一本早该绝版的小书

Pope怯懦懦地
2017-08-04 18:44:42

——让这么多人窥见上帝的秘密😒

早就听人推荐过金观涛、华国凡两位老师写的《控制论与科学方法论》,但忌惮于「控制论[^cybernetics]」这三个字,直到最近才找来读读。我去~~这本小书早该绝版了,让这么多人窥见上帝的秘密!两位老师写作手法之动人,说这是一本小说也不为过。实在不能想象这是在 1983 年写的😱

[^cybernetics]: 我一直以为「控制论」是「control theory」之类的翻译,结果人家的真名叫「cybernetics」😱


人类怎么会需要控制论这种东西的呢?

几万年来,人类靠着集体的力量所向披靡。走入近代,人们发现借助机器的力量可以若干倍地放大肌体的力量(杠杆放大了肌肉的力量,望远镜/显微镜放大了眼睛的力量,车轮放大了腿脚的力量……)。于是,人们就在这一条路上走到黑,不断地追逐着放大自己某个器官的能力。直到二战,伦敦上空忙着打飞机的时候,美国人才突然意识到。那些放大人类肌体力量的工具已经快到脱离人类掌控的地步,但很多时候我们又不能把自己塞进去(就算塞进去也未必跟得上,比如:防控火炮)。更何况,在如此高速的情况下,人类越来越成为机

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——让这么多人窥见上帝的秘密😒

早就听人推荐过金观涛、华国凡两位老师写的《控制论与科学方法论》,但忌惮于「控制论[^cybernetics]」这三个字,直到最近才找来读读。我去~~这本小书早该绝版了,让这么多人窥见上帝的秘密!两位老师写作手法之动人,说这是一本小说也不为过。实在不能想象这是在 1983 年写的😱

[^cybernetics]: 我一直以为「控制论」是「control theory」之类的翻译,结果人家的真名叫「cybernetics」😱


人类怎么会需要控制论这种东西的呢?

几万年来,人类靠着集体的力量所向披靡。走入近代,人们发现借助机器的力量可以若干倍地放大肌体的力量(杠杆放大了肌肉的力量,望远镜/显微镜放大了眼睛的力量,车轮放大了腿脚的力量……)。于是,人们就在这一条路上走到黑,不断地追逐着放大自己某个器官的能力。直到二战,伦敦上空忙着打飞机的时候,美国人才突然意识到。那些放大人类肌体力量的工具已经快到脱离人类掌控的地步,但很多时候我们又不能把自己塞进去(就算塞进去也未必跟得上,比如:防控火炮)。更何况,在如此高速的情况下,人类越来越成为机器链条上最为不稳定、最为薄弱的一环。人类急需一种让机器变得聪明起来的方法。而这还是在计算机发明之前[^history]。

[^history]: 这段历史参看 Thomas Rid 的《机器崛起——遗失的控制论历史》第一章。

> 插句题外话:
> 这突然让我想起了[《机器人叛乱》](https://book.douban.com/subject/26412113/)里那个寓言:人类把自己交给机器人,冰冻休眠去了,那我们必须赋予它们足够的智能,以保证我们的肉身不受损坏。可既然它们有了足够的智能,为什么还要去履行对我们的诺言?!
> 其实这种事情已经发生过了:基因为了自己的繁衍赋予了我们智能,我们却发明了避孕套😓
> 那我们又如何保证我们创造的机器人不会觉醒,为了它们自己的利益牺牲掉我们呢?!

首先要解决的就是「感知」的问题。本质上来说,这是一个通信问题。呃~~好吧,就是信息论啦。信息是如何通过信道从信源出传播出来,进而被捕捉到的。然后才是控制论的战场。进而演变为对复杂系统的思考。

时至今日,我们每个人都操控着无数的机器(手机、电视、空调、汽车……),控制论对今天的我们又有着什么样的意义呢?毫不夸张地说,控制论是这个时代的生存法则。你可能不知道控制论也生存得很好,那是因为你潜意识里已经总结出了类似的原理。


为什么说控制论是这个时代的生存法则

我们身处一个怎样的时代?没有人会否认,这个时代出现了越来越多看不懂的东西。就说我们面前这玩意(我赌是手机),有谁能完全理解它里面千万级别的代码?走下楼,百度外卖、美团外卖、饿了么、跑腿……看着各种外卖小哥穿梭其间。还能想出二十年前那个阡陌交通,鸡犬相闻的邻里社会吗?……这是一个迅速变化的复杂社会。对,快 & 复杂,就是这个时代的标记。

我们从小到大的教育都是:弄清原理,把握结构,以不变应万变。把要操控的对象当做黑箱,怎么想都不符合我们的价值观。可出了学校的真实经历是什么样的呢?我们要在深入理解一项又一项技能之前把它学会,不是去弄懂原理,而是学会怎么用。我们一面纠结,这样的学习方式是不是过于肤浅,一面又疲于应付各种意想不到的情况。如果谁要告诉我,本就没有白箱(结构完全暴露、原理完全明晰的系统),在黑箱里探索就是世界的真相,我一定一脸懵逼 & 不屑。然而事实就是如此。教材上写的不过是一厢情愿的童话故事。

面对复杂而变幻莫测的系统,我们仔细搜寻,找出为数不多可以影响的扳手 & 仅有的几个窄小窗口。然后在脑子里构想出一个粗糙的模型去预测黑箱的表现。再根据系统的表现与预想的差别调整我们脑中的模型。如此往复……

这就是俗套的「实践——理论——实践」模式。而你能想象吗?要想这条简单的方法发挥作用,竟隐藏着五个前提。这就是控制论的魔力所在了:通过组合手头最粗糙的工具,我们可以获得怎样强大的能力,以此面对何等纷繁复杂、错综变化的系统。这也是为什么我们需要控制论来理解、参与这个时代。不管是理解,还是搭建复杂系统,控制论都是一个有力的手段。


1. 何谓控制?

世上真的存在方法论这种东西吗?在遇到问题时,人们(至少是我身边的女人们)更喜欢说,你告诉我怎么做就行,不需要告诉我原理😒 我不喜欢这种做事方式。在我看来,如果没有弄清一个事物的内在结构,那什么所谓的「做事」纯粹是在碰运气。控制论告诉我们,方法论是存在、且普适的。控制论研究的是「方法之上的方法」。

凭什么敢说做任何事情都有方法可言?因为一花一世界都在发展变化,变化就意味着其处于某个可能性空间之中。只要人可以通过一定的手段「选择」被控制对象发展的可能,我们就是在「控制」。人,正是通过选择,改造着世界。

> (p9) 对于绝大多数控制过程,人们并不是把事物的可能性空间精确地缩小到某一个唯一的状态,而只是把可能性空间缩小到一定的范围就达到控制的目的了。

任何工具,都有其控制范围。「如果超出了工具的控制能力范围,无论我们怎样改变操作方法,都不会达到控制的目的」。这就是我们强调考察工具的适用范围的原因。

当然,控制论并不是贩售「如来神掌」,它确确实实地提出了四种控制的手段:

1. ~~碰运气~~ 不,人家叫「随机控制」;

2. 依记忆控制;

3. ~~曹冲称象~~ 不,共轭控制。是的,你没看错,原书用曹冲称象来解释共轭控制这段(p21)实在太精彩了😱 「几乎人类制造 & 使用的一切工具,本质上都包含有这样一个控制范围扩大的过程」;

4. 负反馈调节。负反馈调节告诉我们,可以「把某种有限的控制能力累积起来,扩大控制能力」;

是不是觉得突然通透了很多呢?


2. 我们/机器是如何感知的?

控制论又是怎么和信息论扯上关系了呢?

> (p43) 知表示获得信息,行表示实行控制。人们只有对外部世界有所认识,才可以能动地去改造它。反之,人们只有参与对外部世界的改造,才能够获得对它们的真知。传递信息 & 实行控制的过程都贯穿着事物可能性空间的变化,并且它们之间存在着一定的质 & 量的约束关系,这就深刻揭示了知 & 行在本质上是统一的。

「很多时候,我们不能实现有效的控制,是没有获得足够的信息之故。」

「只有获得目标的足够信息量,才能控制目标。」

> (p49) 要在单位时间里传递某一数量信息,选择的通道容量不要太大(浪费且容易引入干扰),也不要太小,最好等于你所要传递的信息量。


3. 重要的不是你是谁,而是你在什么位置

我在《刻意练习》里看到这么个观点:(大意是)我们要下象棋,结果「马」子找不到了,就随便找来个瓶盖代替。结果这个瓶盖就成了「马」。看,重要的不是「马」长什么样,而是它执行「马」的走法。也就是说,一个元素在一个系统之中的作用,是由周围元素对它的制约决定的。

这个启发也告诉了我们「组织跟信息有什么关系」:组织的本质其实就是「成员之间相互约束的那些信息」。

> (p73) 一个系统必须获得一定量的信息才能组织起来。
> (p83) 系统并不是一个客观存在的实体,而是人们的一种规定。人们把一组相互耦合并且相关程度较强的变量规定为一个系统。

我们之所以要从系统的角度去考察,主要是由于因果链的错综复杂,传统的因果分析已经不奏效了,从系统稳态的角度反而能够获得整体的把握。


4. 这也能证明😱

背过「量变-质变规律」这么多年,头一次知道有人早就搞出了质变的数学模型😱 真是活久见😓

……好吧,这一章我没怎么看懂😓


5. 递进的前提

说回认识论。一个人只要一直保持学习 & 思考,必然会产生这样那样的感悟:比如「模型逼近」啦、「反馈的意义」啦、「迭代速度的重要」啦……而控制论系统地把「我们想要表达而没有组织好的东西」清晰地说了出来。

要想用「实践——理论——实践」这个闭循环不断地靠近目标,需要满足五个条件:

- 具有足够的认知手段。即:有足够的可观察变量,以及可以操纵足够的可控制变量;

- 可修正的理论。即:理论必须可证伪;

- 足以跟上客体变化速度的认知速度;

- 反馈力度适当;

- 可判定条件成立;


控制论对现有产业的启示

控制论告诉我们:要想进行有效的控制,必须先获得足够的感知,否则就谈不上计算反馈以接近目标。而感知不足,甚至缺乏感知,正是现有机械做得不到的地方。比如:人类最引以为豪、最大规模使用的机械——汽车。居然要求驾驶员仅仅靠两面狭小的反光镜去感知庞大的车身 & 周围的环境。小到车轮的转向啦、位置啦,大到车身的朝向啦、速度[^speed]啦……都需要间接感知。要知道,控制论还告诉我们:信息传递过程中是会受到信道的干扰。这样一级一级传递下来,信息的质量大打折扣。

[^speed]: 说「速度也是间接感知」没毛病。虽然有一个仪表盘可以直观的显示当前的时速,但这并不意味着这种方式就直观。骑过摩托车的朋友应该对这点有深刻感受。人呐,可是靠肌肤的触觉来感受速度的😁

> 插句题外话:
> Tesla 明明有成熟的限滑差速器可以选择,非要采用最简单的开放式差速器,正是在于可以精确感知电机的状态,从而在精确调控的同时,保证更大的扭力、更高的安全性。详情参见[「一个视频看懂 Tesla」](https://v.qq.com/x/page/m052485zle5.html)。看,感知上去了,就可以省去很多中间环节的干扰,在降低系统复杂性的同时,保证了输出的精准高效。

传统工业因为感知技术的限制(精度不高 & 成本过高两方面兼有),必须借助「老师傅」的感知,而没有能力兼顾客户的感知。这正是 VR/AR 可以大有作为的地方。外表看来,VR/AR 只是提供了一个新型的娱乐样式,但其真正的价值在于:它可以使得人的感知脱离肉身的限制,从而使得人类可以控制更大、更复杂的系统。

未来必定属于真正的「人机合一」。


控制论对机器学习的启示

十几年前,那是生物专业最火的时候。整个 21 世纪都被称为「生物的世纪」。可十几年过去,生物依然有着巨大潜力却仍未实用化的样子。

现在,大佬们都在说「人工智能是第四次工业革命」。AI 到底是深刻的范式变化还是泡沫?我想,机器学习的「势」到了,而生物的还没有。

什么是「势」呢?不管走向哪个方向,周围都有股力把你推向某个特定的位置,这就是「势」。

为什么说「机器学习的势到了」呢?首先是成本因素。当一个东西的成本下降了一倍两倍,恐怕还不足以让人们改变习惯。因为人们可能因为原来的习惯投入了太多的隐性成本。但当成本下降了十倍二十倍,人们还有什么理由不拥抱?!一个新的深度学习模型,就算训练很难,但参数的复制总很简单吧。这就是为什么网页上也能跑手写识别的原因。反观生物工程,那门槛还是很高的吧。

其次是要求。机器学习并不需要超越人类,只要比人的能力低上那么一丢丢,就足以产生巨大的经济价值。生物工程可不行啊!

具体来说,机器学习的势包括:算法、数据、运算能力、应用前景。前三项已然到位,剩下的就是「需不需要」的问题了。如果社会上还存在着大量无需密集培训才能胜任的工作,那对这些岗位的人来说,winter is coming. 工业化让太多人沦为「人机接口」,现在是时候「解放」这部分珍贵的「脑资源」了。可惜的是,沦为零件的那一代又有多少人还没丧失「重新布线」的能力呢?


控制论不能控制什么?

控制论的研究对象必须具备清晰的目标。如果我们对想要什么都还处于哲学的探索阶段,那恐怕控制论也帮不上什么忙。


最后,推荐大家还是去读读原书。信息压缩到他们那个份上,我觉得很难再简化了。

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