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第十一章 2029年：人类与机器之间鸿沟不再
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1. 人脑每秒能进行1016次计算，假设全球人口数量为1010，可知全球人脑总计算量为1026。1998年，全球约有108台计算机，保守估计，到2029年将有109台计算机，且这些计算机都具备1 000美元可购买到的最顶尖技术，这个估算已是非常保守的，但也已能满足我们的需求。如此一来，所有计算机的计算总量为每秒109×1019=1028次，是人脑计算总量的100倍。
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2. 详见Raymond Kurzweil,The 10% Solution for a Healthy Life: How to Eliminate Virtually All Risk of Heart Disease and Cancer（New York: Crown Publishers, 1993）。
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第十二章 2099年：人类的定义被彻底颠覆
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1. 正如在第六章和第十章中讨论的，一台1 000美元的计算设备计算能力将在2020年达到人脑的计算能力，约为每秒2×1016次（神经连接）计算。还有，计算容量每12个月就会翻一番，或每10年翻9番，即每10年都乘以1 000（210）。所以到2029年，一台1 000美元的计算设备的计算能力大约为人脑计算能力的1024倍，即每秒1040次计算。估算1012为虚拟人物的计算能力（约为1010个21世纪的人类大脑总和的100倍），和在每个人身上投入的100万美元的计算资金，我们可以得到约每秒1055次计算速度。
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2. 1 000Q比特意味着可同时进行21 000（约为10300）次计算。若每秒1042次计算均为量子计算，则其计算量为每秒1042×10300=10342次计算，1055+10342仍等于10342。
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3. 你一定在思考皮米工程是什么样的。皮米工程指在皮米层面（1皮米为一万亿分之一米）进行的技术。首先要知道作者已经有70年没和莫莉聊天了。纳米技术已在2019年和2029年间成为可行实用技术。且在20世纪，加速回报定律已被运用到物理尺寸更小的工程中，成功进军计算机领域。摩尔定律就是个很好的例子，晶体管（二维平面的）的大小每两年就缩小一半，即晶体管的大小10年内按25=32的倍数缩小。因此，晶体管的尺寸在每个维度每10年以=5.6的倍数。所以，零部件的大小也在以每10年5.6的倍数在每个维度中缩小。
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如果纳米工程在2032年能成为可行实用技术，那么皮米工程约在40年后即2072年成为可能（因为5.64约等于1 000）。进而费米工程（在费米层面进行的计算科技，1费米=10–15米）将实现于2112年前后。所以我提到2099年费米工程的饱受争议还是比较保守的说法。
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纳米技术涉及原子的使用，皮米技术涉及亚原子层次的工程，费米技术涉及夸克内部的机制。这并不是耸人听闻，因为现代理论已有了对夸克内极度精细机制的假设。
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后记
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1. 我们可以利用“忙碌的海狸”函数（详见第四章第16条注释）定量衡量软件智能。
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附录一 大事年表
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“大事年表”的参考资料包括Raymond Kurzweil, The Age of Intelligent Machines（Cambridge, MA
:MIT Press, 1990）.
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Joseph Silk, A Short History of the Universe（New York: Scientific American Library, 1994）;Joseph Silk,The Big Bang （San Francisco: W H. Freeman and Company, 1980）; Robert M. Wald,Space, Time and Gravity （Chicago: The University of Chicago Press, 1977）; Stephen W Hawking,A Brief History of Time （New York: Bantam Books, 1988）.
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Edward O. Wilson,The Diversity of Life （New York:W W Norton and Company, 1993）;Stephen Jay Gould,The Book of Life （New York: W W Norton and Company,1993）; Alexander Hellemans and Bryan Bunch,The Timetable of Science （Simon and Schuster, 1988）.
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皮米工程涉及亚原子粒子（如电子）层面的工程设计。详见第十二章第3条注释。
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费米工程将涉及利用夸克内部结构进行工程设计。详见第十二章第3条注释。
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附录二 如何打造一台智能机器
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1. Marvin Minsky and Seymour A. Papert,Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry （Cambridge, MA: MITPress, 1988）.
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2. 有关“科学姐妹”的文字引用出自Seymour Papert,“One AI or Many”,Daedalus, Winter 1988。
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3. “西摩·佩珀特博士是名数学家，也是人工智能研究的先驱。此外，他也是研究计算机改变学习方法的重要人物。佩珀特博士出生并成长在南非，上学期间还积极参与反种族歧视运动；1954~1958年间在英国剑桥大学主攻数学研究；1958~1963年在日内瓦大学与Jean Piaget共事，正是这段合作经历激发了佩珀特博士的灵感，他想到可以利用数学方法研究儿童的学习和思维模式。20世纪60年代初，佩珀特博士来到麻省理工学院与明斯基一起建立了人工智能实验室，并合著了《感知器》一书。”
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4. “马文·明斯基是……智能型机械机器人技术和远程定位技术的研究先驱……1951年，他利用加强的模拟突触传导率建立了第一台随机连接的神经网络学习机（Stochastic Neural-Analog Reinforcement Computer,SNARC）……自20世纪50年代初以来，明斯基一直致力于利用计算构型描绘出人类心理过程的特征，还一直尝试赋予机器智能。”摘自马文·明斯基的学术传记。
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5. 拉杰·雷迪博士为卡内基–梅隆大学计算机科学学院院长及赫伯特·A·西蒙大学计算机科学和机器人科学教授，是人工智能研究的领头人，其研究主要涉及人类——电脑互动和人工智能的研究。
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