知识的错觉

    [美] 史蒂文·斯洛曼 [美]菲利普·费恩巴赫 著

    祝常悦 译

    中信出版社目录

    推荐序 无知怎么破解？没人知道

    前言 无知与知识共同体

    第一章 我们知道什么

    我们究竟有多无知

    错觉的诱惑

    第二章 我们为什么思考

    一个好大脑

    明察秋毫的大脑

    富内斯的诅咒

    第三章 我们如何思考

    因果推理大师

    推理的正向和逆向

    讲故事的能力9

    第四章 我们的认知为何会出错

    我们所知甚少，但够用

    两种思维

    直觉、慎思与解释性深度错觉第五章 身体记忆卡和世界存储器

    具身智能

    认知革命

    世界存储器

    大脑，心智的一环

    第六章 他人的智慧

    狩猎共同体

    智力爆炸

    共享意向性

    作为常态的团队合作

    模糊的知识边界

    为共同体而生

    知识共同体的代价与好处

    第七章 与技术共事

    思想的延伸

    无法共享意向性的技术

    真正的超级智能

    与系统一起工作

    第八章 科学的错觉

    公众理解科学

    忠于共同体

    错误的因果模型

    修正错误信念第九章 政治的错觉

    解释你的立场

    价值还是后果

    “无知”的选民

    第十章 聪明新定义

    智力的定义

    智力测验简史

    集体智力测评

    群智及其影响

    第十一章 变得更聪明

    发现你的未知

    知识共同体与科学教育

    学习共同体

    第十二章 做更聪明的决策

    解释的朋友和敌人

    信息不是越多越好

    蜂巢经济

    推向更好的决策

    结语 无知不可避免，错觉亦有价值

    无知能够避免吗

    一个健全的共同体

    “校准的”和“不准的”致谢

    注释推荐序

    无知怎么破解？没人知道

    在《知识的错觉》一书中，认知学者史蒂文·斯洛曼和菲利普·费恩

    巴赫又毫不客气地为个人理性的棺材板狠狠地钉上了一颗铆钉。在17—

    20世纪的400年间，西方哲学相信人人都能独立思考，将个人理性奉为

    圭臬，并把这些视为现代社会的基石。民主制度建立在选民无所不知无

    所不晓的基础上，自由市场经济笃信消费者永远明智，现代教育试图教

    会学生们独立思考。

    过去的几十年以来，这种理想化的个人理性备受各方抨击。后殖民

    主义者和女权主义者认为它不过是西方沙文主义的幻想，用以美化白人

    男性的无上权力和荣光。但行为经济学家和进化心理学家的论证已表

    明，人类的大多数决策都不过是情绪使然和拇指法则的产物，而非来自

    理性的分析，我们的这种情绪与经验或许更适合因应石器时代的非洲大

    草原，而对电子时代的都市丛林望尘莫及。

    斯洛曼和费恩巴赫要讨论的远不止于此，他们指出，别提理性思考

    了，个体的思考能力这个说法本身也有待商榷。人类鲜有独立思考的时

    候。相反地，我们会采取群体思考的方式。正如族人共同养育后代，发

    明工具、化解纷争、治愈疾病也都需要群策群力。没有人能凭一己之力

    盖出一座教堂、造出一颗原子弹或一架飞机。让智人从众生当中脱颖而

    出，称霸地球的并非我们的个人理性，而是那无与伦比的群体思考力。

    正如作者在那些趣味盎然却又发人深省的篇章中向我们展现的那

    样，人类个体对这世界的了解少得可怜，而且随着历史的车轮滚滚向

    前，这一了解越来越有限。石器时代一个靠渔猎采集为生的人尚懂得如何制衣、生火、捉兔子以及狮口脱险。如今，我们自以为知识更渊博

    了，但就个体层面而言，我们实际上越发地无知了。我们生活中方方面

    面的需求几乎都仰仗着别人的专业知识与技能。在一项原本不起眼的实

    验中，受试者被问及他们是否了解拉链的运作原理。大多数人都自信满

    满地给出了肯定的回答——毕竟这玩意儿他们天天都在用。接着，受试

    者被要求对拉链的原理给出准确的解释，并尽可能详细地描述“拉”拉链

    时的每一个步骤。大多数人都傻眼了。这便是知识的错觉。尽管人人都

    一知半解，但由于我们把别人脑袋里的知识当成了自己的，便自以为上

    知天文下晓地理。

    不过，这也未必是件坏事。正是对群体思考的依赖成就了我们世界

    霸主的地位，知识的错觉让我们不用花大把力气亲力亲为地弄清楚每件

    事情，日子也能过得一帆风顺。从进化的角度看，人类相当擅长采他者

    之长为己之用。

    然而，正如许多在远古时期管用，步入现代社会就失灵的人类特质

    一样，知识的错觉也有其软肋。世界变得越来越复杂，人们意识不到自

    己有多么无知。结果是，一群对气象学或生物学一窍不通的人就气候变

    化和转基因作物等议题吵翻了天，而另一群根本不知道伊拉克或乌克兰

    在哪儿的人，极力主张要对这些地区采取行动。人们很少发觉自己的无

    知，因为他们会沉浸在一个高度同质性的环境中，其信念被不断自证与

    加强，鲜有相左之声。

    据斯洛曼和费恩巴赫所言，向人们提供更丰富的信息也于事无补。

    科学家寄望于通过更进一步的科学教育来消除反科学带来的偏见，专家

    学者致力于通过传播准确可信的事实和专业可靠的报告来影响公众舆论

    对奥巴马医改法案或全球变暖议题的看法。这类无谓的希望皆根植于对

    人类思维方式的迷思。事实上，我们绝大多数的观念都源于群体思考而

    非个人理性，这些观念又经由群体认同的加强而根深蒂固。把事实真相

    一股脑儿摆在他们面前，揭露他们个体层面的无知，这很可能会适得其反。大多数人都不愿意面对真相，更不喜欢承认自己的愚蠢。如果你觉

    得摆事实讲道理就能让唐纳德·特朗普相信全球变暖——请三思吧。

    没错，那些笃信事实真相能够改变公众舆论的科学家本身可能就是

    科学界群体思维的受害者。科研群体坚信事实的效力，正是在这种信念

    的驱使下，即便大量的实证经验与之相左，他们还是固执地认为只要收

    集足够的事实，就能在公开辩论中获胜。相似地，对个人理性的传统看

    法这一见解本身也可能是群体思维而非实证经验的产物。巨蟒剧团演绎

    的《布莱恩的一生》的高潮之一，就是一大群不明真相的追随者把布莱

    恩误当成了救世主。无路可逃的布莱恩对他的门徒嚷道：“你们不需要

    追随我，你们不需要追随任何人!你们得自己思考!你们都是独立的

    人!”热切的门徒又随之齐声吟诵起来：“是的!我们都是独立的

    人!”巨蟒剧团的表演旨在讽刺20世纪60年代的反主流、反正统文化，但其中对个人理性主义的真知灼见大概放在任何时代都适用。

    未来的数十年间，世界或将变得比今日复杂更多。人类个体终将对

    于科技产品、经济形势和政治动向如何影响世界知之更少。那我们还怎

    么能放心地把决定权交给这些无知又容易被操纵的选民和消费者？倘若

    斯洛曼和费恩巴赫所言属实，让选民看到更多的真相，向消费者提供更

    多的信息也无益于问题的解决，那么，我们还有别的办法吗？两位作者

    也只能耸耸肩。但他们确实给出了几条简单实用的法则(“存下收入的

    15%来养老”)，以及把握最佳的教育时机(教刚下岗的人如何面对失

    业危机而不是对上班族指手画脚)，并鼓励人们面对无知的现实。当

    然，这些还远远不够。正如书中所言，斯洛曼和费恩巴赫对自身理解力

    上的限制也心知肚明，他们自知无法提供答案。而且，十有八九根本没

    人知道。

    尤瓦尔·赫拉利

    历史学家，《人类简史》作者前言

    无知与知识共同体

    三名士兵坐在一个三英尺[1]

    厚的混凝土掩体中，聊着各自的家乡。

    突然，谈话随着水泥墙体的剧烈摇动而中断，接着停止，地面晃得简直

    像抖动的杰乐果冻(Jell-O，美国果冻食品品牌)一般。此刻，在他们

    头顶上方三万英尺处的一架B-36轰炸机上，机组成员因机舱中充斥的热

    流与浓烟而咳嗽不停，并因为几十个闪光灯和警报器同时启动而争吵不

    休。与此同时，在向东80英里[2]

    的海面上，不幸的“幸运龙五号”渔船

    (第五福龙丸)全体船员站在甲板上，惶恐而惊愕地盯着海天之际。

    这是1954年的3月1日，身处太平洋远洋海域的他们都见证了这一人

    类历史上规模最大的爆炸事件：绰号为“虾”，代号为“喝彩堡垒”1的氢弹

    爆炸。不过，好像哪里不对劲儿，而且错得很离谱。那些置身比基尼环

    礁掩体中的军人们接近核弹的爆心投影点。他们曾目睹过以往的核弹爆

    炸，这不像地震那样不可预期，他们应该能够预知爆炸发生45秒后袭来

    的冲击波。再说B-36的机组人员，他们进行的是一次载有科学使命——

    放射性沉降云采样与放射性测量的飞行任务，理应在安全高度内航行，而这架飞机却被烧得都要起泡了。

    这些人都比第五福龙丸上的船员要幸运得多。爆炸发生两小时后，一片放射性沉降云笼罩在渔船上空，使船员们暴露在放射性碎片下长达

    数小时之久。他们几乎立即出现了辐射综合征的急性症状——牙龈出

    血、恶心、灼烧感——其中一人在送至东京医院后几天内就死亡了。爆

    炸发生前，美国海军曾护送几艘渔船离开危险海域。而第五福龙丸早已

    在美国海军划定的危险海域以外了。更令人痛心的是，几小时后，放射性沉降云随即飘过了朗格拉普环礁和乌蒂里克环礁，使本地居民都受到

    了辐射。这是居民们从未经历过的。他们在罹患急性辐射综合征三天后

    被疏散撤离，并暂居于另一个岛上。他们于三年后返回环礁，但又因癌

    症发病率激增而被再次疏散。最为悲惨的是孩子们，他们始终眼巴巴地

    盼着回家之日的到来。

    爆炸的威力远远大于预期，这是灾难发生的原因。TNT当量是用于

    衡量核武器威力的指标。1945年于广岛2爆炸的代号为“小男孩”的裂变

    式原子弹，其当量为16 000吨TNT(*****，常用于制造炸药)，足以让这座城市的大部分彻底变为废墟并夺走10万人的生命。研

    制“虾”的科学家们对其威力的期待大约是“小男孩”的300倍，即6兆吨。

    然而，“虾”实际释放了15兆吨的爆炸威力，几乎相当于“小男孩”的3 000

    倍。科学家们预见了这次爆炸会威力惊人，却没想到低估了那么多。

    这一错误源于对该炸弹主要成分之一锂–7的误解。在“喝彩堡垒”事

    件前，锂–7被认为是相对惰性的。事实上，锂–7在受到中子轰击时会发

    生强烈反应，通常衰变为氢的不稳定同位素，然后与氢原子结合，释放

    出更多中子的同时也释放巨大的能量。此外，负责评估风向的团队也犯

    了一个错误，他们未能预测较高海拔的东风将推动放射性沉降云飘向有

    居民的环礁。

    这个故事诠释了人类的心智是一个矛盾体，即人类心智是天资与悲

    怆、聪慧与愚昧的合体。人类能力最极致的展现莫过于对神力(超自然

    力)的藐视与反抗。我们从1911年首次发现原子核到有能力制造兆吨级

    的核武器不过用了40年的时间。我们学会使用火，创建了民主制度，登

    上了月球，并培育出转基因番茄。然而，正是这样的我们，也有着傲

    慢、愚勇的一面。我们不仅会犯错，有时还会失去理智，常常表现得很

    无知。实在难以想象，会产生核聚变反应的氢弹竟出自人类之手。更令

    人难以置信的是，我们居然真的造出来了(尽管直到它腾空爆炸之时，我们也没有完全掌握其背后的反应原理)。同样让人出乎意料的是，我们早已发展出精密的政府机制与经济体系，然而大多数人在享受其带来

    的有序现代生活的同时，却并不了解它们究竟是如何运作的。不过，人

    类社会目前似乎一切如常，至少核辐射不会在下一秒降临到你我身上。

    人类何以能够兼具创意与无知，时而把大家哄得团团转，时而又被

    自己气得捶胸顿足？我们对世界的理解如此有限，又何以掌握如此多的

    技术与能力？以上问题你都将在阅读本书的过程中找到答案。思考是种集体行为

    20世纪50年代，认知科学开始成为一门学科，研究人类已知领域中

    最非凡的特质：我们的心智是如何运作的。思考是如何实现的？究竟是

    什么在人类大脑中，使我们对数字敏感，用数学去计算和理解死亡率，让行为符合道德却有时又很自私，或让我们做出哪怕只是用刀叉吃东西

    这种最简单的行为？做出以上这些行为的能力都是人类独有的，你无法

    在机器或其他动物身上找到。

    研究人类心智已成为一项志业。史蒂文作为一位认知科学教授已从

    事此课题超过25年。拥有认知科学博士学位的菲尔精通市场营销，他致

    力于了解人们是如何进行决策的。纵观认知科学的发展历程，我们看到

    的并不是逐步探明人类心智如何不断撷取惊人成就，相反地，多年来认

    知科学总是告诉我们“人类不能做什么”——我们的局限在哪里。

    认知科学更令人沮丧的一面是，其一系列关于人类能力的启示虽不

    是针对所有人，但对大部分人而言，都表明我们的工作方式及成就都高

    度受限。每个个体能够处理的信息量是非常有限的(这就是为什么我们

    在听完自我介绍的下一秒可能就忘记了对方的名字)。人们常常缺乏看

    似最基本的技能，比如评估某一行动可能存在的风险，甚至好像永远也

    不会从中学到教训(因此绝大多数人，包括本书的作者之一，总是可笑

    地恐惧于搭乘最安全的现代交通工具之一——飞机)。或许更重要的

    是，个人所涉及的知识十分浅薄，与世界真实的复杂性相比不过皮毛而

    已，更何况我们常常意识不到自己的无知。其结果是，人类对目前已知

    事物的了解少得可怜，却常常自负地认为自己无所不知。

    我们的故事将会带你进入一次跨学科之旅，涵盖了心理学、计算机科学、机器人技术、演化理论、政治学以及教育学，这一切都旨在引领

    我们探索心智是如何运作的以及思维到底是什么。并且，你也会明白，为何回答以上问题对于解释人类心智之浅薄与强大并存至关重要。

    人类的心智并不是一台计算机，生来就是用于储藏海量信息的。我

    们的心智经过演化成为一个懂得灵活变通的问题解决专家，学会只提取

    最有用的信息并举一反三地应用于新情势，引导我们做出决定。于是，个体极少耗费大脑资源储存细枝末节的信息。从这个角度看，人类社会

    更像蜜蜂和它们的蜂巢：我们的智慧是集体式的而非个体式的。当这种

    智慧发挥作用时，个体不仅仅依赖各自脑中的知识储备，还需要那些存

    在于我们身体、周遭环境，尤其是他人头脑中的信息。当我们把这些信

    息加在一起，便会发现人类的思想是多么令人震撼。但别忘了，这是群

    体的产物，而非个人所能及。

    “喝彩堡垒”核试验计划是蜂群思维的一个极端案例。这一复杂项目

    需要约一万人直接参与其中，更别提那些必要的数不胜数的间接参与

    者，譬如募资的政客和营建基地与实验室的承包商。在这个项目中，数

    百名科学家负责炸弹的各个不同组件，数十人负责监控气象，还有研究

    放射性危害的医疗团队。此外，反间谍部门确保通信加密，并确保俄罗

    斯潜艇不能足够接近比基尼环礁以窃取秘密情报。这一项目还需要厨师

    负责伙食，清洁人员负责后勤卫生，以及水管工人保障厕所下水道畅

    通。没有任何人能完全掌握这当中所需知识的千分之一。我们通力合

    作，为了共同追寻的艰难事业，集众人心智，化不可能为可能。

    这固然是积极美好的一面。而躲在“喝彩堡垒”阴影下的是核军备竞

    赛与冷战氛围。下面我们要关注的是这种极具代表性的狂妄自大：引爆

    一个15兆吨级炸弹的背后动因。这至今也未被全部理解。无知与错觉

    事物总是比其看上去要复杂得多。你不会惊讶于现代汽车结构、计

    算机系统或空中交管制度的复杂性。但，马桶呢？

    我们的生活中有奢侈品，有实用品，更有那些“没你不行”的必备

    品。冲水马桶无疑被归在最后一类。我们对如厕的需求是真实存在的。

    发达国家每家每户至少有一个卫生间，餐厅基于法律的规定也必须设立

    盥洗室，还有，谢天谢地，你通常也能在加油站和星巴克咖啡馆找到它

    们。它们的实用与简便程度简直是奇迹，让人人都觉得其工作原理简单

    易懂。无疑，大多数人都是这样想的，不是吗？

    让我们花一点时间，试着解释按下冲水按钮的瞬间发生了什么。你

    真的了解冲水马桶运作的一般原理吗？事实证明，多数人的答案都是否

    定的。

    马桶其实是个简单的设备，其

    基本设计原则已存在数百年之久。

    (与坊间传说不同，托马斯·克拉普

    并不是冲水马桶的发明者，他只是

    对设计进行改良并因此狠赚了一笔

    而已。)在北美地区，最流行的冲

    水马桶是虹吸式马桶。其主要的部

    件包括一个水箱、一个水盆和一个

    排污通道。排污通道通常为S形或U

    形，向上隆起且高于水盆的排出

    口，下接排水管并最终引入下水道。水箱最开始是装满水的。

    当我们冲厕所时，水从水箱迅速流入水盆中，使得水盆的水位高度

    高于排污通道的倒U形最高点。这时排污通道中的空气被挤出，水流涌

    进。一旦排污通道被水填满，奇迹便发生了：虹吸效应使得水流出水

    盆，经过排污管并从下水道彻底消失。你甚至可以用虹吸效应来窃取汽

    油，只需将管子一端接在油箱上，即可从另一端吸走。当水盆中的水位

    低于排污道的第一个折弯处(U形最低点)时，虹吸停止，使空气流

    入。一旦水盆中的水被吸走，水将再次被泵入水箱中等待下一次虹吸发

    生。这是一个精巧的机械设计，对使用者而言简直轻而易举。那么，它

    真的很简单吗？或许它的确简单到只需一段话便可描述清楚，却又并不

    那么显而易见、尽人皆知。事实上，现在你正属于那为数不多知道其中

    奥秘的人之一。

    若要完全了解马桶，一个简短的机械装置描述是远远不够的。你需

    要具备陶瓷、金属及塑料的相关知识，以便理解马桶的材质构成；还有

    化学知识，以便了解如何做好密封，使马桶水不会漏到浴室地面上；更

    有人体工学知识，以便确保马桶的大小和形状符合人体需求。或有观点

    认为，若要全方位地了解马桶，还需要经济学知识来为马桶合理定价以

    及选择原配件进行制造。这些原配件的质量取决于消费者的需求及购买

    意愿。这时，掌握心理学知识对于理解为什么消费者更青睐某一颜色的

    马桶来说至关重要。

    没有人能对哪怕一项事物面面精通。即使制造和使用最简单的东西

    也需要复杂的知识体系。我们甚至还没提到自然界中真正复杂的事物，如细菌、树木、飓风、爱情以及繁殖的过程。它们都是如何运作的？恐

    怕大多数人都说不出咖啡机的工作原理，胶水如何把纸张粘在一起，或

    照相机如何对焦，更别提如爱情这般令人费解的难题了。

    我们并非认为人们是无知的。只是人们比他们认为的自己要无知得

    多。我们或多或少都经历着一种错觉：我们认为自己了解世间万物，而事实上我们的理解是何等微不足道。

    有些人可能会想，“嗯，虽然我不知道这些东西如何运作，但我也

    并不是生活在幻象里。我既不是科学家也非工程师，但这不妨碍我了解

    事物，至少我明白哪些东西必须懂得以及如何做出正确的决策”。那

    么，哪个领域是你有深入研究的？历史？政治？经济政策？你真的对自

    己擅长的每一件事物了如指掌吗？

    日本于1941年12月7日袭击珍珠港。当日本与德国结盟，世界身陷

    战火之时，仍未参战的美国很显然是站在同盟国而非轴心国一边。上述

    众人皆知的事实已为我们如何理解珍珠港事件定下基调。但是，你真正

    了解日本为何发起攻击吗？具体而言，为什么日本选择攻击夏威夷群岛

    的海军基地呢？你能解释这其中的来龙去脉吗？

    事实证明，袭击珍珠港事件爆发之时，美日战争可谓一触即发。日

    本正陷入远征的泥淖，1931年发动“九一八”事变，1937年发动南京大屠

    杀，以及1940年侵略法属中南半岛。夏威夷海军基地存在的原因即防范

    日本蠢蠢欲动的侵略企图。美国总统富兰克林·罗斯福于1941年将原驻

    圣地亚哥基地的太平洋舰队移防夏威夷。由此而见，日本的攻击行动对

    美国而言并非意料之外。攻击发生前的盖洛普民意调查结果显示，52%

    的美国人预计美国将在一周内与日本开战。

    故此，袭击珍珠港事件与其说是欧洲战场的后续，倒不如说是东南

    亚矛盾长期胶着的结果。即使希特勒并未于1939年发起闪电战入侵波

    兰，袭击珍珠港事件依然有可能发生。袭击珍珠港事件无疑影响了第二

    次世界大战期间的欧洲战事，但它并非由此而起。

    此类事件在历史中屡见不鲜，人们对看起来众所周知的事件形成了

    刻板印象，但其真正的历史脉络却与我们想象中的情况大相径庭。随着

    各利益集团简化故事、编造传言以为己服务，复杂的细节也随着时间而

    消散。当然，如果你仔细研究过针对珍珠港的袭击事件，你会发现我们大

    错特错，其中有太多问题仍待讨论。但这种例子并不多见。因为没人有

    时间去一一理清多如牛毛的历史事件。我们打个赌，除了你精通的几个

    专业领域，你对某一事物机制层面的了解是相对浅薄的。这里所指的不

    仅仅是懂得操作设备、器械，而是对某事物之起源、开展及后续影响都

    了然于胸。但在你驻足反省自己究竟了解多少之前，你可能很难意识到

    自己对某一领域的认识有多浅薄。

    样样精通是不可能的，理智让我们甚至不曾动过这样的念头。我们

    依靠的是抽象化的知识，它们模棱两可又未经推敲。但我们都见过例外

    情况——总有人钟爱深究事件细节且乐于滔滔不绝地讨论它们，有时这

    一讨论方式令人神往。况且，我们都有自己擅长的领域，对其了如指

    掌。但对大多数事物而言，我们不过浅尝辄止，知其然而不知其所以

    然。事实上，绝大多数知识无非就是一堆联结物，是物或人之间的高度

    相关，而非支离破碎的细枝末节。

    那么，为何我们意识不到自己如此无知呢？为何我们自认为对事物

    有深刻的理解，拥有足以解释一切的系统化的知识网络，但事实并非如

    此？为何我们身陷一种对理解力的错觉之中？我们为何而思考

    为什么这种错觉对我们的思考来说极为重要，更好地了解这一点有

    助于理解我们为何而思考。思维为服务不同的职能而演化。思维的功能

    可以是对世界的表征——在我们的脑中构建一个按要素对应现实世界的

    模型。思维还赋予我们语言能力，使人际沟通成为可能。解决问题与做

    出决策的能力也是思维的产物。或许，思维还能朝着特定的意图演化，例如发明工具或求偶时的炫耀行为。上述概念对于理解思维都有所助

    益，但思维的演化无疑有更大的目标——一个集合了上述所有意图的远

    大目标：思维是为了行动。思维的演化首先是将其作为有效行动能力的

    延伸，此外，它使我们更善于开展那些有助于目标达成的行动。思维使

    我们能够预测每项行动的后果或设想采取不同行动导致的结局，并据此

    在一系列备选方案中做出选择。

    我们有理由相信行动是先于思维而存在的。即使是最原始的有机生

    物体也具备行动能力。在演化早期出现的单细胞生物也会进食、移动和

    繁殖。它们有所行动；它们用行动改变世界。演化筛选出那些最善于用

    行动求生者，以及那些在复杂多变的环境中能最有效调节其状态者。假

    使你依靠吸取路过的动物的血液为生，那么接近任何与你擦肩而过的东

    西就显得至关重要。但它最好是一只美味的啮齿动物或禽类，不是一片

    随风飘落的枯叶。

    用于鉴别规定情境下之行动是否合宜的最佳方法，是评估能够处理

    信息的心智能力。其中，视觉系统必须能够执行大量而复杂的处理程

    序，以辨别靠近我们的是老鼠还是树叶。其他心理过程也对选择适当的

    行动至关重要。记忆有助于提示我们哪些行动在过去的类似情境下最有

    效，推理能够帮助我们预见在新情境中可能会发生什么。思维能力大大提高了行动的有效性。从这一角度来看，思维乃行动之延伸。

    要理解思维如何运转并非易事。人们是如何为了行为而思考的？哪

    些心智能力能够使人们运用记忆和推理追寻其目标？我们将会发现，人

    类是推论世界运行规则，即因果关系的行家。对行为之后果的预测要求

    由因至果的推理，而想要弄清楚为什么有些事情会发生，则需要由果溯

    因的推理。心智便是为此而设计的。无论我们思考的是具象的物体、社

    会系统、其他人、我们的宠物狗，还是其他任何事物，我们的专长就是

    挖掘出行为及其他因素是如何引发结果的。我们知道踢球一脚能把它送

    上天，但踢狗一脚会让你疼上半天。我们的思维过程、语言以及情绪是

    用来进行因果推理，帮助我们采取合理行动的。

    这使人类的无知显得更加匪夷所思。如果因果关系对择取最佳行动

    方案如此重要，为什么人类个体对于世界运行规则的所知少得可怜？这

    源于思维的强大驾驭能力，能够取其所需，去其无用。当你听到一整句

    话时，你的语音识别系统会提取句中核心意思、潜台词或引申义，但不

    会逐字记住原句的措辞。同理，当你面对一个复杂的因果系统时，你也

    会提取主旨并遗忘细节。假如你是一位修理巧匠，有时你可能会拆开一

    件旧电器，比如一台咖啡机，当你进行此项操作时，你不会记得咖啡机

    的形状、颜色或每个部件装配于何处。相反地，你会关注那些主要的组

    件，并尝试理清它们与其他组件如何相接，以便解决核心问题，比如怎

    样让咖啡机内的水被加热。如果你和大多数人一样，对咖啡机的内部结

    构兴味索然，那么你对它的工作原理也只是略知一二。此时，你的因果

    理解只限于使用须知：怎么用它做出一杯咖啡(所幸，在这方面你已经

    是行家了)。

    心智不是为了获取每一个个体或情境的细节而存在的。我们从经验

    中学习，进而能够举一反三，以应对新的个体或情境。想要在新环境中

    有行动能力，需要具备对世界运行规则深层次、规律性的理解，而非拘

    泥于表面的细节。我们生活于知识共同体中

    如果只靠头脑中有限的知识储量和因果推理的天赋，我们还不足以

    成为称职的思想者。成功的秘诀在于我们生活在一个被知识团团包围的

    世界中。知识体现在我们所做的事情里，游走在我们的身体和工作场所

    内，也同样存在于其他人身上。我们生活在一个由知识构成的共同体当

    中。

    我们能够接触到的大量知识储存于他人脑中：我们的亲朋好友谁没

    有自己专精的一方小天地呢。我们可以打电话给专业人士说，请帮我修

    好这个已经罢工无数次的洗碗机吧。电视上正在播放教授和发言人对事

    件进行的预告或分析。我们还有浩瀚书海，以及最丰富而即时的信息宝

    库——互联网，它就在我们指尖。

    除此之外，我们也从事物本身获得启迪。有时我们可以通过观察一

    台家用电器或自行车的工作方式来修理它。当我们留意查看时，毛病出

    在哪儿往往显而易见(只要是常见问题!)。你或许不知道吉他的发声

    原理，但只消拿起一把吉他拨弄几分钟，试试和弦、调调音高，便足以

    让你对怎么弹吉他有基本概念。由此来看，关于吉他的知识可以直接通

    过吉他自身习得。若想探索一座城市，亲身游历一番绝对是上上策。城

    市本身即展现了它的布局：风景名胜分布何处，不同制高点上可览何等

    风光。

    如今，我们所能接触的知识库空前庞大。这不仅仅指的是电视节目

    里教你怎么做东西或解释宇宙如何诞生，而是我们只要打开搜索引擎，在键盘上敲几个字母便可以回答任何事实性的问题。我们常常通过维基

    百科或其他网站获取我们需要的信息。然而，获取外界知识的能力并非当今世界的不二真理。

    认知劳动的分化3乃认知科学家们的惯用称呼。自文明诞生之初，人类在其团体、氏族或社会内部已发展出了各有特色的专职领域。他们

    成为族人当中的农人、医者、匠人、向导、乐师、诗人、厨子、猎人、斗士，或拥有其他专长的一员。每个人可能在多种专业上都有所建树而

    非只有一项技能，但从未有人在所有行当的方方面面都是全能手。就像

    厨师不可能会做所有的菜肴，再令人钦佩的音乐家，也无法对每件乐器

    或每种类型的音乐都手到擒来，没有人能独揽一切。

    合作由此而生。社会性、群体化生活的主要好处便是易于分享我们

    的技能和知识。如此说来，我们难以分清知识是已内在掌握还是取自他

    人智慧也就不足为奇了，因为我们常常，或可以说总是，在具体行事时

    二者都会涉及。比如，每当我们洗碗时，我们一边感谢上天有人发明了

    洗洁精，一边感谢另一个聪明的家伙能够让热水从水龙头中流出。而我

    们对其中的运作原理一无所知。

    技能和知识的共享比人们认为的复杂多了。人类不是流水线上的机

    器，并非个体的单纯叠加。相反，我们能与他人共事，也能意识到其他

    人的存在以及他们做出的努力。我们励精图治为的是共同的愿景。这一

    点用认知科学的语言可以表达为，我们共享意向性。这是一种人类独有

    的合作模式。实际上，我们乐于同他人彼此分享心智空间。在某种意义

    上，它甚至可以被称为一种游戏。

    我们的颅骨或许能划定大脑的边界，但知识是无边界的。心智的延

    伸已超越大脑，囊括了身体、环境和他人，因此对心智的研究绝不能只

    局限于脑部。这便是认知科学迥异于神经科学之处。

    知识的表征不易，但表征一个你不了解的概念则是难上加难。加入

    知识共同体，换句话说，加入一个每个人脑内只存有部分知识的社会，你需要甄别哪些信息是有效的，无论它们是否储存在你的记忆里。对有效性的辨别绝非易事，脑中内在信息与外在信息是没有清晰界限的。我

    们心智的设计要能够连续处理外部环境中资讯与脑内已储存的信息。人

    类有时低估了自己的无知，但总体而言，我们还是干得相当漂亮。这便

    是进化最伟大的成就之一了。

    现在，关于理解什么是知识的错觉，你已具备基本的背景常识。思

    维的本质是缜密地使用无论源自内在还是外在的知识。由于无法精确地

    划分知识来自内在还是外在，我们便生活于知识的错觉之中。我们败就

    败在，这本来就不是泾渭分明的。所以我们常常对自己不知道什么一无

    所知。知识的错觉

    这种理解心智的方式可以为我们探讨最复杂的问题提供改进方案。

    对理解力局限性的认识应使我们更加谦卑，以开放的心态去接纳他人的

    想法和思维方式。它教我们如何避免失误，例如糟糕的财务决策。它使

    我们得以改善政治制度，并帮助我们评估应该在多大程度上仰赖精英，有多少决策权应赋予一般选民。

    这本书写于美国政治两极分化空前严重的情势之下。自由主义者和

    保守主义者观点对立、彼此厌恶，结果是民主党和共和党找不到任何共

    同点或可妥协之处。美国国会甚至无法通过哪怕良性的立法；参议院阻

    止重要的司法和行政任命，只因其来自对立党派。

    导致这种僵局的原因之一，是政治家和选民没有意识到他们对问题

    理解得多么浅薄。每当一个问题重要到值得开展公开辩论时，它也必是

    复杂难懂的，只靠读一两篇报纸上的文章是不够的。社会问题有复杂的

    因和难以预测的果，我们需要大量的专业知识才能真正了解某一情势的

    内在含义，甚至连专家的意见都显得微不足道。当双方对立时，比如警

    察和少数族裔，我们不能武断地用恐惧或者种族主义，或两者兼备来解

    释其关系。因为伴随着恐惧与种族主义的个人经验与期望，由于误导与

    误解，加之充满变数的特定情况，矛盾反而升级。复杂性无处不在。倘

    若大家都能理解这一点，我们社会的两极分化或将减弱。

    相较于欣然接受复杂性的存在，人们更倾向于跟从一个或另一个社

    会信条而人云亦云。因为我们的知识是与他人缠绕在一起的，知识共同

    体塑造着我们的信念和态度。同侪之间分享的观点着实难以抗拒，这种

    分享太频繁以至我们不再基于观点本身的价值进行评估。我们用集体意见代替个人思考。认识到知识的公共性这一本质应使我们在决定信念和

    价值观上更加务实。

    这将改善我们的决策过程。我们都会做出一些羞于承认的决定，其

    中包括失误，如没储备好养老金，也包括遗憾，如本该克制自己却沉沦

    于诱惑之中。我们将看到，知识共同体可以被用来辅助人们克服与生俱

    来的限制以大幅增加这一共同体的福祉。

    了解“知识是公共性的”这一本质得以揭示出我们看待世界时的偏

    见。我们崇拜英雄。我们颂扬个人的力量、天资与美貌。我们的电影和

    书籍将人物偶像化，例如超人可凭一己之力拯救地球。精彩的电视剧剧

    情也总是让某个低调的神探在灵光一现之后破解案情并将罪犯绳之以

    法。个人总被赋予创造壮举的重任。玛丽·居里获得的推崇之高就像她

    独自发现了放射性元素，牛顿则是仿佛凭空想出了三大运动定律。蒙古

    人在12—13世纪所取得的成就皆被归功于成吉思汗，而罗马帝国对犹太

    行省所做之恶行也都怪罪于本丢·彼拉多一人。

    事实上，在现实世界，没人活在真空里。侦探们也有其团队，可以

    一起开会、思考和行动。科学家们不仅有实验室和在其中工作、提供批

    判性想法的学生，也有同事、朋友和死对头，他们的所做所想都与科学

    家们无异，没有他们也就没有所谓的科学家。此外，还有更多的科学家

    致力于研究不同的问题，身处不同的领域，但他们仍在为彼此的想法与

    探索铺路。一旦我们开始意识到知识并非全部储存在某人的脑袋里，而

    是在一个共同体中被共享，我们心中的英雄们也将改头换面。我们开始

    关注一个更大的群体，而非聚焦于个人作为。

    知识的错觉对社会的演进和技术的未来走向也影响深远。随着技术

    系统变得越来越复杂，个人已无法完全理解。现代化的飞机就是个很好

    的例子。目前，在大多数情况下，飞行由飞行员与可控的自动化系统协

    力完成。关于操纵飞机的知识储存于飞行员、仪器设备和系统设计师身

    上。知识的共享是如此天衣无缝，以致飞行员或许根本意识不到他们彼此间理解上的差异。这也会使灾患不易被察觉，关于这一点，我们已经

    看到不幸的后果了。更好地了解自我将有助于更好地进行安全防范。知

    识的错觉也影响着我们对当代最具变革性的技术——互联网的认知。随

    着互联网空前紧密地与我们的生活融为一体，知识共同体也前所未有地

    丰富、分布广泛、触手可及。

    影响远不止于此。由于集体性的思考模式，我们倾向于团队合作。

    这意味着个体的贡献取决于团队合作能力而非你的脑子转得多快。个人

    智慧被高估了。这也意味着，当我们和他人一起思考时更容易学有所

    成。在每一个教育阶段，最好的教学策略都会让学生进行团体学习。对

    教育研究者而言这早已不是新招数，但其普及和落实程度仍不甚理想。

    我们希望这本书能让你更全面地了解心智，更深刻地认识到，你自

    己的许多知识和思想取决于这大千世界的人、事、物。我们的大脑已乃

    至奇之物，而左右它的还有这个瞬息万变的世界。

    [1] 1英尺=0.304 8米。——编者注

    [2] 1英里=1.609 3千米。——编者注第一章

    我们知道什么

    核武器战争本身就导向一种错觉。阿尔文·格雷夫斯(Alvin

    Graves)曾于20世纪50年代初任美国军方核武器试验计划的研发负责

    人。我们在前言中讨论过的那场堪称灾难性的“喝彩堡垒”爆炸正是由此

    人极力推动的。世界上怕是再没有人比格雷夫斯更了解核辐射的危险性

    了。“喝彩堡垒”事件发生的8年前，即1946年，格雷夫斯曾是位于新墨

    西哥州的洛斯阿拉莫斯核武器实验室的8名成员之一，当时的另一位研

    究员路易斯·斯洛廷(Louis Slotin)正执行一项被伟大的物理学家理查

    德·费曼(Richard Feynman)戏称为“老虎屁股摸不得”的棘手实验，测

    试钚这种放射性原料在核爆炸中的表现。1实验涉及包裹中心钚球的两

    个铍半球之间的缝隙闭合。当半球闭合时，从钚当中释放出来的中子被

    铍反弹，导致更多的中子被释放。这一实验极其危险。一旦两个半球合

    拢，其连锁反应会引发一连串辐射。斯洛廷作为一名经验丰富又才华横

    溢的物理学家，出乎意料地用一把平头螺丝刀分离了两个铍半球。但在

    螺丝刀转动并使两个半球相撞的那一刻，在场的8名科学家还是受到了

    危险剂量的辐射。斯洛廷的状况最糟糕，9日后在洛斯阿拉莫斯实验室

    的医务室与世长辞。团队中的其他人都得以从急性辐射综合征中康复，但少数的几位还是因癌症或其他可能与此次事故相关的疾病英年早逝。

    这些绝顶聪明的人为何如此愚蠢？

    意外确实难以避免。我们都会为诸如刀子割到手指或关车门夹到别

    人的手之类的失误而感到羞愧。但对于一群杰出的物理学家，你却指望

    他们仅用一把手持平头螺丝刀自救于致命的核辐射之下。据斯洛廷的一

    名同事所言，其实有很多相对安全的方法来进行钚测试，而且斯洛廷对此心知肚明。例如，他可以先固定其中一个铍半球的位置，再将另一个

    由下而上地托上去。接下来，如有任何滑落发生，两个半球将因重力而

    无害分离。

    为何斯洛廷会如此鲁莽行事？我们怀疑他经历了那种人人都曾有过

    的错觉：我们在一知半解中仍知道该怎么做。这些物理学家们所感受到

    的惊诧，其实和你试图修好漏水的水龙头却反而使浴室“洪水滔天”，或

    试图帮你女儿解出数学作业题却被二次方程难倒时大同小异。我们总是

    胸有成竹地开头，垂头丧气地结尾。

    这些都只是不相干的例子，还是它们背后有更系统性的因素？人们

    总是习惯于高估自己的理解力吗？抑或知识确实比看起来更浅显易懂？

    1998年，认知学家弗兰克·凯尔(Frank Keil)离开工作多年的康奈尔大

    学来到耶鲁大学。在康奈尔大学期间，凯尔长期致力于研究已有的事物

    如何运作的理论。他很快便意识到那些理论何其破碎且浅薄，但他遇到

    了一个困扰。他找不到一个有效的方法来科学地阐明人们实际所知与他

    们自认为所知之间的差距。他已尝试过的方法不是太耗时就是太难以量

    化，还有些根本无法得到受试者的真实反馈。于是，他灵机一动，一种

    符合他预期效果的方法浮现在脑海。这种被称为解释性深度错觉

    (illusion of explanatory depth，简称IoED)的测试工具能够克服上述弊

    端：“我清楚地记得某日清晨，当我在位于康涅狄格州吉尔福特的家中

    淋浴时，几乎整个解释性深度错觉的模型随着水流涌现，倾泻而下。我

    立即冲出浴室，开始工作，拉上一直和我一起研究认知劳动分化的利昂

    ·罗森布利特(Leon Rozenblit)，开始制定解释性深度错觉的所有细

    节。”

    由此，一种研究无知的方法诞生了，这种方法只单纯地要求受试者

    对某事物给出解释，并说明这种解释如何影响他们对自身理解力的评

    价。倘若你是罗森布利特和凯尔的受试者之一，你会被问到下列问题：1. 请自评对于拉链工作原理的知识了解多少，如果了解程度为

    1—7，你会给自己打几分？

    2. 拉链是如何发挥作用的？请描述使用拉链的所有步骤，越详

    细越好。

    如果你同罗森布利特和凯尔2的大多数受试者一样，并非在拉链工

    厂上班，那么关于第二个问题你便所知甚少。你确实对拉链的工作原理

    毫无概念。所以，试想你被问到如下问题：

    3. 现在，请重新自评你对拉链工作原理了解多少，了解程度依

    然是1–7，你会给自己打几分？

    这一次，你多少会降低评分以示谦卑。在试着解释拉链的工作原理

    之后，大多数人意识到了他们对拉链的知识其实还是门外汉，因此在问

    题3上只给自己打一分或二分。

    这项论证表明人们置身于错觉之中。受试者们自己也不得不承认，他们对拉链的真正了解远不如想象中多。当人们调低第二次评分的分数

    时，他们实质上是认识到，“我知道的比我以为的要少”。拆穿人们的错

    觉着实简单得难以置信，你只要要求他们对看似平凡的某事给出解释就

    行。这一招可不只对拉链有效。罗森布利特和凯尔分别以车速表、钢琴

    键盘、冲水马桶、锁芯、直升机、石英表和缝纫机为题进行的测试都得

    到了相同的结果。每一位受试者都表现出错觉：无论他们是耶鲁大学的

    研究生、名校的本科生还是就读于社区公立学校的学生。在一所美国常

    春藤名校的大学生身上，在一所大型公立高中的学生身上，以及在对美

    国民众的线上随机抽样测试中，错觉一而再，再而三地被证实。我们发

    现错觉不仅发生在对日常物品的认知上，它几乎无处不在：人们高估了

    自己对诸如税收政策和对外关系之类政治议题的理解，在热门科学话题

    如转基因作物和气候变化方面也全凭想当然，甚至连个人理财都是一本糊涂账。我们对心理现象的研究持续已久，但如此强有力的关于理解力

    错觉的证据实属罕见。

    关于这些实验结果，一种可能的诠释为，正是受试者努力去解释的

    过程改变了他们对“知识”的解读。或许当他们先后两次被要求进行自评

    时，受试者们感觉在回答两个截然不同的问题。第一次他们将问题理解

    为：“我对拉链的了解有多少？”而在他们尝试过解释这东西怎么工作之

    后，则开始评估自己究竟能在多大程度上清楚地给出说明。如果这样的

    话，受试者可能是将第二个问题理解为：“我能在多大程度上用语言表

    达有关拉链的知识?”但是，由于罗森布利特和凯尔设计的题干严谨而明

    确，这似乎不太可能发生。他们精确地定义并告知了受试者每一级分数

    所代表的含义(1—7)。而且，即使受试者自认为前后回答的并非同一

    问题，这仍不妨碍他们在想办法给出一个解释的过程中也省悟到：他们

    能说明白、讲清楚的知识确实比自以为的要有限。此乃解释性深度错觉

    之本质。若不曾试着说明某样东西，人们总是对自己的理解水平自我感

    觉良好；一番尝试之后，他们会有所改观。即使他们调低分数是基于

    对“知识”这一术语定义上的歧义，这仍然揭示了他们实际所知还是较少

    的真相。据罗森布利特和凯尔所言，“许多受试者反馈说当他们得知自

    己远比原先预想的要无知时，一份实实在在的惊讶和从未有过的谦卑涌

    上心头”。3

    解释性深度错觉还可以用人们

    如何理解自行车4这个例子来说明。

    利物浦大学的心理学家丽贝卡·劳森

    (Rebecca Lawson)向一组心理学

    专业的本科生展示了一幅车架部分

    组件缺失、没有链条和踏板的自行

    车示意图。

    劳森要求学生们补全缺失的部分。我们不妨试试看。车架的哪些部分不见了？链条和踏板应该安装在哪儿？

    如上问题居然出乎意料地难以回答。在劳森的研究中，将近一半的

    学生无法完全正确地补全图片(你会在下面看到几个学生的绘图)。甚

    至劳森以四选一的方式，要求他们选出正确的图片时，这些学生也并没

    有表现得更好。许多学生选择了前后轮都缠有链条的图片，在这种结构

    下车轮是不可能转动的。即便是专业骑手在这一看似简单的问题上也远

    远拿不了满分。对于平日里司空见惯的物件，甚至那些每次使用都觉得

    其原理显而易见的东西，我们的理解竟是如此粗浅。我们究竟有多无知

    因此，我们对自身知识量的高估正暗示了我们比想象中更加无知。

    但我们究竟有多无知呢？知识量是否有可能被估算呢？托马斯·兰道尔

    (Thomas Landauer)试图为此寻找答案。

    兰道尔是认知科学的先驱，曾任职于哈佛大学、达特茅斯大学、斯

    坦福大学和普林斯顿大学，并倾25年之久试图将其独到见解应用于贝尔

    实验室。他的研究起步于20世纪60年代，正逢认知科学家们将人脑视为

    电脑的时代。当时，认知科学领域与现代计算机一同崭露头角。如我们

    所知，拥有非凡数学头脑的约翰·冯·诺依曼(John von Neumann)和艾

    伦·图灵(Alan Turing)奠定了计算机技术的基础，于是问题来了，人

    类心智的运作是否也遵循相同的原理。计算机配有一个由中央处理器运

    行的操作系统，按照一系列规则读取和写入一个数字存储器。早期的认

    知科学家认为，与计算机相比，人脑并没有什么不同。计算机的运作程

    序被视为认知执行模式的一种暗喻。思维被当作一种在人们脑中运行的

    电脑程序。让艾伦·图灵声名鹊起的原因之一就是他把这种想法发挥到

    了极致。如果人脑像电脑一样工作，那么人类所能做的一切都可以由电

    脑程序实现。受此鼓舞，图灵于1950年发表了经典论文《计算机器与智

    能》(Computing Machinery and Intelligence)，对“机器会思考吗”5这一

    问题做出解答。

    20世纪80年代，兰道尔6决定用与计算机内存相同的衡量标准来衡

    量人类的记忆容量。当我们撰写此书时，一台笔记本电脑的长期储存空

    间为250—500GB[1]。兰道尔使用了几种巧妙的手法以测量人们的知识

    量。例如，他估计了成年人的平均词汇量并计算出储存这些信息所需的字节数量，并用这一结果推算了成年人的平均知识量，其结果是

    0.5GB。

    兰道尔也用其他完全不同的方法测算过。在许多心理学实验中，受

    试者都被要求读文本，看图片，听字词(实义词或无意义的音节)、句

    子或一小段音乐。几分钟乃至几周之后，心理学家对受试者们的记忆进

    行测试。一种方法是要求人们再现他们当初接收到的原始材料。这是一

    种令人精疲力竭的记忆力测试。你觉得你现在能立刻复述出一段几周前

    仅听过一次的短文吗？兰道尔分析了一些对人们而言稍显轻松的实验。

    这些实验更像识别测试，只要受试者能够指出新展示的内容(常常是一

    幅图片、一个单词或一小段音乐)是否在此前出现过即可。其中一些实

    验会出示几个选项让受试者选出哪个他们之前见过。这是一种极易受到

    影响的测试方法，即使记忆力不尽理想，受试者也能有不错的表现。兰

    道尔通过实验组和对照组在识别表现上的差异来推测人们究竟记住了多

    少。这一差异在理论上等同于我们所能获取记忆的多少。

    兰道尔这一方法的绝妙之处在于，他依据起初是否接收过认知材料

    区分出哪些是对记忆的测量(两组间识别表现的差异)。这使他得知人

    们记住他们先前习得的信息的速度是多少。测量时，他也找到了一种方

    法，能够把遗忘的因素考虑进去。若不计实验程序细节或认知材料类型

    的差异，兰道尔的分析结果毫无疑问地显示出人们汲取信息的速度并无

    太大差异。无论认知材料以何种方式呈现，比如视觉、语音或音乐，习

    得的速度都大致相同。7

    接下来，兰道尔计算了人们究竟掌握多少信息，即人脑的知识库到

    底有多大。假设人们在70年的寿命中这一习得知识的速度始终恒定，他

    所尝试过的每一种测量方法大都指向同一个答案：1GB。兰道尔并未宣

    称这一结果是准确无误的。但即使把这个数字乘上10倍，即使人们的记

    忆储量能增加到10GB，它仍小得微不足道。这和一台现代笔记本电脑

    的内存比起来不过是九牛一毛。但人类本就不是堆砌知识的仓库。从某种角度看，这简直骇人听闻。作为健全的成年人，我们居然学

    会了这么多东西。我们居然能看懂新闻，不会觉得晕头转向，理不清头

    绪。我们居然能围绕好几个不同领域的话题高谈阔论。看《危险边缘》

    (Jeopardy!)8的时候，我们冷不丁还能猜对几道题。我们都至少会说

    一种语言。毫无疑问，我们知道的远不止背包里那个小机器的存储量的

    几百分之一。

    但是，如果你对人脑等于电脑的说法不买账，那就没什么好震惊的

    了。如果心智模式是机械的，只能将信息编码和储存在记忆体中，那么

    当你需要面对的是如此纷繁复杂的世界时，它就黔驴技穷了。一味追求

    大存储量的记忆体是徒劳的，因为我们的记忆不可能穷尽这个世界。

    认知科学家对于用计算机类比人脑的暗喻不屑一顾。不过它并非一

    无是处。某些情况下当人们慢条斯理且小心翼翼地思考时——当他们对

    每一步都深思熟虑而非凭直觉贸然行事时——确实像计算机程序在运

    行。但绝大多数时候，认知科学家还是热衷于指出人脑与电脑的区别。

    深思熟虑只占我们思维运转的一小部分罢了。大多数认知过程都是潜意

    识下的直觉思维的产物。认知意味着要同时处理海量的信息。例如，当

    人们绞尽脑汁搜寻某一词语时，我们不会逐一排查，相反地，我们将搜

    遍整部字典——我们头脑中的字典——与此同时，目标词也会浮现在脑

    海中。这可不是早年间冯·诺依曼和图灵构想的计算机和认知科学能应

    付的运算。9

    更重要的是，人脑不像电脑一样只依赖一个中央处理器，用写入和

    读取记忆的方式思考。正如我们稍后将在本书中详细讨论的那样，人们

    的思考还依赖于他们的躯体，他们身处的世界，以及其他人的心智。若

    要把我们对这世界的所知全部装进脑袋，实在是异想天开。

    为了说明这个世界究竟有多么复杂，不妨考虑一下复杂性的几种来

    源。有些人造物因设计而复杂。据丰田汽车称，现代汽车约包含三万个部件。10但它们真正的复杂性并不在于部件的数量，而是这些部件有多

    少种设计方案以及有多少种组装方式。试想一名汽车设计师需要考虑的

    一切：外观、动力、效能、触感、可靠性、尺寸、安全性等。除了上述

    人尽皆知的因素外，预估和评测汽车的震动是现代汽车设计制造的重要

    环节，因为这决定了一部车将会多么吵及多么晃。设计师通常会替换某

    些部件以调试车辆的震动特性。如今，汽车被设计得如此复杂，以致十

    几岁的孩子们无法再一掀开发动机罩就可以拿着扳手敲打摆弄一番。修

    理现代汽车需要接受大量的训练，调试汽车需要众多电子配件。年轻人

    不得不去找一台油腻腻的老爷车，只有那样的引擎才简单得足以让业余

    修理匠上手。甚至，连专业技师都在抱怨维修车辆早就轮不到他们插手

    了，他们不过是遵照电脑程序的提示更换组件而已。

    从飞机到钟控收音机，你可以把上述说法套用在任何现代技术上。

    现代飞机如此复杂以至没人能完全弄懂它们。更准确地说，不同的人了

    解它们的一些不同方面。有些人是飞行动力学专家，有些人则专攻导航

    系统。一些人负责弄懂喷气式引擎，而另一些了解人体工程学谙熟座椅

    设计的人，让航空公司得以有效地把经济舱塞得像桶装薯片。还有诸如

    钟控收音机和咖啡机这样的现代家用器具也太过复杂，以至当它们损坏

    时都不值得被送修。我们直接弃旧换新了。

    人造物的复杂性同自然界的复杂程度比起来算是小巫见大巫了。一

    旦你凑近仔细查看便会发现，岩石和矿物比它们看上去可复杂多了。科

    学家至今无法完全解释黑洞的原理，甚至为什么冰是滑的等自然现象。

    但如果你当真想体验一下复杂性，请翻开一本生物学教科书吧。哪怕只

    是像癌细胞11一样的微观生物，都需要成百上千位科学家和医生共同努

    力，研究它们的本质、变异、繁殖和死亡的原因，以及怎么在正常细胞

    里把它们辨认出来。倘若科学和医学能回答这些问题，人类将摆脱这被

    统称为“癌症”的瘟神之扰。科学与医学不断发展，但还是有许多癌细

    胞“逍遥法外”。复杂性随着多细胞生物的出现而成倍上升。举个极端的例子吧，试

    想一下神经系统，连一只海参都有18 000个神经元。按照渐进的标准，果蝇和龙虾都聪慧过人，它们大概有超过10万个神经元来处理信息。蜜

    蜂有将近100万个神经元在工作。这样算来，哺乳动物的复杂性已经达

    到另外一个范畴了。老鼠约有两亿个神经元，猫有近10亿个，而人类则

    在1 000亿个左右。大脑皮层是大脑最近才被开发的部分，有大约200亿

    个神经元，其复杂性正是人类区别于其他动物之处。大脑还真是纷繁忙

    碌，一秒都不停歇。

    不论我们脑中有多少细胞，它们仍不足以将我们所见所闻的点点滴

    滴都保留下来。世界的复杂性深不可测。而具有讽刺意味的是，要说哪

    个系统复杂得难以被充分理解，大脑恰好是个完美的例子。当你面对的

    是像大脑这样庞大的系统时，别指望你能洞悉一切。尽管如此，在过去

    的几十年中，神经科学家还是在解释单个神经元如何运作，以及描述由

    数百万神经元组成的大规模脑功能区方面取得了长足的进步。他们发现

    了脑内的许多系统，认知神经学家则深入探究这些系统如何与不同官能

    建立联系。至今，我们所知最多的大概要数视觉了。科学家了解光线如

    何进入眼睛，如何被转化为大脑活化，并在枕叶的哪个位置解析为其在

    现实世界代表的意义(如运动、方向和色彩)。我们还知道活化哪里可

    以辨认物体(颞叶)并找到它们(顶叶)。

    但是，神经科学家对于大脑作为一个复杂的整体如何反应和计算所

    知甚少。科学家仍致力于弄清楚什么是我们与生俱来的，什么又是我们

    后天习得的，什么会被我们遗忘且忘得有多快，意识的本质是什么以及

    意识因何而存在，情绪是什么以及我们能在多大程度上控制情绪，以及

    人们(包括婴儿)如何看清他人的意图。进化创造了如此复杂的大脑，以至我们都意识不到其复杂性的全部所在。

    科学家尽力探索的另一个复杂系统当属天气。气象学家在天气预报

    12方面已取得长足进步。许多极端天气现象数日前即可被预测，这在10年或20年前简直就是天方夜谭。我们称其为短期预报。它的进步归功于

    海量数据，更完善的天气模型以及更快的电脑运算速度。这是一项无与

    伦比的进步。像前面提到的大脑一样，天气是个极度复杂的系统，变幻

    莫测的因素多得难以想象而结果又与这些因素的复杂互动密切相关。你

    今天所处位置的天气取决于近期光照、海拔、是否与山脉为邻、有无大

    面积水体储热或吸热，附近地区有无恶劣天气(如飓风和雷雨)，以及

    周遭的气压分布情况。13

    将这些信息汇集并统整为一份天气预报并非易事。事实上，气象学

    家仍无法做出具体的预测，例如下一个龙卷风的魔爪会伸向哪里。此

    外，长期天气预报还有很长的路要走(或许永远无法实现)。几日之内

    的天气预报你尚可相信一二(只要你能接受“意外之喜”)，但别指望当

    地的气象学家能把几周后的天气状况告诉你。我们确实能够把握气候正

    在发生的长期变化，但针对气候变化的研究在预测具体的短期天气事件

    方面并无助益。我们知道由于气候变化，极端天气事件将有增无减，但

    具体会发生什么、发生在哪里，我们就无从得知了。

    有些我们试图了解的东西是无限复杂的，即使在理论上都无法被理

    解。例如你正准备去参加一个同学聚会，并试图预测会不会撞见昔日的

    男女朋友。假设你与他她已失去联系多年，你还是能够依据一些基本

    事实做出预测，比如通常情况下谁来参加这类聚会的可能性比较大。朋

    友或许会透露一些参加人员的情报。你还可以基于印象中前男女朋友

    过去合不合群或念旧与否做出预测。你做不到的是基于具体事实的预

    测，如这个人是不是住得太远或无法负担旅费，或已经不在人世了。此

    人可能已婚或离异。他她或许已为人父母，照料着一个或两个，甚至8

    个孩子，可能从事过各行各业，也说不定曾在监狱服过刑。事实上，他她的人生轨迹有无限种可能，只是我们无从知晓。

    军事战略家谙熟此类问题。无论你对各个方向的进攻防守得多么周

    详，敌人还是可能从其他地方冒出来，有些在意料之中(从陆上或海上进攻)，但还有很多出人意料(从地下挖隧道或藏在城门外的木马

    里)。由于敌人势必不想让你猜到他们会从何处进攻，意料之外的情况

    恐怕更有可能发生。14

    我们要预测的往往不只小概率事件，甚至还包括那些连我们自己都

    说不清到底该不该列入考虑范围的事情。唐纳德·拉姆斯菲尔德

    (Donald Rumsfeld)曾分别在杰拉尔德·福特(Gerald Ford)和乔治·W.

    布什(George W. Bush)任职美国总统期间出任国防部长。他的著名言

    论之一是关于区分无知的几个层次：

    知道自己知道，这指的是我们对自己已知什么心知肚明；知道

    自己不知道，这是说，我们对自己不知道什么有自知之明；还有不

    知道自己不知道，指的是我们对未知的愚昧无知。

    “知道自己不知道”尚属可控。这或许有点麻烦，但至少有迹可循。

    如果军方已知会遭到攻击但不知时间和方位，那么可以安排部队进入警

    戒、准备武器并让一切尽可能保持机动状态。2001年年初，警方已获悉

    纽约世界贸易中心是中东恐怖分子的攻击目标。毕竟，它在1993年即遭

    受过爆炸袭击，造成6人死亡，千余人受伤。自从知道世界贸易中心被

    锁定后，警方从多方面加强了安保措施，例如增加警卫和设置车障。

    但真正的罪魁祸首是“不知道自己不知道”。当你漫无目的时，怎能

    不手足无措？谁能想到民航客机会被当作炸弹于2001年9月11日撞上世

    界贸易中心？此次袭击改变了美国的国土安全概念，并开启了一连串灾

    难性的中东事件，包括发生于阿富汗、伊拉克和叙利亚的几次大战，以

    及关于新兴恐怖组织的定义。

    不只军事家长期为“不知道自己不知道”所扰，它也是我们每个人都

    必须面对的。股票交易有风险，因为谁也料想不到什么时候会有突发事

    件导致股市低迷。2011年，作为日本股票市场的指示灯，日本日经指数在一场大地震和接踵而至的海啸之后下跌了1.7%。“不知道自己不知

    道”还会在飞来横祸或者横财时把家里翻个底朝天(例如在后院挖宝

    藏)。“不知道自己不知道”总是难以被预测却又接二连三地发生。

    要知道，巨大的复杂性不会因为你凑近去仔细琢磨就会被肢解简

    化。在数学领域，具有此类属性的现象被称为分形。就像是众木成林，众枝成木，众叶成枝，而且树叶自身还有血管似的复杂分支毛细管结

    构。如果你能一瞥高倍显微镜下的毛细管，宛如细胞层次的复杂结构即

    映入眼帘。分形能在你看得到的每一层级维持其复杂性。自然界众生万

    物都遵从分形模式。海岸线就是个典型的例子。乘坐客机从三万英尺高

    空俯瞰英国海岸，你将看到一条参差不齐的轮廓，勾勒出陆地与海洋的

    楚河汉界。无论离得多么近，那条锯齿状的边缘线依然清晰可见。即使

    你正身处海滩之上，只要手持放大镜盯着一块水边的岩石，就能看到那

    似曾相识的锯齿状边缘。看得越仔细只会发现问题越多。待解之事总是

    没完没了。

    即使是简单的日常物品，其每个侧面都可以引入分形式的复杂性。

    例如，为了完全了解发夹，我们需要穷尽它的所有用途和潜在用途：它

    由哪些材料制成，这些原材料产自哪里，每一种原料在制造发夹中如何

    发挥作用，发夹在哪里出售，以及谁会买发夹。此外，为了充分领会上

    述每一个问题的答案，又需要提出更多的问题。要充分了解发夹的消费

    人群就需要展开关于发型的分析，相应地，之后便是对时尚及深层社会

    结构的分析。计算机科学家称这种不断增长的信息需求为组合激增

    (combinatorial explosion)。想要全部地理解，势必要了解更多，而且

    每一项待解之事的组合将很快使你不堪重负，于是，系统崩溃。

    另一种证明世界复杂性高深莫测的数学工具是混沌理论(chaos

    theory)。在混沌系统中，差之毫厘，失之千里。众所周知的比喻是，中国的蝴蝶扇扇翅膀，美国便飓风肆虐。在混沌系统中，微小的差异会

    被放大，就像跌落悬崖的速度是平时下山速度的放大版。斯蒂芬·杰伊·古尔德(Stephen Jay Gould)这样诠释混沌理论如何将复杂性引入历史

    研究：“一开始没来由的小小异动引发的后果如瀑布般倾泻而出，回首

    一切，恍然间有种命中注定之感。起初哪怕只是轻轻一推，历史的车轮

    就会驶入不同的轨道，从这一点开始即分道扬镳。始于微不足道的改

    变，终于大相径庭的结局。”15古尔德对过往事件的不可避免性的观察结

    论，正是对人类无知的深刻洞见。我们只是意识不到事情是如何发生的

    罢了。错觉的诱惑

    我们已看到，人类的无知如此出乎预料，比他们自认为的还要无知

    得多。我们还看到，世界的复杂性也如此出乎意料，比任何人想到的都

    还要复杂得多。那么，如此无知的我们为什么没有被这样的复杂性打败

    甚至全军覆没呢？对浩瀚世界只有微小认识的我们居然也能从容应对，还表现出一副学识渊博的样子，这又是为什么呢？

    答案是我们都在自欺欺人。我们高估对事物运行规则的理解能力，即使一窍不通也笃信自己无所不能，对复杂性视而不见。我们说服自己

    相信一切尽在掌握，哪怕事实并非如此，我们还用所谓的知识和信条将

    观点和行为合理化，把它们包装得冠冕堂皇。我们否认复杂性，聊以慰

    藉。这正是理解的错觉。

    我们都听过小孩子们一遍一遍地问“为什么”，直到被他们缠着的大

    人们说出“答案”。孩子们隐隐察觉到了事物的复杂性，大人解释得越深

    入就引出孩子们越多疑问。一种关于解释性深度错觉的说法是，成年人

    忘记了事情是多么复杂而决定不再发问。由于我们不曾意识到这个决定

    让我们不再刨根问底，结果我们一直认为，我们对事物如何运转的理解

    比实际上要深入。

    最后，我们将要探讨一个更深层次的问题。与其纠结我们该如何在

    复杂性面前卑躬屈膝，不如谈谈如何对付它、掌控它。无知的人类何以

    取得今日之成就？事实上，我们已经在认知劳动分化方面成绩斐然。但

    想要了解我们如何共享知识，首先还得从个体如何思考说起。

    [1] 1GB=230字节。——编者注第二章

    我们为什么思考

    你想拥有更好的记忆力吗？你想要完美的记忆力吗？这听起来很

    棒，是不是？

    伟大的阿根廷作家豪尔赫·路易斯·博尔赫斯(Jorge Luis Borges)在

    他出色的短篇小说《博闻强记的富内斯》(Funes the Memorious)中描

    写了一位生活在乌拉圭边境小镇弗赖本托斯的青年。他对亲历的点点滴

    滴有着过目不忘的记忆力1：

    我们一眼望去，可以看到放在桌子上的三个酒杯；富内斯却能

    看到一株葡萄藤所有的枝条、一串串的果实和每一颗葡萄。他记得

    1882年4月30日黎明时南面朝霞的景象，并且在记忆中同他只见过一

    次的一本皮面精装书的纹理比较，同凯布拉卓暴乱前夕船桨在内格

    罗河激起的涟漪比较。那些并不是单纯的回忆；每一个视觉形象都

    和肌肉、寒暖等等的感觉有联系。他能够再现所有的梦境。他曾经

    两三次再现一整天的情况；从不含糊，但每次都需要一整天时

    间。[1]

    这听起来简直像任何一位货真价实的超级英雄所拥有的超能力一

    样，虽还不足以离奇到被有放射性的蜘蛛咬上一口，或被伽马射线击

    中，但富内斯的故事事出有因：他卓越的记忆力始于一次从马背上跌落

    导致头部受创的遭遇。

    博尔赫斯因其融离奇想象于日常生活的编剧手法而闻名，因此富内斯的故事直到近年仍被认为是虚构的奇幻小说。但在2006年，加州大学

    欧文分校的伊丽莎白·帕克(Elizabeth Parker)、拉里·卡希尔(Larry

    Cahill)与南加州大学的詹姆斯·麦高(James McGaugh)共同发表了一

    项惊人的病例研究，其病人代号为AJ。2 AJ几乎就是富内斯的翻版。她

    能记住她日常生活中经历的每一件事，从一日三餐到每一次社交活动。

    她在电子邮件中向麦高解释道：

    我今年34岁，自11岁起，我便拥有了这种不仅仅是回想起某件

    事情，而且是一种令人难以置信的能够再现过往经历的能力。我的

    第一个记忆还是婴儿床里那个蹒跚学步的孩子(大约在1967年)，然而，从1974年至今，随便挑一天，我都能说出那天是星期几，我

    干了些什么以及当天发生的任何意义重大的事情……这些我都能描

    述给你听。我不用预先查看日历，24年来的日记都装在我的脑子

    里。每当一个日期在电视上(或任何其他地方)闪过，我便不由自

    主地回忆起那一天并记起当时我身在何处，在做什么，那一天怎么

    开始，接下去又如何，永无休止。

    这种情形被称为超忆症，或超常自传性记忆。此症状极其罕见，患

    病率屈指可数。

    我们大多数人连钥匙放在哪儿都记不住，因此AJ所拥有的能力堪称

    奇迹。但是，或许我们不必为此震惊不已。从计算机角度来讲，储存是

    个相对容易解决的问题。计算机一经问世，我们立即学会了如何高效地

    储存大量信息，同时，计算机的存储量也成指数级增长。时至今日，1TB[2]

    的U盘(闪存盘)在亚马逊网站上的售价还不到100美元。3它那

    约与一包口香糖等大的体积可以容纳200万册与本书相当的文本，或20

    万首歌曲，或31万张照片。

    如果计算机能够保存这么多信息，那么你或许希望人类的大脑也做得到。诚然，超忆症存在的事实显示出大脑有潜力成为储存细节的宝

    库。为什么不是每个人都具备这种能力呢？

    原因在于大脑并非电脑工程师设计出来的。演化的推力塑造了我们

    的大脑以解决某些特定的问题，而死记硬背一大堆细节对此并无帮助。

    博尔赫斯体悟到了这一点。我们来看看他怎样运用高水准又令人叹服的

    文字借富内斯之口描述这种能力：

    我一个人的回忆抵得上开天辟地以来所有人的回忆的总和……

    我睡觉时就像你们清醒时一样。[3]

    下一句稍逊色了些：

    先生，我的记忆简直像一大堆垃圾。

    在AJ的经验中，她的“超能力”也并不总是令人艳羡。超忆症在她看

    来是个沉重的负担：

    它一刻不停，完全不受控制，把我折腾得精疲力竭。有些人叫

    我活日历，当别人的脑袋已经塞得满满的，而发现我有这项“天

    赋”时，都是满脸惊讶。接着他们开始丢出一个一个日期试图难住

    我……但我从没被问倒过。大多数人会把这叫作上天的馈赠，可对

    我来说却是个包袱。每天，我的一生都像过电影一样穿梭在脑海

    里，这简直快把我逼疯了!!!

    类似的情况并非只有AJ一人。2013年，美国国家公共广播电台4报

    道了55位已被确诊的超忆症个案，其中大多数患者都被抑郁症困扰。

    要理解为什么过目不忘并非幸事，我们得从头开始仔细考虑我们思考的目的。思维究竟是为了解决什么问题而存在的？一个好大脑

    几乎所有动物都有大脑。神经元是动物从其他生命体分化出来时最

    早的适应性之一。甚至那些尚不具备完全结构化的大脑的动物也有神经

    系统，有神经网络协同处理信息。但植物就没有大脑，没有一种植物演

    化出能组成网络处理信息的细胞。

    动物与植物之间千差万别，但最根本的差异在于动物能够做出一些

    复杂精巧的动作，它们能够以多种方式应对所处的环境。诚然，植物也

    有异常复杂和迷人的一面(一种名为重楼百合5的植物，其基因组是人

    类的50倍之多)，但它们终生与复杂行为无缘。这就是为什么砍倒一棵

    树或摘下一朵花是如此轻而易举，它们对此毫无反抗能力。植物当然也

    在演化中找到了不要求复杂行为的生态位。光合作用无疑是它们演化之

    路上最重大的壮举。我们动物若是晒晒太阳就能获得营养供给，那生活

    可就完全是另外一番样貌了。

    部分植物具备一些原始的行为能力。许多植物能转动叶片朝向太

    阳，有些能攀附其他物体作为支撑，有些甚至会自行收缩以避免被碰

    触。关于植物似乎也有着“动物般”的行为能力这一点，我们最津津乐道

    的例子莫过于食肉的捕蝇草。6捕蝇草生长的土壤环境缺乏某些特定的

    关键营养素。为了获得这些营养，它们已经演化出了诱捕并消化昆虫的

    能力。它们所使用的猎捕机制堪称自然界的奇迹：它们有两瓣裂片状的

    叶子，能分泌花蜜，会在吸引小虫进入后迅速合拢。当叶片顶部的毛状

    触发器收到刺激信号时，闭合动作即被触发。这一系列物理和化学反应

    促使叶片合拢并分泌消化酶。

    这种机械式的猎食手法反映出捕蝇草还不够聪明。演化给它们提供了一些避免严重错误的机制。例如，它们的毛状触发器必须在短时间内

    连续接收到两次刺激信号，叶片才会闭合。这使捕蝇草得以区分落入其

    中的究竟是昆虫还是雨滴或无意义的碎屑。不过，它们还是太容易被欺

    骗了。

    你可以把捕蝇草看作一种信息处理系统。来自环境的刺激被转换成

    闭合与否的信号。信号的处理历经一系列相当复杂的机械式过程。值得

    注意的是，信息处理发生于植物自身的内部机制之中。重新安排和改变

    这些机制以处理不同的信息几乎是不可能的。捕蝇草的猎捕机制在闭合

    时机方面已演化到了登峰造极的地步。进化已经不能让其做得更复杂

    了。

    我们之前提到过几乎所有的动物都有大脑。不过，海绵倒是个例

    外。因此，海绵作为唯一没有行为能力的动物也就不足为奇了。它一动

    不动地坐在海底，以从海水和其他生物的排泄物中过滤出的营养作为供

    给。这样的日子索然无味(尽管我们怀疑海绵其实挺乐在其中的)。

    一旦动物发展出神经元和神经系统，其行为的复杂性骤然猛增。这

    是因为，作为一个弹性系统的基石，神经元的演进使这一系统能够编写

    越来越复杂的信息处理算法。

    以原始水母[4]

    为例，它有着动物界最低级的一种神经系统，甚至称

    不上是个真正的大脑。7水母只有约800个神经元，但它们的行为本质上

    比捕蝇草复杂精妙得多。它们能够对水中的盐度做出反应，以触角为武

    器进行简单的猎捕行为，并把囊中之物塞进嘴巴，原始水母也自有逃避

    掠食者的独门绝技。但是，我们也不要对原始水母的能力过分夸大，水

    母大多数情况下也不过是在水中四处游荡而已。

    只要稍稍增大一点脑容量，奇迹就发生了。在神经元数量逾千的动

    物身上我们已经能够看到真正称得上复杂的行为了，比如飞行和运动。

    神经元数量达百万以上的动物，如老鼠，已经具备导航和筑巢能力了。拥有数以亿计的神经元的人类，创作交响乐和制造宇宙飞船已不在话

    下。8明察秋毫的大脑

    若你曾在五、六月份的月圆之夜去过新英格兰海滩，你将有机会领

    略一个不可多得的盛况：大西洋马蹄蟹，即美洲鲎的交配。马蹄蟹全年

    生活在海洋里，但届时会成群结队地涌向海滩寻找配偶并产卵繁殖。经

    当地志愿者计算，在2012年的特拉华湾，一夜之间即有157 016只马蹄

    蟹喜结连理。

    马蹄蟹的求偶之舞已经跳了4.5亿年之久。说得更形象一点，它在

    地球上的历史是现代人的2 250倍之多。马蹄蟹这一物种难以置信的长

    寿应该做何解释？它们具备哪些能力，它们的大脑如何让这些能力得以

    实现？

    霍尔丹·哈特兰(Haldan Hartline)9是一位生理学家，因对于上述问

    题有所创见而获得1967年的诺贝尔奖。有时，平凡中的机缘巧合往往引

    出最了不起的科学发现。哈特兰曾任职的宾夕法尼亚大学与东海岸的海

    滩相去不远。哈特兰因地利之便在五、六月间的满月之夜前往海滩收集

    尽可能多的标本带回实验室。

    马蹄蟹相对简单的大脑构造让科学家得以确凿地分辨出里面究竟发

    生了什么。就像我们在前一章节中看到的那样，通常情况下，大脑实在

    高深莫测。由于其复杂性，人脑的许多功能至今仍是未解之谜。马蹄蟹

    的“头脑简单”使它成为脑生理学研究的绝佳工具。时至今日，它仍是自

    然界中被研究得最完善透彻的神经系统之一。马蹄蟹的脑分为几个功能

    区，其中视觉感知占据要席，也是哈特兰研究的重点。

    马蹄蟹的两只复眼位于甲壳两侧。每只眼睛由被称为小眼的约800个感光细胞组成。当受到光照刺激时，每只小眼向大脑传递信号，反馈

    光的强度。因此，本质上，马蹄蟹的视觉系统绘制了一幅关于眼睛进光

    强度的地图。

    哈特兰发现的关键在于，马蹄蟹脑中的地图并非是对外界环境光源

    一丝不差的反映。相反地，光线强度的信息以非常系统化的方式被转

    化。当一个强信号从某只复眼的一个小眼传入时，其他邻近区域的信号

    即被削弱。这被称为侧向抑制。侧向抑制的一大成效在于它制造了视觉

    输入上的反差，使亮区从暗区中脱颖而出。这与信号处理算法有异曲同

    工之妙，后者被用于修复因时光流逝渐渐褪色且对比度下降的老旧影

    像。对马蹄蟹而言，侧向抑制的成果即放大光线地图上相对进光最强的

    区域。

    哈特兰的研究引出许多新问题，但或许最不容忽视的议题是马蹄蟹

    为何会发展出这种能力？视觉输入对比度的增强对其有何益处？

    1982年，一支由哈特兰的学生罗伯特·巴洛(Robert Barlow)10带领

    的实验团队着手解答这个疑问。演化决定了交配乃头等大事(我们自知

    人类也深有同感)。巴洛的发现表明马蹄蟹视觉系统的侧向抑制机制对

    求偶交配至关重要。巴洛制造了一些形状、颜色各异的注水泥套管，并

    在交配季节将它们置于海滩上。就像捕蝇草一样，事实证明，雄性马蹄

    蟹也不够聪明。它们不断地试图和这些注水泥套管交配。更无可救药的

    是，它们的浪漫序曲主要都献给了那些无论形状还是与沙子的对比度都

    更近似雌性马蹄蟹的套管。这表明，视觉使它们寻得佳偶，帮助它们分

    辨出那些最有可能是雌马蹄蟹的目标对象。

    想象一下，一只雄马蹄蟹爬上海岸，它的首要目标是尽快找到一只

    可以交配的雌性。它或许不曾从海滩的这个位置上岸。天空可能阴沉沉

    的或乌云密布，还有密密麻麻的海草或浮木遮挡视线。其他雄性马蹄蟹

    也成群结队地怀着相同的目标蜂拥而至，更糟糕的是，这片海滩僧多粥少。因此，迅速识别并定位那些未交配的雌性，决定了能否成功传宗接

    代。此时，侧向抑制的优势开始显现。增强对比将使那些雌马蹄蟹秀色

    可餐的黝黑甲壳从杂乱的背景色中凸显出来。在侧向抑制方面出类拔萃

    的雄马蹄蟹将最有机会成为幸运儿。

    马蹄蟹用眼睛处理来自外界环境的信息，以在寻找伴侣时略占优

    势。该信息处理能力使它们不至于被光线不足或沙滩上的海草等环境干

    扰骗得团团转。这有助于雄马蹄蟹在无论何种视觉条件下寻找雌蟹。尽

    管如此，马蹄蟹还是很容易上彩色水泥块的当，因为它所针对的反应目

    标的属性太过单一。任何只要看起来像雌马蹄蟹的东西都可能具备这种

    属性，即使这种东西不是雌性的。

    大脑变得越来越大，也越来越复杂，其运作逐渐摆脱外界环境的影

    响。为了说得更清楚，我们先从面部识别谈起吧。人类是辨别面孔的行

    家里手。这可不是个简单的信息处理问题。粗略看来，我们的长相大同

    小异，我们的体型非常相似，两只眼睛、一个鼻子、一张嘴巴都长在差

    不多的位置。但是，人类能够区分数千张几乎差别甚微的面孔。更具挑

    战性的是，我们必须有能力在多种不同情境下识别出同一张面孔。每当

    我们看到一张面孔时，视角会挪移，妆容或胡须会变化，连打光位置的

    轻微差异都会投出不一样的阴影。如果大脑只依靠眼部的感官输入辨识

    面孔，我们将一败涂地。

    最近，我们在丹尼·德维托(Danny DeVito)的高中纪念册上看到一

    张(居然十分帅气的)毕业照。11这张照片最引人瞩目之处在于，它很

    显然就是丹尼·德维托。如果你把它放在丹尼·德维托的近照旁边比对，你很难找出两张照片在视觉上的相似之处。但我们就是看得出来它们是

    同一个人。我们是如何做到这一点的？

    答案是，面部处理系统从每个我们所见的角度精密地提取了一张面

    孔的深层属性，我们可以据此从其他人脸中辨识出某一个。如果丹尼·德维托有一道疤痕或其他不寻常的特征，这或许会容易些。只要这个疤

    痕大得足以在任何光线条件下都可见，任何化妆术都无法遮挡，而且从

    任何角度看去都一览无余。但是他没有疤痕，因此我们的面部识别系统

    12不得不仰赖更抽象的，让丹尼·德维托看起来像丹尼·德维托的属性。

    例如，不同特征的相对位置是进行人脸感知的关键要素。人类可以侦测

    到瞳距或口、鼻、目纵向相对位置的细微变化。13

    上述对人脸感知的解释同样适用于所有知觉类型。变得聪明即意味

    着有能力从感官接收到的信息洪流中攫取更深层、更抽象的信息。不同

    于单纯地对周遭的光线、声音和气味做出反应，动物拥有复杂而巨大的

    大脑，提取出它们所感知到的这个世界中深邃而玄妙的部分。这使它们

    得以在新情境中甄别出极其细微而复杂的相似与差异，进而在哪怕全新

    的环境中都游刃有余。

    更深层、更抽象的信息之所以大有助益，是因为它们能够被用于从

    无限可能的排列组合中提取出那些我们感兴趣的部分，而不用管这些兴

    趣点是怎么产生的。这些抽象信息为我们所用，比如，识别熟悉的旋

    律。你一听到勃拉姆斯的《摇篮曲》，无论音色高低，用什么乐器演

    奏，哪怕几个音符错了，你都可以认出它。不管让我们识别出这熟悉曲

    调的机制是什么，它绝非过去在某个特定场景中听过这个调子的记忆，而是某种非常抽象的东西。我们无时无刻不在仰赖这种抽象信息辨别事

    物，却浑然不觉。富内斯的诅咒

    即便是出于想象，博尔赫斯也已经知道过目不忘与心智最好的功能

    ——抽象思考之间的矛盾。这就是为什么富内斯说自己的脑袋像个垃圾

    堆。它塞满了无用之物，以致无法归纳和理解。譬如，在富内斯看来，他见过的所有四条腿毛茸茸的生物都是同一种动物：

    我们不能忘记，富内斯几乎不会进行一般的、纯理论的思考。

    他非但难以理解“狗”这个共性符号包括不同大小、不同形状、各

    式各样、数量巨大的狗，而且，令他感到困扰的是，从侧面看其编

    号为3–14的狗，名称会和从正面看其编号为3–15的狗一样。[5]

    我们大多数人并非超忆症患者，因为这种特质对在演化中成功存活

    下来毫无帮助。心智忙着通过提取精华摒弃无用来做出行为选择。事无

    巨细的记忆阻碍了对更深层本质的聚焦，即那些能让我们辨识出新、旧

    情形相似之处并做出有效行动的通则。

    关于心智因何而生的理论层出不穷。埃德加·赖斯·伯勒斯(Edgar

    Rice Burroughs)视泰山不同于其他猿类是基于他的推理能力(以及他

    会刮胡子)。有些人提出心智的演化是为语言服务的，或是为了适应社

    会互动、狩猎、觅食、导航或因应环境的变化。我们不反对上述想法。

    事实上，它们可能都是正确的，因为心智的演化实际上是为着一个包含

    又高于上述一切的目标，即为着有效的行动。智慧生物比之竞争者更有

    机会生存下来，是因为它们更善于采取那些能在短期和长期内受益的行

    动。这对于我们应该如何诠释思考意义非凡。随着大脑变得越来越复杂，它们对环境中更深层、更抽象的线索也

    回应得更自如，这使它们对新环境的适应性前所未有的高。这对理解知

    识的错觉至关重要：储存细节无益于有效行动；通常，全局概貌才是我

    们需要的。像在超忆症患者和《博闻强记的富内斯》这样的例子中，细

    节往往适得其反。

    如果我们在另一个青睐其他类型能力而非偏好择取有效行为的环境

    中演化至今，人类心智的发展或将遵从一种迥异的逻辑。如果我们在一

    个鼓励赌博投机游戏的世界演化至今，对概率分布和统计法则的掌控绝

    对不在话下；如果我们在一个崇尚演绎推理的世界演化至今，说不定人

    人都是精于推演的史波克。但我们中的大多数在这两方面都是一团糟。

    相反地，我们演化至今的世界由逻辑行为主导，这也是为什么逻辑思维

    是人之所以为人的核心要件。在下一章中，我们将进一步剖析行动的逻

    辑是什么，以及这与其他类型的逻辑有何不同。

    [1] 豪尔赫·路易斯·博尔赫斯. 杜撰集[M]. 王永年，译. 上海：上海译文出版社，2015.

    [2] 1TB=240字节。——编者注

    [3] 豪尔赫·路易斯·博尔赫斯. 杜撰集[M]. 王永年，译. 上海：上海译文出版社，2015.

    [4] 这里的原始水母(lowly jellyfish)与今天通俗意义上属刺细胞动物门的水母

    (Cnidaria)不同，是栉水母动物门(Ctenophora)的物种。二者有相似的习性和生态位，但栉

    水母的网状神经系统和肌肉系统发育早于水母，故在本文中以“原始水母”称之。——译者注

    [5] 豪尔赫·路易斯·博尔赫斯. 杜撰集[M]. 王永年，译. 上海：上海译文出版社，2015.第三章

    我们如何思考

    本书的作者之一史蒂文有一只名叫卡西的狗。卡西和它的主人有很

    多共同点，其中之一便是如何对待食物。每到晚餐时分，我们都变得饥

    肠辘辘。卡西的解决之道就是蹲坐在它的食盆边等待佳肴到来。这主意

    其实还不错。毕竟，每晚差不多相同的时间点，当主人注意到它蹲在那

    儿就想起该喂食了。问题是如果恰好没人在厨房看到正守着食盆望眼欲

    穿的它，不幸的卡西就只好盼望下一餐有人能记起它还饿着呢。

    史蒂文比卡西还是略胜一筹的。他会主动找寻食物的来源而不是在

    餐桌旁傻傻等待。由于家中的晚餐由史蒂文夫人掌勺，每到开饭前史蒂

    文便会对她“纠缠不休”。最终，为了结束这场“死缠烂打”，史蒂文夫人

    只好下厨准备二人的晚餐。只要史蒂文夫人有空，哪怕她并没有恰好在

    厨房看到馋猫一样的史蒂文，这一策略仍然奏效。诚然，史蒂文的方案

    也不臻完美。倘若史蒂文夫人外出或被丈夫衣来伸手饭来张口的作风惹

    恼，这点小伎俩也徒劳无益。

    在卡西自己的小脑袋里，进食与进食地点之间已紧密相连，它的行

    为也正是拜这种关联所赐。但作为狗的主人，史蒂文则更深谋远虑：他

    发现了佳肴将临的因由(史蒂文夫人)，并对症下药。卡西所针对的则

    是结果(食盆)，也难怪它有时候要饿肚子了。治本而非治标在多数情

    况下都是极为有效的问题解决之道。如果你正被某种病症困扰，最好根

    治痼疾(因)而非仅仅满足于消除症状(果)。所谓“授人以鱼不如授

    之以渔”。

    或许我们对卡西有些太过苛刻了。在心理学史上，俄国生理学先驱伊万·巴甫洛夫(Ivan Pavlov)于19世纪晚期进行的实验举世闻名，获学

    界瞩目长达数十年之久。实验表明了动物能够通过学习对任意刺激建立

    联系，例如铃声和食物。1巴甫洛夫发现狗在食物入口之前便已分泌了

    过量的唾液(人亦然)。因此，他通过狗唾液腺的分泌量测量它们对食

    物的渴望程度(大致就是狗流了多少口水)。实验中，巴甫洛夫固定在

    摇铃之后向狗投喂食物。之后，他发现狗只要听到铃声就会分泌唾液而

    无须有食物供应。他认为狗已将铃声与食物建立了联系，由此引发了相

    似的反应。此处的铃声可以换作任意刺激，只要它能被狗感知到。食物

    则是巴甫洛夫迎合狗的需求挑选的特定刺激。这一实验的前提是，他假

    设食物和铃声在狗的记忆中是任意且没有预先关联的。巴甫洛夫的发现

    获得了同人的认可：他于1904年荣获诺贝尔奖，其条件反射理论[1]

    作为

    行为主义的基石，统领了20世纪上半叶的心理学界。

    在20世纪50年代，心理学家约翰·加西亚(John Garcia)开始质疑条

    件反射的任意性。在加西亚的一项研究2中，老鼠在实验中被施与了几

    种不同的配对刺激。老鼠先被置于噪声、闪光或有甜味的饮水三种情境

    中的一个。随后，它们又受到电击或经历胃痛(向其饮水中添加某种化

    合物所致)。老鼠很容易习得噪声、闪光与电击之间的联系，并把甜水

    和随之而来的胃痛联系在一起。但它们无法建立其他联系，噪声、闪光

    与胃痛，或甜水与电击之间并无因果关系。

    制造闪光与触发电击的是同一机制。同理，饮用有添加剂的水——

    哪怕是甜味剂——仍是导致胃痛的潜在原因。这两种配对都带有因果关

    系，另外相反的两个配对则没有。甜水导致电击听起来匪夷所思，闪光

    引起胃痛也不合常理。老鼠能够习得具有因果关系的联系，但对任意性

    联系则无动于衷。加西亚的研究表明老鼠倾向于习得有因果意义的关

    系，而非任意联系。甚至可以说，老鼠也参与了一项简易的因果推理，这一推理让它们弄清楚痛苦不堪的可能原因。

    如果老鼠能进行因果关系思考且依赖的不仅仅是简单的联想，想必这推论在狗身上也成立。条件反射并非生效于任意配对的刺激之间，它

    们只在联系具备某种潜在的因果意义时才生成。因此，我们要为丑化卡

    西的认知能力致歉。请允许我们对狗和它们因果思考的能力致以崇高的

    敬意。当然我们更敬重的，是人类的因果认知。因果推理大师

    人类乃这世界的因果推理大师。在粗糙的物质表面划一根火柴，下

    雨天出门没带伞，在天性敏感的同事面前说错了话，我们皆能预知将引

    发何种后果。以上这些都要求因果推理的能力。无一例外的是，我们先

    设想这世界处于某种状态，然后因为某项机制的操纵改变了初始状态。

    在第一个例子中，我们先想象一根火柴和一个粗糙的表面，接着想象用

    火柴摩擦糙面这个机制。我们已知该机制将产生火花且这些火花将引燃

    火柴头内的可燃物。在第二个例子中，我们设想外面在下雨但室内是干

    爽的。接着我们想象无数小水滴落在我们身上这样一个机制。基于对该

    机制的了解，我们预见衣服和头发将吸收一部分水滴而剩下的将会落在

    皮肤上。简而言之，我们会被淋湿。预测行为所基于的是因果性知识

    ——那些关于机制如何运行的知识，这看似简单却要求我们对多种机制

    烂熟于心：在糙面上可以引燃火柴、被雨淋湿是附着了一层小水滴、觉

    得冷要盖厚毛毯、熊孩子要被大声批评才听话、打开电子设备要按电源

    按钮、棒球能够打碎玻璃窗、灌溉植物、踩下油门——这样的例子不胜

    枚举。我们熟知一大堆能导向既定结果的机制和原理。

    而且我们不只熟悉它们，还熟知它们如何运行。如果火柴或摩擦面

    受潮，或是力道太轻或太重，火花都不会出现。如果披着雨衣或者雨势

    小得足以在落到身上后立即蒸发，我们都不会被淋湿。对每个耳熟能详

    的机制，我们都理解得足够深入，知道必须满足哪些条件，其机制导出

    的结果才能符合预期(只有当小孩子从对他的责备中感受到气愤而非玩

    笑时，他才会号啕大哭)，以及哪些条件不过是虚张声势(你若是离得

    太远，他听不见你愤怒的批评，他当然不会哭了)。

    还有一些其他类型的因果推理相对晦涩，不那么易于理解。解出8743的立方根恐怕没那么简单；阐明量子力学谈何容易；你下次在内华

    达州里诺市赌博的胜算也很难猜透。就连里诺在洛杉矶的东边还是西边

    都不是个简单的问题(去查查看，答案会让你大吃一惊的)。我们不是

    样样精通的全能手。推论这世界的运行规则才是你我的强项，我们是天

    生的因果推理达人。而老鼠，碰巧也是这行当的怪杰。我们都是遵循相

    同规则演化至今的动物，除此以外谁还能生出如此智慧？

    在上一章我们已了解到，思考的目的是在当前给定情境下选出最有

    效的行动方案。这要求我们能洞悉、识别那些深藏和贯穿在不同情势之

    中的恒量。人之所以为人，即在于我们能厘清那些深沉而稳定的特质，那些需要人类智慧才能辨识出的核心特质：从某人是否患有脑震荡或传

    染性疾病，到是不是该给汽车轮胎打气了。

    截至目前，我们所讨论的例子都不过是蜻蜓点水而已。我们还尚未

    提及人类在预测战争结局、分析新健康保险方案的组织影响，甚至破解

    马桶工作原理方面的杰出才能。相较于其他类型的推理，我们的因果推

    理或许真的更胜一筹，但深度错觉还是说明了人类在个体层次上的局限

    性。

    因果推理指的是我们试图用已知的因果机制对变化做出解释。它通

    过理性论证帮助我们预测“因”会结出怎样的“果”。这里有一些人们本能

    地参与因果推理的例证。试想以下故事中的问题。

    一名说客暗中对一位参议员展开攻势：“如果你支持我的提案，下

    一年你就不用为资金发愁了。”在接下来的几个月里，当参议院吵得不

    可开交时，这位参议员是该法案坚定的支持者。故事说到这里，你认为

    这位参议员会在下一年度募款上花费多少时间？

    这个问题回答起来并不困难。这位参议员显然更可能使用说客提供

    的经费，高枕无忧地品名酒、抽雪茄，而不是为筹款四处奔波。这个问

    题之所以如此容易回答是因为人类堪比一台推理机器。对所有未知或无法亲眼所见的事物，我们皆推测之。这一说客的故事是逻辑架构中被称

    作“肯定前件式的假言推理”的一个简单案例。如果使用符号，它可以表

    示为如下形式：

    若A则B。

    A成立。

    因此B成立。

    谁会反驳这样的说法呢？如果A意味着B，那么一旦你有A，就也有

    了B。这听起来就像你把一模一样的话说了两遍。但事实上，并非每一

    次真相都是如此显而易见。参议员有可能支持了提案但回绝了说客的资

    金。也或许是说客撒了谎。“果”是有可能不按套路出牌的。如“肯定前

    件式的假言推理”之类的逻辑架构在符号形式上看起来合情合理，可是

    一旦我们把它们放入有血有肉的现实情境中，可能就不那么顺理成章

    了，这是因为涉及因果关系的因素在不知不觉间被纳入考虑范围。3

    许多逻辑架构看上去本就不怎么合理，有些论点也不如它们看上去

    那么合乎逻辑。我们来看下面这个例子。

    如果我的内衣是蓝色的，那么我的袜子肯定是绿色的。

    我的袜子确实是绿色的。

    因此，我的内衣是蓝色的。

    上述推理成立吗？大多数人会觉得没错，但回归逻辑的学理(即从

    逻辑命题的角度来解释)，答案是：大错特错。这个推理犯了一种名

    为“以果证因”的逻辑谬误。

    现在请来思考一个不仅有关事实真伪，还涉及因与果的论证。如果我掉进下水道里，那么我将需要洗个澡。

    我洗了个澡。

    因此，我掉进了下水道里。

    大多数人能看出这个例子的问题所在。“我洗了个澡”这一事实并不

    意味着我曾掉进下水道里，因为导致我去洗澡的原因远不止这一个。在

    这个例子中，第一条陈述是因果性的：掉进下水道是洗澡的原因。当我

    们进行因果推理时，我们会更加充分地考虑到所有致使我们做出正确推

    论的因素。它确实还是要费一番脑力的。我们必须厘清的是，掉进下水

    道可能是导致洗澡的原因之一，但反之不然。我们必须顾及其他亦可能

    导致洗澡行为的原因。我们不得不一一评估这些原因的合理性。而且，我们还要将上述意见或看法组织成回答问题的答案。所有这一切，不过

    在转瞬之间完成。当涉及因果关系时，我们的推理简直无懈可击、浑然

    天成。

    人类不是计算机那样的逻辑运算机器。我们或许时时刻刻都在进行

    推论，但这些推论并非基于教科书式的逻辑，而是因果性的逻辑。

    正如人们不相信联系是任意的(巴甫洛夫想象中的人类行为)，人

    们也不是按照逻辑演绎做日常推理，而是用因果分析。我们通过推理世

    界运转的方式来进行推论。我们猜想如何由因导果，哪些东西会抑制或

    阻碍预期中的“果”，以及为了“因”能发挥作用，哪些因素必须就位。我

    们判断一个说法的是非对错所依靠的是因果式的逻辑，而非命题式的逻

    辑，因果关系的逻辑包括了具体事件如何一一对应到其结论。

    因果推理的能力让我们得以解决许多现实问题。在裂谷或水面上建

    造一座桥梁就是因果推理的产物。桥梁设计师必须进行与承重结构相关

    的推理，以确保建造一座能承载汽车和卡车重量的安全桥梁。为机动车

    安装车轮使车子能随着车轮的滚动而移动，这要求另一种因果机制的参与。实际搭建一座桥梁或制造一只车轮的前提是构思与筹划它们的能

    力，这也使人类得以拓展领地、躲避敌人，并在争夺稀有资源的演化之

    战中成为最大的赢家。

    将想法投射到长远未来的能力也是因果推理的一种。它涉及对世界

    长期情势发展的预期机制。这类长期规划是必要的，可以激励我们终生

    学习。学习的精髓在于，我们精进的能力不会立竿见影，而是在多年以

    后才凸显其价值。学习独木舟的精良制作工艺可能要花费数年之久。但

    是，某个社群中使用独木舟的人不会投入时间在这项将来才会用到的工

    艺上，在当代的独木舟工匠做出最后一支船桨之前，这个社群还是可以

    继续他们习以为常的捕鱼和交通方式。只有在你能通过因果机制的推理

    足以看到未来社会变迁的时候，比如当你看到死亡的威胁近在眼前时，才会花时间学习某项有用的技能或工艺。

    我们所擅长的因果分析不仅针对客观实物和社会流变，还包括精神

    和心理层面遇到的问题。4试想某人，比如你的爱人，拒绝跟你说话。

    现在，你有了一个要解决的问题。你需要调动因果推理来找出问题所在

    并弄清楚如何应对。

    想要确认问题出在哪里，你得因果式地揣测人类的反应和情感。是

    什么导致他她对你做出负面反应呢？你冒犯他她了吗？你提起他她不

    堪回首的过去了吗？你踩到他她的道德雷区了吗？正如面对客观实物

    一样，这也需要复杂的因果分析。此时，你需要了解人类的想法和动

    机，以及它们如何引发后续行动。要弄清是什么触怒了某人，你得对

    他她的信条或观念略知一二。例如，他她对你的过去了解多少？哪些

    道德价值观是他她看重的？你还得对他她的欲求所有了解。他她的敏

    感地带在哪里？他她跟你冷战是为了达到什么目的？换句话说，你要

    做的就是找出操控他她行为的背后意图并弄清他她希望借此达成的结

    果。这类因果分析在每一个人际交往场合都会被调动，也是绝大多数人

    用起来都得心应手的一类推理。寻求解决问题的具体做法也需要因果推理：现有的各种方案都会导

    向怎样的后果？如果你试图安抚此人，他她的态度可能会有所缓解，但也可能被理解为你认错了，使对方占了上风。如果你挑起争执，或许

    能逞一时口舌之快，但你可能将结束或至少在一段时间内无法维系这段

    关系。有时，预测我们的所作所为会对他人产生何种影响并非易事，但

    还是那句话，如果我们义无反顾地这样做，大多数情况下还是能顺利解

    决问题的。彬彬有礼地提出一个简单的请求，对方通常会心甘情愿地顺

    从；如果以开玩笑的方式提出，则大多会得到一个忍让的似笑非笑作为

    回应(根据我们的经验)。人们在因果推理上的非凡天赋不只是针对具

    体事物，在预测人类行为方面也毫不逊色。推理的正向和逆向

    因果推理是人类认知的基础，也是心智的主要任务，但其各个面向

    也有难易之分。我们的推理有正向和逆向两种。正向推理是思考如何由

    因导果。我们用它预测未来，用今日之旧闻预测明日之新闻。我们也用

    它搞清楚设备如何工作：例如，怎样按下一连串的按钮，就能设置好新

    时钟上的闹钟。前文提到的逻辑架构中“肯定前件式的假言推理”的例

    子，运用的即正向推理。现在，请你从参议员的行为出发，推测他将来

    是否一定会把时间花在筹款上。

    逆向推理是由果推因的推理。5医生用它诊断引发症状的病因，机

    械师用它判断你的爱车出了什么问题。逆向推理通常涉及解释、阐明事

    情是怎么发生的。对人类而言，正向推理，即由因导果，比诊断式的由

    果推因更容易一些。例如，医生更容易推测一名胃溃疡患者有腹痛症

    状，而不是由腹痛得出他患有胃溃疡的结论。逆向推理也比正向推理更

    耗时。由果推因的逆向推理或许很难，但人类也正是因此而与众(动

    物)不同。我们尚不清楚是否还有其他生物有能力或者有兴趣理清万事

    皆有其因。

    做正向推理时，我们通常只需少量的心理模拟。如果我请你预估做

    好一个煎蛋饼需要多久，你会在脑海中想象所需的几个步骤，评估每一

    步所需的时长，并把它们累加在一起。若预测与俄罗斯开战的影响，你

    可能会想象洲际导弹横空飞过，被雷达捕获。由果推因的诊断式推论可

    没这么容易。假设对俄战争真的爆发，我们想一探究竟，则需要动用一

    些其他方法择取潜在的原因，再评估每种原因的可能性以猜测实际上发

    生了什么。具有讽刺意味的是，我们的预测力比诊断力强这一事实导致我们在

    进行预测性推理时会犯一个错误，而进行诊断式推理时我们不会犯这样

    的错误。6假设你是一个精神康复师，接手下面这个案例：

    Y女士是一名32岁的女性，已被诊断为抑郁症。请评估她表现出

    嗜睡症状的可能性有多大。

    换句话说，在你除了她32岁、女性、抑郁症患者之外一无所知的条

    件下，你要回答她昏昏欲睡的可能性有多大。如果你不知道相关统计数

    据(其实也没几个人知道)，这会是个很难回答的问题。但总有一些你

    确凿无疑知道的事。比如，你确信，如果没有其他导致她困乏的原因，那么她表现出嗜睡症状的概率就会小一些。因此，假设我们向你咨询如

    下情况：

    Y女士是一名32岁的女性，已被诊断为抑郁症。一套完整的诊断

    检查结果显示，她尚未被诊断出任何其他可导致嗜睡的器质或精神

    疾病。请评估她表现出嗜睡症状的可能性有多大。

    你应该会给一个较低的数值，或许也不会低太多，但你对她嗜睡程

    度的预估值多少会降低一点。

    实际上，人类可不是这样做的。人们会忽略第二次提问中被着重强

    调的部分。我们向几组出席由哈佛大学主办的工作坊的心理健康专家展

    示了上面两个问题。他们对两次提问都给出了完全相同的答案。粗体字

    传递信息之所以会被忽略，是因为在由已知原因推测某项结果发生的概

    率时，人们会对其他可能的因素视而不见。他们想象一个年轻而忧郁的

    女性，并检视他们的心理图像是否呈现她昏昏欲睡的模样。这种心理图

    像不会考虑她是否脱水、疲劳或引起嗜睡的其他因素。令人惊讶的是，诊断式推理不会受此困扰。我们向参与同一个工作

    坊的其他几组人提出了下列问题。

    Y女士是一名32岁的女性，表现有嗜睡症状。请评估她被诊断为

    抑郁症的可能性有多大。

    我们反转了这个问题的问法。现在是要求通过给定结果推测某项原

    因的可能性，而非给定原因，推测某种结果发生的概率。这一次，与上

    述判断结果相比较的是对下面这个问题的回应。

    Y女士是一名32岁的女性，表现有嗜睡症状。已知一套完整的诊

    断检查结果显示，她尚未被诊断出任何其他可导致嗜睡的器质或精

    神疾病。请评估她被诊断为抑郁症的可能性有多大。

    文中的粗体字又一次排除了可能致使Y女士嗜睡的其他原因。在这

    个例子中，排除干扰因素理应提升人们的判断力。如果我问你A为真的

    概率有多大，而你已知A会导致B且B已发生，那么一旦你知道不存在其

    他导致B的因素，则A为真的可能性极大。事实上，如果你相信万事皆

    有因(其实大多数人都这么想)，那么A绝对为真，因为它是导致B发

    生的唯一原因。

    这与心理健康专家们的回答不谋而合。在排除其他潜在原因的情况

    下，相较于不给任何补充信息，他们更倾向于认为Y女士患有抑郁症。

    在进行诊断式推理时，即由果推因时，我们的受试者并未忽略其他可能

    因素。

    由因导果时人们会忽略其他潜在因素，是因为他们的心理模拟已经

    应接不暇了。但逆向地由果推因时，我们根本无法进行心理模拟。尽管我们并不擅长诊断式推理，但或许正是这种能力让我们得以成

    为人类。似乎还没有任何证据显示其他动物也能进行诊断式推理。动物

    对其身处环境的因应或许也十分老练，而且在前文中我们已看到，老鼠

    在思考因果关系方面何其敏锐，但没有任何一种动物表现出由果推因的

    诊断式推理能力。7

    关于非人动物不能进行诊断式推理的最强有力的反例，并非来自你

    我意料之中的黑猩猩、倭黑猩猩(在基因上甚至比黑猩猩更接近人类)

    或海豚(众所周知远比人类更聪明，正韬光养晦，等待时机统领地

    球)，而是来自乌鸦。这种动物的推理能力深深地震撼了科学家们。

    在一项研究中，6只新喀里多尼亚乌鸦面前放着一根透明的装有少

    量的鲜美肉泥的管子。狡猾的实验者在管子上设计了一个洞，这样一

    来，推出或拉出一小堆肉泥又可避免食物掉入洞中的唯一办法就是利用

    工具。6只乌鸦中的三只不仅想出了如何从最初的管子里取得食物，它

    们似乎还理清了其中的因果缘由。它们也能够从其他洞被设计在不同位

    置的管子中获取食物。考虑到在实验观察中，非人(灵长类)动物能做

    到什么(不能做到什么)，乌鸦的这项本领是相当不同寻常的，这一点

    即使连黑猩猩都无法做到。但是，这与人类精密而抽象的推理能力相

    比，还是相形见绌。实验中，没有任何一只乌鸦是基因突变的畸鸦(就

    此例而言)。故此，认为只有人类能够进行真正的诊断式推理的假设，即由果推因的因果推理，仍待争辩。尽管如此，乌鸦还是令人叹服不

    已。8讲故事的能力9

    因果分析有许多形式。弄清楚一台新咖啡机如何运作需要因果分

    析，怎么修补一件毛衣上的洞或如何治疗你的膝关节炎也是如此。在社

    会生活中，我们通过多种方式交换有关因果分析的信息。在销售一台需

    要自行组装的新电器时，我们把组装指导手册放入包装；我们在视频网

    站上分享一则如何修理洗碗机的视频；我们还阅读专家写的关于怎么治

    病救人，如何给他人留个好印象，以及怎么把生意做得风生水起的书

    籍。

    讲故事大约是人们彼此间传递因果信息的最常见方式了。想想下面

    这个古老的犹太故事。一位店主走到他的商店门口，发现窗户上满是用

    喷漆颜料画的侮辱和贬损涂鸦。他把窗户擦干净了。但第二天，同样的

    事情再次发生。因此，他萌生了一个计划。第三天，店主一直等到这帮

    当地的小流氓们出现，在他们干完这些勾当之后，店主付给他们10美元

    作为这项“工作”的酬金。翌日，他再次酬谢他们但只付给他们5美元。

    接下来几天，他继续为店铺受损而付钱，但金额逐日缩减，因此，小流

    氓们很快就只能拿到不到1美元了。他们终于不再来了。何苦就为了这

    么一点点钱而喷漆侮辱这位店主呢。

    这个虚构的小故事揭示了一个实实在在的因果教训，关于是什么让

    人们采取行动，以及你如何能够引导他们的动机，让其认为他们正在做

    一些违背初衷的事情。

    故事用于阐述人类动机很常见，但还有一些故事所传达的是一些有

    关世界运行规则，以及我们该如何应对的其他类型的启示。《圣经》中

    的一则传说讨论了世间万物的根本之源，世界是如何被创造的。许多《圣经》中的故事告诉我们行之有报且原因何在，因此，某些特定的行

    为是正确的而其他是错的。亚当和夏娃的故事教导我们要遵照神的指示

    去做，该隐和亚伯的故事告诉我们应当与兄弟友爱。童话和都市传奇总

    是告诫我们应该避开什么，什么是危险的，以及我们如何确认谁值得信

    任。有关英勇事迹的故事告诉我们自身有着惊人的潜力。

    讲故事是我们对一系列事件建立因果意识的自然本能。这就是为什

    么我们到处都能看到故事。20世纪40年代社会心理学的经典论证之一，是弗里茨·海德(Fritz Heider)和玛丽安娜·西梅尔(Marianne Simmel)

    向人们展示的一个简单的动画片。10主角是在屏幕上移动的一个圆形和

    两个三角形，仅此而已，无配音，无字幕。有时其中的两个几何图形会

    相互靠近；有时一个似乎在追另一个；有时它们似乎在打架。毫无疑

    问，人们看到的远不止圆形和三角形，他们看到的是一场浪漫的戏剧表

    演。人们无时无刻不在看故事。

    一则好故事不仅仅描述实际发生的事情，它在更广义的层面上告诉

    我们世界如何运作，这便关系到那些并没有真正发生的或至少还没有发

    生的事情。当莎士比亚笔下的麦克白夫人在杀害邓肯王后无法自已地不

    住地洗手时，她哭道：“去掉，该死的血迹!去掉，我说!……一，二；那么好吧，现在到了动手的时候啦。……地狱是阴冷的!”从中我

    们所领悟到的不仅是某个虚构人物的追悔莫及，更是关于谋杀带来的情

    感恶果。我们习得一个因果定律：杀害某人会使凶手饱受负罪感的煎

    熬，惶惶不可终日。

    一则好故事的道德寓意不仅适用于此情此景，也要能应用到我们或

    将身临的其他地方。我们之所以将亚伯拉罕在摩利亚山牺牲其子以撒的

    故事代代相传，绝不仅仅是为了在亚伯拉罕及其家族的事迹上多添一

    笔。这绝对是一堂教导我们不论何时何地都忠于上帝的课。

    在这重意义上，讲故事要求我们做一些唯人类之能力所及的事。这需要我们运用对世界因果机制的理解，建立对整个世界的思考。讲故事

    有助于我们如此设想：倘若某些情况有所不同，世界将会是个什么样

    子。这在科幻小说中最清楚不过了：作者帮助读者畅想了另一个世界，在其他星球上有生命存在，或有能够确保带来幸福的药物，或一个由机

    器人接管的世界。但是，许多其他类型的故事也涉及另类世界，特别是

    我们讲给自己听的故事。你可以设想你是一位摇滚明星，你会过着怎样

    的生活？要想知道答案，你可以参考你对世界运行机制的理解，当一个

    摇滚明星的“因”能够导致怎样的“果”。举个例子，你可能会出入豪华酒

    店，宝马香车相随，而且会花不少时间在给歌迷亲笔签名上。你可以尽

    情幻想其他可能性。想象另一种世界是人类思维重要的一部分。它被称

    为反事实思考，你可以体会到，这取决于我们进行因果式推理的能力。

    我们为什么这样做？我们为何会本能地讲述那些要求在虚构世界进

    行推理的故事？或许，这样做的主要动机是它让我们得以考虑替代性的

    行动方案。我们非常自然地去想，如果做了什么不一样的事情，世界将

    会怎样：如果我们换了发型，买了一个新割草机，或卖掉我们的房子并

    买了一艘游艇。正是因为我们可以考虑这种假设行为，在某些少数时

    刻，我们真的会去追寻那些假想的世界。一个无法构想出一套新发型的

    人是不会出门去理发换造型的(至少不会主动为之)。一个无法构思一

    系列权利法案或无法想象一台新型吸尘器的人也不会去发起提案或购

    买。反事实的思考能力使得人们能够同时做出非凡和平凡的行为。

    人类最伟大的一部分发现皆源于反事实的思维实验。伽利略从比萨

    斜塔上丢下砝码以证明不同质量的下落速度相同，这是众所周知的。历

    史学家不认为这一事件确实发生过，但我们知道的是，早在声称的实验

    进行之前，伽利略已经知道他已在脑中演练过的这一实验将会产生怎样

    的结果。正如他在16世纪的著述《论运动》(On Motion)中描述的那

    样，他设想了两个重量不同的物体同时从天而降。伽利略对物理定律的

    理解指引着他的思考，他能够准确地推断出，无论质量大小，这些物体

    都会以相同的速度下落。我们的想象力通常不如伽利略那般深刻而富有见地，但我们每个人

    也都经常以某种形式运用着想象力。许多决策是通过进行少量的心理模

    拟，依据我们对支配当前情境的因果律之见解，来理清不同的行动方案

    所对应的可能出现的结果。当道路拥堵时，我们会试想不同的路线，并

    选择途经交通流量最小又不用花太长时间的那一个。当纠结午饭吃什么

    的时候，有些人会想象每样菜品尝起来如何，以及，那是不是我们渴望

    立即吃到的味道。这些心理模拟也是我们讲给自己和他人的小故事，其

    目的在于寻找和架设一座通向我们当前处境的因果之桥。

    心理学家指出，故事建构了我们从个体自我到集体成员的身份认

    同。11我们讲述关于过去的故事，我们追忆往昔并赋予它们浪漫色彩。

    我们讲述关于未来的故事，我们畅想未来并赋予它们奇幻色彩。我们还

    讲述关于现在的故事，我们建构出自我并开始白日做梦。所有这一切都

    是关于挖掘原因和预见结果的。我们是怎么来的？我们要去哪里？此时

    此刻，我应该采取什么行动？

    故事被用于在人群中传播因果信息和教训，同时也被用于分享经

    验、组建集体式的共同记忆，并表明和宣称一种态度。当一个共同体认

    同一段特定的故事时，他们也正在接受故事暗含的立场。讲述1773年波

    士顿倾茶事件的美国人，是在讲述一个骄傲的反抗强权的故事；而如果

    是所有茶叶被倒光的英国商人讲这个故事，他们描述的就是一群需要被

    狠狠教训的盗贼无赖。因此，故事通常属于一个共同体，而不是某个

    人，而且这些故事与其共同的信仰体系密切相连。

    故事或许是独立客观存在的实物，但要讲述它们需要个体拥有与之

    相匹配的认知系统。我们已看到，认知系统中有关因果的表现和推理能

    力是有限的，仅凭我们个人无法应对世界真实的复杂性。这无疑是为什

    么故事倾向于简化，且有时过度简化。比如，大多数人对亨利八世的欲

    求不满都略知一二，这就是他有6个妻子的原因之一，以及他的妻子大

    多不久于人世。我们实在无法在接近现实世界复杂性的程度上记住和散布这些故事。

    然而，故事是世界中因果关系的反映，无论我们如何简化它们。因

    此，个体需要一套无论面对什么内容的故事都能理解其内在因果关系的

    认知系统。我们需要一套认知系统，用于理解正面人物和反派角色想要

    达到什么目的，诸多困难是如何阻止目标达成的，以及这些困难是如何

    被克服的(或没有被克服的，视情况而定)。这些都是涉及试图影响世

    界走向一个特定结局的因果概念。这并非巧合，讲故事作为人类最本能

    的表达方式，取决于同一个才能——因果知识，它能让思维激发更有效

    的行动。

    [1] 在巴甫洛夫的实验中，一旦联系产生，原为中性刺激的铃声被称为制约刺激

    (conditioned stimulus)，狗听到铃声分泌唾液的反应被称为条件反射(conditioned

    response)。这个联系被称为经典条件反射(classical conditioning)。——译者注第四章

    我们的认知为何会出错

    2008年，安吉丽娜·朱莉(Angelina Jolie)出演的电影《通缉令》

    (Wanted)在美国共赚得1.35亿美元的票房。在影片中，未来的超级杀

    手们被训练出能够在扣动扳机之前以特定的方式扭转手臂，从而使子弹

    绕开周围障碍物的本领。电影中的场景或许能俘获绝大多数观众，却让

    物理学家抓狂。

    问题在于，我们对物理学的肤浅理解1与真实的物理学并不相符。

    在绝大多数情况下都能准确预测物体运动的牛顿运动定律，可能与人们

    对物理现象的预期并不一致。为了说明子弹转弯的不可能性，请想象你

    正在绕着你的脑袋旋转一个系在绳子上面的石块。接着，你无恶不作的

    老大哥过来切断了绳子。情况看起来是这样的：当石块飞离你的时候，它的路径是怎样的呢？大多数人认为它将飞

    成一条曲线(如图2)。而事实上，受牛顿定律的支配，它将按照直线

    飞行(如果你够幸运的话，它将直接向你的老大哥飞去)。我们并非总

    是依据牛顿定律预测物体的运动，因为日常观察的结果常常并不遵从定

    律。(这也是牛顿在首次发现这些规律时用尽心力的原因之一。)例

    如，牛顿第一定律认为一个运动中的物体会以相同的速度和方向保持运

    动状态，但通常情况下我们不会看到这个现象。如果你在地板上推一块

    砖，它很快就动不了了。物理学家恰如其分地把这种现象归因于摩擦

    力。非物理学家则倾向于用一种相当“非牛顿”的方式理解这一点，比如

    你会想，你施加在砖块上的“推力”会随着时间消退。当推力完全耗尽

    时，砖块就不动了。

    牛顿第一定律同样意味着，当绳子被切断且没有其他作用力让石块

    保持圆周运动时，石块将沿直线运动。但人们相信是旋转赋予石块以圆

    周运转的动力，这一动力将在一段时间后耗尽，因此他们预估石块还会

    沿圆周路径运动。《通缉令》的出品人在子弹曲线飞行的问题上也犯了同样的错误，或至少他们以为观众也是这样想的。好莱坞不是靠科学严

    谨赚钱的，迎合观众的口味才是其生财之道。

    因果推理可被视作思维的基石，但是这并不意味着人类是完美的因

    果推理大师。我们已看到，在事物的运行规则方面，人们比他们自以为

    的更无知。尽管我们生来就被赋予根据因果机制进行推理的禀赋，但作

    为个人所能做的也不过如此了。

    你曾经试过调试一辆自行车的车闸吗？这是可以做到的，但是对我

    们大多数人来说，这似乎需要历经多年的培训和实践。思维贯穿一切，并决定众多可能性之中哪些需要被调整，以及每一处要调整多少，这已

    经让许多智者开始怀疑自己的智商了。相似的情形是，梦想着一到正午

    就饭菜满桌，却一直弄不懂怎么设置炉灶定时器的人不止你一个。常人

    注定总有些自己思维所不能及之处。

    这就是为什么没有公认的美味佳肴，没有普世的经济制度，以及政

    府是否应该以及如何处理中东事务也没有统一答案。生活和社会制度是

    复杂的，并没有一个绝对正确的方式去理解它们。思维充满了猜想臆

    断，只能无限逼近事实真相。

    我们再来看一个展现物理特性推理困难程度的鲜明案例，来自一项

    由加州大学伯克利分校教育学研究员安德烈娅·迪塞萨(Andrea

    diSessa)2进行的研究。请看下图中的两枚硬币。如果上方硬币沿着下

    方硬币的边缘滚动，假设其直接滚到下方硬币的正下方，上方硬币上的

    箭头会指向哪个方向？

    大多数人觉得箭头当然是指向下方。事实上，它是指向上方的。不

    妨拿一组25美分的硬币试试看。在日常生活中，我们天天都会看到物体

    的滚动，但物体沿曲面滚动的场景就相当罕见了，因此，我们对于上面

    例子中硬币之表现的直觉判断很糟糕。通常情况下，一个物体在平面上

    滚动，其转动的距离同它与平面的接触面积成比例。一枚硬币滚动其

    自身周长的一半的距离即转了半

    圈，如果这枚硬币沿着平面滚动了

    其自身周长的一半，箭头会指向下

    方。当硬币沿着曲面滚动时，此规

    则不再适用，但人们仍倾向于误用

    他们已在平面上学到的因果模型。

    这就是直觉误区的根源。

    因果模型的应用不仅仅局限于

    理解物体怎么运动。人们还常用水

    流或人流等已观察到的事物来类比

    理解电的存在。3因果模型也决定了

    人们如何与日常生活中的机械设备

    互动。例如，很多人把他们的恒温

    器设定的温度调高，为的是快点儿

    达到理想温度。这是由于他们调用

    了制热系统的因果模型，达到额定

    温度的快慢取决于设定的目标温度

    的高低。虽然这是错误的，但人们

    似乎坚信，他们给恒温器设定的温

    度越高，它就会工作得越卖力。以下是一名实验参与者对其错觉的解

    释。4

    我真的认为这很简单。嗯，我想，手柄和制热系统功能之间一

    定有着某种线性关系。这就像踩下油门踏板。我了解液压的概念，你知道的，你踩得越用力，就会有更多的液体被推入发动机，接着

    会产生更多的火花，车子就会跑得更快。此处同理，你越用力地推

    或拧手柄……系统就会产出越多热量。随后，他又列举出一大堆其他也依相同原理运行的装置：

    我随即能想到的还有电动搅拌机。你把它们的转速调得越高，它们转得越快……你踩油门踩得越用力，汽车跑得越快……打开水

    龙头……你会看到更多的水以更快的速度喷出，你懂的，这和向手

    柄施力使温度升高是一个道理。

    显然，这个因果模型是直观易懂的，因为我们处处都能体验到。我

    们很少直接察觉到那些产出结果的机制。我们所能体会的只有我们的行

    动，以及这些行动导致的结果。只有当进入装置内部一探究竟时，我们

    才能弄清楚是怎么回事儿。当各组件在眼前一览无余时，我们就可以看

    到机械的内部。例如，透明的外壳使我们能够看到机械钟表如何工作，或落叶如何被耙在一起。可大多数机制都太微小(如分子变化导致水沸

    腾)或太抽象(如经济政策导致贫困)或难以触及(如心脏如何供应你

    全身的血液)。我们看不到疫苗正如何发生作用或食物的基因是怎样被

    改造的，因此我们用既往经验理解未知的领域，而这可能导致错误的信

    念。我们所知甚少，但够用

    因为做不到完美的因果推理就自我责备，这是错误的。试想，在任

    何情况下，想要做出正确的因果推论需要哪些条件。你需要知道世间的

    一切，你还要对事物如何变化具备全面的认识。因为世界是复杂的而且

    事物变化的模式多种多样，这两种知识都与完备二字相去甚远：不全

    面、不确定和不严谨。在现实世界中，你的所知必然主要源于你所经历

    过的那一部分世界。你对看重的事物的了解总比你漠不关心的那些要

    多。你对怎么在职业道路上出人头地的了解，比如何成为一名专业冰球

    运动员要多得多(先假设你的职业目标不是晋级国家冰上曲棍球联

    赛)。

    关于分子的位置、方向和运动你也不大可能知道得太多。因为那同

    我们生活的世界根本不在一个粒子水平上。我们的知觉与运动系统是为

    了执行更高层面的任务而生的——那个我们与物质世界的动植物(特别

    是其他人)以及人造物存在真实互动的层面。因此，我们的知识尤其适

    用于这一层次上的对象，它与我们的日常生活等高，或许稍微高那么一

    点儿(共同体和其他社群组织)。知识库就是在这一层面被组织起来

    的。

    故此，人们对任何东西都知之甚少(出乎意料，太出乎意料了)。

    事实上，我们知道的特别少，只是刚刚够罢了。由于知识是有限的，相

    应地，我们对事物变化的理解也被局限了。除了化学家或物理学家，大

    多数人无须考虑因果律在分子和原子层面的应用。这就是为什么虽然经

    典力学无法精准无误地应用于微观(在原子层面上的运动)和宏观(宇

    宙在最宏伟尺度上的运动)层次，但用来描述人类的经验已经绰绰有余

    了。我们只是无法体验量子物理学家日思夜想的那个超出我们常人经验的世界。绝大多数人——事实上，包括化学家和物理学家在内，当他们

    脱掉白大褂变成普通人时——只需考虑那些涉及肉眼可见的物体、仅限

    于冬夏之间小范围浮动的气温、人与人之间的互动的因果机制，说得更

    笼统一些，即那些操控常见事件的机制。在风平浪静的生活中，浅层的

    因果推理完全够用。这其实挺幸运的，因为如果我们必须无所不知，我

    们很快就会被知识淹没了。

    有关社会情境的推理就像对物理对象的推理一样，非常浅显。每天

    不经意间发生的事情都要求我们理解他人的意图，但这些意图往往停留

    于表面。他们是想在人行道上截住我们吗，还是想问个问题，或者是想

    要我们的钱？我们无时无刻不在经历这些简单而直观的推断。令人印象

    深刻的不是上述情境中推论的深度，而是我们事实上全部做到了。

    在有些情况下，人们需要更深层次的推论。假设一个骗子正想要诱

    你上钩，这时要推敲出此人心里的小算盘可能有点麻烦。或者说，如果

    你所爱的人郁郁寡欢或举止异常，找出原因和对策可能需要极高的敏感

    度和深刻的同理心。实际上，绝大多数人都不擅长在这些情境下做出合

    宜的推断。骗子无处不在是因为他们尝到了甜头，人们总是容易上当受

    骗。令人伤感的真相还有很多，不过真正能理解他人痛苦并给予帮助的

    人却少之又少。大部分人想要对他人施以援手，最终却求助于其他人：

    我们请朋友和家人帮助我们分析事态，或请专家进行干预。还是那句

    话，问题是尽管人们擅长因果推理，但在专精领域之外往往流于肤浅。两种思维

    我们长期进行某种类型的因果推理，但并不是所有的因果推理都一

    模一样。有些推理转瞬即逝。当老鼠将不适归因于食物而非闪光时，我

    们假设这一推断并没有涉及太多的思考和反应。它是迅速而自发的，就

    像一个人可能会将他手上的伤归结于他撞到了墙，或一名学生会将她的

    欣喜归结于数学考试拿了满分。这样的归因方式几乎和“推理”搭不上边

    儿，因为它们太显而易见且来得如此之快。

    其他类型的因果推理需要更多的思考和分析。是什么导致了第一次

    世界大战？为什么你的汽车打不着火儿？为什么你辛勤努力做出的贡献

    无法赢得上司的赏识？回答这些问题需要时间和精力，我们得慢慢来，谨慎周密地得出结论。此处的推理才符合这个词原本的意义。

    这两种不同思维的区别贯穿了整个古典与现代哲学、心理学，及认

    知科学。丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)在其著作《思考，快与

    慢》(Thinking,Fast and Low)中道出了二者的区别。5这种区别由来已

    久，认知科学领域对其有多种不同说法。比如，这两套推理系统被称作

    联想式思维与规则式思维6，或简化为系统1与系统2。7我们将它看成直

    觉与慎思之别。

    哪个动物的名字是以字母e开头的？

    你是不是想到了“elephant(大象)”？几乎每个人都会这样反应。

    某些东西就是会迅速、自发且毫不费力地浮现在脑海里。这些依靠的是

    直觉。值得思考的是，意识在直觉与慎思中分别扮演了怎样的角色。我们

    凭直觉拥有的一个想法，是自己跃入脑中的。就像面对下面这个乱序非

    实义词，我们无须花费任何力气就能认出它：

    inituitve(intuitive的相同字母异序词)

    答案立即涌入你的脑海。虽然最终结果就在眼前，但你甚至都没察

    觉到这个答案生成的过程。“直觉”一词奇迹般地在你心里闪过。

    但是当你思考时，你不仅得到了答案，还知道它是怎么来的。来试

    试这个稍有难度的变位词：

    vaeertidebli

    如果你能认出它(答案在本页页脚[1])，那么你不仅知其然还知其

    所以然。你能看到自己的思维过程，在心中来回移动字母以期找到一个

    实义词。与此类似，当求解一道复杂的计算题时，你留心每一个运算步

    骤。你在讨论一名政治候选人的功过时也是如此。

    直觉和慎思之别在知识史上也长期受到重视。以古希腊哲学家亚里

    士多德为例，他指出仰赖直觉已积习难改，习于深思熟虑又谈何容易。

    现在如果论辩本身足以使人类品行善良，它们就是正当的……

    取得了巨大的回报……但事情往往是……它们无法引向高贵与善

    良……什么样的论辩会把人塑造成这样？即便并非不可能的，但要

    通过论辩去掉这深植于性格中的特质着实不易。

    ——亚里士多德，《尼各马可伦理学》(Nicomachean

    Ethics)柏拉图更含蓄地指出了直觉和欲望的联系，摘录如下。

    接下来，让我们将灵魂比作一队飞马与其驭者的天作之合。其

    中一匹飞马受荣耀之爱且只听从口头命令；其余的同伴都狂野、自

    负而猥琐，且从不顺服于马鞭。

    ——柏拉图，《斐德罗篇》(Phaedrus)8

    柏拉图试图区分激情和理性，当面对诱惑时，它们是两匹将我们拉

    往相反方向的马。我们都认同柏拉图的“推理”很类似亚里士多德所说

    的“论辩”，也就是认知科学家口中的慎思。那就是用小心谨慎的思考来

    帮助我们解决问题，以免行动被欲望所操纵。那是脑中一个小小的声音

    在耳语，告诫我们什么才是重要的以及如何达成长远的目标。正是这个

    思维过程阻止我们去吃第二块巧克力蛋糕或为自己的贪嘴而内疚不已。

    但直觉与激情完全一样吗？我们的直觉是无意中涌入脑海的想法，基于某些根深蒂固的认识。例如，我们通过某人说“about”(关于)一词

    的口音就可以断定“他是加拿大人”。这样的想法本身并不是欲望。只是

    认定某人来自加拿大并不会让他变成欲望的对象，尽管这也无妨。而有

    些直觉真的会唤起欲望。烘焙坊的包装盒会引发一种这盒子里装有蛋糕

    的直觉，这难免会激起某人对糖分与油脂的向往。另一方面，欲望也能

    引发直观的反应。如果我们看到一辆中意的汽车，我们会想象驾驶它的

    样子。如果我们置身于一栋理想的房子里，我们会想象住在里面的样

    子。一块秀色可餐的甜点诱使我们想象吃它的样子。一位梦中佳人诱使

    我们想象……好吧，你懂的。即使并非所有直觉都与激情有关，我们的

    冲动也与某些特定的直觉相伴相生。因此，直觉和激情是不一样的，但

    非常相近。直觉和欲望二者能够相互配合，也都能与慎思相对抗。

    在进行因果推理时，那些快速、直观地得出的结论并不总是与慎思

    的结果相同。我们的直觉反应可能是向敌军投下炸弹迫其投降，但深思熟虑之后可能会发现，投掷炸弹可能正给自己落下了恐怖袭击的口实。

    有时慎思有助于让我们在对某事做出反应时从恐惧和担忧中平静下来。

    我们只要稍微仔细想一下就会发现，其实没有什么可怕的。换句话说，有时通过直觉——迅速且毫不费力地得出的结论，会被耗时耗力较多的

    深思熟虑后的结论推翻。直觉得出一个结论，但慎思让我们犹疑再三。

    直觉和慎思之辩并非只存在于西方思想中。根据某些印度和瑜伽传

    统，能量有七轮，轮即脉轮，有“呼吸中枢”之意，是与一个人各方面状

    态和健康相关的精神元素。它们有时被视作生命力的能量中心。每个脉

    轮各自与身体某一部分相关联。第一轮在最低处，系生根于大地。脐轮

    位于肚脐稍下处，与性行为及整个躯体和动力相关。第三轮略高于肚

    脐，与火有关。第四轮位于胸口中心，贴近心脏，与爱有关。第五轮置

    于喉咙，与沟通有关。第六轮和第七轮则与认知科学家所考虑的思维密

    切相关。第六轮，亦称眉心轮，位于双眉之间。你在印度教艺术作品里

    看到的第三只眼睛就是它。它通常与视觉表象这样的领域有关。我们认

    为这就是东方式的对直觉的描述，思绪自发而来，无心插柳柳成荫。

    第七轮，或称顶轮(千瓣之轮)，位于头顶中央。它与智力和意识

    有关。这一轮把我们与更高的真我及其他生灵相连。第七轮与我们所说

    的慎思之间似乎没有多大距离。

    这意味着直觉是自我选择。它是个人思维过程的一环。慎思则不

    同。一种慎思的方法是和自己对话，就像你跟别人谈话一样。慎思将你

    和其他人联系起来。一个团队的人不能一起靠直觉感知到什么东西，但

    他们能够一起缜密地思考。在之后章节中我们将看到这种集体思维概念

    发挥重要作用。我们将看到，可以通过与团体协同的慎思来设法克服直

    觉因果模型中的弱点和痼疾。由此，我们将创造一个格外强大的社会性

    心智。直觉、慎思与解释性深度错觉

    回想一下解释性深度错觉这个发现，人们自觉对因果系统的理解比

    他们实际做到的要好。错觉是直觉的产物。我们思索事物如何自发而不

    费吹灰之力地运行。但是当我们深入考虑我们拥有的知识的时候，错觉

    就不堪一击了。这也有助于解释为何不是每个人都会被错觉所击败。耶

    鲁大学市场营销学教授沙恩·弗雷德里克(Shane Frederick)实施了一项

    简单的测验，用以判定一个人更偏向使用直觉还是思考。他为该测验命

    名为CRT(Cognitive Reflection Test，认知反射测验)。测验包括三个

    简单的问题，其中一个是弗雷德里克在一本字谜书中看到的：

    一只蝙蝠和一只球的价格是1.10美元。蝙蝠的价格比球高1美

    元。那么，球的价格是多少？

    你觉得答案是10美分？大多数人都会给出上面这个答案(包括许多

    常春藤盟校的学生)。更重要的是，“10美分”几乎是所有人都最先想到

    的。真正的问题是，你是满足于这个凭直觉得出的答案还是再把题目推

    敲一遍。如果你回看这个问题，你会发现，如果球的价格是10美分，而

    蝙蝠的价格比球高1美元，那么蝙蝠的价格应该是1.10美元，共计1.20美

    元。所以答案不是10美分。

    一小部分人会反推他们凭直觉得到的答案，并意识到10美分是错误

    的。在检查之后，大多数人都能够算出正确的结果。[2]

    弗雷德里克把这

    类人称作反思型9，意思是他们倾向于抑制其直觉反应并在回答之前深

    思熟虑一番。CRT中的另外两道题和蝙蝠与球的问题皆有共性。下面举其中一

    例。

    湖里有一小片睡莲，睡莲的面积每天成倍增加。假设睡莲覆盖

    整个湖面需要48天的时间，覆盖一半的湖面需要多长时间？

    你首先想到的答案是“24”吗？几乎所有人都这么想，而且大多数人

    都说这是正确答案。真的是这样吗？如果睡莲的面积每天双倍增加，那

    么当湖面在第24天被盖住了一半，第25天的时候它应该就被盖满了。但

    题目中已说明，湖面只有在第48天的时候才被完全覆盖住。所以24不会

    是正确答案。正确的答案必定是被完全覆盖的前一天，即第47天。

    我们再看一下第三个问题。

    如果5台机器需要5分钟来制作5个小零件，用100台机器制造100

    个小部件需要用多长时间？

    给个提示：答案不是100哦。[3]

    CRT中三个问题的共同之处在于，错误的答案总是率先涌入大脑。

    想要得到正确的答案，凭直觉做出的回答必须被抑制，而且你必须进行

    一些计算。然而大多数人都懒得去做。与抑制错误的草率答案，稍稍深

    思一下找出正解相比，人们宁愿凭直觉回答，不假思索地说出第一个出

    现在脑中的想法。只有不足20%的美国人对CRT的三个问题给出了正确

    答案。数学家和工程师比诗人和画家的表现要好，但也没好到哪儿去。

    麻省理工学院接受弗雷德里克测试的学生中有大约48%全部答对；在普

    林斯顿大学这个数字只有26%。

    CRT区分了反思型的人和直觉型的人。更具反思特征的人倾向于仰赖他们深入思考和表达的力量；那些缺乏反思特征的人更多地依靠他们

    的直觉。这两类人有诸多不同。当面对的问题涉及运用推理时，反思型

    的人会更加小心谨慎。他们较少犯错且相较于缺乏反思的人不那么容易

    上当受骗。10例如，他们更善于发现一个句子是确有深意还是只不过是

    一堆字词的堆砌(如“隐藏的意义改变了无与伦比的抽象之美”)。11他

    们也更愿意冒险且鲜有冲动任性的行为。一般来说，他们更善于把握时

    机或干脆等得更久以放长线钓大鱼。12他们的喜好在其他方面不尽相

    同。相较于缺乏反思特征的人，反思型的人更偏好黑巧克力而非牛奶巧

    克力13，他们也不太相信上帝。14

    与我们所讨论的内容相关性更高的是，反思型的人，也就是在CRT

    中得分更高的人，相较于直觉型的人较少地表现出解释性深度错觉。15

    在一项研究中，我们要求受试者前后两次评估他们对几种冷门装置的了

    解程度(如能自动给植物浇水两周的给水球)，一次在论述他们的理解

    前，一次在论述后。在CRT中得分优异的受试者未表现出深度错觉。与

    此形成鲜明对比的是，在CRT中得了零分或只答对其中一个问题的受试

    者表现出了极大的深度错觉。换句话说，反思型受试者在论述前后对他

    们了解程度的判断是一致的，然而，缺乏反思特征的受试者在被要求给

    出论述之后就对他们之前的判断没那么有信心了。

    直觉给予我们一个简化的、粗略的，而且通常足够好的分析，这让

    我们产生错觉，自以为所知甚广。但是当我们慎思时，我们才意识到事

    物实际上何其复杂，我们真的只是略知皮毛。

    那些在CRT中取得好成绩的人为什么没有表现出解释性深度错觉

    呢？在另一项研究里，我们找到了一种可能的答案。我们制作了一大堆

    产品广告说明书，每一件产品的说明书都有详有略。我们向消费者展示

    这些广告，并征询他们对每件产品的喜好程度。反思型的受试者，即

    CRT的高分人群，更喜欢说明书对细节介绍得更详尽的产品。这与直觉型的人正好相反，也就是说，与我们大多数人相反。那些在CRT中得分

    较低的人倾向于选择只提供少量说明的产品，太多的细节会让他们干脆

    转身离开。与大多数人不同的是，高度反思型的人渴望了解细节。他们

    喜欢阐释、说明事物，因此不难假设，他们甚至在被要求给出论述之前

    就开始滔滔不绝地发表意见了。任何这样做的人都不会蒙受解释性深度

    错觉之苦。

    直觉是属于个人的，它存在于我们自己的脑袋里。慎思涉及对个人

    层面所知之事的反思，还有对我们隐约察觉到的或仅有浅显了解的事

    实，以及其他人所知之事的反思。例如，如果我正在考虑投票给哪个候

    选人，我可能会向某个我敬重有加的人征询意见。从这个角度来说，能

    否慎思取决于知识的共同体。故此，解释性深度错觉产生的原因之一，是我们的直觉系统高估了它能够缜密思考的程度。当我问你马桶如何运

    作时，你的直觉系统回答说，“这不难，我对马桶再熟悉不过了。它们

    是我的日常生活的一部分”。但是当你被要求阐述马桶的工作原理的时

    候，你的慎思系统将会不知所措，因为你的直觉不过看到了皮毛而已。

    真正的知识在别处。这本书接下来的两章将会揭示它的藏身之所。

    [1] deliberative，深思熟虑的。

    [2] 正确答案是5美分。

    [3] 正确答案是5分钟(每台机器用5分钟制作一个零件)。第五章

    身体记忆卡和世界存储器

    认知科学乃研究人类智慧之科学，探寻人们不可思议的感知力、思

    考力与行动力的神秘之源。人工智能是关于机器智能的研究，即如何制

    造一台有智慧行为的机器。人工智能与现代计算机的发展并驾齐驱，也

    难怪这两个领域的历史进程都如出一辙。

    20世纪40—80年代为人工智能的萌芽期，此阶段的发展集中在个人

    计算机方面，其目标是用硅打造一个无与伦比的大脑，像阿瑟·C.克拉

    克(Arthur C. Clarke)在代表作及同名影片《2001：太空漫游》(2001:

    A Space Odyssey)里描述的超级计算机哈尔一样。哈尔下得一手好棋，在发疯(系统崩溃)之前也一直都是飞船船员的左膀右臂。像虚构出哈

    尔的发明家一样，早期的人工智能研究者力图把大量的知识和复杂的推

    理能力一股脑儿塞进电脑里。智能计算机被赋予超大的存储空间且被各

    类知识填满，它的高速处理器还能调用这些知识用以解答任何问题(只

    要它不涉及人的情感范畴，如爱或害怕)。人工智能开发人员正竭力打

    造一个超级机器人，它拥有一切资源以供解决所有难题，并替人类完成

    所有想要推给机器代劳之事。

    像某些人工智能研发人员叹惋的那样，这个超智能机器人的问世还

    为时尚早。2003年，麻省理工学院人工智能实验室的奠基人之一、人工

    智能领域的先行者马文·明斯基(Marvin Minsky)在接受采访时说，“计

    算机是没有感受能力的。我们能让计算机做的不过是从航空公司订票之

    类的事情。没有一台电脑能环顾四周告诉你这个房间是什么样子”。1明

    斯基旨在说明人工智能行业的旧有模式(20世纪80年代之前对人工智能

    的唯一想象)对智能机器运行方式的预期，同对一台设计精巧的收银机的预期并无不同。收银机采集信息(比如按键对应你要买的商品)，片

    刻间进行一些计算(将你购买的商品价格累加)，然后给出一个结果

    (你要支付的总金额)。这种传统的、按部就班的计算是耗时且低效

    的。这需要计算机遵循一长串简单的规则从一组符号转换为另一组符号

    (就像收银机将一堆价格转换成一个总金额)。计算机执行规则的速度

    或许很快，但每次只能遵循一种规则进行转换。而且，哪怕一则简单的

    算法，计算机都需要执行一系列成百上千次的操作。

    我们在此类符号处理型人工智能方面确实小有成就，例如，有些程

    序是象棋高手，有些则能向医生提出诊断建议，但仍非早期研发者憧憬

    的超级智能计算机。人工智能哲学的先驱约翰·豪格兰(John

    Haugeland)发声叫停，他讽刺这个项目为出色的老式人工智能。2

    出色的老式人工智能假设软件与硬件有天壤之别。算法(计算遵循

    的方法)是软件，而且它们可以独立于硬件发挥作用。从原则上讲，它

    们能在任何一台配置条件相符的计算机上运行。从这个角度说，硬件

    (作为实体的电脑)根本无关紧要。诸如计算速度之类的指标可能取决

    于硬件，但它终将也只是做着和其他电脑一样的运算。

    这种理解机器智能的思路秉承了17世纪法国哲学家勒内·笛卡儿

    (René Descartes)所主张的人类智慧二元论之遗风。笛卡儿认为人类的

    心智并非物理存在之实体，它完全不同于物质性的肉体。笛卡儿的名

    言“我思故我在”，表示我乃能思者，反映出他的自我认同，即以智识证

    存在，源于思考能力，而非肉体之躯。他从中得出的结论是，思维属于

    精神范畴，与肉体所属的物质范畴有着天壤之别。但两者间必有交互作

    用。毕竟，思维也只能通过躯体感知这个世界。我们思考所基于的信息

    是由目、耳、鼻和其他感官一同捕获的。而且，感官与思维之间的互动

    也是双向的：思维做出决定，告知感官做何行动。笛卡儿甚至精准描述

    了它们的互动轨迹。他认为，灵魂与肉体的交融发生于大脑的松果体之

    内。出色的老式人工智能也将思维和行动分作两个独立的范畴：非物质的软件和物质性的硬件(虽然没有类似松果体的装置)。

    以人类智慧为模型的出色的老式人工智能有几处重大败笔。为理解

    其中的一处，让我们先看看欧内斯特·劳伦斯·塞耶(Ernest Lawrence

    Thayer)的名篇《凯西在击球》(Casey at the Bat)。它的开头是这样

    的：

    那天九点，马德维球赛真不妙：

    比分已经二比四，只剩一局见分晓……

    熟悉这首诗歌的大家一定了解当时马德维球迷的状态：

    三三两两人离去，剩下的观众没有散。

    他们心中继续闪耀着永恒不灭的希望；

    大家心里想，“只要凯西上场就好办——

    凯西若是来击球，我们就把所有赌注都押上”。

    你也知道他们最终如愿以偿：

    只见投手举起球，向着凯西扔过来，现在，空气都因为凯西的击打而破碎。

    此处无须提示，我们也不会告诉你接下来会发生什么。相反地，我

    们希望你来考虑有哪些可能性。如果你了解棒球，你就会知道凯西要么

    击中，要么与球擦肩而过。如果他击中了球，他大概会用尽全力，尽管

    他或许对这一记擦边球也有些恼火。让我们假设他狠狠地击球。事实

    上，他来了个场外全垒打。这一举动将导致什么结果？举例来说，他将绕垒跑一周，且他的队伍至少还能再打一轮。观众们也会有所反应。想

    必马德维的球迷们将兴奋而欢欣鼓舞地跳起来，为凯西的精彩表现欢呼

    呐喊。当然，并不是每个人都会如此兴奋：其他球队的球迷不会，赛场

    边对棒球漠不关心的、卖花生豆的小贩们不会，一条街之外正在分娩

    的、为眼前事烦心的女人也不会。但那些在赛场里的人会不会兴奋，就

    全凭他们支持谁，押宝在哪一支队伍上，以及他们对棒球是否有足够的

    了解以至在拥挤嘈杂的球场上及时跟上赛况。换句话说，这很复杂。确

    定一个行动会导致什么改变、什么不变并非易事。如果你是一台以出色

    的老式人工智能为原型的计算机，以上所有这些可能出现的结果都必须

    使用你能读懂的算法编入软件。对每一步接下来可能采取的行动，你都

    得列出一个长长的单子，写着你将要做出的改变，同时，还得有一个更

    长的、写满不变因素的单子。而事实上，这个单子或许长得根本没有尽

    头。

    关于编程时哪些改变要写入、哪些不用写入的问题被计算机科学家

    和逻辑学家称作框架问题。3尽管针对框架问题的现有想法不少，但解

    决它还有很长的路要走。要弄清楚这个问题为何这般棘手，不妨想一

    下，为了解决它你都需要了解些什么。你必须熟知棒球的规则，同时你

    还得了解人类的情绪，才能理解为什么有人兴高采烈，有人垂头丧气。

    你也必须对人类文化了然于胸，才能弄懂为什么有人在乎比赛结果，有

    人不屑一顾。你甚至必须得懂一点物理学，才能明白距离球场太远的人

    不太可能即时知道比赛结果。而上述所有知识都融进了前述短短的几行

    诗里。反正，你得找出诗歌所述事件的关键点，再由这些关键点探寻出

    所有的相关知识。

    这里还有出色的老式人工智能会碰到的另一个难题。想象你正在徒

    步穿过一个森林。你所迈出的每一步都是冒险。你的双脚踩过高高低低

    的树枝、荆棘和石头；有时你还会在碎岩和砾石上重心不稳、失足摔

    跤。在各个位置上，你的脚都必须配合所处的环境行动。从长远来说，它得朝着你决定前往的方向走去。而短时间内，它得避免被障碍物绊住或被黏黏糊糊的秽物弄湿。从更微观的角度说，无论地面上有什么，你

    的脚都必须乖乖配合。假如路上有一颗鹅卵石，它就一定得跨过去。倘

    若你脚下的每一个动作都是由你的神经系统计划好的，能带你避开路

    障、踏踏实实地踩在地上，计算出了脚步的精确轨迹，包括控制每一个

    脚部动作的肌肉群，这将涉及一大堆的计算，足以让一台超级计算机忙

    上半天。

    若要算出你每一个脚步的精确轨迹，即使花不了几天也得花上几个

    小时绕开障碍。大多数时间里你都将一动不动，思维瘫痪，一味地做着

    机械枯燥的重复计算。这正是出色的老式人工智能系统所做的：它们在

    行动前优化和统筹一切。一套做咖啡的出色的老式人工智能系统会把大

    量的时间用在思量筹划上，而只花一丁点儿工夫真正做咖啡。出色的老

    式人工智能机器人宛如加强版的理论哲学家，想得多而做得少。

    如果机器人的运算系统运转得足够快，那它可能看上去并没有花太

    多时间用于思考和筹划。何况当代名副其实的计算机其运算速度都快得

    惊人。但即使是它们中的佼佼者，相对出色的老式人工智能来说仍然不

    够快。当今的机器人备受瞩目，是由于它们的决策和行动借鉴了一种不

    同类型的计算——仿生的计算。具身智能

    罗德尼·布鲁克斯(Rodney Brooks)自20世纪80年代起任职麻省理

    工学院的计算机科学教授，已逾20年之久。他曾站在机器人技术革命的

    风口浪尖上。当他还是一个年仅12岁、生活在澳大利亚的小男孩的时

    候，他对机械即抱持着超前的看法，并自制了一个电子井字棋游戏。4

    与旧有思路不同，布鲁克斯没有把井字棋游戏的逻辑语句写成软件编入

    现成的计算机里，反之，他从零开始，硬是用废弃的金属、开关、电线

    和灯泡造出了这个游戏。尽管他的做法与众不同，但这款游戏还是无往

    不胜。

    布鲁克斯看不上传统的出色的老式人工智能机器人，因为它们的任

    务说明必须巨细靡遗。比如，一名程序员必须小心地列出计算所需的条

    件(怎么做运算，怎么移格，或怎么在游戏中制胜)，像严格计量的菜

    谱一样写下来，即写成一套算法，再让机器人遵从一系列给定的明确指

    令按部就班地执行。布鲁克斯并不认为一台真正的智能机器人理应需要

    如此详尽的指示。

    布鲁克斯倡导另一种被称作具身智能的思路，其设计灵感源自生物

    体本身。某种动物的演化不是一蹴而就的。相反地，新物种慢慢崭露头

    角，年复一年，逐步积累从其祖先身上承袭的生物学功能。早期人类所

    面对的世界是混沌的，更确切地说，人类也是从更原始的，无法思考，只会做些如游动或蠕行、觅食与繁衍后代之事的生命形式演化而来的。

    它们有专门化的系统用以处理上述事务，那是一些在自然选择中留存下

    来且依旧运行在鱼类、昆虫及其他动物体内的系统，当然也包括人类。

    动物行走时，使用的是祖先们历经数百万年形成的神经通路，从游泳到

    爬行，再到用越来越复杂的肢体走动。那些远古时代的动物也具备感知系统，其演化成为现代哺乳动物的眼睛、鼻子和耳朵。

    因此，当布鲁克斯的团队着手研发一个机器人时，他们将从一个只

    能说话和走路的简单装置起步。但它走得很顺利，它能够实时对所处环

    境做出响应，而非按照细致规划好的每一步行事。机器人的四肢通常不

    会由一个全能的中央处理器操控，反而每只手脚都装有弹簧、减震器和

    独立的开关，以便各自为政，使它能凭自身的智慧因应简单的问题。布

    鲁克斯机器人的四肢能在没有中央控制器发号指令的情况下，自主地躲

    避障碍物或自我调节以适应路况。像这样的一个机器人或许无法全凭一

    己之力走出复杂的迷宫，但它已经走得十分稳健了。它不会被鹅卵石绊

    倒或摔倒在路上，石块和沙地对它来说都不在话下，相对缓和的上下坡

    也能应付。布鲁克斯的想法是，更复杂的机器人将利用这种行走架构，参与更高级的任务。新的模块可能会与基本的行走模块相呼应，比如

    说，能够感知光线和解读视觉信号。

    你或许曾见过这类机器人，艾罗伯特(iRobot)公司的伦巴

    (Roomba)吸尘器就是个例子。你家里甚至可能就有一个呢。它们长

    得像磁盘一样，在人们家里地板上转来转去地吸尘，同时既能避开障碍

    物也不会有滚下楼梯的危险。伦巴配有两个独立运行的轮子，以及一大

    堆用于告知它前方会不会撞到东西的传感器。如果一个伦巴吸尘器即将

    撞上一堵墙或其他物品，它会转向去其他地方。但它并没有一整套总体

    规划，只是朝不同方向旋转轮子而已。它的各个传感器和控制器各行其

    是，对其他同伴在做什么并不知情。每个部分都各自简单而有效地工作

    着，而总体效果令人赞不绝口：它吸走了你家地板上的灰尘。

    由于较高级别的模块需包含低级别的功能，这种遵循实体智能设计

    机器人的方法被称为包容体系结构。这种结构把智能看作一个庞大的分

    层体系：高级的复杂任务表现为简单技能之组合，相应地，简单技能又

    以更简单的技能为基础。复杂的任务并非完全由详尽的计算和规划而达

    成，而是在最低的层级上依序直接对环境做出响应。布鲁克斯从未想过他打造的机器人能做任何精妙绝伦之事，但他的理念已是当代主流机器

    人技术的极简主义设计中不可或缺的一部分。与其将所有复杂巧妙的技

    能都事先注入机器人体内，今日最顶尖的机器人更应具备的是对所处环

    境有效因应的能力。如此一来，它们无须事先为每一个小动作都规划好

     ......