歌德是怎么成功的（对歌德学院提问的回答）

歌德是怎么成功的（对歌德学院提问的回答）- Where and how does technology delimit and replace social interaction?- Can the instability that is constitutive for human decisions principally be quantified or computed?下面将我对这4个问题的理解与回复整理如下，请拍砖：- In what way can “autonomous technology” be said to replace human action withself-learning machines? How can these processes be described and made detectable? What are possible responses?- How can the

2017互联网思想者大会召开前，《第九区》主编刘晋锋发来歌德学院提问，已转发参与对话的各位老师参考。

另注：经胡泳、岳路平、王俊秀、段永朝等互联网思想者大会联合发起人倡议，将“互联网思想者大会”会议英文名称，命名为“Camp-RFC”。大会LOGO，正在设计并征求创意中。任何想法可以@岳路平。

段永朝解释：后缀，字面解释就是互联网的那个“征求意见稿”，Request for Comments，直说就是：请拍砖。转意为岳路平念念不忘的“后编撰”。前面的Camp，大集市、露营，也就是一帮人，流动聚合，神侃乱喷，涮火锅一样～～

关于大会名称和英文名称的不同解释版本，可参考@岳路平 公号。

下面将我对这4个问题的理解与回复整理如下，请拍砖：

- In what way can “autonomous technology” be said to replace human action withself-learning machines? How can these processes be described and made detectable? What are possible responses?

- How can the simulation of intelligence be represented?

- Can the instability that is constitutive for human decisions principally be quantified or computed?

- Where and how does technology delimit and replace social interaction?

本人对问题的粗译：

1、所谓“自治技术”（自主学习的机器）将会以何种方式取代人类活动？这一替代进程有何种明显的特征？将会引发何种反响？

2、如何理解“智能模拟”？

3、人类决策中的那些“难以言传”的部分，能够量化和计算吗？

4、社会交往中如何、以及在哪里能够划定技术的边界？

简要回答：

问题简析：今天的“计算技术”理念，总体上是“西方式”的，也就是说，总体上是基于CTM(ComputationalTheory of Mind)的。这一基本假设，有三个特点：一个是还原论色彩；一个是本质主义倾向；一个是对基于计算的、对确定性的崇拜（我称之为“定数崇拜”）。这三个特点，可以统称为logos传统。

今天的计算技术，或者基于计算的智能机器的理论，基本是奠基于此的。

但在近十年的发展中，有一些重大变化：

1）、认知科学，特别具身性认知的崛起。

2）、大脑、神经元、神经网络的研究。

3）、复杂网络的研究。

这些变化，带来一些对人类认知新的理解：

1）、不再固化主客两分的僵硬认知框架，形成“认知－行为”双向驯化的认知模式

2）、强调身体，强调感知，强调交互；弱化个体，凸显连接的重要性；此说，将个体认知纳入连接场景，纳入集体记忆，暗合荣格心理学／坎贝尔神话学／人类学框架

3）、“人类认知”的焦点，从确定性转向不确定性（由复杂性思想驱动）；这一转向，或直接影响新史观、新哲学和新科学思想的“构建”

基于上述情况，衍生出一系列现实冲突和问题。我理解“人机关系”是其中最为典型的一个。

试答上述四个问题：

1、“自治技术”是个巨大的假象。目前的计算技术确有很大的发展，特别深度学习、人工智能、虚拟现实、机器人等。但技术发展距离真正的“重大突破”尚有很长的路程。今天的技术还太“硬”（当然，这种“硬”也是基于爱因斯坦所说的“斯宾诺莎上帝的信仰”的）。但是，不容忽视的是，它在今天透过AlphaGo/Master/Waston所呈现出的巨大商机，大大掩盖了背后的危机。如何将基于LOGOS传统的西式技术，掺合以东方－印度的“中和”、“瑜伽”、“道”的黏合剂，是文明对话的一大挑战。

当前的智能技术都是基于CTM的。其基本假设并无大的变化。当然，结合大数据优势和ICT技术、网络技术优势，智能技术将在很多方面超乎人的想像，产生“超越、取代”人的幻象。

这一幻象的表征是：机器似乎从数量、速度上极大地超越了人的“认知容量”，从而带给人巨大的“惊讶”和“震撼”。但是，智能技术与其说“超越了人”，不如说“超越了人的认知局限”。比如色彩识别、表情识别。

智能技术将会在“新世俗”层面更多地取代人的活动，这一点毋庸置疑。新世俗，我取佛教二谛说（世俗谛／胜义谛）中的“世俗”，那个是“就世俗”，即衣食住行吃喝拉撒。新世俗，主要表现在“认知世界／认知自我／认知灵性”层面。换句话说，智能技术拓展了人的认知边界，延展了人的认知深度，从而使得过去属于冥想禅修梵行正念，方可抵达的境界，越来越多地“世俗化”，呈现为新体验、新的喜乐盈人的“世俗道场”。

如是，将“逼迫”灵知体验向更高的层级、更复杂的连接、更多面象的境界升维。

简而言之，表面上看，机器代替人的旧世俗活动日益增多；机器甚或侵入新世俗的领地（人－机双修的时代到来）；但基于CTM的机器，终究是“旧思想、旧认知假设”的产物。

这一替代进程中，最鲜明的特征，就是导致广泛的“失业”。其实，这个进程积极的一面在于，提出重新定义“业”的无限可能。这也是人类正常的反应。

2、“智能模拟”技术会越来越成熟，甚至达到“善解人意”的地步。但是，这一进程并不是单线条的“技术进程”，其间必然伴随着人的认知结构、心智结构的演化。“智能模拟”的重要意义，并非是拉康“镜像论”的技术模拟，并非是“像人一样”，而是“逼迫人类”改变认知结构（人－自然；人－物；人－人；人－自我等）的巨大的“反应釜”。

智能模拟最重要的地方在两点：一点是王飞跃老师提出的TCP，平行世界理论；另一点在翟振明老师提出的ER，扩展现实，即人机感知连续体。想象空间和实践机会依然很大。

3、直接的回答是“不能”；进一步的回答，是“不必要”。不能，是因为CTM的局限性。换言之，计算理论的数学理想，需要更新。“不必要”的理由是，不确定性将会成为新的常态。

4、人与物的边界，同样是一个伪问题。这完全是从人本主义出发的。人的重要性降低，连接的重要性凸显的情况下，技术本身已经“嵌入”到有机体当中，划界问题只具有“术”的价值。