C01~C03
SEED共读共在读书会213期《人工科学》C01-C03
领读:@Yuan
日期:2026-01-14 21:28:46
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0. 序言:宣言
- 核心任务:确立“人工科学”的合法地位。
- 传统科学(自然科学):关注“是什么”(Is),寻找必然规律。
- 人工科学(设计科学):关注“应当是什么”(Ought),寻找在给定环境下实现目标的手段。
- 人工物的定义:不仅指人造物品,任何为实现目标而适应环境的系统都是人工系统(包括人类的认知过程)。
- 核心任务:确立“人工科学”的合法地位。
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1. 第一章:理解自然界与人工界 (The Artifact as Interface)
- 核心隐喻:沙滩上的蚂蚁 (The Ant on the Beach)
- 蚂蚁路线的复杂性 = 蚂蚁内部机制的复杂性。
- 核心公理:行为的复杂性很大程度上反映了环境的复杂性。
- 人工系统的结构:三明治模型
- 内部环境 (Inner Environment):系统自身的物质和结构(如时钟的齿轮、芯片)。
- 外部环境 (Outer Environment):系统运行的场景(如温度、引力)。
- 接口 (Interface):连接内外的边界。人工物就是这个接口。
- 功能模拟 (Simulation)
- 了解系统不需要打开黑箱,只要通过模拟(Simulation)掌握其输入输出特性即可。
- 模拟是理解和设计复杂系统的关键手段。
- 核心隐喻:沙滩上的蚂蚁 (The Ant on the Beach)
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2. 第二章:经济理性——适应性的人工物 (Decision Making)
- 从“实质理性”到“过程理性”
- 实质理性 (Substantive Rationality):传统经济学假设。假设人全知全能,能在所有选项中找到最优解(Optimization)。
- 过程理性 (Procedural Rationality):现实世界中,受限于计算能力,人只能通过特定过程去逼近解。
- 满意化原则 (Satisficing)
- 寻找“最优解”是不可能的:也是不必要的。
- 寻找“满意解”:设定一个渴望水平(Aspiration Level),只要找到第一个满足条件的选项就停止搜索。
- 这是进化的策略:活下来(Satisficing)比活得完美(Optimizing)更重要。
- 从“实质理性”到“过程理性”
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3. 第三章:思维心理学——嵌入自然的人工物 (Cognitive Architecture)
- 人类作为信息处理系统 (Human as IPS)
- 人类本质上是一个串行的信息处理系统。
- 瓶颈:短时记忆(STM)容量极小(7±2 个组块),处理速度慢。
- 优势:长时记忆(LTM)容量无限,通过索引结构存储。
- 基本认知机制
- 模式识别:将外部刺激映射到长时记忆中的组块。
- 启发式搜索:利用经验法则在问题空间中进行选择性搜索,而非穷举。
- 人类作为信息处理系统 (Human as IPS)
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1. 被验证且强化的
- 有限理性 (Bounded Rationality):这不仅被丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)的行为经济学发扬光大,更是现代 AI 的基础。现在的 AI 训练(如 RLHF)本质上就是在寻找“满意解”而非数学上的绝对最优。
- 模拟作为认识论 (Simulation as Epistemology):司马贺认为“模拟是理解现实的一种方式”。今天,从天气预报的“数字孪生”到 Sora 生成物理世界,我们完全进入了“通过生成来理解”的时代。
- 接口理论:API 经济和模块化设计完全印证了“内部环境与外部环境解耦”的思想。
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2. 被修正或否定的
- 符号主义 vs. 连接主义:
- 司马贺观点:思维是物理符号系统的操作。
- 现状:Transformer 和深度学习证明,不需要显式的符号和规则,通过大规模的统计概率(连接主义)也能涌现出逻辑和推理。思维可能不是“串行处理符号”,而是“并行处理向量”。
- 串行 vs. 并行:
- 司马贺观点:大脑主要是串行处理的(受限于当时的冯·诺依曼架构思维)。
- 现状:虽然意识流(System 2)看似串行,但底层的感知和直觉(System 1)是高度大规模并行的。
- 符号主义 vs. 连接主义:
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3. 未曾设想的
- 生成式 AI 的涌现 (Emergence):司马贺关注的是“搜索问题空间”(如下棋、证明定理)。他没预料到通过简单的“预测下一个 token”,机器能涌现出通用语言理解能力。
- 外部记忆的外挂 (The Extended Mind):司马贺提到了笔记本作为外部记忆,但他无法想象现在人类通过搜索引擎和 AI,实质上拥有了实时访问全人类知识库的能力。这极大地改变了“有限理性”的边界——我们的“理性”边界被技术极大地拓宽了。