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相关部门刚刚公布了一种描绘学科之间关系的新方法，它描绘的是点击而非 链接。这个程序通过读取提供在线文献M务(现今最受欢迎的获取文献的方式) 的服务器根目录，记录下研究人员从一篇文献跳到另一篇文献的点击过程。随后 通过绘制这些点击过程（这次绘制包含了 10亿个点击过程）来厘清文献间由用 户激发出的关系。下面是一张最新的科学知识联系图：
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两举
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阁注：科学知识联系图?。
按照这篇文章作者们的观点，与引文分析法相比，点击流的优点在于它能给 出引文的实时图景，且范围更大。他们着重指出：“已记录的文献间相互点击量 已远多于现有文献引用量。”
我一直在思考谷歌以及搜索引擎的未来。很显然，互联网上点击量多于链接 量。也就是说，相比于做链接，人们更常做的是直接点击。然而，就我所知， PR值以及其他的搜索索引排名算法主要还是依据权重链接的数量。将大众在网 站中点击的智慧包含进来不是更好吗？如果把点击流和链接图相结合会怎样？ 我想谷歌是不是已经这么做了？现在如此多的网站都在运行谷歌的ADsense (和 Analytics)分析软件，谷歌应该知道人们点击一个页面的频率以及人们从何处 点击到这个页面，现在点击在PR排名中究竟起作用了没有？
我从谷歌一名副总裁IP儿得到了对于我的问题的答复：“搜索质量是基于PR 值和‘信息检索得分’（IR)的综合得分，而IR分值则考虑了点击（和用户感兴 趣的其■标)。”
换句话说，没错，谷歌的确将点击纳入了其创造知识图景的过程之中。 点击量将会继续领先链接量，因此我期望未来越来越多的互联网结构会依靠 点击而非链接来决定。
2009年3月16日
①此图的清晰版和相关文献可参考以下网站：http ： //g/articfe/lnfo ： doi/10.1371 /ne.0004803
NO SEARCH NEUTRALITY, PLEASE 拜托，搜索中立不可能
要做到公平，一直是件难事。在许多人能做出多种选择的体系中，公平通常 不可能实现。肯尼斯?阿罗（Kenneth Arrow )是诺贝尔经济学奖得主，他提 出了阿罗不可能定理（Airow Paradox),即，排名投票系统本质上不可能做到 公平。更准确地说，这条定理是指，如果一个投票系统试图对三个或以上的候 选人进行排名，就不可能同时优化投票公平性的不同方面。这有点像老话说的 “快，便宜，好一两个任意挑”，因为无法同时满足全部三项。从数学角度来 看，对三个以上候选人进行排序时，无论是确保每张投票都有相同的权重，或 保证每个结果都有相等的出现机会，还是釆用其他公正排名的标准，都必然会 对公平的某些方面造成损害。
每一种搜索算法也是在进行排序选择，对于它所排序的一些信息来源来说， 同样自来就不公平。无论是哪个搜索引擎，Bing也好，Ask也罢，抑或谷歌乃至 还未发明出来的搜索引擎，返回的排序结果不可能满足公平的所有维度。在某些 方面它有所偏倚，就像投票系统会偏向某些方向一样。
尽管如此，我们仍然想要公平和中立。在当今生活中，搜索既是一个不可或 缺的服务，也是一个非常大的业务领域。新闻、商务和个人身份都经由搜索引擎 过滤，自由原则也要间接通过搜索引擎来体现。搜索引擎的权力可能被滥用。这 在中国已经发生，而我们也能够在理论上想象这种可能。如果一个搜索算法本身 就是有偏好的，那么是否有办法能让它变得更中立呢？
有许许多多的人都对谷歌的搜索弓I擎霸主地位感到不安。他们看到了搜索弓I 擎的偏见本质。其中有些是商人，他们的生计受到谷歌算法的影响；还有一些 是关注谷歌主导地位的活动家、权威人士或学者。詹姆斯?格里梅尔曼（James Grimmelmann)在一篇很长、很清晰（以及非常具有质疑精神)的科技论文 中，对关于建立搜索引擎“中立性”这一问题的最好论点进行了整理。他将这些 论点精炼成了8个建议性搜索中立原则：
1. 平等性（Equality):搜索引擎根本不应区分对待各个网站。
2. 客观性（Objectivity):搜索结果有正确与钱误之分，搜索引擎应该只返回正确 的结果。
3. 倾向性（Bias ):搜索引擎不应歪曲信息图景。
4. 流量原則（Traffic):依靠访客浏览量生存的网站不应被搜索釘擎排除。
5. 相关性（Relevance):搜索结果应最大限度满足用户的需求。
6. 自身利益（Seft-imerest):搜索引擎不应利用自身利益谋利。
7. 透明原則（Transparency):搜索引擎应该公开其网页排名的算法。
8. 控制原則（Manipulation )：搜索引擎应只根据一般规則对网站进行排名，而不 应依据个人标准将网站排名升级和降级。
在我看来，这些要求似乎非常合理。接着，格里梅尔曼抛出了他的反驳
论点
可以想见，这八条原則都不可能成为健全的搜索监管的基础。
他更进一步阐述表示:
虽然搜索中立的各原則并不一致，但这并不表示搜索引擎有权无视反垄断、知识
产权和隱私保护或其他法律，杨行无阻。搜索引擎有能力做出卑劣的行径：据《商业
周刊》妝4)报道，中国搜索引擎百度公然对网站进行勒索，如果企业不
买百度的广告，它便把企业网站的排名降级。搜索引擎能做出什么可怕的事情，不乏
恐怖先例。我的看法就是，目前所提出的搜索中立可行性很低，并很可能使情况变得
更糟。从其对搜索中立的定义上看，它没有实现自己的初衷。
接着，他逐一驳斥了上述每一条原则，我在这里进行了总结：
1. 平等性——“谷歌当然会对不同网站区别对待——正因此，我们才去使 用它。系统性地偏好某些类型的内容，对于搜索引擎来说并非缺陷——而是其意 义之所在
2. 客观性——不存在客观性。“搜索引擎用户形形色色。他们抱着非常个人 的髙语境目标。一种搜索结果不可能放之四海而皆准……谁能说雅虎就是对的， 谷歌就是错的？那同样也可以认为谷歌的低排名是对的，雅虎的高排名有问题。”
3. 倾向性——整个网络就是有所偏倚的。“搜索引擎优化，互链作坊①(Link Farm),垃圾博客评论，黑客攻击一你能想得出，就有人做得出，且都假以提 高搜索排名之名。一个完全无形的搜索引擎，不引入新的价值观或自己的偏见， 那么它也只会复制网络本身所潜藏的倾向性：极度商业化，垃圾信息多得吓人。
4. 流量原则——网站无权过问流量或排名如果搜索引擎认为某个网站对 用户来说不可取，那么它就可以改变这个网站的排名。“搜索引擎的主观性意味 着，不同搜索引擎的结果经常会彼此相左，这也意味着，同一个搜索引擎的结果 也会随时间变化而不同。”
5. 相关性——搜索引擎通过主观选择提髙返回结果对于用户的相关性，它 们并非根据网站的偏好，而是在搜索引擎认为用户想要什么的基础上，降低或
提高网站排名。“搜索引擎争相向用户提供相关的搜索结果；搜索引擎之所以存 在，只是因为它们能够提供有偏好的搜索结果。”离开用户范畴，相关性便难以 定义，更难以检验，而且毫无用处。
6. 自身利益——为自身利益影响搜索结果，这倒很有可能存在；有时确实 会发生。垄断性的假公济私行为也非常可能发生。“搜索引擎批评家认为，搜索 引擎应该披露与排名决定有关的商业关系。这是一个标准而明智的政策回应。” 但是格里梅尔曼表示，“这并非中立性原则，也不是仅存在于搜索业务领域；这 只是完善的法律规范的自然施行。”
7. 透明原则——出发点是好的，但执行起来问题多多。如果箅法完全透 明，就会被垃圾信息制作者利用，甚至出现更糟的可能，捜索引擎也就形同虚设 To如果针对他们透明开放，而他们不大可能快速调整以保护创新。“一切都取 决于监管机构对搜索算法中小细节的意义的评估能力o而从监管机构和法院其他 数字技术领域的监管历史记录来看，搜索引擎自行评估的前景并不乐观。”
8. 控制原则一似乎是坏事，但“所有搜索引擎都被控制着，而且越巧妙 越好。”人们所担心的实际上是“人为操纵”或人工干预，或特殊待遇。“谷歌非 常不愿意透露自己是否或何时会针对个体修改排名。”垃圾邮件发送者应该受到 “特殊待遇”吗？ “完全禁止本地操作会妨碍搜索引擎迅速关闭漏洞并惩治利用 漏洞的人。”
总之，格里梅尔曼称，搜索引擎也存在不可能定理。搜索引擎更重视用户而 非网站，这对于一些网站来说，可能显得不公平。
搜索中立的争论中有一点非常正确：搜索关乎用户自主权。与任何其他通 信技术相比，一个好的搜索引擎对用户的利益更敏感……搜索中立的争论中提 出了一个正确的问题——结构性力量是否会削弱搜索引擎提升用户自主权的能 力？——搜索中立拥护者更关注对网站的保护，而非对用户的保护。然而令人不 安的是，网站通常并非用户朋友。有时候他们是用户的朋友，但更多时候它们只 是需要访问者，并愿意不择手段留住他们。
谷歌并不中立。它也永远不会中立，Bing和其他任何搜索引擎也一样。只 要谷歌仍然把用户置于排名网站的商业利益之上，只要谷歌在有利于用户的_ 上合麵求自身的商业利益，那么其^中立性就会让搜索引擎和用户皆大欢喜。
2011年4月12曰
①互链作坊(Link Farm)：通过创建一^堆砌大量链接而没有实质内容的网页，这些链接彼此互链 或指向特定网站，以增加被链接网站的外部链接数置，由此欺骗搜索弓丨擎蜘蛛程序，为目标网站获 得更高的链接广度，从而提升搜索引擎排名。
②詹姆斯?格里梅尔曼的原文将受到搜索引擎排名的网站与实体企业相类比，并举例：一些曼哈顿 居民会乘坐宜家（IKEA)的免费班车前往宜家布鲁克林店，并在宜家附近的快餐餐车买东西吃。 但如果宜家停运这条班车线路或者迁移店址，那么这些餐车店主也无权抱怨。搜素引擎就相当于 宜家，网站则相当于这些快餐店。
THE GOOGLE WAY OF SCIENCE 谷歌式科学
一个巨大的以PB级计数的信息数据库曙光般的出现，足以改变我们学习的 方式。科研工作的传统方式需要构造一个符合已有数据的假说，或者依靠这个假 说来寻找新数据。现在这个数据库里有大量观测数据，为了让我们能够展开下阶 段的观测，什么理论能充分地解释它们呢？
可被证实的是，数量惊人的数据足以跳过理论部分进行预测观察。谷歌是首 先注意到这一现象的。以谷歌的拼写检查为例，当你用谷歌搜索的过程中出现拼 写错误时，它会给出拼写正确的搜索建议。谷歌是如何知道你要写什么词并预测 其正确拼写方式的呢？这并不是因为它有正确拼写的理论或掌握了拼写规则，事 实上，谷歌对拼写规则一无所知。
相反，谷歌运行的是一个非常庞大的数据库，该数据库显示的是任何单词的 给定拼写观测数据，这些数据记载了诸如多少人在想说“yes”的时候意图拼写 字母“y”之类的数据。谷歌的拼写引擎完全由这些数据点而非英文的正确拼写 概念构成，这也是同一系统可以纠正任何语种拼写锴误的原因。
事实上，这个通过研究海量数据的理念被谷歌运用在了其翻译项目中。通过 匹配大量人工翻译材料，谷歌翻译可以进行英译法、德译汉。例如，在训练其法
英翻译引擎时，谷歌录入了大量英法双语版的加拿大文件。谷歌翻译引擎没有语 言理论知识，尤其是法语，也没有人工智能翻译，相反，它们有的是不计其数的 数据点，这些数据点聚集了各语言之间由此及彼的数据链接。
一旦你调整好这个翻译系统，它就可以将一种语言翻译为另一种语言，而且 翻译效果还不错一虽然还没到翻译家的水平，但起码也能翻出要点。当你访问 一个中文网站的时候，你能知道在英文中它大概是什么意思。谷歌研发负责人彼 得?诺维格（Peter Norvig)曾经对我吹嘘道：“我们中文翻译引擎的相关工作 人员中，没有一个会说中文。”整个翻译工作与中文理论和对中文的理解毫无关 联，重要的只有数据。（如果有人在找希尔勒的“中文房间”（Chinese room)的 反证，这里就有一个。)
如果你可以学会如何拼写一种语言，却对其拼写规则和语法一无所知;如果 你能学会如何翻译几种语言，却缺乏所译语种语法的理论和概念；那么，在这种 缺乏理论的情况下，你还能学会什么呢？
在本月《连线》杂志的封面文章中，克里斯?安德森探索了这样的想法：也 许你可以在对理论一无所知的情况下搞科学。
在当下的世界中，大量的数据和应用数学取代了能够旅加的其他每种工具。涵盖 了从语言学到社会学的一切人类行为理论。忘记那些分类学、本体论和心理学吧，谁 知道人为什么在做他们所做的事情呢？重点在于他们在做这些事情，而且我们可以以 前所未有的高准确度追踪和测量它们。在教据面前，那些数字自己会说话。
以PB计數的数据允许我们放言：“我们已经掌握了足够的关联。”我们可以伴止 寻找模型，我们可以直接分析數据而不必再假设它显示些什么，我们可以把数字投入 世界上最大的计算机群，让统计概算去发现其中科学不能发现的模式。
这个观测可能有点道理。许多科学，诸如天文学、物理学、基因组学、语言 学和地质学，目前都生成了极其庞大的数据组和稳定的、以PB计的数据流，未 来十年间它们将以EB计数。使用老式的“机器学习能力”，计算机可以在数据的 海洋中提取各种模式，而人类却没有任何在其中检测模式的能力，而这些模式正
是关联。这些观测也许能引起关联，也许并不能，但我们可以从中学到新东西。 因此，虽然没有遵从传统方式，但它们能够胜任科学所做的事情。
安德森的上述建议实际上意在表明足够关联的有效性。关联同样适用于医 疗保健，大量诊治是建立在相关方法之上的。医生可能无法确定或理解患者致 病的真正原因，但他（她）能够正确推测病因并治疗病症。这样的做法科学 吗？你可以解决问题，但如果你没有建模的话，人们还能寄希望于这种解决问 题的方式吗？
上述问题的答案我们尚不知晓。这种方法的科技术语是“数据密集型可扩展 运算”（DISC)，还可以用其他术语表述为“网格数据结构”或“千兆级数据密 集型运算”。这些技术的重点在运算的数据密集型本质，而非集群计算本身。在 线业内人士称此种研究方法为“分析法”，诸如谷歌、IBM、雅虎这样的云计算 公司及部分高校已经就此方法组建了工作室进行研讨，这些技术先锋试图从根本 上利用云计算或统一体机器来进行大规模科研。目前在用的工具多为大规模并 行软件平台，包括像MapRednce和Hadoop,它们可以进行廉价存储，且拥有庞 大集群的数据中心。到目前为止，除基因组学之外，很少有科学家采用这些新工 具。NSF的集群探索计划的意图在于把那些拥有大型数据基础驱动观测的科学 家，与那些具有计算机联网或云计算相关知识和专长的计算机科学家相匹配。
我的猜测是，这种新兴方法在科学方法的演进过程中将是一种额外工具。 它并不会取代任何现有方法（不好意思，科学是永无止尽的），但它必将推动建 立理论导向的科学。让我们把这种数据密集型解决问题的方法称为“相关性分 析”。我认为克里斯?安德森将其论题命名为“理论的终点”是在浪费一个独一 无二的机会，因为“理论的终点”是个否定概念，是某物的缺失。相反，这应该 是某物的开始，当你用一个正面的名字命名某物的时候，这也是一个加速其面 世的机会。一个非否定的命名将有益于阐明论题。我建议将之命名为“相关性 分析”，它比“没有理论”要好，因为我也不能完全肯定这些相关系统不需要模 型。我觉得在系统中有个新兴的、无意识的隐含模型，它会生成答案。即便谷歌 中文房间的英语工作人员中，没有一个人知道任何中文理论，我们也仍然认为 其中是含有理论因素的。模型可能超越系统创造者的认知和理解，而且既然它 在运行，那也就没有究其根本的必要。它就在那里，用一种我们无法企及的水
平运行着。
模型的“隐形”与其运作毫无关联。它并非理论的终点，而是我们已知理论 的终点。作为对克里斯?安德森文章的回应，乔治?戴森的表述可能更为清晰： 长久以来，我们一直沉迷于这样一个观点，即人类大脑在某种程度上包含着现实 世界的“模型”，一旦类似“模型”被编入人工智能，它将拥有同样功能。“模型”是 什么？它包含两个要素：1)能运转的物；2)我们能理解的物。不管是GenBank还是 谷歌，这些大型的、分散式的、PB级的创造，都正在试图用运转得还不错、但我们 不必了解的方式把握着现实世界。
就算把大脑拆到神经元都不剩，我们也找不到“模型”到底在哪。即便如此，真
正的人工智能也将应运而生。它并不需要诛源不断的模型或智力理轮 现实世界已
经解决这些问題了。
在任何可能的定义下，“超维”（或类似凯文的“统一体机器”之类的东西）正在 开始思考，尽管这既不意味着它在以我们的思维方式进行思考，也不等于我们能够理 解它的思维方式。
克里斯?安德森暗示的是，能够从事科学（以及杰出的商业）的人，将不仅能够 直接读懂自然，同时还能找出路径读懂超维。
集中成千上万的数据点，用统一体机器运算并给出相关答案，乔治?戴森 所建议的这种新方法不单可用于科研，同时也可被视为与新型科学家沟通的方 法^这些新型科学家可以在我们无法掌控的超计数学领域的抽象水平上创建 模型。
迄今为止，相关性分析或者谷歌式科学主要被应用于诸如语言翻译、市场行 销之类拥有庞大数据的领域，我们的集体在线生活正是这无法计算的数据的来 源。随着我们对自然的观察和测量达到全天候，随着各种传感器和探头的激增和
实时监测的展开，科学也将进入超计数学领域，并可被相关性分析的新工具轻而 易举地处理。在这个新领域中，我们会得到一些我们不理解但可解决问题的答 案——这些答案是局部认知吗？抑或是一种不同的认知？
也许“认知”和“结果”都高估了数字科学。传言巴勃罗?毕加索（Pablo Picasso)曾这样说过：“计算机的问题在于它只给你结果。”这些数据驱动的庞 大关联系统会给出很多结果——当然它们都是好的~但这也是它们唯一能给我 们的东西。“给我们好答案”正是超级电脑所做的事情。在云计算的未来世界， 完美的答案将成为一种商品，而问些好问题则成为非数字科学的唯一价值。
2008年6月28曰
UPCREATION 上行创造
上行仓!l造（upcreation)是我创造的术语，用于描述宇宙中复杂结构奇特、 深奥而又神秘的呈现方式。我所说的复杂结构是指星系、恒星、行星、生命、脱 氧核糖核酸（DNA)、白蚁穴土丘、热带雨林、人类心智，还有.互联网。这些复 杂事物倾向于以我们宽泛地称为自组织的方式从更简单的系统（气体云、分子 池、通信节点）中“涌现”出来。但在合适的环境下，自组织往往也能理所当然 地被称为自我创造。不依靠外界因素，各个组成部分凝聚成一个新组织，引入一 个此前从未有过的“涌现”层级或自我。因为复杂事物新的涌现层级包含而不 是破坏了先前的“低”层级组织，我把这种更髙层级的自我创造称为“上行创 造”。一组实体把自己提升到一个新实体的新组织层级。从这个角度看，脱氧核 糖核酸化学“上行创造” 了生命，生命又上行创造心智，而心智则可能上行创造 出超级心智。上行创造也以较小的增量进行：蜜蜂上行创造蜂巢，原生生物上行 创造多细胞组织，珊瑚上行创造珊糊礁，顾客上行创造市场，网络冲浪者上行创 造谷歌的PageRank算法
然而，尽管过去这种涌现通常以一种近于被动的方式“发生”，我们人类还 是希望能够让它根据指令恰好出现。我们想上行创造人工心智和人工生命。然
而，结果令我们大失所望，上行创造非常难以模仿。出于某些目的，比如在电脑 中创造类人的人工智能，将一个系统的复杂性提升一个级别，到目前为止完全失 败。困难的很大一部分原因在于，我们并不怎么了解涌现期间究竟发生了什么。 创造一个新层级意味着什么？我们如何识别出一个层级？它的前提又是什么？
这些问题都很古老，范围也很大。复杂性的弧线延伸到宇宙学?领域，贯穿 整个生物世界，并延伸到技术领域。如果我们理解了上行创造的动力学，我们就 能更好地运用技术更经常地进行上行创造。或者至少我们能够为其预备前提条 件。但是科学还没有关于上行创造的能全面应用于宇宙学、生物学、人类学、进 化、计算机科学或数学的可靠理论。只有二十几种来自不同科学领域的专业理论 在上行创造的不同方面有所斩获。
下面的列表是统一上行创造学的第一步。我从化学、物理学、生物学、宇宙 学、数学、社会学、哲学和计算机科学领域借用了这些思想。每一个概念都完全 适用于一个狭窄的调查区间。但是我还是被其反复出现的主题和并行概念所迷 住，我相信所有这些概念都是为了达到一个相似目标：解释上行创造的发生原 理。我在此把它们集中起来，目的是表明，就像盲人摸象一样，它们都在描述同 一种现象。
上测造学
金发姑娘状态一如果系统的物理参数在一个非常狭窄的区间外发生变化， 这个上行创造系统可能会崩溃。许多创造性力量运行在一个合适的临界值上，不 能太多，也不能太少。
相变<3)^由上行创造造成的层级转变类似于一种元素突然从一个相位（固 体）变为另一个相位（液体或气体）时所经历的化学转变。复杂系统也会突然呈 现出截然不同的组织相位。
临界点0——在化学里，临界点是压力和温度的特定精确时刻，系统在这一 时刻改变其相位或状态。在系统跨过这个临界点之前，没有关于系统其他状态的 任何迹象。它会“自发”地来到。其他许多复杂系统也能显示出相位变化和临界
点。举个例子，往一个增长中的沙堆里加几粒沙能引起改变沙堆斜面的崩塌（相 变)。崩塌会重新调整沙堆，这样它继续处在一个快要崩塌的点上。这样，斜面 就维持在接近失衡的临界点上。
吸引子?^拥有巨量可能相态的动态系统（与只有三或四个相态的化学元 素相比）将随机循环经历这些数不清的可能性，但是会反复回到少数几种相态， 仿佛系统被它们所吸弓I 一样。
分形?—一在临界点上，上行创造系统显示出一种被称为1/f噪声或分形的自 相似性。直观上，它能被描绘成一棵有许多分叉的树，不管从什么尺度上看，它 看起来都一样。不论你是在较低层还是较髙层的叶子上来画这个网络，树枝分叉 模式都自相似。许多活系统（和许多惰性过程）都表现出“尺度不变性”⑦的行 为特征。整体模式被包含在每个层级中。
幂律(D一人们发现尺度不变和无尺度模式存在于上行创造的其它方面。现 象的分布可以遵循长尾曲线，而不是大多数情况下正常的钟形曲线? (许多物理 和惰性系统也显示出幂律)。语言中词的分布、脱氧核糖核酸（DNA )编码、动 物的代谢率都遵守幂律（也称帕累托或齐普夫法则)。在临界点和相变中途，系 统的秩序分布可以是自相似、无尺度、或尺度不变的。这再次表明，恒定模式蕴 含在整体而不是部分之中。
无尺度网络一节点按无尺度模式排列的网络（就像细胞里相互作用的蛋白 质的网络，或者互联网的服务器）比其他网络排列更健壮，能够抵抗其组成部分 的破坏。尺度不变性为整体提供了连贯性，一种有利于整体的趋势，一种产生递 增性报偿的倾向（富者更富)。
通用计算所有的计算在根本上都相同。这意味着一个非常小的逻辑节点 网络也能够处理大得多的计算机或大脑所处理的相同运算，只是慢一些。只要有 足够的时间和空间，数字表能够做超级电脑的工作。当非常小的能处理通用计算 的网络分布在更大的系统中时，它们的计算会以类似于上行创造的步骤从那个母 体中“涌现”出来。在计算机科学中，由“off/on”开关构成的最简单网络能上
行创造通用计算，这表明许多种网络都能实现涌现的计算和上行创造。?
最优演化性一^进化系统必须平衡秩序与混乱、变化与稳定。它必须绝对无 误地复制，一直创新。能持续几百万年进化的系统必须调整其进化率到一个最优 的金发姑娘式的数量（特定的优化点)。这个比率必须随环境改变而改变。它既 不是最大化改变，也不是最大化保持。相反，最优演化性需要一个能够改变自身 的复杂系统。它是自组织的变化，以新层级的形式显示自身。
最佳击球点?——网络的连接可以进行布置，从而在保持最大寿命的同时产 生最优演化性。引人注目的是，最优演化性的区域能够以数学方式精确显示，这 和产生通用计算所必需的是相同区域。这表明进化既是一种计算，又是涌现出来 的最优结果和最佳击球点的产物。
混乱边缘——网络或系统的最优演化性总是在临界点被发现。过于靠近一 侧，系统就以僵化的秩序停顿下来。过于靠近另一侧，系统就会崩溃而陷入混 乱。最优区域是一个介于秩序与混乱两种相位之间的狭窄的金发姑娘带（最优 带），刚好在两者的边缘。这个沿着“混乱边缘”的最佳相变区域就是上行创造 的根源。
持续性失衡——当一个系统自组织到其“最佳击球”点时，它并不稳定。它 会持续这样的状态：濒临崩溃而陷入混乱，近乎瓦解，近乎停顿，呈现出晶体般 僵化的秩序，但又绝不倒塌。大多数失衡系统很快就崩溃了。大多数持续性系统 处在没有变化的平衡状态。只有极少系统能沿着相变的“边缘”保持罕见的持续 平衡。星系是个非常大的保持着失衡的系统。火也是如此，尽管它的持续时间不 长。另一方面，一颗恒星亿万年都保持着持久的火（失衡)。一个活的有机体许 多年都保持着持续的失衡（缓慢的薪陈代谢之火)。(火几分钟就能烧掉有机体里 的燃料。）
消极熵?——消极熵是一种复杂性。技术上它被定义为一种反混沌，或负 熵，而它还可以被定义为“有效的复杂性”，即对复杂性深度的测量。持续失衡 系统（如恒星和许多化学反应所显示的）会逐渐形成复杂性和消极熵，同时也造 成熵的最大化。消极熵和持续性系统的长寿天性增加了其寿命期限里所耗功率的 密度，这种受控能量让更高层级组织的构建成为可能。
选择的涌现单元——元组织通过进化活动变得更加敏捷和清晰。自适应压力 把涌现层级转变为自然选择的新单元。例如，起初自然选择运作在细胞层面上， 但在细胞通过共生协作结成群落后，自然选择就运作在群落或组织层面上了。进 化的历史就是进化从一个作为选择基础的单元向下一个更高级单元转移的故事。
非零和?^火、孤立市场等封闭系统中的权衡规则是：一方的获利会由另 一方面的损失来抵消。但持续失衡系统（如生命、社会和心智）在能源和信息上 是开放的，零和解释并不适用。在这些开放系统里，一方获利会让另一方也获 利。这是正和％或非零和的解释。对于向最优演化性和最佳击球点调整的系统 来说，这一点尤其如此。一个物种的增长能为更多物种的增长创造机会。导向一 个创造物的能量激活了而不是减少了另一个创造物。放弃的想法并未丢失，而是 仍能用于另一个想法。正和动态是上行创造净获利的原因。它是个加法过程，从 不做减法。一个系统的持续活力为另一个系统创造了正向的机会空间。这样说 来，上行创造是个永不停息的向上流动的瀑布。
无限博弈——持续失衡系统的趋势是持续运转以创造其他持续失衡系统。上 行创造的目的是创造能持续创造的某种事物。伟大博弈的目的不是获胜，而是一 直玩下去。一个以“贏”为目的的系统是有限博弈。一个创造新系统的系统是无 限博弈。一连串不断提升的上行创造是无限博弈。
自动催化——早期生命必须是一个自动催化的集合。在一连串化合物中，分 子A催化B, B催化C,依此类推……直到最后Y催化Z, Z又催化A,形成一个完 整的循环。突然，这个自我永存的圈咔嚓一声就到位了。突然，这个圈就创造了 自己。突然，世间就多了一些新东西。无论我们在何时何地发现存在的新层级， 我们都会发现这个奇怪的圈?。奇怪的自为因果的圈存在于生命涌现（自我组装 的DNA)、意识（思考着思考）的背后，存在于盖亚? (左右气候以利生命的生 命)、还有技术（使世界更有利于创造技术的技术）背后。自动催化的集合使自
为因果的奇怪的圈得以运转，这就是不折不扣的上行创造。
必要的悖论^每一个自为因果的圈的基础都是个障论。它从何而来？从它 自身而来，而其自身又从何而来？谁最先到来，Z还是A?何为因，何为果？这 些以及另外许多困惑是上行创造必要的悖论。起源的终极问题被弄糊涂了。因和 果分道扬镳了。生命是DNA的因。意识是大脑的因。技术是人类的因。每一次 上行创造都会产生一个新的悖论集合，它们每一个都奇异而难以回答，但却必不 可少。
这些定义、类比和隐喻有明显的限制。这些概念有些相互重叠，而其他概念 则明显局限在其各自的应用范围内。比如，某些金属在超导性态下表现出涌现的 特性，而没有产生自组织。自组织本身并不必然导致上行创造。蛋白质在折叠时 产生自组织行为;细胞膜、脂质双分子层、胶状晶体和一些反应一扩散化学反应 都是自组织行为，然而这些例子里没有一个提升信息的层级。在解释的过程中有 大量亟待填补的空白。
目前，还没有一个科学理论能填补这些空白。我们缺乏信息时代的达尔文或 爱因斯坦。我能做的最好的事情就是把这些线索和技术术语的只言片语串起来。 当它们都被安排好时，我相信这些概述会揭示宇宙的动力和运转方向。它们揭示 了一个跨多个科学学科的新视野。在开阔的灵感下，这个壮丽的故事表明，自引 导的自我创造的因素广泛存在着。系统可以组装自己，调整其网络以实现最优进 化，并开始随时间推移上行创造更多复杂结构。持续创造系统被能量流驱动以使 更大的系统有利于创造。其动态偏向于正和，这样可能性会孕育出更多可能性， 而自我创造则成为常态。整个日益复杂的结构的漫长展示游行会成为无限博弈， 其自我创造的目的是让博弈持续扩展。整个上行创造的复合体现在正在我们脚 下。是时候创造下一个层级了。我们可以旁观它，或者驾驭它。
而我们还远没到终点。
2009年 5 月 5 9
PageRank,网页排名，是谷歌搜索引擎根据网页之间的相互链接计算其在搜索引擎排名的技 术，谷歌创始人拉里?佩奇和谢尔盖?布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术。
宇宙学（cosmology),就是从整体的角度来研究宇宙的结构和演化的天文学分支学科。牛顿力学 创立以后，建立了经典宇宙学。到了20世纪，在大量天文观测资料和现代物理学的基础上产生了 现代宇宙学。
物质从一种相转变为另一种相的过程。与固、液、气三态对应，物质有固相、液相、气相。
临界点的概念由物理学而来，当一事物到达相变前一刻时我们称它临界了，而临界时的值则称为 临界点。
吸引子是一个数学概念，描写运动的收敛类型，它存在于相平面。简言之，吸引子是指这样的一个 集合，当时间趋于无穷大时，在任何一个有界集上出发的非定常流的所有轨道都趋于它。
分形通常被定义为“一个粗糙或零碎的几何形状，可以分成数个部分，且每一部分都（至少近似 地）是整体缩小后的形状”，即具有自相似的性质。
是指体系经过尺度变換后，其某一^不变。
幕律分布是g杂系统中一种非常常见的现象，是简单的幂函数构成的长尾曲线，帕累托定律和齐 普夫定律就是典型的幕律分布’这种分布的共性是绝大多数事件的规模很/h,而只有少数事件的 规模相当大。《连线》杂志主编克里斯?安德森提出的长尾(The Long Tail),实际上是统计学中 幕律（Power Laws)和帕累托分布（Pareto)特征的一个口语化表达。
这种分布的共性是绝大多数事件的规模很、，而只有少数事彳牛的规模相当大。
最佳击球点（the sweet point),或甜蜜点，棒球术语，指的是球棒最适合用来击中球的位霣。
活系统的负熵或消极墒，是其为保持丨氏滴状态而输出的熵，它处在熵与生命的十字路口。这个概念 由薛定谔于1943年在其书《生命是什么》中首次提出。
博弈学概念，非零和博弈是_种非合作下的博弈，博弈中各方的收益或损失的总和不是零值，它区 别于零和博弈。
非零和博弈中的正和博弈指博弈双方的利益都有所增加，或者至少是一方的利益增加，而另一方 的利益不受损害，因而整体的利益有所增加。
美国著名学者、计算机科学家遒格拉斯?霍夫斯塔德（Douglas R. Hofstactter,中文名侯世达， 1945-)在其《我是一个怪圈》（/ am a Strange Loop)中就自我和意识进行了深刻而有趣的探 讨，将“我”阐释为一个居于我们头脑中的特殊类型的抽象的接受与反馈圈，也就是书名所说的 a怪圈”。
盖亚，希腊神话中的大地之神，是众神之母，所有神灵中德高望重的显赫之神。西方人常以盖亚指
TURING^ 图灵化①
很多年以来，我有许多机会与来自不同领域的专业人士一同工作。在每次尝 试中，计算机技术都显示出其革命性。但并不是所有领域都领会到了这一点。一 些科学家、有执照的专家和专业人士就对新技术非常过敏。
我最近顿悟了为什么有一些类型的专业人士会比另一些更加欢迎突破性的 技术。我意识到那些最渴望运用最新技术的专业人士，通常来自已经被图灵化 的领域。
我们以前认为有很多任务和工作都是只有人类才能完成的，这个列表里面曾 经包括：使用工具、语言、绘画、下棋这些东西。现在他们一个一个被图灵化 了。计算机打败了它们，并且把它们做得更好。
到现在为止，我们已经可以把算术、拼写、驾驶飞机、下象棋、连接芯片、 安排任务计划、焊接等等这些从这个列表里划掉了。他们都被图灵化了。
和计算机科学家们一起工作非常棒，因为一般而言他们完全无所畏惧。他们 很早以前就被图灵化了。他们体会到自己以前做的许多工作，计算机都可以做得 更好。另一方面，医生通常不愿意接受新技术，因为他们所做的事情很难委派给 计算机。许多生物学家亦是如此。
在生物学内部，有一搜领域已经图灵化了。例如，系统发生学，它研究的是 生物分类树，即不同的物种是如何相互关联的。描绘出系统发生树?这件-工作， 也被证明是一件计算机可以做得更好的事情，甚至比最聪明、最有学识的人类做 得更好一即使在不久之前，还没有人相信这一点。所以系统发生学者们被图灵 化了，他们非常开放地接纳新的做事方式。
另外一方面，分类学家和在实地工作的生物学家仍然相信计算机并不能像人 类那样好地识别生物并将其分类。哦，他们也会被图灵化。医生，也会。
一旦你被图灵化了，你会更容易相信其它曾被认为是人类专属的工作也可以 由计算机来做。你会对生活中所有部分的突破性技术抱有更开放的心态。
你已经图灵化了吗？
. 2008年3月12曰
①阿兰?麦席森?图灵（Alan Math丨son Turing)：英国著名数字家和逻辑学家，他被称为计算机科 学之父、人工智能之父，图灵提出了 “图灵机”和B图灵测试”等概念，为现代计算机的诞生奠定了 基础。作者创造了 B图灵化"（丁⑷叩⑴这个词，用图灵的名字来代称计算机科学、人工智能对社 会生活和学术研究各个领域的影响，特别是入工智能代替人进行工作的可能性。
②系统发生树又称为演化树，用来说明有共同祖先的各物种间的演化关系。
WHY THE IMPOSSIBLE HAPPENS MORI OFTEN 为什么不可能更经常发生
我不得不说服自己相信，那些看似不可能的事更经常发生。在过去几十年 中，我见过之前习惯于认为不可能发生结果被证明是切合实际的好点子。比如， 当eBay这个在线跳蚤市场刚推出的时候，我曾心怀疑虑。买一辆从未见到的 车，把钱交给陌生人？我所知道的一i刀有关人性的知识告诉我，这可能行不通。 然而今天，这些卖车的陌生人正是大获成功的eBay公司的主要利润中心。
我曾经认为，一部任何人都可以随时更改的百科全书，是没有希望成功的。 这只不过是毫无希望的幻想，没有丝毫机会行得通。它似乎违背了我对于人性和 小组互动的一般理解。但是我大错特错了。现在我至少每天上一次维基百科。
二十年前，如果花钱让我去说服那些理智的、受过教育的读者，告诉他们用 短短20年的时间，我们的个人手持电话设备上就会有免费提供的全世界街道图 和卫星地图——以及许多城市街景，我是做不到的。这种“免费”怎么实现，我 也想不出一个实际案例。那时这简直是不可能的。
这些原以为不可能发生的事情接连发生，且频率不断增加。每个人都“知 道”，人们不愿意无偿工作。如果他们这么做了，没有老板，他们也无法做出什 么有用的东西。但是，今天我们整个经济生活的软件环境，都是志愿者在没有报 酬和老板的情况下创建的。大家都知道人类天生是自私的动物，但完全开放全天 候共享这种不可能的事仍然发生着。每个人都知道人类基本上是懒惰的，他们宁 愿旁观也不去创造，他们永远不会从沙发上起来去制作自己的电视节目。数百万 业余爱好者来创造数十亿小时的视频，这彳以乎不可能，也不会有人愿意观看。就 像维基百科和Linux—样，YouTube从理论上来说娃不可能成功的。但如今这种 不可能成了活生生的现实。
像这样的例子不胜枚举。每天都有旧的不可能变成新的可能。但是，为什么 是现在？是什么打破了可能与不可能之间泾渭分明的古老界限？
一言以蔽之：涌现。据我所知，现在发生的原本不可能发生的事情，无一例 外，都是新的、更大的组织层级的表现。他们是大规模协作、海量信息聚合、全 球性的结构和巨大的实时社会互动的结果。正如组织对一群单细胞个体来说有着 新的、更大的组织层级；这些新的社会结构对人类个体来说，也有着新的、更大 的组织层级。在这两种情况下，新的层级孕育出新的涌现。新的行为来自于新的 层级，而不可能出现在更低的层级。组织可以做细胞不能做的事情。就像维基百 科、Liniix这样的集体协作组织，网络可以做工业化人类所不能做的事情。
人类很早就发明了新的社会组织，从法律、法院、灌溉系统、学校、政府、 图书馆，到最大规模的文明本身。这些社会公器，就是人之所以为人——以及我 们的行为从动物的髙度来看“不可能”的原因。例如，当我们发明了写作，文字 记录和法律激活了某种平等主义思想，这在与我们的动物表兄灵长类动物那儿是 不可能的，也从未存在于口头文化中。灌溉与农业的合作和协调，产生了更多对 未来的不可能预期和准备行为，以及不可能感受。人类社会把以前不可能的人类 行为释放到生物圈。
技术元素正通过持续创造新的社会组织来加速新的不可能性的产生。eBay 的天才之处在于它发明了廉价、简便、快速的信用评价体系。人们之所以可以向 距离很远的陌生人出售物品，是因为我们现在有一种技术可以迅速赋予那些我们 的生活圈外的陌生人长期信誉。这点微不足道的创新开辟了一条新的更髙层次的 协调之路，它允许一种新的交换（即，陌生人之间的远程采购），而这在之前是 不可能的。维基百科上的“恢复日志”按钮，使恢复遭到破坏的段落比破坏段落 更容易，从而创造出一种新的更好的信任系统，这突出了此前从未大规模启用的 人类行为的一个方面。
我们才刚刚开始接触社会传播。超文本、Wi-Fi、GPS定位服务，这些仅仅 是个开始。大多数最神奇的通信发明可能还没有被发明出来。在真正的全球规模 上，我们也只是处于起步阶段。当我们都被编织进一个全球性的实时社会，神奇 的事情才会真正开始爆发。我们发明了某种自主的全球意识，其实这并不重要。 重要的是我们将每个人彼此连接起来。数以百计今天看起来似乎不可能的奇迹， 有了这个人类的共同意识，将会变成可能。
我很期待看到我的想法在未来几年中有大的改变。我想我们会惊奇地发现， 有多少我们认为对人类“天经地义”的却并非如此，有多少不可能的想法却是可 能的。“大家都知道”人类是好战的，喜欢战争。但我想，随着在全球范围内新 的社会冲突及其解决手段的出现，有组织战争将随着时间的推移变得越来越没有 吸引力。这并不是说人们将停止互相残杀，只是说以前谨慎的仪式化领土之争将 被其他活动所替代——诸如恐怖主义、极限运动、颠覆活动、黑手党和有组织犯 罪。社会化媒体的新技术将开辟人们撒谎、欺骗、偷窃和杀戮的全新途径。就像 他们正在做的那样。(邪恶的黑客使用社会化媒体来识别企业的网络管理员及其 下班时间的个人喜好，然后伪造他们最喜爱公司的新酷产品，将其伪装成礼物发 给他们。当它被打开时，该程序就会接管他们的计算机，并由此接管所负责的网 络。）是的，许多我们可以预料的不可能的事情，将会无法想象的糟糕。
它们超出我们的想象，是因为激活它们的那个层级，我们难以想象。大群体 由统计学法则控制，而我们的大脑还没有进化到可以做统计。所追踪的数据量是 人力所不能处理的，giga0、peta^和ex#这些量级对我们并不真正意味着什么， 它们只不过是机器的词汇。作为集体，我们的行为与个人不同。更重要的是，作 为个人，我们在集体里有不同的行为。
很长一段时间以来这已成为事实。新话题是我们进入全球连接这个高级领域 的速度。我们被卷入一场结构性转变之中，方向是巨大而敏捷的社会组织，它将 我们以新颖的方式连接起来。连接十亿人可能有一百万种不同的方式，并且每种
方式都会揭示一些关于我们的新东西。有些以前是隐藏的东西，另一些把这种涌 现称为智域，或人类元?,或蜂群智慧。我们还没有为它定一个好名字。
我之前也用过蜜蜂的例子。人们就算花几百年彻底地研究蜜蜂，从单个蜜蜂 也永远不能理解蜂群的行为。直到有了大群的蜜蜂，它才作为蜂群涌现出来。单 独一只蜜蜂能存活六个星期，所以想让蜜蜂维持几年的记忆是不可能的，但一群 蜜蜂就可以记得这么久。人类也正在走向它的蜂群智慧。大部分“大家都知道” 的关于我们自身的事情，都是基于人类个体的。总体上看，相互连接的人类能够 做现在我们无法想象的事情。这些未来的现象确乎不大可能。未来如此不可想 象，所以，维基百科的神奇也将彻底彰显于世。
如果我们愿意，不管规模是大还是小，只要以日益全球化的规模在多个维度 实时连接，我们就会运转在一个新的水平上。而有了这些不可能的成就，我们就 不会停止给自己带来惊喜。
^我的预测是，在未来几年内，我们最大的（尚未预测到的）惊喜，将来自大 规模社会互动的一些新方法。虽然我们擅长预测推动技术创新的下一步进展，却 不擅长预测蜂群思维能带来什么。探索蜂群思维——我们连接和重新连接人类自 身可资借鉴的无数种方法将在短期内成为我们文明的主要活动。如果我是对 的，我们必须对不可能有更深的领会。
2011年8月26日
符号G,代表109。
符号P,代表1015o 辟E,代*1018。
人类元（Meta Man),即人类和机器合并成一个全球超级有机体。该词首次出现在Gregory Stock的一本1993年出版的书中，指的是一^S级有机体，包括了人类和其技术的概念。（来源： 维基百科)
WILL SPIRITUAL ROBOTS REPLACE HUMANITY BY 2100? 到2100年，智能机器人会取代人类吗？
2000年4月，侯世达在斯坦福大学举办了一个研讨会，来讨论这个问题： “到2100年，智能机器人会取代人类吗？ ”与会者还有比尔?乔伊（Bill Joy)、 雷?库兹韦尔、汉斯?莫拉维克（Hans Momvec)、约翰?霍兰德（John Holland )和我自己。这个问题是很严肃的。
我决定通过分析问题中的每个词来回答。
2100年：
当我们回顾历史，尤其是有关科技的历史时，我发现从人类的世代出发大有 益处。我粗略估算了一下，大概每25年为一代。人类文明开始于一万年前（最 古老的城市耶利哥，诞生于公元前8000年)，这使得在耶利哥和世界其它地区， 文明能够得以延续约400^,也就是400个从母亲到女儿的生育周期。400^的 人类文明并不是很长，如果没有别的事情可做，我们几乎可以熟记这400个周期 的名字。经过了400代，我们已经成为了不同于早期的人类。我们产生自动装置 和机器人的想法，也许还只在8代前。而两代前又制造出了第一部电子计算机。 整个万维网的诞生还不到2000天！按同样的人类寿命计算，距离2100年只有四 代远。如果我们在2100年变成机器人，那么文明的人类就只能历时400代。那将
是生命历史上寿命最短的一个物种。
人类：
本世纪的核心问题（即中心议题）不是“什么是人工智能？ ”，而是“什么 是人类？ ”。什么对人类是适用的呢？我预测在本世纪，各种有关“人类是什 么”的问题，将成为像《今日美国》这样的报纸经常用到的标题。电影、小说、 会议和网站都将设法解决这个核心问题：“我们是谁？人类是什么？ ”。生活在长 期的繁荣里，一切皆有可能，一切皆不确定。对于我们自己的身份，我们的问题 总是多于答案。我们是谁？成为一个男性、女性、父亲、美国人或人类，意味着 什么？下个世纪将是一个大规模的、全球范围的百年身份危机。到2100年，人 们会为现在的我们感到惊讶，因为我们竟然知道人类是什么。
取代：
在自然界，取代是非常罕见的。我们现在之所以拥有二百万个物种，就是因 为大多数新物种并不会取代旧物种，它们宁愿与现有的生物体交织在一起，挤在 一个小生态环境里，以其它物种的成就为基础。发掘一个新的/h生态环境远比取 代已被占据的小生态环境容易得多。大多数物种的灭绝不是因为有篡夺者，而是 因为其它因素，如气候变化、彗星或自己造成的麻烦。但取代或淘汰人类似乎不 太可能，因为我们不知道人类是什么，我们的角色就可能改变，而我们更有可能 是重新定义自己，而不是消失掉。
机器人：
总的来说，我喜欢汉斯?莫拉维克的构想：这些机器人是我们的孩子。如何 养育孩子呢？我们养育他们是为了不可避免的放手。如果孩子永远不能离开我们 的控制，我们不仅会失望，而且还很残忍。要想拥有创新力、想象力、创造力和 自由，孩子就需要脱离其创造者的控制。我们心中的孩子一~机器人，也一样。 难道有这样的家长，自己孩子得不到关心，他一点儿都不担心吗？我们花了很长 时间才认识到，科技的力量与自身固有的失控、令人惊喜的能力、具有生产力的 能力是成比例的，除非我们担心的技术不够革命性。强大的技术需要责任心。随
着机器人具有了生成能力，我们需要更大的责任心。我们应该有目的地培养我们 的机器人孩子做个好公民。也就是说，为他们灌输价值观，因而在我们放手时， 他们才能作出负责任的决定。
智能：
我们可以想象的最智能的事情是什么？与外星人进行可核实的接触，将动 摇宗教的基础。无论外星人给出的答案是什么，都将重燃上帝之问。我认为电 影《超时空接触》（CVm如C/)是唯一一部让神学家大放光彩的影片。我们不必等 待搜寻地外文明计划与外星人取得联系。我们制激卜星人，也就是制造机器人。 这样一来，夕卜星人有了另一个名字：人工智能。人们担心人工智能会成为人造人 类，这就大错特错了。人工智能更接近于人造外星人。你的计算机在算法上已经 比这个房间里的任何人都更聪明了，但我们为什么没有因此而感到威胁？因为它 是“另类”，是一种不同的智能，是比我们髙级而我们不会特别妒忌、的智能。我 们创造的智能，包括最聪明的人工智能，都将成为“另类”。事实上，在各种有 意识智能的可能性空间里，也存在着两百万种其它智能物种，而不只是我们所知 的这一种（人类)，它们每一种都像计算机和海豚一样，是独特的、不同的。我 们没有任何理由来克隆人类智能，因为制造传统版本的人类非常容易。在新世 纪，我们要做的努力就是利用迄今为止所有的智能（人造的和自然的），来创 造所有可能的新智能。迎接我想到的这些智能，将是我们现在能想象的最智能 的事情。
会：
我认为，科技有自己的议事日程。我经常问自己，科技想要什么？大体上 讲，如果说科技是个孩子，甚至说是个青少年，那么这将有助于了解青少年想要 什么。我们称为科技的这个系统，它与生倶来的冲动、固有的偏见、内在的驱动 力是什么呢？ 一旦我们知道了科技想要什么，我们就不必对所有这些需求让步， 也再不必对任何青少年的欲望让步，但你也不可能完全抵制它们。科技“会”希 望这些事情发生吗？我觉得它们希望。我们所了解的科技是，它想更小（摩尔 定律)，它想更快（库茨韦尔定理)，(我猜测）它想做人类所做的任何事情（凯 利定律)。我们人类在其它生物中，发现了巨大的价值，并继续在其他智能中发 掘。所以，机器人没有理由发现不了人类也有同样的价值。机器人能够或想要做 人类所做的一切事情吗？答案是否定的。因为通常我们让它们做我们不想做的事 情。那么之后，我们人类做什么呢？第一次，机器人给予了我力量去说:做我 们想做的任何事。
2006年3月15日
YOU ARE A ROBOT 你不針玩意，你料机器人
杰伦?拉尼尔的著作《你不是个玩意儿》有关人工智能，颇具争论。书的中 心论点，是技术想要我们变得更像技术本身——这可不是什么好事。杰伦相信， 随着科技的进步，人类会倾向于远离人类自身，令自己变得更像机器。比方说， 他认为我们倾向于以一种不可取的方式，改变我们的行为，从而使用那些设计拙 劣的计算机，使用今天的互联网，使用许多髙科技玩意儿。为了使用机器，我们 的思考开始变得更像机器。更让人担心的是，我们也许为了使用蠢笨的机器，把 自己也变得蠢笨不堪。没准我们说话会变得更慢，没准我们会使用更简单的语 言。也没准，我们会对我们的情绪和自由严加限制，这样才能让计算机读懂我 们。而且没准因为互联网“想”让东西变得免费，我们就会免费生产东西。杰伦 看来，这就好像一个漫长光滑的滑梯，而我们则在滑梯上，向“变成玩意儿”的 底端滑去。所以他警告说“你不是个玩意儿”。
在我看来，我们像上面那样变得更笨的例子确实存在，但从总体上看，我觉 得杰伦是错的。因为在我们同技术的关系中，在人类及技术元素的长期趋势中， 这是一个重大事件。不过，在某个领域里，而且是个很有意思的领域里，杰伦的 分析是全然正确的：艺术家越来越像玩意儿了。
让我们把目光转向当今流行文化的各个角落，你会发现，那些最酷的艺术表 达形式中，总有一些是通过人类模仿机器创造出来的。那些眼花缭乱，舞步动感 的舞蹈就是最佳的例证。你在YouTi^e上见识过这些舞者：他们中的好手的动 作和今天那些试图模仿人类移动的机器人一样停停顿顿，看起来确实好像机器人 在跳舞一般。不过，到目前为止，这些模仿者的机械舞，比任何机器人跳的都要 好许多。
机械舞的风格繁多，其流派也瞬息万变。机械舞的各个种类中的人才、术 语、文化也因此各不相同。以下是维基百科关于机械舞舞步及舞蹈风格的亚种， 所列出的不完全分类：
Animation, 一种模仿电影角色在定格动画中移动的舞蹈风格和舞蹈技巧。技巧 包括通过收缩肌肉，同时运用与strobing及robot相似的技巧，使舞者的舞步变得僵 硬、不流畅，从而使舞者的舞蹈看上去像是一帧一帧的动画。该技巧的灵感，很大 程度上来源于《辛巴达七航妖岛》（The Seventh Voyage of Sinbad，1958年拍摄）等 雷?哈里豪森（Ray Harryhausen )创作出来的Dynamation Films。
Animatronics, 一种模仿电子动物机器人的舞蹈风格。该风格同robots风格相关， 但在每个舞踏动作的最后，加上了一个hit或bounce动作。
BoogaJoo,又称boog style,部分灵感来源于动画电影和卡通节目，利用臀部、膝 盖、头部等不同人体部位的转动，能给人留下一种舞者身体内没有骨骼的印象，是一 种松散、柔软的舞蹈风格。
Dime stopping, 一种在步伐稳定时突然停止，似乎舞者试图立即停止的舞蹈技 巧。该技巧经常在动作开始，或结束时，与pop动作组合使用。
Fast forward,即比平常速度快的动作，就好象视頻中的某段快进播放一样。
Flexing,在该动作中，舞者会有弹性地伸展肢臂，动作中通常会包含暫时性的肩 关节脱臼。该动作也可以令肢臂的伸展显得更加夸张。这种动作风格通常也被称为 “Bone—breaking” 0
Floating、gliding和sliding,是一套步伐技巧，分别试?创造出舞者身体平滑地漂
浮在地板上，或者舞者部的行走方向与舞者运动方向不一致的假象。其中包括被迈 克尔?杰克逊发扬光大，被其称为moonwalk的舞步。
Puppet,是一种模仿木偶，或提线玩偶的舞蹈风格。舞者通常单独表演，或由舞 伴在一旁扮演提线操纵木偶的角色。
Robot/botting, 一种模仿机器人，或人体模型的舞蹈风格。
Scarecrow, 一种模仿《绿野仙踪》中稻草人角色的舞蹈风格。据称起源于1977 年，由布加洛?山姆（Boogaloo Sam)开创。在该风格中，舞者的手臂伸直，姿势僵 硬，但双手和双腿却显得放松。
Slow motion,以非常缓慢的夸张动作移动，使得舞者看起来好像是慢动作一样。 Strobing, 一种机械舞风格，能够留下舞者在闪光灯中移动的印象。为达到这种 效果，舞者需要将普通动作（比方说向某人挥手打招呼）同快速、短暫、断断续续的 动作结合在一起。
Toyman,该动作基于特种部队（G. I. Joe )、马特?走森指挥官（Major Matt Mason )这类可动玩保，由一名名为托伊曼?斯基特（Toyman Skeet)的电子布加 洛（Elcctric Boogaloos )老成员开创。该动作中舞者的手臂最多穹曲至直角角度， 以模仿可动玩偶的关节。
Tutting,该风格灵感来源于古埃及艺术（以埃及法老图坦卡蒙命名）。该动作利 用人体创造出几何形的姿势（例如box)和动作，其主要特点是利用支角。该风格主 要关注于手臂和手部动作，而且包含有一些分支，比如说finger tutting。
Vibrating,即用力收紧肌肉，使其产生振动。
YouTube上的例子太多太多，我们很难从中随便挑一个出来从头说起。如 果真要举出一个好例子，足以表现人类以机械般的精确和风格舞蹈之美的话，就 看看这个关于“finger tutting”——即以手指“tut”出几何图形的视频°吧。 而在结尾时，你会看到这是三星的一则广告~这在另外一层上向我们暗示了， 人类对于机械的态度，对我们的文化产生了多么深远的影响。
但同时，请别忘了朝鲜体育场中，对机械精准度模仿的舞蹈的更早版本一
团体操。在团体操中，人类成为了描绘巨大动画的一个机械像素。除此之外，北 京奥运会开幕式上，中国舞者方阵那机器人般的精准更加令人生惧。
在流行音乐一度风行的电音音效里，我们也能找到人类对机器的模仿。电音 音效技术并没有让人类的声音变得更加完美，更像人类的声音，反而让声音变成 了一种不可思议的突变体。它抓住了人类和机器互相模仿的怪圈。电音音效并不 是一种机械声音，而是一种试图成为人类声音的机械声音。我猜想，未来几年 中，流行音乐的下一步发展，将会是人类——在不借助电音音效制作软件的情 况下——模仿电音音效歌唱。换句话说，未来的歌手唱起歌来，就像是机器人 一样。
电影里面也有类似的行为。《钢铁侠》和《阿凡达》中的主角越像机器人， 他们就越有英雄气概。这不正是人类试图让自己的行为向机器人和技术化身靠拢 的写照吗？
既然技术不是新东西，那为什么我们现在还在醉心于模仿机器？我觉得，这 是有原因的。
首先，这是一块空白的艺术领域。除了人们过去几年中，在这块领域中施展 的少数雕虫小技(比方说《绿野仙踪》里面的铁皮人，《弗兰肯斯坦因》中的人 造人等）之外，演绎机器生命的艺术新大陆，还远没有被人开垦。
其次，在对机器生命的思考上，我们有了更好的理解。我们都在自己的手机 和GPS设备上听到过机器人的声音，因此模仿它们也变得更加简单。况且世界上 的机械臂和人性机器人已经足够多到让我们去假扮其中一个，而其他人也能理解 我们假扮的是什么。随着机器人继续改进对我们的模仿，人类与机器人之间的差 异会变得模糊起来。而那些模仿机器人的艺术，那些“tutting”和“botting” 的艺术，也会让人无从分辨。但我们还只是幵了个头，机器人与人之间的差异仍 然明显，仍然有模仿的空间。
最后一点也很重要，我们正在慢慢改变对于机器人的态度。从机器人出现 至今（差不多50年的时间里)，我们人类曾将它们视作低等的非人，我们曾因它
们缺少我们所拥有的意识的精神内质而视其可鄙。以任何一种人类可以衡量的办 法来看，机器人都算不上人。但慢慢地，机器人却在许多狭小的领域里超越了人 类。每一次，当机器人的表现比我们更好的时候，“像机器人一样”的比喻就向 着褒义的方向更近一步，变得越来越有价值，越来越被我们羡慕。当我们车内的 计算机可以比我们更快、更好、更可靠地制动车辆时，作为一个机器人，便不再 像曾经那样，是一种耻辱。就像我们羨慕机器人在平衡自行车或摩托车方面比我 们做得更好一样，我们也会羡慕它们能够记住比我们更多的东西。
今天，我们可以从机器人身上模仿它们的震动和不真实。但有一天，我们或 许再也不能模仿他们流畅的舞蹈，我们或许再也不能模仿机器人那过于真实的声 调——那时候，我们只能羡慕它们，而且没准我们会在羡慕机器人的某个漫长世 纪里，给自己也疔上发条。或许望子成“械”的父母会这么询问孩子：“等你长 大成‘器’了，你打算去做什么啊？ ”
杰伦?拉尼尔担心我们因为模仿机器和玩意儿削弱我们自己。但如果我们的 机器和玩意儿能够帮我们立下雄心壮志，从更好的角度为我们带来启发；如果我 们自已想要变得和我们那些机器创造物一样强大；如果我们抛弃偏见，开始羡慕 机器人，事情又会是什么样呢？
2011年9月26日
①作者所说的是三星公司发布的一部叫做C/nteas/7 Vour Rnges的广告。
第四章
数位人生
YOUR TWO THINGS 你的两样设备
接下来的十年序，人们会随身携带多少小工具？
苹果公司希望今天人们带三样东西：iPod、iPhone和MacBook,过去你只 带一样他们就会很髙兴了。但是谁知道下个十年里他们想点什么呢？也许十样？ 我主张技术需要专门化，所以我预测我们将来会拥有比现在更专业的设备， 这意味着未来数年将出现数以百计的新设备。难道我们要携带所有的设备满街 跑？或者每家都备有一个装满设备的背包？莫非每个口袋都得专物专放？
我想对于每个人来说，这个数字都是2——下个十年我们将会随身携带两样 设备。再长远点来看，比如说，100年之后，我们就不再随身带东西了。
这两样我们可能携带的设备（平均而言）包括：一个贴身手持物和一个比手 臂稍长的扁平物。手持物可以是我们的皮夹、钱包、相机、手机、导航仪、手表 或瑞士军刀；扁平物则可能是较大的屏幕和多传感输入器，它也许不可折叠、不 可卷曲、可延展或者干脆就是块平板。每个人设备的尺寸都会不同。
但是也有些需要注意的地方。首先，我们会“穿戴”很多设备，这与“携 带”有很大不同。未来将有很多设备被嵌入腰带、腕饰、项链、服装之中，速度 快的可能已被嵌入了我们的眼镜，甚至戴在了我们的耳朵上——我们戴表，但不 带表；我们戴项链或其他零碎的装饰品，并不是带它们。二者之间的主要区别在 于，“戴”的东西是密切依附在我们身上的，这样这些东西就不大会丢失或找不 到。对于数据化自我追踪设备而言，这一i刀将是更精准的——如果我们问你十年 后你要戴多少设备，那么答案就很可能是十种。
其次，你所要携带的两样设备很可能并不是同类设备。你可以根据不同的位 置、模式（度假中或工作中）、正在处理的任务而切换不同的设备。有时候，相 比可手持设备而言’你可能更需要一块大屏幕。
更重要的是，设备可能取决于你的职业。比如，程序员需要一台小型文本处 理器，制片人需要的则是大屏幕，承包商需要的是炫目而明亮的显示器，而推销 员需要的却只是个灵活的折叠拉杆箱。
技术的法则是这样的：专门的工具将永远优于一般用途的工具。不论你手机 的内置摄像头有多髙端，它都比不过一台单纯的照相机。同理，无论你手持设备 中的组合导航功能有多强大，最好的专用导航仪也一定比它好用得多。专业人士 和发烧友会一如既往地使用最好的工具，我指的是那些专业工具。
让我说得更明白点，组合工具本身也是一种专门工具就觸士军刀是把 专门的刀具一样_其专门性表现在它是一个工具组合体，基本上你什么都能用 它做。
所以我们可以用另一种方式来重述开头的等式：我们将要随身携带的两样 设备中，一样是通用组合设备，另一样是根据你的主要兴趣和风格而带的专业 设备。
当然，有些人，比如几星期前我在时代广场拍摄过纽约警官的照片，带的设 备可能不止两样，这是因为他们工作和职业的关系，再说他们也不可能一直都带 着这么多东西。但是，当这些专业人士们下班之后，他们起码还是得带一两样设 备的。
长远看来，我预计我们将不会携带任何设备。这是因为在未来，我们将被无 数手持或内置设备所环绕，它们将都能对我们进行识别，并显示我们的个人界 面，在我们实际操作期间成为我们的个人设备。在不久的将来，不会有人再携带 自己的电话，需要打电话的时候，你可以借用手边最近的那部而非带着自己的电 话到处走。上述构想如果放在1960年代，看起来就会很荒谬，因为并非所有的 房间、商店或街道中都有电话，所以那时候我们迫切地需要一部移动电话。但假 如任何设备都被制成可通讯工具且可以借用呢？ 一旦你可以拿起相机、平板电脑 或远程终端进行通话，那么你大概也会觉得没有带电话的必要了；如果每块屏幕 都可以直接为你所用，那你为什么还要自己带一块呢？
上述构想十年之内是不会成真的，但我相信在美好的未来，髙度进化的人们 将不再携带任何东西。
在那个时候，人们对于图腾物、可手持物，尤其是华丽物的吸引力是不会削 弱的。我们可能仍会持有一样所爱之物，用它我们可以把很多事情完成得不错， 而且它将在某种程度上成为我们的标志物。也许髙度进化的人将持有一样独特之 物，在他们离世之时，它将陪他们一起下葬。
至少，我不认为在普通的一天里我们会一次性携带多于两种东西。设备的数 量必将激增，但每样东西所占的空间会越来越小。设备将呈现长尾分布。
未来50年内，好友聚会的标准程序中将会有这样一环：大家交换和询问各 自口袋里皮夹里的可爱随身小物。从每个人随身携带的物件中，你就可以获得大 量此人的信息。
2011年7月27日
ARE WE DUPED BY THE TECHNIUM? 我们被技术忽悠了？
尽管技术给我们带来了诸多好处，然而这些好处的代价往往过于明显，对许 多人来说显得太过高昂。我们肯定拥有了更多——更多东西，更多知识，还有更 多选择但奇怪的是，据报纸民调显示，我们似乎变得没那么训练有素，没那 么聪明，也没那么幸福。进步对一些人来说意味着，拜现代医学奇迹所赐，我们 能比以往多感觉不满足几十年。在未来，科学甚至能使我们长生不老，好让我们 能永远不开心。
人们有种普遍感觉，认为技术以消耗不可替代资源、古老的自然环境和无数 野生物种而壮大，回报生物圈的却只有污染、铺筑材料和数不清的废弃垃圾。更 糟的是，同样的技术却在剥削世界最不发达国家——资源最丰富而经济实力最弱 的国家来供养最强大的国家。这样一来技术进步养肥了少数幸运儿，却让不 幸的穷人挨饿。结果不断膨胀的技术元素剥夺了我们的人性，还偷走了我们孩子 的未来。因此，所谓技术所带来的好处必定是一种幻觉，是我们为放任自己沉溺 于新东西而施加在自己身上的花招。
这仅仅是技术缺点的物质面。许多人认为技术与神圣感或灵性相违。技术恣 意妄为的物质主义使我们的生活专注于物质，从而剥夺了生命更伟大的意义。然 而一股寻找某种生活意义的无名之火让我们疯狂地消费技术，乐此不疲地购买 似乎在售的唯一答案——更多技术。“需求更多而满足更少”是对成瘾的一种定 义，这也解释了为什么甚至那些从思想上鄙视技术的人仍然在买最新的东西。换 言之，我们都意识到这对我们有多糟，但我们仍然继续使用它，因为我们情不自 禁。我们别无选择。
我很怀疑这种成瘾论点。我理解其逻辑但不认同其证据。我个人并没有这种 感觉，我为这种假定的无处不在感到迷惑。另一方面，技术受到那些依赖于它的 人的指责。如果人人都觉得技术如此糟糕，为什么他们还要继续用它呢？因为 我们乐意。我们中有些人使用技术比其他人要更有选择性，但我们可以肯定地 说，当今世上活着的每一个人，无一例外或多或少都使用技术（弓、箭、灯、犁 等)。更重要的是，就我所知，更好的东西对所有人都有吸引力。
不管是过去还是现在，我们这个物种的一般风格，都是如饥彳以渴、狼吞虎咽 地吸收消化最新技术。这对于那些视技术为疾病的人来说恰恰如此。对新卢德分 子0柯克帕特里克?赛尔?的专访至今还令我记忆犹新。作为对技术最激烈的批 评者之一，他在自己位于曼哈顿闹市区的豪宅中悠闲度日。而曼哈顿也许算是地 球上技术最集中的地方。这绝非讽刺，赛尔猛烈地抨击技术（和文明）是发生在 这颗星球和人类身上最糟糕的事情。他身边自然充斥着他不打算放弃的先进技 术。我不是故意单独挑柯克帕特里克?赛尔来讲，他的虚伪也是我们的虚伪。如 果我们如此清楚地看到，我们承受不起世界上不断增加的技术的代价，为什么我 们不成群结队地重返前技术状态呢？
有一种解释说我们被忽悠了。我们并不是对技术上瘾，也不是简单地被技术 的成就闪晕。而是技术用某种黑魔法削弱了我们的辨别力。按照这种说法，_ 技术掩饰了理想国面具后技术的本来面目。它带给我们的新满足光彩眩目，立刻 就使我们丧失了对其强大的新恶行的判断力。我们受命于某种魔咒。但它一定是 一种交感幻觉，因为我们都想要同样的新东西：最好的药，最酷的车，最小的 手机。它一定是个极其强大的魔咒，因为它影响到我们物种的所有成员，不论
种族、年龄、地理环境、财富多寡。这意味着本书的每个读者都被施了这个魔 法。新潮的学院派理论认为我们被散播技术的公司，可能还有掌管公司的决策 者们给忽悠了，但那就意味着CEO们自己是知晓或凌驾于这个骗局之上的。根 据我的经验，他们和我们其余的人在同一条船上。相信我，他们没有能力搞这 样一个阴谋。
不时髦的理论认为技术自己在有意识地欺骗我们。它利用技术媒体给我们洗 脑，让我们以为它完全是善意的，把其消极面从我们的头脑中抹去。作为一个相 信技术有其自身议程的人，我觉得这个不时髦的理论似乎也言之成理。我一点都 不担心它的拟人观。但是按照这种逻辑，我们就会想，受技术文化影响最小的人 应该是受骗最少的，也是对这些清晰可见的危险最清楚的人。他们应该像看到皇 帝没穿衣服的孩子们一样，或者看得穿狼穿着的羊皮。但事实上，往往是那些不 受媒体魔咒控制的被剥夺权利的人，其以旧换新的愿望最为迫切。技术的惊人力 量他们一边看在眼里一边说：把它全给我，现在就要。“看到”或相信技术魔咒 存在的往往是那些接受技术传播最多的人。别算上我。
我归纳了剩下的一种理论：我们心甘情愿地选择具有重大缺陷和明显危害的 技术，只因我们潜意识觉得它带来的好处稍多一点，即使不是多得多。换句话 说，我们隐约察觉到新技术的成本，但我们欣然接受了它，并且为此付出代价。
我认为技术的成本不容易看清，应当被更清楚、更精确地表达出来，对其思 考要更加慎重。你可以说我没有逃出技术的魔咒，因为我相信让技术成本浮出水 面的方法是利用创新技术，比如实时监测、深度分析、持续重复测试和诚实的外 部会计核算。我把这些工具理解为进步。眼下进步不流行了，但我认为在我们物 种的这一历史时刻，进步要求更好地描述技术成本。当技术成本核算日益普遍 时，进步将重回流行。
有时对全部成本的更好描述会激发我们对新事物的热情，但我怀疑这会迫使 许多人逃避技术，因为我们已经在进行这样的日常估算了（尽管不是最精确)。 举个例子，我们看到了使用汽车的社会成本，而我们仍然使用它。通过阐明技术
的消极属性，进步将能让我们调整自己的热情。它还可能让我们看到，我们对技 术的拥抱是心甘情愿的，既不是上瘾也不是着魔。
2008年9月23日
①新卢德分子是一些信仰新卢德主义的人，在人与机器、人与自然和人与社会等广泛领域阐明了带 有激进主义色彩的观点。他们渴望自然而传统的生}'舌，厌恶工业文明对生活的扭曲。他们认为科技 反人性，破坏社会道德，造成了消费主义的横行和人类精神的顽敗，并可能最终弓丨发人类的灭绝。 新卢德运动是20世纪末期诞生于美国，以《新卢德室言阐释》为标志的5W支术予以批评的社会 思潮。老卢德运动是指19世纪初爆发于英国诺丁汉地区，并蠆延到临近几个郡，以手工业者为 主体的反抗机器大工ik为主要内容的一场运动o
②柯克帕特里克?赛尔（Kirkpatrick Sale , 1937-),独立学者和作家，在政治分散主义、环駐 义、卢德主义鹏术领鄉棚丰，顏为新卢德主义的领雜之一0
SELFTRACKING? YOU WILL 自我追踪？你也会的
几乎我们今天的一举一动都产生数据。通过追踪这些数据，我们可以更了解 自己。以往，这种类型的数据收集虽然可能，但是困难重重，而今天要捕捉关于 自己的数据却易如反掌。
自我追踪并不是什么新东西。我们以前会把自己的体重和其它指标写下来进 行跟踪记录。今天，我们对于这类东西的测量和记录变得更容易、更准确、有时 更自动。比如，我们使用的体重计会无线传输你的体重数据并且把它记录到电子 表格里；或者我们佩戴着时刻工作的血糖仪。
追踪自己的数据如此简单，于是越来越多的人正在实践。有些人每次只追踪 一样东西；有一些人同时追踪几个变量；极少数人会追踪他生活中几十甚至几百 个数据。我一直把这个习惯称为“量化自我”的兴起。这个想法稳步发展，我想 我可以介绍一下这个“弥母”的进展状态。
三年前，我和《连线》专栏作家加里?沃尔夫（Gary Wolf)在Meet叩①网 站上贴了一条告示，看那些进行自我童化的人，有谁愿意到我的办公室来探讨一 下。最后来了二十五个人。之后我们每两个月见一次面，并且有越来越多的人 加入。在第18次加州湾区量化自我用户组的见面会上，一共有150人挤在旧金山
Techshop公司的大房间里。等候名单上还有另外100个人，我们只能将他们拒
于门外。
还有许多别的群组也聚在一起，展示和告知用户发明或者发现的自我跟踪工 具和技术，我们只是其中之一。现在，全世界20多个城市都已经有了 “最化自 我”见面会的分会。比如纽约的一个群组，他们见面来交换自己使用某些方法的 技巧和见解，或者获取对于自制工具的反馈。
在过去_月，成员数量迅速增长（见图表)。
2,5(X)
500
5/3/2010 9/11/2010 3/.V2011
还有一类公司的数量也在迅速增长，就是我们认为在自我追踪的一般领域里 销售产品和服务的公司。（这两个图表是由量化自我实验室主任亚历山德拉?卡 迈克尔(Alexandra Carmichael)编制的，这个微型组织，现在是有关自我追踪 信息的情报交换中心。)
他们在学习什么？他们想要知道什么？这样做值得吗？我也应该这么做吗？这标 志着自恋和堕落，即我们所谓的文明终结吗？
这些都是重大问题。沃尔夫希望写一本关于这个前沿领域的比较深入的书， 来解答其中的一些问题。同时，我也在这里总结了过去三年中我对于自我追踪的 了解。（澄清一下，我自己不是一个自我跟踪者。总的来说，我所谈到的是我所 了解到的其他自我追踪者以及这场“量化自我”的运动。）
?什么能被追踪，什么将能被追踪，这是没有止境的。在每次“量化自我” 的会议上，我都惊奇并讶异地发现，人们会监测一些我们从没想到的东西，并 且用了巧妙的方法来试图量化它们。我们看到过一个人（或者几个）追踪下 面一个（或者几个）东西：性行为、约会、注意力持续时间、快速眼动睡眠 (Remsleep),行车路线、白日梦、咖啡因摄入量、见到的人、每次按键、运算 速度、过敏反应、心情、幸福感、足迹、记忆回想、身体移动以及每一个可以量 化的与医疗及健康相关的因素。
?有人希望制造更好的工具来卖给自我追踪者，这也是没有止境的。就像个 人电脑诞生初期，很多现在可用的工具当时都只是雏形，有一些人把它们拼凑起 来供自己使用，这也让这些小群体^常有趣。但是随着“什么有用”以及“什么 有吸引力”这样的问题水落石出，制作精良的东西被生产出来进入市场。很多资 本对此虎视耽耽o
?收集数据是很容易的。量化并不是那么困难。最大的挑战是解读数据的意 义。我们应该着眼于什么？如何从25个变量里提取出意义？如何把数据转化为 可操作的差异？与“量化自我”相关的常用语中有一条便是，虽然痴迷的自我追 踪者可能现在看起来十分古怪，但是他们不久就会成为新的常态。这也是我关注 自我追踪者的一个原因：因为在不久的将来，我们都将生活在数据的海洋里，不 管我们是否进行自我追踪，都需要学习如何阅读、管理、检索、理解、消化、分 析并选择性地忽略泛滥的数据洪流。无论是对个人还是组织^说，这都将成为一 项基本技能。自我追踪者是先驱。
?自我追综产生了自我实验者。越来越多的医疗保健将依赖于自我实验，并 且会常常被简化为自我实验。我们已经看到了这个趋势。人们使用成本低廉的工 具来进行自我测量，并且幵始逐个研究变量的影响，并且以此改变他们的行为。 一个人的临床试验也不是不可想象的。
?自我追踪往往很快成为同伴追踪。在健康相关监测的领域，如果有人也在 自我追踪类似的因素、疾病或者疗法，他们的加入，会让跟踪的价值以指数形 式增长。通常，自我追踪会变成与同伴一起的共同追踪。有了同伴，学习过程 就会加速。“量化自我”的主任亚历山德拉?卡迈克尔同时也是“共同治疗”② (CureTogether )这个网站的创始人，这并不是巧合。这些临时的集体自我实 验，为科研方法开辟了一个很小的前沿领域。
?身份是我们的未解之谜。我们不知道我们是谁，不知道人类是什么，不知 道人类擅长什么，不知道性别意味着什么，也不知道成为一个美国人、中国人或 法国人，又意味着什么？这些都处于流变之中。在Facebook上，“我们”的身份 在何处结束，我们朋友的身份又在何处开始？我们是机器还是某种有灵性的东 西？甚至是超自然或者不可测的东西？自我追踪和景化自我运动是当代对于这个 谜团的探索，也帮助我们弄清楚我们是谁一作为个体和群体。量化自我是一种 自我声明。所有这些对自己的关注，不是一种自恋的自我崇拜，而是一种自我定 义：我们身处的时代对于“我们是谁”有一种巨大的不确定性。
这就是我谈论这个问题的原因。我不知道自我追踪将会带来什么影响，但看 来意义深远。
2011年3月25日
①Meetup网站是一t在线社交门户网站，旨在帮助世界各地建立/』缒会议，成员大多有共同的兴 趣，用户只翻i入邮JEW8H、所在城市' 感兴趣的话题，该网站就能糖助他们组织见面会。（来源： 《维基百科>)
②m,这是一^帮助追踪和筐理个人健康数据的网站。
LIFELOGGING, AN INEVITABILITY 记录生命日志，一种必然趋势
记录生命日志的目标是：把一个人生命中所有的信息记录和归档。这包括所 有的文字、所有的视觉信息、所有的音频、所有接触过的媒体活动，以及一个人 身体的传感器上所获得的全部生命数据。归档和保存这些信息对生命日志记录者 本身是有好处的，并且他（她）可以自行控制，来决定多大程度上与别人分享这 些信息。
至少对于某些人来说，某种形式上事无巨细的全部记录是不可避免的；对于 其他人来说，部分记录和部分回忆看起来也是不可避免的。我们都倾向于把我们 生活中越来越多的东西记录下来。
生命日志记录的极端形式现在看起来还有些疯狂。如果你认真地记录生命， 你需要用微型相机来记录你看到的一切，从早到晚，你的计算机需要保存你的每 一个操作，所有的电子邮件、电话和谈话都被保存并且彼此关联；你还需要追踪 自己身处何处，你身上装着几十个纳米传感器记录着你的生命体怔。然而，你可 能是唯——个看到所有这些信息的人。这有点像疯狂的自我监控。
记录你生命中每一刻的技术细节现在已经完全可行了。十年后，它也会很便 宜。但是，它带来的社会、法律、道德和文化后果，是扭曲的、怪异的、不可预
知的、彻底的、有争议的，并且还有些惊心动魄。
一份生命日志将提供如下好处：
? 生命体征的全天候监测，如体温、心率、血压以及生物药品是否留存。这 些數据可以充当一种预警系统，并作为诊断疾病和开具药物处方的个人 数据库。
?你见过的人、你有过的谈话、你去过的地方、你参加的活动的数字记忆。 这些记忆能够被搜索、检索和共享。
?你的工作和娱乐、你的工作习惯的完整归档。对你一举一动进行深入比较 分析，可以协助提高你的工作效率、创造力和消费力。
? 一个组织、塑造和“读取”自己生活的方式。
如果这种生命日志在某种程度上被共享，这些信息存档可以被利用来帮助他 人的工作，扩大社会交往，并且在生物领域，共享医疗记录可以迅速推进新药的 发现。
截至2007年，数十人已经尝试使用过生命日志。上世纪80年代中期，我遇 到了特德?尼尔森（Ted Nelson),他是我遇到的第一个使用生命日志的人。他 记录自己的每次谈话，无论身在何处，无论谈话是否重要。据我所知，他的存档 从来没有人访问过，甚至包括他自己。在20世纪90年代，麻省理工学院的史蒂 夫?曼（Steve Mann)为自己装上了头戴摄像头，并用录像带来记录他的日常生 活。但因为有一个摄像头半遮住了他的脸，人们在他周围很难保持自然。微软研 究院的戈登?贝尔（Gordon Bell)从20_开始已经记录了他工作和生活的方方 面面，迄今已经阵。他这个实验项目叫做“我的生活片段”（My Life Bits)。贝尔 在他的脖子上戴了一个特殊的照相机一SenseCam0数码相机。这个相机可以检 测到人身体发出的热量，一旦有人靠近，就把这个人拍摄下来。或者如果它检测 到光线有变化，也会把新到的地方抓拍下来。贝尔会记录并且保存他每次的电脑 击键、每封电子邮件、每一次电话交谈笔录、每次面对面交谈，当然也包括他拍 的每张照片、他看的每部电影、他访问的每个网站、他电脑上的每个窗口以及这
些窗口打开了多长时间~他把他所能够记录的任何_都——记录下来。
在过去两年，哥伦比亚大学电子工程系的副教授丹尼尔? P.W. ?埃利斯 (Daniel P.W. Ellis),用音频的方式（音频版本的生命日志）记录了他的生活。
(一张DVD光盘可以装下2周的生活中的声音。）
麻省理工学院媒体实验室的亚历克斯?彭特兰（Alex Pentland)建造了一 个“社会视界”，他记录了81个志愿者连续9个月的行踪，并且追踪了他们对话 的样式。（简而言之，他们发现，如果你观察人们在城市里生活和工作的方式， 你会发现很难将这个行为方式，同部落放牧和觅食行为区分开来。)
在麻省理工学院读书的时候，布拉德?利罗德（Bradley Rhodes)发明了 一个“追忆代理人”，它“关注你键入的一切。每隔几秒钟就会检査硬盘驱动 器，看它是否能找到任何相关的信息。如果它找到了，就会在屏幕的角落显示相 关文档中的一两行内容提醒你。”
那么，生命日志记录工作做得如何呢？记者克莱夫?汤普逊（Clive Thompson)参观了戈登?贝尔的“我的生活片段”实验室，并且待了一段时间。 他为《快公司》杂志撰写了一篇报告，很好地说明了记录生命曰志是什么感觉。
尽管有很多机器的部件，M尔的虚拟记忆和我想象的并不完全一样。当我最初听 到他的工作，我希望他能让我精神一振，我希望他就像某种把自己改装成半个机器人 的学者一样，在回忆中大获全胜……可是现在“我的生活片段”非常庞大，它面临了 信息管理的一个经典问题：搜索极其困难。贝尔经常发现自己在信息的丛林中迷失。 他想查找一封电子邮件，但是却找不到。他想查找一个文件，但怎么也找不到。我们 在旧金山吃午饭的时候，他告诉我他艮喜欢一篇关于保罗?克鲁格曼②的专栏文章， 我让他找给我看。这个过程就像拔牙一般：在“我的生活片段”里查找“保罗?克鲁 格曼”，找到了几十篇专栏文章，贝尔却无法从这些结果里筛选出他说的那篇文幸。 当我问他要一位同事的电话录音，他又遇到一个程序错误：他可以找到的文件的名 称，但点击它时，數据竟“玩忽职守”不翼而飞。“这个该死的电话录音到底在哪 里？ ”他嘟囔着，不停敲击着键盘。“要么什么也找不到，要么找到的东西太多了！ ”
2006年的冬天，斯科特?卡尔森（Scott Carlson )在（高等教育纪事》
(Chronicle of Higher Education )上发表了他用数字音頻磁带记录生活的实验。"我 的妻子也是一名记者，实验的第一个星期，她禁止我在家中录音，因为她说我表现 得就像我“在舞台上表演” 一样。我也注意到了这点。我从来没有其正忘掉录音机 的存在，时不时的，我会感觉到自己说话有所异样，好像我在对人群说话一样。我 有意识地田避说一些可能被视为政治上不正确或彻头彻尾很荒唐的东西。有时候这 样的话还是扰口而出，并且被我的扩展存储器记录下来。”
克莱夫?汤普逊在文章里继续写道:
在2004年春天，贝尔的同事吉姆?格默尔（JimGcmmell)去失了自己的一部分 记忆。这位微软的高级研究员建有自己的“我的生活片段”教据库，像贝尔一样，他 用大量的电子邮件、上网记录和图片填满了自己的數据库。但是有一天，格默尔的 硬盘驱动器崩潰了，他已经有4个月没有备份。当他恢复运行“我的生活片段”的时 候，他的记忆中的滿洞已经很明显了，这让他更加痛苦。他在进行某个項目的工作 时，依稀记得一些重要的网站或文件，然后开始努力查找，才发现那段时间里的文件 都丢失了。“这就像我的回忆被盧了，”他说，他惊讶地意识到这个“备份的大脑”对 他来说不再是个新奇的玩意儿，而是他的心理棄覌的一个常规的组成部分。“我意识 到，我现在有些依箱它了。这就像我依賴开车和使用抽水马桶一样。”
记录生命日志还没有准备好迎来黄金时期。今天，记录生命日志的工具 还很少见。你现在还买不到微软的SenseCam。但有一个很烂的Web 2.0诺 基亚网站叫Lifelog,不过这仅仅是一个花哨的博客网站。还有一个有趣的 应用叫TimeSnapper,每隔几分钟会为你的电脑截屏，并允许你快速查看一 周精选。你可以把网站、电子邮件、备忘录、PDF文件和其他数字文件扔进 DEVONthink,这是一个电子联想记忆应用软件，但信息的输入需要很多精力。 谷歌的免费邮箱Gmail承诺了永久保存电子邮件，这是消费者现在实际使用的最 接近生命曰志记录的工具了。
在2007年3月号的（科学美国人杂志上，戈登?贝
另一项技术挑战将是确保用户的数字文件存储在数十年后仍然能够打开。我们 已经遇到了很多我们无法打开文件的情况，因为这些文件的格式已经过时了。数字 档案馆将不断把资料转換成最新格式的文件，在某些情况下，他们可能需要运行旧 格式模拟器来检索数据。一个小的行业可能因此出现，只是为了不会因为格式演进
而丢失信息。
尽管如此，首先需要关注的还是如何读取、检索和使用这个巨大的、由你生 活产生的数据海洋——我说的是，非常巨大。有一个解决方案我觉得非常合理， 但是在生命日志记录的讨论中却不常被提到。1?年前，计算机科学家大卫?盖 勒特纳（David Gelertner)为日益增长的个人数据设想了一个新的组织比喻。 生活日志记录不应该以对话框和窗口的形式表现出来，而更应该用生活的记录、 时间轴、按时间顺序记录一个人生活。“我们希望从人造信息的存储方案变成一 种更为自然的储存方案。像时间轴表、年表、日记、日刊、剪贴簿这样的观念， 更古老、更自然。比起电子文件夹上下分层的观念，这种观念更植根于人类文化 和历史。”
盖勒特纳把他这种新视角叫做生活流。有一段时间，他领导了一家叫镜技术 (Mirror Technologies)的创业公司，这个软件的测试版曾可以下载，但现在好 像下载不到了。然而，他的想法仍然是合理的，在我看来，这也是最有可能成为 生命日志记录的模式。在Sim公司的计算机记者对他的采访中，他阐发道：
我可以这么想象，把我生命中的所有电子信息都收集成束，这就相当于一个流动 着的信息流。每一个电子文件：电子邮件、照片、草稿、网址、音频、视頻、日历或 地址，等等。生命是时间中的一系列事件，是一个有着过去、现在和未来的时间线。 你生活的事件、记录这些事件的记忆，并不是分成一个一个包裒分门别类放到文件夹 里或者放在作了标记的鞋盒里。信息束把所有类型的文件都放在一个（可以聚焦的） 束里。这样的话，如果再次问道：“我把那条信息放在哪儿了？ ”，那么只有一个确切 的答案：它在我的信息束里。
信息流有过去、现在和未来。未来流入现在再浼入过去。如果我在信息浼的“未 来”部分，设置了一个预约或提醒，最终它会自动流到现在，我会注意到它，并且被 提醒；它们接着流向“过去”，成为永久的、可搜索的、可浏览的存档的一部分。当
我获得一条新的“现实生活”信息（相对于电子信息来说） 个阳光明媚的午后
在红鹦鹉餐厅外面与掩丽莎的对话的记忆——我不需要为这段记忆命名，也不需要把 它放在一个目录里。我可以使用记忆里的任何东西作为检索关键词。（当我想起了梅 丽莎、或者阳光明媚的午后的红鹦鹉餐厅，我就会记起这件事情。）同理，对于电子 信息，我也不应该专门去为它命名，或者把它放在一个文件夹里，我应该可以使用任 何东西作为关键字来检索到它。
我们认为未来用户将不再在意操作系统或电脑；他们只会在意自己和其他人的信 息流。我可以随意调整我的信息流。不管我身处何处，都可以使用我的信息流。我可 以把别人的信息流和我的信息流混合在一起——只要我有权跟使用其它人的信息流。 我自己的个人信息流，我电子化了的生命故事，也可以和别的信息流混合在一起—— 我参与的群体和组织的信息流。最终，像是报纸和杂志之类的信息流也混合到了我的 信息流之中。只要观察这些信息流的流动，我就可以知道我自己的生活，我所属的组 织的生活，以及新闻，等等。
—旦记录生命日志变得普及，一个非常有趣的时代将被开启。一系列法_ 文化的困境也会立刻随之浮现。
?你生活的哪一部分是别人的隐私？
?用你大脑记住一个场景与用相机记录的有什么不同？
?政府能够调取你的生命日志吗？
? 可以重现全部回忆，这一点公平吗？
?我可以收回和你的某段谈话吗？
?如果有一个字与记录不同，它算是谎言吗？
?我们的生物记忆有多么精确？
?没有你孩子的“许可”，你可以记录他们的生命日志吗？
对许多怀疑论者来说，生命日志的记录会遭遇社会的挑战，这会让它注定只 被很少部分人使用，甚至会受到全面禁止。他们不希望有无处不在的生命日志记 录，一旦他们看到记录生命日志，他们会比任何人都觉得它行不通。在釆访斯 科特?卡尔森（Scott Carlson)的时候，用音频记录生命日志的丹尼尔? P.W. ?埃利斯承认你知道，我得到的反应大多是相当强烈，而且大多比较否定。 和我讨论过的人中大约有50%立即表达了否定的反应，他们却往往很难真正解 释反对的原因。记忆已经可以记录他们所说的话了，现在有一些东西可以更详细 地记录他们所说的话，这一点让他们有一种强烈的直觉想要抗拒。”
我相信，我们会设定一些社会规范来进行引导，什么时候生命H志记录是 合适的，什么时候是不合适的。但对大部分情况来说，全面的记录将会变得很 普遍，就像现在的文本一样普遍。它将会是无处不在的，我们甚至不会注意到 它——除非在它消失的时候。
2007年2月21曰
①微软英国剑桥研究院开发的HSenseCam”是一台具有超广角鱼眼镜头的全自动拍摄的数码相 机，使用者可以选择每三十秒自拍一张，或者通过内置的光热传感器，在环境有所变化时再进行拍 摄。
②保罗?克鲁格曼(Paul Krugman)美国经济学家，普林斯顿大学教授，《组约时报》专栏作家， 2008年诺贝尔经济学奖获得者。
THE ART OF ENDLESS UPGRADES 无尽升级的艺术
刚结婚的时候我和妻子搬入了现在这套房子，那时候我得对这房子进行一系 列的填嵌工作。我找了些在地铁里宣传说能保证20年不漏水的硅质填嵌材料。 当时我想，这事还是划算的，起码我以后再也不用干这活儿了。
20年以后怎么样呢？那些硅质填嵌材料眼看着就磨损碎裂甚至脱落了。我 这才意识到，20年听起来再长远，它也并不等于永恒。现在我快60岁了，我可 以察觉此生很多看似持久事物的衰败，出人意料的东西包括沥青、铁器或者石 头，它们都不能永存。我们可以想到的那些最持久的东西，甚至我们脚下的地 球，在这60年间都发生了明显的变化。我家房后的小山慢慢滑到了房侧，百年 以后树根将拱毁地基。你很快就会意识到制造长存千年之物的尝试是不可能完成 的，因为那需要持续不断地使用各种秩序和能量，以与破坏已造之物的日常熵数 相抗衡。
上述问题我思考了整整60年，但最近我顿悟了 ：所有事物无一例外地需要 附加能量和秩序来维持自身。活物如是，那些诸如石碑、铁柱、铜管、碎石路甚 至一张纸这样的无生命体也一样，如果缺乏关注、维修以及追加的额外保养，它 们都将无法长久地存在。生命即维护。
一直以来，最让我吃惊的是软件所需的纯维修董。维持一个网站或一个软件 程序的正常运转就像维护一艘在海上运行的游艇，它所需要的关注就像一个无止 尽的黑洞。我差不多可以理解机械设备运行一段时间后必须熄火的原因：水汽会 使金属生镑，空气会氧化设备表膜，润滑油也会蒸发……所有这些都需要检修。 但我从来没有想过无形世界的位次也要降格。突破什么？显然，突破一切。
这里有个给年轻人的消息：垃圾秘密聚积，薯片悄悄变软，程序暗中崩溃。 这些事情都是自发的，与你毫无关联。
接下来出现的是来自那些不断变化的数字景观的突袭。当你周围所有的东西 都在升级，都在尝试新行为、寻找新漏洞的时候，这就给网站和必要的维护造成 了巨大的压力~电许你并不想升级，但你又必须得这么做，因为你周围的一切 都在升级。
像军备竞赛似的升级波及到我们的私人生活。它完全改变了我对于升级的态 度：过去我总是心不甘情不愿地挨到最后一分钟才升级——东西还能用的时候为 什么要升级？这个态度带来的麻烦大家都很熟悉：你刚升级好这个，突然发现那 个东西也得升级，然后这事就变得没完没了，小范围的微调就能极具破坏性。但 随着我们个人科技越发复杂、越发互相依附、越来越像一个个人生态系统，拖延 升级就越发具有破坏性。因此，现在我把升级当成一种维护，这么做是为了生存 下来。未来的科技生活将是一系列无休止的升级。
期待将生命消耗在升级中是一种生活技能，学校应该专门开班授课。事实 上，我个人就十分乐意学习如何更好地自行维护我的数字生态系统。一定会有能 使我们更好地升级数字生活的禅艺的。
2011年4月16日
RADICAL OPTIMISM 极端乐观主义
我是这个世界上活着的最乐观的人之一。我真心相信每天世界在很多方面都 在变得更好。不过昨天晚上我参加了一个宴会，竟然遇到了一个比我更加极端乐 观的人。看来在乐观这个问题上，我还有空间可以成长！
马特?里德雷（Matt Ridley )在“恒今基金会”的长线思考论坛上做了一 个题为“深度乐观主义”的演讲。在最近出版的《理性乐观派》
这本书里，他分析说，人类的文化不是由语言活动创造的（常规都这 么认为），而是由思想的交流创造的。这个理论有些道理，但并不弹眼落睛。里 德雷有一个更大的论题，比这个更加激进也更掷地有声，他认为进步是真实的、 持续的、到处如此，而且近期来看，进步是无限的。换句话说，文明作为一个整 体正在（并且已经）经历了真实的进步，在很多维度上都是如此，不仅仅是特权 阶级，大多数人都在经历着进步。而且这样的好事没有丝毫要停下来的迹象。
并不只是物质财富在不断增长。我认为，里德雷主要的贡献和深刻见解在 于，人类生活的软性维度上，我们也可以看到确凿无疑的进步。
我们变得更健康、更干净、更聪明、更善良、更快乐以及更平和。
不是“也许”或者“差不多”，而是确凿无疑。他有数据来支持每个方面的
结论。
我正巧也赞同他的观点，我在自己的研究里也得出类似的结论。我原本猜想 里德雷一直就是一个乐观主义者，但是他说，并不是。在20世纪80年代和90年 代早期，他是一个典形的忧天悯人的环保主义者。之后作为一个记者，他幵始查 阅很多资料，他开始怀疑所谓即将来临的“世界末日”①（Armageddon )。他也 阅读了朱利安?西蒙（Julian Simon)的《终极资源》（Ultimate Resource )。这 本书为里德雷的质疑提供了一个框架。(西蒙认为所有的物质资源都是可以替代 的。当资源开始耗尽或者制造成本变得昂贵时，我们会找到替代品。唯一不可替 代的资源——所谓终极的资源是人类的智慧。智慧越多越好。)
在“深度乐观主义”的演讲中，里德雷用一个案例全方位解说了进步，他的 案例条理清晰、完整并且全面到让人惊讶。里德雷找了一个最容易具象理解的衡 量标准：获得固定收益所需要花费的工作时间每年都在变少。比方说，夜晚1小 时的人工照明。1800年的时候，一般要劳动6个小时才能买得起可以用1小时的 蜡烛，所以劳动人民很少会去购买。到了 1880年，需要工作15分钟才能买得起 点1个小时灯所需要的煤油。1950年，8秒钟的工作就可以支付一个电灯1个小时 所需要的电力。1997年，只需要半秒种——一眨眼工夫——的工作，就可以让 一盏荧光灯亮上一个小时。
除了里德雷之外，还有其他一些极端乐观主义者也传布着“进步是真实” 的讯息，比如已故的朱利安?西蒙自己或者雷?库兹韦尔和比约恩?朗伯格 (Bjorn Lomborg )0但是里德雷不像库兹韦尔那样“技术近视”，库兹韦尔主要 关注技术的发展，里德雷并没有流露出他这种“技术奇点论式<2)”的狂喜。比起 西蒙，里德雷能在更多领域中拿出更多坚实的证据来证实进步的存在。虽然我承 认朗伯格也比较严谨，但是我认为里德雷比朗伯格预想并且承认了更多已知的问 题。里德雷还有一种记者的才能，他把一个极端的想法（“所有的东西都随着时 间不断变得更好。”)表述得让普通的西方人都觉得很有道理。你也许不会完全认 同他，但是你至少可以接触一下他的想法。
关于进步的好消息在很多地方都可以看到，但是我们常常没有留意到。《纽
约时报》曾经刊登过一个关于进步的图表，这个图表来自经济学家査尔斯?肯
尼（Charles Kenny )，他最近出版了一本新书《变得更好》（及e“er )。在
《外交政策》(Fore/gw/^/icy)杂志的一篇文章中肯尼写道，事情从未像现在那么
好，他并不是在开玩笑：
虽然有很多问題，但是21世纪的前10年事实上是人类历史上最好的时期。比起以
前任何时候，更多的人都过着更好、更健康、更和平、更繁荣的生活。
1990年，差不多有一半的世界人口生活费低于每天1美元。到了2007年，这个比
例缩减到了28%，现在这个比例还会ISH氐。发展中国家营养不良的人口比例从1970年
的34%降低到2008年的17%,虽然这段时间同时也是全球食品价格的高点。农业生产
力也是如此，持续攀高：从2000年到2008年，发展中国家的谷物产量埽速差不多是人
口增速的两倍。像津巴布韦这样的地方还是面临饥荒，但是几亿的人口每天都能吃到
更多东西一并且能吃得更好。
武装冲突的數量及其死亡率在冷战结束后持续隊低。世界范围来看，从2000年到
2008年战争伤亡降低了40%。在撒哈拉沙漢以南的非洲地区，2000年大约有46000人
死于战火，2008年这一数字减少到了6000。军费开支占国内生产总值的比例大概只有
1990年水平的一半。在欧洲，最近被划分成两个武装阵营，每年的军备预算从1988年
的7440亿美元降低到2009年的4240亿美元。我们并没有更早的统计资料，所以并不能
确定无疑地说这是史上最和平的十年，但从人均暴力死亡数这个标准来看，最近十年
的确是过去50年中最低的。
如果你可以选择生活在历史上的某个时期，那么21世纪的最初这十年无疑是最好
的选择。更多人的生活都比以前有更多自由，并且更安全、更长寿、更富有。现在，
几十亿人还可以在Twitter上面发布好消息。
还有一些极端乐观主义的要点并没有在里德雷的演讲里提到，但他在书和谈 话当中进行了强调：
1)乐观主义不是单纯基于乐观情绪（里德雷说他并不是情鑰上的乐现)。它是，
