量化城市︱城市，从信息到互动（篇三）(2)

今天从物理到社会学，信息被看作是现实世界的一个基础组成部分。然而有一种形式的信息却被低估了，确切说也许因为它太普通，所以被人们认为理所应当：它就是我们生活环境中有的信息。我们还不能完全地理解信息是如何用城市的形式体现的，也还不清楚为了了解世界、每天决策，和在这种由我们共创共生的交互复杂系统中生活，人脑是如何处理环境信息的？为理解环境信息所扮演的角色，本文阐述了亟待解决的三个问题： [本文来自：www.11jj.com]

（1）物理问题：在建成环境中，我们如何创造和获得信息？ [本文来自：www.11jj.com]

（2）语义学问题：我们如何让环境信息有意义？

（3）实际问题：在生活中我们怎样运用环境信息？

我们尝试设计一个解决这些问题的方案，因此本文建议通过框架的方式来逐步阐述信息是如何把思维，环境和社会联系起来，从而帮人类创建大规模的交互系统。

——译者

五

信息3

生成

如果你还记得Weaver（1949）关于沟通的第三个问题（如何有效的让接收到的信息影响行动），文末这一章就要讨论代理怎样使用环境信息1和信息2来调整他们的行动。 我们称这种信息交换的形式为 “生成式信息”，或信息3. 术语“生成”可以通过不同的方法实现，从Bruner（1966）描述的（”生成”）来自行动中学到的，到Varela（1991）的“经典性的（生成）方法”。本文中我们用到的“生成”是指后者。本文所讨论的“生成“方法与计算机认知主义（方法）相反，它不同于传统观点，不局限于心灵只响应来自环境的刺激（Di Paolo等，2010）。“生成”的方法侧重于去感知代理在具体情境下是怎样引导它们行为的。更确切地说，“生成”包含（i）用来引导行动的感知，以及（ii）基于（在）反复感觉运动模式（这一过程中）的认知构建，使行动能够被感知引导（Varela等，1991）。该方法是基于与 “具像化”和“设身处地”有关的（一种典型的）新生成的行为模式，同时也与行为感知相关（Wilson，2002; Stewart等，2010）。生成（新的行为）有一种“嵌入式”的含义，其嵌入认知，来自于身体对行动感知能力的经验，在嵌入在更为包容的生物、心理和文化背景下的时候（Varela等，1991），获得与环境交换信息时“设身处地”。

 

进一步说，正是通过积极地、非对称地调整与环境的交换条件，代理才能生成其认知域（Di Paolo等，2010）。在和物理空间、社会环境的互动用中产生可量化的差别，反之亦然（Varela等，1991;参见Hutchins，1995，关于"分布式认知"）。“[认]知系统总是处于一种需要快速对相关信息作出选择并持续感知互动行为的情境中”（Stewart等，2010，p.x）。当环境的感知引导了行动，并在“感知 – 行动”的回路中由行动再对感知及环境进行调整的过程，（我们称之为）代理与环境之间发成了耦合。

社交互动是研究（新行为）生成的最好方式。我们认为这种（通过代理模拟的）象征式的社交互动具有“创造相互参与的意义”，这又包含了从角色、价值观、行为倾向到意义的产生和创造（Varela等，1991）。社交互动是为了在代理的内部动态和环境要素之间建立一个关系域。它是根据（每个代理每次行动的）前因后果及（每一次）象征性进行的行动建立的，这不超出科学理解的范围。代理“在自我世界中投射出一个意义重大的网”：与整个（模拟出来的）系统的互动对于代理来说具有内在的意义，而这个意义就是我们定义认知系统属性时最重要的一点：意义的创造与体会（Di Paolo等，2010，第39页）。反过来，意义来自对信息的处理。通过意义和互动，代理超越了自体的严格限制从而延伸到社会语言的语域（Varela等，1991）。在这一点我们到达了（模拟行为）生成的一个关键点：它解构了社交互动的参与者之间的协调过程。语言信号的收发上升为行动的调整、编排与配合。“沟通”则在这种通过信号对代理之间互动的调节从而使行动互相协调的过程中产生了（Stewart，2010）。

上述方法的内在关联与先前方法的观点是一致的，也是代理依赖环境信息作出行动。例如，Floridi（2009：23）所说的，像动物和生物机制这样的物体（例如光电池）“即使在没有任何（语义处理后）有意义数据的情况下也能够实际利用环境信息”，这与我们对信息1的分析密切相关。反过来，像信息2中的那样，陈列在（模拟）生成的真实信息中并不重要，因为代理甚至能够根据错误或不真实的信息调整下一步的行动，，尽管不真实的信息确实会带来干扰，但它也触发了改变社交系统行为的过程。

那么，现在城市中产生了大量的互动可能性，环境信息如何帮我们选择行动并处理好能够让互动实现的组合问题呢？比如说，不同的空间模式和行动分布是否会影响（空间和行动的）组合过程？行动中的不同级别的指令（信息2）是否会对人的行动熵水平产生不同的影响？对此，我们建议评估不同空间场景中行为组合的概率，如图一所示。

具体的评估做法之一是量化代理在其决策和行动中可获得的环境信息量。我们可以通过评估信息3的“场景模拟模型”测试想法。就像情境语义一样，我们的模型考虑了代理，行动类型，空间和时间下（代理）的位置，情境（由活动地点代表）以及能够捕捉代理各方面认知行为的参数，也就是跟踪和识别社交情境的能力，模型根据个体代理的行动倾向来：更改自身的行动和语义环境。我们的“代理模型”基于一个线性的城市结构（这一假设），这样能够最小程度上表达环境信息1（表示位置的位置之间的物理距离）和信息2（信息单元内容的语义差异）。

图一、在虚拟情境中代理人的聚集，左图为接近随机分布，右图是真实情况（模式1）