An entropic explanation of insistence on sameness in autism

大脑对安静房间的追求

想象一下，你的大脑就像一个超级快速的视频游戏机，不断试图预测接下来会发生什么。在科学界，这通常被称为“最小化惊喜”。这就像是在黑暗的森林中行走：如果你知道路径，你就不会感到害怕。但如果在一处你没预料到的地方传来了树枝折断的声音，你的心跳会加速，因为你的大脑必须拼命去搞清楚发生了什么。这种“噢不，我没预料到这个！”的感觉，就是科学家所说的“惊喜”（surprise）或“不确定性”（uncertainty）。

现在，想象一下在现实世界和你记忆之间存在着一种特殊的“距离”。如果现实所见与你的记忆完美契合，这个距离就是零，你会感到平静。如果现实所见完全陌生，而你的记忆对此一无所知，这个距离就会变得巨大，你会感到不知所措。这篇由 Przemysław Śliwiński 撰写的论文，深入探讨了信息论（研究如何存储和传输数据的数学）与自闭症相遇的一个特定科学领域。它提出了一个宏大的问题：为什么有些自闭症患者如此强烈地要求事物保持原样？论文指出，对于某些人来说，现实世界与记忆之间的“距离”太难跨越了，因此，唯一的安全感来源就是让现实世界看起来与他们已知的知识完全一致。

论文的核心思想：关于“相同性”的数学地图

这篇论文提出了一种看待自闭症的新视角，特别关注被称为“坚持同一性”（insistence on sameness）的行为——即对常规、重复性动作和严格秩序的需求。作者并没有仅仅用文字来描述这些行为，而是使用了一个数学公式来解释它们。其核心观点是，自闭症患者（特别是那些非言语且有重度支持需求的人）的大脑正在试图解决一个非常困难的谜题：如何尽可能地降低“熵距离”（entropy distance）。

用通俗的话说，作者认为对于这些人来说，大脑的“记忆”（我们称之为 M）与“现实世界”（我们称之为 R）之间很难进行沟通。论文使用了一个公式 $D_H(R, M) = H(R|M) + H(M|R)$，这基本上是在衡量两者之间的“惊喜”和“不确定性”程度。

• $H(R|M)$ 是惊喜：“我看到了新东西，而我的记忆不知道它是什么。”
• $H(M|R)$ 是不确定性：“我看到了某个东西，但我的记忆对于它意味着什么有太多的猜测。”

论文认为，为了停止这种令人崩溃的感觉（这可能导致焦虑或“崩溃/meltdown”），大脑会尝试最小化这种距离。它有两种主要的策略：

1. 学习一切： 记住整个世界，让任何事物都不再是新鲜事物。
2. 控制世界： 让世界保持与记忆中完全一致的状态。

论文指出，“坚持同一性”实际上是第二种策略在起作用。这不仅仅是一个随机的怪癖，而是一种生存策略。通过保持环境的僵化和可预测性，这个人可以确保“惊喜”水平保持在零。

“最近邻”大脑

为了解释为什么会发生这种情况，论文建立了一个基于大脑运作方式的几个关键假设模型。想象一下，大脑就像一个非常严格的图书管理员，只使用“最近邻”（nearest neighbor）规则。当一本新书（来自世界的刺激）进来时，管理员并不理解书中的故事或含义。他们只看封面，然后在图书馆里寻找看起来最相似的那本书。

以下是论文有趣之处：

• 缺乏抽象意义： 该模型假设大脑无法理解抽象概念，如“爱”、“友谊”或“时间”。它只理解具体的、物理性的事物。你无法拥有关于“无”的记忆，因为“无”不是你可以触摸的物理对象。
• “快照式”记忆： 每一个时刻都只是一个快照。大脑不会将点连接起来组成一个故事；它只是存储快照。如果你改变了事件的顺序，即使只是轻微改变，它看起来也会像是一个全新的、可怕的快照，因为“最近邻”规则无法找到匹配项。
• 选择的危险： 如果给你两条不同的路走，大脑会感到困惑。它不知道该选哪一个，而这种困惑会产生“不确定性”。论文认为，刻板的常规是一种消除选择的方法，将一个令人困惑的分叉路口变成一条单一的直线路径。

这对治疗和护理意味着什么

这篇论文并不仅仅停留在理论层面；它利用这些数学知识创建了一套关于如何提供帮助的“规则”。如果目标是降低“惊喜距离”，那么治疗就不应该是关于教授抽象概念或强迫立即变得灵活。相反，论文建议：

• 专注于具体事物： 使用真实的物体，而不是图片或文字，因为大脑可能无法将图片与物体联系起来。
• 不要走捷径： 如果一个常规被学习为一个长长的步骤链，你就不能跳过任何一步。跳过步骤会让整个链条看起来像是一个全新的、可怕的东西。
• 可预测的选择： 如果必须提供选择，要让选项非常鲜明，以免大脑陷入猜测。
• 自我刺激作为安全阀： 论文提出了一个关于“自我刺激”（stimming，如拍手或摇晃）的迷人猜想。它认为，这些行为可能是为了生成自己的“已知”信号的一种方式。如果外部世界太嘈杂、太不可预测，通过制造自己可预测的动作，可以创造一个“舒适区”，使惊喜水平保持在低位。

“机器人”与“数字孪生”

论文中最具创意性的部分之一是它如何建议测试这些想法。作者承认，在真实的人身上测试这些是非常困难且缓慢的。因此，他们提出了一个类似于“图灵测试”的方法。想象构建一个“数字孪生”——一个根据这些数学规则表现得完全像那个自闭症患者的计算机化身（avatar）。你可以把这个化身放在一个虚拟世界中，观察当事物变得过于随机时，它是否会开始坚持同一性。如果机器人的行为与人类一致，则表明数学模型是正确的。

论文还设想了一个未来，即“机器人化的住家护理人员”可以被编程，使用这些优化算法。与其让一个人类去猜测该做什么，不如让机器人计算出完美的事件序列，以保持“惊喜距离”处于低水平，从而帮助那个人在不感到不知所措的情况下学习新技能。

论文明确说明了它并不了解的内容

需要注意的是，这篇论文并未声称了什么。它并没有说这是自闭症的唯一原因，也没有声称找到了治愈方法。作者非常明确地指出，这是一个“功能模型”，意味着它描述的是大脑在做什么，而不是其底层的生物学原理是如何运作的。它专门针对有重度支持需求的非言语个体，因此可能并不适用于光谱上的所有人。

论文指出，“坚持同一性”实际上是人类普遍行为的一个特例：每个人都试图最小化惊喜。但对于拥有这种特定认知局限的人来说，由于大脑被限制在处理具体的、记忆中的模式，因此实现最小化惊喜的唯一方法就是让世界冻结在原地。

最终总结

最后，这篇论文为自闭症提供了一个新的定义：一种大脑的认知工具受限于分类、记忆和预测物理事物，但无法处理抽象意义或灵活变化的情况。当世界变得过于混乱时，大脑没有足够的工具去理解它，因此要求世界保持不变。

作者总结道，如果我们接受这种基于数学的视角，我们就可以设计更好的疗法。与其强迫人们变得灵活，我们可以构建环境和机器人，通过温和的方式引导他们，循序渐进地扩大他们的“已知世界”，而绝不让他们的惊喜水平升得太高。这是一种视角的转变：从将这些行为视为“需要修复的问题”，转变为视为在混乱世界中“聪明的生存策略”。