►张峥

撰文 | 张峥（国家千人计划专家，上海纽约大学终身教授，前微软亚洲研究院副院长）

责编 | 李晓明

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一

如果一个人真想做网红，我的建议是，与其去卖萌抖机灵，不如去琢磨一部站得住的大部头。但是这还不见得保险，如果想在生前生后都网红，最好脚踩两只船，并且狠狠地向两只船都say no。

比如C.P.斯诺（Charles Percy Snow，1905－1980）。这位剑桥的物理化学家，除了科学工作之外，还留下了十一部小说，总题为“Brothers and Strangers”，大陆读者鲜有听说，倒是隔岸的台湾集册出版，叫《陌路与手足》。没读过，无从评价，但确乎是热闹过一阵。在我看来，尚不如斯诺当时的另一个光环来得响亮：他是纳粹悬拿的大英帝国两千多人之一。这才是真正的牛人——牛到你的敌人真想把你灭了才算。

1959年，斯诺在剑桥大学发表了著名的演讲：《两种文化》（“The Two Cultures ”）。斯诺认为，科学家和人文学者代表了两种难以沟通的文化。做为跨界选手，他毫不客气地两边打脸——没读过莎士比亚的理科男，不知道热力学第二定律的文科生，都是被他瞧不起的。当然，让他更恼火的是这两个族类各自的自以为是，不约而同的傲慢。其实，斯诺本人并不是不站队，落到操作层面，他攻击的对象是被人文血脉统治的英国教育系统，大洋彼岸生机勃发的美国被他引来作证。为此，我想象他一定树敌不少。

斯诺所指出的两个文化的鸿沟现象，从登上舞台之后就没有消停过。既然文汇讲堂百期的主题是人文精神和科学精神的碰撞，我就不得不琢磨这两个精神到底怎么界定。很快就发觉这是个无比烧脑的问题：你是要“人文”地去界定，还是“科学”地去界定？这种死循环的逻辑本质上是无解的，屁股决定立场才是世间真理。

另外，如果你以研习科学为本业，那么人文也好科学也好，其精神早已把你裹挟其中，鱼水之乐，欲辨已忘言。

一并被裹挟的还有自“五四”以降两位气喘吁吁的老先生。为御国难，德先生和赛先生需比肩并行。由此，人文精神和科学精神似乎也可、也该携手。不光可以，而且时髦，不是最近一个流行的词叫“跨界”吗？跨界之后斯诺老先生的难题不就解决了吗， 回头读斯诺的抱怨，不是也生发于“行话”之隔？

但两种精神之间的内在冲突，很可能既跨地域也跨时间，从数十年前的大英帝国，到如今的中国，如隐匿于地底长着利齿的一条火线。

二

我在复旦读书的时候，曾有一段很迷物理。简洁的公式和漂亮的推演还在其次，从假设到理论再到实验观察，从矛盾之处再迭代甚至颠覆思维范式，这种勇气和智慧的结合既人文也科学。相信被这种力量一击而中而步入科学研究的人不在少数。

相比之下，概率统计之类的课程，我倒是彻底无感，实话说就是混过去的。直到几年前决定转战机器学习，才开始恶补，也因此对其中的一条基石——贝叶斯公式，有了重新的认识。这公式虽然简单，但一两句话说清楚并不容易。事实上，隐蔽在其后的，是一整套认识世界的规则，是现代科学哲学的源头之一。简单来说，我们对世界的认识从来就是带着某种“偏见”，或者说假设的。如果不带着某种假设走入世界，是不可能迈出第一步的，其有害无害倒是次要的。而科学，就是不停地探索，用新的证据纠正、修改，走到不那么偏的新的偏见。这个进程，很可能没有止境。

可能有朋友会反感我用“偏见”这个词。可是，有人见过绝对不偏的真理吗？相反，每天都能纠偏，是一件多么愉快的事情。

偏见这个略显贬义的词，在当代自然科学中是个普遍的词汇，叫“先验”（Prior）。更准确的说，是Prior Probability，或先验概率。这种朴素的哲学观认为我们能感知和观察到的，都是真相、猜测或模型的表现。但观察本身必然是有噪音也有污染的，我们唯一能说的，只是在某种模型的前提下出现并被观察到的现象的可能性，也因此是一个概率事件。模型有很多种，好的模型不但可以更多地解释已知的经验，更重要的是预测未来透过实验能获得的新经验。

所以我读了一大坨物理所得的美感，就是在贝叶斯公式里打转（附1）。

但这和人文精神又有什么关系？

要知道你我今天能在这篇文章里相遇，是极小的概率事件，佛家所说的缘分，大概也就如此了。我们的基因通过进化的层层考验延续至今，首先交到我们手里的，是一个能让你我存活的带着偏见的头脑。这样的例子在现代心理学、神经科学里比比皆是。比如下面这张脸粗看很正常，再仔细看会发觉有点毛病，但真相就更恐怖了（附2）。我们大脑对脸的识别很敏感，不认识爹妈对存活可是要很要命的事，而且他们也不会没事倒悬于房梁之上，于是就自动纠偏了。

维特根斯坦所言极是：没有什么比不欺骗自己更难做到的。

先验不同所带来的世界是让人困惑的。说到底，斯诺的沮丧就因为他自带了两套先验而周边都是独眼龙。但先验的不同又带来许多精彩，世界因此不“闷”而“骚”。

感恩之余，我对艺术家这个族群充满了好奇。概率这个大赌轮甩出来这拨小小的样本群，带着很强的先验又不自知，而且还穿着停不下的红舞鞋。我没有同样的天分，但有足够的好奇、耐心和粗糙的实践和他们对话。我的结论是，他们有着比常人更穿透的脑洞（附3）。也就是说，管理不同信号的“小区”之间的小火车跑得很畅快。

这可以解释为什么：一个合格的诗人，不管情怀如何，是能轻而易举地把画面感和乐感既松散又有机地组织起来。不能从相机中捕捉到自己的，不是一个合格的摄影家。不能遵循和弦结构又有机地打乱它们的绝对不是好的爵士演奏家。当他们在和下一部作品死磕的时候，对我就成为一个科学问题。

三

然而，这和科学精神、人文精神又有什么关系？

首先，我比斯诺乐观得多。我相信软科学（比如哲学、心理学等等）和硬科学，就像一对舞场上初见的对手，彼此打量、观照、扭扭捏捏的过程即将结束。脑科学的推进虽然吃力（比如语言这个领域尤其慢，因为无法做动物实验），但人工智能的异军突起，带来了重现一个透明大脑的可能，透过它具有的一定程度上的智能甚至创造力（附3），可以帮助我们更好地认识自己。人工智能领域是一个很大的林子，我属于坚定的“做鸟就要做自己这种鸟”的那种鸟。这其中，藏着我的私心。

其次，我又比斯诺悲观得多。贝叶斯的公式有个简单到让人吃惊的揭示：如果你的偏见足够充盈，达到百分百，那么你将无视任何证据，放弃修改偏见的任何可能。再多的证据，只会激发你找到无中生有的反例。面对同样一个事件，所有人毫无例外地将先看到自己的先验和偏见，但有些人是永远不能被改变的。他们不是奇葩，是奇点。

佛家的所谓三境界：见山是山，见山不是山，见山还是山。我想说，最后的这一界是个非人之界。

偏见是不是充值到百分百，是个重要的分界线。围城内外，是（应该）老死不相往来的两个无比自信的族群。奇点之外是泛科学派，秉承文艺复兴以来的人文精神，以思考和实践来理解世界、逼近真理，把这种权利交回某种神权是万万不能的。奇点之内是泛宗教派，某种真理已经了然于胸，颠扑不破，世界再大，不过是验证真理之真的一粒沙石而已。

我认为狭义的人文精神就是泛科学派，和泛宗教派“不共戴天”。需要说明的是，任何一种假设，都可以同时被双方持有，神创论还是进化论，转基因有没有危害，都是假设而已。不同的是对证据的态度，以及随后的纠偏的可能：能否用事实说话并无限逼近或者推翻“真相”，还是“真相”早就成立只需要寻找证据（并同时过滤掉不利的证据）。

只可惜一片天无法扯成两半。如何解决这个难题呢？广义的人文精神大度地置身于纷争之外，遵循普世精神，捍卫人人生而平等、信仰自由选择的权利。 这几派的分别，可以画个图 。

可是，“我不同意你的观点但誓死捍卫你说话的权利”在口水仗里能稳居道德高位，但落地到真刀真枪的资源分配，没有多少人能坐得住。人文精神和科学精神的冲突，并不止于上面这一点。但细细想来，似乎没有比这个更根本。好在，最根本的经常也是最无用的。门房大爷问候的三句话（谁？哪来？去哪？），有多少人愿意认真听听，还不是甩手就走？

所以，人文精神和科学精神的口水仗，尽可以无休止地打下去。也因为其无休止，同台的唱辩才精彩无比。

而我，能继续安静、愉快地带着我的偏见去纠偏就很满足了。

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►附1：贝叶斯公式之所以是科学哲学的重要一支，是因为它假定了

1）存在某种尚未验证的理论（比如相对论和引力波），

2）存在可以设计实验并能观察到的结果（比如LIGO观测仪及其采集的数据），

3）这两者之间可以量化转换的联系。

在取消了神的干涉的可能性，除了依靠假设、观察，再假设再观察的不断证伪，没有其他可通行的道路，这也是所有硬科学前进的基础。随着对人脑研究的进步，软科学（比如心理学）也在这条道理上前行。

按照贝叶斯公式，一个理论正确的可能性是可以也必须在实验观察下被更新的，具体来说：

可以看到，某种理论或假设完全不可能的情况有两种。

1）按照这种理论不可能产生这种结果，也就是说理论本身是错误的（A为零），所以需要修改理论；

2）尚未观察就认定理论不可能对（B为零）。

第一种其实就是科学不断推进纠偏的过程，而第二种就是偏见充值到百分百的情况，无视任何证据，不纠偏，也因此无知无畏。

除非对科学哲学感兴趣，想去了解科学实践的逻辑到底在哪，科学家甚至不见得要了解贝叶斯理论，他们关注的是第一项（A），也就是研究更好的模型和理论。

►附2：人的先验假定非常强大；从生存角度来说这是一个必要的优化。

►附3：概念在脑子里怎么组织的？这是个很难的问题，也有不同的猜测。但大家比较同意的一点，是一个完整的概念必然和多种经验相联系。就比如说“椅子”，就和形状、颜色、坐上去的感觉有关，而这些经验分布在处理不同信号（比如视觉、触觉）的脑区。按照不同的任务需求（画示意图或说话），不同的经验会被整合在一起。见2007年Nature的一篇文章（Where do you know what you know? The representation of semantic knowledge in the human brain），下面是文中的一个示意图。在艺术创造的过程中，艺术家能比常人能更灵活地调用和整合这些经验。通俗地说，他们的脑洞比较穿透。

►附4：通过人工智能的“透明大脑”理解大脑的可能性。

通过观察脑信号抓取的数据来理解心理活动是一个非常活跃的领域，我听说过不少，但仔细读过的不多。有一篇文章的结果很有趣，研究者发现，看希区柯克的作品时，人脑的各个区域长时间活跃，揭示了为什么这位悬疑大师有把人的心提在嗓子眼的本领（见https://en.wikipedia.org/wiki/Neurocinema中来自纽约大学的第一篇）。

从人工智能角度来研究人脑，却是一个非常新的领域。MIT的一个实验室在Nature上发表了一篇文章，显示视觉皮层的激活图谱和深度学习中搭建的深度网络中的激活图谱非常相似（Using goal-driven deep learning models to understand sensory cortex）。加州伯克利大学的研究者最近在Nature上的一篇文章表明词语在大脑皮层的分布是有结构的（Natural speech reveals the semantic maps that tile human cerebral cortex），而类似的分布在处理自然语言任务的神经网络其实是个基本的假设。

总的来说，软科学被硬科学的方法侵入是个大趋势。既然人工智能最终的目的是尽力靠近人脑，而建立的智脑又是透明可干预、可观察的，那么从智脑里发掘线索，再回到人脑就是一条可行之路。