在計算機(jī)發(fā)明之前，大多數(shù)實驗心理學(xué)家認(rèn)為，大腦一個不可知的黑盒子。你可以通過響鈴、狗分泌唾液來分析一個主體的行為，但思想、記憶、情緒這些東西都是模糊莫測，超出了科學(xué)的范圍。因此，這些自稱行為主義者，局限于自己的研究：刺激和反應(yīng)，反饋和強(qiáng)化，鈴鐺和唾液的研究。他們試圖放棄了解頭腦的內(nèi)部運(yùn)作，統(tǒng)治了該領(lǐng)域四十年。

然后，在上世紀(jì)50年代中期，一群叛逆的心理學(xué)家、語言學(xué)家、信息理論家，和早期人工智能研究人員對頭腦想出了一個不同的概念。他們認(rèn)為，人不只是條件反射的集合。他們吸收信息，處理信息，然后對它采取行動。他們有專門的編寫、存儲和調(diào)用記憶系統(tǒng)。他們通過邏輯、形式語法來操作。大腦并不是一個黑盒子，它更像是一個電腦。

所謂的認(rèn)知革命開始時規(guī)模很小，但隨著計算機(jī)在心理學(xué)實驗室在全國范圍內(nèi)普及，它獲得更廣泛的認(rèn)可。到70年代后期，認(rèn)知心理學(xué)推翻了行為主義，同時出現(xiàn)了談?wù)摼裆畹娜抡Z言。心理學(xué)家開始描述思想為程序，老百姓談到把事實存儲在他們的記憶銀行，商業(yè)領(lǐng)袖開始擔(dān)憂在現(xiàn)代工作場所心理承受能力和處理能力的極限。

歷史總是不斷重演。隨著數(shù)字革命滲透到我們生活的每一部分，它也滲透到我們的語言，和事情如何運(yùn)作深刻、基本的理論?？萍际冀K做到這一點。在啟蒙時期，牛頓和笛卡爾啟發(fā)人們把宇宙想象為一個精心制作的時鐘。在工業(yè)時代，它是帶活塞的機(jī)器。 （Freud關(guān)于心理動力學(xué)的思路，是從蒸汽機(jī)的熱力學(xué)借鑒來的。）現(xiàn)在它是一臺電腦。這就是說，當(dāng)你想想看，一個從根本上賦予自主權(quán)的想法。因為如果世界是一臺電腦，那么代碼可以改變這個世界。

代碼合乎邏輯。代碼容易被破解。代碼是命運(yùn)。這些都是生活在數(shù)字時代的核心原則（和自我實現(xiàn)的預(yù)言）。隨著軟件吞并了世界，套用風(fēng)險資本家Marc Andreessen的話，我們的周圍都是把我們的行動、思想和情緒轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，即代碼工程師操縱的原料。我們把生活本身看成是可以被發(fā)現(xiàn)、開采、優(yōu)化、甚至改寫的一系列指令。公司利用代碼來了解我們最親密的聯(lián)系；Facebook的CEO馬克·扎克伯格很早之前就提出“人類的關(guān)系上有基本的數(shù)學(xué)定律，支配著人們關(guān)心的人和事”。2013年，Craig Venter宣布，在對人類基因組解碼的十年后，他現(xiàn)在已經(jīng)開始寫代碼，允許他創(chuàng)造合成生物。 “現(xiàn)在越來越明顯，”他說，“地球上已知的所有活細(xì)胞DNA都是軟件驅(qū)動的生物機(jī)器?！奔词棺灾墨I(xiàn)堅持，你可以黑自己的源代碼，重新編程你的愛情生活、你的睡眠習(xí)慣、你的開銷習(xí)慣。

在這個世界上，寫代碼的能力已經(jīng)不只是一個理想的技能，而且是與掌握內(nèi)幕狀態(tài)的敲門磚。他們可以訪問權(quán)力的杠桿。 “如果你控制了代碼，那你就控制了世界?！蔽磥韺W(xué)家Marc Goodman。 （Paul Ford稍微謹(jǐn)慎：“如果程序員不控制世界，他們將控制主宰世界的人。）

但是不管你是喜歡還是討厭這種狀況，無論你是精英程序員或數(shù)碼白癡。機(jī)器開始使用一種不同的語言，即使再好的程序員也不能完全理解。

在過去的幾年中，美國硅谷最大的高科技公司都在積極尋求機(jī)器學(xué)習(xí)的計算方法。在傳統(tǒng)的編程，電腦遵循工程師寫的明確、一步步的指示。有了機(jī)器學(xué)習(xí)，編程人員不再為計算機(jī)編碼。他們“訓(xùn)練”計算機(jī)。比如說，你想教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別貓，你不用告訴它看胡子、耳朵、皮毛和眼睛。你只需把成千上萬貓的照片給它看，最終它會自己分辨。如果把狐貍錯認(rèn)為貓，你不需要重寫代碼，你只要保持訓(xùn)練。

這種做法并不新鮮，它已經(jīng)存在了幾十年，最近才變得非常強(qiáng)大，部分歸功于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，模仿在大腦神經(jīng)元的多層連接的廣泛分布的計算系統(tǒng)。不管你是否意識到，機(jī)器學(xué)習(xí)的力量遍布我們的在線活動。 Facebook使用它來決定哪些故事出現(xiàn)在你的新聞頭條，谷歌照片用它來識別面孔。機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)行著微軟的Skype翻譯，它可以實時將語音轉(zhuǎn)換為不同的語言。自動駕駛汽車使用機(jī)器學(xué)習(xí)來避免意外。即使多年來在人工書寫的復(fù)雜體系頂端的谷歌搜索引擎，也已經(jīng)開始依靠這些深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該公司于今年二月聘請了機(jī)器學(xué)習(xí)專家John Giannandrea為搜索的主管，同時它已發(fā)起一項重大計劃培訓(xùn)工程師學(xué)習(xí)這些新技術(shù)。 “通過建立學(xué)習(xí)制度，”Giannandrea告訴外媒記者，“今年秋天，我們不必再編寫這些規(guī)則。”

但問題是：有了機(jī)器學(xué)習(xí)，工程師將不知道電腦是如何完成其任務(wù)的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作在很大程度上是莫測的。換言之，它是一個黑盒子。隨著這些黑盒子在日常數(shù)字化任務(wù)承擔(dān)更多的責(zé)任，它們不僅會改變我們與技術(shù)的關(guān)系，它們還會改變我們?nèi)绾慰创约?、看待世界、看待我們在世界的位置?/p>

如果舊觀點的程序員都像神，創(chuàng)作支配計算機(jī)系統(tǒng)的法律，那現(xiàn)在他們就像父母或馴狗師。任何父母或狗主人都會告訴你，這是一個更為神秘的關(guān)系。

Andy Rubin是一個根深蒂固的工匠和程序員。他是Android操作系統(tǒng)的聯(lián)合開發(fā)者，Rubin在硅谷臭名昭著因為他的工作場所和家里都是機(jī)器人。他自己為它們編程。 “我很年輕的時候就進(jìn)入計算機(jī)科學(xué)，我很愛它，因為我可以消失在計算機(jī)的世界里。這是一塊干凈的白板，一塊空白的畫布，我可以從頭開始創(chuàng)建東西，”他說。 “多年來它給了我一個完全控制的世界?！?/p>

現(xiàn)在，他說，這世界即將結(jié)束。Rubin對機(jī)器學(xué)習(xí)很興奮，他新公司Playground Global的崛起，投資了機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)業(yè)公司，并把自己定位為引領(lǐng)智能傳播設(shè)備，但他同時也有一點傷心。由于機(jī)器學(xué)習(xí)改變了成為工程師的意義。“人們不會直線地寫項目，”Rubin說。 “在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會之后語音識別，程序員不能進(jìn)去看它是如何發(fā)生的。就像你的大腦。你不能砍掉你的頭，來看你在想什么?！碑?dāng)工程師們陷入了深深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他們看到的是數(shù)學(xué)的海洋：一個巨大的，多層的微積分問題不斷推導(dǎo)數(shù)十億的數(shù)據(jù)關(guān)系點，產(chǎn)生對世界的猜測。

人工智能不應(yīng)該以這種方式工作。直到幾年前，主流的AI研究人員才假設(shè)要創(chuàng)造智能，我們只需要用正確的邏輯來灌輸機(jī)器。編寫足夠的規(guī)則，最終我們會創(chuàng)造足夠復(fù)雜的能了解世界的系統(tǒng)。他們在很大程度上忽視，甚至污蔑機(jī)器學(xué)習(xí)。多年來，電腦都沒有強(qiáng)大到足以真正證明這兩種方法的優(yōu)劣，所以爭論成為一個哲學(xué)問題。 “大部分這些爭論都是基于對世界怎么組織和大腦是如何工作的固定的信仰，”創(chuàng)造了谷歌的自動駕駛汽車的前斯坦福大學(xué)人工智能教授Sebastian Thrun說。 “神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有符號或規(guī)則，只有數(shù)字。這疏遠(yuǎn)了很多人?！?/p>

一種不可分析的機(jī)器語言的意義不只是哲學(xué)。在過去的二十年里，學(xué)習(xí)編程代碼一直是就業(yè)最可靠的途徑。但是，神經(jīng)聯(lián)網(wǎng)深度學(xué)習(xí)機(jī)器運(yùn)行的世界需要不同的員工。分析師已經(jīng)開始擔(dān)心人工智能對就業(yè)市場的影響，因為機(jī)器使老技能無用。程序員可能很快就會失業(yè)。

“我今天上午才說了這些，”當(dāng)我問他這種轉(zhuǎn)變時，技術(shù)大師的Tim O'Reilly說。 “我當(dāng)時指出當(dāng)所有這些接受STEM教育的孩子們長大的時候，編程工作將如何不同?！眰鹘y(tǒng)的編碼不會完全消失，事實上，O’Reilly預(yù)測，我們在很長一段時間仍然需要編碼，但有可能會漸漸少用它。正如量子力學(xué)的發(fā)現(xiàn)沒有消除牛頓物理學(xué)，代碼將保持一個強(qiáng)大的，可能不完整的工具集來探索這個世界。但是，當(dāng)涉及到具體職能，機(jī)器學(xué)習(xí)會為我們做大量的工作。

當(dāng)然，人類仍然要訓(xùn)練這些系統(tǒng)。但至少現(xiàn)在，這是一個純凈的技能。這項工作既需要對數(shù)學(xué)的高層次把握和對教學(xué)給予和采取的直覺。 “這幾乎就像在這些系統(tǒng)以獲得最佳的藝術(shù)形式，”領(lǐng)導(dǎo)谷歌的DeepMind AI團(tuán)隊的Demis Hassabis說。 “世界上只有幾百人能把這一點做到非常好?！钡牵词故俏⑿〉臄?shù)字已經(jīng)足以在短短的幾年改變技術(shù)行業(yè)。

無論這一轉(zhuǎn)變對專業(yè)造成何種影響，其對文化的影響將是更大的。如果人編寫的軟件的上升導(dǎo)致了工程師的崇拜，即人的經(jīng)驗最終可以簡化為一系列的理解的指令，和機(jī)器學(xué)習(xí)兩個概念在相反方向搖擺。運(yùn)行宇宙的代碼可能違抗人類的分析。例如，目前谷歌，正面臨歐洲反壟斷調(diào)查，指控該公司在其搜索結(jié)果施加不當(dāng)影響。這樣的指控將是難以證明的，甚至公司自己的工程師不能說清楚其搜索算法究竟是如何工作的。

即使是簡單的算法可以產(chǎn)生不可預(yù)知的突發(fā)行為、可以追溯到混沌理論和隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的洞察力。在過去的幾年中，隨著網(wǎng)絡(luò)變得更加緊密相連，其功能越來越復(fù)雜，代碼似乎已更像一個外星力量，機(jī)器變得更加難以捉摸和難以統(tǒng)治。飛機(jī)無理由停飛?？此撇豢深A(yù)防的崩潰的股市。輪流停電。

這些力量已經(jīng)導(dǎo)致技術(shù)專家Danny Hillis宣報啟蒙運(yùn)動時代的結(jié)束，我們對邏輯世紀(jì)之久的信仰，確定性和對自然的控制。Hillis說，我們將轉(zhuǎn)移到他所稱的糾纏的時代。 “隨著我們的技術(shù)和制度的創(chuàng)作變得更加復(fù)雜，我們也它們的關(guān)系發(fā)生了變化，”他在《Journal of Design and Science》寫道。 “我們不再是創(chuàng)造的主人，我們已經(jīng)學(xué)會與它們討價還價，在我們目標(biāo)的大方向哄騙和引導(dǎo)它們。我們已經(jīng)建立了自己的叢林，而它有自己的生命?！皺C(jī)器學(xué)習(xí)的崛起是最新的，也許是這個旅程中最后一步。

這一切可以是相當(dāng)可怕的。畢竟，編碼是一個普通的人能想象在新兵訓(xùn)練營學(xué)習(xí)的事情。編碼者們至少是人?，F(xiàn)在的科技精英更少，而且他們對自己的作品命令已經(jīng)減弱，并且間接的。已經(jīng)建設(shè)了機(jī)器學(xué)習(xí)的公司發(fā)現(xiàn)它是很難治理的。去年夏天，谷歌的照片識別引擎開始把黑人標(biāo)注為大猩猩，公司火速道歉。

這一切都意味著一個時代即將到來，我們喪失對自己機(jī)器的權(quán)力。 “可以想到這樣的技術(shù)智勝金融市場，比人的研究更先進(jìn)，比人類領(lǐng)袖更會操縱，其開發(fā)的武器，我們甚至無法理解，”Stephen Hawking寫道，伊隆·馬斯克和比爾·蓋茨等等呼應(yīng)。 “雖然AI的短期影響取決于誰控制它，長期影響取決于它是否能被控制?！?/p>

但不要太害怕。我們只是在學(xué)習(xí)與一項新技術(shù)的交戰(zhàn)規(guī)則。目前，工程師們正在把深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)變得視覺化。但是，即使我們永遠(yuǎn)不能完全理解這些新機(jī)器是怎么想的，并不意味著我們會在它們面前無能為力。在未來，我們將不會關(guān)注它們行為的深層根源；我們將專注于學(xué)習(xí)行為本身。我們用來訓(xùn)練它的數(shù)據(jù)都將比代碼重要。

如果這一切似乎有點眼熟，那是因為它看起來很像20世紀(jì)的行為主義。事實上，培養(yǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的過程經(jīng)常被比作20世紀(jì)初的偉大行為主義實驗。巴甫洛夫觸發(fā)了他的狗的唾液不是通過對饑餓的深刻理解，只是通過一遍又一遍重復(fù)的事件。他一遍又一遍提供數(shù)據(jù)，直到代碼重寫它本身。

從長遠(yuǎn)來看，Thrun說，機(jī)器學(xué)習(xí)將有民主化的影響力。和你不需要知道HTML就能建立一個網(wǎng)站一樣，你最終將不需要博士學(xué)位就能接觸深度學(xué)習(xí)的瘋狂力量。編程不再會是學(xué)習(xí)了一系列神秘語言訓(xùn)練程序員的唯一領(lǐng)域。任何曾經(jīng)教狗翻身的人都可以訪問。 “對我來說，這是編程里最酷的東西，”Thrun說，“因為現(xiàn)在任何人都可以編程?！?/p>

對于很多計算歷史，我們已經(jīng)采取了一個機(jī)器是如何工作由內(nèi)而外的視圖。首先，我們寫代碼，然后機(jī)器來表述它。這種世界觀暗示可塑性，但它也表明了一種基于規(guī)則的決定，從某種意義上說，事情是它們底層指令的產(chǎn)物。機(jī)器學(xué)習(xí)暗示卻相反，由外向內(nèi)的視圖不只是確定行為，行為也決定代碼。機(jī)器是世界的產(chǎn)品。

最終，我們將體會到手寫線性碼和機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行調(diào)整兩者的力量。生物學(xué)家可能已經(jīng)開始搞清楚了這一點?；蚓庉嫾夹g(shù)如CRISPR給他們傳統(tǒng)的軟件程序員們對代碼的操縱力量。但在遺傳學(xué)領(lǐng)域的發(fā)現(xiàn)表明，遺傳物質(zhì)其實也不是不可變的指令集，而是一個動態(tài)組根據(jù)其主機(jī)的環(huán)境和經(jīng)歷調(diào)整開關(guān)。我們的代碼不是從物質(zhì)世界分開。Venter可能認(rèn)為細(xì)胞DNA是軟件驅(qū)動的機(jī)器，但實驗胚胎學(xué)家Steve Cole提出不同的表述：“一個細(xì)胞是把經(jīng)驗變成生物學(xué)的機(jī)器。”

而現(xiàn)在，自阿蘭·圖靈第一次勾畫他設(shè)計的解決問題的機(jī)器80年代以后，計算機(jī)成為了把經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為技術(shù)的設(shè)備。幾十年來，我們尋求可以解釋、調(diào)整、優(yōu)化我們對世界體驗的秘密代碼。但是，我們的機(jī)器將無法長期以此方式工作，我們的世界也從來沒有這樣。我們即將與技術(shù)建立更復(fù)雜，但最終更有價值的關(guān)系。我們會從指揮設(shè)備，到培育他們。

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