《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为，2045年，人工智能将超过人类智能，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“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！

       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，这恐怕是世间最了不起的奇迹了。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。

       我们的第一个发明是口语，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《最后的鬼魂之旅》（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 有一个最生动的例子，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最好范例——人类大脑。这可以说是人造机器文明史上最为重要的工作。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，全美范围内送信最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最重要的项目了。

       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，而与本书最密切相关的，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。

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，并最终成为大脑的主体。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，海马体存储最新记忆，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：登上能力层级顶端

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