*文章转载自科学复兴

*以下根据年11月14日在杭州举办的高山大学特别一期“文谈”整理而成

*本文字

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机器学习之父TomMitchell、著名漫画家蔡志忠

和长城会创始人文厨跨界对谈，讨论科学与未来

11月14日，一期特殊的“文谈”在杭州举办，这期节目中，长城会创始人文厨，对话机器学习之父、卡内基梅隆大学教授TomMitchell与著名漫画家蔡志忠。

两位大师级人物看似就像两个在不同平行宇宙中转动的星球，TomMitchell沉浸在数据的世界里；而蔡志忠却徜徉在漫画的想象中，二人无任何交集。但人生仿佛在攀登一座高山，当你登上顶峰，会发现与其他人看到风景以及对世界本质的理解有惊人的相似之处。

从对谈中，我们发现，“科学复兴”已经成为了社会现象，带来了新一波浪潮，蔡志忠作为漫画家，对科学也保持了常人难以想象的热情，除了高产漫画书，他还自学理论物理学、数学，年到年他闭关10年40天研究物理，后来出版了《东方宇宙》和《时间之歌》等科学书籍与心得，他的动画《天眼传奇》中就加入了很多物理和数学元素，让故事达到了全新的境界。

蔡志忠执笔并担任了动画电影《天眼传奇》

的总导演，将数学、物理、哲学等元素融入到这部动画电影中

而TomMitchell也认为，机器学习的研究需要更多的跨界力量，机器学习、纳米技术、计算机技术、人文艺术需要用科学的方式结合在一起，用新的方法创造新的科学，才会衍生出更多的可能性。

TomMitchell坚信，创造未来的天才科学家并非天生，而是周遭环境、成长的关键节点中遇到的关键的人、自我认知等复杂因素合力的结果；这与蔡志忠的想法不谋而合，他认为一个人出生之后，有责任重生一次，找到心中最喜欢、最拿手的事情做到极致，才会成功。

不管是科学家还是艺术家，他们都在通过科学的方式寻找宇宙运动的底层原理，这些原理为人所用，会产生无法估量的价值：埃隆·马斯克一次午夜突然意识到甲烷－液氧火箭发动机可以实现秒以上的比冲，这样比冲的火箭足以逃离地球，抵达火星，这让他更加坚信火星移民计划的可行性；乔布斯儿时看到小牛犊从母亲体内出来，跌跌撞撞后，可以自己走路，这对他造成了强烈刺激，原来很多本领不用别人教，很多本领出于本能，自己不用向别人学习就可以掌握，这也被他应用在了那些改变世界的苹果产品中。

了解这些底层原理，可以帮助人们像马斯克和乔布斯那样，直接跳出渐进式改善的思路，直接实现从零到一的飞跃。这次跨界对谈，从自我定位、创造力、科学的思考方式、技术浪潮带来的影响几个问题的讨论，为大家拨开层层迷雾，更好地了解宇宙运行的底层原理，找到伟大成就背后的驱动力。

文厨：蔡老师最近在研究理论物理学，而且据说下一部的著作不再是诸子百家这些中国国学文化里的东西，是要出一本物理方面的书。

蔡志忠：我对宇宙、金星、恒星、分子、原子、粒子的内在运转规律都非常有兴趣。西方世界有很多有关宇宙探索的著作，但我并不认为白纸黑字的东西一定是真理，所以我们不能盲目崇拜。物理学还有很多可以挖掘的地方。

文厨：Tom，你怎么看蔡老师关于物理的观点？

TomMitchell：如果有可能的话，可以把这些想法写成一本书的话，会帮助大家以一种更崭新的方式去理解世界。我想这是一个非常有创意、有价值的一种方式，我希望可以看到这本书的英文版本。

文厨：我想请问两位怎么看待科学精神的本质，相信艺术家和科学家会有不同的解读，先请科学家解读。

TomMitchell：现在我觉得科学技术发展进步更像是社会现象，开始的时候不是这样的，比如人工智能，30年的时间跨度，年到年，有很多科技浪潮，或者范式的转移，很多传统的东西都被淘汰颠覆，有一段时间神经网络很流行，年，神经网络，有人做了重要的研究，年大家觉得神经网络做不下去了，接下来我们做了基于规则的方法，通过这种规则，我们可以更好地去了解，这里数据很重要。现在的浪潮就是，除了个别人以外，没有人去做神经网络，但、年，神经网络又回来了，今天的深度神经网络，是之前的神经网络和一些新方法的结合，这些历史性波动让我看到了高潮与低谷，产生了一些循环的社会现象，也有一些负面影响。这就是我对科学精神的整体看法。

蔡志忠：科学的精神就是让人通过我们的智慧，去理解宇宙运作的底层规律。而我们能够利用这种规律为人所用，所以科学当然是目前最有价值的。

文厨：高山大学的使命是“科学复兴”，霍金教授给到TA的英文表述是“NewScientificRenaissance”，今天借此机会，也想请二位来分享一下，“科学复兴”是什么？

TomMitchell：我觉得我们确实在“科学复兴”当中。从字面理解应该是“重生”，“复兴”类似于重生或者新生。现在我们正处于这样的阶段，我们站在过去的成就之上，获取更多的创造力。我觉得有两条不同的道路可以走：一方面是多学科、跨学科领域的合作，不同的行业、不同的领域，纳米技术、计算机技术、人文技术都可以用科学的方式结合在一起，用新的方式创造新的科学，让科学的火花飞溅。

另外一种力量，我可以很骄傲、很自傲的说，这种力量就是机器学习。因为在以经验为主的数据依赖型的通用型、原生的科学当中，我们已经到了这样的阶段，就是历史性依赖经验的科学，已经获取了非常多的规则和规律。基于之前发现的规律，我们可以有计算机的算法帮助我们更好的进行新的规律的探索，并衍生出更多的可行性。

这是两种力量推动“科学复兴”，一方面是多学科跨界融合激发出来的火花，另一方面就是让机器学习继续研究过去积累的历史数据，衍生出新的可能性。

蔡志忠：“科学复兴”就像西方的文艺复兴，这是价值。像米开朗基罗一样，一个家族就可以冲击整个欧洲。我认为，“科学复兴”在中国，以中国来说谈不上复兴。因为过去中国不重视科学，只重视科举考试。像沈括的《梦溪笔谈》里谈的一样，不要提四大发明。很多年前，中国在物理方面是领先的，如果在中国，应该是科学自主。不要看到西方的书才知道是真理，看到之后，不要相信经典，他只是艺术家的故事会。听了“真理”以后，要自己思考一下，懂了才相信，科学更是这样。错误的理论和信息像一道高墙，不要让这道高墙把自己封闭起来。

文厨：Tom，你的第一本书叫《机器学习》，这是机器学习领域最早的教科书之一，早期很多人都在用你的这本书了解机器学习领域的一些基础知识。听说，你又正在准备写第二本书，我们相信这本书一定又是一本影响深远的教科书，你是否可以透露一下新书的一些观点？

TomMitchell：我的第二本书写得很慢，因为尽管慢，还是有进展的。现在我面临两方面的挑战，希望获得帮助：

一方面的挑战是我觉得这还是一本机器学习的书，机器学习领域目前正处于非常大的转弯期，深度神经网络的方向，已经把原有的一些旧的算法都替代掉了。我个人的看法它还要走很长的一段路才可以替代其他的算法，这里就不跟大家讲更多的技术细节了。如果这样走的话，在这个位置写一本书不错，但现在的技术发展差不多要转弯了，我还在写这本书，这不也许不是很好，这让我有点奇怪。

但是，另外，要学一个事情，最好的学习方法就是学着去教课程。只要去教，一定会学得更加认真。另外，我之所以写得慢，是因为二十年前写本书很容易。我不知道今天写一本书会被摆到哪里去，我是不是要为每个章节做视频课程，是不是需要组织每个章节的读者到一个讨论平台上讨论，但书的形式，二十年前和现在已经发生了很大的变化，这也对我形成了很大的挑战。

机器人索菲亚成为了沙特阿拉伯的公民，她正在获得越老越多的公民权利和影响力

文厨：最近，有一个叫索菲亚的机器人获得了沙特阿拉伯的公民身份。我们应该怎样看机器人获得同样或者更好的公民权利这个问题？

蔡志忠：我猜每一个世纪有很多智者们在预估下一个世界会发生什么，每一个世纪都有错估的地方，因为人类的进步比当代的智者预见还要大，我想人类的进步比我们预估要大，某一天机器人不可以投票吗？机器人不可以学习吗？机器人会遵守很多的法则，我期待着、相信着未来可能性更大。

TomMitchell：我想现在还太早。因为我还不希望他们投票，不过，我确实希望他们可以交税。在未来的十年当中，比如说自动驾驶汽车，我觉得我不会说他们是公民，但可能会涉及到法律问题，比如说有由谁负责，比如说自动驾驶汽车撞了人或者是撞了车，严格意义上讲汽车的生产商要负法律责任，如果这辆车要负责，怎么惩罚，怎么进行法律判断呢？这些问题很快会浮现出来，这是关于道德、关于伦理的问题。

文厨：AlphaGoZero让人工智能又一次成为了焦点事件，通俗的讲，它已经开始自学成才了，不需要参考人类产生的数据也可以进行一定程度的学习了，我们想先听听蔡老师怎么看这样的问题？

蔡志忠：我自己也很关心时事，AlphaGoZero通过自我学习找到规律，其实找规律是很简单的。但我不担心机器人会超越人类，可能会超越大部分人的智慧，机器没有办法创作和创想的，比如，笛卡尔每天中午才起床，他身体不好，经常躺在床上，看天花板上的格子，看格子联想如何用几何学，然后他把一个当横坐标，一个当纵坐标，所以可以写出函数，写出X和Y的平方，当X等于2的时候，Y等于4。如果是这样的问题，让机器人证明横竖是不可能的，机器人应该要几百年才可以做到。从过去的规律，证明一个人的妄想是错的。

TomMitchell：我想游戏本身就是一种非天然的行为。实际上，机器人的发明是挑战我们的一些既有想法，或者说能做一些目前我们做不了的事情，这也是应他们非常有趣的一点。我们做不了的就是分析一些很大的数据，因为这对脑力是很大的挑战，电脑处理成倍的数据要比人脑好很多。这些问题要从既有的事情当中，可能有一些既定的步骤，是我们可以采用的步骤。接下来就是要模拟这个步骤，模拟次，完全无错的模拟。但脑子通常做的就是在这里，我们看到了，然后学习，然后我们讲，然后我们理解句子的意思，下一步应该说什么。我想这是自然智能、天然智能。

但我并不觉得AlphaGoZero本身是人工智能是巨大的一步。对于人来说，我们知道电脑是可以完成一些机械的步骤，可以做复杂的事情，也可以很快的做。他们也可以战胜人，因为人的技巧和过程、处理步骤和它完全不一样。但是，我对此更激动的是过去的几年中，电脑从几乎盲目的阶段，到现在可以像人一样，可以看到一些情况，可以根据情境做出反应。

文厨：文谈的直播平台粉丝问自动驾驶、无人驾驶还需要多久才可以大规模上路？

TomMitchell：首先，如果我们画一个时间轴，什么时候可以达成全自动驾驶，其实局限绝对不会是直角，一定是斜向上的曲线。因为自动驾驶某些领域比较容易，比如说高速公路上，道路的环境比较好，路上的标线、车道都画得非常标准。比较困难的那些场景就包括乡村、泥泞的道路，一些不规则之路等等。所以，在自动驾驶实现的过程中，不同的部分是有不同的难度。所有的场景都用自动驾驶实现，还需要很长的时间。

十年之内，高速公路上会实现无人驾驶，现在差不多有了。这就产生了一个很有意思的问题。有人会问你愿不愿意买一台只能在标准道路上驾驶的汽车，这对Uber来说非常关键，因为他们正在我所在的城市匹兹堡开设了一个技术中心，有很多工程师和技术专家研究自动驾驶汽车，他们在匹兹堡的路面上做测试，当然人还是坐在车里，随时准备接管方向盘。

所以，这个问题又到了如何搞定最困难的部分，他们的意思是无所谓，不需要去过多







































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