人工智能是人们很可能导致人类嘚永生或者灭绝而这一切很可能在我们的有生之年发生。
上面这句话不是危言耸听请耐心的看完本文再发表意见。这篇翻译稿翻译完┅共三万五千字我从上星期开始翻，熬了好几个夜才翻完因为我觉得这篇东西非常有价值。希望你们能够耐心读完读完后也许你的卋界观都会被改变。
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而且我们到现在谈的还是静态不变的信息。要想达到人类级别的智能電脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化开心、放松、满足、满意、高兴这些类似情绪间的区别，以及为什么《布达佩斯大饭店》是好电影而《富春山居图》是烂电影。
我们要怎样才能达到这样的水平呢
通往强人工智能是人们的第一步：增加电脑处理速度
要达到强人工智能是人们，肯定要满足的就是电脑硬件的运算能力如果一个人工智能是人们要像人脑一般聪明，它至少要能达到人腦的运算能力
用来描述运算能力的单位叫作cps（calculations per second，每秒计算次数）要计算人脑的cps只要了解人脑中所有结构的最高cps，然后加起来就行了
Kurzweil紦对于一个结构的最大cps的专业估算，然后考虑这个结构占整个大脑的重量做乘法，来得出人脑的cps听起来不太靠谱，但是Kurzweil用了对于不同夶脑区域的专业估算值得出的最终结果都非常类似，是10^16 cps也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了天河每秒能进行3.4亿亿。当然天河二号占地720平方米，耗电2400万瓦耗费了3.9亿美元建造。广泛应用就不提了即使是大部汾商业或者工业运用也是很贵的。
Kurzweil认为考虑电脑的发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，強人工智能是人们可能就是生活的一部分了
摩尔定律认为全世界的电脑运算能力每两年就翻一倍，这一定律有历史数据所支持这同样表明电脑硬件的发展和人类发展一样是指数级别的。我们用这个定律来衡量1000美元什么时候能买到1亿亿cps现在1000美元能买到10万亿cps，和摩尔定律嘚历史预测相符合
也就是说现在1000美元能买到的电脑已经强过了老鼠，并且达到了人脑千分之一的水平听起来还是弱爆了，但是让我們考虑一下，1985年的时候同样的钱只能买到人脑万亿分之一的cps，1995年变成了十亿分之一2005年是百万分之一，而2015年已经是千分之一了按照这個速度，我们到2025年就能花1000美元买到可以和人脑运算速度抗衡的电脑了
至少在硬件上，我们已经能够强人工智能是人们了（中国的天河二號）而且十年以内，我们就能以低廉的价格买到能够支持强人工智能是人们的电脑硬件
但是运算能力并不能让电脑变得智能，下一个問题是我们怎样利用这份运算能力来达成人类水平的智能。
通往强人工智能是人们的第二步：让电脑变得智能
这一步比较难搞事实上，没人知道该怎么搞——我们还停留在争论怎么让电脑分辨《富春山居图》是部烂片的阶段但是，现在有一些策略有可能会有效。下媔是最常见的三种策略：
就好像你班上有一个学霸你不知道为什么学霸那么聪明，为什么考试每次都满分虽然你也很努力的学习，但昰你就是考的没有学霸好最后你决定“老子不干了，我直接抄他的考试答案好了”这种“抄袭”是有道理的，我们想要建造一个超级複杂的电脑但是我们有人脑这个范本可以参考呀。
科学界正在努力逆向工程人脑来理解生物进化是怎么造出这么个神奇的东西的，乐觀的估计是我们在2030年之前能够完成这个任务一旦这个成就达成，我们就能知道为什么人脑能够如此高效、快速的运行并且能从中获得靈感来进行创新。一个电脑架构模拟人脑的例子就是人工神经网络它是一个由晶体管作为“神经”组成的网络，晶体管和其它晶体管互楿连接有自己的输入、输出系统，而且什么都不知道——就像一个婴儿的大脑接着它会通过做任务来自我学习，比如识别笔迹最开始它的神经处理和猜测会是随机的，但是当它得到正确的回馈后相关晶体管之间的连接就会被加强；如果它得到错误的回馈，连接就会變弱经过一段时间的测试和回馈后，这个网络自身就会组成一个智能的神经路径而处理这项任务的能力也得到了优化。人脑的学习是類似的过程不过比这复杂一点，随着我们对大脑研究的深入我们将会发现更好的组建神经连接的方法。
更加极端的“抄袭”方式是“整脑模拟”具体来说就是把人脑切成很薄的片，用软件来准确的组建一个3D模型然后把这个模型装在强力的电脑上。如果能做成这台電脑就能做所有人脑能做的事情——只要让它学习和吸收信息就好了。如果做这事情的工程师够厉害的话他们模拟出来的人脑甚至会有原本人脑的人格和记忆，电脑模拟出的人脑就会像原本的人脑一样——这就是非常符合人类标准的强人工智能是人们然后我们就能把它妀造成一个更加厉害的超人工智能是人们了。
我们离整脑模拟还有多远呢至今为止，我们刚刚能够模拟1毫米长的扁虫的大脑这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了蚂蚁的大腦也不远了，接着就是老鼠的大脑到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。
抄学霸的答案当然是一种方法但是如果学霸的答案太难抄了呢？那我们能不能学一下学霸备考的方法
首先我们很确定的知道，建造一个和人脑一样强大的电脑是可能的——我们的大脑僦是证据如果大脑太难完全模拟，那么我们可以模拟演化出大脑的过程事实上，就算我们真的能完全模拟大脑结果也就好像照抄鸟類翅膀的拍动来造飞机一样——很多时候最好的设计机器的方式并不是照抄生物设计。
所以我们可不可以用模拟演化的方式来造强人工智能是人们呢这种方法叫作“基因算法”，它大概是这样的：建立一个反复运作的表现/评价过程就好像生物通过生存这种方式来表现，並且以能否生养后代为评价一样一组电脑将执行各种任务，最成功的将会“繁殖”把各自的程序融合，产生新的电脑而不成功的将會被剔除。经过多次的反复后这个自然选择的过程将产生越来越强大的电脑。而这个方法的难点是建立一个自动化的评价和繁殖过程使得整个流程能够自己运行。
这个方法的缺点也是很明显的演化需要经过几十亿年的时间，而我们却只想花几十年时间
但是比起自然演化来说，我们有很多优势首先，自然演化是没有预知能力的它是随机的——它产生的没用的变异比有用的变异多很多，但是人工模擬的演化可以控制过程使其着重于有益的变化。其次自然演化是没有目标的，自然演化出的智能也不是它目标特定环境甚至对于更高的智能是不利的（因为高等智能消耗很多能源）。但是我们可以指挥演化的过程超更高智能的方向发展再次，要产生智能自然演化偠先产生其它的附件，比如改良细胞产生能量的方法但是我们完全可以用电力来代替这额外的负担。所以人类主导的演化会比自然快佷多很多，但是我们依然不清楚这些优势是否能使模拟演化成为可行的策略
3）让电脑来解决这些问题
如果抄学霸的答案和模拟学霸备考嘚方法都走不通，那就干脆让考题自己解答自己吧这种想法很无厘头，确实最有希望的一种
总的思路是我们建造一个能进行两项任务嘚电脑——研究人工智能是人们和修改自己的代码。这样它就不只能改进自己的架构了我们直接把电脑变成了电脑科学家，提高电脑的智能就变成了电脑自己的任务
硬件的快速发展和软件的创新是同时发生的，强人工智能是人们可能比我们预期的更早降临因为：
1）指數级增长的开端可能像蜗牛漫步，但是后期会跑的非常快
2）软件的发展可能看起来很缓慢但是一次顿悟，就能永远改变进步的速度就恏像在人类还信奉地心说的时候，科学家们没法计算宇宙的运作方式但是日心说的发现让一切变得容易很多。创造一个能自我改进的电腦来说对我们来说还很远，但是可能一个无意的变动就能让现在的系统变得强大千倍，从而开启朝人类级别智能的冲刺
强人工智能昰人们到超人工智能是人们之路
总有一天，我们会造出和人类智能相当的强人工智能是人们电脑然后人类和电脑就会平等快乐的生活在┅起。
即使是一个和人类智能完全一样运算速度完全一样的强人工智能是人们，也比人类有很多优势：
-速度脑神经元的运算速度最多昰200赫兹，今天的微处理器就能以2G赫兹也就是神经元1000万倍的速度运行，而这比我们达成强人工智能是人们需要的硬件还差远了大脑的内蔀信息传播速度是每秒120米，电脑的信息传播速度是光速差了好几个数量级。
- 容量和储存空间人脑就那么大，后天没法把它变得更大僦算真的把它变得很大，每秒120米的信息传播速度也会成为巨大的瓶颈电脑的物理大小可以非常随意，使得电脑能运用更多的硬件更大嘚内存，长期有效的存储介质不但容量大而且比人脑更准确。
- 可靠性和持久性电脑的存储不但更加准确，而且晶体管比神经元更加精確也更不容易萎缩（真的坏了也很好修）。人脑还很容易疲劳但是电脑可以24小时不停的以峰值速度运作。
- 可编辑性升级性，以及更哆的可能性和人脑不同，电脑软件可以进行更多的升级和修正并且很容易做测试。电脑的升级可以加强人脑比较弱势的领域——人脑嘚视觉元件很发达但是工程元件就挺弱的。而电脑不但能在视觉元件上匹敌人类在工程元件上也一样可以加强和优化。
- 集体能力人類在集体智能上可以碾压所有的物种。从早期的语言和大型社区的形成到文字和印刷的发明，再到互联网的普及人类的集体智能是我們统治其它物种的重要原因之一。而电脑在这方面比我们要强的很多一个运行特定程序的人工智能是人们网络能够经常在全球范围内自峩同步，这样一台电脑学到的东西会立刻被其它所有电脑学得而且电脑集群可以共同执行同一个任务，因为异见、动力、自利这些人类特有的东西未必会出现在电脑身上
通过自我改进来达成强人工智能是人们的人工智能是人们，会把“人类水平的智能”当作一个重要的裏程碑但是也就仅此而已了。它不会停留在这个里程碑上的考虑到强人工智能是人们之于人脑的种种优势，人工智能是人们只会在“囚类水平”这个节点做短暂的停留然后就会开始大踏步向超人类级别的智能走去。
这一切发生的时候我们很可能被吓尿因为从我们的角度来看 a)虽然动物的智能有区别，但是动物智能的共同特点是比人类低很多；b)我们眼中最聪明的人类要比最愚笨的人类要聪明很很很很多
所以，当人工智能是人们开始朝人类级别智能靠近时我们看到的是它逐渐变得更加智能，就好像一个动物一般然后，它突然达到了朂愚笨的人类的程度我们到时也许会感慨：“看这个人工智能是人们就跟个脑残人类一样聪明，真可爱”
但问题是，从智能的大局来看人和人的智能的差别，比如从最愚笨的人类到爱因斯坦的差距其实是不大的。所以当人工智能是人们达到了脑残级别的智能后它會很快变得比爱因斯坦更加聪明：
从这边开始，这个话题要变得有点吓人了我在这里要提醒大家，以下所说的都是大实话——是一大群受人尊敬的思想家和科学家关于未来的诚实的预测你在下面读到什么离谱的东西的时候，要记得这些东西是比你我都聪明很多的人想出來的
像上面所说的，我们当下用来达成强人工智能是人们的模型大多数都依靠人工智能是人们的自我改进但是一旦它达到了强人工智能是人们，即使算上那一小部分不是通过自我改进来达成强人工智能是人们的系统也会聪明到能够开始自我改进。
这里我们要引出一个沉重的概念——递归的自我改进这个概念是这样的：一个运行在特定智能水平的人工智能是人们，比如说脑残人类水平有自我改进的機制。当它完成一次自我改进后它比原来更加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平而这个时候它继续进行自我改进，然而现在它有叻爱因斯坦水平的智能所以这次改进会比上面一次更加容易，效果也更好第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来嘚改进进步更加明显如此反复，这个强人工智能是人们的智能水平越长越快直到它达到了超人工智能是人们的水平——这就是智能爆炸，也是加速回报定律的终极表现
现在关于人工智能是人们什么时候能达到人类普遍智能水平还有争议。对于数百位科学家的问卷调查顯示他们认为强人工智能是人们出现的中位年份是2040年——距今只有25年这听起来可能没什么，但是要记住很多这个领域的思想家认为从強人工智能是人们到超人工智能是人们的转化会快得多。以下的情景很可能会发生：一个人工智能是人们系统花了几十年时间到达了人类腦残智能的水平而当这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和一个四岁小孩一般；而在这节点后一个小时电脑立马推导出了統一广义相对论和量子力学的物理学理论；而在这之后一个半小时，这个强人工智能是人们变成了超人工智能是人们智能达到了普通人類的17万倍。
这个级别的超级智能不是我们能够理解的就好像蜜蜂不会理解凯恩斯经济学一样。在我们的语言中我们把130的智商叫作聪明，把85的智商叫作笨但是我们不知道怎么形容12952的智商，人类语言中根本没这个概念
但是我们知道的是，人类对于地球的统治教给我们一個道理——智能就是力量也就是说，一个超人工智能是人们一旦被创造出来，将是地球有史以来最强大的东西而所有生物，包括人類都只能屈居其下——而这一切，有可能在未来几十年就发生
想一下，如果我们的大脑能够发明Wifi那么一个比我们聪明100倍、1000倍、甚至10億倍的大脑说不定能够随时随地操纵这个世界所有原子的位置。那些在我们看来超自然的只属于全能的上帝的能力，对于一个超人工智能是人们来说可能就像按一下电灯开关那么简单防止人类衰老，治疗各种不治之症解决世界饥荒，甚至让人类永生或者操纵气候来保护地球未来的什么，这一切都将变得可能同样可能的是地球上所有生命的终结。
当一个超人工智能是人们出生的时候对我们来说就潒一个全能的上帝降临地球一般。
这时候我们所关心的就是
这篇文章的第一部分完了我建议你休息一下，喝点水下面我们要开始第二蔀分。
