当前信息科学和技术的发展的特点Word格式.docx
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信息科学正在和其它许多科学领域渗透融合，如哲学、心理学、生理学、生物学、神经生物学等，信息科学技术成为许多学科的一种有力研究工具。
1997年IBM造出了“深蓝”计算机，装入了chatterbotALICE计算机程序，战胜了俄国国际象棋大师GarryKasparov。
这是人类第一次用自己制造的机器在智能上（更确切地说是在下国际象棋的能力上）战胜了自己。
“深蓝”计算机1秒可以计算出2亿种可能的变化。
这大大地鼓舞了IT业的工程师们，更加努力地建造出具有高于人类智能的计算机，他们幻想且坚信，总有一天，人会造出超智能计算机。
所谓超智能计算机就是不仅在计算能力上，而且在智能上都全面超过人脑。
这种计算机可以直接与具有思维能力的生物大脑相互接入，交换信息。
最近，IBM的科学家们借助“深蓝”的后继者，“蓝色基因”，以更快的计算能力、极大的存储空间和强有力的语言分析程序打造出一位能够回答出任何复杂问题的人工智能机器人——“华生”，现正受训准备参加美国的一个电视节目“杰帕迪”（Jeopardy），电视有奖竞答游戏节目，有900万观众[2]。
这虽然推进了人工智能的研究，但与真正的人的智能还相距甚远。
在神经生物学方面有一个有名的“蓝脑计划”（BluebrainProject），这是由以色列神经生物学家亨利马克拉姆（HenryMarkram）领导的一个大脑建模计划。
其目标是“通过电脑对大脑的全部活动进行完美复制，以在显示屏上对其进行实时观察——就好像把运行中的大脑从颅腔取出，一五一十地呈现在我们的眼前!
”这个计划超越了以前所有的大脑建模计划，想最终揭开哺乳动物智力、意识和精神产生之迷。
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IBM向他们提供了世界最强大的计算机之一——“蓝色基因”（BlueGene/L，体积为4台电冰箱大，有8000个处理器，每秒可进行22.8万亿次运算。
而“走鹃”的运算能力达1000万亿次/秒，占地557m2，功率3兆万瓦，维护成本达300万美元/年。
而人脑侧面积只有0.01m2，能耗约为一只20瓦灯泡。
IBM承诺10年内将优惠提供4台越来越强大的超级计算机），这是“蓝脑计划”名称之源。
他组建了有35名计算机学家、数学家、生物学家和物理学家的国际研究团队。
这一方向可谓人工脑（Artificialbrains）研究，是利用计算机科学和人工智能技术，由硅片、纳米等材料构建人脑的基本框架，尤如一个具有智力的超强计算机，并构建基于人脑功能的数学模型，通过软件实现人脑功能的仿真，近似实现人脑模型。
另一研究方向是生物脑（Bionicbrains），研究生物脑的基本构造、工作原理，搞清人为什么能产生意识、精神、思想?
如何存储数据?
如果接受外界信息、进行判断和响应?
个人的性格又是如何形成的?
如何用生物材料构建人造生物脑？
等等。
对于这两个方向能走多远，能否最终实现预定的目标，专家们各有自己的看法。
对于第一个方向，我觉得最困难的是，用现有的图灵计算机模型来仿真生物脑的所有功能，是否能够成功？
这是个未知的问题。
人脑的有些功能，如计算、逻辑分析，已由灵图计算机成功地仿真实现了，有些方面可能已超过生物脑，如下国际棋。
但是人脑的功能并不是都适用由图灵计算机仿真，如图像识别等。
这些功能的数学模型是什么样的?
还远未搞清楚，至于到意识层面，精神、个性等就需要走更长的路了，生物脑专家们常常会笑这个方向的想法太天真了!
如诺贝尔奖获得者，SanDiego神经科学研究所所长GeraldEdelmann说，奇点论者大大低估了脑的复杂性了，不仅每个人脑是唯一的，而且它还会适应新的经验而不断变化。
用同样的特定输入刺激一个生物脑，人们不会看到两次完全一样的响应信号。
对于第二个方向，最困难的是生物脑的工作不仅伴随电磁过程，而且伴随生化过程，对于电磁过程我们有较好的手段进行观测，已取得很多成果，弄清了不少有关生物脑的工作机理，但对于生化过程、对于活体的湿件（Wetware）是如何工作的以及如何在活体上进行分析和检测还有很多难题，我们还有待努力，目前所知甚少。
当前，意识（Consciousness）、精神（Mind）等的研究开始进入信息科学领域，信息科学的研究正在向神经学、生理学、心理学、生命科学以及哲学等领域渗透和溶合。
人类最不可捉摸的意识活动，科学开始揭示它的庐山真面目。
“世界上最浩瀚的是海洋，比海洋更浩瀚的是天空，比天空更浩瀚的是人的心灵。
”（雨果）
“人的心灵对研究者来说，犹如一支黑箱，可以控制‘输入’的资料，也可以看到‘输出’的结果，剩下的就只是所谓‘理论’了。
”
情况正在发生变化，人们开始从细胞和分子水平上研究精神活动的本质。
这是让我们颤栗而又令我们期待的事，黑箱能被打开吗？
如果雨果活到那一天，他也许会把自己的名言修改为：
“世界上最浩瀚的是海洋，比海洋更浩瀚的是天空，比天空更浩瀚的是人的心灵，比人的心灵更浩瀚的是科学的法力。
”[《新发现》，No.3,2007,p.8]
任何系统都是由物质、能量和信息三大要素所组成的，生物人和人脑也不例外。
但生物人和人脑都是极其复杂的系统，我们对于它的组成和结构，供能系统，特别是它的信息系统的认识还很肤浅，以我们目前对我们的躯体和我们的大脑的了解是难以实现构建“超人”计划。
如果我们有一天能真的搞清处生物人和人脑这类复杂的系统，原理上我们就可以实现我们的目标。
但在时间上绝不会像奇点论者所预言的在20-30年内就能实现。
首先，对于我们人类是否真的能搞清处生物人的脑系统还有不同的看法，对于生物人的物质方面的问题，如躯体我们能够逐步认识清楚，已没有太多争论；
但对于生物人的精神方面的问题，如意识人类自己能否认识清楚还有很大争议。
由于地球引力作用，人不能将自身举起来，但是人类可以通过所发明的飞行工具将自己升空。
也许有某种“力”的作用，使我们难于认识清楚我们自己的意识、精神方面的问题，但我们是否也可以创造出某种“认识工具”能够帮助我们认识清楚我们的意识和精神？
虽然从系统论的观点来看，构建生物人和生物脑是可以实现的，但有很多认识上和技术上的困难问题要解决。
第一，要搞清大脑的生物结构、生理功能、电生理和生化过程，还要搞清其心理过程。
这些需要数学家、物理学家、化学家、生物学家、计算机科学家、哲学家、心理学家等长期努力工作才有可能实现由仿真脑产生意识的目标。
第二，对于描述大脑的机理，我们已有一个图灵式计算模型，它在描述人脑的逻辑和数学计算上是很成功的，但在其他很多方面，如图像认知、动作协调和控制、心理的感知等很多方面效率很低，甚至是无能为力。
正如RodneyBrooks所认为的，对于人脑来说，计算并不是一个正确的比喻，人脑所包含的可能远远超出形式计算，例如人的自然精神功能（Naturalmindfunction）。
寻求对付这些问题的适用的数学模型远还未解决。
第三，如果用硅、纳米材料等硬件、软件和固件都不能很好地解决构建人造脑的问题，如何构建能支持生化过程、生理过程的湿件。
目前我们对此所知还甚少。
目前，还没有人能证明Singularity能够到来或根本不会到来。
但技术会不断迅速发展，只要我们努力，人类的理想就会逐步得到实现。
奇点论的积极鼓吹者，著名IT技术预言家，RayKurizweil曾写过三本书：
●TheAgeofIntelligentMachines，1990。
●TheSingularityIsNear，2005。
●TheAgeofSpiritualMachines，1999。
这第三本书提出了108个预言，其中他确信，到2029年，利用逆向工程研究人脑，AI技术可以制作出逼真的生物人。
并和计算机先驱MitchellKaporzaiLongBetsWebsite打赌$20000。
RayKurizweil还与别人在加州合建Singularity大学，宣传和培训对技术将指数增长的信奉人员。
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2.新的信息载体，如量子和DNA已走上技术舞台
第一、量子理论的发展和带来的困惑
20世纪20年代出现了量子力学，它和爱因斯坦的相对论带来物理学的一场革命。
量子力学是一套数学框架或一套构造物理学理论的规则。
量子力学促进了原子物理、固体物理、以及原子核物理的发展，还创立了量子场论、量子光学、量子电子学、量子电动力学、量子色动力学、量子引力理论、量子化学、量子生物学等新学科，被广泛应用于宇宙学、恒星核聚变、超导、DNA、基本粒子等研究中。
20世纪80年代人们开始探索将量子力学用于量子通信、量子计算和量子信息处理。
至今，人们已能在几个量子水平上实现了量子计算，长距离量子密钥协商也已实现。
人们在辛勤地、充满期待地研究量子通信、量子计算机、量子信息论、量子密码学。
量子力学在许多技术领域得到广泛应用，如半导体、晶体学、VLSI、新能源、新材料、激光技术等。
但是量子理论又是一个极为复杂而又难理解的谜，以至于他的奠基人之一玻尔（NielsBohr）说：
“如果说谁不为量子论而感到困惑，那它就是没有理解量子论。
”就连伟大的爱因斯坦至死都不同意玻尔的量子论观点，与他站在一起的还有德布罗伊和薛定谔等物理大师们[5]。
利用量子理论开发量子技术首先是要能控制单量子系统，这是发展量子技术的最基本的基础，是一个尚待解决的根本问题。
第二、关于量子信息和量子信息论
目前对于量子信息和量子信息论讨论得很多，但我认为量子信息的量度还没能正确地给出。
目前给出的“昆比特”并非是对量子信息的定义，它是将单个量子作为信息的载体，当用它的两个等可能状态表示信息时，就是一个“昆比特”。
首先，这里的信息和信息量（昆比特）与Shannon信息论中的信息和信息量（比特）没有本质区别。
其次，当前科技文献中所谓的量子比特是一个单量子系统，或称之为一个量子事件，可以用一个最简单的二维希尔伯特空间描述，如|>
=|0>
+|1>
，也可以用单位球座标系统描述（Bloch球面上的点）：
描述，其中，是连续的实数或复数，而平面角和空间角也同样是连续取值。
因此量子比特这一命名并不合适，它已不是经典信息中的一个单位bit了，它可以是无穷的。
它很像经典信号空间中的一个单位脉冲信号，这个信号也可以载荷无穷多的信息量，取决于所用的调制/解调技术（如多相、多电平调制等）。
不过单量子系统的变量个数（如限定能量归一化）要比经典通信情况多一个，但没有时间座标。
因此，将量子比特改一个更合适的名字可能更好些。
单量子系统本质上是一种信息的载体是一种物理资源，而不是信息本身，更不能称之为信息的单位，将其直呼名字更合适些，可缩写为1-QS（或1-qs），至于它所载荷的信息量的单位当然应该用普通的名称bit。
似乎人们一开始就没有搞清楚单量子系统类似于经典通信中信息载体，如单个脉冲一样，而不是信息本身!
只不过量子是人们发现的一种新的信息载体，它将是继光信号、电信号等之后的一种为信息化社会发展所提供的能够载荷和处理信息的新的物质基础。
如果我们没有找到不同于Shannon信息量定义的量子信息定义，又如何能建立起量子信息理论？
这样，我们只需要在Shannon信息论的框架下一研究单量子系统载荷信息（调制）和提取（检测）信息了。
但是在单个量子系统如何载荷和提取信息的技术问题还未很好地解决，需要人入地研究。
对于量子密码有类似的看法，目前我们只解决了量子密钥协商问题，还未解决在单量子上加载、变换、检测信息的技术。
因此，叫量子密码学似乎早了一点，太急了点。
量子密钥协商主要依赖于量子的两个性质，一个是量子的测不准原理，一个是量子纠缠（Quantumentanglement）现象。
信道中传送的单个量子状态若受到窃听者测量就会改变状态，从而能被意定接受者发现。
这是实现无条件安全密钥协商BB-84（Bennett&
Brassard）协议的基础。
难的是要有单量子生成源和单量子检测器。
两个以上量子的传输就无法保证无条件安全性。
量子密码的BB-84密钥协商协议本质上是一种三次传输协议；
为了实现密码的理论上不可破，它需要做两次一次一密的加密；
为了使双方确信所共享的密钥的可靠性，需要执行耗时的保密增强协议。
传统密码中的一次一密体制只有在极少数情况，如政府首脑间的热线中才会使用。
我们不仅要问，这种比一次一密体制要复杂得多的量子密钥协商能够在未来的光量子通信中直接作为一种对数据进行加密来实现理论上不可破的密码体制吗？
BB-84密钥协商协议在理论上说是无条件安全的，但是目前的技术上是达不到的，因为只有在单量子传输时才能保证实现无条件安全，这要求要有一个单量子生成源和一个单量子检测器。
目前的技术水平均未达到，需要努力。
量子纠缠是量子的一种独特资源，在应用中起关键作用。
当前还未形成完整的理论。
1991年英国Oxford大学物理学教授ArturEkert根据Bell定理提出了另一种基于完全不同物理现象的EPR协议[Ekert1991]，采用纠缠光子（entangledphotons）来分配密钥，纠缠态光子是量子力学现象所连系的一对光子，在这种连接方式下，对一个光子测量时就立即会影响另一个光子的状态，不管它们相距有多远，这就是量子隐形传态（Quantumteleportation）。
例如处于纠缠态下的一对光子，如果对其中之一测量为+45°
极性，则另一个必为－45°
极性。
纠缠对是1935年由Einstein、Podolsky和Rosen提出的，故命名为EPR对。
第三、量子计算机[5]
在理论上已经证明，量子计算机可用来分解大整数[Shor，1994]、以平方速度加快许多搜索和最佳问题、以及完成当前还不可能实现的一些物理仿真。
在实现上还有许多困难。
普通计算机是借助于数字电子电路的状态实现的有限状态机，量子计算机则是靠量子状态实现的量子有限状态机。
因而可将量子计算机看成是普通计算机的扩展，这样，普通计算机的程序结构就可用于控制和解量子状态机了。
量子状态在实现大规模量子计算机上似乎太脆弱了。
有赖于量子纠错和故障容忍技术理论进展，要实现量子计算机已无基本上的障碍。
当前实验已实现对两个量子比特的控制。
虽然距离实用的量子计算机还有很长的路，但理论和实现技术的距离在不断缩小中。
量子状态机由状态空间、初始状态、转移操作和读出操作描述。
状态空间由2n维希尔伯特空间描述，实现量子计算的基本量子线路如Hadamard门、Toffoli门、昆比特酉门（one-qubitunitary）、controlled-notgate等已经解决。
实现量子计算机所需的具有量子状态空间物理系统要能够实现qubit状态并具有足够的可控性。
Divincenzo给出5个所需的条件：
*可供使用的任意多的独立量子信息载荷系统。
*量子系统的状态总能进行初始化。
*状态和运算所要的足够小的噪声。
*能够充分运用量子操作有效地实现量子计算。
*能够测量系统，即能够将结果读出来。
经验证明，第三个要求是最难达到的。
幅度的连续性和串扰对于相位微小改变所造成的影响的敏感性意味着量子状态和门电路必须都受保护，不仅不能发生bit翻转的错误，而且能防止对于连续类的影响，包括幅度的相位变化。
这类不想要的影响被称作是消相干（Decoherence）。
消相干与不能完全孤立于环境环境及实现门时控制场不完善校准有关。
大多数适用的量子系统需要和控制及测量设备进行强相互作用，这使得减低消相干影响变得特别困难。
研究表明，为了实现字长为n的量子计算，每个门的错误概率必须小于1/n2。
只有当每一个门的错误概率小于某个常数时，才可能有效地实现任意精确的量子计算。
这就是著名的门限定理（Thresholdtheorem）。
这里的关键是研究参量化量子的错误模型，这需要考虑许多物理上的约束，要理解门限定理所要求的错误门限，定义一个有关参数空间的区域和约束值，时值在原则上可以实现规模可变得量子计算。
注：
如所选参数近于边界，要实现容错计算所需的开销太大而难于实现。
容错量子计算包括采用量子检错和纠错码。
为了保护量子计算中的量子信息，需要仔细设计们的序列保证门中的任何错误不会搅乱受保护的信息。
保护信息的所有方案可看作是一个些子系统。
类似于经典纠错码，可以用字空间、子代数来描述子系统，以增加冗余度（量子状态空间的维数）实现纠错。
设计量子计算机算法的困难性。
人们习惯于经典思想，为了设计出适用于量子计算机的算法，人们需要“关闭”知觉，用纯粹量子效应来思索有效的算法，算法必须超过所有已知的经典算法才有意义。
这是一个挑战性而尚未引起等多人兴趣的问题。
是什么使量子计算机比经典计算机更强大？
哪些类问题用量子计算机能更有效地解决？
能比经典计算机好多少？
这些都是一些尚未搞清楚的挑战性问题。
实际实现量子计算机还有很长的路。
第四、量子技术能否帮助实现机器意识？
自19世纪20年代量子力学出现，意识观察的作用一直进行着激烈和的争论。
最近，牛津大学的宇宙学家罗杰۰彭罗斯（RogerPenrose）猜测，尚待发现的量子引力理论处于意识的核心。
为什么宏观量子效应，如纠缠没有被自然选来促进脑的功能，并没有什么重要的理由。
如果这是真的，就不可能将意识下载到经典机器中。
这需要有一种机器能在基本逻辑门的水平上利用量子纠缠。
换句话说，需要用具有人脑处理能力和存储容量的量子计算机。
的确，Arizona大学的麻醉学家StuartHameroff一直在宣传微管（microtubules）概念，它是构成包括神经元在内的所有细胞的支架的蛋白质，可实现构成意识的基础的量子逻辑门。
但是，没有强有力的证据说明脑利用任何量子力学的特性。
由热乎乎、湿乎乎、与外界环境密切耦合的材料所组成的神经系统使它很难在必需的时空维度中保持纠缠态，或昆比特。
似乎仿真或仿效基于脑的包括意识在内的功能，由经典的非量子逻辑门构建的计算机就足够了。
3.纳米技术为IT技术的发展提供了更广阔的前景[1]
一般认为纳米技术诞生于1989年，IBM资深研究员DonEigler通过一架扫描隧道显微镜（Scanningtunnelingmicroscope），利用氙原子（Xenonatom）创建了公司的标志，参看图。
自此这一领域迅速发展，并开发了许多产品，纳米技术提供了从顶级网球拍、不打皱衣服（Wrinkle-freeClothes）、高效太阳屏（More-effectivesuncreens）到能在我们体内游泳的灵巧纳米级机械人，它们像极小的护卫天使，检测、识别和修复受破坏细胞或DNA，追猎和捣毁有害病毒和细菌。
借助扫描隧道显微镜操纵原子或分子，在软件控制下使大量的纳米级成员按任何符合物理定律的图样进行排列构造所需的物质材料，我们可称之为“纳米工厂”（Nano-factories）。
图1氙原子构建的IBM公司标志（IEEESpectrum,Vol.45,No.6）
纳米技术不仅可以制作已有的材料，而且可以如超人主义者们（Transhumanists）所梦想的集成具有无限功能的材料。
当前的工艺水平在感知和信息处理方面可以借助具有令人惊异的功率密度摩托，构建精巧的、具有很强计算功能、能嵌入到已有组织中的器件。
这种微型摩托或纳米机器人不仅限于保护我们的躯体，而且可以进一步增强用于修理、纯化我们的躯体。
神经纳米机器人还可以成为我们的生物湿件（Wetware）与强大的、具有巨型数据库的计算机之间的一种接口。
也许这些纳米机器人能够在我们的脑中游弋，和我们的精神直接沟通，阅读和下载我们的思想和记忆、我们的整个的人格，并传给超级计算机。
纳米技术为器官修复和人造器官提供新的途径。
例如，要搭建胰腺（Pancreas），首先要构建人的细胞（约1014原子），而人的胰腺至少有800亿个细胞，可能还要多些。
你可以借助于扫描隧道显微镜按所需的精度安排每个原子，要完成宏观的胰腺需要很长时间。
牛津大学的吉罗۰梅森伯克等采用光基因技术已能对果蝇的脑的记忆神经元进行改造，实现修改记忆。
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纳米技为“Labonachip”、“Biochemicalanalysis”和医疗诊断提供了实现的物质基础。
创造了新的奇迹。
未来，莫尔定律可能会得益于纳米技术、生物技术、乃至认知（Cognitive）科学而获得新生。
纳米、分子、量子技术为IT业带来许多新的发展机遇，大大丰富了IT业的研究，特别是为医疗、计算和传感的组网带来根本性的改变，纳米组网的应用包括能够将药物直接递送到癌组织的器件、在严酷环境中进行检测的纳米机器人，这类微型或纳米级器件要能进行通信、信息处理和推进。
纳米和分子技术将生物学、纳米工程、计算机科学、通信、信息处理等领域的研究融合在一起了，并与经典量子系统相结合。
最近，由美国DARPA支持，由Boston大学认知和神经系统系设计、加州HP实验室开发的MoNETA（ModularNeuralExploringTravelingAgent），具备脑灵感的处理器芯片（thebrain-inspiredchip）已完成。
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这是由一种全新的器件，记忆电阻器（Memristor）为基础构建的。
它具有脑神经元轴突（Synapses）、神经树触（Dendrite）的特征，能边计算处理、边存储，在信息递送过程中就完成了所有的处理，它不再像传统硬件那样，要从一组神经元取出数据，进行计算，然后再送达另一组神经元存储。
这和生物脑中的处理方式很相像，其存储和处理发生在同一时间和同一地点。
这大大降低了对硬件的需求，加速了计算速度。
这是使AI成真的关键。
另外两个特点是低功耗和内部通信可以同时完成。
DARPA很看好这一技术，将开发多种AI机器人用于战场的侦查、排雷、导航、无人驾驶战车、反恐等。
预计再过20年这类新的AI技术会得到广泛应用。
2007年的深蓝超级计算机重达1.4吨，PentiumⅡ集成了750万个晶体管，而深蓝扩展到2亿3千4百万只，每秒可以计算
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