技术原教旨思想的渊源

段永朝 原创 | 2021-11-18 16:35 | 收藏 | 投票 编辑推荐

 我主要想谈两个问题。第一个问题,讨论的马斯克的思想渊源,可以看到这样一个点,包括马斯克在内的当代的一些技术工程师、当代的一些企业家以及学术界的一些人,在讨论技术问题的时候,不可避免地带有“灾难-拯救”这样一个叙事的主线。“灾难-拯救”这个叙事主线是非常强悍的西方几千年的文化背景。这是一个值得注意的现象。

 

第二个问题,作为中国人,东方的技术工程师、企业家和学者们,应该如何主动思考?在一个已经被框定了的思想传承路径的叙事结构之下,如何给出自己的思考?

 

马斯克生于1971年,今年50岁,他既不是嬉皮士,也不是雅皮士,更不是Beatles那一代。但是他非常深刻地打上了时代的烙印。马斯克成长在这样一个五、六十年代,美苏冷战背景之下诞生的美国的军事防御体系,阿帕网以及六十年代在欧洲和美国都出现的反叛的一代,这样一个文化背景之下,大有深意。

 

 

埃隆·马斯克(1971-)

太空探索技术公司CEO兼CTO、特斯拉公司CEO


回顾两个事件。第一件事,1971年美国记者霍夫勒在《电子新闻周刊》里面正式使用“硅谷”这个名称。大家看这个硅谷地图,后来影响世界信息科技40年、50年的公司基本上都是诞生在这个领域。


第二件事,在70年代初,有三位美国人创办了一家公司,这家公司的名字叫PCC,PCC就是人民的计算机。同时,他们还出版了一个杂志,叫《人民计算机》。《人民计算机》杂志的主张和立场非常鲜明。在当时,六十年代,以IBM为代表的大型计算机是一头怪兽。他们提出,与这样的怪兽公司和躲藏在怪兽背后的一些既有的统治力量进行抗衡的这种新型的计算机,叫人民计算机。

 

我概括成两点。第一点,马斯克不但继承了他所生长的文化土壤,特别是在这个土壤中的反叛一代、科技黑客一代,当然也包括嘉明老师提到的科幻一代,他们所饱含的忧患意识的思想遗产。第二点,马斯克在这个基础上又试图走出这样的一种反叛精神,用行动大刀阔斧地试图开创新的世界。在开创新世界的过程中,他也携带和继承了早年的极客技术原教旨主义的梦想。

 

给大家看一个路径图。这个路径图是二十年前加拿大的一位学生画的。这个图表达的是电脑操作系统从1950年到2000年,50年的变迁史。我在这里框出来两个红圈,第一个红圈是“Memex”。这是美国学者、工程师万尼瓦尔·布什在1945年写的文章中提到的一个词。第二个红圈是“Star”这个机器。这是施乐公司帕洛阿图研究所的一个产品。


万尼瓦尔·布什在1945年《大西洋月刊》上发表一篇文章,As We May Think”,中文翻译成“诚如所思”。这个图片跟今天带的头盔还是非常相像。当然,他脑门上绑的是个摄像头,当时的视角还是向外看。而今天我们的摄像头已经突破了向外看和向内看的分别,而是从观看转向进入。

 


文章“As We May Think”所提及头盔

 

那么,Memex的思想是什么呢?简单地说,就是当时布什设想的一个概念机,这里面创造性的提出了大量的,启发后来互联网开发者们的一些原创思想。比方超文本、人机交互、知识的缝合器、聚合的概念、写字板、缩微胶片。当时是缩微胶片,今天可能我们看到就是大量的比特。在这种情况下,Memex和帕洛阿图研究所这两个机构培育了一批技术天才。这些技术天才们正在伴随硅谷崛起的过程中,一直以来,在思想上躁动不安或者说忐忑不安的一个力量就是控制会来自哪里。

 

在互联网的发展史上,特别是前30年,留下了四个宣言。按时间顺序来排列如下:

 

第一个是哈拉维的《赛博格宣言》。《赛博格宣言》里创造了一个词语Cyborg,把“赛博空间”和“器官”放在一起,并且创造性地提出需要思考在未来的赛博空间中,如何面对人和机器合体的问题,形成人机共同体这样一个世界。当然,因为哈拉维的女性身份,哈拉维在赛博格空间里面,她更加关心对女性主义,或者说对男性中心主义的反思。

 

第二个是1988年由蒂姆·梅主笔的《加密无政府主义宣言》。在这个的宣言里,他的第一句话完全模仿《共产党宣言》的第一句话,只要把加密无政府主义这几个字替换成共产主义,这句话就完全是《共产党宣言》的第一句话。

 

第三个是在1992年休斯在蒂姆·梅的基础上发表了《密码朋克宣言》。我们都知道密码朋克这个组织的建立,包括密码朋克的邮件组的建立,事实上是今天的比特币的技术源泉。

 

最后一个宣言是1996年由约翰·巴洛主导的《网络空间独立宣言》。1996年的背景是什么呢?跟前三个宣言最大的区别就在于,1993年美国宣布了互联网进入商业领域。在信息高速公路计划基础之上,互联网对公众开放。在这种情况下,约翰·巴洛再次把密码朋克、赛博格在七、八十年代的技术原教旨主义的思想进一步发扬光大,宣布跟传统的政治势力,传统的商业机构直接划清界限。

 

我觉得,这四个宣言笼统来说,应该就是这样一件事情。相信整个世界的秩序需要用一种新的方式描述、记载和传播,相信整个世界的秩序需要寻求一种新的表达方式。这种表达方式在最近20年就转化成这样一句话,“代码即法律,一切皆计算”。这恰恰是今天跟嘉明老师一起探讨的一个焦点。也就是说,如何在西方知识界、商业界、工程技术界对“代码即法律,一切皆计算”逐渐走向高度共识的背景之下,作为东方或者非美国文化的其他地方,我们怎么看待这样一个技术思潮?

 

我举两个例子。其一,莱斯格在1990年写的《代码1.0》和在20年后写的《代码2.0》。他提出的一个主张就是代码即法律。当然,这不是他的原创,可以说他是一个集大成者。其实在西方历史上长期关于律法精神的表述是下面这句话——Code of Law,立法之书。但今天在工程师手里,在计算机科学家眼里CodeLaw的关系发生了逆转,Code变成了law的源头,代码变成了立法的源头,这是一个重大的变化。


莱斯格和《代码2.0》


其二,由图灵和图灵的老师丘奇,还有一位新的物理学家叫多伊奇,他们三位共同完善了一个命题,现在大家都把它叫做CTD原则。简而言,CTD原则就是,所有人们可以想象到的计算过程,都可以用图灵机实现,包括量子计算。这两件事情可以说是所有早期的硅谷创业者和互联网时代以及后互联网时代的各个创业者们信奉的一个基本信念或者基本信条。包括索菲亚这样的仿生机器人、AlphaGo,以及CRISPR-Cas9基因剪刀,还有量子计算、元宇宙、人工合成生命等等。

 

在这种情况下,讲未来决定现在,恐怕就给我们提出了一个重大的问题,未来到底关乎谁?对未来是如何决定的?所以,我们值得进一步研讨的就是在这种背景之下,20世纪一直遗传到21世纪的思想范式发生了什么重大的变化?

 

前不久邵青老师给我推荐了一本书《深度学习的理论原理》。这本书试图解决一个问题,就是从“第一性原理”出发,为深度学习、深度神经网络找到一个可解释的理论框架。

 

现在人工智能界面临一个重大的挑战,就是人工智能表现优异,在各种各样的应用场景当中,人工智能已经超凡脱俗,但我们“知其然,不能知其所以然”。人工智能面临的重大挑战是没有办法解释或者给不出合理的解释。这到底意味着什么?为什么可解释的人工智能如此重要?我想从这个角度来分享一点思考。


1930年代,量子物理学家薛定谔写了一本书——《生命是什么》。薛定谔的这本书影响了一代又一代的思想家。过去人们看待生命,是从进化论的角度,从生物的角度,看待生命的背景有一个基本假设,就是世界是连续的,甚至用牛顿的视角看世界,理想的世界应该是光滑的。当然更重要的是,这个世界是确定的。


在量子力学之后,世界变得不确定。更重要的是,人们越来越发现这个世界极有可能不是连续的,是离散的,这就是物理学家惠勒提出来的观点。他著名的一句话,叫It  from bit——万物源于比特,包括生命也如此。在这个大的思想背景之下,就使得生命奠基于两大支柱之上,第一个是建立在数据之上,第二建立在计算之上。

 

今天的世界已经高度离散化、比特化、碎片化,而人们看待今天这个离散化、数字化的世界的思想方法,可能还停留在牛顿时代。我们过去在大学课堂里面学到的概率统计,只是把它当作降服不确定性的工具来看待。高庆丰老师的一本书《欧美统计学史》,非常好地梳理了在过去300年里,欧美统计学如何通过国势论、政治算数、概率统计这三个领域合在一起并试图用光滑的、确定性的,甚至微分方程的方式来对这个世界给出一个合理的解释。

 

但是,人工智能来了改变,特别是最近十年,贝叶斯派和频率派的争论已经到了如火如荼的地步。如何理解世界,如何解释世界,如何构建一个未来世界变得刻不容缓。所以,今天的马斯克,已经不是简单是想造一辆车,发一些卫星,想火星移民。今天的马斯克们的内心深处躁动不安,是一种思想情怀,就是能不能够把量子革命以来。特别是,贝叶斯以来,比特化以来的整个世界,安放到一个完美的解释模型当中。


这个世界已经越来越从过去的社会物理学的概念,从测量的概念进入到了感知的世界、感知的宇宙。简单说就是,过去的工程师们和科学家们继承了笛卡尔的两分法,继承了笛卡尔的世界观,但是今天的算法工程师们、代码工程师们和人工智能工程师们恐怕更加看重的不是“我思”,而是“我测”、“我感知”。但是需要注意的是,当你测量的时候,这个“我”到底是谁?当你觉得我感知的时候,这个“我”又是谁?这些问题都已经变得扑朔迷离。

 

最后想说的是,过去我们认为测量的目的是为了更好地了解、刻画、描述、把握、预测这个世界。但是,今天我们测量的目的恐怕未必是给人用的,今天人们所获得的测量的图表、数字驾驶舱,恐怕更多是要给未来的智能机器人做好准备。在这种情形下,马斯克问题就引发了一个更加有挑战性的问题——当人们带着元宇宙的畅想,带着星际互联网的畅想进入到新的数字时代的时候,人和机器到底如何分工?这个问题已经刻不容缓的摆在我面前。

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