人類圖內(nèi)在權(quán)威

本文格式為Word版，下載可任意編輯——人類圖內(nèi)在權(quán)威■本報見習(xí)記者鞏持平

“什么是學(xué)識？什么是暗學(xué)識？”日前，硅谷風險投資公司CEG、Ventures創(chuàng)始合伙人王維嘉在復(fù)旦大學(xué)新聞學(xué)院90周年紀念講座、新科學(xué)系列第一講現(xiàn)場發(fā)問。這兩年，王維嘉特別關(guān)注人工智能領(lǐng)域，對根基問題也頗有斟酌。近來，他還在自己的新著中首次提出“暗學(xué)識”的概念。

“已知”只是冰山一角

王維嘉從阿爾法狗下圍棋開頭說起?！鞍柗ü废聡?，讓世界第一次留神到人工智能的神秘?？聺嵪峦昶搴笸纯蘖魈椋f我根本不成能打過它，但沒有人知道它畢竟怎么下的，即便是制造它的工程師?！卑柗ü返恼宫F(xiàn)給人們“當頭一棒”，王維嘉認為，一系列“不成解釋”的現(xiàn)象正在人工智能領(lǐng)域展現(xiàn)。

那么，曾讓人類引以為豪的海量學(xué)識一旦遇上機器，就一文不值？王維嘉的觀感是“人類可能從未如此憋屈。我們曾自以為是整個宇宙智能最高的生物，可以理解一切，認為全體事情皆有因果?？扇缃?，為何展現(xiàn)了無法理解的事物？”

70年前，人類學(xué)習(xí)的微觀機制曾被揭秘——基于大腦近千億個神經(jīng)元的連接。這歸功于“巴甫洛夫的狗”——俄國科學(xué)家巴甫洛夫察覺，一旦有了習(xí)慣，即使沒有食物，聽到搖鈴聲，狗也會由于“條件反射”而流口水。1949年，加拿大科學(xué)家赫布對這一現(xiàn)象做出解釋，提出出名的“赫布定律”：同時受刺激的兩個神經(jīng)元相互連接，連接處形成學(xué)習(xí)?！叭祟惾w的學(xué)習(xí)都是基于這樣一個微觀機制?！蓖蹙S嘉總結(jié)。

基于上述這些理論探討，“明學(xué)識”，即可以用文字、公式、程序、語言表達出來的學(xué)識。好玩的是，70年前，波蘭尼·哈耶克提出，有一種學(xué)識叫“默學(xué)識”——采納學(xué)識時，大腦中建立了大量神經(jīng)元連接，極其繁雜，受舌頭運動速度的限制，無法用語言表達，但足以被感受。學(xué)自行車就是一個很好的例子?！叭澜鐩]有一個人騎自行車是看著說明書學(xué)會的，都是騎上去歪歪扭扭摔幾跤就會了。”王維嘉解釋。

那么，什么叫暗學(xué)識？王維嘉認為，那些人類不成感受又不成表達的新學(xué)識，可以被歸類為“暗學(xué)識”。王維嘉表示了一個坐標圖示：橫軸是“可否表達”，縱軸是“可否感受”。其中，被定義為“既不成表達又不成感受”的第三象限，即為今天正被新機器“察覺”的新一類學(xué)識。

在王維嘉看來，假設(shè)說，人類已知的“明學(xué)識”是冰山的一小角，那么“暗學(xué)識”就是冰山下面最大的那塊；“我們本以為，人類已經(jīng)可上九天攬月，可以做基因編輯，但實際上遠遠不夠。暗學(xué)識會是未來統(tǒng)治和占領(lǐng)整個學(xué)識空間最大量的一種學(xué)識?！闭沾粟厔?，面對未來機器察覺的那些學(xué)識，我們?nèi)祟悆汕Ф嗄陙慝@取的學(xué)識將顯得越來越微缺乏道。

一場大變革正在開啟

談及人們關(guān)于機器“智商偏科”“情商為零”的詬病，王維嘉認為這些弱點切實存在，但憑借群體學(xué)習(xí)、瞬時復(fù)刻和光速傳播的優(yōu)勢，人工智能依舊有足夠能量帶來一次歷史級的變革，其影響力甚至可能超過印刷術(shù)、蒸汽機、電和互聯(lián)網(wǎng)。

“有人問我，你說的‘暗學(xué)識’挺有意思，跟我有什么關(guān)系？太有關(guān)系了！”王維嘉舉例，有兩位大學(xué)教授曾用1800張照片訓(xùn)練機器，照片中有罪犯、有好人，訓(xùn)練完成，機器可以從人臉判斷此人是否為罪犯，切實率達89%。這項研究引起了巨大爭議。“人類往往不是‘非黑即白’，但這種切實率如此高的瞬時抉擇才能可能帶來一系列很大的變化。”

“譬如諾曼底登陸。任何一個人類的將軍和元帥，只能根據(jù)閱歷做一些簡樸判斷。但假使機器算出來說要在200公里外登陸，那么，盟軍司令畢竟聽不聽？”王維嘉認為，在未來，一個重大的抉擇很可能由機器做出，若選擇違背，可能會失敗，其中緣由無從得知。這時，一個重大的危機被拋到了人類面前，“這些生死攸關(guān)的抉擇，畢竟敢不敢交給機器來做？”

但機器并非全知全能。商業(yè)領(lǐng)域，王維嘉對自動駕駛產(chǎn)業(yè)就不看好，“路況環(huán)境太繁雜，機器做再多學(xué)習(xí)也無法應(yīng)對下一次可能展現(xiàn)的意外和繁雜處境。”另外，市場通常由靜態(tài)的需求和動態(tài)的供應(yīng)共同驅(qū)動，大數(shù)據(jù)算法或許能了解需求，但人類的創(chuàng)新行為卻無法預(yù)料。這也從理論上驗證了純粹籌劃經(jīng)濟的不成行性。

人工智能時代，無所不在的傳感器記錄著海量的人類社會生活狀態(tài)——溫度、壓力、血液、空氣質(zhì)量、個人活動……而那些被抓取的數(shù)據(jù)將通過5G網(wǎng)絡(luò)傳到云端，機器再把其中隱秘的相關(guān)性找出，并憑借輕微的相關(guān)性去做事、去提升或變更人類的生產(chǎn)和生活。如此一來，人類該如何處理自己和機器之間的關(guān)系？王維嘉的看法是，“我們要做好心理打定。人類學(xué)識的權(quán)威現(xiàn)在剛剛開頭被動搖。未來，機器能掌管和察覺的學(xué)識會越來越多。逐漸地，我們可能成為小島一般的存在，被暗學(xué)識這個海洋吞噬。”

王維嘉認為，無意中，人類或許已創(chuàng)造了一個新的終極問題，“人工智能的蓬勃進展會產(chǎn)生什么問題？會怎樣顛覆人類各