九、选择机制的效果

我们想象一下在数学考试中，考生会把所有注意力集中在如何解题上，以至于双耳不闻窗外事，哪怕有一些信息突然出现在意识流中，智能系统中的其他模块也不倾向于处理它；而被训练好的解题的反应模式被高度激活，进入意识流的信息哪怕关注度再低也会被读取，尝试给解题提供支持。整个意识流中的信息都是和考试相关的。站在前面描述的选择模型的视角上，我们来解释这个表象。意志可以控制系统中每个模块的阈值，当意志决定需要把资源集中在某项活动中的时候，它可以降低和这个活动相关的模块的阈值。这样一来，只要信息是符合这些模块中某个摄取标准的，它就更倾向于被读取加工。支持一项活动的相关模块往往都是相互支持的，持续的外部信息的摄入，一个模块产生的信息被另外一个读取……为了让从事这项活动的性能达到极限，系统资源很快会达到负荷，控制变量控制所有模块的摄取阈值同比例上升，从而抑制了其他模块的活动。

另外一种情况不是主动意志控制模块的阈值变低，而是某一类高关注度信息不断在一些模块的作用下创造其他高关注度的信息，从而让运算资源被某一类思维活动占据，抑制了其他模块发挥作用。比如，出现了某件让人极度兴奋的事情，人会不断考虑这个事情可能导致的让人兴奋的结果，以至于没有心思去考虑其他问题；相反的，如果有一个可能发生的极端负面的事件，思维会集中在处理负面事件带来的每个可能的结果和可能的干预办法上，我们甚至会感到这个人麻木了，魂不守舍了，因为通过选择机制，它的其他智能功能被抑制了。

选择模型除了控制不同智能活动对资源的竞争外，还可以创造AI类人的睡眠。在人类入睡的过程中，人慢慢变得迟钝，各个模块逐渐不处理意识流中的信息，最终意识流的信息停止了，当不再有信息被意识到时，人就睡着了。这个过程对应了选择模型中控制变量控制所有模块的阈值整体上升，意识流就会逐渐衰竭。此时外部刺激信息是否被写入意识流是无差异的，因为这些信息不会被记忆模块记忆，你就无法反思你在睡眠中是否意识到了什么；因为其他模块也停止摄入信息了，所以该信息也不会被处理，不会被用来创造反应。唤醒效果的产生源于以下机制：唤醒模块保持了一个较高但不是无限高的阈值，只要特定类型外部信息进入意识流，这个模块就会逐渐降低各个模块的阈值，这样意识流的流量就会逐渐增长，智能体进入苏醒状态。唤醒模块的阈值决定了唤醒的难度，那些很容易被叫醒的阈值低，睡得很死的人天生阈值高；在疲劳状态，系统能够提高阈值，增加被叫醒的难度。

一些人在浅睡眠时能知晓周围发生的事情，在醒时能回忆起当时的外部感知。这种情形对应了整体控制变量及对各个模块的抑制效果，基本抑制了其他模块，但记忆模块因为某种原因没有被完全抑制（可能因为自身基础阈值低）。所以感知信息进入意识虽然没有创造其他反应，但是被记忆了，所以对象醒来时会知道自己浅睡眠过程中发生了什么。另外一些人会在半睡半醒的状态产生思维，但却缺乏逻辑，他自己也能意识到这种困境。这种情况出现在个体抑制过度激活了一类思维活动，比如因为工作压力大，睡前都在高强度地考虑某类问题，导致即使系统整体的阈值都提升了，这个思维活动的相关模块仍然没有被彻底抑制，写入意识流的相关信息仍然有很高的关注度。但因为毕竟有一些支持思维的模块停止了工作，所以思维活动虽然能继续，却会因为缺乏逻辑而显得凌乱。

Evidence：

我们看到不同领域的天才往往会有一个共性，对自己专业领域之外的东西不敏感，在思考的时候对周围的环境视而不见。这类人能够把智力资源持续地极大程度地集中在自己的专业上，以至于其他智力功能都被抑制了。所以造就天才的特性同时也是一个缺陷。