思維的點(diǎn)線面
——論知識(shí)的碎片化與整體化問題

楊文采

（浙江大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，杭州310058）

知識(shí)的碎片化與整體化問題，也就是專業(yè)化與系統(tǒng)化問題，與個(gè)人和社會(huì)的發(fā)展息息相關(guān)。1946年后，隨著時(shí)代的發(fā)展和進(jìn)步，科學(xué)技術(shù)發(fā)生了全面的、根本性變革?？萍加腥缦绿卣鳎海?）科學(xué)研究主流是專業(yè)化，專業(yè)越分越細(xì)，導(dǎo)致知識(shí)的碎片化。（2）信息革命帶來了大數(shù)據(jù)時(shí)代，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)和以新算法為橋梁的知識(shí)創(chuàng)新，推動(dòng)了所有領(lǐng)域的科技革命。在小數(shù)據(jù)時(shí)代，可以應(yīng)用簡(jiǎn)約的方程式建立系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)時(shí)主要組元的相互作用模型。但是，通過簡(jiǎn)約的方程式難以描述復(fù)雜系統(tǒng)的行為和相變。大數(shù)據(jù)時(shí)代給現(xiàn)代科學(xué)的變革帶來了新機(jī)遇。（3）科學(xué)技術(shù)的研究路線發(fā)生了從尋找普適規(guī)律到尋找數(shù)據(jù)和新算法的巨變。（4）算法研究使機(jī)器的學(xué)習(xí)和思考能力超過了人類的平均水平，人工智能研究的突破可能使人的價(jià)值發(fā)生貶值。2014年提出的對(duì)抗生成算法模擬人類尋找規(guī)律的思維，表明智能計(jì)算機(jī)已經(jīng)可以代替科學(xué)家去找規(guī)律，其速度和效率可能打敗了大多數(shù)科學(xué)家。如果科學(xué)家不能比智能計(jì)算機(jī)聰明，只能給機(jī)器打工。要與智能計(jì)算機(jī)比賽，還是準(zhǔn)備快樂地給機(jī)器打工？

智能計(jì)算機(jī)超過大部分人類的智力水平的原因，是由于智能計(jì)算機(jī)邏輯推理速度快和知識(shí)存儲(chǔ)容量大。人的大腦皮層細(xì)胞生長(zhǎng)慢，知識(shí)存儲(chǔ)容量小，而且效率不高。隨著知識(shí)的碎片越來越多，人腦知識(shí)的系統(tǒng)組織越來越困難。知識(shí)的系統(tǒng)化要求積累大量的知識(shí)碎片，通過逐步的類比和綜合分析，把相關(guān)信息連接貫通成為整體。知識(shí)碎片是大量的點(diǎn)，把相關(guān)信息連接成線，最后貫通成為的整體是面，即學(xué)科理論的譜系。由點(diǎn)、線、面構(gòu)成的知識(shí)譜系就像梵高或者吳冠中的抽象畫，是代表時(shí)代精神產(chǎn)品的杰作。知識(shí)時(shí)代會(huì)用點(diǎn)、線、面構(gòu)成知識(shí)譜系的人就是人類社會(huì)中的精英，他們將引領(lǐng)本世紀(jì)科技的發(fā)展方向。大數(shù)據(jù)時(shí)代給現(xiàn)代科學(xué)帶來的新機(jī)遇在于，有了全面和豐富的數(shù)據(jù)，就可以建立復(fù)雜系統(tǒng)所有組元之間的相互作用譜系。復(fù)雜系統(tǒng)相變時(shí)主要組元和它們之間的相互作用都會(huì)發(fā)生變化，大數(shù)據(jù)的分析就可以揭示系統(tǒng)宏觀層面的這些變化規(guī)律，把經(jīng)典的簡(jiǎn)約方程式推向描述真實(shí)自然系統(tǒng)的演化譜系。

智能計(jì)算機(jī)是由知識(shí)時(shí)代會(huì)用點(diǎn)、線、面構(gòu)成知識(shí)譜系的人的經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)的，它的弱點(diǎn)是不會(huì)主動(dòng)思維。會(huì)構(gòu)成知識(shí)譜系的人訓(xùn)練出智能機(jī)器，智能機(jī)器代替人去思維，人的思維能力越來越分野。聰明人越來越聰明，一般人越來越不用動(dòng)腦筋。要想不比機(jī)器笨，只有一種辦法：超越智能機(jī)器的思維。

智能機(jī)器的出現(xiàn)給人類社會(huì)帶來危機(jī)感。人類的思維能力是幾萬年來不斷改進(jìn)才提高的，但是幾年訓(xùn)練出來的智能機(jī)器就可以得到這種能力。我們要怎樣去努力，超越智能機(jī)器的思維能力呢？答案可能是學(xué)會(huì)、點(diǎn)、線面的思維路線，包括以下3個(gè)環(huán)節(jié)：（1）吸積。從點(diǎn)出發(fā)，吸收和積累大量基礎(chǔ)的專業(yè)知識(shí)碎片。人類知識(shí)的生長(zhǎng)都發(fā)生在大腦己有知識(shí)庫(kù)的邊緣。已有知識(shí)庫(kù)體量越大，邊緣面積就越大，吸納專業(yè)知識(shí)碎片的能力也越大。在社會(huì)層面上，教育必須遵循人類知識(shí)的生長(zhǎng)規(guī)律，中小學(xué)校和大學(xué)本科教學(xué)大綱是吸積環(huán)節(jié)優(yōu)化知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵。（2）填縫。連點(diǎn)成線，學(xué)會(huì)通過思維聯(lián)通知識(shí)碎片之間的縫隙。知識(shí)體系是前人填縫思維的結(jié)晶，不僅要學(xué)到知識(shí)碎片的內(nèi)容，還要學(xué)會(huì)前人填縫思維的創(chuàng)新思路。從科學(xué)研究的路線來說，專業(yè)細(xì)分不可避免，但要瞄準(zhǔn)學(xué)科之間的縫隙開展學(xué)科交叉。從教育路線來說，教育要知識(shí)傳授和思維引導(dǎo)并重，一定要糾正填鴨式教育和考試分?jǐn)?shù)評(píng)價(jià)體系的弊端。（3）平衡。連線成網(wǎng)，在吸積和填縫的學(xué)習(xí)過程中取得碎片知識(shí)與整體知識(shí)之間的平衡。這種平衡就是個(gè)人智力自組織的最優(yōu)化。智能機(jī)器的中央處理器不升級(jí)就不能改變，而人類的思維是可以不斷升級(jí)的。

個(gè)人的思維不要停留在對(duì)簡(jiǎn)單的線性系統(tǒng)分析模式上，智慧就在于對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)行為的深刻理解。靈活地運(yùn)用計(jì)算機(jī)的邏輯推理和存儲(chǔ)能力，把大腦智力和電腦智力密切溝通，不斷優(yōu)化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)宏觀層面變化規(guī)律的認(rèn)識(shí)，就可以建立映射真實(shí)自然系統(tǒng)規(guī)律的理論譜系。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的社會(huì)中，互聯(lián)網(wǎng)提供的大都是課本上有的碎片化知識(shí)，核心的智慧也許是難以見示的?！暗揽傻?，非常道”，揭開自然的奧秘是人類永遠(yuǎn)的追求。在人類歷史上，總有一些人會(huì)去思考被大眾所忽視的東西，他們思維的閃光投影出自然奧秘的蛛絲馬跡。正是這些蛛絲馬跡閃光的積累造就了現(xiàn)代科學(xué)，使我們的認(rèn)識(shí)一步步接近自然的奧秘。自然人和智能機(jī)器的競(jìng)賽，一定會(huì)加速我們接近自然奧秘的進(jìn)程。

——摘自《科技導(dǎo)報(bào)》2019年第14期