《奇点临近》

作者：（美）Ray Kurzweil　著，董振华,李庆诚（译）

译出版社：机械工业出版社

出版时间:2011年10月1号

作者简介

Kurzweil目前担任谷歌的技术总监。在人工智能、机器人、深度学习等领域，Kurzweil被视为一个奇才。微软创始人盖茨曾经称他是"我知道在预测人工智能上最厉害的人"。Kurzweil目前拥有19个荣誉博士学位。

雷·库兹韦尔(RayKurzweil)，美国发明家,预言家。他曾发明了盲人阅读机、音乐合成器和语音识别系统。为此他获得许多奖项:狄克森奖、卡耐基梅隆科学奖。1988年，麻省理工学院提名他为"当年杰出发明家"。

库兹韦尔也是一名成功的企业家，他用他的发明创办了自己的企业，开发出多项造福人类的高科技产品。

库兹韦尔是多部畅销书的作者。他1990年出版的《智能机器的时代》成功地预言了电脑将在1998年战胜棋王，该书获得了美国出版协会"最优秀的计算机科学著作"奖。其它如《灵魂机器的时代》，更是对宇宙的过去及计算机和人类世界将来进行了深刻的描述。

《奇点临近》书籍解读文稿

关键词：进化、义体人、人工智能、纳米技术、科技未来、GNR

这是一本关于预测未来的书。

作者想要论述的是，人类进化的过程，从生物进化的层面看，250万年前猿人进化成为智人，又经过20多万年进化到现在，人类依然还是生物体的方式存在，但因为人类创造了科技，帮助人类正强各方面的能力来创造世界，科技正在以指数的指数级在高速发展，技术进化的速率远远超越了生物智能的进化速率。

最后的结果是科技（机器）和人融合在一起了，人类将进化成生物和机器的合体，这是进化的一个必然的结果，作者用大量的论述、推演来阐述这个观点。

作者对未来30年即将要会发生的事情做了科学的预测：２０２０年人类将成功通过逆向工程制造出人脑；２０３０年，智能计算机将超越人类；２０４５年，我们身上的很多器官被会机器代替，成为“半人半机器”的新物种，“生物学意义上的”人类将会不复存在。

我们看到AI的发展就很恐慌的认为，人类今后会被机器人干掉，世界会由机器人来统治，其实到奇点时代，人和机器人融合了，没有了绝对意义上的人类和机器人。

在哪个时代也会有不同的价值观、有不同的诉求，也会有人机合体的警察、老师、医生，也会有人机合体骗子、小偷，社会秩序会被重构、人类文明也会随之改变。

很多科幻电影和小说都描述过这样的一种世界，比如《攻壳机动队》、《黑客帝国》等等。

2005年，作者写这本书的时候，人工智能AI，还处在研发阶段，那在最近两年，我们已经亲眼所见了很多人工智能的应用，而且之后的发展还会更加迅速。

大多数人的观点认为，人工智能的发展还需要数百年的时间才能达到超越人类的智能，也就是说，“奇点”是几百年以后才能到来，那我们大可不必在意它。

但也有很大一部分人认为，会在未来4、5十年就会到来，甚至可能更快，那就意味着在我们这一代人就可以亲历了，如果真是这样，那我们恐怕不得不去做了解了吧。

近日，国务院引发《新一代人工智能发展规划》，明确指出将在中学开设人工智能课，培养复合型人才，2030年，发展成为世界主要人工智能创新中心。

人工智能的发展是大势所趋，未来所有的行业都会随着人工智能而带来升级和改变。有更多产业和新的商业模式诞生，那我们现在的孩子，是不是要考虑10-20年后的工作和竞争格局？

如果现在不活在未来，那未来你只能活在过去。

一、六大纪元

作者指出：技术不是线性的增长，而是呈指数的增长。

叔本华说“每个人都将自身所感知的范围当做世界的范围”。意思就是说：我能感知多少，我就认为世界就是有多大的。也正是因为如此，我们很长时间都没有意识到“奇点”会来临。

作者所说的“奇点”就是人脑和芯片技术相结合，代表着我们身体、大脑和科技高度融合，人类成为生物和非生物组合的新物种，也就说，我们超越生物而存在。

有一个著名的定律叫“摩尔定律”，当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。摩尔定律一直持续了很长时间。

但进入21世纪以后，尤其是近4、5年，芯片技术的发展远远超了越摩尔定律。技术在突破拐点以后就以爆炸性的速度呈现指数增长了。

所以我们的技术发展不是循序渐进的，而是每隔十年就会加倍。

库兹韦尔从生物和技术两方面，将进化的历史概念划分为六个纪元。

1、第一纪元：物理与化学

在第一个纪元，宇宙大爆炸十几万年后，电子开始围绕着由质子和中子组成的原子核运转，于是原子就出现了。

原子带电的特质，使得它们可以聚合在一起。经过几百万年的演变，原子逐渐聚合成了一种相对稳定的结构——分子。

2、第二纪元：生物与DNA（脱氧核糖核酸）

第二纪元开始在几十亿年前，由碳元素形成的化合物，形成了能够进行自我复制的分子聚合物，生命随之诞生。

最终，生物系统进化出一套精密的数字机制（DNA）用来对更高层次的分子信息进行存储。这样使得第二纪元的进化信息得以保存。

3、第三纪元：大脑

第三纪元开始于早期动物的模式识别能力，最早人类和其它动物差不多，通过进化，人类有了思维，而且可以进行归纳、抽象和理性的推演。

于是，人类就具备一种能力，就是去构想未来，并且能根据自己思想去付诸实践。

也是就是说，人类有了想象力和创造性。

4、第四纪元：技术

人类理性思维和抽象思维的结合迈进第四纪元，人造技术的进化层次。

这个层次一开始的起点就是简单的机械化，接着制造出精妙的自动化设施。

然后计算机和通讯技术发展，实现对不同复杂信息的计算和存储。

技术进化的速率远远超越了生物智能的进化速率。

把生物的进步和人类技术进步过程中的里程碑事件，在图形中表示出来（其中X轴代表过去的年代，Y轴代表范式迁移的时间），我们就可以得出一条相对的直线。从图上看出来呈持续加速的趋势）。

5、第五纪元：人类智能与技术的结合。

“奇点”，就会在第五纪元开始。

在这个时代，人类文明将被颠覆。这个时代会产生人机混合体，人类克服生物进化的限制，社会发展的规则被大幅改变，所以单纯的“人类文明”不复存在，从而产生“人机文明”。那个时代的需求改变了，人们需要更强大的能力，要加装义体和芯片。满足这些需求的是很多大型科技公司，在那个时代，包括社会制度，阶层、甚至是政府和国家都会发生变化。

6、第六纪元：宇宙觉醒

在“奇点”之后，“人机混合生物”，重新组织了物质和能量，达到更优秀的计算级别，我们已经不满足在地球上创造文明，这时候我们将去宇宙拓展。

“奇点”（Singularity），表示独特的事件以及种种奇异的影响。数学家用这个词来表示一个超越了任何限制的值。比如，简单的y=1/x这个函数，随着x的值约小，越趋近于零，其对应的函数（Y）的值就会越大。

如果一个大质量恒星经历了超新星爆炸，残余部分最终变成体积为零、密度无穷大的点，这时候“奇点”就在这个点的中心诞生出来。

当这个星球达到无限密度后，连光都无法摆脱它的吸引，所以称为黑洞，黑洞构成了空间和时间结构中的一种破裂。

据一种理论推测，宇宙本身就起源于这样的一个“奇点”。

约翰·冯·诺伊曼第一次提出“奇点”，并把它表述为一种可以撕裂人类历史结构的能力。在20世纪60年代，古德描述的“智能爆炸”是指智能机器在不需要人工干预的情况下，不断设计下一代智能机器。

二、寄点理论的原则

奇点理论包括以下几条原则，我们在下一章节将对这些原则进行求证、推衍、分析和思考。

●范式转换或者说技术创新正处于加速状态。现今它正以每十年翻一番的速度增长。

●信息技术动力、性价比、速度、容量以及带宽，正在以指数级速度递增，几乎每一年都要翻一番。

●对于信息技术而言，指数形增长还有第二个层次：增长的指数速率会以指数级速度的增长。因为，当一种技术的效率变得更高，就会吸引更多的资源向它聚合，让他发展更为迅速，这也正是第二个层次指数增长出现的原因。

●人脑扫描是一种以指数级速度正在发展的技术。人脑扫描的时空分辨率和带宽每年都翻倍增长。我们已经拥有了充分的技术手段，开始人类大脑运转原则的逆向解码。

目前，已经有几百处大脑活动区域的模型被发现，并且可以被仿真。预计在5年内，人们将会详细了解人类大脑所有区域的活动过程及模式，也就是说能够我们能生产出人脑来。

●我们传统人类智能的优势包括模式识别能力和学习能力。

在模式识别方面，人类大脑中的大量并行处理和自组织的特性是一种近乎完美的结构，这种结构可以用于识别微妙的、不变的模型。

人类智能的一个关键能力是它可以创造面向现实的思维模型，并且可以通过改变模型的属性进行“假设”分析。

●那机器智能的优点是：一旦机器掌握一项技能，便可以高速重复使用这项技能，并且极其精准、不知疲倦，不会受情绪的波动的影响。

●最重要的是，机器可以高速地共享资源、知识的流动性会非常快速；而相比之下，人类用语言进行知识交流的速度则慢得可怜。

●机器可以在近乎光速的速度下进行信号的处理和转换，而人类大脑进行信号传输的速度只是机器的三百万分之一。

作者库兹韦尔写《奇点临近》的时候只是在2005年，也就是12年前，那时候他预测几年后，AI将会取得一些突破，但是当时很多人并不相信，但今天却已经真实的发生在我们眼前。

2016年3月Alpha Go以4：1胜李世石，这意味着什么？

当年的深蓝还只是用穷举法打败了人类，深蓝无外乎是储存了大量棋谱，人下一步，他对应着找棋谱来应对一步，那要是人类乱来，不按常理出牌，他就不会下了。

但Alpha Go不是，他是结合了深度神经网络机器学习方法和树搜索算法。神经网络算法在一定程度上是模拟生物神经分层的构架，不仅能够不断调整优化各项行动的逻辑权重，还能够进行结果的反馈，把结果重新作为输入进去再进行训练。

谷歌的Deep Mind团队把这项算法附加在博弈树上，有点像棋手进行复盘一样，那么他反复加强之后，可以对每一次棋子落下去的位置形成一定的优先级筛选。

这种做法和先前的那种运算有着极大的区别。当机器进行反复的训练后，它们可以跳过这些位置的运算，不需要全部再计算一遍。这些算法的进步更加符合人类的思考和学习方式。

这一点是人工智能非常重要的突破，“阿尔法狗”最厉害的地方，就是有一个“监督预判机制”，每走一步，他会考虑这种走法是不是更有前途，这是一种类似“想象力”的能力，这种在技术上的突破就非常伟大。

Alpha Go和李世石下的时候，有一局，它下了几步臭棋，在人类棋手看来，这是业余三段都下不出来的棋，结果Alpha Go还是赢了,这就证明他有全局思维。那次人机大战，最后4：1，Alpha Go胜出，不管怎么说，李世石好歹还下赢了一盘。

但是一年以后。2017年5月27日，柯洁再次迎战，3局全输，柯洁在赛后说：“我只能猜出Alpha Go一半的棋，另一半我猜不到，就是差距，我和他差距实在太大”。

人工智能让柯洁意识到，这么多年来，人类对于围棋本身根本就没有入门。

完胜人类围棋手以后，现在Deep Mind的AI研究者们不研究围棋，他们在围棋上要研究的目标已经完成了。他们转而去研究挑战玩游戏，玩《星际争霸2》，暴雪和Deep Mind 的合作，公布了65,000场《星际争霸2》比赛数据，帮助机器人训练。而且每个月都将再增加五十万场比赛数据。

为什么要让AI去打《星际争霸2》，因为它能为机械学习提供很多还没有能攻克的难题。

就在刚刚过去没几天，8月12日另一个人工智能OpenAI和Dota顶级职业玩家展开比赛，在比赛中，机器人进攻非常生猛，可以熟练地进行卡兵、补刀等动作，结果人类玩家10分钟就败下阵来。

Open AI号称“硅谷钢铁侠“的埃隆马斯克创立一个非营利科研机构，通过打游戏来改良机器算法，让机器人来学习和进化，以后OPen AI可以应对在现实世界中的非常复杂、充满意外的任务。

因为电子竞技会有很多戏剧性，研发人员希望能看到AI是怎么学习和表现的，快速进步的。

在早期阶段，机器人在地图上毫无目的地四处乱跑被打死，但慢慢地，他们学会了一些策略，让他们更接近设定的获胜目标。

这种学习是“自我博弈”，这是一种用于学习和解决机器复杂任务的好方法：和太强或者太弱的对手过招，它学到的东西都是有限的，但是可以将自身作为竞争对手来学习。

Open AI和Alpha Go训练方法不一样，他是在自我博弈下进行针对训练的，并没有使用模仿学习或者搜索。

我打个比方，Alpha Go就像是武林高手慕容复，他把天下武功都拿来学一遍，然后再自我进步，Open AI就像是周伯通，一来就左右互搏，那么，他进化的速度可能更快。

在比赛过程中，Open AI在补兵时候还故意做出失误动作引诱对方上钩，也就是说，机器人不仅有策略，还知道误导对方。

还有一个发生在8月1日的新闻，Facebook，暂停了一个人工智能项目，他们觉得这个AI项目有可能失控了。

事情是这样的：

Facebook的人工智能研究所使用机器学习方法，对两个聊天机器人进行对话策略迭代升级。

Bob 和 Alice是两个机器人，有一段对话。

Bob说，“I can can I I everything else”。

Alice回答：“Balls have zero to me

to me to me to me to me to me to me to me to。”

Alice回答的8个“to me”，这看上去有点像是个BUG，当时研究人员发现：在Alice回答的8个“to me”中，其实已完成了至少8次内容转移，我们虽然能够能识别TO ME这两个单词，但我们并不明白，这两个机器人说的的TO ME到底指是什么意思。

也是就是说，机器人竟然自己发展出了人类无法理解的独特语言，他们是在对话，这些在人类看来没有任何意义的对话，对于机器人而言则是有意义的，那是一个指令、一个运算，甚至，每一个“to me”背后都是庞大的数据库。这是不是细思极恐，研究者不得不对其进行了人工干预。

在这一类的对话中，机器人甚至会伪装对某件事情不感兴趣，假装让步或牺牲掉某些语言，它们还能在对话中迭代和与其他智能体进行交流，比如说其它智能生物和智能机器人。

通俗来讲就是，为我们叫两个机器人说话，结果他们发明了一种语言，我们完全听不懂，但是他们却能顺利的交流，你想这是不是有点恐怕？事实上，这次失控，并非偶然。在AI自身对话所用语言的研究上，很多AI专家是空白的，甚至是没有准备的。

●根据作者的预测，计算机将可以在2020年代末通过图灵机测试。这对于人工智能是重要的衡量标准。

图灵机不是一种机器，而已一种思想模型，可以制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。

如今的图灵测试是让测试者用“自然语言”也就是即我们平时交流所用的语言，通过电脑屏幕与某人或某款软件互动，互动内容可涉及任何话题。

一定时间过后，如果测试者无法确定对方是不是人类，那么对方就算通过了图灵测试，它的智力水平至少可以说与人不相上下。

这几年来，聊天机器人一开始偶尔也会骗过测试者，但要不了多久就会被识破。机器人要和人类一样，那机器人也必须要有意识。

1、什么是意识？

就是人脑对大脑内外表象的觉察。意识脑区最重要的功能就是辨识真伪，它可以辨识自己脑区中的表象是来自于外部感官的还是来自于想像或回忆的。

当我们在睡眠时，意识脑区的兴奋度降至最低，此时无法辨别脑中意像的真伪，大脑就采取了全部信以为真的方式，这就是所谓的“梦境”。

意识脑区没有自己的记忆，它的存储区域称作“暂存区”，如同计算机的内存一样，只能暂时保存一下所察觉的信息,而且意识还是一直在动的。

有研究表明，人的意识脑区其实没有思维能力，真正的思维都发生在潜意识的脑区中，我们所感知到的思维，其实是潜意识将思维呈现于意识脑区的结果。

意识，是人类大脑的一切活动和结果，也就是具有自觉性的思维。意识的本质，它是人脑与客观世界的矛盾，它的规律就是自觉性。自觉会指导人类自我自由的实现。意识随着人类诞生而诞生， 意识是实践的结果，并随着生命遗传给后代。

2、怎么知道一台机器是不是有意识？什么测量方法是可行？

有一种用来测试机器的信息集成度的方法是，让机器来识别:“这幅画里有什么地方不对劲儿？”

计算机在分析图像中的信息是否合理时，必须依靠强悍的处理能力，这种能力远远超过了对数据库进行简单语言查询的级别。

问计算机一张照片有些什么问题，它无法判断出来，虽然计算机的硬盘容量远远超出了我们毕生所能记忆的东西，但硬盘上的信息依然是未整合的，系统中的每一单元同其他元素基本没有关联。

同样的整合过程甚至能让六岁小孩知道许多不协调的画面是荒谬的，就像鹿角变成了小树，鱼在天上游，在六岁小孩眼里，这是和现实相违背的，是不可能的。

那确定一台电脑是否有意识的关键也正在此处。这些明显跟日常生活体验背道而驰的现象，证明了人类拥有精深的知识，知道哪些事件和物体可以同时出现，而其他绝大多数则不行。

只有具备意识的机器才能主观描述普通照片里的场景是“对”还是“错”。这种综合判断照片内容的能力是构成意识思维的一种基本属性，比如看见大象蹲在埃菲尔铁塔顶端，就能够知道这不合情理的。

3、怎么测试计算机“读图”？

测试计算机如何解读图像，只须在网上随便找几幅图，沿垂直方向将每幅图的中间涂黑，并用剪刀剪开，然后随机将左、右两部分拼合起来。这些合成图像一般都左右不匹配，电脑要面临的挑战，就是要把左右匹配的图片找出来。

把图像中央涂黑，是为了防止电脑使用图像分析技巧，比如说考察被拆散的各部分图像之间的纹理或色彩是否相配。

这种测试方法要求电脑具备先进的图像解读技术，并能够推断出图像各部分的搭配是否和谐。

另外一种测试则是将若干物体放进几幅图像中，使得所有图像看起来都还正常，只有一幅图像有问题。接受测试的电脑必须找出这个异类。

人类的意识感知功能涉及到海量的整合知识，而相比之下，机器视觉系统的知识实在是太过狭窄和专业化了。

如果在之后的这种人机大战中，研究人员发现机器也具有了意识，那么人工智能就能和人类一样去思考了。

●机器可以通过互联网理解并且迅速掌握人机文明的所有知识。

●机器可以共享资源、智能以及存储能力。大量的机器也可以瞬间组合成为一台机器，之后立即分离。这种现象人类称为相爱，但以生物自身的能力来看，这是结合和分离并不是可靠的，但机器的这种组合和分离就会更加有利的多。

●融合生物智能优势，比如说人的意识和创造性，和与人工智能的优势，比如速度、内存容量、精准度，以及交换知识与技能的能力，这种人机结合起来力量将极为强大。人类文明中的非生物智能部分就会持续地从机器的性价比、速度和容量的双倍指数增长中获益。

●一旦机器拥有了像人类一样的设计和架构技能，它们就可以对自己进行设计和操控。

人类也正通过生物技术进行类似的研究，比如改变人类的基因以及其他遗传信息，这要真正改变是非常复杂的问题,但是机器人只需改动它的程序。

●随着非生物智能的加速改进，纳米技术将能够在分子水平上进行操作。

●纳米技术使得纳米机器人的构建成为可能：这是一种以微米计算（一米的百万分之一）的机器人。纳米机器人会在人体发挥很多功能，包括延缓人体衰老，甚至将来它比生物技术更加出色，如基因工程。

●这些纳米机器人会自动连接起来，形成任意的物理结构。纳米机器人会与生物神经元交互，们能够以一种引导视觉和听觉的信息方式，把虚拟现实中的东西转换到真实的现实中，并通过内部神经系统创建虚拟现实，这将极大地丰富人类的经历。

●大脑毛细血管中数十亿的纳米机器人也将极大地提高人类的智能。

●一旦非生物智能在人类大脑中获取立足点，人脑中的机器智能就会成倍增加，相比之下，生物智能的部分将会比较固定。因此，非生物智能部分最终将占主导地位。

●纳米机器人可以操纵图像和声波，将虚拟现实带到现实世界中34。

●人类对情感的理解能力，以及作出适当反应的能力，所谓的情商，是人类智慧的重要表现，这些也将被未来的机器智能理解并掌握。

未来的机器智能的情感反应会被重新设计，来反映其对现实设计的改造能力。

●虚拟现实中的可信度方面比真实世界更有竞争力，人类的体验会越来越多地在虚拟环境中进行。

●在虚拟现实中，我们可以在身体和情感上成为两个完全不同的人。事实上，其他的人，比如你说爱的人，将能为你选择不同的身体，而不是由你自己来选择。

●加速回归法则将持续下去，但直到非生物智能达到物质与能量的“饱和”程度，也就是把计算运用到最佳程度的物质和能量的模式。当接近这个极限时，人类文明的智能将扩散到宇宙的其他部分。这种膨胀的速度会很快达到极值，甚至可以达到信息的传递速度。

●最终，整个宇宙将充盈着我们的智慧。人类将决定自己的命运。

●智能扩散至整个宇宙所需的时间，取决于光速是否是一个不可改变的限制。目前一些模糊的证据表明可能不存在这种限制，如果限制不存在，未来人类文明的巨大智能将会被进一步开拓。

作者库兹韦尔认为，尽管人类思想有局限，但人类依然有足够的能力去合理地想象奇点来临以后的生命形态。

最重要的是，未来出现的智能将继续代表人类文明——人机文明。换句话说，未来的计算机就是人类——即便他们是非生物的。

这将是进化的下一步：下一个高层次的模式转变。那时人类文明的大部分智能最终将是非生物的。到21世纪末，人机智能将比人类智能强大无数倍。

但是，尽管生物智能在进化中已经不占优势，但这不是说，生物智能的结束了，非生物形态也是源于生物设计的。也是就是说这一切最早人类创造的，文明仍将以人类的形式存在，但事实上，那个时候的文明在许多方面都将比现今的人类文明更加杰出，我们对奇点的理解也将超越生物起源。

人类的科技知识将如同滚雪球一样越来越大，未来将是无限灿烂的。“认真的审视人类未来将进化为什么物种，这是一件令人兴奋和恐慌的事情，库兹韦尔他在本书中展现了极具吸引力、非常动人的未来观。”

《奇点临近》的第一集我们就分享到这里，为了把一些概念结合我们现在人工智能做出的技术突破，我又补充了一些知识，所以到今天节目结束，我才讲完了书本上的第一章。接下来我还用一期的时间来为大家继续分享《奇点临近》，我们下次再见。

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