科技樹是不斷發展的，當人類科學家一輩子都無法專精其一，人類該怎麼辦？

12-01

當人類發展到一定成度，科技也越分越細，人類科學家已經無法專精某個學科時，那麼人類該如何發展？
除了生物晶元輔助知識，還有其他辦法嗎？

謝邀。
靠《鄉村教師》啊。
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生物晶元這東西，恐怕還比不過記憶遺傳來的給力吧？那劉慈欣的《鄉村教師》已經回答過這個問題了。
其實題主的意思是科技樹越來越長，花一輩子也沒法挨個點亮，永遠到不了頂端來開下一個技能點。
其實是不可能的，真理、公理、定理，不是非要證明無誤才能開展下一步。比如說研究恆星級飛行，不需要先證明萬有引力為真，而證明萬有引力也不需要先證明地心說為偽，前人已經做出推斷並確定正確的命題，為定理；長期實踐後公認正確的命題，為公理。
爬科技樹的時候，從最近的一個公理或定理出發就可以了，哪怕有疑問了再回頭研究也行，不需要大家都從鑽木取火學起。
更何況，科技樹這東西，在現實中應該是科技球才對，不是只有唯一方向的。
靠教師入門，少走彎路，踩在巨人的肩膀上摘星，然後給後人提供新的肩膀，如此。

有句話叫做」地球缺了誰都照樣轉「

假如說沒有了愛因斯坦，那麼不代表《相對論》就不會出現
愛因斯坦只是歷史上第一個將之理論化提出的人

但是這也不說明在他之後，就不可能有人能夠獨立或聯合的提出與之類似的概念了
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也就是說，雖然科學細化到很多分支，科學家不可能完全覆蓋
但只要人類一直在發展，那麼有些學科在歷史長河裡面是很有可能最終被研究的
如果a沒有去研究，那麼十幾年幾十年後，b或者c也可能去研究

人類的歷史本來就是這麼發展出來的
所謂今天的科學都是建立在前人的基礎之上的

所以今天科學家的研究，也只是為了後人在開路

謝謝邀請。
下面這個鏈接代表的長帖子中有一段可以用來回答，原文第6章都是討論複雜度和科技樹，但篇幅過長，下面貼出的刪掉了中間幾小節和後面的數學推導
技術大停滯第三版（由於博客字數限制，新開一文繼續連載中）

6 台階的本質：複雜度魔鬼
　 6.1 何謂複雜度

6.2 紛繁世界背後的兩條規則：適者生存和資本回報預期

6.3 技術進步和技術革命：複雜度的變遷

6.3.1 運輸/動力系統的演進例子
6.3.2 技術革命的特點和複雜度的變化
6.3.3 正在面臨的高複雜度科學魔鬼
6.3.4 源自技術根底的困境
　 6.4 高複雜度帶來的諸多惡果（more is different)
　　 6.4.1 吾知也有涯和生死競賽
　　 6.4.2 維護成本
　　 6.4.3 來自社會的負反饋
6.5 簡單的數學推導

6 台階的本質：複雜度魔鬼
人是複雜性的產物，但天性喜歡簡單線性的東西。世間所讚歎的那些理論，如歐式幾何，牛頓力學、電磁學和廣義相對論，其數學形式上都簡潔明了。這種風氣甚至影響到其它領域，比如經濟學。很多經濟學理論都明顯帶有牛頓體系的樣式，幾條基本「公理」，能推導出一個龐大的體系。這種還原論思想在科學領域根深蒂固，在過去200多年也取得了巨大的成績。但不幸的是，採用理想模型，這些理論對於簡單系統很適用，如果系統稍微複雜點，比如天體力學中的三體問題（三個質量相近的天體運動），情況會變得完全不同，很小的擾動，數學解就會千差萬別。人類逐漸認識到，課本上「現實世界簡單性」的觀念只是一種理想，幾乎所有的領域都普遍存在著複雜性現象。混沌理論的研究甚至表明，甚至很簡單的數學方程，比如

x(n+1)=l-ax(n)^2：

在參量空間擾動下都會產生極其複雜的混沌現象。

最近幾十年的前沿研究表明，還原論在很多領域都遭遇到了困境，比如生物學領域，天量般的大分子之間的相互作用不可能再走還原論老路，而在湍流，等離子體，氣候等領域，複雜性現象讓相關基礎理論研究裹足不前。

前面提到了進化樹和科技樹，生物的進化大致遵循「物競天擇，適者生存」這個規律，那麼，科技樹的演化遵循什麼規律？考察近代歷史，在研發團隊化的今天，剔除若干偶然性現象，「資本回報預期」是一個關鍵。

在技術的早期發展過程中，人類的發明主要出於直覺和好奇心，很多技術產品看上去都帶有」簡潔為美「的風格，比如輪子,天平單擺和弓箭。但即使是這些現代看來很簡單的發明，也並不是所有文明都跨越了此門檻，典型如瑪雅文明，幾千年的歷史都沒有發明輪子。

在文明的演化過程中，簡單技術綜合起來，構成一個稍微複雜的技術，大大提高了人類工作的效率，典型例子如馬車，帆船。在此過程中，各種技術相互關聯，相互影響，部分產品的複雜度讓現代人也倍感驚訝。比如羅馬帝國鼎盛時期的渠道供水系統。在此階段，由於傳承關聯和資源稟賦，各個文明的技術成就開始分化，很多文明所取得的技術成就，其他文明甚至在數百年之後都無法複製，比如造紙術，西方就是在接觸了成品之後都無法弄明白其技術原理。原因很簡單，早期造紙術涉及的步驟很複雜，包括水浸、切碎、洗滌、蒸煮、漂洗、舂搗、加水配成懸浮的漿液、撈取紙漿、乾燥等一系列流程，中國文明由於蔡倫的隨機擾動成功跨越門檻，其它文明沒有此運氣。

進入工業時代後，在理論的指導下，人類嘗試著簡化單個部件模型，在此基礎上構造更複雜的技術，比如蒸汽機，內燃機，推動文明向前發展。200多年來，複雜技術系統不斷湧現，有日常生活離不開的機器設備的實物，也有讓全球文明凝聚的信息系統和規則。技術在複雜化的道路上越走越遠。今天的很多技術產品，比如波音747噴氣式飛機，包含數百萬個零部件，操作維護說明相關文檔可以堆滿一間房。再比如Windows操作系統，數千萬行的代碼，單個個體已經無法理解這樣的複雜度，必須採用分工合作等方式才能設計製造這樣的技術產品。
複雜度發展到現今這個階段後，，技術進步所涉及的理論太複雜，技術實施複雜度或者超出了人類能力範圍，或者所要耗費的成本太高，預期回報時間太長，人類暫時已經無力再前進。

在一個人人為己，資本為王的時代，技術造就了一個扼殺自己的高複雜度台階。

6.1 何為複雜度？

很多程序員網友看到複雜度這個詞，估計下意識會想到時間複雜度和空間複雜度，腦子裡進而湧現出0（N）或者O（NlogN)這樣的表達式。但複雜度的含義絕對不限於計算機領域，事實上，複雜度是一個很難精確定義的概念。學者提出了各種不同的定義，《科技想要什麼》一書中提到有42種定義：

在信息理論中，可以把複雜度理解為接收者處理信息量需要付出的努力。

在分形理論中，複雜度表示系統的「模糊狀況」。

在語法學中，複雜度是描述一個系統所需要的語言的普遍性程度。

。。。

大量的定義，反而使得複雜度這個概念複雜起來。即使針對技術領域，也存在大量的定義，比如，國際貿易方面就提出了EXPY指數來衡量出口產品的技術複雜度。但就技術演化而言，本文提出的技術複雜度（強調下，不是科學複雜度）可以這麼理解：驗證和設計一個產品所需要的各層次人力資源量和技術部門的配合程度。

早期人類社會的技術複雜度很低，大部分技術產品的創造來自於對於自然界的一種簡單模仿和利用。比如木質標槍，原始人類最初是從折斷的部分樹枝聯想到可以利用其銳性，但樹枝的折斷界面具有某種隨機性。為了生存，人類開始想到可以把不具有銳性的界面改造成具有銳性，藉助最原始的石斧，木質標槍因此誕生。這種原始標槍的製造不需要太多的腦力和體力，只需要最基本的工具，單個個體可以在比較短的時間內完成。

技術有個特點，和生物進化類似，誕生後就具有自我發展性。出於各種目的，人類開始改進最初的低複雜度產品。仍然以木質標槍為例，為了更進一步提高銳性和殺傷力，各種各樣的措施被人類發明出來。比如加裝尾翼提高穩定性；把標頭部分進行碳化處理；改用金屬材料提高殺傷力。改進的過程意著複雜度大幅提高，個體已經不可能在較短時間內製作出來，需要外界投入更多的人力物力.。技術的相互關聯和相互嵌入，雖然提高了複雜度，但大大提高了人類的能力，因此，人類有動力持續加以改進。尤其是工業革命後，資本活躍起來，讓人類的技術複雜度以指數級擴展開來。一方面，廣度上，很多看上去普通的技術產品，比如自行車，其背後涉及的工業部門可能多達幾十個，勘探，採礦，冶煉，鑄造，機械和化工，現在沒有任何人能單個從零開始做出和流水線媲美的自行車。至於像土星五號火箭這樣的巨無霸，可能需要整個地球的產業鏈來支撐。在深度上，單個技術產品的原理已經不是靠工匠的經驗所能支撐，很多技術產品，需要的科學家和理論計算超過一線製作人員，比如噴氣式飛機和航母。很多技術產品的原理設計已經逼近經典理論極限，比如INTEL的最新CPU。

日益升級的技術複雜度，終於造就了一種奇怪現象：資本推動了技術複雜度的升級，但最終厭惡現今的高技術複雜度。

技術及其複雜度，一如人類和自己身上的肌肉，肌肉的收縮提供動力，推動人類向前運動，一般情況下，肌肉越多，人跑的越快，但隨著肌肉的增加，肌肉本身要花
費更大的能量來推動自身向前，跑步速度會開始下降，如果找不到優化肌肉的新方法，最終會出現一種情況：一個超級大胖子，再也不能向前邁動一步。

6.2 紛繁世界背後的兩條規則：適者生存和資本回報預期

相信很多人年幼的時候都有過疑問，為什麼世界上有這麼多千奇百怪的生物？從大洋深處數百噸重的藍鯨，到叢林中的毒蠍；從翱翔天際的雄鷹，到寄生於人體內的蛔蟲，如此繽紛多彩的生物種類怎麼來的？而另一方面，人類很早就觀察到，生物的生存能力讓人嘆為觀止，舉一個例子，在美國死谷（Death V-alley）的鹽湖裡，那裡的水可以瞎眼傷皮，但是其中卻滋生了小蟲。在酷熱荒蕪的沙漠里，無數小生物全靠黃昏的露水而活下來。這些生物生存的本能和力量叫人驚嘆不已。
工業革命之前的世界，把生物界的奇蹟歸功於上帝的設計。從18世紀開始，理性主義開始得到知識界的推崇，很多人開始在上帝之外試圖回答這個問題。而達爾文的進化理論是其中最成功的。當達爾文寰球考察的時候，他發現很多看似不同的物種有著同樣的祖先，而後來，他又接觸到馬爾薩斯的繁殖和競爭概念。因此，「物競天擇，適者生存」這一理論開始萌芽，在《物種起源》一書中，達爾文正式提出了進化學說。

生物永恆出於競爭之中，每種生物在繁殖下一代時，都會出現基因的變異。若這種變異是有利於這種生物更好的生活的，或者說具備競爭優勢，那麼這種有利變異就會通過環境的篩選，以「適者生存」的方式保留下來。因此，源自同一祖先的生物，在不同環境下，不同的基因變異被保留下來，日積月累，後代看上去就成了兩種不同的生物。

紛繁多彩的生物進化樹，就動力學機制就在於簡單的隨機變異和「適者生存」四個字。

現代世界所構建起來的龐大科技樹，其背後的演化機制也很簡單----資本回報預期。

技術的演化和生物的進化有不同之處，比如說，人類自由意識的影響，也有很多類似之處。一方面，二者都不可能脫離前代基礎，也就是說，完全全新的生物和技術都不可能存在，另一方面，二者都受基本物理法則所支配。很神奇的是，二者都能通過「交配」來產生新一代。

在早期的技術研發階段，除了利益回報之外，個人的智慧和好奇心也是一個重要的機制。但從19世紀晚期開始，情況發生了變化。隨著科技複雜度和規模的提升，個人天賦的比重開始下降，像愛因斯坦那樣一個人就可以開創一個全新領域的例子越來越少。與之相反的是，職業化，集體化和工程化開始普及。從愛迪生建立實驗室，到後來的貝爾實驗室，各種各樣的實驗室如雨後春筍般建立。這一轉變到了二戰中達到了巔峰，原子彈，導彈和計算機就是大規模政府投入後才發明的。　　二戰後的技術研發，主要依靠集體（公司或國家）的力量，或者說，技術研發要看資本的臉色。

二戰後的技術演化過程中，不同種類的技術相互關聯和嵌入，形成各種各樣的新技術。但新技術是否能推廣開來，不在於新技術是否炫酷，而在於資本預期是否能從中牟利。比如說，ATM（Asynchronous Transfer Mode非同步傳輸模式的縮寫）技術是一種建立在傳統電路交換基礎上的數據傳輸技術，在上個世紀90年代初很火，早期也受各大電信公司的歡迎。但ATM技術最終敗給了IP技術，原因很簡單，IP技術雖然有眾多缺點，可以在現有網路上就能運行起來，費用低廉；而ATM技術的部署成本太高，操作也很複雜，預期要投入天文數字般的經費後才能運營，資本最終做出選擇，IP技術完勝。

在一個資本統治的世界，任何技術創新都必須滿足資本的回報要求。在研究公司間競爭狀況時，克里斯坦森提出過影響深遠的顛覆創新和維持性創新概念。而就技術本身而言，創新可以分為三大類：
性能提升型創新，效率提升型創新和市場創造型創新。

ttp://創新者的窘境算什麼？資本主義的窘境更可怕！
性能提升型創新體現為新產品替代舊產品。一般情況下，此類創新產生的新工作崗位十分有限，因為新產品是替代性的，一旦消費者購買了新產品，就不會再購買舊產品，比如購買了一輛豐田普銳斯後，你不會再去買一輛凱美瑞。在《創新者的解答》中，克里斯坦森將這種創新稱為維持性創新，所有成功的傳統公司都會試圖不斷複製此類創新，因此會為其配置大量資源。

效率提升型創新是幫助公司以更低的成本製造成熟產品或服務，以便用更低價格出售給原有客戶。效率提升型創新有兩個重要的作用，一是提高生產效率，這對保持競爭優勢至關重要，但會帶來痛苦的副作用：削減工作崗位；二是釋放資本，使其運轉更高效。豐田的生產系統讓公司原本兩年的庫存周期驟減為兩個月，幫助公司釋放了大量資金。

市場創造型創新則是通過對複雜或昂貴產品進行革命性的改進，吸引新的消費者群體，創造出全新的市場。計算機的發展是此類創新的代表。最初大型機造價高達幾十萬美元，且僅供一小批專業人士使用；個人電腦則將價格降至2000美元，使消費者群體擴充至幾百萬人；現在智能手機只要200美元，從而將消費者群體擴充至全球數十億人。

資本通常喜歡前兩類創新，因為資本厭惡風險，而前兩類創新是在已有基礎上進行改進,風險較小。相比之下，市場創建型創新就沒有這樣的投資吸引力。因為這類創新的投資回報期需要5到10年，而效率提升型創新只要1到2年就能見效。更糟糕的是，前者需要大量資本才能形成規模；而後者則會減少公司資本規模。

現在技術創新面臨的問題就是，在一個技術複雜度日趨高漲的年代，市場創建型創新的吸引力愈發下降。過去的低複雜度世界，個別資本還能聚焦長遠，以便實現對競爭對手的顛覆。而在現今這個年代，很多技術路線的探索可能需要大量時間和巨額資本，風險超高，預期回報也不明朗，資本自然敬謝不敏。也許，這是命中注定的「資本主義的窘境」。

最後說下，生物進化和技術演化都有違背基本規則的例外。比如說，寵物狗的很多形態根本沒有任何獨立生存能力，但人類干涉後，人類的情感需求催生了各種稀奇古怪的寵物狗種類。同樣，資本也咬牙接受了冷戰中的軍備競賽。

6.3.4 源自技術根底的困境
前面一再提到，技術實踐的主要步驟是試錯。儘管現代科學理論為試錯指明了方向，但真正落實到實際中，依然要靠試錯來找到一條「利其然」的可行路徑。技術的發展歷史一再表明，往往需要大量的試驗和金錢，才能使得技術及其產品精細化，進而引發正反饋效應。
以人類歷史上最重要的技術----如何生火----為例來解釋下試錯的流程。
絕大部分現代人對於如何生火這個問題都覺得很茫然，不就是按一下打火機嘛。但打火機這個技術產品本身是科技樹幾千年進化的結果，原始社會時期，人類可能花了幾十萬年才掌握生火這項技術。原始社會早期的常見火種來自於雷電劈木和火山爆發，雖然這二者不可控，引發的火災帶來了災難，但烤熟的動物肢體也使得原始人類能夠嘗到前所未有的美食，火能帶來好處和利益慢慢在人類思維中固化。老天不可靠，人類開始嘗試主動生火。燧石擊火受原材料限制過大，鑽木取火比較普遍。來看一下典型的鑽木取火方案（下面一段源自百度）：
取一節竹子，鑽一個小孔，往裡面塞入一定量的易燃物如乾燥的稻草。然後，取一根直徑比竹孔大的筆直的小木棍，把其中的一端削尖，只要尖頭可以卡入竹子的小孔中就行了。最後，把竹子固定在某個地方後，再用將木棍的尖端部分插入小孔內，用雙手掌心夾著木棍使勁地搓，竹孔受熱後會使旁邊的易燃物著起來，這時手不但不要停下來還要用嘴對著竹孔內著起來的易燃物吹氣，直到易燃物完全燃燒起來，這時的鑽木取火就算完成了。
在原始社會時期，要發明出如上一套可重複的鑽木取火技術。要遇到很多問題。
首先，如何保證竹子上有一小孔？在最早的時期，人類還沒有發明出鑽孔技術，只能搜集大量的竹子，碰運氣看哪些竹子上面有小孔。竹子本身必須乾燥，內部越乾燥越好，如何獲得乾燥的竹子？必須放在太陽下暴晒很長一段時間，由於內部不容易觀察，為了確保成功率，通常要準備一定數量的竹子。
其次，必須有一定量的易燃物，如乾燥的稻草和樹葉。哪種易燃物最好？這個也必須花費大量資源來確定。
再次，最早可以靠運氣搜集自身帶尖頭的枝條來進行實驗，但能「利其然」的技術顯然不能完全建立在運氣上。那如何把小木棍一端削尖？原始社會時期可沒有現今的金屬工具，只能依靠石斧。鋒利石斧怎麼獲得？依舊只能在自然界中碰運氣，通過大量篩選才能偶然獲得一把鋒利的石斧，但一把鋒利的石斧可以確保多根合適枝條成為必然。
最後，不得不說，夾著木棍使勁地搓是一項很耗體力的運動，如果只搓幾下就放手，運氣不會眷顧。
這麼多技術關鍵點，都是必須要靠大量的反覆實驗才能獲得突破。只有大量實驗和搜集，才能發現竹子必須乾燥，才能發現竹子上有小孔的好處，才能發現干稻草容易點燃，才能發現鋒利石斧必不可少，才能發現手掌搓得通紅是必然的。
換句話說，精細化的技術，一般是在無數粗糙方案中脫穎而出的，或者說，耗費了大量資源後才能產生的。
掌握了鑽木取火後，人類可以依靠火本身來把竹子和稻草烘乾，讓生火更容易，顯然，這是一種正反饋；進一步，火使得食物更容易消化，來源更廣泛，而且是一種對付猛獸的利器，人類自身的數量和體質獲得了增長，這反過來也能讓鑽木取火更容易。最後，藉助自然界中部分偶然存在的高品質礦石，火可以用來進行原始的金屬冶煉，獲取鋒利遠甚於石斧的原始金屬工具和鑽頭。
火是人類利用化學能的開始，人類文明由此濫觴。

鑽木取火的例子表明，技術及其產品精度的每一次提升，都需要大量的試錯。技術進步需要耗費資源和財富，幸運女神的青睞建立在大量的初級方案和產品上。從工業革命開始，這種試錯的成本越來越高，個人的好奇心在研發中作用逐步減弱。科技樹各個分支上能夠長久留存下來的技術，都是在周邊領域支撐技術和資源環境約束下能滿足資本預期回報的方案。

當技術發展到21世紀的空前複雜度，資本回報預期成了技術突破的關鍵。以可控核聚變這項21世紀的「生火」技術為例，由於理論上的非線性，更需要大量的實驗來獲取突破。一種技術方案所涉及的基礎設施都耗資驚人，任何一次實驗都必須耗費大量資源，以至於全世界各大強國必須聯合起來才能承擔ITER的開銷。現在任何方案都看不出一絲成功的跡象，如果要找出一條可行路徑，人類社會要投入的金錢可能是一個天文數字。預期不明朗，資本估計不願意干這種傻事。

6.4.1 吾知也有涯和生死競賽
當代科學體系、技術體系和工業體系的複雜度和規模性已經大大超出了二戰前的水平，這對於人類科學創造設定了悖論陷阱。前面已經指出，鑒於現代科學技術的龐大體系，像牛頓和費米那樣的全才已經不可能出現。就是對於一個狹小的領域，高複雜度帶來的一個很明顯的事實：人類大腦的學習速度跟不上複雜度的擴張，人類肉體的衰老速度超過了大腦的思考速度。
大量的心理學研究表明，絕大部分人在50歲以後，都會變得日趨保守，查閱一下歷史書就知道，絕大部分突破性的科研成果，都是在科技工作者中青年時代取得的。正如一位網友指出的，現代科學和技術的龐大積累已經成為人類創造力的巨大負擔，在十八世紀、十九世紀和二十世紀前期，大多數科學家在很年輕的時候就做出了偉大的科學成就，而現在個人做出偉大成就的年齡已經越來越推遲。
對於科技而言，人類的個人創造力的黃金期是在十八歲到三十五歲之間，因為這段時期最具思想奔放力，思想束縛也最少，許多最偉大的天才都是在這個年齡段奠定基礎的。牛頓和愛因斯坦的黃金創造就在這個年齡段，楊振寧獲得諾貝爾獎時是36歲，李政道是31歲，他們所獲獎的成就是在獲獎之前2年的發表成果。數學群論天才伽羅華在極其短暫的生命中做出了偉大的數學貢獻，他死亡時年僅21歲。與牛頓齊名的麥克斯韋在34歲時完成電磁場理論的經典巨著《論電和磁》，將電與磁，電與光進行理論統一。而麥克斯韋從24歲開始就確定了自己的學術目標，為只能停留在實驗層面的法拉第進行理論層面的闡述。
除了科學領域，技術領域也一樣，愛迪生，比爾蓋茨和喬布斯都是在很年輕的時候就嶄露頭角，做出巨大貢獻。
二戰後，高複雜度使得科學家和技術創造人員在人生創造力的黃金期仍然在學習而不是創造，很多人到30歲時才剛剛摸清楚本學科領域的框架，然後才開始起步進行科學研究，而這已經錯失了人生創造的黃金期，讓革命性的思想激蕩越來越難產。
儘管人類社會做出了種種努力來加速個體的學習速度（包括知識整理，路徑規劃，計算機輔助和模塊化處理），但不幸的是，學習的時間越來越長。30歲出頭才博士畢業已經是標配，真正弄懂前沿還要花上一段時間。學科必需的知識積累下去，總有一天，即使那些傳說中的天才，也要窮盡大半輩子功夫用於對舊有知識的學習。
高複雜度讓現在的博士對不起「博」這個字，為了應付知識上的深度，很大程度上犧牲了知識的廣度。人類歷史上，許多科技突破都是觸類旁通，借用其它領域的進展來打破本領域的困境，最典型的就是愛因斯坦把黎曼幾何引入到廣義相對論中。現代研發工作者常常糾結於某個問題而不得其解，可能其它某個領域的方法或思想完全可以借鑒過來，但人性往往很容易陷入局部極值點這樣的困境而不得脫身，而高複雜度，把坑挖的比任何時候都深。
知識積累轉變成負擔，目前看來沒有什麼好的解決辦法。至少到現在為止，人類大腦的思維能力還沒有表現出加速進化的苗頭，換句話說，人類大腦和500年前相比，沒有什麼變化。也許有人會提出異議，認為天才的學習速度和思考能力遠超常人，但技術的一大特點是，技術是人和社會互動的產物，要把想法變成現實，需要大量相關人員來配合工作，光有天才是遠遠不夠的。
有不少人把希望寄托在人工智慧上，甚至是具備創新能力的人工智慧上，也有人認為人類大腦還可以進一步開發，說不定生物學方面的進展會讓大腦革命成為可能。但這是一場軍備競賽，可以預見，無論超級人工智慧，還是大腦革命，所涉及的理論和技術複雜度都會奇高無比，那麼，人類在垂垂老矣之前，能夠克服這個高複雜度，造出「克服複雜度的工具」嗎？
莊子說，吾生也有涯，而知也無涯，以有涯隨無涯，殆已！對於人類來說，目前是「生也有涯，而知也有涯，累矣！"。

說到底還是人類自身太弱，所以才需要把科學分為數學、物理、化學、生物……

人類不會一成不變，也許將來有了腦中晶元技術人類的學習能力提升數百倍也說不定。

甚至人類明白為什麼會產生意識，那麼未來也可能像黑客帝國或者攻殼機動隊一樣直接把意識上傳到互聯網，擺脫肉體思考的限制，電子永生。

神的國將建立在計算機里

分學科。

我持悲觀態度。以人類現在的智力水平，幾百年後普通人可以上火星，一千年後可以太陽系亂轉，但只要人類的大腦基因不改變，就出不了太陽系。要麼人工智慧，要麼基因改造，否則人類發展應該是有極限的。

蟹妖。人類存在黑箱呀，舉個例子：我們現在算π，藉助了計算機，而我們並不需要知道計算機是如何工作的。當學科越來越深入、越來越細，人類的進步速度只會越來越快。

全世界又不是只有一個人，愛因斯坦算水星進動還要普朗克幫忙呢。。。