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——拉尔夫·瓦尔多·爱默生
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对于年迈的智者而言……解决问题的办法就是知识和自律……在践行这条准则的时候，他们做好准备迎接人们的各种观点，这些事会被后人认为是恶心且不孝的——比如挖掘死者并对其进行肢解。
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——C·S·刘易斯
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智能是：（a）宇宙中最复杂的现象或（b）一个极其简单的过程。
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当然，答案是（c），即以上两点都对。这是让生命变得有趣的另一个伟大的二元性。我们已经探讨过智能的简单性：简单的模式和简单的计算过程。现在让我们谈一谈复杂性。
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让我们回到知识，它从简单的种子开始，后来变得像搜集知识的过程与混沌的现实世界互动一样详尽。的确，这就是智能的起源。它是进化过程的最终结果，我们称之为自然选择，它本身就是一个简单的模式，从其身处的混乱环境中汲取复杂性。当在计算机当中应用进化论点的时候也存在同样的现象。先从最简单的公式开始，把进化迭代的简单过程与大规模计算的简单性结合起来，所得出的结果通常是复杂、多能、智慧的算法。
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大脑足够大吗？
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我们对人类神经元的运作、对人脑神经元数量的估计以及对人脑内部连接的理解是否与我们对大脑能力的理解一致？也许人类神经元的能力要远远超过我们的认知。如果是这样，制造一台和人类智能水平相当的机器也许要比预期的时间更长。
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我们发现，人类专家在某一领域已经掌握的概念的估计数量——“知识块”，具有非常显著的连贯性： 5万~10万个。这一波动范围在人类努力的范围内似乎比较稳定：象棋大师掌握的棋盘位置数量、技术领域的专家（比如医师）掌握的概念数量以及作家掌握的词汇量（莎士比亚使用过2.9万个单词，18本书的字数比他使用的字数少很多）。
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当然，作为正常生活的人类，只需掌握一小部分这种专业知识即可。世界的基本知识，包括所谓的常识要更多一些。我们拥有识别模式的能力：口语、书面语、物体、面孔。我们也拥有自己的技能：走路、谈话、接球。我认为，根据合理的保守估计，一个普通人所掌握的各方面知识数量要比一位专家在其研究领域所掌握的知识数量多1 000倍。我们可以据此做一个大概估算，每个人大概有1亿个知识块，包括理解、概念、模式以及特殊技能。可以从下文看到，尽管这一估算偏低，大脑仍然非常大。
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人脑中的神经元数量大约为1 000亿。每个神经元平均约有1 000个连接，共计100万亿个连接。有了这100万亿个连接和1亿个知识块（包括模式与技能），就可以估算出每个知识块大约有100万个连接。
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计算机模拟神经网络使用了各种神经元模型，这些模型都相对比较简单。有人曾试图给现实中的哺乳动物神经元提供详细的电子模型，但这种努力似乎表明，虽然动物的神经元远比典型的计算机模型复杂，但它们在复杂性方面的差异却很小。即便是使用简单的神经元计算机版本，也可以模拟知识块——一张面孔、一个形状、一个因素或者一个词义，每个知识块都尽可能只使用1 000个连接。因此，对人类大脑中每个人类知识块大约有100万个神经连接的粗略估计是合理的。
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大脑的确比较大。因此，我们把估算扩大1 000倍（对知识块的数量估计），这种计算仍然奏效。然而，可能大脑对知识的编码方法不如机器的方法高效。这种明显的低效与我们对人脑是保守设计的理解一致。大脑依赖于高度冗余以及密度相对较低的信息储存，这样才能获得可靠性并继续高效地运作，而不用担心随着年纪变大神经元损失的概率增高。
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我的结论是，对于单个神经元的信息处理模型远比我们现在对它们的理解复杂，我们没必要过于在意，因为大脑足够大。
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但是没必要模仿人脑的整个进化过程来解开它所蕴含的复杂秘密。就像技术公司将剖析并“逆向制造”（分析以便了解方法）对手的产品一样，对于人脑，我们也能采取同样的方法。毕竟，它是我们可以接触到的智能过程的最佳例子。我们可以分析人脑的架构、组织以及内部知识来加速理解如何才能在机器中加入智能。通过探索人脑的电路，我们可以复制并模仿这一已经证明的设计，这一设计花费了设计者几十亿年的时间才发展成现在的模样（它甚至没有版权）。
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随着我们利用计算能力来模仿人脑——这一点尚未实现，不过有望在10年之内做到，我们会为之努力，我们甚至已经开始跃跃欲试。
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比如，新思国际的视觉芯片就是将神经元组织复制到硅当中，当然，该芯片不仅模仿了人类视网膜，还模仿了哺乳动物早期阶段的视觉处理功能。它抓住了早期哺乳动物视觉处理算法的精髓，这种算法被称为“中央包围过滤”（center surround filtering）。它并不是一种复杂的芯片，而是真正抓住了人类视觉初级阶段的精髓。
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有一种幻想颇受观察者们的欢迎，他们无论知识渊博还是肤浅，都认为逆向工程项目是不可行的。霍夫施塔特担忧地表示：“人脑也许太过脆弱，还无法了解它自己。”19但这种看法与我们的发现不符。在探索大脑神经电路时我们就发现，大规模并行处理算法并不是很难理解，它们也并非无限的数字。大脑中有成百上千个特殊区域，它们的构造相当精细复杂，这就是它经历了漫长岁月的进化的结果。大脑之谜并没有超出我们的理解范围。当然也不会超过21世纪计算机的理解范围。
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知识就摆在我们面前，更确切地说，知识就在我们的身体里面。得到知识并非不可能。让我们从最直接的方案开始，从现在可以操作的方案开始（至少可以起步）。
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我们就从冰冻最近死亡的大脑开始着手吧。
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现在，在收到太多愤怒的声讨之前，让我拿达·芬奇当我的挡箭牌。达·芬奇也从他的同辈人那里得到了很多令人苦恼的谴责。这个小伙子从停尸房里偷了一些死尸，运回住处再肢解。这一切都是在解剖尸体为人们普遍接受以前发生的事。他以知识的名义做着这一切，在那时，这可算不上什么有价值的事。他只是想弄清楚人类的身体是如何运作的，但同辈人认为他的做法既诡异又失礼。现在的看法不同了，加深对身体这台奇妙机器的理解就是我们最崇高的敬意。我们总是依靠肢解死尸来了解活着的躯体是如何运作的，然后再将自己所学传授他人。
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此处我的建议也没有什么差别。除了一件事：我谈论的是大脑，不是身体。这么说更贴切。我们对大脑的认识要多于对身体的认识。人们认为脑部手术要比脚趾手术更具侵略性。然而探索大脑所获知识的价值太过珍贵了，让人们无法对它置之不理。因为，我们将克服任何神经质的质疑。
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正如我所说，我们先从冷冻死亡的大脑开始。这并不是什么新概念——美国国家心理卫生研究所的前任管理员、现任一家私人研究基金会心理健康分支带头人的E·富勒·托雷博士曾在44个冷冻箱中冷冻了226个大脑。20托雷及其助手想要了解是什么引起了精神分裂症，因此他所收集的所有大脑都来自已故的精神分裂患者，但这对我们的研究目的并没有什么帮助。
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我们一次只检测了大脑上的一层，非常薄的一片。借助具备适当敏感度的二维扫描设备，可以看见每个突触——薄层中的每个神经元和每个连接。如果已经检测了一层并储存了必要数据，就可以将其刮除再看下一片。这一信息可以储存起来，组装成大脑连接和神经拓扑结构的巨大三维模型。
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如果冷冻的大脑是刚刚死亡的，那效果更好。死亡的大脑将揭示更多有关活着的大脑的秘密，但显然这不是理想的实验品，因为有一部分脑死亡一定会通过神经结构恶化表现出来。大概我们也不想在死亡大脑的基础上设计智能机器，但可能会利用将死之人的大脑，不知道他们是否会允许我们在其大脑停止运转之前而不是在脑死亡之后轻轻地对其进行破坏性扫描。一位被判处死刑的杀人犯同意接受大脑和身体扫描，从“人类模拟中心互联网”的“可视人体计划”网站，21可以看见所有关于他的100亿字节的信息。网站上还有分辨率更高的250亿字节的女性材料。虽然这两个人的扫描结果的分辨率还不是很高，无法实现预期方案，但这却是捐献大脑做逆向工程的一个案例。当然，我们大概也不想利用一个杀人犯的大脑来设计智能机器。
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