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Wolfram之所以能做成非常独特的产品,他自身肯定也是极为与众不同的。我感觉他不仅有“信息收集癖”,似乎是一个完完全全的“计算人”[允悲]
「模型时代」计算范式的未来图景 在科技界,Stephen Wolfram(沃尔夫拉姆)应该是一个有点传奇的人物。他 15 岁时开始研究应用量子场论和 粒子物理学,并在同行评审 科学杂志上发表科学论文;在获得本科学位时,他已发表了 10 篇此类论文。获得博士学位后,沃尔夫拉姆加入加州大学洛杉矶分校任教、Wolfram 进入加州理工学院任教,并于 1981 年成为最年轻的麦克阿瑟奖获得者,时年 21 岁。 在大语言模型进入公众视野之后,他也做了大量相关研究,而且写出了一本相当畅销的科普著作《这就是ChatGPT》 这只视频是他在马萨诸塞州剑桥市美国艺术与科学学院举办的 "赋能卓越 "活动上发表了题为 "计算范式的发展方向(物理、技术、人工智能、生物、数学......)"的主题演讲。说实话,内容相当跳跃,很多学术内容,有点高深了。不过,即使有兴趣的话,可以作为一个脑洞大开的启发。 用克劳德老师总结了5个核心观点: *** 1、计算不可约性:Wolfram眼中的科学预测极限 "如果宇宙的一切都可以预测,时间流逝将毫无意义。 他用一个看似简单的计算机程序"规则30"揭示了自然界的惊人特性。这个程序起始只需一个黑色方块,遵循极其简单的演化规则,却能产生令人眼花缭乱的复杂图案。更令人震惊的是,没有任何数学方法能够预测它的具体演化结果。 这就是Wolfram提出的"计算不可约性"概念。用他的话说,某些系统就像一部必须从头看到尾的电影,没有任何捷径可以直接跳到结局。这个发现动摇了传统科学的根基。自牛顿时代以来,科学家们一直梦想通过完美的数学方程来预测一切。但计算不可约性表明,即使我们掌握所有规则,某些现象仍然无法预测。 这一理论不仅解释了为什么天气预报永远存在不确定性,也为人工智能的发展划定了界限。"即使是最先进的AI,在面对真正的计算不可约系统时也束手无策,"Wolfram指出。 不过他认为这并非坏消息。正是这种不可预测性,让科学探索永远充满惊喜,也让时间的流逝变得有意义。在AI快速发展的今天,这个观点无疑给科技界带来了重要启示:与其执着于完美预测,不如思考如何更好地应对不确定性。 2、神经网络的致命短板 "神经网络就像用不规则石头砌墙,而非标准砖块。 通过一系列实验,他的团队发现了一个令人意外的现象:即使是最先进的神经网络,在处理基础物理问题时也会遇到瓶颈。比如预测简单的三体运动,或者复现基本的量子力学方程,神经网络的表现都远不尽人意。 更有趣的是,当用神经网络预测蛋白质结构时,它能很好地处理规则的,却在处理复杂的球状结构时表现欠佳。这个发现印证了Wolfram的核心观点:AI系统面临着一个根本性的权衡 - 要么保持可预测但能力有限,要么获得更强的能力但行为难以控制。 "大语言模型能做什么,计算需要做什么,这个界限正变得越来越清晰,"Wolfram说。他提出了"计算增强生成"(Computational Augmented Generation)的新概念,认为未来的突破在于将神经网络与传统计算方法有机结合。 在演示环节,Wolfram展示了一个引人注目的例子:当要求AI系统解决复杂的微分方程时,它不是生成完整的解决方案,而是提供了一个人类可理解的计算框架。这或许预示着AI发展的新方向:不是取代人类的思维,而是为人类提供更好的思维工具。 这个视角对当前的AI热潮提供了一个清醒的认识:与其期待AI成为万能的黑盒,不如将其视为增强人类智慧的新型工具。正如Wolfram所说:"真正的突破往往来自于人机协作,而不是完全依赖任何单一方法。" 3、统一物理理论新曙光 "空间不是连续的,而是由无数离散点构成的超图结构。" Wolfram在演讲中首次详细披露了他的物理学统一理论最新进展。 这听起来像科幻,但Wolfram用一个出人意料的历史故事开始他的论证:在20世纪初,包括爱因斯坦在内的多数物理学家都认为空间是离散的,但当时没有合适的数学工具来描述这一点。而现在,借助现代计算科学的发展,这个想法终于有了数学基础。 在Wolfram的模型中,我们熟悉的三维空间实际上是由大量相互关联的点构成的"超图"。就像社交网络中的人际关系图,每个空间点都与其他点有着复杂的连接。更令人惊讶的是,当这个超图按照简单规则不断重写自身时,自然而然地就会涌现出引力场和量子效应。 "最激动人心的发现是,重力和量子现象可能只是同一个计算过程在不同空间中的表现。"Wolfram展示了一系列计算机模拟,展示了两个微型黑洞合并时产生的引力波,其行为与现实观测惊人地吻合。 这个理论还预测了一些可能被实验验证的现象。比如,空间维度可能会出现微小的波动,在某些区域可能是3.01维而不是精确的3维。Wolfram甚至大胆猜测,长期困扰物理学家的暗物质之谜,可能就是这种空间微观结构的宏观表现。 "就像19世纪的科学家发明了热质理论来解释热量流动,也许暗物质只是我们对空间本质认识不足的产物。"他说。 特别值得注意的是,Wolfram提到他的团队正在寻找在量子计算机中验证这一理论的方法。如果成功,这将是物理学史上的重大突破。 演讲结束时,Wolfram说了一句意味深长的话:"有时最深刻的物理真理往往藏在最简单的计算规则之中。"这或许就是他毕生追求的科学美学。 4、极简模型重现生命密码 "如果你能教会一台计算机进化,你就能理解生命的本质。" Wolfram在演讲中展示了他最新的研究成果:用简单的计算模型重现了生物进化的核心特征。 这个实验起源于1985年的一个未完成的设想。当时,Wolfram尝试用元胞自动机模拟进化,但受限于计算能力未能成功。而在2024年,借助现代机器学习技术,这个梦想终于实现了。 在现场演示中,Wolfram展示了一个仅由简单规则驱动的数字生命体。它从一个简单的红色细胞开始,通过不断突变和选择,逐渐演化出复杂的生存策略。"就像真实的生物进化一样,"他解释道,"有时一个小小的基因突变就能带来巨大的形态变化。" 最引人注目的是,这个模型完整记录了每一条可能的进化路径。"这就像有了一台时光机,"Wolfram兴奋地说,"我们第一次能够看到所有可能的进化历史,包括那些在现实中已经消失的分支。" 这项研究还揭示了一个出人意料的联系:进化路径的数学结构与量子物理中的时空结构惊人相似。这个发现暗示着,也许进化不仅仅是生物学现象,而是一个更基础的宇宙法则的体现。 "昨天我们才发现这个联系,"Wolfram说,"这可能是理解生命本质的一把新钥匙。"这个发现不仅对理论生物学具有重要意义,还可能为人工生命的研究开辟新方向。 5、未来科研新范式:自然语言 "告别繁琐代码,用自然语言做科研。" 当他在新版Wolfram语言中输入"计算椭圆的本征函数"这样的自然语言指令时,系统立即生成了精确的数学表达式和可视化结果。 "这不是简单的人工智能,而是一种全新的人机协作模式,"Wolfram解释道。与当前流行的AI编程助手不同,这个系统输出的不是难以验证的代码块,而是人类专家可以理解和优化的高级数学语言。 Wolfram认为这代表了科研工具的第三次革命。"500年前是数学符号的发明,让我们可以用公式替代文字;50年前是计算机的出现,让我们可以处理复杂计算;而现在,我们正在创造一种新的交互方式,让科学家能够专注于真正的创新思维。" 在回答观众提问时,他特别强调了这套系统与传统AI的根本区别。"我们不是在试图用神经网络替代算法,而是在创建一个智能的'翻译层',把人类的科学直觉转化为精确的计算指令。" 这个工具已经在处理蛋白质折叠等复杂问题上显示出独特优势。更重要的是,它为解决计算不可约性带来的挑战提供了新思路:当我们无法完全预测系统行为时,至少可以更高效地探索各种可能性。 Wolfram在演讲结束时说:"未来的科学突破,将来自于人类智慧和计算工具的完美配合。我们正在见证这个新时代的开始。"高飞的微博视频
「转发抽奖超话」转发抽三本@图灵文化的书《万物皆计算》.@微博抽奖平台11月25日抽。 Wolfram大佬的新书! 本书为Stephen Wolfram的随笔集,汇集了其过去十余年不同场合的文章、讲稿等,以计算思维范式为中心,讲述了沃尔弗拉姆在科学、技术、艺术、哲学、商业等多个领域的思想探索与实践。从为电影 ...
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时间不是一个独立存在的维度,而是宇宙不断进行计算的进程的体现。——Stephen Wolfram
被遗忘的概念 1981年Wolfrace Sonic超级跑车概念车由Nick Butler开发,以展示Wolframace“Sonic”合金车轮,有六个轮子,两台Rover V8发动机,在汽车经销商处行驶,然后于2010年以100万英镑的价格重新出现。 #军情集结号# #动态连更挑战#
《万物皆计算》:科学天才Wolfram最具代表性...
Wolfram语言函数入门指南 在 Wolfram 语言中,输入 `2+2` 时,实际上会被解释为 `Plus[2, 2]`。`Plus` 是 Mathematica 中众多内置函数之一,涵盖了各种基本算术运算。 例如: `Plus[2, 3]` 表示 2 + 3,其中 `Plus` 代表加法。 `Subtract[4, 2]` 表示 4 - 2,`Subtract` 代表减法。 `Times[3, 5]` 表示 3 * 5,`Times` 代表乘法。 `Divide[6, 3]` 表示 6 / 3,`Divide` 代表除法。 `Power[2, 2]` 表示 2^2,`Power` 代表幂运算。 `Max[3, 5]` 返回 5,因为 5 是 3 和 5 中的较大值。 `Min[3, 5]` 返回 3,因为 3 是 3 和 5 中的较小值。 `RandomInteger[10]` 会返回一个 0 到 10 之间的随机整数,`RandomInteger` 代表随机数生成。 函数之间可以嵌套。例如,`Plus[Times[2, 3], Times[3, 4]]` 表示 2 * 3 + 3 * 4。`Max[10, RandomInteger[20]]` 表示输出 10 和 `RandomInteger` 生成的随机数之间的较大值。 一些函数可以接受多个参数,比如 `Plus[2, 3, 4]` 表示 2 + 3 + 4。 `Plus` 也可以与“+”号混用,如 `Plus[2 + 3, 3 + 4]`。
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