行为操纵术

从科学诞生以来，人类史上根本性的变革来自于以人为中心，宗教和帝王的统治思想瓦解，另一方面，帝王往往是宗教神灵在世俗的现身，所以也可以通俗讲，就是人们开始相信自己的感觉，而不再受神的统治。在此前提下，文化领域诞生了以人为本的人文主义，政治领域诞生了尊重选民意愿的选举制，经济领域诞生了以供需双方自由意志为依据的市场经济。整个现代社会正是围绕这些议题不断细分深化，构成了现代人类史。

然而，科学与生物学的研究不断发现，人的自由意志或许并不存在，人的行为和情绪都有着自身固定的算法。神经电信号以及化学物质的输入，经过个体的算法，得出另外的神经电信号及化学物质输出，个体并不存在我们常说的那个思想、脑海和内心，一切都是明确的算法。比如通过麻醉剂的注入，这种原始的，非靶向性的神经药物，便可以使人对疼痛没有觉察。再比如，针对动物的实验中，对动物的不同神经元施加电信号，便可以使动物产生诸如忘却饥饿、困乏，或兴奋不已等不同的感觉。在过去，这些要通过饮食、睡眠，或对异性的吸引才可以产生，而现在，只要找到这种感觉和行为对应的神经元施加刺激即可以实现。

同样，人类对未来的行为也更多依赖于算法而非自我。2013年5月14日，好莱坞著名女性安吉丽娜·朱莉在《纽约时报》发表公开信《我的医疗选择》，向世界宣告，为了预防自己像母亲一样患乳腺癌，决定切除乳腺。这一切并不是来自于朱莉面朝大海或者在非洲广袤的草原上思考人生做出的决定，也不是来自于技术精湛的医生，而是来自于个体的算法。基因检测告诉朱莉，由于携带BRCA1和BRCA2的突变基因，朱莉患取乳腺癌的概率是87%，提前切除乳腺可以降低至5%，应该提前切除。对于朱莉来说，需要做的是按照个体算法的指导，去执行乳腺切割手术即可。

因此从算法的角度来考量，人的个体本身，本质是一种低端的人工智能。人类通过遍布全身的神经元和器官来获取数据，然后不断训练自己的算法，对外输出行为。之所以说低端，是相比于现代人工智能，人类对于大数据的存储和处理能力，都逊色很多。从这个角度，为了训练出更好的行为方式，人类需要不断的学习训练自己的算法。如之前提到的，现在的自己是过去的一切积分所得，现在的果是过去因与缘的结合，而这一积分便是对自己的不断学习训练。如果你希望自己成为一个诚信的人，那么你需要把每次对别人所说的话、答应的事，都当作是一次学习训练，只有每次都能兑现自己的承诺，才会将自己训练成一个诚信的人。

从算法学习角度来看，系统是会对学习成果进行固化的，当你获得同样的输入时，系统会找出他所熟悉的模式进行处理，这样才是最高效的系统，只有当输入不同或者希望获得不同的结果时，才会学习训练新的模式，因此系统本身对学习训练是非常排斥的。因此行为操纵术第一步，是意识到这是对算法学习训练的过程，并促成他的发展。因此，当你答应别人一件事，系统会引导你往对结果不负责任的模式上去处理，这时当需要牺牲个人利益或者过程遇到困难的时候，个体都会劝自己放弃，因为这是系统熟悉的因此高效的处理方式。只有你意识到要学习训练诚信的算法时，才会开始新的模式，久而久之，诚信的算法模式便会被得到固化，成为系统的默认模式，这样便完成了行为操纵术的第一步。

然而，不可否认，学习训练是一件非常痛苦的过程，因为你要和系统通过过去很可能是一生训练所得的模式进行对抗。比如如果你希望在未来成为一个有力量且自律的人，那么当你决定不抽烟的时候，你知道这是对自律的一种训练。然而，当你疲乏、遇到困难、寂寞无聊时，身体会开始大量产生神经电信号和激素，让你去获取这种尼古丁和焦油混合的物质。在这个时候，其实不抽也是可以忍受，抽一根也会觉得无伤大雅，毕竟只是偶尔抽一根，不会再像以前一样上瘾。其实，在这背后，对香烟的诱惑倒是其次，最主要的是这是一次对自律的算法训练，一旦抽了，这次的训练就失败了。如果不断训练失败，便是种不能养成自律的算法模式，这样会在未来，对工作、对生活、对自己等等需要自律算法模式的时候产生缺失，这才是对人生的更大影响。

于是，算法训练学习的第二步便是对抗旧的模式，产生新的激素，这便需要不间断的高强度训练。中国人讲，矫枉必须过正，其实就是这个道理。当你开始对一件事情不间断的高强度训练时，无论这个过程多么难熬，只要能够坚持下去，便是对算法最关键的学习训练。训练的转折点，便在于身体会通过激素的分泌带来正向反馈，这种反馈可以是荣耀、满足、快乐等等，这些激素的分泌，会让你开始享受这种算法模式，模式的优先级便开始排序上升，最终成为自己的默认模式，这样便完成了对行为操纵术的第二步。之前说到的破碎与重构，便是如此。人不应该对过去的算法固步自封，算法本身就是一个需要不断学习训练的模式，要时刻把自己的算法剥离，然后训练更优的模式，这样才能够不断重构自己的行为模式。

如果你明白，人的行为产生是算法的结果，每次的输入输出处理都可能是对算法的学习训练，然后知道你期望的行为模式，不间断的高强度训练，那么你便不断在进化升级自己的算法模式，让你成为你期待的那个自己。如果不考虑在整个人工智能领域，人类比机器更加渺小，甚至可能在有生之年的统治地位被机器取代，我们仍有希望通过如此，让自己成为一个优等生。