人有人的用处-第25部分
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现在的快速计算机可以改装得象奕棋机那样地来工作，但如果我们决心要机器下棋，也可以去制造一部更好的机器，虽然它的造价可能很贵。这些现代计算机的速度是足够快的，它们能够在每走一着棋的规定时间之内估算出后面两着棋的各种可能性。棋步组合的数目大体是按几何级数增加的。因此，计算出两步内的一切可能性和计算出三步内的一切可能性区别极大。要在任何合理的时间之内计算出一盘棋，譬如说一盘要走五十步的棋，那是机器办不到的事。然而，对于活得足够长的生物说来，如冯·诺意曼所指出的，这是可能办到的，而双方都下得尽善尽美的棋局，不言而喻的结论，或是白子常胜，或是黑子常胜，或是，最可能的情况，经常下成平局。
贝尔电话实验室的C．申农先生曾经提出一种机器，其原理和我所思考过的能算两步棋的机器的原理相同，但他作了相当多的改进。首先，他的关于走两步后的最后棋势的估算方法就包括了棋局的控制、棋子之间的相互防护等等因素的估计在内，也包括了棋子的数量、将军和将死。然后，如果在走完两步后，由于将军或者由于一个重要的棋子被吃掉或者由于“两头将”而使棋局显得不稳定时，机器棋手就会自动地再动一子或两子，直到棋局获得稳定为止。这样做会使整盘棋延长多少时间，每走一步棋会超过规定时间多少，我不知道；虽然我是不相信我们能够遵循这个方向走得很远而不会在我们现有速度下遇到时间问题的困难的。
我愿意接受申农所作的如下的推测：这种机器所下的棋可以达到业余优秀棋手的水平，甚至可以达到优秀棋手的水平。它下棋下得生硬而乏味，但比任何人所下的棋都稳健得多。如申农所指出的，在机器的操作中，我们可以加进足够多的机遇来防止在纯粹系统化了的方法中由于走棋次序生硬不变而经常遭到的失败。这种机遇或不确定性可以加进走两步后的终极棋势的估算方法中去。
机器也会象人那样利用标准的以守为攻和关于绝招的学识去走那种以守为攻的棋并使出可能的绝招来的。一部比较完善的机器会在纸带上把过去下过的每一盘棋都纪录下来，并且会对我们所已经确定下来的种种走棋过程作出补充，而这些走棋过程则是机器研究过去所有的棋局而后找到的某种诀窍的。简单地说，这是依靠机器的学习能力。虽然我们现在已经知道：会学习的机器是能够制造出来的，但是，制造和使用这些机器的技术仍然很不完善。按照学习原则来设计奕棋机器的时机还没有成熟，虽然需时也许不长。
能学习的奕棋机可以表现出差距很大的下棋才能，这是由过去与它对奕的棋手的本领来决定的。要造出一部优秀的奕棋机，最好的方法也许就是让它同下棋手段变化多端的奕棋能手对奕。另一方面，一部设计得很好的机器可以因为没有慎重选择敌手之故而遭到或多或少的损坏。一匹马也会被骑坏的，如果让拙劣的骑手会糟蹋它的话。
在能学习的机器中，我们应当分清哪些东西是机器能够学习的，而哪些不能。在制造一部机器的时候，要末使它具有完成某类行为的统计倾向而又不排斥其他行为的可能性，要求就把它的行为的某些特性严格不变地决定下来。我们把第一类决定称为选择性的，把第二类决定称为限制性的。例如，如果我们不把规定的棋规作为限制而加进奕棋机中，又如果机器造得具有学习能力，那么这部奕棋机就会不知不觉地变成一部执行完圣不同任务的机器。反之，制造具有规则限制的奕棋机在下棋的战术和战略方面还是一部学习机。
读者也许奇怪：我们为什么对奕棋机竟然减到兴趣。难道它们不就是设计家借以要向人世显示他们的本领，希望人们对其成就瞠目结舌、减到惊奇万分的一种于人无害的小玩意儿吗，作为一个老实人，我不否认，在我身上至少有着某种得意扬扬、自我陶醉的因素的。但是，你马上可以了解到，这种情绪并非我在这里讲述这个问题的唯一因素，再说，这种本领对干不是职业奕棋的读者讲来也不具有头等重要的意义。
申农先生曾经提出几个理由，说明他的研究为什么比起仅仅设计一种只能使博奕者减到兴趣的玩意地具有更加重要的意义。在这些理由之中，他指出了这样一点：这种机器可以成为制造用来估计种种军事情势并决定其中任一特殊阶段的最优行动的机器的前身。没有人认为他讲得不够认真严肃。冯·诺意曼和摩根斯坦（Morgenstern）的名著《博奕论》曾经给世人以深刻的印象，在华盛顿，这种印象也不浅。当申农先生讲到军事技术的发展时，他不是谈论一项荒诞无稽的空想，而是探讨一桩迫近眉睫而又极端危险的事变。
在著名的巴黎杂志《世界》（Le Monde）1948年12月28日出版的那一期上，有一位多明我会的修土P．杜巴勒（Pere Dubarle）写了一篇内容深刻的文章来评论我著的《控制论》一书。下面我引用他的几段话来说明他对奕棋机所促成的并且包藏在军备竞赛中的可怕后果的若干想法。
由是在我们面前展开了最魅人的远景之一，这就是人类事务的理性的管理，特别是那些有关社会利益而且看来具有某种统计规律性的事务的理性的管理，譬如说，社会舆论发展的现象就是具有统计规律性的。难道人们不能想象有这样一部机器，它能够搜集这种类型或那种类型的信息，例如，关于生产的信息、市场的信息，然后把它作为人的平常心理作用，作为某些在确定场合下可以测量到的量的作用；从而来确定何者是事态的最可几的发展吗？难道人们不能进一步设想有这样一部国家机器，它在地球上许多国家共同组成的政体的控制之下，或者在这个行星的人类政府这种显然简单得多的政体的控制之下，统辖着一切政治裁决制度吗？目前并没有什么东西阻碍我们去作这样的思考。我们可以梦想有那么一天，政府管理机器（machine a gouverner）可以补充——不论是行善还是作恶——目前我们的脑子在参预一般政治机构时所表现出来的那种明显的不适应性。
总的说来，人的种种现实问题是不能作出象数字计算数据那样明确的决定的。我们只能决定它们的可几值。因此，一部处理这些过程以及与此有关的种种问题的机器一定得具有那种几率论的思想，而不是决定论的思想，譬如说，就象现代计算机所表现的那样。这就使得机器的任务更加复杂了，但这并不是不可能的。决定高射炮效能的预测机就是这方面的一个例子。从理论上说，时间预测不是不可能的，最优决策的确定也不是做不到的，至少在一定范围内就是如此。一部象奕棋机那样的博奕机之具有制造的可能性就是为了建立这种预测的。至于作为政府管理对象的种种人事过程，那是可以和冯·诺意曼用数学研究过的那种意义的博奕相融合。虽说这类博奕已经有了一个不完全成套的规则，但还有其他的博奕，有大量博奕者参加，其数据极为复杂。国家管理机器可以把国家定义为在每一特定阶段都能以最优方式取得信息的博奕者，而国家又是一切局部决策的唯一的最高调节者。这些都是绝无仅有的特权；如果这些特权都是科学地使用的，那它们就会使国家在一切情况下击败自身以外的所有参与人事博奕的博奕者，这只要提出下列的两端论法就足以说明问题：要末立即毁灭对方，要末有计划地跟对方合作。这就是不受外界干预的博奕自身的必然结果。热爱美好世界的人们确实是有某些东西让他们到梦乡中去寻找的。
不管这一切怎样，值得庆幸的也许是：国家管理机器不会在不久的未来出现。因为除有种种非常严肃的问题仍需搜集大量信息并从速处理外，预测的稳定性问题仍然处在我们的控制能力所能认真梦想的范围之外。这是因为人事过程可以比拟为规则不完全确定的博奕，尤其可以比拟为规则自身为时间函数的博奕。规则的这种变化，既取决于博奕自身所发生的种种情况的有效细节，又取决于博奕者们每一瞬间面对所得结果的心理反应所构成的系统。
还有比这些情况甚至变化得更加迅速的情况。在1948年的选举中，盖洛普民意测验所发生的情况看来就是一个极好的例子。这一切，不仅使得种种预测因素受到影响的复杂性增大，它也许还使得人事状况的机械操作根本破产。就我们所能作出的判断而言，这里只有两个条件可以保证人事问题取得数学意义上的稳定性。这两个条件是：一方面，广大的博奕者是十分愚蠢无知的，他们受到一位精明的博奕者的愚弄，而他甚至还可以计划出麻痹群众意识的方法来；或者，另一方面，有足够的善意允许某人为了稳定全局起见而把自己的决定提供给一位或为数无多的几位在全局中具有任意特权的博奕者作为参考。这是一门艰苦的课程，其中都是冷冰冰的数学，但它可以对我们这个世纪的冒险事业——彷徨于人情世事变幻莫测和可怕的大海兽的到来之间——指点迷津。和这种情况比较起来，霍布士《利维坦》只不过是一个有趣的笑话而已。今天，我们去创建一个庞大的“世界国家”是冒着风险的，在这样的国家中，能使群众统计地得到幸福的唯一可能条件恐怕就是存心蓄意作出粗暴不公之举了：对于每个头脑清楚的人讲来，这是一个比地狱还要坏的世界。对于目前正在创建控制论的人们而言，给他们的技术干部增加上述的思想也许不无好处，这些技术干部现在已经从所有各门科学的地平线上出现了，其中有些是严肃的人类学家，也许还有一位对世界问题表现出某种好奇心的哲学家。
P．杜巴勒的国家管理机器并不因为它有自动控制人类的任何危险而令人感到恐怖。这种机器过于粗糙，过于不完善了，它不足以表现人类合目的的独立行为的千分之一。不过，它的真正危险却是完全另一回事，那就是，这类机器虽然自身不会兴风作浪，但可以被某人或某一伙人所利用，以之来增强他们对其余人类的控制；或者是，某些政治领导人不是企图借助机器自身来控制人民，而是企图通过政治技术来控制人民，这种政治技术对人的可能性显得如此之狭隘，如此之漠不关心，就好象它们事实上是用机器制订出来的一样。机器的最大弱点——正是这个弱点使我们远不至于被它统治住的——就是它还计算不出表征人事变化幅度甚大的几率性。用机器来统治人类就预先假定了社会已经处在熵增加的最后阶段，其中几率性可以略而不计，各个个体之间的统计偏差等于零．幸而，我们现在还没有达到这样一种状态。
即便现在还没有P．杜巴勒的国家管理机器，但就本世纪五十年代的种种发展所已经表明的情况看来，我们还是发展出了新的战争概念，新的经济竞争概念以及以冯·诺意曼的博奕论（它自身就是一种通讯理论）为依据的宣传概念。我在前面的一章中已经�
