世界并不按我们的认知运转，而我们的认知，也不是世界本来的样子。

大多数人对物理规律的理解，是从牛顿的苹果掉落开始的。物体掉落，重力存在，这似乎是最基础的常识。然而，这种“常识”不是本能，而是后天习得。人脑的学习方式，并非先掌握理论，再去验证，而是通过经验构建内部模型。换句话说，我们的思维方式，不是由物理定律决定的，而是由信息处理方式塑造的。

换个角度看，一只猫并不理解电磁学，但它知道哪扇自动门会给它提供食物。而人类呢？大多数人不会计算广义相对论，但知道跳下去会摔疼。这就是问题的核心：物理现实独立存在，但物理模型却依赖观察者。观察者如何提问，能提什么问题，不能提什么问题，完全取决于认知能力。物理学的知识，不是外部强加给世界的，而是大脑自身为了减少不确定性而构建的。

这就是自由能原理（FEP）的基本逻辑。所有生物系统都在最小化自由能，避免感知上的“惊讶”。大脑的任务，就是让自己对外部世界的预测越来越准确。换句话说，我们的思维方式，不是为了理解世界而存在，而是为了生存。预测错误，付出的代价可能是丧命。

极端物理信息原理（EPI）提供了一个相似的视角：物理定律本质上也是信息处理的结果。物理世界的状态是未知的，观测者通过有限的信息来推断规律，而最优的信息使用方式，就是最小化信息损失。换句话说，物理定律不是“被发现”的，而是“被导出”的，是对观察到的世界最优的信息编码方式。

这两个原则——自由能原理和极端物理信息原理——看似毫无关联，一个研究大脑如何处理信息，一个研究如何推导物理定律。但核心逻辑一致：它们都涉及最优化问题，都是在约束条件下寻找最优解。关键的数学工具，是Kullback-Leibler（KL）散度——衡量两个概率分布的差异。这在统计学上常见，在物理学、神经科学、信息论里同样通用。

大脑如何学习？简单来说，它在不断调整自己的内部模型，使之尽可能接近真实世界的数据分布。每次我们做出预测，都会更新自己的世界观。这个过程，可以理解为一个贝叶斯更新的循环：先有一个先验p(θ)，然后根据新的感知y更新成新的分布q(θ)。这个调整的目标，就是最小化KL散度，让内部模型与现实尽量吻合。

如果不断迭代，最终大脑的内部模型就会稳定下来。这时，q(θ)接近p(θ)，也就是说，大脑的认知模型基本符合现实。而一旦这个过程完成，意识就会逐渐消失，因为意识的作用，就是在“惊讶”出现时调整模型。当预测误差消失，意识也变得不必要。

但问题来了：这种最优状态真的能达到吗？

数学上，q(θ)和p(θ)的差距理论上可以无限趋近，但从来无法完全等同。换句话说，任何生物都不可能真正完全理解世界，只能做到尽量减少误差。这意味着，物理世界中，必然存在一些人类无法感知、无法提问、甚至无法想象的问题。

回到极端物理信息原理，它提供了一个有趣的推论：既然物理定律本质上是信息极小化的结果，那么，一个足够强大的大脑，哪怕不依赖实验，也能推导出物理定律。换句话说，物理定律未必必须“发现”，而是可以“计算”出来。

一个简单的例子：玻尔兹曼-吉布斯分布。这个分布在物理学中描述热力学系统的能量分布，但如果从FEP角度看，它是大脑最保守的假设。也就是说，如果大脑完全不了解某个系统，只能根据有限的观测值构建概率分布，那么最优的分布形式就是玻尔兹曼-吉布斯分布。换句话说，信息熵最大化原则，不仅适用于物理世界，也适用于大脑的信息处理。

进一步推广，经典力学的概念，也可以通过类似的方法推导出来。如果大脑的感知y和物理变量θ之间是一个简单的高斯分布关系，那么内部模型也会收敛到一个高斯分布，而这个分布，恰好符合牛顿力学中物体运动的统计规律。换句话说，经典力学不是“真实”的，而是人类大脑处理信息的最优解。

问题的核心在于：如果我们的物理模型只是信息处理的产物，那么，它是否真的反映了世界的真实结构？

物理学家一直在追求一个终极定律，一个能解释所有现象的统一理论。但从FEP和EPI的角度看，这个目标可能根本不存在。因为物理定律的形成，不是基于客观现实，而是基于信息优化。换句话说，不同的观察者，可能得出完全不同的物理定律，而它们都在各自的认知框架内“正确”。

回到文章开头的问题：猫不理解电磁学，但能找到正确的食物门。人类不理解宇宙的终极法则，但能构建符合生存需求的物理模型。区别只是，猫的世界是喂食器，而人类的世界是量子力学。

但问题是，猫永远不会质疑喂食器的运作原理，而人类却会不断质疑自己的物理模型。

这或许才是人类与其他生物的根本区别。