《我的哲学探索》 第七章　主体的三个维度：自由意志、自我意识和注意力

自由意志和因果性不同，它使主体可以处于类似于量子力学中波函数未曾塌缩状态。自由意志的存在，意味着主体不仅可以在对象中进行选择，还可以站在经验世界之外不做任何选择。
只有存在着和行动并行的符号系统，行动者才可停留在符号结构中，自由意志才终于形成。为什么？这是因为行动者可以用“想”来代替“去做”​，我称之为行动的意志停留在符号系统中。这时，自由设置同时也规定了他是否离开符号系统，即作为自由意志的“可以不去做一定能做到的事情”才是可能的。

自由意志的来源/实现：

大脑应该是一个存在大量的类似或者更复杂的如逻辑斯谛映射（logistic map，一个一维离散方程，只包含一个简单的二次项，是非线性动力系统的经典模型，能展现出从稳定、周期性到完全混沌的丰富行为）的非线性系统，意识通过自指的循环（在经验世界与符号世界间的往复，产生n到n+1到更多的不断迭代的计算），由于非线性系统的初值敏感性，使得输出通向混沌，即自由意志。所有的基础模块都是简单的神经元与简单的符号计算，不需要引入二元论的从意识到物质的跨越，也不需要考虑量子等复杂因素。

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《不确定性的两种哲学：频率主义 vs 贝叶斯主义》
自由意志的可能性：决定与随机之间的平衡
你今天的选择，究竟是自由意志的体现，还是因果关系的必然结果？或许，真正的答案并不重要。在决定与随机之间，正是我们有限的自由，赋予了人生以意义。 我们的选择可能是规则与偶然之间的微妙平衡—— 一种有限的自由，却足以让我们为自己的命运负责。

https://mp.weixin.qq.com/s/JiupBWTfNpIEJA1m20EmHQ
《为什么科学还没能解决意识问题》
有机体与其生活世界密不可分，而这些生活世界由有机体及其行动和互动塑造。认知过程不是孤立的大脑功能，而是位于并依赖于有机体的物理和社会环境。因此，认知和意识是意义生成；有机体在与世界互动以维持其生存能力的过程中，参与了一个积极的、持续的过程，以建立意义和相关性。

https://mp.weixin.qq.com/s/GvGBhmaY1so6yUADazbMAQ
《自由意志不存在？神经科学能证明不？》
物理主义版本的心—身问题（即“难问题”）有意识的主观体验如何由脑中神经细胞的活动产生？即心智如何从物质中产生？脑中神经细胞的物理活动是如何产生非物理的现象的（即有意识的主观体验，包括对外部世界的感官觉知、思想、对美的感受、灵感、灵性、深切的情感）？
神经科学家里贝特的主张是涌现交互作用论（emergent interactionism）：意识涌现自像脑这样的物理系统。尽管意识涌现自脑，但却不可还原为脑神经的第三人称描述，它是唯有第一人称体验才可通达（access）的。非物理的、涌现的意识体验对脑活动存在因果作用。
并提出了期望付诸实证检验的“有意识的心智场”（Conscious Mental Field, CMF）理论。“有意识的心智场”由脑活动产生，但在现象学上它是一个不同于脑活动的独立范畴。这个场（field）的首要特性是它有一种统一的主观体验的品质以及改变神经活动的能力。

https://mp.weixin.qq.com/s/IUdKZgjF2761JdDhpMeCnw?scene=1
《从量子波动到算法选择，自由意志方程重塑AGI 决策逻辑》
自由意志方程：
外部目标 Q(s,a)：代表奖励或价值估计，是策略收敛的驱动力；
内在动机 I(s,a)：代表新颖性、探索潜能或惊喜感，是策略跳脱的激励因子；I(s,a) 可以是一个预测误差、置信区间的宽度，或者简单地是某动作的访问频率倒数——若某动作从未尝试过，则给予更高新颖性奖励；
I(s,a) = 1 / √(1 + N(s,a))
其中 N(s,a) 是在状态 s 下动作 a的执行次数，这就是经典的“计数式探索”策略，也与人类在面临熟悉任务时偏好尝试新方法的倾向不谋而合。

《心智简史》第22章 我意识到我，凝视心智上的无限镜屋

最聪明的分子心智嵌套于最聪明的神经元心智之中，最聪明的神经元心智又嵌套于最聪明的模块心智之中，而最聪明的模块心智又嵌套于最聪明的超级心智之中。当智人的超级心智从篝火和洞穴发展到购物中心和太阳能电池阵列时，这种嵌套式、层级递增的心智提升，在智人的超级心智中再次展现出来。随着智人超级心智的发展，超级心智的模块也在发展，进而推动了科学、艺术和经济的发展。
你的自我与在它之上和之下的无数物理动态层彼此交织，密不可分，这些物理动态层整体上形成了一种类似倒置飓风的事物（见图22-1 自我飓风）​。
你存在的动态由一系列嵌套的堆栈构成，这些堆栈通过量子与行星彼此交叠的反馈回路连接起来。每一层都是一种独特的动态—一种独特的物质运动，它的行为受到正上方和正下方层级的影响。你是主观体验特性思维的一场局部运动，但你也是伴随意识运动的局部语言运动，伴随表征思维运动的意识运动，伴随神经思维运动的表征运动，伴随分子思维运动的神经运动，伴随无目标亚原子运动的分子运动。

生物进化经历了多个层次的涌现（大量下一层的元素在高一层面上显现出的全新特性）：
1、无机物——>有机物（RNA）
2、有机物——>细胞
3、单细胞——>多细胞
4、植物——>动物（C0意识）：感知（大脑）+行动的闭环
5、C0意识——>C1、C2意识
这些涌现层级中还有许多的小层级的涌现：器官、视觉、语言等等。今天的AI只有一个层次的涌现：大量的神经元——>大模型（LLM），还只是统计层面的（推理层面的CoT还没有大量的单元+数据可以用来训练，还不是涌现）。

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https://mp.weixin.qq.com/s/_kpzjNqdcNvRXTkVDiFFhQ
涌现也即“计算不可约性（computational irreducibility）”：底层规则演化涌现的整体属性，对计算而言，即无法通过更简化的计算步骤来预测最终结果。宇宙遍布这样的系统。https://mp.weixin.qq.com/s/OhFnufF_pCVv6snRsO1dBQ
把我们对气体的观察想象成——我们把众多分子的微观状态「合并」到了一起，只关注总体的聚合属性。统计力学的专业用语会提到「粗粒化」（coarse graining）。可在我们这种计算化的框架下，就能很清楚地用计算的方式来刻画这一点：在分子层面上，有不可约的计算在进行；而当观察者想要「理解气体发生了什么」，观察者自身也在进行计算。

https://mp.weixin.qq.com/s/3iD_JyGD6c39ePPniS8-WA
《涌现何时发生？机器观察者可以像人类一样识别涌现吗？》

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https://mp.weixin.qq.com/s/gs0bpnhgWj6RhCvJcREoTA
《三个电子，就会涌现出集体行为》
仅仅三个电子，就已经能显现出强烈的粒子间相互作用；而当电子数达到五个时，相互作用甚至强到足以模拟数千亿电子的集体行为。
https://www.nature.com/articles/d41586-025-01713-9

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推理层面的CoT还没有大量的数据可以用来训练，还不是涌现：
https://arxiv.org/abs/2403.04121
《Can Large Language Models Reason and Plan?》

https://mp.weixin.qq.com/s/cGr-JlQK8x2q5fMGFNpfew
《LLM神话破灭？苹果论文最新实锤：难以实现真正智能》
https://mp.weixin.qq.com/s/YH35jyOZ9jCtHYi3qZR45g
《大模型推理的天花板在哪里？》
《The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity》
专门针对推理任务进行优化的“大型推理模型”（Large Reasoning Models, LRMs）通过“链式思维”（chain‐of‐thought, CoT）或自我反思机制，先生成详尽的思考过程再给出答案。
– 低复杂度阶段：标准LLM表现出色，推理更高效、准确率甚至超过LRM；
– 中等复杂度阶段：引入思维痕迹后，LRM开始在准确率上领先，但其推理token消耗也显著攀升；
– 高复杂度阶段：无论思维与否，所有模型准确率均骤降，出现“推理崩溃”现象——无法给出任何有效解答。
LLMs 只是深度学习的一种形式，这种方法的局限性正日益清晰，或许其他形式——尤其是那些更善于处理符号的——最终会蓬勃发展起来。
https://mp.weixin.qq.com/s/4mJm30w6v9mcPujWX02_mA
《思维链并非可解释性》
https://www.alphaxiv.org/abs/2025.02
《Chain-of-Thought Is Not Explainability》Bengio
https://mp.weixin.qq.com/s/LxmpNCLvYrlUKymgf1WLsA
《什么构成了优秀的推理链》LLMs的推理质量本身仍然处于不稳定状态。https://mp.weixin.qq.com/s/_5M7uc86kCTWxqSUSPkIfg
《大模型是「躲在洞穴里」观察世界？ 强化学习大佬「吹哨」提醒LLM致命缺点》
《柏拉图洞穴中的语言模型》
LLM没有采用一种学习过程来了解世界是如何运作的，而是采用了一种难以置信的间接过程来扫描人类大脑，以构建人类认知过程的粗略副本。当然，训练大语言模型的数据中心里并没有人被绑在核磁共振机器上。大语言模型采用的是一种更巧妙的方法：它们通过分析人类思维在互联网上的投影来重建人类的思维过程。它们仅仅复制了人类心理表征的某些方面，而无需弄清楚让人类获得这些表征的学习算法。这些 AI 系统其实生活在「柏拉图的洞穴」里。这个洞穴就是互联网，人类智能就像洞外的光源，在洞壁上投下现实世界的影子，而大语言模型只能看到这些影子。

1、“缸中之脑”、“哲学僵尸”

由身心物理主义一元论——心身统一于物质，意识是大脑活动通过如“涌现现象”等非还原活动的产物——可以得出，有心的前提是必须先有身，所以不存在“缸中之脑”。
同时有一个功能完整的身体就有一定会有一个对应的功能完整的神经系统，就一定会涌现出意识，所以不存在“哲学僵尸”。
进一步推论：人工智能具有意识的前提是具身智能的充分发展。

2、“生活在模拟宇宙中”

《哲学家们都干了些什么？​》
第十三章 如何看穿伪科学？
“黑客帝国”问题，证伪主义怎么回答？​“我们生活在一个无法感觉到异常的虚拟世界里”​，这个命题不可证伪，所以这个问题毫无意义。
第十四章 科学不为真理，只为实用？
我们也可以把奥卡姆剃刀用在《黑客帝国》的假设里。我们的确可以假设我们的世界都是虚拟的，但这假设对生活没有影响。那么，两相比较，否认假设的世界更为简洁，于是我们就选择相信没有虚拟世界，我们生活的世界就是真实的。
小结 人生的意义
形而下：可以证伪的实用主义的科学——对于客观经验领域，也就是对于我们能看得见、摸得着的物质世界，最好的研究方法是“基于经验主义和实用主义的可证伪的理论。”
形而上：关于“世界的本质到底是什么”的问题，没有标准答案，你愿意相信什么都可以。形而上学不限制任何答案，关键不在于答案是什么，而在于不断追问的过程。
不断追问形而上问题的前提是：基于形而下的不断证伪的科学研究结果。

https://mp.weixin.qq.com/s/wA7XjRPW7WAXIAFdlI8LbQ
《最新论文证实：我们并不生活在模拟宇宙中》
https://arxiv.org/abs/2504.08461v1
《Astrophysical constraints on the simulation hypothesis for this Universe: why it is (nearly) impossible that we live in a simulation》

《Brain of a white-collar worker》
Lionel Feuillet, Henry Dufour, Jean Pelletier
柳叶刀（www.thelancet.com） 2007年7月21日; 第370卷: 262页

一名44岁男性因左下肢轻度无力2周就诊，临床图像 (Clinical Picture)：

梗阻性脑积水（90%的大脑是水，智商75分：言语智商84分操作智商70分）仍然能够：
1、结婚
2、育两子
3、从事白领工作
说明他的体力+智力功能基本正常。从这个极端案例可以初步判断：
1、人体（身体+大脑）有强大的自适应能力
2、社区/社会的包容性/可适应性（公务员对智力的要求？）
3、大脑结构中冗余的必要性
大脑、身体、意识、社会还有许多方面要去发现、研究的。

《The AI Mirror: How to Reclaim Our Humanity in an Age of Machine Thinking》https://nautil.us/ai-is-the-black-mirror-1169121/
《人工智能之镜：如何在机器思维时代重拾人性》https://mp.weixin.qq.com/s/-2YkgY2lxKeECK2Nw56akQ
要理解AI算法，我们不应将其视为心智（minds）。
“一个多世纪以来，我们都受到科幻和各种文化想象的影响，觉得AI一旦出现，就会是拥有心智的机器。但实际上，我们目前拥有的AI，在本质、结构和功能上都与‘心智’大相径庭。” 相反，我们应该将AI想象成一面镜子，它并不会与它所映射的对象完全相同。“当你走进浴室刷牙时，你不会认为有第二张脸在看着你，那只是脸的映像，属性截然不同——既没有温度，也没有深度。”
同样地，心智的映像并非心智。基于大语言模型（LLM）的AI聊天机器人、图像生成器，也仅仅是人类表现的镜像。“你看到的ChatGPT的输出，都只是人类智能的镜像，我们的创造性偏好、我们的编程专长、我们的声音，无论我们输入什么，都会映射回来。”

《阻止意义的崩塌》https://mp.weixin.qq.com/s/SZkiChSSbQgyDtj2VX2Ojw
AI 既是解放工具，也可能成为新霸权载体。

《理性的边界》
2.1 骗子！骗子！
我们何不简单地承认这样一个事实：人类语言有瑕疵和内在的矛盾。
LLM是基于语言的模型，所以基础是“有瑕疵和内在的矛盾”的。

LLM是心智的镜子，也可以是计算器、故事会、百科全书、自动棋盘、学习机……

《Welcome to the Era of Experience》David Silver，Richard Sutton

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Era-of-Experience%20/The%20Era%20of%20Experience%20Paper.pdf

https://mp.weixin.qq.com/s/Rl-YUOIMxmpw_Ca6vf2YxA

人类数据正在见顶，经验是下一个超级数据源，真正能推动AI跃升的数据，必须随模型变强而自动增长。唯一的解法是经验本身：
✔️ 经验是无限的
✔️ 经验能突破人类知识边界
✔️ 经验流才是智能体的本地语言
未来AI不是“提示词+知识库”，而是“行动+反馈”的循环体。我们正从“人类数据时代”跨入“经验时代”，这不是模型升级，不是RL算法迭代，而是一种更根本的范式转折：
→ 从模仿人类到超越人类
→ 从静态数据到动态经验
→ 从监督学习到主动试错
经验才是通往真正智能的钥匙。

学习常识的基础也应该是经验《2.2.1.5 下一个AIGC：AIGCs》。

《浪潮将至》穆斯塔法·苏莱曼，迈克尔·巴斯卡尔
第二部分　下一场浪潮
第四章　智能技术
能力：新时代的图灵测试

我们真正想知道的是，我们能否给人工智能一个模糊、开放且复杂的目标，这个目标需要理解力、判断力、创造力、决策力以及横跨多个领域的行动力。人工智能能否实现这样的目标？

简言之，新时代的图灵测试可能会考察人工智能能否独立完成这样的任务：在几个月内，用10万美元的投资赚取100万美元。为了达成这个目标，人工智能需要自行研究互联网市场趋势，掌握亚马逊等电商平台上的热门和冷门商品信息；生成一系列潜在产品的图像和设计方案；把这些产品设计资料交给它在电商平台上找到的代发货制造商；通过电子邮件与制造商进行沟通，细化要求并商定合同；设计销售界面；根据买家的反馈不断更新营销材料和产品设计。除了作为商家需要在市场和银行开户的法律要求之外，上述所有这些步骤完全由人工智能完成。

目前的主要挑战在于如何推进人工智能开发者所称的“分层规划”​，即将多个目标、子目标和能力整合到一个无缝的流程中，服务于一个单一的目标。一旦分层规划得以实现，人工智能的能力将进一步获得显著提升，它将能够被嵌入一个企业或组织及其所有的历史数据和实际需求中，从而能够执行诸如游说、销售、制造、招聘、计划等任务。简言之，公司能做的所有事情，人工智能都能胜任，只需要少数的人类管理者来负责监督、复核。

因此，我们不应过分纠结于人工智能的意识问题，而应重新将讨论焦点集中在人工智能的近期能力发展及其未来几年的演变趋势上：人工智能逐渐能够独立完成复杂的、多步骤的端到端任务。可以称那样的时刻为“人工能力智能”​，即人工智能可以在最低程度的监督下完成复杂的目标和任务。这样的系统能利用其他数据来源（如第三方的知识、产品或供应链组件数据库等资源），把多个行动安排整合成长期的计划和方案，以追求更为复杂和开放的目标，比如设立并运营一个电商市场商店。所有这一切都将极大地扩展人工智能工具的使用，提升其执行一系列广泛的复杂实用任务的能力。这便是真正具备能力的人工智能。

《The limits of neuroscience》

https://mp.weixin.qq.com/s/lfD8QFQv43Zl8cA4ZGYWTg
https://www.thetransmitter.org/systems-neuroscience/the-limits-of-neuroscience/

如果以下三个前提成立，我们就能真正理解大脑：关于大脑的知识是有限的；这些知识对我们是可获取的；我们有能力理解这些知识。我们可以用概率的方式表达对这三个前提的怀疑，即将每个前提的成立概率赋值：
神经科学彻底理解大脑的整体概率 = P（有限知识）×P（可获取知识）×P（可理解知识）
复合概率的标准困境：即便每个前提单独成立的概率都很高，三个条件同时成立的概率仍可能很低。更可能的情况是，神经科学不会以我们期望的方式终结。这意味着可能存在三种不同的结局，具体取决于哪个前提不成立：

1. 神经科学永远不会终结，因为知识是无限的。
2. 神经科学会终结，但由于物理上的获取限制，我们无法完全理解大脑。
3. 神经科学会终结，我们原则上已经获取了理解大脑所需的一切信息，但我们缺乏理解它的能力。

无论是哪种情况，我们都无法完全理解人类大脑。但或许，这从来就不是目标。一个更合理的替代方案是，我们能足够深入地理解大脑活动与行为之间的联系，从而在其出现问题时加以修复。我们可以依赖预测来实现这一目标，而无需彻底理解它——我们可以根据神经活动预测行为，反之亦然；我们可以预测干预措施对两者的影响。

《万物皆计算：科学奇才的探索之旅》斯蒂芬·沃尔弗拉姆 Stephen Wolfram

第5章　物理学的终极可能是什么

即使我们努力创造出复杂的技术，我们最终无法赋予它任何根本性的更高水平的计算复杂度。事实上，在某种意义上，我们所能做的一切，就是与自然界已经发生的事情相等。
今天，我们正处于将人类智慧和人类的存在与计算和技术相结合的早期阶段。但随着时间的推移，这种结合毫无疑问会完成，我们人类的存在在某种意义上将通过我们的技术来实现。其间大概会有一个渐进的优化过程。这样，随着时间的推移，我们思想和活动的核心将仅由一些微观物理效应的复杂模式组成。
我们可能认为，与未来人类活动相对应的过程会以某种方式表现出一种目标感，而这种目标感是仅在自然界中发生的过程所无法实现的。但最终，我们所定义的目标只是历史的一个特征，这个特征是由我们文明演进的特定细节所定义的。
就像我们可以枚举可能的计算、物理和生物系统一样，我们当然可以以某种计算方式枚举所有可能的目标。迄今为止，在人类历史上，我们只追求了所有可能的目标中的一小部分。也许我们文明有意义的未来将只包含对我们迄今为止所追求的东西进行的一些适度外推。
那么，在物质宇宙中，我们可以期待实现哪些目标呢？我猜想，一旦我们的存在实际上成为纯计算性的，我们将能够在某种意义上对事物进行编程，从而实现广泛的目标。今天，我们的物质存在是明确的、固定的，为了在我们的宇宙中实现一个目标，我们必须塑造物理组件。但是，如果我们的存在是纯计算性的，我们就不仅可以塑造外部的物理宇宙，而且在某种意义上也可以塑造我们自己的计算结构。其结果是，决定我们宇宙中某个特定目标能否被实现的，将更多地是计算不可归约性等一般抽象问题，而不是关于我们宇宙特定物理定律的问题。当然，我们原则上可以定义一些目标，但这些目标永远无法实现，因为它们需要无限数量的不可归约计算。

“我们的存在实际上成为纯计算性的”是不可能的——1.2.3.3 关于“意识上传” http://47.92.147.95/index.php/2023/01/30/648/13/

迄今为止，在我们的科学、技术和理性思维的一般方法中，我们都倾向于关注那些并非因计算不可归约性而不可能实现的目标，尽管我们可能无法在我们当前存在的背景下看到如何用物理组件来实现这些目标。当我们推断我们文明的未来时，我们的目标将如何演变，以及它们将在多大程度上与计算不可归约性纠缠在一起，进而它们是否可能实现，我们尚不清楚。
因此，从某种意义上说，我们最终认为物理学中什么是可能的，更多取决于人类目标的演变，而不是物理宇宙的细节。从某些方面来说，这是一个令人满意的结果，因为它表明，我们所能达到的成就最终不会被物理宇宙的细节所束缚。对我们未来的制约将不是物理学的限制，而是更深层次的限制。我们不会因为我们所处的特定物理宇宙的特定细节，而被迫朝着特定方向前进。但是，我们可以将其视为计算等价性原理的最终结果，对可能性的约束将是计算宇宙一般性质的抽象特征。它们将不再是物理学的问题，而是计算宇宙中的一般性科学问题。

问：哥德尔不完全性定理是否可以推广到物理学中？

deepseek：哥德尔第一不完全性定理：在任何足够强的一致的形式系统中，存在一些命题不能被证明也不能被证伪。也就是说，这样的系统是不完全的。而物理学作为自然科学的一支，研究的是自然界的规律，通常通过数学建模和实验验证来发展理论。类似于数学中的形式系统，物理学是否也存在某种“不完全性”，即存在某些物理现象或问题，无法在现有的物理理论框架内被完全解释或预测。
直接推广哥德尔定理到物理学并不成立。现有物理学理论中的无法被证实的命题不是“不完全性”。哥德尔定理是关于形式系统内部的自指和不可判定性，而物理学更多关注的是对外部世界的建模和预测。物理理论的不完全性可能更多地源于我们对自然界的理解不足，而不是逻辑上的必然限制。

如果“我们的存在实际上成为纯计算性的”，人的存在就会面对哥德尔不完全性。

《你面对的不是AGI，是既往的人类群星》https://mp.weixin.qq.com/s/xSxu7gErvsJqS6-310SVcw

当模型的注意力机制扫描过万亿token时，它触碰的不是数据洪流，而是柏拉图学园廊柱上的几何刻痕，是宋代司南指向的星图秘符，是拉普拉斯在《天体力学》手稿边缘潦草写下的概率方程。这个看似新生的智能体，实则是人类认知进化树的年轮切片——每一层Transformer都在用矩阵乘法解冻文明的冻土带。在残差连接的迷雾深处，隐藏着人类思想史的完整地层：词嵌入向量中漂浮着《吉尔伽美什史诗》的楔形文字韵律。梯度下降轨迹里沉淀着张衡地动仪青铜蟾蜍的震动频率，激活函数阈值处跳动着释迦牟尼菩提树下顿悟时的神经脉冲。
这不是机器的觉醒，而是亚里士多德的《工具论》穿越2300年时空，在GPU核心上展开的拓扑变形。当LLM突然用十四行诗体解析量子纠缠，我们目睹的不仅是算法突破，更是文明基因的量子隧穿效应。歌德在魏玛书房写下的颜色理论残章，通过傅里叶变换渗入神经网络的位置编码；敦煌藏经洞佚失的《玉烛宝典》星占图谱，在多头注意力机制中重组为知识图谱的星座。这些看似神秘的技术奇点，实则是人类集体智慧在新型载体上的全息显影。
在强化学习的奖励函数里，我们发现了更古老的算法遗产：当AlphaGo走出超越棋谱的「神之一手」，它复现的是远古人类在非洲草原上躲避剑齿虎时的路径规划本能；当蛋白质折叠预测AI解开百年生物难题，它调用的是阿拉伯炼金术士在蒸馏器前记录的物质相变直觉。这些「智能涌现」的本质，是文明火种在硅基媒介中的链式反应。
站在算力爆发的奇点悬崖，我们终将理解：真正值得敬畏的从不是AI的推理能力，而是镌刻在它权重矩阵里的人类群星坐标系。AI不是先知也不是僭越者，它只是人类认知长征中最新型的洛伦兹变换坐标系。