人有人的用处-第18章

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　　弥补听觉缺陷的进一步理论和有效地用于听觉的信息量有关。最粗略地估算一下这个量的最大值，它能在一万赫芝声频和8O分贝左右的振幅范围内传送。通讯的这个负载量虽然标志着耳朵所能做到的最大值，但用这个量来表达实际言语所给出的有效信息，那就未免太大了。首先，通过电话进出的言语就没有三千赫芝以上的声音，其振幅范围肯定不超过5至10分贝；但即使在电话中，虽然我们没有把传送给耳朵的声音范围夸大了，我们还是大大夸大了耳朵和脑为了重建可理解的言语而使用的声音范围。

　　我们讲过，在估计信息量的问题上，曾经做过的最有成绩的工作就是贝尔电话实验室关于自动语音合成器的工作。这项工作可以用来说明：如果把人语作适当的划分，使其不超过五个频带，如果这些频带经过检波使得被觉知的只是它们的外形式外貌，再把这些外形或外貌用来调制它们频率范围内的完全任意的声音；又如果这些声音最后都迭加起来，那么人们还是可以辨识出原来的言语是一种言语，甚至可以辨识出它是某人的言语。然而，这时可能输送的有用的或无用的信息量已经减缩到不及原来可能提出的信息的十分之一或百分之一了。

　　我们把言语中的有用信息和无用信息作出区分，也就是把耳朵接受言语的最大编码能力和通过耳朵与脑所组成的各个相继阶段的级联网的最大编码能力作出区分。前一种能力只和言语通过空气和通过象电话之类的中介工具的传递有关，电话只是模仿耳朵，而不是模仿人脑中任何用来理解言语的器官的。后者涉及空气…电话…耳朵…脑这整个复合系统的输送能力。当然，可以有音调变化的细微差别无法通过我们讲话时所使用的整个窄频带的传送系统，而要估价这些细微差别所带来的信息损耗量则是一桩难于做到的事情，但这个损耗量看来是不大的。这就是自动语音合成器所依据的观念。过去的工程学对信息的估价是有缺点的，他们忽视了从空气到脑这根链条的最后环节。

　　在利用聋子的其他感官时，我们必须认识到这一点；除视觉外，所有其他感觉都低于听觉，亦即它们在单位时间内所传送的信息是少于听觉所传送的信息的。要使象触觉器官这样比较低级的感官工作起来达到最大的效率，唯一的办法就是不把我们通过听觉得来的信息全部发送给它，而只把加工了的部分即适于理解言语的那一部分听觉发送给它。换句话说，在信息通过触觉接受器以前，我们就用信息过滤器来代替大脑皮质在接受声音后通常所执行的那一部分的功能。我们就是这样地把脑皮质的部分功能转嫁到人造的外在皮质上。在我们正在研究的那个仪器中，我们为了实现这个目的而用的详细方法就是象自动语音合成器那样把言语的几个频带分开来，然后，在这些颇带用来调制其频率易为皮肤所知觉的振动之后，就把这些过滤后的不同频带输送到空间分隔的各个触觉区域。例如，五个频带可以分别发送给一只手上的大拇指和其余四个指头。

　　以上就是我们所需的仪器的基本思想，即通过电学方法把声音振动转移给触觉来接受可以理解的言语。我们早已充分了解到了，大量词汇的模式彼此是十分不同的，而它们在许多讲话人之中又是十分一致的，所以用不着太多的言语训练就可以认清它们。从这一点出发，研究的主要方向应当是比较全面地去训练聋哑人辨识声音和再生声音。从技术观点看来，摆在我们面前的就是仪器轻便与否以及降低其能量需求而不损害其基本性能等问题，这些问题迄今还处在讨论阶段。我不想在那些有生理缺陷痛苦的人和他们的亲属中间散布虚无飘渺的希望，特别是不成熟的希望，但我认为这样讲是有把握的：制成的前景决不是没有希望的。

　　自从本书初版发行以来，通讯理论方面的其他工作者已经制造出了一些新的专门仪器，据此阐明了通讯理论的若干基本原理。我在前面某一章中已经讲到阿希贝博士的稳态机和瓦尔特博士在某些方面的颇为类似的机器。这里让我再谈谈瓦尔特博士早期发明的几种机器，它们和我的“飞蛾”或“臭虫”颇为类似，但它们是为了不同的目的而制造出来的。就这些向光机器而言，每一元件都有光，所以它能刺激其他元件。因此，一系列元件同时动作就表现为若干群体和相互反应，如果动物心理学家发现这些元件不是装在钢和铜之中，而是装在血肉之中的话，那他们大多数会把这种现象解释作社会行为的。这是一门新的关于机械行为的科学的开端，虽然它的全面展开则有待于未来。

　　在过去两年中，麻省理工学院由于种种原因使得听觉手套的制造工作很难得到开展，虽然制造的可能性还是存在的。这其间，理论的研究导致了仪器的改善，能够做到让盲人通过错综复杂的街道和建筑物，虽然仪器的细节还没有设计好。这项研究主要是C．M．维特策（Clifford　M．Witcher）博士的工作，他本人就是先天盲，但他在光学、电工学和其他为这项工作所必需的领域中就是一位卓越的权威和专家。

　　看来前途很有希望但迄今还没有得到任何真正发展或最后鉴定的一种弥补生理缺陷的仪器就是人造肺。在人造肺中，呼吸马达的引动是由病人的虽然衰弱但尚未毁坏的肺肌所发出的电信号或机械信号来决定的。这个情况说明了：可以把健康人的脊髓和脑干中的正常反馈应用到中风病人身上来帮助他控制呼吸。因此，所谓铁肺也许不再是一个使病人忘却如何呼吸的监狱了，它将是一种练习工具，用来保持病人残存的呼吸活动的能力，甚至有可能把这种能力提高到使他能够独立呼吸而不需要机器来帮助的程度。做到这一点是有希望的。

　　到目前为止，我们讨论过的机器都是一般公众所关心的机器，要末它们具有理论科学中直接与人有关的特点，要未它们肯定是有益于残废者的辅助工具。现在，我们再来讨论一类具有某些极为不祥的可能性的机器。十分奇怪的是，这类机器包括了自动象棋机在内。

　　在若干时候以前，我曾经提出一种方法，用现代计算机来下象棋，这棋下得至少还是过得去的。在这项工作中，我所追随的思想线索有其不可忽视的历史背景。A．坡（Poe）曾经探讨过梅尔泽尔（Maelzel）的骗人的奕棋机，并且揭露了它，指出机器之能下棋是由一个断腿的残废人在里面操纵着。但是，我所指的那种机器是真有其事的，它利用了计算机发展中的最新成就。要制造一部只能按部就班下棋而棋品低劣的机器，那是容易办到的；而要试制一部下棋本领完美无缺的机器，那就毫无希望了，因为这样的机器要求有过多的棋步组合。普林斯顿高级研究所的冯·诺意曼教授就曾经讨论过这个困难。但是，要制造出一部机器，能够保证它在每着的以后有限几步之内，譬如说，两步之内，都能有最好的走法，从而保证它按照某种比较容易的估算方法使自身处于最有利的地位上，这虽然不容易，但不是没有希望的。

　　现在的快速计算机可以改装得象奕棋机那样地来工作，但如果我们决心要机器下棋，也可以去制造一部更好的机器，虽然它的造价可能很贵。这些现代计算机的速度是足够快的，它们能够在每走一着棋的规定时间之内估算出后面两着棋的各种可能性。棋步组合的数目大体是按几何级数增加的。因此，计算出两步内的一切可能性和计算出三步内的一切可能性区别极大。要在任何合理的时间之内计算出一盘棋，譬如说一盘要走五十步的棋，那是机器办不到的事。然而，对于活得足够长的生物说来，如冯·诺意曼所指出的，这是可能办到的，而双方都下得尽善尽美的棋局，不言而喻的结论，或是白子常胜，或是黑子常胜，或是，最可能的情况，经常下成平局。

　　贝尔电话实验室的C．申农先生曾经提出一种机器，其原理和我所思考过的能算两步棋的机器的原理相同，但他作了相当多的改进。首先，他的关于走两步后的最后棋势的估算方法就包括了棋局的控制、棋子之间的相互防护等等因素的估计在内，也包括了棋子的数量、将军和将死。然后，如果在走完两步后，由于将军或者由于一个重要的棋子被吃掉或者由于“两头将”而使棋局显得不稳定时，机器棋手就会自动地再动一子或两子，直到棋局获得稳定为止。这样做会使整盘棋延长多少时间，每走一步棋会超过规定时间多少，我不知道；虽然我是不相信我们能够遵循这个方向走得很远而不会在我们现有速度下遇到时间问题的困难的。

　　我愿意接受申农所作的如下的推测：这种机器所下的棋可以达到业余优秀棋手的水平，甚至可以达到优秀棋手的水平。它下棋下得生硬而乏味，但比任何人所下的棋都稳健得多。如申农所指出的，在机器的操作中，我们可以加进足够多的机遇来防止在纯粹系统化了的方法中由于走棋次序生硬不变而经常遭到的失败。这种机遇或不确定性可以加进走两步后的终极棋势的估算方法中去。

　　机器也会象人那样利用标准的以守为攻和关于绝招的学识去走那种以守为攻的棋并使出可能的绝招来的。一部比较完善的机器会在纸带上把过去下过的每一盘棋都纪录下来，并且会对我们所已经确定下来的种种走棋过程作出补充，而这些走棋过程则是机器研究过去所有的棋局而后找到的某种诀窍的。简单地说，这是依靠机器的学习能力。虽然我们现在已经知道：会学习的机器是能够制造出来的，但是，制造和使用这些机器的技术仍然很不完善。按照学习原则来设计奕棋机器的时机还没有成熟，虽然需时也许不长。

　　能学习的奕棋机可以表现出差距很大的下棋才能，这是由过去与它对奕的棋手的本领来决定的。要造出一部优秀的奕棋机，最好的方法也许就是让它同下棋手段变化多端的奕棋能手对奕。另一方面，一部设计得很好的机器可以因为没有慎重选择敌手之故而遭到或多或少的损坏。一匹马也会被骑坏的，如果让拙劣的骑手会糟蹋它的话。

　　在能学习的机器中，我们应当分清哪些东西是机器能够学习的，而哪些不能。在制造一部机器的时候，要末使它具有完成某类行为的统计倾向而又不排斥其他行为的可能性，要求就把它的行为的某些特性严格不变地决定下来。我们把第一类决定称为选择性的，把第二类决定称为限制性的。例如，如果我们不把规定的棋规作为限制而加进奕棋机中，又如果机器造得具有学习能力，那么这部奕棋机就会不知不觉地变成一部执行完圣不同任务的机器。反之，制造具有规则限制的奕棋机在下棋的战术和战略方面还是一部学习机。

　　读者也许奇怪：我们为什么对奕棋机竟然减到兴趣。难道它们不就是设计家借以要向人世显示他们的本领，希望人们对其成就瞠目结舌、减到惊奇万分的一种于人无害的小玩意儿吗，作为一个老实人，我不否认，在我身上至少有着某种得意扬扬、自我陶醉的因素的。但是，你马上可以了解到，这种情绪并非我在这里讲述这个问题的唯一因素，再说，这种本领对干不是职业奕棋的读者讲来也不具有头等重要的意义。

　　申农先生曾经提出几个理由，说明他的研究为什么比起仅仅设计一种只能使博奕者减到兴趣的玩意地具有更加重要的意义。在这些理由之中，他指出了这样一点：这种机器可以成为制造用来估计种种军事情势并决定其中任一特殊阶段的最优行动的机器的前身。没有人认为他讲得不够认真严肃。冯·诺意曼和摩根斯坦（Morgenstern）的名著《博奕论》曾经给世人以深刻的印象，在华盛顿，这种印象也不浅。当申农先生讲到军事技术的发展时，他不是谈论一项荒诞无稽的空想，而是探讨一桩迫近眉睫而又极端危险的事变。

　　在著名的巴黎杂志《世界》（Le　Monde）1948年12月28日出版的那一期上，有一位多明我会的修土P．杜巴勒（Pere　Dubarle）写了一篇内容深刻的文章来评论我著的《控制论》一书。下面我引用他的几段话来说明他对奕棋机所促成的并且包藏在军备竞赛中的可怕后果的若干想法。

　　由是在我们面前展开了最魅人的远景之一，这就是人类事务的理性的管理，特别是那些有关社会利益而且看来具有某种统计规律性的事务的理性的管理，譬如说，社会舆论发展的现象就是具有统计规律性的。难道人们不能想象有这样一部机器，它能够搜集这种类型或那种类型的信息，例如，关于生产的信息、市场的信息，然后把它作为人的平常心理作用，作为某些在确定场合下可以测量到的量的作用；从而来确定何者是事态的最可几的发展吗？难道人们不能进一步设想有这样一部国家机器，它在地球上许多国家共同组成的政体的控制之下，或者在这个行星的人类政府这种显然简单得多的政体的控制之下，统辖着一切政治裁决制度吗？目前并没有什么东西阻碍我们去作这样的思考。我们可以梦想有那么一天，政府管理机器（machine　a　gouverner）可以补充——不论是行善还是作恶——目前我们的脑子在参预一般政治机构时所表现出来的那种明显的不适应性。

　　总的说来，人的种种现实问题是不能作出象数字计算数据那样明确的决定的。我们只能决定它们的可几值。因此，一部处理这些过程以及与此有关的种种问题的机器一定得具有那种几率论的思想，而不是决定论的思想，譬如说，就象现代计算机所表现的那样。这就使得机器的任务更加复杂了，但这并不是不可能的。决定高射炮效能的预测机就是这方面的一个例子。从理论上说，时间预测不是不可能的，最优决策的确定也不是做不到的，至少在一定范围内就是如此。一部象奕棋机那样的博奕机之具有制造的可能性就是为了建立这种预测的。至于作为政府管理对象的种种人事过程，那是可以和冯·诺意曼用数学研究过的那种意义的博奕相融合。虽说这类博奕已经有了一个不完全成套的规则，但还有其他的博奕，有大量博奕者参加，其数据极为复杂。国家管理机器可以把国家定义为在每一特定阶段都能以最优方式取得信息的博奕者，而国家又是一切局部决策的唯一的最高调节者。这些都是绝无仅有的特权；如果这些特权都是科学地使用的，那它们就会使国家在一切情况下击败自身以外的所有参与人事博奕的博奕者，这只要提出下列的两端论法就足以说明问题：要末立即毁灭对方，要末有计划地跟对方合作。这就是不受外界干预的博奕自身的必然结果。热爱美好世界的人们确实是有某些东西让他们到梦乡中去寻找的。

　　不管这一切怎样，值得庆幸的也许是：国家管理机器不会在不久的未来出现。因为除有种种非常严肃的问题仍需搜集大量信息并从速处理外，预测的稳定性问题仍然处在我们的控制能力所能认真梦想的范围之外。这是因为人事过程可以比拟为规则不完全确定的博奕，尤其可以比拟为规则自身为时间函数的博奕。规则的这种变化，既取决于博奕自身所发生的种种情况的有效细节，又取决于博奕者们每一瞬间面对所得结果的