光速思考

內容概要

多少世紀以來，科學家與幻想家一直在夢想一種智能。它的能力遠遠超出了常人的想像，似乎只能存在于科幻小說里。今天，這個夢想終于要實現(xiàn)了。
　　普渡大學物理學教授諾爾蒂與他的同事，畢生致力于研制用光替代電子進行計算的計算機。這種光計算機將利用光的強大的并行性，以光速進行運算。它將重新界定智能的含義，并產生以光運算為基礎的新型智能。這種技術正在誕生。
　　如果有朝一日，機器變成了智能生物，它們將把語言專門知識、信息科學、計算機科學、物理與工程學結合在一起。它們的智力，將遠非今日人類能及。而它們將以無以倫比的智慧，為人類服務。
　　《光速思考》堪稱光計算機的理論基礎，是有關人工智能的前所未有的故事，也是我們生活的世界因它而發(fā)生革命性變化的故事。它正在從人類尖端技術的角度，揭示人類生活與智能的未來。

作者簡介

戴維·D·諾爾蒂，加州大學伯克利分校博士，普渡大學物理學教授，光學材料與裝置物理學主要研究者，若干項適應性全息膠片的美國專利持有人。因在半導體納米結構的動態(tài)全息術方面的開創(chuàng)性工作，他被推選為美國光學會會員，并獲得美國科學基金會頒發(fā)的青年科學家總統(tǒng)獎。

書籍目錄

序言第一章 玻璃珠游戲   視覺知識   玻璃珠游戲   人類的瓶頸   超越人類中心論   光的構成第二章 三代光機   范例   激光：神奇之樂   量子世界   愛因斯坦論光   激光是如何工作的   光學革命   纖維光學   第一代：光電子學   第二代：全光機   第三代：量子光機第三章 視覺智能的結構   神經元   易改變的網絡   深思   符號學：符號生活指南第四章 視覺機制   從視網膜到大腦   達·芬奇煮的眼睛   造成失真的眼睛   感受的量子起源   眼的流動介質   圖像的分解第五章 看見的速度   人類視覺感知的速度   信息的度量   信息論   大圖畫   心理物理學   緊張的眼睛   視覺信息率   純視覺語言   回到瓶頸之上第六章 以光速進行通信第七章 第二代全光機第八章 會說話的圖像第九章 耦合時代第十章 不可計算的用量子來計算后記 光流中的玻璃珠游戲附錄1 計量單位表附錄2 術語

章節(jié)摘錄

書摘    人類的瓶頸    衡量任何技術的標準，是它能在多大程度上改善我們的生活。這個命題可作為技術的人道主義原則。改善生活的方法之一是把人的工作分給替代者去做。詹姆斯·貝利(James Bailey)在他的《反思》(AfterTAought)一書中敘述了人的工作被替代的過程。第一步，我們把肌肉的工作給了牲畜，用馬運輸用牛拉車。替代的工作還需人照看——1個人只能趕若干匹馬。第二步，我們把肌肉工作分給動力引擎與機車，這步激發(fā)了工業(yè)革命，替代的工作遠遠地超過了人的能力，社會也發(fā)生了不可逆轉的變化。第三步，我們把大腦的工作賦予計算器和計算機。其中變化最大的是計算速度而不是計算方法。第四步就要開始了，也就是在我們能把需用意識的工作成功地賦予智能機器那一天。這些智能機器的思維方式將是一場革命，其意義決不限于速度的增長，其中有些智能機器是視覺的。    早期人工成像系統(tǒng)的目標，是搜索并找出一幅圖畫的特征，比如照片的直邊，或檢出人群中一個特定的人物對象——在卡通畫冊中找出藏在雜亂無章的畫面中的人物。執(zhí)行圖像識別任務的機器，把人的視覺感受機制作為視覺識別工作模型，刻意模仿。在觀察這些機器怎樣運行時，我們可能設想或預見，在哪些方面機器可能有機會超過人的能力。    視覺交往中，我們致命的弱點，是閱讀時理解的速度限制。圖像的數(shù)據結構使我們讀圖的速度可與計算機硬盤的數(shù)據傳輸速度媲美。但是為什么我們?yōu)^一頁書比一臺掃描器掃描一頁要慢得多呢?比如你看一頁書要用兩分鐘，激光掃描只需數(shù)秒，一臺數(shù)碼照相機可在幾毫秒中拍下這頁書。    我們的局限是進化的結果。人腦與口頭交際一道進化。盡管與耳聽相比，眼處理信息的速度極高，但是人卻沒有與聲帶對應的專用生物光學器官。我們無法充分利用眼的數(shù)據處理的效能，把視覺信息傳遞給他人。誠然，符號語是一種以視覺方式傳輸語言的辦法，它本是一種高效、高表達力的通信方式，具有口語所不具備的、受人歡迎的特點。但是過去10年中，一個重要的發(fā)現(xiàn)是，符號語言的傳遞速度，即使在最熟練的高手之間，也仍停留在與說話速率相近的水平上。    問題出在理解的瓶頸上。視覺語言，例如閱讀，以純粹的視覺形式開始，記號與符號都以平行的電刺激傳輸?shù)揭曈X皮層。一旦到達皮層，神經脈沖連接到大腦的語言認知中心——在這里的工作方式以串行為主，一次只處理一個詞(或句子片斷)。閱讀理解中不存在看圖時一目了然的視覺信息并行處理方式。視覺語言(書寫、數(shù)學記號、五線譜、手語、旗語等)在人腦中總是要求串行處理的。這種情況要改變了。     超越人類中心論    人的局限不必也是機器的局限。沒有理由說我們處理語言的特殊方式是惟一可能的方式。我們可以自由地去嘗試新辦法，發(fā)現(xiàn)不同于自然界已有的連接神經元與神經節(jié)的新途徑、新結構。借助目前現(xiàn)有的技術，我們有機會探索并檢驗有關智能如何運作的其他假說。一個系統(tǒng)如何“思維”反映了該系統(tǒng)的結構，就是說結構不同，思維方式也不同。與其總是使計算機模仿我們的思維，還不如為它尋找全新的思維方式。    智能模型建造已走過了把大腦的任務托付給機器的階段。這個階段是從使用機械計算器開始的。17世紀法國數(shù)學家帕斯卡(Blaise Pascal，1623-1662)和萊布尼茨首先使用計算器。在19世紀，還有英國數(shù)學家、發(fā)明家巴貝奇(Charles Babbage，1792—1871)也用過它。此階段延續(xù)到20世紀中葉，電子計算器開始使剛，其速度和精度都有了巨大提高。時至今日，我們先進的計算機仍然毫無智能可言。其推理能力遠在人腦之下。當前演示的人工智能大多是靠現(xiàn)代計算機極高的，并且日益提高的運算速度來實現(xiàn)的。計算機的高速處理能力彌補了其洞察力的不足。且依靠的是笨法子。    所以說，此階段并非像某些人想像的那樣是一種革命。機器明顯地加快了數(shù)學計算，但計算本身與我們手算并無二致。解題速度已為人工所望塵莫及，但算法結構并沒有改變。只有替代大腦的工作演進到使用適應性算法和遺傳算法，能根據輸入的改變調整算法結構，不用人的干預，且能超過人的設計，真正的革命才算開始起步。這類算法有潛力演化成根本不與人腦的任何部分功能雷同的智能系統(tǒng)，可能演化得超出人的理解范圍。    激光是如何工作的    愛因斯坦不等他1905年論文被證實，就繼續(xù)推進他的光量子理論。這方面他最重要的論文發(fā)表于1917年，僅在他發(fā)表引力理論文章的后一年。如果說他的光量子論斷是試探性的，那么，這篇新論文就是最終性的。直到今天，它仍不失為物理學中的一篇經典文獻，同時給激光奠定了基礎。這里他描述了原子如何吸收光和發(fā)出光。量子力學在此過程中以若干方式發(fā)揮了威力。    因為電子屬于量子粒子，它們在物質里的能量，僅限在若干分離的數(shù)值上。這些分離的能取決于電子的波動性，并被稱為“能態(tài)”或“能級”。當電子從較高能級躍遷到較低能級時，它產生一個光量子，即光子。這個光子所具有的能量，恰等于電子躍遷前后所處能級的能量差。在激光中所有原子都是一樣的，所有電子都具有相同的能態(tài)。所以任一電子從激發(fā)態(tài)躍遷到較低能態(tài)時，發(fā)射的光子具有完全相同的能量。因此該物質產生的光子有一樣的能量，故有相同的波長。    具有相同波長的大量光子賦予激光非常“純凈”的顏色，但僅此還不足以使光具有相干性。還要求另一個量子過程：即一個光子在物質中誕生時，它路過別的激發(fā)態(tài)電子并從其中激出另一個光子。這第二個光子與第一個光子具有完全同“相位”的特點。所謂同相位是指兩個光子的波峰、波谷的排列分別對齊。所以它們發(fā)生增強干涉。這樣得到的兩個光子是相干的，并具有完全相等的能量。愛因斯坦在1917的論文中提出的受激輻射，顯然是從一個光子得到兩個光子的手段。但在收集原子群體以便放大光的路上，還是障礙重重。這與熱平衡態(tài)下，原子中電子所處的能級有關。    熱平衡是物理系統(tǒng)的一種狀態(tài)，當系統(tǒng)長時間不受干擾時，它就會達到此狀態(tài)。你放一杯溫水到冰箱里，需要若干時間水溫才能接近冰箱內部的溫度。水一旦達到此溫度，我們說它達到了熱平衡。處于熱平衡狀態(tài)的系統(tǒng)，在某種意義上是很“煩人”的。它的性質穩(wěn)定，宏觀上什么都不改變。不過微觀上，系統(tǒng)的分子是你擠我闖以驚人的速度不停地運動著。舉例說，你周圍的空氣分子此刻正以平均每小時1000英里的速度撞擊著你的身體。要不是空氣分子質量極小，這種撞擊就過分劇烈。其實對你肌膚的連續(xù)不停的轟擊，只不過是空氣壓力而已。    即使在比室溫高得多的溫度下，熱平衡態(tài)中，空氣大多數(shù)分子，盡管微觀上運動劇烈，實際上都處在低能態(tài)，即基態(tài)。只有一小部分氣體原子處在激發(fā)態(tài)。所以即使一個光子能從一個原子激發(fā)出另一個光子，這兩個光子最終還是被別的、處于基態(tài)的大量原子所吸收。熱平衡下，吸收過程壓倒激發(fā)過程，光的放大不可能發(fā)生。從這個基本事實看來，光放大器幾乎是不能實現(xiàn)的。    1951年前后，有幾位科學家，幾乎同時而又獨立地實現(xiàn)了20世紀最偉大的科學突破之一。他們是哥倫比亞大學的湯斯(Charles H．Townes，1915—)，馬里蘭大學的韋伯(Joseph Weber，1919—2000)和莫斯科列別捷夫研究所的普羅克霍夫(M．Prokhorov，1916-)和巴索夫(NikolaiG．Basov，1922-)。他們使用新設備與巧妙的技術制備了部分原子的集合，其中處于激發(fā)狀態(tài)的電子遠多于處于基態(tài)的電子。這種狀態(tài)稱為粒子數(shù)反轉狀態(tài)。然后一個光子就可激發(fā)出第二個光子，它們再激發(fā)出兩個光子，共計有了同性質的四個光子，以此類推。很明顯，此過程把一個光子變成了等能量同相位的大量光子。    查爾斯，湯斯及其研究組在1953年首次成功地制成了基于氨分子的相干光子源。它起初不能放大可見光，只能放大波長約3厘米的微波光子。它被稱為“受激輻射的微波放大”，縮寫成MASER(脈塞)。雖然這個發(fā)明是個重要的突破，但它所用的裝置十分昂貴，且不易操縱。所以它并未使技術有大的進步。有人甚至送給它一個綽號叫“麻煩”，全稱是“獲取昂貴研究費用的手段”。不過，脈塞還是開辟了被稱為量子電子學的新研究領域，這個領域直接起源于1917年愛因斯坦的論文。更為重要的是，脈塞的開發(fā)與存在成了可見光放大器的出發(fā)點。    信息數(shù)量化的關鍵是要辨認：在有意義的信息交換中并非全部可能的信息都以相等的可能性出現(xiàn)。這個意外的發(fā)現(xiàn)帶來了新東西。為說明此觀點，只需考慮一個不含信息的數(shù)據串。譬如添一個數(shù)碼使下數(shù)串完整起來：                                1001001001-    幾乎可以肯定，這是個以100為循環(huán)節(jié)的循環(huán)數(shù)。最后一位幾乎肯定是0。所以雖然我們給它增加一個比特，但并未增加信息。    如果增加的比特不改變我們的預期，那個比特就沒有告訴我們任何新東西。在信息的量化定義中，發(fā)生概率100％的東西不含任何信息。    ……

媒體關注與評論

序言光是最完美的信使。它比任何別的東西跑得都快。它沒有重量，產生光的費用微乎其微。成千上萬條不同顏色的光線能夠相互并行，相互穿行傳播，在數(shù)百萬個地址間傳送數(shù)據和命令而不相互影響。這個能力我們稱之為光的空間相容性(光的并行性)，它表明光具有巨大的通信和計算能力。借助此特性，光子計算機同時執(zhí)行上百萬個任務。    的確，視覺信息涌人我們的眼睛，以每秒10億比特以上的速率撞擊我們的視網膜。滿足渴求信息的眼睛的需求，是推動互聯(lián)網所承載的視覺信息量以指數(shù)級增長的原動力之一。人們對互聯(lián)網提供日益精細的視覺內容的渴望，只有借助光在透明玻璃纖維中傳播所具有的空間相容性才能解決。    始于20世紀末的光學革命是由人眼發(fā)動的，但它此旨的發(fā)展卻將遠遠超越簡單地服務于人們感官的范圍。光的空間相容性是所有各類新型光學機器的基礎，這些光學機器的運行越來越快，但還不能算是一場革命，這只是量的區(qū)別而非質的飛躍。只有當全光智能以光控制光的方式分布在整個光網絡上時，真正的革命才算到來。到那時，網絡將有大量的多重內部連接，足以與人腦的復雜性媲美。    本書是一次旅行。它始于最古老(也是最復雜)的光學機器——人眼，止于對新世紀后期將要研制出的量子光學計算機的探索。欲達此目的，需要經歷3代光學機器的演化，這是我在第2章要介紹的。第一代是我們正用著的、支持光互聯(lián)網的光電計算機。第二代是全光計算機，其中用光控制光，把圖像作為信息單位。第三代即最后一代，是量子光學計算機。它將采用與經典邏輯相左的量子效應傳遞(甚至遠距輸送)量子信息，一眨眼間它就能完成目前尚無法完成的計算工作。    這些光學機器(簡稱光機)外觀如何呢?它們是怎樣處理信息的，它們具有智能嗎?這就是我將在第3章探索視覺智能結構時提出的一些問題。    人眼和大腦的神經網絡是目前我們知道的最精密的圖像處理機，它們是光學機器中人工網絡的出發(fā)點。在一個景物龐雜的場合感知事物在空間中的焦點對我們的眼和腦是輕而易舉的事，而對人工智能卻是最具挑戰(zhàn)性的難題。為什么這樣呢?我們的神經元是如此的慢。我們的閱讀速度不及簡單個人計算機處理速率的百萬分之一。像人腦這樣慢的機器，性能怎會如此卓越呢?第4章到第5章探討的就是這些問題。    這里提出了一個可望而不可及的問題：假如光機能不受人類限制因素的阻礙，深人利用光的空間相容性資源，那將發(fā)生什么情況?這是對3代光機的挑戰(zhàn)。第6章描述支持互聯(lián)網上頻帶寬度爆炸的光電計算機。隨后轉到第7章描述的視覺智能，在那里以光的形式出現(xiàn)的信息控制著光，互聯(lián)網上的智能已分布到比人腦神經元數(shù)量還要多的智能節(jié)點上了。它代表的是哪類智能呢?    充分發(fā)掘利用光的空間相容性要求圖像成為信息單位。如果比特這個簡單的信息單位被整幅圖像所取代，那會怎樣呢?在這類機器中一幅圖像能告訴另一幅圖像去做什么。第8章就描述了以光學方法把信息存儲于晶體中并能形象思維的全息計算機。    在光的空間相容性的驅動下，光學機器演化的頂峰是量子光學計算機。我們現(xiàn)有的全部經驗都不足以使我們應付量子技術帶來的翻天覆地的變化。到量子神經網絡通過量子遠距輸送，在量子互聯(lián)網上連成一片時，會發(fā)生什么情況呢?整個網絡將變成一個宏觀量子波函數(shù)。這個網絡會具有意識嗎?    這就是我們從人類文明初期發(fā)明的一種象形文字，即從最早的視覺語言起，到新世紀的全息量子計算機為止這一歷程中遇到的一些問題。讓我們拭目以待吧。

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