第13章：智人与人有何异
第13章：智人与人有何异 (第2/3页)
用这些通过建模仿真出来的信息。大脑区域模拟的基础是数学复杂性理论和混沌计算原理，并且已经获得了与实际人类和动物大脑紧密匹配的实验结果。
如今叶轻尘的身体取样也是让他感觉到了一种新的思路，至少对方的这种结合方式是非常可行的，但是如何防止人工智能对于人脑的侵害，这将是下一个非常重要的议题，也是这个领头人想要弄清楚的问题。
不知道眼前的白队长到底能够听懂多少，只不过尽量的还是用最简单的语言跟他解释着，现在在进度方面到底到达了什么程度。
大脑逆向工程所需的扫描和计算工具的能力正在加速提高，这可以加速提升基因组计划可行技术。
当他们到达纳米机器人时代，将能够利用高时空分辨率，从大脑内部进行扫描。虽然这个技术很有可能在对方的组织里面已经进行了应用，但是警方这边至少现在还无法做到。
我们有能力逆向设计人类智慧的运作原则，并可以在更强大的基础上复制这些能力，要做到这些并不存在内在的障碍，我们将会在几十年后实现它们，这已经是一个非常保守的估计了。
人类的大脑是一个具有复杂等级制度的系统，但并不代表它的复杂程度已经超出我们可以处理的范围。
一个隐藏在期望下的重要设想是非生物媒介，能够模拟大脑思维的丰富度、精度和深度，但是实现一个单一人类大脑的硬件计算能力，甚至是一个村庄和国家的集体智力，将不会自动产生人类水平的能力。“人类水平”包括所有使人类智能化的多样而微妙的方式，如音乐和艺术才能、创造力、穿越世界的物理运动、理解和适度的回应情绪。
硬件的计算能力是必要的，但还不够。理解这些资源，智能软件的组织和内容更为关键，这是大脑逆向工程所承诺的必要标准，而智人的智能光脑虽然不具备这些条件，但是人脑却是具备这些条件，等于智人是一种两两择优的最佳方案。
一旦计算机达到人类的智能水平，它一定会飙升上去。生物智能的一个关键优势在于机器能够轻松共享它们的知识。
如果你学一门非常难的外语，你不能轻易地通过下载来完成，就像学习对于我来说，我要获得学问也要付出和你一样艰苦的努力。
我不能快速访问或传输你的知识，因为知识是根植于神经递质浓聚物，允许一个神经元影响另一个突触化学物质水平的一种巨大模式，以及神经元间的连接，这称为是连接神经元的轴突和树突，在普通社会当中，这个技术是完全不可能实现的。
但需要考虑到机器智能的各个方面，在我的一家公司里，我们花了数年的时间，使用模式识别软件教一个研究性计算机识别人类的连续讲话。
我们向它展示了数千小时的录音讲话，纠正了它的错误，并耐心地训练它的“混沌”自组织算法来改善性能，这是一种修改自己规则的方法，它基于半随机初始信息的过程，其结果不能完全预测。
最后电脑变得非常善于识别讲话，现在如果希望个人计算机识别讲话，不必通过同样艰苦的学习过程，就像我们对待每个人的孩子一样，仅通过几秒钟的下载就可以建立这一模式，智人就已经紧紧靠着和智能光脑融合的人脑做到了这一点。
分析大脑以及神经形态模型成了现在最主要的一个问题，为了了解人类智能和当代人工智能之间的分歧，我们可以通过一个很好的例子来说明，这就是它们各自是如何解决围棋问题的。
人类是通过认知模式，而机器则是建立庞大的逻辑“树”，里面包含所有可能的位置移动和对策。迄今为止的大多数技术都是利用后一种的“自上而下”的分析设计方法。
例如我们的飞行器不能试图重建鸟类的生理机能和生物结构，这不仅是没有必要的，而且是不能实现的，作为逆向设计自然方式的工具正在复杂性上迅速发展，技术正在走向模拟自然的道路，而这些技术也将在更强大的基板上实施。
掌握智能软件最吸引人的场景就是直接进入到一个蓝图，也就是智能进程中我们亲手实现的最好个例——人的大脑。
虽然进化用了几十亿年时间来发展大脑，但我们还是很容易就能获得它。虽然大脑被头盖骨保护着，但我们还是可以使用合适的工具将它暴露在我们的视野范围内。
大脑的内容还没有版权或专利，不过，我们可以期待着改变，基于大脑逆向工程的专利已经有人申请。我们将利用数千万亿来源于大脑扫描和各级别神经模型的信息，来为我们的机器设计更多智能的并行算法，特别是那些基于自组织模式的算法。
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