神马文学网机器人与人类的前世今生
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机器人与人类的前世今生 2007年03月01日11:16
这些匠心独具的发明甚至让科学家和哲学家开始怀疑人的大脑本身就是一个精巧的自动机器。威尔哈姆·莱布尼茨，一个与牛顿同时代的科学家在1700年左右写下了如下文字：“假如这些学说真的符合事实，那么当一个人思考时，如果我们能魔法般地缩小身体进入他的大脑，就应该能看到无数的管子、活塞、齿轮、杠杆正在井然有序地工作着，而我们可以用机械学的语言描述它们的工作过程，也就是描述大脑的思维过程。但是这种描述将不包括一丝一毫的思想！除了对管子、活塞、杠杆工作的描述外什么也没有！”
莱布尼茨还真是说对了。我们的大脑中的确有管子、活塞和杠杆在工作—我们现在知道它们是构成神经系统的神经传递素、离子通道和其他的一些分子构成。尽管我们还不完全了解这些精巧的小机器到底是如何创造出思想的，但相信用不了太长时间真相就会出现在我们面前。
单词“robot（机器人）”第一次出现是在大约一个世纪前，当时捷克斯洛伐克剧作家特卡尔·凯皮特在他的舞台剧R.U.R.（Rossum‘s Universal Robots，这部戏剧描写的是由人类发明的智能仿生机器人作为奴仆为他们的创造者服务的故事）中首次使用了这个单词。这个单词来源于捷克语中的“robota”，意思是“无偿劳动”。尽管还缺乏魅力和亲和力，但他描述的机器人已经具备了绝大多数智能机器人应该具有的各个要素：视力、触觉、模式识别、决断力、世界知识、平衡和运动能力，还包括对一些常见情况的处理。
凯皮特笔下的智能机器因为过于完美而走向了极端—它们由于具有完美的理性而蔑视人类各种情感上的弱点，因而起来反抗它们的主人，并最终消灭了所有的人类。这是一个反面乌托邦的典型例子，在大量的科幻作品中都曾出现过类似的场景。
被自己创造的智能机器所征服，这样的阴影已经在大众的意识里留下了深深的烙印。更重要的是，凯皮特让我们看到人类有可能被自己制造的智能机器所取代，而这个观点在20世纪里又被不断重复、强化—从科幻小说到科幻电影，从Rosie、C-3PO到终结者，各类的文学、影视作品都用大量类似的情节强化了大众的担心。
这些匠心独具的发明甚至让科学家和哲学家开始怀疑人的大脑本身就是一个精巧的自动机器。威尔哈姆·莱布尼茨，一个与牛顿同时代的科学家在1700年左右写下了如下文字：“假如这些学说真的符合事实，那么当一个人思考时，如果我们能魔法般地缩小身体进入他的大脑，就应该能看到无数的管子、活塞、齿轮、杠杆正在井然有序地工作着，而我们可以用机械学的语言描述它们的工作过程，也就是描述大脑的思维过程。但是这种描述将不包括一丝一毫的思想！除了对管子、活塞、杠杆工作的描述外什么也没有！”
莱布尼茨还真是说对了。我们的大脑中的确有管子、活塞和杠杆在工作—我们现在知道它们是构成神经系统的神经传递素、离子通道和其他的一些分子构成。尽管我们还不完全了解这些精巧的小机器到底是如何创造出思想的，但相信用不了太长时间真相就会出现在我们面前。
单词“robot（机器人）”第一次出现是在大约一个世纪前，当时捷克斯洛伐克剧作家特卡尔·凯皮特在他的舞台剧R.U.R.（Rossum‘s Universal Robots，这部戏剧描写的是由人类发明的智能仿生机器人作为奴仆为他们的创造者服务的故事）中首次使用了这个单词。这个单词来源于捷克语中的“robota”，意思是“无偿劳动”。尽管还缺乏魅力和亲和力，但他描述的机器人已经具备了绝大多数智能机器人应该具有的各个要素：视力、触觉、模式识别、决断力、世界知识、平衡和运动能力，还包括对一些常见情况的处理。
凯皮特笔下的智能机器因为过于完美而走向了极端—它们由于具有完美的理性而蔑视人类各种情感上的弱点，因而起来反抗它们的主人，并最终消灭了所有的人类。这是一个反面乌托邦的典型例子，在大量的科幻作品中都曾出现过类似的场景。
被自己创造的智能机器所征服，这样的阴影已经在大众的意识里留下了深深的烙印。更重要的是，凯皮特让我们看到人类有可能被自己制造的智能机器所取代，而这个观点在20世纪里又被不断重复、强化—从科幻小说到科幻电影，从Rosie、C-3PO到终结者，各类的文学、影视作品都用大量类似的情节强化了大众的担心。
今天，第一代的现代机器人已被广泛地应用在各个领域，不过它们与我们想象中的人形机器人还相差甚深远，在大多数工业机器人身上甚至根本就看不到人类的影子（它们本来就不是仿照人类设计的）。上世纪60年代被广泛使用在流水线上的装配机器人Unimate简单得只有一个能多向移动的机械臂和一个可以开合的机械爪。今天，数量更多的Roomba机器人在全球各处忙碌着，完成了一些过去由人完成的工作，但它们也只不过是更好的“劳力”罢了。尽管绝大多数机器人都是针对特定任务设计出来的高效率机器，但每当我们提到“robot（机器人）”这个词时，留在我们记忆中已经有一个世纪之久凯皮特完美机器人的原型仍然让我们浮想联翩，仍然驱使好奇的我们向着未知的目标不断努力。
制造一个完美人形机器人的强烈愿望可以认为是我们向人工智能发起的最终挑战。为了实现这个目标，我们不仅需要了解人类的行为习惯，还要了解我们控制身体的运动和平衡的自然机理—的确是这样，说到底，这也是我们大脑作用关键的一部分。负责帮助身体在复杂的环境中通过协调的动作完成各种意图，是小脑的主要工作，而小脑中神经元的数量占据了整个大脑的一半还多。而且我们的身体本身也比我们认为的复杂得多：从基因信息量的分配上就能够看得出来，描述身体信息的基因比描述大脑的基因更多。
我们在大脑工作机理方面的研究正在迈出巨大的一步。信息技术、宽带、电子学、生物学等技术每年都在突飞猛进地发展，我们所了解的信息每年都在以指数级不断增长，这也使得我们对大脑的理解以加速度在进行—这种现象被称作“加速回报定律”。比如科学家曾花了5年时间才完成了HIV病毒的基因测序，而针对SARS病毒同样的工作只用了31天。在1990年人类基因图谱的工作开始之后，我们测定过的基因数量每年都会翻上一番，而测定每个碱基对的成本则每年都会降低一半—从1990年的10美元/个降低到了今天的大约1美分/个。我们在理解基因如何表达为蛋白质及大范围的生物机制原理方面都同样取得了快速的进展。实际上，我们正在学会修复并重建人体里的各个组织和器官—从心脏、胰腺，到关节、肌肉。
同样的进展也出现在我们对人类大脑的研究上。针对大脑的三维扫描的解析度正在以指数级快速增长，最新型的扫描仪甚至可以让我们即时地看到单个神经元的激发。而科学家从大脑上获得的信息同样在高速增长。科学家表示，只要我们把它们转换并输入针对大脑特定区域的仿真计算模型，就可以理解和解释这些信息，而大脑所有区域中的24个目前已经得到了很好的模拟。IBM公司现在已经启动了一项野心勃勃的计划：以目前难以想象的精度模拟大部分的大脑皮层。
如果我们想要复制人类大脑的思维和智力，我们首先必须了解大脑的工作机制。大脑里有大约1000亿个神经元，每个神经元有数千个神经连接，而每个神经连接还有大约1000个神经通道。不过，这其中很可能有大量的“剩余劳动力”—一个被称作ALU的基因序列在人类的DNA中重复了多达3000次。如果我们知道了基因的机构，我们可以把整个人类基因的数据量压缩到大约3000万?1亿字节（30MB?100MB），这甚至比我现在使用的微软公司开发的Word程序的容量还小，而这其中只有不到一半与大脑的构造有关。
大脑的结构可以被1500万?5000万字节的信息描述的原因在于，在我们诞生时大脑内的连接完全是随机的。描述有着上万亿个连接的小脑的基因只有屈指可数的几种，也就是说，小脑的连接在婴儿时期几乎是混沌一片。然而，大脑具有自我认知能力，这也是其最奇妙的地方。当一个孩子逐渐学会走路、讲话，学会接住飞来的皮球时，大脑中也会逐渐充满各种有意义的信息。
我的观点并不是在强调人类大脑的结构到底有多么简单，而是想说明这种级别的结构我们完全可以理解并掌握。而且由于“加速回报定律”同样适用于分析大脑机理的研究，我们有理由相信，在不超过20年的时间里，针对大脑所有的数百个区域的仿真和模拟都将完成。
一旦我们真正理解了思维、意识的形成机理，我们就能够把这些机理准确地输入比人脑强大上千倍的低成本电脑内，而这个时间或许就在本世纪20年代的晚些时候。因此，在2029年之前，我们将会同时拥有能够达到人类水平的人工智能所需的硬件和软件。届时我们将能够制造出以假乱真的人形机器人，以及能够帮助我们保持健康并增强智力的血细胞大小的微型机器人。而我们将不仅仅是成功制造出这些智能机器，我们自身也将成为机器的一部分。最终，换句话说，我们将超越曾经一直让我们耿耿于怀的、自然对人类最基本的限制：我们的肉体和意识。
这些匠心独具的发明甚至让科学家和哲学家开始怀疑人的大脑本身就是一个精巧的自动机器。威尔哈姆·莱布尼茨，一个与牛顿同时代的科学家在1700年左右写下了如下文字：“假如这些学说真的符合事实，那么当一个人思考时，如果我们能魔法般地缩小身体进入他的大脑，就应该能看到无数的管子、活塞、齿轮、杠杆正在井然有序地工作着，而我们可以用机械学的语言描述它们的工作过程，也就是描述大脑的思维过程。但是这种描述将不包括一丝一毫的思想！除了对管子、活塞、杠杆工作的描述外什么也没有！”
莱布尼茨还真是说对了。我们的大脑中的确有管子、活塞和杠杆在工作—我们现在知道它们是构成神经系统的神经传递素、离子通道和其他的一些分子构成。尽管我们还不完全了解这些精巧的小机器到底是如何创造出思想的，但相信用不了太长时间真相就会出现在我们面前。
单词“robot（机器人）”第一次出现是在大约一个世纪前，当时捷克斯洛伐克剧作家特卡尔·凯皮特在他的舞台剧R.U.R.（Rossum‘s Universal Robots，这部戏剧描写的是由人类发明的智能仿生机器人作为奴仆为他们的创造者服务的故事）中首次使用了这个单词。这个单词来源于捷克语中的“robota”，意思是“无偿劳动”。尽管还缺乏魅力和亲和力，但他描述的机器人已经具备了绝大多数智能机器人应该具有的各个要素：视力、触觉、模式识别、决断力、世界知识、平衡和运动能力，还包括对一些常见情况的处理。
凯皮特笔下的智能机器因为过于完美而走向了极端—它们由于具有完美的理性而蔑视人类各种情感上的弱点，因而起来反抗它们的主人，并最终消灭了所有的人类。这是一个反面乌托邦的典型例子，在大量的科幻作品中都曾出现过类似的场景。
被自己创造的智能机器所征服，这样的阴影已经在大众的意识里留下了深深的烙印。更重要的是，凯皮特让我们看到人类有可能被自己制造的智能机器所取代，而这个观点在20世纪里又被不断重复、强化—从科幻小说到科幻电影，从Rosie、C-3PO到终结者，各类的文学、影视作品都用大量类似的情节强化了大众的担心。
这些匠心独具的发明甚至让科学家和哲学家开始怀疑人的大脑本身就是一个精巧的自动机器。威尔哈姆·莱布尼茨，一个与牛顿同时代的科学家在1700年左右写下了如下文字：“假如这些学说真的符合事实，那么当一个人思考时，如果我们能魔法般地缩小身体进入他的大脑，就应该能看到无数的管子、活塞、齿轮、杠杆正在井然有序地工作着，而我们可以用机械学的语言描述它们的工作过程，也就是描述大脑的思维过程。但是这种描述将不包括一丝一毫的思想！除了对管子、活塞、杠杆工作的描述外什么也没有！”
莱布尼茨还真是说对了。我们的大脑中的确有管子、活塞和杠杆在工作—我们现在知道它们是构成神经系统的神经传递素、离子通道和其他的一些分子构成。尽管我们还不完全了解这些精巧的小机器到底是如何创造出思想的，但相信用不了太长时间真相就会出现在我们面前。
单词“robot（机器人）”第一次出现是在大约一个世纪前，当时捷克斯洛伐克剧作家特卡尔·凯皮特在他的舞台剧R.U.R.（Rossum‘s Universal Robots，这部戏剧描写的是由人类发明的智能仿生机器人作为奴仆为他们的创造者服务的故事）中首次使用了这个单词。这个单词来源于捷克语中的“robota”，意思是“无偿劳动”。尽管还缺乏魅力和亲和力，但他描述的机器人已经具备了绝大多数智能机器人应该具有的各个要素：视力、触觉、模式识别、决断力、世界知识、平衡和运动能力，还包括对一些常见情况的处理。
凯皮特笔下的智能机器因为过于完美而走向了极端—它们由于具有完美的理性而蔑视人类各种情感上的弱点，因而起来反抗它们的主人，并最终消灭了所有的人类。这是一个反面乌托邦的典型例子，在大量的科幻作品中都曾出现过类似的场景。
被自己创造的智能机器所征服，这样的阴影已经在大众的意识里留下了深深的烙印。更重要的是，凯皮特让我们看到人类有可能被自己制造的智能机器所取代，而这个观点在20世纪里又被不断重复、强化—从科幻小说到科幻电影，从Rosie、C-3PO到终结者，各类的文学、影视作品都用大量类似的情节强化了大众的担心。
今天，第一代的现代机器人已被广泛地应用在各个领域，不过它们与我们想象中的人形机器人还相差甚深远，在大多数工业机器人身上甚至根本就看不到人类的影子（它们本来就不是仿照人类设计的）。上世纪60年代被广泛使用在流水线上的装配机器人Unimate简单得只有一个能多向移动的机械臂和一个可以开合的机械爪。今天，数量更多的Roomba机器人在全球各处忙碌着，完成了一些过去由人完成的工作，但它们也只不过是更好的“劳力”罢了。尽管绝大多数机器人都是针对特定任务设计出来的高效率机器，但每当我们提到“robot（机器人）”这个词时，留在我们记忆中已经有一个世纪之久凯皮特完美机器人的原型仍然让我们浮想联翩，仍然驱使好奇的我们向着未知的目标不断努力。
制造一个完美人形机器人的强烈愿望可以认为是我们向人工智能发起的最终挑战。为了实现这个目标，我们不仅需要了解人类的行为习惯，还要了解我们控制身体的运动和平衡的自然机理—的确是这样，说到底，这也是我们大脑作用关键的一部分。负责帮助身体在复杂的环境中通过协调的动作完成各种意图，是小脑的主要工作，而小脑中神经元的数量占据了整个大脑的一半还多。而且我们的身体本身也比我们认为的复杂得多：从基因信息量的分配上就能够看得出来，描述身体信息的基因比描述大脑的基因更多。
我们在大脑工作机理方面的研究正在迈出巨大的一步。信息技术、宽带、电子学、生物学等技术每年都在突飞猛进地发展，我们所了解的信息每年都在以指数级不断增长，这也使得我们对大脑的理解以加速度在进行—这种现象被称作“加速回报定律”。比如科学家曾花了5年时间才完成了HIV病毒的基因测序，而针对SARS病毒同样的工作只用了31天。在1990年人类基因图谱的工作开始之后，我们测定过的基因数量每年都会翻上一番，而测定每个碱基对的成本则每年都会降低一半—从1990年的10美元/个降低到了今天的大约1美分/个。我们在理解基因如何表达为蛋白质及大范围的生物机制原理方面都同样取得了快速的进展。实际上，我们正在学会修复并重建人体里的各个组织和器官—从心脏、胰腺，到关节、肌肉。
同样的进展也出现在我们对人类大脑的研究上。针对大脑的三维扫描的解析度正在以指数级快速增长，最新型的扫描仪甚至可以让我们即时地看到单个神经元的激发。而科学家从大脑上获得的信息同样在高速增长。科学家表示，只要我们把它们转换并输入针对大脑特定区域的仿真计算模型，就可以理解和解释这些信息，而大脑所有区域中的24个目前已经得到了很好的模拟。IBM公司现在已经启动了一项野心勃勃的计划：以目前难以想象的精度模拟大部分的大脑皮层。
如果我们想要复制人类大脑的思维和智力，我们首先必须了解大脑的工作机制。大脑里有大约1000亿个神经元，每个神经元有数千个神经连接，而每个神经连接还有大约1000个神经通道。不过，这其中很可能有大量的“剩余劳动力”—一个被称作ALU的基因序列在人类的DNA中重复了多达3000次。如果我们知道了基因的机构，我们可以把整个人类基因的数据量压缩到大约3000万?1亿字节（30MB?100MB），这甚至比我现在使用的微软公司开发的Word程序的容量还小，而这其中只有不到一半与大脑的构造有关。
大脑的结构可以被1500万?5000万字节的信息描述的原因在于，在我们诞生时大脑内的连接完全是随机的。描述有着上万亿个连接的小脑的基因只有屈指可数的几种，也就是说，小脑的连接在婴儿时期几乎是混沌一片。然而，大脑具有自我认知能力，这也是其最奇妙的地方。当一个孩子逐渐学会走路、讲话，学会接住飞来的皮球时，大脑中也会逐渐充满各种有意义的信息。
我的观点并不是在强调人类大脑的结构到底有多么简单，而是想说明这种级别的结构我们完全可以理解并掌握。而且由于“加速回报定律”同样适用于分析大脑机理的研究，我们有理由相信，在不超过20年的时间里，针对大脑所有的数百个区域的仿真和模拟都将完成。
一旦我们真正理解了思维、意识的形成机理，我们就能够把这些机理准确地输入比人脑强大上千倍的低成本电脑内，而这个时间或许就在本世纪20年代的晚些时候。因此，在2029年之前，我们将会同时拥有能够达到人类水平的人工智能所需的硬件和软件。届时我们将能够制造出以假乱真的人形机器人，以及能够帮助我们保持健康并增强智力的血细胞大小的微型机器人。而我们将不仅仅是成功制造出这些智能机器，我们自身也将成为机器的一部分。最终，换句话说，我们将超越曾经一直让我们耿耿于怀的、自然对人类最基本的限制：我们的肉体和意识。