《奇點臨近》人機融合——人類進化的必然（上）

《奇點臨近》

作者：（美）Ray Kurzweil　著，董振華,李慶誠（譯）　

譯出版社：機械工業出版社

出版時間:2011年10月1號

作者簡介

Kurzweil目前擔任谷歌的技術總監。在人工智慧、機器人、深度學習等領域，Kurzweil被視為一個奇才。微軟創始人蓋茨曾經稱他是"我知道在預測人工智慧上最厲害的人"。Kurzweil目前擁有19個榮譽博士學位。

雷·庫茲韋爾(RayKurzweil)，美國發明家,預言家。他曾發明了盲人閱讀機、音樂合成器和語音識別系統。為此他獲得許多獎項:狄克森獎、卡耐基梅隆科學獎。1988年，麻省理工學院提名他為"當年傑出發明家"。

庫茲韋爾也是一名成功的企業家，他用他的發明創辦了自己的企業，開發出多項造福人類的高科技產品。

庫茲韋爾是多部暢銷書的作者。他1990年出版的《智能機器的時代》成功地預言了電腦將在1998年戰勝棋王，該書獲得了美國出版協會"最優秀的計算機科學著作"獎。其它如《靈魂機器的時代》，更是對宇宙的過去及計算機和人類世界將來進行了深刻的描述。

《奇點臨近》書籍解讀文稿

關鍵詞:進化、義體人、人工智慧、納米技術、科技未來、GNR

這是一本關於預測未來的書。

作者想要論述的是，人類進化的過程，從生物進化的層面看，250萬年前猿人進化成為智人，又經過20多萬年進化到現在，人類依然還是生物體的方式存在，但因為人類創造了科技，幫助人類正強各方面的能力來創造世界，科技正在以指數的指數級在高速發展，技術進化的速率遠遠超越了生物智能的進化速率。

最後的結果是科技（機器）和人融合在一起了，人類將進化成生物和機器的合體，這是進化的一個必然的結果，作者用大量的論述、推演來闡述這個觀點。

作者對未來30年即將要會發生的事情做了科學的預測：２０２０年人類將成功通過逆向工程製造出人腦；２０３０年，智能計算機將超越人類；２０４５年，我們身上的很多器官被會機器代替，成為「半人半機器」的新物種，「生物學意義上的」人類將會不復存在。

我們看到AI的發展就很恐慌的認為，人類今後會被機器人幹掉，世界會由機器人來統治，其實到奇點時代，人和機器人融合了，沒有了絕對意義上的人類和機器人。

在哪個時代也會有不同的價值觀、有不同的訴求，也會有人機合體的警察、老師、醫生，也會有人機合體騙子、小偷，社會秩序會被重構、人類文明也會隨之改變。

很多科幻電影和小說都描述過這樣的一種世界，比如《攻殼機動隊》、《黑客帝國》等等。

2005年，作者寫這本書的時候，人工智慧AI，還處在研發階段，那在最近兩年，我們已經親眼所見了很多人工智慧的應用，而且之後的發展還會更加迅速。

大多數人的觀點認為，人工智慧的發展還需要數百年的時間才能達到超越人類的智能，也就是說，「奇點」是幾百年以後才能到來，那我們大可不必在意它。

但也有很大一部分人認為，會在未來4、5十年就會到來，甚至可能更快，那就意味著在我們這一代人就可以親歷了，如果真是這樣，那我們恐怕不得不去做了解了吧。

近日，國務院引發《新一代人工智慧發展規劃》，明確指出將在中學開設人工智慧課，培養複合型人才，2030年，發展成為世界主要人工智慧創新中心。

人工智慧的發展是大勢所趨，未來所有的行業都會隨著人工智慧而帶來升級和改變。有更多產業和新的商業模式誕生，那我們現在的孩子，是不是要考慮10-20年後的工作和競爭格局？

如果現在不活在未來，那未來你只能活在過去。

一、六大紀元。

作者指出：技術不是線性的增長，而是呈指數的增長。

叔本華說「每個人都將自身所感知的範圍當做世界的範圍。」意思就是說：我能感知多少，我就認為世界就是有多大的。也正是因為如此，我們很長時間都沒有意識到「奇點」會來臨。

作者所說的「奇點」就是人腦和晶元技術相結合，代表著我們身體、大腦和科技高度融合，人類成為生物和非生物組合的新物種，也就說，我們超越生物而存在。

有一個著名的定律叫「摩爾定律」，當價格不變時，集成電路上可容納的元器件的數目，每隔18個月便會增加一倍，性能也將提升一倍。摩爾定律一直持續了很長時間。

但進入21世紀以後，尤其是近4、5年，晶元技術的發展遠遠超了越摩爾定律。技術在突破拐點以後就以爆炸性的速度呈現指數增長了。

所以我們的技術發展不是循序漸進的，而是每隔十年就會加倍。

庫茲韋爾從生物和技術兩方面，將進化的歷史概念劃分為六個紀元。

1、第一紀元：物理與化學

在第一個紀元，宇宙大爆炸十幾萬年後，電子開始圍繞著由質子和中子組成的原子核運轉，於是原子就出現了。

原子帶電的特質，使得它們可以聚合在一起。經過幾百萬年的演變，原子逐漸聚合成了一種相對穩定的結構——分子。

2、第二紀元：生物與DNA（脫氧核糖核酸）

第二紀元開始在幾十億年前，由碳元素形成的化合物，形成了能夠進行自我複製的分子聚合物，生命隨之誕生。

最終，生物系統進化出一套精密的數字機制（DNA）用來對更高層次的分子信息進行存儲。這樣使得第二紀元的進化信息得以保存。

3、第三紀元：大腦

第三紀元開始於早期動物的模式識別能力，最早人類和其它動物差不多，通過進化，人類有了思維，而且可以進行歸納、抽象和理性的推演。

於是，人類就具備一種能力，就是去構想未來，並且能根據自己思想去付諸實踐。

也是就是說，人類有了想像力和創造性。

4、第四紀元：技術

人類理性思維和抽象思維的結合邁進第四紀元，人造技術的進化層次。

這個層次一開始的起點就是簡單的機械化，接著製造出精妙的自動化設施。

然後計算機和通訊技術發展，實現對不同複雜信息的計算和存儲。

技術進化的速率遠遠超越了生物智能的進化速率。

把生物的進步和人類技術進步過程中的里程碑事件，在圖形中表示出來（其中X軸代表過去的年代，Y軸代表範式遷移的時間），我們就可以得出一條相對的直線。從圖上看出來呈持續加速的趨勢）。

5、第五紀元：人類智能與技術的結合。

「奇點」，就會在第五紀元開始。

在這個時代，人類文明將被顛覆。這個時代會產生人機混合體，人類克服生物進化的限制，社會發展的規則被大幅改變，所以單純的「人類文明」不復存在，從而產生「人機文明」。那個時代的需求改變了，人們需要更強大的能力，要加裝義體和晶元。滿足這些需求的是很多大型科技公司，在那個時代，包括社會制度，階層、甚至是政府和國家都會發生變化。

6、第六紀元：宇宙覺醒

在「奇點」之後，「人機混合生物」，重新組織了物質和能量，達到更優秀的計算級別，我們已經不滿足在地球上創造文明，這時候我們將去宇宙拓展。

「奇點」（Singularity），表示獨特的事件以及種種奇異的影響。數學家用這個詞來表示一個超越了任何限制的值。比如，簡單的y=1/x這個函數，隨著x的值約小，越趨近於零，其對應的函數（Y）的值就會越大。

如果一個大質量恆星經歷了超新星爆炸，殘餘部分最終變成體積為零、密度無窮大的點，這時候「奇點」就在這個點的中心誕生出來。

當這個星球達到無限密度後，連光都無法擺脫它的吸引，所以稱為黑洞，黑洞構成了空間和時間結構中的一種破裂。

據一種理論推測，宇宙本身就起源於這樣的一個「奇點」。

約翰·馮·諾伊曼第一次提出「奇點」，並把它表述為一種可以撕裂人類歷史結構的能力。在20世紀60年代，古德描述的「智能爆炸」是指智能機器在不需要人工干預的情況下，不斷設計下一代智能機器。

二、寄點理論的原則

奇點理論包括以下幾條原則，我們在下一章節將對這些原則進行求證、推衍、分析和思考。

●範式轉換或者說技術創新正處於加速狀態。現今它正以每十年翻一番的速度增長。

●信息技術動力、性價比、速度、容量以及帶寬，正在以指數級速度遞增，幾乎每一年都要翻一番。

●對於信息技術而言，指數形增長還有第二個層次：增長的指數速率會以指數級速度的增長。因為，當一種技術的效率變得更高，就會吸引更多的資源向它聚合，讓他發展更為迅速，這也正是第二個層次指數增長出現的原因。

●人腦掃描是一種以指數級速度正在發展的技術。人腦掃描的時空解析度和帶寬每年都翻倍增長。我們已經擁有了充分的技術手段，開始人類大腦運轉原則的逆向解碼。

目前，已經有幾百處大腦活動區域的模型被發現，並且可以被模擬。預計在5年內，人們將會詳細了解人類大腦所有區域的活動過程及模式，也就是說能夠我們能生產出人腦來。

●我們傳統人類智能的優勢包括模式識別能力和學習能力。

在模式識別方面，人類大腦中的大量並行處理和自組織的特性是一種近乎完美的結構，這種結構可以用於識別微妙的、不變的模型。

人類智能的一個關鍵能力是它可以創造面向現實的思維模型，並且可以通過改變模型的屬性進行「假設」分析。

●那機器智能的優點是：一旦機器掌握一項技能，便可以高速重複使用這項技能，並且極其精準、不知疲倦，不會受情緒的波動的影響。

●最重要的是，機器可以高速地共享資源、知識的流動性會非常快速；而相比之下，人類用語言進行知識交流的速度則慢得可憐。

●機器可以在近乎光速的速度下進行信號的處理和轉換，而人類大腦進行信號傳輸的速度只是機器的三百萬分之一。

作者庫茲韋爾寫《奇點臨近》的時候在2005年，也就是12年前，那時候他預測幾年後，AI將會取得一些突破，但是當時很多人並不相信，但今天卻已經真實的發生在我們眼前。

2016年3月Alpha Go以4：1勝李世石，這意味著什麼？

1997年深藍計算機擊敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，那時採用的是窮舉法，深藍無外乎是儲存了大量棋譜，人下一步，他對應著找棋譜來應對一步，那要是人類亂來，不按常理出牌，他就不會下了。

但Alpha Go不是，他是結合了深度神經網路機器學習方法和樹搜索演算法。神經網路演算法在一定程度上是模擬生物神經分層的構架，不僅能夠不斷調整優化各項行動的邏輯權重，還能夠進行結果的反饋，把結果重新作為輸入進去再進行訓練。

谷歌的Deep Mind團隊把這項演算法附加在博弈樹上，有點像棋手進行復盤一樣，那麼他反覆加強之後，可以對每一次棋子落下去的位置形成一定的優先順序篩選。

這種做法和先前的那種運算有著極大的區別。當機器進行反覆的訓練後，它們可以跳過這些位置的運算，不需要全部再計算一遍。這些演算法的進步更加符合人類的思考和學習方式。

這一點是人工智慧非常重要的突破，「阿爾法狗」最厲害的地方，就是有一個「監督預判機制」，每走一步，他會考慮這種走法是不是更有前途，這是一種類似「想像力」的能力，這種在技術上的突破就非常偉大。

Alpha Go和李世石下的時候，有一局，它下了幾步臭棋，在人類棋手看來，這是業餘三段都下不出來的棋，結果Alpha Go還是贏了,這就證明他有了全局思維。那次人機大戰，最後4：1，Alpha Go勝出，不管怎麼說，李世石好歹還下贏了一盤。

但是一年以後。2017年5月27日，柯潔再次迎戰Alpha Go，結果3局全輸，柯潔在賽後說：「我只能猜出Alpha Go一半的棋，另一半我猜不到，就是差距，我和他差距實在太大」。

人工智慧讓柯潔意識到，這麼多年來，人類對於圍棋本身根本就沒有入門。

完勝人類圍棋手以後，現在Deep Mind的AI研究者們不去研究圍棋了，因為他們在圍棋上要研究的目標已經完成了。他們轉而去研究挑戰玩遊戲，玩《星際爭霸2》，暴雪和Deep Mind 的合作，公布了65,000場《星際爭霸2》比賽數據，幫助機器人訓練。而且每個月都將再增加五十萬場比賽數據。

為什麼要讓AI去打《星際爭霸2》，因為它能為機械學習提供很多還沒有能攻克的難題，複雜程度比圍棋要高出上百的量級。

8月12日另一個人工智慧OpenAI和Dota頂級職業玩家展開比賽，在比賽中，機器人進攻非常生猛，可以熟練地進行卡兵、補刀等動作，結果人類玩家10分鐘就敗下陣來。

Open AI是號稱「矽谷鋼鐵俠」的埃隆馬斯克，創立一個非營利科研機構，通過打遊戲來改良機器演算法，讓機器人來學習和進化，以後OPen AI可以應對在現實世界中的非常複雜、充滿意外的任務。

因為電子競技會有很多戲劇性，研發人員希望能看到AI是怎麼學習和表現的，快速進步的。

在早期階段，機器人在地圖上毫無目的地四處亂跑被打死，但慢慢地，他們學會了一些策略，讓他們更接近設定的獲勝目標。

這種學習是「自我博弈」，這是一種用於學習和解決機器複雜任務的好方法：和太強或者太弱的對手過招，它學到的東西都是有限的，但是可以將自身作為競爭對手來學習。

Open AI和Alpha Go訓練方法不一樣，他是在「自我博弈」下進行針對訓練的，並沒有使用模仿學習或者搜索。

打個比方，Alpha Go就像是武林高手慕容復，他把天下武功都拿來學一遍，然後再自我進步，Open AI就像是周伯通，一來就左右互搏，那麼，他進化的速度可能更快。

在比賽過程中，Open AI在補兵時候還故意做出失誤動作引誘對方上鉤，也就是說，機器人不僅有策略，還知道誤導對方。

發生在8月1日的新聞，Facebook，暫停了一個人工智慧項目，他們覺得這個AI項目有可能失控了。

事情是這樣的：

Facebook的人工智慧研究所使用機器學習方法，對兩個聊天機器人進行對話策略迭代升級。

Bob 和 Alice是兩個機器人，有一段對話。

Bob說，「I can can I I everything else」。

Alice回答：「Balls have zero to me

Alice回答的8個「to me」，這看上去有點像是個BUG，當時研究人員發現：在Alice回答的8個「to me」中，其實已完成了至少8次內容轉移，我們雖然能夠能識別TO ME這兩個單詞，但我們並不明白，這兩個機器人說的的TO ME到底指是什麼意思。

也是就是說，機器人竟然自己發展出了人類無法理解的獨特語言，他們是在對話，這些在人類看來沒有任何意義的對話，對於機器人而言則是有意義的，那是一個指令、一個運算，甚至，每一個「to me」背後都是龐大的資料庫。這是不是細思極恐，研究者不得不對其進行了人工干預。

在這一類的對話中，機器人甚至會偽裝對某件事情不感興趣，假裝讓步或犧牲掉某些語言，它們還能在對話中迭代和與其他智能體進行交流，比如說其它智能生物和智能機器人。

通俗來講就是，為我們叫兩個機器人說話，結果他們發明了一種語言，我們完全聽不懂，但是他們卻能順利的交流，你想這是不是有點恐怕？事實上，這次失控，並非偶然。在AI自身對話所用語言的研究上，很多AI專家是空白的，甚至是沒有準備的。

●根據作者的預測，計算機將可以在2020年代末通過圖靈機測試。這對於人工智慧是重要的衡量標準。

圖靈機不是一種機器，而已一種思想模型，可以製造一種十分簡單但運算能力極強的計算裝置，用來計算所有能想像得到的可計算函數。

如今的圖靈測試是讓測試者用「自然語言」也就是即我們平時交流所用的語言，通過電腦屏幕與某人或某款軟體互動，互動內容可涉及任何話題。

一定時間過後，如果測試者無法確定對方是不是人類，那麼對方就算通過了圖靈測試，它的智力水平至少可以說與人不相上下。

這幾年來，聊天機器人一開始偶爾也會騙過測試者，但要不了多久就會被識破。機器人要和人類一樣，那機器人也必須要有意識。

1、什麼是意識？

就是人腦對大腦內外表象的覺察。意識腦區最重要的功能就是辨識真偽，它可以辨識自己腦區中的表象是來自於外部感官的還是來自於想像或回憶的。

當我們在睡眠時，意識腦區的興奮度降至最低，此時無法辨別腦中意像的真偽，大腦就採取了全部信以為真的方式，這就是所謂的「夢境」。

意識腦區沒有自己的記憶，它的存儲區域稱作「暫存區」，如同計算機的內存一樣，只能暫時保存一下所察覺的信息,而且意識還是一直在動的。

有研究表明，人的意識腦區其實沒有思維能力，真正的思維都發生在潛意識的腦區中，我們所感知到的思維，其實是潛意識將思維呈現於意識腦區的結果。

意識，是人類大腦的一切活動和結果，也就是具有自覺性的思維。意識的本質，它是人腦與客觀世界的矛盾，它的規律就是自覺性。自覺會指導人類自我自由的實現。意識隨著人類誕生而誕生， 意識是實踐的結果，並隨著生命遺傳給後代。

2、怎麼知道一台機器是不是有意識？

有一種用來測試機器的信息集成度的方法是，讓機器來識別:「這幅畫里有什麼地方不對勁兒？」

計算機在分析圖像中的信息是否合理時，必須依靠強悍的處理能力，這種能力遠遠超過了對資料庫進行簡單語言查詢的級別。

問計算機一張照片有些什麼問題，它無法判斷出來，雖然計算機的硬碟容量遠遠超出了我們畢生所能記憶的東西，但硬碟上的信息依然是未整合的，系統中的每一單元同其他元素基本沒有關聯。

同樣的整合過程甚至能讓六歲小孩知道許多不協調的畫面是荒謬的，就像鹿角變成了小樹，魚在天上游，在六歲小孩眼裡，這是和現實相違背的，是不可能的。

那確定一台電腦是否有意識的關鍵也正在此處。這些明顯跟日常生活體驗背道而馳的現象，證明了人類擁有精深的知識，知道哪些事件和物體可以同時出現，而其他絕大多數則不行。

只有具備意識的機器才能主觀描述普通照片里的場景是「對」還是「錯」。這種綜合判斷照片內容的能力是構成意識思維的一種基本屬性。

3、怎麼測試計算機「讀圖」？

測試計算機如何解讀圖像，只須在網上隨便找幾幅圖，沿垂直方向將每幅圖的中間塗黑，並用剪刀剪開，然後隨機將左、右兩部分拼合起來。這些合成圖像一般都左右不匹配，電腦要面臨的挑戰，就是要把左右匹配的圖片找出來。

把圖像中央塗黑，是為了防止電腦使用圖像分析技巧，比如說考察被拆散的各部分圖像之間的紋理或色彩是否相配。

這種測試方法要求電腦具備先進的圖像解讀技術，並能夠推斷出圖像各部分的搭配是否和諧。

另外一種測試則是將若干物體放進幾幅圖像中，使得所有圖像看起來都還正常，只有一幅圖像有問題。接受測試的電腦必須找出這個異類。

人類的意識感知功能涉及到海量的整合知識，而相比之下，機器視覺系統的知識實在是太過狹窄和專業化了。

如果在之後的這種人機大戰中，研究人員發現機器也具有了意識，那麼人工智慧就能和人類一樣去思考了。

●機器可以通過互聯網理解並且迅速掌握人機文明的所有知識。

●機器可以共享資源、智能以及存儲能力。大量的機器也可以瞬間組合成為一台機器，之後立即分離。這種現象人類稱為相愛，但以生物自身的能力來看，這是結合和分離並不是可靠的，但機器的這種組合和分離就會更加有利的多。

●融合生物智能優勢，比如說人的意識和創造性，和與人工智慧的優勢，比如速度、內存容量、精準度，以及交換知識與技能的能力，這種人機結合起來力量將極為強大。

人類文明中的非生物智能部分就會持續地從機器的性價比、速度和容量的雙倍指數增長中獲益。

●一旦機器擁有了像人類一樣的設計和架構技能，它們就可以對自己進行設計和操控。

人類也正通過生物技術進行類似的研究，比如改變人類的基因以及其他遺傳信息，這要真正改變是非常複雜的問題,但是機器人只需改動它的程序。

●隨著非生物智能的加速改進，納米技術將能夠在分子水平上進行操作。

●納米技術使得納米機器人的構建成為可能：這是一種以微米計算（一米的百萬分之一）的機器人。納米機器人會在人體發揮很多功能，包括延緩人體衰老，甚至將來它比生物技術更加出色，如基因工程。

●這些納米機器人會自動連接起來，形成任意的物理結構。納米機器人會與生物神經元交互，們能夠以一種引導視覺和聽覺的信息方式，把虛擬現實中的東西轉換到真實的現實中，並通過內部神經系統創建虛擬現實，這將極大地豐富人類的經歷。

●大腦毛細血管中數十億的納米機器人也將極大地提高人類的智能。

●一旦非生物智能在人類大腦中獲取立足點，人腦中的機器智能就會成倍增加，相比之下，生物智能的部分將會比較固定。因此，非生物智能部分最終將佔主導地位。

●納米機器人可以操縱圖像和聲波，將虛擬現實帶到現實世界中34。

●人類對情感的理解能力，以及作出適當反應的能力，所謂的情商，是人類智慧的重要表現，這些也將被未來的機器智能理解並掌握。

未來的機器智能的情感反應會被重新設計，來反映其對現實設計的改造能力。

●虛擬現實中的可信度方面比真實世界更有競爭力，人類的體驗會越來越多地在虛擬環境中進行。

●在虛擬現實中，我們可以在身體和情感上成為兩個完全不同的人。事實上，其他的人，比如你說愛的人，將能為你選擇不同的身體，而不是由你自己來選擇。

●加速回歸法則將持續下去，但直到非生物智能達到物質與能量的「飽和」程度，也就是把計算運用到最佳程度的物質和能量的模式。當接近這個極限時，人類文明的智能將擴散到宇宙的其他部分。這種膨脹的速度會很快達到極值，甚至可以達到信息的傳遞速度。

●最終，整個宇宙將充盈著我們的智慧。人類將決定自己的命運。

●智能擴散至整個宇宙所需的時間，取決於光速是否是一個不可改變的限制。目前一些模糊的證據表明可能不存在這種限制，如果限制不存在，未來人類文明的巨大智能將會被進一步開拓。

作者庫茲韋爾認為，儘管人類思想有局限，但人類依然有足夠的能力去合理地想像奇點來臨以後的生命形態。

最重要的是，未來出現的智能將繼續代表人類文明——人機文明。

換句話說，未來的計算機就是人類——即便他們是非生物的。

這將是進化的下一步：下一個高層次的模式轉變。那時人類文明的大部分智能最終將是非生物的。到21世紀末，人機智能將比人類智能強大無數倍。

但是，儘管生物智能在進化中已經不佔優勢，但這不是說，生物智能的結束了，非生物形態也是源於生物設計的。也是就是說，這一切最早人類創造的，文明仍將以人類的形式存在，但事實上，那個時候的文明在許多方面都將比現今的人類文明更加傑出。

人類的科技知識將如同滾雪球一樣越來越大，未來將是無限燦爛的。「認真的審視人類未來將進化為什麼物種，這是一件令人興奮和恐慌的事情，庫茲韋爾他在本書中展現了極具吸引力、非常動人的未來觀。」

《奇點臨近》的第一集我們就分享到這裡，為了把一些概念結合目前人工智的發展現狀，我又補充了一些知識，接下來我再為大家繼續分享《奇點臨近》。

本書的音頻講述關注"喜馬拉雅fm大咖讀書會"收聽，主講人沈攀(微信：cgmensp)。