人工智能毁灭人类！或从人类思维模仿开始

人工智能产品的未来发展，被很多业内人士和消费关心，甚至有人工智能毁灭人类的说法，那么，人工智能与人类智慧到底有什么区别，如果人工智能开始模仿人类思维，会有什么后果。

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。

独特的大脑造就了独一无二的我们

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的长句描写印象深刻！#p#副标题#e#

指数级增长的奥秘：加速回报定律

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。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）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。#p#副标题#e#

人工智能的未来：揭秘人类思维的奥秘

在我最新出版的《人工智能的未来》书中，我提出了思维模式识别理论（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，甚至在最近的围棋人机大战中达到职业九段的水准。

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最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。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数百万公里。当今世界还有很多其他人工智能的例子，在加速回报定律的影响下，未来在医疗、服务、教育等行业肯定还会出现更多的人工智能颠覆我们现有的生活。