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當計算機有了“大腦”時，世界會是什麼樣子？

圖靈是人工智能的鼻祖，他在20世紀50年代預測未來的計算機可能會思考。

一些科學家認為，這一天即将到來，而且很匆忙。當有一天人造機器有了大腦，他們可以像人類一樣思考時，世界會是什麼樣子？

20世紀50年代，“人工智能之父”圖靈首次提出了“機器思維”的概念。他提出了一項測試，以确定計算機是否可以被視為“思考”：如果一台計算機的行為、反應和互動像一個有意識的個體，那麼它應該被視為有意識的。為了消除人類思維中的偏見，他還從行為主義的角度對智能問題進行了定義，并提出了一個假設：一個人以一種特殊的方式與另一方進行一系列的問答，而不與另一方接觸。如果他長時間不能根據這些問題判斷對方是人還是計算機，那麼可以認為這台計算機與人具有相同的智能，也就是說，這台計算機可以思考。這就是著名的“圖靈測試”。

早在幾年前，一場國際人工智能機器測試比賽在英國著名的布雷切利莊園舉行。由俄羅斯專家設計的“Yevgeny”計算機程序脫穎而出。29.2%的答案成功地“欺騙”了測試人員，最終結果隻有0.8%能通過圖靈測試，使其成為世界上最接近人工智能的機器。

類瑞士研究人員最近表示，他們已經開發出一種微芯片，可以模拟人腦處理信息的方式。該設備可以實時處理和響應輸入的信息。利用神經形态學芯片作為人工神經系統，該技術有望實現實用化，使機器人能夠在複雜環境中實現自動駕駛，而無需人工遙控。使用這種技術的智能手機也有望變得更加“智能”。采用這種新芯片還可以使計算機在不損壞的情況下繼續運行。就像人腦一樣，每天都有數百萬個腦細胞丢失，但它的整體思維能力仍在正常運轉。

為了實現這一目标，研究人員面臨的主要挑戰是如何構建人工神經網絡，使它們能夠執行相關的任務或命令。為了做到這一點，研究人員使用由矽制成的人工神經元來模拟人類神經元，然後根據哺乳動物大腦中已知的神經結構構建矽神經元網絡。這些網絡構成了人工神經處理模塊。神經加工模塊具有短期記憶和決策分析機制，能夠實時執行複雜的感覺運動任務。目前本研究面臨的最大問題是神經形态學芯片不能主動學習，隻能根據相關編程信息做出反應。

計算機科學家雷蒙德·庫茲韋爾預測，在短短30年内，人類可以将他們的全部想法上傳到計算機上，成為數字不朽。這個結果被稱為“奇點”。

正如宇宙學中有一個“奇點”使所有物理定律失效一樣，信息技術也在向“超人智能”的奇點邁進。庫茲韋爾相信這種信息奇點即将到來。到那時，人工智能将超越人腦，人類的意義将徹底改變；到那時，人類将與機器融合，成為“超人”。

它揭示了信息技術的發展過程中存在着摩爾定律，即集成電路所能容納的晶體管數量每兩年就會翻一番，這是一條非常可靠的經驗法則。庫茲韋将這一規則應用于其他技術指标，如晶體管生産成本的下降，微處理器速度的提高，動态存儲器價格的急劇下降，無線數據服務成本的下降，以及網絡用戶和納米技術專利的增加……庫茲韋爾發現，這些數據最終有一個共同點——指數增長。庫茲韋爾稱之為“加速回報定律”——技術進步呈指數增長，而不是非線性增長。

計算機的計算速度越來越快。如果有一天計算機的計算速度令人難以置信，那麼他們掌握人工智能的時候到了。屆時，計算機将能夠模拟人腦并産生意識：人類自身将發生變化。在信息學中，這個時間點也被稱為“奇點”。

在庫茲韋爾對未來的展望中，生物技術和納米技術允許人類随心所欲地操縱自己的身體，改變周圍的環境。人們可以将自己的意識掃描到電腦中，“生活”在虛拟世界中，或者将自己的身體變成機器人。超級智能計算機很可能會和人類一起主宰未來。也許人類将與機器結合，成為超級智能的“半機械人”，并通過人工智能擴展人類智能的極限。

但一些科學家認為計算機不會超過人類的智能。“思考”是人類的一種思維活動，最能體現人類的智慧。計算機的“思維”隻是對人腦思維過程的某種模拟。人們的意識思維總是建立在一定的知識基礎上的。為了使計算機擁有知識，首先必須解決如何以計算機能夠接受、存儲、檢索、使用和修改的形式表達知識，并用有效的方法組織和管理存儲的知識。計算機的“思維”過程實際上是用符号計算的方法來模拟人腦的思維。這個過程是由計算機工程師設計的，并轉化為計算機依次執行的指令。然而，人類的大腦正在發育。計算機是由人制造的。從這個角度來看，計算機隻能部分取代人腦，但不能完全取代人腦。

計算機幾乎不可能比人類更聰明。經過數百萬年的自然進化，人類大腦産生了獨特的功能，包括本能、直覺、多層次抽象和自我完善。

作為沃森的開發者羅布·海伊，說：“人類大腦中有數百億個神經元，僅在視網膜中就有數百萬個神經元，每個神經元與其他神經元平均有1000個突觸連接。自然界花了數十億年進化出更高級的生物體，要弄清大腦的秘密并不容易。因此，如果超級計算機的智慧能超越人類，至少在我看來，答案肯定是否定的。”

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