随笔：运动科学、AI
运动科学
今天（2023-01-02）在知乎上偶然看到了波尔津吉斯受伤后恢复训练的视频，他后脚跟踩在哑铃片上，吃力地做着深蹲。
我刚关注篮球的那个赛季（2014-2015），波尔津吉斯是非常出名的，被视为第二个诺维茨基。不过他后来经常受伤，没打出来。以前看这段话可能只是看一眼就过去了，现在看到这个视频，再联想到自己受伤的那段时间，心里瞬间充满同情。
我对运动科学也蛮感兴趣的，我曾经还挺想做这方面的科研。不过后来觉得这个领域在一百年之内应该也不会有什么突破，因为它的研究层次太高了。
我们可以把自然科学的研究分成两步，第一步是黑箱研究，只研究输入和输出；第二步是把黑箱打开，搞清楚输入输出背后的原理。
现在的运动科学连第一步都做不到。
比如说，很多人相信热敷、冷敷对受伤恢复都有效，但是这两个方法用在不同人身上却会产生不同的效果。（对于某种运动损伤，如果真的有一种输入可以带来同一个输出（治好病），那么世界上所有运动员都不会治不好这个损伤了。）
比如说，很多人相信锻炼某个关节附近的肌肉可以防止这个关节受伤。我愿意相信这句话是对的，但是这句话从数学家和物理学家的角度看其实非常可疑，因为你几乎不可能去说明它或者证伪它，因为影响因素太多了。
比如说，有些研究会研究跑步时前掌着地、全掌着地、后掌着地的跑步者受伤的比例，但这类实验争议很大，也因为它的影响因素实在太多了，你不可能把所有无关变量都控制得一模一样。
AI
我不想把我的一生投入在一个近期没有希望的领域。也许等我到了晚年，我的冲劲已经不足时，我愿意转行干运动科学。
与之相对，神经科学上，人类起码能做到第一步了；AI上，人类距离发明AGI似乎只差临门一脚。
前几天2022年世界杯开始了，我想起2010年世界杯，我对它的印象只有苏神手球、章鱼保罗。但是我突然发现，时光倒流回2010年，AI、ML远远没有今天这么火。
2012-2022这十年
2012年，Hinton组在ImageNet的图片识别比赛中超出第二名3%。
2016年，AlphaGo用深度学习+强化学习击败了李世石。
2018年，AlphaFold在蛋白质三维结构预测中远远甩开第二名。
2022年，AlphaFold 2对于所有蛋白质都给出了预测。
2022年，GPT 3（一个能根据一句话补全一篇文章的AI）、DALL·E 2（一个能根据一句话画出一张图片的AI）、Chat GPT（基于GPT 3的聊天工具）先后被推出。
2022年仅仅是深度学习崛起的第十年。而苏神手球的那个夜晚，AI、ML还不火。
分子生物学和神经生物学
我看过克里克的自传，当他决定开始研究分子生物学时（1946年），任何人都不会想到，分子生物学的重大问题，将在20年内被全部解决。人类打开了遗传学的黑箱。1946年时，孟德尔、摩尔根所说的基因就是一个黑箱；1966年时，冷泉港实验室年会的主题是遗传密码，这标志着人们已经打开了这个黑箱。
这20年
- 1953，人类发现DNA双螺旋
- 1955，人类发现遗传密码
- 1955，人类发现tRNA
- 1957，人类提出中心法则
- 1960，人类发现mRNA
这五件事都有克里克的参与，他可以说是分子生物学的神。
1966年时，关于真核生物的基因调控，人们一无所知，关于核糖体，人们也一无所知。尽管如此，1966年时，分子生物学的框架（Crick dogma）的确建立了，之后的确只是在这个框架上补充信息。
对应到神经科学上，这相当于在2020-2040这20年间
- 提出一种biological plausible的算法
- 用这种算法制造的人工神经网络在某些任务上表现极佳
- 用这种算法制造的人工神经网络表现出类似于生物的一些性质，比如学习、记忆、睡眠，并帮助生物学家看清了一些之前被忽视的东西，一些之前无法解释的谜团
- 破坏这个人工神经网络的某一部分，或者用其它的方式破坏，它会表现出类似生物的疾病，比如癫痫、顺行性遗忘、逆行性遗忘等神经疾病或失眠、成瘾、抑郁症等精神疾病。
2022年末，Hinton提出了一种他称之为Forward-Forward的算法。
我没有仔细看这篇文章，但看上去这种算法的确是生物学可行的。
Hinton是1986年重新发现error back propagation的文章的三位作者之一，如今他老当益壮，决心更进一步。BP算法是生物学不可行的，这一点我可以肯定。
这篇文章有可能成为这20年的序幕。
努力吧，这大好的天下，不要躺着看。
Hinton本科学的是心理学，我很好奇他的数学水平为何如此之高。本科四年学的东西几乎会重塑一个人的思维方式。可能他博士期间补了许多数学（他博士学的是AI）。
对于Minsky, David Marr, Hinton这些人，也许现在的人只把他们看成人工智能、机器学习、计算机视觉的先驱，但是他们提出他们的理论时显然是希望生物神经系统真的采用他们的理论。
我
我的实力还是太弱了。
我现在有些眼高手低、盲目自大，得改改。
Gardner的文章，我看不懂。
Sompolinsky的文章，我看不懂。
David Marr的Vision，我看不懂
希望有一天能看懂一些。
希望我也能为biological plausible做一些贡献，哪怕这些贡献不为人知。
2023-11-15 Update
我依旧坚持我的观点——2023年做运动科学太不明智了。
主要原因是——和神经科学一样，运动科学缺乏精准的、指哪打哪的技术。
次要原因是——运动科学对全人类的重要性远逊于神经科学。
- 从治病的角度看，脚踝受伤、膝盖受伤是很痛苦，但是站在全人类的高度，这俩伤的重要程度远远逊于阿兹海默症、帕金森症、中风。这俩伤，养几年就好得差不多了。说句不好听的，古代经常有人受更重的伤，这俩伤还算个事？
- 从更大的视角看，神经科学若能打开大脑这个黑盒子，可以实现AGI、意识读取（古人向往的读心术、Elon Musk所说的脑机接口）、意识上传（Mark Zuckerberg所说的元宇宙）；运动科学打开膝盖、脚踝这两个黑盒子之后，最多也只能做到，让人不再受伤，或者造出跑得更快跳得更高的机器人。