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人工智能：改变世界，重建未来 延长人类寿命
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多年来，人们都在思索这一可能：有一天，人类能否超越人体的极限，运用科学手段转移自己的思维并将之保存。这种思索可以追溯到十分有影响力的俄罗斯哲学家尼古拉·费多罗维奇·费多罗夫（Nikolai Fedorovich Fedorov）。费多罗夫出生于1829年，是俄罗斯宇宙主义者。宇宙主义融汇了东西方哲学的理论，具有俄罗斯东正教的虔诚与率直。今天一些未来主义者的这种宗教般的热情通常与最新的尖端科学齐头并进，这很大程度上脱胎于俄罗斯宇宙主义。费多罗夫将进化设想成以智能和实现它的探索为中心的过程。他认为，人类是自然史的顶峰，应该运用一切可行的理由和道德去指引自然选择之手。这种观点引发了人们的一种兴趣：利用科学方式实现彻底的寿命延长和肉体不朽，并且最终恢复所有逝者的生命。所有这些死而复生的人们生活在哪里呢？费多罗夫认为太空和海底可以成为人类的殖民地。就像众所周知的谷歌将民主和数据驱动的方法融入生活中一样，费多罗夫宣称：“人人都必须学习，一切都是知识和行动的对象。”
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尼古拉·费多罗夫的想法很快受到了他人的追捧。法国社会学家珍·菲诺特（Jean Finot）于1909年撰写了《长寿哲学》（The Philosophy of Long Life）一书，在书中，他推崇利用科学来设计人生和制造生活物质。英国进化生物学家J. B. S. 霍尔丹（J.B.S. Haldane）1924年发表的《代达罗斯或科学与未来》（Daedalus; or, Science and the Future）随后认为，进化可以通过定向突变在子宫里进行。在作家奥尔德斯·赫胥黎（Aldous Huxley）创作其反乌托邦小说《勇敢新世界》（Brave New World）时，霍尔丹的想法对他影响很大。在1927年出版的《为生存能力而奋斗》（The Struggle for Viability）中，布尔什维克作家亚历山大·波格丹诺夫（Alexander Bogdanov）宣称：自然寿命正因为社会缺陷而被人为缩短。如果改善这一状况，波格丹诺夫写道，我们的生命至少应该“持续120—140年”。同期，X射线先驱J. D. 伯纳尔（J.D. Bernal）于1929年撰写了《世界、众生和恶魔》（The World, the Flesh and the Devil），这本书详细说明了费多罗夫的“空间殖民”的概念，并描述了其延长人类寿命和增强人类智能的理论。
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这些长篇大论今天读起来仍然引人入胜，但是只有当在计算机、机器人和人工智能成为20世纪晚期交流工具的一部分时，超人类主义才真正生根。特别是随着年华老去，许多人工智能保守派也将注意力转向了能够帮助他们延长自然寿命的技术上。
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其中一人就是马文·明斯基。1994年，67岁的明斯基为《科学美国人》写下了一篇名为“机器人是否将接管地球”的文章。在这篇4 500字的文章中，明斯基指出，我们了解死亡，我们正在解决死亡问题的途中。他将死亡划分成两种独立的范畴：肉体的分解和灵魂的分解。他指出，身体是（相对）简单的部分。之前他就指出，人类的平均寿命从古罗马时期的22岁到1900年发达国家的50岁，一直在不断增长。随着科学对基因的不断研究，明斯基认为我们将能够改变许多当前影响人们未来生活的条件。他将人类与动物界进行比较，并提到了一个涉及地中海某种章鱼的实验。产卵之后，这种章鱼不再进食，并且很快饿死。然而，当科学家将孵卵的雌性章鱼的视神经腺体移除，他们发现章鱼抛弃了自己的卵，并重新开始进食和生长，比未经改变的章鱼寿命大约延长了两倍。出于延寿的目的，我们也在人类身上也进行了类似的手术——移除恶性肿瘤或者对人们进行重要器官的移植以挽救生命。
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正如人们从将整个职业生涯都花在了人工智能的研究上的科学家那里了解的那样，明斯基认为大脑更加复杂。他写道：
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作为一个物种，我们似乎已经达到了智能发展的顶峰，毫无变得更加智慧的迹象。阿尔伯特·爱因斯坦是比牛顿或阿基米德更伟大的科学家吗？近几年有超过莎士比亚和欧里庇得斯的剧作家吗？2 000年来，我们已经学会了很多，然而，仍有许多古代智慧似乎颠扑不破，这让我不禁怀疑我们并未取得多大进步。我们仍然不知道如何应对个人目标与全球利益的冲突。无论何时，我们在制定重要决策时总是缺乏判断，我们对自己不确定的事总是听天由命。
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当互联网开始腾飞时，建立一种“蜂群思维”的想法引发了时代思潮。但明斯基并不仅仅是希望保存信息并使其为后代所用。他希望全面地看待它。他写道：“最终我们将使用纳米技术完全替代我们的大脑。一旦突破了生物学的限制，我们就能够决定我们生命的长度，不但可以选择长生不老，还可以选择其他现在无法想象的能力。”
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人工智能：改变世界，重建未来 模拟神经元
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马里乌斯·乌尔萨凯和威廉·西姆斯·本布里奇所描述的那种复杂的推荐系统“头脑文件”可能以软件形式复制我们。然而，确保将一个人按照不同于原始的方式重建的唯一真正可靠的方法是，通过提取神经元来复制大脑中的所有细胞通路。
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要使上述方法成为可能，我们必须首先接受人工智能的核心原则：大脑执行的主要任务可以被视作信息处理，这与计算机执行的任务没什么不同。换句话说，计算机系统中所用的软件与所谓的人脑“湿件”没有本质区别。这种智能模式要求我们遵守“基质独立”原则，这意味着大脑作为一种动态过程，并不一定与一组原子相关联。如果大脑的信息处理是真正的基质独立，那么这就意味着某一天，它可以将智能从以蛋白质为基础的大脑转移到另一种更加持久的媒介中，如计算机网络。
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因此，问题就演变为我们如何建造这样的一个大脑。最简单的答案是，就像任何一个曾经把闹钟拆开想要了解其工作原理的人，他知道这是对它的“反向设计”。这种行为就是把现有软件或硬件拆开，从而了解它的生产方式。一旦我们了解了它的生产方式，我们就可以用同样的方法建立一套完全相同的模型。如果我们碰巧知道它已经建造成功，还获取了一些输入和输出的数据，我们就可以训练神经网络，使它对本书所述的任何事做出相同的举动。
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当今时代，把大脑当作软件最成功的尝试是深度学习神经网络。基于对生物大脑的简单模仿，这些网络已经变得越来越复杂，并且越来越成熟。当马文·明斯基于1994年创作他的论文《机器人是否将接管地球？》时，大量神经网络构成了约440个连接点。而在我写本章的时候，世界最大的深度学习网络属于一家名为“Digital Reasoning”的美国认知计算公司，拥有约1 600亿个神经连接点。尽管它与人脑的实际复杂性还相距甚远，因为人脑约有86万亿个类神经连接，但这是几十年来的一个巨大飞跃。每立方毫米的人脑组织竟然包含100 000个神经元，以及约900 000 000个类神经连接。
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如果摩尔定律继续有效，未来几十年内建立一个这种规模的神经网络不是什么问题。不幸的是，单靠这些并不足以生成大脑般聪慧的智能。我们知道，这是因为尽管计算机科学家建立了拥有上百万个神经元的神经网络，但它仍然还不具备可与动物相提并论的通用人工智能。在动物界，100万个神经元应该能让大脑具备蜜蜂这个水平（96万神经元）或蟑螂这个水平（100万神经元）的智能。我们还没有做到这点。事实上，我们离重造真正的动物中枢神经系统的“神经连接体”或接线图最近的尝试是分析一种被称为秀丽隐杆线虫的雌雄同体线虫。早在20世纪70年代，诺贝尔奖得主、生物学家悉尼·布伦纳（Sydney Brenner）和他的同事为了能够使用功能强大的电子显微镜拍摄线虫细胞，开始对秀丽隐杆线虫进行切片。到了1986年，布伦纳收集到了足够多的信息，发布了这种线虫完整的神经系统连接体。至今，它依然还是我们能够解码的所有生物体中最完整的神经连接体。
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因为秀丽隐杆线虫的神经系统结构非常基础，7 000个神经突触将仅有的302个神经元连接在一起。尽管这种结构非常简单，但是我们对其神经系统的实际工作原理仍然知之甚少。自2011年以来，用计算机为该线虫建模的任务一直由美国、欧洲和俄罗斯的数百位科学家和程序员组成的国际团队在进行。这个被称为“OpenWorm”的项目试图建立一个线虫的仿真物理躯体和具体的仿真神经系统模型。然而，尽管花费了大量人力物力，我们依然尚未了解线虫神经元处理信息的机制，而依靠这种机制我们可以复制最基本的爬虫行为。
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假设我们已经有了功能足够强大的计算机，那么模拟数十亿互动的神经元就不再是棘手的事了。从已经展开的工作来看，我们知道在网络里组装数十亿个神经元并不能产生智能的人类级大脑，而把数十亿个传感器放在一起至多产生一个功能不错的中央处理器（CPU）。秀丽隐杆线虫这样的神经连接体是一个静止的环路，实际上缺乏所有的环路运行信息。这是因为，当我们查看神经网络的时候，有些参数隐藏在我们无法进入的神经元内。换句话说，你可能查看了现有计算机的蓝图之后就建造了一台计算机，但你可能依然会对编写微软Word程序一头雾水。
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如果思维是大脑的软件，为什么我们希望它会有所不同？
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人工智能：改变世界，重建未来 绘制大脑
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直到现在，神经系统科学主要沿着两个方向发展。一个是研究者专注于个体神经元的微观研究。这取得了一些进步，但它只提供了一些有关大脑机能的有限知识，因为它忽视了发生在神经元周围的大脑网络活动。另一个是研究者关注大脑不同部分的宏观皮层架构，在大脑皮层里，最小的可分解单元可能是几十万个神经元。一直以来，这种研究主要通过实际移除部分人类大脑，并在显微镜下进行分析来进行。今天，我们能够以微创的方式进行这项研究。1990年，日本物理学家小川诚二（Seiji Ogawa）和他的同事创立了一种脑成像技术，称为功能性磁共振成像，简称fMRI，由于能够找出哪部分大脑对某些类型的行为负责，它创造了许多令人瞩目的成就。
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比如2015年，加利福尼亚的医生将一对电极移植进一位名为埃里克·索尔托（Erik Sorto）的34岁的四肢截瘫的患者脑中，使他能够利用自己的思维控制一条机械手臂。通过记录索尔托大脑后顶叶皮层（这部分大脑负责处理运动计划）的信号，并将这些信号反馈至旨在分析这些信息的神经网络，索尔托的意图能够被解码，并随后转换成运动指令，发送给独立的机械手臂。索尔托从握手这样的简单任务开始，很快就能玩“石头剪刀布”，甚至可以10年来首次自己端起啤酒来喝。
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在另一个相似的实验中，休斯敦大学的研究人员开发了一种大脑机器界面，它不再需要移植进大脑，而只要一个脑电帽，通过这顶帽子该界面可以检测大脑通过头皮的脑电活动。尽管生成的信号比在大脑里实际放置一个纳米微电极产生的电噪多，但研究人员却能够缩小或扩大大脑有用的信号运行的频率。结果，和埃里克·索尔托一样，测试中56岁的截肢患者能够使用机械手臂捡起各种物体，包括水瓶和信用卡。
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