人工智能的未来：提示人类思维的奥秘
出版时间：2016
内容简介
　　《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？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。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！
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