據說流體力學界的人最近有點忿忿不平，AI界的人拿走了他們的擴散方程的方法，搞出了視頻生成，結果沒他們什么事兒。家底兒厚無所謂，這才到哪兒。橢圓你拿走了，有本事你把雙曲和拋物也拿走？

???什么是信息？

廣義的信息是指生物體通過對某種感知手段獲得的某種信號：

沙漠中獅子聞到的斑馬的氣息，春天野生動物尋找伴侶發出的信號，一位時裝潮人在街頭面對路人的微笑。

狹義的信息是指人類通過感知、推理、總結獲得的某種知識。在計算機領域來說，這種信息通常以二進制的形式予以表達。

人類在工業革命時代所有的發明創造，都是基于能量的人類的某種能力的放大，比如：有了汽車，人們長途旅行不再僅靠雙腳。有了空調，人們就不用扇子來降溫了。有了熱兵器，就不用費力氣去拉弓放箭了。

人類在信息技術革命（自1946到2023年）階段，主要是加快了個體和群體之間信息傳遞的方便性，以及增強了復雜計算的實現能力。普遍使用移動通訊技術，結合APP，以信息傳遞為核心，將人們的衣食住行的日常生活使用信息化技術進行連接。

在ChagGPT橫空出世以前，所有的信息都是人類制造生成，或者人類通過某種形式采集獲得的。無論是宇宙的引力波，深海藍鯨的叫聲，全球天氣測量，或者超算中心獲得的人類基因組配對信息，這些信息都是人類預知的信息。預知的含義是人們知道這類信息包含或者不包含某類知識，也知道這類信息的大小、格式等等。類似于農民播種、管理，然后收獲作物。

所有有效知識的產生都是思維的結果，所有的思維都需要經過大腦，所以這種高難度的生理學活動成本極高。一個漂亮的介紹大都會博物館的PPT可能需要幾周的辛勤勞動，一份精美的介紹壯闊的青藏高原的視頻可能需要數個月的團隊工作。

這里面的核心原理只有一個：人類思維過程無法工業化復制。

2023年ChatGPT橫空出世，計算機學習了海量的人類公開知識，并使用神經網絡相關技術進行組織，形成了工業化思維生成器，相當程度上模擬人類的大腦結構和學習方式。從而第一次可以以文本的形式，不經過人類干預，形成知識性信息（并非復制而是總結歸納）。

2024Sora/Gemni英雄輩出，知識生成擴展到視頻。美輪美奐，驚為天人，巧奪天工。

人工智能走到今天可以說已經在學習階段非常像人類思維了，好比是一個五六歲的小孩，穿正裝去參加有很多親友參加的聚會，跟隨大人一起和親友們打招呼，但是其實他可能既不知道聚會的原因，也不了解親友和聚會的關系。

那么什么是人類知識的基石呢？其一是自然規律，簡單地說就是由各種科學方法論所描述的規律。表征整個自然界的控制方程組是非常少的：基本守恒定律，電磁學的麥克斯韋方程組，流體力學的納維爾斯托克斯方程組，相對論及粒子物理，遺傳規則，反應速率等等。

其二是邏輯推理方法。

圍棋作為游戲是一種規則的邏輯表達，這種表達AI比較容易做出判斷和學習。

基于自然規律的思維表達是人類思維表達的最高級形式，包括科學發現！當前的AI系統似乎還無法理解復雜的由偏微分方程組控制的自然體系。當然主要的原因，這個體系的外在表現過于多樣化，通過外在表現無法獲得全部內在規律。比如即便AIGC可以學習全世界海浪的運動形式，甚至它可以創造逼真的海浪，但是它并不知道內在的邏輯是復雜的NS方程組，如同那個參加宴會的孩子。

無論如何，人類總是在不停地進步，以便讓自己的生活過得更加舒適。

TSV與先進封裝

芯片是AI的基石和載體。

先進封裝是芯片設計的必由之路。TSV則是必由之路上的服務站。世界上各個主要的IC廠商包括設計、晶圓、封測廠商，開發了一大批專利技術，使用TSV達成各種復雜的三維芯片的高性能堆疊結構。

下面基于有源和無源TSV做一個簡要介紹，主要參考文獻來自于IEEE院士Lau。

本文摘自：J. H. Lau, 2023 Recent Advances and Trends in Multiple System and Heterogeneous Integration With TSV Interposers

審核編輯：黃飛

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