大腦的逆向工程只是等式的一半
人工智能的支持者們預測，到2030年機器將通過人類智慧的應用進化出意識，這些先驅者中包括埃隆·馬斯克，史蒂芬·霍金和Raymond Kurzweil。由此帶來的影響褒貶不一。例如，馬斯克、霍金和數十位研究者，在2015年1月份簽署了一份請愿書，宣稱：在不久的將來，AI控制機器將能解決疾病和貧困問題。這無疑是一個正面的案例。
再舉一個中性的例子：最先提出技術奇點猜想的科學家Kurzweil，相信到2030年，人類將能夠上傳自己的思想，達到與機器的融合。馬斯克展望了最壞的一種結果：在未來，人類徹底淪為“軟件君主”的家貓；而Kurzweil的想法更甚，人類最終將被智能機器取代。
對于他們來說，這些預言并不是異想天開。在過去的幾十年里，我們經歷了科技的迅猛發展；計算機技術日新月異，變得更為強大和易用。IBM超級計算機系統“沃森”（Watson），在2011年就已經通過人工智能和自然語言處理的綜合計算，擊敗了美國智力知識問答真人秀游戲《危險邊緣》的兩位前冠軍選手。
庫茨維爾關于技術奇點迫近的理論基礎是他本人提出的庫茨維爾定理，即隨著計算機越來越強大，技術的是以指數形式增長的，而目前我們正接近指數曲線的極陡處。極陡處的世界里，機器擁有意識，機器人將成為統治地球的物種。
這是Kurzweil相信的，也是馬斯克、霍金和眾多AI科學家所相信的。相信和信仰是人類的天性，然而有研究結果聲稱，到了2045年，機器將主宰我們的信仰。我們所要做的就是創造出最先進的AI技術，有意識的機器將轟然降臨。而這是我不贊成的地方。我贊同科技將會繼續以空前的速度發展，正如我們現在所經歷的，計算的進步絲毫沒有停滯。然而，從先進科技到有意識的人工智能產物是一個巨大的飛躍。實際上，對AI的極端預言是基于一個錯誤的假設：即我們對于人類的大腦和感知已經充分了解。AI領域專家努力給智能一個準確的定義，即能夠學習，識別模式，展現情緒化行為并能解決邏輯分析問題。然而，這個定義只是海量的關于認知的本質，具有爭議的、模糊的定義中的一種。神經系統科學和神經心理學對此也有多種解釋，也無法給出定義。在這個問題上，不同的領域，甚至是不同的研究者都很難達成一致。廣義上來說，科學家認為能夠在達到個人目的的同時適應環境，或者說在特定環境下能夠選擇最佳方案的能力都可稱作智能。但是，這一解釋主要是基于對智能生物學上的理解，涉及到進化和自然選擇理論。實際上，神經系統科學家和心理學家在其各自的領域里對人類智能提出了多種矛盾的觀點。
參考心理學家MichaelC.Ramsay和CecilR.Reynolds的觀點：”理論學家和研究者都提議，智能是一整套穩定的能力，會隨著時間的推移變化緩慢。盡管智能可以被看成是一種潛能，但是它似乎不是一成不變的特性。…同時期的心理學家和其他科學家認為，智能是環境的復雜交互和遺傳影響的結果。盡管經歷了一百多年的研究，仍然缺乏對于這種相互作用的理解和說明。最后，從來源看，智力既不是單純的生物性也不是單純的社交性。一些學者認為，智力就是智力測試測得的。“
這并不是在討論一個充滿一致意見的領域，心理學也只是數十個涉及人腦，思維和智力的眾多領域中的一個。
我們對技術的理解或許在日益加快，但是我們對于智力、意識、甚至是什么是人類的思維，這些模糊的概念還是知之甚少。技術上或許即將迎來基于計算機人類的時代，但是神經系統科學心理學和哲學則不同。這些領域的未知，無疑減緩了AI發展原本預計的時刻表。大多數研究大腦與心靈的專家至少對這兩件事持有一致看法：一是，目前還不能全面、具體的了解什么是智力；二是，目前還不了解什么是意識。微軟聯合創始人保羅·阿倫曾在2011年寫道：“為了達到奇點，讓現有的軟件加快速度還不夠，我們還應該建立更加聰明能干的軟件項目。而創造這類先進的軟件，先需要對人類認知的基礎有科學的理解，而我們現在只掌握了皮毛。”定義人類智力和意識更偏哲學而非神經系統科學，那就讓我們來聊聊哲學。
有意識的創新馬斯克、Kurzweil和其他技術奇點的支持者一再強調，不斷增長的計算能力將自然而然地形成人類智力和機器意識。他們還暗示，科學領域的快速進步總是伴隨者技術的快速進步。Kurzweil在2006年表示：“我的立場不是說，只要有足夠強大的計算機，足夠強大的硬件就能達到人類水平的智力。我們需要了解人類智力的工作原理，人類的大腦是如何實現這些功能的。何為軟件，何為算法，何為內容？為此我們寄希望于另一個重要的項目去理解其機制，我稱之為‘人類大腦逆向工程’。我們在這項工程中，實現了類似生物領域進步的巨大進展。”Kurzweil認同在機器上精確重建人類智力前需要優先了解人類智力，但是他大腦逆向工程思路不同，跳過了神經系統科學家、心理學和哲學，假設了很多，最主要的假設為搭建一個大腦等同于構建思維。大腦和思維互相是不可替換的。我們可以重造一個大腦，因為雖然構造極其復雜，但是大腦仍然是物質的東西，我們可以通過全面的映射、分解去重塑。就在這個月，IBM宣布創造了一個活躍的人造神經元，其能夠在噪聲數據背景中擁有可靠的認知模式，并像神經元一樣表現出不可預知的行為。雖然說創造出一個神經元與重建整個大腦還相差甚遠，但這也算一個開端。
這仍然不是一個完整的思維。即使科學家發展科技來創造人造大腦，但是最終也不會自動形成思維。有人覺得，難保有一天這樣的機器會突然具備意識，但是我們連意識的本性都不了解，還如何讓機器實現呢？
即使科學家發展科技來創造人造大腦，但是最終也不會自動形成思維。
我們來探討思維、意識和智力的一個特性：創造力。就其本身，創造力對于每一個個體，都是多樣和含糊不清的。一個人的創造過程可以是在一個獨立的小屋里耗時數周，也可能就是喝三杯威士忌酒的期間，抑或是發生在前幾分鐘或者幾個月毫無征兆的靈光一閃。創造力意味著，聚精會神于某些事而忽略其他。
有人問我：AI機器會有拖延癥嗎？
答案是：或許沒有。奇點理論顯示，AI最終將比人類強大數百萬倍，意味著它不會有諸如拖延、酗酒和內向之類的壞習慣，這樣才能確保像人類一樣完成任務。不過還有一個小疑惑，終有一天軟件在人類很少甚至無需人類的幫助下就能創造出漂亮的有創意的事物，但是物美卻不一定好，有創意卻不一定有靈氣。
奇點
Kurzweil、馬斯克和其他科學家沒有預測Tay這種Twitter機器人的存在，而是宣告世界他們將在20年內，復制人類大腦，并將其放入到人造容器中，從而達到再造大腦的思維。不僅如此，他們還將創造更為先進的事物：一個思維，一個不會拖延最大程度開啟創造力的思維，一個不知道是不是會有意識的思維。技術奇點或將臨近，但是我們對心理學、神經系統科學和哲學的了解還很淺顯，而只有這幾個領用的作用和諧共處，才能使奇點理論所描述的場景完全實現。近幾十年，科學家在技術領域已經取得巨大進展，計算機也在變得越來越強大，但是光靠強大的計算機是無法在哲學領悟方面取得突破性進展的，同樣，對大腦再多的繪制也不代表我們就能理解思維。技術奇點的到來會比加速循環理論顯示的更漫長。地球上任何事物都不會無用武之處，在我們創造出能夠支持人類智能的AI機器之前，我們需要了解我們模仿的對象，不僅是倫理上或者道德上，還有技術上。在想要重新創造人類大腦之前，我們仍需解開人類思維之謎。