2012
心智如何知道什麼重要？
切法
John Vervaeke 2012
相關性實現：心智並不「計算」什麼重要，而是持續朝著它自我組織——在普遍性與精確性之間權衡，在過度聚焦與過度發散之間保持微妙的平衡。這是一種常備的作為，而非一條你寫得下來的規則。
把一個懸而未決的 AI 難題，變成認知科學裡的一套研究綱領——一個有限的系統如何靠「實現」相關性、而非「推導」相關性，來繞開組合爆炸。
Relevance Realization and the Emerging Framework in Cognitive Science2012
Daniel Dennett 1984
一個必須先檢查每項事實是否相關才肯行動的機器，永遠不會行動——它消失在一座無窮無盡的考量大廳裡。決定該忽略什麼，才是整個問題所在，而它顯然無法靠更多計算來解決。
以人人都能體會的方式，為框架問題命了名：問題不在如何推理，而在如何知道，在這一切之中，哪一小片才值得去推理。
Cognitive Wheels: The Frame Problem of AI1984
Karl Friston 2010
重要的，是最能提供「如何減少驚訝」之資訊的東西。精確度加權就是大腦的注意力——把自由能原理，化為一個逐刻分配相關性的機制。
為相關性給了一種可能的物理：把顯著性視為精確度，一個系統在設法留在其預期狀態的同時，真的能計算出的量。
The free-energy principle: a unified brain theory?2010
Michael Levin 2022
什麼算相關，由自我的大小來決定。一個細胞的「什麼重要」是一道化學梯度；我們的則橫跨數十年與數大洲。相關性並非普世皆同——它被索引到那個正在「在乎」的認知光錐的範圍。
把問題縮放到人類之下：每一個行動主體，小至一個細胞，都面對它自己的框架問題，並在它所能持有之目標的尺度上加以解決。
Technological Approach to Mind Everywhere (TAME)2022張力
在「什麼是智能？」的背後，坐著一個更安靜、也更難的問題。在任何情境無窮無盡的特徵之中，一個心智幾乎什麼都不留意——卻不知怎地，留意到了對的那些。Dennett 把這份困難戲劇化了：一個一停下來就要檢查每項事實是否關乎其目標的機器，永遠檢查不完。相關性無法一項一項事實地被推導出來，因為「該去查閱哪些事實」本身，正是問題所在。
Vervaeke 的答覆是：相關性不是被計算的，而是被實現的——一個有限的系統，永不停歇地朝著何者重要重新自我組織，在聚焦與開放之間權衡，永不定於一，因為情境從不停止移動。Friston 以「驚訝」這種貨幣，提出了一個候選的機制；Levin 則堅持整件事都被索引到尺度上——一個細胞與一個人，各自在自己所能持有之目標的大小上，解決他們自己的那一版本。
他們之中，沒有人聲稱這個問題已經完結。相關性實現究竟是一種能力還是多種、一個在文字上受過訓練、卻對世界毫無牽掛的系統能否做到它、以及它在一個細胞裡與在一段人生裡是否為同一種作為——這些都懸而未決。這裡不給答案。
