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The Center of Why

概述

这篇讲座《“为什么？”的中心》是艾伦·凯（Alan Kay）在2004年京都奖纪念讲座上的发言改编。凯回顾了自己的过去，探讨了其动机、内心感受和哲学。他认为，“为什么？”的中心是“艺术”，这包括了传统艺术、技术和科学。

凯的早期经历深受书籍影响，特别是通过阅读不同视角的作品，认识到语言并不能完全代表现实。他对比了学校“一本教科书”的局限性与四年级老师玛丽·奎克（Miss Mary Quirk）鼓励动手实践和自主探索的教学方式，后者让他体会到发现的乐趣，并认识到儿童与研究科学家一样处于“未知”状态，需要引导而非直接告知。他对真空吸尘器工作原理的探究，是其第一次像科学家一样思考和实验的经历。

凯将科学和技术视为艺术形式。传统艺术的终极评判者是人类，而科学的终极评判者是自然。科学的挑战在于人类感知容易被愚弄，需要借助数学、模型等表征系统来理解现实，这些表征是近似而非真相。教育的目的在于帮助人们认识自身的局限性，学会更好地“看见”不可见之物。数学和计算科学本身也具有内在和外在的美。

他回顾了计算领域的早期重要工作，如约翰·麦卡锡（John McCarthy）的LISP和伊凡·萨瑟兰（Ivan Sutherland）的Sketchpad。他参与的ARPA梦想是将计算机变成交互式智能伙伴和全球通信媒介。受西摩·帕普特（Seymour Papert）和LOGO语言的启发，凯提出了Dynabook概念，旨在为儿童提供一种“动态的创造性思维媒介”，让他们通过构建模型来学习强大的思想，如变量、加速度、复杂系统等。

在施乐帕洛阿尔托研究中心（Xerox PARC），凯和同事们将这些想法付诸实践，开发了Alto个人计算机和Smalltalk语言。他认为，计算是一种新的浪漫艺术形式，它允许我们“模仿创造”，吸引人们构建想法，并学会比大多数成年人更好地思考。这种“浪漫”正是他探索“为什么？”的动力。

内容精简

“为什么？”的中心：艾伦·凯的探索之旅

在2004年京都奖纪念讲座上，计算机科学先驱艾伦·凯受邀回顾自己的过去，分享其动机与哲学。他坦言，预测未来相对容易，因为尚未发生，可以模糊处理；而讲述过去则困难得多，因为细节繁多且相互交织，难以取舍。他引用剧作家桑顿·怀尔德的话：“我能预知未来：再简单不过了。……但谁能讲述过去？”

凯认为，对他一生影响最深远的事情发生在很早：在入学前几年就学会了流利阅读。他最早的记忆与书籍有关。广泛阅读使他接触到对同一事物的不同视角，即使是儿童读物也是如此。例如，他四五岁时读父亲的《神话》，书末关于北欧神话的部分与前面的希腊神话形成了有趣的对比。这让他第一次意识到，不同群体会为同一主题编造不同的故事，存在不止一种观点，而且这些观点都可以被写下来。这让他不再轻易相信书本或口头上的任何说法，需要更多证据。几年后，他进一步意识到，语言本身可能存在局限性，我们用语言表述和思考想法的能力或许会阻碍我们真正理解宇宙的基础。

与家中丰富的藏书相比，学校的经历让他感到受限。学校里每个科目似乎只有“一本书”——教科书，被视为所有观点和问题的最终权威。早一年入学的凯常常因为在书本中读到的不同说法而举手提问，但这只会让老师越来越生气。他意识到学校对想法不感兴趣，尤其是他的想法。但他通过书籍发现，如果想学习，可以靠自己，因此学校生活虽然有些痛苦，但并非完全无法忍受。

四年级时，凯遇到了截然不同的老师玛丽·奎克小姐。她的教室里有一张堆满工具、电线、齿轮、电池和书籍的桌子。作为“书虫”，凯首先被一本关于电的有趣书籍吸引。一天下午的英语课上，他偷偷按照书中的指示，用电池、钉子和电线制作了一个电磁铁，成功吸住了回形针，兴奋地大叫“成功了！”。奎克小姐没有惩罚他，反而停下课程，询问他是怎么做到的。凯解释并展示了他的电磁铁。她非常赞赏，并鼓励其他同学一起进行书中的下一个项目——制作电报机。很快，班级里约一半的时间都用于这些自主选择的项目。孩子们甚至提前到校，希望能有更多时间进行项目。奎克小姐总是比他们更早到校。

凯关于小学教育的大部分想法都源于奎克小姐的教学方式。她将孩子们感兴趣的主题与真实的数学、科学和艺术结合起来。后来在犹他大学读研时，凯惊讶地发现那里的研究生院就像是奎克小姐的四年级课堂。他意识到这是一个关键洞见：儿童和研究科学家一样处于“未知”状态，需要经历相似的发现过程才能内化新想法。发现是困难的，需要数百年的努力，因此儿童需要被精心“搭建脚手架”，但不是苏格拉底式的“引导证人”，而是通过精心安排的“近距离接触”和“隐形排序”，让孩子们自己完成最后的飞跃。奎克小姐的过人之处在于她专注于我们已知和可以发现的东西，而不是她自己知道什么。

十岁时，凯对百货公司的气动管道系统产生了好奇，店员告诉他那是“真空”在“吸”罐子，就像吸尘器一样。但他想知道“怎么”工作的。他拆开家里的吸尘器，发现里面只有一个电动机和一个风扇。风扇怎么会产生真空并“吸”东西呢？他观察了房间里的风扇，意识到风扇叶片就像飞机螺旋桨一样，只是在推动空气。那“真空”呢？他发现纸会贴在风扇背面。他突然想到，空气粒子一定在快速运动并相互碰撞。当风扇叶片将空气粒子推开时，风扇附近的粒子变少，周围运动的粒子就会向风扇移动。吸尘器的“吸”其实不是吸，而是外部空气粒子正常的运动将东西“吹”了进去，因为风扇内部的空气压力减小，没有足够的粒子来抵抗外部压力。他兴奋地告诉父亲，空气粒子一定以每小时数百英里的速度运动。父亲查阅物理书后发现，室温下的空气分子速度高达每小时1500英里！这次经历彻底震撼了他，这是他第一次像科学家一样思考，并能够抵制常识，进行实验来理解一个真正感兴趣的现象。

凯的母亲是一位出色的绘图员和钢琴家，这让他对艺术和音乐产生了兴趣。在一次演奏管风琴时，他意识到对他而言，“为什么？”的答案是“计算的音乐”。他修改了讲座，试图解释为什么许多科学家、数学家和技术人员被这些领域的美学本质所吸引。

凯认为，“为什么？”的中心是艺术。艺术是“人类创造的一切”，包括我们的信仰（我们称之为“现实”）。科学和技术也是艺术形式。京都奖的三个奖项类别（艺术、技术、科学）反映了这一点。传统艺术（形式）的终极评判者是人类，形式是任意的，与物理宇宙无关。科学的终极评判者是自然，我们的观点和希望无关紧要，因为自然就是它本来的样子。科学的艺术在于找到不被愚弄的方法，让不可见之物更可见，创造出我们能构建的关于现实的最佳“地图”。技术则介于两者之间，既要遵循自然规律（如桥梁、飞机），又要具有令人愉悦的形式。技术是结合了传统艺术和新科学艺术的有趣艺术形式。

艺术家是一种能够深深地爱并渴望与所爱之物融合的人。将艺术描绘为一种爱的行为，是凯理解创作过程的方式。玻璃吹制就是一个例子，玻璃吹制者渴望与玻璃融为一体。帕斯卡说：“心有其理，理不能知。”艺术家无法不创作，这是他们的基本人格特质。现代的“玻璃吹制”是计算机芯片制造，硅片上的图案承载着真正的艺术，它们微妙而影响深远。

科学更具挑战性。生物的进化是为了生存，而不是为了清晰地认识宇宙。青蛙的例子表明，它们的大脑只识别移动的、长条状的物体作为食物，即使食物就在眼前不动，它们也看不见。人类也容易被愚弄，即使在试图不被愚弄时也是如此，比如学习宇宙或绘画。贝蒂·爱德华兹（Betty Edwards）的绘画课上，她展示了两张桌子，桌面看起来大小形状不同，但实际上完全相同。这说明我们的大脑过于急切地识别物体，而不是光线形成的形状。艺术家和科学家都使用测量工具来更准确地感知现实。塔木德有句话：“我们看到的不是事物本来的样子，而是我们自己的样子。”我们总是通过自己来看世界，而不是真正看到外面是什么。我们需要非常小心地学习如何看清外部世界。

科学是表征与“外部世界”之间的关系。地图就是一个例子。一张精心绘制的19世纪印度地图和一张托尔金中土世界的地图，仅凭外观无法分辨哪个是“真实”的。我们需要科学的艺术来帮助区分。科学不是对现实的实际描绘，而是对我们通过感官和仪器捕捉到的“影子”的尽可能准确的描绘。引力可以被表示为一只兔子，我们能体验和测量到的只是它的“影子”。牛顿的引力理论就像一个手影兔子，在大多数地方都能很好地模拟引力的影子，但仔细观察会发现与真实的影子有差异（如水星轨道的进动）。爱因斯坦的理论提供了更准确的描述。爱因斯坦说：“你应该小心区分什么是真的（true）和什么是真实的（real）。”语言中的“真”可以非常一致，但应用于外部世界时，我们只能得到近似的映射。科学的重要性在于它能很好地处理这些近似。从更广义上看，进化使我们认为感知和信念就是现实，并据此行动。但在过去几百年里，科学反复证明我们的感知并不准确，我们不断地欺骗自己。因此，一种好的生存策略是在感知和快速行动之间插入缓慢的思考，因为我们最初的感知和反应往往是错误和危险的。教育的目的不是提供信息或技术，而是提供更好的视角来更好地“看见”不可见之物。只有认识到自己是“盲人”，才能学会如何“看见”。

数学之美体现在其内在的和谐关系（如音乐）以及用于描绘外部宇宙的方式。牛顿的引力理论非常优美，尽管不是全部真相。爱因斯坦的理论也同样优美。有些数学概念可以直接理解，例如毕达哥拉斯定理的证明，通过图形移动就能直观展示。

计算之美是一种特殊的数学。约翰·麦卡锡在20世纪50年代末创造了一种紧凑而新颖的数学方式来描述强大的编程语言LISP，这被凯视为计算领域的“麦克斯韦方程组”，对其思维产生了巨大影响。尽管难以向大众解释其深层含义，但这种美感和力量是显而易见的。另一个更容易理解的计算机艺术作品是伊凡·萨瑟兰在60年代初的Sketchpad系统，这是人机图形交互的先驱，展示了计算机的特殊性和重要性。它引入了“主图纸”生成“实例图纸”、通过“约束”控制形状和关系、以及剪裁和缩放窗口等概念。

凯在犹他大学读研时，有幸参与了ARPA资助的项目，目标是将计算发展为交互式智能伙伴和全球通信媒介（即后来的互联网）。他接触了Simula模拟语言，并意识到它是一种强大的方式来编程Sketchpad式的结构。他本科主修数学和分子生物学，突然看到了生物学、数学、计算机图形学和网络之间的类比。他脑海中浮现出一个心智模型：计算中的一切都可以表示为相互通信的“小计算机”。他设计了一个系统来实验这个想法，称之为“面向对象编程”。

道格·恩格尔巴特（Doug Engelbart）的愿景是“增强人类智能”，通过一个交互式工具在“概念空间的思想向量”中导航。他的NLS系统功能令人难以置信，包括超文本、图形、多窗口、高效导航、交互式协作等。这为渴望“被增强”的人们提供了一个引人入胜的交互式计算隐喻。其他早期的个人计算机艺术作品包括韦斯·克拉克（Wes Clark）的LINC和RAND公司的GRAIL系统。

在与导师戴夫·埃文斯（Dave Evans）和埃德·切德尔（Ed Cheadle）合作开发FLEX机器（他们称之为“个人计算机”）期间，凯参观了西摩·帕普特（Seymour Papert）与儿童使用LOGO语言的早期工作。帕普特受皮亚杰启发，认为计算机的特殊性在于能将重要的数学概念带给儿童，创造一个“数学乐园”，让数学语言对儿童有意义。这彻底震撼了凯，他认为这是计算机最伟大的用途。他开始思考为儿童设计一台类似FLEX的计算机，并将其命名为Dynabook，视为一种新的、富有表现力的强大数学工具。他意识到计算机不仅仅是工具，而是一种表达媒介，就像印刷术放大了阅读和写作一样。作为一名专业音乐家，他将此与乐器联系起来，认为计算机是一种新的乐器，其音乐是思想。

在施乐帕洛阿尔托研究中心，凯和同事们有机会在更大、更实用的规模上发明个人计算和网络。他们致力于实现儿童计算机的实用版本——“临时Dynabook”（Alto）。他们还需要一种新的面向对象语言，让儿童也能编程。受麦卡锡LISP的启发，凯设计了一种新的基于对象的语言内核（Smalltalk），其描述非常紧凑。丹·英格尔斯（Dan Ingalls）很快将其实现，他们有了一种工作、高层、简单且强大的动态对象语言。Alto个人计算机的诞生，加上激光打印机和以太网，构成了临时Dynabook。1975年，他们将第一批Alto放入学校供儿童使用，这是一个重要的里程碑。

凯展示了儿童如何使用计算机作为“动态的创造性思维媒介”。他认为儿童在被社会“劝退”之前都是艺术家，教育应保持他们的艺术动机，让他们对想法真正感兴趣。他引用爱因斯坦的话：“爱是比责任更好的老师！”。通过设计和驾驶虚拟汽车的项目，孩子们学习了变量的概念。通过引入“齿轮”（除法），他们学习了比例和乘除法的实际应用。这些都是21世纪的思想，通过21世纪的玩具（计算机）来学习。孩子们在玩耍中学习了强大的思想和思考方式。

通过“猪赛跑”项目，孩子们学习了如何使用传感器来控制物体的行为。通过让物体留下轨迹，他们学会了反思刚刚发生的事情，理解速度和加速度的概念。通过模拟自由落体实验，孩子们像伽利略一样通过观察（视频分析）发现加速度是恒定的，并用脚本模拟这一现象。他们通过测量和比较不同时刻的位置，直观地理解了加速度的模式。这种通过构建模型来理解科学概念的方式，比传统的教学方法更有效。在美国，许多大学生难以理解的引力概念，11岁的孩子通过这种方式却能掌握。掌握了引力模型后，孩子们可以立即制作许多游戏，如月球着陆器。

计算机还能帮助探索复杂系统。通过复制简单的脚本（如粒子碰撞变色），可以模拟传染病等复杂过程。这有助于人们超越常识，理解灾难模型，促使早期行动。计算机对人类思维方式的改变将比印刷术更大。

宇宙中的许多事物都具有“弹性”。科学中物体的重量被视为力，但放在桌子上的物体，大多数人不会想到桌子也在施加向上的力来平衡重量。弹簧的例子表明，力与形变（拉伸长度）成正比。利用计算机模拟微小运动，可以模拟弹簧的运动，这是一种学习微积分思想的简单方法。通过复制弹簧模型，可以构建更复杂的结构，如桥梁。模拟塔科马海峡大桥在风中的振荡，展示了简单的物理模型如何产生复杂的行为。甚至可以将桥梁结构变成旗帜，展示物理对象在风和引力下的行为。

凯引用切萨雷·帕韦塞（Cesare Pavese）的话：“要认识世界，必须构建它。”计算是一种新的浪漫艺术形式，我们在此将思想转化为艺术，对这些思想的理解本身也是艺术。希腊人说美术是对生命的模仿，而计算的美术是对创造本身的模仿！正是这种浪漫吸引着孩子们构建他们的想法，帮助他们学会比大多数成年人更好地思考。这就是凯的浪漫，也是他对“为什么？”这个问题的回答。

要点

问答

  1. Q: 艾伦·凯认为“为什么？”的中心是什么？ A: 艾伦·凯认为“为什么？”的中心是“艺术”，这包括了传统艺术、技术和科学。

  2. Q: 早期阅读对艾伦·凯有什么重要影响？ A: 早期阅读让他接触到不同视角，认识到语言的局限性，并学会批判性地看待信息。

  3. Q: 玛丽·奎克小姐的教学方式有何特别之处？ A: 她鼓励自主探索、动手实践，整合不同学科，并通过精心引导让儿童自己发现概念，而不是直接告知。

  4. Q: 艾伦·凯从探究真空吸尘器原理中学到了什么？ A: 他学会了像科学家一样思考和实验，认识到常识可能错误，并理解了空气粒子高速运动产生压力的原理。

  5. Q: 艾伦·凯如何看待科学和技术？ A: 他将科学和技术视为艺术形式，科学的终极评判者是自然，技术的终极评判者既包括自然也包括人类。

  6. Q: 为什么说人类感知容易被愚弄？ A: 人类大脑倾向于快速识别物体而非其表象，这可能导致对现实的误判，需要借助科学方法和工具来克服。

  7. Q: 什么是ARPA梦想？ A: ARPA梦想是将计算机发展成为交互式智能伙伴和全球通信媒介。

  8. Q: 什么是Dynabook概念？ A: Dynabook是艾伦·凯提出的为儿童设计的个人计算机概念，旨在成为一种“动态的创造性思维媒介”，让他们通过构建模型学习强大思想。

  9. Q: 艾伦·凯认为儿童如何通过计算机学习强大的思想？ A: 通过在计算机环境中构建模型和模拟现象（如汽车、引力、弹簧），儿童可以在玩耍中直观地理解变量、加速度、复杂系统等概念。

  10. Q: 艾伦·凯将计算的最终角色比作什么？ A: 他将计算比作一种“元媒介”，能放大思维和表达，并认为计算艺术是对“创造本身”的模仿。