我有时总想什么都不做，一直发呆上好几天。

你有没有设想过自己备好足够的干粮，在一间漆黑的屋子待上整整一天或者几天，什么都不做？没有手机，没有时钟，周围除了吃的就是黑暗。这会对一个人的心理产生什么样的影响？

或许刚开始你会很兴奋，想着难得有空闲的时间能够放松自己。接着可能就开始感到枯燥，开始回想起过去的事情，随着时间的推移，你能回忆起的事情可能会越来越少，意识也会开始模糊，然后渐渐睡着。

接着你起来的时候，你只能估摸着大概的时间是多少，然后继续发呆，或许你现在可能会涌上一丝恐惧，我到底是处在什么地方，真假难以辨别，到底现在的世界才是梦，还是过去纷纷扰扰的生活才是梦？……

真的有人尝试过，这样的实验是存在的。

这个实验叫做感觉剥夺实验（sensory deprivation experiment）。这个实验夺去有机体的感觉能力进行研究。对人来说，感觉剥夺是暂时让被试者的某些（或全部）感觉能力处于无能为力的状态，把人放在没有任何外部刺激的环境中进行研究，从而探索其生理心理变化。

感觉剥夺实验的体验类似佛家中里的面壁入定，禅宗里的打坐冥想。这样的做法会让人进入一种奇妙的状态，仿佛抽离于现实之中。它好像普适于每个人，这让人感到惊喜，自然科学发展如此之快，得益于它的标准性和可证伪性，如果普适性存在，那这将是心理学的一块稳固的基石。

这里想额外提及为什么自然科学发展如此之快，以至于短短三百年时间超越积累了数千年的人文科学的原因。

原因可能是标准性和可证伪性，如果将人类这个整体看做一块可储存可计算的计算机，这个计算机上有无数的电子元件，特殊的是一批电子元件死亡，也会有一批电子元件诞生。

现在难题来了，如果我想储存一堆数据的同时也去计算它，电子元件之间信息传递的损失就成了至关重要的核心因素。

在计算机中，信息的传递为百分之百的标准，如果不准就会报错，但人类整体之间的传递并不是如此。孔子的思想难以准确的传递于每个人，因为定义过于含糊且具有特殊性，你思考掌握它通常需要相似的意境和经历。而数学并不会产生这样的毛病，所有人都能准确的承接1+1=2。自然科学的特点是常常与数学挂钩，有着与数学一样严谨的逻辑。

这样的普适性、标准性和可证伪性给人类这个可繁殖的哺乳动物群体一个可传递的基础，以保证传递之间不会存在损失。

做个简单的计算：假设人文科学传递的损失比例为0.1，自然科学传递的损失比例为0.01。迭代次数为口头相传的次数，假设为10年1次，共300年，得：

哪怕仅是0.09的微小差别，通过指数迭代也是十分巨大的。传递产生误差，也就意味着计算的数据存在着偏差，能够有效利用的结果（方法）就更少了。如果能够有效控制传递的损失，人类的繁衍才能发挥它的最大优势。

回到原来的话题，我想谈谈我对意识的看法，以及和感觉剥夺实验的关系。

维基百科对意识的定义是这样的：意识是人对环境及自我的认知能力以及认知的清晰程度。

我曾和一学物理的高中同学有聊到过这个问题，当时我们有探讨到温度这个例子：人们能感知到冷热其实是环境里的温度发生了变化。换句话说，人们先感受到的不是温度，而是温差。人们认知一样东西时，往往是先感知到差别。换句话说，如果没有差别，人们根本无法认知到某样事物。

你可以发现，意识其实包含了两样东西：环境的变量，以及认知清晰程度（我认为这很像一种校准机制，通过对比去校准你对事物的定义）。

感觉剥夺实验剥夺了绝大部分环境的变量，相当于抽空了意识两个关键因素当中的一个。这会有什么影响？

这里有个视频链接，专门提到了这样的实验，以及与它相关的各种历史。值得一提的是，这种感觉剥夺实验居然衍生出了商业化的产品，这是让我感到非常诧异的地方。（链接点击不了可以点击阅读原文）

https://www.bilibili.com/video/av8400004

我究竟是什么？

意识是认知清晰程度和环境变量的产物。

同时我认为，认知清晰程度就是一个学习的过程，我们在通过环境变量和事实来校准我们对一样事物的定义。

从科学角度看待，不讨论道德的情况下，假设我们将一个刚出生的婴儿放入感觉剥夺实验当中，使得他除了基础生存营养提供之外无法汲取任何的环境变量，这个婴儿会知道自己是自己吗？或者说，他是否有意识呢？这是一个让人深思的问题。

现在我们加入一个新的东西：机器学习。并将这两者进行对比，可能会有一些意外的发现。

我了解到的神经网络的大概架构为输入——中间件——输出。

传统的程序为我们需要计算机输出值，我们拥有输入值，所以我们通过设计函数来让计算机通过输入值得到输出值的结果。但设计函数是在人的大脑中完成的。所以计算机只能解决单一问题。

而机器学习的基础思路则是我拥有大量的输入和输出值，通过纠正偏差的方式让机器“学会”计算一个问题。当数据量足够大时，训练出来的中间件将能够判断泛化问题（比如识别一只猫），并且有不低的正确率。

我们将两者放在一起对比：

机器学习有个基础的算法，和大量的数据集对算法进行纠正。

人类有基本的遗传DNA，和大量的环境变量对行为进行校正。

机器学习通过损失函数来校正（反向传播算法），使得结果能够贴近真实值。

人类通过事件来校正心理表征，使得判断能够尽可能准确预测下一次事件发生。

…..

我认为机器学习和人类进化行为的思想十分的相近。甚至我们可以通过机器学习的角度看人类整个进化行为的发展时，会有十分奇妙的感觉。

人类，幸存者。

在海洋的一块矿物质极为丰富的地方，开始衍生了一群具有能动性的东西，它们只需要浮在水面上，每天的行为仅是进食与排泄，生命周期到了之后就走向死亡，越复杂的物体，稳定性就相对的要弱。突然这群东西中诞生了一个可以复制自我的东西，从基因的角度上，这个东西加倍了，从而基因变得更加稳定、不易死亡了。

矿物质的总量是有限的，基因却在不断的复制，当消耗的总量超过物质的总量时，自然强迫这群基因做出选择，促使基因产生突变：我能吃的更快、我产生了尾巴摆动的更快、我消化的更加迅速等等…..。竞争是进化的源头。

转眼来到另一个时代，对了，性渴望弱的、感知危险弱的、不和种群一起移动的人类在竞争中已经被大大的减少数量，这时人类的主流是有某种用户画像的。这时人类的“算法”已经埋入了“性，危险规避，从众，先入为主等”大量的基础数据。

紧接着人类已经迈入了基础的文明，建立起了一个又一个城邦和帝国，这时的人类已经没有了大多数生存威胁，但过往的环境对“算法”造成了不小的影响。这时的生存需求转化成了社会地位需求，更高的地位拥有着奴役奴隶的权利、拥有着更多配偶的权利，拥有着大量军队保护着自己的权利……。

权利的总量是有限的，人群却在不断的增加，当人群的总量超过权利拥有的人头数时，欲望强迫着人类个体做出选择，促使文明进步：我想拥有权利、我学会了能打仗的战术，我学会了如何与人更好的保持关系、我有了更强的逻辑推理等等……。

或许这里的权利，用存在感来表达会更加的恰当。数据集——环境变量训练了我们，宏观上，人类的发展更加的有“存在感”了。微观上，有幸原生家庭环境、学校、工作等“参数”对我们进行了校正，所以每个人不会千篇一律，那样多枯燥无味。

如果从感性的角度来看，人类是一个十分幸运的种群，幸运到什么程度呢？人脑只要超过40°c就会发生不可逆的化学反应，导致痴呆，所幸人体的温度一直稳定在36.8°c。这种感觉就像是你独自航行着宇宙飞船，几十cm厚的隔板之外就是浩瀚无垠的宇宙，那外面极低的温度就能一瞬间杀死一个人。

但如果从理性的角度来看，自然不是善意的，也不是恶意的，它只是无意的。每一次主动的想法，可能都是数据集进入你脑袋时，你产生的校准和对比机制。或许这个的工作机制还真的挺像“漏斗池”呢。

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