平面思考 v.s.線性思考

在日常生活中，有很多事情我們其實是「不經過思考」，便很直覺地去做反應的。

我剛才趴在床上正想小睡片刻，原本在電腦前面看網頁的蕾過來拍了拍我的背，我想都沒想就直接問她：「想睡嗎？」她恩了一聲，就從房間走了出去。

我知道她來拍我的背的時候是看完了網頁，而且可能是也想睡覺、或者想告訴我什麼，然後我也知道在答應了我一聲之後，她走出房門的時候應該是去浴室，一下子就會回來睡。這一切都是在不假思索的狀況下，我所直接「感覺」出來的。

我不會認為這樣的過程是「想」，而是「感覺」。我不會想到因為這樣這樣，所以那樣那樣，所以你想睡覺或者你等一下就回來──沒那麼多邏輯推理的步驟。這些反而都是靠我對整個綜合起來的context感覺得知。我認為大部分的狀況下，人們的互動過程都是透過這樣的感覺去進行對彼此的相互理解──我們對事物的理解是平面的 ，而不是線性的。我比較喜歡用「平面」而非「平行」去形容我們理解事物的方式，是因為這件事可以用描繪一張圖像的例子來說明。電腦，或者所有類似的computing device，都像傳真機一樣，一行一行地把一張圖的樣子慢慢繪出；然而人們描繪一張圖的樣子絕對是透過完全不同的方式，一定是先有某一部分，再加入某一部份，漸漸漸漸地建構出整張圖的樣子，不管是風景畫，人像畫，或各種不同的圖像，都是原本模糊的整體，漸趨明朗。

「兩岸猿聲啼不住，輕舟已過萬重山。」了解語言、了解生活週遭的事物、與了解一幅圖畫，其實相去不遠。

我們對日常生活中各種事物的了解，也是透過對各種相關資訊的整合，逐漸建構出我們對其風貌的認知。我們並不會特地去意識到其中各個元素的存在，也不會意識到這些元素所能衍申出的其他相關事物，只是在無意識間綜合了這些元素。我們是怎麼知道某個人很忙的？可能是透過他處理事情快速的腳步，可能是她疲憊的神情，可能是接不停的電話。我們是怎麼知道一個人就要出門了？或者我們怎麼知道一個人有喜事？我們怎麼知道一個人很喜歡她的某個杯子或書？這些問題的答案感覺起來都很模糊、都很難具體化，是因為事實上根本沒有固定的、也沒有正確的答案。但同時，這樣利用片面資訊、描繪事物的輪廓、以進行對週遭事物的了解，卻正是人們賴以維生、相互溝通理解的重要能力。

如果我們希望讓電腦能夠了解人們的生活，那麼它也必須具備這樣的能力──平面思考。線性思考處理很多事情很適合，譬如邏輯、推理、語言。電腦就像我們的左腦，天生就是線性思考的好手，所以在這些應用的領域表現優異。但是電腦似乎完全缺乏了我們的右腦的能力。很多事情，我們很難告訴電腦到底原因是什麼，事物的隱含邏輯是什麼。同時我並不覺得一定要把這些事情的邏輯理清才能讓電腦學會這些事情，畢竟這些事情本來就不適合用這種方法去理解──就算我們講清楚了，它可能仍舊無法舉一反三。如果讓電腦也用平面思考的能力，從一大堆片面的資訊，配合生活的經驗，一點一滴地去建構出它所認為的、事物的風貌，可能才是讓電腦真正了解人們生活的唯一途徑。

也許電腦視覺、人工智慧、自然語言處理......這些模仿人們了解週遭世界的電腦科學，必須在根本的地方進行革命，才有可能接近人性、甚或了解人性。畢竟線性處理，是所有電腦科技的基本運算方式。我不懂computational theory，也不知道GPU有多大的平行處理的能耐，所以沒那個說大話的本領，無法掀起另一次的數位/資訊革命，但是我某種程度上相信，今天的computer vision之所以還停留在辨識primitive shapes的stage，是因為fundementally, there are some problems, and nothing impressive will ever be achieved before the fundemental problems are solved。若能解決根本的問題，才能達到我所說的「平面思考」，讓電腦能夠和我們一樣：

以獲取的資訊和過去累積的經驗當作畫筆，以平面、而非線性的方式描繪事物的輪廓、逐漸將其具象化、以建構對事物的認知。