访谈嘉宾

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马丁·坎贝尔-凯利(Martin Campbell-Kelly),英国华威大学荣誉退休教授、英国计算机协会(BCS)会士、威尔士学会会士、美国计算机协会(ACM)历史委员会成员、BCS计算机保护协会委员会成员。

坎贝尔-凯利教授是计算机史学界的权威,担任IEEE计算史年鉴编委、国际工程技术史杂志编委、施普林格出版集团计算史系列丛书主编,也是《计算机简史(第三版)》的第一作者。


访谈实录

(英文版请戳这里)

图灵社区:外界将英国数学家、工程师与发明家查尔斯·巴贝奇视为“现代计算机之父”。但除了广为人知的分析机和差分机外,这位曾担任剑桥大学卢卡斯教授的旷世奇才在其他领域也颇有建树,比如撰写19世纪30年代最具影响力的经济学著作《论机械和制造业的经济》、在克里米亚战争期间破译维吉尼亚密码等。您认为巴贝奇在计算史上的地位能否比肩艾伦·图灵和约翰·冯·诺伊曼?

坎贝尔-凯利:与其说查尔斯·巴贝奇是“现代计算机之父”,不如称他为“计算机先驱”。虽然差分机和分析机是巴贝奇智慧的结晶,但二者对现代计算技术的影响可以忽略不计。巴贝奇才智超群、博古通今,是数学、工程设计、经济学等诸多领域的权威。抛开差分机和分析机的发明不谈,以如今的标准衡量,他或许是19世纪首屈一指的工业经济学家。但考虑到20世纪出现的信息爆炸,我们无法评判巴贝奇的声望与艾伦·图灵或约翰·冯·诺伊曼相比孰高孰低——在巴贝奇所处的时代,精通多个跨度很大的研究领域并不鲜见;而在图灵和冯·诺伊曼所处的时代,一个人只可能在有限几个领域取得世界级成就。

图灵社区:作为20世纪硅谷的“黄埔军校”,仙童半导体曾孕育出英特尔、AMD等众多半导体业巨头,凯鹏华盈、红杉资本等硅谷顶级风投公司都有仙童半导体的基因。在21世纪初,或许PayPal可以媲美仙童半导体:特斯拉、SpaceX、YouTube、领英等众多科技公司的创始人均有PayPal的背景。在您看来,仙童半导体和PayPal能开枝散叶的原因是什么?

坎贝尔-凯利:仙童半导体与PayPal的情况截然不同。“仙童之子”之所以离开仙童半导体,是因为公司独断专行且目光短浅;而“PayPal黑帮”成员具备出色的领导才干和远见卓识,坚信这些优势可以在不同的企业中生根发芽。仙童半导体和PayPal的共同之处在于,二者都曾受益于硅谷的“人才基础设施”,即大学(尤其是斯坦福大学)以及众多受过高等教育的技术人员。硅谷之所以能脱颖而出,教育是最重要的因素,这种模式已为全球各地所效仿。创业不易,资金先行。无论风险投资、国家拨款还是二者兼而有之,没有资金将寸步难行。

图灵社区:美国数学家彼得·秀尔在1994年发表的论文中提出秀尔算法,证明量子计算机理论上可以破解RSA等基于公钥密码体制的加密算法。您认为量子计算机今后是否会从根本上颠覆安全体系?

坎贝尔-凯利:量子计算机的问世意味着我们必须研制新的加密技术,好在时间还来得及。第一代量子计算机不仅造价极高,而且数量极少。一旦加密算法遭到破解,国家安全机构、军事机构与大型金融机构将深受其害。为迎接量子计算时代的到来,这些机构有很强的动力研制新一代加密技术或其他安全系统。毫无疑问,它们正在开展相关研究,只是外界无从知晓。从更大的范围看,量子计算利弊共存:许多有组织犯罪团伙目前利用加密通信实施犯罪活动,如果警方和执法机构能破解犯罪分子的通信联络,则对打击犯罪十分有利;但是,官方也可能借助量子计算机破解反对派的加密通信。

图灵社区: 2020年6月22日,基于ARM架构的日本超级计算机“富岳”摘得全球超级计算机榜单(TOP500)的桂冠,其浮点运算速度达到每秒41.55万万亿次。但有学者认为,超级计算机以及支撑超级计算机系统的半导体技术已接近基础科学的极限,量子计算是今后的发展方向。近年来,谷歌、微软、IBM、阿里巴巴等互联网巨头纷纷进军量子计算领域。您如何看待经典计算机和量子计算机的前景?

坎贝尔-凯利: 20世纪50年代初,科学计算几乎是第一代存储程序计算机(经典计算机)的唯一用途。而从20世纪60年代的商用大型机到如今的智能手机,采用冯·诺伊曼体系结构的“通用型”计算机在信息处理和通信领域获得了广泛应用。与第一代存储程序计算机类似,第一代量子计算机将主要用于科学计算和“数字运算”。量子计算机今后是否会像经典计算机一样成为“通用型”计算机还有待观察,但计算机发展史已翻开新的一页,而量子计算机尚处于开篇阶段。

图灵社区:过去50年里,摩尔定律成功预测了半导体技术的发展趋势,一直被业内奉为金科玉律。但随着半导体行业的发展放缓,英伟达、AMD、台积电等不少企业都认为,摩尔定律已经或即将失效。您认为摩尔定律如今是否还有指导意义呢?

坎贝尔-凯利:半个世纪以来,拜摩尔定律和制造工艺进步所赐,我们见证了计算机性能不断提高。如今,处理器的速度数百万倍于从前,功耗也显著降低。尽管摩尔定律即将谢幕,但通过使用信号处理、通信、加密等专用芯片,仍有不少方法可以提高计算机性能。并行计算与多处理器同样有助于提高速度。计算机革命尚未结束,今后一二十年里,速度和容量有望获得数百倍的提升。但硬件方面的改进毕竟有限,因此更多资源会投入到软件中,以充分挖掘计算机的潜力。

图灵社区:位于伦敦的DeepMind在中国拥有很高的知名度,这家开发阿法狗的人工智能企业对于谷歌的人工智能战略布局至关重要。外界认为谷歌收购DeepMind是科技公司有史以来最重要的收购之一,而伦敦也是堪与硅谷媲美的人工智能发展高地。您认为哪些因素使英国在人工智能研究方面保持领先地位?

坎贝尔-凯利:虽然资源会起到一定作用,但人工智能领域的突破将主要取决于人才。“思想至上”是英国的传统,计算机发展史上的两个示例或可佐证。

莫里斯·威尔克斯主持设计并制造了延迟存储电子自动计算机(EDSAC)。EDSAC是世界上第一台实用的存储程序计算机,于1949年5月首次投入使用。有人曾问威尔克斯,他领导的剑桥大学研究团队规模不大,也缺少资金支持,为何能先于预算更充足的美国同行研制出存储程序计算机?威尔克斯解释说,这是因为他拥有所需的资源,但也仅仅是够用而已。由于资金有限,威尔克斯尽量简化设计并使用当时已有的工程技术;他的小团队也没有贪多求全,而是专注于实现单一目标。

艾伦·图灵则认为,在研究中,思想远比物质重要。1937年,他发表了《论可计算数及其在判定问题上的应用》。这篇经典的论文提出图灵机理论,是计算机科学的奠基著作之一。图灵并未尝试制造实际的计算机,因为他认为这会分散自己的注意力。第二次世界大战期间,图灵在布莱奇利园从事密码破译工作。为破译恩尼格玛密码机,他发明了一种速度比电子计算机慢数百倍的机械设备。但由于设计十分巧妙,这种设备在蛮力法难以奏效时取得了成功。

英国之所以拥有世界一流的人工智能研究团体,是因为“思想至上”的传统在英国的学术风气中源远流长。

图灵社区:人工智能一直是最受关注的研究领域之一,世界主要国家都已加入人才争夺战。对于计划投身人工智能研究的学子,您有哪些建议呢?

坎贝尔-凯利:在以用户为中心的计算中,对人机交互的理解居于核心地位。计算机发展史上的一个绝佳范例当属施乐帕洛阿尔托研究中心在20世纪70年代开发的图形用户界面(GUI)。GUI的问世不完全归功于计算机科学家,开发团队中的心理学家和社会科学家同样有所贡献。尽管施乐未能凭借GUI取得成功,但GUI最终为苹果“麦金塔”计算机、微软Windows以及之后的个人计算机操作系统所采用。

人工智能同样与人机交互有关,但规模更大。才华横溢的计算机工程师和科学家将成为人工智能研究的核心群体,但仅仅依靠技术无法取得必要的突破。研究人员需要心理学家和社会科学家的协助,应该理解并尊重他们独特的观点。如有可能,建议有志于人工智能研究的学子投入足够时间学习计算机以外的知识,比如心理学、社会科学甚至音乐和历史。我们有时称之为“知识腹地”(对其他领域的了解)。一个人的视野越开阔,越能从容应对人工智能研究中的挑战。