山河蒙尘
关于费米悖论的论述
空旷天空的问题——作为上帝存在的反面——让每个理性人都感到恐惧，这个问题在"费米悖论"中得到了精妙的阐述（世界维基百科上有一篇出色且令人不安的相关条目）。表面上看，这是一个概率-科学问题，但深层来看，这是一个非同寻常的哲学难题，它迫使哲学回归其作为物理和生物科学摇篮的本源——并为我们提供了一个极其遥远的（几乎是非人性的）视角来观察人类。如果我们对宇宙的观点在统计学上完全不合理，那么从天空中——从宇宙的视角来看，我们又是什么样子？
作者：宇宙最难的问题
主观性与客观性——以宇宙尺度来看 (来源)

第一算法时代

我们从费米悖论中学到了什么？悖论越大，也就是说宇宙中存在生命的可能性越大（这是近年来研究的一贯方向）——我们的处境就越糟糕，悖论就越可怕。如果需要十亿分之一的过滤器，这比千分之一的过滤器更糟糕，更何况我们在过去甚至找不到一个令人信服的这样的过滤器（一次性发生的过滤器）。我们只确定一个基本的过滤事实：进化需要极其漫长的时间，其中包含了许多幸运的巧合。

如果我们假设我们的发展体现了4000亿年而不是40亿年的平均进化过程，那么根据宇宙年龄来看，我们确实是罕见的。这不是可以在某个特定事件中识别的一次性过滤器，而是在很长时间内延展的过滤器。与人类直觉的偏见相反，百万分之一的单一事件概率等同于发生10次十分之一概率事件，或20次二分之一概率事件的概率（如果这就是过滤器，那么它看起来就像我们的过去——许多合理概率事件的组合）。这种差异相当于现代宗教从"奇迹"范式向"眷顾"范式的转变：一次不太可能的神圣干预被延展为无数次微小的干预。

为什么进化需要数十亿年？只有一个足够基本的答案（即不依赖于特定的行星环境）——进化算法非常原始。它有两个主要的问题特征：


在这两个特征中，最关键的问题是收敛性。我们看到无数例子表明，尽管机制缓慢，进化仍然实现了极其精确的优化。然而，同样也有无数例子显示进化优化过程在极长时期内陷入局部最优解——无论是现在还是过去。最大的停滞出现在复杂性的提升上（这是进化中唯一可以识别的方向，也是算法本质所决定的，恰恰因为它在创造复杂性方面存在困难——复杂性是其累积的单向活动的证据）。


第二算法时代

事实上，迄今为止进化中最重要的事件是创造了一种不同类型的发展算法——非进化性的。大脑的出现不一定意味着发展算法的创造，因为个体的发展不一定意味着物种的发展。只有当发展能够代代相传时——才产生了与进化竞争的算法，从这一阶段开始（而不是从大脑出现开始），新算法创造了更快且更新的复杂性。人类语言是一种新的基因代码——记忆——使得代际间的信息传递成为可能，但这种记忆本质上与基因记忆并无本质区别（后者本质上也是一种语言记忆），仅仅存在记忆本身不一定会创造出与进化算法不同类型的算法。

因此我们必须问：是否真的出现了一种全新的算法，还是仅仅是在数量级上更快更灵活的硬件（相比固定的基因组，语言信息能快速变化），但发展算法本身仍然是进化性的，人类发展仍然由复制和随机突变决定？例如，是否可以说（如现代主义所主张的）艺术本质上是一种进化算法，即没有方向，由不断变化的时尚、模仿、变异和打破常规（突变）等原始机制产生，这些变化没有方向（除了变化本身）？也许这适用于所有文化发展，甚至科学发展（范式的突破）？

事实上，新算法具有与前者完全不同的特征。如果进化是优化算法，因此自然会陷入局部最优解，那么新算法是学习算法，因此自从它出现以来，就导致持续变化，很少出现停滞（中世纪是历史的例外而不是常态）——这样我们的星球就被投入持续加速的变化状态（这在进化中是不存在的，因为进化没有明显的内在加速）。是什么使学习区别于进化？学习算法——例如文化或科学发展——与优化算法有什么本质区别？

本质区别不在于模仿和复制部分。即使速度和效率不同——基本机制仍然是相同的复制机制。区别在于突变机制——它被创造力机制所取代。即使保存方面最终是相同的保存——变化方面不再是随机的，也不再源于保存和复制机制的故障，作为其副产品。这是一个与保存完全独立的第二机制，主动创造它所选择方向的变化。语言（和文学）中的创造力不是源于校对或传递错误（传话游戏）。这里有一个机制，不仅仅建立在更快的随机方向试错基础上——而是朝着特定、选择的方向改变。这就是为什么过程效率大大提高并加速的原因。


第二时代的哲学

理解这一点的哲学会将学习理念置于其人类观的中心——并将人类的优越性和独特性视为其创造能力，这种能力与模仿和复制相结合产生学习。与周围的动物不同，人类很快就会感到无聊。我们有天然的创造欲望和变革冲动。保守主义对我们来说并不比创新更自然——这与社会中保守派的主张相反。有时我们创造出过度保守和僵化的系统（现代时代的宗教）或过度创新和分散的系统（现代时代的艺术），有时我们创造运作良好的学习系统（现代科学，现代文学）。但创新冲动，作为独立于保存冲动的冲动而不是保存冲动的故障——是我们固有的。

因此，许多人提倡的进化平衡——保守与创新之间的某种中庸之道和"黄金"突变率——是一个虚假和有害的想法。这是因为这不是同一机制，像进化那样只有一个参数（对原始的保存忠实度），而是构成学习的两个独立机制：即两个向量。因此这不是需要平衡的参数，而是两个独立的向量，最好都能发挥全力——而不是相互抵消、中和或"平衡"。我们应该追求一个系统，既有强大的保存和传承过去成就的动力，又有强大的创新和追求新成就的动力。例如，一个狂热保存传统又狂热创新的文化。一个精通经典且对过去充满崇敬的创作者——同时也燃烧着创新的欲望。一个既向孩子深入传授文化，又培养深刻创新热情的父母。

平衡理念的结果是两个微弱的向量：很少的文化保存，很少的文化创新。现代科学之所以运作良好，不是因为它在保守与创新之间实现了某种"神圣平衡"，而是因为这两个因素——传承积累的知识和追求新知识——都在强有力地运作。如果当代文学正在逐渐遗忘文学传统，这不是因为打破了保守与创新之间的平衡而受损——而是因为它失去了赋予它高度的两条腿之一。因此，面对过度创新，不应该通过抑制创新来处理——而是通过加强保守和培养传统。面对过度保守，不应该通过破坏传统来处理——而是通过培养创新。在进化中这是一个零和游戏——但在学习中不是，模仿和创新是相互补充的。伟大作品源于强大的创新和保存冲动之间的巨大碰撞，而不是在创新和保守程度上进行精心控制和平衡的实验（后者的结果缺乏深度和内在力量）。


第二时代的伦理

理解学习算法就是我们——学习是人类的本质状态——可以为我们这个时代最大的哲学空白提供答案。如果过去的哲学关注死亡和生命意义的问题——我们为什么要活着，为什么要死——那么当保守和创新的冲动——学习的冲动——被明显的进化和动物优化冲动所取代时，这些问题的锋芒就变钝了：快乐和痛苦。但在快乐和痛苦的哲学中，一个基本问题仍然没有答案：为什么我们要生儿育女？事实上，在其影响下形成的世界观和人类观并未提供任何令人信服的答案，甚至出现了一些反对生育的哲学实验。

认为我们应该因为进化算法而生儿育女的"生物主义"论点是站不住脚的，它混淆了描述和原因。确实，我们都是作为这个算法的一部分而诞生的，这是对过去的有效描述，但为什么这应该成为我们当前行为的有效理由和正当性？进化算法不是我们——作为人类，我们在很大程度上与它是陌生的（这就是为什么我们花了数千年才发现它——它对我们来说并不自然）。我们来自另一个故事：来自学习算法。正是在这个算法中蕴含着生儿育女的原因。对于不认同学习理念的人来说——确实没有任何有效理由要生儿育女。这肯定不会最大化快乐。与动物不同，没有理由生育对人类来说是不够的——因为当孩子被带到世上没有理由时，这最明显地体现在他们的教育上（或缺乏这样的教育）。

这就是我们这个时代的孩子们的样子：被带到世上却没有理由的孩子。只有对我们基础中的学习算法的深刻认同，对其强大的保守和创新冲动的认同，以及对进化算法的不认同，才能证明教育孩子是正当的——并创造出值得带到世上和教育的一代孩子。同样，只有对我们两个基本的算法冲动——模仿学习和创造性学习——的深刻认同，才能创造伟大的文化。我们不是出于自我保存的冲动而创造孩子——也不是试图创造我们的复制品（随机变异）——而是有意识地试图创造新的和改进的模式，这源于我们内在深刻的学习和创造冲动，去教育我们的孩子并创造他们。

人（和他的大脑）在一生中从创新转向保守的变化——是我们死亡的原因，因此也是我们需要孩子的原因。死亡将我们的遗产从创造状态转变为保守状态，这就是为什么我们对一个人的遗产的态度在他死后发生巨大转变。例如，一个艺术家或创作者死后，会不可逆转地从创造力冲动的领域转移到保存和传统的领域，这就是为什么画家的作品在他死后价值暴涨（"死亡给价格加个零"）。这就是为什么我们对生前不一定认同的人的遗产会产生极大的宽容——在他死后，或者我们能够情感上连接过去文化的遗产（而我们往往难以欣赏当代文化）。

当某人或某物死亡时——一条新的途径打开让我们与之连接，但当它诞生时也是如此——只有我们能够连接到孩子将带来的创新（而我们已经不能带来）才能证明带他来到世上和非教条式但有文化的教育是正当的（而不是作为优化怪物——像我们这个时代的孩子）。我们不是我们的基因——因为我们是学习算法而不是基因算法。我们来到世上不是为了优化。创造力是运用元考虑的能力，超越随机方向——突破局部最大值的障碍——到达一个虽然不那么优化但在学习上更先进的状态，这得益于我们内在的创新动力。


第三算法时代

以上所述在我们考虑人类世界时是正确的。但费米悖论要求我们考虑其他世界，它们在未来或空间中等待着我们（事实上，这种深层研究中的深刻悖论是我们目前对这些世界最深入的思考）。那么——为什么我们要假设学习算法是最后和最复杂的算法，没有比它更有效的算法，就像它比进化更有效一样？

如果确实存在这样的算法，或者如果宇宙中存在超越化学-电气能力（整个生物学及其两种算法：进化和学习都基于此）的计算能力，那么可能存在第三个算法时代。到目前为止，费米悖论源于我们是唯一处于第二个算法时代——学习时代的存在，我们似乎认为第一个算法时代——进化时代相对容易转变为第二个时代。但如果第二个时代天生就很短暂，它相对快速地转变为第三个时代，这就是为什么我们看不到巨大的银河文明，就像我们从第二个、扩张的时代所期待的那样，在这个时代处理器数量的指数增长与物种学习能力的发展是同步的？

如果每个算法都创造一个发展过程，那么我们知道物理上有效的限制——物理扩张到银河系的算法的计算能力——光速。自然地，我们认为文明向空间扩张是其自然方向，因为我们在地球上一直是这样做的。但如果计算发展的自然方向是相反的呢？就像几十个数量级将我们与宇宙分开一样，几十个数量级也将我们与普朗克长度和时间分开。那么，为什么要偏好大的而不是小的？

从我们所知道的计算来看，文明向微观空间扩张恰恰具有决定性的计算优势，向纳米级和量子计算甚至更远——直到弦理论。也许在一粒灰尘中可以创造比在银河系空间中展开文明更多的计算能力：因为集中、微型化和微小性是计算速度的关键，随之而来的是具有难以想象的计算能力的物理理论，如量子理论（弦计算机的能力又是什么？）。费米悖论依赖于第一个算法——进化算法向第二个算法——学习算法的收敛效应，但如果这种效应不存在——或者很短暂——文明快速收敛到第三个算法，或者存在一条绕过路径呢？

最后，如果我们假设自然法则不是无限的，存在一个统一的物理理论解释整个宇宙——也许甚至是一个公式——那么任何发达文明迟早都会达到这一点。在这个阶段，只有数学是无限的，宇宙中没有任何本质性的发现在等待着。最终所有技术都将被映射，所有具有物理基础的想法都将被穷尽，只有文化和数学计算会继续（假设数学在其本质内容方面是无限的——这个假设可能是错误的，只留下纯文化发展的领域）。对于达到这个阶段的文明来说，在宇宙中扩张和探索它没有任何意义——它已经穷尽了它。


下一个大过滤器

费米悖论是担心人类安全的最有说服力的理由——担心一个真正最后和最终的浩劫。如果悖论背后的逻辑是有效的——我们可能已经注定要灭亡，以这样或那样的方式。但我们也必须考虑可能的灭亡方式，以评估悖论的影响。如果没有大过滤器在我们身后：那么我们面前可能的大过滤器是什么？几乎我们能想到的任何可能的毁灭方式都不会满足悖论的基本条件：几个数量级的过滤器。也许宇宙中大多数文明通过核战争或基因工程病毒摧毁自己，但很难相信每一百或一千个文明中只有一个能从这样的自我毁灭中幸存。关于全球变暖就不用说了——与悖论的力量相比，这是个笑话。在所有我们能想到的可能性中，只有三个满足悖论的要求：


费米悖论涉及非常高阶的不确定性：某些我们不能知道我们不知道的东西——但如果我们能够猜测最大的可见不确定性在哪里（因此最有可能隐藏着浩劫）——那就是第三点。面对悖论这样规模的全球性挑战，"会没事的"这种保守态度因为"到目前为止都没事"而失去了意义和有效性，因为这本质上是一个难以想象的创新。就像犹太人大屠杀一样，费米悖论使以前难以想象的事情变得可以想象，而这发生在你意识到发生了什么之前，当已经太晚了。这本质上和定义上是一个前所未有的事情：可以想象的最前所未有的事情。因此它触及知识的边界（也许超越了它），体现了最世俗意义上可能的终结问题（事实上——它可能被视为上帝存在和他的护佑的有力证据），代表了对人类、宇宙和自然的不信任的顶点——在生物学、物理学，也许甚至数学中。

因为这是如此困难的问题——目前只有哲学能试图应对它，悖论的影响给予了哲学前所未有的重要性。从未有过任何哲学问题像这个悖论那样令人恐惧，经典的怀疑主义传统中的哲学问题在它面前看起来像儿戏，它将哲学开始时的说法带到了悖论性的极端："我知道我不知道"。费米悖论是当今摆在哲学面前最紧迫、最困难和最深刻的哲学问题——对我们的知识议程来说没有比它更重要（和令人震惊）的了。它为我们打开了延伸到人类思维极限的疯狂和深远的可能性（显然——超越了它），迫使我们试图跨越难以想象的认知鸿沟——在处理这个超出当前人类视野的问题时，我们每走一步都会掉入其中（特别令人恐惧的是——如果我们要被毁灭，它就应该是这样的！）。我，这个内塔尼亚人，尽管它不断困扰着我的心灵，却无法破解它。它太深奥了。
未来哲学