一量子模拟与人工智能的关系

量子理论在诞生之后的一百年，形成了几种不同的诠释，有经典的量子波粒二象性解释，也有多重宇宙解释、隐函数解释和整体论解释，而其中波粒二象性解释因为历史的原因成为主流理论。但随着近些年量子信息论的发展，波粒二象性解释越来越显得不那么充分。这里，我会介绍关联解释，它基于量子信息论里对于密度矩阵的研究，但由于它涉及了关联的本质，使得量子理论不再像传统认识的那样仅局限于微观世界的理论。至少，我们会看到，量子理论不仅仅是一个描述原子和亚原子层面的理论，它的深奥和广大，远远超出了波粒二象性的限定。但当我们承认关联是量子力学的本质，并且认为关联的性质在复杂系统中被推广了的时候，量子力学的第一性原理多少给了我们一点信心。

“Tele”这个词根与远距离有关，telegraph（电报），television（电视），telephone（电话），有一个新词叫telelportation，port是指运输，teleportation就说的是远距离传输，不仅远，而更强调立刻、实时。中文给它起了个很酷炫的翻译，叫隐态传递。出于对宇宙探索的好奇，我们一直希望实现星际旅行，但相对论限制了我们在这一方面的想象：我们不可能跑得比光快。迄今为止，我们找到的一颗环境跟地球类似行星叫Kepler-452b，它离我们大概有1400光年，以光的速度走需要1400年。如果真的要人坐飞船去那，以我们今天的技术，尤其是医疗条件的限制，人活不了那么久，况且这样的旅行真的很无聊。量子的teleportation就是一个解决方案。

微观粒子是全同的，地球上的碳原子和相隔几千光年的行星上的碳原子从物质上来说是完全一样的，不同在于它们的量子信息不同，原子与原子组成物体的量子相位不同，因而它们的量子关联也不同。但我们知道这个关联是可以通过量子通道传递的。要穿越的地球人，组成身体原子的量子信息可以通过量子通道立刻即时传到Kepler-452b上。组成身体的经典信息，身上原子分子的组合结构和成分等可以通过各种高级的三维扫描获得，用无线电以光速发射过去。经典信息通过光来传递，量子的相位信息通过量子通道传递，被传递的人至少以光速从一个地方到了另外一个地方而穿越了时空。1400年之后，当在Kepler-452b的接受方收到经典信息之后，就可以把已经放了1400年的量子信息按照经典信息所提供的数量和种类的原子再次复合，被传递的人就可以醒过来复活了。在这个过程里宇宙经历了整整1400年，而对被传输的人来说，醒过来的时候保留了1400年前被扫描的全部信息，经典的粒子数量、种类、量子的粒子的关联和相位，而他已经生活在宇宙的另外一个地方。

人的思维更趋近于量子信息，当经典信息和量子信息重新组合，会形成一个外表和记忆、思维完全一样的人。而量子力学要求，原来的物体因为被扫描的量子信息发生变化，完全消失了原有的关联而变成没有“灵魂”的原子团，“人”被传送到了宇宙的另外一端。值得注意的是，由于人通过记忆来感知时间，当这个人在等待他的经典信息部分通过光速传来，结合早已到达的量子信息部分而重新组合为人的时候，醒来时与他被扫描时候完全一致，依旧年轻和相同的记忆，十八岁还是十八岁。他对这1400年没有任何记忆或者任何知觉，宇宙旅行对他来说时间是停止了的。这听起来像是天方夜谭。公元2000年的时候，丹麦的物理学家利用光子和原子在实验上证明量子信息隐态传递的可行性。虽然这离人体传送还很远，而且我也很难相信这个路径将来会实现，但并不妨碍科学家在更大更复杂的体系上向着这个方向努力。

我们这一假想里有两个还缺乏证据的关键假设：其一，人的思维由经典信息和量子信息组成；其二，在整个传递和等待过程的中间，量子信息没有发生退相干，被很好地保留到被传递的人醒来的那一刻。

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。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《模拟游戏》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。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困难。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。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。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。有学者把这个机制叫作量子微管，我们暂且不去深入探讨。这里，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。假设每个脑细胞只需跟6个脑细胞发生非局域关联，这个关联的数量是多大呢？

设想用经典的存储单元来描述这个关联。先不用去管这个关联是怎样工作的，我们至少需要一个经典的存储单元来标记它。假设我们至少用一个经典的存储单元标记一个这样的量子关联。经典计算机的存储模式我们称作“热投票”。一个磁记忆单元，它存的到底是0还是1，要看这个磁体北极所指方向。比方说每个用于记忆的磁单元由一万个小指南针构成，当这些小指南针有超过百分之五十指北的时候，这个磁体存储的是1，当超过百分之五十指向南时，它存的是0。但每一个小指南针在量子层面上是处在叠加态的，即同时处在0和1的叠加态上，我们只能看在观察的时候，通过大多数指南针的指向来决定这些小指南针加起来形成一个记忆单元整体时对外显示出的磁性指向，这叫作热投票。计算机的存储单元应用的就是这个原理，根据大量的热原子的平均的行为统计来确定记忆单元存的是1还是0。物理实现热投票，一个记忆单元至少要三个电子，并且用电子的“自旋”方向来代替小指南针的南北方向。(https://www.xing528.com)

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。

我们从另外一个方向来考虑，大脑的运作可能是基于量子力学的。思维有可能源于量子信息，得出这个结论基本上是个排它法。因为我们在物理世界看到的信息，只有经典信息来描述人是由哪些分子原子组成，这些微观粒子的数量和位置，而量子信息描述它们之间的关联。另外一个证据是基于思维和量子之间的相似。思维会有关联，会有非局域性的一些现象，而量子本身也是。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。我们还有一个间接的证据，一个高等生命体，被切割成为一段一段的局部后，生命也就消失了，而这与量子纠缠系统的爱因斯坦不可分性非常类似。当分别测量的时候，我们割断了纠缠态的内在关联性，纠缠的两个实体也不再存在纠缠，基于它们纠缠态上的量子信息也变化了。大脑的行为更像是量子的长程关联，类似于电子的超导现象，是一种非局域的相互关系，一对电子形成库柏对在晶格之间穿行，不再消耗能量。超导不是单个的粒子的行为，而是很多粒子在一起的关联群体的量子化行为，任何单个粒子的变化对整体的量子效应并没有大的影响。

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。

费曼讲“只有量子系统才能描述量子系统”，如果我们人类的思维真是量子化的，那么就只能用量子系统来模拟。我们在实验室用量子模拟来看这样的对复杂系统的模拟是否能行得通，从而使我们对人的认知更加深刻一点。任何一个量子单元，或大或小，都可以被看作一个量子比特，它构成量子模拟和量子计算的基本单元。但因为量子系统有退相干的问题，保持纠缠和相干的系统到底能造多大我们并不知道，我们还在十几个量子比特上努力。大概每两年放一个新的量子比特到系统里，但这是符合摩尔定律的，因为量子比特每多一个，希尔伯特空间就多一个自由度，存储能力翻了一倍。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。

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。