智能简史-第2部分
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例子，2乘以2乘以2乘以2……（10次）等于1 024。如果你这样乘20次会得到1 048 576，也就是大概100万。如果你这样乘30次，你会得到10亿，乘40次会得到万亿，等等。摩尔定律在过去的40年一直是有效的，以至于倍数增加得到的数字非常巨大。我称之为“巨大的摩尔倍增”。
摩尔定律是芯片上电路尺寸不断缩小的结果，以至于电子（一种基本粒子，它在电路中的流动形成电流）在电子元件（例如两个晶体管）间传递的距离被缩短了。根据爱因斯坦的理论，物体可以移动的最快速度是光速（大概300 000千米/秒），并且这也是电流必须遵守的自然常量。如果两个电子元件间的距离被缩短了，它们之间电子信号的传递距离也将缩短，因此，通过这个距离所需要的时间就会更少（以恒定的光速）。
芯片制作公司在过去几十年里投入了巨大的精力来使电路变得更小，使之分布得更加密集，以便让它们运行得更快。微处理芯片运行越快，就会越经济。如果你是加州“硅谷”中一家制造芯片公司的CEO，而你的竞争对手比你早6个月在市场上推出一款比你（的产品）快30％的芯片，那么你的公司可能会破产，而竞争对手的市场份额会大幅增长，因为每个人都想拥有一台更快的计算机。因此，在过去的几十年，电子线路变得更小更快。
摩尔定律还能够保持多长时间的有效性呢？如果一直有效到2020年，海量内存芯片上电路尺寸可能允许在一个原子上面存储一个比特（一个“比特”是一个 “二进制数字”，一个“0”或者一个“1”，是计算机进行运算所代表的数字和符号）的信息。那么，一个这样等量级的物体，比如说苹果，包含多少个原子（即苹果这么大的存储器可以存储多少比特）呢？答案是令人吃惊的，有万亿万亿个原子（比特），就是说，1后面跟24 个零。
你现在是不是慢慢开始了解，为什么我如此相信21世纪晚期高度智能机器会比人聪明万亿个万亿倍。
21世纪科技不仅将会在一个原子上存储一个比特的信息，今后还会采用一种新的名为“量子计算”的计算方式。这种新的计算方式和人类20世纪所通用的“传统计算”完全不同。第3章将试着大致介绍一下量子计算原理，因为在不远的将来，它极有可能成为计算机的基础。
在这里先跟大家简单介绍量子计算的一些基本特征。如果用一串N比特（在计算机科学里称作一个“寄存器”，例如，001011101111010）进行某种计算操作（先不管目前进行何种的操作），用“传统计算”会需要一定量的时间。然而在同样的时间里，采用“量子计算”技术，可以进行2N这样的运算。当N 变得很大时，2N变得令人惊讶的巨大。因此，量子计算的潜能是极大优越于传统计算的。既然摩尔定律很可能带我们进入原子等级，在这个范围里，“量子力学” 这个物理规则将会被应用，人类将必须用量子理论进行量子计算。因此，在过去一些年里，理论研究和试验上人们都投入了巨大的努力，以理解和制造“量子计算机”。
在量子计算机推向大众之前，量子计算仍然有很多概念和运用上的困难有待解决。但是面对这些困难，每个月都有进步，所以我相信，拥有实用的量子计算机只是时间上的问题。
如果把每原子存储1比特的记忆存储能力和量子计算方式结合起来，其组合能力是“爆炸性”的。21世纪计算机可能拥有的潜在计算能力会比现在计算机的能力高万亿万亿个万亿倍。
说到这里，希望我所讲的你们都能理解。
论述到现在，你们的理解可能比我所讲的更超前，并且会反对我，因为我似乎在暗示，大规模存储能力和惊人的运算能力就足以产生高智能机器，其他的什么都不需要。我也因为这一点而被我的某些同事指责，所以请先让我陈述一下对于这个问题的一些观点。
有些人（例如，因黑洞理论闻名的罗杰·彭罗斯爵士以及他的主要竞争对手英国宇宙学家斯蒂芬·霍金）认为要产生智能机器需要的远不止是大规模的计算能力。彭罗斯声称意识也是必要的，并且认为需要新的物理知识来理解自然中意识如何产生，并借此来创造
机器人工意识。
我并不介意这些反对的声音，又或许这样的批评是对的。但即使这样，他们的反对也无法改变我的基本论题，因为这也许只是延迟几十年，直到意识的本质被更好地理解。我认为，要理解自然是怎样创造我们的，只是一个时间问题。也就是说，我预计科学会逐渐理解“胚胎发育”的过程，这是从一个受精卵细胞到包含万亿个细胞的胚胎然后形成一个婴儿的过程。
我们自己，既有智慧又有意识，就是一个存在的证据，即证明自然界可以以一种适合的方式排列大分子来制造我们。当一个孕妇进食后，她所摄取食物里面的一些大分子会被重新组合，然后自己去组合包含万亿万亿个原子的大分子结构，就是她的婴儿。婴儿就是由于大分子的自我排列组合而形成的一个有效的三维的并且有意识和智慧的生物。
自然界通过进化已经找到了一种解决这一问题的方法，所以这个问题是可以解决的。如果科学家想制造有智慧有意识的机器，一个显而易见的办法就是通过尽可能地复制自然界创造意识的途径来实现。或迟或早，科学会产生一种和人类一样运作的人工生命形式。
同样，如果科学对于生物大脑的工作原理有更深入的了解，那么制造人工大脑将变得更加容易。尽管过去一个世纪甚至在更长时间里，神经科学家们投入了大量的精力来试图理解人类大脑工作的基本原理。但不幸的是，当代神经科学对于人类大脑工作原理的了解仍然十分有限。迄今为止，在神经元微电路层次上，对于神经电路怎样高度联系以实现大脑工作方面的了解还是很少。科学家们依然缺少用于仔细研究大脑结构的工具。
然而，随着科技进步人们可以制造越来越小的设备——从微米级达到纳米级。比如说，当设备从百万分之一米（细菌的大小）变得只有十亿分之一米（分子的大小）的时候，制造分子级机器人来探索大脑如何工作将成为可能。
关于生物大脑工作原理的科学知识到现在之所以还非常有限，正是由于我们现在使用的工具非常有限。但是，随着分子级工具（称作纳米科技）的出现，神经学家将会有一套强有力的崭新工具用来探索生物大脑，该领域的研究也会取得很快的进展。
像我这样的人工大脑制作者将会利用这些新创建的神经科学原理，迅速地把它们应用到人工大脑结构上。
可能不久人们便会破解很多生物大脑的工作原理，从而将会产生一种能够在神经元电路基础上解释的—— 如为什么爱因斯坦的大脑会比绝大多数人聪明很多的“智能理论”。这样的智能理论一旦存在，对于像我这样的神经工程师来说，就可以用一种更工程化的方法来制造大脑。我们将不必去做“神经科学的奴隶”。我们可以使用一种替代方式来制造人工智能机器（虽然一开始是基于神经科学原理的）。
当拥有了纳米科技工具提供的崭新的神经科学知识，量子计算以及一个原子存储一个比特所允许的惊人的计算能力，像我这样的人工大脑制造者才可能具备制造真正有意识的人工智能机器所需的所有要素。
现在有很多问题被提出，我将在本书大部分章节里试着解答它们。让我们把目光投向未来，想象一下上述的科技将怎样影响我们普通人的生活。
很快，购买人工大脑控制
机器人来做家务将变为现实。如果这些机器人的价格变得可以承受，那么对于它们的需求将变得非常巨大。我相信，不久，世界经济将依靠这些基于人工大脑的计算机。这样的设备将变得非常有用和流行，以至于地球上的每一个人都想拥有。随着科技和经济的进步，这种设备在全球市场将会快速增长以至于地球上的大多数政治家都会支持它。不仅商务公司会热衷于制造更聪明更有用的机器人和基于人工大脑的各种设备，就连各国军事领域也将广泛采用这种技术。
在未来几十年，地球将真正形成一个全球性国家，但有全球性的警察维护全球性的法律这种可能性是很小的。相反，我认为在下半个世纪为成为世界上最强大国家而产生的政治对立将白热化。这样就会使处于敌对状态的国家不允许对方研发出更聪明的机器士兵和其他基于人工大脑的国防系统。因此，国家政府将会加强为军方服务的人工大脑研究的发展，这将不限于商务应用，就像一个世纪以来其他技术的发展模式一样。
所以，人工大脑的机器人和相应领域的崛起，看起来是不可阻挡的。要阻挡商业及军方的推动力是很难想象的，除非某种大规模的政治运动才可以阻止它。
如何才能引发这样的运动？
试想几十年以后，几百万人都买了家务机器人、性机器人、教学机器人、育儿机器人、伴侣机器人、友谊机器人，等等，并且这些人工大脑控制机器人可以很好地理解人类语言并与人类交谈。一些年之后会发生什么呢？毫无疑问，早年那些型号的机器人会因为是老式的而变得没有吸引力。新型号机器人因为有更高质量的语言能力而被认为是更“智能的”。它们会更好地理解并与人类沟通。它们的行动指令会更丰富。一句话，它们会很快替代早期型号的机器人。
那么大家会怎样呢？当然，他们会丢弃老式机器人去买新型的，或者把他们的老式机器人进行人工神经元电路升级。之后，这样的过程将反复出现，就像20世纪80年代至90年代人们购买个人电脑那样。
然而，有些爱思考的购买者会发现一代一代的家用机器和机器人变得越来越聪明，并且机器人和人类智商的差异越来越小。当机器人真的变得非常聪明后，几百万的机器人拥有者会开始问自己一些有趣的问题。诸如：
“这些人工大脑机器人会变得多聪明呢？”
“它们会变得和人类一样聪明吗？”
“如果可能，那是一件好事吗？”
“这些
机器人会变得足够聪明而成为人类的威胁吗？”
“这些机器人会比人类聪明吗？”
“如果能够，会聪明多少呢？”
“人类应不应该允许这些机器人比人类聪明呢？”
“当它们变得比人类聪明时，它们会认为人类是地球上的瘟疫或癌症而把人类灭绝吗？”
“人类应该为这些可能发生的事情冒险吗？”
“机器人人工智商需要设置一个限制吗，使机器人足够聪明从而有利于人类但不至于成为人类的威胁？”
“政治上、军事上、经济上有阻碍机器人逐年变得更聪明的可能性吗？”
“有很多人认为，制造超智能机器是人类的使命。这些人不喜欢对人工智商设置任何限制。这会在人类间产生冲突吗？”
随着人工智能机器的出现以及制造更强能力的人工大脑，会出现更多诸如此类的问题。
我又是怎样看待人类应对人工智能机器的�
