“侯世達”是DouglasHofstadter的中文名，這個1997年由他的中文出版商所定的名字，如今已是他在中文世界裡的通稱。侯世達教授是著名的美國學者、作家、計算機科學家，印第安納大學計算機科學和認知學教授，美國藝術與科學院院士。他的主要研究領域包括意識、類比、藝術創造、文學翻譯及數學和物理學的探索。其著作《哥德爾、埃舍爾、巴赫——集異璧之大成》獲得了美國出版界最高獎項——普利策獎以及美國國家圖書獎。該書通過對哥德爾的數理邏輯，埃舍爾的版畫和巴赫的音樂三者的綜合闡述，引人入勝地介紹了數理邏輯學、可計算理論、人工隻能學、語言學、遺傳學、音樂、繪畫的理論等方面，構思精巧并且含義深刻，富與哲學韻味。侯世達教授的研究小組叫做靈活類比研究小組（FluidAnalogiesResearchGroup,FARG）。在FARG小組中，他們沒有緻力于開發實際的應用，諸如翻譯引擎、答問機器、網絡搜索軟件等。他們隻是努力地理解人類概念的本質和人類思考的根本機制。他們更像是哲學家或試圖探究人類心智奧秘的心理學家，而非旨在制造聰明的計算機後機靈程序的工程師。
劉彥聲：您最新的觀點是：類比能力是人類認知的核心，并且總結出了表象、本質和類比這三者之間的關系和聯系。請問您可以具體的跟讀者們解釋一下表象、本質和類比這幾個概念嗎？
侯世達：我首先來說一下類比（analogy）。類比的概念就是兩種表面上不同的情況下的本質是一樣的。類比的思維方式，貫穿了人類思維的各個層面。兩歲的兒童會說，“我給香蕉脫了衣服”。三歲的兒童會說，“牙醫給牙齒打上補丁”。五歲的兒童會說，“我想吃點水”。八歲的兒童說，“叔叔，你的香煙正在融化”。人類從小到大，學習使用語言、學會思考，借助的就是類比和隐喻。
智能（intelligence）就是快速、精準的找到不同表面下的本質的能力。這麼一來，我們就很容易理解表面和本質了。表面就是指的事物的表現形式，例如不同的字體，不同的生活習慣，不同的遊戲規則。而本質就是這件事物最根本的邏輯。所以，當類比可以揭示兩種不同事物之間隐藏的關聯時，每一次類比行為都是一次深刻、準确的認知行為。但是類比行為并不是罕見的，而是非常常見甚至是處處可見的，隻是有的時候沒有被注意到。知覺（perception），實際上是在兩種心理結構之間通過類比來連接，一件外部的心理結構和一件内部的心理結構。外部的心理結構指的是我們感知到的事物，而内部的心理結構是我們已有的對該事物的認知和理解。所以，我們隻要在感知這個世界，就一直在做類比活動，每秒鐘都在做，而這種類比行為會時不時的産生一些令人驚奇的想法和創意。
劉彥聲：對于人工智能的發展，您是保持着樂觀還是悲觀的态度？您如何看待人工智能的未來？
侯世達：我是在70年代對人工智能領域開始産生興趣的。當時最著名的是斯坦福大學的人工智能實驗室，還有MIT的一些學者們。當時的這些學者們去研究人工智能的根本動機是通過人工智能去理解最深層次的哲學問題，例如什麼是意識，什麼是認知這樣的問題，這也是人類社會幾千年以來一直在思考的問題，而我進入這個領域也是因為同樣的原因。當我剛剛開始跟人們談論“A.I.”這個概念時，當時的人們還以為“A.I.”指的是人工授精（ArtificialInsemination）。而當人們都理解了真正的“A.I.”時，已經不是以研究哲學為動機了，更多的是以商業化為動機。
我認為現在的人們在聊起人工智能時，看到的都是人工智能如何擊敗世界圍棋冠軍，如何進行智能對話等等商業化的東西，卻忘記了人工智能研究史上對于哲學方面的探索。一開始，當科學家去探索人工智能如何變得越來越智能時，我總是把這個當作一個笑話，我們為什麼要用我們聰明的大腦去研究一個并不怎麼聰明的人工大腦呢？而現在，我又對人工智能的發展産生了一些擔憂，如果人工智能真的比人腦聰明了以後，我無法想象世界會變成什麼樣。
劉彥聲：相比于西方哲學來說，東方思維傳統上更注重領悟與無形的類比，比如用水來解釋陰陽。那麼您認為東方思維是否在攻克人工智能“思考如何去思考”的問題上更有優勢？
侯世達：我明白你的意思，東方和西方思維上的确有某種程度上的區别，西方更加強調數理邏輯的思考，而東方會更加通過情感來思考。但是我不認為東方思維會對人工智能的發展産生重要的影響。首先我們要定義邏輯是什麼，當我們去辨認一個抽象的漢字或是經過藝術處理的英文字母時，我們是用邏輯來進行辨認的嗎？不是，都是通過認知能力和類比能力。所以正是因為我對于表象和本質的研究，才認為東西方雖然表面上看思維方式有所不同，但是類比和認知的本質還是相同的。同時，我認為中西方思維都是很全面的，而東方思維更善于總結出一些感性和悟性的東西。我的夫人林葆芬是中國人，她就會常常使用形象的四字成語來更深刻的形容一件事情。侯世達和清華技術創新研究中心主任、《清華管理評論》執行主編陳勁教授在清華劉彥聲：侯世達定律（Hofstadter’slaw）是您在《哥德爾、埃舍爾、巴赫——集異璧之大成》一書中的一項偉大貢獻。“做事所花費的時間總是比你預期的要長，即使你的預期中考慮了侯世達定律。”我們是否可以用這個定律來重新定義企業管理中的任務管理機制？
侯世達：首先我不是企業管理的專家，所以我隻能盡可能的把侯世達定律與任務管理去聯系在一起。首先這個定律有一些前提，那就是所要完成的任務必須是具有複雜性的（substantialcomplexity），而不是簡單的重複動作。所以當人們在對一件無法量化的事情或任務完成的時間上進行評估時，往往會過于樂觀。在具體的任務計劃中，我們可以用計劃謬誤（planningfallacy）來解釋同樣的原理。比如你制定好了一個完成每一項工作的時間計劃，但是往往到了最後的提交日之前還在趕工。
那麼要如何更好地進行任務管理呢？我認為有兩點要素。第一點，參考之前的項目，盡可能的做出準确的預估。第二點，一定要切合實際，永遠在原來的計劃中加上一點時間，并且面對不可能在規定時間内完成的現實。
劉彥聲：在企業創新理論中，創新氛圍與創新文化是驅動企業創新的潤滑劑，因為人才是創新的根本生産力，而算法是不會創新的。那麼，大數據與人工智能在未來會幫助甚至替代人在創新上發揮的作用嗎？（追問：微軟小冰聊天機器人已經可以做現代詩，這算是一種創新思維能力嗎？）
侯世達：首先，創新這個詞有着很多不同的意義。比如alphaGo項目，就發現了很多原來國際象棋領域沒有發現的方法和技巧，這是一種創新，基于人類現有智慧的創新。但是這種創新并不是由于程序的創新想法、創新意願或是創新熱情驅動的。如果按照企業創新理論中的通過創新文化和氛圍激發人們創新意願的形式，目前在人工智能領域中還沒有。但是，從長期來看，是有可能在人工智能中建立更為複雜的創新模型的。所以我不同意電腦是不會進行創意活動的，但是我認為現在還沒有達到這個能力。同時，人工智能有的時候會讓我們大吃一驚，比如找到遊戲裡面特别的玩法和技巧，或者我們之前一直沒找到的數學公式，但是仍然不能認為他們就是有創新能力的。從一個無止境的長期角度來說，計算機能做的事是無限的。
至于你說的微軟小冰，我認為并不是創新思維能力。因為現代詩隻是随機的詞語組合，和創新、創意能力沒有絲毫的關系，隻是非常表面的模仿行為，仍然是簡單的算法而已。
劉彥聲：現在的很多公司都在研究與應用大數據，從我們了解到的一些企業運用案例中，數據驅動管理是現階段智慧企業的核心。您同意這個觀點嗎？數據真的可以替代人在管理中的作用嗎？
侯世達：我希望數據是不會替代人的，我們不應該把管理的工作全部交給電腦。我曾經寫過一篇帶有諷刺意味的文章專門探讨這個問題，現在的自動駕駛技術在迅猛的發展，很多公司都聲稱自動駕駛比人工駕駛更加安全。那麼我的問題是，我們為什麼不用人工智能去控制戰争中的導彈發射呢？我們為什麼不把這些最高級、最精準的工作也交給電腦呢？還是擔心電腦會犯錯誤。在重要的情況下把重要的問題交給電腦，是不負責任的，甚至是荒謬的。
劉彥聲：數據驅動型管理模式是否能夠提高效率？
侯世達：數據驅動型管理在現階段當然是可以提高效率的，我同意這個觀點。在管理領域數據是會帶來更有效率的決策，也有可能帶來更高的利潤空間。通過大數據的分析和實時的決策指令，企業可以更有效率的運轉，形成資源的最有效配置。但還是我之前的觀點，從長遠的角度來說，大數據是無法完全替代人在管理中的作用的，因為這本身就是一個僞命題，甚至會引發人類社會發展的停滞。所以如何處理好數據與人之間的關系，是未來很值得研究和探讨的命題。
劉彥聲：您在《哥德爾、埃舍爾、巴赫——集異璧之大成》這本書中涉及到了音樂、美術、佛教禅宗等社會科學領域，您是如何對這些領域産生如此深的見解的？您認為對這些領域的了解是如何塑造更加全面、優秀的知識體系的？
侯世達：首先我并沒有對所有的這些領域有深刻的見解，我隻是對一些我感興趣的領域去進行了一些自我研究，比如音樂、美術、佛教等等。每一個人都是不同的，人一生下來天然就會産生差異，可能是因為基因的原因吧。而我就天然對藝術和人文這些領域産生了興趣，并通過自己的動力和激情去進行進一步的研究。有些人擅長于彈鋼琴，有些人擅長于數學，我不認為一定要讓每一個人都去了解所有的領域，而是根據每個人的個人特點去發展。
本文責任編輯：劉彥聲
劉彥聲：清華大學經濟管理學院博士生