人類對自然科學的探索是否會因其自身的複雜而走向停滯？
某學長是這麼跟我說的：學數學的時候，有時候不能太在乎細節，有時候就是要「囫圇吞棗」，裝作自己懂了，抓重點，以點帶面地快速學習。
為什麼不能看細節呢？因為你如果要一個字一個字一個論據一個論據地死摳細節的話，根本學不完。要學的東西太多了，而且同一個東西還可能有不同的流派，不同的處理方法，不可能面面俱到，基本都是選一個角度——比如復代數幾何可以從代數的角度切入也可以從分析的角度切入，即使是專家也少有兩方面都精通的。
PS:我上面說的是已經被前人驗證過無數遍的教科書里的知識，對新出現的論文還是要仔細檢閱的。另外如果自己感覺自己的知識體系產生了矛盾的話，也要回過頭去檢查細節，檢查自己的理解是否正確。非常好的問題，我也一直有類似的擔憂。
每當講到科研或者PhD之類的話題，總有網友喜歡拿出個大圓上突出一小點的示意圖來給大家看。這個圖和其跟廢話一般對科研的解釋本身contribute absolutely nothing to this specific topic，但是我還是可以順著這個圖說說看法。
科研工作有兩點是很值得注意的，第一是深度，也就是從原點到邊界的過程，其次是廣度，也就是你所知佔了這個圓多大的角度。
只要有人帶，到達具體某個領域的前沿是很快的，但是隨著人類知識的積累，到達的過程中要學的內容就越來越多，你不可能從學習一條直線到達大圓的面，它必定是個橄欖球或者瓜子的形狀。教科書的作用是總結整理人類的知識用於教育後來者，也就是把這個橄欖球變瘦的過程。使得我們不需要在獲得知識的過程中去了解一些瑣碎的邊角料。我一直覺得讀文章讀原文在科研工作中並非是最好的方法，因為原文的思想不成熟性和不夠現代化的語言是一個比較浪費時間的障礙，我想看一個話題一般先找有沒有modern perspective，因為那是動車，找不到再去讀原文，因為那是綠皮火車。誰學習力學的時候看的是牛頓的《自然哲學的數學原理》？我可以肯定當代沒人那麼閑得為了學力學去讀原理了。就像有網友說的教科書總會慢慢把這些知識弄得通俗易懂。
越到圓的邊界處modern perspective越少，原文越多，實際上圓的邊界根本就不可能是清晰的，很多前沿的問題都是人們還不清楚的，同一個問題可以有很多理論機制去解釋，我們有時不知道哪個能算「知識」哪個不能算。
另一方面是廣度，這是我尤其重視也是尤其擔心的一個方面。從上段給出的論述來說，有導師帶著領到深度(邊界)不全太難，如果modern review是動車，那麼advisor是飛機。我覺得真正難的是廣度。全世界不只有自己做的這個方向，還有多得多的其他方向。廣度的重要性是顯而易見的，歷史上借鑒一個方向的工作到另一個方向去解決問題的例子不勝枚舉:愛因斯坦用Riemann幾何成功建立起了廣義相對論。凝聚態symmetry breaking描述相變和超導的思想被粒子物理用於給出Higgs mechanism。量子力學path integral的思想被用於統計物理從而人們不僅有了真空場論。也有了描述熱場的方法。用light front quantization修正後的AdS空間可以用於計算QCD coupling在lambdaQCD以下的跑動。前幾天拿Dirac medal的Alexei Kitaev在十多年前把non-abelian anyon引入發展了topological quantum computer的那篇工作在沒有發表前就在arxiv獲得了500引用，最後Preskill表示這個諾獎級的工作啊Kitaev你還是publish一下吧。。
這些例子都說明了，我們在科研(創造知識)的過程中「借鑒」是一種極好的「創造」方式。而具我觀察，絕大部分的科研工作者包括絕大部分已經非常著名的物理學家對學科廣度的認識都是比較小的。許多做出突出貢獻的學者也只能用自己會的方法去考慮問題，這就限制了很多新的方法和思想被開發的可能性。你糾結於自己領域內的一個問題，可能去問一問其他領域的工作者會發現他們已經有類似的工作和方法可以直接或間接地借鑒過來了。
知識的大爆炸使得我們中的大部分人只能局限於很小的一塊領域，牛頓時代科學家身兼數職是很正常的，因為學光所有學科都不是什麼難事。量子力學誕生以前的物理學家懂得所有物理根本不是問題。現在來看最後一個物理學的全才到費米截止了，最後一個數學全才到龐加萊截止了。而能跨幾個領域工作的都成了leading scientists，他們的工作極其深刻地影響了物理學的發展，而以後這樣的人可能會越來越少。
不同領域知識和方法之間的聯繫是如此重要以至於一旦有一天人類發現無法造出跨領域的全才了，那麼科學進步的放緩和停滯是非常可能的。
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有幾點需要澄清:1.重視較寬的對學科廣度的認識決不意味著只重視廣度，廣度是一個比深度更高級的技能，是在做好深度的基礎上進行的。我們說在一個領域中做出成績的是普通科學家，在數個領域中做出成績可稱為學術大家，而只有廣度沒有深度往往容易導致學術失敗。
2.中英混雜這點我是不會改的，你若非有錢鍾書的膽和識來拿洋話打我臉就沒必要瞎膩歪。此類評論一律屬於話題無關評論，此聲明後再有如此評論我將直接刪除。當然會，當通過學習接觸到自然學科前沿需要的時間超出人類壽命的時候，發展就自然而然地停滯了。其實不用超出壽命，超出大部分人成家立業的年齡就足夠了。事實上現代的科研在細分和專門化到大量博士成為搬磚工的同時，完成足夠訓練的時間已經接近人類的最佳生育年齡了。
從另一個角度來講，人類的先天條件其實是很不適合探索宇宙的。我們的記憶不能遺傳，嬰兒生下來和小野獸區別不大，所有的東西都要一點一點從頭學起。我們的壽命很短，體力和創造力的巔峰年齡更是只有短短的十幾年，和宇宙比起來簡直可以忽略不計。我們的信息交流要靠空氣的振動和處於某個狹窄波段內的電磁波，一秒鐘只能交流十幾個比特的信息。我們的神經信號只能以緩慢的速度沿著神經元傳導，速度還不到光速的千萬分之一。。。。。。 在這樣落後的先天基礎上，我們人類居然能夠建立起今天這樣龐雜的科學體系，能夠在無比艱深、抽象的層面上構建數學框架，能夠看到百億光年外的星體，能夠探索比人類感知能力小十幾個數量級的基本粒子，不能不說是一個奇蹟。我們應該對科學家，或者說科學工作者們保留足夠的敬意。
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9月25日補充。
看到好多腦洞大開的評論，呵呵。。。。。。 也許應該加一個前提吧，在人類(Homo sapiens)的生理條件限制下，自然科學的發展很可能是有極限的。畢竟從進化的角度來講，我們的身體能夠正常用到後代可以獨立生活就足夠了，更加耐用的器官、更加緩慢的衰老速度都是不具備任何進化優勢的。我們無法擺脫這個進化路徑依賴，而是帶著這麼一副石器時代的軀體走到了今天。
也許在遙遠的未來，我們會改造自己的身體，通過記憶植入、大腦互聯等等突破諸多生理限制，把人類改造成我們今天難以想像的程度。這個不知道是否還應該被叫做人類的新物種對宇宙的探索，也許會是不可限量的。年紀越大，越感到這個問題的嚴重。古人就說過，我生有涯知也無涯。
但解決方案其實也已經有了，大體上就是，將問題分解，用更多的人員累加，類似於分散式計算這種。1 假設每個人能學習的知識總量是有限的，能掌握的方法，能進行創新的總量也是有限的。這相當於不但限定了硬碟的大小，也限定了CPU的能力，同時還限定了最大能一次性運算的問題的範圍。
這就好比，有的程序運行，是必須載入一大堆基礎數據入內存的，而普通人大腦內存太小，那麼永遠也不可能運行這個程序。2 當我們需要解決某個科學問題， 我們首先需要能夠將這種問題分解，然後分配給若干個不同的人去完成。這在我們工程設計上是很常見的，一個工程需要很多個不同專業的配合，多的時候幾十個專業一起進行配合。這樣已經可以解決很多問題。3 但對於高難度的科學問題，僅僅有分工是不夠的。因為對於複雜的問題，你甚至無法知道要如何去分工，需要什麼樣的專業人員來配合。這時候，分解這個問題，本身就成為解決問題的前置問題。
從目前的技術發展來說，很多計算是無法被分解成多個過程然後並行計算的。更何況創新的問題，連問題本質是什麼都很難弄清楚，更不要說怎麼分解任務了。但可能性在於，畢竟分解問題比完全解決問題要容易一點點，而且可以有很多種嘗試，可以按照大概的可能性去做不同的分解方式，由多個團隊去做，雖然這樣成本以幾何級數上升，但目前，全世界的情況就是這樣的，很多科研團隊各顯神通，去用不同的思路去解決同一個問題。而且，這時候對於個人的智力要求，變成了分析和分解問題，這已經容易很多了。起碼在我們這些行業，單純做總體統籌，就已經是一個專業了。如別的答案所說，整個社會其實也是這麼組織起來的。4 但進一步的問題是，如果僅僅是統籌，分解的領導工作，所需要的知識量，也超過了一個人的壽命限制，那又如何？
我想那麼需要對統籌分解工作，再做統籌分解，
這樣我們總可以把複雜問題繼續分解下去。就好像指揮員變成了指揮委員會，層級越來越多。但這種情況下，問題的分解工作，是否能被再分解，我覺得是有疑問的。也許有的問題，是無法無限分解的，就像質數一樣。——當然，這麼難的問題，目前還不是那麼多，或者說對人類日常生活來說，並不是那麼迫切。類似於可控核聚變，不都據說有個幾十年就要解決了么。但更大的問題，比如長生不老，太陽系滅亡時如何移民，這種問題或者真是無法以人類的壽命解決的。5 這時候，我想可能還有個辦法，這也是自然界製造生命的那個辦法，就是隨機碰運氣。
我擦，怎麼可能這樣？但是，生命真的就是這樣隨機產生的啊。當然，人類可以比較有目的的去嘗試，而不是純隨機。既然問題複雜到無法被準確可靠的分解，逐步解決，那麼我們仍然可以繼續生產那些分解難度在極限一下的創新知識，然後有一部分人專門去憑感覺組合、分析現有的知識，依靠大量的試錯來碰運氣。這個方法看似荒唐，但是，看起來所謂交叉學科，所謂大膽假設小心求證，很多其實就是隨機試錯。到這個程度，起碼又能前進一個數量級。只是，如果逃離太陽系需要的時間超過太陽系壽命呢？當然那就是人類知識的極限了。但這個極限應當不是總量的極限，而是單個問題複雜程度的極限，因為只要能被分解的問題，都可以通過更多的並行計算來解決。
畢竟，人類不是造物主本身。我們不可能無所不能。6 另一個機會是人工智慧，但問題不在於信息總量，而在於單個知識點的複雜性。搜索技術當然是非常重要的，但只解決了信息量的問題，而如何將問題分解，顯然是演算法而不是信息量的問題。當然人工智慧還可以輔助試錯，輔助分解問題，但似乎這都不能解決那種，連分解 分解方法 的複雜性都超過人生極限的問題。
除非，我們能造出那種比我們更智能的人工智慧，讓人工智慧不斷進化，然後讓人工智慧去解決問題。問題是，這種解決方案，可能是我們窮一生都無法理解的。7 另外，基因改造是很重要的，因為目前看來人的壽命太短了，生理的限制太大了，這是最明顯的瓶頸。其實目前醫學發達已經改善了人類的知識進步。但如前述，僅僅延長壽命是不夠的，因為有些問題是超出人腦內存和運算能力的，單純堆積時間不能解決，必須提升人腦的運算能力，特別是分解問題的能力。但改造過運算能力的人，還是人嘛？我想那樣改造過的人，應該是我們這種天然人不能理解的存在。
總而言之，科學的極限，在於人類分解問題的能力的極限，而這種極限必然還是存在的，只是離我們很遠而已。但話說回來，每年那麼多人死於癌症，可是至今癌症無法攻克，是不是可以說這種極限就在眼前？謝謝
首先，我覺得會的。
以前跟人嚴肅地討論過這樣一個問題：原則上，可以讓一隻狗理解量子力學么？
請不要笑，因為還有一個問題是：原則上，可以讓人理解物質世界的所有細節么？
我自己的想法比較悲觀，人腦雖然精細，但它也是一個複雜度有限的容器，它能承載的智慧也只能是有限的。這一點上人類和狗狗的大腦並沒有本質區別。而目前為止，我們還沒有看到自然科學的上限在哪裡。這樣......很難說世界一定就可以足夠簡單到連我們愚蠢的人類都可以理解。
畢竟從亘古的猿演化誕生出來到現在，人類從來就沒有被大自然指望過需要去理解它的一切。不過我的第二觀點：雖然人類是愚蠢的，但是真的要把我們的這點小破智商逼到瓶頸，那必然是一個非常非常漫長的過程。比任何人想像的都要慢。
因為雖然開拓新知識需要去學習已有知識，但
1，知識研究跟知識學習的時間消耗是不成比例的。人類的未知領域像片沙漠，裡頭儘是雜訊和混亂組成的流沙。流沙裡面分布著稀少的金粒，那是知識。知識是有用的，它積累到一定規模後會產生出成體系的科學。但它的積累一點都不容易，需要大量的拓荒者去到無人的沙漠中把它從流沙里一點點地遴選出來。
成批成批的拓荒者會倒在路上；少數幸運的拓荒者能挖出幾顆金粒；偉大的拓荒者能找到金礦，並在金礦里為之不懈奮鬥努力一生最終在書上留下一句話：「XX年XX國科學家XXX證明了XX是對的/不對的。」學習者獲取這個知識需要多久呢？2秒？3秒？所有經常會說，你們學的都是人類知識庫的瑰寶，這真是一句大實話。恩.....學習是吸收別人挖出的金子，但架不住已有知識越來越多呀。那麼請相信第二點
2，創造新知識不需要學習所有的已有知識。這裡的不需要不光是說不需要去掌握各個學科的知識，而是說連同一學科的大量知識也不需要掌握。牛頓時代的科學家要掌握大量無窮級數，解析幾何的技巧，後來微積分出來了，這些技巧就不用學了。西方數學傳入中國之後，九章算術的算籌學，計數法就沒人用了。內燃機的出現電氣時代的來臨，所有蒸汽機的設計圖紙就變成廢紙了。現在沒有人再關心電子管計算機的優化設計，沒有人會再去修正古巴比倫的天文曆法系統，沒有人在意地心說本輪均輪演算法的誤差分析。
把大量知識堆積起來，堆成一個金字塔，這個金字塔就組成一個成體系的科學。而這個成體系的科學的大量細節，那些堆積在金字塔基座的海量知識，早已淹沒在歷史中。一個有志於將金字塔修得更高的後輩不需要清楚金字塔的每一塊磚，而只需要看清金字塔的大致輪廓，踩著一條主要的被前人反覆踩過的路爬上塔頂，再詳細的學習塔頂附近的一小撮磚塊，他就算站在科學前沿了。因為本質上科學研究不是要你去重複前人的所有工作，科學研究是一場接力賽。好吧即使實際上我們只需學習很少部分的必修知識，但也架不住必修知識積累越來越多呢。那麼第三點
3，隨著認識的深化，已有知識的學習會越來越容易。有句話叫站得高望得遠。當你站在更高的地方的時候，以前那些困擾你的難題會變得一目了然。電磁學剛開始是一個龐雜的學科，堆砌了大量經驗公式和實驗結果，後來電動力學發展完善，發現所有現象被四個偏微分方程全部解釋了。再後來發展出規範理論，發現四個偏微分方程在幾何上也是統一完美的。
頭頂的行星相對於我們肉眼的運動初看起來是很雜亂的。托洛密用了一套複雜的方法將行星運動解釋成一種所有行星繞地球旋轉的複雜系統。後來哥白尼發現如果讓地球繞太陽圓周運動的話公式好像更簡單一些。再後來開普勒發現如果地球繞太陽橢圓運動的話，那方程就無比簡單優美了。再再後來牛頓提出萬有引力，原來橢圓運動的方程都是可以統一推到出來的。這時候再看雜亂的行星運動就一目了然得不行了。越完善的理論，往往結構越簡單。
這是其一，其二。當一套理論被認識得越來越清晰的時候，教授他也會變得越來越容易。量子力學剛出來的時候，費曼說：「那些號稱懂了量子力學的人都沒懂量子力學。」 現在量子力學只是一門普通的本科課程。相對論剛出來的時候，號稱全世界只有兩個半人懂。現在相對論已經變成了本科物理的一個章節。為什麼呢？因為這些理論的基本假設，數學基礎，符號體系，計算方法乃至世界觀已經建立完全了。有句話叫：「一代人的歪理邪說，二代人的科學前沿，三代人的常識。」
有時候一些理論不是真的難，只是我們還認識得不夠深入。4，基礎科學的發展會促進認知輔助工具的進步。
人類的大腦沒有長期穩定地儲存信息的能力，但靠著最原始的化學和符號學，人類發現了書與文字。
人類的大腦無法直觀想像三維以上的幾何，但靠著嚴謹的代數，我們可以算任意維的幾何對象。人類的大腦不擅長數值計算。於是靠著量子力學，人類又發明了計算機。當科學分化得越來越細，同一領域的專家越來越難碰到一起交流的時候，人類又發明了互聯網。所以回答研究領域繼續分化得越來越細會發生什麼的問題——你怎麼知道以後不會發展出人腦互聯技術呢？畢竟人腦跟人腦的直接互聯一定是互聯網的最終形態呀~那麼新問題又來了：原則上，可以讓腦腦互聯的狗理解量子力學么？
完^ ^
一個學有機的人真的需要知道原子軌道的波函數的具體形式嗎？有些細節是可以跳過的
正好剛看了一篇文章，侵刪原文見於 南方周末 - 拯救宇宙中最宏偉的定理為了保存「宏偉定理」長達15000頁的證明，幾位年老的數學家正在與死神賽跑。全世界能夠理解這些證明的人所剩無幾，他們害怕在年輕一代數學家接班之前就會離開人世。
2011年9月一個涼爽的周五晚上，在朱迪絲·L·巴克斯特（Judith L. Baxter）和她丈夫，數學家斯蒂芬·史密斯（Stephen Smith）位於伊利諾斯州奧克帕克的家中，種類數不勝數的菜肴鋪滿了好幾張桌子。什錦餐前小點、家常肉丸、乳酪拼盤和烤蝦串旁簇擁著西餅、法式肉凍、橄欖、三文魚配蒔蘿以及茄子釀菲達乾酪。甜點的選擇包括——但不僅限於——一個檸檬馬斯卡普尼乾酪蛋糕以及一個非洲南瓜蛋糕。夕陽漸落，香檳徐啟，六十位賓客，其中半數是數學家，他們吃著喝著，喝著吃著。
宏大的場面正適合這個為巨大的成就舉辦的慶功會。晚宴中的四位數學家——史密斯、邁克爾·阿施巴赫（Michael Aschbacher）、理查德·萊昂斯（Richard Lyons）、羅納德·所羅門（Ronald Solomon）——他們剛出版了一本書，延續著180多年來的工作，全面概述了數學史上最大的分類問題。
他們的專著並未榮登任何暢銷書榜，這可以理解，畢竟這本書叫《有限單群分類》（The Classification of Finite Simple Groups）。但對於代數學家而言，這本350頁的巨著是一座里程碑。它是一般分類證明的摘要，或者說是導讀。完整的證明多達15000頁——有些人說接近10000頁——而且散落在由上百名作者發表的數百篇期刊論文中。它證明的結論被恰到好處地稱為「宏偉定理」（Enormous Theorem，定理本身並不複雜，冗長的是證明）。史密斯家中的豐盛佳肴似乎正適合褒獎如此宏大的成就。它是數學史上最龐大的證明。
陷入險境的證明但現在它處於險境。2011年的這本著作只是勾勒出了證明的梗概。實際文獻無與倫比的篇幅將這個證明置於人類理解能力的危險邊沿。「我不知道有沒有人將所有東西都讀過了。」所羅門說，他現在66歲，整個職業生涯都在研究這個證明。（他兩年前剛從俄亥俄州立大學退休。）在慶功會上接受慶祝的所羅門以及其餘三位數學家，可能是當世僅有的理解這個證明的人，而他們的年歲令每個人擔憂。史密斯67歲，阿施巴赫71歲，萊昂斯也已經70歲了。「我們現在都老了，我們想在為時已晚之前，將這些想法傳遞下去，」史密斯說，「我們可能會死，或者退休，或者把東西忘掉。」
這種損失同樣「宏偉」。簡而言之，這項工作為群論這一門關於對稱性的數學研究帶來了秩序。而關於對稱性的研究，又對現代粒子物理學等科學領域至關重要。標準模型（standard model）是解釋宇宙中存在的所有基本粒子（無論是已經知道的還是尚待發現的）的性質和行為的基本理論，它依賴於群論提供的關於對稱的工具。在最微觀的尺度上，有關對稱的巧妙想法曾經幫助物理學家建立了一些實驗中用到的方程，而這些實驗又幫我們發現了一些奇異的基本粒子，比如組成我們熟悉的質子與中子的夸克。
同樣是在群論的指引下，物理學家產生了一個令人不安的想法：質量——也就是這本雜誌，你本人，以及你觸手可及放眼可見的所有東西包含的物質的量——實際來源於某種基本層面上的對稱破缺。循著這個想法，物理學家發現了近年來最有名的粒子：希格斯玻色子，只有對稱在量子尺度上轟然崩塌，這種粒子才能存在。有關希格斯玻色子的想法在20世紀60年代就從群論中浮現出來，但直到2012年才被歐洲核子研究中心的大型強子對撞機在實驗中發現。
對稱性這個概念，就是說某樣事物能經受一系列變換——旋轉、摺疊、反射、在時間中移動——並在所有這些改變之後，看上去仍保持不變。從夸克的配置，到星系的排布，對稱在宇宙中無處不在。
宏偉定理以確定無疑的精確性證明，任意的對稱性都能被分解並按照共性歸類到四大類別之中。在那些專註於對稱性研究的數學家，或者說群論學家的眼中，這個定理是一個偉大的成就，無論是概括性、重要性還是基礎性，都不遜於化學家眼中的元素周期表。在未來，它可能會帶來其他關於宇宙構成和實在本性的深刻發現。
當然，前提是它不是像現在這樣的一團亂麻。整個證明的方程、推論和猜想散落在超過500篇期刊論文中，有一些被埋在厚厚的書卷里，填滿了希臘字母、拉丁字母以及其他用在複雜難懂的數學語言中的字元。給這場混亂雪上加霜的是，每位貢獻者都有其自己特有的寫作方式。
這團亂麻的問題在於，如果證明並非每個部分各在其位，整個證明就搖搖欲墜。要比較的話，想像一下組成吉薩大金字塔的超過兩百萬塊石頭雜亂地散落在撒哈拉沙漠上，只有寥寥幾個人知道怎麼將它們重新整合。如果宏偉定理沒有一個更易理解的證明的話，未來的數學家就只有兩個艱險的選擇：要麼在沒有充分理解機理的情況下盲目相信那個證明，要麼「重新發明輪子」（沒有一個數學家會對第一個選項感到自在，而第二個選項幾乎不可能實現）。
史密斯、所羅門、阿施巴赫與萊昂斯在2011年共同整理的提綱，正是一個雄心勃勃的存續計劃的一部分，這個計劃的目的是讓下一代的數學家也理解這個定理。「從某種意義上來說，今天絕大多數人把這個定理當成一個黑箱。」所羅門痛惜地說。計劃的主要目標是將林林總總的證明碎片整合起來，得到一個精簡過的證明。這個計劃是在三十多年前制定的，但直到現在還只完成了一半。
如果一個定理很重要，那麼它的證明更是加倍重要。證明確立了定理的真實可靠性，也讓數學家能令他的同行確信某個陳述的真實性，哪怕遠隔重洋，甚至跨越世紀。這些陳述又孕育出新的猜想與證明，令數學的合作精神能延續千年。
英格蘭華威大學（Universty of Warwick）的因娜·卡普德博斯克（Inna Capdeboscq）正是投身於這個定理之中寥寥可數的幾位年輕研究員之一。她現年44歲，語氣溫和，充滿自信，在談起理解宏偉定理為何正確的重要性時，兩眼放光。「分類是什麼？給你一張列表，這有什麼意義？」她思索著。「我們知不知道列表上的每個東西是什麼？如果不知道的話，它僅僅是一堆符號而已。」
現實最深處的秘密早在19世紀90年代，數學家就開始夢想證明這個定理，當時名為群論的新領域剛剛站穩腳跟（見「關於對稱的數學研究」）。在數學中，「群」用於指代一個集合，它的元素之間有著由某種數學運算帶來的聯繫。如果你將這個運算應用到群中任何一個元素上，得到的還是群中的另一個元素。
對稱操作，或者說不改變某個物體外觀的運動，正好符合這個要求。作為例子，假設你有一個立方體，每條邊都塗上了相同的顏色。將這個立方體旋轉90度，或者180或者270度，旋轉之後的立方體看起來與原來一模一樣。把立方體翻轉過來，讓它底朝上，它看起來也沒有變化。你如果離開房間，讓一位朋友旋轉或者翻轉這個立方體——或者一系列旋轉和翻轉的組合——當你回來時，你不會知道這位朋友做了什麼操作。總共有24種不同的旋轉方式不會改變立方體的外觀。這24種旋轉構成了一個有限群。
有限單群就像原子。它們是構成其他更大的東西的單元。有限單群組合起來，就會變成更大、更複雜的有限群。就像元素周期表一樣，宏偉定理將這些群整理出來。它斷言每個有限單群都屬於三個類別之一——或者屬於由瘋狂的離群者組成的第四個類別。這些離群者中最大的一個被稱為魔群，它的元素個數超過1053，存在於196883維空間中（甚至有一個叫「魔群學」的完整研究領域，這些研究者在數學和科學的其他分支中尋找這個怪物的蹤跡）。第一個有限單群是在1830年之前被發現的，到了十九世紀90年代，數學家對這些基礎構件的追尋有了新的進展。研究者也開始認為這些群能夠被一張很大的表格囊括。
20世紀早期的數學家為宏偉定理奠定了基礎。然而，定理的證明主體直到20世紀中葉才開始成型。在1950年與1980年之間——羅格斯大學（Rutgers Unirersity）的數學家丹尼爾·戈倫斯坦（Daniel Gorenstein）將這段時間稱為「三十年戰爭」（thirty years war）——一群重量級的數學家將群論這個領域推進到了前所未及之處。他們發現了許多有限單群，並為它們分好了類。這些數學家把手上長達200頁的手稿當作「代數砍刀」，在抽象的密林中披荊斬棘，揭示對稱性最深層次的基礎。（普林斯頓高等研究所的弗里曼·戴森將這一連串發現的奇異而美麗的群稱為「壯麗的動物園」。）
那是一段夢幻的時代：現在已經是佛蒙特大學（University of Vermont）教授的理查德·富特（Richard Foote）當時是劍橋大學的研究生，有一次他坐在一個陰冷的辦公室，親眼見證了兩位著名的研究者——現在在佛羅里達大學的約翰·湯普森（John Thompson），還有現在正在普林斯頓大學工作的約翰·康威（John Conway）——在反覆推敲某個特別難纏的群的細節。「那真是讓人驚嘆，就像兩尊泰坦巨人腦袋之間在電閃雷鳴，」富特回憶說，「他們在解決問題時，似乎從來就不缺乏美妙絕倫而獨闢蹊徑的技巧。那真是驚心動魄。」
證明中兩個最關鍵的里程碑正是出現在這數十年間。在1963年，數學家沃爾特·費特（Walter Feit）和約翰·湯普森闡述了尋找更多有限單群的方法。在這個突破之後，戈倫斯坦列出了一個證明宏偉定理的十六步方案——這個計劃將一勞永逸地讓所有有限單群各就其位。它的內容包括整理所有已知的有限單群，尋找缺失的單群，將所有單群分成合適的類別，以及證明除此之外就沒有別的有限單群。這個計劃非常宏大、野心勃勃而又難以駕馭，有些人甚至認為無法實現。
心懷大計的人但戈倫斯坦是個具有超凡號召力的代數學家，他的遠見令新的一群數學家熱血沸騰，與有限單群不同，他們的抱負既不「簡單」也不「有限」，他們希望能夠名垂青史。「他有著過人的氣度，」現居羅格斯的萊昂斯說，「他在構思問題與解答時銳意進取，在說服其他人幫助他時又令人信服。」
所羅門說自己對群論是「一見鍾情」，他遇到戈倫斯坦是在1970年。當時美國國家科學基金會正在鮑登學院（bowdoin college）舉辦一個關於群論的暑期學校，每周都會請數學大家來校園做講座。對於當時還是研究生的所羅門來說，戈倫斯坦的來訪到現在仍然歷歷在目。這位剛從馬薩島的避暑別墅過來的數學大家，無論是外表還是談話都令人震撼。
「在遇到他之前，我之前從來沒見過穿著鮮粉色褲子的數學家。」所羅門回憶道。
所羅門說，在1972年，大多數數學家認為那個證明到二十世紀末也完成不了。但四年後，終點已然在望。戈倫斯坦認為，證明加快完成主要應歸功於加州理工大學教授阿施巴赫創造性的方法與狂熱的步調。
證明如此龐大的原因之一，是它要保證有限單群的列表是完整的。這意味著列表必須囊括每一個基本單元，而且不存在遺漏。通常證明某種東西不存在——比如說證明不存在額外的有限單群——要比證明它存在更困難。
在1981年，戈倫斯坦宣布證明的初版已經完成，但是他的慶祝為時過早。在某篇特別棘手的800頁論文中出現了一個問題，人們幾經爭論才將它成功解決。一些數學家偶然也會宣稱在證明中發現了新的問題，或者發現了不遵循定理的新的群。不過直到現在，這些斷言都無法撼動整個證明，而所羅門也表示他深信證明沒有問題。
戈倫斯坦很快看出這個定理的文獻已經變成一團四處蔓延毫無秩序的亂麻。這是毫無計劃的發展所導致的結果。於是他說服了萊昂斯——然後在1982年他們兩個突然拉上了所羅門——來一起打造一個修訂版，讓證明的陳述變得更易懂更有序，它將會成為所謂的第二代證明。萊昂斯說，他們的目標是規劃好證明的邏輯，讓後來者不必重新論證。另外，這項努力也會將共計15000頁的證明削減到僅3000或4000頁。
戈倫斯坦設想著完成這樣一套著作，它們將所有迥然不同的片段整齊地收集起來，精簡整個邏輯以去除不規範與冗餘之處。在20世紀80年代，除了那些曾經奮戰在證明前線的老將以外，沒有人理解整個證明。畢竟數學家們已經在這個定理上工作了數十年，他們希望能與後來者分享他們的工作。戈倫斯坦擔心他們的工作將會佚失於封塵的圖書館內厚重的書籍中，第二代證明將平息他的憂慮。
戈倫斯坦沒有看到最後一塊拼圖的就位，更沒能夠在史密斯和巴克斯特的房子里舉杯。他於1992年在馬薩島因為肺癌去世。「他一直沒有停止過工作，」萊昂斯回想道，「在他去世之前的那天，我們談了三次話，都是關於那個證明的。沒有什麼告別之類的東西，我們談的全都是工作。」
又一次證明第二代證明的第一卷在1994年出版。它比一般的數學著作更側重解釋，在預計能完全容納宏偉定理證明的30節內容中，它只包含了兩節。第二卷在1996年出版，之後的卷目延續到現在——第六卷在2005年出版。
富特說，第二代證明每部分之間的契合比原來更好。「已經出版的部分寫法更一致，條理更是清晰多了，」他說，「從歷史的角度看，將證明整理到一起非常重要。否則它在某種意義上就會變成口耳相傳的東西。即使你相信證明已經完成，它也變得讓你無法檢查了。」
所羅門和萊昂斯這個夏天就會完成第七卷，而一小群數學家已經開始著手第八卷和第九卷了。所羅門估計，精簡後的證明將會長達10或者11卷，也就是說，修訂版的證明到現在只出版了一半多一點。
所羅門留意到，這共計10或者11卷的著作仍然不能完全涵蓋第二代證明。即使是精簡過的新證明仍然引用了增補的卷目和以前在別處證明的定理。某種意義上說，這種延伸正體現了數學是在不停積累的：每個證明都不僅是當時的產物，還牽涉此前數千年以來的思考。
在《美國數學學會通報》2005年的一篇文章中，倫敦國王學院的數學家E·布萊恩·戴維斯（E. Brian Davies）指出，「這個證明從未被完整寫下來，可能永遠也寫不下來，目前看來，也沒有任何人能單槍匹馬地理解它。」他的文章提及了這個令人不安的想法：有些數學工作可能複雜到了讓凡人無法理解的地步。戴維斯的話促使史密斯與他的三位合作者寫下了在奧克帕克的聚會上眾人慶祝完成的那本相對簡明扼要的著作。
宏偉定理的證明可能超出了絕大部分數學家的能力，更不用說那些好奇的數學愛好者了，但它整理出的原理為未來提供了一件無價的工具。數學家長久以來就習慣了這樣的情況，他們證明出來的抽象真理往往要在數十年甚至數百年之後才能在本領域以外得到應用。
「未來會很讓人興奮，原因之一是它難以預測，」所羅門說，「未來的天才們會帶來我們這一代人中沒有人想到過的主意。有一種誘惑，一種願望和夢想，它會告訴我們，還有更加深刻的理解方法等待發現。」
下一代人數十年來的深刻思考不僅推進了證明，也建立了一個共同體。同樣曾接受過數學訓練的朱迪絲·巴克斯特說，群論學家組成了一個不同尋常的社會群體。「研究群論的人通常是一生的朋友，」她說，「你在會議上碰到他們，跟他們一起旅行，跟他們一起聚會，這真是一個美妙的集體。」
毫不意外，這些體驗過完成第一次證明所帶來的興奮的數學家，渴望將它的思想保存下來。為此，所羅門和萊昂斯召集了其他數學家來幫助他們完成新版本的證明，將它保留到未來。這並非易事：許多年輕數學家將這個證明視為已經完成的工作，他們更渴望做一些別的東西。
除此之外，致力於重寫一個已經被確立的證明，這需要一種對群論的無畏熱忱。所羅門在卡普德博斯克身上看到了熟悉的「群論教徒」的影子，她是接過完成第二代證明這把火炬的屈指可數的年輕數學家之一。她在上過所羅門的一門課後就深深地迷上了群論。
「我很驚訝，我竟然記得閱讀並完成習題，而且覺得很喜歡。那太美好了。」卡普德博斯克說。就在所羅門請她幫忙弄明白一些最後被寫進第六卷的缺失部分之後，她就「上鉤」了，開始為了第二代證明而工作。
卡普德博斯克將這項工作比作改進一份草稿。戈倫斯坦、萊昂斯和所羅門列出了計劃，但她說，見證證明的所有部分各歸其位，這是她和另外幾位年輕人的工作：「我們有路線圖，只要跟著走，最後就能完成證明。」
(Scientific American中文版《環球科學》授權南方周末發表，方弦翻譯)
扯兩句看上去不相干的事。
古時候行軍基層單位叫「伍」，五人一組持刀、盾、弓、矛相互配合，受統於伍長。戰國時期打仗動輒二三十萬人，滿地的伍長，可見算不得稀奇的職位。可再往上要一人直接統轄一個班，就需要些指揮藝術了。人再多，一個人就指揮不來了。再優秀的領袖，不藉助典章制度而直接統領的不過百人。哺乳類差不多都這樣。狼群一般十一、二匹一起行動，史載最大的狼群有42匹，超過這個數量狼群就會分裂。畢竟咱不是真社會性動物。
那麼哺乳類集群數目增長是否會受限於首領的領導才能而停滯呢。。。額。。。中國不就是個13億匹哺乳類集群么。成全這件事的有制度典章、鄉風裡俗、社會分工等等，總之我們人類把別的哺乳類想都不敢想的事辦成了。社會由一個個部門嵌套在一起，依靠約定俗成的規則相互支持。因此麗卡醬才能通過25個部委統御全國。
某種意義上，治學可能和治國是一樣的。
古早的時候，學科的分野尚朦朧，人類零零散散收集了些知識，把它們歸在一個叫「哲學」的伍里。後來這個伍慢慢壯大，不得以分些出去建了別的伍，幾個伍組成一個班，相互支援。直到今天，醫學仰賴生物、生物仰賴化學、化學仰賴物理、物理仰賴數學。醫學生並不需要知道物理學究竟在幹什麼，只要學些經過封裝的知識，會擺弄核磁共振儀就行了。同樣，物理學家也不需要知道醫學前沿在哪裡，只要宣明自己的儀器可以定位氫原子，醫學生自己就會拿去用。這樣的分層甚至發生在學科內部。曾經選過門講量子通信的課，學完後發現他們並不需要懂量子力學，只要知道什麼是密度矩陣，剩下的只是玩弄線性代數（所以那門課有外系的學生）。後來再細想下，學習場論真的需要量子力學基礎么？厄，如果是從路徑積分方法入手的，只要維基一下表象與繪景就可以了。學習粒子物理又真要學場論么？其實維基一下費曼規則自己就能算圖了。嘛，我真遇到過參考維基寫文章的。援引大圓上小點的圖像說，真沒必要從圓心起步走到前沿，即便為了增廣見聞，尋求啟迪也沒必要從老一輩的方法里學，在球面附近逛逛收穫會更多些。總之一切看個人需求而定。
所以這就是眼下的境況，即便在一門學科內部都已經變得像一個國家一樣了。精通所有分支的全才已經不會有了。但有的人，能夠一路騰轉挪移，在數個領域都能有所建樹，按察使——知州——轉運使——大學士，一路政績斐然，比如Wilczek，而另一些人一輩子只能做督水丞，還沒什麼成績。兩者的差別並不在知識儲備上，並不是說前者見多識廣，而在更難說清道明的地方。比方說前者更熟悉學科王國的規則，知道應該向誰求助，在哪裡能得到需要的工具，所以能花更多的時間在前沿與新思想接觸，而不是花時間鑽一些基礎的知識點。我認為不會
首先，我認為有一位答主那個讓狗去理解量子物理的例子非常贊。
這確實說明人無法完全掌握世界的細節。但是所有悲觀的答案都忽略了人不同與其他動物的區別，一是人可以把自己的思維外化為物質，物化在工具當中。二是人是最強悍的協作動物，組織協作的方式非常強悍：市場、計劃、政府，這些玩意真心是地上的神跡。
以我的專業為例，現代經濟學的實證手段越來越複雜，專門的計量經濟學學者也不可能完全精通成千上萬的計量方法，甚至在自己的領域內做到完全了解也幾乎是不可能的。但是，我們把方法寫在論文當中，想要掌握一種方法，不需要對這種方法的每一個前導方法有完全了解，對症下藥完全可能。而且，我們把他們編成程序，甚至我們只需要知道適用範圍，基本假設條件就可以正確使用，連計算步驟也不需要完全了解。
而這將使得更多的人協作完成越來越複雜的研究成為可能。而且人們會為了複雜的問題不斷創造新的分工體系。現在這些東西看上去手段初級，但是人類物化自己知識的能力在整個文明史上一直在不斷的增長。信息的儲存和將其標準、分割、簡化的能力也在不斷增長。因此我們現在或許沒有掌握更複雜的物化知識的能力，但是那是因為現在不需要，等到科學更複雜的時候，就會有很多強悍的頭腦搞出些奇技淫巧，然後把他們的智慧固化下來。然後另一些人摸索出一個模式讓我們更有效的操縱這些固化下來的智慧。不，不，我們先說是不是，再問為什麼，很多人沒有搞明白的是科學其實是越來越簡單了，看起來複雜是因為我們的視野越來越廣了。
舉一個例子，這是托洛密時代的天文學
行星在輪子上的輪子上的輪子上繞著地球運行是不是眼花繚亂
而對於現代人來說，這個其實是地球－行星運動的傅立葉展開而已，就是把橢圓和橢圓上兩個點的相對運動二維傅立葉一下。。。。。。。。
而這是加利略時期的天文學，各位看官覺得，哪一個複雜呢？
其實托洛密的模型符合直覺，更直接，卻也更複雜，然而，顯然是伽里略的模型更簡單。托洛密的模型時間上是用了傅立葉級數的樸素思想去畢竟幾個簡單的橢圓。
那麼後來，牛頓時代的模型是什麼呢？
你說這個和九大行星每一個的橢圓軌道比，哪個更複雜呢？當然是牛頓的模型更簡單。
後來呢，（此處開始超出普通本科專業的知識範圍），我們有了
替換了
當然了，後來人們的觀測已經無法用
來解釋引力了，如果強行這麼用的話，可能應該我們的航天器上用這樣的公式來計算引力
，用這樣的公式來計算地球軌道上的時間
而且只適用於圓軌道哦，橢圓軌道情況要複雜的多。除此之外，我們還得用一堆展到數階的修正來符合進動。等人類飛得快了，又發現了尺縮鐘慢，結合引力再搞出一堆公式，那級數展開太美我不敢看。現在呢，一切的一切，我們只需要知道
引力場和勻加速場等價
當然更為準確的表述是
彎曲時空上任意一點的Lorentz系的物理規律和沒有引力的狹義相對論中的物理規律是一致的。
我們就有愛因斯坦場方程
你說哪個形式上更簡單呢？當然是等效原理和愛因斯坦場方程比級數展開簡單。（如果加上電動力學的規範不變性食用更佳）。
可為什麼大家還是覺得天圓地方簡單呢？因為我們看到了更大的世界啊。
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所以自然科學是越來越簡單，只不過自然科學要考慮的事情越來越多了。
量子力學也是一個很好的例子啊，電子的波函數和超精細結構下的波爾模型相比前者簡直是簡單的令人髮指。。。然而事實上，波函數卻能說明更多問題。
所以回答題主的問題，自然科學是否變得越來越複雜了？不是。
那為什麼很多人不懂廣義相對論而知道牛頓呢？
其實這是因為數學變得複雜了，（畫外音，數學並不是自然科學。他只是物理學帝國的一個忠實走狗。）
同樣的道理，為什麼大家都懂輪子的原理而不會造現代科技的汽車呢？複雜的是工程學，某種意義上講，唐朝的火箭
和現在的東風快遞
還有「兩萬五千里潰逃」火箭
在飛行方式上，幾乎沒有科學上的區別，然而區別就。。。。（畫外音，工程學只是物理學帝國的一個小小副業。）
所以，自然科學有可能會門檻越來越高，然而讓他迭代變慢的不會是科學本身，而是數學和工程。
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－高斯和錢學森畫外音：怪我咯。--------------------------------------------------------這裡其實我是逗了個激靈，確實數學越來越複雜，不過數學的學習成本也在變小，這裡我強調的是變複雜的更多是工具更加精巧了，而不是自然科學的big idea。這個事情很像一個事情就是70年代的程序員會想，如果電腦發展的越來越快，指數級的數量增加，以後的程序會不會沒法再讓人類來寫？其實我們看到，書寫程序越來越簡單了。
同樣的，數學做為物理學的重要工具學習難度也在降低，從計算的角度來講。，百年之前手解超越方程還是必備技巧，現在誰還會手動開更？所以我估計十年之後的大學生，應該積分只會用mathematica了。。。當然數學理論框架我不是很懂。提出問題之後應該尋找解決問題的辦法。
直接指出大致的方向：A：發展人工智慧，將複雜問題交予計算機處理，使其成為第二大腦；B：加強人類分工協作；C：改造人體。接下來分別分析各條路徑的可能性。
A：發展人工智慧已有答案中大部分人的思路是找出問題的機械證明方法，將複雜運算交給計算機處理。但是，我們回想一下人類發展的過程：從古猿到智人，當我們下到地上的時候，某種意義上就放棄了腳趾的功能。當我們學會製造衣物，建築房屋之後，身體對外界溫度的耐性就下降了許多。當我們學會製造輪子，個體的運動能力隨之下降。（當然前提是放在相同的生活營養條件下，不然沒法比）而計算同理。從某種意義上來說，人類的進步，是工具的進步，但同時也是人類自身的不斷讓步。上面提到的工具大部分都還只是與人的體力勞動有關，詩人們依然可以吟詠道：「人是一支有思想的蘆葦」，在慨嘆人類之脆弱的同時，為我們獨一無二的創造力而感到自豪。但就如本問題所問之事，要解決它，將複雜事務交予計算機處理彷彿是自然而然的事情。自動化證明更是多少數學家夢寐以求的事情，若真能實現強人工智慧，那似乎知識複雜性的問題在短期內能得到解決。
但這個方案有兩個弊端：1,人工智慧能否實現本身就是一個很複雜的問題。2,當連創造力都可替代了，那人類這一物種的命運差不多也快到盡頭了。（當然也需要看人工智慧的學習能力能否超過人類，不然那也沒啥解決知識複雜性問題的希望）B：加強人類分工協作；
這一點提到的人也很多。畢竟現如今全世界的受教育程度還是較為低下的，意味著還有很大的整體智力提升空間，也就說還有很多人可以加入創造知識的行列，還能進行更多的知識領域細分。但是另外，就參與科研前所需的訓練周期越來越長，用於探索的時間會不斷變少。而人口紅利，總有用完的時候。而知識的模塊化本身也有隱患在裡面，「地球上沒有一個人完整的知道如何製造一支鉛筆」。雖然這句話是自由派經濟學家說的，但個人感覺用在這個地方很合適。如果不能深入了解知識的細節，只是把它當一個API來使用，那麼當面臨劇烈的社會變革的時候，很難快速重建社會體系，也即作為人類整體知識系統將沒有足夠的健壯性。C：改造人體。
這一點提到的人不是很多。可能是因為相關領域進展緩慢，同時又有倫理相關問題。但是，從某種意義上來說，這是未來的必經之路。尼采曾說：「人是一根系在動物和超人之間的繩子。也就是深淵上方的繩索。走過去危險，停在中途也危險，顫抖也危險，停住也危險。」當然，他原意是改造人的精神，但此話用在改造人的身體上同樣貼切。
我的看法：正是因為有A,B兩種方案，才促使C方案必須實施。新事物總是不可戰勝的，那人類本身要如何避免成為舊事物呢，唯有不斷改造進化，適應變化。人工智慧的出現似乎是不可避免的，而我們能做的就是在機器像人之前，把自己變得更像機器。之前的歲月里，自然進化就能解決大部分問題了，但是在面對接下來的挑戰中（比如題主提出的問題），人類必須主動改造自身以求主導地位。社會分工隨之而來的問題是隔行如隔山，但如果隨著腦科學的深入，掌握了大腦編碼的細節，那麼，同時輔以對記憶系統的改造，調控長時記憶的形成（如現有的光遺傳技術可能對這有一定幫助），使得我們的交流不再通過聲音，而是直接電磁的形式傳播，傳遞的也不再是話語，而是一個個剝離出來的完整的對知識的理解。
那時候的人類之間，就如《阿凡達》中描述的潘多拉星球生物，真正意義上實現萬物聯網。某種意義上也許會形成一個超級智能也不一定哦，而我們不過是其中的一個細胞單元而已。到那時交流的有效性將得到大大的提高，而個人接收知識的速度也大幅提升，而題主的問題也可以得到有效的解決。
但是這一切都需要建立在神經科學得到極大進步的前提下，需要人類對智能的認知進入到一個全新的層次，都能改造人類大腦了，那造出人工智慧似乎也不是什麼難事了。同時如果能造出真正意義上的人工智慧，那我們也許能從中學到某些構成智能的關鍵要素，用來改造自身。所以說這些路徑之間總是相互糾纏在一起的，相互促進的。好像是一個怪圈，我們要掌握更多的知識，就需要解決知識複雜性的問題；但同時為了解決這個問題，我們又需要更多更多的知識。就看是否能在創新停滯之前搞出上面的任意一種路徑了。
有些學科我覺得做科研的人是不是會很絕望啊，比如化學……很多時候只能碰運氣。如果從整體上來看，我覺得可以做的事情永遠都有吧。再複雜的東西都可以用合理的抽象包裝之後再處理。有點像是對知識的「降維攻擊」。只要有兩個前提：
1、科學共同體所公認的論證手段2、充分而廣泛的信息共享那麼題主的擔心目前看不是問題。舉一些更貼近生活的例子來說：
古典的匠人需要掌握製作工藝的幾乎每一個流程，這一點在很多講述老手藝的紀錄片中還能清晰的看到，諸如名刀師必須親自選料鍛鋼，甚至連磨刀石到必須親自反覆挑選；古典時期的醫生也是如此，大家對古代中醫名家的印象多是經常出入深山採藥等等。
如果按照這樣的流程，手機工業幾乎不可能出現，從手機殼（塑料也好、金屬也好）的材料工藝，到晶元的半導體技術，到主板的排布與焊接，到程序的編寫，到外觀的設計……且不說全部掌握，哪怕是把相關的專業挨個讀一個學士，這輩子也快過去了。
所幸，工業化的分工體系解決了這個問題，當然，還是基於我之前說的兩個前提，放到手機產業，大致可以寫成：
1、無論是材料還是晶元或者程序，都有一種大家公認的質量評判標準2、充分的市場信息交互於是，一個手機設計師只需要在相信（1）的基礎上，去了解（2）就可以了，比如這款手機需要多少功耗的多少內存，心理預期價格是多少，等等，幾個數字，就省去了 「他去重頭學習半導體存儲器件這個領域的數年數十年精力」，之後自然是洽談廠商採購配件就行。
放之科學。
在一些科學史，尤其是數學史的書籍資料中，經常在某某人的生平中看到這樣的讚譽，大抵類似於 「某公是該領域內最後一個全才了」 （似乎希爾伯特就被這麼讚譽過）。雖然這是帶有一些雄壯而悲壯的讚詞，但似乎的確是如此，回到上面的例子，就是：古典的鐘錶，不管哪裡出問題，製造它的鐘錶匠一人就能修好；一款手機出了問題，絕對不會有一個人能說出 「不管什麼問題，我包了」 這樣的保證。當然這並不是一種悲哀（雖然我十分懷念那個科學充滿了貴族與騎士精神的年代），這是人類知識的進步逐步超越生理限制後，社會分工驅使下的必然。
回到上面的兩個條件：1、科學共同體所公認的論證手段一個結論，已經被廣泛的證明為有效了（尤其是數學結論，作為純粹的邏輯結果是可以在公理體系下推演出來的），那麼後來人就沒有必要去知道為什麼如此了——當然去解一下肯定對於整體的學術素養是有益的，但如果這點精力可以讓一個科學家做出更大的貢獻，那為啥不直接用現有結論算呢？2、充分而廣泛的信息共享目前論文的發表得益於網路，各種成果的共享也越來越便利，而各種數學計算軟體，程序模擬軟體則提供了異常方便的知識共享與使用方法，一個完全不懂程序甚至對第一性原理計算的細節一知半解的研究生照樣可以在Materials Studio里做科研。事實上目前的趨勢也是如此，不斷有以往需要通觀全局才能應用的知識或技術被封裝成簡便易用的工具，曾經的攝影師鎂粉要自己燒照片要自己洗，不精通化學簡直沒法玩；現在掏出手機就照配一台USB印表機就洗，一句話就能教會別人。
於是，可以總結成：
自然科學的發展複雜了人類知識，但是被封裝為模塊化的工具的知識簡化了我們使用知識的成本。（其實從我所能接觸的一小部分科研來說，似乎後者的趨勢比前者更快一些，早些年的實驗物理學家幾乎就是兼職全能手工藝人的，現在不少都是外包製造或者直接購買現成了）PS：從上面的兩點，也能看出，最阻礙一個領域進展的是：
1、沒有公認的評判體系。比如中醫的理論，連五臟六腑三焦都吵到現在沒個頭緒，後人要搞理論只能從最古老的一本書啃起，搞完之後，再後人再從頭啃起，簡直沒法玩（你聽過哪個建築系導師強迫研究生去讀牛頓的原著么？除非是陶冶情操吧……）2、信息的封閉或者阻塞。最典型什麼師傅留一手不教給徒弟之類的，流毒之深想必不用多言；科學界也有過這種時候，比如歐洲的數學界以前各種藏秘密，比如當年牛頓和萊布尼茨吵架的時候，兩派的支持者拒不使用對方定義的符號（這種事情到現在都很頭疼……看論文的時候看到同一套理論框架兩組人偏要定義兩組符號，讀起來煩心的要死）預計這個問題會有不少大神吧，不敢掉書袋，就扯了一堆大白話，希望不要題主覺得啰嗦才好。題主的疑慮確實是客觀存在的。說說我的經歷和感受吧，我至少和計算機科學領域的10位以上ACM，IEEE Fellow進行過交流、討論或者非正式的聊天，其他世界各地的學者更是不計其數。但我驚奇地發現，這些代表著人類計算機科學領域最高水平的學者，對計算機這個獨立的學科的了解程度也不是很廣博。
例如一位ACM和IEEE雙Fellow在網路安全領域有很多開創性的成果，但是他也不清楚計算機網路安全方面的一些技術名詞，例如Rootkit。再比如一位IEEE國際會議的主席、教授（在歐洲某大學），在讀我的論文的時候，不清楚程序設計語言中的Interface的含義，以為和GUI中的I是一個意思。舉這兩個例子不是要說這些老師水平低，恰恰相反，這些老師代表著人類計算機科學界的最高水平和發展方向，但是即便是這樣的大學者，也對計算機領域的很多名詞、術語不了解，他們僅僅對自己研究領域非常了解，稍微偏差一點，具有的知識便可能達不到一般科研工作者的水平。想想這確實是一件挺可怕的事情，我們現在不敢奢望全才，但僅僅計算機這一個學科，想要稍微全才一點，也基本是不可能的事情。
不知道這個問題該如何解決。就個體而言，個人是無法理解複雜度大於大腦的體系的，但是，人類可以通過合作，拆分複雜的體系，來理解更加複雜的知識，所以整個人類理解的極限應該是複雜度小於等於整個人類本身的知識。只要人類還是宇宙的真子集，人類就無法完全理解宇宙。
關於人工智慧，以及人類自身的進化，的確能人類的增加複雜度，但是仍然無法超越宇宙的局限。
不耽誤你們時間了，我找到最新版的鏈接啦，想細看的直接點鏈接範式春夢中的地球工業文明：低熵體的困境和下一級技術台階（技術大停滯的第三版）我還是那句話，不是我的觀點，我負責搬運和部分我所理解的解釋，錯了別打我。。。看了部分回答，感覺有偏提問者本意，提問者的問題是：自然科學是否會因為自身的複雜而走向停滯，也就是是否科學本身註定了科學的不完全可知性，技術的不完全可行性，而相比很多回答卻限定於人類生理限制，所以也相對有了解決方案，比如人工智慧，突破生理極限等等。。。第一個想到這篇文章，本文主要涉及的是工程技術的停滯而非科學研究的「停滯」（當然緩慢發展的技術會反作用於科研本身），文章最後以技術篩子概念回答了費米悖論中的宇宙為什麼如此寂靜？是否不僅人類難以突破可控核聚變（反物質利用）等更多層層篩子，這一現象同樣適用於宇宙中可能存在的文明（所以與人類生理極限關係並沒那麼大）全文為轉載，原鏈接已不可考（目測08年的）相信進該問題的人在此之前一定看過或聽過GoogleX 未來學家Ray Kurzweil的《奇點臨近》或者類似的技術即將爆炸的理論，比如這圖你們怕不怕。兼聽則明。本文有諸如技術篩子，工程複雜度，全球化弊端以及費米悖論答案猜想等有價值的內容......可以看看（可以只看黑體部分）既不必深思，也不要無視。全文目錄如下（請點上面那個鏈接） 前言 1 文明和技術 1.1 範式粗談 1.2 人類文明所經歷的範式轉換 1.3 範式牢籠 1.4 科學和技術之間存在的鴻溝 1.4.1 科學的本質 1.4.2 技術的核心 1.4.3 從瓦特談起：蒸汽機引發的正反饋 1.4.4 需求不是救命稻草 1.5 科技利益集團 2 科技利益集團鼓吹的範式春夢：所謂的技術大爆炸 2.1 渲染和洗腦 2.2 論文和專利：天文數字後的荒謬 2.3 比特世界和真實世界 2.4 部分和整體 3 範式春夢外的陰影 3.1 人類面臨的技術窘境3.1.1 能源轉換技術的停滯3.1.2 新能源的窘境3.1.3 農業，醫療和生物技術3.1.4 信息技術深度上的麻煩3.1.5 其它方面的技術3.2 眾多的技術噱頭3.2.1 早早敗落的太陽能/光伏噱頭3.2.2 經久不衰的人工智慧大噱頭3.2.3 神乎其神的量子計算機噱頭3.2.4 牛逼哄哄的納米材料噱頭3.2.5 近年來的新噱頭3.3 博士民工和生物技術的挫折3.3.1 生物噱頭的緣起和影響3.3.2 研究範式和問題4 低熵體的困境和所面臨的技術台階4.1 從熱力學第二定律談起4.1.1 《道德經》的智慧4.1.2 負熵流和文明層次的躍進4.2 科技樹的主幹和分叉4.3 永遠的50年和可控核聚變4.3.1 永動機之夢4.3.2 可控核聚變的難產和噱頭 4.4 冷靜思考:未來不一定會更好5 台階前的坑：人類社會的宿命5.1 耗散結構理論的社會學意義 5.2 大競爭環境的消失 5.3 被全球化抹掉的差異性和人類社會的熱力學平衡 5.4 老齡化自鎖5.5 如何填坑？ 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7 寂靜星空所隱含的恐怖前景7.1 大寂靜和費米悖論7.2 細思恐極的三種情景 7.3 宇宙大篩子7.4 一根小火柴8 反思和總結 8.1 復活節島的悲劇r /&> 8.2 冷靜不代表悲觀 8.3 研發需要範式革命 8.3.1 從中心極限定理和大數定律說起 8.3.2 現行科研體制的弊端【正文】 實話實說，天涯國際觀察不是一個發表論點的好地方，因為這裡最喜歡的就是站隊和扣帽子，稍微深入點的探討很容易演變成辱罵的場所。 為什麼這個帖子發到天涯國際觀察？因為那個「發達國家的粉碎機」一貼我是在國觀隨意瀏覽時看到的，雖然後來知道是轉載，但本文最初觀點就是來自於對該篇帖子的思索。 我的觀點很長，其中一些涉及數學推導和模擬的部分就不發在天涯了，因為製作圖片很麻煩。 本文的若干觀點其實在讀博的時候就已經隱隱約約萌發，寫過一些小文章，和若干同學有過爭辯和交流，工作後，和海內外同事同學商討過此類問題，不少人在自己領域都感覺到了相似的問題，但促使我寫下此篇文章的直接因素有三點 1 最近偶爾看到了復旦大學韋森教授的長篇論文：從熊彼特的商業周期理論看目前的世界經濟衰退。我對經濟學不是很熟悉，但此篇文章給我一種完全不同與理工科的的體驗， 裡面介紹了對2008年來世界經濟衰退的一種新解釋，不是一般大眾所熟悉的凱恩斯的有效需求不足，而是熊彼特的技術創新浪潮衰竭。 2 天涯論壇上一篇帖子拓展了我的視野。 3 物理學家史蒂芬?韋伯在2002出版的《地外文明在哪兒？》，文中很多觀點對我有啟發。 4 最近Nature這樣的科技期刊和諸如Economist這樣有影響的人文出版物，都開始探討技術創新所面臨的問題。（儘管不少雜誌是持反對態度，但在以前是不敢想像討論此類問題的）。
在天涯國際觀察曾經看到過一篇文章，意思是中國是發達國家粉碎機，中國山寨的速度超過西方國家創新的速度，讓創新無法回本，最終發達國家變成發展中國家。這篇文章促使本人開始思考，為什麼山寨的速度能超過西方國家創新的速度？山寨其實指的是技術的擴散，而所謂超過西方創新的速度，本質上是技術複雜度到達了一個新高度，使得進一步的創新進入了瓶頸階段，從20世紀70年代初開始，大部分技術領域沒有大規模的進步，所謂的晶體管/IT革命只是一個特例，並且在2001年後，進入了一個同樣的停滯時期。
2008爆發金融危機以來，世界經濟，尤其是發達國家，已經萎靡不振快5年了，這5年中，美歐日採用了一切辦法來刺激經濟，除了行政部門的常規刺激政策，金融部門更是以超出常人想像範圍的方式來給市場添加助力，美聯儲一次又一次的搞量化寬鬆，歐洲央行許諾無限制的購買債券，日本乾脆以威脅以印鈔的方式來撬動市場，但即使在這些史無前例的「救心針」作用下，發達國家的就業市場依舊遠遠沒有恢復到危機前的水平，而民間的抗議示威則是一浪高過一浪，特別是歐洲那些二流發達國家，都快逼近國家破產的地步了。
和歷史上危機不同的是，本次危機的特點就是拖延時間長，1990年和2001年的經濟危機，持續時間都很短，市場反彈很快。從宏觀歷史看，如果不計1990－1991年的輕微衰退和2001年由於911事件所導致的美國宏觀經濟增速的短期下滑，自1979至1983年的美國和西方發達國家的經濟衰退到2008年以來的這場經濟衰退，整個西方世界已經保持了四分之一多個世紀的經濟增長。
而最新預計是，美國的就業市場要到2016年才能恢復到可以接受的水平（不是恢復到危機前的水平）。本來經濟危機和經濟繁榮應該是循環往複的，但這次經濟危機後，似乎看不到經濟重新繁榮的徵兆。 個人認為，此次危機之所以破壞程度深，對中產階級的打擊超過了以往危機，是因為本次危機在反彈階段和過往危機有本質上的區別。首先，這次危機中，掌握大部分財富的利益集團不願意割肉來餵養失業人群，反應在宏觀層次就是福利社會的崩潰，表現尤以希臘最突出。原因很簡單：蘇聯倒了。西諺有云：兩個相互競爭的魔鬼勝過一個善良的天使。福利社會這個詞本來是蘇聯發明並提倡的，西方為了遏制共產主義，平息社會矛盾，在二戰後向民眾大規模提供福利。但現在東方的魔鬼倒下了，沒有了東西矛盾，西方充滿了所謂的制度信心，因此，一遇到危機，社會福利就是第一個被砍的目標。
再次，南北關係進入了一個新階段。過去西方的高生活水平是建立在剝削第三世界國家的基礎上的，高價出口工業品，低價進口原材料，但現在南方國家出現了中國這樣一頭怪獸，大規模低價向世界傾銷工業品，並把世界上的原材料價格大幅拉高，兩重煎熬下，西方很多偽工業國的本質就暴露了，諸如西班牙，葡萄牙這樣的國家，在國際市場上基本沒有競爭力，淪為「歐豬四國」就不可避免了。 從時間軸上來看，人類可能進入了一個新時代：技術（不是科學）的大停滯時期。如果說前面的東西關係，南北關係是淺層因素，技術上的停滯所帶來的影響則是全局性和長期性的。 熊彼特有句名言：經濟危機是破壞性的創新，就像草原上每次饑荒，活下來都是身體健壯，更能適應大自然的生物。經濟危機的一大好處就是淘汰那些那後的生產力和相關企業，讓社會資金更好的聚集於那些有前途，代表產業發展方向的企業上。在過去的兩百年里，這條規律一直適應，火車替代馬車，內燃機取代蒸汽機，電燈淘汰煤氣燈，計算機埋葬算盤，這樣的例子舉不勝舉。 正是由於對以往規律的認識，西方在上個世紀60年代開始，西方（尤其是美國）慢慢把低端產業向其他地區轉移，認為自己只需要把主要精力放在技術創新上，抓住高端產業即可。所以我們看到了所謂的」雁行模式「，IT外包，以及富士康這樣的企業。上個世紀90年代，我看西方的報導，都充滿了自信，針對國內有人抱怨產業轉移，所有的西方媒體都會鄙夷的回復：讓中國人和印度人流血流汗，我們抓住高端就行了。 但本次危機後，嚴格意義上講，2001年IT泡沫破滅後，西方突然發現，下一個產業突破點，下一個經濟增長點在哪兒呢？2001年IT泡沫破滅後，美聯儲為什麼將聯邦利率大幅下調？因為在找不到新型產業突破點的時候，必須依靠房地產泡沫來推動經濟發展，滿足資本牟利的需要。當2008年次貸危機導致金融崩盤後，房地產泡沫也就一去不再回頭，沒有了新的投資方向，所以我們看到了一個很奇特的現象：美國企業里有著史無前例的充裕現金，國內失業人數一大群，但它們都不願意投資。
- 先舉例說下技術擴散和技術創新之間的關係。
一塊水泥平地，中央放一個圓形漏斗，漏斗中灌了一些水，很顯然，漏斗中的水會從下面流出來，向四周擴散，漏斗中的水越多，擴散得越快。
要想保持漏斗中的水位不變，上頭必須不停的有足夠流量的活水注入，否則，漏斗中的水最終都會擴散出去，導致水泥地上各點的水位相同。 西方要想保持技術優勢，就必須不停的能夠實現技術創新，保證"漏斗中有活水注入「。如果技術創新的腳步停下來，漏斗中的水位就會下降。 美日歐現在的窘境就在於此。以我的經歷來說下技術擴散的步驟及其給中國帶來的好處。
九十年代末期，我在南大做本科畢業設計的時候，題目是給一個電路模塊做測試，電路由一個博士提出框架和演算法細節，兩個碩士負責在FPGA上用verilog HDL實現。用現在的話來說，其實就是實現一個完成特定功能的CPU,主要是要包含幾條特殊指令，完成特定數據的疊加和變換。 設計最終沒有達到最初要求，因為那個博士不知道如何下手，當時根本找不到相關設計資料，想問人也無從問起，只能獨自摸索。 後來在企業工作幾年後，又回學校讀研，碩士階段有一陣子很空閑，自己設計了一個32位CPU軟核，由於技術交流和網路查找，並不覺得有多大難度。博士畢業前，我把電腦和資料移交給了一個碩士師弟，後來聽說，10年，一個本科生的畢業論文是設計一個4核CPU。 也就十幾年的時間，曾經看上去很高深的技術就爛大街了。有人會批評到，19世紀末，不少人說物理學的理論大廈已經構建完畢，今後只需要在細節上修修補補就行了，可20世紀湧現了相對論和量子論，把人類對世界的認識大大推進了一步。現在說「技術革命的停滯」，不是和當年的情況一樣嗎？
但個人仔細思索後，認為這一次的情況不同於上一次。上一次是認為科學理論已經完美，今後不再需要完善，而這一次的情況卻是，即使我們在科學上有越來越多的理論，我們對世界的了解之處越來越多，但知其所以然不代表就能造其然，我們想發明的東西越來越多，但我們可能越來越難以推進技術的增長。 當然，我不是說，技術馬上就會停止進步，技術目前仍然在增長，但增長的步伐會慢下來。由於新一輪技術革命遲遲難以到達，在以後的歲月里，技術對社會的推動作用，不會像過去一個半世紀那樣顯著。技術很有可能進入一個「增長的停滯」時期，至於時間的跨度，如果不是永遠的話，也是一段非常長的時期。 其實人類文明已經經歷過一次類似的「技術革命的停滯」,從原始社會到古代社會的轉換過程中，農業，馬匹，車輪，冶金，文字所代表的一次技術革命，把人類從蒙昧時代解放出來，對世界的改造遠超之前的原始社會，但在這之後，人類文明的進展速度大大下降，之後幾千年的時間裡，社會生活和技術領域的變化只能用龜速來形容，用一位歷史學家的話來說，公元1500年的世界和公元前500年的世界差別不大，但長期的積沙成塔，最終爆發了第一次工業革命，從瓦特改進蒸汽機到現在短短200多年，人類生活已經天翻地覆。 在我們這一代人的成長經驗里，「進步」是時代的主軸，周邊的事務似乎在永不停息的變化，而科學技術就是這一切變化的幕後主宰。一方面，科學技術滲入到日常生活的每一個角落，就在短短的三十年內，無數過去只能為精英所享有的產品和服務迅速普及到大眾,如 手機，電腦，互聯網等等。另一方面，洶湧澎湃的科技浪潮向舊時代的各種組織，機構和團體施加了巨大的壓力，這些組織，或者崩潰，比如， 信息化宣告了前蘇聯基於20世紀20年代對大工業生產的認識而提出的「現代化＝電氣化」政策的破產; 或者被迫做出重大調整，以適應科學技術的發展，就像IBM公司從大型機轉向PC，再從PC轉向信息服務一樣。 在大部分人看來，技術似乎會永遠不停的發展下去，因而，怎麼可能出現「技術革命的停滯」這種現象呢？ 其實，技術的增長已經慢了下來，普通民眾之所以感覺到科學技術發展越來越快，一方面是「滯後」效應，另一方面是IT技術在上個世紀70年後的異軍突起掩蓋了其它技術部門的停滯不前。很多現代科技產品，如手機，其原型在半個世紀前就存在了，但一直是一種奢侈品，只有在其它部門的配套科技水平（微電子）跟上來之後，再加上商業化組織和營銷方面的創新，手機才大規模推廣開來，但對於使用手機的普通民眾而言，感覺技術卻是離自己如此之近！讚歎之餘，對技術頂禮膜拜也就不足為奇了。如果透過科學技術表面上的喧囂，就會發現，在很多技術領域，人類已經陷入泥沼之中。 在火箭推進方面，沒有任何稍大一點的創新，導致太空運輸的單位質量成本依舊居高不下。納粹德國在40年代搞出V1和V2火箭，不到30年，阿波羅登月飛船在1969造訪月球，把人類的空間跨度拉伸了百倍不止，在當時，很多科學家預測30年內，人類將會在火星登陸。但現在看來，由於推進技術沒有革命性的變化，再過50年都不大可能。 在航空技術方面，從萊特兄弟木頭雙翼飛機上天，到噴氣式發動機出現，到波音747投入服役，總共也就60多年的時間，變化只能用日新月異來形容。但從1970年開始，航空技術驟然減速，40多年前開始生產的波音飛機和B-52到現在為止依舊雄風不減，托IT技術革命的福，新型飛機更舒適，通訊更便捷，但在載重量和航程方面沒有大突破，從側面說明了航空技術以蝸牛爬的速度在前進， 在能源領域，依舊是石油和煤炭的天下，從上個世紀70年代開始，全球每一次能源危機，總是會有人跳出來呼籲新能源。每一次吹噓新能源的時候，總是說「技術進步很快，發電成本幾年內就會與火力發電平齊」。但事實卻是：到目前為止，所有光伏技術和風電技術，一直沒有革命性的的突破，發電成本遠超火電，必須依靠政府的大量補貼才能生存。 在核技術上，從發現核裂變到原子彈爆炸，不到8年時間，又用了幾年搞出核聚變氫彈和核動力航母。接下來，可控核聚變研究了60年，經歷了數次「快了，快了」的宣稱，到現在，仍然只能用瞬間功率比大於1來忽悠政客，仍舊沒有一點成功的可能性。 在目前火爆的信息科學領域，自香農提出他的理論後，通信的基本框架就沒有太大的變化，神經網路熱鬧了一陣子，大家覺得前途渺茫都不搞了，而目前所有計算機的鼻祖都是圖靈機，事實上，現在最新的計算機，其工作原理，和50年前的計算機沒有什麼大的差別，上個世紀80年代，日本曾經宣稱要發展第5代「智能」計算機，現在也偃旗息鼓了（大家還記得小時候的動畫片《阿童木》嗎？）。其實有一個大家天天都接觸的例子，互聯網上現在為了防止機器頂帖和註冊，竟然在使用類手寫的「認證碼」，靠大腦對不規則事物的識別能力來打敗計算機的計算能力。 在生物學領域，從發現雙螺旋結構開始，無數次的宣稱要進入「生物學」世紀，要像牛頓力學那樣指導工程實踐，結果到現在為止對DNA的動力學原理依舊知其然不知其所以然，比如，為什麼一個基因的改變會導致高鼻樑和低鼻樑的區別，中間過程是怎樣的，牛頓力學中，可以用微分方程來描述相關質點運動問題，但生物學中，快60年了，還只能觀察表明現象，不能深入揭示內在機理，更不要說利用其中機理，無數次讓人失望，搞生物的都只能拚命的發paper來申請資金，導致相關雜誌SCI影響因子奇高。 半個世紀前，人們曾樂觀的宣稱到2000年能了解大腦的思維特性，而現在人類對大腦的了解，比起50年前，沒有什麼大差別。如果說有什麼成果的話，就是認識到大腦的複雜性遠不能用現在人類的知識來描述。 在上個世紀80年代的時候，《人民日報》採訪一位醫學家，該醫學家樂觀的估計，說到2010年，人類將會戰勝癌症，這是基於對之前醫療技術進步經驗的積累而做出的估計，但現在看來，這個目標顯然難以達到。 不單是癌症，很多疾病的治療效果改進都是慢得令人髮指。事實上，醫學和生物學這些年來的進步，要謝謝IT技術的進步和擴散，諸如CAT這樣的設備，對於醫療技術的改進，要甚於醫療技術本身的進步。對於醫療技術本身，已經開始有學者提出，技術進步開始變慢Has Medical Innovation Slowed Down? 在材料學和化學方面，大家可以觀察一下自己的周圍，很多工藝和技術都已經有幾十年，甚至半個世紀的歷史了。 這樣的例子還有很多很多。 到目前為止，人類社會之所以認為技術在飛速發展，這是基於過去200多年的經驗而得出的結論，但這並不能充分證明，技術在將來還會飛速地發展。
- 為什麼技術進步越來越難，乃至到了停滯階段？
在詳細闡述我的觀點之前，先探討一下科學和技術的區別。
個人認為，科學本質上是認知的範式，而技術本質上是實踐。 康德有句名言，人的理性為自然立法。人類具備有先天綜合的能力，即把感性材料綜合為相互連接的表象，進而歸納出若干原則，這些原則可以用來解釋眾多的蕪雜現象。當然，現代科學體系一般都遵循奧卡姆剃刀原則，即用最少的來解釋最多的。 馬克思在《關於費爾巴哈的提綱》的11條提綱中的最後一條中說道「哲學家們只是用不同的方式解釋世界，而問題在於改變世界」。這話如果套用過來就是，科學解釋世界，但對人類更重要的是技術可以改造世界。 牛頓的理論最初只能用於象牙塔，而瓦特的蒸汽機改進是人類社會的一個關鍵轉折點。知其然，知其所以然，造其然，利其然。這是個人對技術創新所要經歷的四步驟的歸納。知其然就是觀察世界或通過實驗，把眾多現象（其中可能彼此看上去是風馬牛不相及）總結起來，歸納到同一因果鏈。
比如牛頓觀察到大海潮汐，月亮的運轉和地球繞太陽運動，他認識到這背後有一個共同的因素在起作用。 很多科學領域，比如力學，電磁學，熱力學，化學，都已經超越了這一階段。 但生物學的很多分支，還處於這一階段。知其所以然，找出內部規律，用相對簡潔的規律來解釋龐雜的外在現象，如果能夠數學化，那就意味著真正的知其所以然。
牛頓提出三大運動定律，萬有引力來解釋諸多現象，配合微積分，演繹出一個龐大的體系，他的解釋很讓人信服，實驗精度很高。 麥克斯韋在電磁學上作出了類似的貢獻，相似的例子還有愛因斯坦，薛定諤，香農等。 比較低層次的有門捷列夫，元素周期表可用於定性解釋化學現象，但無法定量。 而生物學在這方面還沒有及格，大部分生物領域，找不出較好的方法來簡潔描述生物現象。舉一個很簡單的例子，都知道單眼皮和雙眼皮是由基因方面的差異造成的，但如何造成的？DNA如何根據鹼基的不同，操縱物質一步步勾勒出單眼皮和雙眼皮？能用什麼數學方程來描述？造其然，就是主動利用已知規律來造出自然界原本不存在的事物。這一過程本質是人對自然的反饋。典型例子是原子彈，氫彈，火箭和宇宙飛船。機械，電子以及電力技術在這方面最成熟，相對不成熟的是化學和材料學，通過化學反應能夠得到某種物質，能測出物質的特性，但反過來，預期要求某物質具有若干特性，如何通過一定的步驟，造出這種物質來？
利其然，雖然也是利用規律，但和造其然有很大的差異，很多造其然的行為是不計成本的實驗室行為，很多甚至是國家行為，例如曼哈頓計劃。而利其然的核心就是要求設計精良，配合巧妙，能夠產業化，人類能從中獲利並可持續發展，如果從更宏觀的角度來形容，就是要求能夠引進低熵，在一定時間內抵消人類社會產生的高熵。
瓦特依據離心原理來造出離心調速器，這是世界上第一個自動控制及反饋機械系統，大大促進了蒸汽機的改進，進而改變了整個世界，讓煤成為了最重要的能源。在工作和生活中，我常常遇到很多自認為是「技術天才」的人，而且通常都是些科幻小說愛好者，有趣的是，往往是這些只具有限物理背景的人想像力最豐富。
最近遇到一個劉慈欣的粉絲，他提出了一種新的能源解決方案： 如果正反物質相互湮滅，釋放出來的能量會多得驚人，比核聚變多上幾百倍。 我當時反問道：哪裡弄來反物質？通過粒子加速器能造出反物質，但造時所花費的能量比獲得的能量多得多，這樣的能源解決方案有意義嗎？我舉這個例子的原因是想說明，技術創新要達到「利其然」的地步，往往需要考慮多種因素，要考慮到可實現性，但大眾往往被媒體誤導，把技術創新想得很簡單，利用大眾和政府的這種心理，過去幾十年，中國，乃至整個世界都充滿了各式各樣的科技噱頭。
其實現在科技界心理也很急，也很心虛，技術長時間沒有突破，經費怎麼來？如何炮製論文？
製造噱頭是商家的拿手好戲，到大城市的商業中心隨便轉一轉，諸如「跳樓大賣」，「清倉處理」等口號或標語鋪天蓋地。當然，喊口號是比較低級的手段，很多人已經具備免疫力了。一片規劃中的綠地，一條待整治的臭水溝，就可以把樓盤加上「詩意棲居」的名頭，這樣的宣傳手段，還真能讓不少消費者心甘情願地掏錢。如果加上政府方面的配合，諸如「城市副中心」，「半小時市中心公寓」，「江北CBD」之類的，就更蠱惑人心了，至於所謂的副中心，到底有沒有前途，幾十年後的事了，除了買單者，誰會去在意？
從20世紀80年代開始，科技界也逐漸沾染上了這股風氣。更要命的是，在噱頭背後，更多的科技工作者在沉默不語。
- 下面按照我自己的記憶來說下所見識過的科技界噱頭。
很小的時候，大概是在80年代中期吧，我還在讀小學高年級，當時電視新聞里，報紙上都在熱烈探討智能機器人概念。彷彿一夜醒來，智能機器人就要滿大街都是，很多專家學者在報導中痛心疾首的高喊，你看日本美國多麼多麼重視，投了多少錢來搞，再不搞智能機器人，中國要亡國了。搞出智能機器人，人類就可以從人剝削人，變成人剝削機器了。
後來自己讀大學了，開始系統學習IT方面的知識，才知道當年那些報導是多麼的幼稚，何謂智能？ 人類大腦是已知的最複雜的組織結構。它有上千億個神經細胞(神經元)。這個數字相當於整個銀河系星星的數目。神經細胞之間通過突觸相互聯結。即使從數字比照角度講，假定每個突觸有兩個狀態，那麼，人腦中所包含的不同狀態總數超過了整個宇宙中的基本粒子(質子和中子)的總數(不超過2^1000)。 對如此宏偉複雜的結構，人類的認識還處於最原始的階段，沒認清自身的思維模式，就能搞出人工智慧？ 讀研時，數學系一位老師給我們上課，用一句話終結了人類按照馮諾依曼結構搞出人工智慧的可能性：有限個零級無窮大，不可能模擬一級無窮大。 但就是這麼淺顯的道理（在科技界內部），當時竟然沒人站出來說明。 後來幫一位朋友整理學校內部史料的時候，突然發現，學校在80年代，竟然以人工智慧的名義，申請了不少國家級項目。成果呢？幾篇無人再看的論文。 也許，這就是製造噱頭的目的吧。第二個來說說生物工程，從初中開始，就一直被生物工程這個概念輪番轟炸，「21世紀的朝陽產業「，「下一輪國際競爭的核心」，「新時代的曼哈頓工程」，一直喊了30年，我的一位初中同學和一位高中同學，都被感染得熱血沸騰，跳進了生物工程這個專業。現在都在美國做博士後，博士畢業都快7,8年了，從一個實驗室跳到另外一個實驗室，還在苦逼的幫老闆寫項目申請書，向美國NIH申請贊助。而單單在美國，就差不多有10來萬生物學博士後靠政府基金養活。
生物工程，名字就取得奇怪，像計算機工程，電子工程類的專業方向，大體上已經是「造其然」的地步，但生物工程實際上離工程化差得很遠很遠。仍然還在處於知其然的地步，尚未達到知其所以然，更不要說造其然，用我同學的話說，現在一片慘淡，看不到大規模工程化應用的可能性。 生物工程主要靠政府養著，前一陣子，清華和北大的海歸生命科學院院長都大聲嚷嚷，說科研經費分配不合理，實質是這幫論文牛人在搶奪政府蛋糕時處於不利位置。 很奇怪的是，生物工程方面期刊的SCI影響因子很嚇人。證明了論文大部分情況下是拿來忽悠出資者的道理。 前景不明朗，噱頭唱了30年。本來接下去準備寫技術創新的方向和第三次工業革命的不徹底，但發信息很多回貼中存在在若干比較美好的想法，因此下面我來說說科技工作者作為一個利益集團帶來的負面效果。
提到科學家，很多人下意思想到的都是正面的評價，比如刻苦，嚴謹，無私奉獻，堅持真理等等。但事實是，這些辭彙用在19世紀那些大科學家身上是合適的，卻遠不能用在現在的科學家身上。 在科學研究的早期階段，大部分科學家都是把科學作為一種興趣來研究的，當時的科技研究，所需要的條件也比較簡單，往往靠個人的財力和物力就可以解決。即使規模比較大的研究，比如孟德爾的遺傳學實驗，在自己的地盤就可以完成。在另一方面，當時的技術發明也處於初級手工作坊階段，主要依靠工匠的經驗和靈感完成。大部分發明創造，不像現在那樣需要宏大的實驗室和支撐設備。因此，在19世紀晚期以前，科技工作者，尤其是科學家，並沒有構成一個明顯的利益集團。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，科技研究中，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，個人的研究發明還時常湧現，但不再是時代的主流。
這時候的科技研究，已經不是靠著個人的財力物力能夠完成的了，必須依靠集體的力量，尤其是國家的力量。一個典型例子就是大型粒子加速器，像大型粒子加速器這樣的科學研究設備，已經不是一個人或一群人能承擔得起了，只有國家出面，才可能建立相關的基礎設施。
當科技工作者成為一個特定職業，當職業科學家們要依靠政府來獲得經費的時候，當政府和企業要大規模僱傭科技工作者來提供服務的時候，科技工作者作為一個利益群體，就不可避免的誕生了。
世界上的利益集團很多，石油巨頭，軍火販子，房地產。。。例子舉不勝舉。科技界作為一個利益集團，自然有著大部分利益集團共用的性質：群體掩蓋個體，利益至上等等，但也有著自己獨一無二的特色之處：
（1） 難以理解性。大部分的利益集團，其圖謀和目的的表達方式都是比較簡單的，民眾可以通過查詢資料和閱讀報導來加以了解。而科學界由於其專業知識的高門檻，普羅大眾不經過長時間的專業學習，很難明白科學界要表達的是什麼，就是在科學界內部，也是隔行如隔山，比如，一個研究數學的，對於生物學領域的進展基本上不花一點時間也搞不懂。
這種高門檻還給科技界帶來了另外一個特點：自我評價性。能對科技界做出評價的，只能是科技界本身。科技界所發表成果的刊物，也只有科技界能看懂。任誰離開前沿10年，前沿已經是陌生領域。（2） 道德外在性。相對於房地產等利益集團的目的鮮明性，一般人無法對科學界的利益圖謀形成若干清晰的概念。絕大部分人都下意識的認為科學家都是為研究真理而忙碌，再加上幾百年來絕大部分科技界前輩（伽利略，法拉第等等）的道德示範作用，以及受科技界所控制的大學的宣傳，民眾普遍都對科學工作者抱有好感。媒體即使對個別科技工作者的卑劣人品有報導，但作為一個整體，科技界所享有的聲譽在人類社會是位於頂尖位置的。
這種道德上的超然地位還給科技工作者帶來了一個好處：大眾對科研成敗的寬容態度。畢竟科技工作者是在為人類的前景而工作，失敗了不要緊，態度比成果更重要。（3） 內部傳承性。由西方所建立並傳播開來起來的導師---學生制度，造就了科技界的人員封閉性。內部人員可以從一個實驗室流向另外一個實驗室，但沒有導師的指點和帶路，要弄明白前沿在開展什麼工作，很難很難。參野狐禪的外來人員要進入某個科學領域並嶄露頭角，更是難如登天。事實上，科技界有著一個隱隱約約的階層體系。典型外在表現就是，開會的時候，都喜歡說自己的導師是誰，xx的導師是誰等。
（4） 期待不一致性。絕大部分職業中，出資方（或老闆）都會關注付出和回報，並且都建立了可量化的考核指標。政府出錢的目的是為了什麼？肯定是為了推動整個社會的經濟發展。但科技界成功的對外塑造了一種觀念：研發就是多發論文。科技界內部一般都明白論文的質與量間的差別，但對外忽悠政府撥款的時候，都喜歡用明確好看的數字來糊弄官僚。
早期的科學家是有了成果後發論文，不知道從什麼時候開始，科研的目的變成了為了發論文來找成果，看看各種基金申請書，看到那一個個令人目瞪口呆的數字，你就會明白「人有多大膽，地有多大產」。（這一點國內外都一樣，洋人並不高尚）
當論文成了考核指標後，其實用性就無人關注了。可以對比高考和科研。
很顯然，高中階段學習的目的絕對不是為了高考，高考只是檢驗學生學習水平和能力的一種手段，但在實際操作過程中，高考本身成了高中階段學習的唯一目的，在絕大部分高中，與高考無關的課程被極大的壓縮，而大部分課程教學中，並不是為了「傳道授業解惑」，而是教授學生怎樣解題！
本來科研的目的是為了探索自然，解決人類前進途中的問題，發表論文只是一種成果公布方式，但在實際操作中，科技工作者成功的給撥款者（一般是外行）樹立了一種觀點，科研成果就是看論文。於是，發論文成了科研工作的唯一目的。
那麼，科技界作為一個利益群體，其目的是什麼？
科技界的利益所在，就是採用一切手段來獲得越來越多的研究經費，以維持自身職業的超然地位。在這一過程中，科技工作者有的主動出擊，有的則是閉口不言，我為人人，人人為我。 科技界並不關心所從事工作的費效比和前景，所關注的是，通過各種手段來達到上述目的。為達到目的，絕大部分科技工作者都會下意識地維護群體利益。 和大部分利益集團不同，科技工作者維護自己集團利益的手段很有獨到之處。其它利益集團要佔有利益，比如商人集團想讓政府少收點稅，農業集團想讓補貼多一點，這些集團往往主動出擊，嗓門越大越好。而科技界的手段給人的感覺是「兵無常勢，水無常形」。 過去30年來，科技界作為一個利益群體，面對眾多技術領域的躑躅不前，在乾貨不足的情況下，開始採用越來越多的手段來達到這個目的。首先，知識量如何定義？很難嚴謹的下定義。勉強拿發表的論文數來比擬，數量的確是在爆炸性增長。
但仔細觀察，發現論文是越來越水，無論國內外，一篇論文，裡面有10%的知識屬於原創，都已經很不錯了。事實上，越來越多的論文，原創比例大幅下降。有時我看國外的一本行業頂尖期刊，看完後，感覺裡面的30多篇論文，大部分有為了論文而論文的嫌疑。
即使很多論文，具備了表面上的原創性，但如果仔細想想，這種知識沒有任何用途。打個淺顯的比方吧，如果某位科學家在行業頂尖期刊上第一個發表論文，探討在木頭桌子上用工具刀雕刻玫瑰花，會讓桌子看上去比較好看。之前沒人考慮過在桌面上雕花，所以第一篇的原創性最高，是對人類知識的一種有益積累。但沿著這條思路下去，有人探討雕花需要花費的勞動時間和勞動工具相關公式，這也算很強的原創性，但之後，由於謀生和晉陞的需要，相關論文會越來越讓人目瞪口呆，理論上，可以發表成千上萬篇論文來討論雕花，因為世界上有成千上萬種花，每種花都可以寫一篇論文，每一篇論文都是原創的。
接下去，會有人來探討用斧頭雕，用菜刀雕，用錐子雕，每一個還振振有詞，你用工具刀，不可能在所有的場合都適應，我的工具在某些特俗場合可以用。 更要命的是，還會有人來探討在床上雕花，在地板上雕花，在椅子上雕花，在皮膚上雕，你能說有朝一日不會出現這種情況？ 最後，還會有人來探討開直升飛機到岩壁上雕，開宇宙飛船到月球上雕。 無窮無盡的組合。當然，後面的論文不一定能在頂尖期刊上發表，可以發表在在其它檔次的期刊上。於是，一篇論文帶動了一個產業鏈。一個例子就是國內某位大學做晶體研究的，一年能發表個幾百篇SCI論文，奧秘何在？就在於此。
知識要爆炸了，科技人員的地位自然要提升，經費自然要多多益善，這就是宣揚知識爆炸的最大好處。
- 前面說了幾個科技界的噱頭，再說說另外幾個
前面一個網友提到了納米材料的造假。納米材料在20世紀末甚囂塵上，炙手可熱，無論國內外，一談高科技，除了IT和生物工程外，必談納米材料，比如有了納米材料，就能造太空電梯，有了納米材料，可以造出無數微米級的機器人，潛入人內臟里，在體內切除腫瘤。（附帶說下，這些宣傳材料倒是給寫科幻小說的提供了不少素材）。2001年IT泡沫破滅的時候，納米材料的宣傳達到了頂峰，大有「捨我其誰」的勢頭。當時申請自然科學基金，不掛個納米材料，還真不好拿出手。
十幾年過去了，錢已經到手，當年的狂熱誰也不提。另一個比較新的科技噱頭就是物聯網。
這個就不細說了，天涯國觀曾經有一個帖子，揭穿了物聯網的忽悠本質。相比於其他噱頭，物聯網「來也匆匆，去也匆匆「。無錫成了冤大頭，前任總理在這上面馬失前蹄，吃了一個悶虧。 別的地方不說，藉助物聯網這個噱頭，無錫和南京的物聯網大樓倒是蓋了不少。最新的就是石墨烯。 藉助諾貝爾的名頭，吹得天花亂墜，好比「正反物質湮滅提供能量」這樣的能源解決方案一樣，理想是美好的，現實是殘酷的。 附帶說一下，一個從事新聞工作的朋友，竟然真的相信石墨烯會改變世界，和我爭辯了一個上午。本來搞新聞的都是忽悠別人，這次竟然被相關科技利益集團給忽悠了。 帶一點噱頭色彩的是3D列印。 有一定用途，但作用被極度誇大了。沒有什麼革命性的大突破，什麼下一次工業革命這樣的牛皮都敢吹。美國，作為世界經濟強國，一向以技術和創新引以為傲，並將其視作在全球經濟中繼續領跑的主要動力。但是，一位美國經濟學家對這些被廣泛認可的美國繁榮之本提出挑戰，認為技術和創新已經不再是美國經濟的重要動力。
- 剛才一位同學給我發來信件，裡面內容是從google上搜來的，轉帖一下:
美國喬治梅森大學經濟學教授泰勒·考恩(Tyler Cowen)提出這樣一個挑釁性的論點：在過去40年間，技術和創新的蓬勃發展，並沒有轉化為經濟增長、就業機會，和生產效率的改進。他給自己的新書起了這樣一個名字：《大停滯》。
這本通過電子書形式發行的著述還有一個副標題：美國怎樣吃掉現代歷史中所有的低垂果實，生了病，並將(最終)好轉。
美國電子雜誌Slate的資深作家蒂莫西·諾亞(Timothy Noah)在他撰寫的書評中，將考恩的著作和1998年出版的一本書做了比較。
那一部由華爾街日報著名記者鮑伯·戴維斯(Bob Davis)和戴維·韋塞爾(David Wessel)合著的書題為《繁榮：未來二十年的繁榮以及它對你意味著什麼》。兩位作者相信，因電腦而得以提高的生產效率，在加上社區學院入學人數的不斷提高，將會把陷入經濟停滯長達四分之一個世紀的美國中產階級解救出來。
和戴維斯和韋塞爾一樣，考恩的論點也是基於美國現代歷史中這樣一個令人費解的謎題：從1947到1973年，美國家庭收入中位數翻了一番；而那以後，到2004年的30多年間，這個數字只漲了不到四分之一。
不同的是，前者當時樂觀地認為，技術和教育將會給美國中產階級再次帶來好運；而考恩的看法卻完全相反。他在書中寫到：「我們依賴低垂的果實已經至少有300年時間了。」但是，他悲觀地說，這些美國人賴以建立其自己的社會和經濟制度的「低垂的果實」，已經基本上被吃光了。
考恩以所謂「低垂的果實」來比喻美國經濟長期以來所享有的唾手可得的優勢：免費的土地、移民勞工、強大的新技術，以及教育。
戴維斯和韋塞爾十多年前樂觀地認為，這些優勢會振興美國中產階級。但是他們的預言沒有應驗。
在經歷了大蕭條後最為嚴重的經濟危機後，考恩的看似悲觀的論調則贏得了很多人的認同。
在他所說的「低垂的果實」中，免費土地早就不復存在了；而最有爭議的，當然是他對技術作為經濟動力的看法。
考恩認為，美國人不願意承認自己已經處在一個技術停滯期(technological plateau)。他認為，被廣泛視作美國經濟優勢和動力的新技術，尤其是互聯網，並沒有真正地轉化為經濟增長、就業機會，以及生產效率的提高。
考恩認為，技術和創新雖然仍在不斷湧現，但是已經不再惠及整個社會。
他在華盛頓信息技術和革新基金會就他的觀點舉行的一個談論會上說，他的批評者們通常以2001到2004這段新技術蓬勃發展時期來反駁他的觀點。但他回應說：
「那一段時期看起來是不錯。但是嚴肅的經濟學家們都同意，2001年到2004年那段時間只是一個幻象；中產階級並沒有從中受益。」
考恩在書中說，從技術革新中受益的僅僅是華爾街的金融家們，還有就是蘋果公司CEO史蒂夫·喬布斯和Facebook創始人馬克·扎克伯格這樣的人，並沒有轉化成為新的就業機會。他舉例說，iPod在美國創造的就業機會不到1萬4千個；Facebook雇的員工不到兩千；Twitter僱用更是少於300。
他說，美國GDP的四分之一被用於「政府消費」、教育和健保等。
考恩被認為是個「自由意志論者」(libertarian)。他在書中左右開弓 - 既數落了即便在中產階級囊中羞澀之際還要大手花錢的民主黨政府，也批評共和黨人秉承的以減稅刺激經濟的論調是「不切實際」的。
不過，考恩拒絕承認他是個悲觀論者。他說，問題雖然不會在一夜間得以解決，但仍然有樂觀的理由。考恩說，美國人要做的只是認識到過去繁榮背後的真正原因，以及如何創造出更多「低垂的果實」。人工智慧，生物工程，納米材料，3D列印，量子通信，物聯網，雲計算 個個聽起來很玄奧，很有技術， 實際上反映了科技界在面臨理論壁障的情況下，拿不出真正的成績，只能用貌似專業的辭彙來忽悠政府和大眾。 幾乎沒有人會相信神出鬼沒、超距感應的事情，這類玩意兒只見於幻想小說或電影，像《西遊記》、《星艦奇航記》。驚人的是，1997年以來，在科學雜誌上發表的有關論文中都聲稱這樣的事已經真的實現，以致期望帶來一場新的技術革命。以量子隱形傳輸為基礎的量子信息技術是一場革命還是一個騙局？下面我們來看這個「革命」或「騙局」是怎樣形成的。 (1)波函數坍縮假設的謬誤 波函數坍縮假設是1927年海森伯提出來的。坍縮是指，一個體系的某個觀察量在被觀測時，體系的波函數即刻坍縮到該觀察量的本徵態。如果觀察量是粒子的位置，則坍縮到一個點狀波包，認為它代表一個實在粒子。愛因斯坦不接受這個假設，認為不能想像一個無限擴展的平面波會在探測屏上瞬間坍縮成一個很小的波包。薛定諤杜撰一個貓思想實驗用來暴露和嘲笑波函數坍縮假設的荒謬性，因這個假設意味著人眼的最後一瞥決定貓的死活。海森伯後來（在1960年）明白表示波函數坍縮不是實在的物理過程，是一種數學過程。這裡存在著波函數是實體還是實體的某個方面的問題，或者，實體原本不存在，而是為觀測所創造。如果實體原本存在，則不可能發生如此般的坍縮。在劍橋的一次會議上，90位物理學家有一次非正式投票，只有8位宣稱它們的見解與波函數坍縮有關。加之因波函數坍縮無任何可信的實驗證據，有人稱之聲名狼藉。我們總是相信，測量到的一定是測量前存在的，至多加上測量所引起的某種變化。科學解釋因果關係，所有科學分支都服從因果律，而波函數坍縮假設違反因果律，因此許多人歡迎不含波函數坍縮的量子力學詮釋，這類詮釋有，玻姆的潛變數詮釋，多世界詮釋，一致性歷史詮釋和系綜詮釋等。澤林格等認為符合計數測量引起的波函數坍縮——「後選擇」，能使前置的半透半反鏡成為量子糾纏器，這是他們製備多光子糾纏態的唯一辦法，因為靠晶體的非線性連產生三光子糾纏態也還希望渺茫。非物理過程怎麼能產生物理過程量子糾纏呢？不論量子糾纏的真相如何，僅憑這個情況看，用半透半反鏡結合符合計數測量製備多光子糾纏態是魔術，所稱的各種應用都是畫餅充饑。澤林格認為：「最基本的思想是，信息是量子力學的中心概念。所以，量子力學並不是關於實在的，而是關於信息的，關於知識的。」「信息在做判斷時是量子化的，所以世界就表現為量子化的。」用這種唯資訊理論解釋波函數坍縮也無意義。為了協調量子的波動性和粒子性的衝突，乃至解決量子力學的詮釋問題和測量問題，我們不得不去猜想潛在的實體和潛在的變數。已經發現，潛波作為變數天生與薛定諤的波動力學相容，用潛波等權疊加的初包能描述一個微觀粒子，以及用它的含峰片（實體）與不含峰片（准實體）的聯合能解釋一切量子干涉現象，這證明波函數坍縮是臆想，是多餘的假設，也說明以表觀坍縮代替名副其實坍縮的退相干綱領沒有意義。波函數坍縮假設是量子隱形傳輸理論的要素之一，在文1中稱瞬間投影。 (2)貝爾不等式理論的謬誤 亨利·斯塔普稱貝爾不等式理論是「最深刻的科學發現」。貝爾不等式的建立有三個假設：1.量子力學是正確的，2.愛因斯坦的實在論或（和）定域性成立，3.觀察量是潛變數（如坐標、動量、自旋角動量等）的統計平均。第3條因想當然而常被省略，這條是關鍵，不等式的推導完全按這一條的思路完成。量子力學公認是正確的，沒有問題，而又默認「觀察量是潛變數的統計平均」，因此，貝爾型不等式的實驗檢驗違反，就被認為無疑證明了實在論和定域性至少有一個不成立。這個結論的合理性似乎無可懷疑，近半個世紀以來在物理學界和哲學界獲得廣泛的認同。然而我們很清楚，微觀粒子的行為與經典質點的行為非常不同，「觀察量是潛變數的統計平均」這個假設未擺脫經典質點行為的意味，這至少說明這個假設是值得懷疑的，因而貝爾不等式的合理性值得懷疑。常聽說阿斯佩克特等的實驗證明了非定域性，這個說法也有問題。現在，我們在這裡列出一部分量子物理專家對貝爾不等式的批評： (1)洛察克（G. Lochak）：「依我之見，貝爾不等式的實驗違反無關於所謂的「非定域性」或「非分離性」。這違反只不過表明量子幾率不是經典幾率！」 (2)德拜銳（W. De Baere）等：「首先，必須認為量子數學體系本身是完全定域的，意即在一個地方的測量結果統計不依賴於遠處另外的同時作用。並且，在所有現時有趣的量子場論中，對類空間隔(x-y的平方)，觀察量的對易子 [A(x),B(y)]等於零，這保證定域性。」 (3)佩雷斯（A. Peres）等：「貝爾定理並不意味著量子力學本身存在任何非定域性。特別是，相對論量子場論明顯是定域的。簡單而顯然的事實是，信息必須被量子化或不量子化的物質攜帶。因此量子測量不允許任何信息傳送快於實驗中發射的粒子格林函數中出現的特徵速度。」 (4)阿德尼爾（G. Adenier）：「雖然證明貝爾不等式違反的實驗愈來愈準確和無漏洞，必須強調，不管如何地準確和接近理想，它們能證明的不外乎量子力學的有效性，而不是那定理的有效性。」 (5)貝尼（G. Bene）：「然而，我們堅持認為這樣的結論[分離體系能夠互相影響]在物理上不能被接受。定域性原理（或愛因斯坦分離性）在所有物理學分支中，甚至在量子物理中，包括最深奧的量子場論，我們已經用得很好。頗難相信它只在測量情形中失效。畢竟，測量只是兩個物理體系間的作用，其一是原子組成的宏觀測量器件，對它的結構和作用我們從量子力學有相當好的了解。無留給神秘非定域影響的餘地。」 (6)阿卡笛（L. Accardi）等：「我們證明定域條件與貝爾不等式不相關。我們檢查認為貝爾不等式的實際起源是經典（柯爾莫戈洛夫）幾率理論可應用於量子力學的假設。」 (7)散托斯（E. Santos）：「實際上至今被實驗上違反的所有不等式都不是單獨從實在論和定域性條件推導出的真正貝爾不等式，而是要求輔助假設推導出的不等式。頗為顯然，這種不等式的違反不能駁倒整個定域潛變數理論家族，而只是有限的家族，即滿足輔助條件的那一些。」「依我之見，錯誤信仰[定域潛變數理論已在實驗上被駁倒]影響的擴大是二十世紀物理史上最大的忽悠（delusions）之一。」 批評貝爾不等式者遠不止這些。文1和文2的作者好像對這些批評不聞不問。 非定域性觀點已成時尚，量子物理專家都在談論非定域性，多數稱貝爾不等式理論和阿斯佩克特等的實驗已證明量子非定域性的存在。殊不知這是以訛傳訛。實情是這樣的，阿斯佩克特等把貝爾型不等式（CHSH不等式）用在光子上，對一種特定的實驗安排，由不等式預言的結果為小於等於2。另一方面，對同樣的安排，量子力學預言結果為嚴格等於2乘根號2（=2.828）。他們的實驗結果為2.697(誤差0.015)，與量子力學的預言相符，而比CHSH不等式的預言結果大得多。他們於是做出結論：愛因斯坦的定域實在論思想是錯誤的，非定域性（鬼魅隔空作用）確實存在。至此，我們可以有一個簡單的想法，既然實驗結果符合量子力學，而又有充分理由相信量子力學本身是正確的，那麼可以直接了當斷定貝爾的理論是錯誤的。一個物理不等式扯上哲學的定域實在論是節外生枝。值得注意的是，阿斯佩克特在2007年《自然》上發表的文章「量子力學：是定域的，還是非定域的」中承認，否定定域性不是他們的實驗的邏輯結論，不過他還是「傾向」認為量子力學是非定域的，宣告愛因斯坦的定域實在論思想的喪鐘已敲響。好一個「傾向」！ 理不直，氣還壯。馮諾依曼在他1932年的書中給出了潛變數不可能性的首個「證明」，聲稱：「應當指出，我們無需進一步去研究「潛參數」的機制，因為我們現在知道量子力學確立的結果從未能藉助它推導出來。」貝爾反對他的證明說：「然而馮諾依曼的證明，如果真的去抓住它，會在你手中瓦解！一無所有，不但搞錯了，而且很愚蠢！」鑒於已經發現以潛波為變數的量子理論能重複量子力學的一切預言，現在我們是否能用同樣的話去批評貝爾的定域潛變數不可能性的證明？阿斯佩克特號召借非定域性這種神秘力量掀起「第二次量子革命」，不幸，至今實事一無所成。貝爾的理論被捧成教條和否定愛因斯坦的定域實在論思想實為科學史上最愚蠢之舉。
- 再補充一句，這30年來，科技噱頭越來越擅長於取名字：
我個人認為，從長期來看，技術應該使得一個人類社會能夠從外界引入足夠多的負熵流。 下面簡單說下熱力學第二定律。 熱力學第二定律有幾種表述方式： 最容易理解的是克勞修斯表述 熱量可以自發地從較熱的物體傳遞到較冷的物體，但不可能自發地從較冷的物體傳遞到較熱的物體； 比較抽象點的是開爾文-普朗克表述 不可能從單一熱源吸取熱量，並將這熱量變為功，而不產生其他影響。 但最能說明本質的是熵表述 隨時間進行，一個孤立體系中的熵總是不會減少。什麼是熵？貼公式比較麻煩，簡單點說吧，熵是組成系統的大量微觀粒子無序度的量度，系統越無序、越混亂，熵就越大；系統越有序，熵就越小。 熱力學第二定律指出:在一個不與外界發生物質和能量交換的孤立系統中，無論其初始條件和歷史如何，它的一個狀態函數熵會隨時間的推移單調地增加，自發的朝著朝著均勻．無序．簡單，趨向平衡態的方向演化，直到達到熱力學平衡態。這實際上是一種退化的方向。 要使系統回復到原先的有序狀態是不可能的，除非外界對它做功。 所以，在無外界干涉的情況下，把一滴紅墨水放入一杯水中，最終整杯水會變紅。一棟房子會隨時間的流逝而最終倒塌，山峰會瓦解，行星最終會解體。 有序最終會變成無序。
- 技術進步的整體方嚮應該是什麼？
但在另一方面，生物學描述的卻是系統從無序到有序，由簡單到複雜，由低級到高級，由無功能到有功能．多功能的有組織的方向發展，這是一個進化的方向。
同時，我們也看到，人類歷史一再表明，人類可以在一座荒蕪土地上，構建出一個巨大，繁榮，有序的城市。於是產生了一個克勞修斯和達爾文的矛盾，退化和進化的矛盾，似乎生物界包括人類社會遵循著與物理世界完全不同的規律，有著迥然不同的演化方向。
上面的矛盾最終由普利高津的耗散結構理論而得以解決。
普利高津發現在力學．物理學。化學和生物化學的不可逆現象中，確實存在著從簡單到複雜，從無序到有序，從對稱到對稱破缺的進化。 普利高津通過從平衡態到近平衡態再到遠離平衡態的研究，而後發現，在一個開放系統中，在從平衡態到近平衡態再到遠離平衡態推進的過程中，當到達遠離平衡態的非線性區時，一旦系統的某個參量變化達到一定的閾值，通過漲落，系統就可能發生突變，即非平衡相變，由原來的無序的混亂狀態轉變為一種時間．空間或功能有序的新的狀態。這種有序狀態需要不斷地與外界交換物質和能量才能維持，並保持一定的穩定性，且不因外界微小的擾動而消失。這種遠離平衡的非線性區形成的新的穩定的宏觀的有序結構，普利高津稱之為耗散結構。普利高津因此得出結論，要想維持一個系統的有序，系統必須開放，從外界引入負熵。
對於開放系統來說，熵(Ｓ)的變化則可以分為兩部分，一部分是系統本身由於不可逆過程（例如熱傳導．擴散．化學反應等）引起的熵的增加，即熵產生（ｄｉｓ），這一項永遠是正的；另一部分是系統與外界交換物質和能量引起的熵流（ｄｅｓ），這一項可正可負，整個系統熵的變化ｄｓ就是這兩項之和：
ｄｓ＝ｄｅｓ＋ｄｉｓ 根據熵增加原理，ｄｉｓ&>=0(平衡態dis=0)而des 可以大於或小於零。如果ｄｅｓ小於零，其絕對值又大於dis,則 ｄｓ＝ｄｅｓ＋ｄｉｓ〈０這表明只要從外界流入的負熵流足夠大，就可以抵消系統自身的熵產生，使系統的總熵減少，逐步從無序向新的有序方向發展，形成並維持一個低熵的非平衡態的有序結構。這樣，普利高津在不違反熱力學第二定律的條件下，通過引入負熵流來抵消熵產生，說明了開放系統可能從混沌無序狀態向新的有序狀態轉化，從而解決了克勞修斯和達爾文的矛盾
開放系統能夠維持低熵的關鍵在於能夠從外界引入負熵，但如果把系統擴大一點，把外部也包含進去，就會發現，新的大範圍系統的總體熵是增加的，整體的無序度是增加的。
這個原理應用到生活中，所帶來的結果比較殘酷，說的直白一點就是：我們越是想讓一個地方有序，就越是會導致總體的更加無序。我們付出的努力越多，使用的技術越高，所導致的總體無序程度就越大。
比如清理垃圾，雖然我們面前的垃圾不見了，可運輸垃圾和處理垃圾產生的消耗卻增加了，這裡還包括相關工具的製造耗費；再比如洗衣服，眼前的衣服雖然被我們洗乾淨了，可洗衣服所耗用的水、電、洗衣機、化學洗滌劑以及污水的處理都隨之增加。這種事例隨時隨刻存在於我們身邊，總之，把一個地方弄乾凈，就會導致另一個地方變髒，而且，以現代人精益求精的標準，只會讓更多的地方變髒。
從某種意義（科學上不嚴謹）來說，通過熵可以區分有效能量和無效能量，有效能量在開發應用過程中不可逆地轉化為無效能量，並同時增加外部世界的混亂無序度——熵！
在工業革命以前，人類社會維持有序的外來負熵流主要來自太陽。通過農業活動，人類實現了太陽能的初步利用，獲得了糧食，燃料和建材，使得人類社會能世代繁衍並逐步脫離蠻荒狀態，建立起秩序井然的文明，這種農業文明，按照現在眼光開來，其實是很低級的，有序度其實很低很低。
依靠這種對太陽能的初步利用和負熵流，農業社會可以維持很長時間，理論上，只要在太陽的最終解體到來前，人類這種低層次的農業文明一直可以存在。
但一切隨著瓦特改進的蒸汽機都變了，人類開始走上一條不歸路。
一條按指數級要求向外界索取負熵流的道路！從蒸汽機開始，到內燃機，電動機，核反應堆，在這一過程中，整個世界逐漸融合成一個整體，人類文明開始大步前進，人口數量急劇增長，生活水平大幅提高，基礎設施一日千里。過去曾經難以想像的百萬人口大城市如雨後春筍般出現，千萬人口的城市也日益增多。從文明層次上講，人類社會的有序度在過去200多年裡飛速提高。
這一切的背後，都是通過大幅引入負熵流（有效能源）來實現的。所以說，有效能源的獲取，轉換，控制和利用是近代文明的核心。
通過農業活動來把太陽能轉換成生物能，所提供的負熵流根本不能支撐如今的工業化社會。人類主要通過化石能源----過去數千萬年沉澱下來的太陽能來提供負熵流，
第一次工業革命，人類大規模開採煤礦。資本主義所展示出來的生產力是過去農業社會所不能想像的。第二次工業革命，石油和電力（部分通過水力發電來實現）成了能源產業的核心，人類對能源的利用達到了一個全新的台階，相應內燃機與電動機的開發和利用，讓龐大的地球變成了一個小小的村莊。
節奏到第三次工業革命的時候戛然而止。
我們所說的第三次工業革命，從能源供應和控制角度來講，只能算是半次工業革命。
可能很多人會反駁，信息技術，航天技術，生物技術在1945年後取得了很大進展。
不錯，20世紀50年代後，信息技術取得了飛速進展，航天技術在1957-1969年間也是成就非凡，生物技術也有若干進步。但最關鍵的能源技術上，很可惜，邁出了幾小步，但之後一直沒有突破性進展。 從能源的獲取角度來說，裂變核反應堆被大規模推廣開來，但從目前角度而言，根本不能取代傳統的化石能源，在一次能源中占的比例很低，全球核電佔一次能源比例中，世界各國平均水平是5.8發展核電 科普同步， 就單從發電量而言，核電比例甚者是逐步下降（過去10年，中國修了很多火電廠）請問核能在全世界能源供給的比例 因此，我們還在享受前兩次工業革命的恩澤。從能源的轉換和利用上而言，蒸汽機，內燃機和電動機依舊佔據著主導地位。火箭發動機，航空發動機都是第二次工業革命巔峰的產物，1950年後，有了一定的改進，但1970年後，改進逐步停滯，導致航天技術和航空技術差不多在以龜速前進。依靠現在的火箭發動機，登陸火星只是妄想。
想像中的核發動機還是只能停留在科幻小說中。 人類社會要想大步前進， 外界必須能提供更多的負熵流。信息技術改進了能源的控制，提高了能源使用效率，但無法解決人類現在面臨的根本問題-----新層次能源的來源和轉換。沒有更多的負熵流，人類社會在耗盡化石能源（當然，這個時間不短，估計在100年以上）後，有序度就會逐步下降。從上個世紀70年代開始，全球每一次能源危機，總是會有人跳出來呼籲新能源。每一次吹噓新能源的時候，總是說「技術進步很快，發電成本幾年內就會與火力發電平齊」。但事實卻是：到目前為止，所有光伏發電和風電企業，都必須依靠政府的大量補貼才能生存。
就像一位網友說過的，任何一項技術要想產業化，必須滿足產業化的要求，同時滿足多項指標。而現在國內常見的宣傳手法是大談某項指標，避開其它不利指標。以充電電池為例，說某某新電池容量很大，卻迴避生產成本，或者說，某某電池的充電速度很快，卻不談壽命和可生產性。
事實上，經過幾百年的發展，在絕大部分行業，除非基礎理論有重大突破。一般技術的進步是很緩慢的。很多進步是通過工藝和其它類別技術的引入來實現的。諸如光伏發電，風電這樣的產業，都面臨著這樣一個問題，其基礎理論很早就出現了，但一直沒有革命性突破，不能大幅降低發電成本，無法靠自身的力量來推動產業化，只能依靠政府的投入來實現產業化。 如果說，光伏發電和風電，投入了資本，總還有一些應用之處。那可控核聚變發電現在看來，就是徹頭徹尾的大失敗。在花費了納稅人的巨額金錢後，依然躑躅不前。可控核聚變之所以能夠吸引全球注意力，有幾個理由：
1) 實現了可控核聚變，人類就徹底擺脫了能源的桎梏，獲得了幾乎無限的負熵流，前景實在太過誘人。人類心理上無法承擔失敗或根本搞不出來的後果。
如果搞不出來，基本就意味著工業文明的終結。2） 氫彈那樣的人工核聚變早就實現了，可控核聚變給人的盼頭還是比較大的。
3） ITER是人類第一個全球性大工程，政治意義很濃厚。
我初中時看報紙，說可控核聚變在20世紀末會實現，1999年時，說再過15年，可控核聚變會商用，到了2013年，在網上搜索，據《自然》雜誌報道，預計在2019年ITER核聚變裝置將完成建設，比預期的要晚1年，比NIF晚了整整10年。而第一次ITER氘－氚聚變試驗則計劃在2026年進行，比NIF要晚15年左右。至於商用化，2050年後再說吧。 很好，2050年的時候，現在撥錢的政治家和用錢的科學家差不多都已經不在人世了。法國國王有一句名言「我死活哪管洪水滔天」，搞可控核聚變的是「我死活哪管天文數字般的經費怎麼向大眾交待」。個人認為是多層次因素造成的。 起一定作用的是大競爭環境的消失，其次是人類社會結構的變化，最本質的是由於技術複雜度上升帶來的負面效果。 正向前面幾個回帖中所提到的一樣，世界大戰是技術革命最好的催化劑，軍備競賽是和平年代最大的技術助力。第二次世界大戰期間，全世界對技術的巨大投入，把複雜度提升到一個二戰前不敢想像的地步，二戰的成果包括材料技術，電子計算機，雷達，核技術，噴氣式飛機和火箭技術，直到今天，人類還未脫離二戰所開闢的技術道路。而二戰後的美蘇軍備競賽，巨額經費投入，是1945-1970這25年技術大進步的一個直接原因。 但現在大競爭環境基本上不可能再出現，世界大戰就不要想了，在核武年代，大國之間不可能出現大規模戰爭，而隨著蘇聯的解體，美國也失去了軍備競賽的動力，鑒於蘇聯失敗的原因，中國估計也不會傾全國之力來和西方對抗，中國更擅長的是採用水磨方式來和西方競爭，絕對不會採用前蘇聯的硬碰硬模式。
- 為什麼會有技術大停滯？
第二個和技術大停滯有關的因素是人類社會結構的改變。
過去100多年來，整個人類社會的變化只能用翻天覆地來形容，而且這種變化很奇怪，世界各地的人類社會正在變得越來越相似！ 在第二次工業革命之前，世界各地的差異非常大，伊斯蘭，印度，儒家，西方，東正教，非洲各大區域之間的差異很大，用現在的眼光來看，簡直是完全不同的世界，即使同一文明區域內部，差異也很大，比如同在歐洲，德國西班牙的風格與氣質有很大的區別，這一點，可以從小說，繪畫等藝術作品中體驗到。再以中國為例，100多年前，江南和西北的民俗，時尚與社會觀念大相徑庭。 但在第二次工業革命之後，交通和通信的便利正在使得全球趨於一致，同樣的工業化產品，同樣的交通通信設施和法規，同樣的理工科教程，越來越一樣的教育體系和藝術評價觀念。 於是我們看到，好萊塢的一部電影，可能會在全球激起同樣的票房熱潮，一部關於非洲荒野的紀錄片，可能在全球100多個國家或地區得到播放。若有突發新聞，第二天，所有報紙的頭條會一致。如果採用熵的類比，就是人類社會正在朝著」熱力學平衡「狂奔。
這種結構的改變，絕對會影響到科技創新。
以前看遺傳演算法相關論文，論文中說遺傳演算法相對什麼牛頓求導法的一大優勢就是依靠隨機性，能挑出局部極值點這個坑，找到全局最優點。
科技創新不是一個線性過程，也不是靠錢就能堆出來，需要的是眾多瞬間的靈感。人類差異性的消失，導致觀念慢慢趨同，政府和大眾希望科技大師能指出前進的方向，但可悲的是，大師們的觀念往往很多時候也是類似的，如果陷入到」局部極值點「，可能再也挑不出來！
前面談到的兩個因素都是社會人文因素，導致技術停滯的第三個因素就是複雜度，個人認為，這是一個根本性因素，而複雜度這個魔鬼來自於技術本身。
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，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。
同樣，人類技術的發展，就是複雜度提高的過程，起初，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，接下去，人類嘗試著構造更複雜的技術，比如蒸汽機，內燃機，推動文明向前發展，但最後，技術進步所涉及的複雜度太大，實施難度超出了人類能力範圍，所要耗費的成本太高，預期回報時間太長，人類已經無力再前進。
最初寫本帖的時候，也沒有想到會寫這麼長，帖子題目取得比較匆忙，容易導致一些歧義。
更好的題目應該是「技術大進步的停滯」 在深入探討複雜度之前，先區分一下技術革命和技術進步。 一般意義上的技術進步是指沿著一條技術道路對現有技術進行深入挖掘，或者是引入外部其他技術來進行外延擴展和改進。 比如手機，從黑白屏到藍屏，到彩屏，到觸摸屏，信息溝通越來越方便，就是一系列典型的技術改進。 電腦技術的更新換代，從單核到雙核，從640K內容到4G內容， 軟體版本的升級，window95，windows 98，xp，win7， 神舟一號，神舟二號，。。。。 發動機材料的改進， 鐵路提速 等等，都是屬於技術改進範疇。技術革命和技術進步不同，意味著一種劃時代的新技術的發明，及其所導致的「根本性創新」的出現。
所謂根本性創新，是指那種能夠導致投資高潮、產業結構發生變革的技術創新。 歷史上，當算盤技術系統的發展走到了盡頭時，人們便發明了電子計算機技術系統，實現了計算技術的革命； 當人力、畜力、水力、風力等構成的動力系統的發展走到了盡頭時，人們便發明了蒸汽機動力技術系統； 當蒸汽機動力系統的發展走到了盡頭時，人們便發明了電力動力技術系統； 當天然染料提煉技術的技術系統走到盡頭時，人們便發明了人工合成染料技術系統； 當用無機化學製藥的技術系統對製造蛋白質類的葯束手無策的時候，人們便發明了用生物工程技術製藥的新技術系統； 當電纜通信技術系統的發展走到盡頭時，人們便發明了光纖通信技術系統等等，這樣就鑄成了近現代技術史上的種種技術革命。單個技術系統革命是技術規範完全發生變革的結果。當一個技術系統除技術原理之外的局部質變的可能性已經窮竭，如果不對技術原理進行質變則不能導致技術發展，必須提出新的技術規範，此時就有可能產生單個技術系統的革命。
從技術軌道來看，單個技術系統的革命實質上是從一種技術系統的發展軌道跳躍到另一種技術系統發展軌道上去，因此技術革命是技術發展史上不連續的重大事件。關於那個D-WAVE公司的晶元，轉發一段：
實際上，D-wave的晶元不是一般科學界所說的量子計算機。
一般我們說的量子計算機，是指用量子門電路操縱量子位來進行計算的計算設備。它利用了量子物理最基本的性質：量子狀態是可以疊加的。打個不太恰當的比喻，傳統計算機可以操縱n維的空間，量子計算機操縱的則是2^n維的空間。不過，這個2^n維的空間可不是隨便操縱的，只能用所謂「酉變換」來進行，所以也沒有想像中什麼「同時搜索所有解答」那麼強大。
順便說一下，這個貌似也是對量子計算機的誤解之一。量子計算機是不能同時搜索所有解答的。它可以對混合態進行運算，但是運算出來的結果本身也是混合了起來的。只有對特定的問題，我們才能用特定的演算法從混合的結果中抽取我們需要的信息。
至於D-wave的晶元，正如前面所說，它利用的是量子隧穿效應，它的這項計算技術名為量子退火，與量子門電路是非常不同的。比如說，能在量子門電路上運行的Shor演算法（就是能快速分解大合數，搞出來了會對各種密碼系統，比如說橢圓曲線、離散對數和RSA，有威脅的那個演算法），實際上不能在D-wave的晶元上運行。而量子退火與量子門電路的計算能力是否等價，至今仍然沒有定論。不過一般的意見是認為量子退火的計算能力比不上量子門電路的計算能力。
不過這也不是說D-wave的晶元一無是處，起碼它在解決QUBO上的速度是獨樹一幟的，而QUBO這個優化問題本身又可以在人工智慧等方面找到應用。據說Google就跟D-wave合作過，用D-wave的量子退火晶元來做圖像識別，貌似效果還不錯。而且如果我們考慮到可以進行量子門電路計算的量子計算機設計，能利用的量子位數目至今不超過10，能分解的最大的合數是15的話，那將D-wave的晶元看成是量子物理在計算方面目前最頂尖的應用，那其實也說得過去。
以上概括一下，其實就是：
D-wave的晶元不是傳統意義上利用量子門電路進行計算的晶元，嚴格意義來講不是一般說的量子計算機，估計計算能力也沒那麼強；然而，如果將量子計算機定義為關鍵的計算過程依賴於量子效應的計算機的話，那麼D-wave的晶元可以被稱為量子計算機。另外，D-wave的晶元不是萬能的，它只能解決一個特定的問題，不過這個特定的問題應用範圍比較廣，所以還是比較有意義的。
繼續前面技術改進和技術革命的話題。
很多人都熟悉一句話，量變導致質變。初看下來，這句話很合理，與我們日常一些生活經驗相吻合。 很多人把這句話用在科技進步中，認為技術進步最終會導致質變。 但在科技領域，這句話適用面很窄。很多情況下是質變引領量變。可以舉一個例子：
瓦特改進蒸汽機後，整個19世紀，蒸汽機一直在改進，更安全，效率更高，但依靠蒸汽機，人類永遠也無法推動飛機上天，直到內燃機這個革命性的能量轉換器出現，才有可能造出飛機。科學上的質變，往往指的是技術革命，只有開闢一條全新的技術道路，才能真正的促進技術大進步。
第一台計算機是電子管計算機，但如果依靠電子管的小型化來改進計算機，只能是死路一條。在1947年後，人類轉向半導體技術， 在技術道路已經確定的情況下，沿著這條道路進行技術改進，剛開始是分立的晶體管，但人類發現晶體管還是太大了，嘗試在硅平面上集成晶體管，集成電路的光刻精度，從5微米，到1微米，到0.5微米，到0.25微米，到0.13微米，到90納米，等等。每次改進積累下來，反映在外界就是摩爾定律，IC價格逐步下降，功能越來越強，導致IT技術大擴散，滲透進我們生活和工作的方方面面，極大的改變了社會面貌。
但必須注意到，沿著這條技術道路再走下去，20納米，14納米，10納米，10納米被公認是最後的界限，很快就能達到了，還能導致再次質變嗎？事實上，intel公司的晶元主頻大約10年前就已經觸及瓶頸，只能用多核來迎合市場。詳細舉幾個例子來說明技術演進如何帶來複雜度的演變。
人類最初的動力來源是自身肌肉，運輸，狩獵，種植，採集和灌溉這些體力活都是依靠自身完成的。對於原始人類而言，這一條動力來源道路方便簡潔。但很遺憾，作為萬物之靈，造物主賦予了人類較多的靈巧性，但在體力上遠不如牛馬。 依靠自身力量，人類能完成的工作很有限。比如，春耕時，如果靠人力來翻地，效率不到牛的一個零頭。 在人類進化過程中，逐步開始從自身體力轉向利用畜力， 這一過程對原始人類來說是比較麻煩的，首先，必須進行牲畜馴服工作，而後，採集草料，建造棚舍，而為了更好的進行動力轉換，人類逐步發明了輪子，犁具，馬鞍，轡頭。相比於原來人類的雙手，現在的複雜度已經大大提高，專業分工開始出現。但技術改進帶來的好處開始湧現，依靠畜力的初級應用，人類的生產力有了本質性的提高。 人類並不滿足於此，開始把畜力用於交通系統。 本來世上沒有路，走的人多了，就有了路。但在畜力出現後，為了減少能量損耗，促進貨物流通，馬拉車逐漸普及開來。於是，必須造專門的道路來供馬車馳騁。要修路，即使是簡單的土路，也需要有人進行管理，有人提供工具，有人規划進度和細節，有人負責造橋，而馬車本身，其複雜度也不是其它日常用品能比擬的，包括精密配合的軸承，方便的轉向構件，初級減震設計，馬匹控制系統等等，可以這麼說，一個馬車運輸系統所涉及的複雜度，是大部分農業工作的幾十倍，上百倍都不止。 大部分文明在演進過程中，都設立了專門的機構來維持馬車/馬匹系統的再循環。 古典文明時期，人類為什麼願意維持這樣高複雜度的系統？因為其帶來的好處是原始人類所不能想像的。 在原始社會時期，人類可以通過鍛煉來增強體力，通過改進籮筐來減輕肩膀的磨損，但當任務發生數量級變化時，不可能依靠個體肌肉力量的聚合來完成畜力系統（尤其是馬車系統）所能完成的工作。 最淺顯的事實：在原始社會時期，不可能依靠人力挑動籮筐或推動手推車，在可承受的開銷之內，把萬噸穀物運到千里之外，就是人數再多,再怎麼改進籮筐和手推車也沒用。 畜力替代人力，是一場技術革命，其效果不是個體體力範圍內的任何技術改進所能達到的。畜力系統興起之後，直到18世紀末之前，數千年的時間內，佔據著人類動力運用方式的主流。
在這期間，人類進行了大量的技術改進，以馬車系統為例，車廂變大，座位越來越舒適，裝飾越來越精美，但必須指出的是，馬車系統的核心沒有得到太大的改進，也就是說，馬車的動力並沒有持續提高。 在長期演進過程中，無論戰爭還是商用，東西方的馬車，有一匹馬拉，有二匹馬拉，四匹馬拉，有八匹馬拉。但馬匹的數量並不能持續增長下去，也就是說，超過一定限度之後，不能依靠增加馬的數量來換取動力的增長。 有人可能覺得比較奇怪，多加幾匹馬為什麼不能導致動力的增長？ 很簡單，即使在現代工業也無法保證一個複雜多路動力系統輸出功率能完美疊加。實踐中，馬匹數量增加之後，系統複雜度增加，控制系統不可能保證所有馬的動力同時同方向，到了一定規模之後，相互之間抵消得越來越多，而另外一方面，馬匹增加了，馬的保養和草料負擔也增加了。增加馬匹後，如果馬場系統增加的動力不能抵消掉開銷的增加，那麼增加馬匹在經濟上是虧本的事。 因此，諸多文明在馬車系統上最終的演進都一致，在達到一定規模後，不再增加馬匹，而這一模式保持了數千年之久。瓦特改進蒸汽機後，1814年，史蒂芬孫根據蒸汽機原理，研究出世界上最早的可以在鐵路上行駛的蒸汽機車，但它像初生的嬰兒一樣，醜陋笨重，走得很吃力，像個病魔纏身的怪物。
相對於已有的馬車系統，蒸汽驅動的機車劣勢很明顯，首先,必須專門鋪設鐵軌，修路的成本遠超一般的道路，而且不靈活，逢山不能繞路，遇水必須搭橋，其次，最初的火車本身結構複雜，價格昂貴，可靠性低，動輒故障。此外，火車需要大量的專業人員進行保養，相比於馬可以隨處覓食，火車必須使用煤做動力。 面對構造簡單、震動厲害、速度緩慢的這個怪物，有人駕著一輛漂亮的馬車，和火車賽跑，譏笑他：「你的火車怎麼還沒有馬車快呀？」有人責怪他的火車聲響又尖又大，把附近的牛都嚇跑了。 然而，史蒂芬孫堅信火車一定能夠超過馬車，具有遠大的前途。相比於馬車系統，火車的一系列缺點都可以彌補，因為馬車系統已經沒有改進的潛力，而採用蒸汽動力的火車前途無限！。 他以科學的態度，正視火車的缺陷，作了一系列改進和革新：減少了機車排氣發出的尖叫聲，加強了鍋爐的火力，提高了車輪的運轉速度。1825年9月，史蒂芬孫再次進行了試車表演，而這次，好事者的馬車卻被遠遠甩在後面。 之後就不用說了，火車速度越來越快，運載量越來越大，其作用是馬車系統根本不能想像的。 蒸汽動力替代畜力，是一場技術革命，技術革命的最初產品可能缺點眾多，但最大的特點就是開闢了一條新的技術道路，沿著這條道路，技術改進的空間極其大。 回顧畜力替代人力，蒸汽動力取代畜力的兩次技術革命，可以觀察到技術革命的幾個重要特點：1 技術革命後的產品能完成原有技術道路上不可能依靠數量的堆積就能完成的任務。比如理論上可以依靠一萬架來馬車運輸十萬噸煤到千里之外，但花費之高，讓任何理性的經濟人都會放棄該選項。
同樣的道理，蒸汽機的任何改進和並聯都不可能推動飛機上天。2 一條技術道路開闢之後，初期的特點是複雜度的提升慢於效用的擴大，因此，資本很願意投資技術改進，但之後，增加複雜度帶來的回報開始遞減，慢慢的，複雜度要進一步提升，花費的代價越來越高，而回報逐漸追不上複雜度擴張的步伐。
最典型的就是火箭技術。 沿著化學火箭的道路，初期依靠增加發動機的個數，增大內部攜帶的燃料，提升初始質量與最終質量之比，火箭推力迅速上升，1957-1969，短短12年，人類就從初離家門一躍而至月球漫步。但之後，人類發現這條道路不能再走下去，因為理想條件下，質量比要取對數後才能反映到速度上，因此，依靠提升質量比，火箭質量指數式增長，才能勉強換來速度的線性增長，而1969年的一枚土星五號火箭價格，換算到今天可以造一艘核動力航母,如果要登陸火星，質量比會是一個天文數字，登陸火星的花費可以購買成百上千的核動力航母，任何國家，再怎麼財大氣粗，也不會承擔這樣的開銷。不發生技術革命，人類只能止步於月球。
3 沿著舊有的技術道路，希望通過改進來開闢一條新的技術道路是不可能的。比如算盤再怎麼改進，也不會產生類似計算機（不一定是電子計算機）這樣的工具。通過工藝改革，機械控制系統的精度可以上升，但永遠無法媲美基於電氣/電子的控制系統。沿著縮小電子管的道路走下去，不可能導致集成電路的出現。
因此雲計算，物聯網這樣的概念很大程度上都是科技噱頭，遠沒有其所描述的那樣能全方位改變人類社會。 4 技術革命難以預見。和大眾的思維相反，絕大部分情況下，難以預測技術革命的爆發點，比如在20世紀50年代，計算機已經出現，但極少有人能想像到後來軟體技術的大爆炸，即使到了20世紀80年代，也很難想像微軟這樣的企業會成為世界市值最高的企業 。 所以，那些宣稱要領導產業革命的概念，生物工程和新能源等等，已經喊了數十年了，聲嘶力竭的吸引大眾注意力，其實只是反應了其內在乾貨不足，只能靠畫大餅來維持社會關注和資金投入。高檔奢侈品專賣店是桃李不言下自成蹊，街頭小店弄個大喇叭，天天播送「好消息，好消息，上市新品跳樓價」。5 導致一條技術道路進行改進，最終複雜度迅速上升的原因歸根到底是物理定律的限制。比如現有火發動機都是基於化學燃料燃燒推進，按照齊奧爾科夫斯基提出的公式，能提升的空間現在看來是很小了，通信中的香農公式限定了信道容量，無線信號的繞射性決定了頻頻空間有限，要想拓展終端能用到的流量，只能靠大規模部署基站來實現某種程度上的空分復用，但代價就是管理複雜度和成本的急速上升。摩爾定律很快就要到頭了，因為5納米以下，量子隧道效應就要來進行干擾。
我前面轉發了一個北大教授寫的帖子，以及另外一個人的帖子，揭穿了所謂量子技術的噱頭。量子計算機更是噱頭中的噱頭。
生物計算機，量子計算機，人工智慧這三個IT業界經久不衰的噱頭養活了無數的科研人員，發了無數的注水paper，行內人都知道其中奧妙，但在政府和公眾面前，大家心照不宣的保持緘默。 本人準備另外寫一個帖子，專門來講如何辨別科技噱頭。第二次世界大戰期間，全世界對技術的巨大投入，把複雜度提升到一個二戰前不敢想像的地步，二戰的成果包括材料技術，電子計算機，雷達，核技術，噴氣式飛機和火箭技術，直到今天，人類還未脫離二戰所開闢的技術道路。而二戰後的美蘇軍備競賽，巨額經費投入，是1945-1970這25年技術大進步的一個直接原因。
現在問題是，人類沿著上述技術道路走到今天，看不到跳出這些技術道路的可能性。 作為一個在科技領域工作了快14年的人，我的很多同學和朋友，都是博士畢業，工作在不同領域，生物工程，化學，材料，粒子物理，天體物理各方面都有，在交流中，我們一致認為，現在找不到下一輪技術革命的突破點，沿著現有技術道路走下去，複雜度會越來越高，經濟可行性只會越來越低。 但媒體和大眾不喜歡這樣的結論，科技利益集團本身也不會說，說了很多領域就沒有經費了。科技利益集團甚至迎合大眾的口味，不願意向大眾說明一點：科學上可行的，在技術上不一定行的通，而當媒體宣傳科學上都不可行的技術的時候，科技工作者往往沉默不語。 我前面提到的各種噱頭，在業內都是心知肚明，但為了維護科技集團利益，大家花花轎子人抬人。我說量子計算機是噱頭，意思是量子計算機從原理上講，遠沒有現在網路上所宣稱的那麼好，那麼強大，你舉了有機構願意出錢資助，這很正常，任何一項技術都能找到應用場合，量子計算可用來解決若干特殊的問題，舉一個例子吧，19世紀中葉的時候，有科學家研究基於蒸汽驅動和齒輪的機械計算工具，原理上是絕對沒問題的，但這樣的工具只能用於極其特殊的場合，計算能力也不是強大的超乎想像，根本無法推廣開來，事實上，也沒有推廣開來。
美國國家自然科學基金和中國國家自然科學基金最近幾年來，對所謂量子計算方面的申請課題態度比較冷淡，2000年前是很火熱的，量子計算機是不是噱頭，科學界內部其實很清楚。另外，計算機只是一個工具，替代不了人腦的思維，在內在機理沒弄清的情況下，計算機根本幫不上忙。
下面我會轉帖一篇文章，看看所謂的新技術新概念是如何誤導60年的。至於石墨烯，純粹是藉助諾貝爾的名頭來進行資本炒作，真正如宣傳般有用的話，市面上應該有神跡般的產品了（所有科技噱頭都是宣稱快了，快了，就是不見產品或者產品根本讓人笑掉大牙）。
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。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。
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。 如果生物技術沒在關鍵節點到來前爆發革命，促進人類大腦的進步，理論上，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。 複雜度這個魔鬼，根植與人類思維的深處。高複雜度帶來的第二個影響，就是社會維護成本的提高。
在工業化到來之前的古典社會，絕大部分技術產品的使用和維護都比較簡單，即使一個生手，目不識丁，經過簡單培訓後，很快就能上崗操作。
但工業革命後，尤其是在二戰以後，一切都變了，不少技術產品的複雜度到了一個驚人的高度，不經過長時間的專業學習，根本不能明白其中原理，要熟練的使用技術產品，也必須經過長時間的培訓。 與技術產品複雜度同步，社會其它方面也變得逐漸複雜起來，最典型的就是財務稅收體系，現代財務體系的複雜度也不是過往歷史所能想像的。即使不謀求技術的進一步發展，要維護現有的體系，人類社會也必須付出大量的成本。
義務教育就是一個典型例子：資本的牟利建立在大眾的專業技能上，工業化帶來的技術複雜度是義務教育被推行的最大動力。 反應在社會層面上，就是大眾受教育時間的延長（包括學校教育和職業培訓），工業革命前，人均受教育的時間可能還不到1年，後來變成3年，6年，9年， 到了現在，大部分國家都基本普及了12年教育，很多國家高等教育都進入了大眾化階段。 另一方面，不少機構必須專業僱傭大量的人員來維護現有的設施，一個複雜產品涉及到方方面面的專業技術，並不是隨便拉一個人來就能幹活。比如我在公司幹活的時候，大部分時間竟然並不是在編新代碼，而是在維護前人留下的代碼，和系統其它方面的人進行聯調！ 一個公司，尤其是大公司，真正展開探索性工作的微乎其微，公司的開銷大部分耗費在維護現有產品上。而對於使用這些產品的機構而言，不少開銷也來自對技術產品的維護上，最典型的，飛機發動機的壽命期維修保養費用竟然是購買費用的3倍以上。所以，很多時候看上去嚇人的研發技術費用，真正用到刀刃上的只佔一小部分。
如果考慮到全世界都流行的經費挪用問題，比例會更小。第三個影響來自於複雜度提升後，社會反饋的壓力。
現代社會，無論科學還是技術，都和所處社會有著複雜的糾纏關係，影響社會，也受社會影響。 人類歷史上有一段時間，理論科學很大程度上是腦力激蕩的產物，前面講過的，在科學研究的早期階段，大部分科學家都是把科學作為一種興趣來研究的，當時的科技研究，所需要的條件也比較簡單，往往靠個人的財力和物力就可以解決。即使規模比較大的研究，比如孟德爾的遺傳學實驗，在自己的地盤就可以完成。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，科技研究中，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。
二戰後的科技研究，必須依靠集體（公司或國家）的力量。 一款新產品的開發，往往包含需求分析，方案設計，製作實現和測試評估等階段，大部分產品的研發費用，都超過了個人財力所能承受的範圍，必須依靠企業的力量來組織實施。 像大型粒子加速器這樣的科學研究設備，已經不是一個人或一群人能承擔得起了，只有國家出面，才可能建立相關的基礎設施。當科技工作者要依靠外部經費才能開展研究工作的時候，科技工作者會突然發現：進步的最大阻礙不是大自然，而是所處的社會。
從知識進步的角度講，人類社會有義務提供無盡的資源來支持科技研發工作，畢竟要引進新的負熵流，離不開科技的躍進。但現實卻是另外一回事，
首先，社會是由形形色色的團體構成，大部分團體有自己的利益訴求，不可能，也不願意長期為科技的巨額經費買單。比如，如果要投票削減福利來為科技研發籌集資金，即使宣傳者把未來描繪得比天堂還好，大部分人還是會投票否決該決議，同樣，企業的首要目的是賺錢和維持經營，研發的目的是為了賺錢。因此， 撥款人思維的角度和科技工作者不同。撥款負責人必須考慮投入產出比。撥款負責人必須考慮來自公眾或董事會的壓力。
其次，人類社會由將近200個國家和地區組成，離「全球大同」還差得遠，國與國之間充滿了競爭，這種競爭有時是科技的推動力（比如冷戰期間的航天競賽），但目前看來，也是科技創新的一大阻礙。
而現代科技的高複雜度帶來了一個很要命的缺陷:花費巨大。愛迪生當年進行白熾燈改進的時候，進行了500多種材料的驗證或試錯，但沒關係，花費不大，個人可以承擔。現代粒子加速器能進行500多次的實驗嗎？不經過一系列冗長的手續和準備，進行一次實驗都不可能。 這種巨額花費意味著科技研發最終取決於各個利益團體的博弈。
下面給出幾段和技術有關的事實：
（1）超導超級對撞機（Superconducting Super Collider,簡稱SSC），1993年10月19日，停建SSC的一個修正提案以280對141由眾議院通過，1993年10月21日眾議院和參議院達成一致意見，1993年10月26日眾議院以332對81通過了最後的修正提案。該提案經過參議院程序性的步驟後，由柯林頓總統簽署實施。至此，儘管已經投資了20多億美元，SSC真正壽終正寢了。 計劃要花掉80億美元，但美國人承受不了，提前終止。（2）2011年2月24日美國「發現」號太空梭從佛羅里達州肯尼迪航天中心發射升空，前往國際空間站，服役近27年的「發現」號將最後一次執行飛行任務。2011年7月21日美國「亞特蘭蒂斯」號太空梭於美國東部時間21日晨5時57分(北京時間21日17時57分) 在佛羅里達州肯尼迪航天中心安全著陸，結束其「謝幕之旅」，這寓意著美國30年太空梭時代宣告終結。
1970年，在美國登月後，中國才把第一顆人造衛星送上天，2003年，中國人第一次進入太空，比美國人晚了40多年，但隨著太空梭這條技術道路的落幕，美國花了幾千億美元，進展不大，中國沒在太空梭上花一分錢。2011年後，中國和美國實際上站到了同一起跑線上，大家以後都得靠宇宙飛船。
（3）美國為了造出原子彈，傾全國之力，花了20億美元（1942年的20億，當時一盎司黃金才38美元）。但後來的國家造原子彈越來越容易，比如巴基斯坦和朝鮮這樣的工業小國都能造。
（4）美國人在福利上的投入是可控核聚變投入的百倍。
科技研發並不一定能保證成功，很多時候，前沿都是在試錯，探尋可行的技術道路。在早期階段，由於開銷不大，多試幾次沒關係，比如愛迪生的燈絲實驗。
但隨著技術複雜度的提高，開銷急劇增大，試錯變得越來越昂貴起來。尤其是在探尋下一條可行的技術道路的時候，一步失誤，幾十年都難挽回。上面提到美國太空梭道路，NASA本來指望太空梭大幅降低太空成本，結果太空梭的成本不低，故障率反而更高，美國人在這上面30年的投入基本打了水漂。 如果單是自己試錯失敗了不要緊，對自己也是一種經驗的積累，但問題是自身的失敗反而給競爭對手指明此路不通，不必投錢。現今中國對於太空梭沒有絲毫興趣，全心全意走宇宙飛船路徑，NASA原本對中國的40年優勢被抵消了30年，而中國的花費相對小得多。 即使試錯成功，找到了一條技術路徑，但先行者的悲哀就是，巨額投入帶來的成功很容易被競爭對手模仿，而且往往是只需要耗費相對少得多的經費就能模仿，比如原子彈。美國人作為科技進步的領頭羊，後來也慢慢琢磨明白了，自己花錢進行科技投入，讓競爭對手沾光，這種事還是越少越好，所以我們看到了美國終止超導超級對撞機的修建。原因很簡單，如果SSS實驗不能提供基本粒子的有用信息，建了也白建，如果能提供有用信息（注意，只是信息，還遠沒有達到利益階段），那世界其他國家豈不是白白分享？即使封鎖信息，但封鎖信息本身就是一種暗示，其它國家可以不慌不忙的建造自己的SSS，對其它國家而言，一點風險都沒有。
對於美國納稅人而言，除非巨額投入能夠帶來可觀的現實利益回報，或者面臨冷戰那樣的生死競賽，不計成本的進行科技研發的確是一種愚蠢的行為。
因此我們看到現在西方發達國家的科研工作，大部分都是在公司層面上進行的。真正能夠開闢一條新技術道路的研發，往往需要國家出面組織或擔保，但現實是美國人處於猶豫不決狀態，其它國家也不是活雷鋒，於是，三個和尚沒水吃的情形出現了。
發現很多人對可控核聚變很關注，專門寫個帖子來說明一下可控核聚變現在存在的噱頭。
說明可控核聚變新聞報道中的問題，不是為了停止可控核聚變的研發，是希望大家能認識到可控核聚變面臨的技術難點太多，世界各國和各大財團必須大幅增加投入，確保人類未來有足夠的廉價能源。最近兩個報導在各大論壇很火，一個是國外的，一個是國內的。
繼中國東方超環之後，美國NIF也首次實現輸出能量超出輸入能量(轉載)
繼中國東方超環之後，美國NIF也首次實現輸出能量超出輸入能量(轉載)_國際觀察中國核聚變裝置突破極限一億度高溫持續1000秒 七年後將開建實驗堆(轉載)
中國核聚變裝置突破極限一億度高溫持續1000秒 七年後將開建實驗堆(轉載)_國際觀察 在各個論壇發現一個現象，任何關於可控核聚變的報導，只要表面上看來有進展，立馬會引來熱烈的討論，如果進展是別國取得的，一般是祝賀人類文明進入新紀元，順便嘲諷石油國家馬上要完蛋，如果是中國獲得了突破，更不得了，滿屏的強國夢和屠日滅美。 之所以對可控核聚變如此關注，是因為大眾潛意識中對克服能源瓶頸的憧憬，人類社會歷史表明，文明的進步在於引入負熵流，而工業革命的本質就是開發出更大規模的負熵流。我在技術大停滯帖子里介紹過，通過農業活動來把太陽能轉換成生物能，所提供的負熵流根本不能支撐如今的工業化社會。人類主要通過化石能源----過去數千萬年沉澱下來的太陽能來提供負熵流，
第一次工業革命，人類大規模開採煤礦。資本主義所展示出來的生產力是過去農業社會所不能想像的。 第二次工業革命，石油和電力（部分通過水力發電來實現）成了能源產業的核心，人類對能源的利用達到了一個全新的台階，相應內燃機與電動機的開發和利用，讓龐大的地球變成了一個小小的村莊。 節奏到第三次工業革命的時候戛然而止。我們所說的第三次工業革命，從能源供應和控制角度來講，只能算是半次工業革命。 從能源的獲取角度來說，裂變核反應堆被大規模推廣開來，但從目前角度而言，根本不能取代傳統的化石能源，在一次能源中占的比例很低，全球核電佔一次能源比例中，世界各國平均水平是5.8發展核電 科普同步，相信現代社會大部分人對能源危機這個詞是耳熟能詳，過去幾十年的全球性經濟危機，基本都是和能源危機糾纏在一起，人類社會要想大步前進， 外界必須能提供更多的負熵流。信息技術改進了能源的控制，提高了能源使用效率，但無法解決人類現在面臨的根本問題-----新層次能源的來源和轉換。
沒有更多的負熵流，人類社會在耗盡化石能源（當然，這個時間不短，估計在100年以上）後，有序度就會逐步下降。反過來，有了足夠多的能源來提供負熵流，糧食問題和資源問題都是小問題。在這種背景下，大眾對可控核聚變賦予了過高的期望，而新聞媒體出於博眼球的目的，在報導上往往誇大其詞，移花接木，而科技利益團體出於經費需要，對這種報導常常保持緘默。 可控核聚變已經研究了50多年了，人類科研歷史上，可控核聚變的研發難度可以說是首屈一指。理論是沒有問題的，人工不可控核聚變---氫彈也早就實現了，自然界中也有核聚變---太陽的燃燒。但在地球上搞可控核聚變真是達到幾乎讓人絕望的地步。 我初中時看報紙，說可控核聚變在20世紀末會實現，1999年時，說再過15年，可控核聚變會商用，到了2013年，在網上搜索，據《自然》雜誌報道，預計在2019年ITER核聚變裝置將完成建設，比預期的要晚1年，比NIF晚了整整10年。而第一次ITER氘－氚聚變試驗則計劃在2026年進行，比NIF要晚15年左右。至於商用化，2050年後再說吧。 在網上看到一位物理學博士如此評價可控核聚變： 二十年前剛大學畢業到美國留學，去普林斯頓大學的等離子研究中心，龐大的研究中心讓我激動得不能呼吸。二十年後再去，還是那個樣，什麼實質性進展都沒有。不知道花了多少億美元了。難點在什麼地方？
核聚變最麻煩的反應條件就是——需要瞬間上億度的高溫才能引起核聚變反應。而如此高的溫度是用傳統加熱方法所無法達到的。人類研製氫彈時，用原子彈作為雷管來引爆氫彈！即通過原子彈引爆得到達到核聚變反應的溫度，從而引起核聚變使得氫彈爆炸。但必須注意，氫彈是一鎚子買賣，不能用來發電。在把粒子加熱後，還有一個技術問題，幾億度的高溫下，用什麼容器來容納反應材料，約束微觀粒子把核聚變反應長時間持續下去？
美國NIF走的技術路線是用激光來加熱，慣性約束，另外一條技術路線托卡馬克，採用磁場來約束。
可控核聚變要有意義，必須保證人類獲得的能量大於投入的能量。
就以最開始提到的兩個報導為例，來看看新聞媒體（科技利益集團）採用的噱頭： 先看第一個報導，美國NIF也首次實現輸出能量超出輸入能量， 初看這個報導的時候，大吃一驚，難道真正的第三次工業革命要來了？後來仔細看了該報導，注意其中最核心的一句話：
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 9月底，美國利弗莫爾國家實驗室的國家點火裝置(National Ignition Facility)利用192束高能激光聚焦到氫燃料球上，創造高溫高壓以點燃核聚變反應。在試驗中，反應釋放出的能量超過了氫燃料球吸收的能量。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。 嚴格來說，該實驗中心並沒有說謊，反應釋放的能量超過了氫燃料球吸收的能量。但所有的新聞報導都是歡呼：輸出能量大於輸入能量。看似相似但稍有不同的概念，本質上卻是大相徑庭。
請區分幾個概念： 整體投入能量，氫燃料球吸收的能量，反應釋放的能量和外界獲得的能量。托南大同學到吳健雄圖書館查詢11月最新出版的學術期刊，才明白這個新聞報導的噱頭所在。
具體數據記不起來了，但下面比喻的數量級大致還是對的。 整體投入能量是1000，激光激發的X射線能量是1，這個X射線輻射能「1」被氫燃料球所吸收，引起微型規模核聚變，釋放出來的能力是2，但這個2外界根本無法獲取利用。 所以真正的投入產出比是1000:0。2013年10月初美國發生了什麼事？美國聯邦政府和議會因為債務問題和年度預算吵架，最終導致美國聯邦政府大部分機構關門。美國各個科研機構的經費被大砍特砍，比如NIH的經費大幅削減，導致很多生物科學家到國會山遊行抗議。NIF幾十年來搞核聚變，花了美國納稅人幾百億美元，基本沒有什麼大進展。在削減預算的背景下，如果不弄出個新聞，證明自己的工作有意義，NIF經費很大概率會被削減。
事實上，2012年，NIF就開始準備做經費準備工作了：
激光核聚變接近臨界點:世界能源結構將改寫 如果NIF的科學家能在2013拿到他們所需的4.6億美元經費，他們就能探索其他方案。比如，美國羅切斯特大學的等離子物理學家團隊打算調整NIF的激光，這樣他們就能不使用輻射空腔，而直接爆聚一個氫同位素標靶。如果說新聞界在NIF的報導中採用的技巧是移花接木，那麼中國的那個報導就是信口雌黃，純粹以標題來忽悠人。
大部分人，包括國際觀察的大部分網友，都只看標題，不看實際內容，歡呼革命性突破。 但實際情況是，標題內容是預期要取得的成果，根本不是現在取得的成果。可控核聚變在科研界以跳票而著稱，放衛星都快放了半個世紀了，說7年後要取的某某成果，只是索要經費的一種技巧，到時如果做不出來，隨便找個理由塞給政府部門就行了，反正這種事政府部門早就習以為常了，又不會當真。 但這種標題性新聞讓不少網友興奮不已，大家可以到上面那個鏈接看看。-------------------------------------------------【高能警戒線】----------------------------------------------------------1950年，義大利物理學家費米提出了這樣一個問題：如果宇宙中存在技術遠遠超出人類的外星智慧文明，那麼，為什麼我們還未能觀察到這種超級文明？這個問題現在被稱為費米悖論。
來做這樣一項粗糙的估計：銀河系直徑約為10萬光年，一個高度智慧的文明，即使以千分之一的光速的速度飛行，也只需要一億年即可橫穿銀河系，這個時間遠小於銀河系的年齡（100億年）。因此，比人類早出現的智慧文明，如果向外傳播的話，到今天應該早已遍及銀河系甚至整個宇宙了。
其中一個可能的實現方式是馮·諾依曼自動機，一種可以自我複製的機器：外星文明向外發射許多微型自動機，遇到合適的環境比如行星和衛星，彗星等後降落，採集原材料並製造出下一代自動機；然後以降落點為出發點，繼續向外擴張。這樣的自動機在50萬年內就可以探測完銀河系大小的星系（小編的問題：這種自動機可以達到光速的 1/5？ 現在人類有沒有製造馮.諾依曼機的技術？這幾句是不是有道理似乎不太好判斷）。如果銀河系內有文明比我們領先哪怕50萬年，我們也應該已觀察到該智慧文明。到今天為止，人類對宇宙的探索已經取得長足發展，在太陽系以內，所有行星和多個重要衛星都有飛船去勘察，對於小行星和彗星人類也發射過專門的探測器去進行研究；對太陽系以外的星體，人類一直在聆聽來自它們的無線電信號；我們甚至可以直接用望遠鏡觀測比較近的一些恆星，從恆星的光強和光譜中發現繞它們運行的行星，分析行星的大小，結構，大氣成分，表面溫度等信息。所有這些搜尋行動至今都沒有發現外星文明的跡象。
用另外一位科學家的話說，宇宙從滿了大寂靜，幾千年來我們人類不斷通過各種手段都未能發現其他外星文明，感覺浩瀚宇宙就像一片大荒原，除了我們，啥也沒有，一片寂靜；
稍微按常理推想就可發現這樣大寂靜的現象是非常不合理的：地球產生地球文明的條件並不苛刻，時間也不長，宇宙那麼大、產生的時間那麼長，怎麼可能只有一個地球產生了文明？從概率上來說，這是極不可能的，整個宇宙人類一枝獨秀的概率無限趨近於零；
首先表明本人對宇宙文明的一些基本觀點：
1 宇宙是平庸的，宇宙太大，恆星繁多，絕對不單是地球能進化出文明。 也許有人說地球軌道離太陽近10%，或遠10%,人類都要滅絕，因此人類文明很特殊。但個人認為，不能用現在人類的身體結構來認為其他智慧生物的身體結構應當與人類類似。 在其它人類認為惡劣的條件下，進化出來的智慧物種應該是適應其環境的，他們反過來可能認為地球很惡劣。2 智慧生物的認知能力應該可以輕易的區分自然和人工。
任何一個心智正常的人（即使是未開化的原始人或未曾見識過現代文明的人）在原始深林里走著，忽然撿到一塊手錶，看到指針在有規律的轉動，一定知道，這塊表不是天生的，不是大自然構造的，一定是某個智慧人創造的。
同樣，人類也可以輕而易舉地區分其它智慧文明的造物，而其它智慧文明，絕對可以判斷人類的造物不是天生的。
3 任何文明都有探索的慾望。
外星智慧生命或許已經由於自己的原因導致了毀滅。這些原因可能包括核戰爭，生物恐怖主義或者失控的納米技術。但即便如此，他們的一部分技術成果應該還會保存下來。這並不是科幻，而是現實。事實上我們人類已經這樣做了：即便有朝一日人類作為一個種族徹底滅亡，我們至少還將有5個人工設備遊盪在星系之中，述說著曾經的人類文明的故事，其中包括：兩顆美國宇航局的先驅者號探測器(先驅者10號和11號)，兩顆旅行者號探測器(旅行者-1號和2號)以及目前正飛往冥王星，隨後將繼續向外飛行的美國宇航局新地平線號探測器。想像一下吧，在那久遠的未來，人類文明已經不復存在。在茫茫宇宙之中，先驅者號飛船上攜帶的銘牌，旅行者號上攜帶的金質 唱片和新地平線上搭載的克萊德·湯博的骨灰，將成為我們人類——一種曾經在地球上存在過的直立智慧生命所留下的唯一證明。 人類文明在未來肯定會繼續向宇宙發射探測器，數目還不會少。宇宙天文數字的恆星，天文數字般的文明，只要能進化到比人類目前這個技術水平高一籌，發射的探測器數目會把宇宙塞滿。
個人認為，文明層次的劃分可以用群體能到達的距離來標記
第一級，原始層次，個人體力所能到達的距離大致為100公里，典型就是原始社會 第二級，藉助初級工具所能到達的距離，最遠為行星直徑，麥哲倫的環球航行做到了這一點。這也是農業社會的極限 第三級，藉助化學能引擎所能達到的距離，最遠為行星所在的衛星，1969年人類做到了這一點。 第四級，自由航行於所在恆星系內，人類目前還無能為力。 第五級，恆星際航行。人類目前可以說是達到了第三級，傾其所能，藉助化學火箭勉強能到達火星，但其它行星是無能為力的，飛出太陽系更是遙不可及。
理論上，只要人類能達到第四級，即使最終被困死在太陽系內，但發射無人探測器的成本將會很低，人類在宇宙中會留下大量的痕迹。
其它文明也一樣。 現在問題來了，人類文明順利地到達了第三級， 為什麼宇宙如此寂靜？ 著名科幻小說家劉慈欣在最近的一篇博文里寫到：最近，看到美國學者Robin Hanson的一篇關於宇宙智慧文明的論文《大篩選，我們在其中走了多遠？》。目前，從宇宙的外觀上看，宇宙處於大寂靜（Great silence）狀態，沒有發現任何生命和文明的跡象。由此可以推知，能夠在宇宙中大規模擴散從而長久延續下去的文明極其稀少，甚至可能根本不存在。那就有一個推論：在宇宙中的無生命物質和可持續擴散的智慧文明之間有一個巨大的篩選機制（Great filter），智慧文明通過這個篩選極其困難。可能有許多層篩子，比如進化出可複製的細胞是一層，製造工具是一層，避免核戰爭毀滅是一層等等，作者列出了九層可能的篩子，逐層進行了分析。大寂靜表明，這些層篩子中肯定有一層或多層是極難通過的。現在的問題是，那些極難通過的死亡之篩是在我們的後面還是前面？從大寂靜來看，人類很有可能已經通過了一層或幾層死篩，因為如果找不到外星人，那就表明他們中的大多數還在篩子在另一面沒有通過，但考慮到大寂靜，這同時也表明人類前面可能面臨著更嚴酷的篩選。
大篩選，像自然篩選一樣，我們人類之所以無法發現其他文明，一個更合理、更可能的解釋是某個篩子特別難過，能夠通過的宇宙文明將變得極少，絕大部分文明都在此處折戟沉沙，所以我們也就至今未能輕易發現其他外星文明。
個人認為，這個篩子就是從第三級文明躍進到第四級的關鍵技術：可控核聚變。
可控核聚變的意義無論如何敘說都不過分。
如果能夠實現可控核聚變，人類理論上獲得了幾乎無限的負熵流，人類工業文明第一次能夠在理論上永久持續下去，否則的話，人類文明耗盡化學能資源後，無法維持現今的水平，更不要說向外拓展。 如果能夠實現可控核聚變，人類的航天推進技術就有可能發生質的變化，正如上面一位發帖者所說，宇宙飛船的航行速度將會大大提高，恆星系內航行將變得很容易。 任何能發展到第四級的文明，骨子裡都不缺乏冒險精神，如果有了可控核聚變技術，相信會開始建設恆星際飛船，即使是一去無回，但可控核聚變技術使得生態自循環系統成為可能，飛船可以維持上萬年，有人探測器將會一代代的出發，飛向茫茫星空。 如果這樣的話，星空絕對不是現今看起來那麼寂靜。但實際的星空是一片寂靜。
人類文明到達現今這個程度很不容易， 三十億年前，原始海洋中出現了第一個可複製自己的有機分子， 三億年前，動物從海洋登陸， 三百萬年前，古猿人笨拙的走下樹木，靠著雙腿蹣跚向前， 三萬年前，原始人類開始嘗試著播種。 三百年前，牛頓第一次系統的描述科學，瓦特準備改進蒸汽機， 人類通過了一層又一層的篩子， 1969年的時候，人類認為星空是那麼的近，人類是天眷種族。但人類現在可能真的遇到了一個大麻煩，
人類已經在可控核聚變上花費了60年的時間，進展基本為0，人類科學史上，還沒有一項技術耗費了如此長的時間，看似觸手可及，但就是找不到突破途徑。 茫茫宇宙可能存在著或者存在過數以億計的文明， 考慮到人類並不特殊，面前的篩子可能就是人類的最終宿命。
無盡的星空是人類前進的動力， 但也可能是人類永遠達不到的目標。 有一本書，書名是「瓶子的太陽」， 是《科學》期刊的一名記者寫的，寫盡了50年來人工核聚變的辛酸。人工核聚變是人類歷史上造出永動機的第三波努力。第一波被熱力學第一定律否決了，能量不能無中生有，第二波被熱力學第二定律否決了，能量不但講量，還要講質。第三波就是人工核聚變這個准永動機，目前理論上是成立的，不可控核聚變也實現了，所以人類孜孜以求。【後序】個人發帖說技術大進步遇到了問題，是希望能夠引起大眾的注意。
前面說過，所謂的技術大爆炸是一個噱頭，是科技利益集團誤導大宗的結果。許多與我爭辯的網友，在現實和網路上，都把技術進步看成是很簡單的事情，比如說，某位網友曾經說：人類怎麼可能困在太陽系內，曲率引擎一旦實現，馬上可以跑遍全銀河系。曲率引擎這個科幻小說中的概念，還沒有任何理論基礎，在很多人的思維中，似乎已經是觸手可及。事實是，人類航天推進速度已經快50年沒有任何稍大的進展。如果說，個人思維太飛揚只是耽誤個人，但整個文明都這樣，後果就不堪設想。經過兩百多年的飛速發展，我們整個社會潛意識中有一種基本信仰：未來科技是神魔般奇妙，會讓我們的生活更好。
我們的社會規劃，資源開發和工業建設都是基於這種信仰。比如現在污染了沒關係，以後會有辦法解決；現在城市規劃讓人長期花費大量能源奔波兩地，沒關係，能源問題以後不是大問題；發達國家人買一雙襪子，都是從萬里之外運來，沒關係，運輸成本很低；等等。-----------------------------------------------
轉帖網友動力阿劍的一段論述： 作者：動力阿劍時間：2013-10-31 15:51:54 現在的城市規劃問題和能源問題真是問題。 城市規劃問題： 以往大單位周圍，家屬區、託兒所、幼兒園、小學甚至初中都一應俱全，菜市場、百貨商店、醫院都有，日常生活幾乎不需要開車（或乘公交），走路（最多自行車）都可搞定，是最低碳的城市布局。 現在倒好，城市都劃一個個功能區，北京出現了好幾處睡城，孩子上學、大人上班，每天通勤時間（來回）少則1小時，多則兩小時，導致交通擁堵，空氣污染嚴重，石油消耗大幅上升，把我們這個曾經的石油出口國折騰成了一個全球最大的石油進口國，使石油安全成了國家重要的外交目標。 但石油是有限的。雖然樂觀估計，30年內不存在啥問題，甚至50年也不存在啥問題（考慮到深海石油、極地石油和其他非常規石油）。但百年之後呢？百年後我們都死了，但子孫還在。城市建設完成後，其規劃格局想要動一下，可真是傷筋動骨。現在有些城市搞滿城挖被罵得要死，城市規劃要變革，可不止滿城挖那麼簡單。城市規劃可是真正的百年大計。真到了石油供應極限，再重新規劃可能也有心無力。作者：動力阿劍時間：2013-10-31 16:06:52
能源問題： 魯迅說中國掘起地下的煤來，可供全世界幾百年之用。 他絕對沒想到現在中國每年要燒掉幾十億噸煤，已探明可采儲量，幾十年內會被挖光。 石油就剛才已經說了；當然，前幾年石油集團為抬拉油價，說石油的開採已經到了頂峰期，導致國觀比我悲觀的人大有人在（如果美國不老在產油國的石油運輸主要通道上挑事，油價會很快下來，那時候人們都會變得比我更樂觀，多數人就這樣短視）。 天然氣也只能支持幾十年時間。 當然，還會有可燃冰，雖然商業開採難度極大，但對於那些認為科技無所不能的人來說，那不算什麼。 但這些都是一次性能源。甚至包括核裂變，如果都建核電站，靠核電生活，核燃料也支撐不了多長時間。 核聚變真正的遙遙無期。 風電和光電成本很高。但光電的成本有希望降下來。白天用光電，晚上昨辦，日出而作，日落而息？ 把光電存儲起來晚上用？確實可行，問題是成本。 ---------------------------------------------------人類的工業文明是建立在廉價能源基礎上的，但現在能源技術遇到了大瓶頸，看不到革命性突變的任何苗頭，估計很少有人能夠想像如若技術大進步突然停滯個百來年，沒有找到大規模新層次負熵流的來源，全世界會變成啥樣。
但歷史上是真實發生過的，我最前面的帖子已經說過，第一輪技術大爆炸把原始社會轉變到農業社會，之後整個人類社會在技術上以龜速爬行了數千年才迎來工業革命。 如果真的發生了停滯，人類社會根本就沒有做好應對的準備。
人本質是什麼？人本質是DNA更有力的延續。科技的本質是什麼？科技的本質是人類延續DNA的不斷進步的手段。所以人類會蓋房子了，可以吃飽穿暖了，可以治療普通疾病了，人類還要「喪心病狂」的探索太空，探索微觀世界。這不是一個物種生存的需求，這是DNA擴散產生的源動力。腫瘤不會很快治癒的，可以有效控制但不會很快治癒，因為腫瘤對DNA總體延續沒有本質影響。而且從某些方面講，也許腫瘤才是人類的未來。幾十億年前，外來的線粒體控制了細胞的壽命，腫瘤細胞正是突破了線粒體的控制。自然科學一定會向前發展，只不過不一定是線性的，也許是樹狀的，也許是星型的，也許是網狀的。這真不是活著的人應該操心的事。先上結論：我認為有可能，但是遠非悲觀派答主們的「學習基礎知識的時間和生命等長」這麼近，是遙不可及的事情。
因為「基礎知識」的範圍會隨著技術進步整體平移。
還是以我所在的計算機科學為例，最初代的程序員需要用穿孔卡片驅動計算機，他們用打孔代表0和1，用計算機的語言，一個比特一個比特寫下程序。用二進位編寫程序是「基礎知識」。
後來隨著彙編語言的出現，程序員可以寫下計算機依次執行的一行行命令，由機器自動翻譯成二進位代碼，交由計算機執行。「基礎知識」變成了彙編語言。二進位編寫程序、設計彙編語言，反而成了需要專門學習的「前沿科學」。
再後來，c語言等高級編程語言出現，程序員們可以用接近自然語言的語法編寫程序，交由編譯器編譯成機器語言。c語言變成了「基礎知識」，又有一小部分人留下來，從事編譯器的優化工作——編譯器用彙編語言寫成的。
c語言程序員還需要時刻注意內存空間的管理，java代碼運行在java虛擬機上，虛擬機自己可以管理內存，使程序員可以更專註於上層的事物——有一些人在編寫和優化java虛擬機。內存管理不再是java的「基礎知識」。
發現規律了么？「前沿科學」是向兩個方向擴展的，隨著學科整體發展，所有人都會學習的「基礎知識」其實始終與「尖端知識」保持不太遠的距離，使得大批從業人員，可以用有限的時間掌握不算多的基礎知識，然後繼續挖掘「尖端」的邊界，完全不用管下面的事情。少量的人反向研究最底層的知識，精通某一個層面，保證基礎可以穩定支撐起龐大的上層，我們稱他們「造輪子的人」。這些人向下學習的成本增長速度，會遠低於學科發展速度。
整個學科猶如一棵大樹，絕大部分養分都可以用來生長最新的枝條，結出越來越多的果實，樹榦所需的營養少之又少。
所謂「細分學科」和「瑣碎的成果」，如同樹上的葉子，樹越大，葉子越多，就能製造越多的養料，大樹看似不長，一天生長的絕對量可能超過小樹一年的生長量。
那麼科學會在哪裡停止呢？直到科學巨樹是如此之龐大，所有科學家都得一層一層守護著下方的基礎，分不出更多的人去向前探索。如同「人類記憶的極限是所有腦細胞不能生長更多的突觸了」一樣，是我們現在連影子都還看不到的極限。
諸位還請放心前行。
難道沒有人覺得問題其實出在「為什麼我們還在用人來做科學研究」上么。人總是有極限的，AI沒有啊。不邀自來。是個好問題。
一家叫知乎公司變大了，部門越來越多，財務總監竟然不懂編程（如果真懂，請輕拍），而且人員開支越來越大。是不是這個公司沒希望了？
比喻打完，回到主題。題主有這樣的疑問，大概是自然科學確實離常人的思維越來越遠，百姓日用而不知，謂之道。這現象本身是社會分工細化的表現。但對於科研人員而言，今天的量子難題和牛頓當年的力學問題並無明顯區別。雖知識，就面上來說，是越來越複雜寬廣的。但站的思想高度在不斷提高，可以借鑒、交匯的學科和工具也越加彭勃。打個比方，以前是站在凳子上摘水果，現在是站在高梯子上掛燈籠。對於無工具也不從事這項工作之人，燈籠自然比蘋果不知高到哪裡去了。然而對於工作者，其實不見得。長短相較，高下相傾，無因地制宜的對比而論以絕對長短我以為不可取。三體里提到科技成爆發性增長的人類文明現象，我們取得的科學進步確實是集中在近兩百年，成指數般的。我想是一個很好的佐證。
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