机器人也能像科学家一样工作吗？这个问题乍一听似乎很愚蠢。计算机现在遍布科学研究的各个领域。如果走进某所大学的大实验室，很可能会看到装备齐全的机器人与身着白大褂的人类并肩工作。机器人可以向试管添加试剂，进行DNA微阵列排序，实施考古发掘，探索海洋世界。还有一些学科分支完全仰仗强大的微处理器：如气候建模和基因组学。甚至连抽象思维拓展也离不开机器的帮助。在实验数学中，人类依靠计算机启发新思想，也利用它们验证假说。1976年，数学家们使用计算机证明了“四色定理”。自此之后，计算机也在其他几项证明中发挥了作用。
不过在科学研究的诸多领域内，人类和计算机的分工依然很明确。机器负责枯燥的工作：计算、绘图、混合、填充、观察和等待。有的工作，即使是研究生也会觉得枯燥乏味又耗时耗力，这时机器人就派上了用场。人类则给自己留下了更高深的休闲方式：思考。
在上一节中，我谈到有律师认为他们繁重的思考工作是机器所不能及的。科学领域里，这种认知如此普遍，似乎毋庸置疑。科学家们的工作很是无趣：构建研究理论、设计新颖的实验、创造高深的问题让机器帮忙解答。迄今为止，这样的分工进行的很顺利。人类很乐意将那些苦差事留给机器——甚至还很愿意承认机器非常擅长枯燥的工作，有了机器的帮助人类文明才能一日千里。同时，机器似乎在思考能力方面很难达到人类的高度。总之，一切皆大欢喜：人类操控，机器操作，科学得以发展。
但是三年前，霍德·利普森（Hod Lipson）和迈克尔·施密特（Michael Schmidt）宣布他们已经进入了思考型机器人的萌芽阶段。利普森是康奈尔大学的一位计算机教授，施密特是当时他的实验室的一名研究生。他们共同设计了一项计算机程序：如果人类向计算机中输入大量的物理系统数据，计算机就能独立计算出一个公式来描述这个物理系统。利普森他们向其中输入了一系列双摆运动轨迹坐标，计算机进行了多天的运算，最终得出了“哈密顿方程”（Hamiltonian equation）来描述该物理系统。人类用这个方程表示能量守恒定律。这个软件不需要一些先有知识（如重力、能量、几何或其他知识）就能发现这个定律。它只是重复了科学家们一直在做的事情：观察这个世界，得出一些世界运转的理论，测试这些理论，最后总结出一个定律。
机器人科学家的发明者迈克尔·施密特和霍德·利普森（图片由施密特提供）
利普森和施密特将他们的程序命名为“有啦”（Eureka），并在网上免费发布。Eureka已经在不少领域内发现了许多我们未曾了解的科学定律。利普森和施密特最近与德州大学西南医学中心（University of Texas Southwestern Medical Center）的分子生物物理学教授顾若尔·苏埃勒（Gurol Suel）合作研究细菌细胞动力学。当计算机载入有关细胞内部不同生物功能的数据后，它得出了一些惊人的结论。“我们发现了用来描述细胞的运作的公式，而且似乎它对我们进行的所有新实验都适用。”施密特自豪地说。不过还是有一个问题：人类不明白为什么这个公式能成立，或者公式背后的科学原理又是什么。施密特认为，计算机好像是得到了神谕。
这项发现足以震惊科学界。如果机器人比我们更聪明，人类还能做什么？更重要的是，如果我们进入了一个由机器主导科学新发现的时代，人类知识又将被置于何种地位？我们也许能使用一些由计算机所发现的公式定理，但是有些公式也可能复杂到连最聪明的人类也无法全部理解。
在本系列的其他章节，我探讨过机器人能如何帮助我们——我们能获得更好的药品和法律服务——但同时也让一些人面临失业的危险。像Eureka这样会思考的机器带来了一个更棘手的问题：长此以往，科学家也可能因此而失业。计算机也可能给人类带来积极的改变——施密特认为一台像Eureka的计算机能够测定工业应用所需的强度最大、质量最轻的金属合金。不过智能思考的机器也会让我们难以用人类的语言表述世界运转的原理，因此我们只能接受计算机语言的表达方式。
现阶段，施密特和利普森的机器人还非常依赖人类——它需要由人类为它输入数据并且指引它进行新的研究。Eureka的设计其实非常简单。当输入某种运动过程（如摆锤的振动或细胞内部运动等）的一些数据时，计算机就会生成一大堆可能成立的公式。最初生成的公式都是随机的，而且其中绝大部分都不适用，但还是有一些能够符合物质世界的规律。施密特解释道：“我们挑出那些比较合理的公式，再随机重组成新等式——这个过程要不断重复成百上千亿次，直到总结出最精简的公式。最终，这种类似达尔文进化论的过程会得出一些能够描述“恒定关系”的等式，即适用于所有数据的等式。这些“恒定关系”通常与自然基本定理有关：能量守恒、牛顿运动定律、质能方程等。
利普森和施密特二人都强调说就算Eureka这样的软件成为科学家发现新规律的常规办法，科学家仍然需要明白计算机公式的含义。“这就涉及一个深刻的哲学问题：什么叫‘认知’？”利普森坦言。“我觉得认知是一种主观上的感受，就是能让人明白世间万物的运行规律，而这一点只有人类能做到。”
如果科学家们想要长久的保住自己的工作，依然有两大问题亟待解决。首先，计算机如何能用人类可以理解的语言来表述等式，这也是利普森教授正在研究的课题。比如，解释“摆”的概念时，我们就必须先向计算机解释人类是用某种特定的数量表示“能量”。其次，就是计算机系统只能用我们教授的概念来描述新发现。“这有点儿像小孩问大人‘飞机是什么？’，然后你答‘飞机呢，它就像鸟一样有一对翅膀，又像汽车一样有一个引擎。’”不过，某些时候计算机也会发现我们无法理解的内容。“这就像是在对牛弹琴了。”利普森教授幽默地说道。
康奈尔大学的数学教授史蒂芬·斯托加茨（Steven Strogatz）几年前曾就此情形写过一篇论文，将这个问题命名为：“认知极限”（The end of insight）。他认为人类有能力了解他们周围的世界，相对来说，这是个较新的概念。“作为一个数学家，我个人认为是艾萨克·牛顿开启了人类洞察世界的眼睛，”斯托加茨教授说道。“所以，350年来人类一直都在充分地认识世界，我们发现自然界遵循着某些模式，他们美丽而又精确，却也能让我们认知。”
斯托加茨教授认为我们正在关上洞察世界的那扇窗户，也就是说“人类的视界正不断接近极限”。在某些领域，人类的智力似乎受到了局限。“人们总是在讨论我们对经济学、大脑和基因的了解。但是一旦开始用数字来描述，就会有许多有意思的关系出现，这些就是所谓的科学前沿问题。但是人类不怎么擅长思考这些数字。“相反，计算机是个中高手。
无论斯托加茨还是利普森，他们对人类何时失去掌握科学的能力尚无定论。就算机器人变得越来越聪明，科学还是要依赖许多人类特质。例如品味——选择研究那些有趣又有创意的科学领域。但是有一点是必然的：留给我们的时间有限。“会思考的机器有许多方面要略胜人一筹，这点显而易见，”斯托加茨教授总结道。“我们将不再是佼佼者。我认为我们终将失业，这点毫无疑问。”
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有关这系列的研究，用“这一天必将到来”作为警示再恰当不过。过去这一周，我探讨了一系列的科学技术，有一些可能更多的是理论上的。有些机器人或者自动化系统可能会比我预计的要发展缓慢得多，一些技术或许根本不能实现。Eureqa程序就是众多可能成果的典型案例。虽然它现在还仅在一小部分领域使用，但发明人断言未来Eureqa程序会更上一层楼。它会变得有多好或者有多快，对科学家们的日常研究有什么影响，都还是个未知数。
也许只关注个别科技的发展不是多么正确的方式。倘若我们退后一步，关注计算能力的发展速度，那么计算机会取代人类这件事就不容忽视了。耶鲁大学的经济学教授威廉·诺德豪斯（William Nordhaus）研究了自人工打字机以来“计算机能力”的进展。他从19世纪的机械计算器入手，回顾了计算机的每一次更新换代——从真空管到晶体管，再到后来的集成电路。2007年，诺德豪斯教授在《经济史杂志》（Journal of Economic History）上发表了他的研究论文。他在文章中表示：“根据所选标准，计算机现在的计算能力是人工计算的1.7兆到76兆倍。”这个数字虽然很宽泛，但就算是最保守的数据也足以让人目瞪口呆——计算机只用了200年就使人类的计算能力发展到不可思议的地步。
没有迹象表明计算能力的发展速度在下滑。摩尔定律（Moore’s law）今天依然适用，简单来讲，就是计算机性能每两年会翻一番。网络的迅猛发展和储存空间呈指数增长都确保计算机一年更比一年强[注]。正如诺德豪斯教授所言，计算机“是一项能够使经济生活的每一个角落都得到深刻而彻底的改变的技术。按照现在的进展速度，计算机越来越接近人类大脑的复杂性和计算能力。或许某一天，计算机会成为终极外包商，包揽人类的一切工作。”
我恐怕不能全然接受诺德豪斯教授的假设。如果你认为人类不可能丢掉工作，就必须相信：计算机的发展会减缓或者停止；或者人类会不断地找到新工作代替丢掉的旧工作。前者是不可能的。对大部分人来说，后者也只是一个希望而已。计算机不会只替代人类某一种技能，相反地，计算能力正在全方位发展，各种工作技能逐渐改善。
我前面提到过，计算机的语言处理和图像处理能力不断得到提升。计算机有着过人的记忆，能找到事物间的新关系，甚至还在模仿人类创造力方面有所进展。现今为止，机器人主要在两个方面相形见绌：一是机器人难以在物质世界操纵实物，二是它们不善于面对面交流。不过随着计算机性能的提高，操控问题会迎刃而解。而面对面交流可能也会在未来的几十年得到解决。
这个系列研究并没有解决接下来出现的一些问题：如果计算机取代了人类大部分工作，人类要做什么？我们将如何支配时间？我们如何赚钱谋生？如果工作不再是人生的主题，人类社会体系又该如何运行？
这些问题我都避而不谈，因为眼下很少有人会去考虑它们。它们听起来更像疯狂的科幻迷们热衷的话题而不是严肃认真的人们应该花时间去考虑的问题。但是这种情况是会变的。“人性”日渐失色，我们需要找到应对的办法。这一天真的会来，真的。
译注：
目前关于摩尔定律普遍流行的说法为每18个月翻一番，对此戈登·摩尔曾明确表示否认，摩尔定律最初实际由加州理工学院教授卡沃·米德提出，后由摩尔1965年首次在陈述中引用，摩尔将其描述为每一年翻一番，1975年根据实际情况在IEEE一次年会上将其修正为每两年翻一番。
转自 http://select.yeeyan.org/view/231604/337389