我们距离“三体世界”还有多远？这些“黑科技”正在走向现实…...******

　　最近，《三体》动画开播。被翻译成不同语言、畅销世界多地的小说《三体》，除了其庞大的设定、对宇宙的恢宏描写以及跌宕起伏的剧情外，最令人着迷的就是作者刘慈欣对未来航天科技的设想。

　　这些天马行空的“黑科技”，有哪些是正在实现或部分实现的呢？我们一起去看看：

    图源：《三体》微博

　　从“飞刃”到碳纳米技术

　　在《三体》中，“飞刃”被用来执行代号“古筝行动”的秘密军事行动，这种极细的丝状纳米材料，将叛军船只“审判日”号切割成了条状。

    图源：《三体》动画

　　按原著设定来看，“飞刃”是一种超高强度的纳米材料。

　　在现实中，最接近其特征的就是具有超高机械强度和低密度的碳纳米管，但它目前还无法做到像三体中“飞刃”一样，横跨运河两端几十个来回那么长。

　　 2022年4月，美国《国家科学院院刊》（PNAS）刊载，中国科学家首次在高压下合成高度有序晶态金刚石结构纳米线。这种金刚石纳米线在长度方向可以无限生长，粗细仅相当于一根头发丝的十万分之一，具有与碳纳米管相当或更高的拉伸强度和极强的柔韧性，想来在实践中运用指日可待。

    金刚石纳米线

    图源：科普中国

　　从头盔感应技术到虚拟现实设备

　　《三体》中不止一次提到了头盔感应技术。

　　每次进入三体游戏世界，科学家汪淼都需要穿上虚拟现实装备，装备包括一个全视角显示头盔和一套感应服构成的“V装具”。通过记录视网膜特征，感应服可以使玩家从肉体上感觉到游戏中的击打、刀刺和火烧。

    图源：《三体艺术插画集》by 山野

　　按照原著设定，“V装具”就是虚拟现实设备（Virtual Reality，VR）。它和增强现实技术（Augmented Reality，AR）不同，虚拟现实可在虚拟信息里模拟出现实世界。

　　现今，大部分虚拟现实技术更强调视觉体验，一般是通过电脑屏幕、特殊显示设备或立体显示设备获得的。

　　与V装具头盔接近的设备便是VR头显。

    VR头显

    图源：凤凰网

　　 VR头显可将人的对外界的视觉、听觉封闭，引导用户产生一种身在虚拟环境中的感觉。如果要使用VR头显进行游戏，往往还需要配套的手柄或手套用以操控。就目前的实际情况来说，还很难形成一个高逼真的虚拟现实环境，无法拥有三体游戏里那种身临其境的丝滑体验。

　　从“思维透明”“思想钢印”到脑机接口

　　《三体》刻画了两种信息感知机制。

　　其一是思维透明。三体人的信息感知方式是直接发射自己的思维，三体人一开始思考，他的想法别人就能够知道，无法隐藏；

　　其二是思想钢印。第三位面壁者比尔·希恩斯发现了人类思维做出判断的机制，成功研制出一种设备，通过对神经元网络施加影响，使大脑不经思维就作出判断，相信某个信息为真。

　　按照原著设定，思维透明和思想钢印，都是对心智这一神秘领域的重新认识。

    图源：《三体》动画

　　而现实中，让机器直接解码神经活动的技术被称为“脑机接口”。

　　单向脑机接口的情况下，计算机接受大脑传来的命令，或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号，类似于三体中的思想钢印。

　　双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换，就像三体人的透明思维，可以感知别人，也无法隐藏自己。

　　脑机接口已经在医疗领域有了很多应用，脑控智能轮椅、脑控打字机、脑控机械外骨骼、脑控智能假肢等等都是试图绕开已经坏损的神经或者部位，让机器直接解码神经活动。

　　如何准确地对思维进行解码和编码，是现在脑机接口面临的最大挑战，也是目前无法实现思维钢印，思维透明的根本原因。

    脑机接口

    图源：网易号“蓝海长青智库 ”

　　从无穷能源到可控核聚变试验

　　《三体》世界中的人类社会虽然没有实现罗辑口中的“无穷的能源”，却也是有极度充盈的能源供给支撑起整个地球的无线供电，而这个能源就来自可控核聚变。

    图源：《三体设定集》

　　现实世界中，早在上世纪 50 年代，人类便开始研究用于民用目的的可控核聚变。近几年，“核能新浪潮”抬头，这一“终极能源”的研究更是得到了世界各国的大力推崇。

　　2022年12月5日，美国科研人员在劳伦斯 · 利弗莫尔国家实验室（LLNL）进行了历史上首次可控核聚变实验。

　　核聚变是太阳和恒星的能量来源。在这些星体核心的巨大热量和重力下，氢原子核相互碰撞，聚合成更重的氦原子，并在此过程中释放出大量能量。与其他核反应不同，核聚变不会产生放射性废物。核聚变技术有望为人类提供近乎无限的清洁能源，帮助人类摆脱对化石燃料的依赖。

　　2021年，中国的“人造太阳”全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）便实现了1056秒的长脉冲高参数等离子体运行。依靠该技术，最终建成可控核聚变发电站。

    全超导托卡马克核聚变实验装置（EAST）

    图源：新华社

　　把时间拉长，科技和科幻没有分界线。

　　科技与未来接轨的脚步在不断加速，科幻的无限想象为“黑科技”画出蓝图。期待在未来科学家们通过试验，将《三体》中“飞刃”“思想钢印”“水滴”等表述具象化，展现科技力量！

　　(审核：张宁 策划：李政葳 统筹：穆子叶 撰文：雷渺鑫)

　　参考 | 北京科技报、知乎、科普中国、三体社区、海峡卫视、凤凰网

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)