人与机器的角逐（三）：冯·诺依曼的故事

2023-04-26 09:04

冯·诺依曼（1903—1957，数学家、计算机科学家、物理学家，是20世纪最重要的数学家之一，也是现代计算机、博弈论、核武器和生化武器等领域的科学全才之一，被后人称为“现代计算机之父”“博弈论之父”）是人类历史上非常聪明的一个人。

1945年之前，他参与「曼哈顿计划」，为美国研制原子弹做出了贡献；接着，他又开始研究计算机，帮美国研发出最早的计算机（ENIAC和EDVAC）。

△ENIAC和EDVAC

图灵是将计算机逻辑结构想清楚，冯·诺依曼则是把计算机体系真正呈现出来（现在我们的计算机还是在沿用所谓的冯·诺依曼体系），所以二人都是“计算机之父”。

冯·诺依曼在数学、物理学、工程学、经济学、管理学等诸学科领域都有极为重大的贡献。他在1944年和摩根斯特恩（Morgenstern）出版了一本博弈论的著作，直接影响了经济学的方法论，直到今天，经济学中的很多研究还在用他们提出的博弈论思想和效用函数工具。诺贝尔经济学奖于1969年首次颁奖，可惜冯·诺依曼在1957年就去世了。

不同学科的研究方向各不一样，目标也不一样。比如：

传统的计算机科学和机器学习人工智能，都是在做预测，可以锻炼出很强的预测能力。

例如「地心说」本是一个错误的理论，但是根据这个理论，人们能预测到明天的太阳会东升西落，并算出日出和日落的时间，所以「地心说」可以做出很好的预测，但是不能做出很好的解释。

解释能力来自对底层运行机制的了解，这个是经济学家感兴趣的话题。

举例来说，「进化论」可以解释人类为什么是从猿猴进化而来的，但是没办法预测我们人类在未来会进化成什么样子，所以「进化论」有很强的解释能力，但是没有很强的预测能力。

有没有办法让人在这两方面同时做好？

目前因为学术分工，计算机科学家在研究方法上把预测能力推向了极致，而经济学家也有很多方法把解释能力推向极致。

把两者结合起来是我们的终极目标，这方面做得最好的是诺贝尔经济学奖得主赫伯特·西蒙（1916—2001，20世纪科学界的一位通才，其研究工作涉及经济学、政治学、管理学、社会学、心理学、运筹学、计算机科学、认知科学、人工智能等领域）。

西蒙是目前人类历史上唯一一位同时获得了经济学最高荣誉诺贝尔经济学奖和计算机科学最高荣誉图灵奖的人，对各个领域都贡献巨大。我们需要像他和冯·诺依曼这样的人一样，既懂得经济学的底层逻辑，能够透过现象看本质，又具有科学家的思维，能用计算机科学思维做出很好的预测。