# 倫納德·薩斯坎德：量子力學、弦論與黑洞 > 理論物理學家談量子力學的詮釋、弦論的現狀，以及黑洞資訊悖論背後的時空本質。 - 原標題：Leonard Susskind: Quantum Mechanics, String Theory, and Black Holes - 期數：特別節目 - 釋出日期：2019-09-26 - 嘉賓 / 主題：倫納德·薩斯坎德 - 網頁版：https://lex.qiaomu.ai/tw/ep/leonard-susskind/ - 官方頁面：https://lexfridman.com/leonard-susskind/ - 精讀字數：約 10199 字（閱讀約 23 分鐘） > 本文為 lex.qiaomu.ai 基於原始訪談的 AI 改寫中文精讀，非官方翻譯；引用請註明出處並連結網頁版。 四百個自旋。這個數量小到可以忽略，四百枚硬幣就能裝進上衣口袋。 倫納德·薩斯坎德（Leonard Susskind）在訪談裡給出了一筆賬：想用一臺經典計算機完整存下四百個量子位元的量子態，所需的資訊量超過整個宇宙能容納的上限，前提是把宇宙每一個角落都塞滿，塞到再也塞不進任何東西為止。 一臺由四百個量子位元組成的量子計算機，做四百個量子位元該做的事，毫無壓力。 這組反差把量子計算的意義講清楚了。它跟"更快的計算機"沒有關係。薩斯坎德說得很剋制：那是一類完全不同的東西。 ## 費曼把眼睛閉上，把方程推到一邊 薩斯坎德和理查德·費曼共事過，也是朋友。他描述費曼的工作方式： > 他的風格幾乎是閉上眼睛，把正在思考的現象在腦子裡看見。透過視覺化，繞過那些高度數學化、極其精密複雜的技術論證。（薩斯坎德） 薩斯坎德說，這種思維方式對他自己也是天然的。費曼沒有改變他，只給了他一張許可證。 > 我看到一個人真的在這條路上成功了，他能用一種我認為更簡單、更直接、更直覺的方式做物理。它促使我對自己說，對，這件事你可以做，而且在實踐中能行得通。（薩斯坎德） 被問到自己是不是也這麼幹，他的回答很乾脆： > 我不太去想方程，不太去想符號。我先試著把現象本身看見。等我拿到一個自認為成立的洞見，我可能會試著把它翻譯成數學。但我不是數學家，我不是天生的數學家。我夠用，但不算偉大的數學家。（薩斯坎德） 這段話從一個被稱為"弦論之父"的人嘴裡說出來，值得停一停。他的工作恰恰高度數學化，驅動它的順序卻反過來：直覺先行，視覺化先行，隨手塗幾筆方程，最後才翻譯。而翻譯這道工序，有別人比他做得更好。 ## 學物理是在給自己重新佈線 問題在於，量子力學本身極不直覺。那麼"靠直覺做物理"這件事該怎麼成立？ 薩斯坎德先拆了"直覺"這個詞： > 直覺是什麼意思？意思是你有能力用基本的經典物理去想它，那是我們演化出來的物理，扔石頭、潑水，諸如此類。（薩斯坎德） 量子物理、廣義相對論、量子場論，按這個定義都極不直覺。時間久了，熟悉了，新的直覺會長出來。 > 我總說這是重新佈線。到今天，我和我很多朋友用量子力學的方式思考，比用經典方式思考更輕鬆。我們太習慣了。（薩斯坎德） 這條重新佈線的能力有個上限。他能習慣量子力學，沒法習慣高維空間。 > 我們骨子裡是被接好線去看三維的。我甚至沒法視覺化二維或者一維，除非把它放進三維裡去想。如果我要想象一條線，我想的是一條三維空間裡的線，或者紙上的線，而紙在三維裡。（薩斯坎德） 他說自己從來沒辦法用抽象的、純粹的方式，在腦子裡看見一維、二維、四維、五維，而且不認為這有一天會實現，原因是神經佈線就是那麼設定的。 不過人可以學。學數學的方式，學用技巧去想象高維。這跟"自然"是兩回事。一個二維生物怎麼想象三維？他的回答聽上去有點好笑，又很誠實：大機率靠數學、靠方程、靠一些技巧。承認自己想象不出來，然後繞道走。 這大概是整場對話裡反覆出現的一種姿態：先承認侷限，再找工具。 ## 傲慢和謙卑得同時長在一個人身上 話題轉回費曼，轉到"自我"（ego）這件事。薩斯坎德說，科學裡兩樣都得有。 > 你得有那份傲慢去說，這件事我能做。自然很難，非常非常難，但我夠聰明，我能打贏和自然的這場仗。另一方面，你也得有謙卑，知道自己任何一次都極可能是錯的。（薩斯坎德） 他補了下半句，說得挺冷：你正在想的一切，可能突然就全變了。年輕人會冒出來說一些你聽不懂的話，你會懵在原地。 > 所以你最好承認自己非常有限，同時又必須能對自己說，我沒那麼有限，這場仗我能贏。能同時握住這兩樣的人，屬於很特殊的一類。（薩斯坎德） 這段值得多想一層。科研圈裡常見兩種失衡：一種人謙卑到不敢下判斷，永遠在等更多證據；另一種人傲慢到把每個反駁都當成別人沒讀懂。薩斯坎德講的，是這兩股力量得一直繃著，鬆掉任何一邊，人就廢了。 他被問到"有沒有懷疑過自己完全錯了"，回答區分得很清楚：懷疑過，懷疑的不是能力。 > 我來自一個非常工人階級的背景，很長時間在學術圈裡都覺得不自在。那些懷疑跟我的能力無關，只是身處一個我家人從未參與過的環境裡的那種不適。（薩斯坎德） 他說自己快二十歲才知道世界上有"物理"這麼個東西。也從沒擔心過能不能拿到教職，這件事壓根沒在他的念頭裡出現過。 訪談者提到自己也常在學術圈感到不適，說不清哪裡不對，只能打個比方：你演奏的是另一種音樂。薩斯坎德的回應是，他沒怎麼想過這件事，只是感覺到了。 > 我一直覺得自己是局外人，直到某個年紀，突然發現自己成了學術物理界的終極圈內人。那是一個很陡的轉變，而我已經不年輕了，大概五十歲。那是相變，中間沒有過渡帶。（薩斯坎德） 相變這個詞用得妙。水到一百度就開了，沒有"半開"的狀態。一個 outsider 變成 insider 也是這麼發生的。接納來得一點都不緩慢，它根本不給你緩衝期。某一天他發現自己站在某種物理的中心，前面那些不適，一瞬之間全沒了。 ## 四百個量子位元，和一個裝不下的宇宙 現在說量子計算。薩斯坎德先糾正了一個常見說法：量子計算機不只是"利用了量子力學的思路"。 經典計算機當然能模擬量子系統：寫程式碼解薛定諤方程，解量子力學的方程。可經典計算機本身沒有作為一個量子系統在執行。它只是在解方程。 > 而量子計算機是真的量子系統，它實際在做你程式設計讓它做的那些事。你寫一個量子場論的程式，在經典物理裡，這個程式並沒有真的作為量子場論在計算機裡運轉，它只是在物理上解一些方程。量子計算機是真的在執行量子操作，它內在地滿足不確定性原理，受同樣的限制。（薩斯坎德） 於是有了開頭那筆賬。經典計算機在量子系統面前極其無力，薩斯坎德用的詞是"enormously limited"。四百個量子位元的態，裝不進這個宇宙。這是資訊量的硬上限，跟算力不夠、工程還沒做好無關。 量子計算到底能解鎖什麼演算法？他的判斷比很多人保守得多。 > 我們知道有一小撮演算法能顯著超過經典計算機，可以有指數級的優勢。數學上這是確定的陳述，還沒有人在實驗室裡演示出來，但數學上我們知道它成立。可同時越來越清楚的是，這類問題的數量非常有限。只有非常非常特殊的問題才表現出那麼大的量子優勢。（薩斯坎德） 他點了名：大數分解。這個被反覆宣傳的殺手級應用，在他看來幾乎跟量子力學沒什麼關係。 > 量子計算機能快速解決分解問題，這件事看起來幾乎是個偶然。那些問題顯得極其特殊、罕見，我看不出它們將來會變多。（薩斯坎德） 真正的富礦在別處。化學、固體物理、材料科學、量子引力、各種量子場論，那裡有一大堆系統。 邏輯是這樣的：當筆和紙解不動、經典計算機也解不動的時候，就造一個那個系統的版本，讓它真的運轉起來，在受控條件下改它、操縱它、對它做測量。 有人會問：為什麼不直接對真實系統做實驗？ > 真實系統是受限的。你改不了它們，操縱不了，沒法把它們放慢到可以戳進去看，沒法任意修改它們來看看如果我動一點點會發生什麼。（薩斯坎德） 這幾句話點到了實驗科學的老問題。真實系統不配合你，它只肯以自己那副樣子存在。量子計算機的價值在於，你能把它撥慢、撥快、改一個引數、再改回來，反覆問它"如果"。它跟更快的計算無關，重點是可操縱的宇宙切片。 ## 大腦大概不是量子計算機，但沒人真知道 問題往上走：這些能不能用來理解比原子大、比黑洞小的東西，比如人腦？ 薩斯坎德先說了圈子裡真正興奮的是什麼：黑洞。黑洞很大，自由度極多。 > 還有另一種量子系統也是大的，就是大型量子計算機。我們學到的一件事是，大型量子計算機的物理，某些地方和大型量子黑洞的物理很相似。（薩斯坎德） 至於大腦，他很坦白：這不是他的領域。他跟神經科學家聊得不多，但聊過的幾位基本都確信，大腦是經典執行的，不內在地使用糾纏、相干疊加這些量子特性。 > 他們是對的嗎？我不知道。我有點希望他們錯了，因為我喜歡"大腦是量子系統"這個浪漫的念頭。但我覺得多半不是。（薩斯坎德） 不過他也提醒，宏觀和量子之間的界線一直在移動。這些年陸續發現了一批次子性表現遠比預想更強的材料和系統，拓撲絕緣體是一類。超導體更直白：一大塊材料，宏觀尺寸，性質卻極其強烈地依賴量子力學，不用量子力學的工具根本分析不了。 把宇宙當資訊系統看，有什麼額外收穫？他的回答有點掃興： > 所有系統都是資訊處理系統。你戳它一下，它變一點，它演化。這裡面沒有額外屬於人類的魔法。（薩斯坎德） 訪談者順著追問：可意識、智慧，感覺就像魔法。薩斯坎德承認"確實感覺像"。他先自我限定了一句： > 如果你問我物理，我的想法可能有點價值。如果你問我這個，我不確定我的想法有什麼價值。（薩斯坎德） 然後給出他真正的判斷：靠內省去理解心智，我們一定會搞錯。 > 我聽到的關於大腦如何運作的一切，都太反直覺了。有些神經元專門檢測豎線，另一些專門檢測四十五度的線。我從沒想過我的腦子裡會有整塊電路專門負責豎線。這完全不像我大腦工作的方式。（薩斯坎德） 如果只靠心理內省去猜大腦怎麼工作，猜出來的結果和實際的分割槽方式差得非常遠。他的結論是：這條路不對。 那怎麼才對？他押注在電腦科學家身上，而且認為現在還遠沒到。 > 總有一天我們會造出足夠複雜的機器，一部分被工程化，一部分被演化出來，也許靠機器學習演化出來。我們可能會開始發現一些機制，對"我們怎麼思考""意識到底是怎麼回事"有所啟發，還能對它們做實驗。（薩斯坎德） ## 物理學的老手藝：把複雜的東西剝到簡單 方法論上的疑問緊接著來了。弦論一開始看上去極其複雜，最後被剝到相對簡單的底層結構。這套"化繁為簡"能不能用在生物系統上？ 薩斯坎德的回答有保留。物理學確實總是從找最簡單的版本開始分析，也確實有很多成功案例。他舉了超導體：看上去是個怪物，各種古怪的電學、磁學性質，剝到最後是很簡單的量子現象，叫自發對稱破缺，人們在別的場景裡早就熟悉它了。 > 但有一件事我們不想做，就是把本身內在地複雜的東西，騙自己說可以弄簡單。我們不想讓它比真實情況更簡單。（薩斯坎德） 這句話值得單獨拎出來。物理學之所以強，靠的是一直能贏，贏的方式是找到更底層的簡單規則。這種連續的成功會養成一種職業習慣：看到複雜就想剝。可複雜有兩類，一類是"現在還沒看懂"，另一類是"本質上就複雜"。前者剝開有驚喜，後者剝開只剩下自欺。 他接著把疑問拋回給人工智慧。很多極聰明的物理學家傾向於把智慧理解成資訊處理，於是往下推理：沒有理論上的理由阻止我們造出人類水平的智慧；一旦造出來，同一套方法繼續用，超級智慧會來得非常容易，指數式地來。 薩斯坎德對這個推理鏈條的態度，介乎好奇和懷疑之間。他提了一件很多人不知道的事： > 我還有第二份工作，給 Google 做顧問，給 Google X 做顧問。我現在是一群做機器學習的研究物理學家的資深學術顧問。這聽起來很荒唐，因為我對這個領域幾乎一無所知。不過我擅長給建議，所以就給建議。（薩斯坎德） 他說自己看著這些年輕物理學家進入機器學習。這個領域有一個真問題：為什麼它工作得這麼好？為什麼它能做出那種泛化？沒人真正說得清。 他把關注這件事的人分成三群。工程師極聰明，但更關心怎麼用，不太深究為什麼行。正是工程師拿出了大量資料，證明了機器學習能工作得遠比你有理由預期的好。 第二群是物理學家。他指出了一個結構性相似： > 用來描述量子系統的張量網路，和機器學習裡用的那些網路，在數學結構上差別並沒有那麼大。物理上的區別是另一回事，數學結構上很近。（薩斯坎德） 這也解釋了為什麼越來越多優秀的年輕物理學家被吸進這個方向。 > 他們極其聰明，而且並沒有因為物理背景就傲慢到以為自己能做別人做不到的事。但物理的思考方式會給機器學習帶來價值，我相信已經在帶來了。（薩斯坎德） 耐人尋味的地方在這裡：一個以直覺和視覺化著稱的物理學家，看到一群年輕同行去了連他自己都承認不懂的領域，他一句沒擺資歷，只說"他們不傲慢，這很好"。學界裡那種"我懂底層，你們只是在調參"的姿態，他一點也沒有。 ## 弦論被誤解最深的地方 薩斯坎德不太喜歡"弦論"這個詞被當成一個學科名。 > 我不喜歡把弦論想成一門獨立的學科，好像有一群叫"弦論學家"的人在搞一種叫"弦論"的東西。我更願意把他們想成理論物理學家，在試圖回答關於自然的深層根本問題，尤其是引力，以及引力和量子力學的關係。他們只是在當下發現弦論是個有用的工具。（薩斯坎德） 他說得很直接：我不喜歡被叫作弦論學家。這句抱怨背後是對學科標籤化的不滿。標籤會讓人以為有一門學問叫弦論，真實情況是一群人有一個問題，手裡有一個工具。 弦論的歷史他親歷了。第一段生命是六十年代末七十年代初，用來理解強子，也就是質子、中子、介子這類亞核粒子。 > 當時實驗上很清楚，這些叫強子的粒子會振動、會轉動，能做一小段閉合弦能做的所有事。它當時是、現在也是關於強子的正確理論，已經經過實驗檢驗，這件事是定了的。（薩斯坎德） 第二段生命是作為引力理論，同樣的數學，尺度小到無法想象。引力的物件比質子小十九個數量級，同一套數學又出現了。 那麼它最大的價值到底在哪？他給的答案裡沒有"統一萬物"這幾個字： > 它的價值在於很多地方數學上足夠嚴格，因此我們能找到既有量子力學又有引力、而且數學上嚴格的結構。我們可以檢驗想法，在數學上檢驗它們的內部一致性。（薩斯坎德） 三十五、四十年前，人們會非常嚴肅地質疑引力和量子力學能否相容，霍金因為這件事非常有名，而且名副其實。現在沒人再質疑這件事了。原因是有數學上精確的弦論構造，把引力和量子力學以一致的方式裝在一起。 > 它為那個確定性提供了保障：量子力學和引力可以共存。這不算小事，分量非常重。（薩斯坎德） 愛因斯坦會為此驕傲，也可能會被嚇到。薩斯坎德說不好。有一點很確定：這可能是弦論目前對物理學最大的貢獻，它幾乎決定性地說明，引力和量子力學關係密切、彼此不矛盾。 ## 井底在哪，沒人有資格說 訪談者順著問：弦論之下，會不會還有更深的東西？量子力學是不是"井底"？ 薩斯坎德把這個問題轉給了他的朋友傑拉德·特胡夫特（Gerard 't Hooft）。他先開了個玩笑，說這個名字太怪，是唯一一個名字以撇號開頭的人，難念但好拼。 > 特胡夫特相信世界有某種結構，是經典的、決定論的，然後透過某種他自己也很難講清的機制，湧現為量子力學。波函式是湧現的，不只是波函式，整個量子力學那一整套東西，不確定性、糾纏，全都是湧現的。（薩斯坎德） 他自己怎麼看？他給了整場對話裡最漂亮的一句方法論： > 在這一點上你必須謙卑。眼下不該有任何人說任何東西是井底。我可以合理地說：當我往井裡看時，我看不到量子力學之外。我看不出有任何理由，在量子力學背後還有什麼。（薩斯坎德） "我看不到"和"沒有"之間的這道縫，他劃得很清楚。這是他跟特胡夫特的分野：一個人相信井下還有結構，一個人只是看不見下面還有什麼。兩種態度在實驗上暫時分不出來，可科學的語言裡，這個差別決定了你是封閉還是開放。 ## 觀察就是把你自己纏進去 自由意志、意識、自我這些"幻覺"，能不能接上物理？薩斯坎德說，他跟大家一樣困惑。 但"觀察者"這個詞，他能給出技術定義。 > 觀察者是一個自由度足夠多的系統，可以記錄資訊，並且能與它測量的東西發生糾纏。糾纏是關鍵。當一個我們叫裝置或觀察者的系統，與它觀察的系統相互作用，它不是單純地看一眼，它在物理上纏了進去。那種糾纏，就是我們所說的觀察或測量。（薩斯坎德） 這句定義把量子力學裡最玄的詞拉回了地面。觀察不需要意識，不需要有人"看到"，只需要一個足夠大的系統記錄下資訊，然後和被測系統共享了量子態。測量的實質是一次物理上的繫結，凝視不構成測量。 這讓他滿意嗎？ > 既滿意又不滿意。我非常滿意我們有了一個"觀察一個系統"這件事的數學表示。但我不滿意的程度，跟我永遠沒法習慣五維空間一樣，我的大腦不是那麼接線的。（薩斯坎德） 宏觀層面有糾纏嗎？他說絕對有，我們此刻就和這房間裡的一切量子糾纏著，如果不糾纏，我們根本觀察不到它們。 四維他稍微舒服一點，因為第四維可以想象成時間。那麼時間箭頭呢？ > 物理學裡時間前後完全對稱，所以你其實不需要為絕大多數物理現象考慮時間箭頭，那些最微觀的現象不需要。（薩斯坎德） 只有涉及的系統大到熱力學開始起作用、熵開始起作用時才需要。小系統裡熵不是個好概念，熵是從大數量裡湧現的，是機率的、統計的、熱力學的概念，需要大量大量的小子結構。 所以，我們理解時間箭頭嗎？ > 我認為我們理解得比大多數人以為的更好。它就是個統計概念。一副牌往空中一扔，你看會發生什麼。它是隨機的。我們理解它：它不從隨機走向簡單。它從簡單走向隨機。（薩斯坎德） ## 把檯球一顆顆停住，再讓它們倒著走 時間箭頭會破缺嗎？薩斯坎德說，在實驗室裡你可以拿一個介於小和大之間的系統，讓它倒回去。 > 因為統計力學的原因、因為熱力學第二定律看起來只想往一個方向走的系統，你可以極其小心地操縱它，讓它反向執行。我不認為你能把一個摔在地上的雞蛋倒回來，但在非常受控的情況下，你可以讓看起來在統計上趨向隨機的系統停下來、反轉、倒著走回去。（薩斯坎德） 他給了那個經典畫面：理想無摩擦檯球桌上，球排成三角形，一杆打散，四散飛出去。現在試著把每一顆球在某一刻停死，把運動方向反轉。如果你做得極其精確，它們會重新聚成那個三角形。 這是事實。兩顆球大概能做到，三顆球運氣好也許行。 > 但隨著系統越來越複雜，你必須越來越精確，不能犯一丁點錯誤，因為最微小的錯誤都會被放大，你根本沒法完成反轉。（薩斯坎德） 這算不上時間旅行。訪談者追問"你剛才是不是說時間旅行可能"，他立刻否掉： > 去未來的時間旅行很容易。閉上眼睛睡一覺，你就在未來醒來了。一頓好覺就能把你送到那兒。（薩斯坎德） 至於倒著走，他不願用"時間旅行"這個詞，因為會被科幻小說攪混。這就是把一個系統的運動反向，原則上不難，困難在精確度。十個粒子努力一下也許行，一百個就很難，一千個一百萬個就別想了。這是工程上的難，原理上並不禁止。 ## 我們連自己這個宇宙怎麼模擬都不知道 如果世界是個程式，造一臺能跑宇宙的計算機有多難？ 薩斯坎德給了一個反直覺的答案：有一類宇宙我們知道怎麼幹，就是反德西特空間（anti-de Sitter space）。 > 如果我們能造一臺足夠大、足夠穩健的量子計算機，我們大概能模擬一個宇宙，或者說反德西特宇宙的一個小版本，把中心當成一種宇宙學。（薩斯坎德） 麻煩在於我們住的那個。 > 我們身處的宇宙不是反德西特幾何，是德西特幾何，而我們對它的量子力學根本還不瞭解。所以眼下我會說，我們連最模糊的念頭都沒有，不知道該怎麼模擬一個類似我們自己的宇宙。（薩斯坎德） 兩者的區別只是一個常數，宇宙學常數，一個負曲率，一個正曲率。反德西特可以想成裝在反射牆盒子裡的孤立系統，孤立環境裡的量子系統。德西特是我們真正住的那個，指數式膨脹，暗能量，怎麼叫都行。 "我們理解它嗎？" > 不是所有人都會同意我，但我看不出來他們憑什麼同意我。他們肯定會同意的一點是，我不理解它。（薩斯坎德） 那麼大爆炸呢？起源呢？他說有理論，他最喜歡的是永恆暴脹。 > 如果正確理解，我認為永恆暴脹理論在兩個方向上都是無限的。（薩斯坎德） 為什麼喜歡這個？訪談者以為因為它最顛覆。薩斯坎德的理由更樸素：我們不需要一個開端。 那怎麼思考無限？他講了剛跟謝爾蓋·布林（Sergey Brin）的一次對話，當笑話說的： > 我說，謝爾蓋·布林有無限多的錢。你怎麼檢驗這個假說？（薩斯坎德） 笑點在於，無限的斷言沒有可操作的檢驗方式。這也是他對"無限"在物理裡究竟佔什麼位置的態度：這個問題問得很好，而他只能說到這裡。 ## 拍到黑洞的是一群小猴子 事件視界望遠鏡釋出第一張黑洞照片，薩斯坎德的評價分兩層。 > 這本身就是科學的一次不可思議的勝利。黑洞會碰撞，這件事並不意外，它們看起來完全按應有的方式運作。我們會從中學到很多嗎？我不知道，也許會。但我們會學到的東西，大概跟黑洞本身無關。（薩斯坎德） 他解釋：自然界裡為什麼存在那個特定質量尺度的黑洞，為什麼它們那麼常見，這可能告訴我們宇宙結構演化的事，但不會給黑洞研究帶來什麼新認識。 它真正的分量在另一條線上。往回一百年，廣義相對論、黑洞的發現、LIGO，一條連續的發展，還有 LIGO 裡那些不可思議的技術。 > 三四十年前，我絕不會相信這件事會發生。整個結構宏偉得驚人，廣義相對論演進的成果，精密到能在 10 的負 21 次方量級上測量東西。（薩斯坎德） 被問到腦子裡怎麼想象黑洞、照片是不是讓他意外，他說沒有，照片只是確認。 > 就黑洞碰撞這一層直接確認愛因斯坦的引力理論真的成立，是了不起的勝利。我知道一些參與其中的人，他們就是普通人。想到他們能把這件事做成，我震驚了。就這麼一小群智人，湊在一起，拍到了一張照片。（薩斯坎德） 訪談者接了一句：稍微高階一點的狐猴。薩斯坎德沒有反駁。 ## 機器下棋下出了智慧，沒人教它 哪些問題現在答不了，但也許不久就能答？薩斯坎德把意識歸給了電腦科學家和神經科學家。物理學家大概會試著把它化簡到能用自己方法處理的程度，但那些方法可能並不合適。 他真正興奮的是另一條路。學習只佔一半，另一半是讓機器演化自己的架構。架構的演化不完全在人手裡，而受機器學習過程的控制。 > 還有一件事我覺得了不起。他們教計算機下棋，沒教它怎麼下棋，只是讓機器互相對弈。本質上這是演化在發生。這些機器在演化，智慧在演化，沒有誰告訴它們該怎麼做，它們沒有被工程化，只是互相對弈，然後越來越好。（薩斯坎德） 這個觀察的分量在於它繞過了"我們必須先理解智慧才能造出智慧"這個假設。人類智慧本身是演化出來的，沒有設計師。AlphaGo 那條路等於在機器上重演了一次小型演化，出來的東西有一部分沒人能解釋清楚。 > 這讓我覺得機器可以演化出智慧。具體是哪種智慧，我不知道。但越來越好這件事，可能會給我們更好的線索，去理解我們自己這邊的智慧是怎麼回事。（薩斯坎德） ## 有些問題看著真實，卻找不到任何方法回答 最後一個問題：哪些問題科學現在答不了，可能永遠答不了？ > 整個東西背後有沒有智慧？你想用 G 開頭那個詞也行。我們是不是一個有目的的計算機模擬？有沒有一個能動者、一個智慧體，在底下支撐或負責這一切？（薩斯坎德） 他繼續追問這個智慧體：它滿足物理定律嗎？它滿足量子力學嗎？它由原子分子構成嗎？ 他自己給了個哲學上的卡口：問題得是可回答的，才算真問題。有些哲學家會說，一個問題如果沒有任何已知方法能回答，它就不成其為問題。可他還是覺得這類問題是真的。 訪談就在這裡收尾了。薩斯坎德的立場從頭到尾一致：他能做的，是把問題講清楚，把邊界畫出來，然後承認自己看不到井底。 他在整場對話裡反覆做同一件事：給出一個精確的技術定義，然後老實說這個定義不讓他個人滿意。觀察是糾纏，這話數學上成立，可他依然不習慣。時間是統計的，這話他說我們理解得比多數人以為的更好，可他也不裝作全懂了。這種"技術上清楚、心理上不自在"的雙軌狀態，大概才是一個物理學家工作五十年後真實的樣子。 他把這套態度講成一句話：你得有傲慢去說這場仗我能打贏自然，同時有謙卑去知道自己隨時可能是錯的。這兩樣東西在同一個人身上共存，本身就稀有得像一次相變。 整場對話裡，薩斯坎德從沒給出過一個漂亮的收尾。他每次都在同一個位置停住：把概念的技術邊界畫清楚，然後老實講自己心裡那塊地方還是不舒服。觀察就是糾纏，這話數學上站得住，可他依然不習慣。時間是統計出來的，他說我們理解得比多數人以為的好，可他也絕不裝作全都懂了。一個做了五十年物理的人，最終呈現出來的狀態就是這樣：腦子清楚，心裡留著一塊沒被馴服的地方。 這種狀態跟"謙虛"或"自信"都不太一樣。它更像是一種長期的並行：同時持有精確的公式和不肯消失的不適感，讓兩邊一直互相摩擦，誰也別想說服誰。薩斯坎德說得很明白，這兩樣東西得同時長在一個人的性格里，能做到的人屬於很特殊的一類。他自己大概就是那類人之一。 ## 如果你想把這場對話用起來 - 啃不動的系統，先別急著建方程。在腦子裡把它演一遍，能看見什麼就畫什麼，等洞見成形了再翻譯成數學。薩斯坎德做弦論走的就是這個順序，他自己說那不是他的強項，是他唯一會的方式。 - 判斷一個新工具的價值時，先問它是不是真的在那個層面上運作。經典計算機解量子力學的方程，和量子計算機真的作為量子系統在跑，隔著一整個量級。這個區分能幫你識破大量包裝。 - 看量子計算的商業敘事時，把大數分解單獨拎出來。薩斯坎德認為它接近偶然，長期真正的價值在模擬量子系統本身，化學、材料、場論，這些地方系統多、經典方法遲早會撞牆。 - 面對"把複雜問題簡化"的衝動，先分清是"還沒看懂"還是"本質就複雜"。前者剝開有驚喜，後者剝開只剩下自欺。薩斯坎德的原話是不想讓事情比它真實的樣子更簡單。 - 在自己不熟的領域裡當顧問，別用本行的資歷壓人。他的姿態是承認幾乎一無所知，然後只提供自己真能給的那部分價值。這個姿態換來的信任，比任何頭銜都牢。 - 聽到"這東西到底為什麼有效，沒人說得清"時，把它當成正經的科研機會，別當成缺陷。機器學習現在就卡在這個位置，而帶張量網路背景的物理學家正在往那兒走。結構相似的地方，往往是下一個突破口。 - 碰到讓你長期不適的環境，別急著把它讀成能力問題。薩斯坎德的不適來自階層，跟本事無關。而他的轉變在五十歲那年發生得很陡，中間沒有過渡地帶，那種不適不會慢慢淡掉，它會在某一天直接消失。 - 想檢驗一個"無限"或"終極"的斷言，學他那句玩笑：謝爾蓋·布林有無限多的錢，你怎麼驗證？找不出檢驗方式的陳述，先擱在"看著真實但答不了"那一欄，不必急著站隊。