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（雷鋒網(wǎng)）如果你收到一封郵件，郵件內(nèi)容全是你沒有見過的符號；但你有一份中文版的說明手冊，這個手冊能夠告訴你如何將這些符號連接起來。
現(xiàn)在你的任務(wù)是，根據(jù)這個手冊將這些符號連接起來，并回復(fù)給原郵件。這個流程可以類比：郵件是一組問題，說明手冊是計算機(jī)程序，回復(fù)的郵件是計算機(jī)輸出結(jié)果。同樣你又收到另外一封郵件，這封郵件與第一份表達(dá)的是相同的信息，但內(nèi)容卻是用中文寫的：顧客走進(jìn)餐廳，點了份牛排，上菜后發(fā)現(xiàn)牛排燒焦了，顧客憤怒的離開了餐廳卻沒有付錢。問：顧客吃牛排了么？
在第一封郵件中，你可以根據(jù)手冊非常精準(zhǔn)地用“奇怪的符號”表達(dá)出正確的內(nèi)容，雖然你并不理解這些符號的含義。
而在第二封郵件中，毫無疑問，你能夠完全理解，也因此能夠很好地回答問題。但對于接受者來說，他很驚訝，因為兩封郵件都回答”正確“了，因此他會認(rèn)為你不光是精通中文，還同樣精通那種奇怪的符號語言——盡管事實上你只是根據(jù)程序執(zhí)行了給定的命令，而對這些符號語言一無所知。以上便是“中文屋”的一個變體。
所謂“中文屋”，最早由美國哲學(xué)家John Searle于20世紀(jì)80年代初提出。這個實驗要求你想象一位只說英語的人身處一個房間之中，這間房間除了門上有一個小窗口以外，全部都是封閉的。他隨身帶著一本寫有中文翻譯程序的書。房間里還有足夠的稿紙、鉛筆和櫥柜。
寫著中文的紙片通過小窗口被送入房間中。根據(jù)Searle，房間中的人可以使用他的書來翻譯這些文字并用中文回復(fù)。雖然他完全不會中文，Searle認(rèn)為通過這個過程，房間里的人可以讓任何房間外的人以為他會說流利的中文。
這個實驗其實是反駁了圖靈測試，Searle認(rèn)為理解才是一個智能生命的前提，而不是圖靈測試中描述的那些無關(guān)的細(xì)節(jié)。然而，盡管Searle的觀點在直覺上無可辯駁，但什么才是真正的理解呢？它如何能夠被簡化或分解成更小的可實現(xiàn)的單元呢？以及獲得「理解」這種能力的必要條件是什么呢？我們要深入到理解的過程當(dāng)中，才能夠回答這些問題。
“理解”（Understand）的同義詞是“掌握”（to grasp），類似于日常對話中的“明白了”（got ti）和“領(lǐng)會”（catching it）。
這個詞出現(xiàn)在許多不同的語境里，例如Understand a function. (例如，如何使用咖啡機(jī))Understand a person.（例如，認(rèn)識一個人）Understand a concept.（例如，「電荷」是什么）Understanding as problem solving.
（例如，如何做一盤西紅柿炒雞蛋）Understand a motion. (例如，如何跳舞).Understand causality.（例如，由于A，所以B） 但所有這些「理解」歸結(jié)起來只有兩種，一種是反射性的理解，一種是“印刻”的理解。我們以騎自行車為例，在最初學(xué)習(xí)騎自行車時，我們會進(jìn)行有意識地、密集地、費力地練習(xí)，這個過程中你的大腦神經(jīng)會不斷進(jìn)行調(diào)整，去「理解」騎自行車那種技能。
最終這種技能會「印刻」在你的腦子里，再也不會忘記。當(dāng)再次騎車時，這個理解模型就會運(yùn)轉(zhuǎn)起來。同樣的，對一門語言的理解也是相似的過程，我們需要進(jìn)行大量有意識的學(xué)習(xí)，才能最終理解，能夠流暢地應(yīng)用這門語言。理解的基礎(chǔ)是大量學(xué)習(xí)后獲得的模型。
作為學(xué)生，有一種神話是我們應(yīng)當(dāng)放棄的，即存在所謂的天才，他能夠迅速地理解一切，抓住核心要點。正確的姿勢應(yīng)該是去相信所有人都是「漸進(jìn)學(xué)習(xí)者」，若想理解一個概念，就需要花費時間，不斷去練習(xí)，通過努力來持續(xù)不斷地完善對這個概念的理解。
這個過程的本質(zhì)就是不斷地去創(chuàng)造（或清除）概念之間的認(rèn)知路徑，而這需要消耗能量，不斷迭代才能完成。我們以縫紉機(jī)實驗為例：我們每個人都知道縫紉機(jī)的用途，但它的工作原理大多數(shù)人并不清楚。在這個實驗中，要求志愿者嘗試去理解一臺縫紉機(jī)的工作原理。
事實上這個理解過程是分層次和不斷迭代的。
第一層次：你要理解「縫紉機(jī)」這個概念，明白這臺機(jī)器的基本功能是縫線。這個過程對人來說難嗎？對于成年人來說似乎顯而易見，但對于一個第一次見到縫紉機(jī)的孩子來說就需要觀察一段時間來理解這個概念了。
但這只是理解的開始?？p紉機(jī)縫線的原理是什么呢？
第二層次：通過仔細(xì)的觀察，我們會發(fā)現(xiàn)縫紉機(jī)在縫線時，有上下兩個線程的循環(huán)。但奇怪的是，縫紉機(jī)通過何種方式做到兩個線程之間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的改變呢？拓?fù)涞碾y題帶領(lǐng)我們進(jìn)入了第三層次的理解。
第三層次：我們通過如下的動畫，終于理解了縫紉機(jī)是怎么改變兩個不同循環(huán)的線程之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，讓它們連接在一起的：底部的線穿過了有缺陷的筒子。
（雷鋒網(wǎng)）
這三個層次的理解過程充分說明了理解的模式：為了理解某個概念在級別 n 的機(jī)制，就必須理解它在前一個級別（級別 n-1 ）的機(jī)制。
這種模式也正是所有科學(xué)發(fā)現(xiàn)的基本模式。當(dāng)一個科學(xué)理論（例如牛頓力學(xué)）被發(fā)現(xiàn)以后，人們會對它提出質(zhì)疑（莫雷實驗），并繼續(xù)深入到下一個層次的理解（相對論）。重復(fù)的搜索-質(zhì)疑-再搜索-再質(zhì)疑，這個過程正是反事實模擬的核心思想，即通過提出“what-if-things-are-different”的疑問來不斷搜索更為近似的理論。
這里需要強(qiáng)調(diào)一點，在整個過程中，對已有理解的批判（縫紉機(jī)縫線的原理是什么？）是進(jìn)入下一階段理解的關(guān)鍵一步——如果不是莫雷實驗對牛頓力學(xué)提出的挑戰(zhàn)，愛因斯坦也不會提出相對論。
關(guān)于什么是「理解」，事實上取決于你所要求的層級。還以縫紉機(jī)為例。對于大多數(shù)人來講，理解了「縫紉機(jī)能夠縫線」這個層次便已經(jīng)足夠了；但對于設(shè)計的工程師來講，就必須理解縫紉機(jī)是如何改變兩個線程的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（或許還不止于此）。
同樣，對于大多數(shù)人，理解了牛頓力學(xué)，便可以聲稱理解了世界運(yùn)行的規(guī)律；但對于研究材料的人，就必須學(xué)習(xí)量子力學(xué)才能夠說出「理解」；
而對于物理學(xué)家，盡管他們的「理解」已經(jīng)深入到原子核以下，但仍然認(rèn)為自己還沒有「理解」世界是如何運(yùn)行的。
所以，如果理解一個思想意味著 agent 應(yīng)該能夠解釋為什么它是這種情況，那么我們應(yīng)該給理解限定一個層級。在這種意義上，「理解」需要一個最終的解釋。在數(shù)學(xué)中，這個最終的解釋就是數(shù)學(xué)公理，它們是其他一切理論的前提和基礎(chǔ)。
它們的正確性并沒有證明，人們公認(rèn)它們是正確的，不需要再進(jìn)一步證明。同樣，在計算機(jī)程序中，程序給出運(yùn)算結(jié)果，當(dāng)我們不斷深入「理解」時，最終，我們會有一個最終的解釋：I did that because you asked me to。
當(dāng)給你一段隨機(jī)數(shù)字序列，唯一能夠?qū)λ睦斫饩褪切蛄斜旧?。這時候，我們能夠說「我們理解了這個數(shù)列」嗎？顯然不會，這正像你用一堆數(shù)據(jù)來「理解」數(shù)據(jù)本身一樣，你的理解與數(shù)據(jù)本身的信息量完全相同。所謂理解，其本質(zhì)就是在追求信息量的壓縮。
在科學(xué)中有“奧卡姆剃刀”的原則，即最簡單的解釋往往是最正確的解釋。因此能夠處理一項任務(wù)最小的程序，實際上也是對這項任務(wù)最佳的理解。因此，我們完全可以說：理解就是壓縮。從這個意義上來講，針對一個共同的任務(wù)，在保證效果的情況下，越小的模型，其「理解力」就越強(qiáng)。
理解的心智模型在這篇文章中，我多次提到心智模型的本質(zhì)，即某種記憶結(jié)構(gòu)，agent可以在彈性性能范圍內(nèi)對它進(jìn)行操作及修正。首先，需要保證的是「彈性性能范圍內(nèi)」。
對模型的操作和修正必須保證模型本身仍然可以正常運(yùn)行。當(dāng)輸入新的信息，agent會有兩種不同的方式使用記憶結(jié)構(gòu)：自下而上和自上而下。
1）在自下而上的方式中，來自現(xiàn)實世界的信息會與過去的記憶進(jìn)行匹配，將當(dāng)前的事件與已知的經(jīng)驗進(jìn)行匹配；
2）這種激活，會引發(fā)一種自上而下所有可能關(guān)系的查詢，并從中找到最為突出的可能性；
3）如果發(fā)現(xiàn)這種在已知的經(jīng)驗中沒有找到這種最佳匹配，那么就推翻已有的基礎(chǔ)假設(shè)，并重新構(gòu)建一個，直到與輸入數(shù)據(jù)保持一致。這個模型中告訴我們，agent 應(yīng)當(dāng)超越實際的輸入信息，在模型調(diào)整之前便已經(jīng)有了相應(yīng)的經(jīng)驗基礎(chǔ)，它的解釋包含有輸入數(shù)據(jù)所不涉及的信息。
Bibliography
Understanding understanding. David Rumelhart
What is Understanding? David Perkins
Constructive Interaction and the Iterative Process of Understanding. Naomi Myake
Explanation Patterns. Roger C. Schank
What is understanding? An overview of recent debates in epistemology and philosophy of science. C. Baumberg
The Limits of Reason. Gregory Chaitin.
（雷鋒網(wǎng)）Via https://gfrison.com/2020/what-is-understanding
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