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張崢:中國為何始終缺乏原始創新?

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撰文:張崢(亞馬遜雲計算上海人工智能研究院院長)

「儘管中國古代對人類科技發展做出了很多重要貢獻,但為什麼科學和工業革命沒有在近代的中國發生?」這就是著名的李約瑟之問。從李約瑟在上世紀三十年代提出這個問題,時間已經過去了近一百年,雖然李約瑟問題還經常被提起,但困擾我們的是一個新版本:為什麼當代中國不能從0到1,只能從1做到無窮大?換句話說,為什麼步入資訊通達的二十一世紀,中國始終缺乏原始創新?

前一陣朋友圈裏讀到吳國盛老師的一篇文章,指出」一個國家的綜合科技實力,由基礎研究、應用研究、面向市場的開發研究三方面組成,如果其中一個是短板,那麼科技實力是偏頗的。」

針對中國缺乏原創這個現象,吳老師認為我們對基礎研究和基礎學科缺乏正確的認識,我們的文化缺少對科學、真理和創造的支持,更多從功利角度、實用角度來看待科學。

吳老師的這個觀點,可以在知識分子上刊登的另一篇熊衛民老師的文章里得到一部分佐證。熊文分析了中國科學家為什麼選擇了中國特色的「人工合成生命」系列研究,從而錯失分子生物學革命的各種原因。(見文章「中國為何會錯失分子生物學革命?」)他指出,從1958年到1977年近二十年間,除了冷戰階段和國際同行脫軌的國際原因之外,中國反對「為科學而科學」,強調理論聯繫實際,經常性的批判基礎研究,由非科學家主導研究。

從無線電、計算機、互聯網的發明,

我們能學到什麼?

吳老師文章里舉了三個例子,無線電、計算機和互聯網。我們不妨對這它們的起源和發展軌跡做些分析。

無線電發明極簡史麥克斯韋方程組被稱為人類歷史上最偉大的公式。這位英國物理學家在十九世紀六十年代把人類對電磁現象的認識歸結為漂亮的四個微分方程,並預見到電磁波的存在。二十年後,德國物理學家赫茲設計了一套簡單的電磁波發生器和一個檢測器,於1887年,成功地用實驗驗證了電磁波的存在,電磁波從理論上的可能性變成可見、可測量、可量化的實驗現象。有意思的是,對這一個巨大的突破,赫茲本人固執地認為一點實用價值都沒有。

1894年,也就是赫茲去世的那年,愛科學愛折騰的意大利年輕富二代馬可尼,偶然讀到了電氣雜誌上赫茲的實驗介紹和論文,馬上想到無線電可以用來編碼傳遞信息。和他同時競爭的英國同行一開始認為無線電和可見光一樣,傳播路徑上必須沒有遮擋。偏偏非科班出身、基礎並不紮實的馬可尼無知無畏,在家裏動手裝了一個簡陋的裝置,用無線電波打響了樓下的電鈴。他不停改進設備,在發射和接收端裝上天線。1895年秋天,他將實驗轉移到室外,通信距離增大到2.8千米,不但打響電鈴,而且還在紙帶上記錄莫爾斯電碼。

無線電商用化的障礙在於,有線通信已經非常成熟,最早的海底話纜已於1891年英法海峽敷設。當時一個最有希望的應用是海上救援,尤其在夜晚和迷霧中。馬可尼沒能說服忙於鋪設電纜的意大利政府,不得已前往英國集資成立公司。在一連串近乎賭博的瘋狂實驗之後,於1901年成功驗證了跨大西洋的傳輸,距離3500公里。1912年4月15號,鐵達尼號撞上冰山,相距近六十海里的Carpathia號花了近17分鐘接受和解析出求救信號,最終七百多人獲救。馬可尼的設備,立了大功。

計算機發明極簡史要說計算機如何成為一門科學,離不開英國科學家圖靈和圖靈機。那麼,圖靈機又怎麼來的?事實上,圖靈機的發明是一個意外。1900年,被譽為歐洲數學界的教皇的大數學家希爾伯特,在巴黎國際數學大會上的演講中提出了23個有待解決的數學難題,為20世界的數學發展制訂了計劃。圖靈對其中的第十個問題的更一般化的形式感興趣:能不能按照一串機械化的步驟——我們現在通稱為「算法」——來判斷一個數學陳述是正確的?這就是希爾伯特的「可判定性」問題的泛化版。

圖靈意識到,為了解決這個問題,他首先得構造出一個抽象的機器來執行這些步驟,這個抽象的機器就是圖靈機,簡單到只有一條無限長的紙帶和一個讀頭,讀頭能讀寫紙帶上的字符並且移動。這個圖靈機所做的就是執行證明數學陳述的步驟。然後圖靈進行了一個巧妙的轉換,把可判定問題轉換成圖靈機能不能停,隨後構造了一個巧妙的悖論,證明有可能停不下來,也就是說不可判定的情況是存在的。

在這個過程中,圖靈隨手給出了一個通用機的版本,這個機器可以把做證明用的那台圖靈機的算法作為輸入,因此可以變身成任何算法的執行者。這個抽象的計算機,完全是圖靈為了證明可判定性問題的副產品,卻不意間奠定了計算機的基礎。

然而,要不是需要破譯德軍密碼,圖靈機的思想不可能那麼快落地,計算機在曼哈頓計劃後期也被投入使用。戰後不久,計算和存儲分離的馮諾伊曼結構成型,至今仍是主流框架,但是軟硬件一直在不斷疊代發展,在雲里從超級計算機到伺服器集群,在雲下從工作站到個人計算機到今天的智能手機、智能手錶。同時,計算機作為一門新興學科分出諸多大類(人工智能、算法和理論、體系結構、作業系統、數據庫、軟件工程、計算機語言、人機界面、計算機安全……),每大類又有諸多子類,層層疊疊。比如單看人工智能之下自然語言處理這一「小」支,要是細分到底層子任務,就有幾十個,每年三四個頂會,每個會議都有上千篇文章。

責任編輯: 李廣松  來源:網友推薦 轉載請註明作者、出處並保持完整。

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