如是說999

2017-07-31

7月底，整个科学界最热之事，莫过于张首晟在《科学》杂志上宣布的一项发现了——马约拉纳费米子，一种正反同体的粒子，他团队称之为“天使粒子”。而这一重大发现突破困扰量子物理学80多年难题。

　　据悉，它具有两个划时代意义：

　　1）改变了基础物理，改变了人们一直认知的正反对立的世界观。这种马约拉纳费米子从1937年以来被科学家预言并梦寐以求的神秘粒子。

　　2）突破了量子最小极限单位。在通常的整数量子平台之外，张首晟他们探测到半整数量子平台。这是自1900年以来普兰克创立量子论假说以来、物理学领域惊天动地的又一发现。

　　就像杨振宁对张首晟评价，他获得诺贝尔奖只是时间问题。

　　天才型的张首晟初中没毕业直接考入复旦大学。后去美留学，33岁成为美国斯坦福大学终身教授。至今他几乎包揽物理界所有重量级奖项。

　　最近在硅谷高创会上他演讲时曾谈到，获2015年富兰克林奖章很荣幸，因是和自己偶像爱因斯坦获得的同一奖项。“而本杰明·富兰克林也是我心目中的伟大英雄。”他同时是丹华资本创办人，关注的投资领域涵盖人工智能、虚拟/增强现实、大数据、区块链等具有颠覆性的新技术。

　　而曾经两次面采机会放在小新创投面前而不小心（哈）错过。一次在硅谷创业会议上，一次就在前些天北京会场。他演讲完后被众人簇拥离场，但一会又折返现场，就站我座位旁边饮水机用纸杯喝水，我因正在拍照，就错过交谈更多讯息。

　　以下为张首晟先生高创会演讲要点提炼:

　　我们目前是星球上最智慧的生物，但是现在我们正在见证很多新物种的诞生，他们可能超越我们成为世界上最聪明的的物种。

　　为什么我们等待数十万年间的时间才能看到如此智慧的生物超越我们?

　　我觉得首先是摩尔定律。其次是大数据。我们知道摩尔定律每18个月计算能力就翻倍增长。那么这样一个摩尔定律，在过去50到60年间，一直在促使计算能力的增长。但摩尔定律也告诉我们，到了现阶段后续增长不可能像之前那么快。

　　摩尔定律告诉我们到了现阶段，发展会放慢，可能会面临一个危机。但是危机对科学家来说，也意味着机会。

　　所以我们自己研究怎样通过芯片还有电子的办法，来进一步增加计算能力，让我们能够提升半导体所能够获取的一个计算能力。这是非常大的一个机会。

　　先让我们想想为什么硅谷能够取得成功？在左边我们可以看到一个图，这是威廉，他在新泽西，他年轻的时候发明了晶体管，因此带来了科技的变革。

　　现在我们发现了一种新材料，称之为是拓扑绝缘体，这是我个人发明的材料。

　　材料一直以来都是非常重要，无论是对于人类历史哪个时期都是如此。实际上每个人类历史文明的主要时期，基本都是以材料命名。比如旧石器时代、新石器时代、青铜器时代、铁器时代等。而现在进入硅器时代，相信未来这个也会非常重要，因为未来会进入拓扑绝缘体主导的时代。

　　过去这些材料都是通过意外事件发现，但是现在可以通过理论而实现精准的发现。我们可以超越传统的计算机，而建立量子计算机，我们称之为拓扑量子计算机。

 　　现在讨论一下它的算法，针对人工智能所特定的算法。基本上来说我们可以做一个比较，把人工智能，它实际上就是在模仿人大脑的活动，其实人类历史上有一个很类似的情况。比如我们模仿鸟的飞行过程，来开发出的飞机。我们又找到一个数学原理，叫做流体动力学，我们发现流体动力学的公式，基于这个数学原理我们又建造飞机，飞行能力比鸟还强。但是直到今天，打造出一个飞行方式和鸟完全一样的飞机还是非常困难。

　　那么人工智能的开发过程很类似，第一代的人工智能就是模仿人脑的运算方式，因为人脑有很多神经元，有一千亿的神经元细胞，每个神经元细胞都会独立进行一定的运算。那么第一代的深度学习的算法就是在模仿人大脑的运算方式，就像我们模仿鸟的飞行方式。但是后来人工智能取得一个巨大的进步，能够真正的理解智慧的数学运算基础，在这个基础上面我相信我们能够开发比人脑更有效，但是运作方式不一样的算法。

　　现在人工智能和机器学习已经可以做很好的推荐，比如能够推荐我读什么书，我下一步看的电影是什么？但是与此同时我认为如果我们有足够的网上学习的课程，我们能够让人工智能来给我们推荐应该学习什么样的教材？这样子的话可以根据每个人的学习特性进行个性化的定制。

　　我们相信人工智能能够改善人们学习的效率。有人说人工智能摧毁很多工作，但是我相信通过人工智能辅助的教育，让人们的学习变得更加有效。

　　有时候我想机器的智慧是不是超过人的智商？我们曾经做过图灵实验，这个实验就是考察机器在模仿人的时候，是否骗过人的眼睛？也许目前这个阶段非常困难，有时候机器在单个任务上面做的比人更好，但是不能做到完成像人。所以人的最高的智商就是能够发现自然的基本定律，比如E等于MC的平方，机器超过人的智商，意味着机器像爱因斯坦那样思考，能够发现爱因斯坦相对论或者M等于MC平方这样自然界的基本定律。

　　所以人工智能领域我们必须理解现在要合作，如果能够实现学术和产业界的结合，就是算法和数据解决，让我们实现更好的应用。

  SOURCE: http://dy.163.com/v2/article/detail/CQM0UT9G0511H6KK.html

 （图文來自网络，版权属于原創）