Stephen Wolfram（斯蒂芬-沃尔夫拉姆）到底何许人也？ 

多数人应该像我一样，知道Wolfram完全是因为OpenAI。在ChatGPT发布没多久，他就公开了一篇详细解释LLM原理的博文(What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?）。逻辑清晰，解释通俗，思考深邃，甚至像我这样的人工智能门外汉也能看懂一点。最近，这篇博文的汉化版已经成书出版，值得拥有。

BTW，Wolfram发表这篇博文的日期恰好是情人节，科学家的浪漫总是隐晦又富有品位，不知道是否纯属巧合。

说回Wolfram，进一步了解他的历史，才意识到，此世间顶级大脑也。

根据Wolfram的博客介绍，他1959出生于英国，分别在伊顿中学、牛津大学和美国加州理工完成教育。但是，他在牛津待了两年时间，因为觉得课程无聊，在19岁时放弃毕业证离开，这才辗转进入加州理工（Caltech）。

Wolfram从小就是个神童，13岁就写了一本有关粒子物理学的书，尽管没有正式出版。在15岁时，Wolfram发表了第一篇高能物理论文“Hadronic Electrons”。进入Caltech才一年，就拿到了粒子物理学的博士学位，导师是大名鼎鼎的费曼。

Wolfram早期的科研工作主要集中在高能物理、量子场论和宇宙学领域。他从14岁开始使用计算机，并迅速成为科学计算这一新兴领域的领军人物。20岁那一年，他构建了第一个现代计算机代数系统SMP，并将其投入商用。22岁那年，Wolfram 成为麦克阿瑟奖最年轻的获得者。

Wolfram的研究兴趣广泛，并且精力惊人。他对于用计算实验理解自然界复杂性的起源颇有兴趣。他的研究发现，计算与自然之间存在许多基本联系，并发明了计算不可还原性等概念，成为复杂系统学科的开创者之一。为了支持自己的计算实验，他又开发了数学软件Mathematica（这个名字还是他的好友乔布斯提出的建议），进而创办了软件公司Wolfram Research，很快取得了商业上的成功。

Wolfram 以 Mathematica 为工具，迅速取得了一系列重大新发现。到 20 世纪 90 年代中期，他的发现使他开发出了一个全新的概念框架，该框架不仅应用于新型问题，而且还应用于物理学、生物学、计算机科学、数学和其他一些领域的许多现有基础问题。

Wolfram还是一位严谨且高产的作者。他的博客不仅定期更新高质量的文章，他还写了好几本语言通俗的科学著作。这一点与他的导师费曼很相似，擅长把复杂问题变得简单化，拥有明显的个人语言风格，并且致力于大众科普。

在Wolfram的个人著作中，他最看重一本应当是耗费了他十多年心血的大作《A New Kind of Science》（NKS）。在总共4000多个漆黑的夜晚里，沃尔夫勒姆敲击了一亿次键盘，移动了一百多英里的鼠标，作了上万页的笔记，编制了近一百万行的“数学”软件命令，运行了一千万亿次的电脑运算，最后形成了这本长达1200多页的作品。

在这本书里，他提出，万事万物皆可计算，世间存在的复杂现象，都可以通过一些简单的规则进行计算和模拟。

这本书的面世挑战了许多传统观点，也招来了许多争议。对此，Wolfram的回应是让证据说话。他在2014年开发了Wolfram|Alpha计算系统支持自己的计算实验，并采用了他设计的Wolfram计算语言。Wolfram语言整合了大量有关计算和世界的知识。在他的博客里，Wolfram介绍了结合ChatGPT这种类人系统，人类如何使用自然语言直接和Wolfram|Alpha交互进行大量精准计算。从而实现人类思维和计算思维的直接对话。

说到这里，你大概能理解Wolfram是什么级别的奇人了。六个J都不够啊。

可能有人会问，既然是这么厉害的人物，怎么还没拿Nobel？

在Wolfram的另一本书《Idea Makers》里，也是这篇小文接下来要聊到的，有表达过他的态度。在写分形几何创始人Benoit Mandelbrot的章节里，他曾经问过Mandelbrot，为什么那么在意Nobel奖的评选。在Wolfram看来，真正伟大的科学往往过于新颖，因此无法为其定义奖项。而Wolfram涉足的领域不仅相当新颖，而且突破常规。

好了，说了这么多Wolfram本人的经历，一方面，如此超级大脑太让我震惊，一页惊叹号都不够用！简直是小蚂蚁遇到大象，完全地智力碾压！

另一方面，那些被Wolfram称之为idea maker，让这样的神人长期追踪认真考证分析的人物，绝非等闲之辈。

作为探索无人区的科学家，研究那些让自己感兴趣的人物生平和思想，可能是更有效的放松和汲取能量的方式。

《Idea Makers》这本书由Wolfram在过去十几年间发表的博文汇集而成。全书写了17位对Wolfram有过重要影响或是深度兴趣的学者，集中在数学、物理和计算机领域，时间跨度三百年。这些文章成文时间不同，都是为悼念历史前辈诞辰，或是为友人不幸身故而作。

Richard Feynman (1918.5-1988.2）

Kurt Gödel (1906.4-1978.1)

Alan Turing (1912.6-1954.6)

John von Neumann (1903.12-1957.2)

George Boole (1815.11-1864.12)

Ada Lovelace (1815.12-1852.11)

Gottfried Leibniz (1646.7-1716.11)

Benoit Mandelbrot (1924.11-2010.10)

Steve Jobs (1955.2-2011.10)

Marvin Minsky (1927.8-2016.1)

Russell Towle (1949-2008.9)

Bertrand Russell (1872.5-1970.2)

Alfred Whitehead (1861.2-1947.12)

Richard Crandall (1947.12-2012.12)

Srinivasa Ramanujan (1887.12-1920.4)

Solomon Golomb (1932.5-2016.5)

在本书序言里，Wolfram提到，他的大部分人生都在为了创立科学和科技的未来而异常努力。但同时，历史和人文是他的两大兴趣。对他而言，“像许多其他领域一样，解码历史的真相和路径是引人入胜的智力过程”。

他选择撰写的历史人物与他存在高度的智力共鸣。比如 Leibniz，假如晚生两百年，“可能会和他干相同的事情”。为了还原Leibniz，他去德国Leibniz档案馆翻出了三百年前的数据手稿和人物档案，从中探寻 Leibniz的人生轨迹是如何导致了他的一生作为。

因此，文章既理性严谨地探讨人物的学术遗产，对他们的个人生活和命运又饱含人文情感。不得不赞叹，真正的大家都是文理兼修，出入如无人之境。

除了“智力乐趣”之外，Wolfram写这些历史人物的另一层目的是，希望为自己正在做的事情从这些历史榜样中得到启示。

是否能将过去的人作为现在认识的人的榜样？以及从别人的人生中能获得什么对自我人生的启示？

Created with Mermaid

对于像我这样非数理背景的人，光是认识这些人物和他们的研究领域，就已经是“纯粹智力乐趣”了。

在GPT-4的帮助下，大致捋了一下人物关系谱图。由于两两关联分析的搜索量太大，3小时50条对话量远不能满足。只能先进行粗略关联。

你会发现，顶级大脑的圈子真的非常小。往往有人传人特点。

或许是Wolfram本人在Caltech这么一个理论氛围浓厚地方的缘故，这些人中，好几位都与Caltech有着若干联系。Caltech尽管在国内名气不如Harvard、Standford、UCLA等大校，但是，Caltech在基础自然科学和工程领域相当厉害。有关Caltech的一句玩笑话是，能在Caltech教书的人至少曾拿过一次Nobel。Caltech的校训是“The truth shall make you free”，足见这帮理想主义科学家们的傲骨底气。并且，Caltech所在的帕萨迪纳市，充满人文气息，非常适宜搞科研和居住。

话说回来，Feynman、Benoit Mandelbrot和Wolfram本人都在Caltech教物理，Wolfram与Marvin Minsky, Steve Jobs都是在Caltech初次相识，Wolfram又通过Jobs认识了后来Apple的首席密码科学家、同为Caltech物理系校友的Richard Crandall。Wolfram认识Solomon Golomb的过程更加偶然。原因竟是Golomb的女儿到Caltech来采访他，这才把他介绍给了她搞通讯理论的父亲。

Wolfram介绍的这些顶级大脑，包括他自己，都智商超群，多才多艺。Ramanujan(拉姆努金)和Feynman都擅长心算，Sol Golomb的爱好是设计骨牌游戏，Goerge Boole19岁就创立了一所小学校。顶级大脑的优势之一是，尽管还没有掌握足够的证据，也有一种不可思议的直觉，能够在纷繁的细节之间分辨出重要的部分，做出推断，尽管难以解释。

这也注定了，常规的生活路径不能完全满足天才的发展需要，势必与普通人类存在无法相互理解的地方。这一点，我想也包含在Wolfram所说的，要从历史榜样的人生中去学习的内容之内。

在这本文集里，Wolfram有反思Ada Lovelace的生平对她在算法成就上的影响， Leibniz有关布尔定理的遗憾，也设想如果Ramanujan能用上Wolfram|Alpha他的研究会发生什么不同。还有他的老师Feynman，他的治学和为人处世都给Wolfram产生了不少影响。在书里，他提到自己曾有一段不快的经历，Feynman临走时跟他说过，你不会理解普通人的想法的，对你来说，他们只是傻瓜而已。

Wolfram对史料探究之细、对人物学术路径还原的逻辑令人赞叹。这一点在Ramanujan、Leibniz和Ada Lovelace的三篇文章中体现得尤为明显。个人尤其推荐Ada Lovelace那一篇。不仅是因为她是拜伦之女，世界上第一个程序员，本书中的唯一女性。把她生下又不管不顾的父亲，超越时代教育理念又有控制欲的母亲，性格自大脾气不稳定的合作者，以及她对数学的热爱，一起成就了她的幸与不幸。在中文世界里，很难找到如此详实连续的资料。

总之，这是一本非常推荐的科学人物故事读本，相信对任何背景的人都具有启发性。