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“科技革命”的正反馈数学物理模型分析 精选

已有 3192 次阅读 2024-4-17 16:36 |系统分类:观点评述

不同时期和不同地区的人类行为和文明进展并不完全一致。

要想进行横向对比,需要像欧式几何一样有一定基本公理和假设。其中最重要的几条:1)从统计意义上来讲,各个地区的人群智商相仿;2)经济超速发展取决于能量释放;3)事物发展遵循规律,不会突然出现,一定有基础和前兆。

基于这样的公理,我们来探讨一个全世界都关注的问题:为什么工业革命发生在英国,且整体实力快速超越亚洲。

如果以公元1500年为界来观察世界,哥伦布刚刚横跨大西洋(1492年)发现新大陆没几年。而中国的超级大船已经在100年前就从亚洲达到了非洲。世界的主要财富依旧集中于亚洲,而不是欧洲。尤其是中国出产的丝绸、茶叶和瓷器是欧洲人喜爱的商品。欧洲土地相对贫瘠,缺乏贵重金属矿床,在与亚洲的传统贸易中并不占优势。这种情形哪怕到了1750年依旧如此。

但是,当时间来到19世纪中叶,尤其是1840年鸦片战争的时候,中欧的科学和国家军事实力出现了大的代差。在短短的100年之内,欧洲好像脱胎换骨。其实,科技的迭代加速发展在现今也在发生。简单考察一下最近几十年人类的高科技发展,短时间内发明大量槟榔满目的新奇高科技产品,GDP高速增长等等,就可感知这种多骨诺骨牌一样的科技创新效应,创新力和能源消耗成指数上升。

指数规律很是迷惑人,在开始的时候增长很缓慢,看不出任何新奇的地方。但是,到了某个拐点,很短时间内,曲线就飞速上扬,让人瞠目结舌。这时候,我们就可以称之为“科技革命”。

依照这个数学物理规律,我们来分析一下过去的这种指数规律是怎么形成的。

首先来看英国时期的工业革命。这一切的起点可以归结为新型蒸汽机的出现。这些蒸汽机需要燃料把水加热生成蒸汽,取得动力。于是,英国的煤成了最天然的选择。有了煤,蒸汽机动力增加,随后蒸汽机参与煤的开采与运输,于是形成了一个正反馈,更多的蒸汽机可以开发更多的煤,而更多的煤则可以支撑更多的蒸汽机。于是乎这种正反馈形成闭环,科技创新与工业革命的黎明到来。

虽然人类的智慧起到了推波助澜的作用,最本质的核心却是人类以这种方式让自然存储的煤资源,在短时间被涌现。如果英国没有煤,即使把整个欧洲的树木砍光,也不足以支撑工业革命,即使再先进的蒸汽机也不行。

当发现石油之后,柴油机和汽油机作为动力,再现了煤和蒸汽机的故事,只是外延了一下,算不上新的革命。充其量,是两个表兄弟,属于一个家族。

当然,这个模型简化了整个的工业革命进程。有很多人为此付出了才智,社会也为此做出了调整。但是这并不与上述的机制相矛盾。

时间来到上个世纪中,晶体管和芯片开始出现。依据上述新定义的模型,此时出现了一个新的正反馈过程。晶体管提高了芯片的运算效率,可以制造出更加精致的仪器。这些仪器凑在一起,开发出新的光刻机,可以蚀刻更小的晶体管和更高效的芯片,于是在开发空间和效率这个资源上形成了一个新的反馈。在短短的时间内,以芯片为代表的科技形成了一次新的指数飞跃。在这个意义上,完全可以称之为一次新的革命。

很多人把上个世纪的工业快速发展依旧归结为传统工业革命的延续,在我的模型看来并不正确。迷惑人的地方在于这次开发的是空间资源,而非传统意义上的能量资源。或者就好比很多人并不理解财富的含义,只是把具体的钱当成财富。

当以ChatGPT为代表的人工智能出现时,一个新的正反馈系统开始出现。人工智能可以自己编程序,修改自己的代码,进一步提升自己的智能,这种正反馈是最让人惊奇的地方。其速度要远远快于工业革命和芯片革命,按照规律,我猜不要十年,新一轮智能科技革命就会基本完成。立此存照,十年后的社会,远非我们能想象。

很多人用常规参数来判断“科学革命”是否到来。比如,如果用GDP来衡量工业革命,我们会发现在工业革命发生的前后,GDP并没有那么大幅度地提升,这是因为这种科学革命需要一个传递过程,从局部突破到整个社会链的改变需要时间。这就像湖中的涟漪,一圈一圈向外传播。

现在我们还没有完全感受到人工智能的影响,GDP大多还是依靠“传统的”信息产业和工业来支撑。但是,我们一定要相信,芯片尺寸技术固然重要,但是,在十年内,更需要注意人工智能带来的“智能革命”的更新换代。依托这种新技术的公司很可能会超越目前与芯片相关的巨型企业。

中国现在正处于这个变革的核心地带。我们已经有了先进的5G技术,大量的计算机与信息技术工程师和科学家,配套的设施。唯一需要的是快速部署,与前瞻性的工作,这一点上,我们还稍显被动。

找到一种形成正反馈的技术并不容易,英国恰好发明了蒸汽机,引领了一次伟大的科技革命。当摩尔提出摩尔定律时,他可能并没有意识到这是一轮新革命的物理规律基石。目前的人工智能可以自我迭代快速提升智能时,科学家和企业家应该意识到这种新革命的伟大意义。

能处在这样的时代倍感荣幸。只是世界太快,我们还没完全研究清楚过去的规律,新时代已经碾压历史,我们何去何从。



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