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，机器将展现出全方位的人类智力、情感和技能，从音乐和其他创造才能到肢体运动。它们会声称自己有感情，而且与今天的虚拟人格不同，当它们这样告诉我们时，会非常令人信服。到2020年左右，一台价值1000美元的电脑至少能匹敌人脑的处理能力。到2029年，智能软件将在很大程度上被掌握，平均个人电脑将相当于1000个大脑。
一旦计算机达到与人类智能相当的水平，它们必然会超越它。例如，如果我学会了法语，我无法轻易地将这种学习下载给你。原因是，对我们来说，学习涉及到大脑细胞（神经元）之间以及神经递质（使冲动从一个神经元传递到另一个神经元的生化物质）浓度之间令人惊叹的复杂连接模式。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造物能够立即与数十亿台其他机器分享它们所学到的东西。最终，非生物实体不仅将掌握它们自身知识的总和，也将掌握我们所有人的知识。
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——直接植入人体大脑，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，旨在为一些失明人士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回路。埃默里大学的一个科学家团队在一个瘫痪的中风受害者的大脑中植入了一个芯片，使他能够用他的脑力在电脑屏幕上移动光标。
支持科学新闻事业
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻事业 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保有关塑造我们今天世界的发现和想法的具有影响力的故事的未来。
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，你将不再只是给朋友打电话，你将能够在例如一个虚拟的莫桑比克野生动物保护区相遇，这将显得非常真实。你将能够与任何人（无论真实或模拟），进行任何类型的体验——商务、社交、性——无论物理距离有多远。
[分隔符] 生命和技术如何进化
为了深入了解我刚才所做的预测，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。（我对这个论点的更完整论证包含在我最近出版的书《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：它们都需要很长时间才能启动，但进步是相互积累的，进步以越来越快的速度爆发。我们现在正进入技术进化曲线的爆发部分。
想一想：地球花了数十亿年才形成。又花了20亿年生命才开始，几乎又花了同样长的时间分子才组织成大约7亿年前的第一个多细胞植物和动物。随着大约6500万年前哺乳动物继承地球，进化的步伐加快了。随着灵长类动物的出现，进化进步以数百万年为单位来衡量，最终在大约50万年前产生了智人。
技术的进化一直是进化过程的延续，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才弄明白，将石头的两面都磨尖可以制造有用的工具。然后，在本千年早期，技术重大范式转变所需的时间已经缩短到数百年。
19世纪，这一步伐继续加快，技术进步相当于之前10个世纪的总和。20世纪头二十年的进步与整个19世纪的进步相当。今天，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，但仅仅在20年前还不存在。十年前，几乎没有人使用搜索引擎。
计算技术正在经历同样的指数增长。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20世纪60年代中期注意到，技术专家一直在每12个月将集成电路上的晶体管密度翻一番。这意味着计算机的容量和单位成本的速度都在定期翻一番。在20世纪70年代中期，摩尔将他对翻一番时间的观察修正为更准确的估计，约为24个月，这一趋势多年来一直持续。
经过数十年的忠诚服务，摩尔定律将在2019年左右结束其进程。到那时，晶体管的特征尺寸将只有几个原子宽。但是，新的计算机架构将继续推动计算的指数级增长。例如，计算立方体已经在设计中，它将提供数千层电路，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提高几个数量级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。
我们可以很容易地看到计算的进步，方法是绘制20世纪49台著名计算机器的每1000美元（以不变美元计算）的速度（以每秒指令数计）[参见对页插图]。该图是对指数增长的研究：计算机的单位成本速度在1910年至1950年间每三年翻一番，在1950年至1966年间每两年翻一番，现在是每年翻一番。花了90年时间才实现了第一台价值1000美元的计算机，能够每秒执行一百万条指令（MIPS）。现在，我们每天都会为一台价值1000美元的电脑增加额外的MIPS。
[分隔符] 为什么回报会加速
为什么我们看到指数级的进步发生在生物生命、技术和计算领域？这是任何进化过程的一个基本属性的结果，我称之为加速回报定律。随着秩序呈指数级增长（这反映了进化的本质），显著事件之间的时间间隔会缩短。进步加速。回报——该过程的宝贵产物——以非线性速度加速。计算价格性能的加速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外推，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。它继续指数增长所需的资源是其自身不断增长的秩序和进化过程发生的环境中的混乱，这为进一步多样化提供了选择。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美元的个人电脑将具有人脑的处理能力——每秒2000万亿次计算。这些估计是基于大脑中已经成功模拟的区域。到2055年，价值1000美元的计算能力将相当于地球上所有人脑的处理能力（当然，我可能会有一两年的误差）。
[分隔符] 编程智能
这就是对处理能力的预测，这是机器实现人类水平智能的必要条件，但不是充分条件。更重要的是智能软件。
创建这种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，其中自组织算法逐渐学习信息模式，其方式类似于人类学习。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。另一种方法，称为遗传（或进化）算法，是基于允许智能解决方案在模拟进化过程中逐渐发展。
然而，最终，我们将通过复制我们能找到的最好的智能实体来学习编程智能：人脑本身。我们将逆向工程人脑，幸运的是，它甚至没有版权！
实现这一目标最直接的方法是破坏性扫描：取一个在即将死亡之前刚刚冷冻的大脑，一次检查一个非常薄的切片，以揭示每个神经元、神经元间连接和神经元之间每个间隙（这些间隙称为突触）的神经递质浓度。一位被判死刑的杀手已经允许扫描他的大脑和身体，并且可以在美国国家医学图书馆的网站上访问他的全部150亿字节信息 (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思考这些问题。
我们也有非侵入性扫描技术，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，并显示它们实时放电。这些技术不断提高的分辨率和速度最终将使我们能够分辨神经元之间的连接。快速改进再次是加速回报定律的结果，因为大规模计算是更高分辨率成像的主要因素。
另一种方法是将微型机器人（或“纳米机器人”）送入血液中，并对它们进行编程，以探索每条毛细血管，监测大脑的连接和神经递质浓度。
[分隔符] 奇妙的航程
虽然如此精密的微型机器人至少还需要几十年才能问世，但它们在探测我们身体最深处的用途将是深远的。它们将彼此进行无线通信，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性扫描。
这种场景所需的大多数技术已经存在，尽管没有达到所需微型尺寸。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的尺寸每10年在线性尺寸上缩小大约五倍。
这些嵌入式纳米机器人的功能将不仅限于监测等被动角色。最终，可以构建它们以直接与我们大脑中的神经元回路通信，从而增强或扩展我们的心智能力。我们已经拥有电子设备，可以通过检测神经元的活动并触发附近神经元放电或抑制它们放电来与神经元通信。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），没有必要看到每个连接，因为每个区域内都有大量的冗余。我们已经应用了来自这个逆向工程过程早期阶段的见解。例如，在语音识别中，我们已经解码并复制了大脑早期的声音处理阶段。
可能比这种扫描大脑以理解它的方法更有趣的是扫描大脑以进行下载的目的。我们将绘制所有神经元、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在数字-模拟计算机上重建。
要做到这一点，我们需要了解局部大脑过程，并且进展正在进行中。西奥多·W·伯杰和他在南加州大学的同事已经构建了精确匹配大量神经元簇处理特性的集成电路。卡弗·A·米德和他在加州理工学院的同事已经构建了各种模拟哺乳动物神经回路的数字-模拟特性的集成电路。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。
开发完整的人脑地图并不像听起来那么令人生畏。人类基因组计划在最初提出时似乎是不切实际的。按照20年前可能扫描基因代码的速度，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，我们将能够创建完整、详细的人脑计算相关特征图，并在先进的神经计算机中重建这些设计。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集群组成的身体，以及人形机器人。
[分隔符] 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“心智文件”恢复到合适的计算介质中。从这种操作中出现的实体会有意识吗？这个存在对其他人来说似乎具有非常相似的个性、历史和记忆。对于某些人来说，这足以定义意识。对于另一些人，例如物理学家兼作家詹姆斯·特菲尔来说，没有逻辑重建可以达到人类意识，尽管特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，是自我意识的，拥有自由意志？我们如何区分有意识的过程和只是看起来有意识的过程？如果当实体说“我很孤独，请陪陪我”时非常令人信服，这是否就解决了问题？
如果你问机器中的“人”，它会极力声称自己是原来的那个人。如果我们扫描，比如说，我，并将该信息恢复到神经计算机中，那么出现的人会认为他是我（并且一直是我）（或者至少他会那样行动）。他会说：“我在纽约皇后区长大，在麻省理工学院上了大学，留在波士顿地区，在那里走进扫描仪，然后在这里的机器中醒来。嘿，这项技术真的有效。”
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。
新实体能够体验精神体验吗？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，它肯定会声称拥有一个人声称拥有的全方位的情感和精神体验。
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。新实体看起来会是有意识的，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，我们将接受他们的说法。如果我们不这样做，他们会生气的。
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：神经植入物增强了一百万倍的人脑与基于人脑逆向工程的非生物智能（随后得到增强和扩展）之间有什么区别？
进化的引擎利用了前一个时期（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为干预的情况下创造自己的下一代。
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。人类已经战胜了进化。我们创造智能实体的速度比创造我们的进化过程所花费的时间要少得多。人类智能——进化的产物——已经超越了进化本身。因此，我们现在在计算机中创造的智能很快将超过其创造者的智能。
[分隔符] 作者
雷·库兹韦尔是 Kurzweil Technologies, Inc. 的首席执行官。他领导团队制造了第一台印刷文本语音朗读机、第一套全字体（“任何”字体）光学字符识别系统、第一个文本到语音合成器、第一个能够重现大钢琴的音乐合成器以及第一个商业化的大词汇量语音识别系统。