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人工智能模型與算法答案（人工智能模型與算法答案吳飛）

發(fā)布時間：2023-03-13 06:28:11 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 129 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能模型與算法答案的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、實現(xiàn)人工智能的三要素
2、支持人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)包括
3、你對人工智能了解有多少？丨《人工智能》
4、人工智能通識-科普-麥克斯韋妖

人工智能模型與算法答案（人工智能模型與算法答案吳飛）

一、實現(xiàn)人工智能的三要素

數(shù)據(jù)——人工智能的糧食

實現(xiàn)人工智能的首要因素是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是一切智慧物體的學(xué)習(xí)資源，沒有了數(shù)據(jù)，任何智慧體都很難學(xué)習(xí)到知識。自從有記錄以來，人類社會發(fā)展了數(shù)千年，在這期間，人類社會不斷發(fā)展變化，從最早的原始社會到奴隸社會，再到封建社會、資本主義社會、社會主義社會，未來還會發(fā)展到共產(chǎn)主義社會，在這漫長的發(fā)展過程中，都少不了數(shù)據(jù)做為人類社會發(fā)展的動力。

人類社會之所以發(fā)展的越來越高級文明，離不開學(xué)習(xí)知識，而知識的傳播流傳越快，則社會發(fā)展也越快，在封建社會以前，知識的傳播從口口相傳到甲骨文，再到竹簡記錄，就算是封建社會后期的紙質(zhì)記錄，其知識的傳播速度也無法和今天的互聯(lián)網(wǎng)知識的傳播速度相提并論。

一般來說，知識的獲取來自兩種途徑，一種是通過他人的經(jīng)驗而獲得的知識，也就是他人將知識整理成冊，然后供大家學(xué)習(xí)，這也是目前的主流學(xué)習(xí)方式；另一種就是通過自己的探索而獲得的知識，這種學(xué)習(xí)方式目前只存在高精尖領(lǐng)域的知識學(xué)習(xí)，由于在已有的開放社會資源中，找不到可以學(xué)習(xí)的知識，只有自我探索獲取。

無論哪種學(xué)習(xí)方式，都要通過學(xué)習(xí)載體來傳播知識，無論是面對面講述，實踐操作，還是書本記錄，或是電子刊物，亦或者影像資料等，這些都是學(xué)習(xí)載體，我們都可以稱其為數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的質(zhì)量從根本上影響了學(xué)習(xí)的效果，所以對于人類學(xué)習(xí)而言，找一個好的老師，有一本好的書籍都是非常重要的學(xué)習(xí)選擇。

既然人類的學(xué)習(xí)非常依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，那么AI學(xué)習(xí)知識的時候，是否也會存在同樣的問題呢？答案當然是肯定的，不僅如此，而且AI學(xué)習(xí)知識的時候?qū)τ跀?shù)據(jù)的依賴還要高于人類。人類相比目前的AI而言，是具有推理能力的，在學(xué)習(xí)某些具有關(guān)聯(lián)性知識的時候，通過推理聯(lián)想可以獲得更多的知識。從另一角度來講，在某種特定場景下，即使數(shù)據(jù)不夠完整全面，對于人類的學(xué)習(xí)影響也不會太大，因為人類會利用推理和想象來完成缺失的知識。而目前AI的推理能力還處于初級研究階段，更多的難題還等著業(yè)內(nèi)技術(shù)人員來攻克。

由此可見，目前AI學(xué)習(xí)知識大部分基本都是依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量的，在這種情況下，連人工智能專家吳恩達都發(fā)出人工智能=80%數(shù)據(jù)+20%算法模型的感慨，可見人工智能的“糧食安全”問題還是非常緊迫的，如果“糧食”出現(xiàn)了質(zhì)量安全問題，那么最終將會導(dǎo)致人工智能“生病”?？梢姅?shù)據(jù)的好壞基本上大概率的決定了智能化的高低，有人會說，我可以通過提高算法模型來提高效果啊，不幸的是，在數(shù)據(jù)上稍微不注意造成了質(zhì)量問題，需要在算法上歷盡千辛萬苦來提高效果，而且還不一定彌補得上，數(shù)據(jù)對于人工智能最終的發(fā)展結(jié)構(gòu)可見一斑。

算力——人工智能的身體

算力是實現(xiàn)人工智能的另一個重要因素，算力在一定程度上體現(xiàn)了人工智能的速度和效率。一般來說算力越大，則實現(xiàn)更高級人工智能的可能性也更大。算力是依附于設(shè)備上的，所以一般談?wù)撍懔Γ际窃谡f具體的設(shè)備，比如CPU、GPU、DPU、TPU、NPU、BPU等，都是屬于算力設(shè)備，只是他們有各自不同的能力而已。具體介紹可以閱讀《CPU、GPU、DPU、TPU、NPU...傻傻分不清楚？實力掃盲——安排!》一文，介紹相當全面，從APU到ZPU，各種PU全部介紹完了，掃盲是夠了。

算力設(shè)備除了上面的各種PU之外，每一種設(shè)備下面還會分不同的系列，比如英偉達的GPU在PC端有消費級的GeForce系列，專業(yè)制圖的 Quadro 系列、專業(yè)計算的 Tesla系列等，而GeForce系列細分還可以分為GT、GTX、RTX等，當然每種子系列下還可以繼續(xù)細分，比如GTX下面有GTX1050、GTX1050Ti......GTX1080、GTX1080Ti，還有GTX Titan等更強大的系列，RTX下面也一樣包括了更詳細的等級劃分，具體選擇哪個系列要看具體使用場景而定，當然還和自身的消費實力相關(guān)，算力性能越強大也意味著更多的真金白銀。

下面是RTX20系列的各種顯卡的性能對比：

RTX30系列的各種顯卡的對比：

此外，英偉達還有嵌入式端的各種顯卡系列，比如適用于自主機器AI平臺的JetSon系列、DRIVE AGX系列、Clara AGX系列等，以及云端的一些計算資源。同樣每種系列還是做了進一步的細分，比如Jetson下面就根據(jù)其算力核心數(shù)就分成了Jetson Nano、Jetson TX2、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier等四款設(shè)備。

對于廠家而言，產(chǎn)品分的越細，越利于宣傳和推廣，對于消費者而言，可選擇性也大大增加，但是也對消費者的基本知識也有了要求，如果不清楚各種產(chǎn)品的差異，那么就很容易選擇錯誤，而現(xiàn)在的顯卡市場就是如此，需要一些專業(yè)的知識才能夠選對自己所需的顯卡類型。希望大家經(jīng)過科普后都能夠選對自己的顯卡型號，是打游戲、制圖、還是計算，心里要有一個對應(yīng)的系列型號才行，不然可要陷入選擇困難癥中了。

以目前人工智能主流技術(shù)深度學(xué)習(xí)為例，它的學(xué)習(xí)過程就是將需要學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)放在在算力設(shè)備上運行，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)億萬次的計算和調(diào)整，得到一個最優(yōu)解的過程。如果把數(shù)據(jù)當成人工智能的“糧食”，那么算力就是撐起人工智能的“身體”，所有的吃進去的“糧食”都需要“身體”來消化，提取“營養(yǎng)”幫助成長。同樣，人工智能的數(shù)據(jù)也是需要經(jīng)過算力來逐一運算，從而提取數(shù)據(jù)的特征來作為智能化程度的標志的。

算法——人工智能的大腦

算法是人工智能程序與非人工智能程序的核心區(qū)別，可以這么理解，就算有了數(shù)據(jù)、有了算力，但是如果沒有核心算力，也只能算是一個看起來比較高大上的資源庫而已，由于沒有算法的設(shè)計，相當于把一大堆的資源堆積了起來，而沒有有效的應(yīng)用。而算法就是使得這對資源有效利用的思想和靈魂。

算法和前兩者比起來，算法更加的依賴于個人的思想，在同一家公司里，公司可以給每個算法工程師配備同樣的數(shù)據(jù)資料和算力資源，但是無法要求每個算法工程師設(shè)計出來的算法程序的一致性。而算法程序的不一致性，也導(dǎo)致了最終智能化的程度千差萬別。

相對于數(shù)據(jù)是依賴于大眾的貢獻，算力是依賴于機構(gòu)組織的能力，而算法更加的依賴于個人，雖然很多公司是算法團隊，但是真正提出核算算法思想的也就是那么一兩個人，毫不夸張的說其他人都是幫助搬磚的，只是這種算法層面的搬磚相對純軟件工程的搬磚，技能要求要更高而已。這點和建筑設(shè)計一樣，很多著名的建筑設(shè)計，其思想都是來自于一個人或者兩個人，很少見到一個著名的設(shè)計其思想是由七八個人想出來的。

由于算法設(shè)計的獨特性，和數(shù)據(jù)與算力相比，在人工智能的三個要素中，算法對人工智能的影響更大，這是因為在平時的工作當中，只要大家花上時間和費用，基本都可以找到好一些的數(shù)據(jù)和算力設(shè)備，但是算法由于其獨特性，很多的算法是有專利或者沒有向外界開源的，這個時候的差異就要在算法上體現(xiàn)出來了。

現(xiàn)在的大學(xué)和培訓(xùn)機構(gòu)的人工智能專業(yè)，其學(xué)習(xí)方向也主要是以算法為主。因為數(shù)據(jù)是由大眾產(chǎn)生，又由一些互聯(lián)網(wǎng)大廠存儲的，一般個人很少會去做這一塊；而算力設(shè)備是由芯片公司控制著的；做為獨立的個人最能夠發(fā)揮效力的就在人工智能的算法方向了。培養(yǎng)優(yōu)秀的算法人才對于人工智能的發(fā)展至關(guān)重要。目前市場上關(guān)于圖像視覺、語音信號、自然語言、自動化等方向的算法工程師供不應(yīng)求，薪資水平也是遠超其他互聯(lián)網(wǎng)軟件行業(yè)的崗位。

后記：

當前，國內(nèi)人工智能發(fā)展正處于高速成長期，未來將會進入爆發(fā)期，無論從業(yè)者是處于人工智能的數(shù)據(jù)處理方向，還是人工智能的算力設(shè)備研發(fā)方向，或者是人工智能的算法研發(fā)方向，都將會迎來巨大的行業(yè)紅利和豐厚的回報。而人工智能算法方向又是學(xué)習(xí)回報比最高的一個方向，做為沒有背景的個人，是進入人工智能行業(yè)的最佳選擇。

文/deep man

二、支持人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)包括

1、

4、深入商業(yè)應(yīng)用市場：

新一代人工智能技術(shù)已走出實驗室，加速向產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域滲透。商業(yè)應(yīng)用帶來了資本的介入，實現(xiàn)了資本與技術(shù)深度結(jié)合。新一代人工智能產(chǎn)業(yè)化水平大幅提升，商業(yè)應(yīng)用需求與技術(shù)發(fā)展實現(xiàn)了良性循環(huán)，投資并購活躍。

5、計算能力的高效：

尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識密集型、腦力勞動密集型行業(yè)領(lǐng)域。我國教育數(shù)據(jù)異常豐富，2016年，全國共有學(xué)校51.2萬所，各級各類學(xué)生近3.2億人，專任教師共計1578萬人。

參考資料來源：人民網(wǎng)——教育要主動助力新一代人工智能發(fā)展

三、你對人工智能了解有多少？丨《人工智能》

在看了赫拉利那兩本暢銷書后，尤其是《未來簡史》，我越來越堅信人工智能在未來將給我們帶來革命性的變化。但在《未來簡史》中對于人工智能的描述不免有些淺顯，畢竟作者是歷史學(xué)家，對人工智能了解有限。所以我就找到一本能讓我多了解一些人工智能的書，也就是李開復(fù)老師和王詠剛老師合著的這本《人工智能》。

這本書主要介紹了人工智能的定義及范疇、人工智能的發(fā)展歷程、人工智能的應(yīng)用場景、人工智能與人類的關(guān)系及對人類帶來的變革、人工智能時代的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新機會以及人工智能時代的教育和個人成長。開復(fù)老師技術(shù)出身，研究人工智能多年，并且其創(chuàng)立的創(chuàng)新工場也在積極布局人工智能。因此，在書中他帶給我們很多對人工智能新的認識以及新的觀點，并基于自己的研究給出了他對未來人工智能發(fā)展的看法，本書不涉及高深的技術(shù)理論，因此，特別適合向我這種門外漢普及人工智能知識。

人工智能是什么？我得承認，在看這本書之間，我對此的認識是非常片面的。我曾認為人工智能是技術(shù)理論與硬件的結(jié)合，談到人工智能，至少要有硬件，也就是看得見、摸得著的東西。實則不然，人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到我們生活之中了，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)層面，比如Siri就是智能會話應(yīng)用，美圖秀秀就是人工智能在圖像理解層面的應(yīng)用，谷歌翻譯就是人工智能在自然語言翻譯方面的應(yīng)用，淘寶的個性化推薦也是人工智能在現(xiàn)實中的應(yīng)用，當然，還有不得不提的自動駕駛。

那到底什么是人工智能呢？對人工智能的解釋和定義恰好反映了人們在人工智能研究的技術(shù)方向上的變化。

第一種定義相當主觀，認為人工智能是讓人覺得不可思議的計算機程序。第二種定義認為人工智能是與人類思考方式相似的計算機程序，這是一種類似仿生學(xué)的直觀思路，其實這條路不太通，因為人類的思考方式是怎樣的，自己都沒搞清楚，怎么順著這條路去研究人工智能呢？第三種定義則認為是與人類行為相似的計算機程序，這是一種實用主義的見解，也就是不管實現(xiàn)方式，背后的邏輯如何，只要功能表現(xiàn)得與人在類似環(huán)境下的行為相似就行。第四種定義是會學(xué)習(xí)的計算機程序，這個幾乎將人工智能和機器學(xué)習(xí)等同起來，這其實反映的是一種技術(shù)趨勢，也就是深度學(xué)習(xí)。第五種定義是指根據(jù)對環(huán)境的感知，做出合理的行動，并獲得最大收益的計算機程序，這個定義就比較全面、均衡了。

人工智能熱潮不是近幾年才興起的，其實歷史上有三次人工智能的熱潮，恰好每次都對應(yīng)一場棋局，從西洋跳棋到國際象棋再到圍棋。三次熱潮的背后是眾多科研工作者在不同技術(shù)方向做出的探索和研究，這些探索為當下人工智能的研究積累了足夠豐富的技術(shù)資源。

第三次人工智能熱潮是深度學(xué)習(xí)攜手大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的。其實深度學(xué)習(xí)技術(shù)并不是橫空出世，而是和其相關(guān)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蟄伏已久，只是計算機性能的提升和互聯(lián)網(wǎng)的普及帶來的大計算能力和大數(shù)據(jù)，讓其鋒芒畢露。

李開復(fù)老師將這次人工智能熱潮稱為AI復(fù)興，最大特點是人工智能在語音識別、機器視覺、數(shù)據(jù)挖掘等多個領(lǐng)域走進了業(yè)界的真實應(yīng)用場景，與商業(yè)模式緊密結(jié)合，開始在產(chǎn)業(yè)界發(fā)揮真正的價值。

隨著Alpha Go在圍棋方面對人類近乎碾壓式的勝利，人們開始重視人工智能與人類的關(guān)系，因為人工智能的發(fā)展速度超過很多人的預(yù)期?？茖W(xué)家將人工智能分為三個層次，分別為弱人工智能、強人工智能和超人工智能。弱人工智能指專注于且只能解決特定領(lǐng)域問題的人工智能，顯然Alpha Go就處于這個層次，其實當前的人工智算法和應(yīng)用都處于這個層次。強人工智能則是指能夠勝任人類所有工作的人工智能。超人工智能則是指可以比世界上最聰明、最有天賦的人類還聰明的人工智能，當然人們并不知道這種人工智能是怎樣一種存在，畢竟沒人知道超越人類最高水平的只會到底會表現(xiàn)為何種能力。

近年來一直有“奇點臨近”的論調(diào)，確實有一部分科學(xué)家及行業(yè)人士如霍金和馬斯克對人工智能表示出擔憂，但李開復(fù)老師并不這么認為，他認為人類離威脅還相當遙遠。因為有很多事如跨領(lǐng)域推理、抽象能力、審美、情感、自我意識等等方面，人工智能還做不到，并且技術(shù)瓶頸也極難攻破。

但我們也不得認識到，人工智能不僅僅是一次技術(shù)層面的革命，未來它必將與重大的社會經(jīng)濟變革、教育變革、思想變革、文化變革等同步。人工智能可能成為下一次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力，也有可能成為人類社會全新的一次大發(fā)現(xiàn)、大變革、大融合和大發(fā)展的開端。

如同赫拉利研究當下及未來是從歷史中尋找規(guī)律一樣，李開復(fù)老師也從文藝復(fù)興、工業(yè)革命帶給人類的變化來探討人工智能將帶給人類的影響。他將這個時代稱為人類歷史上的第二次文藝復(fù)興。

這將給我們的社會帶來巨大的變化，其中很重要的一點，就是失業(yè)。關(guān)于哪種工作容易被AI取代，李開復(fù)老師提出一個“五秒鐘準則”，即如果一項本來由人從事的工作，如果人可以在5秒鐘以內(nèi)對工作中需要思考和決策的問題做出相應(yīng)地決定，那么這項工作就很有可能被人工智能全部或部分取代。但他也提到AI只是人類的工具，人的工作可能相當一部分是會轉(zhuǎn)型而不是完全被替代。

作者也提出了當前幾個人工智能的熱門應(yīng)用領(lǐng)域，最大的應(yīng)用場景就是自動駕駛，最被看好的落地區(qū)域就是金融，還有已經(jīng)惠及人們生活的機器翻譯和智能超市，在醫(yī)療領(lǐng)域，AI也逐漸成為醫(yī)生的好幫手，難能可貴的是，在藝術(shù)領(lǐng)域，人工智能也小有進展。

那么，人類面對人工智能，該如何變革呢？作者呼吁人類要走出人類歷史堆積起來的“階層金字塔”模型，并且要用開放的心態(tài)、創(chuàng)造性地迎接人工智能與人類協(xié)同工作的新世界。

當然，人工智能時代，也充滿了創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的機遇。就像40年前是個人電腦的時代，20年前是互聯(lián)網(wǎng)的時代，10年前是移動互聯(lián)網(wǎng)的時代，那么接下來就是人工智能的時代了。各個國家將人工智能提升到國家戰(zhàn)略上，各大科技巨頭公司也將AI提升到優(yōu)先的戰(zhàn)略層面上，在這方面的創(chuàng)業(yè)公司涌現(xiàn)。種種跡象表明，人工智能的時代真的來了。

人工智能創(chuàng)業(yè)，還是要在商業(yè)化層面考慮。創(chuàng)新工場管理合伙人汪華認為，人工智能商業(yè)化大致分為三個階段。第一階段是AI率先在那些在線化高的行業(yè)開始應(yīng)用，在數(shù)據(jù)段、媒體端實現(xiàn)自動化，也就是擁有高質(zhì)量線上大數(shù)據(jù)的行業(yè)會最早進入人工智能時代，如金融；第二階段是隨著感知技術(shù)、傳感器和機器人技術(shù)的發(fā)展，AI會延伸到實體世界，工業(yè)機器人、倉儲機器人等會在這個階段實現(xiàn)大范圍普及；第三階段就是AI延伸到個人場景，全面自動化的時代到來。

AI時代的創(chuàng)業(yè)會不同以往，李開復(fù)老師認為人工智能創(chuàng)業(yè)需要五大基石。一是清晰的領(lǐng)域界限，因為這一類問題是今天以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法最善于解決的；二是閉環(huán)的、自動標注的數(shù)據(jù)，收集數(shù)據(jù)，才能用數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，用模型提高性能；三是千萬級的數(shù)據(jù)量，這樣深度學(xué)習(xí)才能受到足夠的訓(xùn)練；四是超大規(guī)模的計算能力，還是為了滿足深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練；五是頂尖的AI科學(xué)家，這也許是最難的一個，當前這方面的人才相當稀缺。

同時，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展也面臨六大挑戰(zhàn)，分別是前沿科研與產(chǎn)業(yè)實踐尚未緊密銜接；人才缺口大，人才結(jié)構(gòu)失衡；數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問題明顯；可復(fù)用和標準化的技術(shù)框架、平臺、工具、服務(wù)尚未成熟；一些領(lǐng)域存在超前發(fā)展、盲目投資問題；創(chuàng)業(yè)難度高。

最后，作者探討了人工智能時代的教育和個人發(fā)展。其實總結(jié)起來就是兩大問題，我們應(yīng)該如何學(xué)習(xí)，以及我們該學(xué)習(xí)什么？

在如何學(xué)習(xí)上，作者通過舉美國密涅瓦大學(xué)和清華大學(xué)“姚班”的例子，給出了他的答案，分別是主動挑戰(zhàn)極限；從實踐中學(xué)習(xí)；關(guān)注啟發(fā)式教育，培養(yǎng)創(chuàng)造力和獨立解決問題的能力；互動在線學(xué)習(xí)越來越重要；主動向機器學(xué)習(xí)；既學(xué)習(xí)人—人協(xié)作，也學(xué)習(xí)人—機協(xié)作；學(xué)習(xí)要追隨興趣。

在該學(xué)習(xí)什么上，作者的思路是：人工智能時代，程式化的、重復(fù)性的、僅靠記憶與練習(xí)就可以掌握的技能將是最沒有價值的技能，幾乎一定可以由機器來完成；反之，那些最能體現(xiàn)人的綜合素質(zhì)的技能，例如，人對于復(fù)雜系統(tǒng)的綜合分析、決策能力，對于藝術(shù)和文化的審美能力和創(chuàng)造性思維，由生活經(jīng)驗及文化熏陶產(chǎn)生的直覺、常識，基于人自身的情感（愛、恨、熱情、冷漠等）與他人互動的能力……這些是人工智能時代最有價值，最值得培養(yǎng)、學(xué)習(xí)的技能。

作者最后也談到了教育，而這正是我所從事的行業(yè)，深有同感。作者關(guān)于未來的教育體系，提出了一個理想的樣子。

坦白講，僅靠互聯(lián)網(wǎng)的力量，很難實現(xiàn)這一夢想，互聯(lián)網(wǎng)對教育的改變也很有限。那加上強大的人工智能技術(shù)，或許還有虛擬現(xiàn)實技術(shù)，這一夢想終會實現(xiàn)。

在AI時代，也不免要討論人存在的意義，在《未來簡史》中，作者赫拉利花了很大篇幅來討論。在本書中，作者也發(fā)表了自己的看法：AI來了，有思想的人生并不會黯然失色，因為我們?nèi)康淖饑谰驮谟谒枷搿?/p>

整體來說，這本書對于普及人工智能知識非常有價值，也能啟發(fā)讀者對于未來與機器之間關(guān)系的思考。我們必須做好準備迎接這個新時代的到來，而不是一味地恐懼和拒絕。

四、人工智能通識-科普-麥克斯韋妖

真的存在麥克斯韋妖怪嗎？

麥克斯韋，1831年6月13日 ~1879年11月5日，一位偉大的英國物理學(xué)家，被公認為“牛頓以后世界上最偉大的數(shù)學(xué)物理學(xué)家”，他建立了第一個完整的電磁理論體系，預(yù)言了電磁波的存在，指出光、電、磁現(xiàn)象的本質(zhì)的統(tǒng)一性，這一理論奠定了現(xiàn)代的電力工業(yè)、電子工業(yè)和無線電工業(yè)的基礎(chǔ)。

但麥克斯韋生前他的電磁動力學(xué)理論并不被學(xué)界所接受，他的課堂甚至冷清的只有兩位學(xué)生。直到1888年德國物理學(xué)家赫茲測得電磁波的速度與光速完全一致，才正式的驗證了麥克斯韋的光電磁統(tǒng)一理論。

19世紀初，青年時代的愛因斯坦在嘗試協(xié)調(diào)牛頓力學(xué)和麥克斯韋電磁學(xué)的矛盾過程中，在1905年創(chuàng)造性的建立了狹義相對論，揭開了物理學(xué)革命的大幕。

麥克斯韋生活的時代是以蒸汽動力研究為主的熱力學(xué)時代。在熱力學(xué)中，熵描述了系統(tǒng)在微觀分子領(lǐng)域的無序性，越是混亂隨機，其熵越大。

熱力學(xué)第二定律指出，隨著時間的推進，封閉系統(tǒng)的熵只可能增大，最終達到熵最大的熱平衡態(tài)，就是所有分子都完全隨機自由的分布在整個系統(tǒng)空間中。

麥克斯韋在1867年最初提出了一個關(guān)于熱力學(xué)的假想實驗，用以討論是否可以實現(xiàn)違背熱力學(xué)第二定律的情況。

如上圖所示，左右AB兩個連通的盒子，其中的氣體分子已經(jīng)達到自由隨機的最大熵?zé)崞胶鈶B(tài)，這時候綠色的小妖怪開始用繩索控制中間通路小門的開關(guān)。

當小妖怪發(fā)現(xiàn)左側(cè)A盒中的高能分子（跑得快的紅色分子）想要通過小門進入B盒的時候，它就打開門，而如果A盒中的低能分子（跑的慢的藍色分子）想要通過小門進入B盒的時候，它就關(guān)閉小門不讓通過。

而對于右側(cè)B盒的情況則相反，小妖怪只讓低能分子通過小門進入A盒，而阻攔高速分子離開B盒。

這么一來經(jīng)過一段時間之后，A盒中就充滿了低能分子，B盒中就充滿了高能分子，換句話說就是B盒溫度升高，A盒溫度降低，形成了可以做功的溫度差。同時這樣的微觀狀態(tài)也更加有序，熵被降低了。

如果我們假定小妖怪處于AB盒中，那么這無疑是違背熱力學(xué)第二定律的。但問題在哪？

麥克斯韋妖假想實驗最大的問題在于忽略了小妖怪的能量消耗問題。忽略了小妖怪如何測量每個分子動能（速度）這個關(guān)鍵問題。

所有的測量必須要通過粒子交互才能實現(xiàn)。沒有光子我們就無法看到任何對象，而無論是發(fā)射、吸收粒子還是改變粒子的狀態(tài)，都需要能量的參與。

聰明的小妖怪確實可以通過觀察來判斷每個分子的速度和動能，通過開關(guān)門（我們假設(shè)開關(guān)門這個動作不消耗能量）來分隔低能和高能分子，進而減少整個盒子里氣體分子的總熵量?！?，這個觀察判斷行為必然導(dǎo)致小妖怪自身能量的消耗，導(dǎo)致自身的熵增加。所以對于整個盒內(nèi)系統(tǒng)（分子加小妖怪）來說并不會違背熱力學(xué)第二定律，熵只可能增加而不可能減少。

注意，現(xiàn)實世界熵并不能保持不變，而是只增不減。所以經(jīng)過小妖怪一波騷操作之后，整個系統(tǒng)熵更多了。

如果我們把小妖怪挪到盒子之外，那么這就變成一個非封閉的開放系統(tǒng)了，因為小妖怪在外部通過繩子對盒子系統(tǒng)產(chǎn)生了干預(yù)。實際上這種通過外部手段，向系統(tǒng)內(nèi)注入能量，以實現(xiàn)高能分子和低能分子的分割技術(shù)，已經(jīng)在很多電子領(lǐng)域尤其是納米技術(shù)中獲得了應(yīng)用。

在牛頓經(jīng)典力學(xué)的時代，獲取信息是不需要代價的，智能體對物理世界的觀察并不消耗任何能量，也不會對物理世界產(chǎn)生任何影響。

你看或者不看，世界都如此這般的運行。

然而在微觀世界， 看或觀察，本身就是一種光電性質(zhì)的物理行為，必然對粒子的狀態(tài)產(chǎn)生影響。

進入到量子力學(xué)之后， 觀察行為是概率世界的波函數(shù)坍縮的必要前提。 或者說是：

你不看，這世界便是混沌的，你看時，一切才變得明白起來。

麥克斯韋妖是關(guān)于熱力學(xué)原理的一次假想和深入探討，也成為20世紀初信息論、系統(tǒng)論、控制論的重要討論問題之一。

END

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