随笔选辑 - 世界观（上）
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世界观（下）
上次讲了很朴素的贝叶斯主义，但其实没有什么实在的内容，仅仅是一种很抽象的观念罢了。
所以这次我想讲一些更具体的东西，是我经常提到但是似乎没有很明白地阐述过的东西：即如何建模人的行为。
先谈一下这个问题为何重要。简而言之，就是我信奉某种比较保守的心理主义。我认为一切的社会科学都可以很大程度上还原成心理学（当然这不是绝对的，有一些涉及客观规律的东西没法还原），社会中的群体行为完全是个体行为的简单加总。之所以是“比较保守”的心理主义，是因为我从来不认为逻辑也是心理的一部分，而是认为他们独立。总之，搞清楚人的心理过程和行动能顺带搞清楚很多东西。
我认为人的行动根本上基于一个 hidden state $h_t$，每当接收到新的数据 $x_t$ 后 hidden state 进行更新 $h_{t+1}=f(h_t;x_t)$，而行为就是由这个 state 决定 $y_t=g(h_t)$。这个解释有点像 RNN，但主要的区别是 $f,g$ 并非是由反向传播训练出来的神经网络，而是更深刻的存在。
当我试图理解其他人的时候，就会用这种视角和贝叶斯结合——我始终对其 $(h_t,f,g)$ 有一个先验分布 $p_t(\cdot)$，当接受到 $y_t$ 之后，我就用贝叶斯推断更新先验：
为了加入随机性，我假设 $f,g$ 都是随机函数，但我这么想单纯是便于自己理解，现实中人的决策过程有没有受随机干扰是我没法确定的。
现在考虑一个有趣的问题：如果我现在要创作一个人物驱动的故事，我要怎么做？假设有 $n$ 个人，首先根据设定和世界观给每个人 $i$ 安排好 $h_{i,0},f_i,g_i$。接下来我只需要重复以下过程：
枚举 $j=0,1,2,\ldots$，对于每个人 $i$，采样 $y_{i,j}\leftarrow g_i(h_{i,j})$；
根据所有人的 $y_{i,j}$ 整合得到 $x_{i,j}$，然后采样 $h_{i,j+1}\leftarrow f_i(h_{i,j};x_{i,j})$。
这听起来很呆。但是还真有一种有此感觉的写作方法——安科。安科其实把整个世界的行为都看成了一个概率模型，每当需要时就进行采样。不过安科的精神其实和上面这个过程完全不同：为了突出随机性带来的独特张力，安科的选项设置一般是比较夸张的，给人一种算出 logits 最后没取 softmax 的感觉，所以选项分布通常并不符合现实中的物理规律和心理规律。
与之相比，更符合这种精神的是跑团和 CRPG。它们通常使用一个更复杂的模型，设计了更有真实感的检定。于是这种 RPG 给人的感觉就是更强调人的主观性，而不总是世界意志或作者大手在发力。
不过通常创作者都在倒行逆施，先指定了一个看起来有意义的情节或主题，然后再反过去设计细节和动机。