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[科普天地]預知夢與人工智慧

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E6%84%9F%E5%AE%98%E7%9F%A5%E8%A6%BA
超感官知覺(extrasensory perception、ESP、sixth sense),俗稱第六感,是一種某些人認為存在的能力。此能力能透過正常感官之外的管道接收訊息,能預知將要發生的事情,與當事人之前的經驗累積所得的推斷無關。普通人的感官(五感)包括眼(視覺)、耳(聽覺)、鼻(嗅覺)、舌(味覺)、肌膚(觸覺)或是其他現今科學熟悉的感官。或可理解成:人腦中的記憶庫(類似:資料倉儲),藉五感不知覺接收的資訊,進行篩選,得到特殊預感或答案;人腦藉感官得到的訊息非常巨量,可理喻為人在巨量的訊息拼出一全新的訊息。* 相較於人所現有較清晰的信息邏輯思考所得出的答案更深層與龐大分析,可間接推論,有可能第六感為人自我學習的思考能力(演算法),也是人工智慧(英語:Artificial Intelligence, AI)可能會達到的目的之一。由於感官的定義很模糊,所以「超感官」的定義也很模糊。但通常認為「超感官」是指現今科學還不熟悉的訊息。https://dyfeiyang.net/2019/03/03/feb-2019/

二月:腦科學與人工智慧

MARCH 3, 2019 / HUANG, FEI-YANG M.D. (黃飛揚)
林正。人工智慧「人腦如果有個插槽可以植入晶片,
價值道德觀就寫作程式語言;
人工智慧可以接手統治這個世界,
甚至可以試著模擬愛和眼淚」
系統神經科學家,透過紀錄大腦在執行認知功能時的神經訊號,試圖了解大腦訊息處理與運算的機制,這樣對於大腦的探究,剛好和人工智慧的發展相輔相成。不管台北的未來在誰手中,守中的選票要驗多久,人工智慧的未來都在大腦中。
(點播:台北的未來在台鐵便當(博恩版))2016年3月,由英國倫敦DeepMind公司開發的電腦程式Alpha Go,打敗了世界圍棋冠軍李世乭(이세돌)後,機器學習(machine learning)和人工智慧(artificial intelligence)躍升為全世界眾人皆知的熱門關鍵字,也快速被應用在各行各業,成為各大公司與各國政府致力發展的重點技術領域。
(Alpha Go紀錄片:https://www.youtube.com/watch?v=l9sztL9FQto) 
概略上來說,「機器學習」是指透過特定的演算法,讓電腦程式能夠學習執行特定認知功能(例如:圖像辨識、語言翻譯或是下圍棋等)。「人工智慧」,則更廣泛地希望電腦程式,不只能執行認知功能,更能展現人類智慧的整體特色(例如:思考論述、判斷決策、藝術創作,甚至是倫理權衡和情緒經驗)。 
大多數機器學習工程師,熱衷於將已開發好的機器學習演算法,透過不同領域的輸入資料拓展其應用範圍。例如將原本使用在行動助理或機器翻譯的語音辨識技術,應用在法庭上證人的證詞真偽判讀。然而,單純透過資料來源拓展應用,就像一間工廠,機器設備都維持不變,只是試著把不同原料丟進同樣的機器中,這樣的發展方式,受到資料的來源和品質而有所侷限。若是想要加強機器學習工廠中的「機器設備」,則需要真正在機器學習背後的演算法上有所創新。 
系統神經科學家在研究大腦不同區域的神經訊息處理時,很容易看到人工智慧和神經科學的密切關係。大腦,作為現今唯一能夠展現多重智慧的系統,無時無刻需要接受來自外界環境和內在生理訊息的輸入,經過神經系統的處理和運算,輸出相對應的行為動作或產生情緒經驗——這其中許多特性是目前機器學習演算法所遠遠不足的。因此,從對大腦神經生物機制的觀察和了解出發,可以提供機器學習演算法許多改進的想法。

神經網路革命的重要原理

近年來神經網路(neural network)領域爆炸性的發展,主要歸因於結合了深度學習(deep learning)和強化學習(reinforcement learning)兩個重要概念,而兩者皆源自於早期神經科學研究發展出的概念。

深度學習(Deep Learning)

深度學習(deep learning ),是指近年來,神經網路研究者開始模仿動物神經系統分層的結構,設置許多層虛擬的「神經元」來進行訊息處理。不像早期的神經網路模型,僅使用規則清楚地有限訊息演算,深度神經網路(deep neural network, DNN)在輸入層和輸出層之間,會有許多層負責訊息處理但原理未知的「隱藏層」(hidden layers)。
📷單純的神經網路(左)在輸入和輸出之間只有一層的訊息處理,而深度神經網路(右)則有許多層「隱藏層」,透過輸入資料進行階層式的訊息處理與學習。(圖片來源:https://becominghuman.ai/)
深度學習大大突破了傳統神經網路模型的學習能力,然而,其中有許多運算原理來自1950-1960年代神經科學界對於大腦訊息處理的認識。例如在物體視覺辨識很常使用的「卷積神經網路」(convolutional neural network, CNN),其中包含了「非線性訊息傳導」 (nonlinear transduction)、「除式標準化」(divisive normalisation)等運算原則,源自於1981年諾貝爾生理醫學獎得主 David Hubel 與 Torsten Wiesel 早年利用電極對哺乳類初級視覺皮質(V1)進行單神經元紀錄(single neuron recording)一系列的研究結果 (Hubel and Wiesel, 1959)。 
有趣的是,即使沒有事先人為設定每一層神經層處理訊息的詳細規則,經過大量資料訓練的人工視覺辨識系統,也會表現出和動物的視覺系統類似的階層處理模式:先辨識輪廓、再辨識局部特徵、最後才是物體的辨認。(Grigsby, 2018)這樣的相似性,支持了深度神經網路的生物可能性(biological plausibility),也意味著在其他的認知系統,只要模仿大腦的神經結構,其間的資訊交流就有機會透過資料的反覆訓練,達到模擬大腦的訊息處理方式。📷經過訓練的深度神經網路,在辨識人臉時,會和動物視覺系統一樣,先辨識輪廓、再辨認特定面部特徵、最後才是辨識人臉的身份。 (Grigsby, 2018)

強化學習(Reinforcement Learning)

強化學習(reinforcement learning),一個系統透過適當的回饋機制(feedback),進行試誤學習(trial-and-error),不斷改進而增進運算表現的學習機制。這就像是在小孩子在探索未知的世界一樣,充滿好奇心,什麼都想要嘗試,透過自身的經驗進行學習,不斷修正下次遇到類似狀況的反應。強化學習中最重要的回饋訊號,首次由我的指導老師 Wolfram Schultz 在獼猴中腦的多巴胺神經元中被記錄到(Schultz et al., 1997),直到現在,我們已經知道,從果蠅到人類的大腦中都存在類似的學習機制。此實驗的結果和同時期由 Sutton和Barto發展出來的強化學習演算法相互輝映,也讓我們逐漸了解到大腦中不同腦區,在強化學習演算法中扮演的對應角色。(Sutton & Barto, 1998; Doya, 2008)📷大腦皮質和基底核(basal ganglia)在強化學習當中所扮演的角色。Cerebral cortex-大腦皮質、Striatum-紋狀體、Pallidum-蒼白體、Dopamine neurons-中腦多巴胺神經元、Thalamus-丘腦
(Nat Neurosci. 2008 Apr;11(4):410-6.)

機器學習演算法的改進空間:腦科學的觀點

最新的神經生理觀念尚未完全引入

當前機器學習演算法雖然使用了許多腦科學的概念,促進了前所未有的突破性發展,然而,其使用的概念大多是1950-60年代的發現,突飛猛進的神經科學近年來對於神經資訊的處理方式,還有許多可以提供機器學習發展的新方向。舉例來說:大腦中具有多層次的階層學習系統(hierarchical learning system),人類不一定要透過試誤學習才知道熱水會燙傷,透過觀察學習(observational learning)和規則學習(rule-based learning)的結合,大腦無時無刻都能夠對環境進行預測,透過前額葉(prefrontal lobe)使我們預見對自己行為的後果並且監測自己行為的執行,只要任何改變預測結果的事件發生時,就可以回饋給系統進行學習。例如早上出門時,看見行人手中拿著傘,即使還沒有看到下雨,也不需要親自被雨淋濕,大腦就可以預測很有可能等下走出去會下雨,本來如果決定不帶雨傘的人,馬上就可以透過「看到別人拿傘」的視覺回饋,直接進行學習,了解下次遇到類似的情況,應該要帶著雨傘出門。📷不同腦區存在不同的學習系統:大腦皮質:unsupervised learning、基底核:reinforcement learning、小腦:supervised learning。 Doya (2000) Curr Opin Neurobiol. 10(6):732-9.這樣「學習如何學習」(learning to learn)的超強化學習(meta-reinforcement learning)系統可以試圖解決目前機器學習常見的「毀滅式遺忘」(catastrophic forgetting)的問題,使得神經網路不會再一開始學習新的任務時,新的回饋就馬上使神經網路忘記先前學習過的任務(Wang et al., 2018)。這種「轉換學習」(transfer learning)的能力,讓學過直排輪的人很快就可以學會溜冰刀,擅長學習的人,可以利用先前的學習經驗,更有效率地去學習其他事情,這是目前機器學習演算法很難達到的目標,也是要達到所謂「強人工智慧」(artificial general intelligence, AGI)必須要解決的重要問題之一。
📷大腦前額葉的超強化學習系統(meta-reinforcement learning)。o : 知覺輸入訊息(perceptual input)、 a:動作輸出(action)、 r: 獎賞(reward)、 v :狀態價值函數(state value)、 t: 時間參數(time step)、δ:獎賞預測誤差(reward prediction error, RPE).
Nat Neurosci. 2018 Jun;21(6):860-868.

海馬迴功能對演算法的改進

近年來,許多機器學習演算法的改進,主要建立在將海馬迴的功能加入神經網路當中。研究發現海馬迴在休息時,會對短期發生的事件記憶(episodic memory)進行重新播放(memory replay),藉此將記憶訊號逐漸轉換到大腦皮質(Kumaran et al., 2016; McClelland et al., 1995)。此機制可以解釋早期透過觀察海馬迴損傷或是海馬迴遭到切除的病人,無法將短期記憶儲存變成長期記憶的現象。這樣的技術也應用在2006年 DeepMind 公司設計用來破解 Atari 復古電玩遊戲的Deep-Q-Network(DQN)中。透過「經驗重播」(experience replay),即使只有一次的有限經驗,只要還「記憶猶新」,也可以直接將策略應用在後來面對到的情境,如此達到比單純只用強化學習更有效率的學習方法。此外,2004年諾貝爾生理醫學獎得主 John O’Keefe 發現小鼠的大腦中,能夠將外界環境的資訊投射在海馬迴神經元的空間分佈上,形成一張腦內的對應地圖(O’Keefe, 1976)。這些「位置神經元」(place cells)可以提供大腦對於空間抽象想像的平台,也更能支持模擬學習(simulation-based learning)的神經機制。

「情緒」:機器學習演算法缺少的重要拼圖

未來,我認為機器學習乃至於人工智慧一個很有潛力的突破方向,在於如何將「情緒」的神經模組加進演算法當中。情緒並非像一般人所認為,只會干擾理性思考的運作。事實上,有許多間接的證據顯示,情緒其實是思考與決策「必要」的條件之一。然而,神經科學界目前對於情緒如何產生,以及情緒如何在不同階段影響思考與決策的訊息處理,了解並不多。我之後的實驗也會碰觸到相關的議題,希望能從根本的神經生理學,對於情緒處理、社會互動以及決策行為有更多了解,期許有一天能和現有的演算法結合,增進其學習表現、也能對人類各種正常和異常的情緒現象有更多了解,等研究成果發表後,再好好來寫篇文章分享一下心得。

結語

雖然人工智慧與機器學習領域,對於演算法是否需要學習大腦的機制有正反兩面不同的聲音,但目前的演算法和人類智能相比,仍有許多可以改進的空間,因此,不妨將大腦的機制當作創造演算法的「靈感來源」,也同時比較生物機制和程式運算的異同,以期能透過不同領域的切入觀點,共同解開人類智能的奧秘。

參考資料

  1. Hubel D. and Wiesel T. Receptive fields of single neurones in the cat’s striate cortex. J Physiol. 1959 Oct;148(3): 574–591.
  2. Grigsby S.S. Artificial Intelligence for Advanced Human-Machine Symbiosis. In: Schmorrow D., Fidopiastis C. (eds) Augmented Cognition: Intelligent Technologies. AC 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10915. Springer, Cham
  3. Schultz W, Dayan P, Montague PR. A neural substrate of prediction and reward. Science. 1997 Mar 14;275(5306):1593-9.
  4. Sutton, R. & Barto, A. Reinforcement Learning: An Introduction(MIT Press, 1998)
  5. Doya K. Modulators of decision making. Nat Neurosci. 2008 Apr;11(4):410-6.
  6. Doya K. Complementary roles of basal ganglia and cerebellum in learning and motor control. Curr Opin Neurobiol. 2000 Dec;10(6):732-9.
  7. Wang JX, Kurth-Nelson Z, Kumaran D, Tirumala D, Soyer H, Leibo JZ, Hassabis D, Botvinick M. Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system. Nat Neurosci. 2018 Jun;21(6):860-868.
  8. Kumaran D, Banino A, Blundell C, Hassabis D, Dayan P. Computations Underlying Social Hierarchy Learning: Distinct Neural Mechanisms for Updating and Representing Self-Relevant Information. Neuron. 2016 Dec 7; 92(5): 1135–1147.
  9. McClelland JL, McNaughton BL, O’Reilly RC. Why there are complementary learning systems in the hippocampus and neocortex: insights from the successes and failures of connectionist models of learning and memory. Psychol Rev. 1995 Jul;102(3):419-457.
  10. O’Keefe J. Place units in the hippocampus of the freely moving rat. Exp Neurol. 1976 Apr;51(1):78-109.
https://baike.baidu.com/item/%E7%AC%AC%E5%85%AD%E6%84%9F/397
第六感(超感官知覺)
第六感是標準名稱“超感官知覺”(英文簡稱ESP)的俗稱,又稱“心覺”,此能力能透過正常感官之外的管道接收訊息,能預知將要發生的事情,與當事人之前的經驗累積所得的推斷無關。普通人的感官(五感)包括眼(視覺)、耳(聽覺)、鼻(嗅覺)、舌(味覺)、肌膚(觸覺)或是其它現今科學熟悉的感官。由於感官的定義很模糊,故“超感官”的定義也很模糊,可通常認為“超感官”是指現今科學還不熟悉的訊息,這些能力與現代研究的神通有相似之處。2019年3月19日,加州理工學院的團隊發表研究,證實人腦能感應到磁場,會對磁場變化作出強烈反應,這是人類“第六感”磁感首次被證實。研究表明,受試者只有在實驗磁場和環境磁場方向一致時大腦才會作出反應。 [1]目錄1 詞語釋義2 相關訓練3 心理感覺4 心理學上▪ 解釋▪ 性質5 佛教角度6 榮格解說7 意識展示8 神通解釋9 表現形式詞語釋義編輯真實的第六感其實是常人的感官天生功能。每個人都與生俱來具有第六感!所謂的第六感,即是人類除了聽覺、視覺、嗅覺、觸覺、味覺外的第六感“心覺”,其與直覺相似,其也指機體覺,詳見:第六感覺。相關訓練編輯第六感對於人類來說還屬於比較陌生的認知領域,對於第六感的訓練更是聞之甚少。人們所知道的世界上對於第六感訓練比較成功的當屬日本忍者,可其具體訓練方式、方法以及內容因各種原因無從考究。心理感覺編輯它是指人類通過五覺的刺激,反應給大腦某個未知細胞或器官所體現出來一種預知推斷的心理感覺,其也指機體覺,詳見:第六感覺。它可以說是意識的感覺或存在的感覺,如果一個人沒有心覺就不會有存在感,我們以前所說第六感預知推斷是最高層次的感覺,可其後還有第七感(佛教叫末那識),第八感:宇宙意識、集體意識(佛教叫阿賴耶識,包含萬事萬物誕生以來所有業力、緣法),或者是人類還有未知的第九感!《第六感》海報《第六感》海報心理學上編輯解釋現代心理學將研究重點放到了意識的深層,由此對於意識的活動,分析為意識和潛意識。在心理學上,潛意識與意識定義方法不同,意識有明確的內涵,而潛意識則是一個集合的籠統界定,不能意識到的意識統統稱為潛意識。由此可知,第六感屬於潛意識。什麼是第六感?一般認為,“第六感”這個詞與“直覺(intuition)”大致吻合,描述直覺不只是“第六感(thesixthsense)”這個詞,其他還有:預感(hunch)、靈感(inspiration)、洞察力(insight)、內在的聲音(innervoice)或預兆(foreboding)。一般認為,使用“直覺”和“第六感”更能代表現代心理學對這個問題的解釋。直覺是指沒有使用五官反射作用的感覺,而“第六感”和“潛意識”這個詞在定義方法上是相同的,它們是一個集合的排除法的界定。西方心理學家認為,意識是通過五種感官:聽覺、視覺、味覺、嗅覺和觸覺來接收外在的刺激,然後整理分析,最後確實認識。而潛意識會接受到更多由意識層面所遺漏的東西,它們不是透過語言或邏輯推理而得。這些訊息經年累月的儲存在腦裡,是我們不曾察覺的。當它們浮現到意識層面、成為一種可辨認的感覺時,就是我們所說的“直覺”、“第六感”。也就是說,第六感是潛意識的漂浮物,並且是可以能過意識辨認的漂浮物。性質現代心理學所說的第六感究竟屬於什麼性質的東西。站在佛教的觀點也有許多看法。南懷謹先生認為它就是第六識而已:“現代心理學有一個很好的名稱叫‘第六感’,實際上也不過是唯識學第六意識的一部分的作用,西方心理學將之抽出謂之‘第六感’。”(《宗鏡錄略講》)。“在特別心理學的範圍,有時提到‘靈感’、‘第六感’等的名詞。嚴格說,那也都是‘意識’的一種特別功能而已。”南先生認為第六感是獨影意識,即是第六意識的一個功能的顯現。”“唯識學把‘第六意識’的這種潛在功能,命名為‘獨影意識’,又叫做‘獨頭意識’。這種‘獨影意識’的作用,可以脫離‘前五識’而單獨活動。它活動的最顯著的範圍,歸納起來有三種情況: [2] ”(《道家、密宗與東方神秘學》)這裡所涉及到的問題比較複雜。站在現代心理學的角度講,第六感肯定不是意識範疇內的事物,它屬於潛意識裡的。問題是,潛意識是否就是佛教裡的第六識,或者說,潛意識是否不僅與佛教的第六識有關,也有第八識描述的內容。只有把這個問題搞清,我們才可以更好地理解第六感。佛教角度編輯在佛教,把一切事物分為心法,心所法、色法,心不相應法及無為法五種。心法就是“心識”;心所法就是心法的作用、動功;色法是指根塵;心不相應法,它是指在法界中與心作用沒有直接關係的部分。無為法就是指心的真理性。總的來說,佛法認為萬法唯心,一切唯識。因此總的說來,第六識也說,第七識也好,乃至第八識,都是一體的心識。五位中心法是根本,除了預知推斷或機體覺外,佛法重點在於通過修煉達到“心識”不受五塵傳遞而干擾,心中不為所動,最終做到六根清淨的目的。心識的作用過程心識的基本作用過程是這樣:根塵與第八識中的種子互動,第六識對於外境進行分別,第七識不僅分別,而且執持於它,在這個過程中取第八識中的材料,與第六識一同加工,使之成為人們眼中的“事物”。根本上講,這三種識是一個心識的不同功用的顯現。它本質就是法界。第六識的功用是了別,因此顯而易見,說第六感就是第六識,這比較牽強。而且,第六識的獨頭作用是依於自己的分別的習性而自作意的獨立分別的過程,它是有審思性的,不過不依外在的根塵而已。因此,它顯然也與第六感中講的潛意識中漂浮出來的被意識所意識到的東西不同。因此,我們不能說第六感就是意識。根本上講,第八識就是世界的全部。站在這個意義上來說,現代心理學所說的不為意識所意識的事物,它自然屬於第八識中。現代心理學所說的潛意識是對立於物質世界的,它是心理的集合,不是法界論域裡的概念。因此就名言的表意而言,它不是第八識。之所以要談這個問題是由於要涉及第八識變現的問題。這個變現與第六感有關係。一切有有漏事物熏習成種子,這個種子藏在第八識中。同時呢,第七識執持第八識為“自我”,根據這個種子生出種種現行。所說的種子,就是可以生果的功能。在這個過程中,現行的事物,有兩種原因最終成果。一種是業力,一種是定力。潛意識的漂浮物,有時是定力,有時是業力。也就是說,第六感有時是定力的結果,有時是業力的結果。由業力可變現的是自地物質世界以及身體;由定力,則可變現他界的他地的物質世界與身體以及聲、光等物質現象。第六感是一種對潛意識的漂浮物覺知,人在某種業力中或在某種止定的境界中,可以感知與第八識種子相關的事物。但是,顯而易見,第六感所感知的,一般是斷斷續續的,它沒有穩定性,這是由於絕大多數的第六感不是在深度禪定中所得到的感知。榮格解說編輯在現代心理學中,最深入潛意識研究的是精神分析理論。眾所周知,精神分析領域有三個代表人物,第一個當然是佛洛德,他是精神分析的主幟;另外兩個是個體心理學的代表作家阿德勒和分析心理學的代表作家榮格。在這三家中,對於潛意識分析最為成熟的是榮格(Jung)。榮格所創立的分析心理學是微觀心理學中最為令人激動的學說之一,是許多心理學家中走得最深的一個。在榮格的著作中,潛意識稱為無意識。他說:“意識這一心靈現象是具有某種狹隘的性質。在給定的某一時刻,它只能包容很少同時並存的內容,餘下的一切便是無意識。只是通過意識的連續運動,我們才對意識世界獲得一種行進感、獲得一種一般的理解或感知。我們決不可能獲得整個的意象,因為我們的意識太狹窄;我們只能窺到存在發出的閃光。”“意識完全是對外部世界的知覺和定位的產物。”(《分析心理學的理論與實踐》)。榮格特別強調用直覺來發現無意識,他在自己的醫學實踐中也常常如此行事。榮格認為,無意識就是一個巨大的歷史倉庫。如果從這一點講,第六感本身,也是自己心靈世界的內容。意識展示編輯那麼無意識是如何漂浮到意識中來的呢?對此,榮格也沒有給出一個準確的描述。不過我們從這一段話中似乎可以看出點什麼:“無意識過程不是直接被領悟到的;它們只是在其產物中顯現出來,根據這些產品的特殊性質,我們設想在它們背後一定還隱匿著某種東西。”(《同上》)。在這裡,他用了“產物”這個詞,我覺得這個特別重要。它說明榮格認為,從潛意識中漂浮出來的第六感是無意識運作出來的。而無意識是的運作,或者說一切心靈的事物的運作,乃至法界的一切,都是心識的變現,因此,第六感也是源出於第八識。我們對於第八識的理解,要儘量從“含藏”和“功用”兩個角度進行。它們不是實在體,它們是個過程,是象瀑布一樣的過程,它們即是一個事物或多個事物,它們又不是這個事物或多個事物。第六感所知的事物,其實全出於我們的所說的“心”,自然,這個“心”不僅僅是意識,不僅僅是第六識,或者說它本質上不是意識。我們日常“分析”的習慣在榮格那裡評價也並不高。而且,他認為西方是長於分析,這正是西方人的一個弱點。他甚至說哲學家根本不知道思維是什麼東西。他說,“不能再繼續奉行那種忽視無意識和心靈學存在的任何一種傳統心理學的觀念了。”(《未發現的自我》)有一次,有個醫生對榮格的觀點和方法產生疑問,請榮格說清楚自己的直覺是怎麼回事兒。榮格非常坦率地說,自己沒有方法描述這件事,對於病人的了知,很多時候就是直覺。從他的著作中,我們也感到他可能認為中國的“道”與無意識有關。他說:中國人認識事物與西方人不同,比如在街上,許多人在走,中國人要認識的是:這街上許多人“意味”著什麼,也就是這“許多人”的整體是什麼意思;而西方人則分析:這些人從哪裡來,他們要做什麼事情,他們都是些什麼人?榮格認為深入認識無意識需要學習中國的“道”,據說他自己也曾親身閉關修習。甚至有人專門研究他的觀點與西藏密教的關係。他的關於“原型”,關於“無意識”的許多觀點,確實與佛教的許多修學方法有相通的地方。不過他說,他的心理學只是理解人的心靈的一種觀點。僅是一種觀點而已,他同情宗教但不認為自己的觀點是宗教。具有分析能力的,在佛教的學說裡,主要是第六識。而無意識不屬於分析這個範疇,因此無意識是除第六識外的集合。從這一點也可以肯定,第六感它肯定與第八識有直接的聯繫。神通解釋編輯現代心理學上所說的第六感是凡夫的覺知。為什麼這樣說呢,第六感沒有穩定性,人在放鬆的時候,進入一種相對無礙的境界時,有時潛意識的漂浮物便會呈現出來。或者,我們對一事物專注到一定程度,這種凡夫的禪定也會使們得到第六感,前者就是業力,後者就是定力。一般意義上的神通是禪定修習的結果。而在佛教裡,禪定與智慧是不分開修習的,或者說,定慧的成就必須是共同的。如果僅有禪定的成就根本不是佛教修行者。佛法的要點在於智慧,而所謂智慧,就是空性見。所以,我們會知道有這樣一種情況,在證得寂滅的阿羅漢果中,分成二種,一種是有神通的,一種是無神通的。佛在世時,有一個證得阿羅漢果的比丘尼被強人污辱,她沒有神通,對此無可奈何;這時同樣證得阿羅漢果的蓮色尼則依神通了知此事,用神通飛入其前把她救出來。而在大乘法中,真正具足佛教意義上神通是則必是證得三三昧的菩薩。在實踐中,沒有神通的解脫者總是一種特例。根據佛經裡的描述,大多數阿羅漢都具足神通。也就是說,空相與神通同時具足。佛經裡記載這樣一件事,梵天對自己的所處的境界非常自滿,他看到在這個境界中只有自己,便認為自己得到了永恆的光明與快樂。這時佛陀入於三昧,身形消失而入梵天,升入梵天頂上的虛空中,表示佛法高於梵天。這時大迦葉、目連等尊者用淨天眼觀察到這件事情,也身形沒失,入梵天頂上。這時梵天才知道自己所證境界並不是最高的。他問目連尊者,是不是佛弟子中很多人都有這個能力啊。目連尊者說,其他聲聞弟子,也都有這樣的神通的,並說:“得盡諸漏知他心,能現神變化群生。”在佛教而言,真正的“第六感”,是諸漏斷盡,這個成就自然不是斷斷續續的,而且對於這個“第六感”,是沒有執著的。相較而言,凡夫的第六感,是沒有什麼意義的。它與解脫道沒有什麼關係。“感”,也可以稱為感通。通就是無礙。真正無礙自然是斷滅一切有漏法的。凡夫偶得的神通或通過某些禪定所得神通,它並不是真的通。第六感究竟屬於何種性質,並不在於第六感本身,而在於它與我們智慧的關係。表現形式編輯1.曾經做過一些夢,夢境果然真的發生了。2.曾經到過一個新地方,發現那裡的景物都是熟悉的,但從前未涉足過此地。3.在別人正要開口說話之前,常知道他要說什麼。4.常會有很正確的預感。5.有時身體會有奇異的感覺,例如皮膚或體內器官的刺痛或有螞蟻爬的感覺。6.在電話鈴響之前,能預知它就要響。7.曾經想到一個很久未見的人,果然在兩天內就與他相遇了。8.曾經想到一些生理反應,如窒息感,全身乏力等,不久就發生了災禍。9.曾經做過一些色彩繽紛的夢。10.曾聽見一些無法解釋的聲音。11.能感覺到別人在後面看著我,獨處時候後面老是有人在邊上。注:眼睛看不見這個人的。12.能感覺到不遠處的地上會有錢。13.烏鴉嘴、烏鴉心,說啥中啥,想啥來啥。14.感覺有另一個自己的存在。關於人的第六感科學狀態第六感是除去人體感官之外的潛意識自我預知狀態,其標準名稱“超感官知覺”(英文簡稱ESP)。這種超感官知覺存在一定的預言結果,可根據事物將要發生之前來做出預先的事務安排。還有一些人認為世界上可能還存在另一種超自然能力,此能力,可透過正常感官之外的感覺將訊息傳入大腦,它能預知將來所要發生的事情。我們普通人的感官包括:眼(視覺)、耳(聽覺)、鼻(嗅覺)、舌(味覺)、身體(觸覺)。另外,人體的超感覺意識就是現代科學中所稱的腦電波資訊輻射與接收過程。宇宙空間存在不同形式的物質射線,都會對人的大腦構成潛意識的思維影響。自然界空氣的流動、溫度和濕度以及氣候的變化,都會對人體產生直覺性影響。人的第六感是在一種不同形態下構成的的猜測感知,預言與感知構成了人類宗教文化的“預感”經典理論。比如:神仙的無所不能,能夠預知天下人間一切事物的發展演變。我們人類還不能把潛意識的第六感引申為迷信的封建思想,它是人們對事物演變結果的不同判斷和猜測,也是對未來事物變化的結局做出了提前的判斷。人的第六感思維意識,來自於人的大腦神經元細胞網路。當自然界的某些事物對人體造成了一定的影響因素時,其心態就會產生一種煩躁不安的感覺,而這種感覺往往就會讓人預感到有一種不祥之兆或不安於現狀的心理作用。人的第六感包括如下幾點:1.夢幻與現實的事態關係。2.陌生的地方,熟悉的景色,類似於在哪裡見過。3.對人或物所產生的行動狀態提前的預知。4.常會發生正確的預感事態。5.由人體的不同感覺徵兆 ,而產生的預感結果。6.事物在發生之前,就能夠預知事物演變的最終答案。7.由事物的變化狀態就能夠知道事物的最終結局。8.根據人體的不同反應程度,就可預知到未來的事態變化。9.曾經看到過,聽到過。10.感覺到身後好像總是有人在追趕自己。人的第六感,其實就是大腦對事物的發展結果產生一種提前的判定方式,預感到了,猜測到了。人的第六感是建立在一種神秘的煩躁不安心態之下的,心裡面好像總是有什麼事似地,感覺到要有什麼不祥之兆出現似的。預感著天快要下雨,預感到天將要下雪了等等。夢中的預感會以夢幻的形式出現,而日常清醒狀態下的預感,則是人的一種極強的心理思維反應延伸。預言:對事物的結局在沒有出現之前,就給以提前的定論。預測:根據事物的發展過程,會出現人們預想不到的變故給以提前的不定性告知,使其加以防備。如,天氣預報,天氣預測。預感:不存在任何事物的相關性,是通過一種潛意識的思維狀態,對還未發生的事物形成一種遐想和捕風捉影的預言感受方式。人的第六感覺,在我國的民間,已是家喻戶曉的事情了。一般來說,人的第六感來自于對親人的粒子糾纏作用,只有自己的親人才會形成相互的心理感應。從物理學的角度來看,將兩個相同物質的粒子分開放並置於相隔很遠的距離,當你一旦觸動或激發一端的粒子時,則另一端的粒子就會產生聯動的狀態響應。這就是粒子的糾纏作用,也稱其為玄論的玄乎其神的微妙變化狀態。如果是這樣說,那麼親人之間就會存在一種相同的基因條件,在特殊的情況下,人體的基因粒子就會產生相關的聯動形態。人體基因粒子,也就是人體基因細胞中的最小粒子結構。這只是一種假設,只要具備相同基因的人體,他們就會產生親人間的第六感狀態。玄論和粒子糾纏理論是人們談論的熱門話題,用以解釋微觀世界和五維時空的微觀物理現象。第六感的特徵:人的心態超出常規,心裡總是想著是否將要發生什麼事似的,心中忐忑不安的難以靜下心來。有時,嘴裡還在不停的嘀咕著什麼,心裡感覺到非常的煩悶。如果在睡眠中,出現離奇的夢幻,也很有可能會發生夢中與親人的基因粒子的聯動作用,從而構成對事物的提前預知感應,這也是人類生命資訊碼之間的傳遞過程。關於第六感的問題,我們還會不斷的去探討這裡面的玄機和奧秘。現代物理學的主要研究方向是微觀世界中的物質變化,來尋找宇宙大爆炸瞬間的物質演變過程依據,用以破解多維空間中的物質形態。我們的生存空間是處於在四維時空中,多維空間對於我們人類來說是難以想像的神秘空間。科學家在一次粒子的碰撞試驗中,發現少了一個粒子,不知飛到哪裡去了,懷疑是否飄移到了四維空間去了。這個事情發表在外國的自然科學雜誌上,隨卻引起了很大的轟動效應,認定宇宙空間的多維性。在現代科學發展突飛猛進的時代,五維時空象徵著我們的神話世界,是否真的存在像那童話般的天堂聖地嗎?我們的科學家也沒有找到確鑿的證據。然而,只有神學家斷定了神的存在,並居住於神光普照的輝煌聖地。五維時空究竟是一個什麼樣子的空間?然而,僅僅對於我們人類來說,真是無法想像得到的神秘所在。在上述中我們也談論到了關於多維空間的問題,在這裡也就不再詳細的敘述了。人的第六感,是否與五維時空存在著什麼相互的作用關係呢?我們為什麼要這樣的說,因為我們的人類是生存在三維空間的物質體,而對於四維空間中的物理模型真是難一想像出那是一種什麼狀態,如果我們在四維空間的基礎上再加上一維時間也就是五維時空,那麼這五維時空中的物質究竟是一種什麼樣子的物質結構呢?然而我們人類一直不能夠判定出物質的變化和運動形態。隨著人類科技的不斷發展,我估計會在不遠的將來,我們人類肯定能夠發現五維時空的物質變化規律。人的第六感與身體的感覺、猜測、預言、預測是完全不同的潛意識概念。人的第六感是來自於自己大腦對一種將要或未發生的事物有著潛意識的虛擬感受(預先感受到)狀態,事情還沒有發生我已經就感受到八九不離十了,這件事准會發生的。假設:關於人的第六感,我們已經討論過了,我想談論一下有關人類在睡眠過程中所出現的第六感覺狀態。這又是一個關於人類第六感的真實夢幻。一天的夜裡,這位同志做了一個非常奇怪的夢:“在他所管轄的礦區職工宿舍前面,出現了一起不愉快的事情。不知是誰在自來水的池子裡面倒進了一馬桶的人糞尿?使人憾覺到非常的噁心。”一覺醒來之後並沒有在意昨天晚上的夢中情景,可其心裡面卻依然存在有一種不詳的預感。起床後,他洗漱完畢就提前的趕到了礦區的辦公室。剛剛一進門,就碰到了一位前來反映問題的職工:“場長你好!在昨天的夜裡,不知是誰毫不顧及大家的利益將屎盆子倒在了宿舍門前,同時還在路邊拉了一泡屎。” 他沉思了一會說:“知道了,過會我讓清潔工打掃一下也就是了。” 真奇怪了?這與昨天夜裡的夢幻咋就這樣的巧合呢?這是否與昨天礦區出現的夫妻吵架問題存在相關性呢?在睡覺前還總是不放心礦區的管理工作,恐怕出現什麼不測的事件。由於這種不安定的心態存在,也就導致了這一經過改裝後的離奇夢幻,可事情也太巧合了呀!而在夢裡出現的人糞尿虛擬時空景象又與第二天的實際情況相符合,這未免太神奇了吧!這是人的第六感嗎?倒屎尿的人是否與場長存在著一種資訊的溝通狀態呢?是否是一種仇視的敵意腦電波輻射成因呢?從而使這位場長在夜裡無意識的接收到了這一磁波資訊的傳遞而產生了第六感的夢幻覺,並提前的預知到了這一不愉快的事情發生,然而這也只是一種對人的第六感虛擬的推測狀態吧!當人進入到一種較特殊的狀態下之時,大腦的思維意識微波磁場輻射強度就會升高,可形成空間電磁波場的傳遞並與其他人體大腦微波產生共振效應和干擾,我們稱這種人體微波輻射狀態,就是人類的預感(第六感)資訊傳遞。其實,人的第六感也不是什麼很神秘的東西,而人在夢中的第六感也就是一種在睡眠狀態下通過夢幻景象而表現出先知先覺的虛擬事態。這種事態,有可能會與第二天或者今後的事物有著相互的發展過程關係。夢中的虛擬鏡像是通過大腦平常所存儲的資訊進行加工處理,然後再與神經元細胞最小粒子間的糾纏感覺(第六感)磁波資訊合成並形成新的夢幻情節。人類的第六感覺是一件非常神秘的事情,在遠隔千里之遙的親人之間會形成一種無形的預感狀態。而我們今天的人類,不得不去尋找這其中的關係緣由,現代科學的量子糾纏理論是否能夠解釋這一數千年來的神秘現象,我們是不得而知的一種超自然成因。在我們的自然社會中還有很多的無法給予解釋的自然現象,比如,人與魂、鬼魂托夢、鬼魂附體、以及還有諸多的宗教界與科學界之間的未知因素。在民間所出現的那些人體特異功能、氣功、算命、夢幻預言等等,不知又是一種什麼樣子的物質糾纏結果,我們只能順其自然的發展延續下去,等待科學的新開端,再來探求這神秘般的人類第六感國度。人的第六感國外把人的意念力或精神感應稱為人的第六感覺,又稱超感覺力(英文簡寫成ESP)。我們來看一下以下的事例。 美國新澤西州一個廣告公司職員基爾·依古魯斯,讓別人用皮革眼罩把他眼睛蒙上,他全憑精神感應,騎著自行車在交通擁擠的大街上行走了15公里,沒有碰到任何障礙物。 事後,依古魯斯說,他完成這一測驗的秘密,是他接收了後面跟著的3個人發出的“決念波”。 在美國斯坦福研究所受測驗的ESP人斯萬(當時43歲), 據說他能透視世界各地,準確度為90%,他用透視力畫出美國在印度洋迪戈加西亞島上的秘密基地,竟比偵察衛星拍攝的照片還準確。他還正確無誤地判斷出了美國國內奈基導彈基地的位置,使軍方目瞪口呆。瑞士一個經營嬰兒車工廠的女老闆克羅其爾德·納基琳夫人經常利用自己的特異功能協助警方破案,有一個聾啞少年阿爾別爾·巴琳(14歲)失蹤了。女老闆在地圖上指著一處員警已經搜索過的地方說:“孩子一定在這裡”。搜索隊再次出動,終於在那裡發現了被岩石挾住腿不能動彈的少年。有一對年輕夫婦的錢被偷了,盜賊把錢藏在地下室的鍋爐裡,也被她透視出來了。她說她的右手似乎能起到天線的作用,而她好像能感受到某種特殊的波。巴克貝大學物理學教授約翰·漢斯丁頓對英國一個15歲女孩朱麗·諾爾芝進行了運用意念力的測驗,封在玻璃管內的細銅棒,她只要用手摸一下管口,就會使它彎至6度。 將金屬鉤與電子測力儀的導線連接,當她把意念力集中在鉤上時,儀器的指標會激烈擺動。將兩根麥杆交叉成十字形,放在玻璃瓶中,從上面把瓶子蒙上,她用了5分鐘的意念力, 使麥杆轉動60度。丹麥大學生、 17歲的列娜-夫斯在哥本哈根大學的權威物理研究所奧爾斯丁接受了嚴格的ESP測驗。 她用手摸一下螺栓,螺栓就彎成了45度。把釘子裝進玻璃瓶中,她在外面摸瓶子,釘子也能彎曲10度。她拿著溫度計的背面,溫度指示會自動上升9度。 她眼睛注視磁鍼或時針,那指針就會激烈擺動。從1975年6月到1978年,每隔兩個月她都要接受一次測驗,每一次都成功。這使研究所的美國學者理查-馬達克博士十分吃驚。日本電視臺曾播放過秋田市川尻小學5年級學生鐮田麻美的表演, 她能像變魔術那樣使戴在自己頭上的帽子變軟,使放在桌上的髮夾和鐵絲全骨架棉布娃娃的手腳任意彎曲和伸直,她用意念力,能使大部分開啟的罐頭蓋自動張成40度。 80年代,美蘇等大國費了數百萬美元研究企圖用純意念力從事間諜活動和戰爭的方法。美國國家宇航局在美國第一流智囊團斯坦福研究所投入800萬美元預算,藉以研究用ESP事先查知航天器的故障。美國陸軍導彈研究開發司令部也拿出300萬美元,用以研究發現生命體的“奧拉”(一種生命能)所用的基利安攝影術。基利安攝影術是蘇聯的謝苗昂-基利安和瓦蓮金-基利安夫婦發明的,它是利用高壓高頻電流代替光的一種攝影方法。如今,有關這些神奇特異功能的報導與日俱增,真偽莫辨。30年前,美國曾以心理學家(90%為大學教授)為對象進行調查, 調查他們對ESP的看法。當時認為肯定有和可能有的人數加起來僅占調查人數的17%。然而,70年代末美國紐約州立大學的心理學家馬倫·瓦庫納博士對全美主要大學2400名教授的調查結果表明:肯定ESP的占16.3%,認為大概存在的有49.3%,大概不存在的占19.4%, 而根本就不承認的僅占10.9%,也就是說,美國大學教授中一半以上的人是相信第六感覺——ESP實際存在的-這就是第六感。
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【AI解夢大師】加州大學用機器學習演算法來預測和分析夢境  ( 2018.07.31 程式語言 )
【導讀】夢是神祕的一種主體經驗,是哲學、宗教、心理學等最感興趣的話題,也產生了許多有關的科學猜想。但人類從未真正理解夢的內容、機制和作用。我們能不能設計一種機器學習演算法來預測和分析我們的夢境呢?答案是肯定的。在AI的幫助下,理解、預測和控制夢境的技術上已經取得了進展。你有沒有做過令人不安的夢,夢見高中時認識的某個人?或者做過以某種特殊的方式預知未來的夢,比如預知上班路上遭遇交通堵塞?或者,你也做過一些無意義的夢,夢境裡都是一些隨機的生物或人,沒有可辨別的情節?夢是人類經歷的一部分,令神祕主義者、科學家和普通人都百思不得其解。從表面上看,夢可以是深邃而令人困惑的,而在其背後,它們的科學基礎仍然令心理學家和生物學家不解。那麼,AI是不是解決關於夢的問題的最好方法呢?我們能不能設計一種機器學習演算法來預測和分析我們的夢境?關於夢的獨特挑戰對於AI研究人員來說,“夢”帶來了一些獨特的挑戰:
  • 科學理解。為了更好地理解夢境,多年來生物學家、心理學家和其他科學專業人士做出了許多努力,但關於夢,我們仍有很多不理解的地方。一些理論認為,夢在大腦中是隨機靜態的,而另一些理論則將夢描述為一種為清醒的生活做準備的模擬器,還有一些理論認為夢是一種幫助我們鞏固和儲存長期記憶的方式。如果對夢沒有基本的理解,就很難開發出一種能夠探測和剖析它們的解決方案。
  • 個體差異。並非所有人都以同樣的方式做夢。能夠預測某個人的夢的演算法不一定能預測另一個人的夢,這取決於這個人的夢境歷史、睡眠習慣和其他變數。
  • 動機。回想你奇怪的夢境是很有趣的,你會想知道是什麼促使你產生了這樣的夢,但是除了好奇心之外,沒有太多其他動力去了解人為什麼做夢以及如何做夢。沒有金錢激勵或改變生活的追求,不想增加醫療知識或開發消費品那樣。因此,AI研究人員尋找的是更有利可圖的機會。
儘管如此,我們已經在幫助我們更好地理解、預測和控制夢境的技術上取得了進展。記錄夢境加州大學Gallant實驗室的研究人員已經有了一種演算法,可以處理大腦的活動,形成可識別的影象。在他們的研究中,他們讓參與者觀看電影預告片,並積極思考正在觀看的內容。僅使用大腦影象,研究人員就能重現參與者正在觀看的預告片的模糊影象。如果同樣的技術應用於夢境,可以讓我們看到與人的夢境相關的視覺效果。這裡的主要問題是解析度。雖然研究人員能夠解析特定的形狀和顏色,但他們無法以高解析度視訊的形式重建一個人的思維。AI可以幫助我們將這些演算法提升到更高的水平,儘管我們也不確定夢境本身是否就是高解析度的。睡眠模式分析提供基於AI的解決方案,幫助客戶瞭解他們的睡眠習慣的公司正在不斷容縣,比如Sleep.ai。這些消費者應用程式通常利用可穿戴裝置或智慧手機來監控打鼾、磨牙、輾轉反側等情況,然後提供資料視覺化和診斷工具,幫助使用者睡得更好。如果結合某種程度的夢境監測,它還可以用來識別和預測未來的模式。夢境預測及其影響下一個合乎邏輯的步驟是先使用AI來識別人們如何做夢,然後使用這些資料(結合歷史資料)來預測一個人未來可能如何做夢。清醒夢(lucid dream)技術已經讓使用者瞭解他們可以用來掌握自己夢境意識的策略。問題在於彌合使用者直覺和客觀資料分析之間的差距。這裡最大的問題之一是資料可用性;有無數的變數會影響我們的睡眠和夢境,其中許多仍然沒有被科學家們很好地理解。雖然我們可能開發出收集這些資料的工具,但我們不一定有能夠客觀地衡量它們對夢境的影響的工具(例如:記錄夢境的視覺畫面)。另一個問題是,如何處理這些數字以及來自使用者的輸入,從而得出一個足夠準確的預測。這個問題可以通過足夠先進的AI來解決,但仍需要時間來開發。可能性如何?那麼,我們是否有可能利用機器學習更好地理解我們的夢境呢?答案基本上是肯定的。我們已經處於完全理解夢境是什麼,以及夢境如何工作的邊緣,並且很快就能將人們的夢境像使用電影放映機一樣投射出來。儘管如此,這仍需要技術創新、科學理解以及將這種技術應用於開發的共同願望——這可能需要數年甚至數十年的時間,我們才能擁有效能良好的分析夢境的演算法或裝置。
分類:日記

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