雷·克兹维尔：人工智能正造福全人类
只要听说过电子合成乐，你就算接触过雷·克兹维尔（Ray Kurzweil）的发明了。他是google的工程总监，但这位麻省理工学院（MIT）的未来主义者与超人类主义者（transhumanist）名下的发明并不仅限于电子琴。光学字符识别、文本的语音合成、语音识别等领域都有他的重大贡献。在著作《奇点临近》（The Singularity is Near）中，他描述了人类与计算机的融合，这一预测引来了一大批的追随者。在即将面世的新书《如何创造人脑：揭示人类思考的奥秘》（How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed）中，他就人类大脑的运作原理给出了迄今为止最前沿的解释。
2012世界经济合作与发展论坛（Techonomy）在周三开幕，论坛创始人大卫·科克帕特里克（David Kirkpatrick）在台上对克兹维尔进行了访谈。两人的对话内容涵盖了软件的指数级增长、大脑的运作方式、“云中思考”或IBM电脑沃森（Watson）智能的触手可及对人类意味着什么，以及当电脑能够胜任我们当中受教育程度最高的人的工作时，世界上还有什么任务需要人类去完成。“对于‘思考’这个话题，我已经思考了50年，”克兹维尔说，“未来我们很大一部分的思考过程将在云中进行。”
这是否就是说，未来无论做什么，我们都能随时访问沃森——那台在智力竞赛节目Jeopardy中取胜的IBM电脑？科克帕特里克提问说。是的，这是第一步：“人们通常不假思索就对沃森很不屑，但通过‘阅读’维基百科（Wikipedia）和2亿页其他百科全书，沃森击败了其他最佳人类选手的联合，拿到了最高分。”克兹维尔说。
为举例说明社会正以何其迅猛的速度向此种信息获取水平狂奔突进，克兹维尔指出，“一个有手机的非洲孩子所能获取的信息，比15年前美国总统所掌握的情报还要多。”
他表示，人工智能最终将在“人类所能达到的最高水平”上运作。那么，一旦电脑能够获取数据并以此采取行动，那么诸如内科医生等专家是否就变得多余了呢？
克兹维尔预测，就像驾驶谷歌汽车会让人们变得越来越适应人工智能驾驶而非人类驾驶，计算机智能将成为人们日渐依赖的工具。“我感觉，人类正按照自己的形象创造计算机，将来还会使自身与这种技术相互融合——眼下已经有这个趋势。我们将用这些工具让自己变得更加智能。”
但他并不低估人脑的力量。他对新皮质（neocortex）所持的观点是，新皮质运作采用了一个贯穿始终的统一算法。尽管人类所具备的“模式识别单位”仅为3亿个（克兹维尔在书中提出，人类新皮质中存在3亿个‘模式识别单位’，每个这样的单位约由100个神经元构成，而各个单位按不同层级相互联系——译注），但只有新皮质可以进行层级性思考，而新皮质又为哺乳动物所独有。“人类还是会有事可做，”他说，“与他人交流情感、相互理解，展现风趣、性感，表达爱意。这些不是人类智能的穿插节目，它们是人类智能的最前沿。”
电脑目前还无法复制此类活动。“就在最近，我们才得以走进大脑内部，实时观察到内部连接的形成与放电。”克兹维尔说。理解人类大脑的工程“宏大而颇为发散”，但我们之所以孜孜以求，背后有着三大根本理由。
1. 为了更好地修复大脑、修复特定的连接，比如帕金森氏症中受破坏的连接，依赖对大脑运作方式的深刻洞察和更加完善的干预工具。
2. 为发明更好的机器、更好的人工智能提供更加完善的模型。克兹维尔指出，人工智能开发过程中所用到的很多技巧都类似于大脑所使用的数学技巧。随着我们日益了解大脑进行智能运作的过程，我们将得以发明更加智能的机器，他说。
3. 为更好地了解人类自身。克兹维尔说，毕竟，“艺术与科学的目的就在于此。”
当被问到他个人是一名乐观主义者还是悲观主义者时，克兹维尔表示，首先应将对科技可行性的乐观与对科技可取性的乐观加以区分。“在可行性方面，我是乐观主义者。”他说。毕竟，他所预测的“奇点”（当“超人类智能”出现时，人类将因为不再能完全理解它们而无法再对此后的未来作出预测，这一理论上的转折点被称作“技术奇点”——译注）到来的时间比其大多数人的预测都更加切近。
至于可取性，克兹维尔说，外界视其为乐观主义者，虽然他也曾大量撰文介绍科技的潜在弊端。“我们正在研究通过设计使生物体远离疾病，但同样的工具也可以被用于生物武器的开发。我们都在电影中看到过人工智能倒戈的场景，这一点也不离谱。如果某个比你更加智能的实体有了灭你之心，情况就很不妙了。”
如何防止科技被用于罪恶？“人工智能并不只存在于几个不靠谱的实验室，它正在惠及全人类，”克兹维尔说，“要让我们所珍视的价值观在未来得以体现，最佳方式就是当下就付诸实践。这并非万无一失的做法，但历史的本质就是如此。”
附http://v.youku.com/v_show/id_XNDkwMDI1Nzc2.html 周长久博士-Discovery机器人与人工智能展望电视专访
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