新的人类认知进化理论 论简
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互补认知的进化:人类通过集体认知搜索系统协同适应和进化
剑桥大学出版社在线出版: 2021 年 6 月 16 日
海伦 泰勒 布莱斯 费尔南德斯 和莎拉·赖特
摘要
我们提出了一种新的人类认知进化理论,我们称之为互补认知。我们以现代人群中搜索能力的个体神经认知专业化(specialization特化,专业化,后同)证据为基础,并提出我们的物种通过群体级认知系统进行合作搜索和适应。这篇论文提出了一个连贯的理论来解释互补认知为什么会进化以及导致其出现的条件。利用搜索框架,我们证明了互补认知可以被情境化为包括遗传搜索和认知搜索在内的系统层次结构的一部分。我们提出,正如基因搜索驱动表型适应和进化一样,互补认知搜索对于理解我们的物种如何通过文化适应和进化至关重要。互补认知具有深远的影响,因为它可能有助于解释行为现代性的出现,并为语言和合作的许多方面的演变提供新的解释框架。我们相信互补认知是我们物种成功的基础,并对现代系统的设计方式具有重要意义。
介绍
在本文中,我们提出了一种新的人类认知进化理论,我们认为这是解释我们物种特殊适应性的核心。特别是,我们提出我们物种的成员各自专注于不同但互补的神经认知搜索策略,因此我们在群体层面调节对适应性信息的搜索,协同适应。该理论基于复杂系统理论(例如米切尔2011)和搜索框架(例如(希尔斯等人; 2015)。我们称这种新兴的集体认知搜索系统为互补认知。
人类认知中出现的跨文化模式表明认知搜索的专业化,大部分人口具有明显的认知搜索偏见。综合观察这些互补的专业化模式,我们开始看到它们属于一个更复杂的自适应系统(泰勒和洛克特即将出版)。
为了揭示互补认知的重要性,我们首先定义搜索并表明互补认知可以在基因组水平上作为搜索系统层次结构的一部分进行情境化;认知; 和集体认知。这些搜索系统很重要:自适应搜索的结果可以继承,因此会随着时间的推移而演变。
搜索中的神经认知专业化预示我们的物种在高度可变的环境中进化,因为不确定性是选择搜索能力的关键驱动因素,而变异性使个体层面的搜索优化变得困难。我们概述了这种情况在我们祖先的进化历史中是如何盛行的(波茨1998),并且一定对搜索的效率和能力产生了强大的选择压力。
我们提出这种选择压力,加上个体认知的基本限制,导致神经认知能力的分裂和专业化;也就是说,作用于个体层面的选择压力导致个体人类进化出具有不同但互补的神经认知搜索策略,从而导致在集体层面出现新的搜索系统。
搜索专业化只有在适当的合作方式下才有可能。我们建议互补认知在积极加强的反馈循环中与沟通和合作方面共同进化。这对语言的进化理论有影响,为其进化提供了两个关键原因:第一,作为促进认知专业化个体之间协作搜索的机制;其次,作为分享认知搜索结果的新的继承渠道。人类语言的特定特征符合这一理论。例如,来自不同搜索策略的信息的整合创造了无限复杂的信息,因此交流互补认知搜索的结果需要一个开放的系统,这是人类语言的一个关键特征。
我们认为,互补认知的进化可以被描述为一个主要的转变(梅纳德·史密斯 & 萨斯马里1995),它代表了可进化性的一个重大转变,在进化或认知尺度上比适应具有更大的适应能力、速度和灵活性。
我们认为互补认知的出现在解释我们物种非凡的适应性方面起着核心作用。人类已经在地球上几乎所有的陆地环境中茁壮成长。从热带雨林、大草原到苔原,我们的表型适应性几乎相同。对如此广泛的栖息地的适应主要是通过超体细胞或文化适应来实现的——包括行为和技术适应(宾福德1962;理查森和博伊德2005)。这些文化适应的演变是开放式和累积性的。我们提出这种适应能力的原因是互补认知,它是解释我们累积文化进化的核心。
互补认知的定义
互补认知是我们的物种通过集体认知搜索系统协同适应和进化的理论。
有人提出,互补认知的出现是个体神经认知专业化搜索和与语言和合作方面的共同进化的结果。
专业个体之间的合作搜索能够共同创造更高适应值的适应性。这并不意味着个人专门进行探索性或剥削性活动,而是专门化的,因此他们在支持搜索的神经认知能力以及信息搜索如何平衡方面有所不同。互补认知可以作为我们物种适应和进化的系统层次结构的一部分,包括遗传进化。
由于我们物种进化过程中的高度环境可变性,互补认知进化,这对认知搜索能力和效率产生了强大的选择压力。
互补认知有助于我们理解行为现代性和累积文化进化的出现。
搜索、适应和进化
尽管生物体内存在许多适应系统(麦克格雷德和艾伦 1986),但遗传搜索和认知搜索的适应系统的不同之处在于结果可以通过进一步搜索存储、继承和更新。这导致适应性随着时间的推移而演变。互补的认知搜索也有这个特性。1
我们所说的搜索是什么意思?
生命系统需要获取和更新适应性信息:最具适应性价值的信息会随着时间和空间的变化而变化,例如随着捕食者或猎物的移动,或者随着资源的枯竭或随着季节和环境的变化而变化,从而产生需要搜索的不确定性(希尔斯等人, 2015 年)。因此,某种形式的搜索是跨物种适应的基础。
最佳搜索策略将涉及探索和开发的混合。这可以看作是一个连续体。在极端情况下,所有资源都完全分配给现有信息的探索或开发。考虑在物理空间中简单地搜索食物。一个有机体可以利用它所处的已知区域,利用已知的小块资源,或者它可以更全局地搜索,探索未知区域寻找新的资源,或混合这些行为。
搜索不限于物理域。抽象搜索可以涉及信息领域,例如社会领域或抽象设计思想,或搜索相关信息的记忆。抽象搜索发生在信息景观而不是物理景观上。
导航这种无处不在的“探索-利用”权衡是一个搜索优化问题(奇雷平舍克等人, 2013 年)。生物体不断面临着这样的困境:是采取利用现有但可能次优信息的行动,还是探索不确定但可能更有利可图的解决方案。虽然探索可能会带来更好的资源,但探索排除开发可能会导致太多未开发的新想法以及缺乏完善的技能和专业知识。相比之下,过分关注开发风险会陷入局部最优或无法适应环境变化(1991 年3月)。
最具适应性的策略取决于背景和因素,例如环境熟悉度、资源丰富度和可变性水平。开发已知资源的相对价值与通过勘探减少不确定性的成本也将指导适当的战略。最佳策略可能会在时间和空间以及与生存相关的搜索领域之间发生变化。为这个优化问题找到一个普遍最优的解决方案是极具挑战性的,而且可能是不可能的(科恩等人. 2007)。
在搜索中调节探索和开发之间的平衡是适应性成功的基础(科恩等人, 2007 年)。这种权衡出现在许多领域,通常以不同的名称。在组织研究中,探索包括搜索、变化、冒险、灵活性、实验、发现和创新等内容。开发包括细化、选择、生产、效率、选择和实施等方面(1991 年3月)。在觅食方面,对比是广泛搜索和密集搜索(本哈木2007);在人工智能中,广度与深度优先搜索(科尔夫 1985);在时间上,长期与短期; 在视觉注意力方面,分散与集中(里维埃 2017);在内存中,全局与局部(托德等人, 2012 年)。这种术语上的差异使不同领域的专家更难将这些不同的方面识别为同一潜在模式的一部分。
基因搜索
达尔文通过自然选择的进化理论可以被解释为一个搜索过程(例如,参见沃森和斯扎特米2016),通过这个过程,成功的适应会随着时间的推移而被继承和更新。每个生物体的基因型都可以被视为存在于上一代的遗传信息与由突变或重组等引起的变异之间的平衡。
继承可以利用先前成功搜索的结果。进一步的搜索或变化允许增加适应或适应变化的环境的可能性。搜索的探索程度可能取决于产生变化的过程。例如,无性繁殖的探索性可能不如有性繁殖,因为变异仅源于突变而不是重组(2011页)。有性繁殖似乎非常有效地平衡了过去平均适合的等位基因的利用与新组合中的等位基因采样之间的权衡(查斯坦. 2014 ; see沃森和斯扎特米 2016)。
遗传信息和新信息的最终组合将在确定生物体的适应性方面发挥重要作用。自然选择实际上是在寻找适应环境的生物,每一个都是开发和探索之间平衡的结果。因此,基因搜索推动了表型进化。
认知搜索的可变性、不确定性和演变
基因搜索有明显的局限性。它不能使生物体在其一生中适应环境变化。如果变化发生得比遗传适应的速度快,那么适应必须通过其他机制发生,以便生物体生存和繁殖。许多物种已经进化出认知能力搜索,在生物体的生命周期内实现行为适应。实际上,环境相对于遗传进化频率的变化率导致需要其他适应变化的方法。文化进化领域的模型支持通过高变异率选择认知搜索的概念,这些模型表明,在环境可变性的背景下,学习能力被选择用于过硬的行为(参见亨利克和麦克利思2003) .
认知搜索
在文化进化领域,一般不会从搜索的角度来看待认知。重点是如何在几代人之间继承和维持文化适应,重点放在社会学习等机制上(亨利克2017;拉兰2017 ; 理查森和博伊德 2005)以及支持高保真度和继承带宽的其他方面,例如利基建设(斯特尔尼2011)。换句话说,如何利用过去的适应性知识。
值得注意的例外包括 贾布隆卡和 Lamb ( 2005 ),他们认为关注复制和选择而不是变异和重建的产生对理解文化进化会适得其反。使用认知搜索框架来了解行为适应是如何遗传的,以及如何更新适应性知识,有助于解决这些问题。
希尔斯等人。( 2015 ) 提出认知可以被设想为一个搜索过程,其特点是探索-利用权衡。搜索可以用作理解认知行为和跨域认知控制功能的通用框架(希尔斯;等人. 2015)。调节搜索是适应性成功的核心,以至于最佳平衡探索和开发被认为是认知进化中最重要的选择力量之一(科恩等人, 2007 年;希尔斯;等人, 2015 年)。
寻找食物、水、配偶或任何其他资源并不是简单地在物理空间中寻找特定目标的简单问题:它是一个复杂且多层次的过程。分解这一点的一种方法是考虑感知层面的搜索、因果结构层面的搜索、目标选择层面和行动选择层面的搜索( 温斯坦利 等人. 2012 , 128)。结合起来,搜索的这些不同方面使有机体能够构建世界模型,以便它可以更成功地导航其环境并找到生存和繁殖所需的资源。
任何级别的搜索都将涉及在探索和开发之间进行权衡。对于外部搜索,个人的感觉器官通常只能捕获一小部分与适应相关的信息,甚至超过了大脑的信息处理速度(希尔斯和杜卡斯2012)。因此,必须将有限的注意力资源分配给对健康影响最大的那部分相关信息 (杜卡斯和埃尔纳 1993 ;希尔斯和杜卡斯 2012 ),其方式与在物理空间搜索期间必须如何分配资源类似。
除了外部感知景观,有机体还可以搜索内部信息空间以从记忆中检索相关信息。内部搜索与在物理或外部空间中搜索类似,涉及探索-利用权衡(希尔斯和杜卡斯 2012)。人们认为,最初为物理空间中的目标导向搜索而进化的相同分子机制逐渐被用于调节目标导向认知(希尔斯;2006)。因此,为了补充对有形资源的物理搜索,生物体进化出认知能力,以在内部和外部信息空间中搜索与这些资源相关的信息(希尔斯; 2006)。
最小化不确定性是推动搜索过程的关键计算原则之一。这种不确定性可能与有机体世界的所有方面有关,从相关特征的表示方式到其与世界互动的性质。不确定性的程度在认知搜索的启动和终止中都起着关键作用(温斯坦利等人. 2012)。熟悉环境的有机体可以使用其知识和内部模型来预测线索、事件和行动的后果。如果观察结果与预期的差异达到了预期之外的程度,即意外的不确定性,这可能会激发搜索以更新对环境属性的理解(温斯坦利等人, 2017 年)。2012 年)。更基本的是估计不确定性——指的是生物体根据以前的经验做出的估计中的不确定性程度(温斯坦利等人l. 2012)。高水平的环境可变性将导致意外的不确定性和估计的不确定性都很高,可能需要在多个推理级别进行搜索(温斯坦利等人, 2012 年)。
通过受环境不确定性的驱动,认知搜索使有机体能够识别和表征现有知识与观察之间的差异,从而使知识能够有效更新或改进以实现更好的适应。
人类进化的可变性和不确定性
众所周知,人类进化发生在高度可变性和不确定性的背景下。环境证据,例如氧同位素测量,表明过去 600 万年人类进化历史的时期与过去 6500 万年气候波动最剧烈的时期之一(波茨1998)相对应。人类进化与更长甚至更极端的气候振荡同时发生(波茨1998)。变化率、可变性或可预测性以及资源丰富性或稀缺性的水平都会发生显着变化,从每天到千禧年的所有时间尺度都会发生变化,在此期间发生更长期的演变(波茨和菲茨2015 年)。适应这些条件需要非凡的多功能性。
早期人类的当地气候条件也表现出异常的变异性。非洲气候尤其受太阳辐射变化的影响(皮尔逊 2013)——这是解释地球气候系统动态的重要因素,尤其是空气循环和降雨。极端水文气候和栖息地变异被认为是非洲人类进化的关键环境驱动因素(波茨等人. 2018)。东非气候显示出显着不稳定的时期,干旱和潮湿条件在更稳定的时期之间发生剧烈变化(波茨和菲茨2015)。在某些时期,由于火山或构造活动等因素,重大变化发生得很快,而在其他时期变化较慢,植被、水和其他资源的变化跨度超过了个人一生(波茨 1998)。因此,变化的速度和范围在时间和空间上都不同。
波茨和菲茨( 2015 ) 确定了过去 500 万年中 32 个高气候变化率时期。他们发现,东非几乎所有关键的技术和生物地理里程碑,以及新人类物种的首次出现,都与高度可变的时期相吻合。在这 32 个时期中,他们确定了六个,它们代表了最持久和最强烈的变异时期。我们自己的物种,智人,出现在从公元前开始的第六个时期。35.8万年至 5万年(波茨和菲茨 2015,表 1),包括 18.6-12.7万年期间的超干旱期 (皮尔逊2013)。
优化搜索很难在个人层面上实现,特别是当变化率存在变化时。此外,可变性可能有利于选择饮食多样化的生物,这种和其他适应性行为(例如工具使用)需要在更广泛的领域进行搜索。相应的认知搜索功能可能需要共同发展以支持这一点。需要在更广泛的领域进行搜索,与食品获取、社交搜索、技术创造等相关,也给搜索优化带来了进一步的困难,因为不同的领域可能需要不同的搜索策略。
搜索能力的增加也可能是在强选之下。在资源稀缺的超干旱时期生存将取决于现有生存策略的准确复制,以及进一步完善以优化适应性知识。这与补丁开发理论一致,该理论预测当资源稀缺时,生物体将停留更长时间并利用相同的补丁(斯蒂芬斯等人, 2012 年))。因此,资源稀缺的环境可能会对高保真开发和局部或深度优先搜索施加特别强烈的选择压力。同时,对可变环境的适应依赖于为探索分配资源。探索性认知搜索的选择压力强度与生存相关领域的不确定性和可变性程度直接相关。
长期以来,人们一直认为选择行为灵活性和对复杂变化和不可预测条件的适应性是人类脑化的关键驱动因素之一(波茨 1998 ; 特劳德等人. 2010)。然而,认知搜索的能力不能无限增加。最终,改进会遇到无法逾越的功能和效率限制。由于在认知搜索中提高有效性和效率的强大选择压力,以及优化这个过程的困难,我们提出环境选择压力导致了人类认知的分裂和专业化。
互补认知搜索的演变
认知搜索的分工和专业化
虽然已经观察到人类搜索行为的差异(例如哈钦森等人, 2012 年),但先前尚未提出我们物种的个体成员在神经认知上专门从事补充认知搜索策略的概念。分工和专业化在自然界中很常见。在已经合作的群体的背景下,当赋予适应度益处的特征在功能上不兼容(吕夫勒等人. 2012)或当降低任务转换成本或专业化的效率收益达到某个阈值时,物种内的划分和专业化是有利的(库珀&韦斯特 2018 年;韦斯特等人 2015 年)。这些标准与上述条件和人类认知特征非常吻合。
降低任务转换成本的选择压力
鉴于可变性水平,避免任务转换成本带来的效率提升可能是一个重要因素。任务转换成本在分工中的作用是公认的。在人类经济中,亚当·斯密 ( 1776 ) 指出,通过分工避免任务转换成本会导致更高的效率和生产收益,“节省了从一种工作转移到另一种工作时通常会损失的时间”。
同样,生物体可能需要改变活动或移动位置。在任何任务之间切换都会涉及时间和精力成本,但在非常不同或不兼容的任务之间切换时会产生更高的成本,例如探索和开发。除了避免由于执行任务的环境而产生的外在成本之外,避免与认知任务转换相关的内部代谢成本也可能是分工的一个因素(奇特卡等人, 1997 年;戈尔茨比等人。2012 年)。
具体来说,大脑内不同的大规模网络参与认知搜索的不同方面。例如,默认网络参与探索新的行为模式,而背侧注意力网络广泛地与高阶处理相关,例如评估、修订和开发(贝蒂等人 2018 年;米特纳等人 2016 年) . 这样的网络相互抑制,在它们之间切换会产生可衡量的能源成本。已经发现增加的不确定性与效率较低(较慢且不太准确)的认知任务切换性能有关(库珀等人, 2015 年))。在对不同搜索行为的强烈选择压力的背景下,单独避免认知转换成本可能因此解释了不同个体之间认知搜索的某种程度的分工和专业化。
功能限制
另一个导致分裂和专业化的因素是大脑本身的功能限制。在某个阈值处,广义大脑的搜索能力和效率会达到极限。超越这些限制,提高能力的唯一方法是通过专业化。
在大脑中,有很多例子表明必须权衡全局搜索和局部搜索的能力增强(参见 泰勒和洛克特)。从认知心理学和神经科学的不同领域可以观察到这种限制。例如,关于感知搜索,各种研究表明,全局和局部视觉搜索能力的增强是相互对抗的(盖革和莱特文1987 ; 施奈普斯等人. 2012)。这种权衡似乎是由于物理限制,至少部分与大脑中某些(巨细胞)细胞的位置和密度有关(施奈普斯等人, 2012 年)。
功能不兼容的一个例子还与信息在记忆中的存储方式有关——这将影响信息的可用性以及如何将其用于内部认知搜索。例如,程序记忆使技能能够自动化,支持信息的有效利用(卢姆等人. 2013 ; 尼科尔森和福塞特2000)。相反,如果一个人难以获得技能的自动性,他们可能仍然对这个过程有陈述性的(有意识的)意识。这种处理信息的方式在利用方面效率较低,但权衡是它使探索性搜索能够继续进行,因此该过程可能会得到改进或与其他声明性信息集成(尼科尔森2014)。
物理约束的另一个基本例子与大脑中微型柱的结构有关。微型柱是所有哺乳动物大脑新皮层的基本单元,在皮层信息处理中必不可少(布霍韦登和卡萨诺瓦 2002)。模块化皮层回路内部和之间的连接差异导致信息处理方式的差异(卡萨诺瓦和蒂尔奎斯特2008 ;威廉姆斯和卡萨诺瓦 2010)。微型柱的宽度、密度和连通性都会影响它们的功能,并且在某个阈值下无法同时进一步优化全局和局部信息处理(威廉姆斯和卡萨诺瓦2010)。由于物理权衡,一个方向的优化必须以互补区域的不足为代价(威廉姆斯和卡萨诺瓦2010)。
更普遍地值得注意的是,大脑进化研究表明,脑力的任何显着增强都需要同时改进神经组织、信号处理和热力学效率,由于这些因素之间存在权衡,这种情况是不现实的。(霍夫曼2001 年)。换句话说,由于物理限制,尽管它们具有可塑性(罗萨等人, 2020 年),但人类大脑从根本上提高能力的空间很小(霍夫曼 2001 年)。
我们假设减少任务转换成本的选择最初可能会导致人类认知中的分工。认知搜索中的某种程度的分工可能在人类进化的相当早的时候就已经进化了。一旦某个搜索领域的某种程度的专业化发展,由于共享机制,个人可能倾向于进一步专业化其他领域的类似搜索策略。例如,在物理空间中更多探索性搜索的专业化可能使个人倾向于在探索性内部搜索方面的专业化。
我们提出,由于功能限制,搜索能力可以增加超过某个阈值的唯一方法是通过神经认知专业化的进化:也就是说,个人专门以互补的方式导航搜索过程,神经认知专业化支持不同的搜索从更全球化到本地化或剥削(泰勒和洛克特即将出版)。神经结构的一些差异也可能发生了变化,因此在不同搜索领域的能力方面存在进一步的专业化,但这仍然是推测性的。
我们不建议专业化会阻止更专注于探索性认知搜索的个人利用信息,反之亦然;然而,由于专业化需要在互补领域进行权衡,因此与具有更多深度优先搜索或剥削性策略的个人相比,他们的效率和能力会更低。
认知搜索的这种专业化对于我们理解为什么合作和交流的许多方面也在发展具有重要意义。
协同进化,降低协调成本
我们物种以复杂方式大规模协作的独特能力(梅利斯和塞曼2010)从进化的角度很难解释。例如,关于语言进化的原因仍然存在重大争论(参见萨萨默里 2010,图 1,理论概述)。互补认知提供了一个新的解释框架,用于理解为什么会出现如此复杂的合作水平和交流方式(如语言)。
正如经济理论所确立的那样,分工和专业化只有在降低协调成本的情况下才有好处。协调成本产生于协调工作或组合执行互补任务的代理的输出(贝克尔和墨菲1992)。由于错误信息、冲突和不信任以及任务协调不力,时间和精力可能会损失(贝克尔和墨菲 1992)。在现实、嘈杂的环境中协调的困难限制了分工和专业化。鉴于协调成本在专业化中的重要性,减少它们的机制可以带来强大的适应度收益。
自然界中存在许多降低协调成本的适应例子,例如由真社会性昆虫进化的协调机制,如蚂蚁中的信息素沉积(威尔逊1962)或蜜蜂的摇摆舞(弗里希1967)。其他因素可以降低协调成本。机制在我们自己的谱系中进化以帮助协调,例如:注视跟随 (布鲁克斯和梅尔佐夫2005 )、标志性手势 (托马塞洛 & Call 2019 )、二阶心理理论 (高莱特等人. 2012 ),当然还有,语。
分工和专业化一定是在最初合作的群体的背景下发生的(韦斯特等人. 2015)。专业化为进一步降低协调成本创造了次要选择压力。我们提出,合作的许多特征,尤其是语言,可能是作为认知搜索专业化共同进化过程的一部分而出现的。
专业化通常以减少互补能力为代价。当在多个领域需要高效率时,只有在互补领域的功能损失通过其他方式得到补偿(也称为“补偿性特征损失”)时,才有可能实现专业化。值得注意的是,补偿性特征丧失可能涉及基本特征,并且可能发生在不同的阶段,从性状完全丧失到退化(埃勒斯等人, 2012 年)。补偿性特征丧失将兼性关系转变为强制性关系:也就是说,它使个体相互依赖以求生存,加强生态关系(埃勒斯等人, 2012 年))。在互补认知的情况下,必须通过与具有互补认知搜索能力的其他个体的互动来减轻特征损失。我们建议,认知搜索的专业化为组合这些不同搜索能力所需的合作方面创造了次要选择压力。
专业化和降低协调成本之间的相互作用可以被视为一个积极加强的反馈循环。环境选择压力导致认知搜索中的分工和专业化,随着个体为生存变得越来越相互依赖,这反过来又产生了降低协调成本的次要选择压力。降低协调成本的特征的进化使得进一步的专业化发生;因此,认知专业化和降低的协调成本在积极强化的反馈循环中共同发展。
由于不同搜索策略之间的相互作用,认知专业化的演变进一步复杂化。例如,探索性全局搜索的专业化和随之而来的特征丢失可能会给其他具有局部、剥削性搜索偏见的个人带来适应度优势。直接环境选择压力和次要选择压力之间可能存在复杂的相互作用,这取决于社会群体其他成员的互补搜索策略。作用于个体层面的不同选择压力导致具有互补认知搜索能力的集体的出现。
由于相互依存,人类合作和交流方面的进化先前已被 托马塞洛等人理论化。(2005 年)。托马塞洛及其同事提出,人类表现出“共享意向性”,即与他人合作以实现共同目标,需要一种独特的动机来分享心理状态(托马塞洛 & 拉科齐 2003 ; 托马塞洛等人. 2005)。这与互补认知和我们的物种为共同目标合作搜索的建议一致。
互补认知也可能有助于我们理解人格特质,因为我们可以预期专业化会影响个人如何最好地合作。不同类型的信息共享和协作社交能力将与不同的认知专业化相一致。我们推测人格特质和认知搜索偏差之间存在一些可衡量的相关性。
专注于认知搜索和与语言的共同进化
专业化将影响选择哪些合作特质。例如,在物理或感知空间中,手势交流的形式(例如指向或共享意向)可能足以合作搜索以实现共同目标。随着其他搜索领域的能力和专业化的发展,可能需要其他形式的信息共享。如果不共享复杂的抽象信息,几乎不可能协作搜索某些领域,尤其是抽象领域。语言使这种共享成为可能。人类语言在递归的使用上与其他动物交流系统的语言有本质的区别,这赋予人类语言独特的开放式交流抽象概念的能力(豪瑟等人. 2002)互补认知通过概述可能导致其进化的选择压力,以及为什么需要具有这些特性的信息传递和继承的新渠道,为语言提供了一个解释性框架。
有两个理由支持这样一种观点,即语言是作为与认知搜索的分工和专业化共同进化过程的一部分而出现的。首先,认知相似个体的合作与互补认知所设想的认知专业个体的合作对信息共享渠道的要求不同。互补搜索策略的结果意味着必须组合来自不同搜索策略的信息。
我们首先将语言视为一种促进合作搜索的手段,尤其是在更抽象的领域中。通过语言,具有互补搜索策略的个人可以搜索共同的信息景观,从而共同创建超出任何个人甚至认知相似个人能力范围的世界模型和行为适应模型。环境可变性和搜索能力的对抗性选择压力(探索性与开发性、不同领域等)使得合作搜索对成功适应至关重要。
其次,我们遵循梅纳德·史密斯 和 萨萨默里 ( 1995 ) 的建议,即语言可以被视为信息继承的新渠道,作为重大转型的一部分。然而,互补认知提供了为什么需要这样一个系统的更全面的解释:即,除了促进合作搜索,从不同搜索规模和不同搜索领域的结果中创建复合信息将导致显着增加结果信息的复杂性。传递这种复杂的信息需要一种继承机制,能够以更大的带宽和无限的复杂性传输信息,这是人类语言的一个关键特征(豪瑟等人. 2002)。
因此,我们将语言视为互补认知系统的一个组成部分,并建议当将语境化为互补认知进化的一部分时,可以更好地理解语言的进化和可能的其他合作能力。
补充认知的新兴好处
在组级别导航搜索带来了许多重要的好处,例如:显着的效率节省;全球增加的搜索能力;个人和团体层面的风险缓解;以及不同搜索策略的重组。总体而言,这些好处的结合显着提高了该组对环境变化的稳健性。它可以被视为一种元适应,代表了可进化性的实质性改进。
效率和容量
由于在任务分配的谈判中减少了时间和能源成本,专业化通过自组织提高了效率。2与通才相比,专业的个人在其专业领域也具有更高的效率和效力,但代价是能力互补。然而,与一组通才相比,一组专家的整体有效性和效率将显着提高,因为他们的个人缺陷由其他专家弥补。这导致了相当大的组容量优势。
风险缓解
专家个人之间的协作搜索比通才之间的协作搜索更能降低风险,尤其是在可变环境中。通过风险分担进行的简单合作非常普遍。一群使用相同狩猎策略的猎人可以通过汇集获得的资源和分享他们的狩猎奖励来降低风险。当捕获猎物的可能性低于 100% 时,这可以防止它们挨饿。
然而,简单地汇集风险仍然使协作群体面临由于环境变化而导致其共同狩猎方法变得不合适的风险。在这种情况下,所有的猎人都会挨饿。他们本质上是将单一策略的风险集中在他们之间。如果每个猎人都使用不同的狩猎策略,或者可能将其与觅食、捕鱼、农业等混合使用,那么风险就会集中在所有策略中,从而使整个群体对战略失败更加稳健。
这种影响扩展到认知搜索和抽象领域的搜索。在不同策略之间分配风险可以使一个策略的失败被其他策略的收益所吸收。值得注意的是,这需要预先存在的协作。如果个人尚未分担风险,不同策略的分工将不会产生任何收益,而一种可能获得大收益但概率较低的策略可能对个人生存不利。
结合来自多个搜索策略的信息还增加了搜索空间和搜索的“质量”,避免了由于过于分散的搜索而陷入局部最优或错过全局最优的风险。
模块化
搜索策略的模块化使重新配置能够使搜索活动适应不同的时间、空间和跨域环境。模块化系统(即那些由专门的、协作的子单元组成的系统)通常更具适应性。专门的子单元比紧密耦合的系统更容易重新组合和重新排列,从而能够重新配置系统以匹配新的功能需求。生物进化的计算机模拟表明,不变的环境通常会导致非模块化网络适应新环境的速度较慢(克伦等人. 2013 ;喀什坦和阿隆 2005)。当快速变化的环境具有由常见子问题组成的不同整体问题时,模块化网络会发展(喀什坦和阿隆2005 年)。当总体目标发生变化时,模块之间的连接可以快速重新排列以适应。模拟表明,模分离与变异率成对数比例(利普森等人. 2002);自然界中的研究还发现,模块化与环境变化的频率相关(珀德. 2007)。
如果搜索能力被模块化,将搜索重新定位到不同的目标,或者改变策略以适应新的环境条件,就变成了改变个人交流方式的问题,而不是要求认知能力发生任何根本性的变化。这改变了协作个体的网络结构,而没有从根本上改变每个个体所执行的认知任务,导致群体层面的适应,同时大大降低了适应的成本。
协同效应
除了总容量的增加外,模块化/专业化和协调也增加了能力——执行不同任务的能力。这已在数字生物体中得到证明,能够通过相互共享部分任务结果来完成任何单个个体无法计算的任务(戈德斯比等人, 2012 年)。可以执行的任务的这种质的差异为协作组中的个人带来了健康优势。对于互补认知,这将体现在共同创造适应性的能力,该适应性在质量上优于单个个体或认知相似个体的合作群体。
健壮性可以定义为“系统在面对某些变化或干扰时保持功能的能力,这些变化或干扰可能是系统内部的或外部的”(珍 2005)。此处讨论的所有因素,风险缓解、模块化、整体容量增加,都提供了响应和适应集团层面不断变化的选择压力的灵活性,从而导致整体稳健性的显着提高。
搜索策略之间的相互作用
搜索中的模块化使搜索策略能够以多种方式重新组合,以提高搜索容量和能力。探索性搜索捕获的细节较少,但增强了识别更深层次全局模式的能力——这些可以指导个人采用更多局部搜索策略,然后避免陷入局部最大值。因此,全局搜索可以提高局部搜索的质量和效率。例如,在物理空间领域,一个区域的全局搜索可能会识别出本地搜索无法到达的有希望的食物区域,但本地搜索可以更有效地收获它。全局搜索还可以指导跨不同域的搜索。例如,全球搜索可以识别生态系统中更广泛的线索,从而能够对环境变化进行更准确、更长期的预测。
相反,局部搜索将更有效地识别全局搜索可能遗漏的局部模式。局部搜索可以进一步细化具有全局搜索偏差的个人的搜索结果。以技术改造为例,探索性搜索可能会在轴斧中重新组合使用木制工具和石制手斧。这将需要创造性的飞跃,但在详细了解哪棵树在什么时间赋予合适的木材足够强度的背景下会更好地取得成功。最终轴斧成功的关键是全球搜索的结果以一种新颖的方式重新组合木材和石头,但也详细深入了解木材和石头作为材料,以及局部深度优先搜索的结果这些域。
使用语言从不同的搜索策略创建一个共同的信息景观,导致信息比通过个人认知或共享共同认知搜索策略的人群更具适应性。这些协作可能有原始语言,也可能没有语言,但是许多搜索领域,尤其是抽象领域,如果没有共享复杂抽象信息的手段,几乎不可能进行合作搜索。
从全局/探索性到局部/剥削性的认知搜索可以建立在先前搜索的结果之上。这些可能来自记忆或从其他人那里获得。通过社会学习机制,个人可以“继承”通过先前从父母(垂直继承)或同龄人(水平继承)搜索收集的信息。信息可以通过多代传递,可能通过跨代的多次搜索进行更新和修改。
对文化进化的影响
搜索中的神经认知专业化以前没有被考虑过,也没有考虑过它对文化进化的潜在影响。关于适应性知识的继承(即先前搜索的结果),需要考虑的一个方面是具有不同认知专业化的个体可能是不同种类社会学习信息的更可靠来源。例如,具有剥削性偏见的专家可能更擅长忠实地复制和回忆代代相传的详细或程序信息,例如正确的顺序和制作工具的方式。相反,那些进行探索性搜索的人将能够更好地识别遗传信息中的全局模式,这样从而能够对未知或模糊的情况进行概括和预测。
合作搜索使群体知识能够进行“质量控制”过程。社会群体中持有的知识(即先前搜索的结果)与观察之间的预测错误,或社会群体中不同类型知识之间的错位,可以针对进一步搜索以具体解决这些差异。将资源用于有针对性的搜索会带来显着的效率优势,不断提高继承信息的适应性。不同的搜索策略可以创建不同的世界模型,并将识别不同类型的预测错误。因此,合作搜索使个人能够共同创造具有更大适应性价值的适应性。由于这个继承过程,
讨论:与现有研究和未来研究领域的关系
与可变性选择的对齐
互补认知与 波茨的“可变性选择”假说强烈一致,该假说提出,人类不是适应特定环境,而是适应环境变化,即选择性条件的不一致(波茨1998 ; 波茨 & 费思 2015;波茨等人, 2018 年)。互补认知正是实现了这一点——显着的是,它提高了适应任何类型环境背景——任何信息景观的能力,而不是特定环境。
文化演变
长期以来,文化创新和传播被视为类似于基因突变和传播(博伊德和理查森 1985;卡瓦利·斯福尔扎和费尔德曼1981)。搜索框架突出了这些过程之间的相似性。基因搜索驱动表型适应,认知搜索驱动行为适应。以类似的方式,我们提出互补认知(合作认知搜索)是解释我们物种的特殊文化适应水平的核心。
正如佩奇 ( 2011 , 160)所强调的那样,“对于任何类型的实体,最终会从系统中出现适当的变异级别 [搜索]。此外,该级别将倾向于跟踪系统流失的速度。通过这种方式,互补认知的进化使我们能够适应我们物种进化历史中发现的高度可变性。
然而,当可变性或稀缺性减少时,增加的集体搜索能力代表相对于其进化环境的过度适应。信息仍在创建和更新,但过时的速度要慢得多。这将导致适应性信息的积累:累积的文化进化。互补认知所描述的积累机制可能会得到测试,并有助于改进我们现有的文化进化模型。
现代人在行为上和解剖上的明显差距
互补认知有助于理解解剖学上的现代人类与典型的现代人类文化行为之间大约 100,000 年的明显延迟(斯特尔尼 2011)。似乎行为灵活性增加了,而身体适应没有任何伴随变化的迹象,包括大脑大小的增加——这种现象被 伦弗罗称为“智能悖论”(参见 伦弗罗2008)。波茨与费思 ( 2015 ) 确定从 358,000 到 50,000 bp的时期 是我们进化史上最持久和最强烈的变异时期之一。这些观察结果与互补认知理论一致。我们预计行为灵活性和适应性的增加将在可变期间被选中,但一旦可变性消退(不再运行静止不动)就会更清楚地表现出来。然而,我们不一定期望同时发生脑化,因为我们建议通过专业化和补偿性特征丧失的过程来增加能力。只要维持生态相互作用,特征损失就会隐藏在功能层面,因此其流行程度往往被严重低估(埃勒斯等人, 2012 年))。我们认为,它的视觉和功能不可见性解释了为什么认知搜索的专业化迄今为止未被认识到。
语言与合作的进化论
已经提出了几种不同的理论来解释语言的演变(豪瑟等人, 2014 年;萨萨默里 2010 年,图 1)。互补认知 提供了一种新的理论,说明语言如何演变为实现合作搜索的一种手段,以及作为产生的更复杂的适应性信息的继承机制。
除了语言之外,某些合作特征也可能与认知专业化共同进化。对这些可能性进行充分深入的探索超出了本文的范围。一些示例可能包括二阶或三阶心智理论(高莱特等人, 2012 年),这将比一阶心智理论更快地收敛到共同的理解,如果是这样,将有助于合作搜索共同目标. 互补认知还可以深入了解为什么人类具有如此广泛的非亲属合作的特征。
重大转型
我们建议补充认知的进化可以被描述为一个主要的转变(泰勒和洛克特即将出版)。这些罕见的进化事件发生在进化有利于合作、分工、专业化和相互依存的程度,以至于丧失了个性(梅纳德·史密斯 & 萨萨默里1995 ; 韦斯特等人. 2015)。这种转变带来了新的复杂性水平,使以前不可能的行为成为可能(苏基 2012)。
“进化中的主要转变”(MTE)框架首先由 梅纳德·史密斯 和 萨斯马里( 1995 ) 提出。他们认为从原始语言社会到现代语言社会的转变是他们框架中最后一个主要的进化转变(梅纳德·史密斯& 萨萨默里1995 ;萨萨默里 2010)。然而,关于我们自己的物种发生重大转变的观点仍然存在争议(参见 卡尔科特等人, 2011)。我们建议提出的关于互补认知进化的理论支持 梅纳德·史密斯 和萨萨默里 的论点,即语言是作为主要转变的一部分而演变的,但对这种转变提供了一种新的解释,与他们自己的理论框架相比,比以前假设的描述更接近(泰勒和洛克特即将推出)。
含义和意义
补充认知总结
我们已经提出,人类主要通过一个迄今为止未被认识的互补认知搜索系统来适应和进化,我们称之为互补认知。
在我们物种的进化历史中,高度的变异性普遍存在。这些为提高认知搜索的有效性和效率带来了强大的选择压力,以及优化此过程的困难。这些选择压力在不同但互补的认知搜索策略中导致了人类认知搜索的分裂和专业化。
这种分工和专业化产生了二次选择压力,与语言和合作的其他方面共同进化,实现了跨多个领域的合作搜索和更有效的适应。重要的是,这种适应的结果是我们的物种在群体层面进行认知搜索。
我们提出了一种新的语言进化理论,即除了能够实现更大的合作搜索之外,它还演变为一种新的继承渠道,能够共享由重组来自多个搜索策略的信息而产生的更复杂的自适应信息。因此,语言可以被语境化为这个补充认知系统的一个组成部分。
通过对互补搜索策略的专业化,以及新的继承机制,该系统实现了自适应信息的高保真继承。它还为适应性信息提供了一个质量控制系统——从更全局到局部以及跨域(例如时间、社会空间、自然世界的各个方面)的不同尺度上进行搜索,以识别可能存在的预先存在的适应性错误。更新以提高他们的健身价值。通过合作搜索和结合不同策略的结果,它还可以共同创造具有更高适应性价值的文化适应性。
鉴于互补认知的元适应性质,它的出现代表了可进化性的重大转变,与在遗传进化、个体认知或神经认知非专业个体的协作水平上的搜索相比,它具有更大的适应能力、速度和灵活性独自的。
信息共享的拓扑结构和性质的转变足以使我们建议互补认知可以被描述为主要转变。我们认为,在波茨 & 费思 ( 2015 ) ( c. 358,000 to 50,000 bp )强调的最后一个剧烈变异时期,该系统的进化达到了最大程度,其适应能力的转变在行为现代性起源中得到了体现。
最后,我们认为互补认知是解释我们物种特征的累积文化进化的特殊水平的核心。我们认为,适应性信息的积累发生在我们进化的搜索能力——由于高度的可变性和稀缺性而进化——在相对稳定和丰富的时期变得高度适应性的时候。
进化系统层次结构中的互补认知
互补认知可以作为自相似系统层次结构的一部分进行情境化,每个系统都有助于我们物种的适应和进化。该层次结构包括表型适应和进化,由遗传搜索和自然选择驱动,行为适应由认知搜索驱动(图 1)。此处确定的搜索、适应和进化级别对应于 埃娃·雅布龙卡 和 马里恩 拉姆 在其《四维进化》(2005 年)一书中提出的那些级别。虽然我们不讨论表观遗传进化,但这也可以从搜索的角度来看(斯托尔菲和阿尔巴 2017)。
尽管进化和认知是明确确立的学术领域,但在考古学中并不总是从搜索的角度来考虑它们。搜索框架使我们能够看到遗传、认知和互补认知尺度上的适应和进化是如何相似的。所有三个已识别的系统都具有可以选择、存储、更新和继承先前搜索结果(自适应信息)的机制。因为新搜索可以建立在过去搜索结果的基础上,所以我们会看到随着时间的推移而发生的进化,表现为表型或体细胞外(包括行为和文化)适应。在每个尺度上,可变性和不确定性都会为提高搜索能力带来选择压力,从而导致出现新的搜索水平以适应。
限制
重要的是不要过度简化我们关于互补认知的讨论。虽然以复杂适应系统的理论为基础,但本文应被视为概述,以将特定即将进行的研究的进一步发展和发表置于背景之中。我们已经对合作认知搜索的进化进行了广泛的概述,但这绝不是对人类认知进化的全面概述。例如,为了简洁起见,省略了关于其他地方提供的认知证据的许多细节(泰勒和洛克特即将出版)) 以及对搜索偏差和搜索领域之间复杂相互作用的更深入处理未进行讨论。我们还推测,搜索领域在专业化中发挥着重要作用,并影响我们物种的进化轨迹,但尚未对这些领域进行分类和探索。除了一般搜索趋势之外,可能还存在某种程度的关于首选搜索领域的子专业化。
互补认知应该被视为探索人类进化丰富领域的起点,而不是终点。为了理解补充认知对现代人口和系统的影响,还有大量的研究需要进行,这是一个特别具有实际意义的领域。我们希望互补认知可以作为一个镜头,以卓有成效地探索这些领域。
结束语
事实是,没有任何物种像我们现在这样对地球上的一切,无论是生是死,都拥有如此大规模的控制权。无论我们喜欢与否,这都落在我们身上,这是一项了不起的责任。现在掌握在我们手中的不仅是我们自己的未来,还有与我们共享地球的所有其他生物的未来。
我们物种的进化历史是由气候变化和巨大的环境变化塑造的。我们现在正面临着一个剧烈的气候变化时期,在这个时期,我们的环境将以人类历史上前所未有的速度变化。然而,这一次,人类活动是变异的原因。从某种意义上说,我们已经完成了一个完整的循环。这可能比我们意识到的更紧密。
这篇论文提出,我们的物种通过群体层面的认知系统来适应和进化,这类似于基因层面的进化。分层系统自下而上演化——上层演化的原因是为下层服务(梅多斯和赖特2015)。也就是说,如果在互补认知层面的适应失败,那么适应最终会更普遍地失败。
成功的适应依赖于认知专业化和有效协作之间的谨慎平衡。不能很好地平衡这一点会直接导致适应不良的行为和文化。鉴于我们现在经营的规模,这种适应不良的行为可能会产生迅速而重大的影响。互补认知使我们能够适应不同的环境,这可能是我们物种成功的核心,使我们能够比任何其他高度复杂的生物体更快、更有效地适应。然而,我们的专业化和对能力的适当平衡的依赖也可能是我们物种最大的弱点。
人类活动对环境的影响是最紧迫和最明显的例子。归根结底,气候变化是由于未能更新我们的行为和适应造成的。
由于我们几十年来没有对已知的信息采取行动,我们正面临严重的负面后果,这些后果的范围和规模逐月增加。地球上适应性最强的复杂有机体是如何走到这一步的?
大规模协作和共同适应的挑战带来了许多困难。我们相信,我们也在不知不觉中实施了一些可能会削弱我们适应能力的文化系统和做法(参见泰勒和洛克特即将出版)。这些自我强加的限制破坏了我们互补的认知搜索能力,并可能限制我们为我们面临的问题找到创新和创造性的解决方案的能力。
通过进化的机会,我们被置于一个特权位置,不仅可以塑造我们自己物种的命运,还可以塑造地球上其他物种的命运。我们面临着人类活动带来的前所未有的环境和文化变化时期,而且变化速度本身也在不断增加。
理解和利用这种互补认知系统至关重要。我们相信,只有通过这种理解以及对认知搜索进化的理解,我们才能充分利用我们的潜力,设计系统、制度和政策,使我们能够创建一个适应性强的可持续社会。
致谢
感谢 莫纳·哈提布沙希迪和 阿德里安·沃尔班克博士在写作和编辑方面的建议和帮助,感谢布雷特·卡尔科特博士阅读草稿和非常有用的建议。该研究得到了 奈杰尔 洛克特教授和 卡梅隆·佩特里博士的支持。
脚注
1.非遗传(表观遗传)基因调控机制可以促进对新环境条件的适应,可能通过跨代表观遗传以及改变基因表达状态和表型来促进进化(Bošković & Rando 2018)。然而,它在人类进化中的作用仍然知之甚少(Horsthemke 2018)并且超出了我们的专业知识:所以我们想在这里承认它的潜在相关性,但由于这些原因不讨论它。
2.类似地,蚂蚁或蜜蜂觅食者不必协商他们的角色。相反,它们根据生物因素(例如进化的刺激反应)执行任务。Such behavioural differences may evolve when selection is strongest for the amount of work performed, and task-switching is costly (Duarte et al. 2012 ), or to minimize neural or other costs associated with the task allocation process itself, all of which may create健身益处(Dornhaus 2008)。
参考
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贝克尔,GS和墨菲,公里, 1992 年。分工、协调成本和知识。经济学季刊
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