第20章 黑箱中的苹果（4） (第2/2页)

20世纪40年代正是控制论领域方兴未艾的时期，控制论领域的奠基人维纳就曾在二战期间尝试为美国军方开发一套防空预警系统（不过最终以失败告终）。这一失败的尝试虽然没有为美国军方提供帮助，却使得维纳接触到了军方技术实践中大量存在的“黑箱系统”，启发了他后来对于黑箱系统的研究兴趣。维纳所开发的防空预警系统实际折射出了彼时控制论研究者具备的巨大野心：跟据维纳的描述，这一防空预警系统能够通过一套复杂的反馈机制来预测敌方轰炸机飞行员是否要选择在某地投下炸弹（Galison， 1994）。因为维纳试图预测的是人类飞行员的行为，这样的防空预警系统堪称是20世纪最早的人工智能尝试之一，所以维纳无法在彼时的技术条件下完成他的预期也不足为奇。

在这个项目中，最值得注意的一点是：维纳所构想的建造类人智慧的机器并不需要我们理解人类大脑的组成，他期望通过反馈机制来建模（model）以模拟人类的行为。换言之，只要同样的输入进入到人类大脑中和进入到机器中能够得到同样的输出，那么他们内部的原理和计算过程是否一样，对于维纳来说（或者对于有绝大多数控制论研究者来说）也就不重要了。（《“黑箱”简史：如何从专业名词变成大众隐喻？》

黑箱是我们未知的世界，也是我们要探知的世界。如何了解未知的黑箱呢？我们只能在不直接影响原有客体黑箱内部结构、要素和机制的前提下通过观察黑箱中“输入”、“输出”的变量，得出关于黑箱内部情况的推理，寻找、发现其内部规律，实现对黑箱的控制。这种研究方法叫做黑箱方法。

如果拿水果举例，那就是果农其实不知道果树是怎么在微观层面生产水果的。但是果农可以通过对果树的输入（化肥，农药，甚至光照等）来控制果树的输出（水果）。果农通过分析这些输入和输出不断总结出了提高水果产量和品质的方法。

对于我们这些凡夫俗子，苹果来自于黑箱，因为苹果树本身就是一个黑箱。（如果苹果树是白箱，那我至少可以在不借助另一棵苹果树的情况下用土，空气和肥料直接用手撮出一棵苹果树。然而这是不可能的。）我们给苹果树这个黑箱输入化肥，农药，还有别的东西，然后苹果这个黑箱向我们回报了累累硕果。

(本章完)