看了奇績論壇創(chuàng)始人陸奇今年的演講《新范式、新時代、新機會》感觸良多，智愿君決定寫一點兒心得體會。

陸奇開篇就談到了以OpenAI為代表的大模型標志著新范式的到來：“模型”知識無處不在。并預測下個范式會是“行動”無所不在。

那么到底什么是范式（Paradigm）？

我之前在很多場合聽到過所謂的第四范式，第五范式，而且指代的內(nèi)容和范圍都不甚相同，甚至差之千里，確實容易引起困惑。智愿君算是一個有20多年開發(fā)經(jīng)驗的老程序員了，在編程領域，聽到過幾個經(jīng)典的第一范式（以C語言為代表的過程式編程）、第二范式（以C++為代表的面向?qū)ο缶幊蹋∣OP））和第三范式（以Prolog語言為代表的邏輯式編程）。但顯然，陸奇在這里談的范式，和這個八竿子打不著關(guān)系。

直到聽到陸奇后面在介紹新范式的社會影響之后，才開始恍然大悟，原來這里的范式概念，要更加寬泛，是以人類文明的尺度來思考的。

如果要相對精準地對應這個概念的出處和這段演講涵義的匹配，我覺得還要在美國物理學家、科學史學家和科學哲學家托馬斯·庫恩1962年出版的《科學革命的結(jié)構(gòu)》（The Structure of Scientific Revolutions）中尋找答案。也正是這本書讓范式（paradigm ）這個詞匯變成當代最泛用的詞匯之一。范式為科學研究中的基本理論和實踐規(guī)范，它是科學家群體共同遵循的世界觀和行為方式。它包括三個方面的內(nèi)容：（1）共同的基本理論、觀念和方法; （2）共同的信念;（3）某種自然觀（包括形而上學假定)。范式的基本原則可以在本體論、認識論和方法論三個層次表現(xiàn)出來，分別回答的是事物存在的真實性問題、知者與被知者之間的關(guān)系問題以及研究方法的理論體系問題。這些理論和原則對特定的科學家共同體起規(guī)范的作用，協(xié)調(diào)他們對世界的看法以及他們的行為方式。

庫恩認為，科學的發(fā)展不是線性的、漸進的，而是以范式為基礎的演進過程。范式能夠提供問題的解決方法和范疇，同時也限制了科學家的思維和研究方向。所以必須要發(fā)生范式的改變，這就牽扯到另外一個概念，就是“范式轉(zhuǎn)移”（Paradigm shift）。庫恩認為，科學重大變革的發(fā)生并不是由于對舊范式的累積和修正，而是通過范式轉(zhuǎn)移來實現(xiàn)的。范式轉(zhuǎn)移指的是在科學領域中，基本理論和假設的根本改變，從而導致科學觀念和實踐方式的根本性轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變不僅僅是理論上的修正，而是對整個科學體系的重構(gòu)。而新范式的出現(xiàn)一定是伴隨著一種新的科學革命的爆發(fā)性增長。所以“范式轉(zhuǎn)移”（Paradigm shift）一開始增長很快，后面會減緩，直至被新的范式取代。仿佛海浪一樣，一浪蓋過一浪。比如愛因斯坦的相對論就是對牛頓經(jīng)典力學理論體系的范式轉(zhuǎn)移，而量子力學又是對相對論理論的范式轉(zhuǎn)移。

如果形象一點兒表述，人類的科學發(fā)展是終極目標，在向這個目前前進的過程中，一開始是走路，然后開始遷移到騎馬，后來又遷移為汽車，再之后躍遷為直升飛機，有些范式是速度的變化，有些范式是從二維向三維空間的躍遷。

而陸奇演講中的范式，顯然已經(jīng)跳脫了科學的范疇，融合了科學、科技和經(jīng)濟，上升到整個人類社會文明進步的范式變化。人類的文明發(fā)展體系是技術(shù)驅(qū)動的。技術(shù)的本質(zhì)是用科學可解釋的原理，用能力去改變自然現(xiàn)象。最開始的農(nóng)耕文明，就是人意識到了種子和人工栽培的重要性，然后開始從游牧和狩獵范式轉(zhuǎn)移為相對更容易解決溫飽的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，當然，這種轉(zhuǎn)移后，也帶來了農(nóng)耕文明的漸進式的發(fā)展，比如灌溉技術(shù)，冶煉技術(shù)、運輸技術(shù)的改良等等。工業(yè)革命和商品經(jīng)濟的誕生是相互促進的，或者說是商業(yè)經(jīng)濟的迅猛增長刺激了機械化生產(chǎn)的范式轉(zhuǎn)移。至此之后，從蒸汽，到石油，到電力，再到機械自動化甚至后來的工業(yè)4.0，本質(zhì)上都是在工業(yè)化這個范式上不停進行迭代。這種范式的本質(zhì)，就是盡量將可規(guī)?；纳a(chǎn)方式通過機器來實現(xiàn)，最大程度減少體力勞動，但是腦力勞動還基本上依賴于人類。以互聯(lián)網(wǎng)為代表的數(shù)字革命，讓信息無處不在，而個人電腦，特別是智能手機，讓信息獲取的成本更低，這就產(chǎn)生了新的“范式轉(zhuǎn)移”，也就是互聯(lián)網(wǎng)范式。在這個范式中，很多產(chǎn)業(yè)都進行了“互聯(lián)網(wǎng)+”的升級。這種范式變化也強化了服務經(jīng)濟。我們最為典型的外賣和快遞經(jīng)濟，就是在這種信息經(jīng)濟范式下誕生的新的工作形態(tài)。

當然陸奇最希望強調(diào)的，還是OpenAI激發(fā)的這一波新的范式。前幾波范式不管怎么折騰，都是對人體力的節(jié)省。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，節(jié)省到處找食物的體力。工業(yè)經(jīng)濟，節(jié)省了傳統(tǒng)手工作坊的體力，而信息化時代，節(jié)省的是查閱資料，查閱信息的體力。但是大模型這個范式，開始替代一部分腦力勞動了，也就是節(jié)省了腦力，它改變?nèi)藗兊乃伎挤绞?，人們在思考怎么做一件事情之前，通過自然語言交互，讓AI大模型先給一個參考答案，參考方案，參考建議，幫我們做歸納，做推理，做演繹。這是什么，這就是思考模型的范式。這一次，范式的變革真正地入腦，所以影響更廣、更深、更全面，才會讓這次范式遷移變得如此驚世駭俗。

為了強化這個概念，陸奇引用了信息論的概念。信息論是研究信息的產(chǎn)生、傳輸、存儲和處理的科學領域。它涉及到信息的度量、編碼、壓縮、傳輸和解碼等方面的理論和方法。包括信息采集、信息分析和信息執(zhí)行。在這種分類方式中，信息采集涉及到從外部環(huán)境或數(shù)據(jù)源中獲取信息的過程。這可以包括傳感器、設備、網(wǎng)絡等用于收集數(shù)據(jù)和獲取信息的手段。信息分析涉及對采集到的信息進行處理、解讀和推理，以提取有用的知識、模式和結(jié)論。這包括數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、機器學習等方法。而信息執(zhí)行則指根據(jù)分析的結(jié)果采取相應的行動或決策。這可以涉及自動化系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、智能代理等，以實現(xiàn)信息的有效利用和應用。

在這個演講里，陸奇把這個概念泛化為將復雜體系分為信息系統(tǒng)、模型系統(tǒng)和行動系統(tǒng)的三位一體結(jié)構(gòu)演化模式的觀點。

• 信息系統(tǒng)：指的是復雜體系中的信息流動和處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)收集、存儲、處理和傳遞的組成部分。信息系統(tǒng)負責收集和處理來自外部環(huán)境和內(nèi)部系統(tǒng)的信息，并為模型系統(tǒng)提供輸入數(shù)據(jù)。

• 模型系統(tǒng)：指的是復雜體系中的模型和分析系統(tǒng)，用于分析和理解信息系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)。模型系統(tǒng)可以使用各種數(shù)學模型、計算模型或分析工具來描述和解釋復雜體系的行為、關(guān)系和模式。

• 而行動系統(tǒng)：指的是復雜體系中的決策和行動系統(tǒng)，用于基于信息系統(tǒng)和模型系統(tǒng)的分析結(jié)果做出決策，并將決策轉(zhuǎn)化為實際行動。行動系統(tǒng)負責將模型系統(tǒng)的結(jié)果應用于復雜體系中的實際問題，并實施相應的行動。

而三個系統(tǒng)的范式變遷，陸奇分別對應了三次技術(shù)變革：互聯(lián)網(wǎng)信息范式轉(zhuǎn)移、人工智能大模型范式轉(zhuǎn)移和以通用機器人為代表的“行動”范式轉(zhuǎn)移。

對于第三種范式躍遷，我還有一些疑慮，因為在工業(yè)化時代，“行動”范式的轉(zhuǎn)移就一直存在，并隨著機器人技能的提升，也有越來越多的工作由機器人承擔。但是“模型”機器人可以在很多專有領域接近或者趕超人類，但是無法做到類似人類的通用性機器人。也就是未來的機器人所面對的不是整潔有序的工廠和流水線，而是廣袤無際未知的自然界和人類世界。這種復雜現(xiàn)實環(huán)境中里，不可避免地需要靈巧地穿過陡峭的巖石小徑、泥濘的沼澤、光滑的冰面、拐來拐去的樓梯、狹窄雜亂的過道、擁擠的人流車流、五花八門各種類型的門，以及可能遭遇很多外在環(huán)境的突然改變，甚至是意圖不明的冒犯者。機器人最終是否會像人和動物一樣移動以及反應，保持那種在復雜運動中保持平衡快速應對的特質(zhì)，能夠?qū)⒆约旱倪\動能力發(fā)揮到極致的一種優(yōu)雅和栩栩如生。我們知道波士頓動力的Atlas和Spot已經(jīng)走了很遠，但還遠遠沒有達到我們的期望。所以第三種范式躍遷的形態(tài)是什么，還值得商榷。

在這里，我覺得陸奇提到的通用人工智能（AGI）中的四個核心的維度：涌現(xiàn)Emergence）、代理（Agency）、功能可見性（affordance）和具身（embodiment）。后者的具身可能會以我們當前不太容易能預測到的方式來實現(xiàn)。比如，不排除和腦機接口有關(guān)，也無法排除生化人賽博格（Cyborg）的可能。

歸納總結(jié)相對容易，但是預測和演繹很困難，何況是預測范式遷移這樣的重大改變呢。很多人都預測過人工智能的發(fā)展走向，但遺憾的是，誰也沒想到人工智能會以“大模型”的范式改變整個世界，不是嗎？直到ChatGPT發(fā)布了，我們才開始總結(jié)這次范式的躍遷，而這恰恰也說明了預測有多么地困難。但不管怎樣，陸奇還是帶給了我們一個非常符合邏輯的預測方式，作為在人工智能領域一直深耕的布道者，他給我們打開了未來大門的一條縫，讓我們窺見到一絲線索。

陸奇的演講很長，也絕對不是“范式轉(zhuǎn)移”這一個話題，所以，智愿君下次還會繼續(xù)和大家一起探討和學習他演講中的精華，讓我們下次再見！