虎嗅注：摩爾定理是英特爾（Intel）創(chuàng)始人之一戈登摩爾提出的，闡明了信息技術進步的速度。 在過去的五六年里，這個理論仍然有效，但人們逐漸發(fā)現(xiàn)，如果用常規(guī)技術繼續(xù)推動摩爾定律，未來將會遇到極其嚴重的困境。 在今年的“雙創(chuàng)”大會上，有專家指出，摩爾定律的危機已經(jīng)成為當前最大的危機。
6月21日，在2017騰訊“云+未來”峰會上，化學家院長張首晟再次暢談了他對摩爾定理對人工智能發(fā)展影響的思考。 他表示，人工智能的發(fā)展主要得益于兩大趨勢的匯聚：第一，信息社會最基本的定理——摩爾定理，也就是我們的估計能力，在過去五六年里每18個月翻一番。 今天人工智能能否更上一層樓，取決于摩爾定律能否繼續(xù)推進； 第二，互聯(lián)網(wǎng)形成了大量的數(shù)據(jù)來提供機器學習，第三是算法的推廣。 這三大支柱是推動人工智能進步的基本原則。
張首晟院長是烏克蘭文理大學教授、美國數(shù)學會會士、中國科學技術大學外籍教授、美國國立科技大學教授。 他被認為是2014年諾貝爾化學獎的有力競爭者之一。 他領導的研究團隊2006年提出的量子載流子霍爾效應被《科學》雜志評為2007年“世界十大重要科學突破”之一。他在拓撲絕緣體、量子載流子霍爾效應、自旋電子學、高溫超導等領域的研究十分突出。
以下是張首晟現(xiàn)場分享的主要內(nèi)容。 頭圖為張首晟，場外圖：
早上好，很榮幸昨晚有機會與大家分享。 作為哈佛院士、丹華資本創(chuàng)始人，我們在人工智能領域進行了大量投資。 明天我想跟大家分享一下我對人工智能三大支柱的理解和展望。
人工智能之所以還能發(fā)展到明天，主要得益于三大趨勢的融合。 一個是信息社會最基本的定理，摩爾定理，這意味著我們的估算能力在過去五六年里每18個月就翻一番。 今天人工智能能否更上一層樓，取決于摩爾定律能否繼續(xù)推進。 作為一名數(shù)學家，我想在這里分享一下我對摩爾定理的看法。
人工智能是由于大數(shù)據(jù)的形成，特別是互聯(lián)網(wǎng)的形成。 中國有BAT，日本有硅谷和，形成了大量的機器學習數(shù)據(jù)。 另外一個重要的方法就是算法的推廣。 這三大支柱是推動人工智能向前發(fā)展的基本原則。
而我認為最根本的一點是摩爾定理能否繼續(xù)向前發(fā)展。 近五六年來，算力每18個月就翻一番，這是一個驚人的發(fā)展趨勢。 近五六年來，集成電路發(fā)展至今，一直朝著摩爾定理的方向驅動。 現(xiàn)在危機正在形成。 主要原因是我們平時講的信息高速公路，芯片頂層并沒有信息高速公路。 云計算的機房需要大量的電力。 這種電在頂層計算時就變成了一種熱能，使得熱能無法繼續(xù)填充，半導體的集成也無法向下集成。 最基本的原則是電子處于芯片級。
我們提出了一個全新的想法，就是讓電子在芯片層面像高速公路一樣運行，讓它們各行其是，互不干擾。 這對我們來說是一個巨大的危機，同時也是一個機遇。 摩爾定律發(fā)現(xiàn)的“危險”也是一個巨大的機遇。 每個城市都在思考自己能否成為下一個硅谷，以及如何成為下一個硅谷，抓住新的特殊機遇。 摩爾定律遇到的“危險”正是我們明天帶來的機遇。
我的科學研究發(fā)現(xiàn)了一種非常神奇的量子現(xiàn)象，它可以讓電子在芯片層面上實現(xiàn)自選軌跡，實現(xiàn)自己的路徑，而且不會互相干擾。 高速道路運行的方式使電子能夠在芯片級移動，幾乎不消耗煤炭。 這樣一來，騰訊未來的云計算可能不需要消耗如此大量的電力，也不需要那么多的智能設備。 如果要繼續(xù)推動這一領域向前發(fā)展，也會給材料科學帶來巨大的挑戰(zhàn)。 最近，一種新材料從理論上預測并推出，它有點像石墨烯，被原子取代。 在單原子運行層面，電子可以在高速路上各行其道，互不干擾。
之所以明天依然能夠取得這樣的成就，也是一種跨界的思考。 我們應用了物理學中一個極高層次的導流，叫做拓撲的概念，使我們能夠真正實現(xiàn)芯片級電子的高速運行。 這一驚人的發(fā)現(xiàn)是由于所有材料都是在過去數(shù)十萬年中發(fā)展起來的。 人類文明的每一段劃時代歷史都是以一種物質命名的，如舊石器時代、新石器時代、青銅時代、鐵器時代、硅片時代等。 此外，過去所有材料都是在實驗條件下發(fā)現(xiàn)的。 這次，我們首先在理論上預測了這些材料的可能性，但后來在實驗室中實現(xiàn)了。
現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)人類對物質的認知已經(jīng)達到了一個新的水平。 這種材料最終會給云計算帶來什么樣的革命？ 剛才先生也提到，計算機可以很好地完成某些問題，但它可以很慢地完成其他問題。 例如，如果將兩個非常大的數(shù)字相乘，經(jīng)典計算機可以非常快地完成它。 我會給你一個很大的數(shù)字。 您必須將其分解為兩個數(shù)字的乘積。 這臺計算機很難計算。
而大自然有一個非常神奇和完美的世界，就是所謂的量子世界。 量子世界里有一個非常奇妙的現(xiàn)象。 例如，有一個基本粒子穿過兩個孔，孔后面會產(chǎn)生干涉白色。 經(jīng)典粒子要么從左邊穿過，要么從左邊穿過，而量子粒子同時穿過這兩個孔。 這是一個非常神奇的量子世界，這說明量子世界是有一種并行性的。 我們可以利用這些量子并行性來進行估算，所以一旦產(chǎn)生了那種量子計算機，就相當于利用量子并行性一下子窮盡了所有的可能性，所以這是一個值得追求的完美的量子世界，一個完美的量子世界。
最近，我有了一個特別重要的科學發(fā)現(xiàn)。 量子計算機遇到的最大問題是量子比特很容易受到周圍環(huán)境的影響。 我們提出了一個全新的概念，將量子比特視為最小單位。 我們把它分成兩半，放在遠處。 周圍環(huán)境相互影響。 不可能同時影響一個方向，所以也不可能破壞這個量子位。 你認為量子計算機可能要到未來50年才能形成，而且看來隨著我們科學的發(fā)展，我們真的可以把量子計算推向應用場景。
那我想跟大家分享一下我對人工智能的看法。 我先給大家打個比喻。 比如說，當我們?nèi)祟惪吹进B兒飛翔的時候，我們就覺得很神奇。 我們還想學習如何飛行。 我們最初想要飛的方式就是模仿，這也是一種仿生學。 我們在胸前系上兩只翅膀，以為自己可以飛起來。 它肯定比鳥好得多，但它不一定看起來像鳥，所以這個客機確實是由于我們的理論理解，真正推動了它的發(fā)展，而不是簡單的仿生學。
從這個意義上來說，我認為人工智能現(xiàn)在處于一個比較簡單的仿生階段。 我們?nèi)匀皇褂蒙窠?jīng)元來簡單地模仿大腦。 我認為人工智能的下一個重大發(fā)展就像聽到鳥兒飛翔并將其變成客機。 我們必須在理論基礎上吃透智能的理論基礎。 一旦我們理解了它，我們就可以創(chuàng)造一些非常令人驚奇的新技術。
我不僅是哈佛大學的院長，我還在科技領域進行投資，特別是德國的大學。 要知道，在人工智能領域，無人駕駛是一個偉大的目標，而你在做無人駕駛的時候，仍然只是簡單地模仿微軟創(chuàng)造的技術路線。 它需要高清三維地圖和激光雷達。 我認為這是完全沒有必要的。 我們可以問一個簡單的問題物理五大定律，因為人們也可以騎自行車。 開車時，人們不需要高性能的3D地圖，人們的頭腦也不會發(fā)射激光雷達。 所以我們投資了一家公司，它是由耶魯大學一位非常著名的院長創(chuàng)辦的。 他在車上安裝了一個普通的設備，不需要激光雷達和三維地圖就可以實現(xiàn)無人駕駛。 這確實是革命性的。 我們需要用科學的視角來看待人工智能的前沿。 我們需要看到我們投資的技術路線一定是可擴展的，因為激光雷達和高清3D地圖是不可擴展的物理五大定律，人們不需要這個。 所以原則上來說，這個場景在計算機視覺達到一定水平之后就可以實現(xiàn)。
我說人工智能需要特別優(yōu)秀的算法，也需要不斷推動摩爾定理前進。 我們在這兩個領域都做出了貢獻。 而且，AI最需要的就是大數(shù)據(jù)。 現(xiàn)在我們在金融、教育、健康等領域都需要大數(shù)據(jù)，今天不可能有特別好的大數(shù)據(jù)市場，因為有人有這個數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)有它的隱私，特別是在金融和健康領域。 而且我們有非常好的人工智能算法，所以在一般環(huán)境下，它不可能有一個很好的市場來推動數(shù)據(jù)提供者和數(shù)據(jù)分析師徹底解決這個市場的隱私問題。
在算法方面，最近學術界出現(xiàn)了重大發(fā)明。 它的英文名稱是 。 我們可以對加密數(shù)據(jù)進行計算。 這樣一來，有分析能力的人不一定需要了解數(shù)據(jù)本身。 我覺得我們必須用技術方法而不是法律方法來真正解決個人隱私問題，這樣我們的數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)大市場。 大數(shù)據(jù)一定有大市場，大市場一定有技術路線，真正保護我們的領域。
后來你也談到了人工智能真正能夠超越人類的三天，也有各種各樣的說法。 上面院士還提到了，比如自然語言的理解。 畢竟，自然語言是人類語言。 我們用電腦來評判它，就像我們評判客機飛得比鳥好一樣。 并不是因為客機像鳥，而是因為它們在機器學習方面比鳥更好。 我們需要找到一個標準，這三天真正說明人工智能已經(jīng)超越了人類。
明天我會給他們提出一個想法，如何判斷人工智能超越人類。 自然世界是一個客觀世界。 人類之所以有今天的科技發(fā)展，就是因為我們發(fā)現(xiàn)了這個科學定理。 比如愛因斯坦寫下了E=MC2，愛因斯坦是一個人，三天之內(nèi)機器就可以寫出一個全新的發(fā)現(xiàn)，比如它預測了引力波的現(xiàn)象，我們證明計算機確實是對的，但是超越了人類，這三天才是人工智能真正的到來。
這是一個非常美好的前景。 我想這三天已經(jīng)不遠了。 我認為未來10年、20年，我們能夠在人工智能方面發(fā)現(xiàn)新的科學規(guī)律。 我們會認為這個機器的發(fā)現(xiàn)有點像我們崇拜愛因斯坦的發(fā)現(xiàn)，我們會尊重人工智能的科學發(fā)現(xiàn)。
另外，我想提一下人工智能的一個特別令人興奮的領域。 這個領域的發(fā)展必須有學術界和工業(yè)界特別緊密的結合。 明天我們將參加騰訊云計算大會。 我們感到非常榮幸。 明天早上我們會看到業(yè)界很多關于人工智能的解釋。 然而下午，我和院長就被邀請了。 人工智能過去的發(fā)展得益于工業(yè)界和學術界的密切合作。 我個人擔任哈佛大學學院院長。 雖然我對云計算做出了小小的貢獻，但我作為天使投資人投資了一家云計算公司。 整個云計算的核心技術都是由這家公司提供的。 這是一個非常激動人心的時代，我們需要討論如何用新的機制來促進學術界和工業(yè)界更緊密的合作。
在昨天的時代，人工智能給我們帶來了很大的想象空間。 人工智能作為新智能物種的崛起與中國的崛起幾乎同時發(fā)生。 學術界需要做出巨大貢獻。 作為學術界的代表，我非常榮幸來到騰訊會議。 希望我們也能在這次碰撞中擦出新的火花。 謝謝。