罗伯特·罗森的预期系统

A. H. 路易(A. H. Louie) 著 李恒威, 张若曦 译

(浙江大学 哲学系， 浙江 杭州 310007)

一、 预览

罗伯特·罗森开创了有关预期系统(anticipatory systems)的严谨的数学论述， 这个理论为预见(foresight)研究提供了概念基础。 本文是一篇介绍性导论(1)像本文这种针对一般读者的简明扼要的论述不可能触及太多细节。 作者希望通过对关系生物学的蜻蜓点水式的介绍能激起一些读者的兴趣， 以促使他们进一步探究这个主题。 读者若想进一步了解， 可参阅作者的新书《超出生命本身》(More than Life Itself)(Louie, 2009)。。 本文解释了自然界中预期系统的普遍性。 预期系统的当下行为取决于内在预测模型所产生的“未来状态”或“未来输入”。 然而， 这种对因果性的明显违背完全是一种错觉。 预期系统的特定主题和关系生物学(relational biology)的一般方法， 为预见和规划提供了重要的工具。

二、 罗伯特·罗森

罗伯特·罗森(1934—1998)， 20世纪最重要的理论生物学家之一。 他撰写了大约250篇研究论文和10多部著作， 它们既关注生物过程理论的发展， 也关注其含义。

他很早就开始发展这种观念: 生物学应该以功能而非结构的概念为基础， 在理解生命和生物体的基础时， 功能才是首要的关注点。 他接着探讨了建立基于功能的生物过程模型的可能性。 结果证明， 这些做法完全不同于基于结构思想的还原论的处理， 而且也比基于结构思想的还原论的处理更一般。 他的老师尼古拉斯·拉舍夫斯基(Nicolas Rashevsky)开创了该领域最初的决定性研究， 并将这种研究进路命名为“关系生物学”。

在他所有出版物中， 以下三本著作被称为罗森三部曲：

《自然系统的测量和表征的基本原理》(FundamentalsofMeasurementandRepresentationofNaturalSystems)(1978)；

《预期系统: 哲学、 数学和方法论基础》(AnticipatorySystems:Philosophical,Mathematical&MethodologicalFoundations)(1985)；

《生命本身: 综论生命的性质、 起源和制造》(LifeItself:AComprehensiveInquiryintotheNature,Origin,andFabricationofLife)(1991)。

罗森科学的综合论述就体现在这些论著里。 (之后， 当我提到《预期系统》这本著作时， 我会用缩写的AS来表示， 而当提及“预期系统”这一对象本身时， 我会用它的全称(2)罗森在1979年的前六个月里完成了《预期系统》一书。 就在他刚完成初稿时， 我被录取为他的博士研究生。 我是第一个阅读本著作的人， 因此我从一开始就与这一主题联系在一起。 由于种种外部原因， 这本书直到1985年才出版。 佩加蒙出版社(Pergamon Press)出版的书早已绝版， 尽管人们可能会从大学图书馆(或者从资源丰富的二手书商)那里找到复印版。。 )

三、 “我们现在应该做什么”

在某种程度上， 这个“应然问题”是生物学家、 经济学家、 政治学家、 城市规划者、 未来学家等形形色色的人都想知道的同一个问题。 然而无论提出这些问题的语境有何不同， 他们在制定政策以及预测并规划未来时的基本关注点是一样的， 简言之， 即做出预见。 在这些不同领域中， 寻求的实际上是一种决策技术。 但是任何技术必须以基本原理为基础: 一门科学， 一种理论。 形成政策这项技术的理论基础是什么？罗森提出， 是预期系统理论。 注意“预期”的概念并不新奇[例如， 可以参看罗伯特·波利(Roberto Poli)在这一期中的文章]， 但是当罗森写这本书的时候， 对预期的进行系统性的研究还刚刚开始。

那么预期系统是什么？以下是罗伯特·罗森的定义：

预期系统是一个自然系统， 它包含一个关于自身及其环境的内部预测模型， 这使得该系统可根据模型对下一时刻的预测而改变当下的状态。

相比之下， 值得注意的是， 反应系统(reactive system)只能在当前对已经发生在因果链中的变化做出反应， 而预期系统的当下行为则涉及过去、 现在和未来。 预测模型的出现正好将未来拉进当下； 因此一个有“好”模型的系统在许多方面表现得好像它可以预期未来一样。 基于模型的行为需要一个能适应它的全新范式——一种“预期范式”。 这一范式扩展但并没有取代迄今为止主导着自然系统研究的“反应范式”(reactive paradigm)。 “预期范式”使我们得以窥见系统行为的新的和重要的方面。

鉴于“零诫”(Zeroth Commandment)所宣称的“客观因果性”， 预期的观念在科学中是颇具争议的：

你不应该允许未来状态影响当下状态的改变。

在系统理论的各个层面上， 预期几乎总是被排除在研究之外(3)注意， 在“系统理论”中的单数形式系统: 不是“诸系统理论”。 最后一个用法是一个因多次重复而被接受的错误， 这是一个“三人成虎”的典型例子。 仅仅考虑一下“集合论”“群论”“数论”“范畴论”， 等等。 当然， 人们在每个主题中研究的对象不止一个！事实上有人会以所有格的方式说“诸集合的理论”“诸群体的理论”“诸数的理论”“诸范畴的理论”……； 为此有人说“诸系统的理论”。 但关键是当有关数学对象的名词(实际上任何名词)被用作形容词时， 就不能使用复数形式。。 造成这种现象的原因在于过去几个世纪“科学”中所隐含的某些基本方法论预设：

“真实的科学研究”(genuine scientific inquiry)赖以存在的根本基础是因果性原理(预期系统显然违背了这个原理)； 并且“真的客观科学”(true objective science)不能从最终因(final cause)来论证(但是预期系统似乎体现了一种目的论的形式)。

下面我们将详细讨论这两个科学的特征。 但是让我们先来考虑几个预期系统的实例。

生物学中充满了这样的状况， 即生物体可以产生并维持关于自身及其环境的内在预测模型， 并且为了控制当下的目的而使用模型来预测未来。 从这个意义上说， 很多生物行为都是基于模型的。 从分子到细胞， 到生理， 再到行为， 每一个层面都是如此， 并且从微生物到植物， 到动物， 再到生态系统， 生物圈的所有部分也都是如此。 但这并不只限于生物界； 人类水平的预期行为多得不可胜计， 似乎随处可见: 这些例子从避免遭遇危险， 到运动策略， 甚至到莱纳斯(Linus)在万圣节的南瓜地里等待伟大的南瓜(Great Pumpkin)等不一而足(4)万一某些读者没有意识到这个参考文献: 莱纳斯(Linus)是一个来自查尔斯·M.舒尔茨(Charles M. Schulz)《花生漫画》(Peanuts)(©联合菲彻辛迪加公司)中的角色， 这部漫画是50年来世界上最受欢迎的连环画。 莱纳斯提前过了一个节日， 并期待万圣节大南瓜的到来: “在万圣节的夜晚， 大南瓜从南瓜地里爬出来， 带着他的玩具袋在空中飞， 送给世界上所有的好孩子！” 这是一个预期系统的例子， 其中预测模型有一些缺陷， 而且更快的时间线走得有点太快了。 想要快速浏览的话， 你可以找一段1966年电视特别节目《伟大的南瓜， 查理·布朗!》的视频。。 基于模型的行为是社会、 经济和政治活动的本质。 因此， 理解基于模型的行为的特征对我们希望开发某些技术来控制这些系统或者以新方式改变系统基于模型的行为都是至关重要的。

应该澄清一下， 罗森对预期的用法并不涉及“看到”或者说感知近期或遥远的未来的能力——这里并不存在预知(prescience)或通灵现象。 相反， 罗森认为一定存在有关自我、 物种和演化环境的信息， 它们被编码在所有生物系统的组织中。 他观察到， 随着时间的推移， 基于应用于未来的投射关系， 这些信息能够因果地作用于生物体的当前行为。 因此， 虽然没有违背外部事件建立的时间， 但生物体似乎能够建立一个时间的内部代理者(internal surrogate of time)作为模型的一部分， 并可以操纵模型产生预期。 尤其是， 这一“时间的内部代理者”必须比真实的时间跑得快。 正是在这个意义上， 内部模型的自由度允许时间的多尺度和可逆性从而产生新信息。 千万不要将预期系统中的预测模型与任何关于未来的“确定性”(甚至概率)相混淆。 更确切地说， 这是一种基于运行在更快时间尺度上的模型的断言。 未来还没有发生: 生物体有一个关于未来的模型， 但这并不是关于未来的明确知识。

四、 前馈

预期行为涉及了前馈(feedforward)的概念(5)“反馈”(feedback)的一个更恰当的对比词应该是“前馈”(feedforth)， 但可叹的是， “前馈”(feedforward)是控制系统理论中一个根深蒂固的术语。， 而不是反馈。 前馈与反馈的区别非常重要， 它们的区别如下。

反馈控制的本质在于它由误差驱动； 换言之， 校正行为的激励是系统的实际当前状态与系统应该处于的状态之间的差异。 换句话说， 反馈控制系统必定在开始控制前已偏离了它的名义行为(nominal behavior)。

另一方面， 在前馈系统中， 根据某个连接当下输入与其预测结果的模型， 系统行为被预置了。 因此， 前馈系统的本质是， 当前的状态变化是由根据世界的一些内部模型导出的预期的未来状态决定的。

由内省可知， 我们的多数意识活动都以前馈的方式产生。 我们通常根据我们感知到的东西决定现在做什么， 这将是在之后某时我们行动的结果。 我们借以预期的媒介事实上是一个模型， 它能使我们将未来拉进当下。 我们根据模型的预测来改变当下的行动方针。 我们行动的刺激因素不只是当下的知觉印象(percepts)； 它是在这些状况下的预测。 我再次强调“预测”并不是预知， 而只是“一个预期模型的输出”。 换句话说， 我们当下的行为并不仅仅是反应性的， 它也是预期。

五、 模型

罗森对预期系统研究的最新颖的地方是， 他将预期系统视为单一的存在者， 并将预期系统的所有属性与其包含的模型特征联系起来。 当然， 已经有许多研究规划、 预测和决策的方法， 但是它们往往集中于特定环境下的模型合成和模型调度的策略方面。 罗森的《预期系统》完全不关注这种类型的策略。 相反， 《预期系统》处理在整个系统中出现的行为关联， 它依据的不过是这一事实: 当下行为是根据所预测的未来情况产生的。 例如， 它没有考虑到在不确定或不完全定义的环境中支配了许多与决策有关的文献的各种外推和相关过程。 《预期系统》更关心基于模型行为的全局属性， 不管模型如何生成， 也不管它是否一个“好的”模型。 换句话说， 《预期系统》关注预期系统的属性， 而不是如何构建预期系统。

一个模型可以形式地定义为在建模关系中的两个系统之间的交换函子(6)对于还不熟悉“函子”(functorial)一词的读者来说(它是从范畴的数学理论中产生的一个概念)， 他们只需将它理解为“关于一种映射， 这种映射考虑到除了输入和输出之外的过程”。的(commutative functorial)编码和解码(7)我在FuMee 1中的第二堂课的主题是建模关系。 然而， 在当前这篇文章中， 只讨论这个特别阐述的一小部分。 读者可以参考《预期系统》(如果能找到复印本的话)， Rosen (1991)以及 Louie (2009)更详细地讨论了这个主题， 罗森将这个主题视为科学的起点。。 直观上， 我们可以只采用“模型”的常用意义：

作为理论理解的基础而提出的对系统的简要描述；

事物的概念或心智的表征； 或者

对与感兴趣系统相异的结构的模拟， 但共享一系列重要的功能属性。

罗伯特·罗森在《预期系统》结尾处写道：

因此， 对预期系统的研究本质上涉及善和恶的主观概念， 因为它们体现在塑造我们行为的模型中。 从深层意义上讲， 对模型的研究就是对人的研究； 并且如果我们能就我们的模型达成一致， 我们就能在其他所有方面达成一致。

构想预期行为理论的关键是“模型”概念。 两个系统之间关系的什么特质使得我们可以断言其中一个系统是另一个系统的模型？这个属性的本质在于， 我们可以通过研究一个不同的系统(也就是它的模型)来了解我们所感兴趣的系统的新东西。 粗略地说， 建模关系的本质就是将特定系统特征的编码和相应的解码指定给另一个系统的相应特征， 从而使模型的含义(implication)对应于系统中的因果性。 因此， 在准确的数学意义上， 一个关于模型的定理就变成了一个关于系统的预测。 如果严格地来说， 这个结果就是一般建模关系理论。 这一理论有很多重要含义: 对更一般的隐喻情况， 对给定系统的不同模型之间相互联系的方式， 以及对共同模型下不同系统之间的比较方式。 这个情况可用图1表示。

图1 原型建模关系

当它们的蕴含结构之间存在全等(congruence)时， 自然系统N与形式系统F之间存在建模关系。 全等的必要条件涉及所有四个箭头， 并且可以表述为“不管一个人是跟随路径c还是依次跟随路径ε,i,δ， 他都能到达同系统的目的地”。 用图表示为：

如果满足这一关系， 我们可以说F是对N的模拟。

另外， 如果推理蕴含i本身被因果蕴含c中的编码ε所蕴含， 即如果：

也能被满足， 那么我们可以说F是N的模型， 并且N是F的一种实现。

一个过程的模拟对所蕴含的结果提供了一种可替代的描述， 而模型是一种特殊类型的模拟， 它还额外地对表征过程本身的映射的蕴含结构提供了一种可替换描述。 尤其是， 获得模拟要比获得过程模型更容易。

举例如下。 例如， 克劳迪亚斯·托勒密(Claudius Ptolemy)的《炼金术》(Almagest)(约公元150年 )包含对许多天体表面运行的解释。 托勒密系统的本轮和均轮， 后来根据偏心和等点进行了调整， 提供了很好的几何模拟， 因为有足够的参数来确定这些圆环， 所以任何行星或星体的轨道都可以通过天空中的这些圆形轨迹合理精确地表示出来。 尽管事实上托勒密并没有给出任何物理理由来解释为什么行星会一圈又一圈绕着天空中任意位置旋转， 但他的模拟在1400年里一直是标准的宇宙学观点。 当然， 自那以后， 天体力学已经逐渐被哥白尼、 开普勒、 牛顿和爱因斯坦等人提出的更好的理论所更新。 每一次完善都能解释更多运行的基本原理， 而不仅仅是运行轨迹。 托勒密本轮的普适性如今被认为是一种外来的人为的数学产物， 与底层的物理状况无关， 正因为如此， 基于此所做的轨道表征只能被视为模拟， 而不是模型。

再者， 社会科学中很多所谓的“模型”实际上只是复杂的曲线拟合， 也就是模拟。 这些活动类似于断言: 因为给定的曲线可以用多项式近似， 所以它必须是多项式。 另外， 没有曲线形状理论的曲线拟合是模拟， 模型要求理解曲线是如何以及为什么会形成其形状。

模拟描述； 模型解释。

注意， 在通常情况下， “模拟”与“模型”这两个词常常是同义词。 有些人用“模型”来表示数学理论， 而用“模拟”表示数字计算。 然而， 我在上面所提到的是罗伯特·罗森根据精确的范畴理论对这两个词做的定义。

六、 自然法则

人们普遍认同， 在从事科学研究时， 没有哪个人——无论他是实验者、 观察者还是理论家——不相信自然遵循法则或规则并且这些自然规律至少可以部分地被心智理解。 自然遵循规律这一点经常被归入因果性的观念中。 简言之， 对这些因果律或关系的阐释意味着人们可以用某种适当的语言在世界的事件与命题之间建立一种对应关系， 以至于事件之间的因果关系能准确地反映在相应命题之间的蕴含关系上。

“自然的法则”(Law of Nature)或自然法则(Natural Law)由两个独立的部分组成。 其中第一个由这样一种信念或信仰组成， 即认为外部世界发生的事件并不是完全随意或异想天开的。 就正面来说， 这种信念认为， 世界上的一系列事件是由明确的关系， 即因果性支配的。 没有这样的信念， 就没有所谓的科学。 因果性和一般蕴含观念确保了一种人们在自然和科学中所期望的规律性。 大致说来， 我们可以确信相同的原因隐含相同的结果。 因此， 在因果世界中人们看到法则在运行， 而事件本身也正因此可以被理解。

组成自然法则的第二个信念认为， 心智可以把握事件之间的因果关系， 并可以用语言明确地表达出来。 自然法则的这个方面假定: 在语言的句法结构与其外部指称的语义特征之间存在一种关系。 这种关系在性质上不同于语言或形式主义中的蕴涵(即将纯粹的语言实体联系起来的含义或推理)， 并且不同于事件之间的蕴涵(即外部世界中事件之间的因果关系)。 因此， 自然法则假定: 在外部世界的事件与这些事件的语言表达之间存在蕴涵关系。 换句话说， 它假定在含义(语言或形式体系的纯粹句法特征)与因果性(自然法则的纯粹语义和语言之外的成分)之间存在一种全等关系。

概括来说， 自然法则对自我及其周围环境做出了两个分离的断言：

我们在环境中感知到的一系列事件或者现象并不是随意的: 现象的世界展现了各种关系(例如因果关系)。

现象之间假定的关系至少部分能被人类心智感知和理解， 即通过认知的自我(the cognitive self)。

科学同等地依赖于自然法则的这两个分离的信条。 第一部分(即存在因果秩序)是科学以抽象形式存在的保证， 而第二部分(即这个因果顺序可以通过含义的秩序表现出来)是科学家得以存在的保证。 两者都是需要的。

简言之， 宇宙中的逻辑、 秩序和规则性是可理解的。

七、 因果性

在系统理论的形式化研究中， 预期概念已经被抛弃， 因为它似乎违背了因果性。 我们所受的教导是， 当下的状态改变不可能取决于未来状态， 未来不能影响当下。 现在我们表明， 这个限定不过是牛顿反应范式(Newtonian reactive paradigm)的人为产物。

然而无论在细节和重点上我们用以构建系统模型的语言有多么不同， 它们都代表了牛顿力学的语言。 对系统描述过程而言， 两个分离的成分是必要的； 它们是：

1. 用瞬时系统状态的相关概念说明在任何特定瞬时下的系统是什么；

2.作为当下或过去状态以及施加在系统上的力的函数， 即动力学， 说明系统是如何改变状态的。

对瞬时状态的描述涉及说明一组恰当的状态变量， 而对系统如何改变状态的描述涉及说明系统运动方程。 牛顿反应系统的另一个名字是“动力系统”。

简单来说， 牛顿范式的假定是：

1. 物理系统由它的构成参数定义， 并且展现为一序列的时空事件。 系统行为是这一序列的某一属性。

2.事件世界可以有效地被划分为两个不同领域。

3.第一个领域的特征是规则和秩序——自然法则领域。

4.在第二个领域中， 没有可辨别的规律性——初始条件领域。

5.物理学=系统法则+初始条件。

在个语境中， 因果性是“过去蕴涵现在， 现在蕴涵未来”。

只要我们把自己限制在这些假定之下的牛顿的力学方程中， 就不可避免地要涉及传统的因果观， 如此一来预期系统显然会被排除在讨论之外。 然而， 当我们根据时间映射的输入-输出之间的关系来继续考虑系统时， 我们发现因果性只需要规定与原因和结果有关的自然规律， 而没必要包括内在的前向时间约束。 因此预期行为不仅是可能的， 而且因为一般的输入-输出关系中也包含牛顿力学的特殊情况， 所以它实际上限制较少， 因此在某种意义上是通用的。

八、 目的论

我们现在来考虑这个主张: 预期系统在本质上涉及目的论或最终因， 因此必须排除在科学之外。 前馈行为似乎有某种目的， 或者是目标导向的。 这个目标实际上是内在于将被预测的未来状态与当下的状态改变联系在一起的模型。 但行为是目标导向的这一说法正是许多科学家所反感的， 他们认为这违背了牛顿范式。

这个“目的性”(teleophobic)主张可以追溯到亚里士多德的因果性观念， 他认为任何物理事件都有四种不同类型的“原因”。 让亚里士多德的这一说法与上述讨论相适应， 如果我们将某一瞬间一个可观察量的当前值视为这样一个事件， 如果我们只用牛顿力学定律来表达事件之间的关系， 那么我们就可以说：

初始条件是事件的质料因(material cause)；

系统的构成参数是它的动力因(efficient cause)；

而系统规则是它的形式因(formal cause)。

这三种原因穷尽了牛顿表达式中所有的量和关系； 因此， 这个事件已经没有空间留给第四种最终因了。 这个观点本质上成为断言科学解释(它预先设定只能体现在反应关系中)不可能涉及最终因的全部基础。 此外， 由于最终因预先假设了未来状态和/或未来输入， 因此根据这一论证我们必须断然排除预期系统。

然而， 在物理学中， 我们已经发现在许多情况下， 当下事件似乎是由随后事件决定的。 当然， 这些情况并不是由反应法则直接控制的。 一个明显的例子是那些遵循“最优原则”的系统， 比如光学中的费马原则(Fermat’s principle)或者力学中汉密尔顿原则(Hamilton’s principle)； 这里物理过程所描述的实际路径是由它的终端状态和它的初始状态决定的。 在物理化学的勒·夏特列尔原理(Le Chatelier’s principle)和楞兹的电学定律中也可以看到类似的目的论方面。 这些原理表明， 当系统受到扰动时， 它会产生抵消扰动并恢复平衡状态的力。 它们是从最小作用原理推导出来的。 而且， 系统向“最小自由能”“最大熵”等状态的转变涉及了一种向其运动的最终因的隐含特征。 确切地说， 在概率论中也会遇到同样的情况。 其中一系列收敛论证(统称为大数定律)主张， 极限概率对随机过程的连续步骤具有明显的吸引力， 尽管这些步骤是独立的。 总之， 即使物理学中的动力学定律表达了关于因果性的传统观点， 但它们在数学上等价于这类原理， 即未来状态可以回溯地作用于当前的状态变化。

我们应注意， 隐含的目的论本身并不足以定义预期系统。 最优化——或者在另一方面被决定的未来仍然构成一个反应系统。 预期系统需要利用来自它的预测模型的信息改变当下， 如此一来一个可能不同于最初预测的未来就可能产生。

九、 预期系统

在分析并处置了那些被举证用以将预期系统排除在系统理论之外的正式论证后， 现在让我们乐观一点， 并且用一些综合论证来建构一个样本预期系统(在这篇介绍性的阐述中必然是非正式的)。

假设给我们一个感兴趣的系统S。S可能是一个生物个体， 一个生态系统， 一个社会系统或一个经济系统。 为了简便起见， 我们假定S是一个普通的(即非预期的)动力系统。 正如我们已经看到的， 这个事实允许我们基于初始状态和系统输入的知识来预测S的未来状态。 事实上， 这个动力学法则本身已经表明了一个S的预测模型。

但是让我们用另一个物理系统M来明确地体现S的预测模型。 我们要求如果S的轨道是以真实时间为参数， 那么相应地，M轨道也可用一个比真实时间快的变量为参数。 因此， 在稍后时刻针对M的任何可观察量都可以充当S的某些相应可观察量的行为的预测者。

现在我们应该允许M与S是耦合的， 即允许它们以一种特定方式相互作用。 对于最简单的模型来说， 我们完全可以允许一个针对M的可观察量的输出是系统S的输入。 那么这会产生一种情况， 即S的未来状态正在控制S当下状态的转变。 而这正是我们上述所描述的预期行为。 很明显上述构造并不违反因果性； 事实上， 我们在预测模型概念以及因此对系统M的描述中已经援用了因果性。 虽然复合系统(M+S)完全是因果性的， 但它的行为仍然是预期的。

同样， 我们可以构建一个系统M， 其输出体现了对系统S输入的预测。 在这种情况下，S当下的状态改变将取决于有关S未来输入的信息。 我们再次看到， 尽管这在任何意义上都没有违背因果性， 但是我们的系统仍会展现出预期行为。

我们从如上的论断中可以看到预期行为会在任何系统中产生：

包含一个关于自身和/或其环境的内部预测模型；

并且以至于它的动力学法则实质地使用了其内部模型的预测。

从这一观点来看， 预期系统可以被看作一种特殊类型的适应控制系统。

《预期系统》还讨论了许多其他的耦合模式， 它们允许S影响M， 并且这相当于在S活动的基础上升级或改进模型系统M。 就当前这个例子而言， 我们完全可以假定: 系统M配备一组效应器E， 这些效应器或者作用于S自身， 或者作用于S的环境输入， 从而改变S的动力学属性。 因此我们会有一种图2展示的情形， 被描述为一个输入-输出系统。

图2 预期系统

一个预期系统S的蕴涵如下：

S拥有模型子系统M；

模型M与S～M的一组可观察量之间存在正交性；

S～M的可观察量的变化率(适应性)取决于M；

模型M的结果产生了差异——如果M缺席， 那么S就会有不同的行为表现； 并且M是一个预测模型——通过观察M的一个当下状态， 我们可以获得与S的未来状态有关的信息。

十、 误差

自然系统总是多于它的任何模型。 换句话说， 根据定义， 模型是不完全的。 因此， 在适当的环境下， 由模型预测的行为会偏离系统实际展示的行为。 一方面这为误差和系统故障理论提供了基础， 另一方面也为理解涌现提供了基础。 在基于预测模型的任何综合控制理论中， 理解这一点都是至关重要的。

预测可能达不到它的目的。 一项关于计划如何出错的研究可以说明这一点； 实际上从所吸取的经验教训中更新模型是预期系统的本质。 预期中误差的原因可以分为：

糟糕的模型；

糟糕的效应器； 以及

副作用。

一个糟糕的模型可能来自技术、 范例或状态对应的误差， 所有这些都由于不恰当的映射的函数映射。 总之， 错误的编码导致错误的模型。 恰当地选择内部预测模型M以及微调其更新过程对预期系统的成功而言显然都至关重要。

当效应器E不能操纵S时， 当它不能正确地操作状态变量时， 或者仅仅当它不能相应地对来自M的信息做出反应时， 它就是有缺陷的。 因此对预期系统的精心构建也取决于对效应系统E的选择、 设计和编程， 也取决于对“合意的”和“不合意的”反应区域的划分。

本质上讲， 副作用的产生是因为结构有许多功能， 而功能可能由多个结构执行。 一般来说， 因为模型事实上是不完全的， 因此通常结果是: 效应器E会对计划的S产生额外的影响， 并且E与S之间规划好的相互作用模式也会被这些外来的影响改变。

对错误的预期系统的诊断和处理常常类似于用于神经学和心理学中的程序。

我们可能会进一步问， 系统如何生成预测模型？在这一点上， 我们可以引用一些一般个体发生原理， 并借助于自然选择， 来获得某种理解。 最后， 鉴于系统用预测模型来决定当下行为， 我们该如何观察系统以便决定它所使用的模型的性质？

十一、 来自生物学的教训

为了控制的目的而有意识地生成和运用预测模型是智能的某个基本直觉特征。 然而， 完全同类的基于模型的行为也不断出现在低级生物组织中。 例如， 许多简单的生物体是负向光性的， 它们倾向于远离光。 现在黑暗本身在生理上是中性的， 它没有内在的生物学意义(至少对非光合作用的生物体来说)。 然而， 黑暗往往与其他生理上非中性的特征相关联， 例如潮湿和没有视力的捕食者。 从生物学角度看， 向性(tropism)可以看作对这种相关性的运用， 这种相关性实际上是有关环境的预测模型。 同样地， 秋天树叶的脱落和植物的其他生理变化， 显然是适应冬天的环境， 这不是由环境温度引起的， 而是由白昼长度引起的。 缩短的白昼与随后出现的冬天之间存在着明显的相关性， 前者在生理上是中性的， 而后者则为了适应控制的目的而构成一个预测模型。 从最简单的向性到生理学中最复杂的激素调节机制， 在生物圈中可以找到无数个这种预期适应的例子。

既然前馈或预期控制似乎是无处不在的， 因此也就为我们提出了许多全新的问题。 其中有以下几点。 如果我们不知道系统所使用的模型， 那么我们能说我们真正理解这些系统的行为吗？根据对系统的测量和观察， 如何可能确定模型的特征？更一般地， 在何种情况下系统有可能包含关于其世界的内部模型？建构有效的前馈控制模型的系统效应器与指示器(环境信号)之间必须存在什么样的关系？感知相同的环境但却配备不同模型的不同系统的行为如何整合在一起？(最后一个本质上是关于冲突和冲突解决的问题。 )

刚刚提出的问题直接关系到当前搜索预测和规划技术， 从而指导我们在政治、 社会和经济领域中的行为。 隐含在这一搜索中的看法是， 我们的社会及其制度在控制论或反应的模式下不再能有效地运作； 它必须以某种方式转变成一个预测或预期的模型。 也就是它必须变得更像生物体， 而不是一台机器(8)英国遗传学家和演化生物学家J.B.S.霍尔丹(J.B.S. Haldane)曾说过， 人们对一种新的科学观点的反应有四个发展阶段: (1)完全胡说八道。 (2)这有趣但有争议。 (3)是真的， 但没有什么重要性。 (4)我从来都是这么说的。 对于罗森的科学来说， 当我30年前还是他的研究生时， 世界肯定处于第一阶段； 现在我认为它已经发展到第二阶段的某一地方了。。

在应对我们这个世界的各种挑战时， 生物系统的特性将提供至关重要的见解。 罗伯特·罗森喜欢说: “从生物学中得到的第一课就是， 要从生物学中学习很多东西。 ”的确， 从演化的角度来看， 生物学相当于一部有关如何有效地解决复杂问题以及如何不解决它们的大型百科全书。 生物学为我们提供了在庞大和多样化人口中进行合作而非竞争活动的存在证据和具体例子。 生物学是关系之共性的科学， 而关系包含着生命的本质意义。 这些见解代表着要收获的自然资源， 这种资源对我们最终的生存而言可能比食物和能源等更有形的生物资源更为重要。 但是要取得这样的收获， 我们需要制造合适的工具。 我相信来自关系生物学的关于自然的概念将帮助我们学习如何做到这一点。

(译自Foresight, Vol.12 No.3,PP.18-29)

(译者注: 原文参考文献略。 摘要为译者依原文摘要撰写。 文内一级标题的序号为译者所加。 )