九、選擇機制的效果

我們想象一下在數學考試中，考生會把所有注意力集中在如何解題上，以至于雙耳不聞窗外事，哪怕有一些信息突然出現在意識流中，智能系統中的其他模塊也不傾向于處理它；而被訓練好的解題的反應模式被高度激活，進入意識流的信息哪怕關注度再低也會被讀取，嘗試給解題提供支持。整個意識流中的信息都是和考試相關的。站在前面描述的選擇模型的視角上，我們來解釋這個表象。意志可以控制系統中每個模塊的閾值，當意志決定需要把資源集中在某項活動中的時候，它可以降低和這個活動相關的模塊的閾值。這樣一來，只要信息是符合這些模塊中某個攝取標準的，它就更傾向于被讀取加工。支持一項活動的相關模塊往往都是相互支持的，持續的外部信息的攝入，一個模塊產生的信息被另外一個讀取……為了讓從事這項活動的性能達到極限，系統資源很快會達到負荷，控制變量控制所有模塊的攝取閾值同比例上升，從而抑制了其他模塊的活動。

另外一種情況不是主動意志控制模塊的閾值變低，而是某一類高關注度信息不斷在一些模塊的作用下創造其他高關注度的信息，從而讓運算資源被某一類思維活動占據，抑制了其他模塊發揮作用。比如，出現了某件讓人極度興奮的事情，人會不斷考慮這個事情可能導致的讓人興奮的結果，以至于沒有心思去考慮其他問題；相反的，如果有一個可能發生的極端負面的事件，思維會集中在處理負面事件帶來的每個可能的結果和可能的干預辦法上，我們甚至會感到這個人麻木了，魂不守舍了，因為通過選擇機制，它的其他智能功能被抑制了。

選擇模型除了控制不同智能活動對資源的競爭外，還可以創造AI類人的睡眠。在人類入睡的過程中，人慢慢變得遲鈍，各個模塊逐漸不處理意識流中的信息，最終意識流的信息停止了，當不再有信息被意識到時，人就睡著了。這個過程對應了選擇模型中控制變量控制所有模塊的閾值整體上升，意識流就會逐漸衰竭。此時外部刺激信息是否被寫入意識流是無差異的，因為這些信息不會被記憶模塊記憶，你就無法反思你在睡眠中是否意識到了什么；因為其他模塊也停止攝入信息了，所以該信息也不會被處理，不會被用來創造反應。喚醒效果的產生源于以下機制：喚醒模塊保持了一個較高但不是無限高的閾值，只要特定類型外部信息進入意識流，這個模塊就會逐漸降低各個模塊的閾值，這樣意識流的流量就會逐漸增長，智能體進入蘇醒狀態。喚醒模塊的閾值決定了喚醒的難度，那些很容易被叫醒的閾值低，睡得很死的人天生閾值高；在疲勞狀態，系統能夠提高閾值，增加被叫醒的難度。

一些人在淺睡眠時能知曉周圍發生的事情，在醒時能回憶起當時的外部感知。這種情形對應了整體控制變量及對各個模塊的抑制效果，基本抑制了其他模塊，但記憶模塊因為某種原因沒有被完全抑制（可能因為自身基礎閾值低）。所以感知信息進入意識雖然沒有創造其他反應，但是被記憶了，所以對象醒來時會知道自己淺睡眠過程中發生了什么。另外一些人會在半睡半醒的狀態產生思維，但卻缺乏邏輯，他自己也能意識到這種困境。這種情況出現在個體抑制過度激活了一類思維活動，比如因為工作壓力大，睡前都在高強度地考慮某類問題，導致即使系統整體的閾值都提升了，這個思維活動的相關模塊仍然沒有被徹底抑制，寫入意識流的相關信息仍然有很高的關注度。但因為畢竟有一些支持思維的模塊停止了工作，所以思維活動雖然能繼續，卻會因為缺乏邏輯而顯得凌亂。

Evidence：

我們看到不同領域的天才往往會有一個共性，對自己專業領域之外的東西不敏感，在思考的時候對周圍的環境視而不見。這類人能夠把智力資源持續地極大程度地集中在自己的專業上，以至于其他智力功能都被抑制了。所以造就天才的特性同時也是一個缺陷。