RTR0:形态发生
第4章 RTR0:形态发生
原子单元与复合单元 · 节点的生成 · 确定性突触发生与自主突触发生 · 阶段的并行性 · 向运行的过渡 · 关键期
4章 1. 原子单元:MORN
Gativus 的每一种变换都有一个原子单元——在目标空间中通过拼接的应用而产生的基本结构。各层次的原子单元在形式上是同构的:由三个分量构成的三元体,其中中间的分量是一个具有连接作用的动态向量,用以缩短第一与第三分量之间的差距。
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对于 GTR1,这是 OPRN——主体 — b 向量 — 客体的三元体。b 向量在物理空间 MAP5 中缩短差距:“客体在那里,主体在这里”。
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对于 GTR2,这是 KLEN——符号 — P 向量 — 符号的三元体。P 向量在叙事空间 MAP7 中缩短差距:“状态 X,需要状态 Y”。
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对于 GTR3,这是 WILL——概念 — W 向量 — 概念的三元体。W 向量在价值论空间 MAP9 中缩短差距:“C-是存在,应当为 C-应当”。
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LOMN — m 向量 — 群组
LOMN——形态发生的主体,执行 m 向量者。LOMN 读取自身那一部分 MOVE,形成局部的 m 向量并加以执行,把描述变为节点之间的现实连接。
m 向量——形态发生的、具有连接作用的动态向量。它是局部的连接行为,对每一个具体的功能群组都有唯一的标识符。m 向量是多维对象;其坐标分布在 MOLD 的所有投影上。每一张图——CLSS、COMM、COMP、RSRC、ACTD 及其余——都为人类感知给出 m 向量的一个面。这些投影在总和上完整地描述了 m 向量:哪些类的哪些节点要连接,依据哪些规则,在何种复合上下文中,在何种资源条件下,具有什么样的程序性语义。
群组——m 向量执行的对象,即真实地被创建并被连接的 NDDI 节点的集合。群组的结构由 m 向量在 MOLD 各相关图中的投影所决定。
与上面各层次的同构性是完整的:在每一层次上都有一个施动者(执行向量者)、一个向量(多维的,具有分布的坐标)、以及一个受动者(具有结构)。在 GTR0 上,施动者尤其鲜明——它是一个完备的 LOMN 节点,而不是主体内部的某个函数;但同样的三元体结构在所有四个层次上都存在。
a) 零层次的矛盾
在 NRGN 之后,网络中存在节点——已给定的类的细胞,已载入 D 组件并已生成 V 组件。但这还不是机体。这是生物质:许多彼此独立的节点,各自为政,缺乏功能性的整体性。网络作为网络并不工作。
在“细胞已被创建”与“功能群组在工作”之间,存在着一道差距——零层次的矛盾。这一矛盾与上面各层次的 b/p/w 向量具有同样的逻辑本性:有一个初始状态,有一个目标状态,二者之间是一段距离,这段距离需要被缩短。
对差距的缩短——就是按照模板把细胞连接为功能群组。这一连接行为正是 m 向量。它是局部的,具有唯一标识符,在每一个具体功能群组出现的那一刻形成,并在该群组完成时归零。
m 向量按照与 b/p/w 同样的逻辑工作:
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具体行动的 b 向量是局部而独一无二的:“恰好这次动作朝向恰好这个目标”。目标达到——b 归零。
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具体逻辑步骤的 P 向量是局部的:“由这些前提作出这一推论”。推论作出——p 归零。
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具体矛盾的 w 向量是局部的:“此时此地所经历的这一矛盾”。矛盾被消除——w 归零。
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具体功能群组的 m 向量是局部的:“将恰好这些节点连接为恰好这一微柱”。连接完成——m 归零,MORN 作为已实现的原子单元而存在。
b) 零层次差距的本性
m 向量所缩短的差距,与上面各层次所缩短的差距具有同样的逻辑本性——它存在于一个空间之内,介于该空间的两种状态之间。b 向量在 MAP5 中缩短距离,p 向量在 MAP7 中,w 向量在 MAP9 中。m 向量在细胞的空间 DOM1/DOM2 中缩短距离,介于其两种状态之间:无组织的状态(细胞集合无功能性连接)与有组织的状态(同样的细胞按照某个模板被连接为一个功能群组)。
在显微镜下,神经组织在两种状态下看起来是相似的——细胞是同样的细胞,突起是同样的突起。差别不在材料上,而在连接性的结构上。在执行 m 向量之前,细胞之间的连接或者缺失,或者是随机的;在执行之后,连接按照某一具体的模板已被建立,而细胞的集合作为单一的功能整体而工作。
这把 GTR0 与所有上面的层次协调起来:每一层次上都有一个空间,该空间有两种状态(具有差距的初始状态与没有差距的目标状态),并且有一个动态向量,经由一次具体的局部行为缩短差距。
c) m 向量的多维性
m 向量是一个多维对象。它的坐标分布在 MOLD 的所有投影上:一个坐标设定节点类型(CLSS),另一个设定它们的连接规则(COMM),第三个设定复合上下文(COMP),第四个设定资源参数(RSRC),第五个设定程序性语义(ACTD),如此等等。
MOLD 的各张图并非 m 向量的部分,而是它在人类可触及的感知平面上的投影。m 向量自身作为单一的多维对象而存在;各张图是工具,以便让有限的人类认知可以从不同的侧面对它加以考察。
这与作为整体的 MOVE 的本性是相一致的:MOVE 是库类空间中的一个稀疏向量,被投影到 MOLD 各图上。m 向量是同一对象的一个局部片段,对应于某一功能群组的一次连接行为。在作为整体的 MOVE 与 m 向量之间的联系,就如同主体作为整体的行为与他的某一具体行动的 b 向量之间的联系。
d) 拼接的基数
任何层次上的三元体在形式上都有三个分量,但第一与第三分量可以是集合,而不是单个元素。RDF 教条“一主语 — 一动词 — 一宾语”是一种简化,并不反映三元体的真实本性。
在 OPRN 中,一个主体的集合可以通过一个 b 向量作用于一个客体的集合(集体感知、集体行动)。在 KLEN 中,n 元的逻辑关系连接一个符号的集合。在 WILL 中,真实的矛盾很少是二元的——它们覆盖了整个概念的领域。
在 MORN 中,第三分量的基数可能非常大。一个 MORN 中的群组可以包含同一类的数千个节点(例如,由 10000 个节点构成的皮层柱)。这并不是对三元体形式的破坏,而是它在零层次上的自然表现——在那里,功能单元在生物学上是大型的。
e) 何时 MORN 被认为已实现
MORN 并不部分地存在。LOMN — m 向量 — 群组只有在 m 向量被完整地执行时才成为 MORN:类在 CLSS 中已被定义,m 向量已以某具体形式(来自 COMM 的模板)被形成,群组已真实地被创建并按 m 向量在其内部建立起关系。
在 m 向量被执行之前,只存在类及其潜在的形式——它们是描述性的实体。这是前 MORN。在 m 向量被执行之后,MORN 完整:m 已归零,群组作为功能上联结的单元而存在,MORN 作为形态变换的已实现的原子单元而被固定下来。
这解释了为何 NRGN 与 SYGN 的程序是不可分离地相联的:NRGN 生成节点(m 向量的原材料),SYGN 执行 m 向量(把节点连接为群组)。只有它们的共同完成才给出完整的 MORN。
4章 2. 复合单元:MLOM
正如 BLOM 由 OPRN 装配而成、KLOM 由 KLEN 装配而成、WLOM 由 WILL 装配而成,MLOM(Morphological LOM)由 MORN 装配而成。MLOM 是复合性的形态构造,其中若干MORN 经由预先定义的内部连接与空间关系而联结起来。
a) 嵌套层级
MLOM 是递归的。在每一层嵌套上,MLOM 或者直接包含 MORN,或者包含更小尺度的 MLOM。这就给出了一种多层次结构,反映了真实生物与工程系统的层级组织。
Gativus 架构中 MLOM 的例子:
微柱——由不同类型节点的 MORN(例如,感受类的 MORN、处理类的 MORN、投射类的 MORN)装配而成的 MLOM。在微柱内部,群组按照严格定义的模板被连接,而群组相互之间的空间排布由模板所给定。
柱——由微柱的 MLOM 装配而成的 MLOM。同一类型的若干微柱联合为柱,而微柱之间的连接模板决定了柱的功能角色。
器官——由柱的 MLOM 装配而成的 MLOM。Gativus 的功能性器官——空间器官、对象器官、符号器官、叙事器官、价值论器官——是位于 COMP 图中某一组件之内的、最高一层的 MLOM。
机体——最高层的 MLOM,把所有功能性器官联合为一张统一的网络。器官之间的连接由 COMP 图中的器官间接口所决定。
b) MORN 与 MLOM 的关系
MORN 与 MLOM 的差别在于原子性的层次。MORN 是原子性的:它不可能被分解为同一种类的更简单的形态单元。MLOM 是复合性的:它由 MORN 或更小尺度的 MLOM 所构成,其结构由组成部分的组合规则所决定。
与生物学的类比是精确的。细胞是原子单元(类似于最低层次上的 MORN)。组织是由细胞构成的复合体(类似于 MLOM)。器官是由组织构成的复合体(MLOM 的 MLOM)。机体是由器官构成的复合体(最高层次的 MLOM)。在每一层次上都起作用着同一个原则:复合体经由某些组合规则从原子单元中形成。
这种递归性赋予 Gativus 以分形结构。在任一观察层次上,看到的都是节点与关系;每一个节点在尺度放大时又展开为一个子网,其中节点与关系再次存在。形态变换在每一层次上递归地被应用——MORN/MLOM 的层级直接反映这种递归。
4章 3. NRGN:节点的生成
NRGN(NeRoGeNesis,神经发生)——形态发生的第一阶段。它的任务是把 MOVE 的 CLSS 图中所描述的类,实现为具体的 NDDI 节点群组。NRGN 由操作网络 OPNG 执行(或在 OPNG在 ANOD 中特化之后,由 LOMN 的 M 区段执行——见第 5 章)。
NRGN 的程序由三个相继的步骤构成:类的创建,资源的评估,对象的实例化。
a) 步骤 1:类的创建
LOMN 从 MOVE 中读取 CLSS 图。对图中所描述的每一个类,创建一个特殊的对象——类节点。这是一个完备的 NDDI 结构,具有与普通节点相同的诸区段(根据层次的不同为 V、A、S、G、T、C、L、M),具有已确定的连接器模板,以及到 ROOT 仓库中实现节点逻辑所需的 D 组件的、已建立的 d 关系。
类节点与普通节点相比有几项关键区别。它在 GATE 的名称空间中有一个本地名称,但没有全局地址 UNON。它不参与网络的运作:不被全局寻址,不从外部接收数据报,不与运行中的其他节点形成出射关系。D 组件不被物理地载入它的 M 区段——只建立到 ROOT 仓库或 GATE 本地缓存中 D 组件的 d 关系。
类节点是结构模板加上一组 d 关系。它的功能是作为后续实例化的原型。一个类节点将被用以创建同一类的数千乃至数百万个具体节点,所有这些具体节点都将具有相同的结构与相同的 d 关系,但具有不同的 UNON 与不同的 V 区段状态。
这给出了一种本质性的架构经济。ROOT 中的一个 D 组件经由 d 关系网络为不同 GATE 中的数千个类节点服务。GATE 中的一个类节点为同一类的数百万个具体实例服务。ROOT → 类 → 实例的层级保证了对可执行代码的最小重复。
b) 步骤 2:资源的评估
在着手实例化之前,LOMN 沿若干轴对可用的 AVEC 资源进行评估(见 GNET,第 4 章)。这一评估决定了在可用配额范围内可以创建多少个该类的具体节点。
评估不归结为对某一单一数值的检验,也不返回二元的“是/否”答案。它检验:
资源配额。在 NRGN 配额中允许创建多少个节点,分配了多少内存与计算,网络流量配额是多少。所请求的数量与可用的数量相比较。
安全。LOMN 是否有权限创建该类的节点。创建是否违反 GATE 的安全策略。请求是否超出了被委派的 AVEC₀ 的范围。
兼容性。将要建立 d 关系所指向的 D 组件,是否与该平台上架构的当前版本兼容。
评估的结果不是“允许还是禁止”,而是一组用于下一步的参数。如果资源少于 MOVE 所要求的,实例的实际数量可能少于所请求的。这实现了资源限制的原则:同一个 MOVE 在具有不同 AVEC 的不同平台上,将给出功能上相同但数量上不同的器官。
如果条件根本无法满足——所请求的类无论以何种数量都无法被创建——LOMN 等待资源的恢复,或经由层级(向 ANOD,进一步向 GATE)向上发出信号,表示在当前条件下形态发生是不可能的。
c) 步骤 3:对象的实例化
在资源评估之后,LOMN 启动实例化本身——依据类节点创建具体的节点。GATE 把类节点克隆 N 次,其中 N 由资源评估的结果决定。每一份副本经历几个子步骤:
结构的继承。副本获得类的所有区段、所有连接器模板、所有 d 关系。在结构上它与类节点是相同的,只在状态上有所不同。
UNON 的指派。每一个实例从被委派的名称空间中获得一个唯一的全局地址 UNON。从这一刻起,它在网络中可被寻址。
在路由中的注册。实例的 UNON 被纳入 GORP 路由表(见 GNET,第 4 章)——首先是 GATE 上的本地路由,然后在必要时经由 LRAI 树进入全局路由。
执行的启动。实例开始工作:从 M 区段载入状态,激活 A 区段,准备接收入射关系。
与实例化并行的是下一个程序的启动——SYGD,即按照类的连接器模板建立确定性连接。NRGN 与 SYGD 几乎同时工作:新节点被创建出来,并立即被纳入已有的连接网络。
4章 4. SYGD:确定性突触发生
SYGD(SYnaptogenesis Deterministic)按照显式定义的模板在节点之间建立连接。这是突触发生的两种机制中的第一种,负责骨架连接——那些必须在形态发生时立即建立、且不接受变异的连接。
a) 确定性连接的来源
确定性连接的模板既包含在 MOVE 的 COMM 图中,也包含在类自身的 D 组件中。COMM 图描述类间规则:哪一个类与哪一个相连接,经由哪些连接器,以何种密度。D 组件在单个类的层面上把这些规则具体化:它具有哪些连接器,其中哪些是确定性的,哪些是自主的。
当 NRGN 创建一个类的实例时,连接器的模板已经经由到 D 组件的 d 关系而在该类中得到确定。部分连接器被标记为确定性的——它们在创建时就立即获得伙伴的具体地址。其余的被标记为自主的——对它们而言,对伙伴的搜索程序稍后在 SYGA 中启动。
b) 经由 SYGD 所建立的内容
Gativus 中的确定性连接对应于那些在生物学上由遗传所预定、并按严格程序形成的连接:
群组内部的模板。一个 MORN 群组内部的连接——例如,一个微柱节点之间的连接。群组内部的节点必须以严格定义的方式被连接,SYGD 按照类的 D 组件中的模板建立这些连接。
层间投射。不同层次功能性器官之间的连接——例如,对象域与符号域之间的连接。这些连接设定了网络的主干架构,并在 COMM 图中作为器官间接口被定义。
管理性连接。每一个节点与它所属器官的 ANOD(器官的管理节点)之间的连接,经由它传递管理信号与 AVEC 配额的更新。这些连接是强制性的,在创建节点时自动建立。
c) SYGD 的属性
SYGD 具有几项重要特性。
确定性。在相同的初始条件下,SYGD 给出相同的结果。连接按显式规则建立,没有变异性。
速度。由于伙伴事先已知,SYGD 不需要搜索程序。连接的建立归结为握手的交换并在连接器中记下对方的名字。这是一项快速操作,只受网络延迟的限制。
并行性。不同节点对之间的 SYGD 可以同时进行。如果 ANOD 创建了 A 类的一千个实例与 B 类的一千个实例,而模板要求把它们成对连接,那么一千条连接是并行地被建立的。
在实例化之后立即启动。SYGD 不等待所有类的 NRGN 完成——它在伙伴已知的第一批节点被创建之后立即启动。这就给出了阶段的重叠,我们将在 4.6 节回到这一点。
4章 5. SYGA:自主突触发生
SYGA(SYnaptogenesis Autonomous)建立那些在 MOVE 中没有被显式定义的连接。这是突触发生的第二种机制,负责架构中可变的部分——那些其具体拓扑在形态发生之时被决定、而不被事先给定的连接。
a) 处于 PEND 状态的连接器
在 NRGN 之后,新节点的并非所有连接器都已填上伙伴的地址。其中一部分处于 PEND (Pending)状态——只知道连接器类型 CONT,但对方的名字尚未指派。这些连接器等待经由 SYGA 的解决。
对于那些在 COMM 图中被标记为自主的连接,会创建处于 PEND 状态的连接器。例如:“A 类与 B 类经由 CONT-X 类型的连接器相连接,连接的密度为每个 A 节点 5 个伙伴”。在这里指明了伙伴的类型,但每一个 A 节点将连接到哪些具体的 B 节点尚未确定——这些将自主地被找到。
b) 层级化的告示板
SYGA 机制经由 ANOD 中的连接器告示板而实现。每一个 ANOD 在其 G 区段中维持一个数据结构,其中:
节点公布其 PEND 连接器,指明它所寻找的 CONT 类型。这相当于公告“寻找某某类型的伙伴”。
节点扫描告示板,以寻找互补的连接器——其伙伴类型与自身类型相对应者。这相当于搜索合适的告示。
在找到匹配时——两个互补类型的连接器分别来自不同的节点——建立连接。握手被交换,两个连接器从 PEND 转入 ACTV(Active),对方的名字被双向记下。
告示板是层级化的。一个 ANOD 内部的本地告示板服务于一个器官内部节点之间的连接。如果在本地未找到伙伴,请求被提升到 GATE 层次——在同一平台的多个 ANOD 之间进行搜索。如果在那里也未找到——进入跨平台交换层次。这与 GORP 的三层路由(G1/G2/G3,见 GNET)是相一致的。
c) 活动依赖的搜索
在其发达形态中,SYGA 不仅可以考虑连接器的类型,还可以考虑节点的行为——实现所谓的活动依赖突触发生。这意味着,在搜索伙伴时,会优先选择那些表现出某种活动的节点。
例如,一个具有指向 B 类连接的 PEND 连接器的 A 类节点,可能会偏好那些已经在与其他 A 类节点活跃地交换数据的具体 B 节点。这符合生物学中的 Hebb 规则——同时活跃的神经元之间的连接得到加强。在架构上,它作为从若干可能的伙伴中进行选择时的一项附加准则而实现。
活动依赖的 SYGA 赋予网络按功能性原则进行自组织的能力:那些一起工作的节点彼此相连接。这一自组织是主观现实形成的一个本质性部分,并且无法通过确定性突触发生而得到。
d) SYGA 的属性
结果的涌现性。SYGA 所建立的连接的具体拓扑,在程序完成之前在任何地方都没有被记录下来。它在形态发生之时被计算出来,并取决于告示公布的顺序、伙伴的可用性、活动依赖选择的结果。同一个 MOVE 的两个实例在 SYGA 连接部分上会给出不同的具体拓扑。
异步性。SYGA 没有严格的操作顺序。节点在告示板上公布告示并扫描告示板的操作是异步的,随可用性而进行。这就给出了对负载临时波动以及对网络延迟的鲁棒性。
渐进性。SYGA 不在一次通过中完成。随着新节点的被创建(NRGN 仍在继续),新的连接器出现在告示板上,对伙伴的搜索仍在继续。绝大多数连接在 NRGN 之后的最初时期内被建立,但其中一部分仍可能长时间地被解决。
保持未解决的可能性。并非所有 PEND 连接器都必然找到伙伴。如果网络中互补的连接器不足,一部分 PEND 连接器将保持未被解决。这是一种正常状态,不是错误——它反映了网络的真实状态,并可在以后经由运行时的可塑性而得到纠正。
4章 6. 阶段的并行性
形态发生的各阶段——对 MOVE 的解析、NRGN、SYGD、SYGA、成熟、验证——并不构成一个严格顺序的流水线。它们在时间上是重叠的:每一个后续阶段都在前一阶段完全完成之前就开始。
a) 重叠的图景
在一个 ANOD 中,完整的形态发生周期大致如下。LOMN 从对自身那一部分 MOVE 的解析开始——检验对 D 组件的引用,计算对 AVEC 的需求。一旦对第一个类的解析完成,该类的 NRGN 就启动了——创建类节点,评估资源,开始实例化。
在第一个类的实例化进行的同时,LOMN 继续对下一个类进行解析。当第一个类的最初几个实例被创建出来时,SYGD 立即对它们启动——确定性连接被建立。如果这些连接需要来自另一个尚未被创建的类的伙伴,相应的连接器暂时停留在 PEND,并在伙伴出现时得到解决。
当若干类已被实例化、部分 SYGD 连接已被建立时,SYGA 开始——节点在告示板上公布自己的 PEND 连接器,并寻找自主伙伴。SYGA 与其余各类继续进行的 NRGN 并行地进行下去。
当主要群组已被创建,大部分连接已被建立时,成熟开始——节点转向运行,继续按需解决剩余的 PEND。SYGA 并不立刻停止:它在成熟期间以后台模式继续。
在这一时刻,网络已经在工作:最初的几个节点群组在交换数据报、执行其功能,而其他群组还在形成中。网络在生长的同时也在工作——就像生物胚胎在发育的最后阶段。
b) 并行性的优势
阶段的并行性比顺序模型具有若干本质性的优势。
形态发生总时间的缩短。完整展开周期所占的时间显著少于各阶段时长之和。对于大型机体,这是重要的——它们的形态发生即使在并行处理之下也可能耗费可观的时间。
逐渐投入运行。网络并不在一瞬间“开启”——它随着群组的被创建与被连接而逐渐获得功能。最先工作的器官可以开始运行,而其他器官还在形成中。
活动依赖的纠正。由于网络的一部分在突触发生仍进行的同时已经在工作,SYGA 可以利用真实的活动来选择伙伴。这在顺序模型中是不可能的——在那里所有连接都在功能开始之前被建立。
c) 生物学的平行
阶段的并行性不是工程上的优化,而是从生物形态发生那里继承下来的。生物神经系统的发育恰恰是这样安排的:神经发生、神经元的迁移、突触的形成与网络的最初活动以重叠的波次发生,而不是顺序地。
视觉皮层在其自身的所有神经元都被形成之前很久,就开始处理来自最初几个感受器的信号。这一早期活动参与了皮层自身的形成——经由活动依赖的突触发生。严格顺序的模型——“先把所有东西创建出来,再把所有东西连接起来,然后再启动”——在生物学中根本不出现。
Gativus 继承了这一原则。RTR0 是并行的过程,而不是流水线的过程,而正是这种并行性保证了架构与生物学模型的一致。
4章 7. OPNG → OPN 的变换
OPNG——形态发生的、为形态发生而专门化的操作网络。在形态发生完成之后,它不再需要以这一资格存在:机体已被建造,而管理功能则由 OPN——机体本身运行所对应的操作网络——所承担。从 OPNG 到 OPN 的过渡是萌发的第四阶段(继解析、NRGN/SYGD/SYGA、成熟之后),并结束这一周期。
a) 平衡的逐渐转移
OPNG → OPN 的变换并非瞬间的切换,而是活动平衡逐渐转移的结果。在成熟期间,LOMN 越来越少地从事神经发生(几乎所有的类都已被实例化),越来越多地从事对器官工作的协调:数据报的路由、对资源的管理、对来自其他 ANOD 请求的响应。
在某一时刻,形态发生的活动落到一个阈值之下:几乎不再创建新的节点,SYGD 也不再有新的连接,SYGA 只解决偶尔剩余的几个 PEND。LOMN 记录下这一过渡,并正式宣告形态发生的完成。
从这一刻起,LOMN 继续工作,但以另一种模式进行。它从 OPNG(形态发生的操作网络)变成 OPN(运行的操作网络)——从建造者变为已建造器官的管理者。
b) 在变换中所保留的内容
并非 OPNG 中的所有内容都会消失。一部分功能得以保留:
MOVE 的片段。LOMN 继续保留它自身那一部分 MOVE,作为它所管理器官的个体发生对偶。这就允许,在必要时,可以重新激活形态发生功能——例如,在损失之后的恢复或者诱导性的神经发生。
形态发生的代码。实现 NRGN、SYGD、SYGA 程序的 D 组件被保留在 ANOD 的 LOAI 中。它们进入休眠模式——不主动执行,但按需可用。
告示板。SYGA 的数据结构得以保留,并继续服务于来自现有节点或诱导性地被创建的节点发出的、偶发的新请求。
这种干细胞功能——在必要时回到形态发生的能力——对系统的长期可持续性是本质性的。其生物学类比是:成年大脑海马中的干细胞,在某些条件下能够进行诱导性的神经发生。
c) 在变换中改变的内容
LOMN 的主动功能有本质性的改变。
形态发生任务队列被去激活。LOMN 不再有计划地规划新节点的创建。剩余 PEND 的解决仍在继续,但以后台模式进行,没有主动的优先级。
数据报的路由成为主要任务。ANOD 担任其下属节点的本地网关:来自其他器官的入射数据报通过 ANOD 并被分配到最终的节点。
对 AVEC 的管理进入运行模式。LOMN 现在管理的不是 NRGN 配额在类之间的分配,而是运行配额:流量限制、访问策略、对来自上级 ANOD 的配额变更的响应。
安全成为 G 区段的持续关注。在形态发生期间,G 区段主要验证创建请求;现在它的主要任务是当前流量的控制、异常的检测以及免疫响应。
4章 8. 关键期的关闭
在生物学中存在关键期——形态发生主动进行的时间窗口,在此之后新结构的形成会急剧减少。视觉皮层在关键期内未受到刺激,以后就无法得到充分发育。Gativus 继承了这一原则:形态发生的关键期有有限的时长,其关闭会使器官转入运行模式,而形态发生活动则急剧降低。
a) 关闭的机制
Gativus 中关键期的关闭经由对 LOMN 所被委派的 AVEC₀ 中 NRGN 与 SYGN 配额的归零而进行。关闭之后,LOMN 不再能够创建新的节点和建立新的确定性连接——相应的配额已被耗尽,并不再补充。
在关闭之后仍未被解决的 PEND 连接器并不被消灭。它们可能在以后被解决——但已不再在 LOMN 的管理之下,而是经由运行时可塑性的机制,而后者属于网络的运行,而不属于其形态发生。运行时可塑性处理已经存在的节点,不需要创建新的节点;它是 GNET 的对象,而不是 MOGE 的对象。
b) 关闭的三种原因
关键期的关闭可能由三种原因之一发生。
内部原因。MOVE 已被耗尽。所有类已被实例化,所有确定性连接已被建立,所有强制性的 PEND 已被解决。形态发生的程序已经自然地完成。LOMN 自行记录下完成并进入 STANDBY。
外部原因。上级 ANOD 或 GATE 发送关于完成形态发生的命令。这可能与器官间资源的重新分配、发育某一确定阶段的计划性完成或对外部条件变化的反应相关。LOMN 收到命令,无论其自身的 MOVE 是否已被耗尽,均转入 STANDBY。
超时原因。在给定的一段时期内没有任何关于神经发生的请求。GATE 的调度器记录下停滞状态,把 LOMN 转入休眠模式以释放资源。这是针对形态发生因不可预见原因卡住情形的保险机制。
c) 重新激活
关键期的关闭并不意味着形态发生的可能性的不可逆终止。LOMN 在 AVEC₀ 配额恢复并被 GATE 再次委派时,可被重新激活。这是海马中诱导性神经发生的类比——一种罕见事件,需要在 GATE 或更上级 ANOD 的层面上作出决定。
重新激活在几种情境下可能成为必要。损失之后的恢复——如果器官中相当一部分节点被损坏,需要创建替代者。对已改变条件的适应——如果对器官的功能要求发生了重大变化,可能需要进行部分重构。进化——如果 ROOT 发布了 D 组件的更新版本或 MOVE 的更新版本,重新激活就允许把该更新应用于已存在的器官。
然而在通常条件下,重新激活仍然是罕见事件。大多数器官在关键期关闭之后,长期地在运行模式下工作,而没有本质性的形态发生改变,依靠运行时可塑性进行适应性的纠正。
4章 9. 向第 5 章的过渡
本章把 RTR0 描述为形态发生的程序。引入了形态发生的原子单元与复合单元:作为“类 — 模板 — 群组”三元体的 MORN,与其余各种变换的原子单元同构;作为 MORN 递归复合体的 MLOM,形成微柱 → 柱 → 器官 → 机体的层级。
描述了 NRGN 的三步骤程序:类节点的创建,AVEC 资源的评估,对象的实例化。已确立的是:与实例化并行启动 SYGD——按照类的连接器模板进行的确定性突触发生。描述了自主突触发生 SYGA 的替代机制——经由 PEND 连接器的层级化告示板。
固定了阶段的原则性并行性——解析、神经发生、突触发生与成熟在时间上的重叠。这种重叠不是优化,而是从生物形态发生那里继承下来的,以保证网络的活动依赖自组织。
描述了 OPNG → OPN 的变换——从建造到运行的平衡的逐渐转移。在休眠模式下对干细胞功能的保留,保证了在必要时重新激活形态发生的可能性。关键期的关闭固定了主要形态发生的完成,并把适应性功能交给运行时可塑性。
尚保持敞开的是,所有这一切在其中发生的架构组织问题。GERM 在何处被放置?谁来管理 MOVE 在功能性器官之间被拆分的过程?协调形态发生的节点层级是如何安排的?这些问题——是下一章的对象。第 5 章描述形态发生的架构:ROOT → GATE → ANOD 的三层级,ANOD 的三区段结构,委派时 MOVE 的拆分,并固定 MOGE 与 GNET 之间的边界。
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