本文整理自《量子大唠嗑》（中信出版集团，2016年10月），作者马兆远是工信部景民基金董事、首席科学家，中科院百人计划研究员。

2045年，人工智能将超越人类，人类反而会被机器人奴役，被霸天虎或者汽车人统治？

一切如《西部世界》所展现的一般，人工智能将获得自主意识，我们只能接受到来自未来世界的罪孽？

虽然略显无力和幼稚，科学却从未停止对人类思维的探索。我们相信有一天人类能够了解自己，甚至可以模拟人类的思维而创造机械的思维——人工智能。

2015北美电影《机械姬》，小哥发现能自由组合想要的任何外貌的姑娘，嘿嘿嘿，他的心情反正我不懂（正经脸）

2014 年以后多位互联网科技大佬在不同场合表示人们要警惕人工智能。但这样的关于人工智能的恐慌已经有过好几次，第一次源于计算机的诞生。

美国电影是个好东西，电影《模仿游戏》以图灵在“二战”的经历为原本，当时人们认为牢不可破的密码被图灵的计算机搞定了，从而使盟军最终赢得了胜利。人们开始想象，这个趋势发展下去计算机可以超过人类。

当年年轻的卷福还是“计算机科学之父”艾伦·图灵     电影《模仿游戏》

然而事情并没有那么简单，大型的商用计算机在处理一些问题上确实有效，但跟人比较智商还差得远。

80 年代以后，个人电脑的普及带来了人类对人工智能的又一次恐慌。

电影《机械战警》、《终结者》都是这个时期的代表。

2006 年以后，随着计算机深度学习的发展，人类迎来了对人工智能的第三次恐慌。《超能陆战队》、《Her》就代表这一阶段，尤其是被互联网人追捧的奇点理论，到2045 年的时候，人工智能有可能超过人类，最终绝尘而去，人类反而会被机器人奴役，被霸天虎或者汽车人统治着。

做物理的人没有数学家大胆，往往对科学幻想抱有体验主义的保守，我们非常实用地从技术实现的角度来考虑人工智能的现实难。

首先，深度学习是件非常困难的事情，我们正在一点一点地进步，比如无人驾驶，要解决图像的识别问题，阴晴雨雪天气对成像的影响和实际的路况问题都是非常复杂的事情。从认知的方式来讲，人类的认知过程与我们现在营造的人工智能是不一样的。人类有一种认知相对靠谱真理的直觉方法，跟计算机式的方法不同，人类可以知道这些事情并不受哥德尔定理限制。

有没有觉得自己的智商得到升华

以计算机的停机问题为例，虽然计算机速度和效率大大提高了，但它们本质上还是冯·诺伊曼机。计算机的程序是基于二进制数字运算的命题演算系统，人能提供的公理是有限的，规则一条一条可计数，计算机判定出命题的真伪，输出结果、停机并转向下一个命题。这就符合了哥德尔第一不完备定理的条件。这样的系统必然是不完备的，也就是说，至少有一个命题不能通过“程序”被判明真伪，系统在处理这样的命题时，就进入逻辑判断的死循环而无法停机。无论我们怎样为计算机系统的命题扩充它的公理以包罗更多的内容，只要公理总数是有限的，物理上不允许无限大这个概念，哥德尔的问题就始终存在。我们可以在数学上假设无限的公理集，然而对于计算机来说，就意味着要描述这些公理集就要无限大的存储空间，物理实现上显然是不可能的，这表明了计算机与人思维的不同。

看“黑镜”里的人工智能小哥完全服从命令，机生并不欢乐

但哥德尔所限定的有限逻辑，可能不能限制量子力学的基本逻辑，人类的直觉可能不受哥德尔不完备定理的限制。从这个角度来讲，现在的计算机结构不太可能具有人脑的能力。当然量子计算机基于量子逻辑，离实现还有些实际的困难，我们不能够简单预期。

另外一个证据是钱德拉塞卡（Subrahmanyan Chandrasekhar）证明。这个证明并不复杂，买杯啤酒用杯垫的背面就能演算。如果我们认为人类的思维是图灵模式的计算机，那么我们现在做的计算机接入互联网之后，大概六十万台计算机的总计算单元已经与一个人的大脑可比。而事实上，人类接入计算机群的计算单元已经远远超过了这个数量。但我们现在还没有看到这样大规模的互联网有产生像人一样的学习行为（即便有些许类似，也是因为互联网里节点上的人类干预），这至少说明人的思维模式不应该是线性叠加的，不是像计算机这样的图灵机模式。

那么思维有没有可能是量子模式呢？我们知道量子本身讲的是关联。如果人的大脑是量子化工作的，那它到底有多复杂呢？注意，量子关联带来了非局域性，量子关联不一定发生在相邻的脑细胞上，而是可以发生在任何一个脑细胞上。比如说，一个脑细胞跟相邻的脑细胞通过神经突触经典地连接，并不等于它跟其他细胞之间没有量子的关联。我们假设量子关联确实可以发生在不必相邻的脑细胞之间。那么，一个脑细胞和它关联的脑细胞就不是相邻的几十个，而是另外130 亿个。

大脑有130 亿的脑细胞， 假设每个脑细胞允许跟6 个别的脑细胞发生关联，每个关联用3 个电子来记忆和存储。总共要（1.310×6×3）个电子，每个电子都是有质量的，质量是不能忽略的，虽然电子是我们能找到的稳定的可以做信息存储的最轻的物质。算上电子质量，总质量是多大呢？它等于钱德拉塞卡极限。

在1938 年，钱德拉塞卡提出：当一个恒星的质量超过钱德拉塞卡极限时，这个恒星会坍缩成一个黑洞。

这说明如果真的用一个经典的存储计算机去模拟一个人的大脑行为，这个计算机自身的质量已经把自己压成一个黑洞了。

钱德拉塞卡极限这个值大约是1.4 倍太阳质量。这说明如果按照我们现在理解的计算机构造，人的大脑不是我们用现在地球上的资源能够重建的。

这里取6作为脑细胞可能产生的关联数，事实上每个神经元有可能跟另外1000 个神经元发生关联。这就是说，即使我们可以用最轻的单元——电子去做存储，都没有办法去构建一个够大的系统来描述一个大脑行为。从这个角度来讲，用经典的图灵机办法做出一个超过人脑的计算机，有物理上的实际困难。

再比如同样是记忆，计算机一个扇区坏掉了，这个扇区上存的东西就消失了。新的扇区替换进去也不会再有相同的记忆内容。而大脑每天都在工作，细胞每天都在新陈代谢，组成细胞的碳氢氧等原子不断被替换，我们的记忆却并没有消失。

量子关联的解释也许会渗入人类对认知的了解。如果大脑真的是量子化的工作，我们反而认为这对人类是一个好消息。我们用经典的方法来搭建的计算机在很长时间内不会超过人脑，我们也就不用担心人工智能控制人类。

类似的复杂系统组成了我们身边的世界，大脑是这样的系统，社交网络是这样的系统，甚至人类社会也是这样的系统。大脑始终不是一个经典物理的设备，脑细胞会在局部建立起与其他脑细胞的复杂关联，而计算机的存储单元却不能。

当系统足够庞大到其关联数量是130 亿的N次方的时候，这样的复杂体系更应该是量子化的，有长程关联的存在。人的记忆更像是一个覆盖大范围脑细胞的事情，而不像计算机一样只是局域的相互作用。对于计算机的计算单元，我们目前只能建立相邻单元的关联而非复杂的非局域的关联。从这个角度来讲，目前的机器人也很难会有类似于人脑的思维能力，也就不具有学习和独立创新的能力。

但我有个暗黑的想法，原谅一个物理学家的孩子气，即使我们最终依靠量子力学搭建了一个够大的量子计算机来完整模拟人的大脑。这个东西，也会因为退相干而忘记东西，是不是跟我们人一样，也得吃饭、睡觉，也打盹，也犯各种错误和闹情绪。如果这样，是不是生几个孩子成本更会低一些？

功耗是另外一个旁证。计算相同的问题，人脑的功耗远小于计算机的功耗，然而量子计算提供了一个可能，因为它可以利用量子计算进行大规模的并行计算。一个简单的例子，当我们讨论量子计算的德意志（David Deutsch）算法的时候，它可以通过量子的叠加态，即我们前面讲的猫态，一次计算得到结果，而不像经典算法需要计算两次。当类似的算法大量叠加的时候，它可以大量地节省能量。基于我们现在对量子力学的粗浅认识，我们离设计一个像人脑一样复杂工作的系统还很远。

别着急反驳，以上想法至少要说明一个情怀，就是不必危言耸听，人工智能至少在三百年内还没什么机会超越人脑。这个三百年的估计源于我们对物理学进展的了解，从牛顿到量子力学诞生经过了两百年，量子力学到现在一百年，我们发现我们还懂得不够多，甚至突然被缴了械，问题似乎回到了起点，我们可能在基本研究手段上都有问题。

以过去科学的发展历史，我们自信地讲，大概还要这么长的时间才有可能在这个基础上了解和使用这些技术。三百年不是个太夸张的时间。三百年内，我们大可放心去跟机器相处。

看看“超能陆战队“里的大白，你一定想要对不对

我们时不时地会搞搞大跃进，炒作一个概念会让不少人有新饭吃，每个人都要让自己的选择正义化，看谁抢到话筒。一个真实的科学研究的过程，是反对转型、跨越、发展的概念，它真的是慢慢往前走，当积累了庞大的基础后，在某个方向上有些许小的突破，这是一个更真实的研究过程。但不能说泡沫都是不好的，泡沫对科普有益。但话说回来，在一个神秘主义有上千年传统的国家里，科普和迷信一样有害 。而只停留在泡沫上的传闻，对科学的实际进步未必有利，这种吹泡泡而杀君马者道旁儿的案例我们看的也不少了。

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