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 及 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、AI、4G/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。