宇宙即計(jì)算~一種新科學(xué)：斯蒂芬沃爾夫勒姆

1、宇宙即計(jì)算一種新科學(xué)：斯蒂芬沃爾夫勒姆宇宙即計(jì)算一種新科學(xué)：斯蒂芬沃爾夫勒姆 2017-02-02斯蒂芬沃爾夫勒姆這個(gè)名字，在中文世界里可能遠(yuǎn)談 不上家喻戶曉；但他的英文名Stephen Wolfram恐怕反而卻 要熟悉得多。 他是Mathematica軟件的發(fā)明者和首席設(shè)計(jì) 師，被廣泛地認(rèn)為是當(dāng)今科學(xué)和計(jì)算技術(shù)中最重要的革新者 之一。 大名鼎鼎的數(shù)學(xué)軟件Mathematica每次啟動(dòng)的時(shí) 候都會(huì)提醒你這是Wolfram出品Wolfram Alpha:下一代搜索引擎，歷史上第一個(gè)實(shí)用的 AI( HYPERLINK /)%e3%80%82 /)。WolframAlpha 是開發(fā)計(jì)算數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件的

2、沃爾夫勒姆研究公司開發(fā)出的新一代 的搜索引擎，能根據(jù)問題直接給出答案的網(wǎng)站，于2009年 5月15日晚7點(diǎn)(美國中部當(dāng)?shù)貢r(shí)間，北京時(shí)間5月16日 上午8點(diǎn))提前上線，用戶在搜索框鍵入需要查詢的問題后， 該搜索引擎將直接向用戶返回答案，而不是返回一大堆網(wǎng)頁 鏈接。 它是基于 Wolfram早期旗艦產(chǎn)品Mathematica， 一款囊括了計(jì)算機(jī)代數(shù)、符號(hào)和數(shù)值計(jì)算、可視化和統(tǒng)計(jì)功 能的計(jì)算平臺(tái)和工具包開發(fā)的。其數(shù)據(jù)來源包括學(xué)術(shù)網(wǎng)站和 出版物、商業(yè)網(wǎng)站和公司、科學(xué)機(jī)構(gòu)等等，例如中央情報(bào)局 出版物世界概況、康奈爾大學(xué)圖書館出版物All AboutBirds、Chambers Biographical

3、Dictionary、道瓊斯公司、 CrunchBase、百思買、美國聯(lián)邦航空管理局、美國地質(zhì)調(diào)查 局等。 從直接了當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)問題（對(duì)xA2 sinA3x dx積分）， 到簡(jiǎn)單的邏輯問題（哪些書的名字里有“藍(lán)”這個(gè)詞），到 物理和化學(xué)問題（ATP的電子式是什么，描述三維盒子中的 自由粒子需要哪些變量和方程），甚至更一般性的知識(shí)問題 （卡西尼探測(cè)器上攜帶了多少核燃料，林白單人飛越大西洋 的起點(diǎn)和終點(diǎn)，1969年8月發(fā)生了哪些大事件），它都可以 回答。更重要的是，這些問題都可以用自然語言提出，無需懂計(jì)算機(jī)語言一一當(dāng)然像Siri 一樣接受調(diào)戲的能力也是 有的（其實(shí)它比Siri早得多，甚至Siri應(yīng)用了

4、它的技術(shù)）。數(shù) 學(xué)家格里高利蔡廷（Gregory Chaitin ）說，這是“第一個(gè) 真正實(shí)用的人工智能。Mathematica / Wolfram Languagetree 而斯蒂芬沃爾夫勒姆的野心，可遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此。（插 播：晚輩小札同學(xué)剛剛投資了一家知識(shí)引擎公司。）沃爾夫勒姆1959年出生在英國倫敦，父母是當(dāng)年從德國來英避 難的猶太人。10歲的時(shí)候他立志要當(dāng)科學(xué)家，然后幾乎立刻 發(fā)現(xiàn)自己和所有“科學(xué)家的搖籃”都合不來。12歲的時(shí)候他 拿到了大名鼎鼎的伊頓公學(xué)的獎(jiǎng)學(xué)金，卻根本不屑于聽老師 指揮，還靠幫別的學(xué)生寫作業(yè)來賺零花錢。17歲時(shí)，他還沒從伊頓真正畢業(yè)就被牛津錄取了，但是卻沒有真正“上”

5、 過牛津一一開學(xué)第一天他聽了一堂大一新生課，覺得“糟透 了”。第二天和第三天他分別聽了大二和大三的課，結(jié)論是 “全都糟透了，我再也不去聽課了”。自此他幾乎就沒有去上過課，并在短短兩年之后就前往加州理工大學(xué)攻讀理論物 理博士生了一一牛津的一些老教授至今對(duì)此耿耿于懷。他拿到博士學(xué)位后立刻被加州理工聘用，當(dāng)時(shí)他年僅20歲； 僅僅一年之后他就獲得了獎(jiǎng)勵(lì)年輕創(chuàng)新者的著名獎(jiǎng)項(xiàng)“麥克 阿瑟天才獎(jiǎng)”，至今仍然是該獎(jiǎng)最年輕的得主。但是，這樣一位少年天才此后的發(fā)展路線卻出乎所有人的意料。在加 州理工時(shí)，他發(fā)明了一種計(jì)算機(jī)語言，卻因?yàn)閷W(xué)校規(guī)定他不 能獨(dú)享專利而和校方鬧翻，轉(zhuǎn)而前往普林斯頓高等研究院。 在這里他放棄了

6、理論物理，開始研究一個(gè)奇怪的新領(lǐng)域：“細(xì) 胞自動(dòng)機(jī)”（又名-元胞自動(dòng)機(jī)）。這以后的十五年中他悄無聲息地獨(dú)自研究，而最終的成果就是一種新科學(xué)。 在這本書里，他發(fā)展了對(duì)于元胞自動(dòng)機(jī)與復(fù)雜性問題的研 究，認(rèn)為一切規(guī)律都可以被認(rèn)為是元胞自動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的結(jié)果， 從基本的加減乘除到華爾街股票的漲落都可以用他的“新科 學(xué)”來解釋。除了在研究領(lǐng)域取得突破外，2009年時(shí)，基于 Mathematica軟件的 Wolfram Alpha自動(dòng)問答系統(tǒng)也 終于上線，它一出現(xiàn)就被認(rèn)為是Google搜索的挑戰(zhàn)者。可 以說，傳統(tǒng)搜索引擎如Google是在通過語義分析尋找對(duì)網(wǎng) 頁進(jìn)行索引，幫助用戶尋找答案；而Wolfram Al

7、pha的野心 在于通過分析來計(jì)算答案?；仡櫴返俜椅譅柗蚶漳纺?前取得的成就就可以看出，與他那50/50的工作時(shí)間分割比 例一樣，他的成就也一分為二，前者是他傾心的復(fù)雜系統(tǒng)研究，后者就是Mathematica及其相關(guān)軟件。今天，蘋果的Siri和三星的S Voice智能助手在回答問題時(shí)，都或多 或少地得到Wolfram Alpha的支持。此外，微軟的必應(yīng)搜索 引擎也在一些方面采用了該技術(shù)。Wolfram Alpha也被認(rèn)為 是可能實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能的未來產(chǎn)品。想象一下，一望無際的大平面被分成了許許多多方格子。每個(gè)格子里正好能放 下一個(gè)“細(xì)胞”。這個(gè)細(xì)胞不能運(yùn)動(dòng)，它可以是死的，也可 以是活的；但它的狀態(tài)

8、，是由它周圍8個(gè)細(xì)胞的死活決定。 至于決定的規(guī)則，在這個(gè)例子里只有這么幾條：1 “人口過 少”：任何活細(xì)胞如果活鄰居少于2個(gè)，則死掉。2 “正?！? 任何活細(xì)胞如果活鄰居為2個(gè)或3個(gè)，則繼續(xù)活。3 “人口 過多”：任何活細(xì)胞如果活鄰居大于3個(gè)，則死掉。4 “繁 殖”：任何死細(xì)胞如果活鄰居正好是3個(gè)，則活過來。而下 面這幾張圖，全是遵循這幾條簡(jiǎn)單規(guī)則的產(chǎn)物。脈沖星： 它的周期為3,看起來像一顆周期爆發(fā)的星星。“滑翔者”: 每4個(gè)回合“它”會(huì)向右下角走一格。雖然細(xì)胞早就是不同 的細(xì)胞了，但它能保持原本的形態(tài)。“輕量級(jí)飛船”：它的 周期是4,每2個(gè)回合會(huì)向右邊走一格?！盎枵邩尅保核?會(huì)不停地釋放出

9、一個(gè)又一個(gè)滑翔者。“繁殖者”：它會(huì)向右行進(jìn)，留下一個(gè)接一個(gè)的“滑翔者槍氣動(dòng)圖最后一幀定格時(shí)用三種顏色區(qū)分了繁殖者本體、滑翔者槍和它們打出來的滑翔者。細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的想法可以追溯到馮諾依曼，上面這幾條規(guī)則別名“生命游戲”，可能是最出名的一套規(guī) 則組。沃爾夫勒姆對(duì)細(xì)胞自動(dòng)機(jī)著了迷，而他的同事們對(duì)此 的評(píng)論是“我不太確定他搞的東西能叫科學(xué)”，“這更像是數(shù) 學(xué)游戲，他顯然已經(jīng)不再是物理學(xué)家了”，還有“這個(gè)少 年天才其實(shí)沒有穿衣服”。可是沃爾夫勒姆卻覺得自己 發(fā)現(xiàn)了某種本質(zhì)的東西。1983年，他做出了自己最得意的發(fā) 現(xiàn)：“Rule 30”。這是一套規(guī)則組，處理的是更加簡(jiǎn)單的一維 細(xì)胞自動(dòng)機(jī)，每一次迭代的產(chǎn)物

10、變成新的一行打印在下面。 可是，從一個(gè)活細(xì)胞出發(fā)，它卻生成了一套極其復(fù)雜的無盡 花紋；后來Mathematica里使用的隨機(jī)數(shù)生成器，就是基于 Rule 30的。(順便說，用Rule XX指代一維細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的規(guī) 則組，這一用法是沃爾夫勒姆首創(chuàng)，沿用至今。) Rule 30 的全部規(guī)則，以及從一個(gè)黑點(diǎn)開始的迭代結(jié)果。每一次新的 迭代就是新的一行，而每一個(gè)細(xì)胞的死活由且僅由它自己和 它左右兩側(cè)的細(xì)胞在上一行的狀態(tài)決定。之所以是30，因?yàn)?按順序排列的二進(jìn)制數(shù)00011110對(duì)應(yīng)的十進(jìn)制就是30。250次迭代后的Rule 30。左邊緣看起來還有一定規(guī)律，但大 部分區(qū)域看起來近乎是隨機(jī)的?？楀\芋螺(C

11、onus textile) 的花紋神似Rule 30的結(jié)果一種新科學(xué)中舉例的110號(hào)元胞自動(dòng)機(jī)模型，他認(rèn)為這個(gè)模型是圖靈完備的。如此簡(jiǎn)單的程序能生成如此復(fù)雜的行為，這意味著什么？沃爾夫勒姆認(rèn)為，這正是我們宇宙的本質(zhì)；我們的世界就是計(jì)算，就是一套簡(jiǎn)單的規(guī)則生成的復(fù)雜現(xiàn)象。他關(guān)于細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的研究獲得了超過一萬次引用；而他本人則在離開 高等研究院、在伊利諾伊大學(xué)度過了兩年時(shí)光“在那里， 他們指望我來籌錢，做研究的反而是別人”）之后，徹底離 開了大學(xué)，成立了自己的公司。成立它的目的不是賺錢，而是以最大的自由來推廣自己的軟件和自己的觀點(diǎn)。為了保 持掌控力，他甚至拒絕了好幾次上市機(jī)會(huì)。其結(jié)果，就是Math

12、ematica和 WolframAlpha，還有一本名為一種新科 學(xué)的奇書。在這本引發(fā)巨大爭(zhēng)議的書里，沃爾夫勒姆完整地闡述了他的世界觀：自然界的本質(zhì)是計(jì)算，但計(jì)算的 本質(zhì)必須用實(shí)驗(yàn)探索。過去的研究者要么使用純數(shù)學(xué)去研究 計(jì)算，要么把計(jì)算看成工程的工具。但沃爾夫勒姆認(rèn)為，我 們需要從經(jīng)驗(yàn)出發(fā)、為了計(jì)算本身而探究計(jì)算，這是一種新 的路線，書名也因此而來。最近兩年里，沃爾夫勒姆又啟動(dòng)了一項(xiàng)更大的計(jì)劃：Wolfram Language。其實(shí)它25年來 一直是Mathematica所使用的計(jì)算機(jī)語言，但現(xiàn)在它獨(dú)立了 出來，希望成為“世界上最有效率的編程語言”。在2014 年即將結(jié)束之時(shí)，沃爾夫勒姆來華訪

13、問，宣傳他的思想與產(chǎn) 品；新年第一天早晨，沃爾夫勒姆接受了果殼網(wǎng)科學(xué)人的專 訪，在訪談里他講述了自己對(duì)宇宙本質(zhì)、自由意志、人工智能和軟件開源等許多問題的看法?！拔覀兡転橛钪娼⒁粋€(gè)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(dòng)機(jī)也可以產(chǎn)生無法預(yù)測(cè)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(shí)候人們說的“隨機(jī)性”，其實(shí)是建模時(shí)用的黑箱：我不了解一個(gè)系統(tǒng)的 全部規(guī)則，所以我假定這個(gè)系統(tǒng)有某些額外的因素在提供“隨機(jī)”的輸入。這個(gè)意義上的“隨機(jī)”，只是證明你還沒為這個(gè)系統(tǒng)建立完整的模型而已。但我們能為宇宙建立一 個(gè)完整的模

14、型嗎？我的工作假說是“能氣也許這假說是錯(cuò) 的，也許出于什么原因我們就是無法為宇宙建立完整模型一 但是我還沒有見到相關(guān)的證據(jù)。所以我會(huì)朝這個(gè)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(gè)朋友名叫格里高 利蔡廷，他對(duì)于算法隨機(jī)性這整個(gè)領(lǐng)域非常感興趣，他有 一個(gè)著名的發(fā)現(xiàn)叫做“歐米伽數(shù)”（即蔡廷常數(shù)），這個(gè)數(shù)字 雖然是個(gè)確定的數(shù)，但任何圖靈機(jī)都計(jì)算不出來。（1975 年，計(jì)算機(jī)科學(xué)家格里高里蔡廷（Gregory Chaitin ）研究 了一個(gè)很有趣的問題：任意指定一種編程語言中，隨機(jī)輸入 一段代碼，這段代碼能成功運(yùn)行并且會(huì)在有限時(shí)間里終止（不會(huì)無限運(yùn)行

15、下去）的概率是多大。他把這個(gè)概率值命名 為了“蔡廷常數(shù)”（Chaitins constant）o 這聽起來有點(diǎn)不可思議，但事實(shí)上確實(shí)如此蔡廷常數(shù)是一個(gè)不可計(jì)算數(shù)(uncomputable number)o也就是說，雖然蔡廷常數(shù)是一個(gè) 確定的數(shù)字，但現(xiàn)已在理論上證明了，你是永遠(yuǎn)無法求出它來的。)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(jì)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(gè)概念，叫做“計(jì)算不 可化約性”(Computational irreduc

16、ibility)。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(cè)這些規(guī)則將會(huì)做什 么一一唯一的辦法是實(shí)地運(yùn)行這些規(guī)則看看它們到底會(huì)做 出什么來?！白杂梢庵尽边@個(gè)詞包括很多層面，如果我們能預(yù)測(cè)我們將會(huì)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(huì)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(gè)人在做一件非常復(fù)雜的行為，我們會(huì)說他看起來好像在作出選擇，因?yàn)槲覀儫o法預(yù)測(cè)他將 會(huì)怎么做一一在這個(gè)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

17、規(guī)則是簡(jiǎn)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(jì)算鴻溝無法化約，因此我們的行為是“自由”的?？茖W(xué)人：會(huì)不會(huì)有一天，我們對(duì)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(gè)人會(huì)想這件事情”？這時(shí)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(cè) 出鳥類下一秒會(huì)唱什么樣的歌。但我還是覺得，自由意志這個(gè)概念的根源，只是因?yàn)橐A(yù)測(cè)未來所需的計(jì)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(shí)，是否物理就變成了數(shù)學(xué)呢？物理 條件會(huì)反過來限

18、制我們對(duì)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(jì)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(shí)。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(shí)，也可以選擇那些 和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)應(yīng)的公理。歐幾里得認(rèn)為他選擇的公理是對(duì)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(gè)抽象的領(lǐng)域，它不會(huì)被現(xiàn)實(shí)的物理限制?！澳７氯祟悾仁清e(cuò)誤的路線，又是唯一可行的路線？” 科學(xué)人: 我們之前采訪過侯世達(dá)。對(duì)于他的人工智能（AI）路線一一 遵循類比、模仿人類思維一一你怎么看

19、待？沃爾夫勒姆:我認(rèn)識(shí)他，我無法評(píng)判他的具體研究?jī)?nèi)容，但對(duì)于他的大致方向一一理解人類的智能一一我的看法是：這既是錯(cuò)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?cè)?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(duì)物理問題，從一個(gè)事實(shí)推理出下一個(gè)事實(shí)，就像中世紀(jì) 的哲學(xué)家那樣。而我們做的，則是計(jì)算。面對(duì)物理問題，我 們?cè)谀撤N意義上是“作弊”了：使用我們文明積累

20、下來的全 部科學(xué)和數(shù)學(xué)確立一個(gè)方程，然后把結(jié)果計(jì)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(jì)算能力，和大腦比起來都可以說相當(dāng)不錯(cuò)了，但是如 果要為這些計(jì)算設(shè)定一個(gè)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(duì)解決任何具體的智能問題都沒有什么幫助，但對(duì)理解我們的目的卻至關(guān)重 要?？茖W(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：

21、這是個(gè)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(huì)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(jì)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(jì)算，恐怕比我們的大腦更加復(fù)雜一一至少是運(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?道的智能，就是人類智能?？茖W(xué)人：那么你相信智能爆炸會(huì)帶來技術(shù)奇點(diǎn)嗎？沃爾夫勒姆：不相信，至少不是人們通常說的那種奇點(diǎn)。許多人說奇點(diǎn)的時(shí)候，想象的一個(gè) 重要

22、特征就是人類永生。這遲早是能實(shí)現(xiàn)的，也許部分技術(shù) 來自生物學(xué)，部分技術(shù)來自數(shù)字世界。這時(shí)看起來也許就像是抵達(dá)了奇點(diǎn)一樣一一人類和智能有了無限的時(shí)間去 發(fā)現(xiàn)新事物。但是每年新發(fā)現(xiàn)的東西就會(huì)因此而指數(shù)爆炸直 到無限嗎？我不這么認(rèn)為。也許我有偏見吧，人類智能是個(gè)連續(xù)譜，而我很幸運(yùn)，我自己位于這個(gè)譜的上面那一端; 但是在我看來，這些智力并沒有質(zhì)的區(qū)別。就算你的智商有 200甚至1000，恐怕也不會(huì)讓你懂得一些別人不可能懂的東 西。能不能把更多的知識(shí)整合起來？當(dāng)然可以。假如說 我們現(xiàn)在大腦每秒接收100兆的信息，我們當(dāng)然可以想象一 個(gè)智能系統(tǒng)每秒可以接收并處理上千兆的信息；但我不認(rèn)為這談得上是“更高的智

23、能”?！拔野炎约嚎闯梢粋€(gè)工具的制造者” 科學(xué)人：人們說WolframAlpha是第一個(gè)實(shí)用的 AI。你在創(chuàng)造它的時(shí)候，覺得自己是一個(gè)AI研究者嗎？沃爾夫勒姆：“人工智能”是一個(gè)很模糊的概念。我和AI打交 道的這些年里，它從讓人激動(dòng)的概念，變成了 “毫無希望” 的領(lǐng)域，現(xiàn)在它又東山再起，流行起來了。四十多年前，我 就想做一個(gè)像WolframAlpha這樣的東西。當(dāng)時(shí)，我覺得要做一個(gè)這樣的工具，必須先制造出通用AI，這很困難，所 以我沒有沿這個(gè)方向繼續(xù)做下去。但后來，由于我所做的研 究，我意識(shí)到其實(shí)不需要通用AI，也能提供計(jì)算性知識(shí)。這 就是我發(fā)明WolframAlpha的原因。我們想制造出“聰明

24、”的系統(tǒng)，而現(xiàn)在我們有了 Wolfram語言作為平臺(tái)，在這個(gè)基 礎(chǔ)上我們就能實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的目標(biāo)。我把自己看成一個(gè)工具的制造者，而拿這些工具做什么呢？把我們這個(gè)文明的 一切知識(shí)匯聚起來，形成框架，讓新的知識(shí)能夠自動(dòng)在它的 基礎(chǔ)上生產(chǎn)出來。WolframAlpha和 Wolfram語言都是在幫助人思考，但和其他幫助人思考的工具不同，我們所做的 是讓知識(shí)變成可以用來計(jì)算的東西?？茖W(xué)人：Wolfram語言未來會(huì)向免費(fèi)和開源方向發(fā)展嗎？沃爾夫勒姆：開源在有些事情上是好的，另一些則不是。一般來說，當(dāng)一個(gè)項(xiàng) 目需要領(lǐng)導(dǎo)、需要整體設(shè)計(jì)的時(shí)候，開源是很難實(shí)現(xiàn)的；而 我們過去二十年來做的正是這樣的項(xiàng)目一一創(chuàng)造從未

25、有過的東西。 另一個(gè)因素是，這種語言用到了很多很多的知識(shí)，其中有些知識(shí)屬于我們，另一些知識(shí)則來自別人，我們不能就這么簡(jiǎn)單地說，“這一切都是免費(fèi)的！ ”的確，WolframAlpha是免費(fèi)服務(wù)，我們提供這項(xiàng)服務(wù)本身是不賺一 分錢的。這沒問題，但光靠它自己無法長(zhǎng)久維持，所以我們 在它的基礎(chǔ)上提供很多別的服務(wù)，并從中營(yíng)利。我的信念是， 建立一個(gè)經(jīng)濟(jì)-生態(tài)系統(tǒng)的最好辦法，就是讓那些從中獲得價(jià) 值的人們也為之付費(fèi)。這是最簡(jiǎn)單的方式。很多所謂的開源解決方案，其實(shí)是陷阱。最著名的陷阱就是安卓：系統(tǒng) 本身是免費(fèi)的，但你要支付專利費(fèi)。還有些別的例子，東西 本身是免費(fèi)的，但你自己沒法建立這個(gè)系統(tǒng)，你得求助專業(yè) 人

26、士，最后還是得付錢讓他們?cè)谠贫送泄堋Ｋ晕覀冏龅模?其實(shí)是在經(jīng)濟(jì)問題上坦誠相見：人們可以使用Wolfram語言 在線版免費(fèi)地學(xué)習(xí)和試用，但當(dāng)創(chuàng)業(yè)公司在此基礎(chǔ)上開始盈 利的時(shí)候，就要為此付錢。其實(shí)這個(gè)模式和常見的模式差別 也不是那么的大，但如果他們選擇了開源的方案，那么就說 不準(zhǔn)什么時(shí)候要付專利費(fèi)或者云端托管費(fèi)。我們所做的只是 讓事情簡(jiǎn)單化，讓人們預(yù)先清楚會(huì)發(fā)生什么?？茖W(xué)人： 你覺得你的產(chǎn)品受到了硬件計(jì)算能力的限制嗎？沃爾夫勒姆：不怎么覺得。我面臨的挑戰(zhàn)是在軟件上找到巧妙的方 法，我不覺得底層的硬件是什么限制一一當(dāng)然多年前我剛開 始使用計(jì)算機(jī)的時(shí)候肯定是受限制的。其實(shí)真正的制約因素是，從一個(gè)想法

27、到可運(yùn)行的軟件誕生，這個(gè)過程要花多長(zhǎng)時(shí) 間。軟件本身運(yùn)行所花的時(shí)間很少成為瓶頸。我們確實(shí)有很多極端的例子：比如眼下像機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的程序，要運(yùn) 行很多個(gè)CPU年才能得到結(jié)果，如果能快一些固然很好。再 比如，為了提供一個(gè)用戶界面能讓人類感到使用自如，硬件 至少需要達(dá)到一定的水準(zhǔn)；在一部分移動(dòng)設(shè)備上我們還做不 到這一點(diǎn)。但這都是相對(duì)次要的問題。當(dāng)然還有別的因素， 比如現(xiàn)在中國網(wǎng)絡(luò)連接的不確定性某種意義上這也算是硬件問題吧，不過這是另一個(gè)話題了。所以關(guān)鍵還是， 我們?nèi)祟惸芊褡龀龊玫能浖！拔覍?duì)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(jì)自己都在啥時(shí)候打電話）的工作。

28、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?duì)數(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(shí)不時(shí)地我會(huì)對(duì)這些數(shù)據(jù)分 析一下，會(huì)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(duì)自己有什么問題的時(shí)候，我能很容易找到答案。 比如有一次我買了個(gè)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(gè)難一些的問題，就是對(duì)我發(fā)的電子郵件進(jìn)行情緒分 析，來判斷哪些事情會(huì)讓我開心，哪些會(huì)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

29、;但如果沒有看到這些數(shù)據(jù)，我是不會(huì)往那個(gè)方向上思考的?？茖W(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(duì)我來說，公司就像是把想法變成現(xiàn)實(shí)的機(jī)器，我會(huì)努力為了這個(gè)目的 而優(yōu)化這臺(tái)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(gè)東西是什么意義呢？ 沃爾夫勒姆：其實(shí)我不是真的“輟學(xué)氣我在英國去的是頂 尖的中學(xué)，我離開的原因是我得到了頂尖大學(xué)的獎(jiǎng)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(huì)，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(duì) 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(gè)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