編者按：本文來自微信公眾號「L先生說」（ID：lxianshengmiao），作者 Lachel，36氪經授權發布。
劉慈欣有一部短篇小說，叫做《鏡子》，講了這麼一個故事：
一位氣象局的軟體工程師，意外用超弦計算機開發出了一款模擬軟體，可以模擬一個宇宙從誕生到演變的過程。
他試驗了一千多個宇宙，終於在一天夜裡，無意間發現了一組數據，用它生成的宇宙，一切物理常數跟我們的宇宙一模一樣。換言之：他模擬出了我們現在所在的宇宙。
於是，他看到了被掩埋的「真實的歷史」：特洛伊城從未存在過，馬可波羅從未來過中國，許多名不見經傳的小人物，其實才是真正的英雄……
感興趣的朋友，可以自行去找這本小說，很短。
但是，在《鏡子》中，哪怕是這個萬能的宇宙模擬器，也有一個致命的缺陷：它只能用來看過去，無法用來預測未來，否則就會陷入「無限遞歸」之中。
預測未來，大概是人類想像力的極限了。
無論是漫威的奇異博士，還是《守望者》裡面的曼哈頓博士，一旦跟預知未來扯上關係，總是會帶來複雜的思維陷阱和悖論。
如果未來能夠預知，那我能否改變它？我又能否預知被我所改變的未來？
如果未來能夠預知，那是否意味著，整個世界本質上都是決定論的？一切早從遙遠的過去就已經註定好？
這也許是人類，最不想涉足的一塊禁地：因為它會對我們的「自由意志」，產生巨大的衝擊和影響。
但這一切正在成為現實。
一種叫做 ABM（基於智能體的模擬，Agent-based Model）的技術，也許真的能夠使我們「預測未來」。
它的原理是什麼呢？舉個簡單的例子：
想像有一片空地，上面有10個圓點，我們給它們設定如下的指令：
1）在這片空地上隨機行走，不能走出外面；
2）當兩個圓點相遇時，有50%機率會「結盟」，50%機率會互相攻擊；
3）攻擊時，每兩個圓點之間各有50%的機率取勝。
那麼，最終會有幾個圓點「存活」下來？
我們還可以增加規則。比如：有些圓點具備「勇敢」屬性，攻擊的勝率更高；有些具備「偵察」屬性，能夠規避危險；有些具備「友善」屬性，結盟的機率更高……諸如此類。
這是一個極其簡單的例子。隨便拿一臺計算機，寫幾行代碼，就可以解決。
我們讓它多跑幾次，做幾次模擬，就可以得到不同的結果。把這些大量的結果做一個統計，就能夠知道大致的傾向。
但如果把這片空地，換成一座城市；把這些圓點，換成一個個「人」；把這些指令，換成一些支配著人類的、簡單的行為規則呢？
從某種程度來講，我們就可以藉由模擬，來預判一個小群體的大致走向。
如果你玩過類似《模擬人生》這樣的遊戲，你一定會非常清楚。
當然，「模擬」的原理並不新奇 —— 它早自上個世紀就已經投入使用了。天氣預報就是這樣來的。
同樣，針對人類社會的模擬，也已經有許多案例。
比如：2014年，西非爆發伊波拉疫情。當時，相關專家用了7個月的時間，建立了一個模型，引入了現實社會的種種數據，如病例數量、感染率、交通方式、人口分布……最終得出結論：如果不加控制，可能會有140萬人受到感染。
最終，在這個預測模型的指導下，醫療小組奔赴最核心的地方進行幹預，成功地將感染數量控制在了2.8萬人以內。
但無論是天氣預報，還是伊波拉模擬，抑或《模擬人生》，都存在一個嚴重的問題：
它們的數據量太小，遠遠不足以模擬「現實」。
舉個例子：在伊波拉模擬中，每個「人」只有幾種行為方式：被感染，逃跑，隨機行動。與其說它們是一個個活生生的「人」，不如說是被高度簡化、抽象化的「質點」。
這就導致了 ABM 技術發展的停滯。畢竟，要還原現實社會，需要的數據量實在是太龐大了，絕不是短時間內可以實現的。
不過，近幾年來，一項技術的發展，使得「模擬現實社會」成為可能。
這項技術是什麼呢？你一定也非常清楚，它就是人工智慧 —— 人工智慧的發展，解決了對於數據的「輸入」難題。
什麼意思呢？
在舊的模擬技術裡，最難的地方是什麼？如果你要儘可能還原一個群體，你就要對每個人輸入足夠多的數據。包括：出身，家庭背景，喜好，習慣，工作，技能，經濟狀況，等等。
這幾乎是不可能的。
但這對於人工智慧來說，這只是一個小問題。
人工智慧有一個非常強大的能力，叫做自學習：你只要給它一定的數據，它自己就能夠進行學習，自我測試、自我修正、自我完善。
當它「學會」了一個模式之後，就能夠真正地「模擬現實」。
舉個例子：AlphaGo 大家都非常熟悉了。而 2017 年的 AlphaGo Zero，無需任何知識輸入，只需給它一張棋盤，告訴它規則，讓它跟自己對弈，僅訓練三天時間，它就能擊敗 AlphaGo。
同樣，DeepMind 發布的 VQ-VAE 模型，僅需「投餵」7萬張人臉圖片作為訓練集，就能生成 100 萬像素的清晰「人臉」，肉眼完全無法分辨。
生活中，我們每一天都在產生數據。這些源源不斷的數據，就是人工智慧最好的訓練集。
把它們輸入給人工智慧，讓人工智慧去學習「人」的模式，它就能非常輕易地，生成一個個「真實的人」。
這些人跟真人一樣，擁有性格、信仰、家庭、工作，他們會生病，會變老，會交互，能夠學習，能夠對外界的刺激作出反應。
差別只是在於：他們只存在電腦裡，並不存在於現實中。
這就是 MAAI，多智能體人工智慧（Multi-agent artificial intelligence）。
它針對舊的 ABM 模型，最大的變化是：
1）使得「智能體」（agent）真的成為了「複雜」的個體；
2）使得智能體的數量大大增加，從而使模擬社會成為可能。
正如挪威社會建模中心的 F. LeRon Schults 所說：
人們需要作出的改變，是接受這麼一個事實：你真的可以模擬人類。
這是一項非常新的技術。
新到什麼程度呢？英國薩裡大學社會模擬研究中心主任 Nigel Gilbert 表示：有一些政策分析家已經注意到它，但大多數政治家對此尚一無所知。
然而，它並不僅僅存在於論文裡面。
據維吉尼亞建模中心的 Saiku Diallo說：目前這一技術，已經能夠容納上千萬個「智能體」。簡而言之，「我們可以為一座像倫敦這樣的城市建模」。
試想：在電腦裡建立一座城市，裡面有數千萬個「居民」。他們跟真人一模一樣，每個人都有詳細的出身、履歷、性格、特質……雖然他們沒有自我意識，但從觀察者的角度來看，就跟真人一樣。
理論上來說，當我們把一部分倫敦的居民數據輸入人工智慧，用它生成足夠的「智能體」，再放到一個相似的環境下，這就構成了一座虛擬的「倫敦2號」。
它和現實的倫敦非常相似，說是一個簡化版也不為過。
然後，我們就可以嘗試著控制外部條件，來觀察整個「倫敦2號」的變化。
比如：
只要讓它多運轉幾次，我們就可以得到足夠多的數據，從而對未來有一個更大把握的預判。
從某種程度上來講，這不啻於正是「預測未來」。
而這一技術的發展，很可能會比我們想像的更快。
目前是倫敦，下一步呢？
F. LeRon Schults 說：
下一個目標，將是 3.2 億 —— 整個美國的人口；
再下一個目標，14 億，中國。
最終，全世界。
據 NewScientist 的報導：一個模擬挪威城市的模型，正在嘗試解決難民問題。
在過去的 8 年裡，100 萬敘利亞難民逃往歐洲，其中有 2 萬人定居在挪威。這些難民湧入進來，會對當地的社會環境造成什麼影響？應該採取什麼政策去應對？如何才能將風險和損害最小化？沒人知道。
因此，Schults 正在主導一個模型，模擬一座挪威城市在外來難民的衝擊下種種可能的未來。
這個模型比較小，只有 5 萬個智能體，但將模擬長達 3 代人的時間，以更長遠地觀察各種措施所可能帶來的後果。
像這種體量的模型，運行 1 次需要數小時到數天的時間。
你一定會有疑問：根據真實數據「生成」出來的建模，真的能代表現實情況嗎？它的契合度究竟有多高？
這一點，建模科學家們當然也考慮到了。在 Schults 的挪威難民模型中，他們花了一年的時間設置初始條件、建模，以及進行現實檢驗。
研究團隊使用了挪威政府的社會調查數據，觀察建模出來的結果，是否社會調查數據相吻合。如果不吻合，就微調初始參數，再重新建模。
關鍵在於什麼呢？這些都是一次性的工作。一旦你通過了現實檢驗，你的建模就算成功了。你就擁有了一個足夠大的「沙盤」，可以自由地、隨心所欲地試驗你的想法，並根據得到的反饋進行修正。
除了挪威難民模型，其他的應用也已經浮出水面。
英國的經濟學家們正在考慮，把 MAAI 技術引入經濟學，來更好地理解現實世界的經濟變化，以及，預測像 08 金融危機這樣的衝擊。
波士頓心理與文化中心的一個小組，已經建立了一個 MAAI 模型，來對付兒童拐賣的罪犯。但據小組主任說，罪犯很可能正在採取相似的技術，來對抗政府的行動。
近陣子，許多學者關注的是 2020 年的美國大選。雙方的團隊是否會利用該技術，試驗各種各樣的競選策略，以最大程度地煽動選民？如果一旦發生，又如何界定這種行為？
不能說這一定會發生，但目前來看，可能性並不小。
如果這一技術在不遠的將來，能夠普及化的話，那造成的影響，將會非常之大。
我在 這套「創造者思維」，令我受益良多 中已經提過：現代社會裡，一切都是高度精密、有條不紊、完全工業化和流程化的。你所看到、感知到的一切東西，都是別人加工之後呈現給你的產品。
而有了這項技術的加持，這種現象只會變本加厲。
你所感知到的一切，不僅僅是別人呈現給你的產品，更是別人已經經過無數次試驗、演練，得到的「最優解」。每一個動作，每一個節奏，都恰到好處，在最恰當的時候出現，落在你最舒服的地方。
這有點類似於「讀心」了。
當然，從另一個角度看，這種技術也將帶來一個巨大的正面結果：
我們所面臨的的不確定性，將降低到很小。
無論是一個突發事件，一項決策，一次危機，有了 MAAI 的幫助，就相當於有了無數次「重啟」的機會 —— 風險將被降低到最小，我們一切可能產生的反應，都是別人早已經預料到、並有所預案的。
我們會生活在一個「更舒服」「更安全」的社會。
至於如何看待這個問題，就留待大家的思考和討論了。
關於這項技術，其實還可以延伸一下。
很多人都知道，量子力學的隨機性摧毀了決定論。但實際上，量子力學的隨機性僅僅表現在微觀層面。當它從微觀世界轉換到宏觀世界時，這種隨機性就不存在了 —— 一切變成了確定、可控、穩定的事物。
因此，我們的存在是穩定的，不會突然「坍縮」成一堆粒子，也不會突然出現在月球上。
而人類社會也是一樣的。
就每個人具體而言，都極其複雜，如果沒有足夠多的信息，我們幾乎不可能「預測」一個人的行為。但當一群人組成一個群體，要預測這個群體的行為模式，就簡單了許多。
為什麼呢？因為群體有一個特徵：它會抹消掉所有的「異常值」。從而，呈現出穩定的特徵和模式。
簡單來說：我們說一種藥對某種疾病有效，是說任何一個生了這種病的人，都適用於這種藥物嗎？並不是。
每個人的情況不同，有些人的症狀也許並不適用這種藥物，但把所有人放在一起，這些就變成了「個例」，會被更大的數據掩蓋掉、抹消掉。於是，整體來看，就呈現出了「有效」。
同樣，把一萬個非常聰明的人放在一起，他們共同作出的決策、行為，一定優於其中任意一個人的結果嗎？不一定。除非他們是絕對理性的，否則，他們也許會互相攻訐，牟取利益，達成妥協，等等。最終所呈現出來的，很可能僅僅是一個平均水平。
這也正是 MAAI 的基石之一：我們不可能「預測」一個人的未來，因為不確定性太大，需要考慮的數據太多；但是，當許許多多這樣的人組成一個群體，我們所需要的數據，反而減少了；所面對的不確定性，也反而降低了。
更進一步，如同我之前說過的：思考是一種熵增。你會希望你全身的每個細胞都有獨立思考能力嗎？一定不會。對不對？
關於「群體」和「個體」的問題，可能也會是一個需要思考的議題。
這也是我希望與你一起探討、一起思考的。
技術的突破滾滾而來，在歷史的車輪面前，讚揚也好，反對也好，大多數時候，意義並不是很大。
很多東西一旦被創造出來，就未必是能夠以人的意志為轉移了。
我們要做的是，做好心理準備，來迎接一場表面上可能毫無波瀾，但卻可能改變整個社會、改變人類文明的變革。
它也許會在幾十年後到來。也許永遠不會到來。
又也許，就在不久之後。