Delanda组装理论笔记（9）

Delanda，《唯物主义现象学》，2。做实在论者之后，如何处理视觉的现象内容呢？视觉内容是由我们在心理上用了概念，才被识别的。

那么，随着我们的概念的改变，视觉内容也会改变。但是，人是不用概念也能理解他们自己见到的东西的。视觉内容只是我们见到的一部分东西。

巴特:没文化不识字的老人看图像，与有文化的人看图像，那个看到的内容更多？

在“今日的神话”中，巴特认为，穷人是将图像当物的，图像是富人塞给穷人的物品，骗他们占有他们没钱去占有的东西。图像是像建筑工地上的民工的塑料椅子、桌子和碗那样的东西。列维-斯特劳斯在《野蛮思想》里指出原始人用神话来组织物，生活中不会有多余物，物是归属独一个人的，必须陪葬那个个人的。

视觉:我们身上有人也有一头动物，视觉是这一头动物，与语言出现前人类的前需要知觉叠加在一起。

3:人体也是诸多对象中的一个对象，区别在于大脑对人体的高度控制。人体作为对象影响了其它对象也被它们所影响，而获得客观机会和客观风险。

活过的身体:我们也经验了它的内在环境，懂得如何利用它的运动状态、姿势、和某一动作带给我们的诸多可能性，和与视觉场产生的相关性。大脑对世界的再现与我们视觉地经验到的世界之间，是有巨大鸿沟的。宇宙由对象构成。身体、大脑和心灵也是对象。心灵管脑，也管身体。

到底是直接知觉对象性(客观性)的，还是被陷在纯主体性的世界里的？

Delanda，《唯物主义现象学》，7－。生物进化是机会主义式的。当感性器官开始进化，世界必须已经具有它能利用的很多东西:空气，和氛围光线里必须充满了符号。

什么符号？肯定不是象征符号(指号，symbols)，而是标志(index)和图形(icon)。

标志:烟标志火。猎人寻猎物的踪迹。法医找指纹和DNA。医生寻症状。

图形与它代表的对象类似。插图表示或具有相同的构成成分。地图与城市。

当前的神经网络训练:它能识别标志和图形吗？

不能。

必须人才能识别它们。

那么，机器人画家在画什么？

是在打印它对于某种画的要求的数据的计算结果。

人脑是接受了整个主题的复制品吗？

不。

那人在组装自己？

是的。

人看到了0.01%的自己都不到，其余的，全是人自己去递补式组装出来的。人是一个被看着办的东西。

12:有地图，没错，但人手里或脑中还有一张自我组织的地图，将图形和标志杂交了之后，来使用:GPS。

手机点位：街道和那个气球点同时出现在我们的手机屏幕上。组装出了：地点。

13:动物也在消费符号，田里的野兔般的警惕猎枪的声音。也在生产符号:留下踪迹，后者会变成猎人的意向符号。只有人脑能解读它们，动物之间无法被阅读。动物之间的警告和诱惑，只是稳定的进化结果。

14:蜂巢:蜜蜂必须将自己的共同体整个当大脑，单个之间只是在传递集体信息，个体只传递图形:waggle dance，垂直飞，挺出肚皮的方向，是向同伴表示花粉所在地。整个蜂巢在排练一种icon mapping。

15:唱片:a record of a song，“of”是什么意思？沟槽，塑料板，乐谱？

用的人是工程师？爱好者。

消费者决定唱片的意义。

工业设计:用户合作地来使用预构。

设计的改进、创新是有害处的:对重复的加强。一根扁担有无数种挑法，一根钢管则大大地限定了肩的适应。

15:计算机视觉:对外在对象的感知被裂成三块，每块都设计了消费者和生产者。

1－对消费者:光的强度在视网膜内被切断。对生产者:形成对象的边和轮廓的意向符号。

2－用这些符号去形成一个表面。

3－消费这些符号来生产出关于对象的意向符号。

所以，计算机视觉是对人的视觉组装能力的极其暴力的贬低。

它依赖统计规律性来确定对象的特征，硬物被优先，地表对象被优先，严重偏离了人脑的双引擎组装式认知。

Delanda，《唯物主义现象学》，16。我们的直觉对于外在符号是如何运作的，这是与我们的直觉在脑内如何使用内在符号这一点完全搭不起来的。如果要让外在符号对我们有意义，就必须有一个符号的使用者或阐释者。这意味着总是得在脑内先有一个副本。康德的第一哲学就这样教我们的。怎么解决这个康德烂摊子？

让我们假设有一个完全充分的解释者，他是由一组比他有较少认知能力、但能互动着来生产出一个阐释者的符号使用者联合或叠加地构成。就如在神经网络中一样，这小组的每一个成员同样也是由很低级的认知能力的行动者小组来构成。我们可以递归地将这一部分与整体的关系一直推延到再也找不出有更低的认知能力的行动者为止。

在每一层面，被生产和消费的符号都是标志和图形的杂交。图形部分代表了创造了独型符号的mapping(映射)。图表部分代表因果关联。因此，一个符号有两种不同的内容。图形指示世界中的空间关系，标志指示的是当前的空间位置。

计算机视觉和机器学习深度学习都错误地假设了计算机会识别符号和图像。

我们以上的分析里指出了计算机不能像人脑那样地识别符号和图像。

Delanda在以上的扁平本体论分析中向我们指出:

是人在指挥脑在指挥神经网络A在指挥神经网络a在指挥神经网络a'……

人后面有人、远古而来的动物、视网膜、神经元、无数层神经网络在识别图像。

计算机科学家以为能抛开人，叫计算机去认图，粗暴地简化了看图这个行为。看图时，我们脑内有35个地方做出了反应，得出了一个联合印象。

人看图时，是由人+无数个在认知上低于人的行动者在一起看。

计算机视觉假设了只是一个人在看一张图。

是图像，不是影像。

哪怕有影像，我们也是将它当图像看的。