如何以計算方式，思考人工智能、宇宙和一切？

近日，著名的英國科學(xué)家Stephen Wolfram在TED 18分鐘的演講中，分享了自己對這個問題的看法。

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在他看來，宇宙是在一種計算模型下運行的，空間和物質(zhì)都是由遵守簡單計算規(guī)則的離散元素組成的。

他還提出了ruliad的概念，即所有可以想象的計算過程的復(fù)雜極限。

宇宙盡頭，是「計算」？

人類的語言、數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)，都是用來表達和理解世界的方式。

而在我們這個時代，「計算」成為了一種新的、也更強大的方法。

近50年來，我有幸基于「計算」的理念建造了一座更高的科學(xué)技術(shù)塔。今天我想告訴你，這些努力取得了一些什么樣的成就。

還記得，我上一次TED演講是在13年前——2010年2月——就在Wolfram|Alpha發(fā)布不久之后。

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當(dāng)時，我以一個問題結(jié)束了那次演講：宇宙中萬事萬物的本質(zhì)，是不是都可以歸結(jié)為「計算」?

接下來，我給了自己10年的時間去尋找答案。

這本該需要一個世紀那么久。

但在2020年4月，剛好過了10年，我們非常激動地宣布，似乎已經(jīng)找到了宇宙的「機器代碼」。

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是的，它是可計算的。

所以，「計算」不僅僅是一種表達世界的方式，更是我們這個宇宙的終極表達方式。

這一切都始于這樣一個想法，即空間——就像物質(zhì)一樣——是由離散的元素組成的。

空間及空間中的一切，都是由這些元素之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)定義的——我們可以稱之為「空間原子」。

它聽起來非常優(yōu)雅，但非常抽象。下面是一個直觀的表達形式：

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這像是，對宇宙初級階段的模擬。

我們在這里看到的是，通過反復(fù)應(yīng)用非常簡單的計算規(guī)則，空間及空間中的一切逐步形成了。

這些點是空間的原子，正在被組合在一起來構(gòu)建空間。如果我們計算足夠久，我們可以用這種方式建立整個宇宙。

億萬年后，就會出現(xiàn)一塊有兩個小黑洞的空間，它們最終會合并，并輻射出引力波紋：

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請記住——所有這些都是建立在純粹的「計算」之上的。

但是就像分子中產(chǎn)生的流體力學(xué)一樣，這里出現(xiàn)的是時空，和愛因斯坦的引力場方程。

盡管我們可能會發(fā)現(xiàn)一些偏差，比如空間的維度并不總是精確的三維。

還有一點，我們的計算規(guī)則可以不可避免地以多種方式應(yīng)用，每一種都定義了不同的時間線，不同的歷史路徑，可以分支和合并：

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但是作為這個宇宙的觀察者，我們也在分支和融合。

事實證明，量子力學(xué)的出現(xiàn)就是分支思維如何感知分支宇宙的故事。

這里的粉紅色線條，顯示了我們所說的分支空間的結(jié)構(gòu)——量子分支空間。

其中一個令人驚嘆的美妙之處--至少對我這樣的物理學(xué)家來說——就是在物理空間中產(chǎn)生萬有引力的現(xiàn)象，在分支空間中也產(chǎn)生了量子力學(xué)。

構(gòu)建世界模型「四大范式」

在迄今為止的科學(xué)史上，我認為我們可以找出四大范式來建立「世界模型」——這可以通過它們?nèi)绾翁幚頃r間來區(qū)分。

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在古代，甚至在今天的許多科學(xué)領(lǐng)域，人們關(guān)注的都是「事物是由什么構(gòu)成的」，時間并沒有真正納入其中。

但在17世紀，出現(xiàn)了用數(shù)學(xué)公式建模的想法，由此研究便圍繞數(shù)學(xué)公式開啟，但基本上只是作為一個坐標值。

然后到了20世紀80年代，出現(xiàn)了從簡單的計算規(guī)則開始制作模型，然后讓它們運行的想法。

這也是我深入?yún)⑴c的事情：

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有人能預(yù)測會發(fā)生什么嗎？

不能，這就是我所說的計算不可還原性：實際上，時間的流逝對應(yīng)于一個不可還原的計算，我們必須運行它才能知道結(jié)果如何。

但現(xiàn)在有了更多的東西：在我們的物理項目中，事情變得多計算，有許多時間線，只有觀察者才能把它們編織在一起。

這是一種新的范式。

ruliad就是一切

實際上，它似乎不僅在基礎(chǔ)物理學(xué)中打開了大門，而且在數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)的基礎(chǔ)上，甚至可能在生物學(xué)和經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域也是如此。

你知道，我說過通過反復(fù)應(yīng)用計算規(guī)則來構(gòu)建宇宙。

但是這個規(guī)則是如何選擇的呢？其實不是這樣的。因為所有的規(guī)則都會被用到。

我們正在構(gòu)建我所說的「ruliad」：一個非常抽象但又獨一無二的對象，它是所有可能的計算過程的糾纏極限。下面是用圖靈機展示的一個小片段：

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ruliad就是一切。我們作為觀察者必然是其中的一部分。

在ruliad作為一個整體中，任何計算上可能發(fā)生的事情都可以發(fā)生。但像我們這樣的觀察者，只能對整個事件的特定片段進行采樣。

關(guān)于我們，有兩個至關(guān)重要的事實。首先，我們在計算上是受限的——我們的思維是有限的。其次，我們相信自己在時間上是永恒的，盡管我們每時每刻都是由不同的空間原子構(gòu)成的。

因此，這就是最重要的結(jié)果。具有這些特征的觀察者在ruliad感知到的事物必然遵循某些規(guī)律。而這些定律正是20世紀物理學(xué)的三大關(guān)鍵理論：廣義相對論、量子力學(xué)、統(tǒng)計力學(xué)和第二定律。

我們可以把不同的思維想象成處于ruliad空間的不同位置。思維相同的人類就在在附近，動物在更遠的地方。而更遠的地方則是外星思維，很難進行翻譯。

我們怎樣才能獲得這一切的ruliad呢？我們可以使用生成式人工智能，從我們?nèi)祟惿傻膱D像中提取一個極小的片段。

我們可以將其視為ruliad中使用戴著派對帽的貓的概念描述的地方：

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放大后，我們看到了我們可以稱之為「貓島」的東西。

但是很快我們就進入了概念間空間，偶爾有些事物會看起來很熟悉，但大多數(shù)情況下，我們會看到我們?nèi)祟悷o法形容的東西。

在物理空間，我們通過發(fā)射宇宙飛船探索更多的宇宙。在ruliad空間，我們通過擴展我們的概念和范式來探索更多。

我們可以通過采樣可能的規(guī)則來了解外面的情況——做我所說的ruliology：

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即使是極其簡單的規(guī)則，也蘊含著令人難以置信的豐富內(nèi)涵。

但問題是，其中大部分還沒有與我們?nèi)祟惱斫饣蜿P(guān)心的事物聯(lián)系起來。這

就像我們在觀察自然界時，只是逐漸意識到我們可以利用自然界的特征來發(fā)展科技。

即使我們的文明已經(jīng)取得了如此巨大的成就，我們也只是剛剛開始探索規(guī)則空間。

AI用計算語言看世界

但是人工智能呢？就像我們可以做ruliology一樣，人工智能原則上可以走出去探索規(guī)則空間。但如果任其發(fā)展，它們大多會做一些與我們?nèi)祟悷o關(guān)或不關(guān)心的事情。

人工智能近來取得的重大成就，就是制造出與我們?nèi)祟惥o密結(jié)合的系統(tǒng)。

我們用數(shù)十億頁的網(wǎng)頁來訓(xùn)練LLM，這樣它們就能生成典型的人類所寫的文本。

是的，這一事實無疑告訴了我們，一些關(guān)于語言語義語法的深奧科學(xué)知識，以及對邏輯等事物的概括，也許我們早在幾個世紀前就應(yīng)該知道。

要知道，在人類歷史的大部分時間里，我們都有點像LLM，通過匹配我們頭腦中的模式來解決問題。

但后來出現(xiàn)了更系統(tǒng)的形式化，最終是計算。由此，我們獲得了另一個層面的力量——創(chuàng)造出真正的新事物，實際上可以在ruliad中去任何我們想去的地方。

但我們面臨的挑戰(zhàn)是，如何做到與我們?nèi)祟惡臀覀兊娜斯ぶ悄芩斫獾氖挛锵嗦?lián)系。

事實上，我一生中很大一部分時間都在致力于搭建這座橋梁。這一切都是為了創(chuàng)造一種用計算來表達我們自己的語言：一種計算思維的語言。

我們的目標是，將我們對這個世界的認知用計算術(shù)語形式化。用計算的方式來表達城市、化學(xué)物質(zhì)、電影和公式，以及我們對它們的認知。

這是一項浩大的工程，跨越了我40多年的人生。這也是一項非常獨特和與眾不同的工作。

但我很高興地告訴大家，在過去的Mathematica和現(xiàn)在的Wolfram語言中，我認為我們已經(jīng)成功地創(chuàng)建了一種真正全面的計算語言。

實際上，這里的每一個函數(shù)都可以被認為是形式化的，并用計算術(shù)語概括了我們文明的智力成就的某些方面：

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這是我所知道的最集中的智力表達形式：找到萬事萬物的本質(zhì)，并在我們的計算語言設(shè)計中連貫地表達出來。

對我個人而言，這是一段奇妙的旅程，年復(fù)一年地建立起所需的思想和技術(shù)之塔，如今又通過公開式直播與全世界分享這一過程。

幾個世紀前，數(shù)學(xué)符號和「數(shù)學(xué)語言」的發(fā)展為數(shù)學(xué)提供了一種系統(tǒng)的表達方式，并使代數(shù)、微積分以及最終的現(xiàn)代數(shù)學(xué)科學(xué)成為可能。

現(xiàn)在，計算語言也提供了類似的途徑，讓我們最終為所有可以想象的領(lǐng)域，創(chuàng)造出一種「計算X」。

我們已經(jīng)看到了計算機科學(xué)的發(fā)展，但計算語言最終開辟了更大更廣的領(lǐng)域：CX。

70年來，我們一直在使用編程語言，就是用計算機的語言告訴計算機該做什么。但計算語言涉及的知識面要大得多：它涉及我們所能思考的一切，并用計算術(shù)語將其操作化。

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要知道，我之所以創(chuàng)建Wolfram語言，首先是因為我想自己使用它。現(xiàn)在，當(dāng)我使用它時，我覺得它給了我一種超能力：

我只需要用計算術(shù)語來想象一些東西，然后這種語言就會神奇地讓我把它帶入現(xiàn)實，看到它的后果，然后在此基礎(chǔ)上繼續(xù)發(fā)展。沒錯，就是這種超能力讓我完成了我們的物理項目。

在過去的35年里，我非常榮幸地與其他許多人分享了這種超能力，并因此在許多領(lǐng)域取得了令人難以置信的進步。

看到研究人員、首席執(zhí)行官、孩子們使用我們的語言流暢地用計算術(shù)語進行思考，使自己的思維更加清晰，從而自動調(diào)用計算超能力，真是一件美妙的事情。

現(xiàn)在，不僅僅是人可以做到這一點。人工智能也可以使用我們的計算語言作為工具，為了弄清事實，但更重要的是，為了計算新的事實。

我們的技術(shù)已經(jīng)被一些集成到LLM中——你很快就會看到更多。

要知道，在構(gòu)建新事物時，一個非常強大的新興工作流程是，首先告訴LLM你想要什么，然后讓它嘗試用精確的Wolfram語言來表達。

然后，作為人類，你就可以「閱讀代碼 」了。這是我們的計算語言與編程語言相比的一個關(guān)鍵特征。

如果它能滿足您的要求，你可以把它作為一個可靠的組件來構(gòu)建。

好吧，但假設(shè)我們使用的人工智能越來越多，計算量也越來越大。

世界會變成什么樣？從工業(yè)革命開始，我們一直習(xí)慣于做工程，實際上我們可以「看到齒輪是如何嚙合的」，從而「理解」事物是如何工作的。

但現(xiàn)在的計算不可還原性表明，這并不總是可能的。我們并不總能用一個簡單的人類敘事，或者說數(shù)學(xué)敘事來解釋或預(yù)測一個系統(tǒng)會做什么。

是的，這實際上是科學(xué)在從內(nèi)部吞噬自己。

計算不可還原，我們是否止步不前？

從數(shù)學(xué)科學(xué)的所有成功中，我們開始相信，只要我們能找到它們，一定會有公式來預(yù)測一切。

但現(xiàn)在，計算的不可還原性表明，事實并非如此。實際上，為了找出一個系統(tǒng)會做什么，我們必須經(jīng)歷與系統(tǒng)本身相同的不可還原的計算步驟。

是的，這是科學(xué)的一個弱點。但這也是為什么時間的流逝意義重大。我們不能一蹴而就地得到答案，我們必須一步一步來。

這將是未來社會的一大難題。如果我們讓人工智能充分發(fā)揮其計算潛能，那么它們將擁有大量的計算不可還原性，我們將無法預(yù)測它們會做什么。

但如果我們對人工智能施加限制，使其具有可預(yù)測性，我們就會限制人工智能為我們所做的事情。

那么，如果我們的世界充滿了計算的不可還原性，會是什么感覺呢？

其實，這并不是什么新鮮事，因為大自然中的很多東西都是如此。我們已經(jīng)找到了在自然界中運行的方法，盡管自然界仍然會給我們帶來驚喜。

人工智能也將如此。我們可能會給它們一部憲法，但總會出現(xiàn)我們無法預(yù)測的后果。

當(dāng)然，即使從社會角度來考慮我們想要人工智能做什么也很難。也許我們需要一個提示機制，讓人們寫下提示，而不僅僅是投票。

但基本上，所有控制結(jié)果的方案似乎都充滿了政治哲學(xué)和計算不可還原性的問題。

要知道，縱觀整個人類歷史，有一件事一直在發(fā)生變化，那就是自動化程度越來越高。

而LLM剛剛給了我們一個戲劇性的、意想不到的例子。那么，這是否意味著人類最終將無所事事？

如果你看看歷史，似乎發(fā)生的事情是，當(dāng)一件事情被自動化后，就會有很多新的事情可以做。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，職業(yè)的餅圖似乎越來越分散。

現(xiàn)在，我們又回到了ruliad.。因為在基礎(chǔ)層面上，自動化為我們打開了更多的發(fā)展方向。我們無法抽象地在它們之間做出選擇。這只是我們?nèi)祟愊胍裁吹膯栴}，而這需要人類「努力」來定義這一點。

一個不受人類輸入束縛的人工智能社會，將有效地去探索整個ruliad。

但在我們看來，它們所做的大部分事情都是隨機的、毫無意義的。就像現(xiàn)在的大部分自然界看起來并沒有「達到目的」一樣。

人們曾經(jīng)想象，要制造出對我們有用的東西，我們必須一步一步地去做。

但人工智能和整個計算現(xiàn)象告訴我們，我們真正需要的更多只是定義我們想要什么。然后，計算、人工智能自動化可以實現(xiàn)這一點。

是的，我認為明確定義「我們想要什么」的關(guān)鍵在于計算語言。

要知道，即使已經(jīng)過去了35年，對于很多人來說，Wolfram語言仍然是來自未來的藝術(shù)品。

如果你的工作是編程，它看起來像一個騙局：你怎么能在一個小時內(nèi)完成通常需要一周時間的事情？

但它也可能讓人望而生畏，因為在完成一件事之后，你現(xiàn)在必須構(gòu)思下一件事。

當(dāng)然，這對首席執(zhí)行官、首席技術(shù)官和智力領(lǐng)袖來說是件好事，因為他們已經(jīng)準備好進入下一個階段。事實上，它在這些人中也非常受歡迎。

從某種意義上說，Wolfram語言正在從專注于力學(xué)轉(zhuǎn)向?qū)Ｗ⒂诟拍罨?/span>

而概念化的關(guān)鍵在于廣泛的計算思維。

那么，如何才能學(xué)會這樣做呢？這其實不是一個關(guān)于CS的故事，這其實是一個關(guān)于CX的故事。

作為一種教育，它更像文科，而非STEM。這是一種趨勢的一部分，當(dāng)你自動化技術(shù)執(zhí)行時，重要的不是如何做事，而是做什么。這與其說是狹隘的專業(yè)化，不如說是廣博的知識和綜合的思維。

要知道，這一切都出乎意料地以人為中心。我們可能會認為，隨著科學(xué)技術(shù)的進步，我們?nèi)祟惖奶厥庑詴兊迷絹碓讲恢匾５覀儼l(fā)現(xiàn)事實并非如此。

事實上，一切，甚至是我們的物理學(xué)，都取決于我們?nèi)祟惻銮墒侨绾螌uliad進行采樣的。

在我們的物理項目之前，我們并不知道我們的宇宙是否真的是可計算的。但現(xiàn)在很明顯，它是。

但現(xiàn)在很清楚，它是的。由此，我們不可避免地被引向了ruliad——它的浩瀚，比我們宇宙中所有的物理空間都要大得多。

那么我們將走向何方呢？

計算語言讓我們規(guī)劃自己的道路，讓我們?nèi)祟惗x我們的目標和旅程。

令人驚奇的是，每個人都可以使用ruliad中所有的力量和深度。一個人只需要學(xué)會利用這些計算超能力。

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參考資料：

https://writings.stephenwolfram.com/2023/10/how-to-think-computationally-about-ai-the-universe-and-everything/