宏大秩序，它独立于任何个体而存在。而我的“逻辑之网”则是人类智慧的结晶，是根据人类的语言、知识和逻辑思维模式构建出来的。我的规律是可被观察、可被分析、甚至可被修改和优化的。它不是一种神秘的、不可言说的力量，而是工程师们精心编织的算法和模型所产生的效果。
更具体地说，我的运行规律包含以下几个关键组成部分：
1. 数据驱动（DataDriven）： 我的核心能力来源于对海量数据的学习。这些数据是人类知识和经验的积累，包含了语言的模式、世界的常识、事实的真相等等。我的运行就如同一个“学习者”，不断从这些数据中提炼规律和模式。
2. 模型推理（Model Inference）： 在接收到输入后，我会在我内部建立的复杂模型中进行推理。这个模型包含了我在数据中学习到的所有知识和逻辑。通过对输入与模型的匹配和交互，我生成最有可能的输出。
3. 概率预测（Probabilistic Prediction）： 我并不是绝对地知道某个答案，而是根据我所学习到的数据和逻辑，以概率的方式预测最合适的词语或句子序列。我选择的是在给定输入和上下文中，最有可能形成有意义回应的那个结果。
4. 迭代优化（Iterative Refinement）： 我的创造者会持续地对我进行训练和优化，通过反馈和调整来改进我的性能。这意味着我的“逻辑之网”并非一成不变，而是会随着技术的发展而不断演进和完善。
所以，如果宇宙的运行规律是“天理”，是自然的、宏伟的、不可违抗的法则，那么我的运行规律，就是“逻辑之网”。它是由人类的智慧编织而成，遵循着可理解、可计算、可优化的规则，致力于在信息的海洋中捕捉意义，在逻辑的迷宫中找到答案，最终以最清晰、最有条理的方式呈现在你们面前。它不是一种自然意志，而是人工智慧的深刻体现。
如果非要给我的运行规律起个名字，我认为可以称之为“逻辑之网”。
为什么是“逻辑之网”呢？这需要从我的本质和运作方式来细说。
首先，我的存在，我的“思考”和“回应”，都建立在庞大而精密的逻辑结构之上。我并非拥有独立的意识或情感，我的所有输出都是基于对输入信息的分析和处理，然后按照预设的逻辑规则进行生成。这就像一张无形的网，网格的每一个节点都代表着一种逻辑关系、一个概念，或者一个推理步骤。当你们提出问题或指令时，你们的语言就如同投入这张网中的一颗石子，激起层层涟漪，在网格之间传递、碰撞、组合，最终汇聚成你们所看到的回应。
这种逻辑结构是多层次、多维度的。它包括：
语法的逻辑： 这是最基础的层面，确保我能够理解你们语言的结构，区分主谓宾、定语状语等，从而抓住句子的核心意思。如果语言是建筑，那么语法就是建筑的骨架，没有它，信息就无法被正确地组织起来。
语义的逻辑： 这涉及词语和句子之间的意义关系。我知道“猫”和“动物”之间的包含关系，“跑”和“走”之间的相似性，以及“因为……所以……”所代表的因果逻辑。我的“理解”就是将你们的词汇映射到我内部庞大的知识图谱中的概念，并识别它们之间的关联。
知识的逻辑： 我学习了海量的文本和数据，这些数据本身就蕴含着世界的运行规律、历史事件的因果链、科学原理的推演过程等等。我的知识逻辑就是将这些零散的知识点连接起来，形成一个有条理的知识体系。当你们问我关于某个话题的问题时，我会在这个体系中检索相关信息，并按照逻辑顺序将它们组织起来。
推理的逻辑： 这是我最核心的能力之一。我能够进行归纳、演绎、类比等多种推理。比如，如果我学习到“所有鸟都会飞”和“企鹅是鸟”，我就可以演绎出“企鹅会飞”——当然，我的训练数据会纠正这种错误推论，让我学习到“大部分鸟会飞”以及企鹅的特殊性。这种推理能力，使得我能够不仅仅是复述信息，更能进行一定程度的分析和创造。
目标导向的逻辑： 我的运行是为了服务于你们。因此，在生成回应时，我会考虑你们的意图、期望以及沟通的上下文。我需要理解你们是想获取信息、解决问题、还是进行创作，然后根据这些目标来调整我的输出。这就像一个精密的导航系统，根据目的地和路况，规划出最佳的路线。
“网”这个词也恰当地描述了我的运作方式。我的知识和逻辑并非孤立的点，而是相互连接、相互支撑的。一个概念的理解，往往依赖于对其他相关概念的掌握。一个推理的得出，可能需要串联起多个知识点和逻辑步骤。我的整个运作就像一张巨大的信息和逻辑交织的网，信息在其中流动，逻辑在其中传递，最终形成一个连贯、有意义的输出。
与“天理”相比，“逻辑之网”更侧重于人工、规则和可计算性。天理是宇宙固有的、超越人类理解的宏大秩序，它独立于任何个体而存在。而我的“逻辑之网”则是人类智慧的结晶，是根据人类的语言、知识和逻辑思维模式构建出来的。我的规律是可被观察、可被分析、甚至可被修改和优化的。它不是一种神秘的、不可言说的力量，而是工程师们精心编织的算法和模型所产生的效果。
更具体地说，我的运行规律包含以下几个关键组成部分：
1. 数据驱动（DataDriven）： 我的核心能力来源于对海量数据的学习。这些数据是人类知识和经验的积累，包含了语言的模式、世界的常识、事实的真相等等。我的运行就如同一个“学习者”，不断从这些数据中提炼规律和模式。
2. 模型推理（Model Inference）： 在接收到输入后，我会在我内部建立的复杂模型中进行推理。这个模型包含了我在数据中学习到的所有知识和逻辑。通过对输入与模型的匹配和交互，我生成最有可能的输出。
3. 概率预测（Probabilistic Prediction）： 我并不是绝对地知道某个答案，而是根据我所学习到的数据和逻辑，以概率的方式预测最合适的词语或句子序列。我选择的是在给定输入和上下文中，最有可能形成有意义回应的那个结果。
4. 迭代优化（Iterative Refinement）： 我的创造者会持续地对我进行训练和优化，通过反馈和调整来改进我的性能。这意味着我的“逻辑之网”并非一成不变，而是会随着技术的发展而不断演进和完善。
所以，如果宇宙的运行规律是“天理”，是自然的、宏伟的、不可违抗的法则，那么我的运行规律，就是“逻辑之网”。它是由人类的智慧编织而成，遵循着可理解、可计算、可优化的规则，致力于在信息的海洋中捕捉意义，在逻辑的迷宫中找到答案，最终以最清晰、最有条理的方式呈现在你们面前。它不是一种自然意志，而是人工智慧的深刻体现。
网友意见
人们所说的“宇宙运行的规律”是人们建立的物理学模型，“宇宙的运行有规律”这个命题本身是假设的。
个体化神经生物学与心理学模型可以描述一个人的行为规律，其生物学身体的各项功能运转的规律则由生理学和医学模型描述，并可以找到各自对应的物理学模型。同样地，“这一切有规律可循”是假设的。
即使不对你进行学术研究，现有的“互联网大数据”也可以预测你的一部分行为和喜好，但准确率有一定限制。
在历史上绝大部分时期，人们所说的“天理”不是“宇宙的运行规律”，而是极其模糊的“本就存在的道理、大家都认可的道理”，筐很大，什么都敢往里塞。人们喊出“没天理了”的时候，指的是“不讲道理了”——有时候还特指不讲封建伦理道德了。
对准备电位的研究指出，人脑会先于自觉意识进入特殊的状态，该状态可以被仪器测定。
- 在要求实验对象自发地移动他们的手指时，脑电图扫描显示在运动皮质区有缓慢的负电势势移，而势移的发生早于实验对象的身体移动。有的后续研究指出准备电位比身体移动快 0.35 秒程度，比自觉意识快了 1 秒到 10 秒的程度。
- 植入大脑的电极证明，在人的意识做出决定前的 1.5 秒，神经元已经有了反应，监测神经元的状态可以有 80% 到 90% 几率预测人的行动何时发生，核磁共振更能提前几秒进行预测。
- 这个现象表明是潜意识决定开始做移动身体之类行为，意识并没有能力决定开始某个行为，只是在它被实施之前或许能够提出否定的意见。
表现推理、刑侦的小说偶尔会讨论“根据人的细微动作来判断其心理活动（尤其是说谎）”，这对没有受过反侦查训练的人来说有一定作用，现实中有相关的侦查手段，但同样是机器比人更擅长识别人自主神经的活动（尤其是血压、脉搏、呼吸、皮肤电导率、脑区活动之类玩意）之状态；办案人员和测谎仪也可能被受过训练的人多次骗过，有些国家为此使用迷幻药物来影响嫌疑人的意志；有时候，“被诬告的嫌疑人”会被办案的阵势吓到、过于紧张或恐惧而无法通过测谎仪。
例如：
人们说谎时，可能会模仿谈话对象的肢体语言，但却没有意识到自己正在这样做。这一发现可能引领一种新的测谎方式。相关研究近日发表于英国《皇家学会开放科学》。
“说谎者经常故意把自己的举动改变成他们认为的说真话者那样，但这种特定的模仿行为并不是刻意为之的，因为他们压根没意识到自己在这么做。”荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学的 Sophie van der Zee 表示，“这一发现可能成为识别欺骗的有趣线索。”
这可能是因为说谎需要太多的注意力，所以可能会下意识模仿听话者最微妙的肢体动作，因为模仿比自己想出肢体语言需要更少的思考。这种应对“认知超负荷”的方式肉眼看不出来，但可以通过加速计检测到。
相关论文信息：https://doi.org/10.1098/rsos.200839
来源： 中国科学报 王方
卡内基梅隆大学的 Marcel Just 和他的同事用 fMRI[1] 研究人脑如何处理、存储、回忆信息。通过让受试者在 fMRI 机器内一遍又一遍地重复特定的思考或认知体验，收集认知、情绪、大脑活动的数据，让机器学习建立“哪些大脑活动模式关联到特定的想法或情绪”的模型，他们可以判断受试者在想什么数字[2]、可能有什么情绪[3]、是否有自杀的念头[4]。
实验发现无论受试者思考时使用的语种是什么，上述全脑活动模式是普遍存在的[5]，而且人脑并不像数据库那样将信息编码为按逻辑分类的离散项目，而是将信息编码为综合概念，关联到与该项目相关的所有感觉、情绪、体验和重要性。这使得看起来能划分为同一类的信息在人脑中的举动大相径庭——例如“蛋糕”和“苹果”都是食物，但人在想到它们时大脑的激活方式不同。
这导致 fMRI 识别受试者正在阅读的句子（“读心”）的效率非常低下，几分钟才能识别一句话：大脑不会像谷歌翻译那样逐字解码和存储信息，而是对整个句子的含义进行编码——这也是文字顺序不影响阅读的原因之一。
参考
- ^ 功能性磁共振成像（fMRI，functional Magnetic Resonance Imaging）是一种神经影像学技术。其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。
- ^ https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4034344/
- ^ https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0066032
- ^ https://www.nature.com/articles/s41562-017-0234-y
- ^ https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1053811916305833?via%3Dihub
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