昨天终于读完了《The Annotated Turing》一书,第一次完整地阅读了 Turing 最经典的那篇论文,理解了 Turing 机提出的动机和由此带来的一系列结论。不过,这本书的最大价值,则是让我开始重新认识和思考这个世界。在这里,我想把我以前积累的哲学观点和最近一些新的思考记下来,与大家一同分享。《The Annotated Turing》一书中的一些学术内容,留待以后几篇日志与大家分享。今年是 Alan Turing 诞辰 100 周年,图灵公司将推出这本书的中译本《图灵的秘密》,现在正在紧张的编辑排版中,不久之后就能和大家见面。 1928 年, David Hilbert 提出了一个著名的问题:是否存在一系列有限的步骤,它能判定任意一个给定的数学命题的真假?这个问题就叫做 Entscheidungsproblem ,德语“判定性问题”的意思。大家普遍认为,这样的一套步骤是不存在的,也就是说我们没有一种判断一个数学命题是否为真的通用方法。为了证明这一点,真正的难题是将问题形式化:什么叫做“一系列有限的步骤”?当然,现在大家知道,这里所说的“有限的步骤”指的就是由条件语句、循环语句等元素搭建而成的一个机械过程,也就是我们常说的“算法”。不过,在没有计算机的时代,人们只能模模糊糊地体会“一个机械过程”的意思。 1936 年,Alan Turing 在著名的论文《On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem》中提出了一种假想的机器,第一次给了“机械过程”一个确凿的含义。
有趣的是,Turing 机本身的提出比 Entscheidungsproblem 的解决意义更大。计算机诞生以后,出现了五花八门的高级编程语言,一个比一个帅气,但它们的表达能力实际上都没有超过 Turing 机。事实上,再庞大的流程图,再复杂的数学关系,再怪异的语法规则,最终都可以用 Turing 机来描述。 Turing 机似乎是一个终极工具,它似乎能够表达一切形式的计算方法,可以描述一切事物背后的规律。在同一时代,美国数学家 Alonzo Church 创立了 λ 算子(λ-calculus),用数学的方法去阐释“机械过程”的含义。后来人们发现, Turing 机和 λ 算子是等价的,它们具有相同的表达能力,是描述“可计算性”的两种不同的模型。 Turing 机和 λ 算子真的能够描述所有直观意义上的“可计算数”、“可计算数列”、“可计算函数”吗?有没有什么东西超出了它们的表达能力?这个深刻的哲学问题就叫做 Church–Turing thesis 。当然,我们没法用形式化的方法对其进行论证,不过大家普遍认为, Turing 机和 λ 算子确实已经具有描述世间一切复杂关系的能力了。人们曾经提出过一些 hypercomputer ,即超出 Turing 机范围的假想机器,比如能在有限时间里运行无穷多步的机器,能真正处理实数的机器,等等。不过这在理论上都是不可能实现的。 事实上, Turing 在他的论文中就已经指出,人的思维也没有跳出 Turing 机的范围。对此, Turing 有一段非常漂亮的论证:人在思考过程中,总能在任意时刻停下来,把当前进度记录在一张纸上,然后彻底走开并把它完全抛之脑后,过一会儿再回来,并完全凭借纸上的内容拾起记忆,读取进度,继续演算。也就是说,人的每一帧思维,都可以完全由上一帧思维推过来,不依赖于历史的思维过程。而 Turing 机所做的,也就是把人的思维步骤拆分到最细罢了。 没错,这意味着,或许一个人的语言、计算甚至学习能力,完全等价于一个 Turing 机,只不过这个 Turing 机的指令集可能异常庞大。1950 年, Turing 的另一篇经典论文《Computing Machinery and Intelligence》中正式把人和机器放到了相同的高度:让一个真人 C 先后与一台计算机 A 和另一个真人 B 进行聊天,但事先不告诉他 A 和 B 哪个是机器哪个是人;如果 C 无法通过聊天内容分辨出谁是机器谁是人,我们就认为计算机 A 具有了所谓的人工智能。这就是 Turing 测试。 计算机拥有智能?这岂不意味着计算机也能学习,也能思考,也拥有喜怒哀乐?人类似乎瞬间失去了不少优越感,于是不少科学家都旗帜鲜明地提出了反对意见。其中最为经典的恐怕要数美国哲学家 John Searle 在 1980 年提出的“中文屋子”思想实验了。把一个不懂汉语的老外关在一个屋子里,屋子里放有足够多的草稿纸和铅笔,以及一本汉语机器聊天程序的源代码。屋子外面则坐着一个地地道道的中国人。屋里屋外只能通过纸条传递信息。老外可以用人工模拟程序运行的方式,与屋外的人进行文字聊天,但这能说明老外就懂中文了吗?显然不能。每次讲到中文屋子时,我往往会换一种更具戏剧效果的说法。一群微软研究员在小屋子里研究代码研究了半天,最后某人指着草稿纸一角的某个数字一拍大腿说,哦,原来屋外的人传进来的是一段笑话!于是,研究员们派一个代表到屋子外面捧腹大笑——但是,显然这个研究员是在装笑,他完全不懂笑点在哪儿。这个例子非常有力地说明了,机器虽然能通过 Turing 测试,但它并不具有真正的智能。 当然,有反方必有正方。另一派观点则认为,计算机拥有智能是一件理所当然的事。这涉及到一个更为根本的问题:究竟什么是智能? 事实上,整个世界也逃不出 Turing 机的范围。 Newton 系统地总结了物体运动规律后,人类豁然开朗,原来世界万事万物都是由“力”来支配的,扔出一个东西后,这个东西将以怎样的路线做怎样的运动,会撞击到哪些其他的物体,它们分别又会受到怎样的影响,这都是可以算出来的。这便是所谓的机械唯物主义:我们的世界是一个简单的、确定的、线性的、无生的世界。 1814 年,法国数学家 Laplace 给出一个更加漂亮的诠释:如果有一个妖精,它知道宇宙某个时刻所有基本粒子的位置和动量,那么它就能够根据物理规律,计算出今后每一时刻整个宇宙的状态,从而预测未来。刘慈欣在科幻小说《镜子》中更加极端地把初始状态取到宇宙大爆炸的时刻,因为宇宙诞生之初的状态极其简单,调整到正确的参数就可以生成我们所处的这个宇宙。这就是所谓的决定论。 不过,现代物理学的观念,尤其是量子理论的诞生,开始质疑上帝究竟会不会掷骰子了。然而,上帝会不会掷骰子,对于我们来说其实并不重要。 Turing 的结论告诉我们,即使未来是注定的,我们也没有一种算法去预测它,除非模拟它运行一遍。但是,要想模拟这个宇宙的运行,需要的计算量必然超出了这个宇宙自身的所有资源。运行这个宇宙的唯一方式,就是运行这个宇宙本身。 Seth Lloyd 在《Programming the Universe》里说到,“我们体会到的自由意志很像 Turing 的停机问题:一旦把某个想法付诸实践,我们完全不知道它会通向一个怎样的结局,除非我们亲身经历这一切,目睹结局的到来。” 未来很可能是既定的,但是谁也不知道未来究竟是什么样。每个人的将来依旧充满了未知数,依旧充满了不确定性。所以,努力吧,未来仍然是属于你的。 |
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