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本文整理自《量子大嘮嗑》（中信出版集團，2016年10月），作者馬兆遠是工信部景民基金董事、首席科學家，中科院百人計劃研究員。

2045年，人工智能將超越人類，人類反而會被機器人奴役，被霸天虎或者汽車人統治？

一切如《西部世界》所展現的一般，人工智能將獲得自主意識，我們只能接受到來自未來世界的罪孽？

雖然略顯無力和幼稚，科學卻從未停止對人類思維的探索。我們相信有一天人類能夠了解自己，甚至可以模擬人類的思維而創造機械的思維——人工智能。

2015北美電影《機械姬》，小哥發現能自由組合想要的任何外貌的姑娘，嘿嘿嘿，他的心情反正我不懂（正經臉）

2014 年以后多位互聯網科技大佬在不同場合表示人們要警惕人工智能。但這樣的關于人工智能的恐慌已經有過好幾次，第一次源于計算機的誕生。

美國電影是個好東西，電影《模仿游戲》以圖靈在“二戰”的經歷為原本，當時人們認為牢不可破的密碼被圖靈的計算機搞定了，從而使盟軍最終贏得了勝利。人們開始想象，這個趨勢發展下去計算機可以超過人類。

當年年輕的卷福還是“計算機科學之父”艾倫·圖靈     電影《模仿游戲》

然而事情并沒有那么簡單，大型的商用計算機在處理一些問題上確實有效，但跟人比較智商還差得遠。

80 年代以后，個人電腦的普及帶來了人類對人工智能的又一次恐慌。

電影《機械戰警》、《終結者》都是這個時期的代表。

2006 年以后，隨著計算機深度學習的發展，人類迎來了對人工智能的第三次恐慌。《超能陸戰隊》、《Her》就代表這一階段，尤其是被互聯網人追捧的奇點理論，到2045 年的時候，人工智能有可能超過人類，最終絕塵而去，人類反而會被機器人奴役，被霸天虎或者汽車人統治著。

做物理的人沒有數學家大膽，往往對科學幻想抱有體驗主義的保守，我們非常實用地從技術實現的角度來考慮人工智能的現實難。

首先，深度學習是件非常困難的事情，我們正在一點一點地進步，比如無人駕駛，要解決圖像的識別問題，陰晴雨雪天氣對成像的影響和實際的路況問題都是非常復雜的事情。從認知的方式來講，人類的認知過程與我們現在營造的人工智能是不一樣的。人類有一種認知相對靠譜真理的直覺方法，跟計算機式的方法不同，人類可以知道這些事情并不受哥德爾定理限制。

有沒有覺得自己的智商得到升華

以計算機的停機問題為例，雖然計算機速度和效率大大提高了，但它們本質上還是馮·諾伊曼機。計算機的程序是基于二進制數字運算的命題演算系統，人能提供的公理是有限的，規則一條一條可計數，計算機判定出命題的真偽，輸出結果、停機并轉向下一個命題。這就符合了哥德爾第一不完備定理的條件。這樣的系統必然是不完備的，也就是說，至少有一個命題不能通過“程序”被判明真偽，系統在處理這樣的命題時，就進入邏輯判斷的死循環而無法停機。無論我們怎樣為計算機系統的命題擴充它的公理以包羅更多的內容，只要公理總數是有限的，物理上不允許無限大這個概念，哥德爾的問題就始終存在。我們可以在數學上假設無限的公理集，然而對于計算機來說，就意味著要描述這些公理集就要無限大的存儲空間，物理實現上顯然是不可能的，這表明了計算機與人思維的不同。

看“黑鏡”里的人工智能小哥完全服從命令，機生并不歡樂

但哥德爾所限定的有限邏輯，可能不能限制量子力學的基本邏輯，人類的直覺可能不受哥德爾不完備定理的限制。從這個角度來講，現在的計算機結構不太可能具有人腦的能力。當然量子計算機基于量子邏輯，離實現還有些實際的困難，我們不能夠簡單預期。

另外一個證據是錢德拉塞卡（Subrahmanyan Chandrasekhar）證明。這個證明并不復雜，買杯啤酒用杯墊的背面就能演算。如果我們認為人類的思維是圖靈模式的計算機，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總計算單元已經與一個人的大腦可比。而事實上，人類接入計算機群的計算單元已經遠遠超過了這個數量。但我們現在還沒有看到這樣大規模的互聯網有產生像人一樣的學習行為（即便有些許類似，也是因為互聯網里節點上的人類干預），這至少說明人的思維模式不應該是線性疊加的，不是像計算機這樣的圖靈機模式。

那么思維有沒有可能是量子模式呢？我們知道量子本身講的是關聯。如果人的大腦是量子化工作的，那它到底有多復雜呢？注意，量子關聯帶來了非局域性，量子關聯不一定發生在相鄰的腦細胞上，而是可以發生在任何一個腦細胞上。比如說，一個腦細胞跟相鄰的腦細胞通過神經突觸經典地連接，并不等于它跟其他細胞之間沒有量子的關聯。我們假設量子關聯確實可以發生在不必相鄰的腦細胞之間。那么，一個腦細胞和它關聯的腦細胞就不是相鄰的幾十個，而是另外130 億個。

大腦有130 億的腦細胞， 假設每個腦細胞允許跟6 個別的腦細胞發生關聯，每個關聯用3 個電子來記憶和存儲。總共要（1.310×6×3）個電子，每個電子都是有質量的，質量是不能忽略的，雖然電子是我們能找到的穩定的可以做信息存儲的最輕的物質。算上電子質量，總質量是多大呢？它等于錢德拉塞卡極限。

在1938 年，錢德拉塞卡提出：當一個恒星的質量超過錢德拉塞卡極限時，這個恒星會坍縮成一個黑洞。

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，這個計算機自身的質量已經把自己壓成一個黑洞了。

錢德拉塞卡極限這個值大約是1.4 倍太陽質量。這說明如果按照我們現在理解的計算機構造，人的大腦不是我們用現在地球上的資源能夠重建的。

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。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來描述一個大腦行為。從這個角度來講，用經典的圖靈機辦法做出一個超過人腦的計算機，有物理上的實際困難。

再比如同樣是記憶，計算機一個扇區壞掉了，這個扇區上存的東西就消失了。新的扇區替換進去也不會再有相同的記憶內容。而大腦每天都在工作，細胞每天都在新陳代謝，組成細胞的碳氫氧等原子不斷被替換，我們的記憶卻并沒有消失。

量子關聯的解釋也許會滲入人類對認知的了解。如果大腦真的是量子化的工作，我們反而認為這對人類是一個好消息。我們用經典的方法來搭建的計算機在很長時間內不會超過人腦，我們也就不用擔心人工智能控制人類。

類似的復雜系統組成了我們身邊的世界，大腦是這樣的系統，社交網絡是這樣的系統，甚至人類社會也是這樣的系統。大腦始終不是一個經典物理的設備，腦細胞會在局部建立起與其他腦細胞的復雜關聯，而計算機的存儲單元卻不能。

當系統足夠龐大到其關聯數量是130 億的N次方的時候，這樣的復雜體系更應該是量子化的，有長程關聯的存在。人的記憶更像是一個覆蓋大范圍腦細胞的事情，而不像計算機一樣只是局域的相互作用。對于計算機的計算單元，我們目前只能建立相鄰單元的關聯而非復雜的非局域的關聯。從這個角度來講，目前的機器人也很難會有類似于人腦的思維能力，也就不具有學習和獨立創新的能力。

但我有個暗黑的想法，原諒一個物理學家的孩子氣，即使我們最終依靠量子力學搭建了一個夠大的量子計算機來完整模擬人的大腦。這個東西，也會因為退相干而忘記東西，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更會低一些？

功耗是另外一個旁證。計算相同的問題，人腦的功耗遠小于計算機的功耗，然而量子計算提供了一個可能，因為它可以利用量子計算進行大規模的并行計算。一個簡單的例子，當我們討論量子計算的德意志（David Deutsch）算法的時候，它可以通過量子的疊加態，即我們前面講的貓態，一次計算得到結果，而不像經典算法需要計算兩次。當類似的算法大量疊加的時候，它可以大量地節省能量。基于我們現在對量子力學的粗淺認識，我們離設計一個像人腦一樣復雜工作的系統還很遠。

別著急反駁，以上想法至少要說明一個情懷，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。這個三百年的估計源于我們對物理學進展的了解，從牛頓到量子力學誕生經過了兩百年，量子力學到現在一百年，我們發現我們還懂得不夠多，甚至突然被繳了械，問題似乎回到了起點，我們可能在基本研究手段上都有問題。

以過去科學的發展歷史，我們自信地講，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。

看看“超能陸戰隊“里的大白，你一定想要對不對

我們時不時地會搞搞大躍進，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。一個真實的科學研究的過程，是反對轉型、跨越、發展的概念，它真的是慢慢往前走，當積累了龐大的基礎后，在某個方向上有些許小的突破，這是一個更真實的研究過程。但不能說泡沫都是不好的，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，科普和迷信一樣有害 。而只停留在泡沫上的傳聞，對科學的實際進步未必有利，這種吹泡泡而殺君馬者道旁兒的案例我們看的也不少了。

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