人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝，而这一切很可能在我们的有生之年发生。
上面这句话不是危言耸听，请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完一共三万五千字，我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完，因为我觉得这篇东西非常有价值。希望你们能够耐心读完，读完后也许你的世界观都会被改变。
我们正站在变革的边缘，而这次变革将和人类的出现一般意义重大 – Vernor Vinge
如果你站在这里，你会是什么感觉？
看上去非常刺激吧？但是你要记住，当你真的站在时间的图表中的时候，你是看不到曲线的右边的，因为你是看不到未来的。所以你真实的感觉大概是这样的：
稀松平常。
你可能觉得2050年的世界会变得面目全非这句话很可笑，但是这不是科幻，而是比你我聪明很多的科学家们相信的，而且从历史来看，也是逻辑上可以预测的。
那么为什么你会觉得“2050年的世界会变得面目全非” 这句话很可笑呢？有三个原因让你质疑对于未来的预测：
1. 我们对于历史的思考是线性的。当我们考虑未来35年的变化时，我们参照的是过去35年发生的事情。当我们考虑21世纪能产生的变化的时候，我们参考的是20世纪发生的变化。这就好像1750年的老王觉得1500年的小李在1750年能被吓尿一样。线性思考是本能的，但是但是考虑未来的时候我们应该指数地思考。一个聪明人不会把过去35年的发展作为未来35年的参考，而是会看到当下的发展速度，这样预测的会更准确一点。当然这样还是不够准确，想要更准确，你要想象发展的速度会越来越快。
2. 近期的历史很可能对人产生误导。首先，即使是坡度很高的指数曲线，只要你截取的部分够短，看起来也是很线性的，就好像你截取圆周的很小一块，看上去就是和直线差不多。其次，指数增长不是平滑统一的，发展常常遵循S曲线。
S曲线发生在新范式传遍世界的时候，S曲线分三部分
你和电脑打了个平手。接着我们把途中的黑色部分去除：
你可以轻易的描述图形中透明或不透明的圆柱和3D图形，但是电脑就看不出来了。电脑会描述出2D的阴影细节，但是人脑却能够把这些阴影所展现的深度、阴影混合、房屋灯光解读出来。
再看下面这张图，电脑看到的是黑白灰，我们看到的却是一块全黑的石头
而且，我们到现在谈的还是静态不变的信息。要想达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影，而《富春山居图》是烂电影。
想想就很难吧？
我们要怎样才能达到这样的水平呢？
通往强人工智能的第一步：增加电脑处理速度
要达到强人工智能，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力。如果一个人工智能要像人脑一般聪明，它至少要能达到人脑的运算能力。
用来描述运算能力的单位叫作cps（calculations per second，每秒计算次数），要计算人脑的cps只要了解人脑中所有结构的最高cps，然后加起来就行了。
Kurzweil把对于一个结构的最大cps的专业估算，然后考虑这个结构占整个大脑的重量，做乘法，来得出人脑的cps。听起来不太靠谱，但是Kurzweil用了对于不同大脑区域的专业估算值，得出的最终结果都非常类似，是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了，天河每秒能进行3.4亿亿。当然，天河二号占地720平方米，耗电2400万瓦，耗费了3.9亿美元建造。广泛应用就不提了，即使是大部分商业或者工业运用也是很贵的。
Kurzweil认为考虑电脑的发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能可能就是生活的一部分了。
摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持，这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候能买到1亿亿cps。现在1000美元能买到10万亿cps，和摩尔定律的历史预测相符合。
也就是说现在1000美元能买到的电脑已经强过了老鼠，并且达到了人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了，但是，让我们考虑一下，1985年的时候，同样的钱只能买到人脑万亿分之一的cps，1995年变成了十亿分之一，2005年是百万分之一，而2015年已经是千分之一了。按照这个速度，我们到2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了。
至少在硬件上，我们已经能够强人工智能了（中国的天河二号），而且十年以内，我们就能以低廉的价格买到能够支持强人工智能的电脑硬件。
但是运算能力并不能让电脑变得智能，下一个问题是，我们怎样利用这份运算能力来达成人类水平的智能。
通往强人工智能的第二步：让电脑变得智能
这一步比较难搞。事实上，没人知道该怎么搞——我们还停留在争论怎么让电脑分辨《富春山居图》是部烂片的阶段。但是，现在有一些策略，有可能会有效。下面是最常见的三种策略：
1) 抄袭人脑
就好像你班上有一个学霸。你不知道为什么学霸那么聪明，为什么考试每次都满分。虽然你也很努力的学习，但是你就是考的没有学霸好。最后你决定“老子不干了，我直接抄他的考试答案好了。”这种“抄袭”是有道理的，我们想要建造一个超级复杂的电脑，但是我们有人脑这个范本可以参考呀。
科学界正在努力逆向工程人脑，来理解生物进化是怎么造出这么个神奇的东西的，乐观的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务。一旦这个成就达成，我们就能知道为什么人脑能够如此高效、快速的运行，并且能从中获得灵感来进行创新。一个电脑架构模拟人脑的例子就是人工神经网络。它是一个由晶体管作为“神经”组成的网络，晶体管和其它晶体管互相连接，有自己的输入、输出系统，而且什么都不知道——就像一个婴儿的大脑。接着它会通过做任务来自我学习，比如识别笔迹。最开始它的神经处理和猜测会是随机的，但是当它得到正确的回馈后，相关晶体管之间的连接就会被加强；如果它得到错误的回馈，连接就会变弱。经过一段时间的测试和回馈后，这个网络自身就会组成一个智能的神经路径，而处理这项任务的能力也得到了优化。人脑的学习是类似的过程，不过比这复杂一点，随着我们对大脑研究的深入，我们将会发现更好的组建神经连接的方法。 更加极端的“抄袭”方式是“整脑模拟”。具体来说就是把人脑切成很薄的片，用软件来准确的组建一个3D模型，然后把这个模型装在强力的电脑上。如果能做成，这台电脑就能做所有人脑能做的事情——只要让它学习和吸收信息就好了。如果做这事情的工程师够厉害的话，他们模拟出来的人脑甚至会有原本人脑的人格和记忆，电脑模拟出的人脑就会像原本的人脑一样——这就是非常符合人类标准的强人工智能，然后我们就能把它改造成一个更加厉害的超人工智能了。
我们离整脑模拟还有多远呢？至今为止，我们刚刚能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。
2）模仿生物演化
抄学霸的答案当然是一种方法，但是如果学霸的答案太难抄了呢？那我们能不能学一下学霸备考的方法？
首先我们很确定的知道，建造一个和人脑一样强大的电脑是可能的——我们的大脑就是证据。如果大脑太难完全模拟，那么我们可以模拟演化出大脑的过程。事实上，就算我们真的能完全模拟大脑，结果也就好像照抄鸟类翅膀的拍动来造飞机一样——很多时候最好的设计机器的方式并不是照抄生物设计。
所以我们可不可以用模拟演化的方式来造强人工智能呢？这种方法叫作“基因算法”，它大概是这样的：建立一个反复运作的表现/评价过程，就好像生物通过生存这种方式来表现，并且以能否生养后代为评价一样。一组电脑将执行各种任务，最成功的将会“繁殖”，把各自的程序融合，产生新的电脑，而不成功的将会被剔除。经过多次的反复后。这个自然选择的过程将产生越来越强大的电脑。而这个方法的难点是建立一个自动化的评价和繁殖过程，使得整个流程能够自己运行。
这个方法的缺点也是很明显的，演化需要经过几十亿年的时间，而我们却只想花几十年时间。
但是比起自然演化来说，我们有很多优势。首先，自然演化是没有预知能力的，它是随机的——它产生的没用的变异比有用的变异多很多，但是人工模拟的演化可以控制过程，使其着重于有益的变化。其次，自然演化是没有目标的，自然演化出的智能也不是它目标，特定环境甚至对于更高的智能是不利的（因为高等智能消耗很多能源）。但是我们可以指挥演化的过程超更高智能的方向发展。再次，要产生智能，自然演化要先产生其它的附件，比如改良细胞产生能量的方法，但是我们完全可以用电力来代替这额外的负担。所以，人类主导的演化会比自然快很多很多，但是我们依然不清楚这些优势是否能使模拟演化成为可行的策略。
3）让电脑来解决这些问题
如果抄学霸的答案和模拟学霸备考的方法都走不通，那就干脆让考题自己解答自己吧。这种想法很无厘头，确实最有希望的一种。
总的思路是我们建造一个能进行两项任务的电脑——研究人工智能和修改自己的代码。这样它就不只能改进自己的架构了，我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务。
以上这些都会很快发生
硬件的快速发展和软件的创新是同时发生的，强人工智能可能比我们预期的更早降临，因为：
1）指数级增长的开端可能像蜗牛漫步，但是后期会跑的非常快
2）软件的发展可能看起来很缓慢，但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度。就好像在人类还信奉地心说的时候，科学家们没法计算宇宙的运作方式，但是日心说的发现让一切变得容易很多。创造一个能自我改进的电脑来说，对我们来说还很远，但是可能一个无意的变动，就能让现在的系统变得强大千倍，从而开启朝人类级别智能的冲刺。
强人工智能到超人工智能之路
总有一天，我们会造出和人类智能相当的强人工智能电脑，然后人类和电脑就会平等快乐的生活在一起。
呵呵，逗你呢。
即使是一个和人类智能完全一样，运算速度完全一样的强人工智能，也比人类有很多优势：
硬件上：
-速度。脑神经元的运算速度最多是200赫兹，今天的微处理器就能以2G赫兹，也就是神经元1000万倍的速度运行，而这比我们达成强人工智能需要的硬件还差远了。大脑的内部信息传播速度是每秒120米，电脑的信息传播速度是光速，差了好几个数量级。
- 容量和储存空间。人脑就那么大，后天没法把它变得更大，就算真的把它变得很大，每秒120米的信息传播速度也会成为巨大的瓶颈。电脑的物理大小可以非常随意，使得电脑能运用更多的硬件，更大的内存，长期有效的存储介质，不但容量大而且比人脑更准确。
- 可靠性和持久性。电脑的存储不但更加准确，而且晶体管比神经元更加精确，也更不容易萎缩（真的坏了也很好修）。人脑还很容易疲劳，但是电脑可以24小时不停的以峰值速度运作。
软件上来说：
- 可编辑性，升级性，以及更多的可能性。和人脑不同，电脑软件可以进行更多的升级和修正，并且很容易做测试。电脑的升级可以加强人脑比较弱势的领域——人脑的视觉元件很发达，但是工程元件就挺弱的。而电脑不但能在视觉元件上匹敌人类，在工程元件上也一样可以加强和优化。
- 集体能力。人类在集体智能上可以碾压所有的物种。从早期的语言和大型社区的形成，到文字和印刷的发明，再到互联网的普及。人类的集体智能是我们统治其它物种的重要原因之一。而电脑在这方面比我们要强的很多，一个运行特定程序的人工智能网络能够经常在全球范围内自我同步，这样一台电脑学到的东西会立刻被其它所有电脑学得。而且电脑集群可以共同执行同一个任务，因为异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上。 通过自我改进来达成强人工智能的人工智能，会把“人类水平的智能”当作一个重要的里程碑，但是也就仅此而已了。它不会停留在这个里程碑上的。考虑到强人工智能之于人脑的种种优势，人工智能只会在“人类水平”这个节点做短暂的停留，然后就会开始大踏步向超人类级别的智能走去。
这一切发生的时候我们很可能被吓尿，因为从我们的角度来看 a)虽然动物的智能有区别，但是动物智能的共同特点是比人类低很多；b)我们眼中最聪明的人类要比最愚笨的人类要聪明很很很很多。
所以，当人工智能开始朝人类级别智能靠近时，我们看到的是它逐渐变得更加智能，就好像一个动物一般。然后，它突然达到了最愚笨的人类的程度，我们到时也许会感慨：“看这个人工智能就跟个脑残人类一样聪明，真可爱。”
但问题是，从智能的大局来看，人和人的智能的差别，比如从最愚笨的人类到爱因斯坦的差距，其实是不大的。所以当人工智能达到了脑残级别的智能后，它会很快变得比爱因斯坦更加聪明：
之后呢？
智能爆炸
从这边开始，这个话题要变得有点吓人了。我在这里要提醒大家，以下所说的都是大实话——是一大群受人尊敬的思想家和科学家关于未来的诚实的预测。你在下面读到什么离谱的东西的时候，要记得这些东西是比你我都聪明很多的人想出来的。
像上面所说的，我们当下用来达成强人工智能的模型大多数都依靠人工智能的自我改进。但是一旦它达到了强人工智能，即使算上那一小部分不是通过自我改进来达成强人工智能的系统，也会聪明到能够开始自我改进。
这里我们要引出一个沉重的概念——递归的自我改进。这个概念是这样的：一个运行在特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后，它比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有了爱因斯坦水平的智能，所以这次改进会比上面一次更加容易，效果也更好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来的改进进步更加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平——这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极表现。
现在关于人工智能什么时候能达到人类普遍智能水平还有争议。对于数百位科学家的问卷调查显示他们认为强人工智能出现的中位年份是2040年——距今只有25年。这听起来可能没什么，但是要记住，很多这个领域的思想家认为从强人工智能到超人工智能的转化会快得多。以下的情景很可能会发生：一个人工智能系统花了几十年时间到达了人类脑残智能的水平，而当这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个四岁小孩一般；而在这节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论；而在这之后一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍。
这篇文章的第一部分完了，我建议你休息一下，喝点水，下面我们要开始第二部分。
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