前言　INTRODUCTION　万物皆一体

“深度患者（Deep Patient）”并不知道被击中头部人类会感到头晕，不知道糖尿病患者不应该一口气吃5磅[1]的三角巧克力，它甚至也不知道手臂和手腕的骨头是相连的。它唯一知道的就是2015年纽约西奈山伊坎医学院的研究人员给它输入的医疗记录：整整70万份令人头大和无从下手的患者病历。然而，“深度患者”在分析了这些数据之间的关系后，不仅能够判断出个别患者罹患特定疾病的概率，而且在某些情况下它做出的判断比人类医生的诊断更准确，甚至能对一些迄今为止人类医生完全无法预测的疾病做出准确判断。1

你问医生为什么“深度患者”建议你开始服用降脂药，或者进行预防性手术，医生或许回答不上来，但这并不是因为医生不够聪明或者不够专业。“深度患者”运用的是一种叫深度学习（本身就是一种机器学习方法）的人工智能，它能在对数据背后的意义一无所知的情况下，发现数据之间的关系。它构建了一个由信息节点构成的网络，每个信息节点的权重决定了它所连接的点被“激活”的可能性，而这反过来又会影响它们所连接的点，就像大脑中神经元被激活的方式一样。打个比方，为了理解为什么“深度患者”预测一个特定病人有72%的概率会发展成精神分裂症患者，医生就必须消化吸收数以百万计的信息节点以及它们之间的每个连接和权重。然而信息量太大，而且它们之间的关系太过复杂。作为患者，你当然可以拒绝“深度患者”给出的概率结论，但这样做是有风险的。从现实情况看，我们使用的“黑盒”诊断系统虽然无法解释它给出的预测，但在某些情况下它的确比人类医生更准确。

这就是我们将要迎接的未来，而且不仅仅是在医学这一个领域。你手机的导航系统、输入法的联想功能、语言翻译、音乐推荐等等，都已经依靠机器学习得以实现了。

这种计算形式在越来越先进的同时，也变得愈发神秘。例如，如果你从围棋所有可能的走法中减去国际象棋可能的走法步数，剩下的数仍然比宇宙中所有原子的个数多出许多倍。2然而，谷歌公司研发的基于人工智能的阿尔法围棋（AlphaGo）经常能击败顶尖的人类棋手，即便除掌握有记录的13万场棋局中的6 000万种下法的数据外它对围棋一无所知。如果你试图通过检查阿尔法围棋的内部状态找到它下出特定一步棋的原因，那么你可能只会看到一组数据之间难以言喻的复杂加权关系。也许，阿尔法围棋也无法用人类可以理解的方式解释它为什么下了某一步棋。

对阿尔法围棋的下棋方式，一些评论者表示无法用语言去描述和解释。围棋大师樊麾说：“这不是人类的下法。我从未见过有人这样下棋。”他接着轻轻说道：“下得真是漂亮！漂亮！漂亮！漂亮！”3

深度学习的算法之所以有效，是因为它比任何人都能更好地捕捉宇宙的复杂性、流动性，甚至是美。在这个宇宙中，所有事物都在时刻影响着彼此。

正如我们将会看到的那样，机器学习只是帮助我们面对错综复杂的日常世界的众多工具和认知策略中的一种。但获得这个认知上的好处是要付出代价的，那就是我们必须放弃我们始终坚持的对这个世界的理解，以及对这个世界所发生的事情的缘由的一贯认知。

长期以来，人类一直认为，如果能够理解事件发生的永恒定律，我们就能够完美地预测、规划和管理未来。我们如果知道天气如何变化，天气预报就能告诉我们是否要带雨伞去上班。如果知道是什么让用户选择点击脸书上的这个推送而不是另一个，我们就可以设计出完美的宣传广告。如果知道流行病是如何发生的，我们就可以防止其蔓延。因此，我们的职责就是通过发现支配世界的规律和模式来理解事件是如何发生的。

考虑到我们的知识并非总是尽善尽美，上述假设其实已经建立在一个更深层的假设之上。我们与宇宙不言自明的约定是：只要我们足够努力，足够清晰地思考，宇宙就会揭示自身的秘密，因为宇宙是可知的。它至少在一定程度上是可以被我们的意志征服的。

但现在，我们的新工具，特别是机器学习和互联网4，让我们深切地感受到我们周围数据和信息量的庞大。我们开始接受这样一个事实，即这个世界真正的复杂性远远超过我们用来解释它的定律和模型。我们容量巨大的新机器比我们更容易理解这一点，然而作为机器，从根本上说它们并不真正理解任何东西。

反过来这又挑战了另一个假设，即我们认定的一个更低等级的假设：宇宙对我们来说是可知的，因为人类（我们假设）是唯一能够认识宇宙规律的生物。至少从古希伯来人开始，我们就认为自己是上帝创造的独一无二的生物，有能力接受他给我们的对真理的启示。自古希腊时代起，我们就把自己定义为能够看到世界的混乱表象之下的逻辑和秩序的理性动物。我们最基本的认知策略正是基于我们和世界之间的这种特殊关系。

想要改变如此根深蒂固的自我认知无疑是痛苦的。被信息过载压得喘不过气来，紧张地等待我们的商业、政府或文化被再一次颠覆，这些只是一种对更深层次的弊病的局部痛苦：我们感觉到自己并没有像想象中那样很好地适应我们的宇宙——有时我们甚至会用机器人帝国崛起的笑话来表达这种不安。进化决定了我们头脑的首要功能是谋求生存，追求真理只能退居其次。我们声称的人类的与众不同之处——情感、直觉、创造力，更像是一种固执的自我安慰，甚至显得我们有点儿着急。

我们应该去拥抱这种切实发生的幻灭，因为否定无法改变既定事实。我们认识和管理未来的能力正处于巨大飞跃的开端：我们一度想把我们的世界缩小到我们可以预测、控制和感到舒适的规模，而现在我们正在构建将世界的复杂性全盘考虑在内的全新认知策略。

我们之所以迈出这一步，是因为这些策略已经使我们更加高效，让我们能接触到更多的人和想法，并使我们更具创造力，更加快乐。它已经重新诠释了许多我们在商业和个人生活中最根本的认知方式和最习以为常的做法，并且正在渗透到我们文化的每个角落之中。

这些迹象无处不在，但在许多情况下，它们隐藏在实践和看起来已经稀松平常的观念之中。在机器学习引起人们的关注之前，互联网已经让我们慢慢习惯了这些变化……