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计算的不可逆性通常被视为其发挥作用的原因：它总是对信息进行单向的、“有目的”的转换。然而，计算过程的不可逆性是在毁坏信息而不是创建信息的基础上完成的。并且，计算的价值体现在其有选择性地毁灭信息。比如，人类在进行人脸或声音识别时，计算过程中需要保存携带特征信息的部分，“销毁”原始图像或声音数据中其他无用的部分。所以，“智能”也就是仔细筛选相关信息、有选择地毁坏冗余信息的过程。
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神经网络的工作原理正是如此。人脑或机器的神经细胞会接收到成百上千的连续信号，这些信号代表着不同的信息。作为回应，神经元可以选择启动或不启动，进而筛选输入信息，选择其中有用的一小部分信息。一旦神经系统经过优化训练，信息的删减过程的目的性会更强，所得结果也会更有用、更有必要性。
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我们能在人类行为及社会活动的很多层面看到此类计算范式，即将大量复杂信息精简为一个“是”或“否”的问题。法律审议便是由大量案件信息开始的，而所有审判过程的最终结果只精简到一个简单的信息——有罪或无罪，原告或是被告胜诉。虽然有些案件涉及两种审判结果，但这与我的观点并不冲突。最终的“是或否”这一结果又会引发新一轮的决策、造成其他影响。同样，在美国大选中，每个选民都会接收到大量数据（虽然并非所有信息有都用），权衡后做出最终决定：由现任者连任还是新的候选人任职。其他上百万选民也同样经过信息筛选做出最终决定，从而组成新的数据流，最终从这新的数据流中精简出一个结果——新一期任职者。
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世界上存在太多的原始数据，我们不得不销毁大部分无用的信息，保留有用的部分输入到数据库中。这就是神经元“不全则无”功能背后的真谛。
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下次大扫除想要扔掉一些没用的东西时，你就会知道删减过程的困难——有目的地销毁一些信息正是智能工作的本质所在。
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如何抓住飞行中的球
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球棒击中球后，我们可以根据球飞过来的轨迹、转向、转速以及周边风向预测球打出去的运行路线。但外场手无法直接对这些属性进行测量，只能从自己的角度观察球的走向。根据球的走向确定外场手应跑去的位置，这一过程就如求解一组极其复杂的方程式一般；随着新的视觉数据的出现，方程式中的数值也要重新设定。一个10岁的少年棒球队员若没有电脑，没有计算器，没有纸笔，未学习过任何数学课程，而且只有短短几秒钟时间，如何完成这一系列复杂的计算过程呢？
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答案是，这个少年棒球队员并未进行任何计算，只是运用了自身神经网络的模式识别能力，这种能力在很大程度上为她的技能形成打下了坚实的基础。这位棒球手虽仅有10岁，但她的神经网络已经过大量对比训练，能够识别球的飞行路线与其接球位置间的关系。一旦她学会了这项技能，这就成了她的第二本能，也就是说，她不用再费神思考怎么接球，因为她大脑中的神经网络已对此类活动有了认知：如果球从我的视线上方飞来，就往后退一步；如果低于视线的某一水平线，就往前一步……人类棒球手并不会刻意花心思解答这些等式，也不会无意识地在脑中进行计算。整个过程只有模式识别系统在运作，它也是人类思维的根基。
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所以，开启智能的钥匙之一在于了解什么是不需要计算的。一个成功人士不一定会在各方面优于其同龄人，她的模式识别天赋会告诉她哪些问题值得解答。
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建立硅网络
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现今，大多数以电脑为基础的神经网络应用都是在软件中模拟人脑的神经网络，也就是说，一台机器上存在许多台电脑同时进行平行处理的模拟汇总至这台机器，显现出的效果就是该机器每次只运算一次。如今在家用电脑上运行的神经网络软件每秒能进行100万次神经元连接计算，人脑的运算能力是它的10亿倍（但我们可以直接用电脑的机器语言进行编码，这将大大提升电脑的运算速度）。即便如此，使用神经网络模型的软件也能让家用电脑在文字、语音和人脸识别等领域的水平接近人脑。
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还有一类经过优化的电脑硬件可以模拟神经网络，这些系统也可以并行，只是规模没有那么大，其运算速度比家用电脑中的神经网络软件快1 000倍，但人脑的运算能力仍是其100万倍。
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越来越多的研究人员在尝试模拟人脑的构造来建造神经网络系统：每个神经元都配有专用的小电脑，从而进行大规模数据处理。日本京都大型研究中心ATR（先进通信研究所）正在研究制造这样一个包含10亿电子神经元的人工大脑。这10亿神经元却还只是人类神经元细胞数量的1%，但因为它们都是电子的，其运行速度比人脑神经元要快100万倍。所以，ATR的这个人工大脑的整体计算速度将比人脑快上千倍。ATR的大脑制造研究小组组长雨果·德·加里斯希望能让这个人工大脑学会人类语言，可以以电子的速度快速阅读网络上那些它感兴趣的文学作品。25
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那么上述内容是否意味着这些简单的神经网络模型与人脑神经系统的工作原理一样呢？是又不是。一方面，人脑神经系统比模拟模型更为复杂多样，神经间的连接由多个神经递质控制，绝非单一数字可以左右。人脑也不是一个单一的器官，而是由上百个结构功能各异的独特的信息处理器官组成。另一方面，在探究人脑不同区域神经结构的并行算法时，我们又发现神经元的结构与信息处理方式并无直接联系，而是与维持生命进程有关。所以人脑的计算方法虽形式多样，却也直接明了。比如，研究学者卡弗·米德发明的一种视觉芯片能逼真地捕捉人脑处理图像时的早期阶段。26虽然此类芯片使用的方法与上面讨论的神经系统模型不同，但这些方法仍在可接受范围内，并且已经逐渐在芯片领域得到应用。将我们大脑中不同的神经网络分门别类——每一种模式都十分简单，这将有助于我们进一步理解人类智能，提高智能再创造的能力，最终超越人类智能。
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“探索外星智能”项目期望通过了解其他地方智能物种的智能结构演变过程，扩充科学资源，提高人们的科学理解能力。27但是我们对地球上智能机器的了解也少得可怜，不过是一知半解。笔者手头的这台笔记本电脑便是一例，我就是用它来录入本书的文稿的，28我们可以也必将对这部机器的奥秘一探究竟。
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进化算法：以百万倍速度进化
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这里给出一条投资建议：在决定投资一家公司之前，你需要核查该公司管理经营是否得当、财务状况是否平稳、过去赢利状况如何、当前相关领域走向及投资分析师的意见等。不知不觉中你发现需要做那么多工作，下面有一种便捷的方法：
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首先，在你的电脑上随机列出100万组投资规则，每组规则都应根据现有的金融数据明确定义买卖股票（或其他证券）的时机。这并非什么难事，因为并不需要每组规则都合理。然后用电子“染色体”的编码方式，将每组规则嵌入模拟软件“有机体”中。现在，我们需要用真实生活中的金融数据（网络上有很多相关资源）创造一个模拟环境，对每个模拟有机体进行评估。让每个有机体软件模拟进行金融投资，根据真实的历史数据评价其投资是否成功，从中选出收益高于市场平均水平的“有机体”存活至第二代，将其他“有机体”删除。在这之后，成倍复制留下的“有机体”，直至总体数量恢复到100万。复制过程中，可以在“染色体”中掺杂随机的变异因素，至此，第一代模拟进化完成。将上述更新换代过程再重复1 000次，进化至最后存活下来的软件就是最聪慧的“投资者”，因为它们的投资方法经历了1 000次的进化筛选后仍然有效。
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现实生活中，许多成功的投资基金都认为这些在模拟进化过程中存活下来的“生物”比人类金融分析师更为睿智。道富环球投资管理公司已运用神经网络和进化算法进行买卖决策，对3.7万亿美元成功进行管理投资。这些决策包括对一家高风险企业“先进投资技术公司”的投资，结合上述两种方法成功实现资金运转，29还有“巴克莱全球投资公司”也利用进化算法的相关技术成功运转了950亿美元的资金，“富达和泛安戈拉资产管理公司”也有过成功案例。
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上文所述的模式被称为进化（有时也称为基因）算法，该系统的设计者并不直接编写算法程序，而是通过模拟竞争和改进的过程让解决方案浮出水面。30这一演化过程十分巧妙但速度缓慢，若要加强其智能性，我们就必须在保证识别能力的同时加快其速度。电脑可以在几小时、几天或几星期的时间内快速模拟出上千代的进化过程，但是我们只有一次机会完整地经历这一过程。这个模拟进化过程完成后，我们便能将进化完全且高度精确的规则快速应用到实际问题中。
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同神经网络一样，进化算法是对混乱的数据中包含的细微而深奥的模式加以利用的方法，这一方法最需要的就是大量有待解决的问题的案例。在金融界从不缺乏大量混乱的信息——交易市场分分秒秒发生的变化都可以在网络上找到。
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进化算法擅长解决包含多种变量的问题，得出精确的计算结果。比如设计喷气式飞机引擎时，涉及100种变量和几十种限定条件，通用电气公司的研究人员利用进化算法，轻而易举地设计出引擎，比传统方法设计出的引擎更符合限定条件。
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进化算法作为混沌或复杂理论领域的一部分，也越来越多地被用来解决一些棘手的商业问题。通用汽车公司利用进化算法协调了汽车的喷漆过程，它将昂贵的换漆工序（以前，更换汽车油漆颜色时整个喷漆棚都要暂停使用）成本降低了50%。沃尔沃利用进化算法详细制定了沃尔沃770型小型卡车的生产流程。资产30亿美元的水泥工厂西麦斯也采用类似方法对其复杂的物流运输进行管理。进化算法在工业生产中逐步取代传统的分析方法。
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进化算法这一进化模式还擅长模式识别。现有的进化算法在指纹、人脸、笔迹等识别领域的应用效果都要优于神经网络。进化算法还可以用于编写电脑软件程序，尤其是那些需要处理大量数据的程序，最典型的例子便是微软的Windows 95系统，其中的软件便能很好地处理资源数据，而该过程均为软件通过自我演化而成，并非人工详细编写的。
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使用进化算法时，你得明白自己想要达到什么效果。约翰·科扎尝试用一个进化程序解决“堆积木”的问题。该程序演化出一种解决方案，符合问题的各个限制条件，除了如下一条：该程序将木块移动了2 319次，人们要实际操作不太现实。很明显这是程序设计员的设计漏洞，忘了限定使用最少的移动次数。科扎说：“我们想要什么，进化算法就给了我们什么，不多不少刚刚好。”
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