共同領域：人機溝通的基本限制

溝通和談判需要語言學家所謂的“共同領域”（common ground），即作為人與人之間互動平臺的一種理解的共同基礎。心理學家克拉克在上面的引述里，虛構人物艾倫和芭芭拉之間的任何活動——語言或其他，都要牽涉到他們的共同領域。從同樣的文化和社會背景來的人，他們已有的共同看法和經驗使他們能快速而有效地互動。你曾經偷聽過別人的交談嗎？我在購物中心和公園走路時經常這樣做（當然啦，是借由科學之名）。我不斷地發現甚至在兩個人熱烈交談之時，談話內容也是那么貧乏。下面是一個很典型的交談例子。

對艾倫和芭芭拉而言，這也許是深入而重要的交談。然而，由于我們了解他們交談所需的重要資訊的缺失，我們不可能知道他們指的是什么，也就是說，我們不知道他們的共同領域。

缺乏共同領域就是我們無法與機器溝通的主要原因。人類和機器鮮有共同之處，因此談不上共同領域。人與人之間、機器與機器之間呢？那就不一樣了。人與人之間可以共享，機器與機器之間也可以聯通。但人與機器之間呢？沒有。

機器與機器之間有共同領域的說法也許讓你驚訝，這是由于機器的設計者，通常是工程師，會花很多時間去確定機器之間可以共享所有的背景信息，以便做出有效的溝通。兩部機器要開始溝通時，首先經過一系列的步驟確定它們之間有共同的資訊、狀態，甚至它們交流的語法。用資訊工程師的話說，這步驟稱為“握手”（handshaking）。這方面的工作非常重要，工程界開發了一大套國際通用的標準，以保證互相溝通的機器之間可以共享同樣的邏輯與背景信息。建立標準很困難，互相競爭的公司需要經過很復雜的談判去解決技術上、法律上和政治上所有相關的議題。不過，最后的結果是值得的：他們建立了共同的語言、程序和背景信息，以便建立機器間的共同領域，而進行有效的溝通。

想知道兩部機器之間如何建立共同領域嗎？對我們人類而言，盡管通常看不到、聽不到機器之間的“握手”，但這程序幾乎出現于所有電子設備之間需要互相溝通的時候。無論是你的電視機與機頂盒連接，還是機頂盒與電訊傳輸設備連接，還有你的電腦連上網絡，抑或你的手機在開機時搜尋信號。當然，最明顯的例子就是從傳真機發出的奇怪聲音。當你撥了一個傳真號碼后（順便一提：打電話時的撥號音和電話鈴聲也都是握手的方式），就會聽到一系列的顫聲，那就是你的傳真機正在和對方的傳真機商議電碼標準、傳遞速度和列印解析度。雙方同意后，你的機器開始傳送信號，對方同時繼續提供正確收訊的消息。就像兩個互相不認識的人第一次見面時，會比較拘謹和刻板，他們會先交換一下共同認識的人，包括可以分享的技藝和興趣。

人與人之間可以享有共同領域，機器之間可以尋求一個共同領域。可是機器和人生活于兩個不同的世界，一個是依邏輯界定的規則主導的互動；另一個是錯綜復雜，依背景狀況而靈活反應。因此，表面上看來相同的前提會因“狀況不同”而引導出不同的行動。而且，存在于目標、行動和感覺上的基本差別意味著機器和人甚至不能在一些基本的問題上達成一致，比如，世界上正在發生什么事？我們要采取什么行動？我們要達成什么目標？缺乏共同領域是個超級鴻溝，將人和機器彼此分離。

人們善于從以往的經歷中學習，用前車之鑒來調整他們的行為。這也表示人與人之間的共同領域會隨時間而增長。而且，人們對曾經共同參與的活動也比較敏感，因而即使在相似的狀況下，艾倫與芭芭拉之間的互動也許和艾倫與查爾斯之間的互動大不一樣。艾倫、查爾斯和芭芭拉之間有交換新資訊的能力，他們能從經驗中學習，然后相應地改變行為。

相比之下，機器幾乎不能學習。是的，成功或失敗的經驗能讓機器改變做法，但除了實驗室里的幾個系統之外，它們歸納的能力很差，幾乎沒有。當然，機器的能力一直在進步。全球很多研究實驗室都從事這方面的努力。然而，人和人之間的相同程度與機器和人之間的相同程度，有很大的鴻溝，這差距不可能在短期內填滿。

回頭看看本章開始時描述的三個未來假想狀況，那些情形可能發生嗎？機器怎么能知道一個人的心事？怎么能知道超出它們感應器偵察范圍的其他活動？怎么能用頤指氣使的建議來與人充分地表達自己的意見？答案是，它們不能。

我的冰箱不允許我吃雞蛋？也許我不是自己要吃的，而是為了別人準備。是的，冰箱可以覺察出我在取蛋，可以經由一個包含我家和家庭醫生辦公室的醫療系統得知我的醫療記錄，比如體重和膽固醇數值，可是這些資料仍不能讓機器擁有讀心術，看穿我在想什么、要做什么。

我的車子能否查詢我的日程表，為我選擇一條有趣的開車路線？是的，這狀況里所描述的都有可能發生，或許，唯一的例外是自然語言的溝通。不過，系統發展得越來越好了，所以語言也會不成問題。我同意車子給我的提議嗎？如果車子就像上述狀況一樣，那沒關系，它提出一個有趣的、我也許沒想到的建議，但允許我做主。那就是一個不錯的、友善的互動，我很贊同這種方式。

我的房子可能嫉妒、羨慕鄰居的房子嗎？這不太可能，盡管與附近的房子比較設備和運作也是跟上時代的良策。在商業上，我們稱這為“標桿”（benchmarking）和跟隨“最佳實務范例”（best practices）。所以，再次說明，這種假想狀況有可能發生，不過沒有必要使用那種趾高氣揚的語氣。

機器的學習能力和預測新的互動結果方面的能力很有限。它們的設計者只能根據他們僅有的經費和當時的科技水準進行設計。一旦超出范疇，設計者只好想象機器可能要面對的世界。設計者從機器感應器得到的有限資料，推論實際可能發生的狀況以及機器該如何應對。只要系統要做的工作是在一定的范圍內且沒有突發狀況，這些系統大多都能表現良好。一旦面臨的狀況超出設計時預設的簡單條件，那么，簡單的感應器、智能決策系統和問題解決程序就不能完成任務。人和機器之間的鴻溝是很大的。

人要成功地與機器互動，基本的困難在于沒有共同領域?？墒?，系統如果能避免這危險，只做建議而不強制執行，并且讓人了解和選擇，而不是強加以讓人無法理解的操作，那么，這種系統還是非常切合實際的。雖然，共同領域的缺失使很多自然談話式的互動不可能發生，然而，如果將假定和共通處都弄清楚，也許通過人與機器都能闡釋的內在行為和自然互動，就能實現人與機器的互動，我完全認同這一點。這就是第三章要講述的主題。