拥抱无序

预测处理中，寻觅

不确定性的，价值

-

我可以与：

怀疑

不确定性

和

未知

共存

-

我

认为怀着，未知

要比怀着，可能错误的答案

去生活要，更有趣

-

为了能取得进步

一个人必须撑开

通往未知的大门

——

《科学的不确定性》

-

我们要求严格定义

怀疑和不确定性的

领域

-

他已依照

个人喜好

将生活优化到了

令他不安的程度

-

而他每天的生活

从早晨7点开始：

去最喜欢的咖啡馆

然后按照最优路线

骑行15分钟到公司

-

把他

一周的GPS追踪数据

输入一个简单的算法

-

就能准确地，预测他下周

同一时间的，行踪和行动

-

尽管这些

安排完全

依照他的

个人喜好

-

他还是

感觉失去了

个人自主性

他觉得自己

惨被困住了

-

仿佛他把生活优化得太厉害

以至于架空了“自己”的角色

-

霍金斯的

对策乃是：

用新科技

将多样性

引入生活

他根据系列

随机会算法

生活了两年：

-

饮食生成器

会告诉他

该吃什么

智能旅行代理会挑选出一个城市

而让他去那里过接下来的两个月

（他现在是自由职业者）

-

随机的Spotify播放列表

为他的旅途提供音乐

当他到达目标城市时

-

还会

有随机Facebook活动选择器

告诉Uber司机要载他去哪玩

-

这些算法带他去了

孟买的杂技瑜伽班

-

去了

斯洛文尼亚的

山羊养殖场

也带他去了

爱荷华州

圣十字镇的

小镇酒吧

-

参加了

加州弗雷斯顿

一个小型家庭

的圣诞晚餐

-

这些事情都让他摆脱了

一个旧金山富裕白领

生活的一成不变

-

作为奋战在

不确定性前线的战士

霍金斯在题为

“向前一步

拥抱无序”

的讲座中说：

算法不仅决定他

去哪里、吃什么、

从事什么活动

-

甚至还决定

他穿什么衣服、做什么发型

（这使他需要好几顶假发）

-

甚至他胸部的纹身图案也是

从网上的图片中随机挑选的

-

霍金斯分享道：

他从中找到了

巨大的满足感

-

并且更能感觉到

作为人的存在感

因他不再受自己的喜好

和过度优化的生活方式

支配了

-

他说：

那些事先定好

要去的地方和

要做的事情

-

就像一个个

小小的气泡

-

曾经一次又一次地

把他拖回固定的生活

而现在他终于逃出了

这些气泡

-

无缘无故地决定

拥抱不确定

绝非常见之事

-

人类是遵循

习惯的生物

-

我们

早餐吃同样的东西

上班走同样的道路

-

下班后

在同一家的酒吧

与同一批人喝酒

-

2010年，一群

计算机科学家分析了

5万名匿名手机用户

的移动模式

-

发现

可以根据过去的行为

预测他们未来的位置

准确率高达93%*

-

*译者注

-

一个被称为“预测处理”

（predictive processing）

的主流神经科学理论认为：

大脑天生即就被设计好

要去解决一个基本难题：

-

在与世界的

具身交流中

如何

（在长期平均的水平上）

尽量减少，自己的惊讶（surprise）

或者降低，预测误差（prediction error）

-

环境的动荡容易

让这一策略失效

从而导致：

焦虑、

压力

和

失控感

-

若果真如此

那么霍金斯

这种故意在

自己生活里

引入大量

偶然因素的人

为什么会出现

-

即使从

“预测处理”

的角度来看

-

让日常诸事皆在

意料之中的执着

-

也只是

复杂拼图

的一部分

-

毕竟，我们

这样的生物

天生即就得

在不确定性

海洋中冲浪

才能够变得

好动而好奇：

-

我们

对世界进行

探索和采样

目的是揭示

关键不确定

因素之所在

-

以便未来的

不期而遇时

当机立断

-

这同样也是降低

长期预测误差的

一种策略

-

我们渴望

新的信息

通过进行

复杂的

例行仪式

（如艺术和科学）

对世界提出假设

-

并对这些假设

进行压力测试

-

霍金斯实际上在

做着类似的事情

——

对“我是谁”

和“我喜欢什么”

这两个最深层次的

假设做压力测试

-

以此

充分探索

作为人的

可能性的

空间

-

虽然他的做法，比较极端

但是这类计划，并不罕见

-

像

霍金斯这种

对于生活之

一成不变的

逃离

-

乃是文学中

常见的题材

-

《白鲸记》里的

以实玛利到海上冒险

-

《荒原狼》里的

哈瑞·黑勒声称他

“宁愿感受魔鬼

在，身上燃烧

-

也

不愿在

温暖的

房间里

待着”

-

在1971年反主流文化的经典著作

《骰子人》（The Dice Man）中

这本虚构自传的化名作者

-

无聊的精神病医生

卢克·莱因哈特

靠掷骰子

来做决定

-

还激励读者

也这么做

-

理解我们与不确定性的关系

这件事从来没有这么重要过

-

毕竟

我们生活在一个

充满挑战的时代

-

气候变化、

COVID-19和

无孔不入的

资本主义新秩序

仿佛预示着一个

全球波动

的新时代

-

曾经，对在西方国家生活的许多人来说

可靠性的海洋里只有少许不稳定的旋涡

-

而最近

这个海洋里边

到处也都充斥着

难以掌控的湍流

-

已经没有什么

稳定的地方了

-

不是所有的

不确定性

也都一样

一个简单的分类法

可将不确定性分为：

-

可预期的

不确定性

-

不可预期的

不确定性

-

不稳定性

-

可预期的

不确定性

是指心中

既有的生成模型

已经可以预期的

不确定性

-

（生成模型

-

是一套

结构化

的知识

-

能够根据

细微不同

的情境和

当前任务

来去生成

局部预测）

-

当

环境变化

使得我们

自己的

生成模型

也不再

可靠时

-

就会产生

不可预期的

不确定性

-

当环境突发事件

的发生频率本身

也在迅速变化时

-

就会产生

不稳定性

-

它

是不确定性空间

本身的不确定性

-

是最有可能

引起焦虑的

不确定性种类

-

可预期的

不确定性：

-

举出一个

简单例子

来去说明：

可预期的

不确定性

-

一个施动者

很有可能会

暂时找不到

回家的方向

-

但是她

若知道如何抵达

一个熟悉的地点

-

且知道如何从

这个地点回家

即使这个地点

与家的方向相反

也可以先过去

-

通过到达

熟悉的地点

她消解了

显著影响

当前任务的

不确定性

-

可以开始顺畅地

解决真正的问题

-

而这一种

旨在改善

信息状态的

干预行动

-

有时候会被

（非正式地）

称为求知

（epistemic

寻求答案）

-

有别于务实行动

（pragmatic

解决问题）

-

*译者注

施动者：agent

可以是一个人、动物、计算机程序

或者一个抽象的具有能动性的个体

-

'求知’行动

在预测处理

的理论当中

-

是为尽量地，减少

未来可预期的惊讶

（降低

可预期的

预测误差）

而选择

的行动

-

简单的策略

（如回到那个

更熟悉的地点）

和更复杂的、

人类独有的

策略

（如使用

谷歌地图

帮助我们

从任何地点

到达目的地）

其实都遵循

同一个逻辑：

-

即以不同的方式

-

在不同的

时间范围里

从所在环境

中获取信息

-

以减小

任务中

显著的

可预期的

不确定性

（从而

降低未来的

预测误差）

-

多项模拟研究已经证明：

将预测误差最小化的系统

能够找到此一类解决方案

-

其中一项研究中

模拟大鼠的策略

混合了

求知和务实行为：

-

先是导航到

熟悉的地标

-

再利用现有知识

找到了回家的路

-

*译者注：

有时候，施动者

甚至不需要通过行动

从环境当中获取信息

-

只要在心中

充分地利用

已知的信息

-

就能

在行动之前

“打好腹稿”

这是一种

更有趣的

方式

-

举个例子：

我只要在

心里想想

即就能够

“想清楚”

买多少菜

才能招待

今天请来

的客人

-

这种

通过选择性注意

而产生的想象力

是我们进行

替代性试错

的重要手段

-

这种试错通过

从现有模型中

提取新的信息

使得我们无需

任何求知行动

就能

从“不清楚”

而到“清楚”

-

从而

将可预期的未来

不确定性最小化

-

而当我们

知道自己

信息状态中

的薄弱环节

就可以采取相应的补救措施

（求知行动或者纯心理活动）

来去消解可预期的不确定性

-

此外

还有一种相当常见的

可预期的不确定性

是没有补救措施的：

-

如果

我知道

骰子是

公平的

-

那么我就知道

没有一个玩家

（包括我自己）

能有信心

预测一次

无偏掷骰

的结果

～

不可预期的

不确定性：

-

环境发生变化

而又无法预测

这种变化之时

-

不可预期的

不确定性

通常会出现

-

继续上面的例子：

如果有人（在我不知情的情况下）

把公平的骰子换成了掺了料的骰子

然后开始游戏

-

我就无法再正确地估计

其它人的不确定因素了

我将开始损失大量的钱

-

或者

借用神经科学家艾米·布兰德（Amy Bland）

和亚历山大·舍费尔（Alexandre Schaefer）

举的例子：

假设我知道某家餐厅的菜品

我大约会有80%的时候喜欢

-

也就是去10次

大概会有8次

产生满意的结果

那么当日菜品的

不确定性即就是

一种

可预期的

不确定性

——

我可以以此作为

外出吃饭时

的决策依据

-

相反，如果餐厅突然换了厨师

我的估计立刻就变得不可靠了

被推入了不可预期的不确定性

-

当面对显著影响任务的、

不可预期的不确定性时

我们的大脑会做出反应

-

提高学习速度

鼓励各种的

可塑性变化

来去更新

预测模型

——

例如

学习那位新厨师

会做的典型菜单

-

随着时间的推移

学习的结果应该是

一个修正后的模型

-

例如：

吃10次餐厅

我喜欢的菜

只出现5次

如果是这样

我就该进入“探索模式”

试一试另一家的餐厅了

-

而这种形式

的不确定性

其实对我们

这样的生物

非常有益

-

它能

帮助我们

摆脱坏习惯

摆脱“局部最小值”

——

足够好

-

但又不至于

“推倒重来“

的解决方案

-

这也正是

希金斯

如此享受

随机生活

的原因

～

不稳定性：

-

最后一种

不确定性

不稳定性

那是最具

挑战性的

-

而在了解它之前

我们要先意识到

可预期的不确定性和

不可预期的不确定性

-

分别

以一阶估计

与二阶估计

的形式呈现

-

一阶估计与简单的目标有关

比如吃到喜欢食物的概率

-

而二阶估计则

与一阶估计

本身有关

-

比如：

我猜测到

某家餐厅

大概率能提供

我喜欢的事物

但对这一估计

我可能很有信心

也可能没有信心

-

如果我

只去过几次

或者口味和

我相似的人

去过了却

体验不好

-

我可能就没

什么信心了

-

“不稳定环境”中

统计规律本身即

不稳定

-

这使得

上述的

二阶估计

都不可靠

-

2020年，COVID-19困扰世界

而后明尼阿波利斯的乔治·弗洛伊德

被杀又引起了大规模的骚乱和抗议

-

这便是高度不稳定性的代表

不稳定性也可以出现在上述

布兰德和舍费尔的例子中：

假如餐厅

经理决定

每个季节

也都多次

改变菜单

-

应对可预期的不确定性

我们可以进行求知行动

-

应对

叵预期的

不确定性；

我们可以

进入探索模式

提高学习速率

-

但如果

连潜在的“规则结构”

本身变化频率都很高

-

那么

各种学习和适应

都变得不再可靠

-

我们

所能学到的

只有以下的

残酷事实：

-

对目标状态

的所有估计

也都不能赋予

太高的置信度

-

这种剧烈波动的环境

通常会让人类感到特别不舒服

其实，这与普通的（社会）环境

给自闭症患者带来的感受是类似的

-

他们

会高估感官相较

预期的微小偏差

-

因此

觉得世界难以预测

而且充满不稳定性

-

我们相信

人的体验

-

反映的

不过是

大脑在

许多的

维度上

以及在许多

处理层次上

所做的预测与

不确定性估计

-

当一切进展顺利时

-

我们能够

利用我们的经历来迅速地

探测那些重要的感官模式

-

以此为据

来去评估

我们的预期

会有多可靠

-

然后

采取行动以实现

想要的或有利的

环境反馈

-

但是这里面

也蕴含危险：

我们潜在的偏见

可能误导我们

对世界的认识

和行为方式

-

使世界反过来印证

我们的错误观点

-

从实际效果上看

偏见将变成现实

-

对偏见的信念

则得到了强化

-

这样的恶性循环实际上

乃是许多形式的功能性

（'心源性’）疾病和

某些形式的精神病

的特征

-

饥饿、无家可归、

孤独和长期痛苦

都不断带来

不稳定性的

情况和状态

-

在这些环境

行动的结果

似乎本质上

是不可预测

-

长期

暴露于这种不稳定性之中

会不可避免地降低我们对

“我能

通过行动

得到自己

想要的果”

的信心

-

预测性大脑开始得出

“我们无力控制”的推论

这一种推论

能导致一种

习得性无助

-

许多研究

（相当残忍地）

拿大鼠做实验

让它们接受电击

却无处可逃

-

电击一定

程度之后

即使开启

逃生通道

老鼠

也不会再

尝试逃跑

——

即它已经

相信自己

无能为力

无法

通过行动

来去避免

不利的果

-

与习得性无助不同

成瘾物质利用的是

另一种脆弱性

-

但

同样导致了

次优的循环

-

比如阿片类药物

即就劫持了我们

大脑的奖赏回路

-

奖赏回路的功能

在预测处理领域

的研究人员看来

乃是对预测误差的

减小速率进行估计

-

劫持了

这一个过程

意味着大脑

被愚弄了

-

以为

自己在迅速地

减小任务显著

（高精确度）

的误差

-

误认为情况

要比期望的

好得多

-

这使我们

以为自己找到了

一个宜居的环境

-

长此以往

药物

反复引发的

这种效用会

造成药瘾

-

即使用药者者意识到

药物并没有真正带来

快乐、成功或者满足

-

这种

瘾也不会

自动消失

-

尽管他们在

较高层级

的认知上

做了判断

-

但在用药

的一刹那

预期之外的

误差降低

-

还是较低层级

奇妙地发生了

-

值得注意的是：

预测大脑在这里

并没有发生故障

它只是

做着它

演化而来

要做的事

——

减小不确定性

-

只可惜处理

成瘾药物

所带来的

混乱信号

本不该在

它的能力

范围之内

-

为了

更好地理解

成瘾习惯的

自我增强力量

我们需要

跳出大脑

来看问题

-

通过行动

来去尽量

减少惊讶

这个过程也能

将我们的环境

拐进

总体误差最小化

这个大方针当中

-

比如：

酗酒的人可以对

他们在酒水上的

花销视而不见

-

去维系“自己过得很好”的信念

而成瘾者可以塑造一个小天地

只与其他同样成瘾的人交往

-

从而

保持自己还是正常人的幻觉

不用去挑战自己的成瘾行为

-

这一种习惯

的自我强化

并不只

发生在

成瘾者

的身上

-

2010年，互联网活动家

伊莱·帕里泽提出了“过滤气泡”

描述互联网日益碎片化的现象：

-

人们越来越多地，只和与他们

持有相同偏见的一小部分人互动

-

帕里泽将这些过滤泡

归咎于大型互联网公司

越来越多使用的推荐算法

-

不过若从

预测大脑

的角度看：

过滤气泡并不是

互联网时代

的新鲜事

-

推荐算法不过是

我们潜意识当中

预测算法的延伸

将与我们

互动的环境

维持在容易

预测的范围内

-

在地理、政治、社会

等限制日益减少之时

人们有了更多自由

来塑造自己的小环境

-

记者比尔·毕晓普（Bill Bishop）

就在他的《大分类》一书中指出：

过去一个世纪以来

美国

公民便逐渐迁徙形成了

一个个臭味相投的社区

-

赛博空间正在发生的事

早就已在物理空间预演

-

对于每一个试图避免

太多惊讶的大脑来说

它所交互的环境从来

不具有一致和稳定的

规律

-

可以被用来无偏地纠正

我们所有人的预测模型

-

相反

它被大脑

当作了是

一个灵活

的资源库

-

从中可根据

我们的偏好

提取甚至

创造规律

-

有违常理的是

环境越是灵活

也就越容易形成

自我保护的泡沫

从而会巩固

僵化的模型

-

我们对于

不同预测可靠度的估计

有时会成为一个个陷阱

-

使得我们被自己的

预测性大脑所左右

霍金斯即就感到了迷惑

——

对生活精确复杂的预测

让他感觉

倍受束缚

在意识到那一种

生活的局限之后

-

他最终

还是突破了

给自己设定

的条条框框

-

这意味着：

我们有办法

去“入侵”

我们的

预测能力

从而避开

我们刚提到的

一些思维陷阱

-

对于那些

渴望多样而充实

的生活的人来说

这种想法

尤为如此

-

但相似的逻辑

同样支配着

一些最致命

的精神障碍

-

例如习得性无助者

-

哪怕

他们知道

自己处在

更适宜的环境下

对环境不稳定性

和

不确定性的预期

也已经

根深蒂固

难以改变

-

要让人

从固化的

预测模式

解放出来

一个更加激进的

方法被各种社会

所使用了上千年

那便是致幻剂

-

《如何改变

你的心智》：

越来越多

证据显示

致幻剂可以以

强有力的方式

治疗许多精神障碍

比如成瘾，强迫症，

PTSD（创伤后

应激心理障碍）

难治性抑郁症

-

也可以有效

缓解临终者的

存在主义压力

（existential distress）

-

非临床人群也可以获益

比如感觉更加亲近自然

对环境感知更敏锐

以及减弱焦虑感

-

*译者注

感知、情绪、思维

（包括

对现实的感知）

都有扭曲效果

-

甚至使人的

自我感消失

-

如同

佛教徒在

涅槃重生

中的忘我

一样一样

-

作家，哲学家的

阿道斯·赫胥黎

《感知之门》：

-

“它让人从

日常感知

当中超脱

-

让人于

外在和

内心的

世界里

-

体验了一番

时光的停滞

-

它之于人

不像生存

之于动物

-

亦或

言语表达

之于人类

而是

带来了一种

无价的体验”

-

在赫胥黎

的隐喻中

把大脑当做

过滤的阀门

它剔除了

绝大多数

感官信息

-

而只是接收其中

剩下的一小部分

-

以

适应和

环境的

交互

-

作用下，阀门，被打开

过滤的，功能，暂停了

-

预测处理理论

则系将这一种

直观解释

形式化了

-

从预测处理

理论的角度

-

预测具有

压缩性质

-

高层级的

预测处理

-

具有

抽象或者

不变性质

的现实

-

且具有更长

的时间跨度

-

因而

剥离了

多余的

也就是

-

那些无益于

适应性行为

的感官讯号

-

作用下

先前过滤的

阀门被打开

-

对预测处理理论而言

-

弱化了

我们对于，感官信息

产生原因的固化判断

-

我们大脑

随之即以

新的方式

解释世界

及我们

与世界

的关系

-

越来越多的证据表明：

如果能够，使用得当

——

即充分意识到它们

对于“心态和环境”

（set and setting）

的作用

——

就可以为临床

和非临床人群

提供一种

可持续的

治疗

-

使他们可以

用新的模式

与世界连接

-

某种程度上

他们可以从，限制和构建了

日常感知的，高层级信念中

放松下来

-

自己原初的存在

则从被压缩的

预期的限制中

解放了出来

-

我们

可以这样去理解那些

令人震惊的感官效应

-

由于

解除了

高层级

的限制

-

较低层级的存在

-

对这些

丰富而

又令人

困惑的

感觉流

-

采取过度拟合

-

就像是大脑

为了替传入

的感觉信号

辩解并赋予

当前感觉流

以意义

-

而翻遍了

大脑中的

许多假设

-

在上述过程中

-

大脑

就像是被置入了一种

暂时可延展的“热态”

-

这个就像锻造

一块金属一样

——

加热金属

暂时增加

其延展性

-

而大脑

被置入

“热态”

-

然后大脑

似乎也就有了

足够的延展性

来去重塑预期

-

在适当的条件下

（对背景

和经历后

整合的适当考量）

-

这一种方式具有

很大的治疗潜力

从将大脑

置于高度可塑

且敏感的状态

的角度

来去思考

这一问题

-

我们就会明白

将如何能极大

支持治疗体验

（前提乃是要

负责任地使用

且

心态和环境

也至关重要）

-

应对多种

难治慢性

的抑郁症

-

患有

严重抑郁症的人

通常会形成一种

对

自己的

行为和

反应的

精确预期

——

一种预测性

的自我模型

-

该模型会抑制患者

去像正常人那样子

愉快地或者游戏性地

探索他们所处的世界

-

并自我验证为患者

无能和畏缩的预言

-

通过诱发出暂时的“热”状态

似乎能够干预这种自我模型

-

使患者能尽情地与世界邂逅

并以一种通常有效的新方式

释放他们的感官

-

当直接作用消退之时

这些给其他存在方式

提供了可能的窗户

并不会马上就关上

-

反而可以去

调节他们的

力量

-

使得他们对

生活，目标

以及

对自我、他人

和自然的意识

能够重新思考

-

去重塑人

根深蒂固

的预期

（例如，对环境

不稳定性的预期）

-

入侵我们预测能力的其他方法

还包括了有意植入有用的预期

像所谓的“诚实的安慰剂”那样

-

尽管人们完全清楚没有有效成分存在

但对症状缓解的预期似乎都被兑现了

-

相比对自身

预期直接的

干预

-

相对不太粗暴

的，干预方式

-

还包括，冥想和正念

之类的，结构化练习

-

我们可以通过这些方式来

重新训练我们受限的预期

（例如：

相信糟糕状态

还会持续很久）

-

训练注意力

可使我们的体验主动去

采样感官的“边缘地带”

远离我们的既定信念

从而摆脱对于

稳定性本身的

预期

-

由此

我们就可，活在当下

同时也能，去应对

日常生活的瞬息万变

-

这

反映出了

我们人类

重要但是容易

被忽视的能力

——

将心理状态

化为

反思对象和

行动对象的

能力

-

讲到这里

让再一次回到

霍金斯的例子

-

霍金斯

的算法

可把他

-

从每天的

例行公事

中推出去

-

从而，允许新的

模式和经历出现

-

他精心地

设计算法以

达到目标

——

打破

高度优化的

但又固化的

生活方式

-

在我们看来：

这种激进行动的

关键在于两步过程

首先是可视化我们的

预测模型和其预期

将它们

变成能

被我们

自己和

其他人

检查到的对象

-

接着

设计一些技巧、方案、策略

去对这些模型进行压力测试

挑战它们

甚至有时进行

建设性的破坏

-

第一步

由我们的

符号文化

自然衍生

-

我们通过

语言等方式

将我们各自

的生成模型

-

转变为了公共的

（物质文化）对象

——

文字、书、图表

-

这些

东西都易于

分享、完善

和隔代传播

-

当霍金斯

谈到自己被

高度优化的

可预测日常

所困住时

-

他清楚地看到

他现在对于他自己

的“美好生活”模型

所提供的

一连串的

选择和

经历

感到不满

-

一旦有了

灵活的符号

我们就能从

自己的生成模型和

基于模型的预期中

逃离出来

将它们转变为易于

质疑、压力测试和

“破坏”的公共对象

-

令我们震惊的是：

大多数非

人类动物

也都无法

成功地

使自己的

生命模型

可视化

-

它们的模型

可指导行动

但模型本身

并不能成为

行动的对象

-

一旦

掌握符号

这个技能

就被解锁

-

我们自己的模型

和

基于模型的预期

成为了

被审查

的对象

-

这可能是物质文化赋予我们

最具变革性的一个认知福利

-

此外，一旦

我们自己的

优化模型

变为了对象

-

我们

可以做的

就不仅是

审查它们

-

我们可以采取行动

去破坏和重建它们

-

有意缓解我们自己

高层次自我模型的

限制性

-

就属于此类行为

-

某些

旨在将我们

从不良预期

的统治当中

解放出来的

冥想锻炼

也是如此

-

霍金斯

创造的

所有这些

随机生活

的算法

-

也殊途同归

-

也许最值得

注意的乃是

我们自己的

艺术、工程

和科学实践

经常会扮演

这一种角色

-

例如：

图表、描述

和比例模型

使我们能独立地操纵

一项设计的不同方面

-

并有

选择性地

关注不同

的元素

-

这使我们能摆脱

基于模型预期的

束缚

-

并由此

去探索以不同选择

为条件的不同结果

-

这就像在拼字游戏里

将一堆字牌重新洗牌

从而帮助

发现新词

一样

-

为了实现这样的操作

我现有的信念和模型

-

不能仅仅基于已有知识

以概率趋势的形式存在

-

它们需要成为易于

关注、分享和质疑

的具体项目

-

艺术，就经常会揭示、打破模型

它可以是一种物质化和直面我们自己关于

自我、世界和他人的高层次假设的方式

-

并且是在

免除日常顾虑的

框架之内进行的

（就像是在剧院里看戏剧

《推销员之死》一样）

-

因此

-

即使

它具有

破坏性

我们也通常不用

面临真正的威胁

-

更准确地说

理论科学旨在整理我们关于

思维和世界运行方式的模型

将它们

变为可分享、可审查、

可“有效破坏”的对象

-

不论如何，人类的大脑走到了

以前动物头脑没曾去过的地方

-

我们能

将自己的

预期模型

作为

思考对象

-

但是值得

注意的是

有另一种

预期机制

还在发挥作用

而这是霍金斯本人

也能够理解的机制

（实际上，这就是

他设计的）

-

例如：

他知道算法会每两个月

将他送到一个新的地方

-

并不是每周

也都突然地

将他送到一个

新的城镇或城市

也不是每天（随机）一次

也不是每10年（随机）

-

有趣的是

正是由于没有不稳定性

他才能从实验中受益匪浅

-

同时

避免了最近我们中很多人

因COVID-19所体验到的

焦虑感和恐惧感

-

因为COVID-19颠覆了

我们过往的生活方式

-

大脑喜欢预测

而如果它控制失败

就会促使我们学习

-

通常检测到

环境当中的

不稳定性后

我们

会学习

和探索

-

但是，在如今的

疫情隔离条件下

-

我们被告知（也确实应当）

要留在原地，且什么也不做

-

而这对我们来说

其实非常不寻常

我们可以做出的反应

是去控制各种小世界

——

烘培、拼图、锻炼

-

这非常

类似于已经被发现的

自闭症谱系疾病患者

产生的反应

-

这些患者会营造并置身于

一个更加可控的环境当中

-

这个是一种

很好的回应

-

是面对

更大范围的

不稳定性时

恢复一些

掌控感的

方式

-

目前，“计算精神病学”中

许多深刻的成果都致力于帮助我们

理解我们与不确定性之间的关系

-

及它可能

会出错的

许多方式

-

在这个学科看来

我们人类乃是一个个

管理不确定性的系统

——

当不确定性

管理走偏时

（无论是

由于外部

还是内部

干扰）

-

我们

都很容易失去

对自我、世界

和他人的控制

-

也许

在霍金斯的众多谈话中

最有说服力的发言来自

《拥抱无序》

讲座的结尾

-

他谈到

最奇怪、

最“非他”

的情况

和场所

那是如何

快速变为

“新常态”的

-

快到

以至于他都可

轻松地想象出

那曾经陌生地方的

人的生活是怎样的

-

我们猜想

这是

爱预测

的大脑

-

通过改善我们

自己高层次

自我模型的

各个方面

来重新定位自己

以便掌握新常态

-

霍金斯

要传递出的信息很是简单：

不要被自己的偏好所束缚

-

然而，在某种元层次上

他仍被（良性地）困住

——

他的随机算法用选择

避开首要偏好的方式

满足了他新的

高层次偏好

-

在这个实验中

我们不禁凭直觉

就感受到了某种价值

就像艺术和科学一样

它使无形变为现实

展现出我们预测的

强大引力

-

这也是

可控的，不确定性

其惊人价值的实例