AI的25种可能(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：约翰·布罗克曼（John Brockman）

出版社：浙江人民出版社

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AI的25种可能试读：

真正的互联网思想家，又一部科技思想荟萃的杰作！布罗克曼的个人魅力总是能聚集互联网、人工智能领域的最强大脑，展现深刻的技术思想和前沿洞察。段永朝苇草智酷创始合伙人

建筑学家威廉·J.米切尔曾有一个比喻:人不过是猿猴的1.0版。现在，经由各种比特的武装，人类终于将自己升级到猿猴2.0版。他们将如何处理自己的原子之身呢？这是今日顶尖思想者不得不回答的“大问题”。胡　泳博士，北京大学新闻与传播学院教授

本书提供了跨学科视角的人工智能发展洞见，尤其睿智地指出，人工智能不仅需要更有智慧的科技属性，更需要人类本身固有的善良本质。陈　劲清华大学教授，技术创新管理专家

一个人的格局和视野取决于他思考什么样的问题，而他未来的思考，在很大程度上取决于他现在的阅读。这套书会让你相信，在生活的苟且之外，的确有一群伟大的头脑在充满诗意的远方运转。周　涛电子科技大学教授、互联网科学研究中心主任

布罗克曼是科学掮客，他有个所谓“第三种文化”的理论，就是理科生写的科普，算是对C.P.斯诺文理“两种文化”矛盾的补充。布罗克曼每年都会组织一批科学家开沙龙，然后把沙龙的言论结集出书。今年的主题是“人工智能”。考虑到今年美国科学界的诡异气氛和他自己的年龄，这本书可能是他编的最后一本文集了。值得一看。尼　克乌镇智库理事长，《人工智能简史》作者

世界上公认有智慧的一群人，每年就着一个主题，每个人写一篇文章，然后结集出一本书，这就是出版历史上神奇的“对话最伟大的头脑”系列丛书。我有点担心，你看完一本之后，会把湛庐文化的这一套书全都拿下。嗯，你会和我一样，忍不住的。罗振宇得到App创始人

以科学精神为内核，无尽跨界，Edge就是这样一个精英网络沙龙。每年，Edge会提出一个年度问题，沙龙成员依次作答，最终结集出版。不要指望在这套书里读到“ABC”，也不要指望获得完整的阐释。数百位一流精英在这里直接回答“大问题”，论证很少，锐度却很高，带来碰撞和启发。剩下的，靠你自己。王　烁财新传媒总编辑，BetterRead公号创始人

随着AI围棋的胜利，点亮了人工智能的新纪元。产业大潮汹涌澎湃，资本泡沫与技术狂想也扑面而来。这个时候，更需要与智者在一起，穿破历史，拨开迷雾，洞见未来。王小川搜狗CEO

关注Edge并阅读上面的文章已经十几年了，越到后来越发现，打动我的不是布罗克曼及其周围那批专家的睿智，甚至不是他们的渊博，而是他们讨论问题的边界感，一种在专业视角下对世界彬彬有礼的试探。小　庄果壳联合创始人，“科学艺术研究中心”主编“对话最伟大的头脑”这套书中，每一本都是一个思想的热核反应堆，在它们建构的浩瀚星空中，百位大师或近或远、如同星宿般璀璨。每一位读者都将拥有属于自己的星际穿越，你会发现思考机器的100种未来定数，而奇点理论不过是星空中小小的一颗。吴甘沙驭势科技(北京)有限公司联合创始人兼CEO

作为美国著名的文化推动者和出版人，约翰·布罗克曼邀请了世界上各个领域的科学精英和思想家，通过在线沙龙的方式展开圆桌讨论。“对话最伟大的头脑”这套书就是活动参与者的观点呈现，让我们有机会一窥“最强大脑”的独特视角，从而得到思想上的启迪。苟利军中国科学院国家天文台研究员，中国科学院大学教授“第十一届文津奖”获奖图书《星际穿越》译者

未来并非如我所愿一片光明，看看大师们有什么深刻的思考和破解之道，也许会让我们活得更放松一些。李天天丁香园创始人

与最伟大的头脑对话，虽然不一定让你自己也伟大起来，但一定是让人摆脱平庸的最好方式之一。刘　兵清华大学社会科学学院教授

术业有专攻，是指用以谋生的职业，越专业越好，因为竞争激烈，不专业没有优势。但很多人误以为理解世界和社会，也是越专业越好，这就错了。世界虽只有一个，但认识世界的角度多多益善。学科的边界都是人造的藩篱，能了解各行业精英的视角，从多个角度玩味这个世界，综合各种信息来做决策，这不显然比死守一个角度更有益也有趣吗？兰小欢复旦大学经济学助理教授

如果每位大思想家都是一道珍馐，那么这套书毫无疑问就是至尊佛跳墙了。很多名字都是让我敬仰的当代思想大师，物理学家丽莎·兰道尔、心理学家史蒂芬·平克、哲学家丹尼尔·丹尼特，他们都曾给我无数智慧的启发。

如果你不只对琐碎的生活有兴趣，还曾有那么一个瞬间，思考过全人类的问题，思考过有关世界未来的命运，那么这套书无疑是最好的礼物。一篇文章就是一片视野，让你站到群山之巅。郝景芳2016年雨果奖获得者

布罗克曼是我们这个时代的“智慧催化剂”。斯图尔特·布兰德《全球概览》创始人

布罗克曼是个英雄，他使科学免于干涩无趣，使人文学科免于陈腐衰败。杰伦·拉尼尔“虚拟现实之父”总序

1981年，我成立了一个名为“现实俱乐部”（Reality Club）的组织，试图把那些探讨后工业时代话题的人们聚集在一起。1997年，“现实俱乐部”上线，更名为Edge。

在Edge中呈现出来的观点都是经过推敲的，它们代表着诸多领域的前沿，比如进化生物学、遗传学、计算机科学、神经学、心理学、宇宙学和物理学等。从这些参与者的观点中，涌现出一种新的自然哲学：一系列理解物理系统的新方法，以及质疑我们很多基本假设的新思维。

对每一本年度合集，我和Edge的忠实拥趸，包括斯图尔特·布兰德（Stewart Brand）、凯文·凯利（Kevin Kelly）和乔治·戴森（George Dyson），都会聚在一起策划“Edge年度问题”，而且常常是在午夜。

提出一个问题并不容易。正像我的朋友，也是我曾经的合作者，已故的艺术家和哲学家詹姆斯·李·拜尔斯（James Lee Byars）曾经说的那样：“我能回答一个问题，但我能足够聪明地提出这个问题吗？”所以，我们要去寻找那些可以启发不可预知的答案的问题，那些激发人们去思考意想不到之事的问题。现实俱乐部

1981—1996年，现实俱乐部是一些知识分子间的非正式聚会，通常在中国餐馆、艺术家阁楼、投资银行、舞厅、博物馆、客厅，或在其他什么地方举办。俱乐部座右铭的灵感就源于拜尔斯，他曾经说过：“要抵达世界知识的边界，就要寻找最复杂、最聪明的头脑，把他们关在同一个房间里，让他们互相讨论各自不解的问题。”

1969年，我刚出版了第一本书，拜尔斯就找到了我。我们俩同在艺术领域，一起分享有关语言、词汇、智慧以及“斯坦们”（爱因斯坦、格特鲁德·斯坦、维特根斯坦和弗兰肯斯坦）的乐趣。1971年，我们的对话录《吉米与约翰尼》（Jimmie and Johnny）由拜尔斯创办的“世界问题中心”（The World Question Center）发表。

1997年，拜尔斯去世后，关于他的“世界问题中心”，我写了下面的文字：詹姆斯·李·拜尔斯启发了我成立“现实俱乐部”以及Edge的

想法。他认为，如果你想获得社会知识的核心价值，去哈佛大学

的怀德纳图书馆里读上600万本书，是十分愚蠢的做法。在他极

为简约的房间里，他通常只在一个盒子中放4本书，读过后再换

一批。于是，他创办了“世界问题中心”。在这里，他计划邀请

100个最聪明的人相聚一室，让他们互相讨论各自不解的问题。理论上讲，一个预期的结果是他们将获得所有思想的总和。

但是，在设想与执行之间总有许多陷阱。拜尔斯确定了他的100

个最聪明的人，依次给他们打电话，并询问有什么问题是他们自

问不解的。结果，其中70个人挂了他的电话。

那还是发生在1971年的事。事实上，新技术就等于新观念，在当下，电子邮件、互联网、移动设备和社交网络真正实现了拜尔斯的宏大设计。虽然地点变成了线上，但这些驱动热门观点的反复争论，却让“现实俱乐部”的精神得到了延续。

正如拜尔斯所说：“要做成非凡的事情，你必须找到非凡的人物。”每一个Edge年度问题的中心都是卓越的人物和伟大的头脑，其中包括科学家、艺术家、哲学家、技术专家和企业家，他们都是当今各自领域的执牛耳者。我在1991年发表的《第三种文化的兴起》（The Emerging Third Culture）一文和1995年出版的《第三种文化：洞察世界的新途径》（The Third Culture: Beyond the Scientific Revolution）一书中，都写到了第三种文化，而上述那些人，他们正是第三种文化的代表。第三种文化

经验世界中的那些科学家和思想家，通过他们的工作和著作构筑起了第三种文化。在渲染我们生活的更深层意义以及重新定义“我们是谁、我们是什么”等方面，他们正在取代传统的知识分子。

第三种文化是一把巨大的“伞”，它可以把计算机专家、行动者、思想家和作家都聚于伞下。在围绕互联网兴起的传播革命中，他们产生了巨大的影响。

Edge是网络中一个动态的文本，它展示着行动中的第三种文化，以这种方式连接了一大群人。Edge是一场对话。

第三种文化就像是一套新的隐喻，描述着我们自己、我们的心灵、整个宇宙以及我们知道的所有事物。这些拥有新观念的知识分子、科学家，还有那些著书立说的人，正是他们推动了我们的时代。

这些年来，Edge已经形成了一个选择合作者的简单标准。我们寻找的是这样一些人：他们能用自己的创造性工作，来扩展关于“我们是谁、我们是什么”的看法。其中，一些人是畅销书作家，或在大众文化方面名满天下，而大多数人不是。我们鼓励探索文化前沿，鼓励研究那些还没有被普遍揭示的真理。我们对“聪明地思考”颇有兴趣，但对标准化“智慧”意兴阑珊。在传播理论中，信息并非被定义为“数据”或“输入”，信息是“产生差异的差异”（a difference that makes a difference）。这才是我们期望合作者要达到的水平。

Edge鼓励那些能够在艺术、文学和科学中撷取文化素材，并以各自独有的方式将这些素材融于一体的人。我们处在一个大规模生产的文化环境当中，很多人都把自己束缚在二手的观念、思想与意见之中，甚至一些公认的文化权威也是如此。Edge由一些与众不同的人组成，他们会创造属于自己的真实，不接受虚假的或盗用的真实。Edge的社区由实干家而不是那些谈论和分析实干家的人组成。

Edge与17世纪早期的无形学院（Invisible College）十分相似。无形学院是英国皇家学会的前身，其成员包括物理学家罗伯特·玻意耳（Robert Boyle）、数学家约翰·沃利斯（John Wallis）、博物学家罗伯特·胡克（Robert Hooke）等。这个学会的目标就是通过实验调查获得知识。另一个灵感来自伯明翰月光社（The Lunar Society of Birmingham），一个新工业时代文化领袖的非正式俱乐部，詹姆斯·瓦特（James Watt）和本杰明·富兰克林（Benjamin Franklin）都是其成员。总之，Edge提供的是一次智识上的探险。

用小说家伊恩·麦克尤恩（Ian McEwan）的话来说：“Edge心态开放、自由散漫，并且博识有趣。它是一份好奇之中不加修饰的乐趣，是这个或生动或单调的世界的集体表达，它是一场持续的、令人兴奋的讨论。”约翰·布罗克曼想知道这25位顶级思想家还在思考什么吗？扫码获取“湛庐阅读”App，搜索“AI的25种可能”，获取更多精彩内容。什么是彩蛋彩蛋是湛卢图书策划人为你准备的更多惊喜，一般包括：①测试题及答案；②参考文献及注释；③延伸阅读、相关视频等。记得“扫一扫”领取。引言　人工智能的机遇与风险

人工智能是今天的神话，也是其他一切故事背后的故事。它既是新的开始，也是末世毁灭，两种结局分别对应了好的人工智能和恶的人工智能。本书集结了诸多来自人工智能领域内外的重要思想家的对话，探讨了人工智能的定义及含义。该对话是基于一个叫作“可能的心智”的项目，正式开始于2016年9月在康涅狄格州华盛顿的五月花格瑞斯酒店召开的一次会议，本书的一些撰稿人也参与了这次会议。

在第一次会议上，人们很快对人工智能进入更广泛的文化环境感到兴奋与恐惧，这与诺伯特·维纳（Norbert Wiener）的“控制论”思想进入当时文化领域的情况非常类似，特别是在20世纪60年代，许多艺术家把这种新科技思想融入他们的作品中。我对控制论思想的影响力有切身体会。实际上，若说正是控制论思想使我走上如今的人生道路也不为过。随着20世纪70年代初数字时代的到来，人们不再谈论维纳，但如今，他的控制论思想被广泛采用，已经内化到了不再需要名字的地步。它无处不在，飘荡在空气中的每个角落，这正是适合本书开始的地方。新技术=新感知

在人工智能出现之前，控制论大行其道。它是诺伯特·维纳在1948年的奠基性著作中阐述的一种理念，意指自动的、自我调节的一种控制。我记得我接触到这一理念是在1966年，当时作曲家约翰·凯奇（John Cage）邀请我和其他四五位年轻的艺术家参加了一些晚宴，也就是一系列的研讨会，探讨媒体、传播学、艺术、音乐及哲学上的一些问题。这些问题主要围绕让凯奇感兴趣的维纳、克劳德·香农（Claude Shannon）及马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）的观点。这些人在纽约的艺术圈颇有影响力，而我当时正努力跻身于这个圈子。凯奇对麦克卢汉的观点尤其熟悉。麦克卢汉认为，通过发明电子技术，我们的中枢神经系统即大脑拥有了一个外形，我们现在不得不假设“只有一个大脑，一个我们所有人共享的大脑”。

当时我在纽约的电影制片人实验电影院做项目经理，在先锋电影制片人兼导演乔纳斯·梅卡斯（Jonas Mekas）的主持下，负责一系列的多媒体制作，即“新电影1号”项目（也叫作“扩延电影节”）。我与之共事的那些艺术家对这些理念非常感兴趣，他们是：视觉艺术家克莱斯·奥登伯格（Claes Oldenburg）、罗伯特·劳森伯格（Robert Rauschenberg）、安迪·沃霍尔（Andy Warhol）和罗伯特·怀特曼（Robert Whitman）；动态艺术家夏洛特·穆尔曼（Charlotte Moorman）和白南准（Nam June Paik）；偶发艺术家阿伦·卡普罗（Allan Kaprow）和卡若琳·史尼曼（Carolee Schneemann）；舞蹈家特里莎·布朗（Tricia Brown）；电影制片人杰克·史密斯（Jack Smith）、斯坦·范德比克（Stan Vanderbeek）、艾德·艾姆许维勒（Ed Emshwiller）和库查兄弟（Kuchar brothers）；先锋剧作家肯·杜威（Ken Dewey）；诗人格尔德·斯特恩（Gerd Stern）和USCO组合；极简音乐家拉蒙特·扬（La Monte Young）和特里·赖利（Terry Riley）；以及通过沃霍尔结识的地下丝绒乐队（The Velvet Underground）。他们中许多人当时正在阅读维纳的作品，广播里也正在播放介绍控制论学说的节目。正是在这样的一次晚宴中，凯奇从他的手提箱里拿出一本《控制论》（Cybernetics）交给我，说：“这是给你的。”

在此期间，我意外地接到维纳的同事阿瑟·K.所罗门（Arthur K. Solomon）给我打来的电话，他是哈佛大学生物物理学研究生学院的院长。当时，维纳已于一年前去世，但所罗门与维纳在麻省理工学院和哈佛大学的一些关系密切的同事，一直在关注《纽约时报》上关于“扩延电影节”的报道，对其与维纳作品扯上关系颇感好奇。所罗门邀请我带着一些艺术家去剑桥与他和其他一些专家会面，包括麻省理工学院研究感官通信的沃尔特·罗森勃利斯（Walter Rosenblith），哈佛大学应用数学家安东尼·欧廷格（Anthony Oettinger），麻省理工学院工程师、频闪光的发明人哈罗德·埃杰顿（Harold“Doc”Edgerton）等。

就像我以前遇到过的许多次“艺术遭遇科学”一样，由于我对科学所知不多，这次为期两天的会面不算很成功，就像轮船行驶在暗夜里。但我尽可能地吸收了一切营养，而且从很多有趣的方面看，这次会面非常重要，其中一点就是他们带我们去看了“那台”计算机。在当时，计算机可是个稀罕物，至少我们这些访客还没有谁拥有一台计算机。我们被带到麻省理工学院里的一间非常大的屋子，在屋子中间有一个“冷室”，它高于地面，四周是玻璃墙。在“冷室”里，技术人员穿着白色实验室服、戴着白色围巾和手套，正忙碌着核对整理从一个巨型机器里出来的穿孔卡片。我走到近前，从我口中呼出的热气在“冷室”的玻璃上结成一层薄雾。我伸手抹开玻璃上的雾气，看到了“那台”计算机。一下子我便深深爱上了它。

后来在1967年秋，我来到门洛帕克市和斯图尔特·布兰德一起待了一段时间。1965年我在纽约见过他，当时他是USCO艺术家组合的一名外围成员。当时，他正与身为数学家的妻子洛伊丝（Lois）着手准备《全球概览》杂志（The Whole Earth Catalog）第一期的出版发行。当洛伊丝和团队其他人正干着苦力时，斯图尔特和我坐在一个角落里待了两天，阅读、标记和注解前一年凯奇给我的那本《控制论》，讨论维纳的思想。

这些思想给了我灵感，我开始提出一个主题，也像一个魔咒，让我以后的所有努力有了方向，那就是“新技术=新感知”。在媒介理论家马歇尔·麦克卢汉、建筑设计师巴克敏斯特·富勒（Buckminster Fuller）、未来主义者约翰·麦克黑尔（John McHale），还有文化人类学家爱德华·T.霍尔（Edward T. Hall）和埃德蒙·卡彭特（Edmund Carpenter）的启发下，我开始大量阅读信息论、控制论和系统论等领域的书籍。麦克卢汉推荐我阅读生物学家J. Z.扬（J. Z. Young）的《科学中的怀疑与确定性》（Doubt and Certainty in Science），在书中作者认为我们创造了工具，并通过使用这些工具来塑造自我。他还推荐我阅读沃伦·韦弗（Warren Weaver）和克劳德·香农在1949年所写的文章《通信数学理论的新贡献》（Recent Contributions to the Mathematical Theory of Communication）。在这篇文章开头，作者写道：“‘通信’一词将被广泛使用，其意义包括一个心灵影响另一个心灵的所有过程。这当然不仅仅指写作和演讲，还指音乐、绘画、戏剧、芭蕾，甚至人类的所有行为。”

谁能想到，从那往后的20年里，我们会开始把大脑比作计算机？谁又能想到，在接下来的另一个20年里，当我们把计算机连成互联网时，大家才意识到大脑不是一台计算机，而是一个计算机网络？当然，维纳没有想到——虽然他是设计用于控制机器的模拟反馈电路的专家，艺术家们也没有想到，我自己更没有想到。“我们必须停止亲吻鞭笞我们的鞭子”《控制论》出版两年后，即1950年，诺伯特·维纳又出版了《人有人的用处》（The Human Use of Human Beings）一书。这本书寓意更深，在书中他表达了对失控的商业开发和其他无法预见的新技术的后果的担忧。我一直没有读这本书，直到2016年春，我才拿起《人有人的用处》第一版，当时这本书就躺在我的图书室，紧挨着《控制论》。维纳在1950年就能对现今发生的一切做出精准预测，这让我非常震惊。虽然第一版很畅销，而且还促成了一次重要谈话，但迫于当时其他科学家的压力，维纳1954年又出版了一本修订版，这个版本更温和些，但明显缺少了原版本中的“刚性声音”。

科学史学家乔治·戴森指出，在这个久被遗忘的第一版中，维纳预言了出现“依赖机器统治的新法西斯威胁”的可能性：所有的精英分子，无论是耶稣会士（“天主教从本质上来说

就是极权主义宗教”），抑或是FBI（“我们伟大的商人已经看过

苏联人的宣传技巧，认为这非常好”），都不能逃脱他的批评。

另外，他还批评金融家们提供资助“以使美国变成资本主义国

家，并在全球范围内支持商业至上的第五自由”。科学家们也像

教会一样受到维纳的评判：“实际上，大型实验室的负责人和大

主教非常相像，他们都与各行业的有权人士关系密切，也都有可

能陷入骄傲和权力欲中。”

这种论调可对维纳不利。正如戴森所说：在当时这些警告没有得到充分重视，并不是因为维纳对数字

计算机的预言是错的，而是因为在1949年秋天当他刚刚完成这

本书的手稿时，更大的威胁已迫在眉睫。维纳并不反对数字计算

机，但他强烈反对核武器，坚持不肯与那些使用数字计算机来推

动比原子弹威力增强千百倍的氢弹的人为伍。

因为《人有人的用处》一书的原版已不再出版，我们再也无法听到维纳的痛声疾呼，与近70年前他创作这本书时相比，这声呼喊在如今更有现实意义：“我们必须停止亲吻鞭笞我们的鞭子。”大脑、思考、智能

今天我们很少听到“控制论”一词，原因有很多，其中有两点比较重要：第一点是，尽管《人有人的用处》一书在当时非常重要，但它却有悖于维纳许多同事的抱负，包括约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）和克劳德·香农，他们对把新科技转化成商业更有兴趣。第二点就是，计算机先驱约翰·麦卡锡（John McCarthy）不喜欢维纳，拒绝使用维纳的“控制论”一词。麦卡锡创造了“人工智能”一词，并成为该领域的奠基人。

朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）在20世纪80年代提出了研究人工智能的新方法——贝叶斯网络，他对我说：维纳所营造的是一种兴奋，让我们激动地相信有一天我们将

能制造出一台智能机器。他并不是计算机科学家。他讲的只是反

馈、通信，还有模拟。他的比喻用词是反馈电路，在这方面他是

专家。到了20世纪60年代早期数字化时代开始出现时，人们谈

论的是编程、代码、计算函数、短时记忆、长期记忆——这些

都是意义丰富的计算机比喻。维纳落伍了，虽说新的一代是受他

的思想启发成长起来的，但他却无法让这一代人接受他。他的比

喻太陈旧过时。这一代已经有了新的办法来捕捉人类的想象力。

到了1970年，人们不再谈论维纳了。

维纳的视角遗漏了非常重要的一点，那就是认知因素：大脑、思考、智能。早在1942年，在最初的一系列关于复杂系统控制的基础性跨学科会议上，顶尖的研究人员就主张将认知因素纳入进来。这些会议后来被称为梅西会议。尽管冯·诺伊曼、香农和维纳关注被观测系统的控制和通信系统，但沃伦·麦卡洛（Warren McCullough）却力主应该考虑大脑这一因素。他求助于文化人类学家格雷戈里·贝特森（Gregory Bateson）和玛格丽特·米德（Margaret Mead），希望他的理论能与社会科学搭上边。他们之中，尤其是贝特森越来越多地谈论模式和过程，或者“连接模式”。他呼吁建立一种全新的系统生态学，在这门学科看来，生物与它们所生活的环境是一体的，应该被视作单一回路。到了20世纪70年代早期，被观测系统的控制论，即一阶控制论，升级为观测系统的控制论，即二阶控制论或“控制论的控制论”，这个词是海因茨·冯·弗尔斯特（Heinz von Foerster）杜撰出来的，他于20世纪50年代中期加入梅西会议，成为新运动的先锋。

控制论并没有消失，而是融入了万物，我们不再把它看成一个独立、独特的新学科。虽然它隐匿不见，但它就在那里。“斯坦”妙语

我当时自己写的有关控制论的东西被二阶控制论的那些人注意到了，包括海因茨·冯·弗尔斯特、约翰·里利（John Lilly）和艾伦·沃茨（Alan Watts），他们是“AUM会议”（AUM即“美国大师学院”）的组织者。这次会议1973年在大苏尔（Big Sur）召开，聚集了许多哲学家、心理学家和科学家，每人都要就自己的研究工作发言，讲讲自己的研究与英国数学家G.斯潘塞-布朗（G. Spencer-Brown）的著作《形式法则》（Laws of Form）里的观点之间有怎样的关联。

我收到邀请时感到有些震惊，实际上这个邀请来得确实有些晚。他们说之所以邀请我是因为对我在《随后》（Afterwards）这本书中表达的观点非常感兴趣，这些观点与他们很合拍。我接受了邀请，一个重要的原因是主讲人不是别人，正是理查德·费曼（Richard Feynman）。我喜欢和物理学家待在一起，因为他们考虑的是宇宙，也就是万物。没有哪个物理学家像费曼一样巧言善辩。我实在等不及要见他了。不过，我不是科学家，也不喜欢站在讲台上发表任何形式的演讲，更不想在一群全世界最聪明的人面前就某个生涩的数学理论发表自己的拙见。不过等我到了大苏尔，才明白为什么我会这么晚才收到邀请。“费曼的演讲是什么时候？”我问前台接待。“噢，艾伦·沃茨没有和你说吗？理查德生病了，已经住进了医院。你是他的替补。噢，对了，你的演讲题目是什么？”

在接下来的几天里，我试图把自己隐身。艾伦·沃茨意识到我不想站到讲台上，有一天凌晨三点敲我的房门，把我弄醒。我打开门，看到他穿着僧侣长袍，袍子的帽子盖住了大半张脸。他双臂张开，一手提着灯笼，另一只手拿着一瓶苏格兰威士忌。“约翰，”他低沉的嗓音带着浓厚的英国贵族腔，“你是个骗子。”“不过，约翰，”他继续说，“我也是个骗子。但约翰，我是个真正的骗子。”

第二天，我做了演讲，题目是“爱因斯坦、格特鲁德·斯坦、维特根斯坦和弗兰肯斯坦”。爱因斯坦开启了20世纪物理学的革命。格特鲁德·斯坦是第一位描写模糊的不连续的宇宙概念的作家。他认为文字既不代表人物也不代表行为：是玫瑰的玫瑰就是玫瑰，是宇宙的宇宙就是宇宙。维特根斯坦认为世界和语言一样都有其局限性。“我语言的局限就意味着我世界的局限。”这是观测者与被观测者之间差别的最终结果。弗兰肯斯坦是控制论、人工智能、机器人，以及这个领域你能想到的所有词汇的代言人。

演讲收到了意想不到的效果。与会者中有些是《纽约时报》畅销书作家，但他们谁都没有出版经纪人。我发现这些作家都在进行一种文体的创作，纽约的出版商们不知道这是什么文体。因为我有哥伦比亚商学院的MBA文凭，也有过一些相关的成功商业案例，他们非让我做他们的经纪人，最初是给格雷戈里·贝特森和约翰·里利做出版经纪人。我把他们的书卖得很好，收获颇丰，于是我便开始了作为出版经纪人的事业。

我一直没有见到理查德·费曼。人工智能的漫长冬季

这项新事业使我得以与多数人工智能的先驱们保持密切的联系，几十年来，我和他们一起在得意的浪尖上舞蹈，也一起跌入到失意的谷底。

20世纪80年代早期，日本政府曾举全国之力发展人工智能。他们将之称为“第五代”，目标是通过打破“冯·诺伊曼瓶颈”创建大规模并行计算机，来改变计算机体系架构。他们希望能借此举推动经济发展，成为这个领域的世界强国。1983年，日本“第五代”联盟的领军人来到纽约，参加纽约科学院院长海因茨·帕格尔斯（Heinz Pagels）主办的一次会议。我也参加了这次会议，同桌的有第一代领军人马文·明斯基（Marvin Minsky）和约翰·麦卡锡，第二代领军人爱德华·费根鲍姆（Edward Feignbaum）和罗杰·尚克（Roger Schank），以及美国国家超级计算机联盟的负责人约瑟夫·特劳布（Joseph Traub）。

1981年，在海因茨的帮助下，我成立了“现实俱乐部”，俱乐部的第一次跨学科会议在纽约科学院的董事会会议室举行。当时海因茨在创作《大师说科学与哲学：计算机与复杂性科学的兴起》（Dreams of Reason: The Computer and the Rise of the Science of Complexity）一书，该书被看作20世纪90年代科学界的研究指南。

通过现实俱乐部的几次会议，我结识了两位年轻的研究人员，他们即将在计算机科学变革中扮演重要角色。20世纪70年代后期在麻省理工学院，丹尼尔·希利斯（Daniel Hillis）开发了一种算法，使大规模并行计算机成为可能。1983年，他的公司“思考机器”使用并行结构组建了世界最快的超级计算机。他的这台“连接机器”非常接近地反映了人类大脑的运作。塞思·劳埃德（Seth Lloyd）在洛克菲勒大学量子计算和量子通信领域进行了开创性研究，为量子计算机提出了第一个在技术上可行的设计方案。

至于日本，他们对人工智能的探索以失败告终，接下来是长达20年的经济萧条。但顶尖的美国科学家们非常看重这个项目。当时计算机领域最前沿的科学家费根鲍姆与帕梅拉·麦考克（Pamela McCorduck）合作编写了一本关于这个领域发展的书。1983年，《第五代计算机：人工智能和日本计算机对世界的挑战》（The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan’s Computer Challenge to the World）一书出版。我们给这个项目起了个代号：“它来了！它来了！”但它并没有来。它走了。

从那时起，我便开始与人工智能及复杂性科学各个领域的研究人员合作，这些人包括罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）、汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）、约翰·阿奇博尔德·惠勒（John Archibald Wheeler）、贝努瓦·曼德尔布罗特（Benoit Mandelbrot）、约翰·亨利·霍兰德（John Henry Holland）、丹尼尔·希利斯、弗里曼·戴森（Freeman Dyson）、克里斯·兰顿（Chris Langton）、多因·法默（Doyne Farmer）、杰弗里·韦斯特（Geoffrey West）、斯图尔特·罗素（Stuart Russell）和朱迪亚·珀尔。不断发展的动态涌现系统

从康涅狄格州华盛顿的第一次会议到现在，我在伦敦、马萨诸塞州剑桥安排了许多晚宴及研讨会，还在伦敦市政厅安排了一次公众活动。参加者中有杰出的科学家、科学史家、通信理论学家，他们毕生都在认真思索人工智能这一话题。

我向更多人约稿，无论他们是否与维纳的研究有关（这取决于每个撰稿人）。最终共收到25篇文章，每位作者都很关心现今的人工智能时代发生的一切。《AI的25种可能》（Possible Minds）并不是我的书，而是我们的书：塞思·劳埃德、朱迪亚·珀尔、斯图尔特·罗素、乔治·戴森、丹尼尔·丹尼特（Daniel C. Dennett）、罗德尼·布鲁克斯、弗兰克·维尔切克（Frank Wilczek）、迈克斯·泰格马克（Max Tegmark）、扬·塔里安（Jaan Tallinn）、史蒂芬·平克（Steven Pinker）、戴维·多伊奇（David Deutsch）、汤姆·格里菲思（Tom Griffiths）、安卡·德拉甘（Anca Dragan）、克里斯·安德森（Chris Anderson）、戴维·凯泽（David Kaiser）、尼尔·格申斐尔德（Neil Gershenfeld）、丹尼尔·希利斯、文卡·拉马克里希南（Venki Ramakrishnan）、阿莱克斯·彭特兰（Alex“Sandy" Pentland）、汉斯·乌尔里希·奥布里斯特（Hans Ulrich Obrist）、艾莉森·高普尼克（Alison Gopnik）、彼得·加里森（Peter Galison）、乔治·丘奇（George M. Church）、卡罗琳·琼斯（Caroline A. Jones）、斯蒂芬·沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）。

在我看来，“可能的心智”项目是一个不断发展的动态涌现系统，是许多经验丰富、深思熟虑的思想者们的思想展示，他们交流思想，产生火花，以自己的经验和学识挑战主流的人工智能学说。项目旨在提出一些观点，这将有助于理解这个迅速发展的新兴领域。

我要求每位撰稿人考虑以下两点：1. 华莱士·史蒂文斯（Wallace Stevens）的禅诗《观察一只黑鹂的十三种方式》（Thirteen Ways of Looking at a Blackbird）。华莱士·史蒂文斯认为这首诗“不是警句或思想的集合，而是表达了一些感觉”。这是一种“透视主义”的方法，整首诗由短小、独立的部分组成，每一部分都以某种方式提到黑鹂。这首诗描写他自己的想象，涉及他所关注的事物。2. 盲人摸象的寓言故事。就像故事中的大象一样，人工智能这个话题无论从哪个角度看都太过宏大，这就一定会出现每个人的看法皆与他人不同的现象。

我们对这本书的希冀是什么？斯图尔特·布兰德曾说过：“重新审视先驱的思想永远都有用。它给我们一种长远的视角，能在几十年甚至几个世纪的时间里吸引人们思考这一主题。当代的所有讨论，如果不能从长远视角出发，都注定不能长久。”

丹尼尔·希利斯希望在人工智能领域工作的人们不要忘了维纳的书对他们的深层影响。“你在执行他的路线图，”他说，“你只是没有意识到。”

丹尼尔·丹尼特希望“维纳的灵魂能来到这场思想盛宴。这是一种杂交优势的根源，是摇摆不定思想的根源，可以撼动既定的思想”。

尼尔·格申斐尔德认为“为运营苹果、亚马逊、谷歌、微软、脸书的人提供隐形矫正教育将是本书的一大成果”。

弗里曼·戴森是仍健在的少数几位认识维纳的学者之一。他说：“《人有人的用处》是迄今为止最好的书之一。维纳几乎所有的论断都是对的。我很想看看你们这群奇才如何使用这本书。”人工智能历史的演变

万物在变，又恒久不变。现在人工智能无处不在。我们拥有互联网，拥有智能手机。那些手持“鞭笞我们的鞭子”的主要公司的创始人坐拥上百亿甚至上千亿美元的净值。一些行事高调的人，像埃隆·马斯克（Elon Musk）、尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）、马丁·里斯（Martin Rees）、埃利泽·尤德考斯基（Eliezer Yudkowsky），以及已故的史蒂芬·霍金（Stephen Hawking），都对人工智能的发展提出过严厉警示，结果导致那些资金力量雄厚、主要研究发展“善良的人工智能”的研究所拥有了突出优势。但我们人类作为一个物种，真的有能力控制具有完全意识、不受监管、能自我完善的人工智能吗？维纳在《人有人的用处》中的告诫现在已变成现实，那些工作在人工智能革命最前沿领域的研究者应该重新审视维纳的这些告诫。戴森说：维纳对那些“崇拜电子小装置的人”不再抱有幻想。这些人

的自私“带动自动化发展，而这种发展已不再是出于合法的好

奇，其本身充满罪恶”。他认为危险不在于机器变得像人类，而

是人类变得像机器。“未来世界将是一场越来越激烈的斗争，挑

战着我们的智力极限。”维纳在《上帝与傀儡公司》（God &

Golem，Inc.）一书中写道。该书出版于1964年，维纳同年去

世。“未来世界不是一张舒适的吊床，任我们躺在那里等待机器

人奴隶的服务。”

现在我们应该找出人工智能领域里的主流者与持不同意见者，让这些人都能发表自己的观点，以此来审视人工智能历史的演变。

故而以下文章亟须业内人士不断更新。约翰·布罗克曼2019年于纽约It is exactly in the extension of the cybernetic idea to human beings that Wiener's conceptions missed their target.维纳的错误就在于他把控制论的理念用到了人类身上。塞思·劳埃德Seth Lloyd塞思·劳埃德是麻省理工学院理论物理学家，机械工程系南普苏（Nam P. Suh）讲席教授，同时也是圣塔菲研究所的外聘教授。布罗克曼谈塞思·劳埃德20世纪80年代末期，我与塞思·劳埃德结识。当时新的思维方式铺天盖地：生物组织原理的重要性、从计算角度看数学和物理过程、对并行网络的重视、非线性动力学的重要性，以及对混沌、联结主义思想、神经网络以及并行分布式处理的新理解。那段时期，计算方面的进步为人们看待知识提供了一种新的思维方式。塞思喜欢把自己看成量子力学领域的人，他在量子计算领域的研究使他举世闻名。量子计算试图利用量子理论的奇异特性，如叠加和纠缠，来解决使用传统计算机需要花几辈子时间去解决的问题。在下面的文章里，他论述了信息理论的历史，从诺伯特·维纳对未来的洞察一直讲到科技“奇点”的预言——有些人相信科技“奇点”将会取代人类。他介绍了最近崛起的“深度学习”编程方法，认为人们对它的期望要适度。他指出，虽然人工智能已经有了长足发展，但机器人“还是不会系鞋带”。说到塞思，很难不提到他的朋友和恩师——洛克菲勒大学已故理论物理学家海因茨·帕格尔斯教授。他们师生两人对彼此的理论思想影响深远。1988年夏，我去阿斯彭物理研究中心（Aspen Center for Physics）拜访海因茨和塞思。他们两人就复杂性问题的共同研究成果，刊登在最近一期的《科学美国人》上。当时的他们活力四射。但就在两个星期后，二人登完皮拉米德峰下山时，海因茨遭遇山难，英年早逝。当时他们正在讨论量子计算。

诺伯特·维纳1950年出版的《人有人的用处》，是他两年前出版的那本影响深远的《控制论》的通俗版本。在《人有人的用处》中，维纳对在一个机械的运算能力变得愈发强大的世界中，人类与机械之间的相互作用进行了探讨。这是一本充满先见之明的书，同时也充满了谬误。这本书写于冷战正如火如荼之时，其中的内容让人胆战心惊，它让我们意识到极权主义组织和社会的危害，提醒我们当民主试图用极权主义的武器对抗极权主义时会对民主极为不利。

维纳在《控制论》中，以非常翔实的科学细节描写了经由反馈实现的控制过程。“控制论”（cybernetics）一词来源于古希腊语中意为“舵手”的单词，是现代词汇“管理者”（governor）的词源基础。詹姆斯·瓦特将他那开创性的反馈控制装置命名为“管理者”，这一装置改进了蒸汽机的使用方式。因为维纳沉溺于研究控制带来的各种问题，所以他将世界视为一组复杂的、互锁的反馈回路，其中传感器、信号和发动机之类的驱动器通过复杂的信号和信息交换而相互作用。控制论在工程领域的应用影响力极大且非常有效，使我们有了火箭、机器人、自动装配线，以及一系列精密工程技术，换句话说，它构成了现代工业社会的基础。

不过，维纳对控制论的理念有更大的雄心。在《人有人的用处》中，他认为这一理念可以应用到麦克斯韦妖、人类语言、大脑、昆虫新陈代谢、法律体系、技术创新对统治的作用，以及宗教之中。控制论的这些广泛应用，几乎是彻底的失败。20世纪40年代末到60年代初，人们对控制论大肆吹捧，在某种程度上就像对计算机和通信技术的过度渲染一样，而后者导致了2000年至2001年的互联网泡沫破灭。控制论确实带来了卫星和电话交换系统，但它对社会结构及整个社会没有促成什么有用的发展。

然而近70年后，《人有人的用处》这本书教给我们人类的却远比它刚刚出版时要多得多。也许这本书最大的特点就是它引入了大量关于人类与机器相互作用的主题，这些主题至今仍然非常重要。这本基调灰暗的书预测了在20世纪后半叶即将发生的几种灾难，其中许多与今天人们对21世纪后半叶的预测非常相似。

例如，维纳预见到在距离1950年不远的将来，人类会将社会的控制权交给一种控制论的人工智能，这将导致对人类的严重破坏。维纳预言，生产自动化会带来产量的大幅增长，但同时也将使大批工人下岗——在接下来的几十年里，这些确实发生了。维纳警告说，除非社会能合理安置这些失去工作的工人们，否则叛乱将随之而来。

但是维纳没有预见到技术的重大发展。就像20世纪50年代的许多技术专家一样，他没有预见到计算机革命。他以为，计算机的价格会从50年代的几十万美元降到几万美元。无论是他还是那个时代的其他人，都没有预料到随着晶体管和集成电路的发展，计算机的能力会有爆发式的提高。最后，由于维纳过度强调控制，他没有预见一个技术世界的到来，在这个技术世界里，创新和自组织是从底部一点点发展而来而不是从顶部强加下来的。

维纳关注极权主义的罪恶，无论这罪恶是政治的、科学的还是宗教的，所以他以极其悲观的眼光看待世界。在书中他警告说，如果我们不尽快修好我们的道路，灾难就在等着我们。《人有人的用处》这本书出版半个多世纪以后，当前的人类和机器世界远比维纳能预见到的复杂、多样得多，这样的世界有着广泛得多的政治、社会和科学体系。但是如果我们弄错的话，如果全球的极权主义政权控制整个互联网的话，今天的灾难预警就像1950年的灾难预警一样迫在眉睫。维纳之英明

维纳在最著名的数学著作中，探讨的是信号分析和噪声的影响。第二次世界大战期间，他构建了一种模型，可以通过推算飞机以前的飞行行为，预测它未来的飞行轨迹，由此他开发了一种防空火力的瞄准技术。在《控制论》和《人有人的用处》两书中，维纳指出，根据飞机以往的飞行行为，甚至包括人类飞行员的怪癖和习惯，一个机械化装置可以预测人类行为。像艾伦·图灵（他在图灵测试中预言计算机对问题做出的回应，将与人类没有什么差别）一样，维纳也痴迷于用数学描述来捕捉人类行为。20世纪40年代，他把控制和反馈回路方面的知识应用到生物系统中的神经肌肉反馈中，还把沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）介绍到麻省理工学院，在那里，他们两人在人工神经网络方面做出了开创性的工作。

维纳思想的核心是从信息角度来理解这个世界。复杂系统，如生物体、大脑和人类社会，是由互锁反馈回路组成的，其中子系统之间的信号交换导致了复杂但稳定的行为。当反馈回路发生故障时，系统会变得不稳定。他构建出一幅引人注目的图景，说明了生物系统的运行机制是多么复杂。目前，世人已普遍接受了这一图景。

维纳把信息看成掌控复杂系统行为的核心，这一观点在当时相当令人瞩目。现今，当汽车和冰箱中挤满了微处理器，而人类社会的大部分都围绕着与互联网相连的计算机和手机时，强调信息、计算和通信的中心性似乎毫无新意。然而在维纳时代，第一台数字计算机才刚刚诞生，技术专家们还根本不知道互联网为何物。

维纳不仅把工程的复杂系统，还把所有的复杂系统都看成是围绕信号和计算循环来运作的，这为复杂人工系统的发展做出了巨大贡献。例如，他和其他人开发的用于控制导弹的方法，后来被应用于建造土星5号月球火箭，这是20世纪最伟大的一项工程成就。特别需要指出的是，维纳的控制论理论在大脑和计算机感知领域的应用，是当今基于神经网络的深度学习和人工智能的前身、雏形。不过，这些领域目前的发展与维纳的预见不同，它们的未来发展很可能会影响人类对人类和机器的使用。维纳之谬误

维纳的错误就在于他把控制论的理念用到了人类身上。暂时撇开他对语言、法律和人类社会的思考，看看他认为1950年后不久将会产生的一项不起眼却非常有潜力的创新。维纳认为，如果使用假肢的人能够通过他们自己的神经信号直接与假肢沟通，从肢体接收压力和位置信息并指导其随后的运动，假肢将更有效。事实证明，这比维纳设想的要困难得多：70年后，合并神经反馈的假肢仍然处于早期阶段。维纳的理念不错，只是神经信号与机械电子设备的接口问题很难解决。

更重要的是，维纳和几乎所有生活在那个时代的其他人一样，极大地低估了数字计算的潜力。正如前面指出的那样，维纳的数学成就在于对信号和噪声的分析，他的分析方法适用于连续变化的或者说模拟的信号。虽然他参与了战时数字计算的开发，但他从未预见到半导体电路的引入和逐步小型化所带来的计算能力的爆炸性发展。我们很难将其归咎于维纳：毕竟当时晶体管还没有发明出来，他熟悉的数字计算机的真空管技术笨拙、不可靠，而且无法扩展应用到越来越大的设备中。在1948年版《控制论》的附录中，他预测了会下棋的计算机的问世，还预测到它们能够算出两到三步。然而，半个世纪后，一台计算机在国际象棋比赛中击败了世界冠军，这将会令他大为惊讶。高估技术的发展和奇点的毁灭性风险

当维纳创作《控制论》《人有人的用处》这两本书时，一件著名的高估了技术的事情即将发生。在20世纪50年代，人们首次尝试开发人工智能。赫伯特·西蒙（Herbert Simon）、约翰·麦卡锡和马文·明斯基等研究人员开始设计计算机程序来完成简单任务，并建造了机器人雏形。这些最初的努力获得了成功，西蒙倍受鼓舞，宣称：“20年内，机器将有能力完成一个人所能做的任何工作。”结果这一预言大错特错。随着计算机变得更强大，它们变得越来越擅长下棋，因为计算机系统可以生成许多可能的棋步，并估算这些棋步。但人们对人工智能的多数预测，例如机器人女佣，却是不切实际的。1997年的国际象棋大赛上超级计算机“深蓝”击败加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）时，最强大的清扫房间机器人是一个叫“伦巴”（Roomba）的机器人，它随意四处移动吸走灰尘，当它被困在沙发下面时会发出吱吱的叫声。

预测技术进步充满了不确定性，因为技术进步是一系列的改进过程，困难会阻碍进步，而创新则会克服困难，取得进步。许多困难以及一些创新可以被预见到，但更多的困难及创新则很难预料。我自己和实验专家合作建造量子计算机时，我常常发现，一些我以为很容易实现的技术步骤，结果却是不可能完成的；而一些我想象中不可能完成的任务却变得很容易。你不试试就永远不会知道。

20世纪50年代，冯·诺伊曼从与维纳的谈话中受到启发，引入了“技术奇点”这一概念。技术常以指数式速度不断提高，每隔一段时间其性能或灵敏度就会增加一倍。例如，自1950年以来，几乎每隔两年，计算机性能便会提升一倍，这种现象便是“摩尔定律”。冯·诺伊曼根据观察到的技术进步的指数率，断言“技术进步将变得异常迅速、复杂”，在不远的将来就会超越人类能力。事实上，如果按照现在的速度推断未来计算机的原始计算能力增长，也就是按比特率和位翻转计算，计算机应该在未来的20到40年内发展到可与人类大脑匹敌的程度，具体时间取决于如何估算人类大脑的信息处理能力。

人们最初对人工智能过于乐观的失败预测，使得在之后的几十年很少有人讨论技术奇点的话题，但是自从雷·库兹韦尔（Ray (1)Kurzweil）2005年出版《奇点临近》（The Singularity Is Near）后，技术进步带来超级智能的想法再次回归。包括库兹韦尔在内的一些人坚信，奇点就是机遇：人类可以将他们的大脑与超级智能融合，从而永生。但还有一些人，如史蒂芬·霍金和埃隆·马斯克则担心这种超级智能是邪恶的，担心它会对人类文明构成最大威胁。不过有一些人，包括本书的一些撰稿人却认为这样的说法太过夸张。

维纳毕生的事业以及他预测的失败，都与技术奇点密切相关。他在神经科学方面的研究，以及他对麦卡洛克和皮茨最初的支持，勾勒出当今极其有效的深度学习方法的轮廓。在过去的几十年里，尤其是在过去的5年，这种深度学习的技巧最终发展出维纳所称的“格式塔”能力，例如，你知道圆就是圆，即使当它倾斜看起来像一个椭圆时，你仍旧知道它就是一个圆。他对控制论的研究，以及他在神经肌肉反馈方面的研究，对于机器人的发展意义非凡，也启发了以神经为基础的人机接口研究。然而，他对技术发展的误判也表明，我们不应该完全相信技术奇点一说。预测技术进步的常见困难以及发展超级智能时特有的问题都应该让我们警惕，不要高估信息处理的力量和效能。奇点怀疑论的论据

没有任何一种指数式增长能一直持续下去。原子弹爆炸呈指数式增长，但也就持续到燃料耗尽之时。同样地，摩尔定律的指数式增长近来开始进入基础物理所设定的极限之中。计算机的时钟速度在15年前不超过几千兆赫，仅仅是因为速度再高芯片就开始热得熔化了。由于隧道效应和电流泄漏，晶体管的小型化已经进入量子力学领域。最终，摩尔定律驱动的各种存储器和处理器的指数式增长都将停止。然而，再过几十年，计算机的原始信息处理能力也许就能与人类的大脑匹敌，至少按照每秒处理的比特率和位翻转粗略计算的话是如此。

人类的大脑构造复杂，经过几百万年的自然选择变成了现在的样子。在维纳时代，我们对人类大脑构造的了解非常浅显、简单。从那时起，越来越敏感的仪器和成像技术表明，我们的大脑在结构和功能上远比维纳所能想象的更多样、更复杂。最近，我问现代神经科学先驱托马索·波焦（Tomaso Poggio），是否担心随着计算机处理能力的快速提高，计算机将很快赶上人类的脑。“绝不可能。”他回答。

深度学习和神经形态计算方面的最新进展，很好地再现了人类智力的某个特定方面，主要是模拟了大脑皮层的模式处理和模式识别能力。这些进步使计算机不仅能打败国际象棋世界冠军，还能打败围棋冠军。计算机的这种胜利令人印象深刻，但计算机化的机器人却远远不能清理房间。实际上，还没有能在许多灵活运动中具有接近人类能力的机器人，不信你就搜索“摔倒的机器人”。机器人擅长于在装配线上精确地焊接，但它们仍然不能系好自己的鞋带。

原始的信息处理能力并不等同于复杂的信息处理能力。虽然计算机的性能呈指数式增长，但计算机运行的程序却往往根本无法进步。软件公司为提高计算机处理能力采取的主要应对策略就是添加“有用”的功能，但这常常会使软件更难使用。1995年微软的Word可以说是登峰造极，但之后便由于附加了太多功能而慢慢不再那么好用。一旦摩尔定律开始放缓，软件开发人员将在计算机的效率、速度和性能之间面临艰难选择。

对奇点主义的恐惧，主要是担心随着计算机更多地参与设计它们自己的软件，它们将迅速拥有超人的计算能力。但机器学习的真实情况却恰恰相反。当机器的学习能力变得越来越强时，它们的学习方式会变得越来越像人类。许多事例表明，机器的学习是在人类和机器老师的监管下进行的。对计算机进行教育就像对青少年进行教育一样困难、缓慢。因此，基于深度学习的计算机系统正在变得越来越人性化。它们带来的学习技能不是“优于”而是“补充”人类学习：计算机学

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