元宇宙與科技發展的聯想徐作聖(陽明交通大學 退休教授)

元宇宙與科技發展的聯想

跟一位老同學在線上聊天,討論近年來科技產業發展的近況。他問我為何年愈70仍在搞一些基礎科學的探討,是不是年青時候沒學好的補償心裡?

 

我告訴他:年青時學基礎理論是為了「生存」,現在搞這些基礎科學是為了「生活」;年青時為了考試、升等、求職、發paper是最大動機,包括了艱澀繁瑣的數學公式及應用;現在對基礎科學的關注更在於科技史、哲學及發展動機、演化模式(Evolution Patterns),是為了自己解惑,每次學到新知識的補嘗就是內心的欣慰與滿足。

 

 

有人說:Google wiki 把知識變得廉價、普及,但失去了「靈魂」,而這個「靈魂」正是資訊背後的基礎科學。

 

舉例來說,在第一次工業革命的背景下,傳統的熱力學誕生了,著眼在能量轉換及能量傳導,分別是第一及第二定律的精髓。但在19世紀未,奧地利物理學家 Ludwig Boltzman 利用分子動力學及統計理論,把熱力學改變成以統計概率為基礎的熵函數(統計熱力學),其Scared 程度千錘百鍊歷經千百次挑戰而屹立不搖,也是現代黑科技的基礎,如區塊鏈、AI4G/5G 通訊等。

 

 

元宇宙的興起大幅改變了資通訊產業的現況由緩速演化的「類」平衡狀態,轉變成 Disorder Disequilibuium Chaos Continuous Churning 的超穩定( Metastable) 狀態,在此狀況下「穩定平衡」統計熱力學的架構已不足以描述此超穩定系統狀況,而取而代之的是不平衡耗損系統理論( Dissipative Systems Theory),也成為預測網路奇點及分佈經濟結構的最佳工具。

另外一個值得關注的地方就是STEM教育架構,傳統黑科技大都是Math – Centric 的基本演算法,但因其為中性的數學工具(理論基礎薄弱)而無法選擇(Discriminate) 在不同物理環境中產生的狀况(Scenario) ,故目前在AI 領域已逐漸加入了物理(如可微分物理、量子力學等)及生物科學的成分,讓人工智能技術應用更具針對性及實用性。

元宇宙、區块鏈、邊缘計算、系统平衡是現況,奇點、AGI、耗損系统结構、演化是未來。元宇宙目前的網路架構是Web3.0,是區塊鏈、AI及邊缘計算共同驅動的分布式結構。但生態科學家預測,元宇宙的演化將朝向超智能、自我組織的結構,而共生系统(Symbiotic) Web5.0將發展成為自我配對、自我結盟、寄生共生的超智能結構!雖然坊間有些哲學理論可以解釋這個現象,但操作面仍需更「先進」的基礎理論,如 Quantum Entanglement,  Biological Conjugation (Targeting ),或其他的理論來深化網路世界的發展。

科學發展無止境!我是修習化學專業的,雖然中途落跑了30年搞科技管理,但「臨老」仍以為科學是真實的!不知那些工程專業的同僚是否也有相同的想法?

 

 

很羡慕物理世界可以用編年史(Chronology) 的方式逐年展現理論的突破。在化學世界就無法複製這個辦法,可能是因為化學系統太複雜了,控製實驗數據不易取得。咱已老耄,希望我們下一代的化學家能在量子計算全力發展的環境中,完成像物理科學一樣的「未盡之功」與成就。

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