人生的意义

很抱歉周六正好赶上4月4日全面公祭，不好谈论无关的话题，就没有及时回复，爽约了，再次抱歉。

章鱼老师真是好人，本周的话题是“如何更清晰地认识自己”正好是上周话题“怎样找到人生的意义”的自然延伸，我把自己有关人生意义的观点放在下面，还不算太突兀。再次感谢章鱼老师，借用了你的地盘，您多包涵！

正好借机先回应一下章鱼老师本周的话题。《隐藏的自我》我也很喜欢，作者大卫伊格曼更是我跟踪了很久的一位科学家。我原来在得到里介绍过，国外一流大学比的不是有多少牛人来我这里任教，而是有多少教授在我这里做出了成绩、成为了牛人，也就是，此人获得诺贝尔奖的成就是不是在本校做出的。要做到这一点可不容易，既要对科技前沿了如指掌，知道哪里可能产生大的突破，又要能够找到可能产生突破的学者，说服对方加入自己学校（从国内争抢诺贝尔奖获得者的行动背后，看到国内外好高校的差距了吧）。反过来推导，已经做出了一定成绩的学者被聘入一流大学，肯定是被寄予厚望，突破的机会很大。大卫伊格曼就是从加拿大的一所高校去的斯坦福。不过他现在的头衔只是Adjunct Professor，是兼职教授，估计社会职位太多了，未来出大成绩的机会也小了，可惜。所以人不能太早出名，不然会耽误更大的成就。

说回大卫伊格曼做的研究之前，要先说点儿背景知识，其实人脑和人工智能差不多，都是输入、输出，和中间一个黑盒子，在人类叫大脑，在计算机叫处理器。人工智能最近最大的突破就是深度学习，简单说就是掌握了自学能力，只要给反馈，不需要教，自己就能学会知识。其实这个能力人类早就有了，想想孩子是怎么学会语言的吧。甚至动物都有，比如动物很多捕猎行为是先天后天混合的结果。这个能力的核心就是模式识别，在人类语言里叫“管中窥豹”，也就是通过对不完全数据的分析识别出是否是某一类的物体或者行为规律。搞笑的是，要在不完全信息状态下识别出模式来，尤其是识别出的东西如果对自己有危害，就要快速躲避，可以想象，人和动物的大脑都是宁可错判，也千万不要不敏感，所以才有杯弓蛇影的问题，才会“林暗草惊风，将军夜引弓”。这在人工智能领域叫过拟合，就是从没有模式的数据噪音里竟然找到了不存在的模式，比如人竟然能看到星座。现在人工智能虽然进步了，但却也染上了人的毛病，人工智能也会过拟合了。

可是问题是，现在AlphaGo都战胜了李世石，很多人以为人工智能超过了人，其实不然，因为人有一块短板，使得最后的比较失去了意义：人的输入系统可比人工智能低效多了。人工智能是高速的定量输入，所以AlphaGo才能很短时间里通过上百万盘棋的训练，达到很高的水平。假设下一盘棋需要两小时，一百万盘棋就是200万小时，大约8万3千小时，也就是228年。也就是说，李世石不吃不喝不睡也要228年才能完成AlphaGo的训练。不过只有完成了同等量级的训练，这时候的人机对战才称得上公平，因为输入相同，才能从结果判断处理器的水平高下。

所以人类的大脑还真是被我们的感官给拖累了。我们只能通过感官来接受外部信息，可是我们的感官数量有限、能力有限，比如红外紫外、超声波次声波我们就感知不到，更别说充斥宇宙的各种电波了。所以佛教自称不是唯心不是唯物，而是唯识，也就是，我们对外部世界的认识其实是被我们的感官所束缚住了的，所以没法了解世界的真相。从科学的角度说，还是有道理的。更严重的是，就这几种感官也就罢了，这几种感官还相当低效，因为都是非量化的数据输入（IT界称之为模拟信号）。

按理说，低效的输入装置（感官）应该配低配的处理器。可是人类的奇妙之处就在于，我们是和动物相比都不够先进的输入装置上，装了一个全宇宙顶配的处理器。不是开玩笑，人脑确实是全宇宙已知最复杂的系统。

其实现在有大量科学研究都证明了这一点：输入稍微改进一点儿，人类大脑的潜能就能释放出来。比如得到里的倍速阅读，按理说人类历史上语速快的人有，但并不常见。但我们把普通语音调到两倍速甚至三倍速，按理说速度超过了语速最快的人，我们的大脑竟然照样能听懂。当然，这还是同一个数量级上的差异。自然进化在赋予我们能力的时候都会给些冗余（我们有两只眼睛，两只耳朵，你还可以说能有立体感，但两个鼻孔则纯粹是冗余设计了）。可要详细分析人类的语言能力，尤其是文字交流能力，你就发现，这冗余实在是大了点儿。

我们之前已经说过，人甚至动物都有模式识别能力，从一点儿风吹草动判断可能的猎食者或者猎物，要是猎食者就要赶紧溜之大吉，要是猎物出现则要小心靠近迅速出击，争取有所斩获。其实每个人类文字的符号就相当于一种野兽，看清一个文字符号就等于识别出一种野兽。问题是，人类能够连续阅读几十万上百万这样的符号，并把结果串联起来形成复杂的意象，甚至构筑起一个完全虚幻的复杂世界。这个能力和识别出一种动物的能力相比，相当于一栋摩天大楼和一个小窝棚的差距。要说是自然进化给人脑留出的冗余，这冗余留得也实在太大了一点儿。这可不像是进化的风格。

更奇妙的是，这种能力并非千万年时间进化而来，语言的出现多说也就是几万年的事，而文字的出现更是只有几千年的时间，这点时间放在进化的长河里真是连浪花都翻不起来，可却形成了如此巨大的差异，凝结成如此辉煌的文明，只能说这里面进化或者突变的贡献微乎其微-即使还算有的话。更多的则是人类把自身大脑潜能充分发挥出来的结果。

可是问题来了，其他动物有没有同样的潜能呢？会不会某一天因为某种机缘巧合，这种潜能也被激发出来呢？这种潜能只在灵长类，还是也有可能是海豚、乌鸦，甚至是章鱼呢（是真的章鱼，不是章鱼兄哦）？先不要着急说没有，如果你看到十万年前的人类，估计也会以为没有。但是奇迹就这么发生了。

更有甚者，现代认知科学发现，虽然从来没有量化数据输入的训练（因为没有那样的感官，所以没有训练的机会，当然文字符号的输入可以算是量化输入的一种，但其实只是符号，应该还算是模拟信号，是在大脑内部转换成数字信号的），但人类大脑其实很擅长处理量化数据。只不过量化数据处理能力在“隐藏的自我”那部分，简单说就是在潜意识层面就处理了，信息没有传到意识层面来，所以我们自己都不知道自己还有这种能力。说得直白点儿，人类大脑可能本身就是一台超级人工智能处理器，只不过之前因为没有足够的输入训练，优势无法彰显而已。巧合的是，人工智能本身的发展也是这样，Geoffrey Hinton教授提出深度学习算法是2007年，可是直到2011年斯坦福教授李飞飞建立用数据标记的图像去训练这个系统的方法，才使得这个系统的优势真正得以体现。

顺便说一句，这里的潜意识指的不是弗洛伊德说的潜意识，严格说叫阈下意识，也就是我们的意识感知不到的神经系统活动。要了解现代认知科学层面的潜意识，曾经和霍金一起合写过《大设计》的蒙洛迪诺的《潜意识》一书是比较好的介绍。

大卫伊格曼的工作，就是帮助人类改进输入系统。其实严格来说，他是继承了我们投资的维看科技公司的技术开发者、神经可塑性的发现者之一、20世纪最杰出的认知科学教之一巴赫里塔教授的研究成果的。巴赫里塔教授发明了把可见光转换成电信号，在舌头上加刺激，从而把视觉信号传递到大脑的方法，使得盲人有机会重见光明。其核心其实就是建立了新的感官。但大脑处理的仍然是视觉信号，只不过是用一个人造感官替代了坏掉的人类感官（眼睛）。大卫伊格曼则走得更远，他用对额头施加电刺激的方法（其实舌头更理想，但因为没有教授设备的支持，他们实验室没有用上舌头），把Twitter信息加以编码，输入到大脑中。注意，这可是崭新的刺激模式了（每种感官提供的刺激的模式是不同的，比如视觉和听觉，模拟视觉虽然输入不同，但数据的模式还是一样的）。结果奇迹出现了，虽然不知道是怎么回事，但受试者表示可以理解Twitter的情绪。你看，大脑又一次显示出了和人工智能一样的特质，虽然以前从没经历过这种刺激，但当刺激系统输入的时候，依然能够构建起相关的模式识别能力，能对刺激做出解读。

突破感官局限是一件革命性的大事，没有了感官局限，真正实现海量数据的迅速的量化输入，大脑的潜能才有机会充分释放。从这个角度讲，一旦人类的输入系统得到了空前的提升，人类大脑是不是还会像当年学会语言和文字一样，出现一个新的飞跃呢？我觉得是完全可能的。我们就正在做这个努力，希望把巴赫里塔教授的成果开放给像大卫伊格曼这样的杰出科学家们。这样我们就可以把更多的量化数据输入大脑，使我们的能力得到迅猛的提升了。不夸张地说，未来的人类可能在睡梦中都在向大脑输入数据、在训练自己的大脑。我的梦想是让李世石在睡梦中就可以接受各种棋谱的训练，迅速达到百万盘棋的水平，然后再来和AlphaGo公平决斗。

我把这个想法讲给过一位朋友，他的反馈是，这太离经叛道了。人类怎么能不学习就掌握技能呢！这要坚决反对。我只能笑笑，心里想，他要是生长文字刚刚发明出来的时候，也是宁愿做个文盲也不愿意学习文字的人吧。

其实突破感官极限这事，不就是人类一直在做的事情嘛，有什么大惊小怪的呢？车就是为了突破腿的极限；电话就是为了突破耳朵的极限；电视就是为了突破眼睛的极限......显微镜、望远镜、飞机、高铁、太阳能、核电站、人工智能、基因编辑....人类就是在这些技术的推动下一步步突破了自身的局限，达到了更高的高度。而未来，还在更高的地方等着我们。

所以什么是人类文明，其实就是人类智慧不断积累，不断超越自身极限的过程。这个极限到底在哪儿？现在还根本没看到头呢。就现有的人工智能的水平，和人类智能相比都差得远。更别说我坚信人类文明会进一步挖掘出人类智慧的更大潜能，以至于一千年乃至更短时间之后的人们看我们今天的人类，就像我们看一万年之前的人类一样，只能用“混沌未开”来形容。

（抱歉，因为内容太长，5000字写不下，所以只能分成上下两部分，今天只是个引子，看似和人生的意义没啥关系，其实关系巨大，至于是什么关系，人生的意义究竟是什么，明天再继续）