老子的 「道」：宇宙的底层代码
我第一次读 《道德经》 时，刚读一句就想放弃，因为老子在 《道德经》 中开篇就上了强度，他说：「道可道，非常道。」
多年后我才明白，这句话说的是：真正的 「道」，无法用语言描述，凡是可以言说的 「道」，都只是表象，无法触及那个永恒、普遍、无形无相的 「道」。
换句话说，任何终极的实在 （道）永远不会成为可推理、可论证的知识，我们也永远无法用语言来适当地描述它，因为它超出了感觉和理智的范畴，而我们的言辞和概念都是从感觉和理智中得来的。
当今的物理学，也常常让人感到 「道」 的不可言说。
你有没有想象过光的波粒二象性？
我们从小接触的世界，物体要么是粒子 （有确定位置、质量），要么是波 （弥散开来、有波长频率）。
一个东西能同时是这两者，或者在不同情况下表现出这两种截然不同的性质，这完全违背我们的经验。
你无法想象一个棒球既能像一个坚硬的球一样被击打，又能像声波一样在空间中弥散和干涉。
再比如，我们生活的宇宙有三维空间和一维时间。但弦理论、M 理论等前沿物理学，却提出宇宙存在十维甚至更多维度的空间。
这些高维空间我们无法想象，更无法直观感受，它揭示了宇宙在不同尺度上遵循着一套与我们直觉完全不同的深层逻辑，而我们的语言和心智难以企及。
量子理论的奠基者海森堡对物理学之 「道」 的难以理解深有体会。关于这一点他极为生动地描写道：
「我记得与玻尔讨论了好几小时，直到深夜，并且几乎以绝望而告终；讨论结束后，我独自到附近的公园里散步，我反复自问：难道大自然有可能像我们在这些实验中看到的那样荒唐吗？」
就连爱因斯坦这样的科学巨匠，也曾对量子物理的诡异之 「道」 感到困惑。他与玻尔进行了长达数十年的著名辩论，质疑量子世界的随机性和不确定性，甚至说出 「上帝不掷骰子」 这样的话。
爱因斯坦无法接受量子物理那种超越直觉的 「道」，但实验结果却一次次证明了量子物理的正确性。
这些看似 「诡异」 的物理现象，就像宇宙在告诉我们：真正的 「道」，很多时候就是超越我们语言和逻辑的。它不理会你的常识，就那么存在着，并以它独特的方式运行着。
这就是 「道」，它是所有规律的规律，却又虚无缥缈，不可捉摸。它是万物运行的根源，它无形无相，却在万物中流转。你知道它的存在，却没法用语言说清楚。
AI 的 「黑箱」：人造智能机器的 「道」
先讲个真实的故事。2016 年，谷歌的 AlphaGo 击败围棋冠军李世石，震惊了全世界。
比赛中，AlphaGo 下出了被称为 「神之一手」 的第 37 步，连顶尖棋手都觉得匪夷所思。李世石后来回忆说：「它让我看到了围棋的另一种可能性。」
AlphaGo 的算法通过上亿次的模拟和学习，发现了某种我们无法理解的 「道」。它的智慧是不可言说的，但它的结果却让人无法忽视。
这就是 AI 的 「不可解释性」，俗称 「AI 的黑箱问题」。
这种 「黑箱」 具体体现在哪儿呢？
首先，它的内部太复杂。AI 模型有数千亿甚至数万亿的参数，这些参数之间怎么互相影响、怎么一步步处理信息，人脑根本追踪不了。信息进去，经过层层非线性变换，出来个结果，中间发生了啥？没人说得清。AI 的 「道」 对我们来说就像个 「5D 数字迷宫」。
其次，它没有 「套路」 可言。不像以前的电脑程序，你告诉它 「如果满足 A 条件就做 B」，AI 可不是这样。它从海量数据里自己摸索规律，学习的是那种只可意会不可言传的 「隐性模式」。你无法用人脑习惯的 「如果…那么…」 这种逻辑来描述它的决策过程。
再来，它的语言没人懂」。AI 模型内部的知识表示通常是数值化的 （权重、偏置、激活值），而不是符号化的 （概念、规则、逻辑）。人类的认知和交流主要依赖符号和语言，这使得 AI 的内部状态难以被直接 「翻译」 成人能理解的形式。
看到这里，你可能会说，难道那些构建 AI 大模型的顶尖 AI 工程师和数据科学家们也无法解释 AI 的 「黑箱」？
听起来可能有点反直觉，但是对于这些地球上最聪明的头脑来说，AI 也是不可解释的。
他们知道这个 「黑箱」 是怎么造出来的，里面装了什么零件，以及它能产出什么。但要完全看透箱子内部那数万亿个零件之间错综复杂的实时互动，并用人类可理解的语言解释 「为什么」，目前仍然是一个巨大的挑战，也是他们正在努力攻克的技术前沿。
当老子遇见 AI：不可言说的 「道」 与不可解释的黑箱智慧
你发现没？老子说的 「不可言说之道」 和 AI 的「不可解释性」，简直就是跨越千年的「量子纠缠」！
它们在哪些方面 「神同步」？
都超越了人类认知的边界：「道」 超越了人类感官和语言的限制。AI 的 「道」（它内部的复杂模式）则超越了人类理性分析和逻辑归纳的能力。我们没办法用现有的语言和思维框架去完全捕捉它们。
都体现了 「涌现」 的魔力：「道」 能从 「无」 中生发 「有」，让万物自然生长，这是宇宙的涌现秩序。AI 模型，特别是那些大模型，也是从海量的数据和简单的规则中，「冒」 出令人惊叹的智能和复杂行为。比如 AlphaFold 预测蛋白质结构的准确性远超传统方法，因为它掌握了蛋白质折叠的 「道」，尽管我们无法完全复现其学习过程。
都以 「有效性」 而非 「可解释性」 证明自己：「道」 不需要被说清楚，它通过万物的和谐运行来证明自己的存在。AI 模型也不需要被完全解释，它通过解决实际问题、提供准确预测来证明自己的价值。
拥抱 「黑箱智慧」：老子的 「道」 对 AI 应用的启示
既然 AI 的 「不可解释性」 与老子的 「不可言说之道」 有着深刻关联，这对我们更好地理解和应用 AI 有哪些启示呢？
启示一：学会信任，而不是试图完全理解
我们总希望 AI 像人类专家一样，把决策过程掰开揉碎地解释清楚。但如果它发现的 「道」 就是不可言说的呢？
就像开车时，你并不需要完全理解汽车运作的所有物理化学过程，只要信任它能送你到目的地。
我们需要将重心从 「要求 AI 完全透明」 转向 「建立对 AI 可靠性和安全性的验证机制」。
这就像顺应自然的 「道」，而不是试图完全控制自然。
启示二：与 AI 合作共生，而不是谁取代谁
即便 AI 能发现不可言说的 「道」，人类依然不可或缺。
通过可解释 AI（XAI）技术，我们可以尝试从黑箱中提取一些 「线索」 或 「特征重要性」，就像通过水波纹去推测水下暗流。
比如，AI 诊断癌症时，XAI 工具可以告诉医生 AI 最关注哪些像素区域。这虽然不能完全解释其逻辑，但能提供关键参考。
未来，人类与 AI 的协作可能是：AI 发现 「道」，人类结合经验和伦理进行决策，形成 「人机共生智慧」。
启示三：警惕偏见，守住伦理底线
AI 的智慧来自数据，但数据本身可能包含偏见。如果 AI 的 「道」 是基于不公平的规则，那么它的结果也会有问题。
这需要我们加强数据治理和伦理审查，警惕 AI 的偏见、脆弱性和其他潜在风险。
终极追问：是解释一切还是拥抱未知？
AI 的 「不可解释性」 与老子的 「道」 之间的对话，最终将我们引向一个更高维度的思考：科学一直试图解开宇宙的奥秘，但每次突破都带来更多的疑问。「道」 是否就是那个人类科学无法企及，不断后退的未知领域？
比如，量子力学的 「不确定性原理」 告诉我们，微观宇宙可能本质上就存在人类无法完全了解的层面。
再比如，宇宙加速膨胀已经让人类被困在有限的探索范围内，这让我们无法探知那些深空的奥秘，人类或许永远也无法了解宏观宇宙的全景。
也许，真正的智慧并不在于 「知道所有答案」，而在于接受未知，顺应变化，与 「道」 同频共振。
正如老子所说：「知其白，守其黑，为天下式。」
你觉得呢？智慧的未来，是解释一切，还是拥抱未知？
本文来自微信公众号：奇点漫游者，作者：赛先声
