2026-10-01 随笔：人类的进步与知识的传承——从有限的寿命到科学的边界
2026-10-01 人类的进步与知识的传承——从有限的寿命到科学的边界
前面关于人类进步和知识传承的想法，其实是 TIANYU2FM 与马兆远对谈里一个小问题的延伸。把这两份转录的前后文补上之后，我才更能理解，为什么他们会在那里谈到「包容」。
这一篇接着上半段往下走。先不急着把我的回答放进去，而是看看，他们是怎样从松弛感，谈到 AI，再谈到人类进步的。
AI 时代的人要更像人，究竟是什么意思
下半段一开始，主持人接住了前面的讨论：如果松弛给创造力留下了空间，那么，所谓「AI 时代的人要更像人」，究竟是在说哪一部分？
马兆远并没有立刻从某一种职业会不会被替代开始回答，而是先谈独立思考。一个人能不能形成自己的判断，而不是把所有问题都交给一个统一的标准，是他在这里反复强调的事情。
接着，他谈到语言。
同样一个「水」字，可以是现在喝的水，也可以出现在「上善若水」里面，还可以像李小龙那句话一样，被用来表达一种面对世界的方式。字还是那个字，但我们知道，它不只是一个物质的名称。
数学语言则试图把描述变得精确，减少歧义。但不是所有人类经验，都能因为换了一种更精确的语言，就被完整地搬过去。
对谈里用吃饭和喝酒来举例，这一点很容易理解。你可以用很多词描述一道菜，或者描述一杯酒，可是听完这些描述，并不等于已经尝到了它。甚至亲自尝过之后，你和描述它的人，也可能还是不喜欢同一种味道。
所以，能够说出来的东西，和我们实际能够体验到的东西，并不是完全重合的。有些判断、感受和经验，暂时很难讲清楚，但它们仍然在参与我们的生活。
科学很重要，但不能因此把人缩成科学能描述的部分
在这个基础上，他才把自然语言、数学表达、可计算问题和今天的 AI 能力，放到一层层范围里讨论。
在他的讲法里，AI 所能处理的，只是人类文明中的一部分。人的审美、信仰、价值判断，以及那些还说不清楚的体验，也在构成一个人。
这套区分可以帮助我们打开问题，但先不把它当作「所有未来 AI 都不可能替代人」的严格证明。这里更值得接着讨论的是：不能因为一种工具已经很擅长处理某些事情，就把那些事情当成人的全部。
对谈借维特根斯坦来提醒，把科学重新请上神坛，也可能重新制造一个绝对的标准。原先以为摆脱了一个不容怀疑的权威，结果只是换了一个名字，仍然要求所有经验都服从它。
不是说科学不重要。恰恰因为它重要，才要弄清楚它在回答什么问题，又没有替我们回答什么问题。
一个人可以接受科学训练，同时有自己的审美、自己的生活方式，也有不容易被统一评分的经验。这些部分放在一起，才是一个比较完整的人，而不是把其他部分都删掉之后，留下一个方便考核的自己。
进步是不是一定有一个统一的标准
铺垫到这里，主持人才追问：如果科学和计算只是其中一部分，那么在这之外，我们怎样判断人类文明有没有前进？所谓「往前走」，究竟是在追求什么？
这个问题，就是我前面思考的起点。
马兆远先区分了两类情况。对于可以提出明确陈述、接受检验的知识，我们可以讨论哪些结论站得住，哪些需要修正，也可以讨论新的认识怎样在前人的基础上增加了内容。
但是，对于某些审美、信仰和生活方式，未必存在一把能把所有人排成一列的尺子。喜欢辣的人，并不因此比不喜欢辣的人更进步。
于是，他们才谈到了包容。如果不能用一种统一的标准，证明所有人都应该变成同一种人，那么面对不同，就不能总想着把它消灭掉。
这不是说任何行为都不能判断，而是不能把某一种口味、某一种生活或某一种身份，直接当成人类文明唯一应该走向的终点。
我觉得，这个更可以归类到我们之前的一些多样性思考上。正是因为有了多样性，人类可能才能适应不同的环境，也可能能够包容不同的思想。
但是，把前后文放在一起看，我也意识到，我们当时面对的问法不完全一样。
他们更像是在问：当没有一个统一的量化标准时，怎样评判文明的前进，怎样让不同的人共同生活？而我顺着这个问题想到的，是人类进步到底依靠什么，已有的东西又怎样能够不断留下来。
所以，我前面的回答可能更像是在针对知识的积累和传承回答，但未必完全贴合他们当时关于评价标准和文明共存的讨论。不是一定要拿一个回答替换另一个，而是把两个问题分清楚之后，它们反而可以接起来。
科学的圈，会不会继续扩大
主持人并没有停在「科学只占一部分」这个结论上，而是接着问：那这个范围是固定的吗？它永远不能碰到外面的东西吗？
马兆远的回答是，这个范围会不断扩大。某些今天还没法检验的东西，可能在以后被整理成一个可检验的问题。
这里讲到图灵测试的例子。单独问「什么是智能」，可以展开很多哲学讨论；但如果先提出一种具体的测试方式，就能让一些原本很宽泛的讨论，进入设计、实验和检验的过程。
一种测试当然不等于穷尽了智能的全部，但它给了一部分问题一个可以开始工作的入口。
对谈把这样的工作看得很重要：先打开一个原来没有的可检验方向，然后其他人再沿着这个方向，补充更具体的内容。
这样一来，前面那些圈，也就不应该被理解成几堵永远固定的墙。边界在变化，我们对边界之外的认识，也会跟着变化。
他们又用了一个圈的比喻：知道的东西越多，接触到的未知也可能越多。这个比喻对我有用的地方，是它没有把人的未来理解成一本迟早会被做完的习题集。
我们不只是等待已有问题被全部回答，也会因为新的认识，开始提出以前根本没有能力提出的问题。
人的寿命有限，知识却可以代代传承
听到这里，我就更想把前面自己的想法接上来。
但我想说的，可能是一种更偏向于知识传承方面的东西，是站在一个人的生物学寿命基础之上来谈的。
因为我更想从人和其他动物之间的不同来看：人之所以能够在几万年的时间里发展，并不断传承下去，其实传承的是什么？
传承的是父母，或者一些家长、长辈对子女的教导。这些教导不仅是言传身教，也包括他们通过文字记录下来的部分。
我觉得这一点还是挺重要的。我们小时候不仅接受了父母的一些教育，也接受了文字、课本的教育。
这些教育会不断精进，不断成体系，让我们学到几千年来，甚至更早的前人探索出的一些规律。
比如，我们只用很短的时间，就能够接受万有引力定律，而且能理解它是怎么来的。也就是说，已有的这些结论，已经能够通过文字一代一代传承下去。
一个人的寿命是有限的，但他接触到的知识，并不只是他在这一生里亲自探索出来的东西。他可以在前人的基础上，继续往前走。
所以，我这里谈的不是替不同的生活排一个名次，而是想问：为什么一代人的结束，没有让它积累起来的东西也跟着全部结束？
不断拓宽科学的边界，也把经验慢慢凝结成语言
所以，所谓人类的进步到底是怎么来的？我觉得大概可以归成两个方面。
一个是人类在不断拓宽科学的边界。沿用对谈里的说法，在这里，我先把科学简单地理解为「有效陈述下的可检验事实」。
这些陈述在不断被完善、检验或者证伪的过程中，其实就是在不断扩大这样的范围：我们有了更多的结论，同时也剔除了一些可能不太正确的结论。
另一个方面，在于那些还不能被科学所描述的、人类语言和经验中的部分。
它可能是人类的一些审美，也可能是一些科学方法，可能是一些生活方式，或者也有可能是其他的、我现在用语言也描述不出来的东西。
它们可能是一些没法用语言描述、只能用感觉去感受的东西。但是，它们正在慢慢凝结成语言。某些部分，也可能逐渐被整理成「有效陈述下的可检验事实」，进入科学能够讨论的范围。
有些快要被包括进去了，有些可能还没被包括进去。
不过，把经验整理成语言，和把它变成可检验事实，也不完全是同一步。一个人把自己的审美、生活经验讲给别人听，已经可能让经验被传下去，但不意味着它马上就变成了一个科学结论。
这个区别补上之后，我前面的想法也更清楚了一点。传承的方式可以有很多种，科学的验证是其中很重要的一种，却不是所有东西唯一的传递方式。
有了想法以后，怎样把它变成别人也能检验的东西
对谈接下来又从创造力谈到了科学训练。
主持人问，一个还说不清楚的东西，进入了我们能够理解的范围，是不是就产生了创造？马兆远接着强调：人会有很多随机的想法，但怎样捕捉它，怎样把它变成一个可以验证的结果，是需要训练的。
他讲到那些带着新理论来找物理系的人。有一个很大的想法，和已经把这个想法做成一个可检验的问题，之间还隔着很多工作。
你要说明自己到底在说什么，提出什么可以被检验的判断，又怎样设计一个实验，让别人也有办法检查它，而不只是听你说它有多重要。
所以，科学训练不只是教人提出想法，还包括教人判断、筛选和验证。一个念头怎样能够从我自己的确信，变成别人可以理解、检验和继续使用的东西，这正是它能够进入知识传承的关键一步。
这里又回到了人与人之间的传授。他提到，老师积累了一辈子的经验，会通过耳濡目染影响学生，让学生慢慢形成判断：这么多方向里面，哪一个值得投入？
这个部分就很接近我前面说的言传身教。教给下一代的，不只是已经写在书上的结论，也包括怎样看问题，怎样做选择，以及怎样察觉一个还没完全说清楚、却可能值得继续探索的方向。
把已有的东西，总结成可以传承的东西
这可能就是人类在进步：它不断把这些已有的东西总结成可以代代传承下去的东西。可能是书本上的知识，也可能是言语上的一些东西。
现在再看，「包容」和「传承」就不必是两个互相竞争的回答。
包容让不同的探索、不同的经验，有机会共同存在，而不是因为不符合一把尺子，就被提前取消。教导、记录和验证，则让其中一些已经积累起来的东西，不必随着一个人的离开而重新归零。
前者更接近他们当时在谈的，怎样面对差异、怎样理解文明的前进。后者更接近我从那里延伸出来的，一个有限生命怎样参与一个可以不断继续的过程。
这样接起来，我觉得比直接说「人类的进步靠包容」，或者直接说「人类的进步靠知识」，都更能保留这个问题原来展开时的层次。
对谈整理之二。材料主要来自 TIANYU2FM E157（下）《当 AI 走上神坛，我们还有什么无法取代？对谈马兆远教授》的本地转录，约 02:38—25:57；保留并补充今天关于知识传承的口述。对谈关于 AI 边界的强判断，作为受访者的讨论框架呈现，不作为已经成立的技术证明。