作為《人類社會——機械與未來》系列的第一篇文章，我一共有好幾個選題。最開始我是想講人類的繁榮與人類的幸福的，作為對于人類未來的指導我有必要闡述我們?nèi)祟惖慕K極目標是什么——也即回答哲學三問：“我是誰？”、“從哪來？”、“到哪去？”中的“到哪去？”這個問題，這一問題是對于我們?nèi)祟悂碚f最具實踐意義的一個問題。但是原本準備開始寫了，在寫了幾百字的草稿以后我突然意識到如果在解釋“到哪去？”之前不先解釋“我是誰？”那么“到哪去？”的合理性會受到質(zhì)疑，因此在解釋“到哪去？”之前我準備先解釋“我是誰？”然后通過借鑒歷史（也可能是不那么歷史的歷史，甚至你解釋這是醫(yī)學或是基因工程學、基因機械學都比將其解釋為“歷史”更加合理），結(jié)合“從哪來？”回答“到哪去？”——揭示我們?nèi)祟惻c我們創(chuàng)造的工具，我們的機械文明最終會走向何方的答案。

那么作為介紹“我是誰？”這一問題的無比重要的前置性鋪墊（以后在探討人類文明與機械、人工智能的關(guān)系時同樣需要這部分內(nèi)容的鋪墊），我打算先討論一個物理學的概念——熵（萬物——所有科學回歸物理（笑））。

在一般的物理學概念里“熵”被定義為“系統(tǒng)內(nèi)在的混亂程度”，其中“熵增”被定義為“系統(tǒng)內(nèi)在的混亂程度增加”。

什么是“系統(tǒng)內(nèi)在的混亂程度增加”呢？請看下圖《摘自百度百科“熵”》。

在上圖《摘自百度百科“熵”》中左側(cè)盒子中“藍”、“紅”色彩球在初始狀態(tài)下被木板隔開，我們假設(shè)此情況也即初始情況被記錄為“狀態(tài)1”，現(xiàn)將盒子中的木板抽走搖動盒子使其均勻地混合在一起成為右側(cè)盒子的狀態(tài)，我們假設(shè)此情況被記錄為“狀態(tài)2”，此時原本處于“狀態(tài)1”中有序分別排列的“紅”、“藍”雙色球被轉(zhuǎn)變?yōu)榱恕盃顟B(tài)2”中無序混亂排列的情況，因此我們認為系統(tǒng)中的——系統(tǒng)內(nèi)在的混亂程度增加，這也是熵增的一般定義。

但是我對“熵”與“熵增”的理解與上述“熵增是系統(tǒng)內(nèi)在的混亂程度增加”的觀點有所不同，我認為熵增的本質(zhì)是系統(tǒng)內(nèi)物體分布的均勻化趨勢。

首先讓我們來看看圖《摘自百度百科“熵”》模型中右側(cè)盒子中的狀態(tài)如下圖《摘自百度百科“熵”——右盒子》：

乍一看，我們會認為上圖《摘自百度百科“熵”——右盒子》——也即狀態(tài)2模型中紅藍色球的排列十分混亂，但我認為這樣的排序并不準確。

如果對數(shù)學中的“統(tǒng)計學”和“概率論”有所了解，那么想必你一定對“拋硬幣問題”不算陌生，現(xiàn)在我們就借助于這個“拋硬幣問題”來聊聊《摘自百度百科“熵”——右盒子》——也即狀態(tài)2模型的不合理性。

假設(shè)拋出一枚硬幣，這枚硬幣正面朝上和背面朝上的概念都是絕對的二分之一，拋出硬幣后不存在“卡在石頭縫里”或“在桌子上打轉(zhuǎn)”等不能落下靜止并確定正面或反面朝上這兩種情況之一的特殊情況，那么在此基礎(chǔ)上如果我們拋出這樣一枚硬幣，我們就應(yīng)該得到正面朝上或者反面朝上這其中的一個結(jié)果。

現(xiàn)在假定我們就這樣拋出了一次硬幣，嗯，就記為第一次拋硬幣吧，然后，是呢，就假定這枚硬幣正面朝上了吧，第一枚硬幣正面朝上會對第二次拋硬幣產(chǎn)生影響嗎？

答案是不會，你第一枚硬幣拋正面，第二枚還可能是正面，第三枚還還可能是正面，第四枚還還還可能是······第五枚······第六枚······直到第一百枚、第一百萬枚（說是這么說，雖然說九十九萬九千九百九十九次都是正面不影響第一百萬次是正面還是反面，但要是你連著投出一百萬次硬幣正面那我還是建議你去檢查下你的硬幣或者你拋硬幣的環(huán)境是不是出了問題），但是如果你對統(tǒng)計學和概率論及其有關(guān)的數(shù)學觀點有所理解，那么你就應(yīng)該認同只要拋硬幣的次數(shù)足夠多那么最終硬幣為正的次數(shù)應(yīng)該等于硬幣為負的次數(shù)且均等于拋硬幣次數(shù)總數(shù)的二分之一。

該二分之一滿足一個拋硬幣的基礎(chǔ)條件，那就是：拋硬幣只會得到正面與反面的其中一個，正反概率均相同——所以正面概率等于反面概率等于二分之一。

現(xiàn)在讓我們重新看回模型摘自《摘自百度百科“熵”——右盒子》我們應(yīng)該能夠發(fā)現(xiàn)在該模型中紅球數(shù)等于藍球數(shù)等于二分之一，如果只是普通的晃動，為紅、藍色球施加的規(guī)則相同，紅藍色球的分布規(guī)律就應(yīng)該相同，那么它們的最終分布結(jié)果應(yīng)該近似于下圖《機1》-1的分布情況：

而前述圖之狀態(tài)二也即《摘自百度百科“熵”——右盒子》的模型說到底也只是因為晃動盒子不夠久紅藍色球沒用充分混合時得到的結(jié)果罷了。

然后目前物理學界把這種“絕對的均勻”稱之為熱寂。

但我本人并不認同“熱寂”這一觀點，因為如果要達成絕對的均勻則必須具有數(shù)量的絕對均衡，但我認為這種數(shù)量的絕對均衡實際上并不存在，有關(guān)這一部分的內(nèi)容我在下篇“熵”的文章里再說，差不多兩千字了，這篇文章就這樣了吧。