混沌之戒3最强诺贝尔与混沌之戒3最强基因

2022年诺贝尔物理学奖得主。图/诺贝尔奖委员会官网

据新华社报道，瑞典皇家科学院10月4日宣布，将2022年诺贝尔物理学奖授予法国科学家阿兰·阿斯佩、美国科学家约翰·克劳泽和奥地利科学家安东·蔡林格，以表彰他们在“纠缠光子实验、验证违反贝尔不等式和开创量子信息科学”方面所做出的贡献。

对于一般人来说，量子科学和量子纠缠是极为高端的理论，绝大部分人都不可能懂得和理解。对此，瑞典皇家科学院的解释也尽量通俗化，简要描述了阿斯佩、克劳泽和蔡林格的研究成果。他们三人各自使用纠缠量子态进行了开创性实验，其中两个粒子即使在分离时也表现得像一个单元。他们的结果为基于量子信息的新技术扫清了道路。

什么是量子纠缠？

量子力学有不可言喻的巨大影响，并且开始得到应用。量子力学的应用领域并非以前认为的是非常尖端和有很大的局限性，而是有宽广的研究和利用领域，包括量子计算机、量子网络和安全的量子加密通信。量子力学应用和发展的一个关键因素是，如何允许两个或多个粒子以所谓的“纠缠态”存在。“纠缠态”中的一个粒子发生的事情，会决定另一个粒子发生的事情，即使它们相距很远。

显然，瑞典皇家科学院的解释也没有办法让太多的人弄懂，因此，可以再降维一些来解释，并结合量子通信来理解。所谓量子是指能表现出某物质或物理量特性的最小单元。一个物理量如果存在最小的不可分割的基本单位，这个物理量是量子化的，并把最小单位称为量子。

粒子又是指能够以自由状态存在的最小物质组成部分。因此，物理学上把由两个或两个以上粒子组成系统中相互影响的现象称为量子纠缠。爱因斯坦将量子纠缠称为“幽灵般超距作用”（鬼魂似的远距离相互操作作用），而且，爱因斯坦在注意到纠缠量子态令人费解的性质后，怀疑量子力学不是一个完整的理论。

通俗地讲，量子纠缠就是最小的物质，如粒子（光子）、原子之间的接触、叠加、缠绕，好似信息传递和交流的混沌状态，正因为有这样的交流，可以让量子通信、量子计算机、量子互联网得以实现。然而，信息的传播需要媒介，如空气（声波）、水（波）、电（波）和光纤等，有了这些媒介，还需要对信息的兼容和理解（如同一语言，英语或汉语），以及信息抵达时接收的接口。

2022年诺贝尔物理学奖公布现场。图/新华社

量子纠缠的用武之地

现在，人类的通信有QQ、微信等，即便如此，人们也还感到比较慢，而且并不安全，因此量子纠缠就有了用武之地。

2010年，美国加州理工学院研究团队实现了4个量子接口之间的纠缠。之后清华大学段路明团队通过光束复分技术，在实验中首次实现了25个量子接口之间的量子纠缠，比此前最高纪录的4个量子接口之间的纠缠提高了约6倍。这也意味着未来不仅通过量子接口可以实现量子通信和量子互联网的联网，而且通信和网速将极大地提高。

此外，公开资料显示，2017年，中国科学院院士潘建伟等人利用“墨子号”量子科学实验卫星进行试验，在1200千米的通信距离上，以卫星上量子诱骗态光源平均每秒发送4000万个信号光子，一次过轨对接实验可生成300kbit的安全密钥，平均成码率可达1.1kbps。

这个技术称为星地双向量子纠缠分发，其传输效率比目前同等距离地面光纤信道高出20个数量级，即提升万亿亿倍。这好比一个人步行到火星（如果有道路的话）与光速（光波或电磁波在真空或介质中的传播速度，每秒30万千米）到达火星之间的差距。

2018年，芬兰阿尔托大学教授麦卡·习岚帕团队成功地对两个独自振动的鼓膜进行了量子纠缠。每个鼓膜的宽度只有15微米，约为头发的宽度，是由1015个金属铝原子制成。通过超导微波电路，在接近绝对零度（-273°C）下，两个鼓膜持续进行了约30分钟的互动。

这些研究已经证明，量子纠缠并非鬼魅的相互操作，也非心灵感应，而是实际存在。但是，它们是基于阿斯佩、克劳泽和蔡林格的研究成果。

关键在于，上世纪60 年代，约翰·斯图尔特·贝尔提出了贝尔不等式，说明如果存在隐藏变量，则大量测量结果之间的相关性永远不会超过某个值。然而，克劳泽设计了实验进行测量，通过明显违反贝尔不等式证明了量子力学的实际意义，意味着量子力学不能被使用隐藏变量的理论所取代。

阿斯佩也设计了一个实验，证明两个粒子的波函数之间的相关性仍然存在，因为它们曾经是相同波函数的一部分，而在测量其中一个粒子之前是没有受到干扰的。

蔡林格团队则通过实验证明了一种称为量子隐形传态的现象，它可以将量子态从一个粒子移动到远距离的一个粒子。

有了这三人的开创性工作，现在量子通信和量子计算机已初显端倪。2019年，谷歌公司称，他们已经能够利用一台53量子比特的量子计算机，实现传统计算机无法完成的任务。这一量子计算机在3分20秒内完成特定任务的运算，如果让目前世界性能最好的超级计算机之一——美国能源部橡树岭国家实验室的Summit执行同样任务，大约需要一万年时间。

尽管后来谷歌撤回了这一论文，但也说明，量子力学和量子纠缠将在网络、IT和计算机方面大有用武之地。所有这一切都有赖于阿斯佩、克劳泽和蔡林格的研究成果。今年的诺贝尔物理学奖授予他们正是对量子力学和量子纠缠理论的承认。

不过，未来这一理论可能还要经受长期的检验。

撰稿 / 张田勘（专栏作者）

编辑 / 马小龙

校对 /刘越

每晚8点，捕获前沿商业洞察

我们是人科这类生物里唯一一个逃脱了强者诅咒的幸存者。

——胡霁

（本文仅为完整课程的1/6，后台回复关键词【进化】免费学习）

授课老师 | 胡霁上海科技大学生命科学学院研究员

今天，我们要来问一个开放的问题：

进化这件事情的终局在哪里？地球上万千的生物，最终都会走向何处？

很多人可能会觉得，进化的趋势是越来越精巧，越来越强大。我们从人类竞争的历史中可以看到，任何国家、组织和企业，都是大鱼吃小鱼，强的越来越强，而弱小的玩家就连汤都没得喝了。

每个人都希望成为强人，每个企业都希望成为世界500强、独一无二、强大、垄断的企业。

那么在生物界，生物是不是也有同样的想法呢？

强者诅咒

更强，意味着缓慢的绝育

首先，我们从逻辑上分析一下，把自己变得更强大对很多生物而言都是一条有道理的路径。

如果你更大，你就更不容易被别人吃掉。而对于掠食者而言，它们当然也要变得更大，这样才可以拿下那些更强壮的猎物。不过这样一来，猎物也就会继续变得更大才能避免被捕食。

这样一个发生在捕食者和被捕食者之间，以及竞争关系的生物之间相互对抗的过程，其实就是一个自我增强的正反馈过程。

如果没有其他环境的因素去制止这种正反馈的循环，生物就总会变得更大、更高、更快、更强。

通过考古学的研究，我们也确实在演化的历史中见到了这样的趋势。你可以看到，在6500万年前，哺乳类动物刚刚登上历史的舞台时，其实是一些很小的，是平均体重只有2斤多一点的小动物。

但是随着生存竞争的日趋激烈，它们就开始变壮、变大，最终哺乳类动物的平均体重达到了1200斤，而其中最大的猛兽体重竟然达到惊人的10吨。也就是说，和最初的小动物相比，哺乳动物的体量已经增大了400倍到500倍，这是非常惊人的正反馈的结果。

这种更高、更快、更强的进化逻辑，是不是一定正确呢？

历史上曾经出现的那些强大的物种，我们称之为顶级掠食者的生物，最终都到哪里去了呢？

有一种古代鱼类叫做邓氏鱼，它可以长到十几米的长度，重达几十吨。然而这种鱼我们现在早已经看不到了。

恐龙在6500万年前是世界上绝对的霸主，但今天我们看不到一只活的恐龙。相反，我们能够见到的爬行动物都是非常小的，最大的也就不过是鳄。而且我们发现，现在的鳄鱼反而比过去的鳄鱼还要小了很多。

如果不看历史，而看当下，现在陆地上最凶猛的掠食者，论个体战斗力，最强的当然就是老虎了。但是去看老虎的命运，中国特有的华南虎已经灭亡了，而零星的几只野生东北虎也很难看到了。

这些例子告诉我们一个什么现象呢？那就是在生物进化的历程中夺取胜利的这些顶级掠食者，虽然让自己变得更高、更快、更强，但是它们却总是很难持久地生存下去。

一般来说，经过几十万年，这些顶级掠食者就会被其他的掠食者挑下马去，整体灭绝，或者又重新变小，苟且偷生。

这些异常凶猛强大的生物显然是没有天敌的，到底是什么样的力量能够把他们给干掉呢？为什么这些生物在适者生存的竞争过程中，总是会必然走向这么一条灭绝的死胡同呢？

那是因为生物对外界能量的利用转化率是相当低的。对于大部分动物而言，这个转化率往往都达不到10%。

但是越大的生物就需要越大的能量供应；越是强悍的、处于食物链顶端的生物，就越需要海量的资源去供应它。

如果生物变得太大了，环境就无法负担这么大的能量消耗，这会让整个生态系统走向一个非常脆弱的状态。因此，随着生物的体量变大，生物对生存空间的需求会迅速增大；同样，空间中存在的生物的数量就会减少。

这种对食物、能量和地区的无限渴求，最终就会影响到物种的繁殖率。

荷兰海洋科学家汤姆·芬奇统计的数据发现，大型动物的自然增长率，比起小型动物而言会变低。小的动物增长率都很快，比如老鼠这样，一窝6、7个，一年2、3窝。但是当生物变大了之后，就好像会主动去避孕一样，比如老虎、熊猫都生的非常少，非常慢。

这个规律是如此的普遍，无论是小到细菌，还是大到鲸鱼，是变温动物，还是爬行动物，生物的自然增长率，随着体重的增加呈现出对数级的下降。

实际上，并非是生物不想生更多的，而是环境不允许它这么做。如果大型动物繁殖率过快，即便能生下来也没法活下去，因为环境中没有那么多的生存空间、那么多的食物和食物中的能量来支撑它。

所以我们发现，生物在变得更大更强的时候，也就意味着对自己进行了缓慢的绝育，个体的数量反倒是变少了。那么，一旦这个生物所处的环境有一点恶化，它就很容易遭到劫难。因为小的动物还可以稍微节衣缩食熬过去，而大型动物需要的能量实在是太多了，更容易被饿死，而它们的繁殖率也太低了，禁不起每一个个体的损失。

于是我们就看到，所有的生物都有这么一个不断变得更高、更快、更强的趋势，但是这个趋势最终会导致它的增长率越来越低，直到整个物种的个体数量降到零，而被新的更大、更快、更强的生物取代。

这个现象就叫做强者的宿命，或者说是强者的诅咒。它被困死在自己的强大中了，它回不去了，也没法走出这个困境，一定会最终撞到灭亡的那堵墙。

突破强者诅咒

12万年前的一次革命

是不是所有的生物都会面临强者的诅咒呢？

有一个物种的体量不小，接近100公斤了，但是其增长率却依然非常高。

在过去一万年里，这个物种个体数量的变化呈现出几乎指数性的增长，到目前为止总数量已经接近100亿的规模，而且在世界上每个地区，从热带岛屿到西伯利亚，从西非沙漠到青藏高原，都有广泛的分布。

这是什么样的一个神奇的生物呢？其实，这就是我们每一个人所属于的物种，学名叫做智人。

为什么其他大型生物都没有逃脱更高、更快、更强所导致的强者的诅咒，而人类却似乎偏离了这样的路径？这背后又拥有什么样的原因？

实际上，人类是一个孤独的物种，它是人属这个类别里唯一尚存的一脉。而在人科这个更大的范围里，它的兄弟物种也全部都成了濒危物种。

可以说，我们是人科这类生物里唯一一个逃脱了强者诅咒的幸存者。

而跳出这个进化的死胡同的原因，就是智人这种生物在大约12万年前产生了一次认知革命，从而诞生了智能。

这样的关键节点，就让智人和它的兄弟们分道扬镳了，没有和它们一起遵循自然进化的路径约束走向灭亡，而是走向了用智慧的力量，自我驱动、自我发展的新路。

智人的智能是如何从进化中产生的呢？

这里其实有一个因祸得福的结果。我们智人在人科人属里面，一开始就不是一个很强大的种族。跟我们亲缘关系很近的古猿，比如北京猿人或者尼安德特人，在蛮力上其实远远超过了我们。

如果按照生存竞争的规律来看，我们智人好像有点落后了。

但是正因为我们弱，有体格上的缺陷，所以我们出现了一个独特的趋势，那就是选择了抱团去生存。古代的智人决定协同起来，组成一个社会化的团体去进行群体的捕食和防御。

从群体角度看，智人就没那么弱了。这就对大脑的发育产生了一个新的刺激。

拥有大脑这样的神经系统的最初目的不是产生智能。实际上，任何的生物体对神经系统最初步的需求是反射，也就是对外界的刺激产生对应的行为反应。

但是，社会化行为需要大脑的高度发展。跟人打交道所需要的脑力，远远超过了进行反射活动所需要的大脑功能。

所以，在古代的智人集群里，社会化就是一个对大脑发育有很强筛选压力的因素。脑子笨就很难在人类的社群里存活下去，这就逼得我们的大脑不得不去继续发展。

比如，人脑里有一个跟学习语言密切相关的基因叫做Foxp2。这个基因在其他的猿类中是一致的，但是唯独在智人中产生了一个突变，从而让我们拥有了组织语言的能力。这个突变恰恰是在20万年前，智人形成了社群的时候才被筛选出来。

智人的大脑在经过语言的加持之后，强大到可以处理大约150人的人际关系网络，而作为我们亲戚的那些猿类都是没有办法做到的。

在原始社会，靠着这150人，不算太大的团队，智人已经所向披靡！我们很快就灭绝了大部分顶级掠食者，开始站上食物链的顶端，甚至对所有的哺乳类造成了强大的选择压力。

人类硬生生地阻断了生物体型增大的正反馈循环。

随着社会化水平的加强，人类其实就拥有了更多的生存优势，这个时候能耗对大脑发育的限制就变得宽松了。

人类在一个大型的社群里，可以拥有足够多的能量去供应大脑实现那些高级的功能。

比如，一个更加发育的大脑，就可以帮助这个主人更好地适应社会化的生活，从而让这个社群变得更高效。而更高效的社会化状态，就可以缓解能耗的压力，给大脑提供更多的能量。而更多的能量，又可以让我们能够用得起更大的大脑。

这就是一个不断地自我催化、自我强化的正反馈过程。

如果类比一下的话，商业里有个著名的“亚马逊飞轮”，也就是用户规模、成本、购物体验之间形成了一个不断自我加强的循环，造就了亚马逊的壮大发展。

我们其实也可以说，人类大脑进化的过程也是依赖了这样一个“社会化飞轮”。它们之间也形成了一个不断自我加强的循环，这个循环最终给我们带来了能够实现智能的强大大脑。

而在现代社会，通过互联网的连接，我们可以和全球各地的人联系起来，一起去进行协作和互动，走在了加速发展的路上。

在未来，我们也可以推测，这种方式可以帮助我们超越进化的限制，进入一种可以称之为网络进化的过程。

小结

人类已经走在了比传统进化更高维的进化之路上。

我们不再是进化我们身体的机能，而是进化我们的智能。（完）

人脑的智能是否有极限？到达了极限怎么办？

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*本文根据胡霁在混沌大学商学院的课程整理而成，内容仅为完整课程的1/6，转载请联系授权。部分图片源自pexels.com、unsplash.com。撰稿：雨热。版式：Summer

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