「科技大蕭條」美股泡沫即將發生,康波週期低谷即將到來?

abc003 wrote:
5.4 老齡化自鎖...(恕刪)


5.5 如何填坑?
  三次技術革命後,人類開始遇到複雜度這個魔鬼。要越過新的技術台階,以前的很多推動技術變革的有益因素必須保留下來。

  在享樂主義流行的世界,社會機制和思維必須改變,比如廢除養老金機制,避免養老問題上的公地悲劇,確保一個婦女生育兩個孩子,不要讓老齡化社會轉變為深度老齡化社會。不能以減少資源消耗的角度來看待新生人口的減少,長期來看,那沒有任何意義,農業社會人均消耗資源少,但社會更悽慘。天行健,君子以自強不息,年輕人創造性推動的技術進步,能帶來新的負熵流和資源增量。

  以統一思維模式為特點的全球化必須停止,人類文明需要百花齊放。鼓勵成立相互對峙的科學共同體,容忍那些看似荒謬的學術觀點,並鼓勵競爭團隊揭露對方的噱頭。可能需要擺脫「搭便車」的思維

  由於人類率先摘取的是那些「低垂的蘋果」,不少領域以現在看來不算多的投入就取得了很大的成就,不知從什麼時候開始,大部分人想當然的認為「知其然就能造其然」,這也是各種噱頭大肆橫行的根本原因。必須向大眾表明,很多領域,可能要付出極大的努力才能實現「利其然」。唯有如此,才能保證有持續合理的社會資源被投入到研發領域。要知道,人類歷史有數不勝數的例子表明,期望越大,極容易導致失望越大,並引發非理性的反撲! 早期的很多技術研發,相對成本較小,由於不依賴公共資金的投入,個體的堅持不懈確保了「陽光總在風雨後」。人類社會可能需要在某種程度上恢復早期的這種研發體制,可以大範圍鼓勵富翁遺產設立基金,依照其遺願專門資助某一領域的研發,減輕對公共資金的依賴。千百個富翁,就是千百種思維。

6 台階的本質:複雜度魔鬼

  人是複雜性的產物,但天性喜歡簡單線性的東西。世間所讚歎的那些理論,如歐式幾何,牛頓力學、電磁學和廣義相對論,其數學形式上都簡潔明了。這種風氣甚至影響到其它領域,比如經濟學。很多經濟學理論都明顯帶有牛頓體系的樣式,幾條基本「公理」,能推導出一個龐大的體系。這種還原論思想在科學領域根深蒂固,在過去200多年也取得了巨大的成績。但不幸的是,採用理想模型,這些理論對於簡單系統很適用,如果系統稍微複雜點,比如天體力學中的三體問題(三個質量相近的天體運動),情況會變得完全不同,很小的擾動,數學解就會千差萬別。人類逐漸認識到,課本上「現實世界簡單性」的觀念只是一種理想,幾乎所有的領域都普遍存在著複雜性現象。混沌理論的研究甚至表明,甚至很簡單的數學方程,比如 x(n+1)=l-ax(n)^2:在參量空間擾動下都會產生極其複雜的混沌現象。
  最近幾十年的前沿研究表明,還原論在很多領域都遭遇到了困境,比如生物學領域,天量般的大分子之間的相互作用不可能再走還原論老路,而在湍流,等離子體,氣候等領域,複雜性現象讓相關基礎理論研究裹足不前。
  前面提到了進化樹和科技樹,生物的進化大致遵循「物競天擇,適者生存」這個規律,那麼,科技樹的演化遵循什麼規律?考察近代歷史,在研發團隊化的今天,剔除若干偶然性現象,「資本回報預期」是一個關鍵。
  在技術的早期發展過程中,人類的發明主要出於直覺和好奇心,很多技術產品看上去都帶有」簡潔為美「的風格,比如輪子,天平單擺和弓箭。但即使是這些現代看來很簡單的發明,也並不是所有文明都跨越了此門檻,典型如瑪雅文明,幾千年的歷史都沒有發明輪子。

  在文明的演化過程中,簡單技術綜合起來,構成一個稍微複雜的技術,大大提高了人類工作的效率,典型例子如馬車,帆船。在此過程中,各種技術相互關聯,相互影響,部分產品的複雜度讓現代人也倍感驚訝。比如羅馬帝國鼎盛時期的渠道供水系統。在此階段,由於傳承關聯和資源稟賦,各個文明的技術成就開始分化,很多文明所取得的技術成就,其他文明甚至在數百年之後都無法複製,比如造紙術,西方就是在接觸了成品之後都無法弄明白其技術原理。原因很簡單,早期造紙術涉及的步驟很複雜,包括水浸、切碎、洗滌、蒸煮、漂洗、舂搗、加水配成懸浮的漿液、撈取紙漿、乾燥等一系列流程,中國文明由於蔡倫的隨機擾動成功跨越門檻,其它文明沒有此運氣。
  進入工業時代後,在理論的指導下,人類嘗試著簡化單個部件模型,在此基礎上構造更複雜的技術,比如蒸汽機,內燃機,推動文明向前發展。200多年來,複雜技術系統不斷湧現,有日常生活離不開的機器設備的實物,也有讓全球文明凝聚的信息系統和規則。技術在複雜化的道路上越走越遠。今天的很多技術產品,比如波音747噴氣式飛機,包含數百萬個零部件,操作維護說明相關文檔可以堆滿一間房。再比如Windows操作系統,數千萬行的代碼,單個個體已經無法理解這樣的複雜度,必須採用分工合作等方式才能設計製造這樣的技術產品。
  複雜度發展到現今這個階段後,,技術進步所涉及的理論太複雜,技術實施複雜度或者超出了人類能力範圍,或者所要耗費的成本太高,預期回報時間太長,人類暫時已經無力再前進。 在一個人人為己,資本為王的時代,技術造就了一個扼殺自己的高複雜度台階。
 6.1 何為複雜度?
  很多程序員網友看到複雜度這個詞,估計下意識會想到時間複雜度和空間複雜度,腦子裡進而湧現出0(N)或者O(NlogN)這樣的表達式。但複雜度的含義絕對不限於計算機領域,事實上,複雜度是一個很難精確定義的概念。學者提出了各種不同的定義,《科技想要什麼》一書中提到有42種定義:
  在信息理論中,可以把複雜度理解為接收者處理信息量需要付出的努力。
  在分形理論中,複雜度表示系統的「模糊狀況」。
  在語法學中,複雜度是描述一個系統所需要的語言的普遍性程度。 。。。
  大量的定義,反而使得複雜度這個概念複雜起來。即使針對技術領域,也存在大量的定義,比如,國際貿易方面就提出了EXPY指數來衡量出口產品的技術複雜度。但就技術演化而言,本文提出的技術複雜度(強調下,不是科學複雜度)可以這麼理解:驗證和設計一個產品所需要的各層次人力資源量和技術部門的配合程度。
  早期人類社會的技術複雜度很低,大部分技術產品的創造來自於對於自然界的一種簡單模仿和利用。比如木質標槍,原始人類最初是從折斷的部分樹枝聯想到可以利用其銳性,但樹枝的折斷界面具有某種隨機性。為了生存,人類開始想到可以把不具有銳性的界面改造成具有銳性,借助最原始的石斧,木質標槍因此誕生。這種原始標槍的製造不需要太多的腦力和體力,只需要最基本的工具,單個個體可以在比較短的時間內完成。
  技術有個特點,和生物進化類似,誕生後就具有自我發展性。出於各種目的,人類開始改進最初的低複雜度產品。仍然以木質標槍為例,為了更進一步提高銳性和殺傷力,各種各樣的措施被人類發明出來。比如加裝尾翼提高穩定性;把標頭部分進行碳化處理;改用金屬材料提高殺傷力。改進的過程意著複雜度大幅提高,個體已經不可能在較短時間內製作出來,需要外界投入更多的人力物力.。
  技術的相互關聯和相互嵌入,雖然提高了複雜度,但大大提高了人類的能力,因此,人類有動力持續加以改進。尤其是工業革命後,資本活躍起來,讓人類的技術複雜度以指數級擴展開來。一方面,廣度上,很多看上去普通的技術產品,比如自行車,其背後涉及的工業部門可能多達幾十個,勘探,採礦,冶煉,鑄造,機械和化工,現在沒有任何人能單個從零開始做出和流水線媲美的自行車。至於像土星五號火箭這樣的巨無霸,可能需要整個地球的產業鏈來支撐。在深度上,單個技術產品的原理已經不是靠工匠的經驗所能支撐,很多技術產品,需要的科學家和理論計算超過一線製作人員,比如噴氣式飛機和航母。很多技術產品的原理設計已經逼近經典理論極限,比如INTEL的最新CPU。
  日益升級的技術複雜度,終於造就了一種奇怪現象:資本推動了技術複雜度的升級,但最終厭惡現今的高技術複雜度。 技術及其複雜度,一如人類和自己身上的肌肉,肌肉的收縮提供動力,推動人類向前運動,一般情況下,肌肉越多,人跑的越快,但隨著肌肉的增加,肌肉本身要花費更大的能量來推動自身向前,跑步速度會開始下降,如果找不到優化肌肉的新方法,最終會出現一種情況:一個超級大胖子,再也不能向前邁動一步。
只要那斯達克比標普強,就還在吹,就不會跌,太先知不見得是好事。

abc003 wrote:
5.5 如何填坑?...(恕刪)
abc003 wrote:
5.5 如何填坑?...(恕刪)

  6.2 紛繁世界背後的兩條規則:適者生存和資本回報預期
  相信很多人年幼的時候都有過疑問,為什麼世界上有這麼多千奇百怪的生物?從大洋深處數百噸重的藍鯨,到叢林中的毒蠍;從翱翔天際的雄鷹,到寄生於人體內的蛔蟲,如此繽紛多彩的生物種類怎麼來的?而另一方面,人類很早就觀察到,生物的生存能力讓人歎為觀止,舉一個例子,在美國死谷(Death V-alley)的鹽湖裡,那裡的水可以瞎眼傷皮,但是其中卻滋生了小蟲。在酷熱荒蕪的沙漠裡,無數小生物全靠黃昏的露水而活下來。這些生物生存的本能和力量叫人驚嘆不已。
  工業革命之前的世界,把生物界的奇蹟歸功於上帝的設計。從18世紀開始,理性主義開始得到知識界的推崇,很多人開始在上帝之外試圖回答這個問題。而達爾文的進化理論是其中最成功的。 當達爾文寰球考察的時候,他發現很多看似不同的物種有著同樣的祖先,而後來,他又接觸到馬爾薩斯的繁殖和競爭概念。因此,「物競天擇,適者生存」這一理論開始萌芽,在《物種起源》一書中,達爾文正式提出了進化學說。
  生物永恆出於競爭之中,每種生物在繁殖下一代時,都會出現基因的變異。若這種變異是有利於這種生物更好的生活的,或者說具備競爭優勢,那麼這種有利變異就會通過環境的篩選,以「適者生存」的方式保留下來。因此,源自同一祖先的生物,在不同環境下,不同的基因變異被保留下來,日積月累,後代看上去就成了兩種不同的生物。
  紛繁多彩的生物進化樹,就動力學機制就在於簡單的隨機變異和「適者生存」四個字。
  現代世界所構建起來的龐大科技樹,其背後的演化機制也很簡單----資本回報預期。
  技術的演化和生物的進化有不同之處,比如說,人類自由意識的影響,也有很多類似之處。一方面,二者都不可能脫離前代基礎,也就是說,完全全新的生物和技術都不可能存在,另一方面,二者都受基本物理法則所支配。很神奇的是,二者都能通過「交配」來產生新一代。

  在早期的技術研發階段,除了利益回報之外,個人的智慧和好奇心也是一個重要的機制。但從19世紀晚期開始,情況發生了變化。隨著科技複雜度和規模的提升,個人天賦的比重開始下降,像愛因斯坦那樣一個人就可以開創一個全新領域的例子越來越少。與之相反的是,職業化,集體化和工程化開始普及。從愛迪生建立實驗室,到後來的貝爾實驗室,各種各樣的實驗室如雨後春筍般建立。這一轉變到了二戰中達到了巔峰,原子彈,導彈和計算機就是大規模政府投入後才發明的。  二戰後的技術研發,主要依靠集體(公司或國家)的力量,或者說,技術研發要看資本的臉色。
  二戰後的技術演化過程中,不同種類的技術相互關聯和嵌入,形成各種各樣的新技術。但新技術是否能推廣開來,不在於新技術是否炫酷,而在於資本預期是否能從中牟利。比如說,ATM(Asynchronous Transfer Mode異步傳輸模式的縮寫)技術是一種建立在傳統電路交換基礎上的數據傳輸技術,在上個世紀90年代初很火,早期也受各大電信公司的歡迎。但ATM技術最終敗給了IP技術,原因很簡單,IP技術雖然有眾多缺點,可以在現有網絡上就能運行起來,費用低廉;而ATM技術的部署成本太高,操作也很複雜,預期要投入天文數字般的經費後才能運營,資本最終做出選擇,IP技術完勝。
  在一個資本統治的世界,任何技術創新都必須滿足資本的回報要求。在研究公司間競爭狀況時,克里斯坦森提出過影響深遠的顛覆創新和維持性創新概念。而就技術本身而言,創新可以分為三大類:http://www.hbrchina.org/2015-07-21/3188.html
  性能提升型創新,效率提升型創新和市場創造型創新。
  性能提升型創新體現為新產品替代舊產品。一般情況下,此類創新產生的新工作崗位十分有限,因為新產品是替代性的,一旦消費者購買了新產品,就不會再購買舊產品,比如購買了一輛豐田普銳斯後,你不會再去買一輛凱美瑞。在《創新者的解答》中,克里斯坦森將這種創新稱為維持性創新,所有成功的傳統公司都會試圖不斷複製此類創新,因此會為其配置大量資源。
  效率提升型創新是幫助公司以更低的成本製造成熟產品或服務,以便用更低價格出售給原有客戶。效率提升型創新有兩個重要的作用,一是提高生產效率,這對保持競爭優勢至關重要,但會帶來痛苦的副作用:削減工作崗位;二是釋放資本,使其運轉更高效。豐田的生產系統讓公司原本兩年的庫存週期驟減為兩個月,幫助公司釋放了大量資金。
  市場創造型創新則是通過對複雜或昂貴產品進行革命性的改進,吸引新的消費者群體,創造出全新的市場。計算機的發展是此類創新的代表。最初大型機造價高達幾十萬美元,且僅供一小批專業人士使用;個人電腦則將價格降至2000美元,使消費者群體擴充至幾百萬人;現在智能手機只要200美元,從而將消費者群體擴充至全球數十億人。
  資本通常喜歡前兩類創新,因為資本厭惡風險,而前兩類創新是在已有基礎上進行改進,風險較小。 相比之下,市場創建型創新就沒有這樣的投資吸引力。因為這類創新的投資回報期需要5到10年,而效率提升型創新只要1到2年就能見效。更糟糕的是,前者需要大量資本才能形成規模;而後者則會減少公司資本規模。

  現在技術創新面臨的問題就是,在一個技術複雜度日趨高漲的年代,市場創建型創新的吸引力愈發下降。過去的低複雜度世界,個別資本還能聚焦長遠,以便實現對競爭對手的顛覆。而在現今這個年代,很多技術路線的探索可能需要大量時間和巨額資本,風險超高,預期回報也不明朗,資本自然敬謝不敏。也許,這是命中注定的「資本主義的窘境」。
  最後說下,生物進化和技術演化都有違背基本規則的例外。比如說,寵物狗的很多形態根本沒有任何獨立生存能力,但人類干涉後,人類的情感需求催生了各種稀奇古怪的寵物狗種類。同樣,資本也咬牙接受了冷戰中的軍備競賽。
abc003 wrote:
  6.2 紛繁世...(恕刪)


6.3 技術進步和技術革命:複雜度的變遷
  當人類把低垂的「線性果實」摘光後,撞上了非線性/高複雜度台階。
  6.3.1 運輸/動力系統的演進例子 
  人類最初的動力來源是自身肌肉,運輸,狩獵,種植,採集和灌溉這些體力活都是依靠自身完成的。對於原始人類而言,這一條動力來源道路方便簡潔。但很遺憾,作為萬物之靈,造物主賦予了人類較多的靈巧性,但在體力上遠不如牛馬。依靠自身力量,人類能完成的工作很有限。比如,春耕時,如果靠人力來翻地,效率不到牛的一個零頭。  
  在文明進化過程中,人類逐步從自身體力轉向利用畜力,因為這是一種符合經驗直觀的技術道路。這一過程對原始人類來說是比較麻煩的,首先,必須進行牲畜馴服工作,而後,採集草料,建造棚舍,而為了更好的進行動力轉,人類逐步發明了輪子,犁具,馬鞍,轡頭。相比於原來人類的雙手,現在的複雜度已經大大提高,專業分工開始出現。但技術改進帶來的好處開始湧現,依靠畜力的初級應用,人類的生產力有了本質性的提高。 
  人類並不滿足於此,開始把畜力用於交通系統。

  世上本沒有路,走的人多了,就有了路。在畜力出現後,為了減少能量損耗,促進貨物流通,馬拉車逐漸普及開來。於是,必須造專門的道路來供馬車馳騁。要修路,即使是簡單的土路,也需要有人進行管理,有人提供工具,有人規劃進度和細節,有人負責造橋,而馬車本身,其複雜度也不是其它日常用品能比擬的,包括精密配合的軸承,方便的轉向構件,初級減震設計,馬匹控制系統等等,可以這麼說,一個馬車運輸系統所涉及的複雜度,是大部分農業工作的幾十倍,上百倍都不止。反映在宏觀層面上,大部分文明在演進過程中,都設立了專門的機構來維持馬車/馬匹系統的再循環。 
  古典文明時期,人類為什麼願意維持這樣高複雜度的系統?因為其帶來的好處是原始人類所不能想像的。  在原始社會時期,人類可以通過鍛鍊來增強體力,通過改進籮筐來減輕肩膀的磨損,但當任務發生數量級變化時,不可能依靠個體肌肉力量的聚合來完成畜力系統(尤其是馬車系統)所能完成的工作。最淺顯的事實:在原始社會時期,不可能依靠人力挑動籮筐或推動手推車,在可承受的開銷之內,把穀物運到千里之外,就是人數再多,再怎麼改進籮筐和手推車也沒用。因為人本身的單位時間消耗擺在那裡。
  畜力替代人力,是一場技術革命,其效果不是個體體力範圍內的任何技術改進所能達到的。
  畜力系統興起之後,直到18世紀末之前,數千年的時間內,佔據著人類動力運用方式的主流。在這期間,人類進行了大量的技術改進,複雜度穩步上升。以馬車系統為例,車廂變大,座位越來越舒適,裝飾越來越精美,但必須指出的是,馬車系統的核心沒有得到太大的改進,也就是說,馬車的動力並沒有持續提高。  
  在長期演進過程中,無論戰爭還是商用,東西方的馬車,有一匹馬拉,有二匹馬拉,四匹馬拉,有八匹馬拉。但馬匹的數量並不能持續增長下去,也就是說,超過一定限度之後,不能依靠增加馬的數量來換取動力的增長。  

  有人可能覺得比較奇怪,多加幾匹馬為什麼不能導致動力的增長?  很簡單,即使在現代工業也無法保證一個複雜多路動力系統輸出功率能完美疊加。實踐中,馬匹數量增加之後,系統複雜度增加,控制系統不可能保證所有馬的動力同時同方向,到了一定規模之後,相互之間抵消得越來越多,而另外一方面,馬匹增加了,馬的保養和草料負擔也增加了。增加馬匹後,如果馬場系統增加的動力不能抵消掉開銷的增加,那麼增加馬匹在經濟上是虧本的事。  
  因此,諸多文明在馬車系統上最終的演進都一致,在達到一定規模後,不再增加馬匹,而這一模式保持了數千年之久。

  瓦特改進蒸汽機後,1814年,史蒂芬孫根據蒸汽機原理,研究出世界上最早的可以在鐵路上行駛的蒸汽機車,但它像初生的嬰兒一樣,醜陋笨重,走得很吃力,像個病魔纏身的怪物。 
  相對於已有的馬車系統,蒸汽驅動的機車劣勢很明顯,首先,必須專門鋪設鐵軌,修路的成本遠超一般的道路,而且不靈活,逢山不能繞路,遇水必須搭橋,其次,最初的火車本身結構複雜,價格昂貴,可靠性低,動輒故障。此外,火車需要大量的專業人員進行保養,相比於馬可以隨處覓食,火車必須使用煤做動力。

  面對構造簡單、震動厲害、速度緩慢的這個怪物,有人駕著一輛漂亮的馬車,和火車賽跑,譏笑他:「你的火車怎麼還沒有馬車快呀?」有人責怪他的火車聲響又尖又大,把附近的牛都嚇跑了。  
  然而,史蒂芬孫堅信火車一定能夠超過馬車,具有遠大的前途。相比於馬車系統,火車的一系列缺點都可以彌補,因為馬車系統已經沒有改進的潛力,而採用蒸汽動力的火車前途無限!。 
  他以科學的態度,正視火車的缺陷,作了一系列改進和革新:減少了機車排氣發出的尖叫聲,加強了鍋爐的火力,提高了車輪的運轉速度。1825年9月,史蒂芬孫再次進行了試車表演,而這次,好事者的馬車卻被遠遠甩在後面。   
  之後就不用說了,火車速度越來越快,運載量越來越大,其作用是馬車系統根本不能想像的。


6.3.2 技術革命的特點和複雜度的變化
  回顧畜力替代人力,蒸汽動力取代畜力的兩次技術革命,可以觀察到技術革命的幾個重要特點:
  1 技術革命後的產品能完成原有技術道路上不可能依靠數量的堆積就能完成的任務。
  比如理論上可以依靠一萬架馬車運輸十萬噸煤到千里之外,但花費之高,讓任何理性的經濟人都會放棄該選項。 
  同樣的道理,蒸汽機的任何改進和並聯都不可能推動飛機上天。

  2 一條技術道路開闢之後,初期的特點是複雜度的提升慢於效用的擴大,因此,資本很願意投資技術改進,但之後,增加複雜度帶來的回報開始遞減,慢慢的,複雜度要進一步提升,花費的代價越來越高,而回報逐漸追不上複雜度擴張的步伐。

  最典型的就是火箭技術。 
  沿著化學火箭的道路,初期依靠增加發動機的個數,增大內部攜帶的燃料,提升初始質量與最終質量之比,火箭推力迅速上升,1957-1969,短短12年,人類就從初離家門一躍而至月球漫步。但之後,人類發現這條道路不能再走下去,因為理想條件下,質量比要取對數後才能反映到速度上,因此,依靠提升質量比,火箭質量指數式增長,才能勉強換來速度的線性增長,而1969年的一枚土星五號火箭價格,換算到今天可以造一艘核動力航母,如果要登陸火星,質量比會是一個天文數字,登陸火星的花費可以購買成百上千的核動力航母,任何國家,再怎麼財大氣粗,也不會承擔這樣的開銷。 
  不發生技術革命,人類只能止步於月球。
  這種複雜度導致的邊際效用遞減現象在所有領域都存在。很多初期迅速發展的技術,在經歷了前期的技術大進步後,走到後期都是複雜度飛速上升,任何一點性能的改進都要投入大量的資源。
  初期集成電路的改進很方便,全世界有很多廠家都具備資金和實力,但到後期,動輒數十億美元的投資已經讓絕大部分企業無力承擔,基本上只剩下少數幾個玩家。  
  戰鬥機的升級換代也是如此,二代機全世界有幾十個國家能造,三代機只有少數幾個國家能造,4代機只剩下2.5個國家能造了。

  3 沿著舊有的技術道路,希望通過改進來開闢一條新的技術道路是不可能的。人類歷史上的技術革命都是非線性突變,沿著一條已有技術道路進行改進,這是大腦思維的一種線性習慣。算盤再怎麼改進,也不會產生類似計算機(不一定是電子計算機)這樣的工具。通過工藝改革,機械控制系統的精度可以上升,但永遠無法媲美基於電氣/電子的控制系統。沿著縮小電子管的道路走下去,不可能導致集成電路的出現。  因此云計算,物聯網這樣的概念很大程度上都是科技噱頭,遠沒有其所描述的那樣能全方位改變人類社會。

  4 技術革命難以預見。和大眾的思維相反,絕大部分情況下,難以預測技術革命的爆發點。因為絕大部人的思維方式都是遵循線性規律,把發展曲線無限外延,而實際情況絕對不可能這麼發展。
  比如在20世紀50年代,計算機已經出現,但極少有人能想像到後來軟件技術的大爆炸,即使到了20世紀80年代,也很難想像微軟這樣的企業會成為世界市值最高的企業。所以,那些宣稱要領導產業革命的概念,生物工程和新能源等等,已經喊了數十年了,聲嘶力竭的吸引大眾注意力,其實只是反應了其內在乾貨不足,只能靠畫大餅來維持社會關注和資金投入。生物工程方面在上個世紀末在基因測序方面進展神速,秉持還原論的思想,很多人簡單的認為可以用基因信息來治療疾病,但人體是一個極其複雜的非線性系統,最終人類發現此路崎嶇坎坷。
  高檔奢侈品專賣店是桃李不言下自成蹊,街頭小店弄個大喇叭,天天播送「好消息,好消息,上市新品跳樓價」。

  5 導致一條技術道路進行改進,最終複雜度迅速上升的原因歸根到底是物理定律的限制。 
  現有火箭發動機都是基於化學燃料燃燒推進,按照齊奧爾科夫斯基提出的公式,能提升的空間現在看來是很小了。一位網友介紹到:今天最高比沖的實用型火箭發動機,波音公司的RL-10B-2,雖然在循環方式(完全膨脹),推進劑類型(氫/氧)、噴管設計(大面積比、可伸縮的碳/碳材料噴管)三個主要方面都採取了最有利於提高比沖的措施,比沖仍然只達到了466.5秒,比起它的直系老祖宗,1958年開發的RL-10只提高了10秒多,可見提高比沖之艱難。   
  通信中的香農公式限定了信道容量,無線信號的繞射性決定了頻頻空間有限,要想拓展終端能用到的流量,只能靠大規模部署基站來實現某種程度上的空分復用,但代價就是管理複雜度和成本的急速上升。  
  摩爾定律很快就要到頭了,因為10納米以下,量子效應就要來進行干擾。指望通過簡單計算能力的增加來實現強人工智能是一廂情願的幻想。
數主貼的文章有通過原文作者的同意轉載嗎?

全部貼上來有點誇張吧,
應該是要寫心得感言分享才對~
abc047 wrote:

應該是要寫心得感言分享才對~


我的心得在第一頁,10年前我已有過類似的想法,也和網友討論過類似問題

但是無奈許多網路討論素質+硬底子不太行,也不能理解這種想法

但是看到這篇好文分享給大家

其實這篇作者也是看了許多著名 如庫資偉爾的「奇點破近」 凱文凱利的「失控」

全球通史 、槍砲鋼鐵病菌、等著名科技史書籍 甚至是劉心慈的「三體」

普立高金的耗散結構理論等等等的研究經過消化吸收和系統化的重新思考得出的結論


abc003 wrote:
我的心得在第一頁,10...(恕刪)


  6.3.3 正在面臨的高複雜度科學魔鬼
  現在橫亙在人類面前的新技術台階,其高複雜度既有理論上的,也有技術本身上的。前面提到過,科學的意義在於為技術試錯指明可能的方向,減少試錯的次數和成本。但科學發展到今天的龐大規模,一方面,已有科技道路的分工之細,子領域之複雜,已經遠遠超出前輩科學家的想像。另一方面,傳統的線性分析手段在新領域遭遇了困境。
  科學體系的構建之初,很多科學家往往是全才,一人精通數個領域,比如牛頓在數學,力學和光學方面都成就斐然。即使在愛因斯坦的年代,也存在費米這樣的物理學全才,但科學大爆炸後,分工越來越細,現在這樣的人物已經不可能存在,絕大部分科研工作者都是關注於一個極小的領域。

  舉一個例子:南方週末的報導:拯救宇宙中最宏偉的定理 http://www.infzm.com/content/110925大致內容是四位數學家——史密斯、邁克爾?阿施巴赫(Michael Aschbacher)、理查德?萊昂斯(Richard Lyons)、羅納德?所羅門(Ronald Solomon)——他們剛出版了一本書,延續著180多年來的工作,全面概述了數學史上最大的分類問題。這本書叫《有限單群分類》(The classification of Finite Simple Groups)。但對於代數學家而言,這本350頁的巨著是一座里程碑。它是一般分類證明的摘要,或者說是導讀。完整的證明多達15000頁——有些人說接近10000頁——而且散落在由上百名作者發表的數百篇期刊論文中。它是數學史上最龐大的證明。
  為了保存「宏偉定理」長達15000頁的證明,幾位年老的數學家正在與死神賽跑。全世界能夠理解這些證明的人所剩無幾,他們害怕在年輕一代數學家接班之前就會離開人世。2011年的這本 著作只是勾勒出了證明的梗概。實際文獻無與倫比的篇幅將這個證明置於人類理解能力的危險邊沿。「我不知道有沒有人將所有東西都讀過了。」所羅門說,他現在66歲,整個職業生涯都在研 究這個證明。(他兩年前剛從俄亥俄州立大學退休。)在慶功會上接受慶祝的所羅門以及其餘三位數學家,可能是當世僅有的理解這個證明的人,而他們的年歲令每個人擔憂。史密斯67歲,阿 施巴赫71歲,萊昂斯也已經70歲了。「我們現在都老了,我們想在為時已晚之前,將這些想法傳遞下去,」史密斯說,「我們可能會死,或者退休,或者把東西忘掉。
  換句話說,全世界已經沒有接班人來從事這項群論(廣泛應用於粒子物理學)中的基本工作。這種情況不單發生在群論領域,其它很多領域也發生過。在一個科研工作者數量幾十倍於愛因斯坦時代的世界,由於分工過細和高複雜度,很多子領域竟然後繼乏人!儘管人類做出了很大努力,簡化前沿成就,讓後來者能更容易上手(舉一個例子,赫茲讓電磁場方程的數學表達形式更清晰簡單),但正如一位教育學者說過的,大部分人永遠學不會微積分,必須承認個人的智慧能力如金字塔般分層次,即使對於頂尖的那一部分人,再牛的輔助手段和先進教學方法,也無法讓他們在初中年齡之前掌握微積分。而微積分只是前沿的一個基本工具,後續的很多知識,其難度遠遠超過微積分。現今年代,真正能明白某個子領域前沿的人是少數。在這種情況下,很難指望該子領域繼續取得革命性突破,並帶動整個科技前沿的發展。

  體量快要壓垮自身的同時,在很多領域,非線性這個魔鬼開始來騷擾了。從牛頓時代開始,絕大部分科學家都厭惡非線性,往往採用各種疊加手段和理想模型來避開非線性。而大部分教科書(研究生階段之前),都是重點討論線性情況,對於非線性都是一筆帶過。原因很簡單,前輩的大部分理論成就,都是採用線性方程描述的! 絕大部分非線性情況是找不出解析解的,只能採用各種複雜手段去逼近。理論儲備如此,自然希望處理問題也採用線性手段。
  但真實的世界是非線性的。舉幾個例子。
  第一個例子是孤立波,1834年秋,英國科學家羅素在河流中觀察到這個現象,羅素認為孤立波絕對不同於普通的水波,應是流體力學的一個解,並試圖找到這種解,但沒有成功。因為傳統的線性分析手段無法給出解釋。後來在非線性電磁學、固體物理、流體動力學、神經動力學等學科中,相繼提出了一些與孤立波有關的問題。在100多年的歷史中,孤立波與孤立子是推動非線性科學發展的重要概念之一。大家可以去搜索一下相關方程,其複雜度遠遠超過大部分人的想像。 http://blog.sciencenet.cn/blog-205890-215194.html
  同樣,湍流等現象也是傳統流體力學所無法解釋。

  第二個是等離子體的非線性。人類對於托卡馬克裝置寄予了極大的期望,期盼「人造太陽」能一勞永逸地解決能源問題。但幾十年的研究下來,發現磁約束遠不是想像中那樣簡單,近年來相繼在托卡馬克實驗上發現了多種等離子體的約束模式,不同模式之間的轉換具有典型的非線性動力學特徵,外部控制參數的小的變化會導致等離子體約束特徵突然的、大的變化,是為約束分岔(其實可以理解為蝴蝶效應的變種)。


  第三個是生物體。為什麼一堆大分子結合在一起,就能自我行動,自我覓食和自我繁殖?為什麼一個受精卵可以成長為一個胎兒?線性手段根本無能無力。生物體這種自組織現象找不到合適的數學描述手段。
  過去的幾百年,可以用各種線性手段來逼近非線性,但科學發展到今天,前沿顯然再也不能這樣做「縮頭烏龜」,而非線性天生就具有高複雜度!

abc003 wrote:
我的心得在第一頁,10...(恕刪)


概念很好,但如果我是你我不會拿出來分享,因為事情還沒成功之前千萬不要說出來,
應該把握時間大賺一筆,等你賺到了這樣的機會時,再說出來比較有戲劇張力.
亮的發白 wrote:
概念很好,但如果我是你我不會拿出來分享,因為事情還沒成功之前千萬不要說出來,
應該把握時間大賺一筆,等你賺到了這樣的機會時,再說出來比較有戲劇張力.


如果有越多人能夠理解現實科技發展的困境

困境被突破的可能性就越大

因此分享是一種美德

以下是人類的生理極限的案例

 舉一個例子:南方週末的報導:拯救宇宙中最宏偉的定理 http://www.infzm.com/content/110925大致內容是四位數學家——史密斯、邁克爾?阿施巴赫(Michael Aschbacher)、理查德?萊昂斯(Richard Lyons)、羅納德?所羅門(Ronald Solomon)——他們剛出版了一本書,延續著180多年來的工作,全面概述了數學史上最大的分類問題。這本書叫《有限單群分類》(The classification of Finite Simple Groups)。但對於代數學家而言,這本350頁的巨著是一座里程碑。它是一般分類證明的摘要,或者說是導讀。完整的證明多達15000頁——有些人說接近10000頁——而且散落在由上百名作者發表的數百篇期刊論文中。它是數學史上最龐大的證明。
  為了保存「宏偉定理」長達15000頁的證明,幾位年老的數學家正在與死神賽跑。全世界能夠理解這些證明的人所剩無幾,他們害怕在年輕一代數學家接班之前就會離開人世。2011年的這本 著作只是勾勒出了證明的梗概。實際文獻無與倫比的篇幅將這個證明置於人類理解能力的危險邊沿。「我不知道有沒有人將所有東西都讀過了。」所羅門說,他現在66歲,整個職業生涯都在研 究這個證明。(他兩年前剛從俄亥俄州立大學退休。)在慶功會上接受慶祝的所羅門以及其餘三位數學家,可能是當世僅有的理解這個證明的人,而他們的年歲令每個人擔憂。史密斯67歲,阿 施巴赫71歲,萊昂斯也已經70歲了。「我們現在都老了,我們想在為時已晚之前,將這些想法傳遞下去,」史密斯說,「我們可能會死,或者退休,或者把東西忘掉。
樓主可以提供word檔嗎,我想好好讀一讀看看,用mobile01看太痛苦了,謝謝。
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