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疫情、火灾、地震...这些都是奇点临近的预兆？
奇点临近，这并不是什么新鲜的说法。但如果说如病毒流行、地震、火灾等都是奇点临近的预兆，你怎么看？
结合熵增理论、规模理论与超线性规模法则，我们或许可以收获一个全新的视角，重新审视技术革命、城市发展和自然世界的关系。
奇点来临或许是人类的宿命，但我们依然可以延缓它到来的时间。
本文整理自7月30日张江在“信息社会在中国”第8期活动中的演讲。关注 腾云，第一时间获取更多活动消息。
熵增和耗散结构理论，诞生于18世纪晚期、19世纪初期，发展于20世纪；规模理论（Scaling Law），由美国圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）前所长Geoffrey West在2017年的著作《规模》中提出，探讨城市的规模发展。从这两个理论出发，我们得以提出一个全新的物理学视角，反观人类社会——特别是人类城市的发展。
而在城市发展中，存在着名为“超线性规模法则”的定律，可以推导出一个城市的增长方程。这个城市增长方程的极限，是一个我们不太愿意看到的情景：奇点临近。我们从中可以看到人类自身的局限性。 奇点有多重含义，它与人工智能有关，也与城市的发展息息相关，它还意味着整个地球系统的环境巨变。要想回避奇点临近引发的人类生死问题，我们必须做出改变。只有如此，人类社会未来几十年的发展才可能走向不一样的轨迹。
01▶ 从热力学第二定律说起 爱因斯坦曾经说过，你可以不懂牛顿力学，也可以不懂物理学，但你不能不懂热力学第二定律。他为什么这么说？因为在他看来热力学第二定律是整个宇宙最重要的物理定律，没有之一。 这个定律告诉我们，孤立系统总是趋向于熵增，最终达到熵的最大状态，也就是系统的最混乱无序状态。熵的本质是一个系统“内在的混乱程度”。 大家很容易记住这个结论，却容易忽略其前置条件——孤立系统，也就是一个完全封闭的体系，和外界没有任何物质能量交换。此时，它的熵才会增加，最终趋向于最无序的状态。就像人难逃生老病死的命运。
但我们却常能观察到一些这一规律截然相反的现象。 宇宙常常存在一些从简单到复杂、从低等到高等的演进过程。比如技术，技术的发展突飞猛进，它不仅变得越来越精巧、复杂、智能，同时其发展速度也在逐渐加快；再比如宇宙，它不但没有走向熵增的结局，反而在地球创造了生命，产生了人类社会这样一个高级复杂的智能结构。 这和熵增定律形成了表面上的冲突。
在这种交换以后，便有可能出现这样的现象：虽然整个宇宙的“熵”在增加，但在局部（如地球、生物圈）的环境下，内部产生的熵（如垃圾）不断地被排泄到外界环境之中，使内部系统的熵相应地变低。 这意味着系统内部会产生一定的有序性结构，这就解释了为什么生命系统、生态系统、技术系统都会不断发展并且越来越复杂、高等、有序。
“熵”开放就会带来熵减，而且有可能带来更多的秩序。
但在开放的热力学系统里面，热力学第二定律也是成立的，只不过这个热力学第二定律不再是我们以前常说的那个第二定律了。 在一个开放系统里面，热力学第二定律会变成一个什么样的形式？很简单，系统中的任何一种过程都会源源不断地产生熵，所以我们并没有完完全全逃离熵的“魔爪”。我们之所以能够得到秩序，并不是因为我们不再产生熵，而是因为在熵产生之后，可以把它作为一种流量排放出去。 有一个例子可以说明开放体系下的热力学第二定律，就是空调。 空调的运作机理是怎样的？就是空调通过压缩机做功发电冷凝空气以产生冷气，同时把废的热气排放到外界环境中，从而使室内温度降低。 如果将室内和室外作为整体系统来看，我们会发现空调机器的出现、运作不仅没有降低热量，反而制造了更多的热量，这就是为什么今天城市存在着大量的“热岛效应”——核心城市的温度比市郊要高。 不难看出，空调实际上加速了热量的产生。如果把“热”换成“熵”，那么开放系统不断地把自己的废物排出在外界的同时，开放系统热力学第二定律也会在整个过程中产生更多的熵。
02▶ 城市的“宿命”
进一步说，秩序的提升代表着以更快的速度把“垃圾”释放到外界去。从物理学的视角来看，这对人类社会、生态系统的认知不免有些惊人。 本质上，人类社会一直在不停地创造垃圾，特别是我们今天所生活的城市。很多人看到城市美好的一面，但如果你沿着城市中轴线往外围去走，从二环、三环、四环走到五环，我们会发现城乡结合处的景观就没有那么美好了，一些破败的区域，贫民区、大型垃圾处理工厂十分常见。城市发展的前提就是产生巨量的熵，而且城市发展得越快，产生的垃圾和废料越来越多。 城市发展涉及到一个非常重要的规律——超线性规模法则。在下面这张图中，每一个点代表一座城市。这里以全美国的城市为例。
对每一座城市来说，有两个量很重要：一个是横坐标表示的城市人口规模；另一个是纵坐标代表的城市GDP，即城市市民生产总值。如果把美国、中国城市画在这一张坐标系下，它们会齐刷刷地落在直线上，蓝线是我们拟合的线。这个直线有一个方程描述：
以上图为例。一个点代表一个城市，横坐标是城市人口，纵坐标是犯罪总数（或艾滋病病例总数）。我们可以看出，城市越大，犯罪数量越多，市民感染艾滋病或其他疾病的可能性也会越高。这个指数和财富规模法则一模一样，都大于1——这意味着城市越大，人均犯罪率以及人均感染病的数量也会越多。 这就是人们常说的，大城市里，风险和机会相伴而生。 再谈谈碳排放。城市变大以后，自然会排放更多的垃圾，我们可以用碳排放指标做衡量。
碳排放与城市GDP密切相关。图中展示的是“国家碳排放”和“国家GDP”两种变量之间的正比关系。也就数说，GDP越高，碳排放也就越大。为什么？ 根源还是落在了热力学定律——为什么人类会产生GDP？ GDP的产生靠人类活动，而每一种人类活动都会产生排放物，如垃圾、热量，综合体现就是碳排放，所以二者是一个相伴而生的正相关关系。所以这也说明人们日常所谈到的“减排”并不能从本质上解决碳排放问题。 当我们认识到这把双刃剑存在的时候，不妨再回过头来看城市的发展轨迹如何。这就不得不提《规模》这本书。
03▶ 科技革命是如何发生的？
Geoffrey West在《规模》一书中提出了一套城市增长方程和城市增长曲线。根据规模法则理论，我们可以得出一个结论：随着时间的演化（横坐标），人口变量、GDP变量、碳排放变量等我们关系的城市变量，会随着时间演进呈现出波浪状的增长曲线。
城市的“第二曲线”
这些波浪就好像人类奔跑在跑步机上、不停地加速，同时还要不停地跳跃到另一台跑得更快的跑步机上。 这里的每一个波浪都是一次技术革命。随着时间发展，城市以一种高指数的方式扩张规模。受到超线性增长规则制约，更大的城市可以获得更多规模效应、创造更多财富，进一步吸引更多人口进入城市。二者之间形成正反馈，发展加速，城市进入快车道。 但发展到一定阶段以后，“城市病”出现了。 “熵”的急剧增加导致城市没办法进一步发展，于是，在拐点的地方诞生了相应的科技革命，而科技革命会把城市推入第二条生长曲线。 可以看到，第二条生长曲线与第一条的发展速度相似。它把奇点临近的时间往后推，然后遭遇瓶颈，于是就有了新一波科技革命，也就有了第三条曲线，就有了第三次危机和第三次科技革命。 人类城市就是沿着这样的步伐不断向前迈进。 我们可以将两次世界大战理解成瓶颈期，而跨越瓶颈期之后，便带来了新的人口高峰和新的技术增长。所以我们看到二战后人类技术发展进入全新的快车道。而且两次拐点——两波技术革命的时间间隔变得越来越小。 这就是上文说的，人类不仅奔跑在一台跑步机上，还要不停地跳跃到另外一个更加快速的跑步机上，才能够赶上时代的步伐。这就是为什么今天城市生活一直加速、一直停不下来的原因。新冠疫情好像让城市生活可慢了下来，但其实我们根本没有慢，只不过是把线下时间移动到线上，继续加速、不停的奔跑。 这样的加速现象是一种必然的规律。
人类的进化史中存在无数次大事件，比如人类的出现、细胞的产生、第一个神经系统的发现等。随着事件发生的时间距离今天越来越近，两次重大事件之间的时间间隔也变得越来越小，以幂律的方式不断加速。这与方程推导出来的结论一模一样。 这或许也预示着我们未来生活的节奏或者趋势。换句话说，我们的生活也许停下来，也回不去了。 有人会问，终点在哪？ 按这样的趋势，随着时间间隔不断缩短，自然会导致一个结论：必然会有一个奇点临近。 04▶ 奇点临近
相邻两次科技革命间的时间间隔会变得无穷小，以至于在一秒钟之内一系列重大科技革命都已经完成了。听到这样的故事，有人会问，这怎么可能？ 大家可能听说过奇点大学创始人雷·库兹韦尔经常提“奇点”一词，但最早提出“奇点”概念的人是Join Von Neumann。
Join Von Neumann早在1958年就提出：科学技术发展呈现一种加速趋势，这种加速趋势不断往外延展就会导致一个结果——未来的生活必然进入本质上的奇异性。 奇点过后，历史的发展步伐将会超越人类，或者说跟人没什么关系了，而是更多地展现为技术的快速发展。用今天的语言来解释，其中一种可能是，人工智能的快速发展将会超越人类。
说起人工智能和奇点的关系，不得不提到一个概念—— 超级人工智能。 所谓超级人工智能，指的是一个机器在任何方面达到甚至超越人类的能力。由此我们可以推测，未来一旦超级人工智能出现，它们会具备创造出超级人工智能自己的能力，自己就可以把自己重新发明创造出来。 这个链条一旦触发就会不停发展下去，无法停止。它还会自发进行加速。因为机器不会像人类一样，需要进食摄取能量、需要长时间思考进行发明创造。人工智能不需要这么长时间，真正的超级人工智能可以不断压缩那条波浪曲线，把时间推到极小，从而导致真正的超级人工智能奇点到来。
从生态学角度来看，人类处于食物链的最顶端。食物链上层所含的能量实际上是对下层营养级比较低的进行放大。假设营养级有五层，那么每一层放大的倍数差不多是10倍。也就是说，你现在消耗一卡能量，到五级之后你要消耗10的5次方的规模，也就是放大10万倍。因此，人工智能的每一次进步都会伴随着大量熵的产生和排放，所以超级人工智能快速发展，也意味着环境遭到破坏。 2020年，世界似乎变得非常魔幻了。许多百年不曾一遇的怪事出现了，这些怪事都和环境、地球密切相关。 按我们的理论，这些怪事都很可能是奇点临近的前奏。所有这一切似乎都在告诉我们，环境正在崩溃。
这样的发展到底好不好？如何停下历史的脚步？ 我一直试图求解，为什么会产生不断走向奇点的趋势，这种趋势是否可能避免。我想，答案要回到这套理论立论最核心的地方。 城市之所以不断加速发展，这和城市的规模法则密不可分。城市扩张时，人均GDP、人均犯罪以一个更快的速度增长，如果要想避免这种现象就要后退。 但我们要知道，人类之所以会产生超线性增长法则，究其根源在于人和人之间的交互。人和人之间的交互伴随熵的产生，这是城市最基础的新陈代谢。如果要避免这种未来，唯一必须要做到的是把人和人之间的交互减下来。 老子早在两三千年前就已经看到了人类文明发展的弊端，因此提出了 “理想国”这一概念——鸡犬之声相闻，民至老死而不相往来。从这个角度来看，老子很早的时候就告诉我们解决这些问题的答案，我们是时候从古老先贤的思想中寻找答案了。
有人会反驳，这样的理想化并不现实——今天人类已经进入快车道，怎么可能停下来，怎么可能把人和人之间交互切断？ 但大自然已经告诉了人类一种能够治疗自身疾病的方案——如何压制疫情蔓延？切断人之间的交互。因为新冠疫情和人类交互密切相关。 疫情教会了我们一种未来的生活方式，这种生活方式首先就是在物理空间上阻断人和人之间的交互。与此同时，疫情也反推我们加速步入虚拟世界。后疫情时代，网上办公、网上娱乐等都成为风口，构成人们全新的生活方式。这恰恰也可能是未来的主流。
Q&A 如何躲避“奇点”？ ▌张江：《规模》这本书里提到一个观点，即一个个拐点都是一次次重大的科技变革，科技变革暂时的确可以解决问题，但发生变革以后推向了另外一条轨道，显然会延缓奇点的到来，但并没有本质上把奇点这个东西解决掉，而是不断地拖延给了“明天”。 我目前的答案是——虚拟世界可能是个切入点。这次疫情给我们的生活方式带来了改变，目前来看，线上交互比线下交互成本低很多。当然我说的这个“成本”是从环境破坏角度而言的。从这个角度来说，虚拟交互会更加节省资源，也许这是一种解决方案。 复杂科学一般怎么应用到生活实践中？目前在大学教育中是如何开展的？ ▌张江：复杂性科学是一个大杂烩，研究这个学科的人并不是固定的，我所在的北京师范大学系统科学学院有人在研究，但还有更多搞研究的人分散在各个学科里。 这个学科怎么跟日常生活相关？举例来说，巴拉巴西最近写了一本书《巴拉巴西成功定律》，他通过大数据研究发现成功是有迹可寻的，并不是完全没有规律。比如，一个人要想成功就要关注社交网络，巴拉巴西认为某种程度上，一个人的交际圈比个人的努力更重要。
科技发展对整个世界的熵增有很大影响，但科技也在帮人类拓宽生存空间，比如地球之外能生存的世界，这会减缓人类社会的熵增吗？ ▌张江：科技发展看起来好像能够帮助我们解决一些问题，但通过不断推演第二曲线得出的观点是，我们并没有实质性的解决任何问题，只是把问题掩盖起来，等待着新问题出现，或者带来了新问题。 回到热力学第二定律角度，任何秩序出现伴随更多熵的产生，就像空调原理。同理，科技革新伴随着新陈代谢、大量熵的产生。之所以以前看起来好像是在解决问题，这是因为我们碰到了边界，人类在相对整个地球环境体系来说太渺小了，以至于觉得可以无限扩张，不用考虑环境对人类的反馈。但今天发展越来越快，使得生存边界不断扩大，到今天触碰到了反弹点。 地球作为一个体系，其排熵能力很有限，只有通过热辐射，而我们知道热辐射一定是常数，人类还要无限扩张，最后导致最后的熵排不出去，反噬到人类本身。 要想解决这个问题，除了上文提到的方案，还有一种方案——沿用传统套路，继续扩张。这能看出埃隆·马斯克的先见之明，他极力发展民用火箭、登录火星，是因为他早就看到了这个问题。人类已经碰到边界了，想解决这个问题就是往外走，进一步扩张。 这个法则仍然成立，人类可能会延缓奇点很多年，但只要人类还保持着贪婪，还是超指数发展，必然还会出现奇点。当然，这就是另外一回事了。再有一个途径是往内发生，这是东方哲学喜欢思考的问题，改变整个模式，而不是依赖频繁的、不断的创新。
深度学习和人工智能对这门学科有怎样的帮助？ ▌张江：我自己也在做深度学习的项目，我认为这能够帮助我们更好的理解人和环境之间的关系。 今天我们看到很多环境问题，但没法解决，本质上在于不知道因果联系。今天我们站的尺度比较高，不考虑细节，只是考虑宏观约束。但到了细节，例如，中国GDP增长了1%或10%到底会给碳排放，乃至地球环境造成多大影响，这种计算不能简单靠已有的知识完成。
我现在做的事情希望能够通过人工智能、深度学习的方法，学习一套相关关系，希望能够把握住因果关系，更好地帮助我们理解人类是怎样影响环境的，以及环境怎样作用到我们人类身上，这是一个很好的议题。
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