深层学习:心智如何超越经验1.1 混乱的时钟-阿里云开发者社区

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深层学习:心智如何超越经验1.1 混乱的时钟

简介:

摘要

Deep Learning: How the Mind Overrides Experience

超越经验之需求

对于踏入同一条溪流的人来说,不同的水在流淌。

——Heraclitus[1]

没有什么会像鸡蛋那样,因为外表相似就期望它们都拥有相同的口感和味道,没有。

——David Hume[2]

生活即变化。自然的力量在不断地“揉搓”着我们的物质环境,就像宇宙面包房中的生面团,同样我们的社会环境也很少有一成不变的特征,哪怕是对于同一代人。人类如何生存于这无处不在的变化之中?我们如何应对和适应环境的变化?我们是如何启动变化并创造新奇事物的?由于20世纪晚期自然科学的发展,这些问题变得比以往更难回答。

对于孩子、诗人和任何有灵感的人来说,没有什么变化会比季节变化更令人陶醉而无法自拔。在四季分明的地方,风景的主色调从绿到红再到白,视觉转换令人震撼。一场早秋的暴风雪景定能击垮那些北迁至温带气候带的第一波狩猎采集者,并且使他们深信世界末日即将到来。

然而,孩子、诗人和狩猎采集者都错了:很显然,季节变化本来就是不变的。冬天确实取代了夏天;但冬天逝去,夏天复回,一如既往。这种变化是周期性的,因此是稳定的:因此并非变化。世界从未改变,它只是处于运动之中。据此观点,变化是一种假象,因为现实的景象只是自然永恒法则的一种表象。

于是,那些能够记忆、推理、想象和计划的生物便可以通过积累经验、提取基本规律、将其投射到未来并做出相应行动的方式应对表面的变化。狩猎采集者只需要透过短暂的暴风雪看到往复的季节顺序,预测夏天的到来并储存食物,便可生存。从书写文明开始,对于世界和心智之间关联的描绘便主宰了西方的思想传统。

事实证明,这种描绘是一种幻想。我们生存的世界中,变化并非虚幻。欲适应这样的世界,需要具有超越传统观点的认知能力。


1.1 混乱的时钟


自17世纪科技革命以来,自然科学取得了惊人的成功,它们将自然看成是不变的机器,只是像万花筒那样产生变化的外观而已。[3]天文学家们透过夜空的复杂表象,探究出一个简单的几何学体系,即星体遵循着永恒的定律和普适的常量围绕着太阳在椭圆形的轨道上不停地运转。[4]从黄昏到黑夜,日复一日,月月循环,夜空中的变化是清晰可见的,然而变化其实并不存在,一切只是由于人们从地面上观察稳定行星系的局限视角所致。

在地球上,钟摆、抛物体和滑轮都可认为是同一种机械运动的例子。[5]所有这样的运动均由恒定的重力所致。随着时间的流逝,物理学家开始意识到观察者可以选择参照系,某一参照系中运动的物体在另外一个参照系中却是静止的。因此,运动(位置的变化)并非真实的变化,而只是一个物体出现于视野中某一位置的方式。数学方程阐述了这一现实,它们详细说明了参照系之间的转换,但其本身并不随参照系而变化。

在对不变规律的探索中,天文学家和物理学家并非是仅有的成功案例。回头来看一下多种多样的物质材料,它们都有属于自己的颜色、熔点、气味、味道、质地、重量等。化学家们同样发现了一个包含少量基本成分的简单系统,那就是原子以及能把原子组合成更大结构(分子)的共价键(即范德瓦尔兹力),而分子决定了物质材料的观测属性。[6]化学反应可能将反应物转变成非常不同的物质,但其中却不存在根本变化,而只是这些永恒的基本成分的重组。

 

图1-1 对于钟表式系统,过去的行为可以推测将来

在上述以及其他科学突破中,自然界就如钟表一般,不断重复着相同的运动。图1-1阐释了这一类比。这些运动推动了事物的表面活动,或像表针的连续位移,或像月相的连续更替,但其本质的运动机制并未改变。引述科学先驱Robert Boyle、René Descartes和Johannes Kepler的话,历史学家Steven Shapin写道:“在所有的其特征可以作为自然界模型的机械结构中,没有任何其他事物比钟表更能获得许多早期自然哲学家的青睐。”[7]

科学家们发现,他们可以用线性微分方程来描述钟表装置的性质。线性微分方程是一种可以得出系统未来状态的数学工具,它需要两条信息:系统的当前状态和描述系统各种属性之间关联方式的方程式。时间是这类方程式的重要部分,但它在过去和将来之间是对称的。用以计算月亮一百年前位置的物理方程式可同样轻松地用来预测月亮一百年后的位置。因为在钟表式世界中没有任何事物发生真正的改变,所以过去和将来互为镜像。

这一方法的成功使得科学家们将那些可以用钟表式思维理解的自然系统看作是自然界的原型。那些变化表象和潜在机制间存在明显联系的系统成为科学案例,使得一代代的学生必定会学习钟摆、抛物体以及与灯泡相连的电池等知识。钟表式模型的极大成功致使人们几乎意识不到并非每一个自然系统都遵循这一模型。如果一个系统并不遵循钟表式模型,那么它将会被认为是分析过程中可忽略的暂时状态或者是自然中微不足道的或次要的部分。

在20世纪的最后20年中,科学家们提出了一个截然不同的观点来系统地阐述物质实体,这着实令大众甚至科学家自己都感到无比震撼。我们来看一下高山河流。河水沿着河岸不断奔流。钟表式物理中的线性微分方程已无法再预测漩涡的出现。水文学家可能尝试将河水运动描述成构想的小水立方的移动,但那样的描述并不能预测何时何地会形成漩涡。这种构想无助于诉诸概率。只有当潜在系统服从随机原则时,统计总体的描述才能成立,但河水并不符合。科学家们在忙于描述,但河水却在肆意奔淌,甚至拍打到他脸上;这种湍流并不会减。[8]

高山河流代表了一类自然系统,科学家称之为混沌的、复杂的、动态的和非线性的。为了简化,我将使用单一术语复杂。[9]这类复杂系统的例证还包括蚁丘、地震、瘟疫、森林火灾、暴风雪和火山。总体来讲,复杂系统具有并不适用于钟表式模型的描述特征,或者说只有克服极大的困难才能用于钟表式模型。

并非围绕着固定的运转轨道周而复始地运动,复杂系统有其自己的产生、运转和停止模式。也就是说,它们有自己的历史。一棵树发芽,成长,成熟,倾倒并腐烂;一场暴风雨聚集,释放能力并减弱。当某个系统大到一眼无法尽览,或者其持续时间长过人的一生,那么它的历史特征将很难建立,但科学家还是发现气候带、大陆和生态系统均属历史实体。根据宇宙学家推崇的大爆炸理论,宇宙自身也具有发展历史。[10]宇宙从一个难以想象的浓厚的核心团开始,发生爆炸并迅速扩大,在此过程中产生了空间和物质。宇宙还在持续扩张,但在未来某一天它可能会反向变化、收缩,并最终以大塌缩的形式结束。

在历史系统中,过去和未来并非镜像。变化是不可逆的,无法重复或循环。一旦到达平原地区,河流便会蜿蜒曲折缓缓流动。[11]它慢慢地、耐心地改变着路线,随着时间的流逝而愈益弯曲。一条弯曲的河流可能因为各种因素的影响而发生改变,但是它不会自发地使自己再次笔直流淌。始终显著的弯曲并不能表征河流一生的状态,其间会夹杂着较小的弯曲。同样,火山轰隆,爆发,继而恢复休眠。这导致的变化并非只是表象。喷发会撕裂高山,并以火山口取代之,这会影响到周围的生物、地理和气候。这一影响可能被随后的地质过程进一步改变,但却不能反转;高山一旦被炸开,它将永远不会恢复原貌。与钟表式系统的循环过程不同,这种变化是时间定向的;它们从过去到将来一直在进步或发展。[12]

对于复杂的系统来讲,变化并不是虚幻的,也不仅仅是由潜藏于事物表象背后的恒定因果定律所导致的表面现象。相反,变化是深入彻底的。河水的动荡并非由水的流动而引起,其本身就是水的流动。并不像表针就是时钟内部状态的表征那样,狂风也不是暴风雨的征兆,它们就是暴风雨。在永不停止的运动过程中,并不存在什么稳定不变的实体,有的只是运动本身而已。

如果这种变化是有规律可循的,我们也不能保证这些规律随着时间的变化保持不变。即使在钟表式思维较强的领域(天文学和力学),科学家们也在讨论这些自然规律是否在任何时间任何地点都稳定不变的问题。[13]牛顿物理中核心的万有引力常数g=9.81m/s2,它是宇宙中永恒不变的常量,还是会随着宇宙扩张而缓慢推移的变量?即使常量和定律的变化有其自身的规律,我们依然无法保证这些二阶定律就是稳定的。如此下去,现实也许就是躁动不定的。

我们必须从多个系统水平层面来理解复杂系统。在每一个水平上,系统成分都表现为该水平特有的属性,且这些属性以独特方式相互作用,进而决定下一更高系统水平的属性。比较典型的例子有物质科学中的粒子-原子-分子-物质序列和生物学中的多细胞-器官-生物体-物种序列。系统的每个水平均在大小、时间或其他一些维度上具有复杂性的特征标度。系统水平N上成分和过程的相互作用向上传导,决定了水平N+1的成分、过程和系统特征。由于系统特征的不同,上述传导过程可能具有不同的模式,表现出不同的特征。

一些系统由性质上不同类型的成分构成,通过性质上不同的方式相互作用。通常,每种类型只有很少几个甚至只有一种成分。人类的身体和汽车引擎就是很好的例子。人的身体只有两个肾脏、一个心脏和一个胃,肾脏与心脏的相互作用方式不同于其与胃的相互作用。类似地,汽车发动机中只有少数几个汽缸,它们以不同的方式分别与汽车喷油嘴、变速器相互作用。在这种类型的系统中,每个水平的细枝末节几乎不能影响较高水平。尽管人造心脏的工作模式与人体心脏存在很大不同,但有些个体依靠人造心脏依然能存活一段时间。所以心脏如何泵出血液并不重要,心脏泵出了血液这很重要。类似地,如果我们将汽车的内燃机引擎换成电动引擎,那么汽车的内部结构和功能发生了根本性变化,但这对交通系统并没有多少影响。我们依然会遇到堵车、交通高峰、超速罚款、停车位不足以及青少年周六晚上用车等一系列问题。所以,从交通系统来看,引擎如何驱动汽车并不重要,但它驱动了汽车这很重要。总而言之,只有系统水平N的整体特征才能成为系统更高水平的原因。我将之称为直接影响。它主要发生在较高水平的系统运作依赖于较低水平的单一、独特成分的情况下。

包含多种成分的系统经常表现出链式因果:系统水平N的属性引发了水平N+1层面上现象的变化,并依次向上传递决定了更高水平的系统特征。如果作用链受到抑制,那么效应将会在每一个递阶水平上越来越小。一只狐狸的意外死亡可能会对当地被猎食动物的数量产生影响,但是在整个生态系统层面,这只狐狸的死对大自然的发展来说微乎其微。对大自然来说重要的情况是因果链的放大,那样的影响将会在层级间呈现量级式增长。例如,全球平均气温即使发生微小变化,也会引发气候的变化:极地冰山的消融、洋流流动模式的改变等。小小扰动的扩大式蔓延,就是著名的“蝴蝶效应”,从技术上来讲,就是对初始条件的敏感性。放大的链式因果使得系统过分地依赖于精确属性以及成分间的相互作用,而这是导致系统不可预测性的一个来源。

链式因果可以产生出较高系统水平的涌现模式,也就是说,无法通过较低系统水平的描述来进行预测,至少在实践中是这样。此处同样以蜿蜒流淌的河流为例来具体阐述。[14]是什么使得一条笔直的河流越来越弯曲?河流携带着沉积物——淤泥、砂土和碎石砾,沉积物的含量随着河水流动的速度而变。在河流回弯处,内侧河岸河水变缓,淤泥沉积,覆盖河底,延展了相应河岸。与此同时,外侧河水流动湍急,冲刷外侧河岸。两个过程同时发生,将导致内侧河岸变厚并向河中央延伸,而外侧河岸将被冲刷,向后回缩。最终结果将导致河流向一方偏移。在河流两岸流速不同的任何点上,上述过程将被重复,结果形成弯曲河流的蛇形模样。河流可能甩出一个小的自我相连的圈状湖泊,见图1-2。当高山河流流至平原时,人们可以站在岸边轻松地观察到这些景象。然而,对小的内含小岛的圆形湖泊的描述并未脱离对海量水分子的统计操作范畴。这是河流的一种涌现特征。

 

图1-2 对蜿蜒流动的河流的持续观察和圆形湖泊的产生

与直接影响和链式因果形成对比的第三种描述概念称为自组织。[15]这一概念适用于由大量相似成分构成的系统,其中各种成分根据局部规则相互作用,且这种规则对于任意成对的相互作用都是相同的。自组织也能产生各种涌现特征。依据一定的规则,各种成分共同构成一些稳定的结构,而这些结构具有与其构成成分不同的特性。蚁丘便是一个典型案例。[16]蚁丘复杂的社会组织并不存在任何总体规划,而是由蚂蚁个体间的相互作用而形成。数以千计的蚂蚁以相对简单的规则相互成对作用,形成个体层面并不存在的复杂模式,我们称之为防卫、觅食、筑巢和抚育幼崽等。

第四种描述概念是水平恒定性。由于一些模式并不受相关系统材料组成的限制,因此它们会在多重系统水平上重复出现。[17]有时这被称为自相似性,即系统在每个观测水平上均与其自身相似。在地图上,一条大河的小支流看起来和大河相同:河水逐渐变宽,且随地形蜿蜒蔓延。如果不借助地图比例尺,我们很难确定眼前的河道到底有多大。众所周知,英国的海岸线地图在各种不同的比例尺下看起来都是相同的。[18]自然和社会科学家提出了更为抽象的例子。进化生物学家讨论自然选择是否具有跨水平的稳定性。[19]有机体、物种甚至类群等较大系统水平都可能是选择的单元。从微观来看,一些生物学家认为个体基因也会受到自然选择的影响。在经济学中,经济学家认为供需之间的相互作用既适用于农村的露天市场,也适用于全球经济。[20]在这一描述概念中,系统水平N中的单元表现出某种特性P,而当这些单元组合成更大尺度的单元时,新的单元依然具有属性P。40年前,Arthur Koestler指出在大多数分层系统中,行为规则在各个分层水平上是相同的,由此预测了水平恒定性在当时系统理论中的中心作用。[21]

大多数物质系统与它们的环境存在相互作用,且外部事件会对它们的发展轨迹产生重大影响。经济学家提出一个简单的术语——外部效应,用来指代那些本身并不具有经济性状却可以产生重大经济性结果的事件(如旱灾、技术发明、战争等),这一概念在经济学以外依然有用。一个众所周知的外部效应的例子就是流星,在大约6500万年前,流星撞击了地球,导致了恐龙的灭绝,却因此给了哺乳类动物发展的机会。[22]复杂系统研究中对于外部效应敏感度的强调与钟表式科学鉴定物质系统的策略大相径庭,因为后者与环境彼此分离,导致它们的状态变量可以用彼此的数学函数进行表达。表1-1对复杂系统的关键属性进行了总结。

表1-1 复杂系统的主要属性

属 性 描 述

历史性 无循环性的行为;从过去到未来是一个单向发展过程;过去和未来并不是镜像关系

不可逆性 变化是不可逆的;未来发生的变化可以消除过去变化的影响,但是系统不可能恢复到先前状态

彻底性变化 变化的规则在于规则自己在变;没有永恒的变化常数或定律,没有固定的基本成分

多重水平 系统必须在多重分析水平上进行描述;水平N的属性或变化可能会也可能不会向上映射,进而决定系统水平N+1的属性或者变化

映射的多重模式 水平N上的事件通过直接影响、链式因果或自组织等方式与水平N+1上的事件发生关联

涌现 向更高系统水平的映射结果总是不可预测的

外部效应 系统并未脱离其所处的环境,因此系统的发展轨迹可能受到遵循其他规则和原则的事件的彻底影响,而不仅仅由其自身来改变

 

用诺贝尔奖得主Ilya Prigogene的话来说,历史性、不可逆性、彻底性变化、跨多重系统水平的传递性、涌现和对外部效应的敏感性预示着“采用传统方式表述的物理定律描述了一个理想化的稳定的世界,这与我们所处的动荡的演变着的世界非常不同”。[23]这一结论可以扩展到钟表式科学的核心范例。科学作家Ivars Peterson总结了天文学的发展:“尽管太阳系长期被当作是完美的宇宙模型以及可预测的机械世界的象征,但它已不再符合精密机械的设想。混沌和不确定性已然悄悄地影响了这一钟表式系统。”[24]总的来说,自然系统是不可预测的。尽管钟表式科学作为科学争论的仲裁者做出了一些成功的预测,但是关于实验室之外的自然系统的预测确实罕见。这一观点由来已久。早在20世纪初期,哲学家Charles Sanders Peirce就曾写道:“在实践逻辑中,再没有比在某些方面彼此相似的事物在其他方面也更为相似这一假设更大、更频繁的错误了。”[25]相比过去,科学家们现在意识到这种不可预测性并非例外,而是一种典型特征。

预测性的缺失并不是由于规律的缺失,但是复杂系统所表现出的规律与那些支持钟表式科学中预言的规律确实不同。很不幸,地震是不可预测的;也就是说,并不存在一种已知的技术可以得出如下结论:在某天的某个时间t将会发生M级地震,其震中位于地理坐标x和y。[26]即便如此,关于地震,还是有一些规律可循。比如,地震发生的频率和大小呈负相关:小地震很多,但大地震却少有。这种关系可以由一个简单、简洁的数学形式表达出来。这不是在单一地震中的规律,而是多次地震的统计分布规律,所以它并不能准确提供任何一次地震的发生、地点、大小或演变等相关信息的预测。与之相似,气象学家现在甚至永远都没有希望对很长一段时间的当地天气做出准确预测。因为天气并非那种能够预测的系统。对于长时期的天气——气候而言,突发的不可预测的变化依然可能是其主要特征。

大家都知道,我们不能完全相信天气预报,但是在过去我们认为这是由于信息资源的不足或是预报员能力水平有限而导致的。在科学家看来,预测性的缺失要归咎于信息的不足、相关系统的概率特征、收集相关数据在实践中的不可行性或者是作为最后一步的产生预测的理论漏洞。过去认为所有物质系统在原则上都是可预测的,但是复杂系统革命告诉我们,可预测性的缺失是世界的一个真实且核心的特征。进化生物学不能预测下一个进化的物种是哪一个,甚至不能预测某一物种在接下来的一段时间内如何变化。尽管如此,进化生物学依然是最成功的科学之一。由于可预测性的缺失,我们不应该再把可预测性作为科学的一个典型特征,但可称之为一门科学。

我们转而承认大多数物质系统具有复杂性质,却不该用这种转变来否认钟表式科学的成功。然而钟摆摆动的规则性限制也并非虚幻。钟表式科学只适用于封闭环境。它往往认为系统与环境几乎是不相关的,因此相对不受外部效应的影响,钟表式科学的这种典型策略可能是产生封闭环境的主要来源。化学反应容器便是一个形象的例子,它被严格封闭以防止杂质进入。封闭环境在空间上是局部的,在时间上是短暂的,而这些时空边界需要设定在研究系统的合适尺度上。如果允许外部效应的存在,将环境在时空上进行扩展,那么即使最规律的物质系统也将无法预测:如果绳子开始腐烂,那么钟摆将何以运转?

复杂系统一直备受关注,但过去科学家却将其视为终将遵从钟表式分析的顽抗案例。[28]在20世纪的最后20年,复杂系统从研究的边缘发展成为研究关注的中心。[29]这与300年来的自然科学所教授的内容形成对立:那些符合钟表式模型的系统才是特例,是不寻常且罕见的。甚至在那些系统中,钟表式模型也只是一种近似,只在一些特殊条件下成立,比如在高中物理中概括为无摩擦的光滑斜面。几乎所有的自然系统都是复杂的、不可预测的。为了适应这种观点上的逆转,科学家们可能想要选择其他人工制品来取代钟表作为典型物质系统的模型。一块面包也许可以成为这一模型:大量的材料相互作用,形成一个突发的、难以预测的结构,而这种结构只是短暂存在后便会发生彻底变化,并最终不复存在。

如果科学家们由于推翻钟表式科学而使我们甚至他们自己感到震惊的话,历史学家无疑会比其他任何人更加震惊。历史曾是第一门科学,也将会是最后一门。[30]在我们了解了自然的所有事情以后,人类将继续恋爱与工作、打乱与规整以及建立与解除联盟,也会有人想要对此进行记录与解释。历史也是变化科学的精髓。在过去,历史和钟表式科学几乎互不相干。然而,科学家们为复杂系统创立的概念性词汇却非常适用于讨论历史学家、经济学家和社会科学家们所感兴趣的各个社会层面。

组织、政府、国家和整个文明都具有一个生命发展周期:它们产生、发展并灭亡。尽管古希腊人假设时代是反复的循环,但是现代历史学家认为时间具有单向性。[31]未来并不是过去的镜像。维京人永远不再会由于国内缺少娱乐而划船横穿大西洋来征服英国;日本武士刀也将永远搁置在艺术展览馆。历史性的变化不仅是不可逆转的,也是完全彻底的。尽管想要探明历史变化背后的规律,例如由一个体系完善的阶段向新阶段的发展以及向更有效生产模式的运动等,但是大多数历史学家还是认为人类事务的混乱性是无法简化的。[32]

历史性分析必然会在个体和社会各类系统间来回展开,包括军队、文明、公司、政府、市场、国家、组织。突发事件司空见惯。1780~1830年,英国出现工业革命,当讨论这种经济系统如何出现时,便产生了政治经济学。它不是计划的产物,而是个体经济主体间相互作用的结果。[33]

在历史长河中,其他复杂系统特征的例子也比比皆是。解释蝴蝶效应的最好例子就是在1940年的春天,当法国已经在德国军队的疯狂入侵下战败、一切看似昏暗的时候,英国首相丘吉尔做出决定,将不惜一切代价顽强抵抗德国纳粹分子的扩张。[34]这种立场以及丘吉尔将其转变成国家政策的能力的作用结果贯穿于战争年代及其以后,尽管可能性不大,但丘吉尔可能扮演了蝴蝶的角色。从复杂系统角度来看,并不存在描述水平之间的冲突,也不存在将历史变化归因为社会运动或是大人物行为间的对比。的确,同盟国取得第二次世界大战的胜利是因为其在生产力上超过了法西斯国家,但说同盟国胜利是因为Winnie的顽强也同样正确。所有社会系统都会受到外部效应的影响:经济市场会在发明和战争中陷入混乱,整个文明也会在气候变化下失去平衡。在《历史景观》一书中,历史学家John Lewis Gaddis写道,对物理和生物科学中复杂系统的关注“使得这些学科比以往更贴近历史学家长期以来在做的事”。[35]

众所周知,我们预测社会和政治系统的变化轨迹的能力是有限的。即使在两个研究最多的社会系统——选举和股票市场,预测也是困难重重、难以精确的。任何能够预测市场未来走向的人都可以毫无限制地敛财,但唯一能凭此赚钱的人只有倡导这种预测系统的书籍作者。《箱子》(The Box)是一本描述标准化船运集装箱历史的书籍,在此书中Marc Levinson写道:“也许关于箱子历史的最引人注目的事实就是,即使是知识最渊博的专家也一次又一次地误判了事件的发展过程。集装箱证明了这样一个动态过程,几乎没有什么是不变的,且这些变化通常是无法预期的。”政治分析家也并未表现更好。1989年11月9日,当柏林墙倒塌时,在西方引发众人一片哗然,这也包括情报分析家、政策专家和社会科学家。尽管“社会科学”这一数据暗藏雄心,但大众运动、社会实践、宗教信仰和流行服饰的涨落兴衰都是不可预测的。[36]

我的目的并不是要否认预测性社会科学所取得的成功。就像自然系统一样,一个社会系统在短期内是可以被部分预测的,但是这也只发生在系统未受外部事件严重影响的情况下。社会系统中具有可预测性的事例并非虚构,只是比较稀少。混乱才是人类事务的常态。

复杂系统的变革给我们的启示是:我们生活在复杂的、不可预料的、不可简单化的混乱系统之中。这一观点不仅适用于我们的自然界,也适用于社会环境。火灾和战争,地震和市场崩溃,全球变暖和国际贸易,事物间的关系远比简单的类比复杂得多。我们所在的系统永远以新颖的方式发生着变化。阳光之下,并无旧事。

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