要贏AI就加快大腦迭代問題速度

雖然我們可能並不自覺，但心智模型時時刻刻都在運作。但也有時候，我們會清楚意識到，自己正運用怎樣的觀點在衡量局勢，而且也能夠刻意堅持觀點或改變觀點。

需要做出重大決定的時候（像是換工作、生小孩、買房子、關掉工廠、蓋一棟摩天大樓），就最常有這樣的感受，你會發現自己的決定除了出於客觀邏輯，還會有一些更根本的理由，像是看待當下情境的視角、認定世界運作的方式。而這種潛藏的認知因素，就是由各種心智模型組成的。

所謂的思考框架（frame），也就是我們所選擇應用的心智模型，會決定我們如何理解世界，也決定我們如何行動。思考框架讓我們能夠歸納類推，得出抽象的概念，再應用到其他的情境當中。

思考框架不同，視角就不相同

過去大家對於建立思考框架的重視程度，一直比不上其他的心智能力（例如感知和記憶）。

但由於大家愈來愈感受到必須提升自己的決策能力，而建立思考框架又與做出好選擇和行動息息相關，這件事也就逐漸從幕後走向舞臺中央。現在我們知道，如果能用正確的方式、提出正確的思考框架，就能找出更多的可能，也就能做出更好的選擇，創造更好的局勢。

社會上許多問題之所以如此棘手，究其核心，都只是各方採用了不同的思考框架。例如，美國和其他國家之間，究竟是該築起一道牆、還是搭起一座橋？蘇格蘭究竟是該留在英國、或是獨立？中國對香港的「一國兩制」，究竟重點是一國、還是兩制？對於同一個情境，因為思考框架不同，看在眼裡就有完全不同的樣貌。

每一種思考框架，都會讓我們用某種獨特的視角來看世界，使某些要素放大、又讓某些要素縮小。譬如，資本主義的思考框架，會讓一切都彷彿充滿商機；共產主義的思考框架，則讓一切都成了階級鬥爭。

同樣的資料數據，不同的思考框架，就會有相反的結論。

有時，我們慣用的思考框架並不見得和現實契合。思考框架本身並沒有正誤之別（只有一個例外），但當然有些時候會出現選錯思考框架的情況，也就是選用的框架並不適合當時情境。實際上，人類進步的路上，就四處散落著被拋棄的框架殘骸。

然而，講到當前人類所面臨的種種重大挑戰，我們卻常常說不出自己用了怎樣的思考框架。無論是在哪個領域，都必須瞭解建立思考框架有多麼重要：先能用不同的觀點來看待問題，才能用不同的方式來解決問題。

政府為了降低犯罪率另起思考框架

位於紐澤西州南邊的康登市，就曾看到另啟思考框架如何發揮效益。該市做了一件大多數人會覺得過於大膽、根本不可能的事：直接解散整個警察隊伍，徹底重組警隊。在這項極端的舉動背後，其實是在另啟「執法態度」的思考框架——在過去，警方將人民視為可能的罪犯，但後來的態度則是重視營造警民一家、社群導向。

康登市曾經犯罪橫行，犯罪率和謀殺率在全美數一數二。

雖然犯罪情況已經夠糟了，但可以說當時的警務狀況使得情況變得更糟。警方栽贓、造假、暴力執法的情況屢見不鮮，讓法院後來不得不推翻幾十件判決。許多居民害怕警方的程度，並不亞於害怕黑道犯罪集團。而警察工會向來抵制任何改革。到了2012年，局勢積重難返，改革無力回天，地方領導者束手無策。

康登市是康登郡的首府。郡長卡佩利（Louis Cappelli Jr.）意識到，頭痛醫頭、腳痛醫腳絕對行不通；需要整個體系砍掉重練才行。康登市解散了原有一百四十一年歷史的警局，二百六十名警察遭到解雇。新的警隊於2013年成立，有全新的合約內容，新的臉孔、新的規則、新的訓練，最重要的是有新的思維心態。原本的警員只有不到一百人得到回聘。我們如果還用舊有的心智模型來看這件事，可能認為重點是警隊的解散、或是打破了警察工會的束縛。然而，康登市這些領導者的心智模型絕非如此狹隘。

成為新任警察局長的湯森解釋：「我們真正的起點不是在於改變文化，而是終於能夠建立文化。我們終於能夠打造理想的警局組織，讓警察的身分是個守護者、而不是戰士。」康登市另啟對警方的思考框架：警察必須和整個社區站在一起，提供幫助、提供守護，而不只是在抓人、開罰單。

七年後，康登市謀殺率下降了60%，犯罪率幾乎減半，投訴警方過度使用武力的案件更是下降了驚人的95%。另啟思考框架，在此確實得到成功！

人人都可以是造局者

巴茲萊（Regina Barzilay）是麻省理工學院人工智慧學教授，而她對於抗生素的問題有一套解決方案。

傳統藥物研發多半是針對過去有藥效的物質，試圖尋找分子「指紋」相似的物質。

這種做法通常成效良好，但在抗生素這個領域卻行不通。成分相似的物質多半早就研究過，於是新研發的抗生素結構與現有抗生素極為相像，細菌很快就會演化出抗藥性。

為此，以麻省理工學院生物工程學教授柯林斯（James Collins）為首，一群背景多元的生物學家與資訊工程學者，和巴茲萊合作，決定採用另一套方法，不再把重點放在尋找相似的結構，而是尋找期望的效果：這種物質能殺死細菌嗎？在他們看來，這不是生物學問題，而是資訊科學問題。

巴茲萊和研究團隊合作，以二千三百多種有抗菌特性的化合物，來訓練一套AI演算法，讓AI演算法判斷這些物質能否抑制大腸桿菌的生長。AI演算法經過訓練後，就用來判斷「老藥新用資料庫」裡大約六千種分子，以及後續另一個資料庫中的一億多種分子，以預測哪些分子可能會有藥效。

在2020年初，他們挖到寶了，有一個分子脫穎而出。他們把這個分子命名為halicin，正是在向《2001太空漫遊》電影裡背叛主角的AI電腦HAL致敬。

發現了這種能夠殺死超級細菌的超級藥物，立刻登上了全球的新聞頭條。眾人盛讚這就像是「影像殺死了廣播明星」的一刻，證明AI機器已勝過人類。

然而那種說法是抓錯重點。並不是人工智慧贏了，而是人類的認知又邁出了成功的一步：面對重大的挑戰，先有一開始的想法，接著能夠改變觀點，於是開闢新路、找出解答。這裡該讚賞的並不是新科技，而是人類的能力。

巴茲萊就解釋說：「是人類選擇了正確的化合物，也是人類清楚自己在做什麼，才把那些材料提供給AI模型來做學習。」是人類定義了問題、設計了方法、選擇了要用哪些分子來訓練AI演算法、再選擇要讓AI演算法檢查哪個物質資料庫。而在選出某些候選的分子之後，也是人類再次運用生物學知識，判斷為何有效。

巴茲萊等人之所以能成功，要素之一就是掌握了一種認知自由（cognitive freedom）。而他們擁有這種自由，並不是因為讀了哪本書、依循了什麼傳統、做了什麼顯然合理的事，而只是因為他們運用了一種全人類都擁有的獨特認知能力。（本文摘錄整理自《超越AI的思考架構》，天下文化提供）

圖片來源／天下文化

 書名  超越AI的思考架構（Framers）

庫基耶（Kenneth Cukier）, 麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）, 德菲爾利科德（Francis de Véricourt）／著

林俊宏／譯

天下文化出版

定價：480元

 作者簡介 

庫基耶（Kenneth Cukier）

《經濟學人》雜誌資深編輯，《經濟學人》每週科技播客Babbage主持人，牛津大學賽德商學院副研究員，《大數據》作者之一。圖片來源／ITU

麥爾荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）

牛津大學網路研究所教授，並擔任微軟、世界經濟論壇等大公司和組織的顧問，是大數據（巨量資料）領域公認的權威，著作《大數據：隱私篇》一書獲得2010年 Marshall McLuhan 傑出著作獎。圖片來源／牛津大學

德菲爾利科德（Francis de Véricourt）

歐洲管理科技學院教授，決策、模型暨數據中心主任，專精於管理科學和機器學習。圖片來源／Francis de Véricourt