对于人工智能、算法、大数据或者是任何复杂系统，一个普通的人大致会有两种态度，一是崇拜，二是恐惧。这两种感受其实是极其古老原始的生理反应，如同没有科学的蒙昧时代，人们通过创造神话来补偿未知，神话难道不是暗含了崇拜和恐惧的情绪和对现实的隐喻和纠缠。复杂系统和神话其实有相同的地方：就是不可知，而这种不可知催生了原始的情绪。你不可能搞清楚每一行代码的意思，你只能能把一整段代码抽象化为某种功能；你不可能弄明白每一块云对天气的影响，你只能把握其中几个因素而对天气做出预测。
说道预测，人们不是经常吐槽预测失灵吗，预测其实就是基于对复杂系统的了解程度，就像股票市场，有人建议在投资之前先把格雷厄姆、索罗斯、达里奥、巴菲特、塔勒布的所有书籍全部读一遍，再把要投资的公司的财务报表再看几遍，最后再验证自己的预测之后，再进行真金白银的投资，这样就一定能成功吗，甚至说这样就能增加成功率吗？可能吧，但是谁也不敢说一定。先不说影响股票的政策、基本面、黑天鹅。单单是读书，书中的观点彼此交织，要清晰的把握脉络并不容易，更何况你不能保证你所吸收或者理解的概念是对的，一旦某个概念有偏差，就可能会在实际的操作过程 产生级联效应，让这种微小的偏差放大到难以收拾的地步。级联效应就是复杂系统的特性，比如2003年因为未修建树枝导致了美国东北部和加拿大东部联合电网的大面积的电力瘫痪。
当然你也可以把这些关于投资的书，抽象化为几个基本功能，以应对不同的投资场景。这就是现阶段大家对复杂系统的普遍做法，也就是抽象化，也就是器官化，不去处理具体细胞的运作方式，而把整个器官作为工具，让器官与器官之间相互叠加从而形成系统，以处理更为艰巨和庞大的问题。编程就是抽象化的最直接表现，把开源的封装好的程序包直接应用在自己的软件和程序上。
人类发展到现在，其实要处理的问题越来越多，也越来越大，但是很少会有人或者公司回头来反思复杂系统的脆弱性，除了一些偶然的瘫痪和崩溃让我们被迫停下了脚步。
最近看了一本值得推荐的书《为什么需要生物学思维》，书中首先提到的复杂系统产生的四个原因：1.吸积 2.交互 3.应对边界情况 4.稀有事物的普遍性。吸积就是系统的吸收和累计，类似于生物的进化，总是向着高级和复杂的方向发展，人类的技术也是如此，为了解决更大的问题，吸积是一个经济选择，为什么说是经济选择，有一个概念叫做崩溃成本，当系统的崩溃成本小于重构成本的时候，人们永远会选择吸积和抽象化。交互，在我看来，就是打破了线性累积，让系统变成非线性增加的状态，系统中信息与信息之间相互影响，并且很难测量一种信息对另一种信息的影响程度，如同海森堡的不确定性原理：不可能同时知道一个粒子的速度和它的位置。应对边界情况，就是处理特殊的非普遍性的情况，比如法律条文变得越来越庞杂，就是为了应对越来越多的边界情况，这些边界情况相互影响，让法律陷入到复杂性之中。稀有的普遍事物指的是没有共性的个体其实是普遍存在的，作者举了牛津英语语料库的例子，英语单词的使用评率可以用幂律分布表示，语料库中有一半的单词只出现过一次，你遇到某个特定罕用语的概率很低，但是你遇到这类词的概率很高。四个原因相互作用，从而形成了复杂系统。
书中提到了两种思维方式，一种是物理学思维，另一种是生物学思维。物理学思维倾向于寻找普遍大同的关系，寻找极致、美丽、简约的公式和模型，是一种演绎思维。而生物学思维关注具体个体，在具体个体和偶然的事件上寻找信息的因果关系，是一种归纳思维。生物学思维倾向于在复杂系统的基础上修修补补，在小范围中寻找关联和适用性。生物学思维是大自然教给我们的方式，比如我们虽然进化出了为了直立行走而弯曲的脊柱，但是我们仍然需要忍受背痛和颈椎病，我们的身体远非完美和无懈可击，仅仅是刚刚够用。对于复杂系统而言，物理学的抽象化思维固然能推动系统的进步，但很多时候，我们需要走慢一些，回过头来反思系统的漏洞，这就是生物学思维发挥之时，有时候需要像生物学一样引入诱因，诱发系统bug的出现，如同奈飞的混乱的猴子就是为了测试系统漏洞。书中甚至提到了“技术博物学”这样的词语，就是不断的积累和理解系统缺陷，以归纳的方式来理解系统。
看这本书的时候，刚好看到有人说AI至上论会让人过度依赖技术，从而导致大脑退化；又说AI没有第一推动力，就是不会主动完成任务。这两点其实是相互矛盾的，如果大脑退化，我们如何让AI产生所谓的“第一推动力”，难道大脑不是第一动因？如果Ai不会主动完成任务又何谈对技术的过度依赖。关于这些问题，看完《为什么需要生物学思维 》之后，心中会更为透彻，也许有一天人类按几个按钮就可以幸福生活，但是系统的升级和迭代是没有穷尽的，系统的风险大概也是越来越大的，那时候将更需要生物学思维，因为物理学思维可能不断的被冲击和打破，那时候也只有更优秀的大脑才能理解复杂系统的诸多风险，而不是退化的大脑。和退化大脑相对应的应该是物理学解释一切的思维。
如果说崇拜和恐惧都让我们错失真正去理解复杂系统的契机，都是一种粗糙原始的应对情绪，那么什么才是应对复杂系统的态度呢，作者塞缪尔·阿贝斯曼提到了两点，谦卑和欣慰。谦卑是因为有生物学思维所以自然而然产生的感觉，因为复杂系统的不可知和不可穷尽，所以才要在不断进取中保持敬畏之心，这和物理学宇宙大同的傲慢正好相反。欣慰就是看到复杂系统仍在人类的努力下迭代和优化所感到的由衷的喜悦，你大概不会因为世界或者系统变得更好而感到恐惧吧。
网友评论