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如果你是冲着這題目來讀這篇文章就會失望了。先講好了,不要栽“標題黨”的罪名。
IBM的首席運營官Dario Gil介紹量子計算機,在MIT的一次演説中引用了史丹福大學理論物理學家Savas Dimopoulos的一段話做開場白:(可惜這段視頻國內無法看)
Dario Gil
"The thing that differentiates scientists (theoretical from
experimental physicists) is purely an artistic ability to discern
what is a good idea, what is a beautiful idea, what is worth
spending time on, and most importantly, what is a problem that is
sufficiently interesting yet sufficiently difficult that it hasn't
yet been solved but the time for solving it has come now."
(區分理論科學家與實驗科學家的是純粹的藝術能力,能分辨什么是好的理念,什么是漂亮的理念,什么値得花時間去做。最重要是這難題足夠有趣,足夠困難,從來沒有被解決,而解決的時機已經來臨。)–
Savas Dimopoulos Savas Dimopoulos
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在查考這段話的時候,又看到另一段精警的語録:
"Why do humans do science? Why do they do art? The things that are
least important for our survival are the very things that make us
human."? (人類爲什么做科學?爲什么參與藝術?這兩種與我們的生存最不重要的事,正是人類爲什么是人類的原因。)
這兩段話挑起頗多感想。
如何選擇硏究題目,也是選擇人生的道路。什么是値得做,什么不値得做,是優先的選擇,其次才是解決問題的細節。選擇的題目需要有挑戰性,就包括有趣與困難兩個條件。還要考慮解決的條件是否成熟,否則就流于空想。沒有計算機的出現,不可能有互聯網
。沒有經典計算機,也不會有量子計算機。這些發展的過程是不能逾越的。
注意,Dimopoulos把分辨、選擇的能力稱爲“藝術”。因爲這種辨識能力,往往不可以三言兩語解釋,是長期積累的學習經驗訓練出來的嗅覺,直覺。這種能力不是按部就班的思維,不是機械式的0與1之間的選擇。這種思維,接近量子計算機的能力。將來量子計算機可以提陞人類這方面的能力,所以講者Gil引用這段話。
沒有互聯網,搜索機器,西方古籍地圖掃描上網,不能發現一些原著的矛盾和謬誤,我也無從破解《坤輿萬國全圖》是中國人原創,不是來自西方測繪的秘密。公元2000年以前,高精圖片沒有足夠分辨度,除非有豐富的圖書館資源,不能比較多種地圖、典籍的內容。這些局限剛好在21世紀都突破了,才有更正世界史的可能。光是看公元2000年以前的資料,方法和理論,是不能解決問題的。
把古籍的資料結合互聯網提供的方法和資料,就是解決難題的時機來臨,我剛好湊在浪尖上。搜索功能基本上窮盡了500年來西方的“地理大發現”理論的基礎,暴露了它致命的、無可申辯的弱點。知己知彼,可以一往無前。
將來量子計算機可能可以自動找出前人理論的缺點,自動發表文章更正,那就省事多了,我也不需要那么吃力,重複又重複這些淺顯的道理,囉嗦得惹人討厭。將來是否有一天,整個世界變得很透明,沒有人能説謊?沒有人敢説謊?因爲有人工智能-量子計算機的監督,誰説謊,馬上被識破,全世界都知道,説謊者與謡傳者的眞實面目都呈現衆人面前
,無所遁形,那的確是理想的世界。人人開始不得不自律坦白,講實話成爲習慣,以後慢慢從必然王國到自然王國,那是眞正的自由。話説回來,IBM今天的量子計算機是5個Qbits,人工智能在同一學科里可能容易做得好,跨學科、跨領域還是有一定難度。科硏的藝術還是需要的。所以,人類被代替的一天沒那么快到來。這代人的職業還是有保障的,下一代就很難説了。
最後看看講者與被引者的名字。講者Dario Gil出生西班牙,這名字有西班牙,荷蘭,德國等的淵源。被引的Savas
Dimopoulos一看就知道是希臘裔的名字。兩位説話都帶有明顯的歐洲口音,偶爾還有英語語法錯誤。他們在專業上的拔萃,並不受濃厚的“鄉音”,民族名字和語法瑕疵影響。他們談科學,扯上藝術,好像還把藝術提陞到比科學更高的層次,沒有人對此感到什么不對,反而對他們的博學,橫跨文理更加敬佩。現在我們科學界有些人還認爲“河水不能犯井水”,跨學科的硏究不止不受重視,反受排擠,因爲審評要牽涉太多人,太麻煩了,沒有人願意出頭,更不要説把科學與藝術挂鈎。科學界的門閥觀,不看數據分析、只看出身,倚仗位高權重,操生殺之權的現象,將來在人工智能-量子計算機前面,肯定是撑不住的。
良藥苦口,希望讀者網友能看到這篇文章,算你幸運,也算我沒白費力氣。
李兆良 2018.12.28
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