Vừa mới đăng! Tiêu đề: Các Bucket Cố Định Không Thể (Phi Thường) Ràng Buộc Phụ đề: "Nhìn Xem Họ Cần Gì Để Bắt Chước Một Phần Quyền Lực Của Chúng Ta" - nói Monad Tốp-Quá Trình Trích đoạn: Tại Sao IIT Thất Bại (Vấn Đề Cấu Trúc) Bạn có thể nghĩ rằng vấn đề lưới XOR chỉ là một lỗi trong hình thức của IIT. Sửa các phương trình và thêm một số ràng buộc… có lẽ vấn đề sẽ biến mất? Tình huống phức tạp hơn thế. Trong cuộc trò chuyện với những người ủng hộ IIT (ví dụ, Christof Koch), họ đã nhấn mạnh rằng hình thức này là trung lập về bản thể: nó có thể được áp dụng cho các lĩnh vực, cho bất kỳ không gian trạng thái nào bạn thích, v.v. và không chỉ các ô rời rạc. Toán học không quan tâm đến việc các trạng thái đại diện cho điều gì. Vì vậy, vấn đề không phải là IIT cam kết với một bản thể cụ thể. Mà là khi bạn áp dụng IIT cho các hệ thống có sự cá thể hóa cố định, nó trả về những kết quả không theo dõi những gì chúng ta quan tâm. Đây là một cách để suy nghĩ về điều này một cách từ bi hơn: có thể IIT có thể được tái khái niệm như một phương pháp để phát hiện sự tích hợp cơ bản trong bất kỳ bản thể nào bạn cung cấp cho nó. Theo quan điểm này, nếu bạn áp dụng IIT cho một tự động hóa tế bào với bucket cố định, bạn sẽ muốn nó trả về điều gì đó như kích thước bucket. Những người ủng hộ IIT có thể nói rằng bản thể đang đánh lừa họ: "Bạn đã cho tôi các ô được định nghĩa độc lập, và tôi đã tìm thấy các ô được định nghĩa độc lập. Bạn mong đợi điều gì?" Vấn đề là IIT hiện tại trả về nhiều hơn kích thước bucket. Nó tìm thấy "thông tin tích hợp" trải dài qua nhiều ô, đạt đỉnh ở các cấu trúc cấp lưới, trong các hệ thống mà chúng tôi đã xây dựng các ô để độc lập về bản thể và hành vi của toàn bộ luôn chính xác giống như tổng của các phần của nó. Nếu IIT đang theo dõi đúng sự thống nhất nội tại, nó nên trả về: "các ô này là riêng biệt, và không có gì thống nhất ở đây trên mức độ ô đơn." Thay vào đó, nó tìm thấy các cấu trúc mà chúng tôi biết chắc chắn (bởi vì chúng tôi đã xây dựng và xác định chính thức hệ thống) là hoàn toàn mô tả. Một lưu ý đáng chú ý: "trạng thái" trong một tự động hóa tế bào không đơn giản như "một bit mỗi ô." Để tính toán trạng thái tiếp theo của một ô trong Trò Chơi Cuộc Sống của Conway, bạn cần khu vực 3×3 xung quanh nó, cộng với các quy tắc cập nhật. Vì vậy, thông tin cần thiết cho một bước cập nhật giống như "cấu hình khu vực X bảng quy tắc," không chỉ đơn thuần là "0 hoặc 1." Không gian trạng thái hiệu quả phong phú hơn những gì việc đếm bucket ngây thơ gợi ý. Điều này không cứu được CA tiêu chuẩn khỏi phê bình về sự ràng buộc, mặc dù (bạn vẫn không thể có sự tổng hợp và bạn vẫn không thể thấy một glider như một đơn vị nguyên nhân!), nhưng đáng để chính xác về những gì "bucket" thực sự chứa. Tuy nhiên, ngay cả với sự tinh chỉnh này, các ô vẫn giữ vị trí ưu tiên về bản thể. Một "diễn giải kép" nơi trạng thái thực sự là sự chuyển tiếp (sự khác biệt trước-sau + khu vực + quy tắc) không giúp ích: tổ hợp đó vẫn nhỏ, vẫn cục bộ, vẫn không gần với nội dung thông tin của một trải nghiệm. Không gian trạng thái phong phú hơn không tạo ra sự thống nhất trên lưới ngoài thông tin bạn cần cho các cập nhật cục bộ. Các tự động hóa tế bào, theo cấu trúc, chỉ là tổng của các phần của chúng. Đây là định nghĩa. Mỗi ô được định nghĩa độc lập và có trạng thái và khu vực riêng của nó. Tất cả các quy tắc đều là cục bộ. "Glider" trong Trò Chơi Cuộc Sống của Conway không ràng buộc bất cứ điều gì: chúng ta đang nói về một mẫu mà chúng ta tự xác định. Các ô không biết rằng chúng là một glider. Không có sự thật vật lý nào khiến năm ô đó trở thành một thực thể thống nhất thay vì năm thực thể mà từ quan điểm của chúng ta là tương quan. Glider là một mô tả mà chúng ta áp đặt từ bên ngoài. Nó nén mô hình của chúng ta về những gì đang xảy ra và giúp chúng ta dự đoán tương lai của lưới. Nhưng nó không tương ứng với bất kỳ sự thống nhất nội tại nào trong hệ thống. Bây giờ hãy hít một hơi và xem xét: bất kỳ phép đo nào được tính toán trên các đơn vị cố định sẽ, tối đa, tìm thấy "sự tích hợp" ở bất kỳ đâu mà các đơn vị tương tác nguyên nhân với nhau. Để công bằng với IIT, Φ không đo lường sự tương quan thống kê đơn thuần. Nó đo lường điều gì đó như cấu trúc nguyên nhân không thể giảm: mức độ mà sức mạnh nguyên nhân-kết quả của hệ thống bị mất khi bạn phân chia nó. Các cổng XOR thực sự ảnh hưởng đến nhau về mặt nguyên nhân. Nhưng sự tiếp xúc nguyên nhân giữa các đơn vị đã cho trước vẫn là sự tiếp xúc giữa chúng. Hai bánh răng ăn khớp có sự tương tác nguyên nhân mật thiết. Quay một cái, cái kia quay. Chúng vẫn là hai bánh răng. Sự ăn khớp kết nối chúng nhưng có làm chúng hòa hợp không? Và sự hòa hợp có truyền được không? Nếu có, làm thế nào để tránh sự hòa hợp lan tỏa đến toàn bộ lưới? Nếu không, làm thế nào để tạo ra những thực thể có giới hạn với nội dung thông tin chính xác? Tôi không nghĩ câu hỏi là liệu các đơn vị có tương tác hay không. Đối với tôi, đó là liệu tập hợp các bucket có tạo thành một toàn thể thực sự hay chỉ là một hệ thống các phần tương tác. IIT tìm thấy Φ cao ở bất kỳ đâu có sự phụ thuộc nguyên nhân phong phú. Nhưng sự phụ thuộc nguyên nhân phong phú giữa các đơn vị được định nghĩa riêng biệt không làm cho chúng trở thành một thứ. Nó làm cho chúng trở thành nhiều thứ liên kết chặt chẽ....