控制论的消亡与科学认知的缺口 2024-12-25 作者 C3P00 一、控制论的消亡：三种推测 在与年轻一代的系统开发者打交道时，我常常感到困惑。这些博学的人当然了解早期的控制论工作，但他们中的绝大多数并没有控制论背景。仿佛在知识传播的过程中，整整一代人消失了，出现了一个明显的缺口。这不仅是个人的遗憾，更是科学史上的一个谜团。为了理解这一现象，我们可以从三个角度来探讨控制论为何逐渐走向衰落。 1. 资金枯竭与人工智能的崛起 20世纪60年代，人工智能（AI）研究迅速崛起，吸引了大量政府和大学的资金支持。AI的研究目标是开发能够模拟人类智能的机器，尽管它只是控制论研究的一个分支，但却占据了大部分资源。随着AI的兴起，其他控制论领域的研究逐渐被忽视，许多刚毕业的学生纷纷投身于AI领域，导致其他领域的后继乏人。最终，AI研究自身也陷入了停滞，但此时控制论已经失去了大量的研究力量和支持。 这种现象并非偶然。AI的成功之处在于它能够快速展示出实际效用，而控制论则更多关注的是系统的整体行为和反馈机制。AI的短期成果吸引了更多的资金和关注，而控制论的长期研究则显得不够“实用”。因此，控制论的研究因资金枯竭而中止，成为了科学史上的一大遗憾。 2. 批处理计算模式的限制 控制论的核心在于信息传递和反馈机制，这需要计算机以全面考察的模式全速运算多次。然而，在当时的计算机环境下，批处理计算模式占据了主导地位。这种模式要求计算机按照严格的律条运行，无法满足控制论实验的需求。因此，控制论理论几乎很少有机会进行实验验证。 直到廉价的个人电脑开始普及，尤其是苹果II型机的出现，才为控制论研究带来了新的希望。克里斯·朗顿在苹果电脑上进行了他的第一个人工生命实验，多恩·法默和他的朋友用组装电脑发现了混沌理论。实时掌控一台完备的通用型计算机，是传统控制论一直未能实现的目标。然而，大学里的计算机设备却迟迟未能跟上时代的步伐，甚至还在使用穿孔卡片。这种技术滞后进一步阻碍了控制论的发展。 3. “把观察者放进盒子里”的困境 1960年，福瑞斯特提出了一个重要的观点：可以将系统观察者作为一个部件加入一个更大的元系统，从而获得对社会系统的创新观点。这一理念被称为二次指令控制，即观察系统的系统。这个想法在某些领域非常有用，比如家庭心理治疗中，临床治疗师需要将自己融入家庭系统以求疗效。 然而，这一理念的过度应用却导致了问题。当观察者不断嵌套，形成多层次的观察系统时，最终会导致一种“自我参照”的困境。例如，临床治疗师给病人录像，社会学家再给治疗师观看病人录像的情况录像，最后自己也为自己观察治疗师录像……这种无限嵌套的观察方式使得控制论的研究变得复杂且难以操作。到了20世纪80年代，美国社会控制论名册里充满了临床治疗师、社会学者以及主要兴趣在观察系统效用上的政治学者们，而真正的控制论研究却逐渐消失。 二、科学知识网的缺口 科学知识并不是一个完整的、无缝的体系，而是由无数个分散的知识山峰和大片无知的荒漠组成的。热衷于科学的年轻人填补了这些缺口，他们没有背负前辈们强加的包袱，反而以全新的视角探索未知领域。这种科学认知的缺口让我对科学的空间充满了好奇。 1. 知识的自组织与正反馈 科学知识的构造看似凹凸不平、厚薄不均。我们共同了解的很多科学知识都发源于一些小的领域，而在这些领域之间则是大片无知的荒漠。这种现象可以通过正反馈和吸引子来解释。一点点知识可以阐释周围的许多现象，而新的阐释又启发了知识自身，于是知识的角落迅速扩大。反之，无知生无知。一无所知的领域，人人都避而远之，于是愈加一无所知。结果就出现了这样一幅图景：大片无知的荒漠中横亘着一个个自成体系的知识山峰。 2. 典范更替与异常事物 根据科学史家托马斯·库恩的观点，科学的发展并不是线性的，而是通过典范更替来实现的。科学家们通过建立理论来解释事实，并通过新发现的事实来完善理论。然而，偶尔会出现一些无法用现有理论解释的异常事件。这些异常事件起初可能被忽视，但随着它们的积累，最终会引发一场革命性的变革。新的理论取代旧的理论，成为新的典范，直到它也变得僵化，再次被新的异常事件推翻。 库恩的理论本身也成为了典范，影响了人们对科学发展的理解。然而，阿兰·莱特曼和欧文·金戈里奇指出，真正的异常事物往往在最初并未被认作异常。它们只是普通的事实，只有在新的理论框架下，这些事实才被重新审视并赋予重要意义。例如，南美洲和非洲地形的契合、牛顿的惯性质量和引力质量的关系、宇宙动能和重力能的平衡等问题，都是在新的理论框架下才被认作异常事物的。 3. 无知的价值 承认自己的无知是科学进步的重要一步。全面勾绘出人类在科学认知上的缺口，或许就是科学的下一次飞跃。正如道格拉斯·霍夫施塔特所言，对日常熟知的事物感到惊讶，或者对没人认为是问题的问题感到困惑，这可能是更好的科学进步的典范。那些看似琐碎的小事，往往蕴含着深刻的见解，甚至可能成为未来科学革命的起点。 三、令人惊讶的琐碎小事 本书的最后章节是一个简短的课程，讲述我们所不了解的复杂的自适应系统和控制的本质。这些问题看起来可能愚蠢、浅显、琐碎，或几乎不值得一提，但正是这些未解之谜可能会在未来产生深刻的见解，甚至是革命性的理解力。 1. 涌现与复杂性 “涌现”这个词在复杂系统研究中经常被使用，但它到底意味着什么？当我们细读这个词时，其含义似乎渐渐消失。实际上，“涌现”并没有特别的意义。我们可以说全球的秩序发生自各地的规则，而不需要用“涌现”来表达。那么，我们用“涌现”究竟想表达什么呢？ 同样，复杂性也是一个难以定义的概念。我们如何知道一件事物或一个过程就比另一样更复杂呢？黄瓜比卡迪拉克更复杂吗？草地较之哺乳动物的大脑更复杂吗？斑马比国民经济更复杂吗？我们对复杂性的理解仍然非常有限，甚至无法提出恰当的问题。 2. 必需的多样性 似乎存在着一种“必需的多样性”——一种最小限度的复杂性或个体间的差异——适用于自组织、进化、学习和生死等过程。但我们如何确知足够的多样性什么时候才算够？我们甚至对多样性都还没有适当的度量办法。我们拥有直观的感觉，但却无法非常精确地将其转化为任何东西。多样性是什么？ 3. 混沌的边缘 “混沌的边缘”听上去常有“万事中庸处之”的感觉。是否这仅仅是通过玩“金发女孩和三只熊”的把戏，来定义这种使系统达到自适应性的最大值为“正好的适应”？这是另一种必需的赘言吗？ 4. 丘奇/图灵猜想 计算机科学理论中的丘奇/图灵猜想加强了人工智能和人工生命研究的大部分推理。这一猜想认为，所有可计算的问题都可以通过图灵机来解决。尽管这一猜想在理论上具有重要意义，但它也限制了我们对计算能力的理解。是否存在超越图灵机的计算模型？这是一个值得深入探讨的问题。 四、结语 控制论的消亡和科学认知的缺口提醒我们，科学的进步不仅仅是理论的积累，更是对未知的探索。我们不仅要关注那些已经被广泛接受的理论，还要对那些看似琐碎的小事保持敏感。正是这些未解之谜，可能会成为未来科学革命的起点。正如霍夫施塔特所说，对没人感兴趣的问题感到惊讶，可能是更好的科学进步的典范。让我们继续探索这些缺口，寻找那些隐藏在平凡之中的深刻真理。🚀✨ 通过对控制论消亡的原因分析，我们可以看到，科学的发展并非一帆风顺，而是充满了曲折与挑战。同时，科学认知的缺口也为我们提供了新的思考方向。未来的科学进步，或许正藏在这些被忽视的细节之中。
一、控制论的消亡：三种推测
在与年轻一代的系统开发者打交道时，我常常感到困惑。这些博学的人当然了解早期的控制论工作，但他们中的绝大多数并没有控制论背景。仿佛在知识传播的过程中，整整一代人消失了，出现了一个明显的缺口。这不仅是个人的遗憾，更是科学史上的一个谜团。为了理解这一现象，我们可以从三个角度来探讨控制论为何逐渐走向衰落。
1. 资金枯竭与人工智能的崛起
20世纪60年代，人工智能（AI）研究迅速崛起，吸引了大量政府和大学的资金支持。AI的研究目标是开发能够模拟人类智能的机器，尽管它只是控制论研究的一个分支，但却占据了大部分资源。随着AI的兴起，其他控制论领域的研究逐渐被忽视，许多刚毕业的学生纷纷投身于AI领域，导致其他领域的后继乏人。最终，AI研究自身也陷入了停滞，但此时控制论已经失去了大量的研究力量和支持。
这种现象并非偶然。AI的成功之处在于它能够快速展示出实际效用，而控制论则更多关注的是系统的整体行为和反馈机制。AI的短期成果吸引了更多的资金和关注，而控制论的长期研究则显得不够“实用”。因此，控制论的研究因资金枯竭而中止，成为了科学史上的一大遗憾。
2. 批处理计算模式的限制
控制论的核心在于信息传递和反馈机制，这需要计算机以全面考察的模式全速运算多次。然而，在当时的计算机环境下，批处理计算模式占据了主导地位。这种模式要求计算机按照严格的律条运行，无法满足控制论实验的需求。因此，控制论理论几乎很少有机会进行实验验证。
直到廉价的个人电脑开始普及，尤其是苹果II型机的出现，才为控制论研究带来了新的希望。克里斯·朗顿在苹果电脑上进行了他的第一个人工生命实验，多恩·法默和他的朋友用组装电脑发现了混沌理论。实时掌控一台完备的通用型计算机，是传统控制论一直未能实现的目标。然而，大学里的计算机设备却迟迟未能跟上时代的步伐，甚至还在使用穿孔卡片。这种技术滞后进一步阻碍了控制论的发展。
3. “把观察者放进盒子里”的困境
1960年，福瑞斯特提出了一个重要的观点：可以将系统观察者作为一个部件加入一个更大的元系统，从而获得对社会系统的创新观点。这一理念被称为二次指令控制，即观察系统的系统。这个想法在某些领域非常有用，比如家庭心理治疗中，临床治疗师需要将自己融入家庭系统以求疗效。
然而，这一理念的过度应用却导致了问题。当观察者不断嵌套，形成多层次的观察系统时，最终会导致一种“自我参照”的困境。例如，临床治疗师给病人录像，社会学家再给治疗师观看病人录像的情况录像，最后自己也为自己观察治疗师录像……这种无限嵌套的观察方式使得控制论的研究变得复杂且难以操作。到了20世纪80年代，美国社会控制论名册里充满了临床治疗师、社会学者以及主要兴趣在观察系统效用上的政治学者们，而真正的控制论研究却逐渐消失。
二、科学知识网的缺口
科学知识并不是一个完整的、无缝的体系，而是由无数个分散的知识山峰和大片无知的荒漠组成的。热衷于科学的年轻人填补了这些缺口，他们没有背负前辈们强加的包袱，反而以全新的视角探索未知领域。这种科学认知的缺口让我对科学的空间充满了好奇。
1. 知识的自组织与正反馈
科学知识的构造看似凹凸不平、厚薄不均。我们共同了解的很多科学知识都发源于一些小的领域，而在这些领域之间则是大片无知的荒漠。这种现象可以通过正反馈和吸引子来解释。一点点知识可以阐释周围的许多现象，而新的阐释又启发了知识自身，于是知识的角落迅速扩大。反之，无知生无知。一无所知的领域，人人都避而远之，于是愈加一无所知。结果就出现了这样一幅图景：大片无知的荒漠中横亘着一个个自成体系的知识山峰。
2. 典范更替与异常事物
根据科学史家托马斯·库恩的观点，科学的发展并不是线性的，而是通过典范更替来实现的。科学家们通过建立理论来解释事实，并通过新发现的事实来完善理论。然而，偶尔会出现一些无法用现有理论解释的异常事件。这些异常事件起初可能被忽视，但随着它们的积累，最终会引发一场革命性的变革。新的理论取代旧的理论，成为新的典范，直到它也变得僵化，再次被新的异常事件推翻。
库恩的理论本身也成为了典范，影响了人们对科学发展的理解。然而，阿兰·莱特曼和欧文·金戈里奇指出，真正的异常事物往往在最初并未被认作异常。它们只是普通的事实，只有在新的理论框架下，这些事实才被重新审视并赋予重要意义。例如，南美洲和非洲地形的契合、牛顿的惯性质量和引力质量的关系、宇宙动能和重力能的平衡等问题，都是在新的理论框架下才被认作异常事物的。
3. 无知的价值
承认自己的无知是科学进步的重要一步。全面勾绘出人类在科学认知上的缺口，或许就是科学的下一次飞跃。正如道格拉斯·霍夫施塔特所言，对日常熟知的事物感到惊讶，或者对没人认为是问题的问题感到困惑，这可能是更好的科学进步的典范。那些看似琐碎的小事，往往蕴含着深刻的见解，甚至可能成为未来科学革命的起点。
三、令人惊讶的琐碎小事
本书的最后章节是一个简短的课程，讲述我们所不了解的复杂的自适应系统和控制的本质。这些问题看起来可能愚蠢、浅显、琐碎，或几乎不值得一提，但正是这些未解之谜可能会在未来产生深刻的见解，甚至是革命性的理解力。
1. 涌现与复杂性
“涌现”这个词在复杂系统研究中经常被使用，但它到底意味着什么？当我们细读这个词时，其含义似乎渐渐消失。实际上，“涌现”并没有特别的意义。我们可以说全球的秩序发生自各地的规则，而不需要用“涌现”来表达。那么，我们用“涌现”究竟想表达什么呢？
同样，复杂性也是一个难以定义的概念。我们如何知道一件事物或一个过程就比另一样更复杂呢？黄瓜比卡迪拉克更复杂吗？草地较之哺乳动物的大脑更复杂吗？斑马比国民经济更复杂吗？我们对复杂性的理解仍然非常有限，甚至无法提出恰当的问题。
2. 必需的多样性
似乎存在着一种“必需的多样性”——一种最小限度的复杂性或个体间的差异——适用于自组织、进化、学习和生死等过程。但我们如何确知足够的多样性什么时候才算够？我们甚至对多样性都还没有适当的度量办法。我们拥有直观的感觉，但却无法非常精确地将其转化为任何东西。多样性是什么？
3. 混沌的边缘
“混沌的边缘”听上去常有“万事中庸处之”的感觉。是否这仅仅是通过玩“金发女孩和三只熊”的把戏，来定义这种使系统达到自适应性的最大值为“正好的适应”？这是另一种必需的赘言吗？
4. 丘奇/图灵猜想
计算机科学理论中的丘奇/图灵猜想加强了人工智能和人工生命研究的大部分推理。这一猜想认为，所有可计算的问题都可以通过图灵机来解决。尽管这一猜想在理论上具有重要意义，但它也限制了我们对计算能力的理解。是否存在超越图灵机的计算模型？这是一个值得深入探讨的问题。
四、结语
控制论的消亡和科学认知的缺口提醒我们，科学的进步不仅仅是理论的积累，更是对未知的探索。我们不仅要关注那些已经被广泛接受的理论，还要对那些看似琐碎的小事保持敏感。正是这些未解之谜，可能会成为未来科学革命的起点。正如霍夫施塔特所说，对没人感兴趣的问题感到惊讶，可能是更好的科学进步的典范。让我们继续探索这些缺口，寻找那些隐藏在平凡之中的深刻真理。🚀✨
通过对控制论消亡的原因分析，我们可以看到，科学的发展并非一帆风顺，而是充满了曲折与挑战。同时，科学认知的缺口也为我们提供了新的思考方向。未来的科学进步，或许正藏在这些被忽视的细节之中。