21、计算机模拟：经验科学中的技术奇点探索

计算机模拟：经验科学中的技术奇点探索

1. 技术奇点与计算机模拟概述

“奇点”通常让人联想到自然事件，如宇宙大爆炸，它在物理和存在层面深刻改变了人类未来。而“技术奇点”则与人类活动的产物相关，但哲学家们对其概念尚未达成共识。普遍观点认为，谈及技术奇点，人类需从知识生产的中心位置被取代，这一转变与计算机的引入和广泛应用密切相关。计算机通过超级智能机器的出现与进化，或增强人类认知能力，改变了我们收集和组织世界信息的方式。技术奇点意味着存在一个认识论障碍，人类无法跨越，计算机成为认识论努力的核心。

本文聚焦于科学哲学与计算机模拟哲学的交叉点，探讨在何种条件下，计算机模拟可被视为经验科学中的技术奇点。作者假定至少部分计算机模拟符合技术奇点的定义，认为计算机模拟成为技术奇点需满足两个条件：人类从知识生产中心被取代，且所产生的知识可靠到无需进一步验证即可使用。

例如，人脸识别的计算机模拟虽在一定程度上取代了人类，但提供的信息质量不如人类；而用牛顿力学模拟卫星轨道，并不一定能将人类从简单计算中取代。这表明，人类从知识生产中被取代是计算机模拟成为奇点的必要非充分条件，同时，可靠的知识生产对于确立奇点概念至关重要。

2. 人类中心困境

2009 年，Roman Frigg 和 Julian Reiss 提醒人们警惕对计算机模拟哲学重要性的过度夸大。Paul Humphreys 则回应指出，计算机模拟对科学哲学提出了挑战，其新颖性体现在两个方面：一是传统哲学如何阐释计算机模拟的哲学研究；二是专注于计算机模拟本身所产生的哲学问题。

Humphreys 阐述了计算机模拟的两个新颖特征：
- 认知不透明性 ：由于计算过程的复杂性和速度，认知主体无法了解模拟过程中所有与认知相关的组成部分。
- 时间动态性 ：有两种解释，一是解决模拟模型所需的计算机时间，二是模拟模型中目标系统的时间发展。

这两个特征体现了计算机模拟及其目标系统的内在复杂性，使计算机成为主要的认知权威，将人类从知识生产中心取代，Humphreys 将此称为“人类中心困境”。该困境源于科学实践依赖新方法处理大量信息，如今的科学实践处理的信息量巨大，若无技术辅助几乎无法管理，如 NASA 卫星的漫射红外背景实验。同时，人类中心困境要求计算机模拟代表一个经验目标系统，因为取代人类进行知识生产需要知识基于目标系统的结构。

然而，要使计算机模拟成为技术奇点，仅将人类从认知活动中分离是不够的，模拟结果还需在认知上与人类产生的数据相当。例如，代表复杂托勒密模型的计算机模拟虽能产生人类无法独自完成的准确结果，但不能作为行星运动的可靠信息源。因此，计算机模拟必须被概念化为可靠的过程，才能成为技术奇点，但人类中心困境并未明确其成为可靠知识生产者的条件。

3. 计算机模拟的可靠性

知识问题源于真理和认知辩护的概念。本文关注的是相信模拟结果对目标系统有效的辩护，即模拟结果应与经验目标系统的理论测量和观测值大致匹配。

从认识论角度，采用过程可靠主义来分析计算机模拟的可靠性。过程可靠主义认为，若一个信念由可靠过程产生，则该信念是合理的，“可靠”指过程大多能产生真理。将其应用于计算机模拟，若模拟过程大多能产生对目标系统有效的结果，则该模拟是可靠的。用公式表示为：若 ||CSR - RWR|| ≅ 0（CSR 为模拟结果，RWR 为目标系统的数据），则我们有理由相信计算机模拟的结果。

计算机模拟的可靠性基于其结果的定量准确性，而准确性源于两个方面：模拟的表征能力和相对无误差的计算。以下是不能被视为可靠的计算机模拟情况：
|类型|具体情况|
| ---- | ---- |
|表征错误| - 实施已知错误模型的计算机模拟，如太阳系的托勒密模型。
- 无目标系统表征基础的计算机模拟，如启发式模拟（如 Oregonator 模拟）。
- 产生不现实模拟结果的计算机模拟，如设定引力常数异常的牛顿模型模拟。|
|计算错误| - 因舍入误差、截断误差和编程错误等导致计算错误的计算机模拟。
- 因物理错误（如编程模块错误或硬件故障）导致计算错误的计算机模拟。|

这些不符合条件的模拟不满足预计算可靠性阶段的要求，无法成为技术奇点。虽然启发式模拟不一定产生无效结果，可用于探索模拟模型的数学极限等，但根据当前对技术奇点的定义，它们不符合条件。计算机模拟还会面临随机误差和系统误差，随机误差哲学价值较低。

graph LR A[计算机模拟可靠性] --> B[表征能力] A --> C[计算准确性] B --> B1[正确表征目标系统] B --> B2[正确计算模拟模型] C --> C1[无舍入、截断等误差] C --> C2[无物理错误]

4. 预计算可靠性阶段分析

计算机模拟的可靠性分为预计算可靠性阶段和后计算可靠性阶段。奇点仅关注预计算可靠性阶段，即所有在计算机执行模拟之前，集体赋予模拟可靠性的方法的集合。后计算可靠性阶段则是在获得模拟结果后，对其进行认可的方法，需要主体的干预。

为了更好地理解预计算可靠性阶段，我们可以通过以下步骤进行分析：
1. 模型选择与构建 ：选择合适的模型来代表目标系统是关键。模型应基于可靠的理论和数据，避免使用已知错误的模型，如托勒密模型。同时，模型要能够准确反映目标系统的结构和特征。
2. 算法设计与优化 ：设计高效且准确的算法来实现模型。算法应尽量减少计算误差，如舍入误差和截断误差。可以通过优化算法结构、选择合适的数值方法等方式来提高计算的准确性。
3. 数据输入与验证 ：确保输入到模拟中的数据准确可靠。对数据进行验证和清洗，去除错误或异常数据。可以通过与实际测量值或其他可靠数据源进行对比来验证数据的准确性。
4. 模拟过程监控 ：在模拟过程中，实时监控模拟的运行状态，检查是否出现异常情况。可以设置一些监控指标，如计算时间、误差范围等，及时发现并解决问题。

以下是一个简单的表格，总结了预计算可靠性阶段的关键步骤和要点：
|步骤|要点|
| ---- | ---- |
|模型选择与构建|基于可靠理论和数据，准确反映目标系统特征|
|算法设计与优化|减少计算误差，提高计算准确性|
|数据输入与验证|确保数据准确可靠，去除错误或异常数据|
|模拟过程监控|实时监控运行状态，及时发现并解决问题|

5. 计算机模拟成为技术奇点的条件总结

综合以上分析，计算机模拟成为经验科学中的技术奇点需要满足以下条件：
1. 人类从知识生产中心被取代 ：由于计算机模拟的认知不透明性和时间动态性等特征，使得人类难以全面理解和掌控模拟过程，计算机成为主要的知识生产者。
2. 可靠的知识生产 ：模拟结果要能够准确匹配经验目标系统的理论测量和观测值，具有较高的可靠性。这需要模拟具备良好的表征能力和相对无误差的计算。
3. 预计算可靠性 ：在模拟执行之前，通过合理的模型选择、算法设计、数据验证等方法，确保模拟具有较高的可靠性，无需在获得结果后进行大量的人工干预和验证。

可以用以下 mermaid 流程图来表示计算机模拟成为技术奇点的条件：

graph LR A[计算机模拟] --> B{人类被取代?} B -- 是 --> C{知识可靠?} C -- 是 --> D{预计算可靠?} D -- 是 --> E[成为技术奇点] B -- 否 --> F[不成为技术奇点] C -- 否 --> F D -- 否 --> F

6. 结论与展望

计算机模拟在经验科学中的应用日益广泛，其是否能成为技术奇点是一个值得深入探讨的问题。通过对技术奇点概念、人类中心困境以及计算机模拟可靠性的分析，我们明确了计算机模拟成为技术奇点的条件。

在未来的研究和实践中，我们需要进一步探索如何提高计算机模拟的可靠性，特别是在预计算可靠性阶段。同时，也需要关注计算机模拟在不同领域的应用，以及其对科学研究和人类认知的影响。随着技术的不断发展，计算机模拟有望在更多领域发挥重要作用，为人类认识世界和解决问题提供新的途径和方法。

总之，计算机模拟成为技术奇点的研究不仅具有理论意义，也具有重要的实践价值。我们需要不断探索和创新，以推动计算机模拟技术的发展，使其更好地服务于人类社会。