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人工智能的未来

人工智能的未来
作者:[美] 雷·库兹韦尔
译者:盛杨燕
出版社:浙江人民出版社
出版年:2016-03
ISBN:9787213071478
行业:计算机
浏览数:5

内容简介

1. 《人工智能的未来》作者库兹韦尔认为,2045年,人工智能将超越人类智能,储存在云端的“仿生大脑新皮质”与人类的大脑新皮质将实现“对接”,世界将开启一个新的文明时代,“奇点”到来!那个时候,我们是谁?我们是什么?人还能称之为人吗?

2.库兹韦尔把“奇点”当作一个绝佳的“隐喻”:当智能机器的能力跨越这一临界点之后,人类的知识单元、链接数目、思考能力,将旋即步入令人眩晕的加速喷发状态——一切传统的和习以为常的认识、理念、常识,将统统不复存在,所欲的智能装置、新的人机复合体将进入“苏醒”状态。

3.库兹韦尔通过对人类思维本质的全新思考,大胆地预言了人工智能的未来。他坚信,未来人类一定会制造出可与人脑相媲美的“仿生大脑新皮质”。它们甚至比人脑更具可塑性,并可放置在云端,与遥远的人类生物大脑远程相连。那时,或许人工智能真的能够与人类相媲美!

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作者简介

1.21世纪最伟大的未来学家与思想家,奇点大学校长,谷歌工程总监。毕业于麻省理工学院计算机专业,享有19个荣誉博士头衔。《福布斯》杂志称他为“终极思考机器”;《华尔街日报》称他为“永不满足的天才”;《公司》杂志(Inc.)将其评选为“顶尖创业家”之一,并形容他是“爱迪生的合法继承人”;美国公共电视台(PBS)更是评价他为“开创美国的16位改革家”之一。

2.天才发明家,美国总统亲自为其颁奖,入选美国发明家名人堂。获得过美国国家技术奖、奖金高达50万美元的Lemelson-MIT发明奖等众多奖项。

3.“加速回报定律”创立者,人工智能领域的传奇预言家。库兹韦尔指出,“技术力量正以指数级规模快速发展”。同时预测:2030年,计算机将在智能上超过人脑,2045年,“奇点”将会出现,届时,“严格生物学意义上的”人类将不复存在。

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目录

各方赞誉

推荐序 解放思想

段永朝

财讯传媒集团首席战略官

引言 洞悉人类思维的奥秘

第1章 史上著名的思想实验

历史上出现过很多著名的思想实验,特别是关于自然界的思想实验,爱因斯坦的“驾乘光束”实验就是其一。研究大脑,也可以采用同样的办法。通过简单的思想实验,我们就能很好地理解人类智慧是怎么一回事儿。

思想实验1:地质的隐喻

思想实验2:驾乘光束

大脑新皮质的统一模式

第2章 思考的思想实验

大脑和计算机都能存储和处理信息,但是,大脑和计算机之间的相似性可不只是看上去那么简单。大脑的记忆是层级结构和连贯有序的。记忆奇妙地出现在你的脑海里,一定是某些事物触发了它们。

思考,人脑不同于计算机

字母表的倒背难题,记忆是连贯有序的

联想因触发而生

从刷牙到写诗,不可或缺的记忆层级

第3章 大脑新皮质模型,思维模式识别理论

大脑新皮质分 6 层,共包含 300 亿个神经元,它 们又组成了 3 亿个模式识别器。这些模式识别器按层级 关系组织,它们是思想的语言和思维模式识别理论的基础。只有具备自联想能力和特征恒常性能力,大脑新皮质才能识别模式。思维模式分两种:定向思维和非定向思维,做梦就是非定向思维实例。

模式的层级

模式的结构

流向大脑新皮质模式识别器的数据本质

自联想和恒常性

学习

思想的语言

梦的语言

模型的根源

第4章 人类的大脑新皮质

尽管进化带来的改变并不总是朝着更高的智能水平前进,但是,智能仍是一个重要的进化分支。大脑新皮质的分层学习能力如此重要,以至于它在进化过程中体积变得越来越大,并最终成为大脑的主体。大脑运转时,并不以神经元为基础,而是神经元集合。

智能,一个重要的进化分支

新皮质的分层学习能力

积木式神经元集合,思维模式识别的基础

视觉皮质与通用算法

第5章 旧脑

虽然大脑新皮质已成为大脑的主体,但我们的旧脑并未消失,仍在帮助我们寻求满足和躲避危险。丘脑的突出作用是与新皮质持续联络,海马体存储最新记忆,而小脑则负责人体动作的协调。

感觉通路

丘脑

海马体

小脑

控制快乐与恐惧权

第6章 新皮质的卓越能力

人类的卓越能力,主要归功于大脑脑岛中的纺锤体细胞。大脑新皮质某些区域的优化,使其更善于处理联合模式,这就是天分的由来。跨领域合作和非生物大脑新皮质的云端存储,将让我们更富有创造力。从进化观点看,爱情的存在就缘于大脑新皮质的需求。

天分

创造力

爱情

第7章 仿生数码新皮质

我们现在已经能模拟包含 160万个视觉神经元的人脑视觉新皮质,模拟完整人类大脑的目标预计 2023年就可实现。“矢量量化”方法既能高效利用计算机资源,又能保留重要的语言识别特征。隐马尔可夫模型让语音识别系统能同时完成识别和学习两项任务。

脑模拟

神经网络

矢量量化

用隐马尔可夫模型解读你的思维

进化(遗传)算法

列表处理语言LISP

分层记忆系统

人工智能前沿:登上能力层级顶端

创建人工大脑

第8章 模拟人脑,计算机不可或缺的4大思维

尽管人脑的思维模式极为精巧,我们仍然可以通过软件对人脑进行模拟。要想做到这一点,计算机必须要具备准确的沟通、记忆和计算能力,具有计算的通用性和冯•诺依曼结构,并且能够按大脑核心算法进行创造性思维。

准确的沟通、记忆和计算能力

计算的通用性

冯•诺依曼结构

按大脑核心算法进行创造性思考

第9章 思维的思想实验

意识来源于复杂物理系统的“涌现特性”(emergent property),可感受的“特质”(qualia)是其突出特征。成功模拟人脑的计算机也是有意识的。思维就是有意识大脑所进行的活动。非生物学意义上的“人”将于 2029年出现。将非生物系统引入人脑,不会改变我们的身份,但却产生了另外一个“我”。把我们的大部分思想储存在云端,人类就能实现“永生”。

谁是有意识的

你必须有信仰

我们能够意识到什么

东方是东方,西方是西方

自由意志

本体意识

第10章 有关思维的加速回报定律

信息技术的发展,都遵循着加速回报定律,与思维相关的技术也不例外。随着人类基因组计划的实施,生物医学已成为一项信息技术,并呈指数型发展。在互联网上,每秒比特的传递量每 16个月就翻一番。磁共振成像技术,也以指数级速度稳定发展,目前的空间分辨率已接近 100微米。

生物医学

信息传输

大脑研究与再造

第11章 反对大浪潮

加速回报定律及其在人类智能提高方面的应用,也招致了不少批评。保罗•艾伦对“指数发展说”完全持否定态度;罗杰•彭罗斯认为,计算机无法像人脑那样进行量子计算;约翰•塞尔说,计算机即便能够通过图灵测试,它也不知道自己在做些什么。

“奇点遥远”论

“量子计算能力缺失”论

“无意识”论

后记 拥抱“奇点”

注释

译者后记

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读书文摘

Nonetheless I will continue to act as if I have free will and to believe in it, so long as I don't have to explain why.

nvariably we find metaphors from one field that solve problems in another.

如果你反复研究某一类事物,你的大脑皮层将在较低的层级中形成对它们的记忆表征,这就把皮层的较高层级给释放出来了,可以利用它来学习更细微、更复杂的关系。根据这一理论,专家就是这样被培养出来的。 专家和天才有着比普通人更能观察结构之结构、模式之模式的大脑。你也能通过练习而成为专家,但这其中当然也还包含遗传方面的因素

大脑记住的并不是我们确切看到、听到或感觉到的;我们之所以不能完全准确地记忆或回忆,并不是因为大脑皮层和它的神经元漏洞百出,而是因为大脑记忆的是世界上各个独立细节之间的重要关系。

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