演講者：弗蘭克?維爾澤克（Frank Wilczek），理論物理學(xué)家，麻省理工學(xué)院物理學(xué)講席教授，諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者。
大家好，很高興來到這里，繼續(xù)我在中國做公開演講的傳統(tǒng)?？吹娇茖W(xué)在中國的被關(guān)注程度，以及中國科研的活力，不斷提升的科研質(zhì)量，很令人鼓舞。
今天的主題不僅是目前物理學(xué)前沿的大問題，也是哲學(xué)前沿的大問題：理解意識(shí)是如何從物質(zhì)中產(chǎn)生的。
大多數(shù)科學(xué)家，如研究人類大腦的神經(jīng)生物學(xué)家，都假設(shè)意識(shí)確實(shí)是從物質(zhì)中產(chǎn)生的。因此，全面理解了大腦也將使我們明白人類是如何思考的。但是，在物理學(xué)中，我們也逐漸明白，信息應(yīng)該被視為是物理的（ information is physical）。貫穿這次講座，我將對(duì)這一想法詳細(xì)論述，并且它可以以幾種完全不同的方式體現(xiàn)出來。信息和思想不僅可以在大腦物質(zhì)中實(shí)現(xiàn)，也可以在其他種類的物質(zhì)，甚至與人類大腦不太相似的物質(zhì)中實(shí)現(xiàn)。所有這些都表明，意識(shí)可以從物質(zhì)中涌現(xiàn)，而且是以幾種截然不同的形式。這就是為什么我今天的標(biāo)題是“奇特新腦（Strange New Minds）”。
我將要討論的第一種奇特新腦是大家可能都熟悉的東西。這是下面我將談?wù)摰募夹g(shù)中最為成熟的一個(gè)，但是它帶來了這樣一種觀點(diǎn)，即意識(shí)能夠以一種現(xiàn)在人們非常熟悉的、切實(shí)的形式，從物質(zhì)中涌現(xiàn)出來。數(shù)字計(jì)算機(jī)，我們知道它們所做的一切 —— 在許多方面類似于智能實(shí)體的行為，都是基于對(duì)大量 0 和 1 的操作。我們確切地知道這些奇特新腦是如何工作的，因?yàn)槭俏覀兘⒘怂鼈儭?/p>
喬治?布爾（George Boole）
信息可以通過符號(hào)來表示，一般意義上的信息都能夠以 0 和 1 來表示。這一理解可以追溯至喬治?布爾（George Boole），他是 19 世紀(jì)英國的一位數(shù)學(xué)家和哲學(xué)家。他寫了一本著名的書，題目是“思維的法則”（Laws of Thought）。在哲學(xué)家萊布尼茨甚至亞里士多德那里，你能發(fā)現(xiàn)更早的類似想法，但是把它引入科學(xué)層次的確實(shí)是布爾。布爾的核心想法可以簡(jiǎn)單地這樣表述：思維中的一個(gè)過程、理性的一個(gè)過程，是邏輯演繹。布爾認(rèn)為，我們可以用“1”來表示一個(gè)陳述為“真”（正確），用“0”來表示一個(gè)陳述為“假”（錯(cuò)誤），然后就可以依據(jù)系統(tǒng)的法則，對(duì)這些“0”和“1”進(jìn)行操作，得到新的推論、新的陳述。
例如，如果陳述 A 是真的，那么以“1”來表示，陳述 B 也是真的，也以“1”表示，那么，陳述“A 且 B”也是真的，所以也應(yīng)該以“1”表示。陳述“A 或 B”也是真的，因此同樣以“1”表示。陳述“非 A”是假的，因此以“0”表示。聯(lián)合“0”和“1”來進(jìn)行邏輯演繹的規(guī)則，叫作“布爾代數(shù)”。
布爾代數(shù)
受此啟發(fā)，也受工業(yè)對(duì)實(shí)用計(jì)算技術(shù)需求的刺激，查爾斯?巴貝奇（Charles Babbage）設(shè)計(jì)了一個(gè)更通用的機(jī)器，他稱之為“分析機(jī)”（Analytical Engine）。阿達(dá)?洛芙萊斯（Ada Lovelace）與他合作密切。在某種程度上，阿達(dá)?洛芙萊斯是第一位計(jì)算機(jī)程序員，她看到了這一機(jī)器的各種可能性，并將其解釋給世界。
查爾斯?巴貝奇
阿達(dá)?洛芙萊斯
這是“分析機(jī)”的模型，它將“信息是物理的”這一想法，從概念階段、從喬治?布爾意思到的符號(hào)表示階段，發(fā)展到機(jī)械操作階段。這臺(tái)機(jī)器不同部件的設(shè)置，幾乎沒有來回切換的開關(guān)。這臺(tái)機(jī)器通過機(jī)械操作來執(zhí)行邏輯法則，或者你可以說，來實(shí)現(xiàn)思考。
分析機(jī)
艾倫?圖靈（Alan Turing）繼承了洛夫萊斯和巴貝奇在這個(gè)特殊的機(jī)器（按照今天的標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)機(jī)器又小又難用）中發(fā)展出的想法，并使它更加抽象了。圖靈試圖“捕獲”所有的思想形式，不僅僅是數(shù)學(xué)計(jì)算或邏輯推理。在運(yùn)算方面人們可以想到的一切，都可以用“0”和“1”來凝練地實(shí)現(xiàn)。例如，你可以用“0”和“1”來編碼一幅圖像：用一個(gè)二進(jìn)制數(shù)來描述光的強(qiáng)度，這個(gè)二進(jìn)制數(shù)有很多 0 和 1；然后，操縱“0”和“1”可以生成不同顏色和光強(qiáng)的新圖像?；蛘吣阋部梢蕴幚砦谋?，以及實(shí)現(xiàn)很多超越布爾和洛夫萊斯所設(shè)想的邏輯和數(shù)學(xué)計(jì)算的事情。
艾倫?圖靈
這里需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，盡管圖靈的架構(gòu)只是“符號(hào)式”的，他是一個(gè)理論家，但這個(gè)架構(gòu)非常清晰。這臺(tái)被稱作“圖靈機(jī)”的思想機(jī)器的每一步操作都非常清楚。因此，如果你想建造一臺(tái)能“思考”的機(jī)器，你可以把它當(dāng)作說明書來讀。
圖靈機(jī)：一種通用計(jì)算機(jī)
非常重要的是，圖靈提出了令人信服的論據(jù)。其他人也從不同的角度探究這一問題，雖然他們提出的執(zhí)行“思考”的方案很不同，但所有這些方案都被證明可以用圖靈機(jī)來實(shí)現(xiàn)。因此，人們普遍接受了：任何能完成圖靈提出的操作的機(jī)器，只要其足夠快、規(guī)模足夠大，就能做任何大腦能做的事情。這被稱為通用計(jì)算機(jī)。
存在一種通用的具有思考能力的機(jī)器，這是一個(gè)非常、非常強(qiáng)大的概念。但是我想強(qiáng)調(diào)一個(gè)非常重要的物理問題，也是一個(gè)非常重要的哲學(xué)問題，也許喜歡挑戰(zhàn)權(quán)威和質(zhì)疑公認(rèn)智慧的年輕人可能會(huì)提出這種問題，即：任何可以計(jì)算的東西，任何可以思考的東西，任何可以在物理世界中實(shí)現(xiàn)的東西，真的都可以用圖靈機(jī)來計(jì)算嗎？
這是一個(gè)深刻的物理問題。我們不知道確切答案。
克勞德?香農(nóng)
克勞德?香農(nóng)（Claude Shannon）是麻省理工學(xué)院的教授，他把故事推動(dòng)到下一階段。
當(dāng)香農(nóng)進(jìn)行設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)布爾和圖靈曾想實(shí)現(xiàn)的想法時(shí)，不是以機(jī)械齒輪和曲柄，或者純粹的符號(hào)來實(shí)現(xiàn)，而是用更現(xiàn)代化的電子電路技術(shù)，我們稱之為“邏輯門”。它們是邏輯運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)，我在講到布爾時(shí)告訴過你們，但是現(xiàn)在它是以電路的輸入和輸出來實(shí)現(xiàn)的。
在一個(gè)非常常見的實(shí)驗(yàn)中，“真”以高電壓表示，“假”以低電壓表示。你在“（邏輯）門”的一端輸入（高 / 低）兩電壓，經(jīng)由一個(gè)合理設(shè)計(jì)的電路，通往另一端，在那里輸出對(duì)輸入進(jìn)行布爾代數(shù)運(yùn)算后的結(jié)果。如果你想表示邏輯“和”，也就是要實(shí)現(xiàn)：當(dāng)且僅當(dāng)兩個(gè)輸入都是高電壓時(shí)，你的輸出是高電壓。這成為了設(shè)計(jì)電路來物理上實(shí)現(xiàn)布爾代數(shù)的一個(gè)問題。實(shí)際的電路相當(dāng)復(fù)雜，如果你學(xué)習(xí)電子工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)課程，你就會(huì)學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)這些電路。
邏輯門
香農(nóng)的博士論文就是基于能夠?qū)嶋H制作出執(zhí)行這些操作的電路設(shè)計(jì)。看這個(gè)例子，這是一個(gè)表示“否”的邏輯電路。如果你在左面的輸入端輸入一個(gè)高電壓，那么低電壓從右邊的輸出端輸出，而如果你在輸入端輸入一個(gè)低電壓，那么高電壓則會(huì)從輸出端輸出。
電子邏輯門“否”
在早期，我指的是 20 世紀(jì) 40 年代開始的時(shí)期，實(shí)際上，這些想法是出于戰(zhàn)爭(zhēng)的需求而第一次被整合實(shí)現(xiàn)。在晶體管帶來變革之前，計(jì)算機(jī)基于真空電子管。在我小時(shí)候，我父親是一名電子技師，處理早期的收音機(jī)和電視，家里到處是這種真空管，就這樣我慢慢開始了解和喜歡上它們。
真空管
但是，正如你所看到的，按照現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)，真空管的體積太大了。與現(xiàn)代計(jì)算機(jī)芯片相比，真空管要大得多，而且這只代表一個(gè)邏輯門的一個(gè)元件。同樣，它們并不穩(wěn)定，發(fā)熱現(xiàn)象很嚴(yán)重。但第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)就是基于真空管發(fā)明的。
現(xiàn)代計(jì)算機(jī)時(shí)代真正開始于晶體管和集成電路的發(fā)現(xiàn)，利用它們你可以在一個(gè)小地方放置很多很多邏輯門。到了 20 世紀(jì) 70 年代，IBM 生產(chǎn)出著名的 360 系統(tǒng)，雖然體積仍然很大，但卻是基于晶體管、更復(fù)雜的電子學(xué)，磁帶用作存儲(chǔ)器。稍后，我會(huì)更詳細(xì)些說明。多年來，這是一項(xiàng)占主導(dǎo)地位且非常實(shí)用的技術(shù)。
早期的集成電路和存儲(chǔ)器
如今，曾經(jīng)一房間儀器才可以實(shí)現(xiàn)的功能可以在一個(gè)芯片上實(shí)現(xiàn)。這個(gè)芯片可能只有拇指這么大。英特爾處理器就這么一點(diǎn)點(diǎn)?？梢钥吹剑捎谖锢韺W(xué)和工程學(xué)的進(jìn)步，現(xiàn)在可以在一個(gè)很小的物體里實(shí)現(xiàn)很多很多的邏輯門，就是它們?yōu)槟愕奶O果手機(jī)、筆記本電腦提供動(dòng)力，從而讓這些現(xiàn)代計(jì)算設(shè)備和許多工業(yè)應(yīng)用在日常生活中變得如此簡(jiǎn)單。
現(xiàn)代處理器
這么了不起的裝置，值得我們進(jìn)一步去了解一下它。這里提供幾個(gè)數(shù)據(jù)，這些是芯片的規(guī)格。首先是時(shí)鐘頻率。要進(jìn)行邏輯運(yùn)算，你必須完成一步，再做下一步，然后再做下一步。這是時(shí)間的函數(shù)，計(jì)算會(huì)隨時(shí)間向前推進(jìn)。時(shí)鐘頻率是每秒 30 億次運(yùn)算，記作 3 GHz。信息移動(dòng)的速度類似于每秒十億次信息從一個(gè)地方傳輸?shù)搅硪粋€(gè)地方。我可能沒法向大家精確地說明這一定義，需要知道的是，這些思維機(jī)器非常敏捷。人腦的時(shí)鐘頻率大約是每秒 1000 次，要慢 100 萬倍。而一臺(tái)電腦的價(jià)格只有 999 美元，比雇一個(gè)學(xué)生或助手來做計(jì)算，成本要低得多。
芯片的規(guī)格
但是有兩件事限制了這項(xiàng)技術(shù)繼續(xù)發(fā)展。一是它產(chǎn)生大量熱量。一個(gè)小小的芯片能產(chǎn)生高達(dá) 130 瓦的功率，這取決于你使用它的程度。而人腦可產(chǎn)生大約 30 瓦的功率，盡管它比人腦小得多，但它產(chǎn)生的能量和熱量卻比人腦多。計(jì)算機(jī)技術(shù)前沿的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)是散熱。
芯片單元也變得越來越小。45 納米這一規(guī)格，可能對(duì)你來說太抽象了，它只有原子大小的幾倍 —— 大約是單個(gè)原子的十倍。所以，芯片運(yùn)作背后的這些小邏輯門并不比單個(gè)原子大多少。芯片驚人的能力依賴于這些奇特的新“腦”，依賴于對(duì)物質(zhì)如何工作的強(qiáng)大理解。所以說，物理很偉大。
要走得更遠(yuǎn)，我們需要更深入地了解物質(zhì)是如何工作的。因?yàn)樵叫∫馕吨娇?、越便宜。我們制造越來越小芯片的技術(shù)推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步。這在哲學(xué)上非常有趣。你制造機(jī)器，制造出的機(jī)器再制造更小的機(jī)器。
但事實(shí)遠(yuǎn)比此更為復(fù)雜。同樣，它需要許多基礎(chǔ)物理創(chuàng)新和深刻理解。這就是萬物的本質(zhì)，沿著這條路，多年來進(jìn)展顯著，至少有 50 年的發(fā)展史了。
摩爾定律正發(fā)揮著作用。摩爾定律并不是一個(gè)定律，它不是自然定律，而是對(duì)數(shù)字計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的觀察。這一定律概述：大約每兩年，芯片的線性尺寸將變小一倍，價(jià)格便宜一倍，速度快一倍。這一業(yè)態(tài)已持續(xù)了幾十年。
現(xiàn)在，翻一倍也許不像以前那樣了。由于基本的物理原因，這種進(jìn)展速度將很難保持。現(xiàn)在的比特幾乎總是涉及：分離電荷以獲得電壓，正如我之前提到的，或者排列物體（通常是電子）的自旋。因此，如果你想編碼“1”和“0”（這通常利用電壓來實(shí)現(xiàn)），你要做的是這樣分離電荷：如果高壓開啟，即正電荷在上而負(fù)電荷在下，你會(huì)得到“1”；相反，你會(huì)得到“0”。這是在物理上實(shí)現(xiàn)“1”和“0”的一種方法?；蛘?，你可以利用自旋方向：自旋全部向上、向下分別代表“1”和“0”。
如今，尺寸越來越小，小到只有幾個(gè)原子大小，因此，在“0”和“1”的基本實(shí)現(xiàn)上，我們可以利用的僅有幾個(gè)單元。如果我們想繼續(xù)改進(jìn)技術(shù)，那將要改變摩爾定律，以及改變我們工作的本質(zhì)，這是非常具有挑戰(zhàn)性的，因?yàn)楫?dāng)我們進(jìn)入只有一到幾個(gè)自旋或電荷的層次，規(guī)則變化了。我們進(jìn)入所謂的量子力學(xué)領(lǐng)域，面對(duì)的是物理學(xué)中的量子行為。
量子世界是一個(gè)很難開展工作的地方，在那里你只有一個(gè)電荷或一個(gè)自旋。數(shù)量上發(fā)生很小的漲落，就會(huì)導(dǎo)致完全不同的結(jié)果。而在量子世界中，漲落無處不在。
量子力學(xué)的本質(zhì)在于概率，而且量子世界充滿了漲落。例如，電子不能同時(shí)具有確定的位置和確定的速度，這就是海森堡不確定性原理。所以，當(dāng)你的單元在到處移動(dòng)并且很難確定的時(shí)候，這是一個(gè)很難開展工作的地方。
但正如我將要闡述的，這個(gè)奇怪的量子世界也充滿了希望和允諾。如果我們與之合作，而不是試圖與之對(duì)抗，它會(huì)開辟新的可能性。
我們正在從比特、二進(jìn)制數(shù)字，即 1 和 0，轉(zhuǎn)向量子力學(xué)版本的比特，稱之為量子比特。這帶來了一種新的信息，不是布爾、巴貝奇和圖靈等認(rèn)為的固定量的 0 和 1，而是物理世界啟發(fā)的、來自物理世界的 —— 漲落的量。
經(jīng)典比特和量子比特
最簡(jiǎn)單的兩態(tài)系統(tǒng)即一個(gè)單自旋，就是一個(gè)量子比特，它和我已經(jīng)提到的經(jīng)典世界的指上或指下的東西具有非常不同的圖像。它具有量子不確定性。由于我們無法擺脫量子不確定性，我們必須學(xué)會(huì)接受它。
就這種不確定性的特別形式，我詳細(xì)解釋一下?，F(xiàn)在我們測(cè)量一個(gè)量子比特的自旋 —— 讓我們把量子比特看作是指向上或下的自旋。我們可以在任意方向測(cè)量這個(gè)量子比特的自旋 ——x 方向、y 方向或 z 方向。如果我們這樣測(cè)量，我們沒有得到一個(gè)確定性的結(jié)果，正如我所說的，量子世界具有漲落。在量子力學(xué)原理中，你要知道，你能做到的是：得到在測(cè)量的三個(gè)方向上自旋向上或自旋向下的概率。
相比于單個(gè)經(jīng)典比特的只有一種選擇 —— 要么是 1，要么是 0，對(duì)于量子比特，我們需要三個(gè)概率 —— 三個(gè)數(shù)字，三個(gè)連續(xù)的數(shù)字即所謂的實(shí)數(shù)，來定義一個(gè)量子比特在做什么，它是什么狀態(tài)，而不是只有一個(gè)選擇，要么是 0，要么是 1。量子世界存在的現(xiàn)象，必須用復(fù)雜得多的方式對(duì)其描述。
我們?cè)囍蜗蠡恍〇|西，它們是抽象的，但也都出自物理的具體研究。比特的值要么是 0，要么是 1，
而量子比特在漲落，一個(gè)量子比特的狀態(tài)需要用三個(gè)數(shù)來表征，這就如同你在描述三維圓球中的位置時(shí)所需要做的一樣。這已是狀態(tài)空間的一個(gè)大擴(kuò)展。
當(dāng)我們開始考慮量子比特對(duì)時(shí)，事情變得更瘋狂了。如果我們要描述它們的狀態(tài)，我們可以選擇在 x 方向測(cè)量兩個(gè)量子比特，或者我們可以選擇在 x 方向測(cè)量量子比特 A、在 y 方向測(cè)量量子比特 B，或者反過來，等等。共有九種可能性，每一種又都有其概率。然后我們也可以置一個(gè)量子比特于不顧，只測(cè)量另一個(gè)量子比特。這就引入了另六種可能性?；诹孔恿W(xué)原理，可以證明，每一個(gè)可能性都以一個(gè)獨(dú)立的數(shù)字來描述。所以兩個(gè)量子比特用 15 個(gè)數(shù)字描述 ——15 個(gè)實(shí)數(shù)。以此類推，為了描述量子比特的狀態(tài)，我們需要 2 的 2N 次方 - 1 個(gè)實(shí)數(shù)。
在場(chǎng)的很多人應(yīng)該知道如何解釋這個(gè)數(shù)字 2 的 2N 次方 -1 有多大。一個(gè)量子比特，我們需要 3 個(gè)數(shù)字，兩個(gè)量子比特，我們需要 15 個(gè)數(shù)字，三個(gè)量子比特，我們需要 63 個(gè)數(shù)字，四個(gè)量子比特，我們需要 127 個(gè)數(shù)字，等等。數(shù)字變得非常大，變得非?？臁Ｊ聦?shí)上，前幾個(gè)例子還看不出來它會(huì)變得多么巨大。
有一個(gè)故事可以生動(dòng)地比喻這個(gè)變化。這是一個(gè)關(guān)于國際象棋的故事，國際象棋起源于波斯、印度、中國或是其他地方，這不是故事的重點(diǎn)。國王對(duì)象棋非常滿意，他非常喜歡這個(gè)游戲，于是想獎(jiǎng)勵(lì)發(fā)明者。國家就問這個(gè)發(fā)明者：“告訴我，你最想要什么?！毕笃宓陌l(fā)明者說：“我很謙卑，并不需要豐厚的報(bào)酬，只想每天都有米飯吃。而且我想將您的獎(jiǎng)賞與象棋結(jié)合起來。所以請(qǐng)您第一天賞我一粒米，放在第一個(gè)正方形里，第二天，賞我第一天的米數(shù)的 2 倍，放在第二個(gè)正方形里，第三天的數(shù)量是第二天的 2 倍……”國王說：“這太荒謬了，也太少了吧，與你的成就不符呀。”但是象棋的發(fā)明者堅(jiān)持就要這樣的獎(jiǎng)賞。于是國王便同意了。起初，這看起來像個(gè)玩笑。一開始是一粒米，然后兩粒，然后四粒，八粒，然后十六粒。但是后來數(shù)量開始變得更多了。很快國王發(fā)現(xiàn)他的大米儲(chǔ)備已經(jīng)耗盡，他很尷尬，因?yàn)樗帕?。所以，他殺了象棋的發(fā)明者。
從中我們可以學(xué)到，不斷翻倍，會(huì)產(chǎn)生非?？斓脑鲩L。這就是所謂的指數(shù)增長，這就是為什么摩爾定律能使我們從巴貝奇使用的那種笨重的機(jī)器中快速實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)的現(xiàn)代化。這也同樣適用于量子計(jì)算機(jī)和傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的對(duì)比。當(dāng)你添加越來越多的量子比特，量子計(jì)算機(jī)的容量增長會(huì)非常非常地快，比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的比特?cái)?shù)增長函數(shù)要快得多。因此量子比特的潛力非常大，它能開辟更為廣闊的空間。
但是，它們很精微、脆弱。在最初的實(shí)現(xiàn)過程中，我向你們提到，是單個(gè)電子或單個(gè)自旋。它們很容易被擾亂。這些概率很容易被任何與外界的相互作用干擾。如果你用這些概率來編碼你的信息，它們是非常脆弱的。所以我們需要保護(hù)這些量子比特不受外界以及彼此的影響，以保持信息的完整性。但另一方面，為了讓他們做有用的工作，他們必須相互影響，以實(shí)施量子門或其他操作。最終，我們不想僅僅把我們的量子計(jì)算機(jī)當(dāng)成一個(gè)黑箱來欣賞，開心于知道它的快和強(qiáng)大，我們想利用它解決問題！所以我們希望它能夠輸入和輸出信息。因此，我們必須在量子比特的孤立和相互作用之間保持微妙的平衡，前者是量子比特完整性的必要條件，后者是量子比特執(zhí)行必要事情的必要條件，也是量子比特偶爾與外界作用以獲取、輸出信息的必要條件。
物理學(xué)家和工程師正在探索幾種不同的方法來制造實(shí)用的量子比特。這對(duì)物理學(xué)家和工程師來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，基本性的新思想已經(jīng)出現(xiàn)。我認(rèn)為，為了發(fā)揮出量子計(jì)算的潛力，還需要更多的新思想。在此，我將簡(jiǎn)要提及已經(jīng)在進(jìn)行的或正在追尋的三個(gè)主要方向。
一個(gè)是原子，用激光方法來實(shí)現(xiàn)；另一個(gè)是電路，以電子學(xué)方式來實(shí)現(xiàn)；還一個(gè)是任意子，用編織來進(jìn)行計(jì)算。正如數(shù)字計(jì)算機(jī)從齒輪到真空管再到越來越小的晶體管，從磁帶式驅(qū)動(dòng)器到拇指般大小的驅(qū)動(dòng)器一樣，這項(xiàng)技術(shù)肯定也會(huì)不斷發(fā)展。我們現(xiàn)在正處在一個(gè)非常早期的狀態(tài)，可以說甚至還沒到量子計(jì)算的“真空管”階段，而是“分析機(jī)”時(shí)代。所以，我要說的是，還有其他的替代方法，雖然目前還不太發(fā)達(dá)，但也有可能會(huì)非常強(qiáng)大，如利用光而非原子，或利用固體缺陷。
這里為大家介紹一個(gè)粗略的，一個(gè)非常粗略的簡(jiǎn)單想法，一項(xiàng)正在研究的方法：里德伯原子方法。在這種方法中，你的量子比特或原子，被困在場(chǎng)中，場(chǎng)使得原子位置不動(dòng)。你從而獲得一個(gè)原子陣列，你知道它們的位置，所以可以定位它們。然后你用激光來進(jìn)行激發(fā)。通常情況下，如果你什么都不做，它們的相互作用非常非常弱，它們是孤立的量子比特。如果你想讓它們相互作用，你所做的就是用激光激發(fā)它們，然后原子會(huì)變得非常大，被稱作“里德伯原子”。如果你把其中的兩個(gè)變大，它們可以互相接觸，互相影響。如果你做得恰到好處，你就可以執(zhí)行布爾和圖靈所述的那些操作。然后，通過發(fā)射輻射讓它們冷卻下來，恢復(fù)原樣，然后繼續(xù)重復(fù)這一操作。這是一種方法。
它有一定的局限性，因?yàn)槟阈枰屧颖３志嚯x。你需要用激光來定位。你還需要非常小心地讓它們實(shí)現(xiàn)相互作用。這就是為什么我說我們處于發(fā)展的極早期。但是如果運(yùn)氣好的話，事情會(huì)越來越好的。會(huì)有一個(gè)新的摩爾定律，量子摩爾定律將開始呈指數(shù)增長。
Lukin 和他的 51 量子比特的量子模擬機(jī)
這是我的朋友 Misha Lukin，他制造了一臺(tái) 51 量子比特的計(jì)算機(jī)。它不是通用計(jì)算機(jī)，所以我們稱它為模擬器，基本上由里德伯原子排列構(gòu)成。我選擇這張照片是為了呈現(xiàn)現(xiàn)實(shí)的前沿實(shí)驗(yàn)所涉及的規(guī)模，還因?yàn)槊咨呈俏业呐笥眩@是一張不錯(cuò)的照片。我是在網(wǎng)上找到的。
電路更為復(fù)雜，很難描述。即便是最簡(jiǎn)單的可能的邏輯門，電路也十分復(fù)雜！但是物理學(xué)家和工程師在設(shè)計(jì)復(fù)雜電路方面已變得非常、非常熟練，經(jīng)驗(yàn)豐富。所以這是另一種被探索的方法，用來制造量子計(jì)算機(jī)。
這些量子比特能夠代替比特的原因是電路非常小，并且以巧妙的方式涉及超導(dǎo)性，允許你有效地實(shí)現(xiàn)單獨(dú)的量子比特 0 和 1。這就是這個(gè)設(shè)計(jì)的物理實(shí)現(xiàn)。這是谷歌量子計(jì)算機(jī)，目前，已有 53 個(gè)量子比特 [注：演講時(shí)間為 2019 年 11 月]。這里溫度很低。你看到的大部分是制冷器，實(shí)際的計(jì)算機(jī)就埋在這里的某個(gè)地方，非常小。利用這種設(shè)備，谷歌最近宣布其已實(shí)現(xiàn)了量子霸權(quán)。也就是說，這種設(shè)備在相當(dāng)短的時(shí)間內(nèi)，幾分鐘內(nèi)就能完成一些事情，而經(jīng)典計(jì)算機(jī)，甚至是當(dāng)今最強(qiáng)大的經(jīng)典計(jì)算機(jī)，體積有一個(gè)房間大，都需要花費(fèi)非常非常長的時(shí)間來完成。關(guān)于到底要多長時(shí)間還有爭(zhēng)議，但明顯要久得多。他們制作了一個(gè)量子系統(tǒng)，難以對(duì)其進(jìn)行經(jīng)典模擬。
但是，你應(yīng)該非常謹(jǐn)慎，非常仔細(xì)地理解這個(gè)詞，量子霸權(quán)。某種程度上，它像是在暗示量子將是至高無上的，經(jīng)典計(jì)算機(jī)將很快過時(shí)。根本不是這樣的。事實(shí)上，量子霸權(quán)的整個(gè)概念是一個(gè)有趣的概念，因?yàn)槲抑廊绾问褂靡粋€(gè)具有量子霸權(quán)的原子來設(shè)計(jì)量子計(jì)算機(jī)，并實(shí)際解決一個(gè)有用的問題，而不像谷歌，它是非常人工的。比如，這是一個(gè)碳原子，只是一個(gè)原子。它包含六個(gè)電子。它是一種非常有趣的原子，在技術(shù)上非常重要。在我們的生活中，我們的生活是由碳構(gòu)成的。碳分子是有機(jī)化學(xué)的基礎(chǔ)。沒有經(jīng)典計(jì)算機(jī)，也沒有已知的量子計(jì)算機(jī)能像碳原子那樣快地計(jì)算碳是如何與光相互作用的。我們無法計(jì)算。但碳原子能告訴我們，如果加熱一個(gè)碳原子，會(huì)放出什么顏色的光。因此，這里傳達(dá)的信息是，盡管有量子霸權(quán)這個(gè)詞，但我認(rèn)為技術(shù)是在演化的，而不是革命。我們會(huì)發(fā)現(xiàn)量子計(jì)算機(jī)將對(duì)越來越多的任務(wù)有用，但不會(huì)突然接管整個(gè)世界。
我要提到的第三種方法我特別喜歡，它特別有趣，物理學(xué)上稱之為編織。用扭結(jié)來計(jì)算的歷史可以追溯到南美洲的古印第安人。他們用扭結(jié)的數(shù)量和種類來表示數(shù)字。你可以用繩子來表示數(shù)字，互相發(fā)送信息，并用這些繩子進(jìn)行計(jì)算。很明顯，當(dāng)你把物體纏繞在一起時(shí)，扭結(jié)會(huì)變得非常非常復(fù)雜。任何試圖編精美發(fā)辮，甚至任何淋浴后想整理頭發(fā)的人，都了解描述和控制纏繞的發(fā)辮有多么復(fù)雜。所以你可以在里面編碼很多信息。如果你有合適的物理實(shí)體，電路，或者更高級(jí)的設(shè)備來掌控其纏繞方式，它們被稱作任意子，然后你便可以用任意子來存儲(chǔ)和處理信息。它們?cè)谄淞孔恿W(xué)波函數(shù)中記錄它們的歷史。我的朋友和同事潘建偉在人工實(shí)現(xiàn)任意子的小規(guī)模電路上做出一些開創(chuàng)性實(shí)驗(yàn)。
任意子的量子模擬
正如我所說，通用量子計(jì)算機(jī)可能還有很長的路要走。然而，可為我們所用的量子單元可能會(huì)更快地到來。在經(jīng)典計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，人們?cè)O(shè)計(jì)圖形處理器 GPU 來執(zhí)行電腦游戲中的特殊操作，從而能夠非常快地處理涉及屏幕上所有像素的許多簡(jiǎn)單計(jì)算。通用計(jì)算機(jī)要處理很多不同種類的任務(wù)，因?yàn)樗鼈儽仨毷峭ㄓ玫?，所以它們?duì)單一任務(wù)的處理速度要慢得多。
量子處理器、量子計(jì)算機(jī)，即使很小，但對(duì)于某些測(cè)試，得益于量子比特的能力，仍然能做得很好。所以，可以有一種混合設(shè)計(jì)，即一臺(tái)經(jīng)典計(jì)算機(jī)，它可以處理很多事務(wù) —— 很多經(jīng)典計(jì)算機(jī)已經(jīng)擅長的事情，
但是偶爾也需要一臺(tái)量子處理器來完成特殊任務(wù)。我想這種應(yīng)用方式很快就會(huì)出現(xiàn)。在現(xiàn)場(chǎng)的 Peter Zoller 就率先做出了這方面的努力。對(duì)于年輕人來說，在物理工程領(lǐng)域有著巨大的創(chuàng)造力和創(chuàng)新空間。這些量子模擬器，你可以認(rèn)為就是現(xiàn)代的、量子版本的風(fēng)洞。在飛機(jī)設(shè)計(jì)的早期，某種程度上今天人們?nèi)匀粫?huì)通過風(fēng)洞來模擬、測(cè)試可能的設(shè)計(jì)，而不是建造一架全尺寸的飛機(jī)。同樣，我們可以在量子模擬器上模擬制造分子的條件，而不需要去化學(xué)實(shí)驗(yàn)室制造真正的分子。
另一種可能更容易理解和記憶的說法是，我們期望量子模擬器，小的量子比特集合，能夠非常擅長于量子力學(xué)。盡管經(jīng)典計(jì)算機(jī)很難精確地完成量子力學(xué)，因?yàn)榱孔颖忍刈兊梅浅?fù)雜、非?？臁Ｈ绻麨榱酥圃煨虏牧匣蛐路肿?，你想計(jì)算許多相互作用的量子單元的性質(zhì)，那么從量子比特這個(gè)方向?qū)ふ曳桨福蚜孔颖忍禺?dāng)作計(jì)算單元可能會(huì)極其有幫助。已經(jīng)有一些與量子模擬器使用相關(guān)的具體想法，這要比試圖制造一臺(tái)全能的圖靈機(jī)容易得多。
至此，我們已經(jīng)討論了作為奇特新腦的數(shù)字計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算機(jī)。量子計(jì)算機(jī)是用物理概念（與人類大腦很不同）來體現(xiàn)信息和思想的奇特新方法。我想再討論一個(gè)領(lǐng)域，近年來這一領(lǐng)域取得的成功令人印象深刻，其更接近于人類大腦的工作方式，但是卻是人工的和工程的。它被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
到目前為止，我討論過的計(jì)算機(jī)，以及各種奇怪的“腦”，在設(shè)計(jì)和概念上與人類思維有很大不同。它們處理的符號(hào)、抽象和物理元素與人類大腦的工作方式完全不同。生物學(xué)的運(yùn)作方式是不同的，它使用的單元速度慢得多，但各單元之間的連通性比人工機(jī)器、電子計(jì)算機(jī)或任何現(xiàn)有量子計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)中的連通性要高得多。它有分層的體系結(jié)構(gòu)和巨大的并行性，這與你在計(jì)算機(jī)芯片中發(fā)現(xiàn)的完全不同。
小腦架構(gòu)
這是人類視網(wǎng)膜的示意圖，是我們最好用的圖像處理器，在許多方面的表現(xiàn)，比任何計(jì)算機(jī)都要優(yōu)秀。這是人類小腦的示意圖。這部分是專門用來同步我們的肌肉，保持我們運(yùn)動(dòng)平衡的。同樣，它也有這種分層結(jié)構(gòu)。沒人知道它的詳細(xì)工作原理，但是它非常強(qiáng)大，非常擅長它的工作。沒有一個(gè)人類設(shè)計(jì)的機(jī)器人可以像人類一樣自如地移動(dòng)。
所以，盡管這些單元很小、很慢，不像人工計(jì)算機(jī)部件那樣制作精密、那樣可靠，但它運(yùn)作起來非常流暢，這就是人類特有的優(yōu)勢(shì)?；谶@種觀察和經(jīng)歷，人類得到啟發(fā)，這種非同尋常的架構(gòu)可以很好地實(shí)現(xiàn)思維，構(gòu)建第三種奇特新“腦”。這里的基本構(gòu)件不是一個(gè)單元，不是經(jīng)典計(jì)算中的 1 或 0，也不是它的量子推廣（如量子計(jì)算中的），而是所謂的神經(jīng)元。
這是一個(gè)神經(jīng)元模型。你所要做的是進(jìn)行輸入，輸入的是數(shù)字和權(quán)重，權(quán)重也是數(shù)字。然后，你對(duì)基于數(shù)字和權(quán)重的輸入進(jìn)行相乘或者其他處理，然后將其導(dǎo)入你的神經(jīng)元，神經(jīng)元根據(jù)輸入值產(chǎn)生輸出，如此循環(huán)。你可以用一種神經(jīng)元的輸出作為下一層神經(jīng)元的輸入。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的理想化模型，以進(jìn)入神經(jīng)元并產(chǎn)生輸出信號(hào)的電信號(hào)來描述實(shí)際的生物神經(jīng)元是如何工作的。其優(yōu)點(diǎn)是我們可以用程序進(jìn)行設(shè)計(jì)和操作。
這個(gè)領(lǐng)域的偉大發(fā)現(xiàn)經(jīng)歷了幾個(gè)階段，但如今已經(jīng)發(fā)展成一個(gè)非常精細(xì)和強(qiáng)大的實(shí)踐理論，那就是可以自主學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)。它們可以通過改變權(quán)重來學(xué)習(xí)，這樣它們的表現(xiàn)就會(huì)越來越好。這一基本原理是這樣的：假設(shè)你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過觀察大量的圖像來獲取輸入，并對(duì)它們所看到的進(jìn)行編碼，然后將信息發(fā)送給另一層神經(jīng)元，然后將它們的輸出傳播到再一層的神經(jīng)元，然后再傳遞到輸出端，這可以解釋為一條信息，告訴你原始圖像中編碼的信息是什么。例如，你可能有一個(gè)神經(jīng)元，如果原始圖像包含貓、人或某一類人臉，它就會(huì)發(fā)光?，F(xiàn)在假設(shè)你的圖像包含一只貓，但是你的輸出中沒有貓或者只有其他事物。這就是一個(gè)錯(cuò)誤，那么如何做得更好？神經(jīng)元知道產(chǎn)生了錯(cuò)誤的答案，就像一個(gè)老師告訴它答案是對(duì)還是錯(cuò)。如果有一個(gè)錯(cuò)誤，這個(gè)神經(jīng)元會(huì)告訴大腦，告訴它的前一層神經(jīng)，它犯了一個(gè)錯(cuò)誤，進(jìn)而改變它的權(quán)重，這樣就會(huì)更正錯(cuò)誤。神經(jīng)元說，好，我稍微改變一下，這樣我會(huì)給你一個(gè)更好的答案。然后，如果這個(gè)單元也錯(cuò)了，它責(zé)怪上面的那層單元，告訴它：你犯了一個(gè)錯(cuò)誤。這層單元會(huì)說：哦，我犯了一個(gè)錯(cuò)誤，所以如果我有不同的權(quán)重，我可以做得更好；我會(huì)稍微改變一下權(quán)重。如此反復(fù)進(jìn)行。
這是一個(gè)非常非常簡(jiǎn)單的想法，叫作反向傳播。這是一種系統(tǒng)地從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)以提高權(quán)重的方法，這樣它們會(huì)給出越來越多的正確答案和越來越少的錯(cuò)誤答案。這已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了，被稱為深度學(xué)習(xí)。這帶來的成功可以說令人印象深刻。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)非常擅長在圖像、人臉或貓領(lǐng)域進(jìn)行識(shí)別，而且還精通曾經(jīng)被認(rèn)為是人類智力頂峰的事情，比如：國際象棋，圍棋，高等級(jí)的星際爭(zhēng)霸游戲。
舉一個(gè)象棋的例子，它令我印象深刻，可能是因?yàn)槲覍?duì)象棋的了解比對(duì)圍棋或星際爭(zhēng)霸要多一些。象棋已被人類深入研究了幾個(gè)世紀(jì)，關(guān)于它的文字資料非常豐富。有的人類棋手終其一生都在精進(jìn)棋藝，并且認(rèn)為對(duì)象棋的理解已經(jīng)相當(dāng)透徹了。將國際象棋的規(guī)則輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過與自己對(duì)局，在幾天內(nèi)，甚至幾個(gè)小時(shí)內(nèi)，通過使用深度學(xué)習(xí)策略，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的棋藝就可以趕超任何人類玩家，同樣也比人類通過編程而設(shè)計(jì)出的經(jīng)典計(jì)算機(jī)棋手要好得多。這難免令人類汗顏，我們創(chuàng)造的事物竟可以在某些方面完成我們認(rèn)為是智力頂峰的任務(wù)，并且做得更好。如果你認(rèn)為棋類等游戲不是很重要，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在其他一些問題上比任何程序或人類也表現(xiàn)得更好，比如確定一個(gè) DNA 密碼的化學(xué)結(jié)構(gòu)和它的形成機(jī)理及形狀。
我重點(diǎn)介紹了這些應(yīng)用反向傳播學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是它們還不是最有能力的。我們的大腦更為復(fù)雜，其出色的秘密就在于對(duì)反饋的審視。它包含的不僅僅是單向的信息流，還有對(duì)返回信息的再處理。是的，大腦網(wǎng)絡(luò)在審視自己的行為。簡(jiǎn)單地說，就是大腦在思考我們?cè)谧鍪裁础?/p>
傳播網(wǎng)絡(luò)并不思考它們?cè)谧鍪裁?，它們只管傳播。它們不反省，也不檢查自己的表現(xiàn)。因此，接下來是思考的下一個(gè)層次，我們需要超越反向傳播，研究審視和指導(dǎo)其他網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)。審視自身行為，很有可能除了監(jiān)控外部世界和身體狀態(tài)的傳感器之外，我們還有監(jiān)控、預(yù)測(cè)、評(píng)估和指導(dǎo)我們內(nèi)部大腦狀態(tài)的模塊，這些模塊觀察我們?cè)谙胧裁?。換句話說，就是在觀察和審視我們的意識(shí)。
我們思考我們正在思考什么。這可能與意識(shí)密切相關(guān)，本質(zhì)上也可能就是意識(shí)。事實(shí)上，有一個(gè)叫 Benjamin Libet 的人在 20 世紀(jì) 70 年代開創(chuàng)了一個(gè)很經(jīng)典的實(shí)驗(yàn)。我相信，隨后也得到了許多其他復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，這些實(shí)驗(yàn)指出了這樣一種觀點(diǎn)，即我們所說的意識(shí)不是在決定要做的事情，而是在觀察我們大腦中正在發(fā)生的事情，并對(duì)其進(jìn)行報(bào)告。
我向大家展示這個(gè)經(jīng)典的實(shí)驗(yàn)，它改變了我對(duì)自己在這個(gè)世界上的看法。這是一個(gè)極其簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)。
這是它的卡通版示意圖。實(shí)驗(yàn)人員安排給受試者一個(gè)非常簡(jiǎn)單的任務(wù)。受試者被要求做兩件事，即每隔一段時(shí)間，每當(dāng)他或她想按按鈕時(shí)，也看一下時(shí)鐘，記錄下是何時(shí)決定按下按鈕的。所以當(dāng)受試者決定按下按鈕時(shí)，他會(huì)報(bào)告做出決定的時(shí)間。這就是這個(gè)實(shí)驗(yàn)的過程。實(shí)驗(yàn)的第三個(gè)組成部分是受試者處于一個(gè)監(jiān)控大腦活動(dòng)的電子設(shè)備中。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)受試者報(bào)告說他們做出了決定，這個(gè)時(shí)間要比大腦活動(dòng)晚 0.2 秒左右，而大腦活動(dòng)是導(dǎo)致按下按鈕的原因。大腦的深層結(jié)構(gòu)先于對(duì)行為意愿的意識(shí)。正如我所說，現(xiàn)在有許多這類實(shí)驗(yàn)，有許多先進(jìn)的現(xiàn)代技術(shù)，都驗(yàn)證了這一結(jié)果。簡(jiǎn)單地說，如果此類實(shí)驗(yàn)結(jié)論是正確的，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一大進(jìn)步將會(huì)是對(duì)“意識(shí)”的引入。
就物質(zhì)方面而言，我們也應(yīng)該借鑒生物學(xué)理論。我們應(yīng)該引入自我復(fù)制理論。我們大腦的成長來自細(xì)胞的成長，細(xì)胞通過自我繁殖和自我配置，一倍又一倍的增長。人類大腦的形成過程很特殊，而且成本也低得多；當(dāng)然比人工大腦的制造方式更有趣，因?yàn)樗怯蛇M(jìn)化產(chǎn)生的，而人工大腦可以更快、更大規(guī)模地人工制造。這是就是未來的物理工程。這是一個(gè)關(guān)于自我復(fù)制的粗略想法。偉大的數(shù)學(xué)家約翰?馮?諾依曼，順便說一句，他開創(chuàng)了作為所有現(xiàn)代計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的被稱為諾依曼架構(gòu)的理論，他寫了一本書，概述了如何制造一個(gè)自我復(fù)制的機(jī)器和生物體。
總結(jié)一下今天的內(nèi)容，也展望一下未來。我認(rèn)為即將出現(xiàn)幾種奇特而強(qiáng)大的新“大腦”。這為想要改變世界的年輕人敞開了大門。這些領(lǐng)域?yàn)檠芯空咛峁┝撕艽蟮膭?chuàng)造空間。物理學(xué)和物理學(xué)家都有很多可以發(fā)揮才能的領(lǐng)域。
謝謝大家。
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