永遠資訊過載，無法管理？阿里巴巴前副總裁、大數據先鋒思想家涂子沛提出了一個清晰的解決方案──「第二大腦」，利用資訊技術的最新成果建立一個外部大腦，幫助我們追溯過去、管理現在和規劃未來，激發更多創意和想法，甚至實現知識和精神的不朽和百年傳承。
文／大數據先鋒思想家、《第二大腦》作者 涂子沛
人類很早就意識到，人的生命有限，個人遺留的價值要跨越時空，要實現不朽，唯有透過歷史記錄。孔子說：「君子疾沒世而名不稱焉。」歐陽修（1007—1072）又說：「著在簡冊者，昭如日星。」這兩人的意思分別是：一個人到死而名聲不被人稱讚，君子應引以為恨；人的名字如果能寫在史書之上，就會如太陽星辰一樣發光，照耀千秋萬代。
我們每個人都渴望不朽，但在過去，只有成為名人、偉人，才可以寫入史書，被後世所銘記。芸芸眾生中又有幾個人能建功立業、成名成家，最後為歷史所詳細記載呢？
今天資訊技術的發展迎來了一個新的機遇，除了本書所探討的第二大腦，今天的現代人還擁有電子郵件、聊天、照片、影片、消費、存款、醫療、教育、接受公共服務等大量的資料，這些資訊被稱為資料遺產。當這些資料足夠多並且匯聚在一起的時候，就可以給人工智慧提供演算法，以期開發一個生命演算法，創造一個新的數位化生命，也就是數字虛擬人。
這個虛擬人會有表情和聲音，這意味著一個人的形象可以長期留存，並保持生動和鮮活。在所有的資料中，影片是動態的方式，因為它具備連續的聲音、動作和畫面，這是文字記錄和照片所無法企及的，畢竟一個人的聲音、容貌、舉手投足才是最有感染力的。如果我們和另一個人對話時，不僅能聽到他的聲音和口頭禪，還能看到他的面部表情和身體姿勢，那就是我們迄今能想像的一個人保持不朽最好的方式。第二大腦擁有影片、照片以及個人所有的資料遺產，還有我們以上所提到的演算法，它們所創造的數位虛擬人將永遠留存在網際空間，讓一個人實現數位化的永生。
未來已呼嘯而來，數位虛擬人將會成為紀念逝者最好的方式。我們的後代可以和我們的數位虛擬人對話聊天，那個時候，他看到的不僅僅是文字，聽到的不僅僅是聲音，他看到的是一個立體的、栩栩如生的人，不僅有面部表情，還有動作和姿態。因為我們留下了不止一張臉部照片，還有大量的全身照片，這就是基於三維模型開發3D數位虛擬人最好的素材。這樣的技術已經出現並已經在快速走向成熟。
和我們的前人比起來，這是不得了的事情。牛頓和愛因斯坦可謂青史留名，牛頓的運動定律、愛因斯坦的相對論都是以他們的名字命名的，他們還留下了一些廣為傳誦的故事。愛因斯坦因為生活在照相機、答錄機、攝像機已經發明的年代，他還留下了一些照片、錄音和影片，牛頓則沒有留下。但是即使愛因斯坦留下了大量這樣的影像資料，他的形象在後代那裡也是支離破碎、不盡如人意的。這樣的數字虛擬人就是一個紀念館，一個真正屬於個人的紀念館，也可以說是一個電子墓地。一個活的、生動的、可以留言對話的電子墓地。
事實上，關於死亡的觀念和文化，人類正在面臨一個全面的、深刻的變革。
我認為人類現有的墓地會逐漸消失，人類對骨灰處理的最好方式將是海葬或者是樹葬，電子墓地會逐步取代現有物理空間的墓地。我之所以做這樣的預判，還有一個更現實的觀察，那就是我們大部分人都會定期去給自己的父母和親人掃墓，但當我們自己也離開了這個世界以後，第三代（即父母的孫輩）去的就少了，到第四代幾乎沒人再去了。所以100 年之後，絕大多數人的墓地還是會被平掉，還是會從地面上消失。他們生活過的氣息早已隨著歲月而消失殆盡，在地球上難以找到他們曾經生活過的任何物理憑證。在這個世界上，我們能記住的只有前一、兩代人，對於歷代祖先，如果沒有足夠多的記錄，他們就像沒有存在過一樣。而在網際空間裡，數位虛擬人、數位紀念館持續的時間可能超過100 年。
未來將沒有墓地，但人類卻可能記得更多的祖先，更好地紀念他們的祖先。
簡單地概括，以資料遺產為基礎，透過演算法的機制產生一個虛擬人，投射出一個栩栩如生的數位化身。即使你與世長辭，你也可以將自己的想法、行為和個性留給後人去紀念、分析和繼承。你的形象、思想和個性將如岩石一般留存在人間。這就是新的不朽，也是前所未有的不朽。
具體要如何實現，我在這裡勾勒出4 個步驟：
- 第一步：把一個人留下的所有資料全部數位化。
- 第二步：為這些數位化的資料加上中繼資料，並讓它們結構化。
- 第三步：在這些結構化的資料之上，開發一個特定的演算法，在這個演算法的主導下，一個新的數字虛擬人產生了。它可以利用現有的結構化資料回答後代的問題，和後代聊天對話。你的後代可能會問出「你」完全不懂的問題，但演算法會根據現有的結構化資料給出猜測和推斷性的回答。也就是說，演算法不僅要類比「你」的大腦，也要學習，即使這個問題在「你」所有的知識之外，演算法也可以進行回答。
- 第四步：開放這個演算法的邏輯和參數，讓聽到回答的人知道哪些是源於演算法的學習，哪些是基於「你」一生的事實和邏輯。
作為第一大腦的擁有者，我們要知道的是，我們的第二大腦、我們的數位化身一定比我們擁有更好的記憶力。
如果它們像人類一樣健忘，就要學習一種新的能力──遺忘，但很顯然，我們不會把這種能力賦予它們。除了比我們擁有更好的記憶力，演算法還會賦予第二大腦學習的能力。面對同一個問題，第二大腦可能會給出和第一大腦略微不同或者完全不同的答案。究竟會有哪些不同？這取決於我們留下的資料的數量和品質，我們現在還很難確定和想像。
這個演算法甚至是在你離開這個世界之前就開始部署和使用的，我們可以提前把它部署在我們的第二大腦裡。當一個人向自己的第二大腦提問時，他就可以看到回答，他對這個回答是否滿意，是否認為其做出足夠好的判斷，為這個演算法繼續優化提供了可能，而演算法的回答也為第一大腦做出判斷提供了參考。人機之間的互動就真正地產生了。這種互動就是一個第一大腦和第二大腦互相豐滿的過程。
其實，第二大腦和第一大腦之間的互動現在已經產生了。我們常常會搜尋自己的記錄，以尋找某些相關的資訊和記錄。當我們的第二大腦形成體系的時候，這就是透過搜尋對自己的第二大腦進行發問，以期尋找一個特定問題的答案。在我們在挖掘現有記錄之後，可能會找到有限的答案，而且這個答案很可能令我們不滿意，於是可能觸發我們對原有的記錄進行修改、補充和完善。這樣一來，簡單的搜尋行為就變成了人機之間雙向的交流和討論。透過這種互動，第一大腦和第二大腦都相應地得到了豐富和成長。
──本文摘自三采文化出版《第二大腦》／涂子沛 著
