以網路看清經濟，以GIS吃透歷史——鴻學院核心課的方法論介紹

心理 03-13

■ 文 | 宋鴻兵

畢加索的名畫《小提琴與葡萄》

20世紀50年代，大衛·胡貝爾（David Hubel）和托斯坦·威塞爾（Torsten Wiesel）將微電極插入麻醉貓的大腦皮層，發現不同視覺層面的信息能夠激活不同的神經元組，他們因此獲得了1981年的諾貝爾獎。

我們現在知道，每一幅圖像在大腦中都被「分解」為三十多個頻道，某些神經元組在感受到邊緣時才被激活，比如水平線、垂直線、對角線等；另外一些神經元組則對強弱對比度、深度、顏色，以及特定的運動方向極其敏感，感知到這些特徵時就會被激活；另外，圖像中每一個特徵的空間位置都與視場相互對應，如視場左上角的一條黑色水平線會激活大腦的某些神經元細胞，而如果出現在右下角則不會。

大腦的視覺區為圖像世界繪製了一張空間的「托撲圖」，為了獲得意義，這些被分解成視覺特徵單元的信息碎片需要重新組合起來，最終完成圖像的識別工作。

畢加索的名畫《小提琴與葡萄》就是大腦視覺信息碎片化的形象寫照，欣賞者必須自己完成碎片的「組合創新」，深度參與藝術的再創作。

我們欣賞一幅畫的認知過程可以概括為：1、大腦神經元組進行分工，形成多個「特徵探測器」，每一個特徵探測器僅「關注」某個特徵；2、提取特徵的本質，即保留信息的骨架而捨棄所有細節，如圖中水平方向的信息被濃縮為「水平線」這一抽象特徵；3、所有被抽象出來的特徵進行「組合創新」，它的本質是通過概率計算來辨識某種模式。

其實，讀書形成認知的過程也一樣。

蘇軾著名的「八面受敵」讀書法就是一個很好的例子。所謂「八面」，是泛指書中各個方面的內容，蘇軾將研究對象分為東、南、西、北、東南、東北、西南、西北八個方向，然後各個擊破。蘇軾認為，「少年為學者，每一書皆作數過盡之。書富如入海，百貨皆有，人之精力，不能兼收盡取，但得其所欲求者爾。故願學者，每次作一意求之。」

蘇軾的意思是，好書就像廣闊的知識海洋，不僅內容豐富，而且學問也很深。一本好書需要讀很多遍，每一遍只選擇一個特定方向進行深度探索。讀的遍數多了，研究的面也就全了。蘇軾讀《漢書》正是用的「八面受敵」法，他第一遍只看「治世之道」，第二遍專攻「用兵之法」，第三遍研究人物和官制，第四遍著力於財政錢糧，數遍之後，蘇軾終於「吃透」了《漢書》。

概括來說，蘇軾讀《漢書》的第一遍選擇了「治世之道」這個「特徵探測器」，專心用力於該領域而不顧及其它內容，即「集中優勢兵力，各個擊破敵人」。我們需要切記，大腦的注意力才是人生最寶貴的資源，而不是簡單的時間。蘇軾提煉出「治世之道」的抽象特徵之後，再選擇第二個特徵探測器。最終，蘇軾將《漢書》中提煉出來的所有抽象特徵進行「組合創新」，從而識別出王朝興衰的典型模式。

鴻學院在核心課第41和第42講中，將上述思想方法歸納為「認知演算法論」，西方最近500年趕超了東方，他們最重要的突破就是認知演算法獲得了重大升級，理性主義和演繹邏輯使其思維效率大大超越了東方的經驗主義和直覺主義。

我們以這種基於卷積神經網路的模式識別方法應用於核心課的第53和54講，即識別中國500年來主要地區經濟增長的根本模式。首先，我們將特徵探測器進行了「分層」，如一個地區的自然稟賦作為特徵的最底層，在其上逐層疊加遠程貿易的不同特徵：如糧食貿易、食鹽貿易、茶馬貿易、棉布貿易等，然後對經濟史、貿易史、貨幣史、地方史等歷史「大數據」進行定向的特徵篩選，並提煉出抽象的典型特徵，最後將這些抽象特徵進行組合，從而識別出某地區經濟增長的根本模式。

其實，這與蘇軾的「八面受敵」讀書法本質上很類似，只不過我們使用了先進的地理信息系統（GIS）來組織實施「八面受敵」的戰術細節。

我們以谷歌地圖和谷歌地球作為信息整合的平台，將「特徵探測器」設計為若干地圖層，把地圖上的商業重鎮和貿易節點作為歷史大數據的存儲單元，在地圖上繪製河流和陸地貿易通道，使貿易活動和經濟增長集中呈現在地圖上，極大地增強了蘇軾「吃透」《漢書》所需要的直觀洞察力。

更有價值的是，每個地圖特徵層都可以導出為標準數據文件，類似去中心、離散化、獨立存在的資料庫，便於大規模協同工作。由於所有數據文件實時存儲在雲端，無論何時何地都可以方便地調用和分享。如果使用更為專業化的GIS系統，可以導入這些數據圖層文件，並利用專用功能模塊進行計算、統計、分析，從中發現數據特徵圖層之間的規律，甚至「預測」出城市的崛起、貿易通道的興衰、產業結構的變遷、人口轉移的趨勢等等。

工欲善其事，必先利其器。

以深度神經網路來研究經濟，以地理信息系統來讀懂歷史，以組合創新來發現規律。跨文化、跨學科、跨思維，核心課追求的是思想機器的升級和認知演算法的優化！

直觀看到「八方受敵」的全景