《奇思妙想II：16位天才揭祕未來的計算》前言

在構思本書時，我們期望通過和那些正在計算科學前沿解決難題的科學家們對話，聆聽他們描繪未來的計算機架構和日新月異的軟體技術。這十六位科學家[1]中，有些人蔘與了用“自然計算”[2]控制百萬裡外的航天器，有的將智慧植入到了人工細菌中，用的構建了執行速度相當於數百萬臺臺式電腦的計算機。他們各自在科學、工程、甚至金融領域中從事著最富挑戰性的工作，這種多樣性正是我們所期待的，意料之外的是在所有這些領域中他們都有著這樣一個共識——計算的未來將和自然融為一體。

這兒有三條主線指向這一願景。

首先，生物學思想為數字計算注入了新的靈感。或許這尚未出現在你的文書處理器和資料中心，但它正萌芽於那些將技術推至人類好奇之極致的應用。其中一個例子是控制著航天器飛行和著陸後執行的計算機。一旦飛出天外，飛船內的硬體是無法手工修復的；但獨具匠心的航天器工程師們正計劃設計出能夠自我修復的機器。如果你未曾身處工程領域，你可能無法領會這個方法意味著一種多麼深刻的思想變革。設計者們考慮的不是一開始就構建出一個精確到能夠處理各種可能性的機器，取而代之的是創造這樣一種機器——它們可以自適應發生在它身上的各種可能性，甚至包括設計者們無法想象到的。

雖然對如何實現這一設計哲學存在著各種爭議，在本書中講述的許多科學家都提及進化或者其它形式的學習應當被納入到設計方案中。乍一看，進化和學習似乎非常不一樣。進化跨越了許多物種和世代，而學習和適應是在單一的生物體中進行的。但從概念上講[3]，它們是非常相似的：嘗試一件事情，觀察它如何進展下去，然後根據反饋回來的資訊做出有可能更好的嘗試。我們習慣把學習和有意識的提高關聯在一起，而認為進化的發生是無意識的、由化學和代謝過程驅動[4]。但是基於適者生存的目的，進化和學習起到的效果是一致的。

目前有許多應用正是基於進化技術。比如一個由衝浪好手轉變過來的數學金融分析師使用進化演算法來計算什麼時候買進和賣出美國國庫債券；一個教授通過核查安全程式如何適應失敗來分析導彈防禦系統的安全性。在這些例子中，進化、學習和適應性是密不可分的。

第二條跡象顯示在未來的計算機中生物實體可能會代替矽元素。基於DNA或者細菌細胞的計算是非常廉價的（數以億計的細菌只需要一點含有糖水混合物的培養基就能夠生長），而且同樣能夠做到高通量、並行化。或許未來活細菌比矽電子更有可能在我們的體內或者微工廠中運作[5]。這種操縱生物實體的方式還有賴於一種全新的計算正規化的發展。到那時人類將不會再手工設計這樣的電腦：只能穩定的工作幾年、被賦予為人所知的名字、且安裝在有空調裝置的場地。

由海量細菌或者病毒構成的計算機沒有名字、侷限在和鄰近的物體交流，而且作為個體它們也經常失敗。要讓它們做點有用的事情似乎渺茫到讓人望而怯步，但是它又必定是可能的，因為我們有在數學上被稱為存在性證明的確鑿例子：人類正是由百萬億細胞組成，而我們能夠跑步、思考、萌生愛意，儘管單一的細胞沒有一個能夠勝任這些事情[6]。

第三方面，新的應用可能需要重新思考計算背後潛在的物理特性。模擬蛋白結構摺疊或者破譯密碼需要成千上百個處理器協同工作。相對於電晶體的速度，在交換機和計算機儲存器間的資訊交流是相當緩慢的，當在遠端處理器之間很少有資訊交流時，多處理器這樣的策略效率是最高的。正因為這樣，世界上最快的數字機器被設計成儘量少的交換資訊。

比如，一個有著百萬巨資的發明家正著手設計一個能夠模擬蛋白分子行為的機器。為做到這點，他的硬體能夠使對應蛋白中每個原子的資訊在有源電路中非常精確地移動到特定的位置。在這些位置資訊中同時包含著相鄰原子的對應資訊，這些都不需要回到計算機緩慢的儲存器中讀取。這樣的設計效果將使計算速度提高近千倍，從而可以在一百天內完成原本需要一個世紀才能完成的任務。

另一個設計師，在只有很少資金資助的情況下構建了這樣一個裝置：它的主要計算元件由一塊連線著25條電線的泡狀物組成。通過測量電流的方法它可以模擬微分方程來解決一整類具有“連續性”特徵的科學問題，遠至在銀行系中的行星軌跡，小至蝴蝶翅膀上的色素分佈。這種具有廣延性的模擬計算機將計算過程整個地塞在了它的頭腦裡。它不像數字計算機通過算術的方法“一是一、零是零”這樣地回答問題，它給出一個量化的答案[7]。

或許你也感覺到自己喜歡上了這樣的機器。不像生硬的金屬裝置進行計算、傳送郵件或者下棋，你發現它更加人性化：它們能夠修復自己，解決極端困難的問題，有時也會犯錯。但正是這樣的裝置或許有一天它們能夠組裝你斷裂的骨頭，維護橋樑的穩定，或許甚至可能幫助你在水下呼吸。

在寫作本書的過程中，我們正和一系列將讓世界變得更加美好的想法激情碰撞。這本書的每一個章節都描繪出了一個特立獨行的發現歷程。我們希望你能像我們享受寫作此書一樣在閱讀中享受他們在科學世界精彩絕倫的探險故事。

註解：

[1] 原文此處數字是15名科學家。本書兩名作者在1998年出版了《Out Their minds: the lives and discoveries of 15 great computer scientists》,最新的中譯本是向怡寧的《奇思妙想——15位計算機天才及其發現》。該書沿襲了之前的風格，但目錄中列出了16位科學家。

[2] 自然計算，作為本書的核心思想，包含以下三類技術：（1）靈感源自自然的方法；（2）通過計算機綜合模擬自然現象；（3）使用自然材料（比如生物大分子）進行計算。廣為人知的包括人工神經網路，遺傳演算法，DNA計算和量子計算等。

[3] 根據下文此處的“概念”包含了閉環反饋控制系統的思想。

[4]對生物體而言，學習是個體根據經驗調整自己的行為來適應環境變化的過程；這裡說“進化是無意識且由化學和代謝驅動的”可以理解為物種在繁衍的過程中作為遺傳物質的DNA分子發生怎樣的自然突變一定程度上是隨機的，那些突變後身體結構或者本能反應更加適應其所在環境的物種將獲得更多的生存空間和子孫後代。

[5]在工程領域，微工廠可以理解為那些使用微小空間、低能耗、快速實時、高度自動化、具有自組織系統、用以生產個性化產品的未來智慧機器裝置。

[6]還有一些動物群體智慧的例子，有兩個演算法的靈感正是源自於此：基於螞蟻覓食的蟻群演算法和受鳥群捕食啟發的粒子群優化演算法。

[7]現代數字計算機的電子訊號是“離散”的，每個電子元件只有開和關兩種狀態；而這裡的電流是“連續”的。