再论思维-知识-冲突-创新四位一体：算法原理与信息推动型创新

算法原理的提出首先是针对新古典经济学、新古典主义或者“新古典的世界”而言的。假如读者不理解这个参照系的性质，就会以为我们所说的都是废话，以为我们所论证的东西是没有必要进行论证的。这种在当今经济学界居于主流和中心位置的学说，主要把世界看作一种静止和平衡的状态；其间各种因素相互联系，各种力量相互作用；而我们眼前所目睹的世界状态则是所有因素相互作用之后所导致的后果。变动是由于偶然的、当事人所不能预测的冲击或扰动造成的。人们之间虽然有差异，但是，这些差异要么是物理性或生理性的，要么则是伦理的、政治的、主观的和“非理性”的。总之，人们之间不存在思想上的、“理性的”冲突。就好像一个个碎片拼成了一幅“完整的”地图一样，众多个人组成了和谐的社会。

上述看法虽然不无道理，但是，它是片面的。由于主流经济学仅仅专注于这种片面的认识，这就妨碍了它与其他社会科学相协调，进而妨碍了一般社会科学的形成。现在，基于算法理论，我们来看看如何突破和走出上述世界观，如何对社会建立一种全面的、正确的和基本的认识，以及在此基础上如何批判性地吸收新古典主义。在前文所做的大量准备的基础上，这里的论述将兼顾一般性的介绍和补充性的说明。

有限计算速度意味着人的注意力是有限的，在特定时刻只能关注有限的、特定的问题。这也意味着人的意识的“容量”是有限的，活跃的思维活动、或者“活动的”（active）计算（元计算）只具有有限的规模和能力。这是我们对“有限理性”这个概念所做出的正面的（科学的）刻画与说明。

有限计算速度所导致的第一个重大结论，就是任何人在任何时刻所获得的知识以及他策划行动的能力都是有限的，同时又是随着时间推移而不断发展的，而知识发展的潜力在原则上则是没有止境的。这三个命题必定同时成立。我们先来解释这后一个命题。由于我们从客观世界所获得的信息量极为庞大，这些信息与诸指令之间可以建立的排列组合的数目、从而可以进行的计算作业的数目也就极为庞大；加之计算结果又可以作为新的信息再次投入计算作业之中，也即程式的长度实际上是没有限定的，根据数学知识和“组合爆炸”原理，进行计算的可能性、也即知识发展的潜力也就近乎无穷。这绝不是人类在任何可以设想的天文时期内可以完成的任务。而在信息的引入和全部计算尚未进行完毕之前，声称存在某种静态的、完美的和终极的知识体系的断言也就是高度不可信的。理解了这一点，前两个命题显然就是无需证明的。可以推测，自有文字记载以来的区区几千年间人类所发展起来的知识，必定只是这种“总和知识”的一小部分。知识的发展就像“宇宙大爆炸”（参阅图表6）一样，是一个持续的扩张过程，也是一种每日每时都在发生的常规现象；“无限发展”也就不再是一种观念和教条，而成为一个科学的结论了。这些命题和结论听上去似乎有些肤浅，但笔者相信，它们都是十分可靠的。

人类每天都在生产以前所没有的知识。可以通过引入新信息来生产新知识；这可以叫做“信息推动型创新”。也可以不引入新信息，而仅仅通过改变加工已有信息的指令及其排列次序的方式（也即变换算法，相关的计算可以叫做“深思”）来生产新知识；这可以叫做“算法改良型创新”。大部分创新必定是这两种方式相结合的产物。

知识的发展是一种类似温度计内的水银柱上升的线性过程吗？在这种线性过程中，就好像把具体数值代入一个早就设计好的公式里并求得结果一样，不会发生一点儿浪费；所有的工作结果如同砖块那样层层叠叠地堆积起来，构成了一座大厦。对于这个问题，我们只能回答，在部分情形之下，的确如此；而在另一些情形下，知识是以迂回的方式而得以发展的。需要进行较多的推导才能得出这个结论。

图表6：知识发展类似于宇宙大爆炸

上图为物理学者绘制的“宇宙大爆炸”示意图（来源：互联网）。知识的发展与此相类似。由于知识记录、传承、扩散与通信手段的进步，知识发展具有加速的趋势，这一点也与宇宙的扩张相似。(www.xing528.com)

首先，每个人在任何特定时刻所拥有的知识都是有限的，而“有限的知识”并不是指某种特定型态的知识，而是指“不是完全知识”的知识，因而它必定是多种多样的。它可以是残缺的、错误的、片面的或局部性的，等等。另一方面，计算时间因素的存在引起了新古典框架之下所没有的新问题，那就是计算进程与物理进程或者实际事务进程之间需要匹配起来。实际问题的解决通常是限时的（在这种情况下所进行的计算，叫做“临时计算”）；知识的有限性意味着现有知识对于解决实际问题可能是不足够的，不可能单纯凭借演绎的方法来获得圆满的答案；临时发展新知识也是来不及的，因而当事人只能凭借其有限的知识来面对和解决实际问题。这就是算法人在算法世界中需要面对的典型情况^[1]，实际上也是真实的人在真实世界中的真实处境。我们称此为“算法人的问题”（参阅图表7）。

面对“算法人的问题”，算法人应该怎么办？答案就在于：他将考虑采用种种非演绎的方法。这些方法是主流经济学的各个批评者们常常在不同语境中加以强调的，其实也都是我们所熟悉的。例如，他可以根据有限的事例归纳或猜想一般性的结论，或者干脆假设某种情况，再来求证它；迫不得已之时，他将不得不主观地、武断地做出某些决定，甚至不惜采用抽签的方法；假如从道理上想不清楚，他会去进行实验或试验；他可能仅仅基于以往的经验和个案采取行动；他会广泛地使用简化、近似与模糊处理的方法；他可能求诸直觉和顿悟；鉴于这时他不能准确地预测别人的行为，他可能会采用缔约、欺诈或强制手段，来制造于己有利的决策环境，等等。我们把这种种非演绎的“算法”合称为“另类算法”。这是笔者所做出的一个归纳。通过对计算的具体操作步骤进行微观的分析^[2]，我们可以理解每一种算法的具体含义，即它如何通过某些指令的一定的排列组合来实现，以及它在计算中发挥什么样的功能。算法人一般会综合运用演绎法和种种另类算法，从而灵活地做出决策。

图表7：“算法人的问题”及其解决

有限计算速度引入之后，鉴于目的和资源都沿着时间轴流逝，当事人必须在知识不足的情况下强行关闭计算，以便做出决策。这导致思想发生了“弯曲”。计算必须不时地关闭尔后又重新打开。每天都既是终点，也是起点。当事人永远在路上。“世界末日”则无需予以考虑。

如果我们把新古典世界设想为处于诸假设与“一般均衡状态”之间的一个条理分明的、严整的体系，那么，算法人的计算活动及其知识系统就是散乱的、破碎的和不连贯的，片段性的演绎推理活动及其结论就像无根的浮萍一样漂泊在这“知识的海洋”之中。新古典的理想是从我们的所在地出发，一个个演绎推理紧致地、首尾相接地直达所需的决策；现在，这个“纯演绎的梦想”破灭了，一个个孤立的演绎推理夹杂着一个个“另类的”计算，组成一种结构松散的体系，其结果也散乱地朝着不同的方向。这就好比摆在我们面前的虽然看似一串珠子，但这些珠子实际上是由质地不同的材料制作的，并且是按照五花八门的方式串接起来的。主观性将会在使用另类算法的每一个环节上以各种各样的方式发生，由此得出的决策既不是那么可靠的，而且往往也将具有广泛的人际差异。如前所述，我们称此为计算的“弯曲”或“主观性转向”。这种“弯曲”或“主观性转向”的发生，使计算脱离了新古典式的线性发展轨道（参阅图表8）。换言之，计算与计算之间产生了矛盾或冲突。

图表8：思维的弯曲

“一般均衡”意味着人们的思想从原始信息直达完全的知识。引入有限计算速度之后，“一般均衡体系”崩溃；在决策时限的压力下，思维发生了各种各样的“弯曲”，并在局部领域形成了相对稳定状态（算法均衡）。