譚新強:Galileo的教誨:人類非宇宙中心點
文章日期:2021年5月21日
【明報專訊】人類非常自以為是,一切以自己為中心的動物。自古以來,不止大部分人都以為大地是平或者是方的,他們更以為天上的星星、月亮和太陽,都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略(Galileo Galilei)以望遠鏡觀察得來科學證據,支持哥白尼(Nicolaus Copernicus)的太陽中心論,他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。
即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明,例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等,都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律(Law of Accelerating Returns),認為重要科技發明的速度不斷提升,很快就將達到人網合一的所謂「奇點」(Singularity)!
客觀點來看,這些科技發展雖重要,尤其互聯網和手機,令到日常生活更方便和豐富,但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要?有人曾問過李光耀,什麼是偉大發明?他的答案是對新加坡而言,最重要的發明是空調!他認為在熱帶地區,如沒有空調,工作效率非常低,經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑,小小一台冷氣機,怎可能那麼偉大?但事實擺在眼前,新加坡是熱帶國家中,極少數(差不多唯一)能達到發達國家水平的國家之一,成功原素當然不止空調這麼簡單,但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調,肯定對提升政府效率有極大幫助。
近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性,不幸客觀結論就必然是頗為失望,甚至驚訝。因為不論美國或中國,過去20年的勞動生產率(labour productivity)增長都不斷放緩(見圖1及圖2),就如數以萬億美元計的IT投資,每人手中一台超級電腦,都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人,再加5G,所有工廠都應變得更自動化,需要的工人極少,理論上人均生產效率必定急速提升。
這麼多「超偉大」發明,怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團?我認為可探討3個可能性。
(1)從1970年代開始,個人電腦(PC)開始崛起和普及,企業投入大量資源,期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期,效果一直是失望的,在互聯網普及前,大部分電腦幾乎可算是獨立的,主要用途只包括文書處理(word processing)、電子試算表(spreadsheet)和簡單資料庫(database)等,即使有通訊功能,也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下,大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機,對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及,企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展,提供了創立大量新企業的機會(但即使如此,上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩)。
同一道理,過去30年的新科技發展,將有重新提升生產力效率的一天,可能只是時辰未到。我贊同有此可能性,但到底現代科技,缺乏什麼催化劑,防止它們完全體現潛能?我也沒有準確答案,部分可能是投放的量未足夠,例如5G,大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別,但事實上在美國和中國的用戶體驗極差,平均速度提升50%不到,某些情况和地區,甚至比4G更慢,亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」,據說在中國的流行5G App是Speedtest,就是用來測試通訊速度!現時平均每個基站服務約7000用户,當然寄望繼續增加密度,到了某個水平,希望能較成功體現5G功能。除此,高頻率的mmWave網絡仍在起步階段,高頻率才可真正大幅提升速度,但不幸物理上,mmWave穿透力更差,要實現IoT夢想,實時遙控高速機器,進行精細手術和應用於交通系統等,仍面對極大挑戰。
(2)人均生產效率增長放緩,有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處,除經濟增長外,亦有助改善人類健康、延長壽命,以及提升快樂感?有可能,事實上在過去200多年,全球人類壽命的確上升很多,從不到30歲升至現在的70多歲;但大部分應該是公共衛生的改善,尤其自來水的普及,農業進步導致營養改良,以及接生技術和環境改善,大幅減低嬰兒夭折率等,而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然,近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象,跟科技發展更沒有一個必然關係,去多幾次日本就一定開心啲?著名人類學家Steven Pinker認為,原始的hunter-gatherers,以狩獵為生,不用花太多時間工作和計劃生活,平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等,全年忙碌,亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨,不止需要計劃一年,未上幼稚園,已需要開始計劃人生,每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。
有人企圖解釋,可能分母也有問題。人均生產力增長減速,或者是因為現代經濟高度自動化,需要工作的人愈來愈少,即是失業,underemployment和不需工作的人愈來愈多,所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題,首先在這次COVID大流行前,以美國為例,失業率跌至3.5%的50年新低,何來工作人數在減少?近月隨着美國疫情減退,失業率又再急速下降,所以此論點不成立。
有人指出,雖然表面失業率低,但有不少人不再尋找長工,只做點「零工」(gig),或只領救濟,所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過,但我懷疑近年underemployment的情况,是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會,鄉下的「閒人」更多,城市化才是提升人均生產力的最重要元素。
總括來說,我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響,但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。
人類發展漸近兩科學極限
(3)我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展,從古至今,尤其從工業革命開始,都可說是建築在耗用地球資源身上,尤其倚賴化石能源,最初是最髒的煤炭,後來是更好用但更有限的石油,再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放,帶來嚴重氣候變化問題,如不能在極有限時間內解決,足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難!
樂觀來看,這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛(electric vehicle, EV)、儲能、碳捕獲(carbon capture),以至「地球工程」(geoengineering)技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學(organic chemistry)的環境,最方便的能源必然是與炭相關的,石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃,人類必須在2050年前達到碳中和,談何容易?去年因疫情,全球碳排放確下降了約6.5%,接近但仍不到每年遞減7%的目標,今年美、中等經濟重開,有可能達標嗎?
另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破,毫無疑問是二十世紀初,愛恩斯坦的狹義和廣義相對論,和稍後由玻爾(Niels Bohr)、海森堡(Werner Heisenberg)和薛丁格(Erwin Schrodinger)等人所發展的量子力學(quantum mechanics)。兩套理論非常偉大,亦有極大實用性,核能和核武正是它們的結合,是禍是福,見仁見智。但不幸過去60年,理論物理已可說碰到了堅硬牆壁,相對論與量子力學有非常根本性,甚至哲學性矛盾,聰明如愛恩斯坦,窮人生最後30年努力,也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論,例如超弦理論(Superstring Theory),但全都是紙上談兵,毫無實驗證明,所以於事無補。
物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律(Moore's Law),雖並非一條真正永恒不變的物理定律,但在過去50年,一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展,雖仍在進步,但速度早已放緩,最初摩爾定律預期每9至I2個月,芯片密度即可翻一倍,近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾(Intel),已停滯於14nm兩年以上,只有台積電和三星能繼續推前,能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm,無疑必將接近物理極限,再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」(tunneling effect),極難控制芯片性能。
在應用層面上,影響也必極大。單是AI無人駕駛,已是個極重要的科技夢想,亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克(Elon Musk)教主是個頂級銷售員,他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI(Artificial Narrow Intelligence)應用,只需GPU或ASIC夠快,加上視覺數據,必可在短期內成功。按馬斯克的說法,年輕一代不需要學駕駛汽車,法律甚至將禁止人類開車,所有汽車變成AI無人駕駛的EV。
無人駕駛為極複雜AI難題
事實上,無人駕駛是個極複雜的AI難題,最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla,大部分其他公司都碰到同樣問題,不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門,Alphabet的Waymo,近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV,但並無太多AI功能。
我一向認為無人駕駛沒那麼簡單,應屬於AGI(Artificial General Intelligence)問題,即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢,但複雜度遠比芯片高,人腦neurons(神經元)數量超過1000億,synapses(突觸)數量更超過125萬億,更加是三維物體,連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識(conciousness)非常關鍵,遠比現時最先進二維為主,7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術,能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為,AGI需要whole brain simulation,或甚至不可以矽為基礎原料,改以用所謂wet ware,不知是否想以基因工程技術,在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統?聽起來,比Frankenstein(科學怪人)更恐怖!
我沒有答案,只想提醒大家不要過度自以為是,人類始終是渺小的,我們對宇宙的認知非常有限!
(中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098
穿隧 效應 實驗 在 余海峯 David . 物理喵 phycat Facebook 的精選貼文
【科普文分享】澳物理學家首次成功測量量子穿隧時間/還在學習 - Edward Ho
//無論你將球擲向牆身多少次,球一樣會反彈回來。不過更微觀的量子世界,則是另一番景像。即使粒子衝向障礙,它們仍有機會抵達到另一邊。量子物理學家稱此現象為量子穿隧效應 (Quantum tunnelling effect)。
粒子可以穿過障礙是一回事,但需要花費多少時間呢?澳洲格里菲斯大學 (Griffith University) 量子物理學家 Igor Litvinyuk 及 Robert Sang 就用了三年時間,嘗試測量量子穿隧效應用到的時間。
在眾多元素中,他們選擇以氫原子 (atomic hydrogen) 作研究對象。透過量度極短頻光束數據,他們成功測量電子從氫原子中流離或走脫,以及穿隧延遲 (quantum delay) 的時間。他們發現粒子可在瞬間穿透障礙——有部份沒有參與研究的人甚至推論,粒子穿隧效應是否超越了光速。
不過,事實並非如此。《福布斯》專欄作家、天體物理學家 Ethan Siegel 解釋,雖然粒子穿越速度甚高,但其實仍比光速慢。他指出,量子世界的粒子活動不如經典物理世界般可被預測。假設你將粒子放在平面上,過一段時間再想找出其位置的話,礙於其不可測特性,現時無法透過移動速度和時間計算出實際位置,最多只可以機率解釋量子粒子活動。實際粒子的活動在未量度前都是機率,需在量度一刻才可肯定。另外,「粒子」本身也不是一顆顆般存在,而是類似波動般存在。
粒子轉移速度,會被障礙厚度、大小或其他未知的物理特性限制,也就是說轉移速度會在光速之下。在今次研究中,研究人員就透過光子量度電子轉移速度。他們發現在短短 1.8 原秒 (attoseconds) ,電子就穿越了障礙。相比之下,電子圍繞原子核一圈則需百多原秒。而在粒子穿隧過程中,假設只量度前段光束頻率,那就會出現「快過光速」的錯覺。然而,只要將所有光子也計算在內的話,其實電子根本沒快過光速。
今次研究首次在排除其他物理因素下,測量到單一粒子量子穿隧所需時間。實驗也同時反映在穿隧過程不會出現延遲時間,發現有助日後研發量子限制電晶體 (quantum-limited transitor) 。//
穿隧 效應 實驗 在 余海峯 David . 物理喵 phycat Facebook 的最佳貼文
【科普文分享】掃描穿隧能譜──用穿隧效應,洞察量子天地/研之有物
//操作推動著尖端科技進展的儀器,莊天明描述自己在科學研發的這條路上,也歷程了大學時期對課堂裡反覆對公式和例題計算的迷惘,到開始接觸研究用自己的實驗器材看到原子的樣貌、量到波函數、親眼驗證了波粒二重性理論的感動。
或許,這就是激勵無數基礎科學研究者的迷人之處,承啟數百年來的知識累積,化為清幽一隅的獨步科技,煉成未至之境的領航明燈!//
穿隧 效應 實驗 在 Re: [問題] 關於Quantum tunneling - 看板Physics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《pipidog (如果狗狗飛上天)》之銘言:
: ※ 引述《xereo (凜悠悠)》之銘言:
: : 最近在做考古,
: : 有一題關於量子穿隧的題目
: : 93清大物理
: : 問題
: : 『量子穿隧一直是量子力學理一個很吸引人的現象,
: : 你有沒有想過這是否表示密閉藥罐裡的藥只要搖的夠用力夠久,
: : 的確有可能掉出來?
: : 同樣道理,如果要你去撞教室的牆,是不是只要橫下心,死命的撞,
: : 總有一天會出現在牆的另外一邊?
: : 請給出理由佐證你的看法。』
: 關於這個問題,一般老師上課或是教科書給你的答案都是"會"!
: 只是說機率太小,以致於你一生都沒見過但我覺得這個說法根本是錯的!
: 全世界有60億人口,每個人活60年好了,這等效上來講相當於3600億年的
: 時間中,我相信類似的實驗到處都在發生,你的手摸桌子,你的腳踏地上,
: 你睡在床上,你一屁股坐在椅子上,你一天幾乎24小時都在進行這個巨觀
: 穿隧的實驗,就拿一秒做一次來算好了,這個實驗在60年之類,在地球上
: 進行了10^20次(這還是人類在進行的部分,外面的鳥摔下來,天空的雨打
: 到玻璃上,路邊的小狗尿尿在路上都還不算,所以有人說10^23次方很大,
: 以這個估計來看我覺得還好)請問機率很低很低好了,作10^20次方次這
: 個實驗,還看不見一次?
: 如果把時間拉得更長,從物質文明開始的這200年就好了,這個數字會在加
: 上3~4倍,為什麼一次例外都沒有被報導過?這樣你真的相信"會!只是機率
: 很低"這種說法?很難接受,我覺得一個人如果活超過60歲,應該至少要讀過
: 一篇某人因為量子穿隧,不小心穿透自己家的地板摔到樓下的新聞,這才
: 符合我們前面的估計.
: 我的答案是不會! 在理論上就不會,原因是因為"inchorence",我們都知道
: 巨觀系統下的粒子數,至少都是用10^23個為單位的,在這樣的系統下做實驗
: ,你要讓每個粒子的波函數同相位根本是完全不可能的事情,這些波函數會
: 彼此進行大量的干涉相消,最後的結果是每個粒子都只是localized自己
: 的晶格位置上,根本就沒有量子效應可言.所以這個實驗,你作無數次都不會
: 成功的,因為這些波函數都沒有in phase,強大的相消的效應,根本不可能
: 有任何entend的波函數,別說穿牆了,就是一個粒子想要靠穿隧跑到隔壁的
: site都是不可能的事情.這就是為什麼量子效應都要對粒子數少的,系統小的
: 才有可能看見.
: 有人說不對啊,那超導,超流,BEC不都是很有名的巨觀量子效應?它們都是在
: 巨觀的尺度下就可以看見的啊? 可是就是這麼剛好,這些效應之所以具觀,
: 就是因為系統裡面的粒子通通的in phase了! 所以你可以用一個巨觀的波函
: 數去同時描述這所有的粒子,所以你會看見在巨觀尺度上的量子效應.洽洽
: 反過來呼應了前面的說法.
: 事實上類似的粒子來有很多,例如像是為什麼Gamma射線可以穿透鉛壁? 這
: 個除了能量高是一個原因外,Gamma射線要接近in phase也是關鍵.甚至高能
: 粒子為什麼可以穿透地球,打到地底? 同樣的,能量之外,in phase也是關鍵.
: Dirac曾經討論過這個問題,早期別人問他說,量子力學裡面最重要也最深刻
: 的內涵是甚麼?他的回答是"不對易".但後來他在他自己的書裡面就改了這個
: 說法,他後來傾向說是"相位".相位是個很神秘的東西,他是一個norm=1的數,
: 並不影響單一個粒子的機率,但是卻製造了可明確觀測到的干涉現象.所以他
: 認為量子力學之所以發現的晚,就是因為這個"相位"隱藏的太神祕了,而
: Heisneberg跟Schrodinger之天才之處,就在於他門發現了這個藏的如此美妙
: 的東西.
: 所以我的說法是,不要再相信什麼只要你一直嘗試,球總有一天會穿牆,我的
: 答案是不會,永遠都不會,球要穿牆,唯一的可能是你先設法讓他們的波函數
: in phase,變成類似超導態,這樣巨觀的量子效應才可能存在.
不好意思請較一下一個問題
我們一般談古典極限下的穿隧行為
用的實驗物體都是棒球 或是生物體這種吧?
問題是這些巨觀物體在型成的過程中都已經變凝聚態了...
形成凝聚態的過程中 電子和原子間形成鍵結 分子分子間又有更複雜的交互作用力
巨分子巨分子又有更複雜的....ETC
可是p版友 文章提的這種波函數相干相消的現象
應該是指一群很單純的粒子 彼此間的作用力可以近似零的狀況下才成立的吧?
如果要談複雜系統或是生物系統....根本不會讓你有機會形成同相性的機會
像BEC或是雷射那種型成巨觀in phase的狀況都是在彼此間沒有鍵結才可能產生
所以我覺得...只要一旦型成凝聚態
是不是就再也不可能產生巨觀穿隧效應了 out of question?
因為生物體根本就不可能有波動性的可能性發生..
一旦生物體忽然變成了同相性 那生物鍵結還有可能會存在嗎?
早就分崩離析了吧????
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另外我最近在八卦版有發一篇和p版友性直雷同的文章
也是關於討論巨觀系統下的穿隧行為
當中有引述關於高能粒子in phase穿透到地球內部的這個現象
但我文章沒註明取自p版友...因為我引用的也只有這各部份
但有其他版友似乎把我那篇文章寄給p版友和物理版的某些人...
他的意思是說我是抄襲他人想法的??
問題是波函數相位相消造成量子效應消失的這個部份我以前就有聽過類似說法...
BEC in phase也不是第一次聽到
只有高能粒子的這個例子我是參考p版友的
希望不要造成任何誤會... 傷了大家的和氣.....
那有任何意見也歡迎各位不吝指教........
謝謝....
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
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※ 編輯: peter308 來自: 118.161.150.73 (12/06 16:57)
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