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跨文化的控制論:普遍性的在地化

本次演講發(fā)表于“21世紀的控制論”系列講座暨論壇,2022年11月4日,文字版有刪節(jié)。

本次演講發(fā)表于“21世紀的控制論”系列講座暨論壇,2022年11月4日,文字版有刪節(jié)?;顒佑蓮V東時代美術館媒介實驗室與器道哲學與技術研究網絡主辦,漢雅精舍聯(lián)合主辦,許煜擔任學術主持,吳建儒策劃。講座主頁:

https://medialab.timesmuseum.org/en/lectures

今天我們將探討不同文化背景下的控制論歷史,以及對其普遍性的本地化探索。

控制論的歷史是一個跨越了文化、政治和學科邊界的歷史。《控制論:或關于在動物和機器中控制和通訊的科學》,這個定義也是一本書名,該書出版于1948年,作者是麻省理工學院數(shù)學教授諾伯特·維納(Norbert Wiener)。維納的歷史照片和文件陳列在麻省理工學院數(shù)學系的大廳里,這些歷史資料的展廳離我的辦公室不遠。

維納在控制論方面的工作借鑒了他對高射炮控制的戰(zhàn)時研究。他設計并制造了一種防空預測器,這是一種依靠反饋運行的伺服機械裝置,用于預測敵機的軌跡。該功能原來通常由人類艦炮手和神槍手執(zhí)行,因此維納的設備將“承擔特定的人類功能”。該發(fā)明讓維納做了個意義深遠的類比:即自動控制裝置的操作、基于反饋的控制設備和人類有目的的行為之間的類比。1943年,維納、生理學家阿圖羅·羅森布魯斯(Arturo Rosenblueth)和工程師朱利安·畢格羅(Julian Bigelow)聯(lián)合發(fā)表了一篇文章,他們在文章中提出,有目的的人類行為受到反饋機制的支配,而伺服機制中也采用了相同的反饋機制。結合控制工程(例如,反饋)、心理學(目的)、哲學(目的論)和數(shù)學(外推,指從已知數(shù)據(jù)的孤點集合中構建新的數(shù)據(jù)方法)的術語,他們構建了一個既適用于人類行為也適用于機器操作的行為分類方案。

在其《控制論》一書中,維納對這些想法進行了概括,并引入了一種新的“通用”語言,我稱之為“賽博語言”。它將各種不同的人機隱喻聯(lián)系在一起??缭礁黝悓W科——計算、信息論、控制理論、神經生理學和社會學——控制論用相同的控制論術語來描述生物體、控制和通信設備以及人類社會——信息、反饋和控制等等。

穿越大西洋到歐洲,再到蘇聯(lián)、南美和其他地方,控制論多次以不同形式現(xiàn)身:它作為設計尖端武器的工具出現(xiàn)在不同的時間和地點,它是言論自由的理論基礎,它是設計智能機器的方法,它是描述人腦功能的模型,它是跨學科的載體,它還是改革理論架構的工具,這些理論架構是廣泛的生命和社會科學通過數(shù)學和計算建立的模型。它有時充滿了強烈的意識形態(tài)信息,有時表現(xiàn)為所謂的政治中立。每次控制論跨越新的文化、政治或學科邊界時,它的內涵都會受到質疑,并被賦予新的內涵。

有一個特別突出的例子,普世主義者在全球的控制論在地化運動時的一個愿景,是設計能夠執(zhí)行某些人類認知任務的計算機程序,通常被稱為人工智能(AI)。人工智能的愿望是掌握思想的普適原理,以便在計算機中予以運用和實現(xiàn)。1984年,帕特里克·溫斯頓(Patrick Winston)闡述了AI的研究目標:“人工智能激發(fā)了那些想要發(fā)現(xiàn)普適原理的人,所有智能信息處理器都必須開發(fā)利用這一原理?!迸c此同時,在蘇聯(lián),一個新興的人工智能社區(qū)制定了它的目標,這個目標聽起來很耳熟——“了解人類如何思考,以及思考的機制是什么”。在鐵幕的兩邊,人工智能研究都被理解為對人類思維的基本原理的探索。

美國和蘇聯(lián)的科學家都認為存在一種常規(guī)的、普遍的、與歷史無關的人類思維機制。然而,由于這些科學家是來自不同文化的人,他們對人類思維有著獨特的、文化上特定的直覺認知。他們視為普遍范疇的“人”,實際上是屬于特定文化的人。因此,他們的人工智能模型反映了各自文化的特殊性。

任何社會的日常實踐都基于普遍被接受的行為模式——被視為典型和正常的行為——以及處理日常情況的各種策略,即所謂的“常識”。約翰·麥卡錫(John McCarthy)有個很出名的說法,他曾將AI系統(tǒng)稱為“有常識的程序”,暗示著人類思維普遍具有基礎性的常識。然而,人類學家克利福德·格爾茨(Clifford Geertz)曾說過的,常識是“歷史建構的,并且……服從于歷史定義的判斷標準。它會……因人而異。簡單來說,它是一種文化系統(tǒng)。”格爾茨還告誡到,不要去“勾勒出一些[常識性的]邏輯結構,因為它是不存在的”。這就不幸地打破了麥卡錫說法中的基本前提。

日常實踐充當了一種媒介,承載著不斷交流的文化符號,并為任一特定群體塑造了文化詞匯。對美國人來說,日常經歷從閱讀《紐約時報》到觀看電視上的政治辯論,再到在超市中購買種類繁多的商品。蘇聯(lián)人的日常經歷則完全不同。他們從不閱讀《紐約時報》,從不觀看政治辯論,或者在購買商品時對品牌猶豫不決。他們閱讀《真理報》和地下文學,參加黨代會,在食品店排隊消費。在他們看來是典型和正常的東西,在美國人看來卻是奇特和充滿異域風情的,反過來也是一樣。然而,即使常識不是普遍的,人工智能模型確實告訴我們一些東西——如果不是關于人類思維的基本原理,那么也許是關于常識的特定文化內涵。

文化影響不僅通過日常生活的典型行為模式和策略表現(xiàn)出來,還通過語言——通過我們所經歷和運用的各種隱喻,包括對思想本身的思考。今天我將討論在美國和蘇聯(lián)知識分子中流行的,受不同文化影響的隱喻,并探討它們與特定人工智能系統(tǒng)的聯(lián)系。我認為,美蘇學者在開發(fā)人工智能時,采用了截然不同的方法,是有著深層次的文化因素在內的。在尋找思維和行為的一般原理時,人工智能專家實際上將自己的文化刻板印象帶入到了他們所開發(fā)的模型中。

例如,我們來看看購物這種日常行為,美國消費者面臨的主要問題是如何在琳瑯滿目的食品和商品中做出正確的(或說“健康的”)選擇。做出正確選擇的能力也是美國學術訓練的重點內容。大學生從各種各樣的課程中選擇他們想上的課程??荚囍凶畛R姷倪x擇題也是需要考生在多種可能性中選擇一個正確答案。政治選舉的選票上也會列出多名候選人。相比之下,蘇聯(lián)的大多數(shù)日常情況則不同,例如高等教育課程為每個專業(yè)規(guī)定了固定的科目和預設好順序的課程,學生唯一的選擇是在體育課上選擇他們喜歡的運動,考試中的選擇題很少見,相反它要求學生寫出所有解題步驟,如果學生沒有給出最佳解法(或只是解法與教科書不同),即使得出了正確答案,也會被扣分。最后,蘇聯(lián)的購物方式也給顧客帶來了新的問題。他們的問題不在于該選擇什么,而在于能買到什么。由于許多食品和家居用品短缺,人們只能從黑市上獲得搶手的產品。一個普通的蘇聯(lián)公民必須創(chuàng)建一個獨特的、廣泛的私人社交圈,這個圈子由朋友、親戚、親戚的朋友和朋友的親戚等組成,廣泛撒網以便能買到想要的洗衣機或電視。

美蘇學者發(fā)展的認知心理學理論反映了不同文化價值觀下的選擇和創(chuàng)造力。例如,美國認知心理學家杰羅姆·布魯納(Jerome Bruner)將概念獲得描述為一個過程,其每一步“通常是在備選步驟之間做選擇或決定?!辈剪敿{的研究展示了心理學的“認知革命”,這與美國人工智能先驅赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾的研究密切相關,他們將選擇置于智力活動模型“啟發(fā)式搜索”的核心。

然而,蘇聯(lián)心理學家安德烈·布拉什林斯基(Andrei Brushlinskii)則否認了這一觀點,他不認為思考涉及了在預設的備選方案中進行選擇。他認為,真正的思考必須產生一種新的選擇:“實際的生動的思考,例如,解決任務或問題,是對最初未知的、尚不存在的解決方案進行預測。這一預測......使人們不再需要在備選解決方案中進行選擇?!?/p>

蘇聯(lián)和美國的人工智能專家有時借鑒心理學理論,有時心理學家借鑒人工智能模型。然而,人工智能專家仍會習以為常地忽略心理學家的研究成果,認為知識應該從人工智能流向心理學,而不是從心理學流向人工智能。人工智能經常會和心理學達成一致,因為它們都依賴于相同的文化思維定勢。

美國人工智能先驅之一赫伯特·西蒙(Herbert Simon)明確提到了日常經驗,他認為智力活動的核心是一種選擇行為:

我們沒有人完全了解人類選擇的總體特征,或者發(fā)生這種選擇的環(huán)境的廣泛特征。那么,我可以自由地將這種共同經驗作為一種理論的假設來源加以調用,這一理論是關于對人和人類世界的探討。

西蒙借鑒了廣泛的數(shù)學理論,這些理論提供了各種形式的選擇,而這些選擇發(fā)生在分類明確、建構成熟的環(huán)境中——計量經濟學、博弈論、運籌學、效用理論和統(tǒng)計決策理論——他的傳記作者亨特·克勞瑟-??耍℉unter Crowther-Heyck)稱之為“選擇的科學”。所有這些理論都假設選擇行為是自由和理性的:個體對其環(huán)境采取行動,但環(huán)境不會影響個體的目標或偏好。

西蒙還借鑒了另一套學科——社會學、社會心理學、人類學和政治學。相比之下,這些“控制科學”強調個體的可塑性和順從性,受到群體和社會壓力并受到社會環(huán)境的影響。控制科學的“管理人”似乎與選擇科學的“經濟人”格格不入。

西蒙利用選擇科學和控制科學,發(fā)展了“有限理性”理論。人們在解決復雜問題的時候,可以將其簡化為一組有限的備選方案并在其中進行合理選擇。個人選擇的組織化使理性決策成為可能。

西蒙在他1956年發(fā)表的論文《理性選擇和環(huán)境的結構》中,使用迷宮來比喻他所介紹的數(shù)學模型,該模型描述了生物體如何滿足需求的多樣性,在分叉點上做出一系列理性選擇,而這些選擇基于不完整的信息。這種比喻性的描述十分貼切易懂。西蒙從他的個人經歷推斷到整個人類,將一系列理性選擇視為一種“普遍”模型,一種生活哲學:

生活哲學肯定涉及一組原則。……原則可以集結成各種啟發(fā)或試探法,以指導人們在生活的岔路口做出選擇,如同在迷宮中保持正確的路線?!诒菊轮?,我描述了自己的生活,也描述了我的個人生活哲學,但其實我也一直在描述每個人的生活。

在1950年代至1960年代,西蒙與艾倫·紐厄爾(Allen Newell)合作開發(fā)了“啟發(fā)式搜索”法,該方法很快成為美國人工智能研究的主導范式。根據(jù)他們的模型,解決問題的過程包括在問題空間內找到從初始狀態(tài)到目標狀態(tài)的路徑。這個空間看起來像一棵分枝的樹或一個迷宮;過程的每一步,問題解決者都必須從選項中做出選擇——每個選項都是從選擇點發(fā)散出來的分支之一。在沒有關于迷宮的完整信息的情況下,或者如果迷宮太大而無法進行可行的計算,紐厄爾和西蒙建議使用啟發(fā)式方法——經驗法則——幫助人們做出正確的選擇。他們認為迷宮搜索是一種通用的智能模型,并認為他們的計算機程序“通用問題解決者”是一種通用的“人類解決問題的理論”。

隨著西蒙和紐厄爾對人類行為的概念化變得越來越形式化,他們所借鑒的情境模型變得越來越受限制和規(guī)范化:從大型組織中工人的半獨立決策到防空控制中心機器操作員的半自主行動,再到國際象棋手有限的出棋套路。在“啟發(fā)式搜索”模型的各種計算機運行結果中——推導出“邏輯理論家”(可以自動運行推理的程序,也被稱為史上首個人工智能程序),在屏幕底部邏輯理論家模型的圖表,下棋程序和“普遍的”通用問題求解器,屏幕頂部是通用問題求解器的草圖——紐厄爾和西蒙傾向于關注描述完整、明確、計算機友好的情況。

紐厄爾和西蒙重新定義了選擇的問題:他們不再談論“做出決定”,而是談論“解決問題”。如果決策者可以考慮不同的目標,那么問題解決者就必須專注于指定的問題。決策變成了“一個沒什么爭議或政治性的過程,一個將‘處理器的時間’分配給不同任務的過程。現(xiàn)在,選擇不再是關于要接受哪一組值的決定,而更多地是關于要處理哪組數(shù)據(jù)的決定?!闭伪缓喕癁榧夹g:自由地控制和有目的地改變環(huán)境的想法變成了在迷宮中進行簡化搜索的純技術任務。

在其名為“講述美國故事”的論文中,人類學家莉維亞·波蘭尼(Livia Polanyi)在闡述文化“語法”時強調,“控制”是美國人生活中最重要的一項內容。日常對話中所描繪的“適當?shù)娜恕笔悄切澳軌虺浞挚刂剖澜缫垣@得快樂和擁有權力”的人。相比之下,在蘇聯(lián)的情況下,你的社會環(huán)境不是你可以控制的東西。如果構建一種蘇聯(lián)文化語法,這種描述可能會被改寫為“適當?shù)娜耸悄切┠軌虺浞謹[脫世界的控制而獲得幸福的人”。

計算機可以執(zhí)行智能任務的想法在1950年代初期的蘇聯(lián)引發(fā)了強烈的爭議。在偏執(zhí)多疑的冷戰(zhàn)背景下,來自西方的科技創(chuàng)新往往受到高度質疑。對于西方正在流行的“思維機器”的討論,蘇方的回應是通過媒體譴責這一想法,認為它既是一種技術威脅,也是對意識形態(tài)的顛覆。蘇聯(lián)記者斥責資本家另有隱情,認為他們幕后的動機是想用機器人代替罷工工人,并用“冷漠的怪物”代替拒絕轟炸平民的人類飛行員。就蘇聯(lián)哲學家而言,他們抨擊“思維機器”的概念既是“理想主義的”,也就是將思想同大腦中的物質基礎分離開來,而且是“機械主義的”,即將思維簡化為計算機操作。蘇聯(lián)批評家將所有有爭議的計算機應用歸為“控制論”,并稱該領域為“反動的、理想主義的偽科學”。盡管有明顯的邏輯矛盾——控制論被描述成理想主義和機械主義、烏托邦和反烏托邦、技術官僚主義和悲觀主義、偽科學和危險的軍事侵略武器——但這場運動對蘇聯(lián)的研究產生了嚴重影響。由于媒體的狂熱,搞“思維機器”的研究從意識形態(tài)上來講變得不可接受,早期的蘇聯(lián)計算機應用僅限于科學計算。

然而,反控制論運動并沒有削弱蘇聯(lián)科學家對可以執(zhí)行智能任務的計算機系統(tǒng)的興趣。蘇聯(lián)首批大型電子數(shù)字計算機都安裝在國防研究機構中,這些機構相對不受意識形態(tài)的影響,也讓他們的員工有權限接觸到最新的西方出版物。早期蘇聯(lián)控制論和人工智能的擁護者主要來自這些機構。數(shù)學家阿列克謝·利亞普諾夫(Aleksei Liapunov)領導計算機編程科,該科室隸屬于莫斯科蘇聯(lián)科學院的數(shù)學研究所應用數(shù)學部。該部門(1966年后,應用數(shù)學研究所)為蘇聯(lián)核武器和火箭項目進行數(shù)據(jù)運算。這些運算與在國防部第一計算機中心獲得的結果進行了比對,計算機專家阿納托利·基托夫(Anatolii Kitov)在那里負責研發(fā)。1955年,斯大林逝世后,基托夫和利亞普諾夫與核武器項目的主要數(shù)學家謝爾蓋·索博列夫(Sergei Sobolev)合作,在《哲學問題》雜志上發(fā)表了一篇文章,公開駁斥了對控制論的意識形態(tài)指控,該文章立竿見影地使該領域的研究被合法化。

隨著控制論運動的發(fā)展壯大,它把各種數(shù)學模型和計算機應用都納入旗下,如“控制論生物學”、“控制論生理學”、“控制論語言學”、“控制論經濟學”等許多其他領域。

上圖的左上角是蘇聯(lián)電子數(shù)字計算機——MESM,它被用于國防計算。下面是阿列克謝·利亞普諾夫,他是蘇聯(lián)控制論的先驅之一,他正用教棍指著一個巨大的表格,上面概述了各種控制論應用。左下角是一張會面圖片,圖片左邊是阿列克謝·利亞普諾夫,中間是諾伯特·維納。1960年,諾伯特·維納參加了在莫斯科舉行的一場會議,并一舉成名。大家可以在右上角看到在列寧的巨幅肖像旁邊的維納。黨的領導人對計算機技術及其為社會主義經濟開辟的前景產生了興趣。

在右下角,大家會看到蘇聯(lián)領導人列昂尼德·勃列日涅夫正在查看一臺連接了蘇聯(lián)計算機的打字設備,這是在1970年代。蘇聯(lián)公眾對“思維機器”的態(tài)度開始朝著另一個方向搖擺。蘇聯(lián)媒體開始贊美計算機的智能,將其描述為解決任何問題的萬能魔法工具。標題為《“思維”機器》和《近乎科幻》的文章如雨后春筍般涌現(xiàn)在報紙和流行雜志上。記者們很快駁斥了之前的意識形態(tài)批評,聲稱那些副作用只適用于資本主義社會:

如果在資本主義世界中,引入“會思考”的機器意味著增加失業(yè)率、剝削工人和恐懼未來,那么在社會主義社會中,通過將人們從艱苦、無趣的工作中解放出來,機器將使我們能夠有機會來專注于一些崇高而快樂的東西——思考、創(chuàng)造,尤其是創(chuàng)造新的“思維”機器。

就這樣,創(chuàng)造思維機器和人工智能在蘇聯(lián)被合法化。1961年蘇聯(lián)共產黨新綱領宣布:“控制論和電子計算機及控制系統(tǒng)將廣泛應用于制造業(yè)、建筑業(yè)和運輸業(yè)的生產過程,它將被廣泛應用于科學研究、規(guī)劃設計、會計和管理?!碧K聯(lián)媒體開始稱計算機為“共產主義機器”。

盡管媒體大肆宣傳,但蘇聯(lián)政府卻對支持人工智能研究不太感興趣??刂普撨\動的領導者們不指望能實現(xiàn)人工智能,而只是試圖將計算機塑造成一種高效的工具,而不是一個自主代理。蘇聯(lián)科學院控制論委員會主席兼工程師阿克塞爾·伯格海軍上將公開宣稱,電子計算機“將越來越多地為人類提供幫助,但永遠不會取代人類,也永遠不會思考。”計算機仍然供不應求,并且管理者們都不贊成計算機程序員試圖轉移寶貴的計算資源去琢磨那些和他們自身智能有關的問題。

蘇聯(lián)對人工智能的將信將疑體現(xiàn)在語言上。“思維機器”這個短語總是被放在引號中以強調它是一種比喻說法?!叭斯ぶ悄堋边@個詞仍然存在爭議,研究人員避免使用這個短語。他們更喜歡聽起來比較中性的詞匯,例如“控制心理學”、“信息過程研究”或“啟發(fā)式編程”。

1964年,當數(shù)學家德米特里·波斯佩洛夫(Dmitrii Pospelov)和心理學家維尼亞明·普希金(Veniamin Pushkin)召集對人工智能感興趣的計算機專家和心理學家在莫斯科動力工程學院舉行常規(guī)座談會時,他們將他們的領域命名為“仿心學(psychonics)”。仿心學團隊直接挑戰(zhàn)了西蒙-紐厄爾的思維模式,提出了另一種方法。

“仿心學”一詞是通過類比仿生學形成的。仿生學專家希望在工程系統(tǒng)中模仿生物體的“設計”,而波斯佩洛夫和普希金則渴望利用心理學知識來構建智能計算機。普希金對棋手進行了多項眼球運動跟蹤研究,并得出結論,每個棋手對棋盤上的棋子位置構建了不同的心理模型,而不是在預設的問題空間中尋找解決方案。他斷言,人類問題空間最初并不是建構一棵樹,尋找解決方案的過程涉及創(chuàng)建一個新的問題空間,而不是像西蒙-紐厄爾所提出的迷宮模型那樣“修剪無用的分支”。

蘇聯(lián)人工智能專家不喜歡迷宮模型,不是因為它效率低下,而是因為它背離了他們的文化觀念。即便不知道“通用問題求解器”的概念起源,他們也將其與迷宮搜索的“官僚機制”聯(lián)系在一起。雖然有些人遵循紐厄爾和西蒙的邏輯并斷言“人類通過詳盡的搜索進行思考”,但許多其他人提出了另外的模型,例如,將思維看成一連串的聯(lián)想。

普希金和波斯佩洛夫將思考概念化為對問題的反思和反映,而非一種探索。他們認為,對當前情況和目標的描述通常有不同的表述方式。例如,在國際象棋的情況下,初始位置就是棋盤上特定棋子的位置,而目標狀態(tài)——將軍——需要更高級別的描述,涉及無法移動被將死的國王。人類棋手必須能夠在低級和高級描述之間來回穿梭,即構建和操縱各種情況的媒介模型。正如大家中間那張圖看到的那樣,對情況的描述有不同的層次。普希金和波斯佩洛夫認為,基本的智能程序是情境建模,而不是迷宮搜索:“在所有用于描述創(chuàng)造性思維的現(xiàn)有詞語和概念中,最恰當、最合適的是俄語單詞soobrazhenie(反思/想象)。......解決方案反映了情況,基于圖像或元素模型?!?/p>

對于波斯佩洛夫和普希金來說,人類的創(chuàng)造力表現(xiàn)在拋棄舊的迷宮,重新將問題概念化,構建新的問題空間。例如,一個人無法用六根火柴構建四個等邊三角形,如果他一直在平面上尋求解決方案的話。構建一個新的解決方案迷宮——即換到三維空間——才能使此問題得解。

雖然紐厄爾和西蒙從一個現(xiàn)成的問題結構開始,但普希金和波斯佩洛夫建議,構建問題是尋找解決方案的重要智能步驟。為情境建立一個充分的模型比強大的搜索算法更重要。普希金和波斯佩洛夫提出了一種“語義語言”,用于從各種普遍性層面對情境進行形式化描述,并開發(fā)了一種系統(tǒng),以構建關系情境模型。波斯佩洛夫和他的團隊在計算機系統(tǒng)中實施了這種方法,用于控制海港的裝載操作和其他工業(yè)操作,它結合了技術和人力因素。

波斯佩洛夫和普希金對迷宮理論的批評與蘇聯(lián)文化中將選擇視為對創(chuàng)造力的限制相呼應。對于蘇聯(lián)和東歐的知識分子來說,政府提供的、結構刻板的選擇迷宮似乎有太多的限制。有些人,比如波斯佩洛夫和普希金,選擇公然指出選擇行為的局限性,并創(chuàng)造新的問題空間。

蘇聯(lián)知識分子制定了復雜的策略。最近對蘇聯(lián)知識分子的研究打破了人們從冷戰(zhàn)以來形成的偏見,從事國防項目的數(shù)學家和計算機專家,作為萬能之神“計算機”神廟中的祭司,他們創(chuàng)造了一片屬于知識分子的自治領地,該領地是一個溫度受控、訪問受限,并安裝有第一代龐大計算機的房間。數(shù)學家伊茲瑞爾·格爾凡德(Izrail Gelfand)和米哈伊爾·采特林(Mikhail Tsetlin)就職于搞國防研究的應用數(shù)學研究所,他們利用作為知識分子的自由特權從事中樞神經系統(tǒng)的研究。

1958年,格爾凡德和采特林組織了一場生理學領域中關于數(shù)學模型的非正式常規(guī)研討會。神經生理學家傳統(tǒng)上假設中樞神經系統(tǒng)內的各個節(jié)點通過復雜的互連系統(tǒng)協(xié)調它們的活動。然而,這個假設讓數(shù)學家感到困惑:在一個大型系統(tǒng)中,連接節(jié)點的數(shù)量會增長得如此之快,會使任何數(shù)學模型都會變得過于復雜。相比之下,采特林和格爾凡德提出了一個模型,這個模型中的每個節(jié)點都將所有其他節(jié)點的活動視為一種環(huán)境變化。他們表明,單個節(jié)點不必直接作用于其他節(jié)點,而可以僅僅觀察環(huán)境的變化并遵循簡單的自適應算法,從而最大限度地減少其本身與環(huán)境的交互。這導致了系統(tǒng)作為一個整體做出有目的的行為,這里的目的指的是將系統(tǒng)與環(huán)境的交互最小化。在這個模型中,整個系統(tǒng)的有目的的行為不需要其子系統(tǒng)的高度復雜性。所有單體行為都非常簡單:他們試圖避免互動,而不是建立復雜的協(xié)調網絡。格爾凡德和采特林將這種自適應機制稱為“最少交互原則”:

子系統(tǒng)無時不刻地都在解決它自己“特殊的”、“個體化的”問題——即,它盡量減少與媒介的交互;因此,子系統(tǒng)的復雜度并不取決于整個系統(tǒng)的復雜度。......我們的數(shù)學模型允許我們(在一定程度上)想象神經中樞的相互作用,而不用去考慮復雜的鏈接系統(tǒng)及其協(xié)調活動。

有目的的行為之獨特定義,即最小化系統(tǒng)與其環(huán)境之間的相互作用,顯然源于蘇聯(lián)知識分子想要保持最大的思想自主權的愿望。采特林認為他的神經系統(tǒng)模型具有非個體化控制的優(yōu)勢:系統(tǒng)不需要告訴其中的每個節(jié)點它應該做什么;該系統(tǒng)利用調動自由在最常規(guī)的條件下進行自組織。1965年2月,在生理學會的一次演講中,采特林明確提出了一個對比,即將自由勞動和強迫勞動相比,以突出自組織的優(yōu)勢:

囚犯勞工比自由人勞工要貴,盡管前者在吃穿上要差得多,并且兩者的工作量差不多。關鍵不僅在于囚犯的效率較低,而且必須為囚犯提供食物、衣服并雇人監(jiān)管。對于自由人來說,情況就不同了:……我的經理……不必考慮什么時候該給我換鞋或換床單,或者如何撫養(yǎng)我的孩子。

麻省理工學院的生物物理學家默里·伊登(Murray Eden)曾說過:“人們想知道,究竟是不是文化或社會差異的原因,導致了采特林選擇通過‘權宜’行為來研究合作現(xiàn)象,而美國的博弈論側重于參與者之間的競爭?!眹栏駚碚f,采特林的模型并不符合社會主義者理想中的數(shù)學建模。它反映了知識分子在蘇聯(lián)系統(tǒng)中的特殊地位,“合作現(xiàn)象”源于個人努力擺脫環(huán)境或其他個體的控制。然而,伊登關于博弈論不同方法背后所帶有的社會和文化根源的觀點值得我們更為深入地探討。

1926年,出生于匈牙利的美國數(shù)學家約翰·馮·諾依曼(John von Neumann)開發(fā)了一種公理形式化的兩人零和博弈,這種博弈具有有限數(shù)量的“策略”(完整的游戲規(guī)則)。它基于一種西方的概念,即社會互動是一種競爭,一種以自我利益為中心、在理性計算的同時小心對手的競爭。

馮·諾依曼證明了最小最大值定理,斷言存在優(yōu)化的“混合”或隨機策略,該策略將最大損失最小化并保證贏得“游戲的價值”。他認為最小最大值策略捕捉了人類理性的一些基本方面:“任何事件——給定了外部條件、參與者和參與情形(只要參與者可以按照自己的意愿行事)——都可以被視為一種策略游戲,因為它對參與者施加了影響?!?/p>

馮·諾伊曼的傳記作者史蒂夫·海姆斯(Steve Heims)將馮·諾伊曼的形式主義追溯到了他的世界觀,他認為世界充滿了無情的競爭對手,他們將所有其他參與者視為狡猾的敵人:

他的性情受到他在匈牙利經歷的嚴酷政治現(xiàn)實的影響?!敖洕┺摹钡耐扑]風格,強調的是謹慎,是計算預期結果,所有這些功利主義的強調恰如其分地表達了資本主義社會的中產階級的典型理想。

1944年,馮·諾依曼與合作伙伴、美籍奧地利裔經濟學家奧斯卡·摩根斯坦(Oskar Morgenstern)一起擴展了博弈論的原始概念框架,以處理經濟學問題,并就此合著了

《博弈論與經濟行為》一書。他們明確挑戰(zhàn)了新古典經濟學所追捧的確定性決策,并將經濟博弈的“解決方案”呈現(xiàn)為參與者之間可能的收益分配的概率“穩(wěn)定集”。正如歷史學家菲利普·米羅夫斯基(Philip Mirowski)所說,他們將混合策略視為“思想本身的隨機性的表現(xiàn)”,并有效地將最小最大值策略轉變?yōu)椤俺橄蟮睦硇缘目s影”。米羅夫斯基進一步指出,馮·諾依曼和摩根斯坦相信博弈論可以“模擬任何對手的行為,因此可以作為理性的一般理論”,并且在他們的著作中寫到“博弈論和人工智能之間的界限往往模糊不清?!?/p>

在馮·諾依曼和摩根斯坦所推崇的非決定論中,有一件事是保持不變的:游戲規(guī)則。固定游戲規(guī)則不僅可以在博弈論中推導出非常形式化的結果;它還是理性概念的支柱:世界太復雜,無法進行確定性分析,但它仍然遵循規(guī)則,因此隨機配備的思維仍然可以計算出一組最佳策略。

美國國防分析家斷言,“博弈論作為決策工具的意義在于它使得我們不必再去猜測對手的意圖。”雖然在美國分析家看來,猜測似乎是理性解決問題的對立面,但它往往是聰明的蘇聯(lián)決策者的唯一選擇。

關于科學理論有效性的辯論結果通常取決于討論者的博弈能力。由于特定策略的獎勵和懲罰具有不確定性,所以博弈變得復雜起來。

蘇聯(lián)社會博弈從根本上的不確定性反映在采特林的自動機集體博弈理論中。自動機是有限狀態(tài)機的數(shù)學模型,它依據(jù)轉移函數(shù)和當前輸入來改變其狀態(tài)。采特林將自動機解釋為一種代理,它處于針對特定行為進行隨機獎懲的環(huán)境中。與馮·諾依曼的經典博弈不同,采特林研究的博弈中,自動機面臨著一個充滿不確定性的世界。他寫道:

值得注意的是,這里討論的自動機博弈的出發(fā)點不同于博弈論中所接受的觀點。實際上,后者通常假設博弈是由參與者先前已知的支付函數(shù)系統(tǒng)來決定的。......我們認為由有限自動機進行的博弈很有趣,沒有關于博弈的先驗信息,并且在博弈過程中為一個接一個的重復動作被動調整策略。

在采特林的博弈中,“參與者幾乎沒有關于博弈的信息。他們不知道參與者的數(shù)量,對任一特定時刻的情況也是毫不知情,他們甚至不知道自己實際上在參與何種類型的博弈?!辈商亓滞ㄋ椎貙⑺哪P停丛谝粋€規(guī)則未知且不斷變化的環(huán)境中運行的代理比作“大世界中的小動物”。他的朋友、控制論神經生理學家尼古拉斯·伯恩斯坦(Nicholas Bernstein)使用了一個類似的比喻來描述思維活動從根本上所具有的不確定性:“打個比方,我們可以說有機體不斷地與它的環(huán)境進行博弈,一場沒有明確規(guī)則的博弈,并且對方策劃了哪些動作也不得而知?!?/p>

采特林發(fā)現(xiàn),在不斷變化的環(huán)境中,獎懲的概率隨時間變化,最成功的是沒有太多狀態(tài)的自動機。換句話說,如果博弈規(guī)則不斷變化,那么自動機對自身歷史的記憶就毫無益處。環(huán)境越動態(tài),自動機“記憶”的最佳深度就越短。

在他對集體“分配博弈”的研究中,采特林毫不掩飾地評論了那一時期個體的經濟戰(zhàn)略。首先,他想出了一種博弈,其中一組自動機通過選擇不同的策略來競爭資源(獎勵或收益)。他設計的自動機完全不知道不同策略的相對優(yōu)勢,但最終會通過對環(huán)境收益做出反應來確定最佳策略。然而,采特林表明,如果自動機參與蘇式版本的博弈論,他們的平均收益可能會增加——這是一種有“公共基金”的博弈,在這種博弈中,所有個體自動機的收益和損失都被匯總到一起,然后再平均分配回給他們。這種模式的缺點是公共基金掩蓋了個體貢獻和收益之間的掛鉤,因此對個體自動機的記憶能力提出了更高的要求。他總結說,人們可以“從公共基金程序中截取收益,一旦自動機的記憶達到了某種復雜程度”?!叭绻麅却嫒萘康陀诖碎撝?,則引入公共基金會降低平均收益。”

采特林對這種教條的意識形態(tài)進行了數(shù)學建模,計算了在具有公共基金的博弈中找到最佳策略所需的精確記憶力(“覺悟水平”)。采特林的同事將他的研究成果轉化為人類思維和行為的基本原則。維克托·瓦爾沙夫斯基(Viktor Varshavskii)和德米特里·波斯佩洛夫將記憶力解釋為衡量智力的一般標準。他們將一個人的“智力水平”與在博弈中找到最佳策略的能力聯(lián)系起來,在博弈中,收益和損失與一個人的直接行動沒有明確的聯(lián)系,而是在更高的組織層次上產生的。而信奉自由主義的知識分子非常熟悉規(guī)則未知或不斷變化的博弈概念。

有兩個比喻可以很好地展示出美蘇實施的人工智能系統(tǒng)所反映出的兩國在思想和行為上的關鍵文化差異。迷宮般的生活——我們必須在迷宮中找到正確的道路——成為美國人工智能的核心隱喻。迷宮的比喻使人聯(lián)想起了斯金納(B.F. Skinner)的行為主義模式實驗,即讓老鼠跑T形迷宮,和美國用來表示“激烈競爭”的形象俗語“老鼠賽跑”。1950年,克勞德·香農(Claude Shannon)設計了一種機械老鼠,可以在迷宮中尋找金屬“奶酪”。赫伯特·西蒙對管理行為的研究將老鼠跑迷宮作為一個典型案例:“人類決策的簡化模型就如同一只小白鼠在心理學實驗室的迷宮中找食物時所表現(xiàn)出來的行為模式?!蔽髅蓤孕?,一只知識和智力都有限的老鼠能更好地反映人類理性的局限性,它要好過假設一個神圣、全知和完美的理性:“我們不需要一個像上帝一樣,而更需要一個像老鼠一樣的選擇者?!?/p>

對于蘇聯(lián)人工智能專家來說,決策的核心比喻不是像在固定的迷宮中搜索,而是像蝴蝶的飛行,通過隨機氣流繪制其飛行軌跡。蘇聯(lián)人工智能研究人員維克托·瓦爾沙夫斯基(Viktor Varshavskii)和德米特里·波斯佩洛夫(Dmitrii Pospelov)描述了一個模擬蝙蝠捕食飛蛾行為的系統(tǒng)。當蝙蝠離得太近,飛蛾飛不走時,飛蛾便會開始亂飛:

所謂的亂飛,是指一系列折翅迫降、急轉彎、繞圈子和猛俯沖的動作。換句話說,飛蛾的亂飛軌跡使蝙蝠更難預測下一時刻它將出現(xiàn)在哪個位置。我們應該提到,在實驗中,亂飛策略拯救飛蛾性命的成功率高達70%。

一只蝴蝶在混亂的生活中亂飛以試圖逃離捕食者——這個形象太親切了,這是對他們試圖保持思維自主的生動寫照。

美國和蘇聯(lián)的人工智能專家都在尋求普遍性原則——普遍的、永恒的思維和行為機制。然而,他們的概括都受到了其所處的文化背景的影響和制約。美國和蘇聯(lián)科學家所掌握的例子,實際上都是帶有特定文化模式的社會組織和決策。當人們試圖去掌握普遍性時,人工智能模型所給出的則恰恰相反——一種具有文化特殊性的模式。

在不知不覺中,科學研究經常帶有民族特色。文化符號系統(tǒng)清晰地體現(xiàn)在科學思想中,就如同在文學或藝術中一樣。在對人類思維的模擬中,人工智能系統(tǒng)真實地反映了理性機制和非理性模式、個人創(chuàng)造力和社會心理定勢、人性和人文。

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