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“都不是。但2029年上班的第一個月，我的團隊就招募了四位頂尖的認知神經學家。其中一位是你的劍橋校友，你們認識。接下去兩年我就差跟他們睡覺了。”

爵士笑著說聲“真有錢”就坐下了。他身邊的嘉德接過來：“也就是說你還是個外行。請問這里有專業人士嗎？他剛才說的是權威理論，還是華麗的想象？還有，這些跟我們今天的主題真的有關嗎？”

會場安靜了片刻。

瑞士代表團一位女士怯生生站起來：“我在海德堡大學教過二十年神經生理學，也許能給個參考。圖先生剛才講的，原則上很準確。只是……省略了很多細節，經過高度抽象。我剛才聽起來也像是才明白。”

圖海川向她鞠了一躬：“謝謝您證明我的大腦還在正常工作。嘉德女士，我向你擔保，剛才這些問題關系重大。因為下面我就要講為什么別人造不出來，我卻造出來了。

“當今的概率學ai做法很精明。他們不去妄想整個世界的數據，而是專攻非常狹窄、非常單純的一點。比如規則簡單到極致的圍棋。阿爾法狗上手先看幾百萬張棋譜，這比任何人加上他的所有祖先能下的棋還要多得多。所以人永遠下不過狗了，這樣看沒有任何意外。課題稍微寬泛一點，概率學ai的吃力程度就指數上升。因為它的架構原則不是為復雜數據準備的，缺乏通用潛力，更沒有幾億年累積的世界模型。比如人臉識別，ai最成功的領域之一。從上個世紀開始搞了八十年左右，投入不計其數的智慧、金錢和算力，計算過上百億張臉，現在ai終于超過人了。還不是完全超越，抗干擾能力和跨年齡識別還遠遠比不上。大腦呢？剛才那個吃奶的嬰兒就會識別人臉。等他八十歲的時候，還能識別八歲時見過的臉！

“正是這樣成功的例子，讓我在2029年接近完全絕望。這個世界太大、太復雜，數據量無限。我們用概率學ai攻克人臉識別這樣一個小小的領域都需要八十年的消耗戰，什么時候才能建成一個世界模型？”

圖海川的聲音變低了，眼睛不再看聽眾，似乎坐在那里自言自語。聽眾們全神貫注，跟著浸入2029年那顆獨自沉思的大腦之中。

“我想不起從哪天開始，意識到互聯網的結構和大腦極其相似。分布式網絡，不是設計的而是生長的，自然適應物質世界環境，自然分層，自然分區，底層節點連接著無數感官，接受無數種信息，被這些信息塑造，繼續生長。它就在那里。我可能一直都知道。

“但是互聯網極端復雜的數據結構和通信協議蒙蔽了我的眼睛，讓我不敢向那扇門邁出一步。門后面的東西太龐大、太復雜，而我想要的是簡化——直到我認識王招弟博士。萬國寶的誕生，第三位需要感謝的人是她。如果說我是一個大號反應池，亂七八糟的東西都腌在里面慢慢發酵，王博士就是一道閃電，瞬間點燃所有反應。”

禮堂中每一雙眼睛都轉向第六排。王招弟面不改色，仿佛說的是別人。張翰在她旁邊，倒被閃得埋頭打了個噴嚏。

“我面試她用了25分鐘。那時我準備的一堆問題才問到三分之一，問她為什么對自然語言翻譯ai感興趣。她答道：‘語言是頭腦之間的通信協議。一百年前世界人民離得很遠，各說各的，也就罷了。現在有了互聯網，大家直接交談。但自然語言太多，協議太亂接口太差，白瞎了互聯網統一的基礎協議。難道不該改進一下嗎？’

“面試馬上結束。王博士成了我的合作伙伴。我送她出門之后，一個人在走廊里來回橫跳。這個面試讓我突然明白了，萬國寶項目到底站在什么位置上。互聯網真正的神經元是人，是幾十億顆大腦！他們已經進化了幾百萬年，所有底層構建齊備！互聯網本身進化了將近一百年，但它的速度比自然進化快千萬倍！它就在那里，數據飽脹得無法理解，通信密集得快要爆炸，只等出現一個機制，向上簡化！而萬國寶，如果按我的想法做成了，就是那統一的數據結構，統一的協議！以前嚇倒我的那些復雜細節，現在看來無關痛癢。它和大腦一樣，需要的只是連接。統一定義、可以抽象、可以產生概念的連接。這不就是語言嗎？霍桑說得再準確不過：我想造一顆大腦，所有大腦組網形成的大腦，比我們更高一層的智能，互聯網的靈魂。所有條件已經準備好了。”

張翰經歷了周克淵的當頭棒喝，今天已經不再震驚。他左看右看聽眾的神情，猜想那天自己像誰。

“聲明一點： 2029年的我太過狂妄，沒有看清整個局面。今天的世界是這個樣子，證明我只對了一半。還有一條路可以走通，建立在概率學ai基礎上的道路。究竟是怎么走通的，我到今天也不太明白。我講完之后，希望戈德曼博士可以教我們。”

戈德曼進入會場以來一言不發。現在置于爐火之上，終于站起來：

“你剛才講的前半段，我想打瞌睡；后半段，我想回去把你的雕像擺在書桌上。如果我說‘我沒有什么可以教的’，你還會繼續教我們嗎？”

“中國邀請各位遠道而來，不是來聽我半途而廢的。”

“很好。我沒有什么可以不教給各位的。”

會場響起低低的笑聲。

戈德曼緊盯著圖海川：“2029年的你，不能叫狂妄。是恰到好處的智慧給了你信心，恰到好處的無知給了你勇氣。如果霍桑把你拉進了谷歌，或者稍微向你透露另一條路可能怎么走，我相信你不會有膽量自己找路，還干了這么大一票。霍桑這老家伙，有用和沒用也都恰到好處。”

圖海川想了想說：“很可能。然而我這些想法不是什么獨家秘方。核心原理也是一位美國前輩教給我的。”

國務卿和蘭道同時出聲：“誰！？”

“杰夫·霍金斯。2004年他寫了一本書：《論智能》，公開出版。我剛才講的大部分原則和對大腦智能的理解，都從這本書而來。”（注：《論智能》：on intelligence，jeff hawkins。中文版譯名為《人工智能的未來》，2006年出版。）

美國代表都轉臉看著戈德曼。他點了點頭，小聲嘀咕：“誰知道杰夫蒙對了呢？”

圖海川有點驚奇：“你們不認識他嗎？他可是最早做掌上電腦的人！國務卿先生，今天我帶了作者簽名的《論智能》初版，可以送給你。”

他真的從文件袋中掏出一本翻得毛茸茸的藍皮簡裝書，舉在空中。

“謝謝不用。我想讀的書都自己買。”

前三排的人反應極快，一大片手馬上舉起來。圖海川扔過去，一位幸運的譯員搶到了。

張翰在王招弟耳邊說：“活久見，圖老師居然有搖滾明星范！是你教他的？”

王招弟笑而不答。

禮堂中熱鬧了一陣。兩位ai大師互相抬轎雖然肉麻，各國代表聽著都暗自寬慰。看來，兩國也不是注定要干一票大的。

「–」

“我們立即開始工作。以前的成果完全推翻，從基礎架構重新開始。這些工作非常艱巨，也非常瑣碎，今天沒有時間介紹完，我舉幾個底層和高層的例子。第一個決策是絕不給它詞典。準許它連接人類編寫的詞典是七年之后的事了。在那之前，我們已經悄悄用它幫助修訂了《新華字典》2036版。”

張翰聽見后排中國隨員中有人嘀咕：“我說干嘛那么急出新版……”

“開頭兩年我們的進步非常慢。我采納王博士的建議，從語音而不是文字開始。一個單音節漢語字‘人’，為了讓萬國寶網絡對所有真人發音產生自發連接，用了整整一年！男女老少，普通話的ren，吳語的nin，四川話的zen，粵語的yaen……訓練它的方法，仍然是概率學ai那一套：把真人說話的語境數字化，用大規模統計來建立概率連接。我們的新設計并不排斥概率學ai方法，只是把它限制在感官接口和底層連接實現上。自然進化需要千萬年實現的東西，我們摘了同行的果子。

“跨語種時，第一選擇當然是英語。原以為會更慢，沒想到只用了1/20的時間。事后想來這是必然的：萬國寶把各種漢語中的‘人’發音連起來之后，已經向上抽象了一層。在那里，它有了一個概念，雖然它還無法用其它詞語表述。但摸到英語時它很快發現下面連接的都是類似的語境，于是在上面那一層直接建立連接！語法對它來說根本不存在，它對‘相似’或者‘同義’的判斷，根據來源于底層的底層：真實世界。

“從語言到文字的連接更是快得出乎意料。我終于明白了王博士的直覺：文字本身就是符號化的、經過抽象的語音。它介于我們定義的第一層和第二層之間，不能用來打地基。然而，我們在頭一年咬牙磨出來的原始連接，被文字插在中間雙向傳導，整個概念網絡的擴展速度提高了一個數量級。

“2032年團隊全體放大假，王博士帶我們去語言學家的天堂——新幾內亞玩。在島上，當地的土著和她又給了我幾道閃電。

“第一道是和土著強行交談時被閃到的。我和土著一對一，兩個人連說帶比，半天也沒什么進展。比如我指著自己說‘我’，他怎么知道我的意思是人稱代詞，是名字，是‘你的主人’，還是‘文明的燈塔’？然而雙方三對三，效率立即提高幾十倍。我可以指一圈：‘我’、‘你’、‘他’、‘他’、‘他們’。這樣一搞，雙方還立即明白了漢語第三人稱只有單數復數，而土著語有單數、雙數和三數。在這之前，我們出于謹慎，真人實驗網絡規模都比較小。回國后我就大肆擴張，尋找一切機會讓萬國寶吸收大人群的數據。最狠的一招是單向連接了全國中學生用來學英語的手機ai。那個ai本身很差，但它的原始數據無價，每天18小時不限量供應。

“在島上王博士就笑話我：人群網絡越大，兩種語言自然通譯越快。這是語言學的abc，我怎么撿著當寶貝？但我也有她沒注意到的領悟：那根用來指人的手指。

“回去之后，我招了一組人研究tensorflow上谷歌透鏡模式識別的內核架構，把它做成標準附件，強制萬國寶連接語言時用這個識別器同時處理情景中的圖像和視頻。網購平臺本身還有個常備手指：當前寶貝——sorry，當前商品。現在除了語境匹配，加上了數據量大得多的情景匹配。我們又摘了果子，網絡向上生長的效率又提高了幾十倍……”

技術代表們嘩然，似乎都瞬間打通了任督二脈。國務卿臉上見汗，瞟了戈德曼一眼，奇怪這種人為什么沒有早點死絕。

“最后、最大的一道閃電，還是王博士炸出來的。各位第一次聽說她的大名，多半是因為新王碼。后來新王碼被……邊緣化了。2029年她重開老課題，沒有經費，才需要找工作。她的精力在項目組用不完，老課題進展也很大：人類語言的隱喻體系。論文我就不背誦了。總之，我躺在島上讀，突然明白了大腦的另一個秘密。顯而易見的秘密，但是當年霍金斯都沒反應過來。

“類比是大腦網絡構建的基本形式。前面我們說了，大腦的統一數據格式是組合序列。它怎么知道把誰跟誰橫向連起來？結構相似的就連起來啊！相似的細胞組合，相似的神經沖動發生序列。隱喻是語言生長的基本形式。美國人吸毒吸高興了，中國人喝酒喝高興了，都叫‘high’或者‘高了’。這是方位隱喻，從百萬年前就有的方位概念派生而來。英語把銀行叫bank，所以把貨幣叫currency，把存錢叫deposit。這是連貫隱喻，從一組事物的機理構建另外一組。比喻是每個人的第一修辭手段，已經從底層的無意識上升為有意識。我們用類比思考，用隱喻擴展概念和語言，再倒過來用語言塑造大腦。（注：bank的原意是“堤壩”，currency的原意是“水流”，deposit的原意是“沉淀”。）

“我們對相似、類比、隱喻的依賴深入骨髓，統治我們每一種思維活動、每一種智力表現。我們不喜歡跟已知世界模型完全相同的信息，那叫重復，大腦的反應是厭倦、疲勞；我們也不喜歡完全找不到模板的信息，那叫陌生，大腦的反應是迷惑、恐懼。我們熱愛的是相似：大部分相同，讓大腦輕松理解；有一點區別，讓連接再次延伸。這一點區別，就像dna復制中的誤差，就像生物每一代的變異，是我們智慧的根本、創造力的源泉、上升的原動力。

“為什么我們都熱愛音樂？音樂就是節奏序列大體相同，頻率序列大體相似，但每一段、每一階稍有變化。大腦最享受的體操，全員起舞。不信你把八度音階的頻率稍微改一點，不是前一階的正好兩倍，聽聽有多難受。為什么我們覺得美人的臉美？以前統計的學者說是因為對稱，只說對一半。不信你找張美人圖，把任意半邊臉對折過去合成，看它怪不怪。大腦認為在對稱的基礎上稍有變化最美。過分對稱的美女，知道給自己插上一朵鬢邊花，點上一顆美人痣！”

烏瑪·瑟曼和她的完全對稱臉

禮堂的空氣中充滿電荷。一重又一重的隱喻，一波又一波的類比，穿透已知和未知的壁壘。一顆大腦在解釋自身。詭異的遞歸行為變成洶涌的智力噴發，所有聽眾都嚇到了。沒人忍心鼓掌打斷他，沒人敢出聲把他拉回議程的方向。