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1707630770 这些技术的发展为什么会远远落后于人们对未来的畅想呢?一个重要的原因当然是由于谁也不可能摆脱时间的羁绊,从而谁也不可能真的看到未来。未来的技术会如何发展?在发展中会遇到何种困难?这些是谁也无法确知,并且也很少有人会在畅想未来时细致设想的。因此畅想归根到底只是粗略的猜测,而且往往是罗曼蒂克式的猜测,猜错了很正常,猜快或猜慢了都不足为奇。另一方面,有些设想单纯从技术上讲是可以实现的,从而并不超前,但在现实世界中却受制于一些其他因素而无法成功,或无法普及。比如贝里设想的气垫车的时速约为250英里(约合400千米),单以速度而论,无论作为气垫车还是靠轮子驱动的普通汽车,在今天的技术条件下都是能做到的。事实上,早在1935年,著名的“蓝鸟”(Blue Bird)赛车就已创下了时速301英里(约合500千米)的纪录。但普通汽车的速度却从未与那样的极限车速发生过关系——事实上,由于道路系统饱和,需频繁转弯,驾车者的应变能力有限,高速致使能耗剧增等等因素的制约,车速在普通汽车的性能指标中早已不再重要,因为几乎每款汽车的设计速度都已明显高于多数高速公路的速度上限。除非有一天人们能系统性地解决那些其他方面的问题,否则普通汽车与贝里笔下的气垫车在车速上的巨大差距将很难有显著缩小的可能。
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1707630772 在所有有关未来的技术畅想中,超前得最典型的恐怕要算航天技术了。贝里在他的畅想中提到,2008年人们的度假方式之一是到卫星旅馆去住一住。这倒是今天的技术能够做到的,只不过在今天这可不是普通人所能尝试的,首先你得买得起几千万美元的往返票,其次还得看有没有国家愿意卖票。与其他作者相比,贝里在航天技术方面的设想算是相当保守的。前不久刚刚去世的英国科幻作家克拉克(Arthur C.Clarke)在与贝里的文章同一年发表的名著《2001太空漫游》(2001:A Space Odyssey)中,描述了一艘飞往土星的载人宇宙飞船。而中国已故科幻小说家郑文光的《飞向人马座》更是描述了发射时高达800米,最宽处直径100米,极限速度达每秒40000千米的巨型飞船。《2001太空漫游》的时代背景是2001年,《飞向人马座》因涉及假想的中苏战争,作者回避了年代,但最有可能的年代背景也是21世纪初。在其他科幻小说中,人类在21世纪初就在很多行星及卫星上建立基地,并频繁往来于那些基地的故事也比比皆是。那些小说共同勾勒出了一幅令人神往的宇宙开发图景,是我小时候的最爱。
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1707630774 那些小说的创作,有很多是正好处在人类进入宇航时代之初的那些年。现在回顾起来,在那些年里,人们的确有充分的理由对航天技术的未来充满乐观。人类仅用了短短12年的时间,就完成了从发射第一颗人造地球卫星到把宇航员送上月球的巨大飞跃。这样快速的进展,至今还让人觉得匪夷所思。20世纪七八十年代,人类又建立了重达100多吨的太空实验室,向太阳系各大行星发射了无人探测器,并研制了航天飞机。这一系列成就拨动着所有人的心弦。那时的人们在畅想未来时,又怎能不把想象的翅膀张得大大的呢?可自那以后,人类探索太空的步伐明显减缓。虽然航天技术的发展并未停滞,但像早年那种里程碑式的进展变得越来越少。21世纪早已到来,但航天技术与几十年前人们在科幻小说中的想象相比,有着巨大的差距。这种差距的背后,是科幻小说家们在罗曼蒂克的故事中很少考虑的一些现实原因。
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1707630776 2004年1月14日,时任美国总统的布什(George W.Bush)提出了一个雄心勃勃的“太空探索新图景”(New Vision for Space Exploration),表示要让宇航员重返月球,并实现载人火星探索。这一方案提出后不久,著名美国物理学家、诺贝尔物理学奖得主温伯格(Steven Weinberg)发表了一篇文章,标题为《错误的东西》(The Wrong Stuff),对该方案提出了尖锐批评。在那篇文章中,温伯格提出了一些发人深省的观点。我印象最深的是,他提到在美国航天飞机“哥伦比亚号”(Columbia)坠毁之后,他特意了解了一下航天飞机上的宇航员所从事的实验项目,结果很难过地发现,那大都是一些中学生水平的东西。温伯格认为,人们迄今得到的所有有价值的航天科研成果,几乎全都可以通过无人探测器或无人飞船来完成,载人航天是完全不必要,并且是完全得不偿失的。至于“太空探索新图景”中的重头戏:载人火星探索,温伯格的评论是,耗资相当于几千个无人探测器的载人火星计划,如果只是让宇航员在火星上“插一面国旗,看几块石头,打几杆高尔夫球”,那么当人类首次登上火星的巨大光环消失后,真正留给世人的将是深深的失落。而这种失落——温伯格认为——是当年的阿波罗计划(Apollo program)就曾带给过人们的。
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1707630778 温伯格发表那篇文章当然有他自己的意图。作为一位物理学家,他非常希望美国能把科研经费更多地投入到对科学发展有直接助益的项目中去,而不要去追求耗资巨大却华而不实的载人航天计划,这在他的文章中表露得非常清楚。他的这种兴趣当然不可能是所有人都认同的,但他提到的载人航天耗资巨大,却绝不可能产生与之相称的实质成果的问题却是客观存在的,而且必将对航天科学的未来产生重大影响。他的声音也许不会被理会,人们也许会为追求单纯的震撼性去做载人登陆火星那样的事情,但即便那样做了,其结果也有可能只是像昔日的阿波罗登月一样昙花一现。像载人登陆火星那样投入产出不成比例的事情,在这个本质上是商业化的社会里,是很难仅凭浪漫情怀就能持续做下去的。这是现实与幻想的巨大差别,也是我们之所以在某些方面远远落后于幻想的又一个重要原因。
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1707630780 (1) 本文的删节版发表于《科学画报》2009年第7期(上海科学技术出版社出版)。
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1707630785 霍金的派对:从科学天地到数码时代 [:1707629795]
1707630786 霍金的派对:从科学天地到数码时代 第三部分 数码时代
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1707630789 竹筏还是灯塔——数据洪流中的科学方法(1)
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1707630798 霍金的派对:从科学天地到数码时代 1.信息爆炸的时代
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1707630800 我最喜爱的作家之一是美国科幻及科普作家阿西莫夫(Isaac Asimov),他一生出版过约500本书——恐怕比我一生将会发表的文章数还多。我念中学时曾读过他的很多书,其中有一本叫作《数的趣谈》(2),而那其中有篇文章叫做《忘掉它!》(Forget It!),我到现在还没忘掉。
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1707630802 阿西莫夫在那篇文章的开头引用了一本生物教科书的前言片段,大意是说我们的科学知识每隔一代就会增加几倍,以生物学为例,2000年的知识将是1900年的100倍。那段话让阿西莫夫深感不安,甚至感到“世界好像在我身边崩溃了”。为什么呢?因为在阿西莫夫看来,像他这样快速写作的科普作家,几乎是在职业性地追逐科学的发展,可在一个信息爆炸的时代里,他有可能追得上形势吗?
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1707630804 阿西莫夫在那篇文章中为自己的问题找到了答案。不过,我们先不去看他的答案。阿西莫夫那篇文章发表于1964年,在那之前的1961年,“信息爆炸”(information explosion)这一用语首次出现在了IBM公司的一则广告中。自那以后,信息爆炸一直拨动着人们的心弦。也许很多人都会产生与阿西莫夫同样的担忧:在一个信息爆炸的时代里,我有可能追得上形势吗?
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1707630806 如果我们把阿西莫夫时代的信息爆炸比作常规爆炸,那么由互联网及信息数字化所带来的当代信息爆炸恐怕就是核爆炸了。因为常规的信息爆炸只是书本知识的爆炸,而能在书本上占据一席之地的人毕竟是不多的。但互联网时代几乎让每个人都拥有了发布信息的能力,由此带来的信息爆炸无疑要惊人得多。据一家美国研究机构统计(3),截至2007年,人类拥有的数字化信息——文字和音像都算在内——约有225000亿亿比特(2.25×1021b),约合15000亿亿个汉字,而且这一数字几乎每隔5年就增加一个数量级。在这些信息中,约70%是个人创造的。以时下最流行的博客来说,其数量在过去几年里几乎每6个月就翻一番。到2008年底,仅中国网民开设博客者就超过了1.6亿人(4)。
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1707630812 霍金的派对:从科学天地到数码时代 2.谷歌的新思路
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1707630814 信息爆炸——尤其是互联网上的信息爆炸——带来了一系列深刻的社会变化,也吸引了越来越多的人对信息爆炸的前景进行着思考。不过与阿西莫夫当年那种忧虑性的思考不同,当代的思考者中有很多人全心地拥抱着这个信息爆炸的新时代,且对其前景作出了与前人截然不同的设想。2008年6月,美国的一位技术杂志的主编发表了一篇标新立异的文章,题目为《理论的终结:数据洪流让科学方法过时》(The End of Theory:The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete)。
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1707630816 这份杂志名为《连线》(Wired),是一份以探讨技术影响力为主题的杂志,创刊于1993年,订阅人数在50万~100万之间。而撰写那篇文章的主编名叫安德森(Chris Anderson),是一位经验丰富的传媒人士,曾在《自然》(Nature)、《科学》(Science)及《经济学家》(The Economist)等著名刊物任职。安德森担任主编期间,《连线》杂志曾多次获奖,而安德森本人也在2005年获得过一项年度最佳主编奖。
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1707630818 安德森这篇文章的观点标新立异不说,就连标题也相当耸人听闻,不仅预言科学理论将会终结,而且宣称科学方法将会过时。他的这一奇异想法从何而来呢?我们来简单介绍一下他那篇文章的思路。安德森的文章以著名统计学家博克斯(George Box)的一句引文作为开篇,那句引文是:“所有模型都是错误的,但有些是有用的(all models are wrong but some are useful)。”安德森提出,虽然人们长期以来一直在用模型——比如宇宙学模型——来解释现象,但最近这些年里,像谷歌(Google)那样扎根于信息时代最前沿的公司已经采用了新的思路。
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