虎嗅注：摩尔定理是英特尔（Intel）创始人之一戈登摩尔提出的，阐明了信息技术进步的速度。 在过去的五六年里，这个理论仍然有效，但人们逐渐发现，如果用常规技术继续推动摩尔定律，未来将会遇到极其严重的困境。 在今年的“双创”大会上，有专家指出，摩尔定律的危机已经成为当前最大的危机。
6月21日，在2017腾讯“云+未来”峰会上，化学家院长张首晟再次畅谈了他对摩尔定理对人工智能发展影响的思考。 他表示，人工智能的发展主要得益于两大趋势的汇聚：第一，信息社会最基本的定理——摩尔定理，也就是我们的估计能力，在过去五六年里每18个月翻一番。 今天人工智能能否更上一层楼，取决于摩尔定律能否继续推进； 第二，互联网形成了大量的数据来提供机器学习，第三是算法的推广。 这三大支柱是推动人工智能进步的基本原则。
张首晟院长是乌克兰文理大学教授、美国数学会会士、中国科学技术大学外籍教授、美国国立科技大学教授。 他被认为是2014年诺贝尔化学奖的有力竞争者之一。 他领导的研究团队2006年提出的量子载流子霍尔效应被《科学》杂志评为2007年“世界十大重要科学突破”之一。他在拓扑绝缘体、量子载流子霍尔效应、自旋电子学、高温超导等领域的研究十分突出。
以下是张首晟现场分享的主要内容。 头图为张首晟，场外图：
早上好，很荣幸昨晚有机会与大家分享。 作为哈佛院士、丹华资本创始人，我们在人工智能领域进行了大量投资。 明天我想跟大家分享一下我对人工智能三大支柱的理解和展望。
人工智能之所以还能发展到明天，主要得益于三大趋势的融合。 一个是信息社会最基本的定理，摩尔定理，这意味着我们的估算能力在过去五六年里每18个月就翻一番。 今天人工智能能否更上一层楼，取决于摩尔定律能否继续推进。 作为一名数学家，我想在这里分享一下我对摩尔定理的看法。
人工智能是由于大数据的形成，特别是互联网的形成。 中国有BAT，日本有硅谷和，形成了大量的机器学习数据。 另外一个重要的方法就是算法的推广。 这三大支柱是推动人工智能向前发展的基本原则。
而我认为最根本的一点是摩尔定理能否继续向前发展。 近五六年来，算力每18个月就翻一番，这是一个惊人的发展趋势。 近五六年来，集成电路发展至今，一直朝着摩尔定理的方向驱动。 现在危机正在形成。 主要原因是我们平时讲的信息高速公路，芯片顶层并没有信息高速公路。 云计算的机房需要大量的电力。 这种电在顶层计算时就变成了一种热能，使得热能无法继续填充，半导体的集成也无法向下集成。 最基本的原则是电子处于芯片级。
我们提出了一个全新的想法，就是让电子在芯片层面像高速公路一样运行，让它们各行其是，互不干扰。 这对我们来说是一个巨大的危机，同时也是一个机遇。 摩尔定律发现的“危险”也是一个巨大的机遇。 每个城市都在思考自己能否成为下一个硅谷，以及如何成为下一个硅谷，抓住新的特殊机遇。 摩尔定律遇到的“危险”正是我们明天带来的机遇。
我的科学研究发现了一种非常神奇的量子现象，它可以让电子在芯片层面上实现自选轨迹，实现自己的路径，而且不会互相干扰。 高速道路运行的方式使电子能够在芯片级移动，几乎不消耗煤炭。 这样一来，腾讯未来的云计算可能不需要消耗如此大量的电力，也不需要那么多的智能设备。 如果要继续推动这一领域向前发展，也会给材料科学带来巨大的挑战。 最近，一种新材料从理论上预测并推出，它有点像石墨烯，被原子取代。 在单原子运行层面，电子可以在高速路上各行其道，互不干扰。
之所以明天依然能够取得这样的成就，也是一种跨界的思考。 我们应用了物理学中一个极高层次的导流，叫做拓扑的概念，使我们能够真正实现芯片级电子的高速运行。 这一惊人的发现是由于所有材料都是在过去数十万年中发展起来的。 人类文明的每一段划时代历史都是以一种物质命名的，如旧石器时代、新石器时代、青铜时代、铁器时代、硅片时代等。 此外，过去所有材料都是在实验条件下发现的。 这次，我们首先在理论上预测了这些材料的可能性，但后来在实验室中实现了。
现在发现人类对物质的认知已经达到了一个新的水平。 这种材料最终会给云计算带来什么样的革命？ 刚才先生也提到，计算机可以很好地完成某些问题，但它可以很慢地完成其他问题。 例如，如果将两个非常大的数字相乘，经典计算机可以非常快地完成它。 我会给你一个很大的数字。 您必须将其分解为两个数字的乘积。 这台计算机很难计算。
而大自然有一个非常神奇和完美的世界，就是所谓的量子世界。 量子世界里有一个非常奇妙的现象。 例如，有一个基本粒子穿过两个孔，孔后面会产生干涉白色。 经典粒子要么从左边穿过，要么从左边穿过，而量子粒子同时穿过这两个孔。 这是一个非常神奇的量子世界，这说明量子世界是有一种并行性的。 我们可以利用这些量子并行性来进行估算，所以一旦产生了那种量子计算机，就相当于利用量子并行性一下子穷尽了所有的可能性，所以这是一个值得追求的完美的量子世界，一个完美的量子世界。
最近，我有了一个特别重要的科学发现。 量子计算机遇到的最大问题是量子比特很容易受到周围环境的影响。 我们提出了一个全新的概念，将量子比特视为最小单位。 我们把它分成两半，放在远处。 周围环境相互影响。 不可能同时影响一个方向，所以也不可能破坏这个量子位。 你认为量子计算机可能要到未来50年才能形成，而且看来随着我们科学的发展，我们真的可以把量子计算推向应用场景。
那我想跟大家分享一下我对人工智能的看法。 我先给大家打个比喻。 比如说，当我们人类看到鸟儿飞翔的时候，我们就觉得很神奇。 我们还想学习如何飞行。 我们最初想要飞的方式就是模仿，这也是一种仿生学。 我们在胸前系上两只翅膀，以为自己可以飞起来。 它肯定比鸟好得多，但它不一定看起来像鸟，所以这个客机确实是由于我们的理论理解，真正推动了它的发展，而不是简单的仿生学。
从这个意义上来说，我认为人工智能现在处于一个比较简单的仿生阶段。 我们仍然使用神经元来简单地模仿大脑。 我认为人工智能的下一个重大发展就像听到鸟儿飞翔并将其变成客机。 我们必须在理论基础上吃透智能的理论基础。 一旦我们理解了它，我们就可以创造一些非常令人惊奇的新技术。
我不仅是哈佛大学的院长，我还在科技领域进行投资，特别是德国的大学。 要知道，在人工智能领域，无人驾驶是一个伟大的目标，而你在做无人驾驶的时候，仍然只是简单地模仿微软创造的技术路线。 它需要高清三维地图和激光雷达。 我认为这是完全没有必要的。 我们可以问一个简单的问题物理五大定律，因为人们也可以骑自行车。 开车时，人们不需要高性能的3D地图，人们的头脑也不会发射激光雷达。 所以我们投资了一家公司，它是由耶鲁大学一位非常著名的院长创办的。 他在车上安装了一个普通的设备，不需要激光雷达和三维地图就可以实现无人驾驶。 这确实是革命性的。 我们需要用科学的视角来看待人工智能的前沿。 我们需要看到我们投资的技术路线一定是可扩展的，因为激光雷达和高清3D地图是不可扩展的物理五大定律，人们不需要这个。 所以原则上来说，这个场景在计算机视觉达到一定水平之后就可以实现。
我说人工智能需要特别优秀的算法，也需要不断推动摩尔定理前进。 我们在这两个领域都做出了贡献。 而且，AI最需要的就是大数据。 现在我们在金融、教育、健康等领域都需要大数据，今天不可能有特别好的大数据市场，因为有人有这个数据，但是数据有它的隐私，特别是在金融和健康领域。 而且我们有非常好的人工智能算法，所以在一般环境下，它不可能有一个很好的市场来推动数据提供者和数据分析师彻底解决这个市场的隐私问题。
在算法方面，最近学术界出现了重大发明。 它的英文名称是 。 我们可以对加密数据进行计算。 这样一来，有分析能力的人不一定需要了解数据本身。 我觉得我们必须用技术方法而不是法律方法来真正解决个人隐私问题，这样我们的数据才能实现大市场。 大数据一定有大市场，大市场一定有技术路线，真正保护我们的领域。
后来你也谈到了人工智能真正能够超越人类的三天，也有各种各样的说法。 上面院士还提到了，比如自然语言的理解。 毕竟，自然语言是人类语言。 我们用电脑来评判它，就像我们评判客机飞得比鸟好一样。 并不是因为客机像鸟，而是因为它们在机器学习方面比鸟更好。 我们需要找到一个标准，这三天真正说明人工智能已经超越了人类。
明天我会给他们提出一个想法，如何判断人工智能超越人类。 自然世界是一个客观世界。 人类之所以有今天的科技发展，就是因为我们发现了这个科学定理。 比如爱因斯坦写下了E=MC2，爱因斯坦是一个人，三天之内机器就可以写出一个全新的发现，比如它预测了引力波的现象，我们证明计算机确实是对的，但是超越了人类，这三天才是人工智能真正的到来。
这是一个非常美好的前景。 我想这三天已经不远了。 我认为未来10年、20年，我们能够在人工智能方面发现新的科学规律。 我们会认为这个机器的发现有点像我们崇拜爱因斯坦的发现，我们会尊重人工智能的科学发现。
另外，我想提一下人工智能的一个特别令人兴奋的领域。 这个领域的发展必须有学术界和工业界特别紧密的结合。 明天我们将参加腾讯云计算大会。 我们感到非常荣幸。 明天早上我们会看到业界很多关于人工智能的解释。 然而下午，我和院长就被邀请了。 人工智能过去的发展得益于工业界和学术界的密切合作。 我个人担任哈佛大学学院院长。 虽然我对云计算做出了小小的贡献，但我作为天使投资人投资了一家云计算公司。 整个云计算的核心技术都是由这家公司提供的。 这是一个非常激动人心的时代，我们需要讨论如何用新的机制来促进学术界和工业界更紧密的合作。
在昨天的时代，人工智能给我们带来了很大的想象空间。 人工智能作为新智能物种的崛起与中国的崛起几乎同时发生。 学术界需要做出巨大贡献。 作为学术界的代表，我非常荣幸来到腾讯会议。 希望我们也能在这次碰撞中擦出新的火花。 谢谢。