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预测未来
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J·H·荷兰
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长期预测是普罗米修斯式的事业：预测（也许还有预测者）的命运很可能是不幸的。不过，我们很难逃避预测的挑战。有的地方本不该去，可我还是决定要去，问题的关键就在于，我发现，如果把心思集中在预测过程本身的可靠性，把预测结果作为某种形式的图解，那么总有一条曲径通向那个目标。
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准确预测的最重要的一个因子是细节的水平。有经验的棋手走出几步之后往往就能预测输赢，但他们很少试着去预测终局会是什么样子。在更复杂的水平上，很多生物学家都会一般地预测进化的生命形式是地球类行星的共同特征，但几乎无人明确预测这样的进化生态系统必然会产生灵长目的生命。任何预测大概都存在同样的问题。
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做预测的普通方法是考察目前趋势的延伸。利用这个技术，我们预测了各式各样的事物，如未来的收入，不论国民总产值还是个人收入；如人口的变化，不论人种的改变还是瘟疫的流行。在短时间内，这样的预测是有价值的，但对长期来说，趋势可能是错误的引导，除非基础的过程有很大的“惯性”，如人口的增长和温室气体的形成就是这种情形。
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在当前的技术和社会尺度下，即使我们着眼于人口增长和温室效应，50年也是一个漫长的时间。而且，在那个时间尺度，普遍的特征都决定于我们现在所谓复杂自适应系统（CAS）的影响。CAS由许多相互作用的部分（叫行为者）组成，各行为者在相互作用中彼此适应（或“互相学习”）。股市和免疫系统是大家熟悉的CAS例子。即使在相对短的时间尺度，CAS也表现出多方面的不可加（非线性）效应：自组织、混沌、分形吸引子、冻结事件、杠杆点……结果，不可能将部分的行为加起来得出总体的趋势。另外，我们只有一点零星的CAS理论。由于没有完整的理论，我们也没有普遍和原则性的方法来决定这些不可加效应的影响。于是，当问题涉及CAS时，预测就伴随着灾难。
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虽然有这样的警告，我还是认为有可能揭示某些未来可能发生的事情。这种可能性激发了我们构造模型的能力。以计算机为基础的模型，是我们目前最有力的检验不同历史的工具。模型使我们看到了不同作用序列产生的结果，就像飞行专家用飞行模拟器检验飞机设计的极限技术系统。通过模型做预测有几点特别的优越性：
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1）预测基础的假定是明确的，因此别人也可以判断假设的相关性和预测的合理性。实际上，他们可以利用或修正这些假定做出自己的预测，从而丰富整个事业。
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2）结构好的模型是模块化的，因此可以通过相关的模块和错误反应来跟踪预测的误差，为改进预测提出修正的建议或者新的模块。
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3）为了证明预测的强大适应能力，模型能在不同条件和作用（检验极限技术系统）下反复运行。
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尽管模型的这些优点对任何预测努力都很重要，但就本文的目的来说，这种方法有着显著的缺点：做计算机模型是很费时间的事情，有时需要几个月，也可能几十年；天气变化模型就是一个例子。本文准备仓促，不可能彻底地讨论模型方法。不过，我们可以把一些构造单元的粗糙描述堆积起来，然后构造出一个那样的模型。粗糙的描述可以带来视频游戏式的图像，人的直觉通常就同那样的图像一道产生。
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在动画片的设计中，确立视频游戏模型的起点是确定哪些东西在缓慢变化，哪些根本没有变化。不变量的和缓慢变化的量提供了支撑预测的框架。一旦框架搭起来，我们就想把看来容易控制和预测的元素装进去。技术的变化往往比社会的变化更容易预测，尽管有些科幻作家——我想起凡尔纳（Jules Verne）、威尔斯（H.G.Wells）和克拉克（Arthur C.Clarke）83——很好尝试过长期的社会预测。凡尔纳1863年的小说《20世纪的巴黎》发生在1960年的巴黎，除了前所未有的政治信仰、战争和边境争端发生了变化，他说中了好多事情。84不管怎么说，社会的长期预测很少有成功的。摩尔（Gordon Moore）关于计算机硬件能力18个月翻一倍的预言对几十年是成立的，但我不知道有谁在摩尔做预言的时候预见了Amazon.com和e-Bay。85
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所以，我下面从看起来简单的事情说起，讲一些我认为有可能在几个相关领域发生的技术变化：计算机化和机器人技术、生物学、运输和空间探测。然后，我将推测这些变化的社会影响：它们对人口、计划和教育、隐私、医药和新探索时代的影响。
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技术框架
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在10年或20年的时间尺度上，相对容易的预测是粗线条地描绘计算机及其衍生物（如互联网）的未来。摩尔关于硬件进步的定律仍然成立，而软件似乎还将保持它蜗牛似的步伐——有些要10年或20年才翻1倍。软件的迟缓至少跟硬件的迅速一样重要。虽然我们现在有一定能力做出具有针对一定目标的简单知识的计算机，但要让它们拥有更多的人的能力——如灵活的模式识别能力（在一堆混乱的事物中间识别熟悉的对象）或语言的理解力（如理解一部小说）——我们并不比上个世纪中叶好多少。对于能创造、能通过类比和常识进行推理、能做假设的计算机，我们还只有模糊的轮廓。
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当我们面对CAS问题时，摩尔定律也帮不了什么忙，因为问题尺度的小变化会导致复杂性的大增长。看一个简单例子。在围棋游戏中，如果19×19的棋盘增加一行和一列，那么，不需要改变任何规则，移动10步的可能走法就会增加5倍！如果说这不过是只有几条规则的游戏的情形，那么CAS的情形呢？像市场和政府那样的系统，最粗糙的模型也可能包含着几十条描述相互作用的“定律”。这样的问题不会像深蓝战胜卡斯帕罗夫的例子那样，通过硬件和黑客的方法来解决。不过人们在日常事物的基础上面对CAS，通常是很在行的。用人工智能（AI）先驱明斯基的话说，86奇怪的不是深蓝能以国际大师的水平下棋，而是人类仅凭寻找“10步”的那么一点本领，就能在那样的水平上挑战计算机。自有记载的历史以来，人类就一直在努力去发现产生思想和意识的机制。多数心理学家现在相信，意识关联着中枢神经系统的神经元活动，但意识与神经活动的关系，我们还几乎一无所知。揭示这种关系已经是众所周知的大难题，我想它在未来50年也不会突然就“被解决了”。
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社会框架
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做社会预测时，我们至少已经知道，人类本性在过去的几千年里，即使有变化，也是变化很慢的。古罗马的元老们从政府信使那儿得到警告，迦太基人的谷物（罗马的“面包篮子”）要歉收了。于是他们垄断了谷物市场，聚敛了大量财富。贪婪的本性，因为一个短期预言而表现出贪婪的行为，在后来的两千年里几乎没有改变。
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除了不变的人类本性而外，还有些问题来自高度惯性的过程。人口数量和在人口影响下的过程，如温室气体的聚集，就是一个基本的例子。它们的根基经历了一代又一代，不可能一下子扭转过来。影响我们许多社会议程的问题，都不是权宜之计所能解决的，解决它们还需要对当前行为的长期效应做出合理的预测。
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我们今天为增进对生物过程的认识而进行的持续而广泛的努力，还可能一直持续下去，因为它关系着巨大的社会和经济利益。然而问题在于，我们具体做什么——开拓什么，不开拓什么——却受着政治、经济和个人思想等多方面的影响。短期效益与长期探索之间的冲突，在这里表现得尤为强烈。
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技术的变革
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摩尔定律的持续影响，使我们有可能把20世纪末年的一些普通机器做得更小，并把它们结合起来。我们会做出手表大小的兼有全球通讯、视频、计算、动画设计、定位功能并带3维投影显示的笔记本（类似于《星球大战》里R2D2用的投影仪），可以顶在头上，也可以拿在手上。它会变得和手表一样普通；它还有视频游戏式的界面和为用户服务的知识，最后用起来真的跟笔记本电脑一样容易。
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为了获得能自动处理自适应复杂系统的计算机，我们还需要像人脑一样灵活和聪明的软件。我想，只有能学习和进步的软件才能做到这一点。因为涉及CAS的都是重要而普遍的问题——从社会现象（如全球贸易中的市区衰退或涨落）到环境问题（如外来物种的入侵或生态系统的可持续性）——我们将越来越重视具有那些能力的软件。即使今天前进的步伐还很缓慢，我们还是会越来越多地应用那些能根据经验修正自身的软件，以满足不同客户的特殊需求。在50年里，我们可能有像训练有素的助手那样的机器人，尽管它们面对意外事件可能手足无措。我想在50年内我们做不出“有意识的”机器人，尽管我确实认为它们最终会出现。
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计算机和自动实验仪器极大地增强了我们对生命和活有机体的认识。到21世纪中叶，20世纪末年的许多医学手段——例如用手术、化疗和辐射来治疗癌症——将被看作跟几百年前的放血术一样无效。我们也许能从简单的没有生命的生物化学物质开始，在一只试管里造出生命，它在技术上能应对所有的疾病。我们几乎一定能制造人工免疫系统来对付生命的病毒和电脑的病毒。我们常常低估了与生俱来的免疫系统的威力；它是那么有效地抵御着各种莫名的入侵者，才使我们大多数人能在很长的时间躲过疾病。更令人惊奇的是，我们发现，从体细胞世代来说，这段没有疾病的时间，相当于从中世纪到现在的人类世代。人工免疫系统的诊断能力还可以帮我们克服某些困难，将基因组序列与基础的信号分子的复杂网络——为生物细胞赋予了遗传性和适应性的所谓生物网络——联系起来。
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有一个技术领域，陆地运输领域，其变革晚来了很久。20世纪的汽车为发达国家的人带来了巨大的“活力”，使他们不再像奴隶那样被限定在一个地方。但是我们仍然得面对拥塞的“罗马路”。尽管公司的庞大基础设施体系能承受这样的现实，压缩能量的传输还是即将发生巨大的改变。计算机导航和全球定位可能使一个个的运输更加灵活，不必受路径的限制。未来50年里，有50%的机会出现某种安静的海陆空三线运输。尽管这种新型运输需要获得道路的使用权，但能节省大量基础设施的费用，如公路和桥梁的维护费用。
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