第七五〇章 分解
先用不着动怒,我的意思是,这些知识理论体系反映的客观现实,当然是存在的,但是这些知识、理论本身,则是人类的发明创造。
这一点,用不着举艰深的实例,恐怕我也不会。
但说到物理学的应用,描述粒子的波动性,既可以使用薛定谔方程的形式,也可以使用其矩阵形式,两种形式都可以解决问题,那么我不禁要问,究竟哪一种才更“真实”、更“现实”,是方程,还是矩阵?
不论方程,还是矩阵,是客观世界中真实存在的吗,并不,真正存在的只有粒子,
以及被‘人类的数学’所描绘的粒子特性。
说到这里,各位应该已能明白,正如若干年前本人在nep区的会议上,对在场者指出的那样:
数学,其所反映除的客观规律,才是真实的,切莫认为这一人造的工具也因此而‘鸡犬升天’,变为横贯宇宙的真理,我所要警示、批驳的,正是这种思潮,你们在座的研究者中,有将数学神秘化、乃至神圣化的倾向;
如果说,这还算不上危险,至少也是很不合时宜的。
为什么今天要将这些?
我想,你们已特别注意到,当今时代的it技术、特别是计算机技术,已经取得了极大的成就,甚至连‘强人工智能’这种东西,
都已被制造出来,并在决定全人类命运的斗争中,发挥了决定性的作用。
在这种态势下,可想而知,任何自然科学领域的研究工作,除原则上不可能的那一些命题外,都不会超出‘强人工智能’的能力,数学,乃至其他科学,也不再会是人类垄断的专利,而完全可能有迥异的体系形式。
虽然这种可能的形式,根据实验,一时半刻并无法被人类理解,
也无法否认,其存在于ai的核心逻辑之中。
今后,文明的数学研究,完全出于我个人的决断,在相当长一段时期内仍将以人为主导,各位无须担心失去研究、探索的机会。
但,你们也必须认识到,时代变了:
凭借空前强大的‘强人工智能’,不仅在算力、也在逻辑思维层面超越了人的存在,人类的数学研究,也必须与时俱进,甚至逐步向ai的思维体系靠拢,而不能抱残守缺,死守为运算、存储与并行能力极差的人脑,而准备的数学规则。
直白的讲,现代数学的绝大多数领域,从拓扑学、到李群等等,几乎全都是能力严重受限的人,为描述、分析与探索复杂现象,而编造出的复杂理论体系。
这些东西,虽然可能对应现实中的现象,但,更有可能的,
只是一类空泛的头脑游戏。
在研究、探索这些高深莫测的数学,进而沉浸其中时,你们,但凡还有一丝理智,对这些稀奇古怪的理论,是否现实,难道会没有丝毫的自觉?
唯一真实存在的,是现实,而非任何精妙绝伦的理论,
希望在座的所有人,都能牢记这一点,不论是否认同,至少在人类文明进入关键期、即将跨越奇点的这段时间里,暂时撇开那些华丽而虚幻的东西,向现实,向实践应用,底下自认高贵的头颅。”
说到这里,阿达民暂且喘口气,会场一时间变得十分寂静。
片刻后,才有迟疑的声音响起:
“那么……阿达民先生,您,究竟想让我们做什么,全都去研究所、设计院吗。”
一句基本中性的疑问,表明在场大都数人的立场,众人则缄口不言。
在场的数学家、研究者们,即便内心深处对分明就是一个外行的阿达民,并谈不上敬畏,却不得不谨慎考虑自己的言行。
这种奇怪的氛围,即便身在“替身机器”里,方然也不难感觉到,他摆摆手。
“那要看各位自己的选择,今天的盖亚净土,一点也不缺乏科学研究领域的人才,因而,在谨慎利用资源的基础上,各位尽可以发挥自己的特长、遵从个人选择,去进行自己最愿意从事的工作。
只不过,在文明极大发展、跨越奇点前,天马行空的纯粹理论研究与探索,无法得到充裕的资源支持,
对,说白了,就是不能任意调动算力,其他一切倒还好。”
对数学研究者们的要求,经过发言,阿达民并不确定在场的每一个人,是否都能明白。
他只想告诫这些理论造诣或许极高、却沉浸在自我之中的家伙,哪怕是出于学术探讨、研究突破的角度,也务必正视科技、特别是带来的变革,进而将人类的数学研究,推进到一个全新的高度。
数学,正如他在会上所言,形势上的一堆符号、公式、方程与矩阵,看似眼花缭乱,实则不过是人类因自身条件所限,而发明出来的“拐杖”。
但凡是人,天资、教育与努力,可以让能力相差极大,与生俱来的“硬件”却一成不变。
再怎样智慧的研究者,也只能同时处理至多几十个立即数,依靠单线程处理机与规模庞大、调取速度却极差的存储器,进行单路的顺序操作,即便运用抽象思维,也仍然无法脱离基本处理能力的桎梏。
正因如此,面对的问题越大、越繁杂,一个人就越需要时间,去将其用自身能够应付的符号体系,进行转码、分解,
然后才能用自己那可怜的单线程机,化整为零的尝试解决。
纵观整个科学史,作为自然科学基础之一的数学,这种特性尤为突出。
任何问题,要想被人类解决,首先要被人理解,科学研究与应用的一大部分工作,其实都是在后者上花费时间,譬如数学建模,将现实世界的问题转化为数学形式,直到“强人工智能”出现前,仍必须由人类来完成。
一旦完成建模,原则上,接下来的工作便可用数学“无脑”解决,
或直接丢给电子计算机去处理。
多少年来,人类解决现实问题,往往便是这样的一种思路,其中大部分时间、资源与人力,都花费在“分解、重构与描述问题”上。
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这一点,用不着举艰深的实例,恐怕我也不会。
但说到物理学的应用,描述粒子的波动性,既可以使用薛定谔方程的形式,也可以使用其矩阵形式,两种形式都可以解决问题,那么我不禁要问,究竟哪一种才更“真实”、更“现实”,是方程,还是矩阵?
不论方程,还是矩阵,是客观世界中真实存在的吗,并不,真正存在的只有粒子,
以及被‘人类的数学’所描绘的粒子特性。
说到这里,各位应该已能明白,正如若干年前本人在nep区的会议上,对在场者指出的那样:
数学,其所反映除的客观规律,才是真实的,切莫认为这一人造的工具也因此而‘鸡犬升天’,变为横贯宇宙的真理,我所要警示、批驳的,正是这种思潮,你们在座的研究者中,有将数学神秘化、乃至神圣化的倾向;
如果说,这还算不上危险,至少也是很不合时宜的。
为什么今天要将这些?
我想,你们已特别注意到,当今时代的it技术、特别是计算机技术,已经取得了极大的成就,甚至连‘强人工智能’这种东西,
都已被制造出来,并在决定全人类命运的斗争中,发挥了决定性的作用。
在这种态势下,可想而知,任何自然科学领域的研究工作,除原则上不可能的那一些命题外,都不会超出‘强人工智能’的能力,数学,乃至其他科学,也不再会是人类垄断的专利,而完全可能有迥异的体系形式。
虽然这种可能的形式,根据实验,一时半刻并无法被人类理解,
也无法否认,其存在于ai的核心逻辑之中。
今后,文明的数学研究,完全出于我个人的决断,在相当长一段时期内仍将以人为主导,各位无须担心失去研究、探索的机会。
但,你们也必须认识到,时代变了:
凭借空前强大的‘强人工智能’,不仅在算力、也在逻辑思维层面超越了人的存在,人类的数学研究,也必须与时俱进,甚至逐步向ai的思维体系靠拢,而不能抱残守缺,死守为运算、存储与并行能力极差的人脑,而准备的数学规则。
直白的讲,现代数学的绝大多数领域,从拓扑学、到李群等等,几乎全都是能力严重受限的人,为描述、分析与探索复杂现象,而编造出的复杂理论体系。
这些东西,虽然可能对应现实中的现象,但,更有可能的,
只是一类空泛的头脑游戏。
在研究、探索这些高深莫测的数学,进而沉浸其中时,你们,但凡还有一丝理智,对这些稀奇古怪的理论,是否现实,难道会没有丝毫的自觉?
唯一真实存在的,是现实,而非任何精妙绝伦的理论,
希望在座的所有人,都能牢记这一点,不论是否认同,至少在人类文明进入关键期、即将跨越奇点的这段时间里,暂时撇开那些华丽而虚幻的东西,向现实,向实践应用,底下自认高贵的头颅。”
说到这里,阿达民暂且喘口气,会场一时间变得十分寂静。
片刻后,才有迟疑的声音响起:
“那么……阿达民先生,您,究竟想让我们做什么,全都去研究所、设计院吗。”
一句基本中性的疑问,表明在场大都数人的立场,众人则缄口不言。
在场的数学家、研究者们,即便内心深处对分明就是一个外行的阿达民,并谈不上敬畏,却不得不谨慎考虑自己的言行。
这种奇怪的氛围,即便身在“替身机器”里,方然也不难感觉到,他摆摆手。
“那要看各位自己的选择,今天的盖亚净土,一点也不缺乏科学研究领域的人才,因而,在谨慎利用资源的基础上,各位尽可以发挥自己的特长、遵从个人选择,去进行自己最愿意从事的工作。
只不过,在文明极大发展、跨越奇点前,天马行空的纯粹理论研究与探索,无法得到充裕的资源支持,
对,说白了,就是不能任意调动算力,其他一切倒还好。”
对数学研究者们的要求,经过发言,阿达民并不确定在场的每一个人,是否都能明白。
他只想告诫这些理论造诣或许极高、却沉浸在自我之中的家伙,哪怕是出于学术探讨、研究突破的角度,也务必正视科技、特别是带来的变革,进而将人类的数学研究,推进到一个全新的高度。
数学,正如他在会上所言,形势上的一堆符号、公式、方程与矩阵,看似眼花缭乱,实则不过是人类因自身条件所限,而发明出来的“拐杖”。
但凡是人,天资、教育与努力,可以让能力相差极大,与生俱来的“硬件”却一成不变。
再怎样智慧的研究者,也只能同时处理至多几十个立即数,依靠单线程处理机与规模庞大、调取速度却极差的存储器,进行单路的顺序操作,即便运用抽象思维,也仍然无法脱离基本处理能力的桎梏。
正因如此,面对的问题越大、越繁杂,一个人就越需要时间,去将其用自身能够应付的符号体系,进行转码、分解,
然后才能用自己那可怜的单线程机,化整为零的尝试解决。
纵观整个科学史,作为自然科学基础之一的数学,这种特性尤为突出。
任何问题,要想被人类解决,首先要被人理解,科学研究与应用的一大部分工作,其实都是在后者上花费时间,譬如数学建模,将现实世界的问题转化为数学形式,直到“强人工智能”出现前,仍必须由人类来完成。
一旦完成建模,原则上,接下来的工作便可用数学“无脑”解决,
或直接丢给电子计算机去处理。
多少年来,人类解决现实问题,往往便是这样的一种思路,其中大部分时间、资源与人力,都花费在“分解、重构与描述问题”上。
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