石海明：演算法小時代，智能大時代——讀《演算法小時代：從數學到生活的歷變》

演算法小時代，智能大時代

——讀《演算法小時代：從數學到生活的歷變》

石海明

（國防科技大學）

（【法】瑟格·阿比特博等：《演算法小時代：從數字到生活的歷變》，任軼譯，北京：人民郵電出版社，2017-10）

複雜與簡單，是我們描摹世界時貼上的標籤。

世界是什麼？在物質、能量及信息這些基本範疇之外，主宰世界運行的更底層規律是什麼？誰在讓技術「攻城掠地」般不斷突破「不可能」的極限？

演算法，人類智慧的產物，滲透在金融交易、科技創新及戰爭決策等各個層面，讓社會有序運轉，讓信息湧現價值，讓生活高效便捷。

作為一種「隱動力」與「暗力量」，演算法倘若擺脫了有效的社會規約，也會野草般瘋長，爆發出某種神秘莫測的力量，讓人類對智能社會的未來塗抹上一份憂患色彩。

法蘭西科學院院士瑟格·阿比特博等所著的《演算法小時代：從數學到生活的歷變》，嘗試勾勒出一張俯瞰演算法世界的地圖，對話演算法與人工智慧共同定製的複雜時代。

其一，演算法就是解決問題的進程,與符號有關，但並不依賴符號。在作者看來，演算法思想並不神秘，而是人類解決問題的方法、進程及手段。儘管計算機科學家習慣於將「演算法」等同於「符號演算法」，但廣義的演算法概念其實與文字同樣古老。「從人類歷史初期，我們就一直在發明、使用和傳播各種各樣的『演算法』，用來烹飪食物、雕琢玉器、釣魚、種植扁豆及小麥，等等。」的確，雖然計算機科學是20世紀的產物，但在人類發展早期，數學就與演算法緊密耦合，在輸入端接收數據構成演算法參數，在輸出端返回數據得到演算法結果。比如，「大約公元前300年的歐幾里得演算法可以計算兩個整數的最大公約數。」

數學也好，語言也罷，都涉及符號。演算法與符號是否可以剝離呢？阿比特博在書中舉了螞蟻覓食的例子，認為螞蟻在尋找食物時並不依賴語言，使用了很複雜的演算法進行空間定位，以找到最短的覓食路徑。「人與螞蟻之間的區別在於，我們會嘗試用語言表達、存儲、傳輸、理解和改進演算法。」此處的問題或許沒有作者闡述的這麼簡單，人類除了用語言來表達演算法外，在更多的情景下，用的是非語言的直覺、聯想、想像等非邏輯思維。而螞蟻在進行空間定位時，或許也有其獨特的信息交流機制，只不過這種信息交流尚未被人類完全破譯，所以，螞蟻覓食的案例，似乎並不能支持說螞蟻的演算法就與符號無關。演算法與符號的關係，還需要更深刻的討論。

其二，演算法並非價值中立，與執行機器和行業機制密切關聯。如果人類所從事的一切生產活動與戰爭活動背後都有演算法的身影在閃爍，那麼，一個更尖銳的問題就浮現了——演算法是否價值中立？由於演算法必須與執行機器、行業機制等關聯，所以，有關演算法價值中立與否的爭議，就有了展開討論的明確切入點。

回溯歷史，人類試圖讓機器代替自身來工作勞動，看似一小步，實則一大步，跨越了千年風雨。「第一台機器可以追溯到古代，比如亞歷山大港的希羅發明的蒸汽機是對水進行操作的，並不用於做加法運算和乘法運算。而演算法和機器則一直屬於不同的文化領域：當美索不達米亞的書吏提出了第一個用於加法和乘法運算的演算法時，這些計算是通過人工而不是機器來完成的。」的確，回顧人類計算髮明史，從演算法、計算圖、計算尺、鐘錶、萊布尼茨的計算器，到20世紀恩尼格瑪密碼機（Enigma）、「炸彈」密碼破譯機（Bombe）、「巨人」計算機（Colossus）及電子數字積分計算機（ENIAC），人類終於製造出通用性的計算機器。當它因其通用性而被應用於各行各業時，就自然引發了隱私保護、數字鴻溝、搜索偏向、網路犯罪及信息攻防等系列社會價值問題。

其三，演算法的進化決定著智能社會的未來，關鍵在自主演化。演算法的進化是個不斷坍縮的過程，同時也是不斷膨脹的過程，通過分治最後形成類似「俄羅斯套娃」一樣的演算法堆，每一個大演算法往往由其它一些已知的小演算法構成，在運行過程中通過遞歸、迭代等逐漸逼近目標值。當然，在演算法的這個進化過程之中，最為關鍵的問題是其能否自主演化。今天，一些社交媒體、購物網站上使用的「推薦演算法」，也只是一種「低智」的學習演算法，通過大數據統計相似性、關聯度等來觸摸規律。即使是名噪一時的人工智慧程序AlphaGo，其戰勝人類圍棋選手的深度學習演算法，倘若不能自主演化，也不會引爆智能社會的實質性變革。

1921年，在由卡雷爾·恰佩克編寫的舞台劇《羅梭的萬能工人》中，被稱為「人造人」的機器人首次出現。如今，工業機器人、作戰機器人及生活機器人等，已經開始大踏步走入我們的生活。在未來，這些機器人如何在智能社會大展手腳，還依賴於我們的演算法不斷進化，以及在計算、通信、模擬、數據分析、信息管理、信號處理及指揮控制等領域的不斷優化。

演算法，智能社會的神經網路。作為「看不見的手」，它撥動著社會運行的旋律，激發著科技創新的躍遷，讓技術增加了一份狂野，讓人類涌動著不羈衝動。然而，我們不得不說，演算法並不是萬能的，在「可計算性」或「可判定性」問題面前，它是王者，而在「不可計算性」或「不可判定性」問題面前，它又是病貓。此外，在人類與演算法的互動之中，也有界面迷霧、數據迷霧及信任迷霧等問題，對人機交互不斷提出新的難題，考驗著演算法的適應性、靈活性及演化性。

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