日志
ZT同人于野 该死就死的市场经济
热度 29 |
文章来自于同人于野。
同人于野是我以前在西西河最佩服的网友了，文章质量极高，博闻强识记忆超群不是夸张，阅读能力还很惊人，隔几周新写一篇读后感。他出版的《用理工科思维理解世界》也非常好，收获甚多。
文章转贴于此仅作记录。
---------------------------------------------------------------
我想讲两个关于进化的故事和一个关于垄断的故事，听完你可能会发现，一般人对市场经济的理解是错的。进化生物学家John Endler拿南美洲的孔雀鱼做过一次特别有意思的实验。他搞了十个鱼池来养这种长度只有两厘米的小鱼，每个池子底部有不同的鹅卵石或者碎石图案，并在一些池子中放入强弱不一的捕食者。结果仅仅过了十四个月各鱼池的情况就变得很不同。没有捕食者的鱼池中的孔雀鱼多有漂亮多彩的花纹，而那些生活在有捕食者的鱼池中的孔雀鱼都长得非常平庸，没什么色彩，身上的纹路也与池塘底部的石头相一致，显然是一种保护。
看来宽松的环境有利于文艺青年，长有彩色花纹的雄鱼更容易获得交配机会；而如果连生存都受到威胁，那还是低调点好。
除了速度特别快之外，Endler的实验与一般生物进化并无区别。我们可以借助这个简单实验体会一下进化的智慧。
鱼生育的时候，并不能主动选择自己的后代长什么样，遗传变异完全是随机的。面对自然选择，鱼与鱼之间并非互相撕打着搞“竞争”，而纯粹是各自分别和环境对赌，谁赌对了谁就生存和繁衍下去。表面上看盲目的变异和赌博似乎是一种落后的“生产”方式，但这其实是适应各种复杂多变环境的最佳办法。
如果你根本不知道未来会怎么变，你最好还是什么样的后代都随便生一点。
关键词是“不知道”。跟一般人的直觉相反，进化其实是没有方向的，自然选择并不考虑物种的意见，物种能不能适应纯属偶然。进化看似盲目，却可能是在复杂世界中找到答案最有效率的办法。事实上科学家从上世纪六十年代就已经开始用模仿进化的办法寻找各种问题的答案。这个做法叫做“遗传算法”。
设想一个有10x10总共一百个格子的棋盘，每个格子代表一个房间，其中一半的房间被随机选中放了一个易拉罐作为垃圾。一个只能看到自己当前以及前后左右临近房间的机器人的任务是收集这些易拉罐。你能不能给机器人编制一个策略，让它根据自己看到的不同情况采取不同动作，从而在规定的时间内捡到最多的垃圾？
这是圣达菲研究所的女计算机科学家Melanie Mitchell用来研究遗传算法的一个例子。Mitchell自己先设计了一个尽可能智能的策略。这个策略也不太难，比如说，作为一个视力有限而且没有记忆力的机器人，如果你所在房间内正好有一个易拉罐，你要做的显然是把它捡起来；如果没有，你就往别处找找。在理论上的最高分是500分的情况下，这个人为设计的策略得了346分。可是Mitchell用遗传算法，让计算机模拟进化出来的一个策略，却得了483分。
遗传算法的进化过程是这样的。你要把所有可能的策略都用数字编码表示。
1. 首先随机生成200个策略，当做200个生物。这些策略可能是非常愚蠢的，也许一动就撞墙，但是别管那么多，进化的要点是人完全不参与设计。
2. 计算这200个生物的适应度 — 也就是说，用很多个有不同垃圾布局的游戏去测试这些生物，看最后哪些生物的得分更高。
3. 把适应度高的生物选出来，让它们两两随机配对 — 适应度越高的生物获得的交配机会也越多 — 以此来生育下一代。每一个孩子，都从其父母各获得一半基因，而且别忘了变异，也就是给每个孩子随机地再改变几个基因。这样得到下一代又是200个生物。
4. 对新一代的生物重复第2步。
这样过了一千代之后，你得到了200个非常优秀的策略生物。其中最牛的策略做到了什么程度？在缺乏全局视角的情况下，它居然能让机器人自动从外围绕着圈往里走，从而能在有限的时间内遍历更多的房间。
如果我们把面对每种具体情况采取的动作作为其所在策略一个基因，最佳策略的最惊人之处还不在于其哪个具体基因的高明，而在于这些基因之间的配合。有一个基因居然会做出反直觉的事情 — 在自己当前房间有易拉罐的时候不捡 — 而这是为了配合别的基因，给未来的行动路线做一个标记！
让人设计一个基因也许容易，可是让人设计出不同的基因相互配合，则是非常困难的事情，你甚至很难想明白为什么这么配合对适应度有好处。遗传算法已经被广泛应用到很多实际领域。工程师经常用遗传算法进化出来一个什么设计，比如说一个有怪异形状的天线，它非常好使，可是人类工程师解释不了它为什么好使！
所以进化论者对“智能设计论”者的一个最好反击，也许就是生物世界实在太神奇，我无法相信有什么智能能把它设计出来。进化出来的东西比设计出来的东西更厉害。你既不知道未来环境会怎么变化，也没有那个智能去设计，所以与其操心给什么东西指引方向，还不如坐等进化的惊喜。
如此说来，进化竟可以被视为是一种创新手段。事实上，进化也许是实现大规模创新的唯一手段。想想如果采用遗传算法来促进中国在某一领域的创新，先随机生成200个小公司……是一种什么景象。
人们对比计划经济和市场经济，经常说的是计划经济下商品的质量和服务的态度不够好，因为计划经济搞大锅饭，人们干活不为私利就没干劲。但市场经济更明显好处其实不是商品质量好 — 至今中国很多商品的质量也不太好 — 而是商品的种类之多！五花八门无所不有，各种层次的需求都能满足。这其中的原理当然是因为市场经济本质上是去中心化的，任何人有任何想法都可以立即付诸实施，而不必向上级请示，更不必等着上级指导。
市场的关键词不是“为私利”— 难道计划经济中人们就是不为私利的？市场的真正关键在于“不知道”。政府计划不行，并不是说政府不够聪明或者政府的计算机不够快，而是政府不知道未来会怎么变 — 没人知道未来会怎么变。市场经济，深得生物进化之道：
第一，随机变异。任何人开公司都是冒险，而有限责任公司制度的好处是你可以拿别人的钱冒险。没人知道哪个方向肯定对，但如果所有方向上都有人尝试，最后该出来的好东西必然能出来。
第二，自由交配。双性繁殖是生物进化的一个神来之笔，它的效率比单行繁殖高出太多了。好东西要互相结合来产生更好的东西。乔布斯说苹果的DNA就是从来不单靠技术，而是让技术跟人文艺术结合。实际上大部分所谓新发明都是把旧的想法连接起来。这里关键还在于，有些东西你单独看它可能不是什么好东西，可是一旦与别的东西结合就不得了。
第三，无情淘汰。如果环境永远不变，我们绝不可能看到这么多新物种；而当环境改变我们欢呼新物种出现的时候，别忘了有无数旧的物种因为适应不了这个改变而被淘汰了。历史上不知有多少烜赫一时的伟大公司已经不复存在。谈进化不谈灭绝，谈市场不谈破产的，都是文艺小清新。
所以要参与市场得有这样的精神：想生就生，该死就死。凡是能做到这个八个字的系统，不论参与者较量的是商品、体育、艺术还是学术，不管其中有没有价格信号，都能繁荣创新。如果一个系统做不到这一点，恪守传统抱残守缺，那就别想继续发展壮大。
但是且慢。我们知道中国有些政府机构似乎与自由市场和进化原则不符，但是中国经济的成绩比纯自由市场经济还好，这又是什么道理呢？
这个道理可能在于“知道”。当前中国模式的巨大成功，很可能恰恰是因为起点落后。如果你落后于人，你最大的好处是你“知道”路应该往哪个方向走，根本不需要自己尝试，把别人已经证明好使的东西拿过来就可以了。这时候最好的办法不是让一帮小公司瞎搞，而是国家直接组建大公司搞垄断经营，集中力量办大事。你的任务仅仅是模仿和做大，创新是别人的事。
但是当你的经济发展到一定程度，想要自己搞点创新，甚至决心当领先者的时候，也许你还得效法进化搞自由市场。
创新，也许是坚持自由市场的唯一理由。一般人以为市场经济的最大好处是有竞争，其实竞争被高估了。考察历史上的著名垄断公司，我们会发现垄断其实很好。
AT&T垄断美国电话业务的时代不管对该公司还是对美国人民来说都是一段美好时光。二十世纪初AT&T主席Theodore Vail非常反感无序竞争，认为公司最好垄断，而且垄断公司有义务为国家服务。他的理念是公司不应该把股东利益放第一位，而应该把（为人民）服务放第一位！
Vail治下的AT&T把电话线路铺设到了不能带来盈利的边远地区，确保全国用户享受最高质量的通话，而且把电话业务的定价权直接交给了政府！即使因为垄断产生了利润，这些利润也没有直接分给资本家享受，而是在相当程度上被用于资助贝尔实验室的科学家搞基础研究！贝尔实验室给美国带来七个诺贝尔奖，其伟大成就包括晶体管、激光、太阳能电池、计算机编程语言和操作系统，甚至还有天文学。
如果故事一直按这个方向走下去，那么我们的结论就是公司做大后变成垄断公司，然后与国家合作，甚至干脆收归国有，是一条利国利民的必然之路。这不正好证明天下大同一定实现吗？但是故事还有一个转折。
贝尔实验室曾经搞出过很多足以改变电话业务的创新。可是这些创新，都被AT&T，给扼杀了。
比如录音磁带做的电话留言机，早在1930年代就被贝尔实验室发明，可是AT&T却下令所有相关研究停止，资料封存，包括录音带技术！而这仅仅是因为公司担心人们有了电话录音会更少打电话。这显然是个非常愚蠢的想法，事实证明现在有了电话留言机人们仍在打电话。然而结果就是美国最后是从德国进口的磁带录音技术！类似的被扼杀的技术还包括DSL和免提功能等。
这就是为什么有些创新被称为“破坏性创新”：这个东西一出来就把别人的业务给破坏了。谁不希望自己干得好好的业务能够永远这么干下去？而AT&T这个例子说明，哪怕这个新东西对业务的可能影响其实没那么大，哪怕它是自己公司发明的，也不行。所以大多数人谈创新都是叶公好龙，在局面很不错的情况下没人真的喜欢改变。
历史证明AT&T对新技术的畏惧很有道理。有外面公司搞了个可以给电话加上静音和免提功能的外设，这个设备一直被AT&T以影响通话质量甚至危害维修人员安全的理由打压。结果打了八年官司之后，法院裁定个人在家里给电话加外设是合法的。以此为开端，很多新的设备进来，电信业进入百家争鸣时代。
这是AT&T衰落的开始。
但那也是互联网兴起的开始。至今仍然有很多人为AT&T这么一个伟大的公司后来被以反垄断为名分拆而深感遗憾，可是你得把这当成是创新的代价。
世界上没有白给的好东西，搞创新也是有代价的。创新的代价除了烧钱冒险，还包括让伟大的公司死亡，还包括容忍坏东西出现。
效法进化，这个智慧是随便尝试，等东西出来以后让市场选择，而不是让某个政府部门先行选择，因为也许你眼中的某个坏东西将来跟别的东西结合以后恰恰能产生特别好的东西。
在互联网界，这个智慧叫做“先发表后过滤”。你怎么可以仅仅凭自己感觉它可能会造成伤害就禁止它出现，为什么不等它已经造成了伤害再行动呢？
因为中国长期落后，有关部门很爱说一句话：我们搞对外开放是让好东西进来，对于坏东西就必须把它挡在门外。可是你凭什么判断哪个是好的，哪个是坏的？
现在中国按购买力计算的GDP已经超过美国，如果真想像领先者一样做个创新型国家，就不能再有这么一厢情愿的幼稚思维了，得想想我们愿意为创新付出多大代价。
（孔雀鱼进化故事来自Tim Harford, Adapt: Why Success Always Starts with Failure一书；Melanie Mitchell 遗传算法的故事来自她的Complexity: A Guided Tour一书；AT&T的故事来自Tim Wu, The Master Switch: The Rise and Fall of Information Empires 一书。）
----------------------------------------------------------------------------------------
同人于野以前微博里有过一句对当时中央创新座谈会的评论：“如果一个关于创新的座谈会上一没有人谈风险，二没有人谈自由，一帮人坐那大谈“支持力度”、“导向”、“激励”，你就知道他们说的其实不是创新这种脑力活，而是模仿和山寨这种体力活”。
全部作者的其他最新日志
发表评论 评论 (6 个评论)
- 回复 看客
- 遗传算法要搞得好，难度在参数的调整，太复杂了，以至于要用别的人工智能算法先来确定参数。
包括遗传算法，退火算法，以及各种群体算法等建立在概率随机基础上的这一类人工智能算法，最大的诱惑是启发式。启发式会使算法退化，但收敛快，如果不追求全局最优解，能让算法指标很好看——其实这才是“中国有些政府机构似乎与自由市场和进化原则不符，但是中国经济的成绩比纯自由市场经济还好”的原因：
政府干预就是启发式！
跟政治经济学里政府干预与自由经济如何做到平衡是个永久的话题一样，用不用启发式，在什么程度上使用启发式，在人工智能领域也是没有定论的。
- 回复 兜胖胖
- 我觉得和愿文不冲突，原文有一些比较绝对化的表达，比如垄断和自由市场的对立，其实在很多方面这两者是相对概念，不过这篇文章毕竟不是论文，意思大概明白就行。
看客: 遗传算法要搞得好，难度在参数的调整，太复杂了，以至于要用别的人工智能算法先来确定参数。
包括遗传算法，退火算法，以及各种群体算法等建立在概率随机基础上 ...
所以市场干预比纯自由市场经济还好！