張首晟教授：區塊鏈讓社會變得更加公平 與人工智慧的結合令人激動 | IT領袖峰會

雷鋒網消息，由深圳市人民政府和數字中國聯合會聯合主辦的2018中國（深圳）IT領袖峰會於2015年3月24-25日在深圳舉行。在25日的大會上，斯坦福大學終身教授、丹華資本創始人張首晟發表了主題為「量子計算、人工智慧與區塊鏈」的演講。

在演講中張首晟表示，科學發展最大的驅動力是好奇心的驅動，並介紹了從理論研究與實驗小組合作發現Majorana粒米子（天使粒子）的過程。天使粒子的發現重構了之前量子計算的框架，改變了之前「把量子比特做得越多越好」的方向，實現了從量變到質變的改變。這一研究會對量子計算、人工智慧等領域產生突飛猛進的發展。而區塊鏈技術的出現對於人工智慧來說能夠產生一個數據市場，在解決人工智慧學習急需的數據。

「有了區塊鏈之後，這個數據市場的產生，我們也真正能夠使得社會變得更加公平。」張首晟說。

張首晟教授還提到未來理想的世界模式：每個人擁有自己所有的數據，這是完全去中心化的儲存，同時機器學習可以更有效地使用目前在大數據模式下被歧視的「少數派」擁有的數據，從而進一步提高機器學習的準確率，真正能夠把一個醜小鴨變成一個美天鵝，「在這個世界裡面真正達成區塊鏈和人工智慧互相共存的世界理念，它們是會最有價值的。」

以下是雷鋒網整理的張首晟演講全文，雷鋒網作了不改變原意的編輯：

很多比較有意思的科學發現都跟哲學觀念的改變有所關聯，最根深蒂固的哲學觀念就是中華民族的古老哲學上，好像世界是從來都是正負對立的世界觀，有正數必有負數，有存款必有貸款，有陰必有陽，有善必有惡，有天使必有魔鬼。

所以這種對立的世界觀在基本粒子的物理世界裡面也有一種呈現。曾經有一位非常偉大的理論物理學家狄拉克，他跟愛因斯坦、楊振寧是我認為20世紀做出最偉大貢獻的三位物理學家，他把愛因斯坦的狹義相對論和量子力學統一起來，在統一的過程中他要做一個非常簡單的數學運算，就是開一個根號。

在開根號的時候始終會出現正負兩個解，一般人可能只關心正解，不關心負解。但是狄拉克很聰明，他把負解解釋成所有的粒子必然有反粒子。這些本來是負能的解，大家覺得非常奇怪，為什麼粒子可能有負能，他就把負能的解釋為所有的基本粒子有粒子必然有反粒子。

當時這是非常驚人的預言，1928年的時候並沒有發現有反粒子的現象，大家都對他提出非常大的質疑——這個方程肯定不對，在世界上肯定沒有看到反粒子。狄拉克說我的方程實在是太美了，你們繼續去尋找。過了5年，他也是非常幸運，果然在宇宙輻射的射線裡面，大家找到了電子的反粒子，就是正粒子，命名為狄拉克海。

從此之後基本粒子物理了有質子找到了反質子，有中子也找到了反中子。比如正電子對生活當中醫療領域裡面已經有廣泛的應用，有一種醫療測試叫PET，就是用正電子的產生，和正電子和負電子可以成像，比如我們要測阿茲海默症，最好的辦法就是做PET。

最近好萊塢對科學前沿發展非常感興趣，所以有些好萊塢大片都是跟科學發現有關。大家可能都看過一個電影叫《達芬奇密碼》，有一個系列片叫《天使與魔鬼》，講的就是有天使必然有魔鬼，有粒子必然有反粒子。恐怖分子到歐洲的實驗加速器裡面偷出來一百萬分之一克的反粒子就可以做成炸彈，它的威力相當於4噸TNT的威力，這是人類能量儲存密度最高的辦法。

今天中國對科學發展非常關心，可能大家會問我科學發展最大的驅動力是什麼？我會毫無疑問地回答這是一種好奇心的驅動。這些理論物理學家，像牛頓就是在蘋果樹底下哪一天蘋果掉下來激發了他的靈感，萬有引力就發現了。愛因斯坦在坐電梯的時候感覺到電梯的上下和引力的作用非常相似，由此創造了偉大的廣義相對論。當時狄拉克成為非常有名的理論物理學家，並且大家都非常堅信在世界上有粒子，必然有反粒子。

但是出來另外一位理論物理學家他完全出於好奇心，他問世界上會不會有一些粒子並沒有反粒子？他果然有找到了一個方程，現在叫Majorana方程，這個方程也是奇妙地描寫了有一種粒子沒有反粒子，或者它自己就是自己的反粒子。他的文章發表之後沒人理他，因為所有的反粒子都找到了，所以他沒有像狄拉克那麼幸運，他也感到自己的人生非常失落，在義大利的一個港口城市上了渡輪，本來想去西西里島，但是他從來沒有下過。

這個就成了整個物理學的兩個大迷，一個是粒子有沒有存在，我們稱它為Majorana費米子，它是沒有反粒子，只有它自己一種或者它自己就是自己的反粒子。另外就是Majorana本人也是非常大的迷，他好像泄露天機之後就被天使叫去了。

在整個物理學界有一個夢寐以求的名單，大家都想夢寐以求地尋找，大家可能聽說過有一個粒子叫上帝粒子，2012年在歐洲的加速器被找到，預言它的那位物理學家希格斯也得了諾獎。我們前年找到了引力波，也是愛因斯坦100年前預言的現象。另外我們也想找磁單級等。在這份夢寐以求的名單中，Majorana費米子的確是大家夢寐以求的名單，但整整找了80年。

我是做理論工作的，我現在經常要接待很多國內的訪問團來到斯坦福大學，都說張教授我想參觀一下你的實驗室，我會告訴大家我的實驗室就是一張紙和一根筆，但是我非常自豪。理論物理學家會作出預言，讓實驗物理學家來測試。

我的實驗小組在2010年的時候就預言了在哪個系統裡面會找到這樣一個神奇的粒子，我們預言在這麼一個組合型的器件裡面可以找到Majorana費米子。就是找到也沒有用，就是系統有也不是完全有用，一定要告訴我們怎樣是一個信號真正說明這種神奇粒子的存在。任何一個例子，沒有人可以肉眼觀測到，我們總是要找到一個信號，什麼信號能夠證明這種粒子的存在，也要進一步的靈感。

有一天，我想既然基本的粒子有兩種，有正面有反面，就像硬幣有正面有反面，但是Majorana粒子只有一面，沒有反面，所以在某種意義上它是通常粒子的一半。但是通常粒子在電導是台階性的量子化，要不是0，要不是1，要不是2等等。

所以我們理論小組做了大膽的預言，既然Majorana粒子跟通常粒子不一樣，所以在某種意義上它只是通常粒子的一半。所以它的電導率，通常的粒子電導率是0、1、2、3整數倍的，它必然會導致半整數倍的電導台階。大家在這個圖上可以看到，通常有0和1，這是我們一張理論預言的圖，它會有0.5或1/2的台階。

後來我們理論小組就和實驗小組做了一個緊密的合作，實驗小組來自UCLA、UC DavisUC Irvine，他們就做了這麼一個實驗觀察，的確在0.5的地方，大家可以看到的確是實驗的原始圖案，在0.5的地方出現了台階，鐵證如山地證明了Majorana粒米子的存在。

在這個激動人心的時刻，去年7月份的時候，我們準備向全世界宣布這個激動人心的發現，我又來了一個靈感，想到當時有天使必然有魔鬼，好像我們找到了一個世界只有天使沒有魔鬼，只有正沒有負，所以我們取名為「天使粒子」，大家非常喜歡這個名字。兩周以前，在美國物理學會召開了一個每年最大的會議，邀請我作一個主題報告，就是在引力波發現的第二個我作了「天使粒子」發現的報告，差不多有好幾千人參加，大家覺得是物理學裡面非常振奮人心的發現。

但是這跟IT峰會有什麼關係？IT峰會最關心的是計算機，計算機已經分成兩類了，有經典計算機和量子計算機。有些問題經典計算機就很容易解決，比如把兩個大的數乘起來，經典計算機可以算得很快。

但是一個數看能不能拆成另外兩個數的乘積，比如15可以寫成3乘以5，這個數比較小的話你自己也可以算出來。但是給你一個很大的數，經典的計算機要算這個數到底是不是兩個數的乘積需要花很長的時間，因為它用的演算法是窮舉法，把所有可能被除的數一個個除過來，最後才能確認這到底是不是兩個數的乘積，經典計算機算起來非常慢。

今天人工智慧要做的事情，整個人類所有計算的事情最終能轉化為優化的問題，擁有很多的可能性，我們要找到最佳的可能性，經典計算機只能用窮舉法，最後才算出一個答案。但是量子世界是非常神奇的世界，是平行的世界。

比如一個著名的試驗，如果我放出一個粒子，比如光子，它有兩個孔，要不是左邊，要不是右邊。比如我打一個炮彈過去的話，要不就是從左邊穿過，要不就是從右邊穿過，不可能同一個時間既穿過左邊，又穿過右邊。

但是量子世界有一種本真的平行在裡面，一個基本粒子在某一個瞬間同時穿過了兩個孔，只有這種行為才能解釋在後面形成的干擾條紋。假定要麼是左，要麼是右的話，看起來的圖像就不是這個顯示的圖像。量子的世界本身就是平行的。

如果用量子世界來做計算的話就能夠秒算，把所有的可能性一下子算出來，因為量子世界有它本真的平行性，這是量子計算最基本的概念。

但是要真正造出這個量子計算機是非常困難的，比如最基本的單位，經典計算機最基本的單位是比特，就是信息要不是0就是1，用0、1就能夠表達所有的信息，這是經典計算機的概念。但是在量子世界裡面，一個粒子同時穿過左孔，又穿過右孔，處在某一種疊加的狀態。一個量子比特講不請是0還是1，它是處在0和1疊加的狀態裡面。

大家聽一個比喻，薛定諤貓就處在死和活的疊加狀態裡面。這是一種非常奇妙的現象。但是由於這種基本的現象，說明一個量子的比特本身是不太穩定的，你去觀察一下周圍就知道它要不就是在左邊，要不就是在右邊，要不是0，要不就是1，任何一個雜訊就會對量子比特產生很大的干擾。

最近全球和美國著名公司都特別關注量子計算機，谷歌、微軟、IBM、英特爾都參與投資，但是根本上不能解決這個問題，一個量子比特是非常不穩定的，如果哪天告訴我們做了50量子比特，但是關鍵的問題是有用的比特是多少，如果只有一個有用的比特，往往在這種量子計算的框架下需要10個、20個甚至40個、50個糾錯的比特來為它服務，使得量子計算很難真正實現。

但是天使粒子的發現根本改變了，這是量變到質變的過程，並不是把量子比特做得越多越好，量子比特本身自帶糾錯的能力，就是我把通常一個量子比特能夠拆分成兩個天使粒子的。

我剛才一直在講基本的概念，通常的粒子有兩面，天使粒子只有一面，所以天使粒子通常只相當於一個粒子的一半。所以通常一個量子比特就可以用兩個天使粒子來儲存它。一旦用了兩個粒子儲存它，它們在遙遠的地方，它們相互是有糾纏的。

但是在經典世界裡面的噪音，它們相互之間是沒有糾纏的，這樣的話就沒法用雜訊來破壞由天使粒子所儲存的量子，所以這是一個革命性的改變。

我在兩周之前在美國物理學會作的演講，首先天使粒子的發現是激動人心的發現，但是用量子做量子計算機是多少比特就多少比特，不用附加糾錯的比特，自帶糾錯功能，這會對量子計算達到突飛猛進的發現。

人工智慧早期、遼闊

接下來跟大家分享一下人工智慧，人工智慧也是一個基本概念，60年代就已經提出來。之所以今天人工智慧能夠有突飛猛進的發展，主要是三個大潮流的匯總。

根據摩爾定律的迭代，每過18個月能夠翻倍，如果用量子計算的話，不只是按摩爾定律18個月翻倍，而是完全從量變到質變的，我們的計算能力在不斷增長，和過去40年差不多。

另外互聯網和物聯網的產生，造成大量的大數據，大數據又是幫機器能夠真正學習，再好的演算法，再powerful的計算機沒有數據的話不能達成最佳的人工智慧，另外也有智能演算法的發現，並且有突飛猛進的變化。

但是整個人工智慧，大家雖然看到它突飛猛進在改變，但是我覺得還是處在非常早期，它今後的前景還是非常廣闊。為什麼這麼講呢？做一個簡單類比，比如我們曾經看到鳥飛，人也非常想飛，但是早期學習飛行只是簡單的仿生，我們在自己的手臂上綁上翅膀。

但這是簡單的仿生，真正達到飛行的境界是由於我們理解了飛行的第一性原理就是空氣動力學，有了數學原理和數學方程之後就可以人為設計最佳的飛行，就是現在的飛機飛得又高又快又好，但是並不像鳥，這是非常核心的一點。

可能現在人工智慧是在簡單地模仿人的神經元，但是我們更應該思考的，在這裡面有一個基礎科學重大突破的機會，就是我們真正去理解那個智慧和智能的基本原理，基本的數學原理，這樣真正能夠使人工智慧有突飛猛進的變化。

另外大家經常問的到底用什麼樣的判據能夠真正衡量人工智慧達到人的標準。大家可能聽說過圖靈測試，圖靈測試是說人跟機器對話，但是我們不知道在背面到底是人還是機器。整個對話的過程中，你如果花了一天的時間根本感覺不出來，那就是說機器人好像已經達到人的水平。

我是不太贊同，雖然圖靈是一個偉大的計算機科學家，但是我並不贊同這個判決。人也是進化的過程，人的很多情感並不是理性的情感，要讓一個理性的機器學一個非理性的人的大腦可能並不是那麼容易，比如你可能故意激怒機器人的話，說不定它也不怎麼會理你。

所以我想提出一個新的判據，來判斷機器如何真正超越人的智力？人最偉大的一點就是我們能夠做科學的發現，最好的判據就是哪一天機器人真能夠做科學的發現，人更好地知道科學發現，那一天機器就超過人了。

最近我在人工智慧裡面寫了一篇文章，將會在美國的科學院雜誌上發表，題目叫「Atom2Vec」，人類最偉大的科學發現之一，有相對論、量子力學，在化學裡面最偉大的發現就是元素周期表的發現。

今天的機器假定我們根本不知道元素周期表這件事情，今天的機器在沒有任何輔導的情況下，他自己能不能自動發現元素周期表？我們輸入的就是所有存在的科學元素的名字，把這些化合物的名字輸入這個演算法裡面，結果這個機器自然地發現了元素周期表，它可以做出人類認為最偉大的科學發現。然後我們這個程序可以幫助我們發現新葯，也可以用機器學習的辦法發現新的材料。

我最後一個題目是區塊鏈。人工智慧在突飛猛進發展，但是人工智慧最缺少的是數據，恰恰今天數據是處在完全中心壟斷的狀態裡面，不能幫助機器合理地學習。

大家聽說在一個星期之前Facebook很多個人的數據被盜一樣，至少在沒有被允許下就用。在今天的世界個人會產生出很多的數據，個人的基因數據、醫療數據、教育數據、行為數據等。

但是這些數據都是掌握在中心機構裡面，沒有達到真正的去中心化。但是區塊鏈的產生就是能夠產生一個數據市場。

所以我理想的世界，未來每人擁有自己所有的數據，這是完全去中心化的儲存，這樣黑客也不可能黑每個人的數據。然後用一些加密的演算法在區塊鏈上真正能夠達到既保護個人的隱私，又能夠做出良好的計算。

所以我把今後區塊鏈的整個理念用一句話來描寫，叫「In Math we trust」，我們的信念建築在數學上。比如有一種非常神奇的計算方法叫零知識證明，它能夠向你證明我的數據是非常有價值的，但是又不告訴你真正隱私的數據在哪。

我今天報告的題目主要是有一個核心的理念，就是要使得IT真正能夠發展，既需要物理學，又需要數學。深圳在應用方面做得不錯，但是由於大學還不是在全世界範圍裡面最領先的大學，但是我建議最核心的投資，這一類的數學和物理，跟IT領域真正有緊密的聯繫。

有了區塊鏈之後，這個數據市場的產生，我們也真正能夠使得社會變得更加公平，我們現在社會最大的不公平是我們容易歧視一些少數派。

但是在機器學習的過程中最需要的就是那些少數派所擁有的數據。如果今天機器學習的精準率達到90%了，我要使90%達到99%，它需要的不是已經學過的數據，而是跟以前最不一樣的數據。

往往是少數派擁有的數據對機器學習來講是最有價值的。一旦我們建築在區塊鏈的基礎上，再加上這些奇妙的數學演算法之後，我們就能夠真正達到數據市場，在這個數據市場裡面，這些少數派所擁有的數據是最可貴的。這樣的話我們真正能夠把一個醜小鴨變成一個美天鵝，因為醜小鴨並不是丑，只是跟別人不一樣而已，在這個世界裡面真正達成區塊鏈和人工智慧互相共存的世界理念，它們是會最有價值的。

區塊鏈的第一性原理思考

整個區塊鏈，大家對它的認識還不是最根本的第一性原理的認識。用最基本的物理學原理來講，達到共識就是大家都同意同一個賬本，就相當於在物理學裡面，比如磁鐵本來是雜亂無章的，但是到了鐵磁態裡面它們指向的方向都是同一樣的。

所以達到共識在自然世界裡面有，在今天的人文世界裡面也有。但這種現象是叫熵減的現象，達到共識，大家都朝一個方向的話，這個狀態的熵是遠遠比雜亂無章的熵要小。

達到這個共識是非常難的，因為熵總是在增的，今天你要把它減是很難的事情。在區塊鏈上能達到一個共識系統都是用一種演算法，在這上面是需要消耗能量。

大家可能一開始不太理解為什麼這件事情聽起來不合理，一些賬戶為什麼要耗費能量。

從物理學第二定理來講，這是非常合理的一件事情，因為達到共識本身是熵減，但整個世界的熵一定要增加，所以在達到共識的同時一定要把另外一些熵排除出去。

這種沒有中心化的機制跟自然世界裡面磁鐵從雜亂無章的狀態達到有序的鐵磁狀態非常相像，這付出的代價也是必然的趨勢。

我們的眼光不要放在自己的局部，而是放眼整個全球和整個世界。在這個過程中，中國也是一個非常大的機遇，大家都想回答的問題，中國除了把應用科技做得好，能不能在中國有真正原創科技的產生。

今天跟大家介紹的這些都是最基本的物理和最基本的數學原理，這方面能夠做好的話，而且這些原理聽起來比較抽象，比如熵增原理，正負電子。但在最基本的層次上，這是我們今天這個世界的奇妙，它真正能夠給整個IT行業提供最基本的科學技術發展的前景。

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