向“神人”伟大的进军——《意会：人文学科在算法时代的力量》
向“神人”伟大的进军——《意会：人文学科在算法时代的力量》
我们已经进入“算法时代”，不容置疑。不管大数据、云计算、人工智能等概念有没有深入你的大脑，每天打交道的微博微信、京东亚马逊、今日头条网易新闻等等，都无一例外地运用了这些技术，影响甚至操控着我们生活的方方面面，甚至是肿瘤识别这类专业领域也胜过多年的专家，所以，这绝非危言耸听。就像网易云音乐，它比任何一个亲朋好友都清楚我喜欢什么类型的歌，当已经没有另一个生命体更懂我的时候，需要推荐什么歌，我只有选择它，或说被动接收。
这无疑会带来很多的担忧，比如安全性何在？没有办法。当今社会人们面临着一个类似宏观经济学里的“三难选择”，在高速、开放、安全三者之间，我们最多只能选两样。明显可见，我们选择了高速和开放，放弃了安全。有了轮船就有了海难，有了飞机就有了空难，每一项发明背后都自带一丝邪恶，乐观看这是进步的代价，悲观看则是并非每一次进步的代价都这么小……
算法真的打遍天下无敌手了吗？在作者麦兹伯格看来，并非如此，从书名《意会：人文学科在算法时代的力量》即可看出，传统的人文学科不但不会衰落，反而更加重要。这着实令人振奋，且慢，一切都不会那么简单。
在大热的《未来简史》里，赫拉利说今后的人分为三种，一种是“无用的人”，一种是“被算法统治的人”，还有一种是“神人”——不被算法左右做重要决策的人。在最后这个层面，我理解麦兹伯格的意思就是，成为“神人”需要人文学科赋能。
此文7个部分，分别是：①人文科学为何重要，②人工智能算法与人类传统算法的区别，③为什么人工智能理解不了人，④“意会”的知识，⑤“意会”的技能，⑥“意会”的超级工具，⑦“意会”综合运用案例。最后是一些个人想法，顺带解决几个现实问题……（或许，你可以直接跳到最后去看看……）
1、自由技艺
“liberal arts”——自由技艺这个词，东方读者一般不太熟悉，却是最正统的西学，因为它原本是一种最高级的学问——统治者的学问。只有经过这方面培训的人，才是具有自由意志和独立人格的人。而“这方面”，就是所谓的“人文学科”，学习自由技艺不是学习实用技能，而是为了获得解决问题、认识社会、理解他人的能力。
何为“意会”？就是“对人和人之间有意义的区别，具备一个敏感度”，这个有意义的区别以及敏感度，就是算法不能理解而人通过学习人文学科能轻松搞定的东西。
举一个最简单的例子，今天我是一个普通医生，下个月我成了科室主任，算法能理解我的工资高了这种“数”的变化，但无法理解我进入医院中层后那种“质”的改变。由此可见，这个“有意义的区别”就是那些不能简单用数字描述的东西，这些区别的核心，就是理解“人”。
2、“相关”与“因果”
按照曾提出“长尾理论”的互联网思想家克里斯安德森的说法，以前我们都是通过某种“理论”，理清前因后果来理解事情，解决问题。如今有了算法，“理论”及其因果关系都不重要了，通过大数据“暴力破解”就是。即只要数据足够多，直接判断哪些和哪些有强相关性就能做出高效判断。比如，阿尔法狗根本不懂围棋是什么、规则是什么、每一步棋的前后因果关系、甚至什么是“赢”也不知道，它只知道这么下与“赢”的相关性强，赢的概率大。
真这么厉害？真的。经典案例就是2008年谷歌曾比美国疾病防控中心提前两周预测到一个地方将爆发流感，我在不同渠道多次看到。可是，有没有发现以后谷歌就不准了？包括去年美国总统大选，大数据看好的希拉里输了。
其实，“相关”和“因果”不应该是互替，而是互补。数据这座金矿越来越大，值得挖掘，但算法在某些领域也会碰壁。比如我暗恋一个女孩，很美好，可算法显示我的六项特质与她的五项特质，相关性不强，成功率极低，怎么办？而在世界上很多特别复杂的领域，想先理解因果关系再解决问题，也不可行。
这里开个脑洞，提到恋爱和婚姻，有的老年人喜欢为子女搞一次婚前配八字，莫非这就是一种科学的相关性预测工具？莫非这不是迷信，而是我们不需要理解道理就可以直接运用的超级工具？
3、如何研究人以及如何区分这个人的境界？
按照笛卡尔的观点，我思故我在，那你思你也在，即从我可以推导到你，我和你是一样的人，这个看上去好像说得通。
但海德格尔提出一个观点，不能抽象地去研究一个人，要和环境结合起来考虑，他的国籍民族、风俗习惯、社会环境、家庭背景、个人经历等等，把和他的周边世界一起考虑进去，才是真正的研究一个人。
由此可知，自然科学这一套用于研究人就不行了。比如说物理上研究什么光子原子，每个都是一样的。而人，没有完全一样的人，每一个人都有很多不同。何况，赫拉克利特还说过：人不能两次踏进同一条河流。
这种通盘考虑的全局思维能力，决定了一个人的境界，这恰恰是人工智能不具备的。
麦兹伯格引用了《超越机器的心灵》一书作者德雷福斯关于专家的理论：
第一，新手，按规则行事；
第二，先进的初学者，有些事情可以根据经验稍微灵活一点；
第三，胜任者，初步具备整体思维，能分清事情优先级，能抓住重点，有的按规则办有的依经验干；
第四，精通者，考虑问题很少用固定的规则；
第五，专业者，完全不受理性束缚，一切都是潜意识无意识情况下就作出反应，有一个很形象生动的例子就是爵士乐大师，他完全没有章法，没有什么套路，都是信手拈来挥洒自如。
叔本华讲过：每个人都把自己视野的极限当作世界的极限。
结合海德格尔的观点，那一个人的视野越宽他的个人世界就越复杂，他与“平均人”的差距就越大。那专家、高手、大师之路是不是在让自己的环境复杂途中，逐步理解了解决问题需要考虑复杂环境，直至深埋潜意识，形成无意识。
4、厚数据
麦兹伯格说，真正的大师，决策用的决不仅仅是某个领域的知识——“薄数据”，而是综合运用四种不同类型知识——“厚数据”。
客观知识，不以其它因素而变化，比如光速是多少；
主观知识，个人感受，比如我饿了、我爱你；
共享知识，群体共享的主观感受，比说文化、公共情绪，这个非常难测量，只有去理解；
感觉知识，大师级人物的感受、直觉，比如关羽走麦城之前突然感到身体有点不舒服。
如果，读到这你觉得成为大师竟然如此简单，那就错了。就像一件事做及格靠的是常识，做到90分靠的是技术，而做到90分以上则要靠艺术——自由技艺，就这四种知识在决策时的权重，就让人伤透脑筋，而决策之后，敢不敢干，更是煎熬和考验。
5、无用之用才是大用
既然“意会”如此重要，有没有什么具体的招法去共情别人、感知环境、理解文化？有，都来自于如今不好找工作的学问：符号学、政治学、社会学、人类学。
第一，符号
按照“符号学”的理论，如果你能找到恰当的符号，能代表某个特定人群想要的意义，你就能用符号赢得这些人。比如，我就不太理解有的人为什么要买宝马3系这种性价比极低的车，他们要的就是那个符号——并非宝马的标志这么狭窄，而我们去观察他们，也是一种符号——可窥见他们的部分真实想法。
第二，话语理论
按照政治学理论，语境不同，语意不一样。比如，我爱你，这个爱在不同场景对不同人就有不同的意思。
第三，社会系统理论
社会学有个理论认为，每一个专业的专业人士，看一个什么系统，都爱用一个二分法的眼光去看。比如，迎面而来一个美女，色狼的观点是能泡不能泡，诗人的观点是这种美是邪恶还是圣洁，另一个女人的观点是比我美比我丑……如果这么多人聚在一起就会有矛盾，要融洽，就需要有“不同维度”的概念。
第四，台前和台后
文化人类学认为，每个人都在管理自己在别人面前的形象，而你在“人前”的形象，是由你在“私下”的准备所决定的。这个理论还把我们的活动空间分为“前台”和“后台”，并指出前台和后台同样重要。比如，一个女人既注重精心打扮容颜这个“前台”，又在乎品质生活的后台——所以会在微信微博晒为孩子读诗、秀厨艺、刚买了一个日本马桶圈等等……
第五，回报理论
人类学家马歇尔萨斯林认为人的付出分三种，一种是付出少回报多，一种是付出与回报持平，还有一种是不计眼前回报的付出。比如，大多数人对父母是第一种，对爱人是第二种，对孩子是第三种。
第六，语言理论
这是维特根斯坦的理论——人的语言，其实大部分不在字词之中——你不但要听，更要观察。哎，这个中国人都能理解，不就是察言观色、听其言观其行、只可意会不可言传吗？能正常泡到妹子的都懂。
6、溯因推理——一种高级思维工具
我们都知道演绎和归纳两种基本的推理工具，要真正“意会”——激发创造性思维和获得洞见，就需要它——溯因推理——从一大堆杂乱无章的事实中获得洞见。共4步：
第一步，收集大量数据，除了可量化的各种信息，还有文化、环境等内容；
第二步，从数据中发现规律；
第三步，把规律形成理论；
第四步，放空自己，等待洞见。
比如，我想写一本《80后拜金男究竟在想什么》，首先要和不同层次不同职业不同学历等等的这类人交流采集大量数据，再归纳成几个观点，再去理解这些事实和观点，最后突然意识到这个群体真正想的是什么。
当然，这几步是非常难的。这种深入其中、跳脱其外，或许是人类大脑独特的运行机制，成为一个“进出自由来去自如”的高手后，洞见自然会来。具备两点，获得洞见或不难：其一，数据足够多，其二，后台运算足够长。
7、高手如何做事
学了这么多理论，实践怎么样？麦兹伯格举了欧盟高官、哈佛讲师、谈判专家等人的经典例子，我讲几个看到的与我们更近的案例。
来自Nicholas的分享：我的领导手下分别管着A、B、C团队，其中B的leader在公司时间较长、老资格，我的领导很多时候难以调动他。有段时间，公司的业务模式和业务重点已经发生了调整，A和C都比较明确我们的具体方向，但是B却始终沉浸在过往的工作经验中，他的不配合已经开始影响了整个业务的发展。我的领导想了一招：由我们去做一个分享，关于竞争对手发展状况的研究和分享，同时让A、B、C三个团队的leader参加。在分享中，我们汇报了竞争对手的发展现状和目前我们之间的差距，以及探讨了下我们未来的发展方向。这时候在我领导的引导下，B的领导主动去问“那我们团队的重点是不是也要调整”之类的问题，我领导顺势就指出可以从哪些点去做改动……
我原来一直都以为是领导想听分享，好久之后才知道原来他根本不关心分享，通过我们这个中立方把话题抛出来，让所有人都认识到问题所在，主动寻求破局点，把团队目标调整一致才是他真正的目的。套路太深……
来自万敏的分享：电视剧《洗冤录》里面有个情节，宋慈拿到了满朝文武犯罪的证据，呈给皇上，但是皇上却把宋慈支走，然后一把火把所有罪证都烧了。这个情节中宋慈与皇上就是原则性与灵活性的两个代表，宋慈坚持犯罪就该伏法，而皇上考虑的则是如果满朝文武全部问罪，统治机构瘫痪，对于皇朝造成的损失远比坚持司法正义带来的收益要大。“有多高的位置就有多高的灵活度 ”在层级组织结构里面还是很正确的，宋慈是提刑官，关注的是司法正义，所以坚持原则，皇上是万民之主，关注的是这个皇朝的利益，司法正义与问题官员的价值放在天平上面称重取舍，考虑问题的层次不一样所以结论完全相反。所以，究竟坚持灵活性还是原则性，还是要看你的位置所处的层次。
昨天看到何帆老师写的《第七感》推荐序，讲到工业革命摧毁了王权骑士炼金术士教会，尼采疾呼人需要有第六感，也就是洞悉历史规律的能力。进入万物互联的算法时代，也将有东西被摧毁……所谓第七感，正是相对于尼采的第六感来说的，就是透过现象洞悉事物连接本质的能力。这个能力无疑需要“意会”，因为，如果仅从算法和技术层面去考量，忽略具体的人和环境，只会“过度拟合”……
再次强调，不能因为这本书而否定算法的作用，如今很多领域都会逐渐被算法替代，麦兹伯格指出的仅仅是算法也有缺陷，高级的事靠算法真的还不行。
当然，高级的事需要高级的人来做。
1980年代，机械化大潮席卷美国农业，很多只会传统耕种方法的农民都失业了，经济学家还把他们称为“永远都找不到工作的人”。当时有一位叫Wendell Berry的作家，目睹这个局面，内心非常痛苦，就写了一篇文章，题目就叫“人到底是干什么的？”他说，难道我们这个社会的目标，就是要让人都变成过时的废物吗？
在《意会》这本书最后，麦兹伯格回答了这个问题。麦兹伯格说，人，是创造意义，和解释意义的。算法永远都不会真正“在乎”这个世界到底是怎么回事儿，只有人会在乎。
最后，解决几个较为现实的问题：
A、如何看待高手？
书中讲到索罗斯的例子，他手下的交易员评价索罗斯，说这就好像打高尔夫球一样。不怎么会打的时候，你看不出来顶尖高手到底厉害在哪。等到你的水平越接近顶尖高手，你就越觉得顶尖高手高不可攀……
由此得到：1.高手真的不是给普通人谈论的，而是膜拜的。2.当我们看到很多人张口马云闭口马化腾，就知道他们还差得远。3.高手，就是把四种知识融会贯通，并形成条件反射，对火候的拿捏、分寸的把握、尺度的掌控运用之妙存乎一心，真的是只可意会不可言传。4.要成为一个高手，没啥捷径，只有像人工智能一样去深度学习，靠实践喂养，只不过，人是综合的成体系的“是什么为什么怎么办”的寻根问底式学习。
B、道德困境问题怎么破？
“意会”的核心就是深度理解人及其环境，那么生活中我们常常遇到的老婆与老妈同时落水之类的问题就没了意义，因为这些问题缺项太多：老婆、老妈分别是怎样的人？她们的宗教信仰、文化水平、道德传统、风俗习惯、兴趣爱好、年龄大小、健康状况、家族势力，以及社会舆论氛围、责任追究、量刑尺度、有没有人围观等等……没有具体场景何来具体判断，不给具体问题如何具体分析？
C、孩子怎么教育？
你“意会”你的孩子吗？
彼得德鲁克曾说现代教育的创立者有一个共同的认知谬误，就是这个世界上只有一种正确的学习方法，这一方法适合于所有的人，这是现代教育体系建立的一个前提。现代的学校本质上它是工厂，是工业革命兴起以后，当工厂出现以后教育这样一个古老的行业也开始用工厂的方式，流水线、分级的、标准化的这样一套模式来塑造人。但每一个人接受教育的方式是非常不一样的，每一个人的接口都不一样。
去“意会”你的孩子吧！别以为你很懂他，问一个最简单的问题，他的学习模式，是擅长听讲、交谈还是自学？哈哈……
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