第七五〇章 分解

先用不着動怒,我的意思是,這些知識理論體系反映的客觀現實,當然是存在的,但是這些知識、理論本身,則是人類的發明創造。

這一點,用不着舉艱深的實例,恐怕我也不會。

但說到物理學的應用,描述粒子的波動性,既可以使用薛定諤方程的形式,也可以使用其矩陣形式,兩種形式都可以解決問題,那麼我不禁要問,究竟哪一種才更“真實”、更“現實”,是方程,還是矩陣?

不論方程,還是矩陣,是客觀世界中真實存在的嗎,並不,真正存在的只有粒子,

以及被‘人類的數學’所描繪的粒子特性。

說到這裡,各位應該已能明白,正如若干年前本人在NEP區的會議上,對在場者指出的那樣:

數學,其所反映除的客觀規律,纔是真實的,切莫認爲這一人造的工具也因此而‘雞犬升天’,變爲橫貫宇宙的真理,我所要警示、批駁的,正是這種思潮,你們在座的研究者中,有將數學神秘化、乃至神聖化的傾向;

如果說,這還算不上危險,至少也是很不合時宜的。

爲什麼今天要將這些?

我想,你們已特別注意到,當今時代的IT技術、特別是計算機技術,已經取得了極大的成就,甚至連‘強人工智能’這種東西,

都已被製造出來,並在決定全人類命運的鬥爭中,發揮了決定性的作用。

在這種態勢下,可想而知,任何自然科學領域的研究工作,除原則上不可能的那一些命題外,都不會超出‘強人工智能’的能力,數學,乃至其他科學,也不再會是人類壟斷的專利,而完全可能有迥異的體系形式。

雖然這種可能的形式,根據實驗,一時半刻並無法被人類理解,

也無法否認,其存在於AI的核心邏輯之中。

今後,文明的數學研究,完全出於我個人的決斷,在相當長一段時期內仍將以人爲主導,各位無須擔心失去研究、探索的機會。

但,你們也必須認識到,時代變了:

憑藉空前強大的‘強人工智能’,不僅在算力、也在邏輯思維層面超越了人的存在,人類的數學研究,也必須與時俱進,甚至逐步向AI的思維體系靠攏,而不能抱殘守缺,死守爲運算、存儲與並行能力極差的人腦,而準備的數學規則。

直白的講,現代數學的絕大多數領域,從拓撲學、到李羣等等,幾乎全都是能力嚴重受限的人,爲描述、分析與探索複雜現象,而編造出的複雜理論體系。

這些東西,雖然可能對應現實中的現象,但,更有可能的,

只是一類空泛的頭腦遊戲。

在研究、探索這些高深莫測的數學,進而沉浸其中時,你們,但凡還有一絲理智,對這些稀奇古怪的理論,是否現實,難道會沒有絲毫的自覺?

唯一真實存在的,是現實,而非任何精妙絕倫的理論,

希望在座的所有人,都能牢記這一點,不論是否認同,至少在人類文明進入關鍵期、即將跨越奇點的這段時間裡,暫時撇開那些華麗而虛幻的東西,向現實,向實踐應用,底下自認高貴的頭顱。”

說到這裡,阿達民暫且喘口氣,會場一時間變得十分寂靜。

片刻後,纔有遲疑的聲音響起:

“那麼……阿達民先生,您,究竟想讓我們做什麼,全都去研究所、設計院嗎。”

一句基本中性的疑問,表明在場大都數人的立場,衆人則緘口不言。

在場的數學家、研究者們,即便內心深處對分明就是一個外行的阿達民,並談不上敬畏,卻不得不謹慎考慮自己的言行。

這種奇怪的氛圍,即便身在“替身機器”裡,方然也不難感覺到,他擺擺手。

“那要看各位自己的選擇,今天的蓋亞淨土,一點也不缺乏科學研究領域的人才,因而,在謹慎利用資源的基礎上,各位儘可以發揮自己的特長、遵從個人選擇,去進行自己最願意從事的工作。

只不過,在文明極大發展、跨越奇點前,天馬行空的純粹理論研究與探索,無法得到充裕的資源支持,

對,說白了,就是不能任意調動算力,其他一切倒還好。”

對數學研究者們的要求,經過發言,阿達民並不確定在場的每一個人,是否都能明白。

他只想告誡這些理論造詣或許極高、卻沉浸在自我之中的傢伙,哪怕是出於學術探討、研究突破的角度,也務必正視科技、特別是IT與AI帶來的變革,進而將人類的數學研究,推進到一個全新的高度。

數學,正如他在會上所言,形勢上的一堆符號、公式、方程與矩陣,看似眼花繚亂,實則不過是人類因自身條件所限,而發明出來的“柺杖”。

但凡是人,天資、教育與努力,可以讓能力相差極大,與生俱來的“硬件”卻一成不變。

再怎樣智慧的研究者,也只能同時處理至多幾十個立即數,依靠單線程處理機與規模龐大、調取速度卻極差的存儲器,進行單路的順序操作,即便運用抽象思維,也仍然無法脫離基本處理能力的桎梏。

正因如此,面對的問題越大、越繁雜,一個人就越需要時間,去將其用自身能夠應付的符號體系,進行轉碼、分解,

然後才能用自己那可憐的單線程機,化整爲零的嘗試解決。

縱觀整個科學史,作爲自然科學基礎之一的數學,這種特性尤爲突出。

任何問題,要想被人類解決,首先要被人理解,科學研究與應用的一大部分工作,其實都是在後者上花費時間,譬如數學建模,將現實世界的問題轉化爲數學形式,直到“強人工智能”出現前,仍必須由人類來完成。

一旦完成建模,原則上,接下來的工作便可用數學“無腦”解決,

或直接丟給電子計算機去處理。

多少年來,人類解決現實問題,往往便是這樣的一種思路,其中大部分時間、資源與人力,都花費在“分解、重構與描述問題”上。

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