黃湘

作者：[英] 詹姆斯·布里德（James Bridle）

出版社： Farrar， Straus and Giroux

出版時間：2022年6月

定價：30美元

本書探討了智能的本質及其在大自然中的多種形式，指出了人類正確理解非人類智能的必要性。

詹姆斯·布里德是英國藝術家和學者

“智能”是一個在現(xiàn)代社會非常受關注的概念。人們談到智能的時候，通常是指與人類在同一水平上，并以同樣的方式運作的推理、計劃、反思、創(chuàng)造等等。在電腦是否具有智能的問題上，計算機科學家圖靈在1950年提出了號稱“圖靈測試”的判斷標準：由一名面試官審問兩個隱身的對話者，一個是人，一個是電腦，并試圖分辨出誰是誰，如果電腦能夠在對話中成功地將自己偽裝成人，那么就可以認為電腦具有智能。盡管科學家從未正式使用過圖靈測試，但是它代表了對于人工智能的普遍理解。2022年11月30日，美國技術公司OpenAI發(fā)布聊天機器人ChatGPT，開放公眾免費測試，這一款機器人在很大程度上滿足了圖靈測試的標準，似乎表明電腦終于具有了真正的“智能”。

然而，在英國藝術家和學者布里德（James Bridle）看來，把圖靈測試當作判斷智能的標準，是典型的人類中心主義的執(zhí)念。事實上，智能有多種形式，任何一個生物體都有自己的智能，因為任何一個生物體都會創(chuàng)造屬于自己的世界，同時也在與世界的接觸中不斷重塑自己。布里德的《存在之道：動物、植物、機器：尋找行星智能》正是一部探討智能的本質及其在大自然中的多種形式的力作。

布里德在此書開篇即引述了生活在19世紀后期和20世紀早期的德國生物學家烏克斯庫爾（Jakob von Uexküll）所提出的重要術語“周遭”（umwelt）。這個術語的字面含義是周圍環(huán)境，但其內涵遠不止于此，是指一個特定有機體從其感知和知識出發(fā)所建立的世界模型。例如，蜱蟲的“周遭”由三個簡單的專門因素組成：其一是氣味，它能在幾米之外嗅到宿主的氣味，在樹葉或草尖上等候覓食，突然跳到路過的人和哺乳動物的身上；其二是溫度，人和哺乳動物的體溫表明有溫熱的血液存在，可供它吸血；其三是人和哺乳動物的毛發(fā)，它在宿主身上的寄生部位就隱藏在毛發(fā)里。通過這三個因素，蜱蟲創(chuàng)造了屬于自己的世界。

不幸的是，人類習慣于從自己的參考框架出發(fā)來看待事物，把自己的直接感知誤認為是世界的真實情況，而不是切實地把握其他生物體自己的“周遭”，因此也就常常不會問正確的問題，無法理解它們的真實智能。

生物學中的一個經典的智力測試，是看一個受試的動物能否通過使用工具來解決一個問題。一塊誘人的食物被綁在繩子上，放在某只動物夠不著的地方，如果該動物能夠通過拉動繩子把食物挪近，就說明它已經展示了自己的智力。

黑猩猩、大猩猩和紅毛猩猩都輕而易舉地通過了這項測試，但是另一種靈長類動物長臂猿總是不會在測試中拉動繩子獲取食物，因此，研究人員長期以來認為長臂猿不如其他猿類聰明。事實上，長臂猿生活在樹上，具有長長的手指，可以使攀爬和搖擺更為容易，但也令它們難以拿起放在平面上的物體，用繩子在地面上拖動食物并不是長臂猿的“周遭”情景，它們習慣于從頭頂上撿東西。當研究人員終于意識到這一點之后，他們改把食物用繩子吊在天花板上，到了這個時候，長臂猿才認識到一個熟悉的問題——在它們生活的樹上覓食，于是迅即拽動繩子來獲取食物。這些長臂猿并沒有突然變聰明，它們只是以不同于其他猿類的方式看待和體驗世界，它們的智能反映了它們的身體模式和生活模式。

另一個例子是“鏡像測試”，其立意是試圖通過動物是否能夠辨別出鏡中的映像是它自己來判斷其自我認知能力。黑猩猩、倭黑猩猩、海豚和虎鯨等動物可以順利通過該測試，相比之下，許多大猩猩經常不能通過鏡像測試。生物學家一度認為大猩猩的自我認知能力和自我意識是有所欠缺的。然而，生物學家后來了解到，大猩猩實際上不喜歡目光接觸，將其當成一種威脅。那么，人類為什么要期望大猩猩表現(xiàn)得像自戀的人類一樣呢？

布里德指出，鏡像測試這種智能測試方法，不過是再現(xiàn)了人類對自己面孔的迷戀，對于許多物種來說根本不合適。他進而指出，智能不是需要測試的對象，而是需要認識的對象，人類的任務是要走出自己的局限，對于超越人類的整個世界采取開放態(tài)度，從而使得非人類的智能得以顯現(xiàn)出來。

智能是超越人類的，具有多種形式。一個例子是頭足綱的軟體動物，包括章魚、墨魚、八爪魚等等，其大腦延伸到整個身體和四肢，它們的每只手臂都包含一束神經元，能夠自行移動和反應，不受中樞神經系統(tǒng)的限制。這使得頭足綱動物具備了涵蓋不同領域的聰明才智，它們可以使用工具、制定計劃、記住面孔、建造巢穴、在危險中隨機應變。

像螞蟻這樣的社會性昆蟲也是如此。每只螞蟻或白蟻都好比一個脆弱的神經元和信號包，但是通過蟻群的龐大數(shù)量、勞動分工和化學網絡，出現(xiàn)了復雜的智能。事實上，通過模仿螞蟻在尋找食物過程中發(fā)現(xiàn)路徑的行為，科學家提出了一種用來尋找優(yōu)化路徑的概率型算法，號稱“蟻群算法”，具有分布計算、信息正反饋和啟發(fā)式搜索等特征。除了覓食，蟻群也具有高超的適應環(huán)境和應急反應的能力，一個蟻群可以被視為一個分布式的“大腦”。

動物之外的生物體同樣可以具備分布式的智能。例如，森林中的樹木和被稱為菌絲體的真菌聯(lián)網，形成“森林的神經系統(tǒng)”。生長在樹木根部的菌絲體為樹木提供氮和磷等基本礦物質，作為交換，樹木將光合作用所制造的糖分與真菌分享。更重要的是，樹木利用這種真菌和樹根的網絡相互連接，當新的幼苗從灌木叢中出現(xiàn)時，母樹會通過真菌為幼苗提供生長所需的營養(yǎng)?？茖W家還觀察到，樹木可以利用這些網絡與其他樹木分享養(yǎng)分，并通過化學信號警告即將發(fā)生的危險。在全球范圍內，土壤最上層10厘米處的真菌菌絲總長度超過450萬億公里，相當于銀河系寬度的一半，這是一個巨大的“神經系統(tǒng)”。

不只是生物體有“周遭”，即使是非生物的物體，其存在和功能同樣也會嵌入在事物的相互關系和網絡中，從而具有“算法”。

1936年，蘇聯(lián)科學家盧基揚諾夫（Vladimir Lukyanov）建造了一臺名為“水積分器”（water? integrator）的機器，它是當時世界上唯一可以解決偏微分方程的計算機。盧基揚諾夫是一位從事鐵路建設的工程師，為了解決鋼筋混凝土在冬季寒冷天氣中出現(xiàn)裂縫的問題，他需要對混凝土等材料的溫度變化建立模型，但是當時的計算方法無法快速準確地解決相關的復雜方程。盧基揚諾夫意識到，水流在許多方面與熱量分布遵循相似的規(guī)律，通過建立一個以水為主要成分的計算機，可以將看不見的熱量分布過程可視化。最初的水積分器是一個壁櫥大小的粗糙模型，由幾個相互連接的管道和泵組成，各個腔室的水位代表存儲的數(shù)字，它們之間的流速代表數(shù)學運算，結果被整齊地繪制在一個圖表中。后來，這種機器得到改進，并大量生產，被應用于地質學、冶金學和導彈彈道學等多個領域，直到1980年代才因為電腦技術的飛速發(fā)展而過時。

水積分器的原理，是通過模仿大自然自身的運行機制來完成計算，這是一種“自然計算”（Nature Inspired Computation）的智能模式，有別于基于定理和公式的計算方法。那種傳統(tǒng)的計算方法本質上是先將復雜事物簡化為抽象的模塊，再通過抽象模塊的疊加聚合來推導和建構整個系統(tǒng)，尋求問題的答案。但這只是人類從自身的“周遭”出發(fā)所形成的以形式邏輯為主的智能模式而已。

正如生物學家馬古利斯在《微觀世界》（Microcosmos）中所指出的：“生命不是通過戰(zhàn)斗，而是通過網絡占領了整個地球?！狈N類繁多的生物體在進化中所發(fā)展出來的智能，并不是抽象模塊的疊加聚合，而是一個基于過程、聯(lián)系和相互依存所形成的復雜的“流”，包含了無休止的增殖、涌動、滲出和糾纏。

自1990年代起，在希臘西北部的伊庇魯斯地區(qū)，一些礦業(yè)公司資助了對一種新發(fā)現(xiàn)的植物家族的研究。這種植物家族被稱為“超級積累者”，能夠在富含各種金屬的土壤中生長，這些金屬可能是自然產生的，也可能是工業(yè)污染的結果，這類土壤對大多數(shù)其他種類的生物都是有毒的?！俺壏e累者”的根部從土壤中吸取金屬，并將其儲存在葉子中。通過這種方式，它們修復了受損的土壤，使其適合其他植物的生長。

不僅如此，人類還可以通過種植“超級積累者”像收獲農作物一樣收獲金屬。在當?shù)氐腜indus農場，“超級積累者”在被專門的工廠焚燒處理之后，從灰塵中可以提取鎳。該農場每公頃所收割的植物在干燥處理后約為6至13噸，從中可以提取80至150公斤的鎳。這種做法被稱為“農業(yè)采礦”。相比之下，礦場開采的一噸鎳礦約含有約1％2％的鎳，即10至20公斤。

《如果尼采是一只獨角鯨：動物智力如何揭示人類的愚蠢》

作者：[加拿大] 賈斯汀·格雷格（Justin Gregg）

出版社：Little， Brown and Company

《一個巨大的世界：動物感官如何揭示我們周圍的隱藏領域》

作者：[英] 埃德·楊（Ed Yong）

出版社：Random House

本書引導讀者超越人類感官的局限，追隨多種動物的感官，感知地球上的圖像、聲音和磁場等豐富多彩的“萬象”。

本書指出，和大多數(shù)動物相比，人類是一個不太成功的物種，自我傷害并禍害地球，原因正在于人類具有復雜的智力。

農業(yè)采礦還處在起步階段，無法滿足當今世界龐大的金屬需求，在修復自然環(huán)境方面所起到的作用也仍然有限。然而，“超級積累者”的例證說明，植物可以在特定的地點通過它們自己的方式解決特定的生存問題。它們對土壤很了解，進化出了在受損的土壤中生存和發(fā)展，并且修復土壤的方法。這反映了植物應對自身“周遭”的獨特智能。

從20世紀中期開始，直至今日，人類最大的認識誤區(qū)之一，就是認為所有事情都可以化約為決策問題。計算機的問世如此奇妙，其能力如此強大，導致很多人相信，世界在本質上可以被分解成數(shù)據塊，輸入計算機，產生具體的答案。

布里德在2018年出版的著作《新黑暗時代》中對上述想法給予了嚴厲的批判。他在書中指出，當今人類社會主流的“計算思維”模式是以自己的形象重塑世界，使得通過計算產生的世界觀被視為對世界真實情況的詳盡描述。在這種思維模式下，無論是在哪一個領域，問題的解決方式都依賴于更強大的技術處理能力和更多的數(shù)據。然而，人類生產和處理大量信息的技術能力并沒有與對世界的知識和理解的增加相匹配，原因在于計算思維無法把握萬事萬物的相互聯(lián)系。相反，我們越是提高計算能力和積累數(shù)據，就越是產生惡性的反饋循環(huán)，越是深深地陷入黑暗之中。例如，加密貨幣和區(qū)塊鏈軟件被不少人視為一種革新的力量，因為它們有可能使金融系統(tǒng)去中心化，但實際上它們消耗大量電力，加劇了全球變暖和能源危機。對于解決方案的追求，如果是基于計算思維，最終只會加速它打算解決的病態(tài)的癥狀。

《存在之道》與《新黑暗時代》在思想上一脈相承。布里德強調，人類應當超越自己的地平線，瞥見另一種乃至許多不同種類的智能。通過重新思考智能，以及它在非人類世界中的呈現(xiàn)方式，人類可以打破將自己與其他物種和世界分裂開來的自負執(zhí)念，發(fā)現(xiàn)新的行動方式和技術生態(tài)，改變自己的能力和命運。