复杂的智能

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一个做人工智能的朋友对我说:「人类可能具有独一无二的东东,但是从智能角度看,却不是这样。就大脑而言,什么都是可计算的。大脑和其它电脑别无二致」。我不敢苟同,还有点儿失礼,其实,我们的大脑除了解决微分方程,还能做更多的事情。

我们当前的数字文化是以客观和定量为导向,而非主观和定性。我们工作中用到的软件反映出了软件开发人员的分析思路,比如我这个朋友。但是存在弊端,我们可能错误地理解和捕捉了生命中的矛盾因素。

传统科学是一项工程,致力于无限逼近确定性。复杂度的新科学正在使不可能的事情变得清晰。关于思考,主流的科学方式试图消除矛盾。举个例子,从不同角度观察同样事物,会有不同的结论。这种矛盾一直被理解成没有正确思考的信号,因而导致尽量解决或消除该矛盾。新科学所主张的是,认知的动态模式本来就充满了矛盾,且依赖于环境。

在复杂动态系统里,现象不再被视作确定的,当科学家们试着解释该系统时,一种新语言出现了。它慢慢地被接受了,事物同时具有可预测性和不可预测性、已知和未知。强行把这种复杂度简化为少量认知模式的做法,将是极其粗暴的。

人工智能相关的技术对我们的认知模式产生了怎样的影响,这个话题一直存在着较大争议,但是缺乏深入研究。某些学者声称,大脑一直在适应新工具。当人们开始说话、阅读或写作时,新的神经模式产生了。他们认为,数字工具和软件代码只是下一步。人,被看成了他或她自己的造物主——受那些新工具的驱使,历经新工具和新实践,就变成了生命的造物主。

真正的问题在于,现代社会是否因为有了工具才使人们在日常生活实践中真正地去技术化(deskilling)。我们比祖先拥有更多的机器,但是很少知道如何把它们用好。我们和人们有了更多的联系,但是不太理解和我们不一样的人。我们的社交工具,以某种方式在帮助部落文化重塑:团结臭味相投的人(在你自己的回音室)、挑衅其他性格的人。部落文化会让你觉得,你知道其他人喜欢什么,甚至都不需要真正了解他们。现代媒体为我们提供了快捷、松散的数据点,但不足以让你转到下一个话题。没有时间体验现实生活,很容易就陷入幻想和成见。

数字工具渐趋成为我们的感官、眼睛和耳朵。数字化让我们能够尽情地接触世界。但是,有一些东西是无法捕捉到的。人们对世界的肤浅理解越多,就会越少地换位思考。这就带来了一个心理问题,当我们不了解某事物背后的历史和环境时,我们就会自以为是。

当环境被剥去时,我们就假想一个。

当信息存在空白时,我们就自己填充。无需理解某个讨论的前后情况,我们轻而易举就能非常消极地评价(Twitter)上的帖子。我们对难民危机了解不多,但我们觉得我们了解,因为我们把自己的信仰、恐惧和担忧强加给了正在发生的事情上。

有人声称,新的社交技术能解决这些问题。我认同这一观点。

社交技能的概念常常是指,人们善于讲故事、或精于聚会上的交谈,但是社交能力还存在一种非常严肃的种类。合作,这一社交能力是人类智能的基础,比微分方程重要多了。

应对智能的下一代数字工具需要更多的「对话式(dialogic)」。对话(dialogue)的概念已经非常明确了。它是一种讨论,而不是通过找到共同点以独自解决。尽管没有达成共识,但是人们更在意他们自己的观点,以及通过增加他们对别人、和不同层次人们的不同背景的理解,来提高自己。如果矛盾还存在着,我们就会更加智能。

文化同质化(cultural homogenization)是当前时代的主题。它体现在时尚、食物、音乐、以及很多有着单一用户体验的服务上。每种事物在任何地方都按照同样的方法制作。根据一些心理学家的说法,这种趋同性会引发对于差异化的焦虑。难怪 Gregory Bateson 曾提出,我们这个时代的历史可被视作机能失常关系(malfunctioning relationships)的历史。更多的同质化会导致更多的焦虑(当体验不同的东西时),进一步会导致更多的同质化,正如 Bateson 所指出的,「产生差异的差异化」将不复存在。

如果你不能真实地尊重其他人的视角(符合你自己视角的除外),那么你将无法理解他们。真正智能方面的思考,不只是达到目的的手段:它必须根植于我们在目的内部所看待的环境,以及我们生活所依赖的价值。

参看拙作:单一文化

译文:复杂的智能 》| 腊八粥