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2.2 在虚拟中实现真实的“合理性” 强化学习让我们看到了塑造一套完整的逻辑框架的可能性，并在此基础上对我们从视觉和图像层面获取的信息进行杠杆式的撬动，提高我们获取信息的效率，从而更好地在虚拟世界里“成为”另一个自己。 当我们谈起人工智能是否能帮助我们打造另外一个自我时，宗教知识体系有这么一种描述，他们认为“不仅时间是不存在的，自我也是不存在的”，或者说“自我和整个世界是一体的，自己就是世界，世界中的每一个物体也都是另外的自己”。这种状态被称为“无我”，而这样的思考，本质上是对世界“本质”的认知探索。 生物科技和神经科学经过几十年的研究和发展，已经发现人类大脑的区域是模块化的，不同模块负责处理不同类型的信息。在游戏中，相比起传统的决策树和状态机机制，机器学习能更加适合“模块化”地打造对应的角色形象。 另外，模块化的大脑控制体系，更多代表了智能生物体的理性决策机制。休谟在 18 世纪时就认为：理性是激情的奴隶；单纯的理性根本不可能成为任何意志行动的动机；同时理性只有通过影响“感觉”这个终极激励因素，才能让“理性”在决策流程上起到一定作用。 从理性的角度来看，机器能够严格地按照逻辑判断和反馈进行问题的处理，但它们是否能够在“感觉”层面，感受到快乐、痛苦、好奇等情感和认知，作用于理性判断的基础呢？

模式和决策

模式，匹配模式，信道，感知构建

2.3 人类之于虚拟生物就是高维物种 这些虚拟生物所感知到的时间和世界，就是他们所看到的世界。而我们在看待这些生物的时候，就像是其他更高等级的物种可能会在更高维度的宇宙上观察我们一样，我们看到的可能是输出的数据、可能是图形化的界面、也可能是虚拟现实里的体验，但实际上这些都只是这些虚拟生物所能感知到的世界的更高维度表达。 从这个角度继续延续下去理解，由于这个基于数据的虚拟世界里不存在化学反应，且所有的逻辑和感知都是由 0 和 1 组成的数据来实现的。那么实际上，我们所理解的虚拟生物的感性决策，是从我们所认为的感性出发来理解的，而如果我们就是“他们”，那么我们所能理解的感性，就是基于我们所在的世界的边界来决定的，也就是对于数据的感知来实现的。

数据的感知 - 基于数据的知识

3.2 元宇宙的特点与表现 在对元宇宙发展阶段进行描述前，我们需要先解释的是：“游戏”、“虚拟世界”、“元宇宙”这三个词所代表内容的关系。总的来说，我们认为：

  1. “虚拟世界”是相对于“真实世界”而言的一个定义；
  2. “元宇宙”是在“虚拟世界”这个大类下，对于“可连通信息”的总称；
  3. 广义来看，“元宇宙”是“虚拟世界”内和每一个参与主体发生交互的信息本身、交互形式、交互过程的总集合；
  4. “游戏”是现阶段我们对于“虚拟世界”进行认知与交互的最直接载体；
  5. 广义来看，“虚拟世界”里的社交、支付、购物等等，都为以“游戏”的形式开展；
  6. 多个“虚拟世界”之间若不能相互流通，则单个“虚拟世界”或整个集合就不是“元宇宙”；


游戏，Game博弈，play扮演, recreation

4.2 “复制自己”与“上传自己” 为了“提取”大脑意识，我们需要考虑的另一个方面是“人脑建模”。事实上，也有两种路径去实现，一种是直接从生物层面去扫描、捕捉信号等方式获取信息后，通过对人脑功能的理解去建模；另一种则是通过 AI 去直接打造“数字化大脑”，设定相似的规则和约束，让这个“数字化大脑”在一次次迭代学习中破解我们的大脑运作方式。 以 AI 领域的视角来看，强化学习框架的突破的确为我们提供了这种可能性。从一开始 AlphaGo 的“单一目标”框架到混沌球的“多物体多目标”框架，机器在和自己一次次的博弈过程中，逐渐学会了学习的能力，使得其与人类大脑的学习和思考方式越来越相似。随着算力的不断增加和上升，AI 也逐渐地在很多细微的场景下展现出令人惊奇的潜力，这也给“人脑建模”这条路提供了相当多的希望。

复杂适应系统中的特征，规则，约束

学习曲线