物理學家：用數學理論證明人工智能無法超越人類智慧
2017-10-21 21:21:37 n摘要：
人大腦有130億的腦細胞，假設每個腦細胞跟6個腦細胞發生關聯，每個關聯用3個電子來存儲。130億的6次方再乘以3。再把電子質量乘進去，它等于錢德拉塞卡極限：當一個恒星的質量超過錢德拉塞卡極限時，這個恒星則會自動坍縮成一個黑洞。也就是說，當這個計算機還沒做出來，其本身的質量已經把自己壓成一個黑洞了。
首先我申明，我不是做人工智能的出身，我做物理的出身，也還在做物理，只是從Common Sense 來看人工智能問題。做物理的說搞數學的是人文科學，因為自然科學的基本原則是實驗來檢驗真理，廢話少說，做實驗給你看。數學不是不重要，只是數學是邏輯，是研究自然科學的工具。基于有限的假設，這么說OK，那么說也OK，要能在某一個領域里得到應用才有意義。同樣某一個物理理論能在某一個實驗里得到證實才重要，物理是實證的自然科學，因為它可以被證偽。就像我現在看投資項目，想法是最不值錢的，你一旦能在市場里證明盈利能力，估值會完全不同。
回到正題，物理出身，我看問題會更加基礎，不會為人云亦云的說法鼓噪，這也符合我一貫燒冷灶的習慣。關于人工智能，回看歷史至少引起過人類社會三次恐慌。
第一次是在圖靈的年代，美國大片這是個好東西。《模仿游戲》可以去看看。這次恐慌源于計算機的誕生，人們傳統認為不可破譯的密碼，被計算機搞定了。這個趨勢發展下去，是不是遲早有一天計算機就可以超過人類？八十年代以后個人電腦的普及帶來了又一次恐慌。美國電影《機械戰警》、《終結者》都是這個時期的代表。接下來就是這次了，又有《超能陸戰隊》、《Her》代表這一階段。
前一陣子遇到一個自封”人工智能狂熱粉“的投資人，號稱從互聯網時代就創業投資做高科技，說起來哪個方向都能整幾句的主兒。我調侃的問他，為什么人工去年開始又火了。他說，硬件便宜了所以火了。我，呵呵，這么說，硬件總符合摩爾定律，那為啥不是十年前，不是五年前，不是五年后，不是十年后，差那幾塊錢嗎？這一次，我認為更多是因為谷歌和Facebook”應用了“我黨提出的互聯網+的概念，把云端接入，相當于機器人前端有了一個強大計算能力的后端。于是有了軟件機器人和云端的人工智能。當然，這個也能叫深度學習的策動。
這一次也許不過是前兩次的重復。
我們直奔主題，簡短潔說下面是我覺得大可不必憂心忡忡世界末日的幾個觀點。
一 哥德爾不完備定律
1931年的時候哥德爾提出了哥德爾不完備證明。哥德爾證明我們以圖靈機的方式是制造不出超過人類的計算機的。
哥德爾不完備性定理：任意一個包含一階謂詞邏輯與初等數論的形式系統，都存在一個命題，它在這個系統中既不能被證明也不能被否定。第二不完備性定理如果系統S含有初等數論，當S無矛盾時，它的無矛盾性不可能在系統內證明。從數學邏輯的基礎上否定了計算機超過人類。
比如“這句話是錯的”，這句話到底是對的還是錯的？圖靈機是沒法說明它是對的還是錯的。這就給圖靈機開了個后門。這是哥德爾證明的簡版。這問題1931年被提出來，圖靈機一直沒能解決這個問題。現在做線性系統的解決不了這個問題，人類會不斷地去用更高維度的東西來解釋低維度的東西，你總會在你的體系之外找到你這個體系的漏洞，沒法做出一個完全完備的系統。
二 錢德拉塞卡極限證明
另外一個證明就是我最近提出來的所謂Chandrasekhar錢德拉塞卡證明。這個證明并不復雜，買杯啤酒用托盤紙的背面就能演算證明。如果我們認為人類的思維是線性的話，即我們現在計算機的圖靈模式，那么我們現在做的計算機接入互聯網之后，大概六十萬臺計算機的計算單元已經與一個人的大腦可比，這也是現在大家炒的深度學習的人工智能的基礎。但是我們現在還沒有看到互聯網這樣大規模的互聯網有產生像人一樣有學習行為。那說明在一定程度上人的思維模式可能不是線性的，不是像計算機這樣的圖靈機模式。
那么在物理上存在兩種信息模式，一種是所謂經典模式，一種是量子模式。我們的思維有沒有可能是量子模式呢？量子本身講的是關聯的事情。用量子模式考慮人的大腦: 大腦到底有多復雜？假設每個腦細胞跟6個腦細胞發生關聯，這個關聯的數量是多大呢？我用一個經典的存儲單元來記錄這個關聯，先不管它這個關聯是怎樣工作的，有一個關聯你至少需要一個單元來記錄這個關聯。假設我們可以用一個經典的存儲單元就能記錄一個這樣的關聯。我們知道經典計算機，它的存儲模式是“熱投票”。一個磁體計算單元，它存的到底是0還是1呢？去看這個磁疇的時候，我會看到比方說每個磁疇里面會有一萬個小的磁疇，小的磁疇就是小的指南針了，當小的指南針有超過百分之五十的指北的時候我會認為這個磁疇存的是1，當超過百分之五十指向南時，我們認為它存的是0。計算機的存儲單元都是這樣做的。根據大量的熱的平均的行為統計來確定這個單元存的是1或者是0。那么熱投票最少需要三個粒子，才能投出大多數來。物理實現上，一個記憶單元我們只選三個電子來構造一個經典的記憶單元，比電子輕的光子是沒有意義的，它不能用來做記憶單元。
好，我們計算一下這個數量：130億的腦細胞，每個腦細胞允許跟6個別的腦細胞發生關聯，然后每個關聯用3個電子來記憶和存儲。這是多大的數字呢？130億的6次方再乘以3。每個電子都是有質量的，質量是不能忽略的。再把電子質量乘進去，那么這個質量等于多大個數字呢？它等于錢德拉塞卡極限。
錢德拉塞卡極限是什么呢？在1938年，錢德拉塞卡提出來：當一個恒星的質量超過錢德拉塞卡極限時，這個恒星則會自動坍縮成一個黑洞。你明白了嗎？這說明如果真的用一個經典的存儲計算機去模擬一個人的大腦行為，當這個計算機還沒做出來，其本身的質量已經把自己壓成一個黑洞了。
這也就給出一個旁證，人的大腦行為不是人類用現在地球上的資源能做出來的。錢德拉塞卡極限這個值大約是1.4倍太陽質量。這里取6作為腦細胞可能產生的關聯數，事實上每個神經元有可能跟另外1000個神經元發生關聯，6這個數字只是在湊錢德拉塞卡極限。這就是說即使我們可以用最輕的單元----電子去做存儲，都沒有辦法去構建一個夠大的系統描述一個人的大腦關聯行為。從這個角度想，用經典的圖靈機辦法做出一個超過人腦的計算機這事情是不太可能的。
三 思維的量子本源
我們通常用的計算機，扇區壞了你換個新扇區進去，原來上面存的東西就沒有了。但我們人的大腦不斷的進行這樣的更替，通過新陳代謝，腦細胞里一部分原子被新的原子取代，但記憶并沒有消失或受到影響。這機制是很不一樣的。
大腦的這個行為，更像是量子化的長程關聯，就像電子的超導現象。是一種非局域的相互關系，一對電子形成庫柏對，在晶格之間穿行，不再消耗能量。超導這事情不是一個單個的粒子做的事情，而是很多粒子的量子化行為，任何一個的變化對整體的量子效應并沒有影響。
我本行是做量子模擬的。費曼講“只有量子系統才能描述量子系統”，如果我們人類的思維真是量子化的，那么就只能用個量子系統來模擬。一個思路是我在北大的實驗室在做的量子模擬，另外一個方向是量子計算。一個從上向下，一個從下向上。但我有個暗黑的想法，原諒一個物理學家的孩子氣。因為量子系統有退相干的問題，一個糾纏和相干的系統到底能造多大我們并不知道，我們還在十幾個量子比特上努力。大概每兩年放一個新的量子比特到系統里，要知道這是符合摩爾定律的，因為量子比特每多一個，希爾伯特空間就多一個自由度，簡單來說，就是存儲能力翻了一倍。我的暗黑想法在于，即使我們最終的搭建了一個夠大量子系統來完整的模擬人的思考能力。這個東西，是不是跟我們人一樣，也得吃飯，睡覺，也打盹，也犯各種錯誤和鬧情緒。如果這樣，是不是生幾個孩子成本低?
別著急反駁，以上想法要說明一個情懷，就是不必危言聳聽，人工智能至少在三百年內還沒什么機會超越人腦。這個三百年的估計其實源于我們對物理學進展的了解，從牛頓到量子力學誕生兩百年，量子力學到現在一百年，我們突然發現我們還懂得不多，甚至被繳了械（為什么，可關注我關于量子管理的思考，比如ＣＣ講壇），大概還要這么長的時間才有可能在這個基礎上了解和使用這些技術。三百年不是個太夸張的時間。三百年內，我們大可放心去跟機器相處。
我們時不時的會搞搞大躍進，炒作一個概念會讓不少人有新飯吃，每個人都要讓自己的選擇正義化，看誰搶到話筒。不能說都是泡沫，泡沫對科普有益。但話說回來，在一個神秘主義有上千年傳統的國家里，科普和迷信一樣的有害。
