# Augmenting Human Intellect:A Conceptual Framework ### **Doug Engelbart**  **道格拉斯·卡尔·恩格尔巴特** (Douglas Carl Engelbart，1925 年 1 月 30 日 - 2013 年 7 月 2 日) 是一位美国工程师、发明家，也是计算机科学诸多领域的先驱。他最为人熟知的是他在人机交互领域的开创性工作，尤其是在 SRI International 的增强研究中心实验室期间，他的工作带来了了计算机鼠标的发明  ，以及超文本 、 联网计算机和图形用户界面前身的发展。在恩格尔巴特的指导下，增强研究中心开发了“[NLS](https://en.m.wikipedia.org/wiki/NLS_(computer_system))”，其资金主要来自高级研究计划局（ARPA，后更名为国防高级研究计划局（ DARPA ））。这些都在 1968 年的 [“Mother of All Demos”](https://www.youtube.com/watch?v=B6rKUf9DWRI)中得到了演示 。 🔗网站：https://www.dougengelbart.org/ >[color=#7b78e2] 💡"Douglas C. Engelbart [was] a visionary scientist whose singular epiphany in 1950 about technology's potential to expand human intelligence led to a host of inventions — among them the computer mouse — that became the basis for both the Internet and the modern personal computer"* “道格拉斯·C·恩格尔巴特[是]一位有远见的科学家，他在 1950 年对技术在扩展人类智能方面的潜力有着独特的顿悟，这促成了一系列发明——其中包括电脑鼠标——这些发明成为了互联网和现代个人电脑的基础” – John Markoff, NY Times >  恩格尔巴特意识到他有这样一个愿景，即利用这个工具来帮助一小群工作人员，他认为他们是知识工作者，并为他们提供一套智能工具，使他们的工作更加强大。这就是他的愿景，他一直坚持这个愿景，直到他的一生结束。他觉得人们有时候只挑选了他的一些想法，比如鼠标。鼠标在某种程度上是道格·恩格尔巴特最伟大的创造，因为它彻底改变了计算机。但他认为这只是他正在建立的系统的一部分，这个系统将允许一小群知识工作者进行协作。所以个人计算机作为这个行业出现时，与他最初的愿景不同，他觉得有些人采纳了他的一些想法，但并没有完全理解他的整体愿景。在他生命的最后阶段，他成为了一个有些悲伤的人物，因为他创造的行业在全球范围内迅速发展，他得到了一些认可，也得到了很多赞誉，但他觉得事情发展得不对。虽然随着事情的发展，我不认为他真正看到了谷歌的影响，以及许多工具的出现，正是基于道格最初的版本。 ——个人计算机与反文化篇（三）：专访纽约时报记者与作家John Markoff ---- ### 背景 这篇文章发表于冷战时期的美国，正值**信息科学、控制论、人工智能、军事研究**蓬勃发展的交汇点。 这项研究是由斯坦福研究所 (SRI) 和空军科学研究办公室 (AFOSR) 联合资助，试图回应一个核心问题： - 如何通过系统性手段提升人类应对复杂问题的能力？ 其目标是**增强人类的智力能力本身（augmentation）**。 > [color=#7b78e2]报告涵盖了旨在开发增强人类智力的方法的计划的第一阶段。这些“方法”可以包括很多东西——所有这些似乎都是过去开发和使用的手段的延伸，旨在帮助人类运用其天生的感官、智力和运动能力——我们将人类及其增强手段的整个系统视为寻找实际可能性的合适领域。对于我们的社会来说，这是一个非常重要的系统，而且像大多数系统一样，通过将整体视为一组相互作用的组件，而不是孤立地考虑组件，可以最好地提高其性能。 > #### 📖As We May Think 1945 年，万尼瓦尔·布什发表的这篇早期论文，提出了一些增强人类智力的建议，它与Engelbart所开发的框架非常契合，而且意义重大。 文章中有很多重要内容，但在此主要讨论的是与他的 Memex 的使用和含义相关的内容。他详细描述了联想路径在文件中的建立和使用，这提供了一个绝佳的范例，展现了符号结构化的一种新能力，这种能力源于新的人工制品处理能力，并提供了开发和描绘概念结构的新方法。任何文件都是一个符号结构，其目的是以一种方式表示各种概念和概念结构，使其最大限度地满足人类心理结构发展的需求——在人工制品和人类共同执行符号结构操作过程的能力所限定的范围内。Memex 使人类用户能够更便捷地（更省力、更快速地）完成他使用相对普通的摄影设备和文件系统所能完成的工作，但他必须在低级操作过程中花费大量时间，以至于他的记忆力和耐心等心理时间常数会使该系统无法像布什所阐述的那样，以细致入微的方式使用。 Memex 为普通的文件系统（符号结构化）流程增添了速度和便利性，这将鼓励用户采用新的工作方法，同时也为以前不常用的流程增添了速度和便利性。简化联想轨迹的建立和跟踪，使一种新的符号结构化流程变得切实可行，而这种流程的使用可以显著改变概念结构化和基本工作方法。巧妙地运用联想轨迹操作也可能增强人类的流程构建和执行能力，从而使人们能够利用 Memex 的功能，成功运用更强大的符号结构操作流程。Bush 举了一个这类例子，他指出，只需按一下按钮即可调出文件索引进行查看，这隐含地提供了更强大的功能，使其能够在更复杂的索引系统中工作。  > Engelbart愿景： > 1，他想将事业专注在让世界变得更好（当时这句话还不像现在这么流行） > 2，任何让世界变得更好的都是集体合作的结果 3，利用人类集体结合起来的智慧来找到有效的解决方法是问题的关键 4，如果能够大幅度的提高人类集体的智慧，就可以推进每一个重要问题的解决。 5，计算机可能作为大幅度的的提高人类这一能力的工具。 https://medium.com/@yang140/computer-history-doug-engelbart-6cc9896677a9 ---- ### 章节框架 一、**绪论** 二、**概念框架**——>初步基本分析提出的，关于如何看待系统性提高人类智力效能的可能性的图景。 三、**案例与讨论**——>展示一些明确的图景，以说明从第二部分提出的概念框架中可以获得的有意义的可能性——并且与普通的技术写作略有不同，第三部分的很大一部分以虚构对话的形式呈现。 四、**研究建议**——>提出了一个追求提高人类智力效能的研究的一般策略。其重要的原则之一是首先追求最快的收益，并利用由此获得的智力效能来帮助追求后续的收益。我们认为最快的收益来自（1）让人类获得配备计算机驱动的阴极射线管显示的数字计算机的每时每刻的服务，以及（2）开发新的思维和工作方法，使人类能够利用计算机的帮助。按照同样的策略，我们建议最初的研究工作开发一个这种类型的原型系统，旨在提高人类在计算机编程任务中的效能。（增强建筑师案例） 在未来人脑问题解决者和计算机“职员”之间的这种工作关系中，计算机执行数学过程的能力将在需要时使用。然而，计算机具有许多其他处理和显示信息的能力，这些能力对于人类在非数学的计划、组织、研究等过程中可能具有显著的益处。每个使用符号化概念（无论是英语、象形文字、形式逻辑还是数学形式）进行思考的人都应该能够从中受益匪浅。 五、**总结** ---- ### 研究目的 这份研究的目的是开发一个概念框架，在此框架内可以发展一个协调的研发计划，其目标如下：（1）找出限制个人基本信息处理能力有效性的因素，以满足社会对以最广泛意义上的问题解决的各种需求；（2）开发新的技术、程序和系统，使这些基本能力更好地适应社会的需求、问题和进步。 我们对这个框架提出了以下规范： - 它能为长期的基础研究和短期内能产生实际成果的研究提供视角。 - 它表明这种增强实际上将涉及工作环境、思维方式、技能和工作方法方面的变化。 - 它能评估现有领域的工作和知识的可能相关性以及吸收任何相关内容的基础。 - 它能够揭示进行研究的领域和评估研究的方法，作为选择起点的基础，并表明如何为所需的研究制定适当的方法。 ### ✦ Augmenting Human Intellect >[color=#7b78e2] 💡我们所说的‘增强人类智能’是指提高一个人处理复杂问题的能力，获得满足其特定需求的理解力，并得出解决问题的方案。在这方面，能力增强意味着以下几点的结合：更快速的理解、更好的理解、在以前过于复杂的情况下获得有用的理解程度的可能性、更快速的解决方案、更好的解决方案，以及找到以前似乎无法解决的问题的解决方案的可能性。— Doug Engelbart, in his Introduction to *Augmenting Human Intellect.* **增强人类智能意味着为他们配备必要的技能和知识，以及任何行业工具。** Engelbart将这些“增强手段”视为各组成部分的动态合成，随着时间的推移而共同演变。因此，我们已经被增强了，那么如何改进它呢？他将基本要素归结为“人类与他们经过培训使用的语言、工具和方法”，简称为 **H-LAM/T**，作为一个系统运行，一个“能力库”，其要素可以在一个整体系统方法中重新设计。通过这个视角反思他的研究目标，开启了一个全新的、扩展的增强人类智能的视野，以及思想的表示、概念和符号的操纵和框架，智能发生的地方，智能放大和协同作用（反之，限制这些的因素），所有这些都得到了计算和能力改进新范式的帮助，包括首先改进什么和谁，以及学习如何以平衡的方式持续共同演化整个人-工具系统的关键重要性。 > [color=#7b78e2]❓不是设计一个全知全能的技术物，而是设计一种可以通过技术（或者说通过掌握符号的系统）来帮助人们更好思考的系统。 (个人总结部分，观众老爷们辩证看待) ### GENERAL 个体对世界的全部影响，本质上源于他通过有限的运动通道向世界传递的信息。这反过来又基于通过有限的感官通道从外界接收的信息；基于他自身产生的信息、驱动力和需求；以及他对这些信息的处理。**他的处理分为两种：一种是他通常意识到的信息（识别模式、记忆、视觉化、抽象化、推理、归纳等）；另一种是无意识地处理和介导接收到的和自身生成的信息，以及无意识地介导有意识的处理本身。** ### 智力发展的历史进程 * 概念操控——人类通过进化出发展抽象概念和概念的生物能力，超越了低等生命形式。他们能够在一定程度上在头脑中操控这些概念，并抽象地思考各种情况。他们的心智能力使他们能够从具体事例中发展出一般概念，从一般概念中预测具体事例，联想概念，记住概念等等。我们这里所说的概念，指的是其原始的、非语言化的形式。 * 符号操作 ——当人类学会用特定的符号在头脑中表征特定概念时，他们又向前迈进了一大步。在这里，我们暂时忽略交流性的言语和书写，只考虑能够通过思维操作符号而不是它们所代表的那些更难处理的概念来进行繁重思考对个人的直接价值。 * 手动、外部符号操作——在利用生物进化而来的心智能力进行理解和解决问题的过程中，另一个重要进步是将部分符号操作活动外部化的方法的发展，尤其是在图形表示方面。这补充了个体的记忆力和视觉化能力。（我们这里关注的并非人类合作所带来的价值，因为语言和书写都是外部符号操作的形式。我们讨论的是手动绘制符号图形的方法——棍子和沙子、铅笔、纸和橡皮擦、直尺或圆规等等。）这种外部符号操作方法主要与个体目前进行概念操作（思考）方式的进化息息相关。 #### 沃尔夫假说 沃尔夫假说认为，“一种文化的世界观受到该文化所使用的语言结构的限制”。但在语言和人类推理能力的演化过程中，似乎还有另一个因素需要考虑。 #### 新沃尔夫假说 我们提出以下与沃尔夫假说相关的假说：一种文化所使用的语言以及进行有效智力活动的能力，在其演化过程中都直接受到个体控制外部符号操作方式的影响。 那么H-LAM/T 系统带来的变革——具体来说，将数字计算机的功能融入到人类个体的智力活动中——的一种解读方式是，我们正在引入全新且极其先进的符号外部操控手段。之后，我们想要确定由此可能带来的语言和思维方式的有益改变。这暗示了我们个体智力能力进化的第四个阶段： * 自动化外部符号操作——在这一阶段，人类用来表示其所操作概念的符号可以在眼前排列、移动、存储、调用，并根据极其复杂的规则进行操作——所有这些都能够通过特殊的协作技术设备，对人类提供的少量信息做出非常快速的反应。在我们现在所能想象的极限范围内，这可以是一台计算机，我们可以用它快速便捷地进行通信，它与一个三维彩色显示器相连，可以在其中构建极其复杂的图像——计算机能够根据人类的指令，自动对这些图像的部分或全部执行各种各样的处理。这些显示和处理过程可以提供有用的服务——我们可以想象到各种简单和奇特的种类——并且可能涉及我们从未想象过的概念（就像第二阶段的前图形思维者无法预测条形图、长除法或卡片文件系统一样）。  ### ✦ H-LAM/T 系统 Engelbart 提出一个称为 **H-LAM/T**的框架，作为“增强人类智力”的基础结构。这个框架包含以下四个维度： ***Artifacts*** 人造物——为人类舒适、为操纵事物或材料、以及为操纵符号而设计的物理对象。 ***Language*** 语言———个人将他所了解的世界分解成他的大脑用来模拟世界的概念，以及他附加到这些概念上并在有意识地操纵这些概念时使用的符号（“思考”）。 ***Methodology*** 方法论——个人组织以目标为中心（解决问题）的活动的方法、程序、策略等。 ***Training*** 训练——人类为了使其在使用方法 1、2 和 3 方面的技能达到有效运作的程度所需的训练。 **基本观点** 这种将系统视为一个相互作用整体的观点，通过考虑由 H-LAM/T 系统基本要素构成的流程能力库层级结构，得到了强有力的支持。语言、工件或方法论中的任何潜在变化都只与其在流程中的使用相关，而该层级结构中任何位置出现的新流程能力，都可能促使人们重新考量层级结构中许多其他部分的潜在变化可能性——无论是语言、工件还是方法论中的可能性——这体现了这三种增强手段之间的紧密关联。 提高个人运用其基本能力的有效性，是重新设计系统可变部分时面临的一个问题。系统积极地参与到个人理解能力发展和问题解决等一系列连续的过程中；这两个过程都受人类动机、目的和意志的影响。重新设计系统执行这些过程的能力意味着重新设计全部或部分功能层级。要重新设计一个结构，我们必须尽可能多地了解结构中使用的基本材料和组件；除此之外，我们还必须学习如何从功能整体及其目的的角度来观察、测量、分析和评估。在这种情况下，任何现有的分析理论本身都不足以分析和评估整个系统的性能；因此，追求改进的系统需要使用实验方法。 > 💡总结：H-LAM/T系统，旨在描述人类如何通过工具、语言和流程来增强其智力的复合系统。是作为整个增强智能的分析框架。 #### Intelligence Amplification智力放大 接受“[intelligence amplification](https://en.m.wikipedia.org/wiki/Intelligence_amplification)”（该术语最初由 W. Ross Ashby提出。）起初，该术语**被否定，理由是我们认为，人类唯一的希望是使现有的人类智力与需要解决的问题更好地匹配，而不是使人类变得更聪明。**）这一术语并不意味着试图提升人类的原生智力。 “智力放大”这一术语似乎适用于我们增强人类智力的目标，因为即将产生的实体将展现出比独立人类所能展现的更多所谓的智力；我们将通过将人类的智力能力组织成更高层次的协同结构来放大人类的智力。拥有放大智力的是由此产生的 H-LAM/T 系统，其中LAM/T 增强装置代表了人类智力的放大器。 >（ps.集体智慧指的是个人通过合作提升集体智慧所运用的智慧） >Q：IA 与 AI的区别？ >  #### Two-Domain System双域系统  当复杂的机器成为人类与之合作的主要工具时，“人机界面”这一术语多年来一直被用来表示两个领域之间能量交换的边界。然而，“人机界面”自人类开始使用工具并执行复合流程以来，已经存在了几个世纪。 >**智力活动划分为两个主要领域：** **人类思维领域（Human Processes）**：人类内部的心理结构、概念理解和决策过程。 **人造物领域（Artifact Processes）**：工具、语言、记录系统、符号装置等人工结构。 > 当复杂的机器成为人类与之合作的主要工具时，“人机界面”这一术语多年来一直被用来表示两个领域之间能量交换的边界。然而，“人机界面”自人类开始使用工具并执行复合流程以来，已经存在了几个世纪。 当显式人工过程（explicit-human process）与显式人造物过程（explicit-artifact process）耦合时，就会跨此“界面”进行交换。这些耦合过程通常就是为这种交换而设计的，旨在为各自领域中其他隐含的显式人工过程和显式人造物过程提供功能匹配，这些过程负责更重要的任务。例如，手指和手部运动（显式人工过程）会激活打字机中的按键连接运动（耦合到显式人工过程）。但这些只是指导输入特定单词的深层人工过程与实际在纸上留下墨迹的深层人工过程之间匹配过程的一部分。 > 💡：这两个领域相互作用、共同演化，并且通过“界面”（interface）连接起来，形成一个完整的协同系统。 > #### H-LAM/T 系统的基本能力 Engelbart将人类的能力结构看作是一个能力等级谱系”（capability hierarchy）**，从复杂的任务逐级拆解，直至不可再有意义更改的基本能力。这种**递归的功能拆解法来源于早期控制论与系统工程方法，假设任何人类-技术复合任务都可以还原为更底层的操作。 #### H-LAM/T 系统的结构 该系统通过不同层级的“结构化”（structuring）机制来增强人类智力，尤其强调以下六类核心结构： 1. **心理结构（Mental Structuring）** * 指人类大脑中有意识与无意识的意象、联想与概念的组织方式。 * 是判断、直觉与行动的基础。 * 学习被视为心理结构的重新组织，而解决问题的行动则源自此结构的即时状态。 2. **概念结构（Concept Structuring）** * 概念是构建心理结构的“媒介”与工具。 * 概念是可组合的，新概念可由既有概念构成。 * 自然语言是一种重要的概念结构系统，也是一种基本的智力增强手段。 3. **符号结构（Symbol Structuring）** * 概念通过符号（语言、图像、图表等）表达，并以特定结构组织起来。 * 符号结构影响信息的呈现、理解与转换。 * 强调快速灵活地生成、切换与操控不同的符号视图（如通过计算机界面）是智力增强的关键。 4. **流程结构（Process Structuring）** * 指的是操控心理、概念与符号结构的操作流程。 * 包括组织、执行、评估这些流程的元流程。 * 是实现智力活动协调与推进的具体手段。 5. **物理结构（Physical Structuring）** * 是结构之间相互作用的实体。 6. **相互依存与再生（Interdependence and Regeneration）** * 所有结构类型是相互依赖、循环再生的。 * 心理结构依赖流程能力，流程能力又依赖心理结构与符号表达能力。 * 提升某一结构层级会反馈并强化整个系统的效能。 #### 补充概念： **执行上层结构（Executive Superstructure）**：如承包商网络，由一系列流程库组成，控制并协调整个系统的运作。 **执行角色的灵活性（Executive Role Flexibility）**：人类必须在“直接贡献”与“流程控制”之间灵活切换，需要有强大支持符号与概念处理的工具。 **复合效应（Compound Effects）**：人类认知能力之间的互动会产生非线性增强效果。个性化增强系统可进一步放大这种复合效应。 ---- ### 首先要增强谁？ 增强系统的第一批对象：**计算机程序员** #### 选择程序员的理由： * 程序员可以独立解决真实问题，简化实验变量。 * 编程任务具有明确语法与语义，易于结构化分析。 * 可用“程序是否运行”来客观评估成果成效。 * 程序员本身已习惯与计算机交互，技术适应性强。 * 编程是高认知挑战任务，适合验证增强理论。 * 增强程序员可直接反哺增强系统本身的开发效率。 （研究设计部分省略了，感兴趣请参考原文的第四章节）  🎬Mother of All Demos：https://www.youtube.com/watch?v=B6rKUf9DWRI ### 结论 本报告探讨了关于人类智力增强的总体观点。报告主要做了以下工作：（1）提出了一个假设。（**2）构建了一个概念框架。（3）描绘了一幅增强人类的“图景”。**（4）概述了研究方法。 **人类智力是社会最关键的资源** 提升问题解决能力，就等于提升整个社会的应变与发展潜力。因此，任何能够扩增人类智力的方式，都应被严肃对待。 **发展“增强系统”不需要等技术成熟** 即使我们尚未完全理解人类心理过程，或尚未拥有最先进的计算机技术，我们仍可以基于已有知识，立即着手开发可行、经济的智力增强工具。 **现在就应展开跨团队、跨学科的积极行动** Engelbart 提出了概念框架和行动计划，呼吁把增强人类智力当作一门“动态学科”来认真推动。 **构建一个持续迭代、改进的知识系统** 这门动态学科应该实现一种正向循环：深化问题理解 → 改进增强系统 → 提升系统开发能力 → 更有效地解决复杂问题。 **对“神经力量”的研究应与核能同等重视** Engelbart 认为，人类智力的潜能是最值得投资的社会资源，甚至比核能更关键。我们应将其视为未来科技发展和学术研究的核心方向。 ## Q： 如今，能解析 URL 的学生比十年前少了。有些人根本无法解析 URL——他们似乎不确定 URL 是什么。如果不是因为以下事实，这本是微不足道的： a) 网络是由 URL 构成的，它们远不止是连接组织； b) URL 指明了来源、所有权等，无论好坏； c) URL 和类似的项目——永久链接、doi、可以即时截断或更改的搜索查询——对于理解短暂与永恒、流动与可靠之间的怪异循环至关重要，而人们不仅需要体验，还需要掌握。 人们对于如何在自己的领域中建立和/或展示身份的意识也在减弱，而不是像各种广告支持/监控资本主义模式那样，生活在一个网络的底层，而这个网络是无形的、僵化的平台，比如 Facebook 或 Twitter。 除此之外，读写能力是一种思维习惯，需要通过使用来加强。数字和网络读写能力的萎缩，不是因为人们发现他们不需要这些能力，而是因为监视资本家（和其他人）构建的网络环境阻止了人们意识到他们的平台下正在发生任何事情。这就好像我们被递给了短语手册，这样我们就永远不必用我们理解并且或多或少可以自己掌握的语言来说出自己的想法。  #### 插播内容：  范式是一种塑造我们看待世界方式的思维模式。 过时或变化缓慢的范式会严重限制我们对可能性以及如何进行的认知。 例如，大多数组织低估了加速变化的速率和规模。 道格·英格巴特 (Doug Engelbart) 认识到，组织走向未来的一大障碍是范式转变不足。因此，他创建了 Bootstrap“范式地图”，旨在识别组织和整个社会在加速变革中充分发挥其潜力所需的思维转变。地图上的每个方块代表一个范式转变。 不是能力基础设施中的单一能力，而是指向我们讨论的技术的普遍影响，它存在于能力基础设施的各个层面使得一个组织如何有效的做任何事情。 > *“The com­plex­ity of challenges we face may soon out­pace our abil­ity to solve them ... So a core chal­lenge for organ­i­za­tions tackling important challenges: Getting smart­er at getting smarter..."* > *“我们所面临的挑战的复杂性可能很快就会超过我们解决它们的能力……因此，对于应对重要挑战的组织来说，一个核心挑战是：在变得更聪明这件事上变得更聪明……”* — Doug Engelbart #### 延伸参考： 超文本技术时间线：https://en.m.wikipedia.org/wiki/Timeline_of_hypertext_technology 第八届网络社会年会｜Marc Weber：从链接到人工智能 ─ 在超媒体梦想中的多媒体及其根源： https://www.caa-ins.org/archives/11835 个人计算机与反文化篇（三）：专访纽约时报记者与作家John Markoff：https://caa-ins.org/archives/12528 控制论如何连接计算、反主流文化与设计｜Hugh Dubberly & Paul Pangaro： https://www.gcores.com/articles/186021