第50章 个体认知变化
前面的章节已经建立了从感知、对象、属性、动态变化、认知匹配，到经验、记忆、先验、偏差、目标、概率和行为的完整链条。
但如果认知系统只能在第一次形成认知之后保持不变，那么它仍然不是一个真正意义上的“个体认知系统”。
人最重要的特征之一，就是：
人的认知会随着经历、反馈、环境和目标的变化而不断变化。
因此，本章进一步讨论一个核心问题：
个体过去形成的认知，如何在新的经验和反馈作用下发生变化，并形成新的个体认知状态？
50.1 认知不是固定结果
传统的信息处理模型容易把认知理解成：
输入
↓
处理
↓
输出这种模型更适合描述一次性的计算过程。
但人的认知并不是一次计算完成以后永久固定的。
例如，一个人第一次拿一个陌生的玻璃杯时，可能不知道它有多重、是否容易滑落、杯壁是否很薄。
经过多次使用以后，他会逐渐形成新的判断：
这个杯子比较轻
这个杯壁比较薄
这个杯子容易滑
拿取时需要降低力度于是，同样的对象再次出现时，个体不会再从零开始判断。
新的认知建立在过去认知的基础上：
过去经验
↓
已有认知
↓
新的感知
↓
新的匹配
↓
新的反馈
↓
认知更新因此：
个体认知不是一个固定值，而是一个持续变化的状态。
可以表示为：
Cognition(t)随着时间变化：
Cognition(t1)
↓
Experience
↓
Feedback
↓
Cognition(t2)其中：
Cognition(t1) ≠ Cognition(t2)并不意味着原来的认知一定错误，而是意味着：
个体对对象、环境和行为的认识发生了更新。
50.2 什么会导致个体认知变化
个体认知并不是随机变化的。
它通常受到多个因素共同影响：
新的感觉
新的元素
新的对象状态
新的属性变化
新的关系
新的经验
新的记忆
新的反馈
新的目标
新的环境这些信息进入认知系统以后，会改变原有的匹配过程。
因此可以建立：
原有认知
+
新的感知
+
新的经验
+
新的反馈
+
新的目标
↓
认知重新匹配
↓
认知变化这里有一个非常重要的区别：
认知变化并不等于信息增加。
信息增加只是：
Knowledge ↑而认知变化是：
Matching Structure
↓
Weight
↓
Probability
↓
Cognition发生了变化。
也就是说：
个体学习真正改变的，不只是“知道了什么”，而是以后如何理解同一个对象、同一种状态和同一种行为。
50.3 从经验变化到认知变化
第48章讨论了经验学习。
经验进入认知系统以后，并不会简单地堆积成一个经验列表。
更重要的是，它会改变未来的认知匹配。
例如，一个人第一次接触一个非常烫的容器。
第一次：
感觉：高温
↓
对象：容器
↓
属性：温度高
↓
行为：触碰
↓
结果：烫伤这个过程形成经验：
高温容器
+
直接接触
→
存在损伤风险下一次再次观察类似对象时：
高温
+
容器
+
接近手部系统可能迅速产生：
风险 ↑并改变匹配权重：
温度属性权重 ↑
安全属性权重 ↑
接触行为权重 ↓于是：
原来的认知变成：
新的认知这就是经验影响认知的基本机制。
50.4 认知变化首先表现为权重变化
个体认知变化并不一定首先表现为最终结论发生变化。
很多时候，变化首先发生在：
匹配权重。
例如同一个对象具有：
A：温度
B：重量
C：颜色
D：表面状态
E：承受能力第一次接触时：
A → 低权重
B → 高权重
C → 中权重
D → 中权重
E → 低权重经过一次损伤事件以后：
A → 高权重
B → 高权重
C → 低权重
D → 高权重
E → 很高权重对象本身没有发生变化。
发生变化的是：
Individual Weight于是：
相同对象
+
相同属性
+
不同个体权重
↓
不同匹配结果
↓
不同认知因此：
个体认知变化的一个重要基础，是个体匹配权重的变化。
50.5 认知变化也表现为概率变化
权重变化以后，还会进一步影响认知概率。
例如系统最初判断：
对象A具有风险
Probability = 0.30经过新的经验和反馈以后：
Probability = 0.75再次经历新的安全操作以后，又可能变成：
Probability = 0.55因此，个体认知不是简单的：
是 / 否而可以表现为：
P(C | E, M, P, B, G)其中：
C = Cognition
E = Experience
M = Memory
P = Prior
B = Bias
G = Goal随着这些因素不断变化：
P(C)也不断变化。
于是形成：
Experience
↓
Weight
↓
Probability
↓
Cognition再进入下一轮：
Cognition
↓
Decision
↓
Behavior
↓
Feedback
↓
Experience形成闭环。
50.6 认知变化不是简单覆盖
一个重要问题是：
新经验是否应该直接覆盖旧经验？
人的认知通常不是简单的覆盖机制。
例如一个人过去认为：
玻璃容易碎后来发现某种特殊玻璃非常坚固。
新的经验并不会一定把：
玻璃 → 易碎彻底删除。
而可能形成更加细化的结构：
普通玻璃
→ 易碎
钢化玻璃
→ 较强
特殊防爆玻璃
→ 高承受能力于是认知发生的不是：
旧知识删除
+
新知识替代而是：
旧认知
↓
新情境
↓
分类细化
↓
条件化认知这意味着个体认知系统需要能够保存：
对象
+
属性
+
情境
+
经验
+
条件从而形成更加精细的认知结构。
50.7 认知变化具有时间性
认知不是瞬间完成更新的。
同一个经验可能产生：
即时影响
短期影响
长期影响例如：
一次异常事件
↓
短期提高风险权重如果以后不断得到相同反馈：
重复经验
↓
权重逐渐稳定
↓
形成长期认知因此可以表示为：
Experience(t)
↓
Weight(t)
↓
Probability(t)
↓
Cognition(t)认知系统实际上具有一个动态轨迹：
C(t1)
↓
C(t2)
↓
C(t3)
↓
C(t4)研究这种变化，就进入了：
个体认知状态演化。
50.8 个体认知变化具有路径依赖
两个个体即使最终面对完全相同的对象，也可能形成不同认知。
原因在于他们过去经历的路径不同。
例如：
个体A
过去经历安全
↓
风险权重较低而：
个体B
过去经历损伤
↓
风险权重较高现在两个人同时看到同一个对象：
相同对象
+
相同属性
+
相同状态但：
A → 低风险认知
B → 高风险认知因此：
个体认知不仅取决于当前输入，也取决于个体过去经历过什么。
这就是个体认知的路径依赖。
可以表示为：
Current Perception
+
Historical Cognitive State
↓
Current Cognition而不是：
Current Perception
↓
Current Cognition50.9 认知变化具有个体差异
如果两个个体经历完全相同的事件，他们的认知也不一定发生相同变化。
因为：
经验
+
已有记忆
+
已有先验
+
已有偏差
+
当前目标本身就不同。
因此：
相同反馈
↓
不同个体
↓
不同权重更新
↓
不同概率变化
↓
不同认知变化这意味着：
学习不是完全统一的，而是个体化的。
这也是为什么真正的个体人工智能不能只有一个统一知识库。
它必须拥有：
Individual Experience
Individual Memory
Individual Prior
Individual Bias
Individual Goal
Individual Weight
Individual Cognition50.10 认知变化与行为变化
认知变化最终会进入行为。
例如：
过去：
看到玻璃
↓
直接拿取经历一次破损以后：
看到玻璃
↓
风险认知提高
↓
重新匹配
↓
选择更低力度
↓
缓慢拿取于是：
认知变化
↓
决策变化
↓
行为变化而行为又会产生新的反馈：
行为
↓
环境变化
↓
反馈
↓
新经验
↓
认知变化最终形成：
认知
↓
决策
↓
行为
↓
环境
↓
反馈
↓
经验
↓
认知变化这就是个体认知的动态闭环。
50.11 个体认知状态
经过前面的理论，可以进一步定义：
个体认知状态，是某一时刻个体对于对象、属性、状态、关系、风险、目标和行为可能性的综合认知结构。
可以抽象表示为：
Individual Cognitive State
=
Object
+
Attribute
+
State
+
Relation
+
Experience
+
Memory
+
Prior
+
Bias
+
Goal
+
Weight
+
Probability因此，个体认知状态不是一个单独变量。
它是多个认知结构共同作用形成的状态。
可以表示：
Individual
↓
Cognitive Space
↓
Current Cognitive State
↓
Matching
↓
Cognition而下一时刻：
Feedback
↓
Cognitive State Update
↓
New Cognition50.12 个体认知变化模型
到这里，可以建立本书中的一个重要模型：
旧认知状态
↓
新的感知
↓
新的对象/属性/状态
↓
动态匹配
↓
已有经验与记忆调用
↓
先验与偏差参与
↓
目标重新介入
↓
匹配权重更新
↓
概率变化
↓
新认知
↓
决策
↓
行为
↓
环境反馈
↓
新的经验
↓
新一轮认知更新进一步压缩：
Cognitive State(t)
+
Perception(t)
+
Experience(t)
+
Feedback(t)
↓
Matching Update
↓
Cognitive State(t+1)这说明：
认知变化，本质上是认知状态在时间轴上的连续更新。
50.13 从“认知结果”进入“认知过程”
到目前为止，我们已经能够描述：
什么是认知但真正建立个体认知理论，还必须回答：
认知如何变化？这两个问题不同。
第一个问题是：
Cognition = ?第二个问题是：
Cognition(t+1)
如何由
Cognition(t)
产生？因此，个体认知理论必须从静态模型进一步进入动态模型：
Cognition
↓
Cognitive State
↓
State Change
↓
Cognitive Update
↓
New Cognitive State这使得“认知”不再只是一个结果，而成为一个持续运行的过程。
50.14 个体认知变化的核心原则
经过本章，可以得到几个基本原则。
原则一：认知具有状态性
认知不是固定答案，而是个体当前的认知状态。
原则二：认知具有时间性
认知会随着时间和经历发生变化。
原则三：认知具有路径依赖
当前认知受到过去经验和历史状态影响。
原则四：认知具有个体差异
相同输入不一定产生相同认知。
原则五：认知具有反馈性
行为结果会反过来改变未来认知。
原则六：认知具有可更新性
新的经验可以改变权重、概率和判断。
原则七：认知具有累积性
新的认知建立在过去认知结构之上，而不是每次从零开始。
50.15 个体认知动态模型
因此，本书目前已经可以形成：
个体
│
↓
个体认知空间
│
↓
当前认知状态
│
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
感知 记忆 经验
│ │ │
└────────────┼────────────┘
↓
匹配
↓
权重
↓
概率
↓
个体认知
↓
决策
↓
行为
↓
环境变化
↓
反馈
↓
新经验
↓
认知状态更新
↓
新的个体认知因此，整个过程不是：
感知 → 认知而是：
感知
↓
匹配
↓
认知
↓
决策
↓
行为
↓
反馈
↓
经验
↓
认知状态变化
↓
再次匹配
↓
新的认知50.16 从个体认知变化走向行为共同变化
当认知不断变化以后，行为也不会保持不变。
最终形成：
经验变化
↓
认知变化
↓
决策变化
↓
行为变化
↓
新的环境反馈
↓
新的经验于是：
个体不是单纯“学习以后知道更多”，而是在学习过程中逐渐改变自己观察世界、判断世界和作用于世界的方式。
这也是模拟人的认知工程与普通信息处理系统之间的重要区别。
本章小结
第50章建立了个体认知的动态变化机制。
前面的理论解决：
感觉
↓
元素
↓
对象
↓
属性
↓
动态状态
↓
匹配
↓
权重
↓
概率
↓
认知而本章进一步加入时间和反馈：
认知(t)
↓
决策
↓
行为
↓
反馈
↓
经验
↓
权重更新
↓
概率变化
↓
认知(t+1)最终形成：
个体认知不是固定的知识结果，而是个体在持续感知、匹配、行动和反馈过程中不断更新的动态认知状态。
由此，第27章至第50章的个体认知理论链条可以完整闭合：
个体
↓
个体认知空间
↓
个体经验
↓
个体记忆
↓
个体先验
↓
个体偏差
↓
个体目标
↓
个体权重
↓
认知概率
↓
个体认知
↓
行为
↓
反馈学习
↓
经验学习
↓
匹配权重学习
↓
个体认知变化而下一章将进入一个新的层次：
第51章 行为与认知共同变化
重点讨论的不再只是“认知发生了变化”，而是：
当认知变化以后，行为也随之变化；而行为变化又会改变环境和反馈，最终使认知与行为形成共同演化的过程。