“我們能為宇宙建立一個完整的模型嗎？我的工作假說是‘能’。”科學(xué)人：你一直說，不含隨機(jī)性的細(xì)胞自動機(jī)也可以產(chǎn)生無法預(yù)測的模式?，F(xiàn)實(shí)世界如此多姿多彩，你覺得它是不是也不需要隨機(jī)性？沃爾夫勒姆：我覺得不需要。很多時候人們說的“隨機(jī)性”，其實(shí)是建模時用的黑箱：我不了解一個系統(tǒng)的全部規(guī)則，所以我假定這個系統(tǒng)有某些額外的因素在提供“隨機(jī)”的輸入。這個意義上的“隨機(jī)”，只是證明你還沒為這個系統(tǒng)建立完整的模型而已。但我們能為宇宙建立一個完整的模型嗎？我的工作假說是“能”。也許這假說是錯的，也許出于什么原因我們就是無法為宇宙建立完整模型——但是我還沒有見到相關(guān)的證據(jù)。所以我會朝這個目標(biāo)而努力。一旦我們得到了完整模型，隨機(jī)性就消失了，沒有任何來自外部的不可預(yù)知的因素。我有個朋友名叫格里高利·蔡廷，他對于算法隨機(jī)性這整個領(lǐng)域非常感興趣，他有一個著名的發(fā)現(xiàn)叫做“歐米伽數(shù)”（即蔡廷常數(shù)），這個數(shù)字雖然是個確定的數(shù)，但任何圖靈機(jī)都計算不出來。我和他觀點(diǎn)的區(qū)別就是，我認(rèn)為宇宙像pi一樣，雖然無窮無盡但可以計算到任意精度；而他始終認(rèn)為宇宙像歐米伽。我不知道為什么。科學(xué)人：如果我們建立了宇宙的完整模型，是否意味著我們就沒有自由意志了呢？沃爾夫勒姆：我在我的書里討論了一個概念，叫做“計算不可化約性”（Computational irreducibility）。這意味著，就算你知道了一切規(guī)則，你可能也無法提前預(yù)測這些規(guī)則將會做什么——唯一的辦法是實(shí)地運(yùn)行這些規(guī)則看看它們到底會做出什么來。“自由意志”這個詞包括很多層面，如果我們能預(yù)測我們將會做出什么事情來，那可以說我們沒有自由意志。比如說，看一只蛾子反復(fù)地撞擊玻璃窗，試圖飛出去，我們會說它看起來沒有自由意志，似乎是決定性的反射機(jī)制。但如果我們看到一個人在做一件非常復(fù)雜的行為，我們會說他看起來好像在作出選擇，因?yàn)槲覀儫o法預(yù)測他將會怎么做——在這個意義上，我們擁有自由意志。我們的歷史必須按順序逐漸上演，你不能說“我已經(jīng)知道結(jié)局了，快進(jìn)到頭吧”；歷史是必不可少的。世界的底層規(guī)則是簡單的、決定性的，但是這些規(guī)則生成的人類行為卻極端復(fù)雜，這之間的計算鴻溝無法化約，因此我們的行為是“自由”的。科學(xué)人：會不會有一天，我們對大腦已經(jīng)有足夠的了解，可以監(jiān)控到足夠的信息，可以說“十秒鐘之后這個人會想這件事情”？這時人們還有自由意志嗎？沃爾夫勒姆：我不知道。這一點(diǎn)已經(jīng)部分地在鳥類中實(shí)現(xiàn)了，我們能大致預(yù)測出鳥類下一秒會唱什么樣的歌。但我還是覺得，自由意志這個概念的根源，只是因?yàn)橐A(yù)測未來所需的計算量太大。就算我們發(fā)現(xiàn)了宇宙的全部規(guī)律，要么我們得想辦法進(jìn)行和宇宙同樣的運(yùn)算，要么我們就看著宇宙自己這么算下去。科學(xué)人：到那時，是否物理就變成了數(shù)學(xué)呢？物理?xiàng)l件會反過來限制我們對數(shù)學(xué)的理解嗎？沃爾夫勒姆：如果我們真的建立了宇宙的模型，一切都可計算，那么全部物理問題就都還原成了數(shù)學(xué)。但什么是數(shù)學(xué)呢？數(shù)學(xué)從公理系統(tǒng)出發(fā)，比如歐幾里得的公理系統(tǒng)；在此基礎(chǔ)上我們推導(dǎo)出一系列的形式知識。至于選擇什么樣的公理，可以是人為武斷選擇、得到純粹抽象的數(shù)學(xué)知識，也可以選擇那些和現(xiàn)實(shí)世界對應(yīng)的公理。歐幾里得認(rèn)為他選擇的公理是對應(yīng)現(xiàn)實(shí)的，但后來數(shù)學(xué)家逐漸開始做出武斷的抽象的選擇。數(shù)學(xué)是個抽象的領(lǐng)域，它不會被現(xiàn)實(shí)的物理限制。“模仿人類，既是錯誤的路線，又是唯一可行的路線”科學(xué)人：對于侯世達(dá)的人工智能（AI）路線——遵循類比、模仿人類思維——你怎么看待？沃爾夫勒姆：我認(rèn)識他，我無法評判他的具體研究內(nèi)容，但對于他的大致方向——理解人類的智能——我的看法是：這既是錯誤的路線，又是唯一可行的路線。一方面，如果說我們的目的是創(chuàng)造智能系統(tǒng)，那么這條路線與之無關(guān)，正如研究鳥類如何飛行與制造飛機(jī)無關(guān)一樣。特別是在所謂“通用推理AI”上，人們曾經(jīng)說它才是能夠回答問題的系統(tǒng)，但沿這條路線沒有人成功；而我們的WolframAlpha卻成功地回答了許多問題。我們?nèi)绾巫龅降?？通用推理AI，所做的是推理。面對物理問題，從一個事實(shí)推理出下一個事實(shí)，就像中世紀(jì)的哲學(xué)家那樣。而我們做的，則是計算。面對物理問題，我們在某種意義上是“作弊”了：使用我們文明積累下來的全部科學(xué)和數(shù)學(xué)確立一個方程，然后把結(jié)果計算出來。在這里，我們使用的方式和人類思考問題的方式截然不同，但效率要高很多。大部分眼下的智能系統(tǒng)都是這樣。但另一方面，如果我們的目的是真正的“終極”智能呢？我們現(xiàn)在的計算能力，和大腦比起來都可以說相當(dāng)不錯了，但是如果要為這些計算設(shè)定一個目的，必須有人類的參與。我們的系統(tǒng)可以想算什么就算什么，但沒有人為它指明目標(biāo)，它什么也做不了。世界上沒有所謂“純粹”的智能，它必須和人類目標(biāo)緊密相連。侯世達(dá)的路線對解決任何具體的智能問題都沒有什么幫助，但對理解我們的目的卻至關(guān)重要。科學(xué)人：為什么人類有目的，機(jī)器就沒有呢？你覺得區(qū)別在哪里呢？沃爾夫勒姆：這是個好問題。水有向下流的“目的”，你可以為物理世界賦予各種各樣的“目的”，但所謂的目的其實(shí)有兩種，一種是遵循物理機(jī)制自然會產(chǎn)生的結(jié)果，另一種則是努力要去實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。自然界的計算能力完全可以和人腦像匹敵，但自然界的目的全都是前者，而如果我們希望得到類人智能，必須要有類人的目的。比如湍流，或者木星大氣表面的漩渦，它在做各種各樣繁復(fù)的計算，恐怕比我們的大腦更加復(fù)雜——至少是運(yùn)算量更大，但它看起來并未獲得我們所說的智能，因?yàn)槲覀兾ㄒ恢赖闹悄?，就是人類智能?/h2>“我對解決別人解決過的問題從來都沒有興趣”科學(xué)人：你做了很多自我數(shù)據(jù)分析（比如統(tǒng)計自己都在啥時候打電話）的工作。你為什么要這樣做？有沒有從中發(fā)現(xiàn)一些有趣的東西呢？沃爾夫勒姆：我搜集這些數(shù)據(jù)是因?yàn)槲覍?shù)據(jù)感興趣。我有幾套系統(tǒng)，負(fù)責(zé)檢查我昨天鍛煉了多少、完成了多少工作這樣的事情。我已經(jīng)搜集了二十五年的數(shù)據(jù)，時不時地我會對這些數(shù)據(jù)分析一下，會發(fā)現(xiàn)各種各樣的結(jié)果。但這些數(shù)據(jù)的真正寶貴之處是，當(dāng)我對自己有什么問題的時候，我能很容易找到答案。比如有一次我買了個新鍵盤，我想知道有了它打字速度是快了還是慢了，只花幾分鐘我就得到了答案。眼下我正打算回答一個難一些的問題，就是對我發(fā)的電子郵件進(jìn)行情緒分析，來判斷哪些事情會讓我開心，哪些會讓我不開心。我所發(fā)現(xiàn)的大多數(shù)結(jié)果，都是事后想來“嗯，的確如此”的那種；但如果沒有看到這些數(shù)據(jù)，我是不會往那個方向上思考的。科學(xué)人：在自己的公司做研究和在大學(xué)做研究，你覺得有什么差異？沃爾夫勒姆：公司的效率要高得多。對我來說，公司就像是把想法變成現(xiàn)實(shí)的機(jī)器，我會努力為了這個目的而優(yōu)化這臺機(jī)器，而在大學(xué)里你就沒法做這樣的優(yōu)化。科學(xué)人：你多次輟學(xué)，你覺得學(xué)歷這個東西是什么意義呢？沃爾夫勒姆：其實(shí)我不是真的“輟學(xué)”。我在英國去的是頂尖的中學(xué)，我離開的原因是我得到了頂尖大學(xué)的獎學(xué)金，所以我只是碰巧比別人離開得早幾年而已。在大學(xué)里，我得到了直接進(jìn)入研究生學(xué)習(xí)的機(jī)會，所以我想既然如此，為什么要花這么多年當(dāng)本科生呢。我很幸運(yùn)能在二十歲就完成我的學(xué)業(yè)階段，因?yàn)槲矣X得我沒有耐心再學(xué)那么多年。我對解決別人解決過的問題從來都沒有興趣，所以我一直很討厭課本上的習(xí)題。也許這是我個人的傲慢吧，我只是希望我在做獨(dú)一無二的事情，而不是別人做過的事情。在某些教育系統(tǒng)里，有很多的內(nèi)容是圍繞“循序漸進(jìn)走過程”而展開的，但我覺得發(fā)揮人們潛力最好的方式，是讓他們學(xué)習(xí)自己感興趣的東西，而不是讓他們沿著確定的道路前進(jìn)。科學(xué)人：你有粒子物理學(xué)博士學(xué)位，后來為什么不做物理了呢？沃爾夫勒姆：我沒有離開物理呀，我時不時地還會回到物理問題。我在《一種新科學(xué)》里就討論了很多物理問題。我對各種各樣的問題都感興趣，特別是宇宙的最本質(zhì)特性，這也是促使我學(xué)習(xí)粒子物理的原因，但我學(xué)了之后發(fā)現(xiàn)粒子物理的細(xì)節(jié)并不是宇宙的本質(zhì)，而諸如復(fù)雜系統(tǒng)的特性這樣的問題要比物理學(xué)更加基本。你可以把這些研究想象成一般性的物理原則。對于宇宙的具體物理特性我依然感興趣，我希望有一天能把一般性的物理原則應(yīng)用在上面。當(dāng)希格斯玻色子得獎的時候，我在美國起了個大早看視頻直播，我意識到現(xiàn)場有很多好多年沒見的老朋友，他們一直留在物理學(xué)界。他們介紹希格斯玻色子的時候我想，“這些我都知道呀，四十年前我就是在做這些東西。”我想我完全可以留在物理學(xué)界，四十年來一直就做這樣的研究，我覺得我對此還算挺擅長的。但是因?yàn)槲肄D(zhuǎn)行做了許多其他別的內(nèi)容，我所弄明白的東西，哪怕限定在物理學(xué)里，也比留在物理學(xué)界做單一領(lǐng)域要多得多。我的人生有一條經(jīng)驗(yàn)讓我念念不忘，那就是研究許多不同的東西能讓人學(xué)到更多，哪怕你的目標(biāo)只是解決一個問題，也是如此。在這一點(diǎn)上我很幸運(yùn)。科學(xué)人：你說你最喜歡的發(fā)現(xiàn)是Rule 30，為什么呢？沃爾夫勒姆：這是我發(fā)現(xiàn)的第一個元胞自動機(jī)規(guī)則，它是一個戲劇性的例子，表明一個簡單的生成規(guī)則如何誕生出復(fù)雜的行為。我喜歡拿它和科學(xué)史上的案例對比：當(dāng)伽利略發(fā)現(xiàn)木星的衛(wèi)星的時候，這就是一個跡象，表明物理學(xué)的定律適用于整個宇宙。Rule 30讓我意識到，在計算的宇宙中憑借簡單規(guī)則可以出現(xiàn)一些非常復(fù)雜的現(xiàn)象，這并不是顯然的；這是第一個明確的案例。今天的科學(xué)和技術(shù)，很多都是依靠搜尋這個計算宇宙中的可能程序，尋找在行為上滿足我們需求的那些。正是簡單程序可以產(chǎn)生復(fù)雜行為這一特征使之成為可能。在我寫《一種新科學(xué)》的時候，我做出了一個預(yù)測：審視一下新出現(xiàn)的關(guān)于自然界的模型，我們會看到，基于程序的發(fā)現(xiàn)，將逐漸取代基于方程的發(fā)現(xiàn)。我預(yù)測在五十年內(nèi)，挖掘計算空間所產(chǎn)生的科技將會超過傳統(tǒng)方式。那是十二年前的事情，我們還有三十八年。我們正站在這個趨勢的開端。
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