描述
开 本: 16开纸 张: 纯质纸包 装: 精装是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787213071478
美国国家技术奖获得者、奇点大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析“人工智能”创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。
湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书进行深度点评。
中山大学教授李淼，中国当代知名科幻作家、畅销书《三体》作者刘慈欣，人工智能之父、MIT人工智能实验室联合创始人、畅销书《情感机器》作者马文明斯基，奇点大学执行主席、畅销书《富足》《创业无畏》作者彼得戴曼迪斯，卡内基梅隆大学机器人研究所创始董事、图灵奖获得者劳伊雷迪，人工智能科学家、大脑新皮质层次结构模型研究先驱迪利普乔治联袂推荐！
国内首套 “机器人与人工智能” 权威书系03。
湛庐文化出品。
《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为，2045年，人工智能将超越人类智能，储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”，世界将开启一个新的文明时代，“奇点”到来！那个时候，我们是谁？我们是什么？人还能称之为人吗？
库兹韦尔把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”：当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、链接数目、思考能力，将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所欲的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。
库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来。他坚信，未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端，与遥远的人类生物大脑远程相连。那时，或许人工智能真的能够与人类相媲美！
各方赞誉
推荐序 解放思想
段永朝
财讯传媒集团首席战略官
引言 洞悉人类思维的奥秘
第1章 史上著名的思想实验
历史上出现过很多著名的思想实验，特别是关于自然界的思想实验，爱因斯坦的“驾乘光束”实验就是其一。研究大脑，也可以采用同样的办法。通过简单的思想实验，我们就能很好地理解人类智慧是怎么一回事儿。
思想实验1：地质的隐喻
思想实验2：驾乘光束
大脑新皮质的统一模式
第2章 思考的思想实验
大脑和计算机都能存储和处理信息，但是，大脑和计算机之间的相似性可不只是看上去那么简单。大脑的记忆是层级结构和连贯有序的。记忆奇妙地出现在你的脑海里，一定是某些事物触发了它们。
思考，人脑不同于计算机
字母表的倒背难题，记忆是连贯有序的
联想因触发而生
从刷牙到写诗，不可或缺的记忆层级
第3章 大脑新皮质模型，思维模式识别理论
大脑新皮质分 6 层，共包含 300 亿个神经元，它
们又组成了 3 亿个模式识别器。这些模式识别器按层级
关系组织，它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。只有具备自联想能力和特征恒常性能力，大脑新皮质才能识别模式。思维模式分两种：定向思维和非定向思维，做梦就是非定向思维实例。
模式的层级
模式的结构
流向大脑新皮质模式识别器的数据本质
自联想和恒常性
学习
思想的语言
梦的语言
模型的根源
第4章
人类的大脑新皮质
尽管进化带来的改变并不总是朝着更高的智能水平前进，但是，智能仍是一个重要的进化分支。大脑新皮质的分层学习能力如此重要，以至于它在进化过程中体积变得越来越大，并终成为大脑的主体。大脑运转时，并不以神经元为基础，而是神经元集合。
智能，一个重要的进化分支
新皮质的分层学习能力
积木式神经元集合，思维模式识别的基础
视觉皮质与通用算法
第5章 旧脑
虽然大脑新皮质已成为大脑的主体，但我们的旧脑并未消失，仍在帮助我们寻求满足和躲避危险。丘脑的突出作用是与新皮质持续联络，海马体存储记忆，而小脑则负责人体动作的协调。
感觉通路
丘脑
海马体
小脑
控制快乐与恐惧权
第6章 新皮质的卓越能力
人类的卓越能力，主要归功于大脑脑岛中的纺锤体细胞。大脑新皮质某些区域的优化，使其更善于处理联合模式，这就是天分的由来。跨领域合作和非生物大脑新皮质的云端存储，将让我们更富有创造力。从进化观点看，爱情的存在就缘于大脑新皮质的需求。
天分
创造力
爱情
第7章
仿生数码新皮质
我们现在已经能模拟包含 160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质，模拟完整人类大脑的目标预计 2023年就可实现。“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源，又能保留重要的语言识别特征。隐马尔可夫模型让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。
脑模拟
神经网络
矢量量化
用隐马尔可夫模型解读你的思维
进化（遗传）算法
列表处理语言LISP
分层记忆系统
人工智能前沿：登上能力层级
创建人工大脑
第8章
模拟人脑，计算机不可或缺的4大思维
尽管人脑的思维模式极为精巧，我们仍然可以通过软件对人脑进行模拟。要想做到这一点，计算机必须要具备准确的沟通、记忆和计算能力，具有计算的通用性和冯·诺依曼结构，并且能够按大脑核心算法进行创造性思维。
准确的沟通、记忆和计算能力
计算的通用性
冯·诺依曼结构
按大脑核心算法进行创造性思考
第9章
思维的思想实验
意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”（emergent property），可感受的“特质”（qualia）是其突出特征。成功模拟人脑的计算机也是有意识的。思维就是有意识大脑所进行的活动。非生物学意义上的“人”将于 2029年出现。将非生物系统引入人脑，不会改变我们的身份，但却产生了另外一个“我”。把我们的大部分思想储存在云端，人类就能实现“永生”。
谁是有意识的
你必须有信仰
我们能够意识到什么
东方是东方，西方是西方
自由意志
本体意识
第10章
有关思维的加速回报定律
信息技术的发展，都遵循着加速回报定律，与思维相关的技术也不例外。随着人类基因组计划的实施，生物医学已成为一项信息技术，并呈指数型发展。在互联网上，每秒比特的传递量每 16个月就翻一番。磁共振成像技术，也以指数级速度稳定发展，目前的空间分辨率已接近 100微米。
生物医学
信息传输
大脑研究与再造
第11章 反对大浪潮
加速回报定律及其在人类智能提高方面的应用，也招致了不少批评。保罗·艾伦对“指数发展说”完全持否定态度；罗杰·彭罗斯认为，计算机无法像人脑那样进行量子计算；约翰·塞尔说，计算机即便能够通过图灵测试，它也不知道自己在做些什么。
“奇点遥远”论
“量子计算能力缺失”论
“无意识”论
后记
拥抱“奇点”
注释
译者后记
[引言]
洞悉人脑思维的奥秘
大脑，比天空辽阔
因为，把它们放在一起
一个能包含另一个
轻易，而且，还能容你
大脑，比海洋更深
因为，对比它们，蓝对蓝
一个能吸收另一个
像水桶，也像，海绵
大脑，和上帝相等
因为，称一称，一磅对一磅
它们，如果有区别
就像音节，不同于音响
艾米莉·
狄金森，美国传奇诗人
智能可以超越自然的局限，并依照自身的意志改变世界，这恐怕是世间了不起的奇迹了。人类智能可以帮助我们克服生物遗传的局限，并在这一进程中改变自我。而且在所有物种中，唯有人类能够做到这一点。
人类智能之所以能够产生与发展，源于这个世界是一个可以对信息进行编码的世界。宇宙为何如此运转，这本身就是一个有趣的故事。物理学的标准模型会有数十个常量需要被精准限定，否则无法产生原子，也就不会有所谓的恒星、行星、大脑，更不会有关于大脑的书籍。让人不可思议的是，物理学定律及常数能够精确到如此程度，以至于允许信息自身得以演化发展。当然，根据人择原理，如果不是这般精确，就没有我们在这里谈古论今。在某些人眼中，上帝创造了这个世界，而在另一些人眼中，这个世界不过是无穷多可能的平行宇宙中具有丰富信息的一员——那些没有信息的无聊宇宙可能已经在演化过程中消亡了。不过，无论我们的宇宙是如何进化到如今的模样的，故事依然可以从基于信息的世界开始。
进化故事从越来越多的抽象层面展开。原子——特别是碳原子，它能够通过4 种不同的方式相连接，创造丰富的信息结构，然后形成更多复杂分子。结果，物理学催生了化学。
10 亿年后，一种被称为DNA 的复杂分子逐步进化完成，它能精确编码长串的信息，并按照这些“程序”编译出生物。由此，化学催生了生物学。
生物体以快速增长的速率进化出了神经系统——交流与决策网络。我们通过它协调越来越复杂的生理结构和行为。神经元组成的神经系统聚合成了能够实施智慧行为的大脑。这样，随着大脑成为储存与处理信息的前沿，生物学就催生了神经学。从原子到分子，到DNA，再到大脑，再进一步就是独一无二的人类。
哺乳动物的大脑有一种特有的天赋，而这种天赋在其他类别的物种中尚未被发现。我们可能会根据等级高低来思量或理解由多种成分组成的结构。在这种结构中，各种不同的分子是按照同一模式排列的，这一排列模式同时也是一种符号，之后该符号将会作为一种分子被用于更复杂的结构中。这种能力产生于一种被称为大脑新皮质的结构中，就人类而言，该能力更为复杂、更具潜力，因此，我们可以将此类模式称为想法。通过永无休止的循环过程，我们可以构建更为复杂的想法，我们将此类浩大的递归链接的想法称为认知。认知基础是智人才有的，而且认知基于其本身进行演化、呈指数级增长并代代相传下去。
人类的大脑则产生了另一层级的抽象意识，因为我们在利用大脑智能的同时还具备另一种有利因素（一种与之相对的附属物）——
手，通过对环境的掌控，我们用手来制造工具。这些工具代表着一种新形式的演变，技术由此产生。也正是基于这些工具，我们的认知基础才得以无限发展。
我们的个发明是口语，它使我们能够用不同的话语来表达心中想法。随后发明的书面语言，使我们能够用不同的形式来表达我们的想法。书面语言库极大地扩展了我们无外力援助的大脑的能力，使我们能够维持并扩充我们的认知基础，这是一种递归结构化的思想。
其他物种，如黑猩猩，在言语表达上是否也具有分级思想，这一问题仍存在争议。黑猩猩能够学会有限的手语符号，它们可以使用这些符号与人类训练员进行沟通。然而，就黑猩猩能够处理的认知结构而言，其复杂性还是有不同限制的，这也是显而易见的。它们能够表达的语言仅限于简单的名词– 动词语序的句子，而不能表达复杂事物的无限扩展，而这是人类的特性。关于人类语言的复杂性，有这样一个有趣的例子：加西亚·
马尔克斯所写的故事或小说中有许多惊人的长句子，甚至一个句子就有几页长——他曾写过一个6 页篇幅的故事《后的鬼魂之旅》（The Last Voyage of the Ghost），通篇就只有一个简单句（这个故事的西班牙语版本和英语版本都翻译得很
好）；拜读过他的著作《百年孤独》的读者肯定对文中大段大段的长句描写印象深刻！
我之前出版过3 本有关技术的书籍：《智能机器时代》（Age of Intelligent Machines），写于20 世纪80 年代，出版于1989 年；《灵魂机器时代》（Age
of Spiritual Machines），写于90 年代中期到末期，出版于1999 年；《奇点临近》，写于21 世纪初，出版于2005 年，其主要思想是关于一个固有的不断加快的演化进程（因抽象意识水平的不断提升而导致），以及其产物的复杂性和能力的指数级增长。人们将这种现象称为加速回报定律（LOAR），该定律与生物和技术的演化有关。关于LOAR 有一个生动的例子，即信息技术能力和性价比都指数级发展，而且这种发展速度是可预测的。技术演化进程不可避免地导致计算机能力的进化，反过来又扩展了我们的认知基础，使我们能够通过某一领域知识的广泛联系来了解另一领域的知识。网络本身就为等级划分系统的能力提供了一个强有力的恰当例子，网络包含大量的知识，同时又维持了其内在的结构。世界本身就是按等级划分的——树有枝、枝有叶、叶有脉，建筑有楼层，楼层有房间，房间有门、窗户、墙壁和地板。
我们还开发了其他工具，通过利用这些工具，我们现在能用精确的信息术语来理解人类的生物学。我们正以极快的速度利用逆向工程法分析生物学的构成信息，包括大脑结构的信息。我们现在拥有以人类基因组形式存在的生命目标代码，这项成就本身也是指数级发展的一个突出实例。过去的20 年间，世界已测序的基因数据量呈指数级增长，每年增加了近一倍（见第10 章）。现在，我们可以通过计算机模拟来判断有碱基序列是如何形成氨基酸序列，从而折叠成三维蛋白质的。计算机资源持续呈指数级增长，我们就蛋白质折叠复杂性的模拟能力也在稳步提高。
现在有一项涉及成千上万位科学家和工程师的宏伟工程正在进行中，他们正致力于理解智能程序的好范例——人类大脑。这可以说是人造机器文明为重要的工作。在《奇点临近》一书中，我根据加速回报定律得出的一个推论是，不可能存在另一种智慧物种。总结来说，就是考虑在短暂的时间内，我们能做到从只具备落后技术（试想在1850 年，全美范围内送信快捷的方式是通过驿马快信[Pony Express]）到拥有能到达其他星球的技术，那么，如果有其他智慧物种存在，我们应该早就发现了。从这个角度看，对人类大脑实施逆向工程可能是世界上重要的项目了。
这项工程的目标是精确理解人类大脑的运作机制，然后通过这些已知的方法来更好地了解我们自身，并在必要的时候修复大脑，而与本书密切相关的，就是利用这些信息创造出更加智能的机器。我们必须牢记，工程学能做的就是将一种自然现象明显放大。想想伯努利定律这一相当微妙的现象，它指出，运动的弯曲表面比运动的平坦表面的空气压力要小。虽然科学家们仍没有充分解决关于伯努利定律如何制造机翼升力的数学问题，但是工程学已经接受了这个精妙的观点，并集中全力开创了整个航空界。
在本书中，我提出了一思维模式识别理论（Pattern Recognition Theory of Mind, PRTM），我认为它描述了大脑新皮质（主要负责感知、记忆和判断思维的大脑区域）的基本算法。在书中前几章，我描述了近代神经科学研究和人类自身的思想实验导致的不可避免的结果：这种方法一直被用在大脑新皮质上。思维的模式识别理论和加速回报定律的含义就是我们能设计这些原则来广泛传播人类智能的力量。
实际上，这项措施已在进行中。以前专属于人类智能的许多任务以及活动，现在能完全由电脑控制，更加精确，范围也扩大了。每次发邮件或打电话，智能算法都能合理地追踪信息。有时候，心电图测出的结果和医生的诊断结果恰好相反。在血细胞图像中，也有可能出现这样的情况。智能算法能自动识别伪造的信用卡、能驾驶飞机的起飞和降落、能指导智能武器系统、能帮助设计计算机辅助设计的产品、能及时追踪库存水平，还能在机器人工厂里组装产品。它还会下国际象棋，甚至参加大师级水平的围棋比赛。
几百万人都见识了IBM 那台名叫“沃森”的超级电脑在《危险边缘》这个语言类益智问答比赛节目中的表现，总的得分比世界上两个玩得好的人的总分还要高。值得注意的是，沃森不仅能读懂和理解《危险边缘》中的提问，还能理解包含双关语和比喻，并能从广阔的知识面（比如说维基百科或其他百科知识）汲取答案所需的知识。它得对人类的各种文化活动了如指掌，比如历史、科学、文学、艺术、文化等。现在IBM 正同Nuance Speech Technologies 公司（之前名为“库兹韦尔计算机产品公司”［Kurzwiel
Computer Products］，是我创办的一家公司）一起，致力于在新一代的沃森电脑上开发文字语音自然转换技术。新一代沃森电脑，通过Nuance 公司的临床语言理解技术，能阅读医学文献（几乎所有的医学期刊和领先的医学博客），成为大师级的诊疗医师和医学咨询师。一些观察者指出，沃森没有真正理解《危险边缘》节目或它所阅读过的百科全书，因为它只是在进行“统计分析”。这里我所要描述的关键是人工智能领域所涉及的数学技术（比如这些被应用在沃森、iPhone 手机助手Siri 上的技术），它们在数学上与大脑新皮质中涉及的生物学形式的方法非常相似。如果通过统计分析理解语言和其他现象不能得出正确的理解，那么人类也无法真正理解。
沃森运用自身的智能掌握自然语言文件中的知识，这使它很快就会商品化，成为你身边的一种搜索引擎。人们已经在用自然语言与他们的手机对话（比如通过Siri，当然这也是在Nuance 语音识别技术的帮助下）。当它们更多地使用沃森模式，并且沃森本身也在不断改进时，这些自然语言辅助工具将很快变得更智能。
谷歌的无人驾驶汽车已经在加利福尼亚州繁忙的城市中行驶了32 万多公里（当这本书上架的时候，这个数字肯定会高得多）。当今世界还有很多其他人工智能的例子，未来肯定还会出现更多。
再拿加速回报定律举例，大脑扫描的空间分辨率以及大脑正在收集的数据每年都在成倍递增。我们也在证明我们可以将这个数据转变成大脑区域的运作模式和模拟系统。我们已经在用于处理声音信息的听力皮质、处理图像的视觉皮质和处理一部分技能形成的小脑（比如抓住一个正在飞的球）等关键功能的逆向工程中取得了成功。
理解、建模和模拟人类大脑的关键是对大脑新皮质实施逆向工程，而大脑新皮质是我们进行循环分层思考的部位。大脑新皮质占据人脑的80%，并高度重复结构化，所以人们可以随意生成有复杂结构的想法。
在思维的模式识别理论中，我描述了一个模型，关于人脑怎样使用通过生物进化形成的非常清晰的结构，来达成思维模式识别这个重要的能力。虽然在皮质运作机制中有些细节我们现在还不能完全弄明白，但是我们对皮质运作机制需要的功能的了解却已经足够多，并可以设计算法以达到相同的目的。在开始理解新皮质时，我们就可以极大地增强它的能力，正如航空界极大地增强了伯努利原理的力量。新皮质的运作原理已被证明是世界上重要的思想，因为它能够呈现所有的知识和技能，并可以创造新的知识。毕竟，是新皮质创造了每一部小说、每首歌、每幅画、每个科学发现，以及其他人类思想的各种各样的产物。
在神经系统科学领域急需一个理论，将每天正在报道的分散和广泛的活动结合起来。统一理论在每一个重要的科学领域都是关键要求。在第1 章我会描述两位“思想实验”家怎样把生物和物理统一起来——在此之前这两个领域是极其混乱多变的。然后我会解释这个理论怎样被运用到大脑的结构中。
现在我们经常会大力赞赏人类大脑的复杂性。谷歌为一个要求评论这个话题的调查反馈了大约3 000 万条链接（我们无法在这儿转述反馈的真实评论的数量，因为有些链接的网站有很多评论，
有些则一个也没有）。“DNA 之父”
姆斯· 沃森（James
Watson）在1992 年写道：“大脑是、伟大的生物前沿领域，是我们在宇宙中发现的为复杂的东西。”他进一步解释了为什么自己相信“它包含上千亿细胞，它们内部通过上万亿节点连接，大脑使我们深感困惑”。
我同意沃森关于大脑是伟大的生物前沿领域的看法，但如果我们可以轻易地辨别出包含在细胞和节点中的易理解的（并可以再创造的）模式，它所包含的数十亿细胞和数万亿节点并不一定会使它的主要研究方法变得更复杂，尤其是在大量冗余模式存在的情况下。
让我们想一下什么叫“复杂”。森林复杂吗？答案取决于你看问题的角度。你会发现森林里有成百上千棵树，每一棵都不同。你又会发现每一棵树有成百上千的树枝，每个树枝也完全不同。你会进一步描述每个树枝的复杂特性。你的结论可能是：森林的复杂性远远超乎我们的想象。
但是，把森林看成很多树的方式其实是错误的。当然，树和树枝在部分上有极大的不同，但要正确理解森林的概念，你好先辨别出已找到的具有随机变量的冗余模式。这样才可以说森林的概念比树的概念简单得多。
大脑也是如此。它有一个类似的庞大的冗余组织，尤其是在新皮质结构中。就像我会在这本书里解释的，我们甚至可以说单个神经的复杂程度超过了整个新皮质结构的复杂程度。
我写这本书的目的并不是对人脑复杂性的老生常谈，而是为了揭开人脑基本的力量，包括其基本智力系统如何进行识别、记忆、预测。这些行为在新皮质里不断重复，产生了各种不同的想法。
核基因与粒线体基因里的遗传密码所组合出的生物多样性令人惊异，新皮质思想模式识别感知器里的格局连接及突触所产生的意见、思想及技巧也同样令人叹为观止。麻省理工学院神经学家塞巴斯蒂安·
尚博士（Sebastian Seung）相信：“基因无法决定一切，大脑神经元的连接才是人类身为智慧生物的重要部分。”
我们必须懂得分辨真正的构造复杂性和表面复杂性。曼德布罗特集
的图像因其复杂性而闻名。为理解其表面复杂性，我们可以将图像放大，其中的错综复杂不计其数，而且都不尽相同，但曼德布罗特集的设计及公式却非常简单：Z=Z2 C。其中，Z 代表复数（一对数字），C 代表常量。
我们不需要通过研究曼德布罗特集的功能来证明它的简单性，此公式在不同阶段会一直被反复使用，这和人脑是一样的。其不断重复的构造并不像曼德布洛特集的公式那么简单，但也不如一般有关人脑的书籍所说的那么复杂。新皮质构造在每个概念阶层不断重复。爱因斯坦曾说过：“任何一个聪明的蠢材都可以把事情搞得更大、更复杂，也更激烈。但往相反的方向化繁为简则需要很大的勇气。”
至此，我已经谈了很多关于大脑的事情。然而，思维是什么呢？比如，负责解决难题的新皮质是如何获得意识的呢？当我们讨论这个话题时，有多少种思维在我们的大脑里正激荡呢？有证据表明，可能不止一个。
另一个与思维相关的问题是：什么是自由意志，我们是否拥有自由意志？有实验表明，在意识到自身的决定之前，我们已经开始采取行动了。这是否意味着自由意志只是一种幻觉？
后，我们还要问：大脑里的哪些特点造就了我们的特性？我还是6 个月前的“我”吗？显然我已经不是以前的“我”，那我还是“我”吗？
让我们来看看思维的模式识别理论是如何解释这些存在已久的问题的。
在《人工智能的未来》这本书里，库兹韦尔坚信人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。它们甚至比人脑更具可塑性，并可放置在云端。他尤为关注人机的完美结合，为人工智能发展指明了新方向。库兹韦尔预言，只要仿生大脑新皮质与人脑新皮质
“对接”起来，就能创造无可限量的人类智能大爆发，迎接“奇点”的到来！
段永朝
财讯传媒集团首席战略官
如何创造意识、思维，也许是人类认识自然的*后难题，是意识对自己的回归。作为著名发明家、作家、未来主义者，库兹韦尔关于思维的研究和观点独特而惊人。他认为，在不久的未来，计算机会拥有人类大脑新皮质功能并超越人类，人类将与机器结合成为全新的物种，这非常像著名科幻作家弗诺
文奇在《深渊上的火》中描述的超级智能。库兹韦尔关于天分、创新和爱情的观点非常有启发性，他的其他不无争议的观点则将我们置于一个新的思考层次。在这些有的可靠、有的有争议的观点背后，是严谨的数学模型，例如隐马尔可夫模型。在这本书中，他反复强调了“加速循环规则”，即“加速回报定律”。库兹韦尔还预言，2045年是人类蜕变的奇点，让我们拭目以待。
李淼
中山大学教授
库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考，大胆地预言了人工智能的未来，他的想象力令人惊叹！*可贵之处在于，这一切都不是科学幻想，而是基于现有科技理论所进行的严谨推测。我期待着预言应验的那一天。
刘慈欣
中国当代知名科幻作家，畅销书《三体》作者
库兹韦尔这本有关思维的新书非常了不起，正为时下所需，而且言之凿凿！让人眼前一亮！
马文明斯基
人工智能之父， MIT人工智能实验室联合创始人
畅销书《情感机器》作者
雷
库兹韦尔对大脑和人工智能的理解将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。如果你关心其中任何一个方面，此书都值得一读！
彼得戴曼迪斯
奇点大学执行主席，畅销书《富足》《创业无畏》作者
雷
库兹韦尔，杰出的人工智能先驱之一，他用一本新书阐释了智能的本质，包括生物和非生物智能。此书将人类大脑描述成一种机器，他的重要发现强调了学习在大脑和人工智能中所起的关键作用。他提供了一张实现超人类智能的可靠路线图，这将是战胜未来的利器。
劳伊雷迪
卡内基梅隆大学机器人研究所创始董事，图灵奖获得者
库兹韦尔的书展现了他惊人的才能——综合来自各个领域的思想，然后以简单优美的语言呈现给读者。此书是即将到来的人工智能革命的序曲，而库兹韦尔有关人工智能的预言也将在这次革命中成真。
迪利普乔治
人工智能科学家，大脑新皮质层次结构模型研究先驱
[推荐序]
解放思想
段永朝
财讯传媒集团首席战略官
当我写下这个题目时，自己也不禁哑然失笑——多么熟悉的四个字啊！这篇谈论库兹韦尔新书的小文，砰然涌上心头的标题，竟是这样几个字。不过，你完全可以把这个标题翻译成时下流行的另外四个字：不明觉厉。
1928 年的某一天，加拿大脑神经外科医生威尔德· 彭菲尔德（Wilder
Graves Penfield）正在给一位患者做手术。手术探针接触到病人右侧颞叶的某个部位时，彭菲尔德小心翼翼地施加电流，刺激这个部位。奇迹发生了——病人仿佛看到了多年以前的熟悉画面，甚至“闻到了熟悉的味道”。电流刺激大脑皮层，竟然“唤醒”了病人沉封已久的记忆。25 年的持续研究后，彭菲尔德提出了“中央脑系统”学说，并因此被誉为脑神经科学的鼻祖。
美国哲学家希拉里·
普特南（Hilary Whitehall Putnam），在其1981 年出版的著作《理性、真理与历史》一书中，将这一情景所引发的“思想实验”描绘为“缸中之脑”。普特南的思想实验是：假想某个浸泡在营养液中的大脑通过细细的导线与躯干相连。这个大脑对躯体动作的意识发出的指令，通过导线双向传递——此刻，你会认为这还是一个生物学意义上的“人脑”吗？
“缸中之脑”的画面多少有点儿令人毛骨悚然。但不容否认的是，正是这一概念和彭菲尔德的实验，激发了大量研究者、科幻小说家的想象力。“赛博朋克”（Cyberpunk）也成为20 世纪50 年代人工智能萌发以来，科幻写作领域的新品种。大家所熟知的大片《黑客帝国》《盗梦空间》《源代码》等，无疑是这一领域震撼心灵的大作。提出“赛博空间”（Cyberspace）的加拿大小说家威廉·吉布森（William Ford Gibson）、创作《深渊》系列三部曲的著名科幻作家弗诺·文奇（Vernor Steffen Vinge），都是这一领域的大家。
雷·
库兹韦尔，正是这一行列中伟大的一位。
惊人的预言：加速回报定律
库兹韦尔是一位个性十足的电脑“极客”。当然，他还配得上互联网思想家、人工智能发明家、预言家等众多耀眼的称号。17 岁时，库兹韦尔参加一个电视猜谜节目《我有一个秘密》，他的表演技惊四座：他用计算机创作、合成了一首全新的乐曲。他对电脑与人脑之间关系的思考，以及摆弄电脑和人脑的兴趣，一直保持到今天，并渐渐孕育成一个惊人的定律：加速回报定律（the law of accelerating returns，亦称库兹韦尔定律）。
加速回报定律的内容有点儿貌不惊人。该定律认为，信息科技的发展按照指数规模爆炸，导致存储能力、计算能力、芯片规模、带宽的规模暴涨——如果只停留在这一步的话，加速回报定律就真的貌不惊人了。真正震撼的是库兹韦尔基于他的这个定律作出的预言。在本书中，这些预言和结论主要包括：
2029 年，新一代智能机将通过图灵测试；非生物意义上的人将在这一年出现。
脑新皮质模型——思维的模式识别理论：人的大脑记忆是层级结构；有3 亿多
个“模式识别器”。
大脑新皮质的主要作用，是“模式识别”，具备“分层学习能力”。
人工智能并非复制大脑，只不过是达到对等的技术。
大脑新皮质的能力包括创造力、自信、组织能力、感染力，以及反对正统想法的勇气。
仿真大脑（核心是仿生新皮质）在改变世界过程中的地位越来越重要。
“你必须有信仰。”
我个人的信仰飞跃是这样的：当机器说出它们的感受和感知经验，而我们相信 它们所说的是真的时，它们就真正成为有意识的人了。
判断一个实体是否有意识这一问题，本身就不科学。
自由意志的主要敌人：决定论。
进化创造大脑的主要原因是为了预见未来。
这里只摘取了11 条预言和结论，不算多。在库兹韦尔2005 年的著作《奇点临近》（The Singularity is Near ）中，为了阐述“奇点理论”，他自己一口气罗列了37 个要点。今天大家看到的这本书，不但是库兹韦尔对他数十年澎湃激荡的“思想狂想曲”的一次更加严密的阐述，也可以这么说：他比以往想得更明白了。
奇点：当计算机智能超越人类
先提出“智能爆炸”这一概念的，是与冯·诺依曼一道，为曼哈顿工程工作的著名波兰裔美籍数学家乌拉姆（Stanlalw Marcin Ulam）。在1958 年公开发表的乌拉姆与诺依曼的对话中，有这样一句直击心灵的话：“不断加速的科技进步，以及其对人类生活模式带来的改变，似乎把人类带到了一个可以称之为‘奇点’的阶段。在这个阶段过后，我们目前所熟知的人类的社会、艺术和生活模式，将不复存在。”“奇点”，这一数学史上的禁忌，成为学者们看待人类前景的一个绕不过去的术语。
什么是奇点？想想小学数学中关于除法的一条戒律吧：除数不能为0。为什么？回答这一问题要等到大学课堂，高等数学讲到微积分的时候——即便如此，这时候的所谓明白，也只不过是再次确认这条禁忌。在一个形如“1/x”的函数中，当x 无限逼近0的时候，这个函数的取值将趋向无穷大。这有什么意义吗？这是一个什么样的“点”？数学家讳莫如深。
当然，库兹韦尔只是把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”。这个隐喻就是，当智能机器的能力跨越这一临界点之后，人类的知识单元、连接数目、思考能力，将旋即步入令人晕眩的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识，将统统不复存在，所有的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。
“苏醒”，是科幻作家文奇使用的一个术语。1993 年，文奇在NASA 的一次研讨会上预言，50 年之内技术奇点终将来临。他将超越这一临界奇点之后的人类（确切地说，叫新人类）的状态，描绘为“智能电脑的苏醒”“超人智能共同体的苏醒”“宇宙的苏醒”。电子乌托邦、多维空间、星际旅行、平行宇宙、灵性智能体，花样繁多的未来想象，一直围绕着“奇点”“跨越奇点”展开——恰如你观赏科幻大片时的感受。但这一次，貌似是真的。
是真的吗？
旧脑与新脑
喜欢人工智能的科学爱好者们，对图灵测试一定不陌生。电脑能否超越人脑？这一简单的问题，可谓萦绕在每一位深入思考的计算机科学家、计算机科学爱好者的心头。虽然也有人指出，图灵测试的提法或许并不准确，因为“它暗示了智能以及通常意义上的思维，都具有与人类行为无法分离的特征”。
但是，我们通常的思维，往往是将机器和人分开来看、来比较的。在库兹韦尔这本书里，需要扭转的正是这个“偏见”。
在库兹韦尔看来，人工智能的关键并非通过物理手段制造出媲美、超越人脑的“非生物性智能机器”。这条路行不通。他给出的方法简单有效：将人脑与电脑“嫁接”起来。这听上去是不是有点像普特南说的“缸中之脑”？
在本书中，库兹韦尔用4 章的篇幅（第3~6 章），精心构筑了支撑他伟大预言的块基石。这块基石的目的，就是试图将大脑新皮质作为“新脑”的重要组成部分，与旧脑区别开来。
按照德国神经生理学家科比尼安·
布洛德曼（Korbinian Brodmann）的大脑分区模型，人的大脑被划分为额叶、顶叶、颞叶、枕叶以及边缘系统等若干区块。布洛德曼分区模型，已成为脑神经科学家研究不同大脑区域与人的感知、语言、运动、情感、意识等生理及心理活动的标准参考模型。
库兹韦尔的分析也建立在这一大脑分区模型的基础之上。但是，他进一步借用美国神经生理学家弗农·蒙卡斯尔（Vernon Mountcastle）关于“皮质柱”的发现，对大脑皮质理论提出了自己的见解。他认为，神经生理学家和心理学家广泛采纳的“赫布假设”，即“神经元是大脑新皮质学习的基本单元”是不正确的。大脑中有300 亿个神经元，它们参与学习、感知的基本单元是皮质柱，即神经元的集合。每个皮质柱大约包含100个神经元。而这样的皮质柱，被库兹韦尔称为“模式”。在库兹韦尔看来，奥秘就在这些从生理学上看是“皮质柱”，从心理学上看是“模式”的神经元集合当中。
哺乳动物的脑认知结构都呈现出“层级结构”的特点，这是具象感知到抽象思维之间得以顺畅转换的关键。大脑新皮质的生理结构，恰好也是这样的分层结构。库兹韦尔列举的大量研究成果证实，科学家对视觉皮质、嗅觉皮质的定向研究已经表明，在大脑皮质的分区、分层模型架构下，可以很好地解释外界感知、刺激– 反应、联想、记忆等一系列生理– 心理活动的内在机理。
但是，库兹韦尔发现，过去我们只是建立起了大脑皮质与生理反应、心理活动之间分层、分区的对应关系（当然，这一研究也远未达到完满的地步），却没有很好地解释这些生物信号、电信号是如何在层级模型的不同层级之间转换的。这其实是脑神经科学中奥妙无比的问题。分子细胞水平的微小生物化学变化，如何与痛心的眼泪、惊恐的眼神、抽搐的嘴角联系起来？
库兹韦尔的大胆预言是将大脑新皮质（他称之为新脑）和大脑旧皮质（对应旧脑）区别开来。所谓旧脑，就是负责处理记忆、动作协调、嗅觉、视觉等感知系统，以及与新皮质保持联系；所谓新脑，则是处理语言、运动、空间、推理、知觉等高级功能。
在训练、学习和进化的过程中，新皮质无疑扮演着至关重要的角色：识别模式、建立模式。库兹韦尔认为，只有建立起这样的模式识别机制，才能真正处理纷繁复杂的人类大脑所面对的各种问题，特别是意识、情感、想象和创造力的问题。
做好这些必要的铺垫之后，库兹韦尔的惊人预言开始有了一个大致的轮廓：将先进计算技术构筑而成的“非生物性大脑新皮质”，与人类的大脑新皮质“对接”起来，创造无可限量的人类智能大爆发的可能，迎接“奇点”的到来！这就是本书第7 章和第8 章的主题。
“苏醒”：你准备好了吗
当人造大脑新皮质可以制造出来的时候（库兹韦尔坚信这一点），这一“仿生大脑新皮质”就具备了媲美人类大脑的全部功能，甚至比人脑更具可塑性。比如，你可以将其放置在云端，与遥远的人类生物大脑远程相连。
连接人脑和智能仿生大脑的技术，已经有了很多雏形，比如新型的核磁共振技术、脑电波成像技术、弥散跟踪技术等。这些非侵入的大脑扫瞄技术，都可以扮演大脑信息双向交换的角色。
这一景象，其实已经在大量涌现的科幻作品中为人们所熟知。《黑客帝国》中的英雄Neo，他的躯体浸泡在生物营养液中，但大脑却可以与一个叫作Matrix 的超级电脑相连。人的意识、感知，都可以通过连线在人的肉身和超级大脑之间穿梭传递。很自然地，人们除了不断追问“这是真的吗”以外，更担心这样的问题：“我是谁？”
比2005 年写作《奇点临近》时思想更加成熟的库兹韦尔，在这部著作里用“信仰”来回应这一悬疑。他把这种对“人脑与电脑相对接”所产生的伦理学、哲学问题，终归之于“信仰的飞跃”。他在书中写道：“我个人的信仰飞跃是这样的：当机器说出它们的感受和感知经验，而我们相信它们所说的是真的时，它们就真正成为有意识的人了。”基于这样的信仰飞跃，库兹韦尔声称，“判断一个实体是否有意识这一问题，本身就不科学”。
当然，为了应对来自四面八方的种种诘难，库兹韦尔还是用后两章的篇幅，非常严肃、认真地回答了“意识问题”“自由意志问题”“身心问题”等非常“硬”的哲学命题。他的回答，你未必完全同意，但这些睿智之思，却在不停地刺激你的大脑皮质——这，正是这部著作难得的价值。
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