信息技術(shù)的發(fā)展，都遵循庫(kù)茲韋爾定律，與思維相關(guān)的技術(shù)也不例外。隨著人類基因組計(jì)劃的實(shí)施，生物醫(yī)學(xué)已成為一項(xiàng)信息技術(shù)，并呈指數(shù)型發(fā)展。在互聯(lián)網(wǎng)上，每秒比特的傳遞量每16個(gè)月就翻一番。磁共振成像技術(shù)，也以指數(shù)級(jí)速度穩(wěn)定發(fā)展，目前的空間分辨率已接近100微米。

盡管在某些方面，人類應(yīng)保持高等生物的姿態(tài)，但這一點(diǎn)與自然規(guī)律并不沖突：雖然動(dòng)物很早就被人類全面超越了，自然還是賦予了它們某些超過人類的本領(lǐng)。螞蟻和蜜蜂群體社會(huì)組織能力過人，鳥兒能翱翔藍(lán)天，魚兒能暢游水底，馬兒能奔騰大地，狗兒能自我犧牲，這不都是動(dòng)物身上、大自然母親恩準(zhǔn)下的過人之處嗎？

很久以前，整個(gè)地球上只有動(dòng)物和植物。用我們最優(yōu)秀的哲學(xué)家的話來說就是，那時(shí)的地球僅僅是個(gè)外殼逐漸冷卻的圓滾滾的火球。如果這種狀態(tài)下的地球上有人類存在，他會(huì)以為這是另外一個(gè)世界，而他才不會(huì)關(guān)心這世界是怎樣的呢。如果同時(shí)他對(duì)所有的自然科學(xué)一無所知，他難道會(huì)宣稱生物可能擁有意識(shí)這東西，這東西也可能從眼前這片混沌中進(jìn)化而來？他難道會(huì)承認(rèn)地球有任何發(fā)展意識(shí)的可能性？然而物轉(zhuǎn)星移，意識(shí)還是產(chǎn)生了。那么，有沒有可能存在新的渠道發(fā)掘意識(shí)，即使我們現(xiàn)在還沒有找到任何線索呢？

當(dāng)我們回顧生命經(jīng)過的多個(gè)階段，回顧已經(jīng)進(jìn)化了的人類意識(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，認(rèn)為地球再無發(fā)展可能，認(rèn)為動(dòng)物生命即是萬(wàn)物之終結(jié)的觀點(diǎn)是毫無根據(jù)的狂言。曾經(jīng)，火是萬(wàn)物之終結(jié)，可是，曾經(jīng)的曾經(jīng)，石頭和水也是。

雖然現(xiàn)在機(jī)器尚無意識(shí)可言，但誰(shuí)能保證以后機(jī)器也沒有意識(shí)呢？軟體動(dòng)物也沒有多少意識(shí)?；仡櫃C(jī)器在過去幾百年所取得的卓越進(jìn)步，人們會(huì)驚覺動(dòng)植物王國(guó)的進(jìn)化速度是如此之慢。高組織機(jī)器與其說是昨天的產(chǎn)物，不如說是5分鐘前的產(chǎn)物，一切都今非昔比了。為了論證這一觀點(diǎn)，我們假設(shè)有意識(shí)的生物已經(jīng)存在了2000萬(wàn)年：看看機(jī)器在過去1000年中實(shí)現(xiàn)了怎樣的跨越！世界還會(huì)有下一個(gè)2000萬(wàn)年么？如果有的話，這些機(jī)器究竟會(huì)變成什么樣子？

塞繆爾·馬特勒

我的核心論點(diǎn)，也就是我所稱的庫(kù)茲韋爾定律，是信息科技中的基本理論，它遵循可預(yù)見和指數(shù)規(guī)律，反對(duì)傳統(tǒng)的認(rèn)為“你無法預(yù)知未來”的觀念。雖然仍有許多事情都是未知數(shù)，例如哪個(gè)項(xiàng)目、公司或者技術(shù)指標(biāo)會(huì)在市場(chǎng)流行，中東何時(shí)能迎來和平，但事實(shí)證明，基礎(chǔ)性價(jià)比及信息承載量卻確確實(shí)實(shí)可以預(yù)見。更讓人吃驚的是，這些變化并不受戰(zhàn)爭(zhēng)或和平、繁榮或蕭條等因素的干擾。

進(jìn)化創(chuàng)造大腦的主要原因是為了預(yù)見未來。幾千年前，當(dāng)我們的一個(gè)祖先穿梭于熱帶雨林之時(shí)，她可能會(huì)注意到有一只動(dòng)物正朝著她行走的路線靠近。她知道如果她繼續(xù)走這條路，他們就會(huì)碰上。想到這一點(diǎn)，她決定朝另一個(gè)方向走，她的遠(yuǎn)見保住了她的性命。

但是這種固有的對(duì)未來的預(yù)言是線性的而非指數(shù)性的，線性預(yù)測(cè)這種特質(zhì)源于大腦皮質(zhì)中的線性組織。這使我們想到，大腦皮質(zhì)在不斷地預(yù)言——下面我們要看到什么詞語(yǔ)，我們?cè)诠战翘幭胍姷秸l(shuí)，等等。大腦皮質(zhì)的每個(gè)部分都由線性組織構(gòu)成，這說明我們不會(huì)自然而然地進(jìn)行指數(shù)性的思考。小腦也會(huì)使用線性預(yù)測(cè)，如果我們要接一個(gè)飛過來的球，小腦幫助我們進(jìn)行線性預(yù)測(cè)，我們就知道在視線范圍內(nèi)，球會(huì)落到何處，我們戴著手套的手應(yīng)去哪里接球。

前面我已指出，線性和指數(shù)型的增長(zhǎng)之間有很大的區(qū)別（線性的40是40，但是算成指數(shù)就是10億）。這樣就不難理解，為什么一開始我根據(jù)庫(kù)茲韋爾定律作出預(yù)言時(shí)，旁觀者都是一副駭然的態(tài)度。我們必須訓(xùn)練自己指數(shù)型地思考，因?yàn)閷?duì)信息技術(shù)而言，這才是正確的思考方式。

庫(kù)茲韋爾定律中的一個(gè)經(jīng)典例子，就是性價(jià)比的平穩(wěn)雙重指數(shù)型增長(zhǎng)。110年來，這種增長(zhǎng)一直保持平穩(wěn)，期間經(jīng)歷了兩次世界大戰(zhàn)，大蕭條，美蘇冷戰(zhàn)，蘇聯(lián)解體，新中國(guó)成立，近期的金融危機(jī)，以及所有其他19世紀(jì)后期、20世紀(jì)和21世紀(jì)初發(fā)生的重大事件。有人用“摩爾定律”解釋這種現(xiàn)象，這種觀念是錯(cuò)誤的。摩爾定律認(rèn)為每隔兩年你能將兩倍多的元件置于同一個(gè)集成電路上，它們體積減小所以運(yùn)轉(zhuǎn)更快，而這其實(shí)只是眾多范式中的一個(gè)。實(shí)際上，這是第五個(gè)，而不是第一個(gè)將指數(shù)增長(zhǎng)帶入性價(jià)比的范式。

計(jì)算的指數(shù)增長(zhǎng)開始于19世紀(jì)90年代的美國(guó)人口普查（首次實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化），此次普查用到了電子機(jī)械運(yùn)算的第一個(gè)范例，這比戈登·摩爾的出生都要早幾十年。在《奇點(diǎn)臨近》一書中，我提供了一張統(tǒng)計(jì)到2002年的表格，在本書中我將其更新到2009年（見圖10—5）。這種平穩(wěn)可預(yù)見的發(fā)展軌跡仍在繼續(xù)，盡管最近經(jīng)濟(jì)不景氣。

根據(jù)我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，以及計(jì)算的廣泛應(yīng)用及其在徹底改革我們關(guān)心事物中的重要地位，計(jì)算可說是庫(kù)茲韋爾定律最重要的應(yīng)用。但這樣的應(yīng)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止一個(gè)。一旦一種技術(shù)成為信息技術(shù)，它就得服從庫(kù)茲韋爾定律。

生物醫(yī)學(xué)

生物醫(yī)學(xué)將成為采用此定律轉(zhuǎn)型的最為重要的新型產(chǎn)業(yè)。早先，醫(yī)藥學(xué)取得進(jìn)展依賴于偶然發(fā)現(xiàn)，所以那些進(jìn)展是線性的，而非指數(shù)型的。即便如此，這種進(jìn)展仍有諸多益處：人類預(yù)期壽命從1000年前的23歲，增加到200年前的37歲，再到今天的將近80歲。隨著生命軟件——基因組的匯集，藥物與人體生物學(xué)已成為一項(xiàng)信息技術(shù)。從1990年項(xiàng)目開始直至今日，人類基因組計(jì)劃本身呈完美的指數(shù)型增長(zhǎng)，基因數(shù)據(jù)量在翻倍，每堿基對(duì)每年的成本預(yù)算也減少了一半（見圖10—1和圖10—2）。

圖10—1　人體基因排序的費(fèi)用

圖10—2　世界每年排序的基因數(shù)據(jù)

現(xiàn)在我們能夠在電腦上設(shè)計(jì)出生物醫(yī)藥的干預(yù)措施，并在生物模擬器上測(cè)試它們的反應(yīng)。同時(shí)，生物模擬器的規(guī)模和精確度每年也在成倍上升。我們能夠更新自己過時(shí)的程序：RNA干擾能夠使基因失去活力，新型的基因療法能把新的基因添加到個(gè)體身上，這里的個(gè)體并不僅限于新生兒，也包括成熟的個(gè)體?；蚩萍嫉倪M(jìn)步也影響了大腦反向工程項(xiàng)目，其中的一個(gè)重要方面就是理解基因如何控制大腦運(yùn)作，例如建立新的聯(lián)系來反映新添的皮質(zhì)信息。從基因組測(cè)序到基因組合成的發(fā)展過程中，其他很多現(xiàn)象可以證明生物與信息科技的結(jié)合。

信息傳輸

另一項(xiàng)信息技術(shù)也經(jīng)歷了平穩(wěn)的指數(shù)型發(fā)展，那就是我們與他人溝通和傳遞人類知識(shí)庫(kù)中海量信息的能力。有很多方法解釋這個(gè)現(xiàn)象，其中，庫(kù)伯定律（Cooper's Law）認(rèn)為，指定無線電頻譜中無線通信的總比特容量每30個(gè)月翻一番。從1897年吉列爾莫·馬可尼（Guglielmo Marconi）用無線電報(bào)傳遞莫爾斯電碼，到今天4G通信技術(shù)的應(yīng)用，這個(gè)定律都被認(rèn)為是正確的。根據(jù)庫(kù)伯定律，一個(gè)多世紀(jì)以來，在指定無線電頻譜中傳遞的信息量每?jī)赡臧刖头环?。再如，互?lián)網(wǎng)上每秒比特的傳遞量每16個(gè)月就翻一番（見圖10一3和圖10—4）。

我之所以對(duì)預(yù)測(cè)未來科技的某些方面感興趣，是因?yàn)?0年前我意識(shí)到一個(gè)發(fā)明家（這是我5歲時(shí)從事的職業(yè)）成功的關(guān)鍵就是時(shí)機(jī)。大多數(shù)發(fā)明和發(fā)明家的失敗，不是因?yàn)樗麄兊难b置不起作用，而是因?yàn)闀r(shí)機(jī)不對(duì)，他們要么太早，所有的條件還未成熟，要么太晚，錯(cuò)失機(jī)會(huì)之窗。

圖10—3　世界互聯(lián)網(wǎng)國(guó)際（國(guó)對(duì)國(guó)）專用寬帶

圖10—4　互聯(lián)網(wǎng)主干網(wǎng)寬帶最高流量

30多年前，我還是一名工程師，開始收集不同領(lǐng)域科技發(fā)揮功效的數(shù)據(jù)。開始做這些的時(shí)候，我并不指望一切都是清晰明朗的，但是，我還是希望能得到些指導(dǎo)，這樣我就可以作出更有根據(jù)的猜想。我的目標(biāo)至今依然是規(guī)劃好時(shí)間，對(duì)技術(shù)進(jìn)行探索，這樣，當(dāng)我完成我的項(xiàng)目時(shí)，這些探索會(huì)對(duì)世界科技的進(jìn)步提供幫助。至于我的項(xiàng)目，我認(rèn)為它會(huì)跟我當(dāng)初開始研究時(shí)世界上已有的科技大不一樣。

請(qǐng)仔細(xì)想想，最近這些年，我們的世界發(fā)生了怎樣的變化？而這些變化又以怎樣的速度席卷全球？幾年前，人們還不知道如何使用社交網(wǎng)絡(luò)（例如，F(xiàn)acebook成立于2004年，到2012年3月底，它每月有9.01億活躍用戶）、維基百科、博客，以及Twitter。20世紀(jì)90年代，大部分人都不用搜索引擎和移動(dòng)電話。但現(xiàn)在我們無法想象沒有這些東西的世界會(huì)是什么模樣?？雌饋砟撬坪跏且粋€(gè)很古遠(yuǎn)的年代，但其實(shí)，那就是世界不久前的模樣。不久后的將來，世界還會(huì)發(fā)生更劇烈的變化。

在研究過程中，我得出一個(gè)驚人的發(fā)現(xiàn)：如果一門技術(shù)屬于信息技術(shù)，那么它的性價(jià)比及生產(chǎn)力（單位時(shí)間、成本或其他資源）的基本考核，都會(huì)驚人地跟指數(shù)軌跡相契合。

這些軌跡甚至超越了它們引以為基礎(chǔ)的具體范式（如摩爾定律）。但是當(dāng)一種范式進(jìn)入死角的時(shí)候（比如20世紀(jì)50年代，工程師們已經(jīng)將真空管的體積降到最小，并將其成本減到最少），一種新范式就會(huì)應(yīng)運(yùn)而生，另一個(gè)S形的進(jìn)展曲線就開始發(fā)揮作用。

接著，新范式的S形曲線中的指數(shù)部分繼續(xù)對(duì)這門信息技術(shù)考核的指數(shù)進(jìn)行更新。因此，20世紀(jì)50年代的真空管讓位于20世紀(jì)60年代出現(xiàn)的三極管，然后，三極管又給60年代末期出現(xiàn)的集成電路和摩爾定律讓路，代替與被代替一直這樣延續(xù)著。同樣，摩爾定律又被三維運(yùn)算所取代，這樣的例子早些時(shí)候就已經(jīng)存在了。信息技術(shù)之所以能夠如此不間斷地超越各種范式的局限而不斷前進(jìn)，是因?yàn)橛?jì)算、記憶或傳遞信息所需的資源非常少。

也許我們會(huì)發(fā)出疑問，不考慮范式的話，我們計(jì)算和傳遞信息的能力是否會(huì)受一些限制？基于我們當(dāng)前對(duì)計(jì)算物理性的理解，答案是肯定的，確實(shí)有限制，但這些限制并沒有完全束縛我們的能力。因此，在分子計(jì)算的基礎(chǔ)上，我們的智力以萬(wàn)億倍的趨勢(shì)增長(zhǎng)。據(jù)我推算，在20世紀(jì)末，我們會(huì)最終達(dá)到極限。

要注意的一點(diǎn)是，并不是所有的指數(shù)現(xiàn)象都屬于庫(kù)茲韋爾定律。很多觀察家誤解了庫(kù)茲韋爾定律，他們引用那些并不屬于信息范疇的指數(shù)趨勢(shì)：例如，他們解釋說，男人的剃須刀從單面變成雙面，再變成四面，他們的疑問是，為什么沒有八面的剃須刀？可是，剃須刀并不是（至少還沒成為）一門信息技術(shù)。

在《奇點(diǎn)臨近》一書中，我提供了一個(gè)理論測(cè)試，包括一個(gè)關(guān)于為什么庫(kù)茲韋爾定律預(yù)測(cè)性強(qiáng)的數(shù)學(xué)解釋。本質(zhì)上說，我們會(huì)采用最新的技術(shù)去創(chuàng)造下一個(gè)新技術(shù)。從指數(shù)型的角度說，技術(shù)是依賴于它自身的，而這一點(diǎn)在涉及信息技術(shù)的時(shí)候尤其明顯。我們采用1990年的計(jì)算機(jī)和其他工具創(chuàng)造出了1991年流行的計(jì)算機(jī)；2012年，我們使用最新的信息工具制造出2013年和2014年使用的機(jī)器。概括地說，庫(kù)茲韋爾定律和指數(shù)增長(zhǎng)適用于任何有信息模式參與的程序。因此，我們?cè)谏镞M(jìn)化過程中看到加速度，同樣也在技術(shù)發(fā)展領(lǐng)域看到加速度（比生物領(lǐng)域快得多），加速度本身其實(shí)是生物進(jìn)化的副產(chǎn)物。

現(xiàn)在，我手頭上有25年前基于庫(kù)茲韋爾定律的預(yù)測(cè)的公開記錄，開頭的那些預(yù)測(cè)來自我的《智能機(jī)器時(shí)代》一書，那本書寫于20世紀(jì)80年代。書中精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的例子包括：20世紀(jì)90年代中后期，全球范圍內(nèi)出現(xiàn)巨大的網(wǎng)絡(luò)通信潮流，全世界的人們都被連接到一起，知識(shí)信息也開始在全球流動(dòng)；從分散式通信網(wǎng)絡(luò)中衍生出民主化浪潮，正是這一浪潮讓蘇聯(lián)走向解體；1998年，世界國(guó)際象棋冠軍被超級(jí)電腦打敗……這樣的例子還有很多。

由于庫(kù)茲韋爾定律可應(yīng)用于計(jì)算，所以在《心靈機(jī)器時(shí)代》中，我經(jīng)常說到它。在這本書中，我給出了一個(gè)世紀(jì)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)代表了直至1998年，計(jì)算的價(jià)值和性能呈雙倍增長(zhǎng)的過程。以下有更新至2009年的數(shù)據(jù)（見圖10—5至圖10—12）。

最近，我寫了一個(gè)預(yù)測(cè)的總結(jié)，總共146頁(yè)，這些總結(jié)都來自我寫的書，《智能機(jī)器時(shí)代》、《心靈機(jī)器時(shí)代》及《奇點(diǎn)臨近》?！缎撵`機(jī)器時(shí)代》一書涵蓋上百個(gè)特定時(shí)期的預(yù)測(cè)（2009年，2019年，2029年和2099年）。例如，在寫于1990年的《心靈機(jī)器時(shí)代》中，我對(duì)2009年作了147項(xiàng)預(yù)測(cè)。這其中，有115項(xiàng)（占78%）在2009年年底得到證實(shí)，特別是那些關(guān)于信息技術(shù)生產(chǎn)力、價(jià)值、性能的基本考核的預(yù)測(cè)，都逐一被證明是正確的。另外12項(xiàng)（8%）預(yù)測(cè)是“基本正確”的。所以，共有127項(xiàng)（86%）預(yù)測(cè)是正確或基本正確的。（因?yàn)槭菍?duì)一個(gè)既定的10年而作的預(yù)測(cè)，所以一個(gè)針對(duì)2009年的預(yù)測(cè)如果能在2010年或2011年實(shí)現(xiàn)，那么它也算“基本正確”。）另外17項(xiàng)（12%）則是部分正確，剩下的3項(xiàng)（2%）預(yù)測(cè)是錯(cuò)的。

圖10—5　不同的計(jì)算工具每秒（不間斷的）每1000美元的計(jì)算量

圖10—6　不同的巨型計(jì)算機(jī)每秒鐘的浮點(diǎn)計(jì)算量

圖10—7　不同的英特爾處理器中每個(gè)芯片中三極管的數(shù)量

圖10—8　動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)芯片每1美元比特?cái)?shù)

圖10—9　隨機(jī)存儲(chǔ)芯片每1美元比特?cái)?shù)

圖10—10　以美元計(jì)的三極管平均價(jià)格

圖10—11　每年隨機(jī)存儲(chǔ)器傳送數(shù)據(jù)總比特?cái)?shù)

圖10—12　磁存儲(chǔ)中每1美元（連續(xù)2000美元）比特?cái)?shù)

實(shí)際上，顯示為“錯(cuò)誤”的預(yù)測(cè)不是全部都錯(cuò)了。例如，我判斷我們有自動(dòng)駕駛汽車這個(gè)預(yù)測(cè)是錯(cuò)誤的，但谷歌已經(jīng)展示了自動(dòng)駕駛汽車，甚至在2010年10月，4輛無人駕駛電動(dòng)面包車成功完成13000千米從意大利去中國(guó)的路測(cè)。此領(lǐng)域的專家目前預(yù)測(cè)這些技術(shù)將在這個(gè)10年內(nèi)進(jìn)入消費(fèi)市場(chǎng)。

大腦研究

在理解和再創(chuàng)造人類大腦研究方法的項(xiàng)目上，迅猛發(fā)展的計(jì)算和通信技術(shù)都發(fā)揮了重要作用。這不是一個(gè)單一的項(xiàng)目，而是由各式各樣的項(xiàng)目組成的整體，包括從單個(gè)神經(jīng)元到整個(gè)新皮質(zhì)的大腦構(gòu)造詳細(xì)模型，連接體的映射（大腦中的神經(jīng)連接），腦區(qū)模擬及其他。這些項(xiàng)目的規(guī)模一直都在成倍增長(zhǎng)，書中提出的許多證據(jù)最近才可以利用，例如，第4章提到過2012年韋登研究顯示了新皮質(zhì)中非常有秩序的、“簡(jiǎn)單”的（引用研究者的話）網(wǎng)格型連接。韋登研究組研究人員表示，他們的瀏覽器（和圖像）只有在最新的高分辨率成像技術(shù)下才能顯現(xiàn)。

腦掃描術(shù)在時(shí)空、分辨率上以指數(shù)型速度改進(jìn)（見圖10—13至圖10—17）。人們正在尋求的腦掃描方式類型各異，從用于人體的完全非侵害方式到用于動(dòng)物的更具侵害性和破壞性的方式。

磁共振成像（MRI），一種具有高時(shí)間分辨率的非侵害成像技術(shù)正在以指數(shù)型速度穩(wěn)定發(fā)展，目前空間分辨率已經(jīng)接近100微米（百萬(wàn)分之一米）。

以指數(shù)型速度發(fā)展的還有有害性成像，它用于收集動(dòng)物大腦里的連接（所有神經(jīng)元連接的映射）。目前，最大分辨率已接近4毫微米，足夠觀察單個(gè)連接。

圖10—13　腦成像維恩研究圖示

圖10—14　腦成像工具

圖10—15　以微米計(jì)的磁共振成像空間分辨率

圖10—16　破壞性腦成像技術(shù)的空間分辨率

圖10—17　動(dòng)物大腦中非破壞性成像技術(shù)的空間分辨率

人工智能技術(shù)，例如自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)，并非為模仿大腦功能的理論原則而專門設(shè)計(jì)，而是為了達(dá)到最大效率。鑒于此，很明顯，最后勝出的技術(shù)符合我在本書中列出的原則：有自我組織能力的層級(jí)識(shí)別器，它們有著固定的自我關(guān)聯(lián)模式，能夠?qū)θ哂嗪推鸱鞒鲱A(yù)測(cè)。正如沃森所展示的那樣，這些系統(tǒng)的規(guī)模也呈指數(shù)型增長(zhǎng)。

理解大腦的一個(gè)基本目的是拓寬我們的技術(shù)工具箱，從而創(chuàng)造一個(gè)智能系統(tǒng)。盡管很多人工智能研究人員對(duì)此并未充分重視，但是我們?cè)诖竽X開發(fā)原則上得出的新知已經(jīng)深深地影響了他們。了解大腦能幫助我們逆轉(zhuǎn)形形色色的腦功能障礙，當(dāng)然，反向設(shè)計(jì)大腦這個(gè)項(xiàng)目還有另外一個(gè)重要目標(biāo)：理解我們是誰(shuí)。