“再看计算机，从诞生到现在还不到一百年，计算机间的信息交流，速度又提升了多少？
不要说早期的计算机间通信，传输速率怎样，即便在互联网络刚兴起时，距今不过三四十年的技术水平，网络接入的常见速率还只有600到1200比特每秒；
但是在今天，就我所知，伸向全世界、在联邦更完成了全面覆盖的互联网络，其中的长途干线，采用多路光纤并行传输机制，其中的每一根光纤，如果采用最新的dwdm技术，理论传输能力都可以达到1000gbps、甚至10000gbps，如果再考虑到多根光纤并行，总的传输速率还会更高。
网络的访问速率，也许，无法等同于计算机获取信息的速率，但两者之间总有一定的比例关系，我认为，可以用来衡量这一速率的提升速度。
今天的计算机系统，可想而知，从外界、从其他计算机获取信息的能力，已经强大的难以想象，譬如我们人类阅读的书本，效率最高的人也不过‘一目十行’、或者从字里行间获得潜藏的大量信息，然而计算机，却可以用线路来在一瞬间获得所有这些数据。
人和计算机的‘思维能力’，孰强孰弱，我们暂且先不考虑，至少在获取讯息这方面，人早已被计算机碾压，不仅如此，还完全没有扳回劣势的希望。”
理查德*费曼的话，语速不快，方然却听得聚精会神，他很希望从中得到一些启示。
而教授呢，则仿佛是对一墙之隔的计算机系统，产生了某种抵触，他踱步离开，走向光线明亮的长廊尽头。
“在信息的获取上，计算机，已经远远超越了人类，这是显而易见的事实。
当然此外还有另一条更明显的事实，在计算能力方面，计算机从诞生时起就碾压了人类，至少是绝大部分人类，这就无需赘述了，是吧。”
“是，在计算能力方面，人是没办法与计算机抗衡的。”
这种事实，在教育普及、计算机更普及的今天，根本就是每一个人都心知肚明，方然一边回话，一边想到eniac，世界上第一台通用电子计算机的数据，庞大到占地约百平米的eniac，现在看来何其粗陋，但即便是这样用真空管和开关、线路搭建起来的东西，每秒也能完成五千次加法，而且如果不考虑故障率（eniac的故障率很高），还可以不眠不休的7*24小时持续工作。
相比之下，一个人每秒又能做多少次加法呢：
就算夸张一些，不考虑输入、输出，至多十次吧，也根本不是eniac的对手。
第一台电子计算机尚且如此强悍，今天top500榜单上的那些巨型机，其算力之恐怖，就更不用提了。
计算机的能力，很多方面的技术指标，碾压人类，沉浸在网络世界里的方然一清二楚，但他明白费曼教授提及这些的用意，显然不是为了说废话，而是以此衬托出“人”在这些技术指标上的裹足不前。
顺着这条思路，教授继续讲下去：
“计算机的各项技术指标，至少在目前，每一年、每一季度，甚至每一个月都会有新进展，指标刷新的速度是很惊人的。
反观人类，思维的发展难易度量，指标的原地踏步，却不言自明。
照这样的趋势发展下去，总有一天，计算机的某些‘原则性’、‘关键性’的指标，也将超越人类，这是相当合理的假设；
如果这‘原则性’的指标里，也包含‘智慧’，情况就很微妙了。”
情况微妙，恩，方然顺着这思路走了一下，片刻间，甚至有些突然的恐慌。
然后他才意识到这只是假设，别的不谈，以他推演的人类文明之未来，根本没可能让计算机、人工智能的演进到达那一步，只不过这种推演，费曼教授一无所知，才会有那种近似于“计算机将毁灭世界、消灭人类”的恐慌，是这样吗。
但是教授接下来的话，却出乎他的意料，根本就没提“毁灭”这一茬：
“如果有一天，计算机的各种能力，都超越了人类，那么，人类文明或许会迎来新的纪元。
这似乎就是在发感慨，但就我的观察，以‘人的力量’来推动的人类文明，发展，越来越后继乏力，这也是一个无法回避的事实。”
是科学技术的停滞趋势吗，方然这样想到。
教授的观点果真类似：
“现代科学，表面上的情形，新技术似乎层出不穷、十分繁荣。
但是我们这些从事理论研究的人，感觉却很不一样，会议，学术交流，或者日常的浏览，至少在理论物理领域，崭新的成果，甚至划时代的理论，最近若干年来几乎就没有出现过。
究其原因，自己就在这一领域里，或许没办法做到完全的理性，客观评价；
但我的确认为，人的能力，对科学研究的限制，必然是一个越来越严重的原则性问题。
不管现代计算机技术怎样发达，工程数学、分析数学这方面的成就，如何斐然，根本上讲，这也无非是和计算尺、仪器台那样，是理论研究者的工具；如何利用这工具，或者，仅仅是如何接收这工具的计算成果，对研究者而言，可并不是一个只要睁眼看、动耳听，就可以解决的细枝末节。
方然，在你攻读的领域，是否也有一些这样的情况：
面对计算机给出的处理结果，除非是高度格式化、归一化的结论，否则，人要理解起来都极端困难。
说白了，使用计算机，无非只是代替人去计算，去趟过繁冗的中间过程，它无法替人去思考，没办法将自身的强大算力，融合到人的思考过程当中。
而现代科学的前沿领域，即便极度仰赖计算机的算力，事实上，却几乎没有什么，是仅凭计算就能解决的。
正是因为这一点，我才会想，倘若科学的进步，始终要完全依赖人的思考，
而这思考的执行者：大脑，又无法升级、演进，那么长远来看，总有一天，人类的科学技术发展会后继乏力，甚至后继无人。”
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不要说早期的计算机间通信，传输速率怎样，即便在互联网络刚兴起时，距今不过三四十年的技术水平，网络接入的常见速率还只有600到1200比特每秒；
但是在今天，就我所知，伸向全世界、在联邦更完成了全面覆盖的互联网络，其中的长途干线，采用多路光纤并行传输机制，其中的每一根光纤，如果采用最新的dwdm技术，理论传输能力都可以达到1000gbps、甚至10000gbps，如果再考虑到多根光纤并行，总的传输速率还会更高。
网络的访问速率，也许，无法等同于计算机获取信息的速率，但两者之间总有一定的比例关系，我认为，可以用来衡量这一速率的提升速度。
今天的计算机系统，可想而知，从外界、从其他计算机获取信息的能力，已经强大的难以想象，譬如我们人类阅读的书本，效率最高的人也不过‘一目十行’、或者从字里行间获得潜藏的大量信息，然而计算机，却可以用线路来在一瞬间获得所有这些数据。
人和计算机的‘思维能力’，孰强孰弱，我们暂且先不考虑，至少在获取讯息这方面，人早已被计算机碾压，不仅如此，还完全没有扳回劣势的希望。”
理查德*费曼的话，语速不快，方然却听得聚精会神，他很希望从中得到一些启示。
而教授呢，则仿佛是对一墙之隔的计算机系统，产生了某种抵触，他踱步离开，走向光线明亮的长廊尽头。
“在信息的获取上，计算机，已经远远超越了人类，这是显而易见的事实。
当然此外还有另一条更明显的事实，在计算能力方面，计算机从诞生时起就碾压了人类，至少是绝大部分人类，这就无需赘述了，是吧。”
“是，在计算能力方面，人是没办法与计算机抗衡的。”
这种事实，在教育普及、计算机更普及的今天，根本就是每一个人都心知肚明，方然一边回话，一边想到eniac，世界上第一台通用电子计算机的数据，庞大到占地约百平米的eniac，现在看来何其粗陋，但即便是这样用真空管和开关、线路搭建起来的东西，每秒也能完成五千次加法，而且如果不考虑故障率（eniac的故障率很高），还可以不眠不休的7*24小时持续工作。
相比之下，一个人每秒又能做多少次加法呢：
就算夸张一些，不考虑输入、输出，至多十次吧，也根本不是eniac的对手。
第一台电子计算机尚且如此强悍，今天top500榜单上的那些巨型机，其算力之恐怖，就更不用提了。
计算机的能力，很多方面的技术指标，碾压人类，沉浸在网络世界里的方然一清二楚，但他明白费曼教授提及这些的用意，显然不是为了说废话，而是以此衬托出“人”在这些技术指标上的裹足不前。
顺着这条思路，教授继续讲下去：
“计算机的各项技术指标，至少在目前，每一年、每一季度，甚至每一个月都会有新进展，指标刷新的速度是很惊人的。
反观人类，思维的发展难易度量，指标的原地踏步，却不言自明。
照这样的趋势发展下去，总有一天，计算机的某些‘原则性’、‘关键性’的指标，也将超越人类，这是相当合理的假设；
如果这‘原则性’的指标里，也包含‘智慧’，情况就很微妙了。”
情况微妙，恩，方然顺着这思路走了一下，片刻间，甚至有些突然的恐慌。
然后他才意识到这只是假设，别的不谈，以他推演的人类文明之未来，根本没可能让计算机、人工智能的演进到达那一步，只不过这种推演，费曼教授一无所知，才会有那种近似于“计算机将毁灭世界、消灭人类”的恐慌，是这样吗。
但是教授接下来的话，却出乎他的意料，根本就没提“毁灭”这一茬：
“如果有一天，计算机的各种能力，都超越了人类，那么，人类文明或许会迎来新的纪元。
这似乎就是在发感慨，但就我的观察，以‘人的力量’来推动的人类文明，发展，越来越后继乏力，这也是一个无法回避的事实。”
是科学技术的停滞趋势吗，方然这样想到。
教授的观点果真类似：
“现代科学，表面上的情形，新技术似乎层出不穷、十分繁荣。
但是我们这些从事理论研究的人，感觉却很不一样，会议，学术交流，或者日常的浏览，至少在理论物理领域，崭新的成果，甚至划时代的理论，最近若干年来几乎就没有出现过。
究其原因，自己就在这一领域里，或许没办法做到完全的理性，客观评价；
但我的确认为，人的能力，对科学研究的限制，必然是一个越来越严重的原则性问题。
不管现代计算机技术怎样发达，工程数学、分析数学这方面的成就，如何斐然，根本上讲，这也无非是和计算尺、仪器台那样，是理论研究者的工具；如何利用这工具，或者，仅仅是如何接收这工具的计算成果，对研究者而言，可并不是一个只要睁眼看、动耳听，就可以解决的细枝末节。
方然，在你攻读的领域，是否也有一些这样的情况：
面对计算机给出的处理结果，除非是高度格式化、归一化的结论，否则，人要理解起来都极端困难。
说白了，使用计算机，无非只是代替人去计算，去趟过繁冗的中间过程，它无法替人去思考，没办法将自身的强大算力，融合到人的思考过程当中。
而现代科学的前沿领域，即便极度仰赖计算机的算力，事实上，却几乎没有什么，是仅凭计算就能解决的。
正是因为这一点，我才会想，倘若科学的进步，始终要完全依赖人的思考，
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