Monogent 理论研讨会 2025-08-02

[sean]

本次研讨会主题是 康德认识论 和 monogent 架构的联系。

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康德认识论与Monogent认知架构深度对话会议纪要

会议时间：2025年8月2日
参会人员：Sean、傻青
会议时长：2小时
会议主题：基于康德哲学理论探讨Monogent认知架构的理论基础

一、关于Computation与Generation本质关系的深度讨论

1.1 从实践中发现的层级关系

Sean在编码实践中发现了一个重要现象：

"当我在更细致的去做的时候，我发现一个很神奇的东西...如果我要做到这种合并的效果的话，那我就发现所有的process其实都不会直接调大模型。他只会什么呢？他只会去处理提示词。"

这个发现改变了我们对Computation和Generation关系的理解：

• 原有认知：二者是平等的二元关系，同级存在
• 新的认识：Generation是更高层级，所有Computation都在为Generation准备材料

1.2 与康德理论的惊人吻合

傻青指出这与康德的观点完全一致：

"感性，它主要处理的是我们的感官接触到的外部的信息...感性和知性的关系，它虽然存在层级关系，但是实际上他们在另外一个意义上又是统一的。"

Sean的理解：

"我觉得康德他可能会有一点点那种倾向，就是认为computation他是为了generation而前提，或者是说因果有一种因果论的感觉。"

1.3 实现层面的具体体现

在代码架构上：

• Process层面：主要是Computation（准备提示词）
• Function层面：最终都是Generation（调用LLM）

这种分层完美对应了康德的感性为知性准备材料的观点。

二、时空概念与海马体功能的精确映射

2.1 康德时空观与海马体的对应

Sean提出了一个关键发现：

"时间和空间在人体是存在于哪里，这个是直接可可以确定的一件事情，就是海马体，它是有有一个叫做空间细胞，有一个叫做时间细胞。"

傻青补充康德的观点：

"感性要去处理那些信息，你要去认识外面的那些感性的杂多，它有个前提，就是说时间空间这跟海马体的这个很像。"

2.2 因果关系的本质是时序

这是会议中一个深刻的洞察：

Sean：

"什么是因果，我觉得可能因果就是时序...因为我们的时序细胞发现这两件事永远是先后的，所以就形成了某种因果。"

具体例子：

• "被太阳晒过的石头会热"这种朴素认知
• 不是通过物理分析得到，而是通过时序细胞的持续观察形成
• 时序性→经验网络→语义网络→人类共识

2.3 深层的哲学思考

Sean进一步提出：

"结构就是空间，时序就是时间...归纳法也就是结构，演绎法也就是过程。"

这揭示了认知能力的深层基础都源于时空这两个基本维度。

三、关于先验统觉本质的澄清

3.1 神经网络vs先验统觉

会议中澄清了一个重要概念混淆：

Sean：

"先验统觉，我认为它不是神经网络，因为它毕竟是什么呢？就是先验统觉，它毕竟是从哲学角度上来看的一个表征性的东西。"

用石头的比喻：

• 石头很硬 = 先验统觉（表象）
• 硅原子组成 = 神经网络（物理实现）

3.2 先验统觉=认知系统

Sean提出：

"这套系统就叫做认知...一个系统它真正形成系统的点在于说它可以自适应。"

系统的特征：

• 与环境进行信息交换
• 内部自成体系
• 具有自适应能力

3.3 为什么现在的AI缺乏意识

傻青：

"大模型它只相当于知性这一块，但实际上它还没有达到先验统觉自我意识这一块。"

Sean：

"我人类参与进来，我们才算...我跟这个AI在对话才算一个认知，如果说我不作为感性去驱动它，它只是作为知性的那一面。"

四、多维度的概念理解

4.1 一体多面的表述

Sean画图解释了同一事物的不同表述：

体验网络 = 感性 = 海马体 = Computation
语义网络 = 知性 = 皮层/LLM = Generation
认知系统 = 先验统觉 = ? = System

不同视角：

• 哲学家：感性、知性、先验统觉
• 脑科学工作者：海马体、皮层
• 软件工程师：Computation、Generation
• 神经科学：神经网络

"他们其实都是同一个东西，只不过是说他的判断问题的面不一样，那他表现的方式也不一样。"

4.2 黑盒与白盒的相对性

Sean：

"这个黑盒是相对的...在海马体，或者是说在体验网络这一块，它不是黑盒...但是它不存在，所以我们现在来搞。"

• 知性（LLM）：对我们是黑盒，只需要知道特征
• 感性（体验网络）：需要我们研究和实现，是白盒

五、关于人类认知能力的系统性思考

5.1 为什么人类不是全知全能

Sean提出了一个有趣的问题：

"既然这些能力都有，为什么人类不全都会呢？"

四个原因的深入讨论：

1. 发育过程：

   "人类是从一个...细胞发育成一个这么大坨肉...你可以理解为他就是一种在写代码的过程。"

2. 效率问题：

   "战争年代，那我们肯定是要有一些体力上的...野外生存的能力...作为一个哲学家...我需要思考人生了。"

3. 训练偏好：

   "神经网络的特质是什么呢？...越大的神经网络它越难改变。"

4. 系统冗余：

   "不能把鸡蛋放到一个篮子里面...如果说他每个人都是一样的，那我们人类是不会合作的。"

5.2 意识的本质理解

Sean的早期思考：

"我认为意识就是连续思考的能力...不是时间的连续，我觉得是持续的连续。"

傻青的理解：

"连续它本身就代表了它是一个集...你得把它统一到一个集里面，然后你才能够成为连续，你才能是一个意识。"

六、研究方法论的深入探讨

6.1 问题驱动的研究

Sean分享了他的研究方法：

"用AI最重要的是你得有问题...我从来不分析答案是什么的...问题才是真正我们要研究的对象。"

"真正的research的话是为了找问题...你为什么要找答案呢？是因为你找到答案，你才能真正的找下一个问题。"

6.2 AI在研究中的作用

"AI真正对我们产生的意义在哪里呢？...寻找答案的过程是一个累赘...有了AI以后好处就在于说这个过程被AI帮你干了。"

6.3 理论与实践的结合

Sean：

"其实我是一直在...分析我的问题是什么...问题才是真正我们要研究的对象，而不是结论。"

关于验证：

"就算是假的，我也是自洽的，不能模糊...只有我自洽了，或者是我假装自洽了，那真正发现不自洽的时候，我才知道自己不自洽。"

七、关于LLM与康德范畴的深入对比

7.1 表面的相似性

AI的分析显示了一些映射关系：

• Attention机制 量的范畴
• 激活函数 质的范畴
• Transformer架构 关系范畴
• 概率输出 模态范畴

7.2 根本的差异

讨论中发现的关键差异：

1. 主动性：
   傻青：

   "如果我不问他，他就不会去主动的探索他缺乏这种自主能力。"

2. 自我意识：

   "只有当我们把感性给它拼上...用感性和知性组装成AI认知系统的时候，我们才能够去探索。"

3. 时空感知：
   Sean：

   "AI缺乏空间感...他不知道把担架横着放就能够去通过一个门...实际上他没有这种感知，是因为他没有感性。"

八、关于物自体的哲学讨论

8.1 康德的物自体概念

傻青解释：

"物自体就是指的事物本身...康德他是给他是设限了的...他就认为这些东西是物自体，它本身是不可能被我们通过理性所认知到的。"

8.2 Sean的系统论理解

"物自体，它其实就是这个世界的环境...环境的信息过于冗杂...我们的人体认知系统会跟环境去做一些信息交换，然后这个信息交换产生的一个东西就是现象。"

九、未来研究的方向和计划

9.1 代码实现策略

Sean：

"我第一版我是在搭这个架子...架子搭完以后，你会发现大部分的研究时间，我们就是在拼这些流程。"

"代码量是非常少的，就是我说白了就是去创造这些path，然后就可以用了。"

9.2 理论与实践并行

"在这个过程中，我们其实可以理论和实践同时并行...我在猜的过程中我会提供一些实践的结论，然后你提供一些理论的结论，然后我们match一下就ok了。"

9.3 关于认知路径的研究

讨论了各种认知路径：

• 识别（recognize）
• 想象（imagine）
• 推理（reasoning）
• 注意（attention）
• 学习（learning）
• 创造（creation）
• 决策（decision）

Sean：

"如果从哲学上面能给到一些启发，比如说想象，那可能就是一定是真实存在的。"

十、总结与反思

10.1 理论价值

傻青：

"我最初的愿望就是说通过哲学理论能够给咱们的这个代码的实现提供一些灵感。"

10.2 实践意义

Sean多次强调的观点：

• 避免模糊性，即使是假设也要自洽
• 通过实践验证理论预测
• 保持问题驱动的研究态度

10.3 关于道德和更高层次的思考

虽然康德强调实践理性和道德，但在当前阶段：

傻青：

"没有必要说我要按照康德的完整的理论去打造一个一一对应的这个技术架构出来。"

Sean：

"系统会产生什么道德呢？...或者是说道德是系统某种高高级的一种表现形式，这个不是我们考虑的范畴。"

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备注：本纪要尽可能保留了会议讨论的原貌和深度，包括双方的原话引用和思考过程，以便更好地理解我们在认知架构设计上的哲学思考和实践探索。

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回放地址

https://www.bilibili.com/video/BV1gGhhzeEk4/

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在会议尾声，我们想探讨二个问题，记录如下：

问题一：与Monogent相似的哲学理论体系

1. 胡塞尔现象学（最相似）

• 理论核心：意识的意向性结构，现象构成分析
• 三层架构：感知层→意义层→本质层
• 与Monogent对应：体验网络→语义网络→神经网络
• 关键相似点：强调意识的构成性作用，反对被动接受模型

2. 海德格尔存在论分析

• 理论核心：此在的时间性，理解的循环结构
• 关键洞察："前理解"概念 ≈ Sean的"拔树根激活"
• 对Monogent启发：五维语义中时间维度的哲学基础

3. 梅洛-庞蒂身体现象学

• 理论核心：身体图式，知觉的主动性
• 与Monogent关系：为"体验网络"提供理论基础
• 关键观点：认知不是抽象计算，而是身体与世界的对话

4. 威廉·詹姆斯意识流理论

• 理论核心：意识的选择性和边缘性
• 解决问题：意识注意力突然切换的机制
• 对Monogent价值：解释认知边界和个体差异的合理性

5. 其他相关理论

• 柏格森：绵延时间vs机械时间（五维语义的时间维度）
• 皮尔斯：符号学三元关系（语义构成机制）

问题二：康德的历史地位与主要对手

康德作为集大成者

1. 调和对象：理性主义vs经验主义的两百年对立
2. 方法创新：先验哲学方法，问"如何可能"而非"是什么"
3. 核心贡献：既要先天形式，也要经验内容的认知理论

康德推翻的三大传统

1. 理性主义独断论（笛卡尔、莱布尼茨）

• 推翻：纯理性无法超越经验界限
• 具体：本体论证明、理性心理学、理性宇宙论全部无效

2. 经验主义怀疑论（休谟）

• 问题：因果关系、归纳推理、自我统一性的质疑
• 康德方案：先验范畴、综合判断、先验统觉

3. 传统形而上学

• 革命：从"认识符合对象"到"对象符合认识"
• 区分：现象界（可知）vs 本体界（不可知）

康德的三大死敌

1. 黑格尔：绝对精神vs有限理性，无边界vs有边界
2. 叔本华：攻击物自体概念，提出意志vs表象二元论
3. 尼采：彻底质疑先验自我，提出视角主义和价值虚无主义

现代影响

• 科学基础：现代科学仍然是康德式的认知框架
• AI预设：传统AI本质上采用康德的主体-客体二元模式
• 哲学分水岭：后康德哲学都在回应或反驳康德

对Monogent的意义

哲学定位

• Monogent不是选择单一哲学路线，而是AI时代的新综合
• 类似康德在18世纪的角色：在对立传统间找到第三条道路

理论整合策略

• 从康德继承：三层架构、先验形式、综合统一
• 从尼采吸收：视角主义、个体化、价值创造
• 从现象学学习：意向性、意义构成、生活世界优先

可能的哲学突破

1. 超越主客二元对立：AI既是主体也是客体
2. 多重时间性整合：机器时间、体验时间、社会时间
3. 分布式主体间性：网络化的个体认知系统

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尼采最后的推论，真的战胜了康德吗？
Monogent，更多的是想基于伟人和成功哲学家，以及成熟理论，推导出AI时代的AI认知系统。

• 康德：18世纪德国哲学家，主要活跃于启蒙运动时期。
• 尼采：19世纪德国哲学家，生活在工业革命后期。

康德在18世纪确实是个哲学屠夫，他几乎推翻了整个哲学传统！

尼采vs康德：没有胜负，只有时代转换。
尼采确实也暴露了康德的根本弱点：

1. 物自体的悖论

• 康德说物自体"不可知"，但又说它"影响我们"
• 如果真的不可知，我们怎么知道它的存在？

2. 先验主体的虚构性

• "我思"背后的统一主体在哪里？
• 可能只是语法习惯造成的幻觉

3. 价值的历史性

• 康德的"道德律"不是永恒的，而是特定历史的产物
• "上帝死了"意味着所有绝对价值都需要重新审视