机器翻译节选：
现在很清楚,分子网络、单细胞生物体、组织和器官表现出的行为,当在适当的抽象层次上观察时,可以与神经科学研究中熟悉的模型系统置于同一连续统中[4–10].支持行为功能的分子机制的保守性现在正在基础认知领域得到表征,这表明灵活、适应性行为能力早在复杂大脑出现之前就已经存在
我们提出了一个框架——一个基于层次贝叶斯主动推理的成熟思想的框架 26–30]—它概括了代理可以在其中操作的“空间”的概念,并将智能定义为导航该空间的能力。我们的目标是确定一个深度不变量,它将在真正不同的智能中有用,并将建立一个严格的概念基础,以推进跨实施例的代理的实证研究。如下文所示,贝叶斯预测误差的最小化——形式上转换为变分自由能(VFE)的最小化[26–30]—满足这些要求
我们形式化了观察者的参考框架的概念,并显示了基本的主动推理过程如何产生一个代理的“动作空间”的抽象概念,该抽象概念从任何特定的自由度集合中抽象出来,因此允许在以例如转录或形态学自由度为特征的空间中以及在具有其位置和动量自由度的普通 3D 空间中进行“动作”。我们高度整合的框架展示了空间和尺度之间的信息交换(相互机械约束)如何实现复杂的、自适应的系统级计算和高效的表示。最后,我们讨论了这种新的视角的含义,以及由此可能产生的新的研究方向,通过这种新的视角,我们可以看到代理人是如何描述他们的世界的。
作为在非常规空间中解决问题的一个例子,考虑以下内容。当涡虫扁虫暴露于钡 (一种非特异性钾通道阻断剂)时,由于神经组织无法调节离子平衡的压力,它们的头部迅速退化(图 2c)。值得注意的是,当保存在钡溶液中时,剩余的尾巴再生出对钡不敏感的新头部[71].转录组分析显示,野生型和钡适应头之间的差异仅出现在少数转录本中。关键事实是钡不是涡虫在野生环境中遇到的东西(因此,不存在对这种毒素特异性进化反应的选择压力),涡虫细胞没有足够快地翻转以采用类似细菌的选择机制(随机变化以测试所有可能的转录反应,其中罕见的存活克隆重新占据头部)。在所有可能的基因表达水平的非常高维的空间中,细胞如何确切地知道解决这种生理应激物需要哪一小部分转录反应?没有时间去尝试每一种可能的组合(这将是一个天文数字,而且其中的许多组合无论如何都会杀死细胞)。
这个问题可以被公式化为用于导航转录空间(即,所有可能的基因表达模式的一些特定生物体的空间)的搜索策略。类似的问题已经在其他发育稳健性的模型系统中显示出来,表明探索策略有利于生物体快速、拉马克式地适应压力和变化的环境条件[72–75].
涡虫细胞可能已经进化出解决方案。或许,就像细菌新陈代谢感应系统[68,76,77],细胞检测(并作用于)高度处理的状态信息,该信息与膜上的近端事件相隔几个步骤。在这种情况下,去极化组织的许多方式可以自然地粗粒度化,以表示一个问题:由一组转录作用可寻址的膜电压的变化。如[78], 作用于这种粗粒度的信息是一种简单形式的元处理(即控制一些较低级别的过程的“较高级别的”信息处理)。从这个角度来看,涡虫对钡的反应可以被视为一种非常原始的元认知形式。
在胚胎发育过程中,我们每个人都经历了笛卡尔式的进化之旅:我们作为一个单细胞(受精卵)开始生命,它复制并最终自我组装成一个复杂的、有时高度认知的生物。这个过程通常表现为通过大规模并行局部规则的复杂性的前馈出现,分子遗传学的许多进展已经阐明了它发生所必需的亚细胞硬件。发育形态发生场的概念预见了这个框架的某些方面, 尽管联系空间运动参数和信息场媒介的机械信息现在才变得明显[86,88,93–99].现在才开始被严格理解的是,在威廉·詹姆斯的意义上,这一过程的智能程度。它是可靠的,但不是硬连线的。它表现出显著的稳定性和稳健性,能够达到相同的靶形态,尽管与进化上预期的(默认的,野生型)成分和环境条件有显著的差异
胚胎发育的目标可塑性的一个潜在来源是,从第一次合子分裂开始,发育就是一个交流和协商的过程。在一些生物中(例如秀丽隐杆线虫),第一次分裂建立了前后轴,这是一种由第一次分裂子细胞的蛋白质和 RNA 含量差异编码的不对称现象[100].在其他动物(如非洲爪蟾)中,第一次分裂时的生物电不对称(由细胞骨架对称性破坏驱动)建立了左右轴[101,102].一旦细胞有了一些区别,它们就有了可以交流的东西。这可以从 VFE 最小化的角度来理解,如下所述。与相同邻居的行为相比,具有不同属性的蜂窝邻居的行为不容易预测[103].例如,胚胎外部的细胞比内部细胞更容易暴露在环境中;因此,它们既负责保护内部细胞,又在没有卵黄囊的情况下负责喂养内部细胞。在许多情况下,内部细胞提供的回报是信息 104],用神经元作为这项任务的进化专家。这种依赖于交流的专业化,以及由此产生的在构建胚胎和成年有机体过程中的劳动分工,显然暗示了经济交换
这种灵活利用不同微观状态实现不变宏观状态的能力是生命形式多尺度控制的标志,而以新方式使用不同行动模块来实现目标的能力是许多智商测试的经典部分。
我们可以认为 MBs 是普遍的无标度结构,VFE 最小化是普遍的无标度机制。因此,MBs 和 VFE 最小化是不变量,它们表征了生物体占据和探索的所有“空间”中的所有行为形式。
在空间中广度优先和深度优先搜索之间的交替是生命系统的一种古老策略,至少可以追溯到趋化细菌的奔跑翻滚行为。同样的策略(实际上,在 3D 空间而不是语言空间中咿呀学语)已经被证明在机器人学中非常有效,能够建造自适应机器人,开发自己的模型和策略来从头导航世界[184].
概念问题和下一步方向
虽然较高级别的系统为较低级别的子系统弯曲了动作空间，但可以预见，较高级别的系统不再需要在非常粗糙的微观状态空间中运行。相反，进化可以搜索粗粒度的干预空间， 这也包括在较低和较高的水平上改变资源可用性景观(例如，发明嘴和专门的消化系统)。可以创建计算模型来量化这种多尺度能力系统中进化搜索的效率增益。
可以与更高层次的认知活动和神经科学联系起来。例如，瑜伽和生物反馈可以被视为系统在较高和较低水平的可测量之间建立新联系的方式。获得对先前自主系统功能的控制类似于在自己身上重新运行因果分析功能，以在生理空间中发现更高层次的自我先前没有致动器的新轴。这种过程显然依赖于内视知觉，对于这种过程，主动推理模型现在已经得到很好的发展[206，207]，并且在共享存储器全局工作空间架构中与知觉模型集成[208]。
更广泛地说，空间穿越模型有助于充实一个真正的代理连续体，将只知道如何“滚下山”的简单系统与最小化复杂认知压力状态的心理系统置于相同的总体范围内。与自由能相关的概念有助于提供一个单一的框架，用来解释复杂的思维是如何从纯粹的物理学中产生的,“在进化或发展中没有不可思议的中断”。穿越一个空间而不陷入局部最优的能力可以发展成为该空间中系统智商的正式定义。这自然与形态学计算和具身认知的工作有关，因为体型决定了穿越3D行为空间的智商。 这如何延伸到其他空间？许多引人入胜的概念联系可以发展到数学、因果推理、总体规划等方面的体现前运动认知。[209-211]
细胞，无论是天然的还是经过合成生物学工具修饰后的，是如何在非常规空间，如转录空间，制造出它们“身体形状”的内部模型的？体外细胞可以学习控制飞行模拟器[212]，BCIs患者也可以[213]。大脑可以学习以新的自由度控制假肢[214]。在这样的问题空间中，什么样的自我和世界建模能力是不变的？
我们在空间中的运动和跨尺度的认知程度之间建立的紧密联系表明，有可能开发进化搜索本身的模型，作为一种通过主动推理和其他策略搜索适应空间的元代理[62，63，215，216]。从这个角度来看，进化仍然不能被称为是一个复杂的元认知代理，它在有意识地寻求特定的目标，但另一方面，它也可能不是完全盲目的。有可能开发最小信息处理模型，更好地解释进化过程解决问题的能力，选择要解决的问题，并产生不仅提供直接适应回报而且在全新环境中表现良好的体系结构。
对于新理论来说，一个关键的机会是，可以为一个系统开发出什么样的工具来检测它是一个更大系统的一部分，这个更大的系统正在以非零媒介改变它的行动空间。由于哥德式极限，一个系统可能无法理解更大系统的实际目标，它是更大系统的一部分，但是一个智能系统如何获得证据，证明它是具有某种“宏伟设计”的智能体的一部分，而不是生活在一个冷漠、机械的宇宙中，不关心这些部分做什么？洛夫克拉夫特式的恐惧——瞥见自己只是一个宏大智能系统中的一个小齿轮——可能会被数学工具所缓和，让我们拥有更多 我们希望反对外部应用梯度的哪些方面，以及我们乐意降低哪些梯度。
我们预见到范畴理论[217，218]的数学框架在应用中的巨大前景，它提供了建模任意空间之间的关系所需的概念和形式工具。这里讨论的任何空间，以及在该空间内进行的搜索操作，都可以被视为一个类别。 在这种情况下，该理论提供了严格的工具，用于确定通过空间的多条路径是否产生相同的结果，甚至更有趣的是，通过不同空间的路径，例如形态学空间中的路径或3D行为空间中的路径，是否产生相同的结果。我们把这样的分析推迟到以后的工作中。因此，我在这个方向上的初步步骤，将任意的QRFs描述为范畴理论的结构，可以在[170，178]中找到。
完整内容请参考原论文：
Competency in Navigating Arbitrary Spaces as an Invariant for Analyzing Cognition in Diverse Embodiments
Abstract: One of the most salient features of life is its capacity to handle novelty and namely to thrive and adapt to new circumstances and changes in both the environment and internal components.
An understanding of this capacity is central to several fields: the evolution of form and function, the design of effective strategies for biomedicine, and the creation of novel life forms via chimeric and bioengineering technologies. Here, we review instructive examples of living organisms solving diverse problems and propose competent navigation in arbitrary spaces as an invariant for thinking about the scaling of cognition during evolution. We argue that our innate capacity to recognize agency and intelligence in unfamiliar guises lags far behind our ability to detect it in familiar behavioral contexts. The multi-scale competency of life is essential to adaptive function, potentiating evolution and providing strategies for top-down control (not micromanagement) to address complex disease and injury. We propose an observer-focused viewpoint that is agnostic about scale and implementation, illustrating how evolution pivoted similar strategies to explore and exploit metabolic, transcriptional, morphological, and finally 3D motion spaces. By generalizing the concept of behavior, we gain novel perspectives on evolution, strategies for system-level biomedical interventions, and the construction of bioengineered intelligences. This framework is a first step toward relating to intelligence in highly unfamiliar embodiments, which will be essential for progress in artificial intelligence and regenerative medicine and for thriving in a world increasingly populated by synthetic, bio-robotic, and hybrid beings.
Keywords: physiology; anatomical morphospace; basal cognition
