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上帝与新物理学

god_and_the_new_physics我想说的是:这无疑是一本非常不错的书,至少对于我这样需要被科普的人来说。 :)

起因是程序员的十层楼 10层(下)这篇文章。且不论这文章原本是要说什么的,文中提到的宿命论的观点却是我一直都相信的,因为我自己之前偶尔也想过,我就觉得世界就应该是有一些绝对的真理,如果把整个宇宙看成一个大的系统的话,给它一个初始状态,它就能全自动地按照预定的规则精确地运行下去——也就是说,一切都是决定好了的。

不过即时如此,我们人却也不能完全地对世界的运行进行预测。不过我并不是从原文的“测不准原理”那里来想的,我只是觉得,我们人类现在所有处理问题的方式,都有一个归纳的过程,而归纳就代表着近视。类比到机器学习中的话,我们的算法要有一个归纳偏执,对于一个完全没有归纳偏执的算法来说,很容易就 overfit 到训练数据中去了—— overfitting 的结果就是在未知的数据上表现不佳,因此我们通过增强归纳偏执,用降低模型复杂度的代价来避免 overfitting ,这里就是一个近视——用相对简单的模型去近视原本比较复杂的模型。这里总有一个平衡的问题,bias 减小了,variance 就会增大,反之亦然。然而有一种情况可以完全避免 overfitting:那就是我们已知了所有数据的时候。(Over)fit 到所有数据上,这不正是我们说希望的吗?可是人的问题在于无法获取所有的数据,因此只能采取折衷的办法进行近视,做到在一定的时间或空间范围内近视地预测,受制于蝴蝶效应。

总的来说,一切都决定好了,不过人们却并不能窥得全貌。当然其实我自己很怀疑这个想法,但是我又觉得想来想去似乎的确是这样的呀。之前在俱乐部 POM 上也讨论过这样的话题,当时还有人提出了“世界原本如此”的观点,我也觉得挺有道理的。不过暂且让我们待会再回来看这个观点吧。

回到刚才提到的那篇 Blog 文章,在其评论留言中,有人把文中的观点狠狠地批判了一通,并澄清了一些事实,比如“测不准原理”应该翻译做“不确定性原理”,以及科学所关注的问题是什么等等。看了之后,我觉得评论说得也很有道理,一时让我觉得有必要重新审视一下自己之前的观点了。

不过由于我相关的知识又只有这么一些,既然之前胡思乱想走到那一步了,想要凭空跳出来似乎还是很困难,所以在图书馆逛的时候路过物理书架就留意了一下。随手拿了一本《上帝与新物理学》,隐约感觉好像之前听说过这本书,或者就算是我记错了,第一推动系列引进的书,总是还不错的吧。没想到翻开一看,顿时觉得:这不就是我要找的那本书吗?! :D 而整本书读下来,感觉好像正是为了解开我现在心头的这些疑惑而写的一本书,虽然并不是每个问题都能有明确的答案,但是书中提到的不少问题细想起来都是我曾经思考过或者曾经困扰过我的,而且全书写得非常通俗,有些地方打的比方非常形象。

比如,刚才提到的“世界本来就是那个样子”的观点,当时讨论的时候 shifan3 说好比世界就像在放一部动画片一样。而书中是这样来描述的:

……假设在一机枪手前面有一个靶。该机枪手以恒定的速度扫射枪靶。结果,靶上就出现了间距相同的枪眼组成的图案。这时,某种必须永久生活在枪靶平面上的二维生物会把这一系列事件看成是在它所在的世界中,孔洞是有规律地出现的。它仔细观察过孔洞之后便会推论:孔洞的形成并不是随机的,而是周期性的,而且,孔洞的布局也是有几何上的质朴性,它们之间的间距是相同的。于是,这二维生物就会自信地宣布一条平面物理的新定律:孔洞创生定律。即每一个孔洞的出现都以一种有规律的方式造成了同行下一个孔洞的出现。在一个简单序列中,一个孔洞毕竟总是跟着另一个孔洞出现的。这个二维生物从它那受限的二维世界的观点出发看问题,因而就完全看不到真正的事实:所有的孔洞实际上是完全彼此无关的,其布局的规律性完全是那枪手的行为造成的。同样,宇宙有秩序的运行也可以如此解释:上帝从某种更广阔的背景以一种有组织的方式创造了每一件事。……

不过,这个说法也存在问题,比如,如果我扩大“宇宙”的定义,把这个上帝也包含进来,那么这个宇宙又如何解释呢?又需要外部的“超上帝”?这是一个无限循环了,或者在某一步需要一个 Bootstrap 。

书中还探讨了灵魂与肉体的问题。比如,人有灵魂——这一点通常都不用怀疑,那这和其他的动物或者那些“死的”物体比如石头有什么不一样的地方吗?是不是有了什么特殊的东西让原本都是同样一些元素组成的事物突然有了“智能”了呢?似乎并不是这样,虽然物理学大部分时候都是以还原论的方式来看问题:就是把事物分成更小的部分,通过研究其组成部分来反映整体的性质。但是这里则不得不用到整体论的思考方式:

……整体行为是不能根据组成该整体的部分来理解的。……

比如一段 C 程序,也许仅仅是由 ASCII 码那么有限的一些单位组成的,但是它却有无穷的表达能力。再比如一部小说的情节,或者是一首音乐的主题,都是要在整体上观察才会显现出来的,人的灵魂亦是如此。你不能说,在观察了构成人的元素之后发现和构成大自然中其他“死物”的元素没有什么区别,就断定人不可能有灵魂——而必定是某种特殊的或者外来的东西“注入”了另外到我们的身体里。

而这样的论点也正好打消了人类灵魂的“特殊性”,换句话说,电脑在将来发展出人类一样的智能(或者精神)从理论上来说并不是不可能的。这样又不禁要问了:精神是一种物质吗?或者说,精神“存在”吗?能独立于肉体存在吗?这里有一个“二元论”,相信它说宣扬的概念大家都了解过:

……吉尔伯特·罗伊尔在其《精神的概念》一书中,把二元论称作“工人的教旨”……人是由两种不同的东西组成的,这就是肉体与灵魂,或者说是精神。肉体是精神的寄主或容器,甚或是精神的牢房,精神只能通过上进或者死亡才能逃离这牢房。把精神与肉体结合起来的是大脑。精神利用大脑(通过肉体的感官)获得并存储关于世界的信息。精神也利用大脑作为一种手段……来作用于世界,实施其意愿。然而,精神(或灵魂)并不驻在大脑或身体的任何其他部位之中,实际上也不驻在空间的任何地方。

但是,这样的论点也有许多问题,比如,灵魂存在于时间之中吗?是不是灵魂有时候(比如,在肉体出生之前)不存在呢?

……二元论的错误在于试图用一种实体(精神)来解释一种实际上抽象的概念,而不是解释一种客体。在科学史和哲学史上人们一直喜欢情不自禁地把抽象概念还原成事物,如燃素、热的流体理论、传播光的以太以及生命力。这些都是已被证明为不可信的概念。与这些概念相关的现象,需要用抽象的东西,如能量或场来解释。

一个概念是抽象的而不是实体的,这并不会使这一概念变得不实或虚幻。一个人的国籍既不能称也没法量,也不在他身体内占据一个位置,然而,国籍是有意义的,是这个人的重要组成部分。……二元论的基本错误是把肉体和精神看作一个钱币的正反面……说“存在着岩石”跟说“存在着星期三”都是正确的,但是,把岩石跟星期三并列起来,并讨论他们之间的相互关系,那就没有意义了。……精神与肉体并不是一个二元性事物的两个部分,而是分级描述中的两个不同层面的两个完全不同的概念。我们又一次碰上了整体论对还原论。

这样一来,精神还剩下什么呢?“自我”吗?这里我突然想应用书中也引用过的一句话:

“我的一生中有一件憾事,这就是我不是另外一个人。” ——伍迪·艾伦

比如,对于我们程序员来说,也许会经常把身体比作是硬件,而精神是软件。但是自我呢?软件虽然和精神非常神似,但是同一个程序可以有许多份完全相同的拷贝,那么精神可以拷贝吗?我和你不一样,是因为我们有完全不一样的精神(软件)?还是因为精神实际并不同于软件,而有一个叫做“自我”的东西?

且撇开科学,看看动漫里面的设定,不得不说攻壳机动队了,里面将人分为 Ghost (精神)和 Shell (肉体)两个部分,除此之外,还有叫做“记忆”的东西,甚至可以存到“硬盘”里,成为“外部记忆”。然而,“记忆”似乎和“自我”有着莫大的关系,比如,把我的记忆全部消除,而注入拿破仑的记忆,那么我还是原来那个“我”吗?还是说,我变成了拿破仑?反过来,如果有人声称他的“精神”就是之前拿破仑的那个“精神”,只是记忆没有能保留下来(感觉像投胎转世,但是喝了孟婆汤一样 ^_^bb):

……“我的意思是,尽管我的肉体、我的记忆、还有我的全部个性现在都属于约翰·史密斯,然而,约翰·史密斯的灵活的确就是已故的拿破仑·波拿马的。我以前是拿破仑,现在是史密斯。但拿破仑和史密斯都是同一个。只是我的特征改变了。”……

感觉越来越混乱了吧?“自我”到底应该是什么东西?书中说道,要解开这个谜团,自指(self-reference)的性质是一个关键,其中有一个悖论相信大家都听过:This statement is false 。除此之外,哥德尔不完备性定理也被搬出来了,一种说法是针对精神本身的——由于精神本身局限再这个系统之内,那么

一个人永远也不能了解他自己的精神,甚至原则上也不能了解。

另一种说法则首先承认人类精神的特殊性,然后说 AI 由于受哥德尔定理的制约而不能达到人类精神那样一个级别。然而,这些直观上有道理的论调似乎都在某些地方不小心掉到了陷阱中。事实上,在还原论对整体论的讨论中,我们已经看到,有太多“直观上很显然”的推断实际上隐藏了许多矛盾的需要小心处理的地方,正如数学分析的体系还没有被严格地完备起来时大家滥用无穷的概念造成了种种悖论以及谬误一样,这里我们也需要谨慎地避开各种直观上“显然”的东西,而把分析建立在严格的理论和推演之上。

再回到书中,之后又讨论了量子力学带来的革命(当然,在这里讨论了不确定性原理,由此引发的观点是似乎宿命论站不住脚),并讨论了“时间”这个“东西”以及决定论的观点(决定论并不是宿命论)。而从“偶然还是设计?”一章开始,作者谈及了“宇宙为什么是这个样子?”的问题。比如说,我们承认有一些已经存在的“真理”,不管它们是由上帝创造的或者是什么原因存在的,问题是,为什么它们是这个样子而不是另外其他的样子?事实上,引用书本一开始列出的全书的四大主题:

  • 为什么大自然的规律是现在这样?
  • 为什么宇宙是由现在组成的各种东西组成的?
  • 这些东西是如何起始的?
  • 宇宙如何获得了组织?

……一次偶然的宇宙创生过程会造成一个全然无序的宇宙。宇宙学的这一基本的悖论引发了好几个不同的反应:

  1. 理所当然论

    ……假如宇宙当初不是现在这个样子的话,我们也就不会在这里大发惊奇之语了。……我们说感知的高度有序的宇宙并没有什么不同寻常,并不神秘,因为假如它不是现在这个样子的话,我们就不可能(明确地)感知它。

    ……与理所当然论相关的一个理论是所谓的强人存原理。……“宇宙必须是这样的,以便在某一阶段让有意识的生物在其中出现”——宇宙是今天这个样子一点也不奇怪,它没有选择,只能带着适当的秩序出现,以使生命得以产生。

  2. 多宇宙理论

    ……有一个由很多宇宙构成的集合,而我们的宇宙只是这个集合中的一个成员。……观察者从数目庞大的多种选择中选出一个高度非典型的宇宙,这种理论被称作弱人存原理。

多宇宙的理论似乎我也曾经想过,而且觉得颇为不错,是一个完美的解释不是吗?不过,从某种意义上来说,这个理论似乎过于成功了。

这种理论认为大自然能够使一切可能实在化,这样,一切就可以都得到“解释”了。实际上这样一来,我们就可以不要科学了。只要说明某某事物对人的存在是必需的,于是,它一下子就算是得到解释了。

事实上,“为什么物理定理是现在这个样子的”这个问题究竟有没有意义也还是一个被争议的话题。在全书的最后一章“物理学家心目中的大自然”,作者做了这样的总结:

……然而,并非所有的物理学家都认为谈论“真理”是有意义的。按照这样的观点来看,物理学所研究的根本不是什么真理,而是一些模型,即一些能够帮助我们以一种系统的方式把一个观察与另一个观察联系起来的模型。尼尔斯·玻尔就表现出这种所谓实证论的观点。他说,物理学家只是告诉人们我们能就宇宙了解什么,而不是告诉我们宇宙如何存在。在第八章里我们说过,量子论已促使很多物理学家宣称,世上根本不存在“客观的”实在。那唯一的实在便是通过我们的观察而揭示出来的实在。假如承认这种观点是正确的,那就不可能说某个理论是“正确的”或者“错误的”,而只能说某个理论是有用的或不大有用。某个理论有用,就是说它能高度精确地在一个单一的描述式中将范围广泛的多种现象联系起来。这样的观点是与宗教的观点截然相反的,因为宗教徒坚信有一个中级的真理。一般认为,一个宗教的命题不是对的就是错的,而不能像科学命题那样被看做是我们的经验的某种模式。

读完之后觉得酣畅淋漓,也许我之前的一些疑惑并没有能完全解开,但是无疑让我了解到了更多有趣的观点。事实上,最后的关于追求最终“真理”的论调,让我不禁想起了之前在 newsmth 看到的关于 Machine Learning 两种模型的讨论:

  • Generative Model:认为数据总是由某(些)个模型生成的,首要目的在于找出这个原始的模型,这样,再要做分类就很容易了。
  • Discrimitive Model:并不关心生成数据的模型是怎么样的,甚至有没有这样一个模型存在,而注意力就集中在要解决的这个问题上,只要能分开就可以了。

Generative Model 看起来就像是前面说到的要寻求“真理”一样,究竟有没有这样一个“真理”存在,或者退一步说,究竟有没有必要去追寻这样一个“真理”?比如,要区分石头和水,在 Discrimitive Model 中,我只要关注数据的相——是液态还是固态的就可以了,而不必关系其他的性质,但是如果是 Generative Model 的话,我会需要关注其他的一些属性(诸如密度、导电性等等)——而这些在当前的问题中也许并没有太大的帮助。类似的情况出现在降维中:Principal Component Analysis 系列的算法在降维时保证了 variance 最大化,这样保留了更多信息,然而这些信息是否一定有用呢?另一方面,Locality Preserving Projecting 一派的算法则是在降维的时候保证了局部邻接关系——原来接近的点降维之后还是接近,原来远离的点降维之后仍然远离,这样一个明确的目的让 LPP 在诸如聚类这样的应用中效果比 PCA 好了许多。

当然,Generative Model 也是有它自己的优点的,比如,用概率模型可以很容易地把先验的知识引入模型之中。不过,这里我们暂且不说这些吧。事实上,关于 AI 本身的目的,也是有不少争论的吧:到底是要去模拟人的智能呢,还是只要找到合适的 model 来解决特定的问题就可以了?现在我身边的大多数人应该都是持后一个观点吧,现代的 AI 应该已经不是当年的 AI 了。 :D

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