编者注：本文最初发表在 2008 年的《大众科学》机器人特别报道中。作为 ScientificAmerican.com 的机器人深度报道的一部分，本文在网上发布。
在本世纪初的某个时候，机器的智能将超过人类。在四分之一世纪内，机器将展现人类智力、情感和技能的全部范围，从音乐和其他创造才能到身体运动。他们会声称自己有感觉，并且与当今的虚拟人格不同，当他们告诉我们时，会非常令人信服。到 2020 年左右，一台价值 1000 美元的计算机至少将与人脑的处理能力相匹配。到 2029 年，智能软件将在很大程度上被掌握，平均个人计算机将相当于 1000 个大脑。
一旦计算机达到与人类智力相当的水平，它们必然会超越它。例如，如果我学习法语，我无法轻易将这种学习下载给你。原因是，对于我们来说，学习涉及大脑细胞（神经元）之间以及被称为神经递质的生化物质浓度之间令人惊叹的复杂连接模式，这些神经递质使冲动能够从神经元传递到神经元。我们无法快速下载这些模式。但是快速下载将使我们的非生物创造物能够立即与数十亿其他机器分享它们所学到的知识。最终，非生物实体不仅会掌握它们自己的全部知识，还会掌握我们所有人的知识。
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随着这种情况的发生，人类和机器之间将不再有明显的区别。我们已经将计算机——神经植入物——直接放入人脑中，以对抗帕金森病和多发性硬化症引起的震颤。我们有恢复听力的耳蜗植入物。美国正在开发一种视网膜植入物，旨在为
一些盲人提供至少一些视觉感知，基本上是通过替换大脑的某些视觉处理电路来实现的。埃默里大学的一个科学家团队在一个瘫痪的中风患者的大脑中植入了一个芯片，该芯片使他能够使用他的脑力在计算机屏幕上移动光标。
在 2020 年代，神经植入物将改善我们的感官体验、记忆和思维。到 2030 年，你将不再只是打电话给朋友，你将能够在例如一个虚拟的莫桑比克野生动物保护区中见面，这将显得非常真实。你将能够与任何人（真实的或模拟的），无论身体距离如何，进行任何类型的体验——商业、社交、性。
生命和技术如何进化 为了深入了解我刚才所做的预测的类型，重要的是要认识到信息技术正在呈指数级发展。指数过程开始缓慢，但最终其步伐会极其迅速地加快。（我对我的论点的更完整的记录包含在我最近的书《奇点临近》中。）
生物生命的进化和技术的进化都遵循相同的模式：它们需要很长时间才能开始，但是进步建立在彼此的基础上，并且进步以越来越快的速度爆发。我们现在正在进入技术进化曲线的爆发部分。
考虑一下：地球形成花费了数十亿年的时间。又花了 20 亿年的时间才开始出现生命，并且几乎用了同样长的时间才使分子组织成大约 7 亿年前的第一个多细胞植物和动物。随着哺乳动物在大约 6500 万年前继承地球，进化的步伐加快了。随着灵长类动物的出现，进化的进步以数百万年为单位来衡量，导致大约 50 万年前的智人出现。
技术的进化是进化过程的延续，这个进化过程首先产生了我们——技术创造物种。我们的祖先花了数万年的时间才弄清楚磨快石头的两面可以制造出有用的工具。然后，在本千年早些时候，技术发生重大范式转变所需的时间已经缩短到数百年。
19 世纪期间，步伐继续加快，在此期间，技术进步相当于之前 10 个世纪的进步。20 世纪前二十年的进步与整个 19 世纪的进步相当。如今，重大的技术变革只需要几年时间；例如，万维网已经是一种普遍的通信和商业形式，它在 20 年前并不存在。十年前，几乎没有人使用搜索引擎。
计算技术也正在经历同样的指数级增长。在过去的几十年里，这种扩张的一个关键因素可以用摩尔定律来描述。英特尔的联合创始人戈登·摩尔在 1960 年代中期指出，技术人员每 12 个月就会将集成电路上的晶体管密度增加一倍。这意味着计算机的容量和单位成本的速度都会定期加倍。在 1970 年代中期，摩尔将其对翻倍时间的观察修订为更准确的估计，约为 24 个月，而这一趋势多年来一直持续。
经过数十年的专注服务，摩尔定律将在 2019 年左右完成其进程。届时，晶体管的特征将只有几个原子的宽度。但是新的计算机架构将继续推动计算的指数级增长。例如，已经设计出计算立方体，它将提供数千层的电路，而不仅仅像今天的计算机芯片那样只有一层。其他有望使计算密度数量级增加的技术包括由碳原子制成的纳米管电路、光学计算、晶体计算和分子计算。
我们可以很容易地通过绘制 20 世纪 49 台著名的计算机器的速度（以每秒指令数表示）与 1000 美元（以不变美元表示）的关系来了解计算的进展 [请参阅对页上的插图]。该图是对指数增长的研究：计算机单位成本的速度在 1910 年至 1950 年之间每三年翻一番，在 1950 年至 1966 年之间每两年翻一番，现在每年翻一番。花了 90 年的时间才实现了第一台能够执行每秒一百万条指令 (MIPS) 的价值 1000 美元的计算机。现在，我们每天为一台价值 1000 美元的计算机增加一个额外的 MIPS。
为什么回报会加速 为什么我们看到生物生命、技术和计算领域都出现指数级进步？这是任何进化过程的基本属性的结果，我将其称为加速回报定律。随着秩序呈指数级增长（这反映了进化的本质），重要事件之间的时间间隔会缩短。进步加快。回报——该过程的有价值的产品——以非线性速度加速。计算的性价比不断增长是这种加速回报的一个重要例子。
对预测的一个常见批评是，它们依赖于对当前趋势的无端推断，而没有考虑到可能改变这些趋势的力量。但是，进化过程会加速，因为它建立在过去的成就之上，包括改进其自身进一步进化的手段。它继续指数级增长所需的资源是它自身不断增长的秩序以及进化过程发生的环境中的混乱，这为进一步多样性提供了选择。这两种资源基本上是无限的。
加速回报定律表明，到 2020 年左右，一台价值 1000 美元的个人计算机将具有人脑的处理能力——每秒 2000 万亿次计算。这些估计是基于已经成功模拟的大脑区域得出的。到 2055 年，价值 1000 美元的计算将等于地球上所有人脑的处理能力（当然，我可能错了一两年）。
编程智能 这是对处理能力的预测，这是机器实现人类水平智能的必要但不充分的条件。更重要的是智能的软件。
创建此软件的一种方法是费力地编程复杂过程的规则。另一种方法是“复杂性理论”（也称为混沌理论）计算，其中自组织算法以类似于人类学习的方式逐渐学习信息模式。一种这样的方法，神经网络，是基于哺乳动物神经元的简化数学模型。另一种称为遗传（或进化）算法的方法是基于允许智能解决方案在模拟的进化过程中逐渐发展。
然而，最终，我们将通过复制我们能得到的最好的智能实体来学习编程智能：人脑本身。我们将对人脑进行逆向工程，对我们来说幸运的是，它甚至没有版权！
实现此目标最直接的方法是通过破坏性扫描：取一个在即将过期之前刚刚冻结的大脑，并一次检查一个非常薄的切片，以揭示每个神经元、神经元之间的连接以及神经元之间每个间隙（这些间隙称为突触）的神经递质浓度。一位被判刑的杀手已经允许扫描他的大脑和身体，并且可以在国家医学图书馆的网站上访问他的全部 150 亿字节 (www.nlm.nih.gov/research/visible/visible_gallery.html)。这些扫描的分辨率还远远不够满足我们的目的，但这些数据至少使我们能够开始考虑这些问题。
我们还有非侵入式扫描技术，包括高分辨率磁共振成像 (MRI) 和其他技术。最近的扫描方法可以对活体大脑中的单个神经元间连接进行成像，并实时显示它们的激活情况。这些技术不断提高的分辨率和速度最终将使我们能够解析神经元之间的连接。快速改进再次是加速回报定律的结果，因为大量的计算是高分辨率成像的主要要素。
另一种方法是将微型机器人（或“纳米机器人”）发送到血液中，并对其进行编程以探索每根毛细血管，监测大脑的连接和神经递质浓度。
奇幻航程 尽管这种小型化的复杂机器人至少还需要几十年才能出现，但它们探测我们身体最深处的能力将是深远的。它们将彼此无线通信，并将它们的发现报告给其他计算机。结果将是从内部进行的对大脑的非侵入式扫描。
此场景所需的大多数技术已经存在，尽管尚未达到所需的微观尺寸。然而，将它们小型化到所需的小尺寸将反映加速回报定律的本质。例如，集成电路上的晶体管每 10 年在每个线性尺寸上缩小大约五倍。
这些嵌入式纳米机器人的能力将不仅限于被动监测等角色。最终，它们可以被构建为直接与我们大脑中的神经回路进行通信，从而增强或扩展我们的心理能力。我们已经拥有可以与神经元通信的电子设备，通过检测它们的活动来触发附近神经元的放电或抑制它们的放电。嵌入式纳米机器人将能够重新编程神经连接，以提供虚拟现实体验，并增强我们的模式识别和其他认知能力。
为了解码和理解大脑的信息处理方法（顺便说一句，它结合了数字和模拟方法），不必看到每一个连接，因为每个区域内都存在大量的冗余。我们已经在应用这个逆向工程过程早期阶段的见解。例如，在语音识别方面，我们已经解码并复制了大脑早期处理声音的阶段。
或许比这种扫描大脑来理解它的方法更有趣的是，扫描大脑的目的是为了下载它。我们将绘制出所有神经元、突触和神经递质浓度的位置、相互连接和内容。然后，包括大脑记忆在内的整个组织将被重新创建在数字-模拟计算机上。
为了做到这一点，我们需要了解局部大脑过程，并且已经取得了进展。南加州大学的西奥多·W·伯杰和他的同事们已经构建了与大量神经元簇的处理特性精确匹配的集成电路。加州理工学院的卡弗·A·米德和他的同事们构建了各种模拟哺乳动物神经回路数字-模拟特性的集成电路。还有大脑视觉处理区域以及小脑（负责技能形成的区域）的模拟。
绘制人类大脑的完整地图并不像听起来那么令人生畏。“人类基因组计划”最初提出时似乎是不切实际的。按照20年前扫描基因密码的速度，完成基因组需要数千年。但是，根据加速回报定律，DNA测序能力每年翻一番，该项目于2003年按时完成。
到本世纪的第三个十年，我们将能够创建人类大脑计算相关特征的完整、详细地图，并在先进的神经计算机中重新创建这些设计。我们还将为我们的机器提供各种各样的身体，从虚拟现实中的虚拟身体到由纳米机器人群组成的身体，以及人形机器人。
它会有意识吗？这些可能性引发了一系列有趣的问题。假设我们扫描某人的大脑，并将由此产生的“思维文件”恢复到合适的计算介质中。从这种操作中产生的实体会有意识吗？这个实体在其他人看来将具有非常相似的性格、历史和记忆。对一些人来说，这足以定义意识。对于另一些人，例如物理学家和作家詹姆斯·特雷菲尔，没有逻辑上的重构可以达到人类的意识，尽管特雷菲尔承认计算机可能会以某种新的方式变得有意识。
我们在什么时候认为一个实体是有意识的、有自我意识的、有自由意志的？我们如何区分一个有意识的过程和一个只是表现得像有意识的过程？如果这个实体在说“我感到孤独，请陪伴我”时非常令人信服，这是否可以解决问题？
如果你问机器中的“人”，它会极力声称自己是原先的那个人。如果我们扫描，比如说，我，并将该信息恢复到一台神经计算机中，那么出现的那个人会认为他是（并且一直是）我（或者至少他会那样表现）。他会说：“我在纽约皇后区长大，在麻省理工学院上大学，留在波士顿地区，在那里走进扫描仪，然后在机器里醒来。嘿，这项技术真的管用。”
但是等等，这真的是我吗？首先，老雷（那是我）仍然存在于我基于碳细胞的大脑中。
新的实体是否能够体验精神体验？因为它的脑部处理过程实际上是相同的，所以它的行为将与它所基于的人的行为相当。因此，它肯定会声称自己拥有一个人所声称的全部情感和精神体验。
没有客观的测试可以绝对地确定意识。我们无法客观地衡量主观体验（这与“客观”和“主观”概念的本质有关）。我们只能衡量它的相关性，例如行为。新的实体看起来会有意识，而它们是否真的有意识不会影响它们的行为。正如我们今天争论诸如动物等非人类实体的意识一样，我们肯定会争论非生物智能实体的潜在意识。从实际的角度来看，我们将接受它们的说法。如果我们不这样做，它们会生气。
在本世纪结束之前，加速回报定律告诉我们，地球上创造技术的物种——我们——将与我们自己的技术融合。当这种情况发生时，我们可能会问：通过神经植入物增强了一百万倍的人脑，与基于人类大脑逆向工程，随后被增强和扩展的非生物智能之间有什么区别？
进化的引擎利用其一个时期（人类）的创新来创造下一个时期（智能机器）。随后的里程碑将是机器在没有人类干预的情况下创造自己的下一代。
一个进化过程会加速，因为它建立在自身进一步进化的手段之上。人类已经超越了进化。我们创造智能实体所用的时间远远少于创造我们的进化过程所用的时间。人类智能——进化的产物——已经超越了它。同样，我们现在在计算机中创造的智能很快也将超过其创造者的智能。