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胡泳/文 从网络的早期开始 ， 戴维·温伯格就一直是一位先锋思想领袖 ， 探讨关于互联网对我们的生活、对我们的企业以及最重要的——对我们的想法——的影响 。
几十年来 ， 他保持为一个互联网价值的预言家 ， 但在《混沌：我们如何在一个充满可能性的互联网世界中蓬勃发展》一书中 ， 他承认预测并不见得有用：有关网络的声音并没有以言说者期待的方式改变世界 。 商业和技术总是比预言家更快 。
一方面 ， 这是由于世界的不可预测性增加了 。 人工智能、大数据、现代科学和互联网都在揭示一个基本事实：世界比人类所看到的要复杂得多 ， 也不可预测得多 。
我们不得不开始接受这样一个事实：这个世界真正的复杂性 ， 远远超过我们用以解释它的定律和模型 。 正是“深不可测的复杂性”令我们开始启用人造的机器来打破预测的旧界限 ， 而这一转向表明 ， 了解我们的世界如何运作 ， 并不是为未来做准备的必要条件 。
另一方面 ， 温伯格提出一个更加惊人的看法：人类的预测是不是可欲的？
过去 ， 当我们面对未来时 ， 我们往往依赖于预测 。 “预测方式的故事也是我们对世界运行方式的理解的故事 。 ”可既然预测是不可行的 ， 那让我们换一种认知策略会怎样？
这种想法并不像表面上看起来那么简单 ， 因为它不只是策略变换 ， 而是有可能颠覆我们作为人类对自己的一个核心假设：人是一种能够理解世界运行机制的特殊生物 。 若该假设不再成立 ， 宇宙就从可知的变为不可知的 。 而想要改变如此根深蒂固的人类自我认知 ， 无疑会带来很深的痛苦 。
在此基础上 ， 温伯格把问题挖得更深：“至少从古希伯来人开始 ， 我们就认为自己是上帝创造的独一无二的生物 ， 有能力接受他对真理的启示 。 自古希腊人开始 ， 我们就把自己定义为理性的动物 ， 能够看到世界的混乱表象之下的逻辑和秩序 。 ”我们把自己放在一个基座上 ， 并加以膜拜 。
如果我们发现 ， 我们不仅不知道我们不知道的东西 ， 也不理解我们认为我们知道的东西 ， 那会如何呢？如果我们需要放弃对这个世界的理解 ， 对不可解释的事情也需要从不接受到接受 ， 那又会如何呢？如此富有挑战性的问题 ， 吸引你把这本书读下去 。
不预测未来 ， 而是创造可能性
每隔一段时间 ， 整齐有序的世界就会受到一些科学家/哲学家的冲击 。 他们说 ， 事情不是大家想得那样 。 你为什么想和你如何想 ， 都错了 。
世界以不同的方式运作 ， 有不同的理由、不同的关系和不同的结果 。 牛顿、爱因斯坦、哥白尼、达尔文甚至弗洛伊德都扮演过这类角色 ， 他们永远改变了思想和行动的进程 。 现在 ， 温伯格似乎期待着人工智能（AI）来承担该角色 。
温伯格分析了人为什么喜欢作预测 。 人喜欢提前了解所有的可能性 ， 并为它们做准备 ， 尽管常常会出现准备过度、准备不足和准备不当 。 假如上述这三种情况发生 ， 社会就不得不承担巨大的成本 。
与人相比 ， 机器则没有这些盲目性 。 它们在非预期的情况下运作 ， 听从数据的指示 。 机器学习能在对数据背后意义一无所知的情况下 ， 发现数据之间的关系 。 它们发现并证明一切都在同时发生 ， 而不是按顺序发生 。
温伯格的第一个也是最好的例子 ， 是一个名为“深度患者”（Deep Patient）的医疗学习怪物 。
纽约某医学院的研究人员向它输入整整70万份病历 ， 并让它不受限制地找出它能做的事情 。 结果 ， 它作出的诊断和预测远远超出了人类医生的能力 。 虽然该“黑盒”诊断系统无法解释它给出的预测 ， 但在某些情况下 ， 它的确比人类医生更准确 。