3.2 并没有全局最优：优化问题在复杂系统中是多模态的。对于观察者 A 的“最优“（顺着他的梯度），可能是观察者 B 的“灾难“（逆着他的梯度）。

在上一节中，我们确立了个人身份的“路径依赖性“。如果每个人都是一条独特的世界线，那么我们如何评价这些路径的“好坏“？社会和文化经常试图强加一个单一的评价标准（如财富、地位、智商），暗示存在一个全局最优解，所有人都应该向那个方向收敛。

本节将从自由能景观（Free Energy Landscape）和复杂系统动力学的角度，证伪“单一最优解“的存在。我们将证明：在一个足够复杂的系统中，优化目标必然是多模态（Multimodal）的。 每一个局部的极小值（Attractor）都代表了一种有效的生存策略，而不同吸引子之间的不可公度性（Incommensurability），正是价值观冲突的物理根源。

3.2.1 自由能景观的复杂拓扑

回顾第八章，观察者的动力学由最小化变分自由能 $F$ 驱动。

对于简单的物理系统（如谐振子），势能面只有一个最低点（抛物线底端）。所有的轨迹最终都会汇聚于此。这是凸优化（Convex Optimization）。

但是，对于拥有复杂内部模型 $\mathcal{M}$ 的观察者，其自由能函数 $F(\mathcal{M},S)$ 是一个定义在高维参数空间上的极其崎岖的曲面。

• 非凸性（Non-convexity）：存在无数个局部极小值（Local Minima）。

• 高维性：参数空间的维度极高（神经元连接数 $\sim 10^{14}$），这意味着几乎不可能遍历所有状态以找到全局最小值。

定义 3.2（价值吸引子）：

每一个局部极小值都是一个稳定的行为模式或价值观。一旦系统落入其中，周围的自由能壁垒会阻止它轻易离开。

例如：

• 吸引子 A（冒险型）：高风险，高回报，高信息吞吐量。

• 吸引子 B（安稳型）：低风险，低回报，低能耗。

3.2.2 梯度的相对性：彼之蜜糖，吾之砒霜

每个观察者都试图沿着自由能的负梯度 $-\nabla F$ 运动（这是“快乐“的方向）。

然而，由于景观的复杂性，不同位置的梯度方向截然不同。

考虑两个观察者 Alice 和 Bob，他们分别位于两个不同的吸引子盆地中。

• Alice 的最优方向：顺着她的盆地向下滑，这可能意味着“追求变化“。

• Bob 的最优方向：顺着他的盆地向下滑，这可能意味着“追求稳定“。

如果我们将 Alice 强行拉到 Bob 的路径上（社会规训），或者 Bob 试图模仿 Alice（盲目跟风）：

• 对 Bob 来说，这就是逆梯度运动。

• 物理后果：自由能 $F$ 急剧上升（预测误差增加）。

• 心理体验：焦虑、痛苦、自我怀疑。

结论：

并不存在一个“客观上更好“的生活方式。

“好“是梯度矢量与你的当前位置矢量之间的内积。 如果你的位置变了，最优方向也就变了。

3.2.3 纳什均衡与生态位分化

如果所有人通过竞争去抢占同一个“全局最优“（假设存在，例如成为亿万富翁），系统会发生什么？

在红皇后博弈下，该位置附近的竞争压力（耗散）会指数级上升，导致该位置的有效自由能反而升高（因为生存变得更难了）。

演化稳定策略（ESS）：

系统会自动分化出多个生态位（Niche）。

• 有些人做狮子（捕食者策略），有些人做羚羊（逃逸策略），有些人做真菌（分解者策略）。

• 在狮子的价值观里，“杀戮“是优化的；在羚羊的价值观里，“警觉“是优化的。

物理推论：

社会价值观的多样性（多元化）不是一种道德宽容，而是一种热力学稳定性的要求。

如果全社会只有一种价值观（单模态），系统将变得极度不稳定（所有人都卷入同一个维度的恶性竞争），最终导致崩溃（死锁或振荡）。

只有多模态的分布，才能最大化整个文明的信息处理能力。

3.2.4 结论：尊重他人的梯度

这一物理图景为伦理学提供了一个宽容的基础：

当我们看到别人的选择与我们不同时，不要急于评判“他对“或“我错“。

我们只是处于自由能景观的不同山谷中。

• 他的“堕落“可能是他那个局部的“最优解“。

• 我的“上进“在他看来可能是“徒劳的逆行“。

真正的智慧，不是强迫所有人爬同一座山，而是理解每一座山的风景。

(3.2 节完)