人民大学商学教授:跨学科探讨CPU发展方向
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本文转载自//news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2012/10/264748.shtm科学网,是一篇很有趣的话题类讨论观点,有兴趣的朋友不妨仔细阅读一下。
1965年,英特尔创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)提出了摩尔定律,准确预言了随后40余年的半导体芯片发展趋势。不过,半导体芯片的尺寸已经越来越接近纳米级,制造工艺水平正在接近物理极限,摩尔定律即将失效。下一步CPU(中央处理器)的发展方向在哪里?
物理材料的性能当然存在一个客观极限,但是人类的创造力应该不会有终点。
自集成电路产生以来,CPU在物理形态、设计制造和具体任务执行等方面都取得了飞跃,但是其基本操作原理一直没有改变,仍然遵循冯·诺依曼体系的设计思想。计算机必须有这样一个运算核心和控制核心吗?冯·诺依曼结构能不能被打破?
我们看到,互联网的出现,使得计算机不再是孤立的个体,而是成为一个交互的系统。互联网导致了“无中心”,云计算催生了“无存储”。那么,我认为,CPU的发展方向很可能是“无CPU”:打破以CPU为中心的设计思想,让计算外置化。
中国工程院院士、微电子技术专家许居衍认为“没有CPU 是一种可能”,但“即使是‘打破冯·诺依曼模式’的‘非’冯·诺依曼模式,只要有计算,我想一定得有‘计算引擎’,只是形式发生变化而已”。
是的,计算机必须有计算,有计算必然有计算引擎。正如有速度器(飞机、汽车、轮船)就必须有动力引擎一样。这是不是意味着必须回到原点?我重新开始思考。
人类创造的工具,都是人体器官功能的延长。机械设备是躯体的延长,计算机则是人脑的延长。有计算必然有计算引擎,也正如有思想必须有大脑,有大脑必须有神经元。
我突然意识到,大脑的结构不就是网状、多元、无中心的吗?有数据显示,人脑的神经元数约达1011。神经元与神经元之间以电的和化学的方式相互传递信息。每一个神经元通常拥有几百个以至几千个突触联结,人脑的全部突触数约达1015之多。整个脑通过这种联结而组成的一个巨大的自调控、自组织、自学习的神经网络系统。
从理论上说,脑组织也不需要固定在颅骨中。完全可能存在这样的医学技术手段,将活性的脑组织储存在某个保育箱中,遥控指挥他的身体(也就是化身)在外界活动。科幻电影《阿凡达》和《终极代理人》都表现了这种生命形态。
既然人脑的外置化都是可能的,那么CPU的外置化相对而言应该更简单,操作性更强。
人脑当然存在局限,而这局限并不完全是计算和存储能力的不足,更主要的问题是人脑与人脑之间的通信,只能借助于其他器官进行。表现模式为:人脑反映——话语或行动信号——人脑再反映。这样一来,信息经过了中间两道转换程序的过滤,出现损失和变异在所难免。更可怕的是,即便没有损失和变异,传递出的信息也真伪难辨。于是有哲人说,人与人之间沟通不彻底是诸多悲剧的根源。
计算机之间的沟通方式,是一串串的代码,不确定性几乎为零,不存在人类沟通中对语言、文字的表达和理解问题。但是每台计算机却必须有输入、输出的功能和设备。输入设备如键盘、鼠标、手写板等,输出设备如显示屏、扬声器等。这些设备都是为人体器官准备的,显示屏是给眼球看的,扬声器是给耳朵听的。这些声光信号与计算机之间沟通传递的信息流完全不同。
科学家已经将老鼠的脑细胞与芯片联接起来。实现了电子信号与生物信号的联结。在可预见的未来,计算机的输入与输出,可能直接与人脑相联结,摆脱其他人体器官的翻译过程。也就是说,有输出不一定有输出设备。
在“无中心”和“无存储”的基础上,现在 “无CPU”且“无输入输出设备”了,那么传统的计算机硬件结构组成部分还剩下什么?什么都没有了,计算机没有了。或者更准确地说,计算机终端没有了。
对有和无的探讨,让我越过生物学领域,进入佛学色与空的领域。
首先,色是事物的表象,空是事物的本质。如果执著于色,就会困惑。任何具体存在的客观实物都是因缘和合而生的,必然是有限的。摩尔定律就是如此,而其他类似“更快、更小”的追求也将如此。
其次,空不是简单的没有,而是依托于“有”的“自性空”。所以空并不是色的对立物。(色是一切存在的实物,那么其对立面就是“龟毛兔角”那种不存在的无意义的东西。)只有认识到“空”才会明白“色”的本质,进入更高的智慧的境界,不被表象所迷惑。
既然看到银幕上杀人放火的电影不必当真,那么看到“无CPU、无输入输出设备、无存储、无中心”的“无终端”也不用大惊小怪。因为“无终端”只是表象,更高级的“计算机”才是本质。
需要指出的是,这并不是简单回归到原先那种“超级中央处理的计算机+多个应用终端输入输出”的模式,而是说整个网络体系自成一体,如同人类的脑组织一样,自调控、自组织、自学习。每个终端都不是全部,损失任何一个“终端”都将暂时影响整体系统的性能,但是系统又有能力通过自我改进加以弥补。
假如有某一个“终端”是好事者,他可能给自己多加两条内存,单独安装一个稍低级的CPU,然后号称自己比其他“终端”信息处理能力强。这种高级的“贵族终端”可能存在吗?
这就涉及到经济学理论中的“信息不对称”问题。主流经济学认为,经济人的信息是不对称的,有的多有的少,有的信息处理能力强有的信息处理能力弱。问题是永远如此吗?
我定义的信息处理能力为信息量与信息处理速度的乘积(设为E=IV)。那么从表面上看,如果其他条件不变,“终端”甲多了CPU芯片和内存等,信息处理能力确实比没有这些硬件的“终端”乙要好,即E1
就信息数量来说,必须假定可知信息量等于应知信息量。每一个经济人都自己掌握一部分信息(已知信息数量I0),另外还有一些信息应该知道但不知道。虽然现在不知道,但是这些信息都可以被了解。因此信息总量虽然很大,却是常数。
就信息处理速度来说,已知信息处理速度和未知信息处理速度是不一样的。所以有E = I0V0 +(I-I0)V1。
在过去相当长的时间里,未知信息很多且处理速度极慢,已知信息量很少但处理速度极快。所以未知信息的处理可以忽略(即E = I0V0)。我们要“读万卷书、行万里路”去增加人生阅历,其实也就是积累已知信息量。老人家常常讲“我吃的盐比你吃的饭粒还多,我过的桥比你走的路还多”,就是在强调已知信息量的重要。
如果世界一直是这样子,信息不对称将是永远无法打破的天条,先行者将永远是领跑者。幸运的是,世界已经在变化了,而且是天翻地覆的变化,在未知信息处理速度方面。
有个著名的广告说,“你还在货比三家吗?我货比三万家!”只要鼠标一点,你就可以知道大多数曾经不知道但需要知道的信息了。这意味着,未知信息的处理能力就变得越来越快了,也越来越重要了。
可以想象,终有一天,未知信息处理速度可以达到一个非常大的数值。那么对已知信息的处理就显得相对微不足道,完全可以忽略不记,即E = IV1。
这种情况就如同大象和蚂蚁,本来体形和体重都相差悬殊,但是如果给他们捆绑上一个行星,蚂蚁和大象本身的差异就可以被忽略了。这个行星,就相当于一个外在的、共享的超级信息处理器。
当信息处理速度趋近于信息处理速度常数时,参与同一经济事件的每一个经济人,信息处理能力均等于信息处理能力常数。如果每一个参与同一经济事件的经济人都可以掌握完全应知的信息量,完全信息就宣告成立。
人脑与计算机系统的联接以及这个超级网络,将为人类构建一个庞大无比的高速高存高运算能力的信息球,这球将使得人与人之间的绝对信息不对称变成相对的对称。
人类对自然和社会的科学研究以及相伴而生的生产经营、市场交换等经济活动,都有一个终极的目标。这个终极目标表现为两个方面:
一方面,使每一个人能够克服生理上的局限,更安全、更舒适,从而有更多的时间去享受思想和情感。也就是说,让每一个微观个体更自由。
另一方面,个体组成的整体,在集合了个体发展优势和成果的同时,让个体之间有更好的沟通、协作和交流——让微观个体之间更平等。
工业社会所作的上百年努力,主要成果体现在第一方面。以计算机技术为代表的信息社会,无论现在还是未来的发展,任务都是完成第二个方面。即,通过微观个体之间的信息对称而达到更平等。
信息对称了,人与人之间(或者说人脑之间)的经济学和社会学意义上的差别就消失了。当然个体差别还存在,那是由兴趣偏好等个性所决定的。当人脑与计算机系统联接起来,生物信号与电子信号相融合,人与人之间的生物学意义上的差别也被颠覆了,这对人类伦理学的冲击,将比克隆技术有过之无不及,法律、道德甚至人类社会结构都将产生巨变。不过那是另外一个话题了。
(作者系北京大学企业文化研究所研究员,中国人民大学商学院教授)
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