36氪领读 | 既不可感受也不能表达的“暗知识”

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"AlphaGo战胜了世界围棋冠军，但无论是聂卫平还是设计AlphaGo的谷歌工程师都无法理解AlphaGo为什么这样走棋，这就是人工智能中令人困惑的“不可解释性”问题。作者从这个问题出发，发现了一类全新的知识——“暗知识”。

一直以来人类的知识可以分为两类：“明知识”和“默知识”（Tacit Knowldge，又称默会知识）。明知识就是那些可以用文字或公式清晰描述和表达出来的知识。默知识则是个人在感觉上能把握但无法清晰描述和表达的知识，也即我们常说的“只可意会，不可言传”的那类知识。

人类发明文字以来，积累的知识主要是明知识，因为只有明知识才可以记录和传播。直到大约 70 年前，人类才意识到默知识的存在。今天，人工智能，特别是其中的一个重要流派——神经网络，突然发现了海量的、人类既无法感受又无法描述和表达的“暗知识”——隐藏在海量数据中的相关性，或者万事万物间的隐蔽关系。这些暗知识可以让我们突然掌握不可思议的“魔力”，能够做很多过去无法想象的事情。

暗知识在今天的主要表现形式类似 AlphaGo Zero里面的“神经网络”的全部参数。我们暂时把这个神经网络看成一个有许多旋钮的黑盒子。这个黑盒子可以接收信息，可以输出结果。黑盒子可以表达为一个一般的数学函数：Y=fw(X)。这里 Y 是输出结果，fw(X) 是黑盒子本身，X 是输入信息，w 是参数集，就是那些旋钮，也就是暗知识。

我们如何知道这个函数代表了知识，也即这个函数有用？这里的判别方法和现代科学实验的标准一样：实验结果可重复。对AlphaGo Zero来说就是每次都能赢；用严格的科学语言来说就是当每次实验条件相同时，实验结果永远可重复。读完第三章，读者就会从细节上清楚暗知识是如何被验证的。

注意，暗知识不是那些人类尚未发现但一经发现就可以理解的知识。比如牛顿虽然没有发现相对论，但如果爱因斯坦穿越时空回去给他讲，他是完全可以理解的。因为理解相对论用到的数学知识如微积分牛顿都有了。即使在微积分产生之前，如果爱因斯坦穿越2 000年给亚里士多德讲相对论，亚里士多德也能理解，至少能理解狭义相对论背后的物理直觉。

但如果给亚里士多德讲量子力学他就不能理解，因为他的生活经验中既没有薛定谔的猫（用来比喻量子力学中的不确定性，一个封闭的盒子里的猫在盒子没打开时同时既是死的也是活的，一旦打开盒子看，猫就只能有一种状态，要么是死要么是活），他的数学水平也无法理解波动方程。那么我们可以说对亚里士多德来说，量子力学就是暗知识。量子力学因为没有经验基础，甚至和经验矛盾，在刚发现的初期，几乎所有的物理学家都大呼“不懂”，至今能够透彻理解的人也极少。甚至连爱因斯坦都不接受不确定性原理。

人类过去积累的明知识呈现出完美的结构，整个数学就建立在几个公理之上，整个物理就建立在几个定律之上，化学可以看成是物理的应用，生物是化学的应用，认知科学是生物学的应用，心理学、社会学、经济学都是这些基础科学的应用组合。这些知识模块之间有清晰的关系。但是机器挖掘出来的暗知识则像一大袋土豆，每个之间都没有什么关系，更准确地说是我们不知道它们之间有什么关系。

我们可以预见一幅未来世界的知识图谱：所有的知识分为两大类界限分明的知识——人类知识和机器知识。人类的知识如果不可陈述则不可记录和传播。但机器发掘出来的知识即使无法陈述和理解也可以记录并能在机器间传播。这些暗知识的表现方式就是一堆看似随机的数字，如一个神经网络的参数集。这些暗知识的传播方式就是通过网络以光速传给其他同类的机器。

暗知识给我们的震撼才刚刚开始。从 2012 年开始的短短几年之内，机器已经创造了下面这些“神迹”：对复杂病因的判断，准确性超过医生；可以惟妙惟肖地模仿大师作画、作曲，甚至进行全新的创作，让人类真假难辨；机器飞行员和人类飞行员模拟空战，百战百胜。

人类将进入一个知识大航海时代，我们将每天发现新的大陆和无数金银财宝。我们今天面对的许多问题都像围棋一样有巨大的变量，解决这些问题和围棋一样是在组合爆炸中寻求最优方案，例如全球变暖的预测和预防、癌症的治愈、重要经济社会政策的实施效果、“沙漠风暴”这样的大型军事行动。

系统越复杂，变量越多，人类越无法把握，机器学习就越得心应手。无数的机器将不知疲倦地昼夜工作，很快我们就会发现机器新发掘出来的暗知识会迅速积累。和下围棋一样，暗知识的数量和质量都将快速超过我们在某个领域积累了几百年甚至几千年的知识。明知识就像今天的大陆，暗知识就像大海，海平面会迅速升高，明知识很快就会被海水包围成一个个孤岛，最后连珠穆朗玛峰也将被淹没在海水之下。

这场人类认知革命的意义也许会超过印刷术的发明，也许会超过文字的发明，甚至只有人类产生语言可与之相比。请系好安全带，欢迎来到一个你越来越不懂的世界！

作者简介

[美]王维嘉，中国科技大学学士和硕士，美国斯坦福大学博士。曾在斯坦福大学师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳德·威德罗教授。在硅谷学习、工作、创业、投资超过30年，拥有十几项美国基础专利，开发了世界上第一台手持互联网终端，是全球移动互联网的布道者和践行者。目前在硅谷专注投资人工智能，每年调研全球上千家高科技创业公司，访问世界顶级大学和研究所。

他是硅谷风险投资公司 CEG Ventures 的创始合伙人，也是中国企业家论坛（亚布力）创始终身理事、中国企业研究所创始理事长、欧美同学会2005委员会共同创始人和第三届理事长、中国企业家环保协会（阿拉善）创始终身会员，以及数字中国共同创始人常务理事。