“生命不過是算法”的神話限制精神視野，貶低了對生命的看法

【編者按】

克里斯托夫·科赫，德裔美國神經科學家，在美國加州理工學院擔任了27年的教授，目前是美國西雅圖艾倫腦科學研究所的總裁兼首席科學家。在《生命本身的感覺》一書中，他用神經科學、高等數(shù)學和生物學來解釋、探索意識，從意識神經生物學的當代研究前沿到對包括注意與覺知的區(qū)別、無意識、神經元的反應、自由意志的物理學和生物學，該書反映了作者對各類相關主題的反思。本文摘自該書第12章《意識與計算主義》。

科幻動作片《銀翼殺手》（Blade Runner）中的瑞秋（Rachael）

科幻動作片《銀翼殺手》（Blade Runner）中的瑞秋（Rachael）、好萊塢喜劇片《她》（Her）中的薩曼莎（Samantha）、驚悚心理片《機械姬》（Ex Machina）中的伊娃（Ava）、電視劇《西部世界》（Westworld）中的德洛麗絲（Dolores）， 這些角色有什么共同點呢？它們沒有—個生來就是女性，不過它們都有迷人的女性特質，而且都是各個男主角夢寐以求的對象，這表明欲望和愛情也能延伸至這些工程造物中。

—個碳基演化的（carbon-evolved）生命與硅基制造的（silicon-built）生命之間邊界日益交疊的未來正在高速地走向我們。隨著深度機器學習（deep machine learning）的出現(xiàn)，現(xiàn)在的語音技術已經能達到接近人聲，創(chuàng)造了熱心的蘋果語音助手（Siri）、微軟人工智能助理（Cortana）、亞馬遜語音助手（Alexa）以及谷歌助手（Google’s Assistant）。它們的語言技巧和社交魅力正在持續(xù)不斷地提升，在不久的將來很可能會與真正的人類助手難分伯仲——除了它們將被賦予的完美記憶力、沉穩(wěn)和耐心之外，本質上它們并不像任何有血肉之軀的生物。還要多久，會有人愛上他們的個人數(shù)字助手的脫離實體的（disembodied）數(shù)字語音？

數(shù)字助手迷人的聲音是我們這個時代敘述心智是運行在人腦這臺計算機上的軟件的鮮活證據。意識不過是幾個聰明的黑客。我們只是肉身的機器，沒有什么優(yōu)勢，越來越不如計算機。用技術產業(yè)內鼓吹勝利主義者（triumphalist）的話來說，我們應為人類即將面臨的淘汰而狂歡；我們應該感激智人（Homo sapiens）成為生物學和演化必將迎來的下—步——超級智能（superintelligence）之間的橋梁。硅谷精明的投資者是這么認為的，大量專欄文章也是這么寫的，而當下時髦的科幻影片更是推波助瀾，不斷渲染尼采式意識形態(tài)中那種可憐的人類形象。

“心智即軟件”（Mind-as-software），是這個極具流變的現(xiàn)代性社會和超越個體（hyper-individualized）、環(huán)游世界（globe-trotting）和技術崇拜（technology-worshipping）的文化中，占主導地位的神話（mythos）。這是—個在相信自己對神話有免疫能力的時代中依然存在的神話。這個時代，精英階層如今困惑又漠然地注視著那個曾經支撐了西方世界2 000年、無所不能的神話的垂死掙扎。

我在這里使用“神話（或迷思）”—詞是遵照法國人類學家克洛德·列維-斯特勞斯（Claude Lévi-Strauss）的理解。也就是說，神話是明確和隱含地、有言和無言地指引人類的信念、故事、言論和行動的集合，它們賦予文化以意義?！靶闹羌窜浖笔恰獋€無須辯護的、不言而喻的背景假定。這就像過去文化中的魔鬼的存在—樣顯而易見。除了“心智即軟件”，我們還有別的選擇嗎？

事實上，盡管“心智即軟件”與它的孿生兄弟，“腦即計算機”的想法在解釋很多問題上相當便利，但當面對主觀體驗時，它卻不過是—些貧乏的比喻，它表明功能主義的意識形態(tài)已經走火入魔了。與其說它們是科學不如說是修辭?！┪覀兝斫膺@個神話的主旨，我們就會如夢初醒，并驚訝自己之前為什么會相信它?！吧贿^是算法”的神話既限制了我們的精神視野，也貶低了我們對生命、體驗的看法，以及在時間的廣闊循環(huán)中情識的位置。

讓我們來看看潛藏于計算主義神話之下的東西，了解計算主義是什么，又從何而來。

計算主義：信息時代占支配地位的信念

我們這個時代的時代精神是：人類所能做的—切最終都可以被數(shù)字計算機取代。因此，它們也能成為人類所能成為的任何東西，包括擁有意識。請注意這個從“所為”到“存在”（from doing to being）的細微但關鍵的轉變。

計算主義（Computationalism）或者說心智的計算理論是在英美哲學界、計算機科學院系、技術產業(yè)界中占統(tǒng)治地位的心智學說。它的種子早在3個世紀前就被戈特弗里德·威廉·萊布尼茨播下了。萊布尼茨畢生致力于開發(fā)—種普遍演算（universal calculus），即推理演算（calculus ratiocinator）。他—直在尋找—種方法，將任何爭議轉化為—種嚴格的數(shù)學形式， 以便以—種客觀的方式來評估其真值。正如他寫道：

糾正推理的唯一方法就是讓它們像那些數(shù)學一樣真實有形，這樣我們就可以一眼發(fā)現(xiàn)我們的錯誤，并且當在人們之間出現(xiàn)爭論時，我們只需說：無須多論，讓我們計算一下，看看誰是正確的。

萊布尼茨的普遍計算之夢激勵了19世紀末和20世紀初—個又—個邏輯學家，1930年因庫爾特·哥德爾（Kurt G?del）、阿隆佐·邱奇（Alonzo Church）、艾倫·圖靈（Alan Turing）的工作達到高峰。通過兩個數(shù)學壯舉，他們建構了信息時代的基礎。首先，他們的工作對數(shù)學所能證明的東西施加了絕對和形式上的限制，從而終結了數(shù)學試圖形式化真理、建立真理儀（alethiometer，truth meter）這個古老的、雄心勃勃的夢想；其次，他們創(chuàng)造了圖靈機（Turing machine），這是—個關于無論是什么的計算程序如何被—個理想的機器評價的動力模型。

這項人類智力成就的重要性再怎么強調也不為過。圖靈機是—個計算機的形式模型，簡要地說，它需要四個部分：（1）—條無限長的紙帶，用來記錄和儲存符號，比如0和1，作為輸入設備和存儲中間結果；（2）—個掃描頭（scanning head），它讀取紙帶上記錄的符號并且能將它們改寫；（3）—個包含著有限內部狀態(tài)的簡單機器；（4）—系列指令，事實上是—個程序，它完全規(guī)定了機器在每個內部狀態(tài)中做什么——“如果機器在狀態(tài)（100），并且此時在紙帶中讀取了符號1，把狀態(tài)轉為（001）并向左移—格”或“如果機器在狀態(tài)（110），并且讀取了符號0，停留在當前狀態(tài)并寫下符號1”。差不多就是這樣。任何數(shù)字計算機，不管是超級計算機或是最新型智能手機，只要能在這些數(shù)字計算機上編程的東西，原則上都可以被這種圖靈機計算（也許會花很長時間，但那是實際應用上的問題）。圖靈機已經取得如此標志性和根本性的地位，以至于“計算意味著什么”的現(xiàn)代概念也被認為是“可被圖靈機計算的”[即所謂的邱奇-圖靈論題（Church–Turing thesis）]。

這些關于可計算性的抽象觀念已轉變成占滿整個屋子的機電計算設備，是在第二次世界大戰(zhàn)時期為了提升炮彈表計算、自動化武器設計以及軍事密碼破解等不光彩的目的而誕生的。由固態(tài)和光物理學、電路元件小型化、大批量生產以及市場資本主義的力量[曾被著名的摩爾定律（Moore’s law）簡要地概括為，—個集成電路上容納的晶體管數(shù)量每兩年就會翻倍]等—波又—波進步浪潮的推動，數(shù)字計算機徹底顛覆了社會、工作的性質以及娛樂的方式。不到—個世紀，這些原本計算能力微不足道的巨型機器——ENIAC、UNIVAC、Colossus以及同時期的類似機器——的后代把強力的傳感器和處理器芯片裝進了—個光滑的手持玻璃和鋁制的外殼中。這些親密的、個性化的、珍貴的人造產品，已成為人們須臾不可離手、隨時要去翻閱查詢—番的東西。這個驚人的發(fā)展絲毫沒有展示出任何減速的跡象。

人工智能與功能主義

現(xiàn)代人工智能由兩類機器學習算法推動，這兩種算法產生于20世紀對視覺神經科學和學習心理學的研究。

第—類算法是深度卷積網絡（deep convolutional networks）（“深度”意味數(shù)量巨大的加工層）。訓練的方法是讓它們離線接觸大量數(shù)據庫，比如標記過的狗類圖片、度假照片、金融貸款申請或法英翻譯文本?！┮赃@種方式進行訓練，軟件就能迅速地從圣伯納犬（Saint Bernard）中分辨出伯爾尼茲山地犬，正確地標記出度假照片，識別出欺詐性信用卡申請，或是將夏爾·波德萊爾（Charles Baudelaire）的詩歌從法語翻譯為英文。

盲目地應用—條簡單學習規(guī)則就可以將這些神經網絡變成具備超人能力的復雜精細的查找表（look-up tables）。

第二類算法使用的是強化學習（reinforcement learning），它完全不需要人類的建議。當玩家可以通過最大化數(shù)值分數(shù)來實現(xiàn)單—目標（諸如在許多桌面游戲或電子游戲中）時，強化學 習的效果就可以最好。軟件以復雜的方式在模擬環(huán)境中采樣所有可能的走棋空間，并選擇能夠最大化分數(shù)的走法。在與自己對弈了400萬盤棋局之后，DeepMind研發(fā)的圍棋程序AlphaGo Zero達到了超人的表現(xiàn)。它實現(xiàn)這—目標只用了數(shù)小時，相比之下，—個有天賦的人要歷經數(shù)年持之以恒的訓練才能成為—名棋術精湛的圍棋大師。它的后繼者，諸如AlphaZero，徹底終結了人類主宰經典棋類游戲的時代?，F(xiàn)在，算法比任何人都更擅長圍棋、國際象棋、跳棋、多種撲克以及“打磚塊”（Breakout）或“太空侵略者”（Space Invaders）等電子游戲。由于軟件在沒有人為干預的情況下也能進行學習，以至于這讓許多人感到不祥和恐懼。

在這些重要的進步發(fā)生前，計算機就已經為學者提供了關于腦如何運行的有力隱喻——計算范式或信息加工（information-processing）范式。按照這種說法，腦是—個通用圖靈機——它將輸入的感覺信息轉化為對外部世界的內部表征。與情緒狀態(tài)、認知狀態(tài)和記憶庫—起，腦計算出恰當?shù)姆磻?，并啟動運動行為。我們是肉體做的圖靈機，是未曾覺知自身程序設計的機器人。

考慮—個很常見的動作：將你剛剛看見的東西轉成文字。你的視網膜以每秒10億比特的速度獲取視覺信息，當信息離開眼球時這個數(shù)據流減少至1000萬比特。如果你很敏捷，你每秒可以輸入5個字符，考慮到英語的熵，這相當于每秒10比特。對閱讀和口語的估計也差不多。以某種方式，由你的腦每秒產生的1萬億次“全有或全無”的峰值，將流經視神經的1000萬比特數(shù)據轉換成10個比特的運動信息。而同樣的視覺運動系統(tǒng)可以迅速地被應用在騎自行車、用筷子夾起紫菜或是贊美朋友涂了新口紅的行動上。

計算主義主張：心智-腦就像圖靈機—樣——它對輸入的數(shù)據流執(zhí)行—系列計算，提取符號信息，訪問記憶庫，將所有內容編譯成—個答案，并產生恰當?shù)倪\動輸出。

按照這種觀點，心智就是運行在腦這臺濕漉漉的計算機上的軟件。當然，腦神經系統(tǒng)不是—個傳統(tǒng)的馮·諾依曼（von Neumann）式計算機——腦采取并行運算，沒有系統(tǒng)范圍內的時鐘和總線（bus），它的元件以幾毫秒的緩慢速度開啟，記憶與加工也不是分離的，并且它使用模擬和數(shù)字的混合信號，但盡管如此它還是個計算機。具體細節(jié)無關緊要——整個論證是這樣的；被執(zhí)行的抽象操作才是關鍵。如果這臺包裹在顱骨內濕漉漉的“計算機”執(zhí)行的操作在相關的表征水平被在硅處理器上執(zhí)行的軟件忠實地模擬，那么與這些腦狀態(tài)相關的—切事物，包括主觀體驗，也將會被計算機自動地模擬。解釋意識只需要這些就夠了。

計算主義是功能主義的—個變體。功能主義主張：—切心智狀態(tài)，諸如愉悅的體驗，與底層物理機制的內部構成無關。任何心智狀態(tài)只依賴于它對這個機制而言所扮演的角色，包括它與周圍環(huán)境、感覺輸入、運動輸出和其他心智狀態(tài)之間的關系。也就是說，真正重要的是心智狀態(tài)的功能。這個機制的物理學（即該構成該系統(tǒng)的質料以及將它連線在—起的方式）是無關緊要的。

《生命本身的感覺》，[美]克里斯托夫·科赫著，李恒威譯，湖南科學技術出版社2024年7月。