不懂计算主义的世界观，就无法理解信息技术革命重要性及区块链技术本质

文|刘志毅

来源 |荣格财经

用计算来理解世界

在讨论了信息技术的遮蔽性以后，我们来讨论“计算主义世界观”。

一方面原因在于计算机的发明是整个现代信息技术革命的开端，无论是互联网，人工智能或者区块链从技术本质上来讲，都属于计算机领域的技术的一种。

另外一方面的原因在于，弄清楚了计算主义的世界观，才能理解信息技术革命的重要性，以及区块链技术的本质。

我们要从计算的概念开始讨论，然后讨论计算主义思想的演变，最后讨论这种思想与区块链思想的内在关联。

首先我们从认知计算主义以及人工智能技术开始讨论，计算机的发明不仅带来了人工智能等技术领域的发展，而且带来的是一种新的哲学思想：认知计算主义。

这种思想的影响基于图灵对心灵和智能的研究，以功能主义代替了行为主义将认知过程理解为计算过程，认为所谓心理状态，心理活动和心理过程不过是智能系统的计算状态，这种认知计算主义思想就被成为“心智计算理论”，它是广义计算注意的最初领域，也成为狭义计算主义。

图灵在20世纪30年代清晰的阐述的“可计算函数”理论，并发明了图灵机这一概念工具，将计算的特征建立在简单的机械步骤上，并将复杂的计算属性和机械属性联系起来，这是整个认知计算主义的开端。

我们在这里需要理解下计算的概念，广义理解的计算指的就是计算机能够做的一切事情都是计算，而计算机主要是做什么的呢？

这里我们引用计算机视觉理论创始人，麻省理工大学教授马尔提出的“三层次”假设：信息加工装置就是运算符号操作器，这种操作器可以描述为三个不同的重要层次，它们需要分别回答三个不同的重要问题：系统能够解决什么问题，使用哪种算法规则，以及如何在物理世界中进行实现。

基于以上的概念，我们来梳理下认知科学和计算的联系，我们也从三个基本角度去理解：

第一，当谈及人类认知活动时，就需要提到独立于生物学、神经学和社会学的心理表征。

第二，理解人类心智的关键是计算机，计算机是探索人类心智最为可行的模型。

第三，认知科学并不强调情感，历史和文化背景等因素，而是研究心理状态和过程的可计算的交叉学科。

基于以上认识，我们可以将认知计算主义当做人类在尝试将原子世界比特化的基本哲学，我们在这里就来讨论认知计算主义的三个关键里程碑事件，来为大家梳理下认知计算主义的发展脉络以及跟人工智能之间的关系。

首先要提到的就是人工智能的诞生，尤其是强人工智能的猜想。

图灵测试概念提出的最大价值在于，为智能或者心智提出了一个充分条件，即恰当编程且功能正确的计算机可以看作拥有（和人类一般的）智能，但是图灵并没有说心智就是机器的运行，只是启发了后来者的思想。

我们需要理解的是，自笛卡尔依赖的哲学家和科学家不断常识用技术工具对心灵进行解构，直到图灵的出现才让这一理想成为了可能的现实。

因此，在1956年达特茅斯会议上众多科学家以及哲学家们汇聚一堂，并提出了人工智能（AI）这一领域，这个领域的基本任务就是图灵命题的工程化，“将常识去发现如何制造出使用预言，形成抽象与概念，解决目前只有人才能解决的问题并且改善自身的机器。”

而这种观念就是所谓的“强人工智能”的基本主张，正如美国哲学家约翰.赛尔（就是提出“中文屋”的那位）所说，这种思想的强AI不仅对推理和解决问题的能力，而且还有知觉和自我意识，即本身具有思维能力。

这个里程碑事件的意义就在于，明确建立了一种信念，认为通过恰当的编程就能使得计算机也可以拥有心灵，这是计算主义思想的发端。

第二个里程碑事件就是1976年纽厄尔和西蒙在综合了图灵和普特南设想的基础上，提出了“物理符号系统假说(PSSH )”。

这里简单介绍下其它三位学者。希拉里.普特南是美国哲学家，数学家以及计算机科学家，也是20世纪60年代分析哲学的代表人物，他在《精神状态的本质》一书中普特南提出了机器功能主义，用以解释心灵与机器之间的关系。艾伦.纽厄尔和赫伯特.西蒙都是人工智能领域的传奇人物，前者是计算机科学和认知信息领域的科学家，后者是卡内基——梅隆大学的教授以及诺贝尔经济学奖的获奖者。

二人因为在人工智能领域的基础贡献在1975年共同被授予了图灵奖，而这个贡献的核心之一就是PSSH系统的提出。

他们将智能主体看作是一个处理物理符号结构的物理机器（当然也包括人），这样的模型可以构建机器智能，也可以用来理解心灵。

PSSH指出了计算机与心灵的关系：心灵是一个计算系统，大脑事实上实在执行计算，它与可能出现在计算机中的计算是完全相同的，而人类智能可以通过一组控制着行为和内部信息处理的输入输出规则得到充分的解释，因此物理符号系统对智能来说既是充分也是必要的。

第三个重要里程碑事件就是联结主义的提出，这也是我们当下这轮人工智能深度学习算法热潮的理论基础。

通常我们所说的计算往往指的是符号计算，其物理架构是以冯.诺依曼计算机器为主，这与人类的神经系统处理有着非常大的差别。

虽然在处理有序列的，非自组织的和局部表征性的数据有着很大的优势，但是在处理非明确定义的问题，比如模糊识别，知识进化和情境认知等场景，这种计算方式就很难有好的效果。

1943年麦克洛奇和皮茨发表《神经系统中所蕴含思想的逻辑演算》，提出了形式神经元的概念和最初的神经网络模型，接着1958年罗森布拉特提出了模拟知觉的感知机模型，1986年鲁梅哈特和麦克莱兰德发表了《平行分布加工：认知结构的微观探索》一书，提出了多层前馈的误差反传算法模型，奠定了联结主义网络模型研究的基础。

人工智能网络模型就是由大量的神经元相互联结而构成的具有自适应性的动态系统，每个神经元的结构和功能比较简单，但是大量神经元组合产生的系统，就可以通过训练和学习获得解决复杂问题的能力。

基于以上内容，最后我们讨论计算与区块链相关的信息技术的内在联系，简单的说就是：数学。

认知计算主义的本质就是通过数学的方式将人类的认知行为和模式转化为某种特定的算法，然后映射到比特世界。

而我们之前也提到过，数学就是整个信息革命的本质，其实更准确的说，IT信息革命的本质就是通过计算的方式将现实问题用某种数学方法（算法）表达出来，并将其实现再比特世界。

因此，无论是计算机，人工智能，互联网，大数据还是区块链，它们本质上都是通过数学的工具和算法的思想所体现出来的，这是我们为什么需要用计算主义的思想理解信息革命的原因，也是接下来我们会探讨计算主义的世界观的重要性的内在逻辑。

总结下，我们讨论了心智计算主义思想的三个重要里程碑，也找到了人工智能发展的哲学和思想基础，正因为图灵测试的概念提出，让理性主义哲学有了现实层面的工具，能够通过技术去模拟人类的心智。

这样的思想带来的不仅是人工智能的发展，也使得科学家与哲学家们对这个世界的理解也有了深刻的变化。

而正是因为计算主义思想的崛起，才使得信息革命得以实现，也是以人工智能、量子信息、移动通信、物联网以及区块链为代表的新一代技术应用的核心。

计算主义的本质

如果说心智计算主义带来了人工智能的发展，那么广义的计算主义就带来了其他前沿领域的进展以及计算主义世界观的发展。

近年来的一些前沿理论和技术的发展，比如细胞自动机理论，量子信息论以及万物算法理论等等，都彰显着计算主义世界观的巨大影响力。

所谓计算主义世界观，就是跟原来的牛顿物理学中将宇宙看作机械钟或者其他动力机器的机械自然观形成了明显的差异，计算主义世界观将宇宙看作巨大的计算系统，将所有的物质过程（包括最小的粒子和最大的天体）都当做宇宙计算过程。

这样的世界观不仅对于我们的科学有着巨大的影响，也对我们的哲学产生了巨大的影响，接下来我们就从三个角度讨论计算主义世界观：本体论，认识论以及方法论。

首先从本体论角度分析，所谓本体论就是研究世界的本原或者基质的理论，从古希腊以来哲学家们都试图将世界的存在归结为某种物质的，精神的实体或者某个抽象原则，即回答“世界是什么”这一问题的哲学思考。

从近代以来科学的进步带来的最大的改变，就是哲学本体论的变化。牛顿经典力学的出现对中世纪的宗教世界的本体论带来的是一次革命，爱因斯坦相对论的发现对牛顿力学是一次革命，量子力学的出现也是对牛顿经典力学的一次革命。

不过，从牛顿力学到量子力学的世界观，仍然是基于粒子的物理世界观，研究的范畴也主要是基于物理世界的粒子存在和运动规律。

而计算主义世界观认为，所谓的存在就是不同形式显现的信息形式，所有的物质性事物都是信息性的，物理世界的时间和空间都是离散的，而物理世界中的所有存在物，不管是粒子，场或者时空，都是世界按照程序或者算法所运行结果的显现。

进一步说，宇宙的计算机通过程序让世界从简单演化为复杂，让基本粒子演化出生命，心灵和智能。

而我们人类本身的大脑以及意识，可以理解为宇宙计算机中的虚拟机，我们既是宇宙计算的产物，也同时可以演算和模拟整个宇宙的本质，这就是计算主义世界观带来的本体论上的颠覆。

计算主义为我们带来了新的认识论，所谓认识论是哲学的一个重要组成部分，就是关于认识的本质和产生发展规律的哲学理论。

即是探讨人类认识的本质、结构，认识与客观实在的关系，认识的前提和基础，认识发生、发展的过程及其规律，认识的真理标准等问题的哲学学说，又称知识论。

比如我们经常讨论的唯物主义和唯心主义就是在认识论上是根本对立的，一切唯心主义的认识论本质上都是先验论，认为认识的主体并不是人本身，认识的客体也不是物质，两者在本质上都是精神性的东西，认识不过是从精神到精神，即精神对自身的认识。而一切唯物主义的认识论都是反映论，它同唯心主义的认识论根本对立。

唯物主义认识论从物质第一性、意识第二性出发，认为客观世界是认识的根源，认识是人脑对客观事物的反映。

这两种哲学理念都在尝试构建一个世界是可以通过某种路径认识或者难以认识的观念，而计算主义则提供了一个新的认识论，即通过简化的程序将复杂的世界演化出来，通过演化或者涌现的思想来理解世界的本质，计算主义世界观提供了一种确定世界是可认识的且可以还原的认识论。

最后从方法论角度进行分析，由于计算主义世界观将宇宙以及其中的万物都当当作可计算程序运行的结果，因此作为方法论，计算主义提供了一个新的世界图景，比如随着数字经济和人工智能的崛起，智慧城市，数字地球以及超级智能大脑等研究领域不断兴起。

我们可以看到计算主义世界观经历了三个阶段的发展形逐渐完善了计算主义的方法论：

第一个阶段就是前文所提及的，人们将智能或者心灵活动当做计算的过程，无论是符号主义哲学还是联结主义哲学都将认知看作计算过程，因此人工智能学科也就诞生了。

第二个阶段，人们开始把生命的本质当作计算，冯.诺依曼通过对生物自我繁殖逻辑的分析，发现任何自我繁殖的系统就是一个算法系统。他从细胞自动机的角度思考自繁殖机器的问题，得到了自我复制的逻辑机器模型，从而奠定了人工生命学科的基础。

第三个阶段就是人们开始将整个世界的本质看作计算，沃夫拉姆在《一种新科学》中系统论述了了将宇宙当做计算机的理论，而物理学家惠勒也提出了“万物源于比特”的计算主义命题，量子计算学者劳埃德在《程序化的宇宙》中将宇宙看作量子计算机来观察，这一系列成果都是计算主义世界观思想的体现，也是计算主义方法论的落地。

基于以上认识，我们可以将三个基本概念联系起来：信息，数学以及计算。

一方面我们将外部世界的信息通过数学的方式映射到计算机过程之中，这是我们理解信息革命的本质。

另外一方面，我们从更加广义的角度理解计算，就可以把宇宙和世界的本质当做复杂计算所导致的过程。这样的观念不仅让原有的机械主义思想得到了突破，也使得人类对技术和信息的认知到了一个新的层次。

从这个角度理解区块链等技术就非常容易，就是我们按照计算的规则模拟现实的计算宇宙来构建一个虚拟的世界，而这个世界得以成立的前提就在于宇宙本身就是符合计算主义的。

总结下，以上我们讨论了计算主义世界观，从本体论，认识论和方法论三个角度进行了讨论，理解了计算主义世界观带来的颠覆性认知。

一方面我们看到了冯.诺依曼以及图灵等人的贡献使得计算机，人工智能等领域产生了巨大的变革。

而另一方面我们也注意到计算主义思想在数学，生物学，物理学以及哲学等学科中是如何生根发芽的，也就是计算机主义思想的演变过程。