文 | 王 兵

繼續(xù)昨天思考的話題，未來(lái)會(huì)有那些變數(shù)，我想到了四個(gè)可能限制文明往前發(fā)展的瓶頸。

1. 摩爾定律

摩爾定律有效了半個(gè)世紀(jì)：CPU 的性能從上個(gè)世紀(jì) 60 年代開(kāi)始，幾乎每18個(gè)月性能翻番。這是目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，人工智能行業(yè)能高速發(fā)展的最根本原因。

不過(guò)摩爾定律似乎已經(jīng)走到頭了。一直以來(lái)，CPU 性能提升靠的是兩個(gè)手段，主頻越來(lái)越快，以及芯片越做越密。不過(guò)著兩個(gè)手段現(xiàn)在都遇到了難以逾越的物理瓶頸：一個(gè)是 CPU 主頻難以超過(guò)4GHz，另一個(gè)則是芯片的si channel 沒(méi)法微縮到 5nm 以下。

這兩條路都很難走下去了，英特爾在十年前就開(kāi)始多核 CPU 的開(kāi)發(fā)，于是現(xiàn)在就有了雙核、四核、八核的 CPU，可惜的是多核 CPU 也是有瓶頸的，瓶頸在散熱。所以 CPU 的性能走到這算是到頭了，接下來(lái)只能買(mǎi)更多的機(jī)柜了。

要想再提高性能，制作工藝上已經(jīng)遭遇瓶頸，那么只能改 CPU 的架構(gòu)，于是有了專注圖形計(jì)算的 GPU，甚至專注張量計(jì)算的 TPU。它們把 CPU 中的復(fù)雜的控制電路去掉了，于是能用同樣的晶體管數(shù)做更簡(jiǎn)單但更廣泛并行計(jì)算。

但，歸根結(jié)底，還是在工藝上遇到了物理的瓶頸。

卓克有篇文章講為什么手機(jī)屏幕越做越大？有些人說(shuō)這是審美的趨勢(shì)。其實(shí)是因?yàn)槭謾C(jī) CPU 到了現(xiàn)在這個(gè)水平，它的能耗和發(fā)熱都要求它有一個(gè)很大的散熱面積。于是手機(jī)就越做越大，5寸、6寸、甚至7寸。但手機(jī)做大了，總得有個(gè)理由吧，不然用戶對(duì)著一個(gè)7寸的手機(jī)，結(jié)果只有5寸的屏幕那多不協(xié)調(diào)，于是就把屏幕也做大了。所以為什么手機(jī)屏幕越做越大，其實(shí)是因?yàn)橛矛F(xiàn)在的主流手機(jī) CPU 已經(jīng)沒(méi)法做出小屏幕的手機(jī)了。

2. 知識(shí)爆炸

歷史上的哲人經(jīng)常是博學(xué)的，亞里士多德除了是哲學(xué)家之外，他的著作還包含了物理學(xué)、詩(shī)歌、音樂(lè)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、邏輯學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域。而且真的是精通級(jí)別的，亞里士多德的物理學(xué)統(tǒng)治了近兩千年，直到牛頓出現(xiàn)。他的「工具論」甚至從無(wú)到有創(chuàng)造了邏輯學(xué)，而且這種創(chuàng)造還不是萌芽級(jí)別的，而是一出來(lái)就是幾乎完美的狀態(tài)，直到19世紀(jì)末羅素和弗雷格提出數(shù)理邏輯才真正遇到挑戰(zhàn)，或者說(shuō)才真正有了擴(kuò)展。

然而今天的科學(xué)家很難在跨度如此之大的領(lǐng)域都有所成就，事實(shí)上，即便在一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的很小的子領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)都是非常困難的。而其中最難的可能還不是做出貢獻(xiàn)本身，而是做好能做出貢獻(xiàn)的準(zhǔn)備，也就是對(duì)當(dāng)下這個(gè)領(lǐng)域最前沿的問(wèn)題和這些問(wèn)題的相關(guān)的背景知識(shí)有所理解。這個(gè)準(zhǔn)備時(shí)間可能就需要數(shù)十年，在中國(guó)，一個(gè)人從小學(xué)開(kāi)始讀完整個(gè)大學(xué)本科到博士畢業(yè)通常需要 22~24 年，而博士畢業(yè)可能只是也只是接觸到了領(lǐng)域門(mén)檻，知道了領(lǐng)域的大部分基礎(chǔ)知識(shí)和所在研究方向精深的知識(shí)。要說(shuō)對(duì)整個(gè)領(lǐng)域有普遍的精深的理解卻是不可能的。照此發(fā)展，也許未來(lái)的科研會(huì)遇到一個(gè)很尷尬的瓶頸，也就是一個(gè)人也許終其一生都難以掌握他所在的細(xì)分領(lǐng)域的知識(shí)。科學(xué)的發(fā)展可能會(huì)卡在這個(gè)邊界。

另一方面，如果考慮不止知識(shí)，而是包含所有信息的話，那爆炸的速度會(huì)更快。根據(jù) IDC 2017年的報(bào)告：數(shù)據(jù)時(shí)代2025，目前全球的信息總量差不多有 30ZB，ZB 這個(gè)單位我們?nèi)粘＝佑|不多，平時(shí)有概念的也就是 1TB 的硬盤(pán)樣子，而 30ZB 是 300億 TB 的規(guī)模。而且根據(jù) IDC 的預(yù)測(cè)，到2025年，全球數(shù)據(jù)圈將達(dá)到 163ZB，是 2016 年的 16.1ZB 的十倍。也就是說(shuō)，一個(gè)人即便知曉了現(xiàn)在世界上所有的信息，過(guò)不了十年，他所面對(duì)的世界將會(huì)有 90% 的信息是他不知道的。

吾生也有涯，而知也無(wú)涯。以有涯隨無(wú)涯，殆已！

寫(xiě)到這里，我突然想起知乎上有人問(wèn)「程序員的高薪會(huì)不會(huì)繼續(xù)維持下去？」本質(zhì)上薪水只受供求關(guān)系決定的，因此只要好的程序員供給不足，他們就會(huì)保持高薪。在這里好的程序員的定義是，要跟得上技術(shù)的發(fā)展。事實(shí)上，都在說(shuō)人工智能取代人工，哪一行都會(huì)面臨被取代的危險(xiǎn)。但程序員則是一個(gè)例外，這個(gè)例外并不是說(shuō)它不會(huì)被取代，相反，這一行其實(shí)是時(shí)時(shí)刻刻都在被取代的。因?yàn)槌绦騿T每天在做的事情就是寫(xiě)程序簡(jiǎn)化自己每天在做的事情。如果一個(gè)程序員不會(huì)「偷懶」，老老實(shí)實(shí)做重復(fù)的勞作，那么他注定會(huì)被快速淘汰。甚至當(dāng)一個(gè)程序員把自己嵌到一個(gè)非常細(xì)分的領(lǐng)域，比如精通某個(gè)模塊某個(gè)非常細(xì)分的領(lǐng)域，在一個(gè)大公司做非常資深的螺絲釘。他很可能能短時(shí)間拿到一個(gè)很高的薪水，但長(zhǎng)期來(lái)看，如果他沒(méi)法跟上技術(shù)發(fā)展，也可能很快被時(shí)代洪流拋下。因此我相信程序員的高薪一定會(huì)保持下去，但能拿到這個(gè)高薪的程序員未必能保持他的高薪，這一點(diǎn)某個(gè)程度上跟明星還真有點(diǎn)像。

3. 協(xié)作瓶頸

尤瓦爾·赫拉利在「人類簡(jiǎn)史」一書(shū)中提到說(shuō)人與猿沒(méi)有很大的生物學(xué)上的差別，最大的差別是，人有想象力，我們能構(gòu)建一個(gè)個(gè)想象的概念。通過(guò)這個(gè)想象世界里，我們獲得了更廣泛的協(xié)作。比如宗教、比如公司，其實(shí)都是一個(gè)個(gè)想象的共同體，而其中最大的想象，就是金錢(qián)制度，金錢(qián)制度有兩大特點(diǎn)：萬(wàn)物可換和萬(wàn)眾相信。而且萬(wàn)物可換歸根結(jié)底還是萬(wàn)眾相信。

只是，這樣的協(xié)作目前遇到了瓶頸，這個(gè)瓶頸和上面的知識(shí)爆炸不無(wú)關(guān)系。比如物理學(xué)領(lǐng)域，以前牛頓精通數(shù)學(xué)和物理，于是他要推公式，自己信手拈來(lái)就順手發(fā)明了微積分。愛(ài)因斯坦推理廣義相對(duì)論的時(shí)候也遇到了數(shù)學(xué)問(wèn)題，不過(guò)好在他知道自己有朋友會(huì)這個(gè)，于是找到研究黎曼幾何的格羅斯曼一起推公式。而今天，也許物理學(xué)家的很多的數(shù)學(xué)問(wèn)題，都不知道上哪里去找會(huì)這個(gè)的數(shù)學(xué)家，因?yàn)樗麄冸y以描述自己的數(shù)學(xué)需求到底是什么，而數(shù)學(xué)家，更是不知道物理學(xué)家在搗鼓些什么。

最近讀到一本書(shū)，盧昌海的「黎曼猜想漫談」，里面就記載了一段很有意思的趣聞，1972年，研究黎曼猜想的數(shù)學(xué)家蒙哥馬利本來(lái)是去圣路易斯參加一個(gè)解析數(shù)論的學(xué)術(shù)會(huì)議的。中間順道去普林斯頓高等研究院坐了一坐，和朋友喝茶的時(shí)候，偶遇了物理學(xué)家戴森，就是那個(gè)著名的「戴森球」的戴森。他朋友比較喜歡交際，于是引薦了一下后他們開(kāi)始聊，蒙哥馬利就把自己對(duì)黎曼 ? 函數(shù)非平凡零點(diǎn)的分布研究說(shuō)了一下，結(jié)果說(shuō)到他猜測(cè)的密度函數(shù)時(shí)，戴森猛地驚到了，因?yàn)檫@個(gè)密度函數(shù)正好就是隨機(jī)厄密矩陣本征值的對(duì)關(guān)聯(lián)函數(shù)。而物理學(xué)家對(duì)這個(gè)東西研究已經(jīng)有二十年了，戴森本人也在十年前就系統(tǒng)地研究過(guò)隨機(jī)矩陣?yán)碚摚沁@方面的專家。就這樣物理和數(shù)學(xué)又一次有了奇妙的聯(lián)系，但不得不說(shuō)這樣的相遇是一個(gè)可遇不可求的奇跡。要知道蒙哥馬利原本來(lái)普林斯頓拜訪的對(duì)象是同樣研究黎曼猜想領(lǐng)域的大家賽爾伯格，而他們的相遇都沒(méi)有擦出智慧的火花。

物理是距離數(shù)學(xué)最近的一門(mén)科學(xué)，因此很多大物理學(xué)家本身就有非常非常好的數(shù)學(xué)功底，即便如此，他們之間也是漸行漸遠(yuǎn)，互相不知道對(duì)方在做什么，做到了什么程度，而一個(gè)人要同時(shí)精通兩個(gè)領(lǐng)域卻已經(jīng)是不可能的了，我相信黎曼猜想和物理學(xué)背后的聯(lián)系不是個(gè)例，也許數(shù)學(xué)當(dāng)中還有很多有意思的思想背后是有物理學(xué)對(duì)應(yīng)的，但是這中間也許需要大運(yùn)氣，才能讓兩個(gè)可能碰出火花的專家相遇。

除了科研領(lǐng)域越來(lái)越精深細(xì)分的領(lǐng)域之外，還有一個(gè)協(xié)作瓶頸是人與人之間天然的語(yǔ)言模糊性造成的。自然語(yǔ)言有個(gè)很大的局限性，它沒(méi)法精確表達(dá)哲學(xué)家稱為「感質(zhì)」的東西。比如一個(gè)人看到紅色，他腦袋中有個(gè)紅色的感覺(jué)，這個(gè)感覺(jué)就叫感質(zhì)，但無(wú)論他如何努力地去用語(yǔ)言表達(dá)「紅色」，他也無(wú)法在一個(gè)天生盲人的大腦里產(chǎn)生出紅色的感覺(jué)。同樣的一種體驗(yàn)，一種需求，一種認(rèn)知，本質(zhì)上都很難用語(yǔ)言真正精確地表達(dá)出來(lái)這些東西在大腦中的印象。事實(shí)上，本質(zhì)上我們是無(wú)法知道我感知到的「紅色」和你感知到的「紅色」的感質(zhì)是相同的。

語(yǔ)言的模糊性就導(dǎo)致了人與人之間的交流一定會(huì)有信息損耗，也會(huì)帶上很多主觀的假設(shè)。這個(gè)模糊性會(huì)在信息傳遞鏈條上一層層地增加。這個(gè)鏈條的縱深越深，最后的信息接收方對(duì)最開(kāi)始的信息發(fā)送方的理解就越可能產(chǎn)生偏差。當(dāng)然也未必是壞事，也可能出現(xiàn)雖然最后信息接收方誤解了信息發(fā)送方的需求，但反而給了對(duì)方一個(gè)連他自己都沒(méi)想到的更好的東西。

比如最簡(jiǎn)單的兩個(gè)人的交流的場(chǎng)景，病人對(duì)醫(yī)生的病情描述，醫(yī)生不知道病人的病因是什么因此需要病人提供信息，可病人并不知道醫(yī)生需要什么信息才能診斷病因，而這中間就是提問(wèn)的藝術(shù)了。

接下來(lái)三個(gè)人，比如從用戶到產(chǎn)品經(jīng)理，再?gòu)漠a(chǎn)品經(jīng)理到程序員。如果程序員最終沒(méi)有通過(guò)產(chǎn)品經(jīng)理理解用戶的需求，那么很可能等待他的就是返工。

但是回到小標(biāo)題中的協(xié)作瓶頸，問(wèn)題可能就出在現(xiàn)代的分工太細(xì)了，從用戶到最終的生產(chǎn)者，中間隔著太多太多層信息的損耗。一個(gè)好的協(xié)作者能夠通過(guò)不完全的信息還原出部分前面損耗的信息，但大概率來(lái)說(shuō)，并不是還原而是瞎猜。

4. 部落主義

部落主義這個(gè)詞這幾年在西方社會(huì)很火，原來(lái)這個(gè)詞指的是部落時(shí)代里，人們對(duì)自己的部落有很強(qiáng)的歸屬感和自豪感，人們會(huì)覺(jué)得自己的部落豈止是最好的，而且是只有自己的部落是最好的。部落里大家多少都有血緣關(guān)系，也有共同戰(zhàn)斗的利益，因此團(tuán)結(jié)起來(lái)一起對(duì)外有著很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。但同時(shí)部落主義也容易衍生出對(duì)其他人的不寬容，種族主義，民族主義，地域歧視，愛(ài)國(guó)主義多少都有這個(gè)意思在里面。

互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，本來(lái)專家們都預(yù)測(cè)說(shuō)，現(xiàn)在所有人都能自由地在網(wǎng)上表達(dá)自己的言論了，那真正民主的時(shí)代是不是就到了呢？結(jié)果大跌眼鏡，因?yàn)槿藗冞M(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)之后，發(fā)現(xiàn)自己原本很小眾的愛(ài)好都能找到龐大的同類群，然后慢慢地三觀相似的人會(huì)聚在一起，愛(ài)好相似的人會(huì)聚在一起，大家開(kāi)始自說(shuō)自話。群體內(nèi)的聲音在群里面被無(wú)限放大，結(jié)果遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離了對(duì)現(xiàn)實(shí)的認(rèn)知。比如在我周邊的小群體中，尤其是科研圈子里的朋友，幾乎沒(méi)有信中醫(yī)的，因?yàn)閷?duì)我們來(lái)說(shuō)藥物是否有效的判斷標(biāo)準(zhǔn)是通過(guò)大樣本隨機(jī)雙盲對(duì)照實(shí)驗(yàn)就是個(gè)常識(shí)。可是有次聽(tīng)卓老板聊到「國(guó)內(nèi)有多少信中醫(yī)的人」時(shí)，他提到了這個(gè)比例至少在 95% 以上的時(shí)候，我才意識(shí)到，不對(duì)，我知道的并不是常識(shí)，中醫(yī)有效才是常識(shí)。

接下來(lái)還有朋友圈，我有時(shí)候經(jīng)常懷疑，朋友圈里很火的東西是不是真的火呢？也許真的只是我的朋友圈里面火，而我根本看不到我朋友圈外的世界，不管我愿不愿意，我似乎已經(jīng)被困在了一個(gè)小小的區(qū)域里了。

此外還有，比如今日頭條，豆瓣，知乎，微博之類的推薦引擎會(huì)根據(jù)你的喜好向你推薦你可能會(huì)喜歡的東西，于是我可能一輩子就和某些也許會(huì)很喜歡的東西無(wú)緣了，因?yàn)樵僖矝](méi)有偶遇的機(jī)會(huì)了。羅振宇就經(jīng)常鼓吹，不喜歡的人就不要來(lái)了，罵我的人一律拉黑之類的。于是天然的，他身邊聚集的都是認(rèn)可他的人，但其他人的聲音可能他永遠(yuǎn)也聽(tīng)不見(jiàn)了。科研圈也是一個(gè)非常嚴(yán)格排外的圈子，進(jìn)入科研圈，首先需要進(jìn)入某個(gè)研究機(jī)構(gòu)，然后要有同行評(píng)審的論文發(fā)表，而且這還只是門(mén)檻，那些民科擠破了腦袋都沒(méi)法得到科學(xué)共同體的認(rèn)可，民科做出來(lái)的東西，科研工作者恐怕連看都懶得看一眼。

是，人生如此短暫，為什么要非要和自己過(guò)不去找不痛快呢？搞科研很忙的，民科那些 99% 都不靠譜的東西就不要來(lái)浪費(fèi)時(shí)間了。

只是，我害怕的是，我可能沒(méi)法選擇，正如我只要使用知乎，它就會(huì)根據(jù)我的興趣向我推薦我「喜歡」的，這個(gè)功能沒(méi)法關(guān)，而整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)可能就是這樣沒(méi)法關(guān)掉扎堆效果的。此外，我也不知道自己走出小部落之后是不是只是換了一個(gè)不落而已，其實(shí)依然看不到真相，我沒(méi)法對(duì)整個(gè)世界有個(gè)全局性的理解。

我的世界可能正在變得越來(lái)越封閉，我有點(diǎn)慌。

最后，我看到的這個(gè)時(shí)代的瓶頸是：摩爾定律碰到物理天花板了，也就是說(shuō)計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力可能也就快到頭了，也許接下來(lái)人工智能遇到的最大的瓶頸就是計(jì)算能力。與其說(shuō)知識(shí)爆炸是瓶頸，不如說(shuō)人類大腦本身是瓶頸，當(dāng)人們創(chuàng)造新知識(shí)需要的前提知識(shí)超過(guò)他大腦學(xué)習(xí)能力的時(shí)候，人類將無(wú)法創(chuàng)造新的知識(shí)。而語(yǔ)言本身的缺陷所導(dǎo)致的協(xié)作瓶頸，在分工越來(lái)越細(xì)化的今天，局限性也在不斷被放大。而部落主義會(huì)屏蔽我們的認(rèn)知，到時(shí)候真相會(huì)成為非常奢侈的存在。