用人工智能的“错误信号”，理解人类的“痛苦根源”

@高飞

#模型时代# 用人工智能的“错误信号”，理解人类的“痛苦根源”。

这可能是我最近看过最具创造性的一个论文了，作者做了一个大胆的假设，痛苦的源于“挫败感”，是个体无法实现预期的目标或回报导致的。最重要的一句来了，无论是人类还是AI都如此。

那么何为AI之痛苦呢？作者基于心理学与神经科学的理论，尝试将痛苦看作是一种“错误信号”，并构建了多个AI模型来模拟这种痛苦机制。

而如果人类和AI的痛苦是同源的，那么原则上就可以基于计算模型，通过分析AI如何在数据和资源有限的情况下应对复杂性与不确定性，从而以理解和解释人类如何产生痛苦，及其应对方式（化解人类之痛苦）。

有兴趣的可以看原文：Painful intelligence:

What AI can tell us about human suffering，链接：arxiv.org/abs/2205.15409 。

我做个简单总结：

1、主要发现

痛苦的错误信号属性：研究发现，痛苦可以被定义为一种错误信号，它帮助智能系统（包括人类）从失败中学习并调整行为。例如，AI系统会在未达成预期目标时产生“错误信号”，以指导后续学习与优化，这与人类在受挫后感到痛苦的机制相似。

痛苦的增强机制：作者指出，系统的“体验重放”（如回忆过往的错误）会放大痛苦感受，并通过计划未来行动而不断模拟错误，导致痛苦加剧。这样的机制在AI和人类的大脑中类似存在，通过重演和规划来优化未来行为。

威胁预期对痛苦的加剧：论文探讨了痛苦不仅源于实际的挫败，也来自对未来挫败的预期，尤其是在复杂不确定的环境下。威胁感是对可能受挫的预测，使得系统在真实情况发生前即产生痛苦，这一现象在人类和AI中均可见。

情绪干扰与分布式处理：情绪（如恐惧）作为一种进化上的中断机制，会打断正常的认知过程。作者认为这种干扰在并行分布处理的系统中不可避免，因此增加了人类痛苦的复杂性。

2、重要启示

减轻痛苦的干预方法：论文通过AI模型提出了一些可行的痛苦减轻方法，包括“重新编程”大脑以减少期望和需求，从而降低挫败感。这与佛教、斯多葛哲学中的冥想方法不谋而合，为减轻痛苦提供了计算理论支持。

进化需求与痛苦的关系：研究强调，进化从未以幸福为目标，反而通过焦虑和威胁感强化个体对生存的追求。这一发现揭示了人类痛苦的进化根源，并解释了人类对生存和“自我”过度执着带来的长期痛苦。

3、何为“重新编程”

*降低期望和需求：研究指出，许多痛苦源于未达成的高期望和欲望。通过有意识地降低期望值和减少不必要的需求，个体可以减少因期望未满足而产生的痛苦。例如，心理学中的正念训练鼓励人们关注当下、接受事物的本来面目，逐渐降低过高的期望，从而减少失望和挫折。

*调整自我认知：痛苦往往与个体的自我认知和自尊有关。重新编程大脑包括调整对自我价值和能力的认知，减少对成败和他人评价的依赖。通过重新评估自己的认知偏差和心理习惯，个体可以培养更为平和、稳定的心态，减少因自我评价受损带来的心理痛苦。

*正念冥想与情绪管理：正念冥想是重新编程大脑的一个有效手段。通过正念练习，个体能够逐渐培养一种“观察者”的视角，意识到自己的情绪和思维习惯，并学习在负面情绪发生时不被卷入其中。情绪管理技术帮助个体识别并转化负面情绪信号，使大脑逐步适应新的情绪反应方式。

*改变认知习惯：许多人习惯性地从负面视角看待问题，或是不断反复思考过去的失败。这种“反刍”思维模式会加重痛苦，而重新编程大脑的目标是帮助个体打破这种惯性，训练新的认知方式，比如用积极、建设性的方式去面对困难。这种方法可以减少痛苦的持续性和强度。

*强化新的行为反应：重新编程大脑还涉及通过行为改变来反向影响思维方式。行为主义心理学认为，通过改变行为，可以改变情绪和思维。例如，面临困难时积极行动或寻求社交支持可以强化积极的心理反馈，从而逐步削弱大脑中负面情绪的反应机制。

如果再用一句话总结就是：

不要对生活有过高期待，如果产生了痛苦，避免回忆加深印象（强化神经连接），而是重新编程大脑，比如正念冥想，寻求社交支持，把自己作为自己的观察者抽离本体等。

倒不是说一定正确，但是这个研究思路很有意思。