“我們能為宇宙建立一個完整的模型嗎？我的工作假說是‘能’?！?/span>科學(xué)人：你一直說，不含隨機性的細(xì)胞自動機也可以產(chǎn)生無法預(yù)測的模式。現(xiàn)實世界如此多姿多彩，你覺得它是不是也不需要隨機性？沃爾夫勒姆：我覺得不需要。很多時候人們說的“隨機性”，其實是建模時用的黑箱：我不了解一個系統(tǒng)的全部規(guī)則，所以我假定這個系統(tǒng)有某些額外的因素在提供“隨機”的輸入。這個意義上的“隨機”，只是證明你還沒為這個系統(tǒng)建立完整的模型而已。但我們能為宇宙建立一個完整的模型嗎？我的工作假說是“能”。也許這假說是錯的，也許出于什么原因我們就是無法為宇宙建立完整模型——但是我還沒有見到相關(guān)的證據(jù)。所以我會朝這個目標(biāo)而努力。一旦我們得到了完整模型，隨機性就消失了，沒有任何來自外部的不可預(yù)知的因素。我有個朋友名叫格里高利·蔡廷，他對于算法隨機性這整個領(lǐng)域非常感興趣，他有一個著名的發(fā)現(xiàn)叫做“歐米伽數(shù)”（即蔡廷常數(shù)），這個數(shù)字雖然是個確定的數(shù)，但任何圖靈機都計算不出來。我和他觀點的區(qū)別就是，我認(rèn)為宇宙像pi一樣，雖然無窮無盡但可以計算到任意精度；而他始終認(rèn)為宇宙像歐米伽。我不知道為什么。科學(xué)人：如果我們建立了宇宙的完整模型，是否意味著我們就沒有自由意志了呢？沃爾夫勒姆：我在我的書里討論了一個概念，叫做“計算不可化約性”（Computational irreducibility）。這意味著，就算你知道了一切規(guī)則，你可能也無法提前預(yù)測這些規(guī)則將會做什么——唯一的辦法是實地運行這些規(guī)則看看它們到底會做出什么來。“自由意志”這個詞包括很多層面，如果我們能預(yù)測我們將會做出什么事情來，那可以說我們沒有自由意志。比如說，看一只蛾子反復(fù)地撞擊玻璃窗，試圖飛出去，我們會說它看起來沒有自由意志，似乎是決定性的反射機制。但如果我們看到一個人在做一件非常復(fù)雜的行為，我們會說他看起來好像在作出選擇，因為我們無法預(yù)測他將會怎么做——在這個意義上，我們擁有自由意志。我們的歷史必須按順序逐漸上演，你不能說“我已經(jīng)知道結(jié)局了，快進(jìn)到頭吧”；歷史是必不可少的。世界的底層規(guī)則是簡單的、決定性的，但是這些規(guī)則生成的人類行為卻極端復(fù)雜，這之間的計算鴻溝無法化約，因此我們的行為是“自由”的。科學(xué)人：會不會有一天，我們對大腦已經(jīng)有足夠的了解，可以監(jiān)控到足夠的信息，可以說“十秒鐘之后這個人會想這件事情”？這時人們還有自由意志嗎？沃爾夫勒姆：我不知道。這一點已經(jīng)部分地在鳥類中實現(xiàn)了，我們能大致預(yù)測出鳥類下一秒會唱什么樣的歌。但我還是覺得，自由意志這個概念的根源，只是因為要預(yù)測未來所需的計算量太大。就算我們發(fā)現(xiàn)了宇宙的全部規(guī)律，要么我們得想辦法進(jìn)行和宇宙同樣的運算，要么我們就看著宇宙自己這么算下去。科學(xué)人：到那時，是否物理就變成了數(shù)學(xué)呢？物理條件會反過來限制我們對數(shù)學(xué)的理解嗎？沃爾夫勒姆：如果我們真的建立了宇宙的模型，一切都可計算，那么全部物理問題就都還原成了數(shù)學(xué)。但什么是數(shù)學(xué)呢？數(shù)學(xué)從公理系統(tǒng)出發(fā)，比如歐幾里得的公理系統(tǒng)；在此基礎(chǔ)上我們推導(dǎo)出一系列的形式知識。至于選擇什么樣的公理，可以是人為武斷選擇、得到純粹抽象的數(shù)學(xué)知識，也可以選擇那些和現(xiàn)實世界對應(yīng)的公理。歐幾里得認(rèn)為他選擇的公理是對應(yīng)現(xiàn)實的，但后來數(shù)學(xué)家逐漸開始做出武斷的抽象的選擇。數(shù)學(xué)是個抽象的領(lǐng)域，它不會被現(xiàn)實的物理限制。“模仿人類，既是錯誤的路線，又是唯一可行的路線”科學(xué)人：對于侯世達(dá)的人工智能（AI）路線——遵循類比、模仿人類思維——你怎么看待？沃爾夫勒姆：我認(rèn)識他，我無法評判他的具體研究內(nèi)容，但對于他的大致方向——理解人類的智能——我的看法是：這既是錯誤的路線，又是唯一可行的路線。一方面，如果說我們的目的是創(chuàng)造智能系統(tǒng)，那么這條路線與之無關(guān)，正如研究鳥類如何飛行與制造飛機無關(guān)一樣。特別是在所謂“通用推理AI”上，人們曾經(jīng)說它才是能夠回答問題的系統(tǒng)，但沿這條路線沒有人成功；而我們的WolframAlpha卻成功地回答了許多問題。我們?nèi)绾巫龅降?？通用推理AI，所做的是推理。面對物理問題，從一個事實推理出下一個事實，就像中世紀(jì)的哲學(xué)家那樣。而我們做的，則是計算。面對物理問題，我們在某種意義上是“作弊”了：使用我們文明積累下來的全部科學(xué)和數(shù)學(xué)確立一個方程，然后把結(jié)果計算出來。在這里，我們使用的方式和人類思考問題的方式截然不同，但效率要高很多。大部分眼下的智能系統(tǒng)都是這樣。但另一方面，如果我們的目的是真正的“終極”智能呢？我們現(xiàn)在的計算能力，和大腦比起來都可以說相當(dāng)不錯了，但是如果要為這些計算設(shè)定一個目的，必須有人類的參與。我們的系統(tǒng)可以想算什么就算什么，但沒有人為它指明目標(biāo)，它什么也做不了。世界上沒有所謂“純粹”的智能，它必須和人類目標(biāo)緊密相連。侯世達(dá)的路線對解決任何具體的智能問題都沒有什么幫助，但對理解我們的目的卻至關(guān)重要。科學(xué)人：為什么人類有目的，機器就沒有呢？你覺得區(qū)別在哪里呢？沃爾夫勒姆：這是個好問題。水有向下流的“目的”，你可以為物理世界賦予各種各樣的“目的”，但所謂的目的其實有兩種，一種是遵循物理機制自然會產(chǎn)生的結(jié)果，另一種則是努力要去實現(xiàn)的目標(biāo)。自然界的計算能力完全可以和人腦像匹敵，但自然界的目的全都是前者，而如果我們希望得到類人智能，必須要有類人的目的。比如湍流，或者木星大氣表面的漩渦，它在做各種各樣繁復(fù)的計算，恐怕比我們的大腦更加復(fù)雜——至少是運算量更大，但它看起來并未獲得我們所說的智能，因為我們唯一知道的智能，就是人類智能。科學(xué)人：那么你相信智能爆炸會帶來技術(shù)奇點嗎？沃爾夫勒姆：不相信，至少不是人們通常說的那種奇點。許多人說奇點的時候，想象的一個重要特征就是人類永生。這遲早是能實現(xiàn)的，也許部分技術(shù)來自生物學(xué)，部分技術(shù)來自數(shù)字世界。這時看起來也許就像是抵達(dá)了奇點一樣——人類和智能有了無限的時間去發(fā)現(xiàn)新事物。但是每年新發(fā)現(xiàn)的東西就會因此而指數(shù)爆炸直到無限嗎？我不這么認(rèn)為。也許我有偏見吧，人類智能是個連續(xù)譜，而我很幸運，我自己位于這個譜的上面那一端；但是在我看來，這些智力并沒有質(zhì)的區(qū)別。就算你的智商有200甚至1000，恐怕也不會讓你懂得一些別人不可能懂的東西。能不能把更多的知識整合起來？當(dāng)然可以。假如說我們現(xiàn)在大腦每秒接收100兆的信息，我們當(dāng)然可以想象一個智能系統(tǒng)每秒可以接收并處理上千兆的信息；但我不認(rèn)為這談得上是“更高的智能”。“我把自己看成一個工具的制造者”科學(xué)人：人們說WolframAlpha是第一個實用的AI。你在創(chuàng)造它的時候，覺得自己是一個AI研究者嗎？沃爾夫勒姆：“人工智能”是一個很模糊的概念。我和AI打交道的這些年里，它從讓人激動的概念，變成了“毫無希望”的領(lǐng)域，現(xiàn)在它又東山再起，流行起來了。四十多年前，我就想做一個像WolframAlpha這樣的東西。當(dāng)時，我覺得要做一個這樣的工具，必須先制造出通用AI，這很困難，所以我沒有沿這個方向繼續(xù)做下去。但后來，由于我所做的研究，我意識到其實不需要通用AI，也能提供計算性知識。這就是我發(fā)明WolframAlpha的原因。我們想制造出“聰明”的系統(tǒng)，而現(xiàn)在我們有了Wolfram語言作為平臺，在這個基礎(chǔ)上我們就能實現(xiàn)智能系統(tǒng)的目標(biāo)。我把自己看成一個工具的制造者，而拿這些工具做什么呢？把我們這個文明的一切知識匯聚起來，形成框架，讓新的知識能夠自動在它的基礎(chǔ)上生產(chǎn)出來。WolframAlpha和Wolfram語言都是在幫助人思考，但和其他幫助人思考的工具不同，我們所做的是讓知識變成可以用來計算的東西。科學(xué)人：Wolfram語言未來會向免費和開源方向發(fā)展嗎？沃爾夫勒姆：開源在有些事情上是好的，另一些則不是。一般來說，當(dāng)一個項目需要領(lǐng)導(dǎo)、需要整體設(shè)計的時候，開源是很難實現(xiàn)的；而我們過去二十年來做的正是這樣的項目——創(chuàng)造從未有過的東西。另一個因素是，這種語言用到了很多很多的知識，其中有些知識屬于我們，另一些知識則來自別人，我們不能就這么簡單地說，“這一切都是免費的！”的確，WolframAlpha是免費服務(wù)，我們提供這項服務(wù)本身是不賺一分錢的。這沒問題，但光靠它自己無法長久維持，所以我們在它的基礎(chǔ)上提供很多別的服務(wù)，并從中營利。我的信念是，建立一個經(jīng)濟(jì)-生態(tài)系統(tǒng)的最好辦法，就是讓那些從中獲得價值的人們也為之付費。這是最簡單的方式。很多所謂的開源解決方案，其實是陷阱。最著名的陷阱就是安卓：系統(tǒng)本身是免費的，但你要支付專利費。還有些別的例子，東西本身是免費的，但你自己沒法建立這個系統(tǒng)，你得求助專業(yè)人士，最后還是得付錢讓他們在云端托管。所以我們做的，其實是在經(jīng)濟(jì)問題上坦誠相見：人們可以使用Wolfram語言在線版免費地學(xué)習(xí)和試用，但當(dāng)創(chuàng)業(yè)公司在此基礎(chǔ)上開始盈利的時候，就要為此付錢。其實這個模式和常見的模式差別也不是那么的大，但如果他們選擇了開源的方案，那么就說不準(zhǔn)什么時候要付專利費或者云端托管費。我們所做的只是讓事情簡單化，讓人們預(yù)先清楚會發(fā)生什么。科學(xué)人：你覺得你的產(chǎn)品受到了硬件計算能力的限制嗎？沃爾夫勒姆：不怎么覺得。我面臨的挑戰(zhàn)是在軟件上找到巧妙的方法，我不覺得底層的硬件是什么限制——當(dāng)然多年前我剛開始使用計算機的時候肯定是受限制的。其實真正的制約因素是，從一個想法到可運行的軟件誕生，這個過程要花多長時間。軟件本身運行所花的時間很少成為瓶頸。我們確實有很多極端的例子：比如眼下像機器學(xué)習(xí)這樣的程序，要運行很多個CPU年才能得到結(jié)果，如果能快一些固然很好。再比如，為了提供一個用戶界面能讓人類感到使用自如，硬件至少需要達(dá)到一定的水準(zhǔn)；在一部分移動設(shè)備上我們還做不到這一點。但這都是相對次要的問題。當(dāng)然還有別的因素，比如現(xiàn)在中國網(wǎng)絡(luò)連接的不確定性———某種意義上這也算是硬件問題吧，不過這是另一個話題了。所以關(guān)鍵還是，我們?nèi)祟惸芊褡龀龊玫能浖?/h2> 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