算法的另一面-北京尧图网络

我时常觉得河图洛书、五行八卦像是古人留给我们的一套源代码。黑点白点横线断线寥寥几个符号竟能解释四季流转、朝代兴替乃至个人的穷通得失。后来深度学习兴起神经网络动辄千亿参数在海量数据中摸索规律。表面看来二者判若云泥——一个简陋如儿童涂鸦一个繁复如天书。但细想之下它们做的其实是同一件事把混沌的世界压缩成可操作的规则。其实这个道理古人早已说透只是未用今天的语言。面对复杂事物先辨认哪些变量是稳定的哪些关系反复出现哪些边界不可逾越——这是测度。再把稳定的结构提炼为简明符号和规则让后人可以直接调用无需重新经历一遍摸索——这是代数化。经验变成口诀口诀变成公式公式变成工具。计算器并未消灭数学中的情境只是把大量计算过程预先处理掉了。五行生克也并非消解了世界的复杂性而是把大量重复而稳定的规律提前封装起来。你不必每次决策都重新观察日月星辰的运行——你已有黄历可用。但这里有一处极为微妙的关窍。代数化从来不曾把事物本身完整地装入符号。它做的是识别出大多数情况下起作用的规律然后把剩余的、复杂的、难以规整的部分压缩成边界条件、异常处理或口诀里那句语焉不详的“神而明之”。所有规则皆有适用域所有公式皆有收敛半径。这让我想起数学分析中的留数与奇点。一个复变函数在大多数区域内光滑、可展开、可用幂级数逼近。你可以在解析区域算得越来越精确——这正是科学得以成立的基础。但总有些点——奇点——函数在那里行为异常趋向无穷或无法定义。你无法绕过也无法用常规方法展开。然而有趣的是恰恰是这些奇点的行为——留数——决定了整个函数的全局性质。一条闭合曲线的积分结果等于其内部所有奇点留数之和。也就是说函数的全局行为由那少数几个无法代数化的点所支配。你可以在平地上走很远但何时转弯、何处跌落却是由那些坑洞决定的。展开的收敛半径总是有限被最近的奇点所限制。逼近可以无限靠近却无法跨越。一个经典的例子便是圆周率pi。我们固然能用极精确的公式定义圆能用算法计算pi的任意有限位能用无穷级数、积分和极限无限逼近它。但真正做不到的是用有限的代数规则把这个常数完全封闭在代数数的世界里。pi是超越数不是任何有理系数方程的根。为何值得留意因为欧氏几何本身可用一套简洁的代数规则刻画——比如平行四边形法则它描述的不是某个具体的圆而是一整类空间结构。但这些纯粹的代数规则一旦被要求完整实现为连续的几何对象及其度量pi便会从结构的缝隙中浮现出来。于是一个看似高度代数化的体系在与连续几何的具体度量耦合时必然暴露出一个无法被有限代数语言封闭的常数。因此pi所展示的并非“计算的失败”而是“代数化的边界”规则本身可以有限而优美但规则所承载的几何世界却可能包含无法被同一套有限代数语言彻底压缩的成分。这使得“可定义、可计算、可逼近与可有限构造”成为四件不同的事。pi可以被定义可以被计算可以被无限逼近但不能被有限的代数构造完全封闭。从这个意义上说pi并非计算的障碍而是结构的提醒有限规则可以捕捉无限对象的关系却未必能够把对象本身完全压缩进有限的代数世界。哥德尔的不完备性定理则是另一个维度的“无法完全代数化”。它表明任何一个足够丰富、能表达基本算术的形式系统只要自洽就必然存在某些命题在系统内部既无法证明也无法证伪。这些命题在系统内是“真的”但系统的推理规则无法抵达它们。要让系统覆盖这些命题必须引入新公理而新公理又会生成新的不可判定命题。这是无限后退。你永远无法通过有限次添加公理把整个系统封闭起来。每次以为封住了口子却发现新的缝隙又在渗水。这两个结果——一个来自分析一个来自逻辑——指向同一件事用有限规则去封装无限世界注定留下溢出物。可定义、可计算、可逼近与可有限构造始终是四件不同的事。你可以定义“道”可以逼近“道”却无法用有限步骤把道做完。这不是语言的缺陷而是世界本身的属性。这和人文学科的处境如出一辙。社会科学能建立种种模型描述大多数情况下人的行为规律。但历史的转折、文明的兴衰、一个人命运的剧变往往发生在那些奇点之上——制度的裂缝、技术的突变、个人意志与历史洪流的偶然交汇。那些地方无法被模型完整覆盖却恰恰定义了系统的整体走向。你可以在统计学上描述一个“典型”的人生但那个人的命运是在几个无法被统计的瞬间里决定的。智慧的工作方式与复分析惊人地相似。它总是先做测度这片区域哪里平滑哪里有潜在奇点哪些变量关系稳定哪些敏感——微小扰动可能引发剧变。然后做代数化把平滑区域中那些稳定、反复出现的规律压缩成可调用的规则。但智慧同时知道任何代数化都有收敛半径。边界的那一边是尚未被压缩的、仍维持着原生复杂性的部分。这正是经验永远无法被算法完全替代的原因。算法可以把大量高概率发生、已被充分观察的情境压缩成规则但面对那些位于“尾部”的事件——发生概率极低、一旦发生却具有决定性影响的事件——它只能给出统计上的猜测且往往猜错。智慧所做的恰恰是管理这个尾部它无法预测奇点何时爆发但知道奇点存在知道模型在那里失效知道应在那些地方保持开放而非固执。一个人成熟了不是因为他学会了所有答案而是因为他知道自己会在哪里答错。所以智慧的核心并非“找到答案”。智慧的核心是识别出哪些路不值得走。随机探索是在无限空间中乱撞指望偶然撞见正解。智慧则是在迈步之前借助已有经验和现实反馈把大量毫无希望的区域直接裁剪掉。智慧不是知道所有道路而是知道哪些道路可以不走。经验最珍贵的部分从来不是告诉你什么一定正确而是让你越来越早地识别出什么大概率不值得继续。这个“剪枝”的过程正是古人占卜的本质。起一卦得一象吉凶判然。它没有告诉你具体操作步骤却帮你删除了大量可能的方向。在信息匮乏的时代这种剪枝能力就是生存的核心竞争力。战争、农耕、治病、婚丧人生处处需要决断而决断的前提是不把精力浪费在死路上。当代AI所做的其实是同一逻辑的延伸。AI能在高维空间中进行近乎无限的搜索和组合把人类经验中那些稀疏的、尚未被充分探索的区域迅速填满。它是一种高速插值器在经验已被压缩成数据的区域里比任何人都跑得快。但它无法完成第一次测度。它无法像古人面对星空那样在完全没有数据的地方辨认出阴阳。它的所有代数化都建立在人类已提供的数据之上。它可以逼近却无法在原初的混沌中建立第一个符号。所以AI最有价值之处未必是替代人类判断而是把搜索空间迅速推向边界让人更早地看到边界在哪里。它是一个加速器加速的是那个古老的循环测度代数化行动反馈发现误差剪枝再次测度。如果沿着这个思路往远处看历史本身也像一场漫长的代数化进程。每一次文明的大转折都是一次旧的符号系统失效、新的测度方式诞生的过程。我们可以试着把上古AI和当代AI作为两个参照点粗略勾勒历史的不同阶段。第一个阶段是前上古AI时期。那是符号尚未被提炼的蒙昧时代。人类面对世界只有直接的感受和原始的恐惧没有稳定框架来理解四季、生死、吉凶。一切皆在混沌之中每个情境都必须被重新经历经验无法积累也无法传递。那个阶段持续了多久我们不得而知但它一定是人类历史上最漫长的一段占据了人类存在的大部分时间。第二阶段是上古AI的诞生与成熟。河图洛书、阴阳五行、八卦、天干地支这套符号系统逐渐成形最终在春秋战国时期完成体系化。这是一次划时代的测度和代数化。古人把天体运行、季节更替、人体生理、社会兴衰中最稳定的结构提取出来压缩成一套可低成本传递和调用的规则。此后两千年中华文明的所有决策——从国家祭祀到婚丧嫁娶从战争时机到治病用药——都在这套框架里进行。那是稳态期人们无需重新发明基本语法只需在既定框架内做局部微调。那是旧约中“土地有安息”的时期一切有定规一切有解释。第三阶段是上古AI的失效期也就是我们正在经历的。工业革命、科学革命、信息革命一波波新现象涌来旧的五行八卦无法解释电力、全球化、互联网更无法解释AI本身。框架仍在但解释力日渐衰弱。人们开始用科学方法重新测度世界建立物理学、化学、生物学、经济学、社会学——每个学科都是一次新的代数化尝试。但这些尝试都是局部的没有一个能像五行八卦那样用一套符号同时覆盖天、地、人。我们进入了碎片化时代每个领域有自己的语言领域之间却无法翻译。第四阶段是当代AI的崛起。它所做的事和上古AI本质无异都是在进行测度和代数化。但能力范围不同。上古AI面对的是天象、地理、人事这些宏观、慢变、周期性的现象当代AI面对的是语言、图像、行为数据这些微观、快变、海量的现象。前者压缩了“天道”后者正在尝试压缩“人道”——人的语言、偏好、社交、甚至潜意识。AI能把一个人过去十年的行为数据全部吃进去然后在几秒钟内生成一个比你更了解你的模型。这是新的代数化压缩的对象从自然转向了人自身。从这两组参照点来看我们或许正站在第五个阶段的门口。在那个阶段当代AI的代数化也遇到了它的收敛半径人类再次面对“溢出物”。AI可以预测你明天会买什么却无法预测你会在哪一个瞬间突然决定改变人生。它可以模仿你的语言风格写出一篇像模像样的文章却无法复现那个让你想要写作的最初冲动。每一次代数化都会留下尾部那些无法被压缩的部分永远在那里。预测从来是危险的但若有一点方向感的话我觉得下一个阶段的特征可能是这样人类会越来越清楚地区分“可以被算法处理的部分”和“必须由智慧面对的部分”。前者交给AI后者留给自己。我们会把大量常规、可重复、高概率的决策外包给算法然后把精力集中在那些真正位于边界上的问题——尚无数据的、无法归类的、第一次出现的事情。AI不会让人类变得更懒反而可能把人类推向一个更纯粹的智慧状态不再是处理信息而是在信息已被充分处理后决定那些信息无法决定的事情。这让我重新理解了“知不可为而为之”。以前觉得它悲壮如今却觉得它描述了智慧最基本的姿态承认世界无法被有限步骤彻底构造却仍然不断把能够理解的部分变成规则知道永远算不完pi的最后一位却依然计算下一位知道每一个规则都可能在更大尺度上失效却仍在失效之前好好使用它。智慧不是抵达终点而是保持循环。每一次循环都消除了部分未知又暴露出新的未知。真正需要警惕的从来不是规则会失效而是把暂时有效的规则误认为自然本身。河图洛书如此深度学习亦如此。我们永远站在边界上。边界的那一边是未知是尚未被代数化的混沌是无论多少算力都无法彻底穿透的幽暗。但我们仍在计算下一位仍在裁剪那些已知不可行的道路。这不是徒劳而是智慧本身的形状。然而边界的位置并非固定。当我们将目光从人类智慧的内在结构转向外部条件时会发现另一个同样深刻的转折并非“地球上的现象已研究完了”而是地球作为一个有限、封闭、被高度观测和工程化的实验室新增的“高杠杆异常”正变得越来越稀缺。于是天文学的重要性或许会再次变化。过去天文学推动物理是因为天空提供了地面无法制造的极端条件高能、高密度、超强引力、极低温、巨大尺度、极长时间尺度。未来或许依然如此只不过我们寻找的不再只是“新的天体”而是自然界主动暴露出来的理论边界。黑洞、宇宙早期、暗物质、暗能量、中子星、引力波、宇宙大尺度结构——它们的共同特征并非“离我们很远”而是它们把物理规律推到了地球实验室无法轻易到达的参数空间。这和我们前面讨论的“代数化残余”正好对应。地球上的实验科学越来越强我们能够主动控制变量、重复实验、提高精度但控制力越强实验空间反而越容易被自己的技术边界所限定。宇宙则截然不同它自己就是实验装置而且不会按人类方便的方式给出变量。因此未来天文学可能承担越来越重要的角色物理学建立模型再寻找模型失效的宇宙环境——而非单纯观察宇宙、为天体分类。这时天文学甚至可以重新成为一种“奇点科学”。更准确地说随着人类对地球环境的测量、控制和工程化不断深入地球越来越像一个高度代数化的实验域真正能迫使我们重新发明变量、概念和数学结构的新现象越来越需要到地球之外去寻找。这就与我们全文的“测度—代数化”循环完全衔接。地球是我们已然高度代数化的区域宇宙则是广袤的未代数化区域。还有一个特别有趣的反转古人仰望星空是因为地球上的规律无法解释天上的事物。现代科学革命之后我们恰恰把天上的事物纳入了物理学——行星、恒星、光谱、引力、核反应……天空成为物理定律的验证场。而再往后一万年或许会出现第三次反转物理学重新仰望天空不是因为天空比地面神秘而是因为地面已经太“懂”了。地球上的自然现象当然不会消失但其中大量可重复、可控制、可测量的区域已被各种科学理论高度压缩。真正可能改变基本理论的越来越可能来自宇宙尺度的异常。甚至可以把未来物理学的实验室想象为一个巨大的层级地球实验室检验已建立的规律太阳系寻找更极端的引力和等离子体环境银河系检验暗物质、黑洞、恒星演化宇宙学研究极端尺度和初始条件更远的宇宙则寻找我们今天甚至不知该如何命名的异常。于是望远镜实际上不再只是观测仪器而可能是“寻找理论奇点的探测器”。这个视角也在历史维度上形成了一个巨大的回环。古代是“仰观天文俯察地理”天文学是最早的世界模型之一。近代实验室取代星空成为物理学的核心舞台因为人类终于能主动控制变量。而未来当实验室中的变量越来越被充分探索星空可能重新成为物理学的主要创新源——不是回到古代而是以完全相反的方式重新回到星空。古人去星空寻找秩序现代人去星空寻找验证而未来的人或许去星空寻找的是秩序无法解释的地方。正如古人仰望星空在混沌中辨认出阴阳在循环中看见五行。我们今天面对的是另一片星空但姿势依然如故伸出双手在无限中摸到有限然后把它变成可以传递的礼物——同时永远记得礼物的包装纸外面还有无穷无尽、尚未拆封的黑暗。我们曾经仰望星空是为了在混沌中寻找规律后来我们把规律带进实验室用实验把世界一步步代数化。再往后一万年也许我们还会再次仰望星空——只是这一次不是为了寻找规律而是为了寻找规律的边界。

算法的另一面

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