评《皇帝的新脑》-- 意图、思路及其他

这篇书评包括了本人三个不同时代(90年代、00年代、10年代)的认识,重拾旧文并且更新,旨在用书评来检验自己的思想进步。

在人工智能(AI)当道的今天,更多地反思AI存在的实质、发展的局限难道不是很有意义吗?可惜,这本书也许已经被遗忘了......

皇帝的新脑.png

引言

第一次看这本书是差不多二十年前(98年)的事情了,看的是湖南科技出版社的中文翻译版,当时感觉非常难受,看不大懂,摸不着头脑。翻译很有问题! 第二次看的是Oxford出版社98年出的英文原版,是我同学从美国寄送来的原版。在书架上摆了一年后(99年)才看。当时只看了四章,看完了颇有些想法,就写了一篇书评发在Douban。2017年,一方面已经学习了部分量子计算的知识,其次部分阅读了Aaronson的《Quantum Computing since Democritus》让我回想起《皇帝的新脑》,于是重新翻出了这本书。

拖延了很久,2018年4月,改写了之前的书评发出,总算完成一个任务。

作者的意图

这是一部宏大异常的著作,包括的内容相当丰富:人工智能、计算理论、相对论、量子理论、宇宙学、脑结构,还有相当多的数学被嵌入到物理学当中进行讲解,尽管作者声称这是为非专业人士写的书,但是没有一点毅力估计是没有办法坚持读下去的。

那么多的内容混合在一本书,作者到底想说什么?我想,这是一个大问题,作者也不堪一再被误解,在98年的版本中加了一个新前言,强调说:I argue that the phenomenon of consciousness cannot be accommodated within the framework of present-day physical theory(我想论证,意识现象不能在当前的物理学框架内论述清楚)。

我为什么说作者一再被误解呢?最直接的证据就是该书的介绍语:In his bestselling work of popular science, Roger Penrose takes us on a fascinating roller-coaster ride through the basic principles of physics, cosmology, mathematics, and philosophy to show that human thinking can never be emulated by a machine。要证明人的思维无法用机器来模拟,至于要讲量子力学、相对论吗?

即使是著名的M. Gardner写的序也体现出一种误解:His little finger tells him that the human mind is more than just a collection of tiny wires and switches。(注:这句话是戏仿爱因斯坦的“就算我的小指头也会告诉我量子力学并不完备”。)当然,人类的思维不仅仅只是开关、导线的集合,虽然我不能用小指头得出这个结论,但我相信,我的大脑会有这个结论。况且,要证明这个,哥德尔定理就已经足够了。

以上两种说法应是不同表达的相同观点。现在看来,以上指出的这两点并非真正意义的误解。准确来说,是这些说法难以真正体现作者试图表示的内涵。要命的是,作者的意图真的很难概括,相信这也就是为什么作者长篇大论写了这么多的原因。不同的术语表达有着微妙的区别,单纯说“human thinking无法被模拟”或者“human mind不是计算机”确实是容易引起误解的。然而这些表述容易理解,所以写在简介或者序言中又显得颇为恰当。

不能不说的是,把书名《The Emperor's New Mind》翻译为《皇帝的新脑》也是一种“误解”。“Mind”与“脑”的差距是显然的,“脑”并不能概括出“Mind”的本意。但不得不说,翻译为“新脑”并不坏,特别是在没有什么更好的选择时。

一开始,我认为,作者的真正意图是Introduction中的这句话:...it is our present lack of understanding of the fundamental laws of physics that prevents us from coming to grips with the concept of 'mind' in physical or logical terms。强调的是“laws of physics”的不足。在结尾Conclusion部分的主题句写到:I have presented many arguments intending to show the untenability of the viewpoint - apparently rather prevalent in current philosophizing - that our thinking is basically the same as the action of some very complicated computer。这里,强调的是要论证“强AI观点”站不住脚。到底哪一方面的强调才是作者的主要目标?

不要忘记的是,此书98年出的是第二版,在多年的写作过程中,作者思路发生变化也是非常可能的。我理解,可能作者开始定好了标靶(论证“强AI观点”站不住脚),但是写着写着思路来了,野心也大了(寻找意识存在的物理基础)。这两种目标有关联,但是差距真的蛮大。看完了整本书我会同意第一个任务是可以完成的,但是第二个任务远未达到。后者真是mission impossible。

作者的写作思路

Penrose的思路是以物理学(physical theory)为基石来解释人类意识(human mind),不要忘记他是数学物理学家。要挑战这种思路将非常困难,因为我们的世界是原子的组合,似乎任何事情都可以追溯到原子的结构、量子理论等等物理学理论中去。(也许研究人类思维还有其他思路?谁知道呢.....)

以下我们稍微归纳总结一下作者要完成解释人类意识这个艰难任务的大概思路:

  • 第一章,强人工智能

首先,抛出强人工智能学派的观点:人脑就是一台复杂的计算机。这是作者的主要攻击标靶。

  • 第二到第四章,计算理论

接着,为了说明什么是计算机,引入了“算法”与“图灵机”这两个概念。通过“数学与实在”搭桥,到达“哥德尔定理”以说明计算机的计算缺陷,同时也讨论了计算机的计算效率问题。

  • 第五章到第八章,经典物理到量子世界

再接着,走入经典物理(从牛顿到爱因斯坦),探讨可计算性与确定性的关系。再从经典世界走入量子世界(不确定的概率世界),再走向宇宙学和时间箭,为human mind的存在寻找物理世界。说真的,我暂时还看不出这里的知识点与计算、人类意识如何关联。

  • 第九章,生物脑与模型脑

话锋一转,来到了生物学,讲解了大脑的结构、脑模型(或者模型脑),探讨人类意识、脑结构、计算机模型之间的关系。此时倒是可以把量子世界的内容引进,提出:脑行为中是否存在量子力学?这让我想起了朱清时的言论。

  • 第十章,意识的存在基础

最后,总结、探讨人类意识物理学的存在基础。给出结论与相关讨论。【第十章】

以上总结个人感觉还不够清晰,最有把握的依然还是前四章。留待日后更新。

值得指出的是,《The Emperor's New Mind》这书中与计算机科学相关的理论有这些:人工智能、图灵测试、强AI、算法、图灵机、不可判定问题、丘奇-图灵论题、Lambda演算、哥德尔定理、形式系统、递归论、集合论、分形理论、复杂性理论、可计算性。其思路:机器是否会思考?什么是智能?什么是计算?什么是算法?计算机理论中计算的局限?什么(不)可以计算?计算的确定性和不确定性?计算的速度如何度量?书中的前四章包含了这些知识,基本涵盖了计算理论的方方面面。这是书中我最熟悉的内容,也是我希望我的学生(计算机专业)阅读的内容。

如果读计算机的同学都望而却步,还指望所谓的非专业人士陪我们的大科学家Penrose进行什么科学的旅程?

小结

最后声明,我浏览了全书,但并没有认真读完所有章节。认真读了前四章,后面章节有的是浏览,有的是跳过,特别是脑的生物学部分。关于量子计算的内容我也部分跳过,但是,相信其他教材与科普的阅读建立的知识体系不会让我丢失过多的信息。

当初读这本书的时候,百思不得其解的是,人工智能、算法这些计算机知识和相对论、量子力学、宇宙大爆炸有什么关系呢?怎么把这条思路串起来?破解这个谜的关键也许在于,我们要问:什么是计算?现在的计算理论是否符合物理世界的原则?还是那个态度:思考、提问,但不要指望答案,这样,思路就有了。特别是,量子计算机的出现,更有助于我们加速在这一领域的探讨。现在看起来,答案依然没有,思考远比答案重要。

最后强调,阅读这本书真不要指望作者给出终极答案。读者也许会误解,认为作者提出了一个伟大的问题,并通过完整的论述给出一个答案。其实,作者只是提出一个问题,然后给出一种思路,并如数家珍般地论述这条思路中的种种来龙去脉,细数其中已被解决或尚未解决的难题。答案显然是没有的(“人的思维无法用机器来模拟”根本算不得什么答案)!但是,阅读的收获却可以非常大。抛开书的整体结构不论,如果在某些独立章节中获取阅读乐趣也是非常有价值的,比如量子力学、广义相对论、哥德尔定理等。就算是书中的一些小例子中也能找到非常大的乐趣呢,比如Goodstein定理

总之,伟大的作者将一系列伟大的思想、理论和结论凝聚在“Human Mind到底是什么?”这个关键论题之中,就好比把一大堆的奇珍异宝串成一款项链。读者可通过一次奇妙的阅读之旅来欣赏这些奇珍异宝,收获会很大。特别是大众对AI无比期待的今天,思考AI的实质也显得意义重大,故强烈推荐阅读。

一本建议大家不要阅读的书

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2017.11.29
2018.04.15
P.S. 时间有限,只能寄望于第四次阅读了,可喜的是每次翻看都会有所收获。

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