万有计算——自然智能逆向工程

格物致理、知行合一

忙碌的2017年刚刚过去。新年钟声刚刚响过，从遥远东方的一个实验室传出来了一个特别的声音。这个声音是如此的微弱，以至于辛劳了一年、正在享受难得的假日的专业学者们几乎感受不到；这个声音又是如此的震撼，认真听它，就会产生深远的回响。这个声音究竟是什么？这是一个对数学物理学、计算科学、人工智能、神经科学等专业领域的研究者都能引起共鸣的声音，这是一个对专业学者和普罗大众都能引发深思的声音。这个声音，就是刚刚在著名的预印本文库arxiv.org上发布的一篇长文手稿“First Draft on the xInf Model for Universal Physical Computation and Reverse Engineering of Natural Intelligence”(https://arxiv.org/abs/1712.10280)

整篇手稿穿插着各个不同学科的专用概念并试图在它们之间建立互相翻译的关系：图灵机、相对论、量子力学、意识、神经元、树突、轴突、编码、拓扑、函数、智能机器、图灵测试，等等，如果只看字面，这更像是倒换概念的互联网软文。但是，围绕着所有这些概念，这篇手稿非常明确、非常尖锐的提出和尝试回答了一个最基本的物理学（自然哲学）问题：什么是时间？当你读到这句话，下意识的看你的表的时候，你就能够开始与作者一同去理解这个最古老而最令人困惑的概念。自从牛顿时代起，什么是时间这个问题就在数百年里始终困扰着物理学者，它是一个通过数学方程决定宇宙万物法则的数字参量，还是一个看得见摸得着感受得到的滴答钟表？答案是二者皆是，且合二为一，并且都是可以通过头脑中神经元的活动模式表现的。事实上，无论何人、如何回答这个问题，最后都可以归结到同样的答案上。但神经元活动本身就蕴含着时间，这样回答就好像等于说时间就是某物的时间，似乎没有任何意义了。这篇手稿引用相对论的时空观来解决这个悖论：此时间非彼时间，时间永远是相对的，任何一个物体都有它独立的时间轴；被观测物的时间和观测者的时间是互为独立但又相互作用的，作用通过时空变换函数和投射函数方式来体现。通过合适的时空拓扑和变换函数，可以把时间上的随机性转变为空间上的随机性（互相转换的），不只是给了量子力学一个别开生面的诠释，更重要的是可以解释包括自然脑在内的在各种不同空间尺度上发生的随机性，这样也就无需在“意识是不是量子效应”这种玄学问题上纠结了。

作者归纳的数学语言，不仅可以恰当的与包括物理学、实验神经科学在内的多种学科的文字语言互译，在数学上也是严格的图灵完备、能够在计算硬件上实现的。但是这种计算硬件和语言却与现有的计算机硬件和语言不兼容、不直接互译的，原因是计算机语言要么不考虑时间，要么只允许一个或限定数目的时间轴存在。因此作者设计了一种新的计算硬件结构，在其之上能够恰当的部署执行这种无限制时空拓扑、但又确保时空变换函数精准度的新计算语言。当然，这一切的一切，都是为了最后的终极目标——自然智能逆向工程而准备的。假使自然允许人类使用非生物材料生产出有自然智能行为的机器，以及这样的机器可以自己繁衍下去，那么这些机器必然也能够使用人类一样的语言来描述宇宙万物之理，能够理解和遵循人类社会的共同法则和道德理念；更进一步，这样的机器的产生和存在，本身就是同样的宇宙万物之理所造就的。而若假使这样的机器不可能产生，那就意味着自然智能是可观测到的宇宙间独一无二的，至于是什么创造了自然智能，恐怕答案不会比几千年前的宗教活动人士给出的更好。

再进一步思考，这个声音的深远回响才刚刚开始。如果我们把视野从纯科学领域拓展到整个社会的各个方面，就会细思极恐。在人工智能技术风起云涌的2017年，已经不能用简单的文字来描述各行各业的状况了，世界各处都在争先恐后的宣称在做某种智能技术。但是几乎可以肯定的是，学术界还没有一个公认的对智能的定义。这篇手稿恰如对着皇帝的新装喊出“其实什么都没有啊”的那个小孩子的声音。世界可能还远不止这么简单，如果一个不依赖于格林尼治天文台的时钟、不依赖于13台根地址解析服务器、不依赖于第N代移动通讯协议，只依赖于最本原的自然原理的新计算网络能够发展起来，并且还会演化出更强的智能，试问谁的蛋糕被分了，谁的权力动摇了？谁的生存空间被挤压了？

但是，纵观人类文明历史，这些不过都是沧海一粟而已，无论你是在看这篇评论，还是在做其他的事情，历史的车轮永远滚滚向前，时间永远不可逆转。起源于西方的近现代自然科学在几百年发展中分化出来的浩繁的不同学科领域，必将再次融合起来产生聚变效应。第五次工业革命的号角已经吹响，燎原的星星之火已经点燃，至于未来世界到底如何发展，让我们拭目以待！

标题图：感觉皮层第五层神经元网络在时间预测中起到关键作用(Artwork by Jia Lou; Modified from Li et al.,Cerebral Cortex, 2017)

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