技术构建社会：AIBDA粉墨登场

技术源泉

简单说，技术就是可实现预定目标的能力。从生物和人类的演化史来看，技术决定生命形态及其社会形态。病毒依靠DNA或RNA复制技术，连能量代谢工场和双脂质半透膜都没有就能风行全球，却注定要自我毁灭生存环境；子孢依靠生命保存技术和随风飘荡技术，无论酷暑严寒都能长久等待诗和远方，以短暂拥抱适宜的微环境去迸发生命；植物则拥有光合成技术，自给自足生长繁衍的所有能量，还恩泽整个动物界，生存地理的稳定压倒一切。拥有不同的技术，决定了各自的生命形态，和与之相适应的社会结构。

人类自身不具备这些生物技术。另外，人体的生存技术不如植物，运动技术不如蚊蝇，繁殖技术不如鼠兔，抓捕技术不如狮虎豹。人类唯一具备的超越其他所有生物种类的技术，就是逻辑思维技术，对自然观察进行分析并找出算法，以指导设计和制造工具与产品，这样一种抽象知识能力。由此，人类不仅可以利用自身生物特性所不具备的生物技术，生物界不存在的也可以通过逻辑思维技术来实现。例如，通过纺织和建筑技术改善生存环境，通过机械交通技术改善旅行迁移，通过饲养技术和种植技术改善食物供应。

人类技术发展构建并塑形人类社会结构。取火和保留火种技术促成固定穴居；建筑规划技术演化城市架构；狩猎技术引发社会分工；农耕饲养技术促进等价交换；交通运输技术不仅改变局部社会，还改变了全球社会；食材保存和烹饪技术则永恒持续地进化着，修饰着人类的消化道还有健康，还让今天的宅民们宅得更加彻底。民以食为天嘛！

手工面条更劲道，手工馒头比机器馒头好吃，走地鸡比圈养鸡味美，这些都可以算成是传统技术的优势。但是，看看生产比例就知道什么是新技术的整体优势了。如果说手工面条在100年前占100%，机制面条如天方夜谭；在50年前或许各占50%，手工制面开始失去主导；今天手工面条能否占5%都未知，成了奢侈品，被主流面食边缘化。我们日常食用的鸡鱼肉蛋95%以上来自20世纪后才出现的规模饲养新技术，走地鸡和拱土猪在市场中所占比例已经微不足道。这只是些许新技术淘汰旧技术的例子。

关于面条的制作技术的比例调查，有许多方法来获得靠谱的统计数据。1）可以通过政府部门的统计资料；2）可以通过超市的出货量；3）可以计算自己吃面条的次数和比例。只要到当地社区超市调查一下挂面与面粉的销售比例就可以估计了。虽然仍然可以有系统误差和样本误差，但只要抽样过程真实可靠，样本量积累超过一个季度，就足以说明当地的趋势。对新技术的评价，需要站在宏观统计数据的基础上。局部的涨落是可能存在的，但不会影响结论。大数据分析依赖所有样本，个体样本的偏差，只要是真实的，就有价值。

新技术得以发展，有这几个要素：1）降低成本；2）提高效率；3）解决问题；4）开拓新域。机制面能够降低成本，提高效率，虽然口感不能完全重叠手工面，但相对于要多快好省地吃面条这样一个巨大的刚需市场，技术优势已经超越口感差别了。新技术能否淘汰原有技术，再现其的伟大与辉煌，完全取决于能否颠覆其效率成本。UC Davis的历史经济学教授Gregory Clark认为：“人类历史中其实只发生了一件事，即1800年前后开始的工业革命。只有工业革命之前的世界和工业革命之后的世界之分，人类其他的历史细节有意思，但不关键”。我分析，十八世纪开始的机械工业革命，本质上就是以定量物理学为基础的新技术引发社会结构巨变。今天，以信息传输和数据分析为基础的人工智能革命对社会影响程度之大，不亚于200年前的机械工业革命，会更加深刻改变人类的生存规则、劳动形式和社会结构。

技术解决问题总被技术自身所限制。X光能够透视身体，解决了不打开无法看到骨头的问题，但仍然相距直观理想甚远。GoPro让人类可以在运动过程中实现视觉记录，开创了人类感受的新天地，却还不是身临其境。X光影像也好，GoPro也好，永远与真实眼见存在差别。然而，超强磁场核磁共振将分辨率提升到0.5毫米，已经可以看清1mm左右的功能结构体，微机器人侵入可通过血液循环进入局部组织，将真实图像实时高保真传输至影像医生处，这些新技术提供的高分辨虚拟现实有可能让眼前所见真假难辨。

新技术始终对原有技术形成的平衡是一个破坏，在没有达到新平衡之前，两者冲突是不可避免的。这不，智能影像诊断系统Watson刚刚进入青岛的医院，就引起影像诊断医生恐慌，觉得自己快要失业了。Watson采用的学习算法对海量影像数据进行深度学习和分析训练，能够大幅度提高自动分析准确度，并且能够通过网络化技术使高水平影像诊断跨地域跨城乡，的确会打击一大片影像科医生，同时催生出基层诊所的影像检查生态链。另一方面，新技术淘汰旧技术，但不会将旧技术赶尽杀绝，传统影像医生仍然会有工作机会。比方说，我们仍然可以用麦秸烧饭，而且不会因为不流行就没有人懂得使用。只是由于效率的缘故，还有多少人继续在用？

我认为，所谓算法（algorithm），指的是针对量化问题的完整解决方案和清晰策略机制，而不是单纯的计算机编程。做人工智能的开发团队，多数时间是在做逻辑量化模型，本质上是算法的开发，因此，人工智能必然是在人的思维能够达到的范围之内。AlphaGo 的背后是仍然是人的算法研究和实现，电脑自己无法获取与人对决围棋的思维逻辑。虽然Dr.Watson的影像分析都是机器做的，但是最终诊断还得是人类。人工智能是人设计的，其能力局限于人的算法，目前人工智能威胁人类只存在于幻觉想象中，未来产生真实威胁的具体环节，目前并不清楚。科幻中，人工智能无所不能；现实中，人工智能愚蠢透顶。用某人语言来说，叫做人工智障。有什么可怕的？

有个科幻电影，Ghost in the shell，说人与机器的差别在于，人有灵魂ghost。机器的运算能力已经非常强大，去伪存真、举一反三、逻辑推理、识别感知、等等，只要有算法，机器就能做，并且还有大数据支撑的优势，用来做影像诊断的确有可能优于普通医生。但灵魂和情感却不是机器的特长，因为缺乏相应的算法。一千个人，就有一千个灵魂，但是灵魂是个啥？情感又是个啥？在算法中没有量化模型。不过，我相信有人在研究情感算法，就像二十年前就有人搞围棋算法一样。只要有商业价值和市场空间，新技术就会渗透。情感机器人也是如此，目前的机器人情感实在太贫乏，完全无法分析人类的情感需求来表达相适应的情绪反应。帅锅影星Will Smith在视频中，想和机器人新宠Sophia 亲热一下，对方却无任何表情，让他倍感挫折。不过，一旦情感算法突破（其震撼程度可能不亚于AlphaGo战胜人类围棋），情感机器人一定会有巨大发展空间，甚至取代部分真人。科幻电视连续剧West World中，William问Musk的性感前妻Riley是不是真人，她的回答是： If you can't tell, does it matter? 如果莫能辨，还有啥关系？

目前与非线性的自适应预测智能相关的新技术中，最成功当属人工智能与大数据分析(artificial intelligence & big data analysis, AIBDA)算法。虽然用于灵魂与情感的算法还远远不着边际，但是应用于各种复杂信号的检出识别已经开始显示出威力，比如人脸识别、细胞分类、行为判断、风险分级等等。那个吓坏了许多影像医生的Dr.Watson，也是基于AIBDA算法。

AIBDA具备延展人类学习记忆与逻辑思维的巨大能力，使得人类对世界的把控程度进一步得到加强，也使得人类对自身命运能有更好的把握。古人说，生死有命富贵在天，表达出对自身命运难以掌控的一种无奈和屈服感。但是今天借助AIBDA技术，人类不仅能揭示远古家族的基因面貌，还能定量数算自己的未来寿限、预警癌症和心脏猝死、每日三餐饮食建议、今日运动剂量是否不足或过度、以及明日跑马拉松比赛是否有生命危险。这种预测和掌控的能力一旦实现在个人手中，将极大改变现有的大健康和医疗产业结构。

对于尚未浸润社会每个角落的新技术如AIBDA，垦荒者们期待甚多，就像长途跋涉的旅客，站在路口，翘首以待将要到达的列车，期盼能随之飞奔。人们已经听到了轰鸣正从远方扑面而来，正准备振臂高呼庆祝歌唱，列车却在留下巨量技术硕果之后，便毫不犹豫呼啸而去，让众人目瞪口呆耸立一旁。