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縱然寬廣如天空，飛機也偶有相撞。為了避免災難，空中防撞系統(TCAS)應運而生，可以提前警告飛機駕駛者各種災害。得益于一系列復雜的規則設置，系統可以告訴飛行員如何應對相應災害。經過幾十年的開發，這套規則已經高度復雜，能夠理解整套規則的已經人屈指可數。
TCAS一旦開發成型，人類就成為次要，相反轉而使用模擬軟件。如果TCAS經過大量測試反饋結果符合預期，工程師們就會批準TCAS投入使用。 如何避免飛機相撞本身已是個復雜度爆表的問題，為了解決這個問題而被設計出的這個系統復雜已經爆了幾十塊表，相信沒有人能夠真正理解這套系統，所以即便是這方面的專業人士有時也會對系統做出的反饋給嚇到。這不斷攀升的復雜程度也正是當代社會的普遍現象。人類無法理解的系統正在保護我們的安全，科技發展到了接受檢驗的節點。
復雜系統的發展已經走過了幾個世紀。有日常生活離不開的機器設備的實物，也有讓全球文明凝聚的信息系統和規則。技術正大踏步地在復雜化的道路上越走越遠——也讓現代人享受到了我們的父輩祖輩想都不敢想的便利——但是，其中不斷疊加的復雜度，各種技術的互相關聯、各種效應的交織并不總在人類的預期內。意識到技術本身的復雜度不斷提升，制定和維護系統變得越來越復雜是一回事，但是目前的技術實際上已經在無法理解的路上完全失控，這，又是另一回事。
其實早在很久以前技術的復雜度已經影響到了人類生活，這方面最早可以追溯到鐵路的發展。美國境內縱橫交錯的鐵路網需要高度標準化的時區設置以協調如此之多的新增列車。隨后在交通領域發生的演化又更為復雜。[url=]汽車[/url]已經走出復雜程度有限的機械化發明成為了輪上的計算機工程。據估計，全美交通系統中有超過30萬個帶信號燈路口。這些移動機器不僅僅在這些系統和網絡里挪動。200年過去了，從飛機到[url=]計算器[/url]，人類使用的復雜機器里的零件數量持續以指數翻翻。
計算機賦予人類更加復雜的技術，技術的侵占影響著人們生活的方方面面——從廚房家電到建筑器械。結果是人類始料未及的：我們創造了一個人類大腦遠無法掌握的世界。人類擔心的不是天網——而是過于復雜的機器出錯的概率也大——實際上比人類的概率還大。
飛速發展的科技的終點我們已經能看到端倪：自給自足的高技術生態系統遍布世界，以超出人類知和理解范圍的模式運作著。Nature雜志2013年九月刊中一篇文章這樣說道：完整的機械生態已經進駐了金融生活，其反應之快已經超過人類——眨眼間股票買賣已經完成。在人類的努力下金融交易已逼近光速，現在，我們要認識到的是，機器之間彼此進行多種互動，更像是彼此間的算法交流，這過程中人類已經變得次要。 以前人類認為世界上沒有人類不能掌握的技術，醫學學者Moses Maimonides在他的新書《困惑者指南》中講到人類的智能毫無疑問存在極限，智能發展到一定程度必定停滯，書中還舉了一些作者看來永遠無法解答的概念，比如天上的星星有幾顆？是奇數還是偶數？隨后科技革命爆發，仰仗科技這柄快刀，人類定能理解一切的自信又回來了。幾百年后，今天的人類已經能夠統計出夜空中肉眼可見的繁星數量了——一共是9110顆(是個偶數)。
自啟蒙[url=]運動[/url]以降，我們正穩步走向 “糾纏”這個美國[url=]電腦[/url]界大牛Danny Hillis所發明的術語。糾纏是邁向更加互聯而又更難理解的各種圍繞人們的技術的趨勢。Hillis認為，人類制造出遵守理性規則的機器，而現在人類已經無法理解機器的復雜程度。無論是龐大的互聯網還是大型的基礎設施，要在腦海中全面理解已經不再現實。 讓我們來看看代碼持續增長的軟件吧，Windows操作系統經過10年的發展，源代碼長度一再翻番，一個程序員已經不可能輕易讀懂這些代碼。還記得Y2K，也就是人們口中的千年蟲？雖然我們平穩度過了千年蟲危機，但是2000年1月1日到來之前，人們并不知道會產生什么后果，只是因為系統太過復雜了。
即便是司法體系也在矛盾中演變得更混亂。《美國法典》包含了2200多萬單詞和8萬多款條例。這部浩瀚的司法網絡體系是如此繁復，這實際上沒有人能夠完全理解。美國華盛頓特區進步政策研究所的Michael Mandel和Diana Carew在論文中將司法體系的過度冗余復雜稱作“常態積累”，法典中不斷被人加入新的規則和規定。分別看每個條款可能并無問題，但是一旦放在一起，條款之間可能就會相互矛盾，最后的結果可能大大超出人們預期。在奧巴馬醫改網站上人們已經見識過了司法復雜性和計算復雜性共同作用下導致的混亂。技術性系統的錯誤會影響每一個人的生活。
體系的復雜化甚至還有愈演愈烈之勢。現在，我們有了[url=]3D[/url][url=]打印機[/url]，有了協助人類挖掘隧道鋪設橋梁的工程機械，人們還可以用復雜的CAD軟件設計新產品、新的公共基礎設施。以及，完全由電腦自主的“進化規劃”算法能夠讓軟件對不同的問題演化出最佳的解決方案，而不到最后一刻連電腦自己都不知道最后的答案。你想算一個擬合數據的方程式？交給“進化規劃”算法就可以，不過算法看不看的懂就要靠你了。 許多年前曾有研究團隊試圖改良某種計算機回路。他們為計算機給出一個簡單的任務，計算機要通過回路給出答案，并努力給出更加的答案。在回路運行了許多次后，研究團隊最終取得了最成功的回路設計。別急，真正有意思的才開始：科學家發現在主回路之外還有單獨的未接入主回路的回路存在，更有意思的是，這些野生回路對主回路的運轉功不可沒。進化規劃利用了奇異的物理和電子現象來解決問題，這是工程師們萬萬沒有想到的。用研究者的話來說就是：“盡管很難分析出原因，但是進化算法已經可以善用物理行為了。”
進化算法產生出了新的高技術系統，說白了就是人類無法理解的系統，至少人類自己是絕不會這么干的。計算機在國際象棋界已經超過了人，人們無法看懂計算機的下子路數，但這不妨礙計算機贏棋。電腦的棋子移動套路被叫做“電腦下法”——這種移動人類是無法理解的，看上去臭棋一招，但能制勝。美國經濟學家Tyler Cowen在他寫的Average Is Over 一書中說：計算機的下法雖然看上去走錯了，實際上靈得很。也正是因為計算機的出現，最高等級的國際象棋難度依然大大超出一個人類能掌握的范疇，大師也不例外。
人類的智力在日漸復雜化的科技面前服軟，好像有點走極端的意思，甚至有點懦夫樣，但是我們又要用什么來替代這些我們無法理解的系統呢？
做法之一：干脆承認人類輸了。就像漫畫角色凱文(和他的滿腦子哲理的老虎朋友哈貝)宣稱不管電燈還是[url=]吸塵器[/url]都是由魔法驅動。凱文不會去想風是怎么形成的這種復雜的自然現象，凱文只是覺得那是樹在打噴嚏。人類的智力在日漸復雜化的科技面前服軟，好像有點走極端的意思，甚至有點懦夫樣，但是我們又要用什么來替代這些我們無法理解的系統呢？ 其實也可以借鑒我們看待天氣的態度。天氣成因如此復雜，前一分鐘的天空和下一分鐘的天空完全是兩回事，既然我們不能理解他，至少我們可以比較準確地預測天氣，我們能夠適應天氣，這樣我們就能提前做好準備。即便有突發情況讓我們措手不及，就像卡特里娜颶風一樣，人們還是挨過來了。類似天氣模型，我們也可以開始制作關于復雜系統的模型，簡單的模型也可以。我們可以模擬我們感興趣的復雜系統——測試系統極限、調試參數，而用不著完全理解復雜系統。 模擬城市這個游戲讓玩家可以體驗如何運營一個城市。在模擬城市之前，城市規劃和市政工程還沒有一套清晰的思維模型。也沒有什么系統能夠像模擬城市這個游戲一樣調節城市生活的方方面面而得到和現實不符的結果。如此復雜的調試，即使今天也無法真正在某座城市進行。此類游戲的玩家卻能夠很好的對各種調節的后果有一個大致的認識。我們要做的是把模擬技術世界“玩”地更溜。我們的教育系統也需要前進，要教會學生怎樣去玩，要讓學生去檢驗各種方法的區別和原理，至少是“有模有樣”。
同時，我們也需要有人破譯復雜系統在做什么，有點像電視天氣預報。在 Average Is Over一書最后，Cowen對未來做出了預測。我們之中的一些人會搜集信息、吸收知識、然后評估信息……這些人是各種機器網絡的破譯者……短時間內，這些人是人類之中為數不多的了解機器運行真相的人。 當一切變得復雜到人類無法理解，當人類在詫異自己創造出來的復雜結構時卻走到了末路盡頭，這可能發生么？人類要承認自己能力的不足，然而我們卻不能攤手認輸，放棄追趕技術。 也許，是時候重新認識人類的智能極限了。 [王大發財 via Aeon] |
