特斯拉超级计算机的“脑”筋急转弯

1797年夏天，28岁的亚历山大·冯·洪堡没有躺平在父母留下的丰厚遗产上，而是只身前往飘摇动荡、渺无人烟的南美洲，开启了一场长达五年的考察之旅。

他从西班牙出发，先是探索了亚马逊水域的两条河流和热带雨林，接着又穿越了纵贯南美洲大陆的安第斯山脉，足迹遍布委内瑞拉、秘鲁、厄瓜多尔、墨西哥等地。

某一刻，他突然灵光一现——他发现，自己在探险期间，各个地方看到的植被似乎有颇多相似之处。比如，他在厄瓜多尔看到的一种苔藓，在德国的一个森林里似乎也曾出现；他在委内瑞拉看到的一种高山树，此前在瑞士的阿尔卑斯山上也亲眼目睹；他在墨西哥看到的松木、橡树、柏树，在加拿大也曾擦肩而过……

这时，他开了一个日后彻底改变人类对“自然”认知的脑洞：大自然是一个“活着的整体”，犹如一张生命的大网，各类生命和物质，不仅不是独立存在，而是存在着无形的相互作用力。整个大自然的运转，由某种全球共通的模式和规律所支配。

“万物互联”的意识第一次登上了人类的思维世界。

这一猜想，直接影响和启发了另一个颠覆人类数千年认知的人。

达尔文。

一 让生物学接管算法和AI系统

如今，继自然发现之后，我们也正在进入一个由AI和算法所构建的另一种“活着的整体”之中。

我们早已进入了一个智能系统几乎无所不在的时代。

一个人从一睁眼开始，就生活在一个AI构造的世界里。你手机上刷的新闻，吃饭时候点的外卖，出行时候叫的车、走的路线，在交友软件上的约会，等等这一切，都有AI算法的参与。

甚至在一些极小的事情上，比如你能不能免费借到一个充电宝，能不能在办公室的零食货柜里刷脸买东西，也都全凭AI系统决定。在全球应用比较普遍的34万种AI相关的发明当中，超过一半都是在2013-2019年这6年之间被研发而来。

越来越多的学家、AI专家都在不断思考另一个崭新的命题——我们应该借用生物学的系统思维，来研究AI系统。

传统的AI研究者，主要来自计算机领域的科学家们。他们倾向把AI看成是有特定功能和目的的工具。例如，有些AI系统是人脸识别的工具，有些是用来做自动驾驶的，有些则是用来做数据挖掘。

但这样的工具化的视角，导致了计算机科学家在评估AI系统“好不好”的时候，主要关心的维度是AI能不能完成它在创造之初被构想的功能。

例如，对于人脸识别的AI工具，计算机科学家主要会评估，它能不能准确地辨别物体；对于自动驾驶的工具，科学家会评估它在各类天气条件下表现怎么样；对于数据挖掘的工具，科学家会评估它能不能精准地识别广告商想要定向吸引的客户，等等。

这种评估模式，在AI系统还不普遍、不复杂的时候没什么问题。但随着智能系统越来越强大、越来越多，它们跟人类社会的互动也越来越复杂，一群智能机器与另一群智能机器联动与影响，已经越来越“涌现”出令人类琢磨不透的新现象。

因此，我们应该我们应该借用生物学的系统思维，重新审视形同自然生态一般，一个一个分布在各个角落AI系统。

也就是说，我们要用模仿研究动物行为的思路来研究机器或者说算法的行为。这种研究不仅涉及研究算法的功能，还涉及研究算法的发展和进化，研究它是如何跟环境互相影响的。

这就像研究生命本身一样——科学家不仅关心动物内在的生理结构，还关心那些影响动物行为的外在因素，比如动物所处的生态系统，以及生物进化的普遍规律。

如此一来，AI便不再是一套简单的工具，而是一个能和人类社会产生复杂互动的“慢变量”。我们便从一种更高的视角、一个更加系统化的框架来理解这个慢变量的影响。把算法和社会的互动看作一种整体来理解，在这个整体当中，很有可能存在着算法发展遵循的独特的逻辑和规律，就像大自然有它运行的规律一样。

二 特斯拉的科技化与生物化

当理解了这些看似直男视角的背景认知，我们也才能真正明白特斯拉近日提及的“Dojo超级计算机”的历史野心。

早在2019 年，马斯克便不断预热名为“Dojo”的神经网络训练计算机。一直藏不住“秘密”的马斯克手舞足蹈地表示：Dojo 能够处理大量的视频数据，从而实现完全依靠视觉的自动驾驶。

而近日，特斯拉的人工智能主管 Andrej Karpathy 透露了该公司的最新超级计算机。该计算机允许汽车制造商放弃雷达和激光雷达等辅助设备，完全依赖高质量的光学摄像机实现自动驾驶，“我们采取的方法是基于视觉的，主要使用神经网络，理论上可以在地球上任何地方发挥作用”。

关于无人驾驶的技术路线差异，想必很多童鞋早有耳闻。不同于很多车企及科技公司采用“雷达”来充当汽车在无人驾驶时的感官系统外，马斯克则直接选择借助摄像头来充当汽车“眼睛”，来进行图像处理。

因为他认为，人类本身就是靠眼睛来识别和判断一切的，从第一性原理出发，汽车也理应如此。

这不就正是一种生物学思维吗？

对此曾经很多人提出批评与质疑，认为马斯克此举纯粹是为了为特斯拉省去种种雷达的高昂成本。因为人类虽然是靠眼睛来识别外界，但却是由无比精巧的大脑结构来进行各项复杂运算，然后以最快的时间给出行动指令。

如今，Dojo 超级计算机，这颗特斯拉“摄像头”眼睛背后的大脑也终于来了。

多云君看过许多中国汽车大佬对于特斯拉及马斯克种种行径的评价。造车新势力们很“团结”，不管是蔚来的李斌，还是小鹏的何小鹏，都曾多次在公开场合揶揄特斯拉。

相反，吉利汽车的创始人李书福却曾在接受吴晓波采访时说：现在中国人都说自己要搞电动车，有电池、电机、电控就和特斯拉一样。这个谁都可以搞，太简单了，只要花一点钱给工程公司，搞什么样的车都行。但大家表面看到特斯拉是在造车，而它的本质是要构建它的线上技术，它的目的不是为了造车，造车只是它构建线上技术的一个载体、一个实践、一个实验室，汽车工业大规模嘛，必须满足一致性、可靠性、耐久性、经济性、可持续等，造车难就难在这儿了。这里面涉及到很多的配套技术的应用、基础设施的形成、基础能力的形成，包括芯片、操作系统、整个网络系统等，这都要构成一个无比严谨的配合和闭环。（这些能力虽然特斯拉目前也都没有）但它正在朝这个方向搞，这是它的最终目标。

多云君虽然不是马斯克的粉丝，也不是特斯拉的车主，但一直有个观点，那么就是关于特斯拉造车，要结合马斯克的其他业务版图，太阳能、脑机接口、星链计划、超级计算机等所有布局统一来洞察。

这些任意一个“不务正业”的动作，都正如李书福所说，会应用于特斯拉之中。

特斯拉只不过是对于这些科技领域的一种集合。

因此，马斯克算是最擅长给公众和媒体出脑筋急转弯的企业家，他明明嘴上说的是A，目的指的是B，但真正的意图却藏在C中。

那么马斯克为什么要制造这种集合？不是说如无必要，勿增实体吗？

问题恰恰出现在“很必要”。

因为智能汽车时代最大的特征，就是以汽车为枢纽和中心，让人类社会目前所有的独立的AI系统连成为一个“活着的整体”。

亦如前文提到的“将算法和社会的互动看作一种整体来理解”，而汽车，便是这一整体的最佳具象化选项。

所以，就算特斯拉未来会失败，马斯克会身败名裂或销声匿迹，但他们的出现，最大的价值则以汽车为教案，为世界分散、割裂的算法和AI系统，带来了一次“洪堡时刻”，启发一个又一个的达尔文。

但根据英雄剧本的套路，对于很多人而言，如果马斯克本身能成为“达尔文”是再好不过。

-end-