探索大脑思维原理的新思路—主动关联网络

谢 军

虎门镇威远九门寨白花山南区25号，东莞市，523898

Email: [email protected]

 

摘要：本文阐述了一种用于解释人类大脑思维原理乃至所有生物神经系统原理的新思路—主动关联网络。这一理论与当今学界的人工智能理论有着本质的区别，它以生物神经系统的工作原理和进化过程为出发点，抽象出模拟生物神经系统的新模型，并对其进行了研究和论证，此外本文还给出了有关这一理论的模拟实验内容，值得相关同行共同参与探讨。

关键词：主动关联网络；人工智能，神经网络，心理学，神经生理学

 

1.       引言
  众所周知，现今人工智能学界按照研究方向和重点的不同，主要分为三大学派，联结主义学派和符号主义学派以及行为主义学派，联结主义学派的出现比符号主义学派相对较晚，但是其近些年的发展十分活跃，现在已成长为计算智能学派，主要有人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑三类分支。
  行为主义学派主张智能取决于感知和行动的观点，提出智能行为的“感知—动作”模式，对联结主义学派和符号主义学派采取批判的态度，认为智能不需要知识，不需要表示和推理，在研究方法上也采取行为模拟方法。
  符号主义学派的历史最为悠久，他们认为智能源于数理逻辑，主张以知识为基础，通过推理来进行问题求解，研究方法上采用以计算机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法，也即传统的人工智能。
  而本文对于智能的观点有别于上述学派，首先本文认为智能、心智的载体是生物神经系统，其产生的根源是为了让生物能够更好地生存和适应复杂的生存环境，而为了这个目的，生物神经系统最基本任务就是能够因应外部环境变化来协调各生物器官的功能活动，由于生物世界的多样性以及不同的进化過程，生物神经系统的规模、结构、形式也是千差万别，要想弄清楚人类智能的原理和机制就必须弄清楚生物神经系统的工作原理以及它的进化过程。有鉴于此，我们需要一种全面的新理论模型—主动关联网络，来更贴切地表述复杂的生物神经系统。

2.       主动关联网络理论和模型
  从神经生理学可以知道，生物神经系统是由神经元组成，神经元与神经元通过突触进行联结，人的大脑具有大约10的10次方到11次方个神经元，每个神经都与大约10的3次方到5次方个神经元相联结，如此便构成一个相当庞大和复杂的网络，然而我们为何需要如此庞大的网络，它的存在于我们的生存有何具体意义（毕竟要维持如此复杂的机构所需要的养分不可忽视）？这个网络的具体工作原理又是怎样的？让人遗憾的是，至今无人找到上述问题的确切答案，而且不仅如此，虽然目前有不少人提出了许多有关的猜想和模型，但是仍然缺乏一种能够说服所有人的理论模型。在这些模型中，至今只有人工神经网络模型最接近生物神经系统，可惜的是，虽然该学科近年来十分活跃，但是在解答前述问题面前依然无能为力，究其原因，本文认为人们虽然知道有神经元以及神经元是相互联结的，但是却没有考虑它们的具体工作机制，现有的人工神经网络模型过多地依赖网络的拓朴结构和寻找合适的神经元处理函数来解决问题，然而真实的情况是生物神经系统中，神经元之间的联结并非固定的，神经元细胞的生命也是短暂的，而且在整个生物心理活动中，除了生物神经系统外，其他感知和行动器官的参与也不可忽视，他们也是神经网络的一部分，整个生物神经系统（哪怕是最简单的生物）是一个动态的复杂有机系统，由此可知，要想全面真实地表述生物神经系统，就必须考虑这些特点。
  主动关联网络的思想来自于对生物神经系统的深刻理解。类似于人工神经网络，主动关联网络模型也由神经元（节点）和神经元间的联结组成，神经元按照功能性质分为两类，一类是核心神经元，一类是感知和控制神经元（末端神经元），后者是网络的末端节点，它只能向核心神经元输出信息或者接受信息，而无法同时输入和输出信息，而核心神经元却无此限制，它即可向其他神经元发送信息又可接受来自其他神经元的信息，下面是示意图：

末端神经元：相当于感知细胞或者机能控制神经，主要功能是侦测外部环境变化，产生相应的刺激传递给上一级核心神经元，或者接受来自上级神经元的控制指令并作用具体器官进行功能动作。核心神经元：主要有三个任务，首先是将在某个时间片接收到的来自其他神经元的刺激进行关联，其次是当某个刺激再次出现时激活这个关联，并引发与之关联的另外一些刺激，且因为这个关联被激活的次数的增加，该关联的活跃性也就越高，相应的其与其他关联或者刺激建立新关联的几率更大，最后因为新陈代谢的缘故，一些不活跃的关联（神经元）会死亡并脱离网络。关于关联这个概念，需要重点说明的是，发生关联的对象不仅可以是来自末端神经元的外界刺激，也可以是某些外界刺激与已有的关联，甚至可以是关联和关联之间，为了加以区分，我们把纯粹是外界刺激之间的关联简称为关联，而关联间的关联称为关联集，如果再进一层的话，就是关联集之间的关联，用关联集群来表述。核心神经元除了三个主要任务外，还具备一种十分重要的特性—主动性，核心神经元是十分活跃的，除了会被动地产生关联外，它还会主动地尝试与其他关联发生关联，这一特性直接导致了生物包括主动求生、觅食、寻偶、猎奇等的一系列心理表现。
  下面对上述模型作一个总结：
　　Ａ、主动关联网络模型的核心观点是：所有的生物神经活动乃至高级的思维心理活动都是相应规模关联网络的运动体现；
　　Ｂ、在关联网络中，关联被神经元节点建立，关联的对象可以是所有的感官刺激，也可以是已经存在的关联，甚至关联的关联，建立的条件是被关联的对象在同一时间片被侦测到或者触发；
　　Ｃ、关联被建立后会被再次激活或者因为长时间没有活动而会被清除出网络；
　　Ｄ、在关联网络中，关联之间会不断地尝试建立新的关联；

3.       理论模型的论证

  前面提出了用于描述生物神经系统原理的一种理论模型，人类的大脑也是一种极为复杂的大型生物神经系统，因此主动关联网络模型同样可以适用于解释大脑的工作原理，下面将利用新模型对1、生物神经系统的生理学原理和进化过程；2、人类认知和心理活动以及思维本质等两个方面进行解答和论证。
  ①、人的大脑是经过亿万年来生物界不断进化的成果，至今我们仍然可以找到许多证据来证明这个过程的存在，从最简单的单细胞生物到当今的人，我们知道觅食、繁衍后代是生物生存的两个最基本任务，前者使得已有的生物个体能够生存，后者使得生物种族能够延续下去，那么作为生物个体的重要组成部分—神经细胞乃至神经系统在这其中扮演了什么角色以及起了什么关键性的作用呢？在尝试解答一系列问题之前，有必要阐明本人以及本文的一个基本观点—唯物主义观，本人坚信自然界以及其中所有的事物都是客观存在的，反对“我思故我在”的唯心主义观点，所有人类以及其他生物所见所闻都是客观存在的，生物之所以能够生存于这个世界是因为它们的神经系统通过它们丰富的感知器官感知了生存环境的变化进而驱动动作器官去利用自然环境变化来完成觅食和繁衍后代的任务，所有已被我们发现或者未被发现的事物和规律以及由于我们利用相关自然规律创造出来的事物和规律都是已经客观存在或者将要客观存在的。主动关联网络模型深受此观点影响，也是对这一观点最好的阐释。
  即使是最原始简单的生物，它们都已具备借助自己的感知器官感知外界的能力，这是生物生存必备条件的第一前提，除此之外的另一个前提是借助自身运动器官改变和利用外部环境的能力，这里又包涵两个方面，一是改变生物自身的空间位置，二是对外部环境进行主动的物理化学改变（这将使得生物具备躲避危险和觅取食物的生存能力），而无论是哪个方面都会引起感知的再次变化，由此根据已有经验进一步引导运动器官的行为。在此我们需要思考的是，要想协调完成上述两个生存前提的任务，生物神经系统如何积累经验以及如何工作以达成目的？在没有任何外力的帮助下，生物神经系统必须将动作器官的动作与感知器官感知到的环境变化进行关联并记忆下来，如果动作是正确的那么该记忆就会加强形成经验，否则就会忘记，判断是否正确的标准是生物个体是否安全或者环境是否利于生存等等，后面会通过实例予以说明。至于前面提到的感知信息，不外乎两大类，物理的和化学的信息，物理信息包括光学的、力学的、声学等方面的信息，化学信息包括酸碱度、气味、温度、味道等等，每一类的信息都促成一种感觉的形成（后面会具体提到视觉），这里需要说明的是，这些感知信息也是一种关联信息，它们是同一感知器官的不同部位感知刺激间的关联，这是最原始和最初级的感知信息。生物神经系统不可能完整地记录每个刺激的具体内容，但是会记录有用刺激间的关联（会重复激活的关联所被关联的刺激谓之有用刺激），这也就是我们永远无法象照相机那样将所见景物复制出来，但是通过长期观察能够用笔等工具将其描绘出来的原因所在，因为记录在大脑中的始终只是一些复杂的关联信息，当然绘画技能也是一个十分复杂的生理心理过程，并非三言两语可以说得明白，需要专门立文研究，在此不再螯述。
  生物神经系统的规模是与感知器官和行动器官的复杂程度相关的，感知器官能够感知的信息越精密越实时以及行动器官越敏捷，那么所需要的神经系统规模就越庞大越复杂，从主动关联网络模型的观点来看，这意味着关联网络的层次更加复杂、规模更加庞大。如果我们纵观整个生物进化史，不难发现上述规律的客观存在，而就是在某一特定高级生物的从幼儿到成年的成长过程中，也可发现此规律的体现，比如说人类婴儿到成年人的成长过程中，我们的大脑神经系统也是随着年龄增长而不断发育成熟的，其对我们的感官和肢体行动器官的控制也是一个从生疏到熟练的发展过程。虽然我们还无法从解剖学的角度量化生物神经系统规模与感官的关系，但是可以通过利用主动关联网络进行模拟试验的方式来取得相关的数据。
  这里先提到一个案例，然后来了解生物神经系统在整个生物进化过程中所扮演的角色和所起的作用。还记得在我们中学生物课上曾经接触到过的最原始简单的单细胞生物草履虫吗，那个具备探测自身四周水的酸碱度并可借助细胞四周的毛足在水中自由游动以摄取食物和躲避危险的小生命，我们并不指望单细胞具有独立的神经系统，但是并不等于它尚失了该系统的功能，实际上单细胞本身的某些物资担当了这个任务，能够感知危险并逃离危险水域其实是这种生物的基本本能，那么这种本能又是从何而来呢，其又是如何被该生物记忆并遗传的呢？我们先假设一开始第一代的这种单细胞生物尚未具备逃离危险水域的能力，所以此时的细胞只会随波逐流，凭借运气来闯荡世界，直到某一天这个细胞不幸进入了不适宜其生存的酸性或者碱性水域，水域的过渡酸（碱）性对细胞的新陈代谢产生了威胁，此时的细胞并没有其他应变办法，只有依靠毛足的飘动以驱使细胞游动，与此同时因为细胞的游动使得其四周的酸碱度再次变化，如果此时酸碱度增加的话，细胞可能游向了更加危险的水域而最终死亡，反之则最终摆脱危险，这其中细胞因为毛足飘动以及水流的作用使得细胞游动方向发生了多次变化（在此我们假设细胞对毛足已经具备控制其动作和停止以及改变飘动方向的能力），其实在这个时刻，细胞对酸碱度变化的感知与改变毛足飘动方式的感知之间已经发生了关联，这个关联可能是发生在酸碱度增加的感知与改变毛足飘动方式的感知之间，也可能是发生在酸碱度降低的感知与改变毛足飘动方式的感知之间，或者两个关联都存在，关联产生后，因为细胞的继续游动，已经产生的关联会不断地被再次激活，显然，对于幸存者，逐渐变淡的酸碱度感知与毛足变化飘动方式的感知之间的关联的激活次数占优势，这里值得说明的是在关联没有产生之前（或者说细胞尚未脱离险境以前），细胞会自发随机地改变毛足的飘动方式，因此运气好的细胞最终能够命中正确的游动方向，也使得酸碱度降低的感知与改变毛足飘动方式的感知之间的关联最终被记忆下来，这个关联会在这个细胞再次进入危险水域的时候发生作用，即不断变化毛足的飘动方式直道感知的酸碱度变化是降低的，这足够帮助它逃离危险水域，最后由于这个关联存在于许多幸存的细胞中，这些细胞又通过花样繁多的生殖方式将关联遗传到了后代。
  事实上草履虫毛足的逃生能力相当有限，草履虫也只能生存于水流相对稳定的环境，因此要想生存与更加险恶复杂的环境则必须进化出更加复杂的感知器官和强有力的动作器官，目前尚未能够弄清楚生物进化的详细过程，但是适者生存的道理是千古不变的，因为往不能适应环境者都已经被恶劣环境夺取了生命。在我们应用主动关联网络模型解释草履虫行为的时候，我们可以发现，草履虫的行为可以用一个简单的逻辑关系来描述，比如可以等同于“如果周围水域酸碱度呈现降低的趋势，则毛足飘动方式正确，否则变换毛足飘动方式”这样的描述，同样的道理，我们可以将更为复杂的生物行为也简化为普通的逻辑描述，然后应用成熟的逻辑学方法来进行分析研究，而主动关联网络模型不妨看作是对逻辑模型的关系模型描述，值得注意的是，主动关联网络模型又并非单纯的关系模型或者逻辑模型，最明显的特点在于所有的关联都是在与外界的交互过程由生物体自发地建立起来的，由此我们亦不难总结出主动关联网络模型有别于前述三大学派的特点，先看行为主义学派，虽然新模型也强调感知—行动模式，但是新模型更加强调关联、关联集以及关联集群，正是这些多层次的关联网络构造了知识和经验乃至文化，在新模型中，感知—行动的关联模式只是最简单最基础的关联网络层次，所有的生物都具备这样的模式，因此仅仅是行为模拟的研究方法还远远不够。再看看符号主义学派，正如上面的案例所体现的那样，数理逻辑确实是人类的伟大创造，它可以很好地描述所有已知的事物，但是它却无法有效地用于自发地创造新的知识，知识并非仅来自逻辑推理，这个世界也并非单一的逻辑世界，我们在惊叹语义网络带来的便利和妙处的同时，也为如何表达和理解语义的真正内涵而困惑，而新模型则完全摒弃了如何表达知识的瓶颈，所谓的知识不过是一群关联或者关联集甚至关联集群所表现出来的整体网络效应而已，而这个网络又来自于与外界的长期交互，包涵了对外界的反应以及适应、改变、利用外界的切身体验，因此其自发性和主动性都是数理逻辑体系永远无法比拟的。那么联结主义学派又如何呢，我们看到神经网络模型和主动关联网络模型确实有相似的地方，比如他们都是一种网络模型，他们都重视神经元的作用，但是不应忽视的是他们的区别，神经网络模型强调的是神经元的作用以及网络联结的拓扑结构，很明显，如果生物神经系统真的按照神经网络模型所描述的那样去运作的话，我们似乎无法找到生物进化到那种地步的理由，事实上维持像人类大脑这样庞大复杂的神经网络运算，其所需要的运算速度和人体所能够供应的能量完全不成比例，随着网络规模的增加，其运算量以及数据流量将呈现指数级的增长，除此之外更让人担忧的是，神经元的功能又是如何形成的？对于神经网络模型，人们可以人为地设计合适的神经元函数，那么生物神经系统又如何呢？再加上网络的拓扑结构，生物神经系统又是在什么情况下进化出所需要的拓扑结构呢，具体过程又是怎样的，这些都是联结主义学派回答不了的问题，而主动关联网络模型则不同，按照前面新模型的定义，在新模型的关联网络中，所有节点所要完成的功能都是相似的，其响应速度和所需计算资源都要求不高，最重要的是它使得主体意识按照低到高的层次区分了开来，这可以很容易地揭示动物乃至人类自我主体意识的来源，另由于模型的主动性和网络节点的新陈代谢机制使得它可以保持低得多的计算能耗以及网络规模，因此看起来新模型对生物神经系统的模拟最为贴切，这也极大地方便我们更好地理解生物神经系统的进化历程。
  在前面草履虫的案例中，我们了解了其逃避危险本能的形成机理，同样的其他本能应该也是通过类似的过程得以形成，比如捕食、生殖等等，但是遗憾的是这个生物过于简单，无法向我们揭示更多的智能奥妙，在其小小的单细胞体中是无法形成更高级别的关联以及关联网络的，通过观察和研究更高级别的生物，我们得到了一个重要的提示，生物适应生存环境以及改变生存环境能力的高低取决于其神经系统规模的大小，而其神经系统规模的大小又揭示了其关联网络的规模以及复杂程度（层次），从模型的角度来看，不同规模大小以及层次深度的网络之间在网络功能的许多方面也有着相当的差别，再加上网络的质量（指关联的响应速度、关联产生的灵敏度以及新陈代谢速度等等）差别使得网络功能得以呈现出千差万别。上述观点在解释人和猿等有着相似身体构造的生物为何有着截然不同的智能水平这一问题上可以奏效，关键在于它们的规模大小以及层次深度不同的关联网络，人类所独有的语言、情感、思考等能力是猿类无法达到的，不过猿类仍然拥有简单的相应能力，只是限于它们有限的硬件条件无法发展出更加高级的智能行为，也等同于说其关联网络的规模和层次都受到了限制，在后面的论述中大家可以看到更多的人类智能的本来面目。
  前面提到的不同生物神物神经系统的区别对生物生存能力的影响，忽略了的一个话题是越是高级的生物，其幼儿到成年需要的时间越长，人类的时间最长，超过15年以上，但是也有例外，有的神童的表现很突出，对此我想可能的原因是其大脑的关联网络质量要相对好一些，因此他们能够用相对短的时间来学习和消化知识，并且感知能力和行动控制能力都有可能较常人要好。然而正如我们经常看到的那样，许多神童成年后反而并不能够一直保持那些超常的能力，在力图找到原因之前，有必要看看另外一个例子，狼孩、虎孩、豹孩，想必许多人都对这种现象有过了解，未成年的婴儿因为有意或者无意落入了狼群或者虎群，接着就算是虎狼这些看似凶残的动物也会出于最原始的母爱而开始抚养弃婴，加上都是哺乳动物，弃婴也会很自然地将母狼当作自己的母亲，直到弃婴被再次发现，然而令人惊奇的是当初的弃婴虽然变成了幼儿或者业已成年，但是其习性已根本有异于人类，与收养他的动物们毫无区别，再来就是人们对他的重新教育，希望可以唤回其人类本性，可惜的是不管人们怎么努力，这些狼孩、虎孩们始终不能变回真正的人，他们的智力也最多只能停留在相当于普通人孩童时代的水平，通过这一系列的现象，我们可以发现生物神经系统的一个通性，那就是当个体刚出世的时候，关联网络的可塑性十分强，神经细胞亦十分活跃，而随着年龄的增长，可塑性会不断降低，如果在此之前神经细胞没有被充分地利用到关联网络中，那些细胞最终会永远死去，造成这种现象的原因是刚出世的生命个体需要尽可能多地接触外界并在父辈的带领下学会适应环境和生存技能，随着年龄的增长和经验的积累，神经系统记忆了这些经验和知识，因此也就不再需要可塑性强的活跃神经细胞了，用新模型的话来说就是有用关联的活跃值越来越大，其被代替的和死亡的可能性也越小，一旦一个关联网络成型并能够有效地控制和帮助个体适应环境和生存，那么在后面试图将它改造及转型便相当地困难，毕竟那个时候其可以动用的神经细胞已经相当有限。通过这个结论再回头看看神童和狼孩的例子，其原因也就自然明了了，对于神童来讲，因为其先天优秀的网络质量使得网络得以相对快的速度发展，但是一旦网络定型后，神童与普通人也就没什么区别，要知道就算拥有优秀的网络质量，如果不去持续利用的话，那么这些优势还是会丧失的，此时让人能够更聪明或者能干的办法就只有靠主动不停地的锻炼和学习，而如果那些神童依然认为自己能力超群而懈怠下来的话，最终难有建树。而对于狼孩来讲，由于其被兽类抚养后，关联网络记忆的都是兽类的生活习性，由于兽类的脑容量与人类的不可相提并论，因此狼孩的大脑中已经有相当数量的脑细胞因错失进入关联网络的时机而死亡，这也直接导致了后续所有重新教育努力的失败。
  ②、目前的心理学已经将人的认知和心理划分成为两个阶段，感性思维和理性思维，感性思维包括感觉、知觉、表象，是思维的初级阶段，理性思维包括概念、判断、推理等三个阶段，是思维的高级阶段，虽然如此划分并没有错，但是太过简单和粗略，难以更加细致地描绘人类思维这一复杂的想象，而新的模型理论则可以沿着已划分的六个阶段对人类思维作更进一步地表述和论证。
  感觉被定义为感官对事物个别属性的直接反映，因此它又包括视觉、嗅觉、听觉、味觉、触觉等等，每一种感觉都有相应的感知器官所对应，感知器官通过接受外界的信息而产生不同的神经刺激，外界信息主要有物理的和化学的信息，如声音、光线、酸碱度等等，那么我们各种感知器官又是如何处理这些信息的呢，新模型能否适用这些过程，带着这些问题，我们通过了解眼睛的组织结构以及生理学原理，再尝试用新模型做出匹配和论证。有关视觉研究的最新成果大家可以参考《计算机视觉》一书中的有关内容，从该书中的相关内容我们知道目前人们还只能依靠假说来对视觉认知机理进行有限的探索，而本文稍后提出的观点也仅仅是一种假说，但是我们却可以通过这个假说解释更多的现象。
  按照前述主动关联网络模型的观点，我们不难想象出其对于视觉认知机理的大概模型，首先感光细胞以及用于控制晶状体、虹膜等感光部件机能的神经细胞处于网络的最顶层，不同的感光细胞感知不同的光线或颜色信息并将这些信息传递到上一级神经网络，而起控制作用的那些神经细胞也会将被控制部件的状态传递到上一级神经网络，我们已经知道在同一时刻视网膜上的感光细胞会同时对景物产生感光反映，不同的感光细胞产生的感光反映是不同的，某一时刻的景观对于眼睛来说，都是一幅静止不动的图画，而当人的身体移动或者眼睛的移动以及景观中的物体发生位置或者其他变化的时候，印入眼睛的图画将会发生变化，也就是说静止的图画变成了动画，此时感光细胞会立刻将变化的景观产生刺激反映到上级神经细胞，而上级神经细胞则会将同时来自不同感光细胞的刺激进行关联，我们相信在视网膜上接受到的影像是被划分成许许多多的细微部分的，这就好比显示在计算机屏幕上的信息实际上也是由非常细微的颗粒组成的，因此可能被关联的对象将包括影像中的某点自身的色度变化或者亮度变化以及某点与另一点的色度或者亮度变化，甚至某群点与另一群点之间的变化等等，由于我们看到的真实世界是从物体反射回来的光线所表现的，其本身的平面或者三维特征都是已经客观存在的，而这些特征亦体现在感光细胞后的神经细胞所捕捉到的光学刺激的变化上，感知这些变化并建立起关联等同于记忆了影像所带来的环境变化信息，被建立后的关联还会进一步与来自控制神经细胞的刺激产生关联，接着还会与来自其它感知器官的关联信息再次产生关联，如此往复，原本反映事物单一属性的感觉会因为关联网络的升级而上升到知觉、表象等更高级别的认知水平。反观上述过程，我们不难了解和理解以下事实，一直为人们所困惑的视觉神经系统编码问题其实很简单，我们的每一级视觉神经系统之间所传递的信息其实是不同级别关联网络中的关联信号；另我们亦不难理解为何人能够在1／5~1／10秒的时间内对于眼睛所看到的危险处境(例加一块石头向你的面部飞来)做出反应，这个过程只是记忆于神经系统的某个躲避危险的关联的作用而已，其高速反映效率也就不足为奇了。另一个更有说服力的现象是，能够被我们所回忆的过往景象永远都是不完整的，我们无法象照相机那样完整拍摄并重放所见景物或者过程，能够被我们记忆的只是关于景物的一系列关联信息，因此我们所能够做的重放无非是利用绘画材料根据记忆中的关联信息摹仿所见的景物而已，而通过言语和文字所表达出来的内容则又离逼真相去甚远。其他有关视觉上的一些心理和生理特征现象，比如视觉的相对性、视觉的选择性、视觉的整体性、视觉的恒常性、视觉的组织性、错视现象、眼球微动现象等等，也都可以应用新模型一一作出解答，届时将另立课题予以研究，限于篇幅在此不作螯述。我们不仅可以通过应用新模型从理论上对视觉认知机理作出假说并进行论证，我们还可以对其它感觉的认知机理作出类似的模型来加以模拟研究，除此之外，应用计算机来实现并运行这些模型将为研究带来非凡的实验意义。
  知觉是感觉的综合，是感官对事物整体的反映，因此知觉是比感觉更高一级的认知过程，如果用关联网络模型的话来说的话，它是建立在来自不同感知器官的感官刺激之间的关联组成的关联网络，由于在感知器官本身已经建立起了初步的关联网络，因此此处所指的感官刺激则代表的是关联刺激，即已经建立的关联被再次激活时产生的信号，因此在知觉阶段，关联网络变成了由关联刺激组成的关联网络，除了被关联的对象不同以外，这个网络的运行机制和特征并无改变，一样按照前述统一的关联网络运行机制运作。
  我们从上面的描述以及对关联网络模型的应用，不难预见到表象与感觉、知觉的关系以及演变历程，而更高级的理性思维阶段同样有着相似的层次和抽象关系，这也意味着关联网络模型可以适用解释所有的认知和心理过程，其中值得一提得是目前人们对于感性认识阶段如何上升至理性认识阶段，往往只有模糊而笼统的一句“质的飞跃”来解释，相反的是，通过完善关联网络模型对人类认知过程的模拟和匹配，并借助各种实验，我们完全能够清晰地认识和理解一个完整的认知心理过程，限于篇幅，这里不多螯述，下面仅就一些比较重要的认知和心理现象应用新模型作出探讨。
  语言：人类有别于动物的标志性特征，就其本质而言，它是人类思维的载体和交流的工具（这里要讨论的语言是广义的，包括书面文字和肢体语言等形式）。如前面所述，通过应用主动关联网络模型，我们已经清楚地了解了思维和心智的本质，因此我们可以很容易地理解作为思维载体和交流工具的语言的本质，语言是人类思维和心智发展的产物，用新模型的理论来理解就是它同样是关联网络中的一种关联的效应，它实际上是其所表达内容的一种抽象表达，或者说符号，由于大脑对世界认知的复杂性，现代语言的表达能力也就十分的强大，相信每一种语言在发展到如今成熟的过程中，其词汇、语义和语法也都是一个不断扩充和完善的过程，这个过程与人类对世界的认知程度也是相对应的。值得注意的是，随着计算机技术的不断发展，人们越来越希望计算机能够理解人类的自然语言，而目前能够被计算机所“理解”的语言只有各种上下文无关文法语言，这使得计算机的应用完全依赖于精通编程语言的各种程序设计人员，虽然还是有不少科学家置身于自然语言理解这一课题的研究，但是由于缺乏对思维和心智的本质的彻底了解，使得这一课题基本上没有突破性的进展，因此笔者尝试从揭示思维和心智的本质入手，得出通用模型后再使用计算机来进行模型的实现，按照这样的研究方向才有可能取得突破，目前模型已经于本文提出，而模型在计算机上的实现也正在研发和实验中（后面还会提到）。
  思维方法：在现代研究人类思维和规律的学科—逻辑学中总结了人们思维活动中应用的一些思维方法，比较、分析、综合、抽象、概括，正是这些方法的应用才使得人们的思维和认知过程富有成效，新知识的学习和发现以及问题的解决才能够得以实现，那么在主动关联网络模型中，是否也具备应用这些方法的能力呢，先看抽象和概括，从前面新模型的定义中可以知道，当某个关联被建立后，其还会与其他关联建立关联，这使得关联网络成为一个多层次的立体网络，上级可以看作是下级的抽象和概括，这其实就是新模型本身就具备的一种特征。再看看比较和分析，前面曾重点提到新模型的主动性特征，已经建立的关联会尝试与其他关联发生关联，而人们在运用比较方法时，也往往是在具有相似特征的事物之间进行比较（即所谓可比性），而具有相似特征的事物在人们的大脑中亦有着共用的认知部分，或者说公共的子关联网络，因此我们可以把比较事物的思维过程理解为具有公共子关联网络的关联网络之间的尝试关联，或者说是联动，故比较的思维方法对于主动关联网络模型也是很自然产生的一种现象。除此之外，模仿学习的能力也是所有生物都或多或少具备的能力，这一点在前面有关草履虫学会躲避危险的案例中已有论述，因此借助主动关联网络模型亦不难对更复杂的生物模仿学习过程作出解释。
  性格：先看看性格的狭义定义，它是人对现实的稳定度以及与之相适应的习惯化了的行为方式。性格表现既包括行为的方式又包括实践方式的方式和思维、意志、情感等心理活动的方式。这些心理特征在类似的情境中不断出现，有一定的稳定性、以至习惯化， 这便形成人们独特的性格。如林黛玉的行为，总是受到他的那种冷漠的情感、孤傲的个性、多愁善感而又自卑的弱型气质等心理因素的制约，在大多数场合里总是有伤感、狐疑、嫉妒、冷漠，而缺乏热情奔放自信等行为表现。习惯化的心理风貌就是性格。那种偶然的情境性的心理特征，不能称为一个人的心理特征。上述内容来自现代心理学的相关描述，我们亦不难明白形成性格差异的后天原因是迥异的个体成长环境以及教育历程，先天因素则与前面提到的网络质量有关，通过仔细分析主动关联网络的动力学以及网络特征，我们可以发现性格的形成是有其必然性的，在一个关联网络中，高层次关联的形成依赖于低层关联的形成以及激活，而高层关联形成后又会反过来影响低层关联的行为，这些高层次关联的形成和维持对于低层关联而言是一个相对漫长的艰难的过程，因此它们也不容易死亡，并且对低层关联的影响也就更加持久，这也就意味着该网络控制的个体对于外界事物的反映将表现出与以往经验相一致的方式，进而从外部看来会呈现出稳定的习惯性的心理特征。
  意志：意志就是人自觉地确定目的并支配其行动以实现预定目的的心理过程，通过这个定义我们也不难用关联模型予以解读，意志力有强弱之分，它实际上是高层关联的维持力度的外部表现，而高层关联往往代表的就是一种信念。
  情感(feeling)和情绪(emotion)：都是对事物的直接的态度、体验。人们对自己所知道的东西，或做过的事，不能漠不关心，所以在感知或想象事物的时候，总抱有特别的态度：满意或不满意，愉快或不愉快，积极或消极。情感比较稳定、持久；情绪则是比较短暂的激动的状态。象自尊心、自豪感、热情之类属于情感，它们在人们的生活实践过程中，继续保持，经久不衰，形成一个人的性格特征。事实上对于外界事物，人们的态度和体验主要有两种，一种是欢迎的、接受的，一种是不欢迎的、不接受的，这是两种处于极端状态的态度，而在它们之间根据程度的不同又可以有许多不同的表现，因此如果从主动关联网络模型的角度来看的话，是可以这样理解的：回想前面草履虫学会逃离危险水域的案例，草履虫最终对危险水域的态度是不接受的，这个态度来自于应对危险水域的关联的建立，同样的，我们可以将这个情况广义化，对于事物的态度在本质上是一种关联的应激反应，从最原始的关联产生可以知道应激反应中有两大类，一类利于个体生存，一类则相反，而随着关联的层次加深以及网络关系逐步复杂，两类反应中间也自然衍生出许多程度不同的反应，例如可能有较利于生存的反应或者不太利于生存的反应等等，而从外部看来则形成了个体应对事物的不同态度。值得注意的是，进化程度不同的动物同样有着不情感和情绪，只是它们的相对要简单得多，这是因为它们的关联网络不够复杂和成熟所致。
  其他有如自主意识、精神疾病等现代心理学以及分支研究的内容都可以借助新模型作更为深入的探索和研究，这对人类心理和智能的定量研究均有着积极的作用。

4.       模拟实验
根据新模型的定义和特点，我们可以借助现有计算机的软硬件平台进行模拟实验，下面是笔者正在进行的实验平台：
　软件部分：win32平台操作系统windows XP sp2，Borland delphi7编译器，Borland Interbase 7数据库平台
　硬件部分：适合运行windows系统的兼容PC，增强的部分包括采用双核架构的CPU以及大容量内存（1G以上）。
实验的内容包括使用delphi7开发一个具有如下结构的应用程序（代号“海豚”）以及运行和调试并且训练这个程序，并根据需要改进相关算法以提升程序的响应速度以及智能水平。
　“海豚”的组成部分：
　　感知线程：使用windows平台独有的钩子技术捕捉各类windows消息，同时应windows平台对消息的分类亦分为不同的感知线程，进而在线程中使用不同的钩子。
　　关联线程：用于将在同一时刻发生的消息进行关联操作或者激活已有关联操作，关联是一保存于数据库中的记录，用于记载被关联的各种消息对象。
　　搜索线程：用于遍历已经生成的关联网络，并为具有相似特征的关联进行尝试性关联。
　　代谢线程：用于模拟生物神经网络的代谢机制，将不活跃的关联删除（忘记）。
　　动作线程：有关键盘、鼠标、屏幕的变化动作都会被感知线程所捕捉，而另一方面这类动作也会由该线程根据关联的作用而自发产生。
　　以上线程的同步和资源共享遵循win32平台的通用规则。
　限于篇幅，这里不公布源代码，有兴趣的朋友可以来信交换代码和意见。
　由于新模型的适用范围相当广泛，几乎涵盖了所有的心理学研究领域，因此相对应的模拟实验也就能够衍生出相当多的形式，所以希望广大对新模型具有共识的朋友能够积极参与。

结束语
本文提出新模型的目的在于通过对大脑的工作原理以及生物神经系统的原理抽象出一个统一的理论模型，并针对该模型通过进行各种各样的模拟实验，从而进一步完善人们对于人类自身智能原理的认识，以及为发展更加强大和高级的人工智能系统产生积极的影响。

参考文献：
  高文、陈熙霖著，计算机视觉 — 算法与系统原理， 1999 ，清华大学出版社： 2-19